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说服: 激励因素影响态度变化

Overview

资料来源: 威廉 · 布雷迪 & 杰范韦尔 — — 纽约大学

几十年的社会心理研究试图了解一个根本的问题,贯穿于我们社会的生活,包括政治、 市场营销和公共卫生;即,如何被人说服改变主意、 人或对象的态度?传统的工作发现有影响说服是否成功的关键因素或不包括的有说服力的消息 (源),源参数消息和内容 ("内容")。例如,专家来源和合理的论据的消息则通常更有说服力。然而,随着更多的研究,进行相互矛盾的研究结果开始领域内出现了: 一些研究发现专家来源和很好的论据并不总是需要成功劝说。在 20 世纪 80 年代,心理学家理查德 • 佩,约翰 Cacioppo 和他们的同事提出了一个模型说服占研究中混杂的结果。1,2他们提议拟订似然模型的劝说下,其中指出,说服发生通过两个途径: 中央或者周边的运输路线。有说服力的消息处理时通过中央路线,人们从事有关的消息,仔细的思考和因此,内容 (,论战的质量) 事项为成功说服。然而,当通过周边路线处理邮件,源 (例如,一个专家的来源) 是更重要的是成功说服。

如果人们动机要注意邮件主题,他们倾向于处理通过中央的路线,消息和消息内容具有更重要的意义。另一方面,当人们没有动机要注意邮件主题,邮件是更有可能通过外周途径处理和因此消息的来源是更重要。小资、 Cacioppo,和高盛的启发,该视频演示了如何设计一个任务来测试不同的路线,使用消息成功说服了。1

Procedure

1.参与者招聘

  1. 进行了动力分析和招募足够数量的参与者 (例如,最初的研究中使用 145) 和从参与者获得知情同意。

2.数据收集

  1. 给参与者封面故事为研究对象。
    1. 解释一下,这项研究是评估的讨论是否大学应学院学术政策变化的录音录音质量。
    2. 进一步解释心理学系与大学行政合作和有录音声明关于学术政策变化。
      1. 语句应倡导老年人将需毕业,他们主要的地区采取综合考试的新政策。
  2. 随机将参与者分配到组基于 2 (高和低相关性) × 2 (强、 弱参数) × 2 (高源和低源专门知识) 析因设计。
    1. 高相关性组参加者被告知是录音消息中描述的学术政策变化设置将会提起明年。
    2. 低相关性组参加者被告知政策改变设定在 10 年实行。
    3. 有力的论据组参与者在听到一个录音的消息,包括描述统计和数据 (例如,政策导致更大的标

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Results

结果表明: 参数质量主要影响: 的有力论据导致更大的协议与消息比弱的论据。还有的源的主要影响: 那里的其他条件的平均值的时候更大协议的消息源有高的专业知识比源时有低的专业知识。然而,特别感兴趣的是发现的交互作用 (图 1)。当参与者在高相关性组时,参数质量的影响明显高于当与会者低相关性组中。源条件正好相反: 参与者在低相关性...

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Application and Summary

在争论是什么因素导致一个有说服力的信息,这个实验认真测试的想法提供该动机的因素,如个人关联的信息,在发挥关键作用确定一般影响的劝说下,包括源特征和参数质量的因素的影响。抓住了因为它的结果,拟订似然模型与此实验结果操纵领域中一个新的方向,当它是在一场对源是否特征或参数质量是影响说服的最重要因素。这些数据表明,答案是他们都很重要,但在其中嵌入消息激励方?...

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References
  1. Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1984). Source Factors and the Elaboration Likelihood Model of Persuasion. Advances in Consumer Research, 11, 668-672.
  2. Petty, R. E., Cacioppo, J. T., & Goldman, R. (1981). Personal involvement as a determinant of argument-based persuasion. Journal of Personality and Social Psychology, 41, 847-855.
Tags
PersuasionAttitude ChangeMotivational FactorsSourceContentExpert SourcesSound ArgumentsHigh ElaborationLow ElaborationCognitive MisersGeneral ImpressionsWell crafted ArgumentsStimuli ProcessingElaboration Likelihood Model Of PersuasionExperimental MethodsRichard PettyJohn Cacioppo

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Overview

1:32

Experimental Design

3:44

Running the Experiment

5:52

Representative Results

7:07

Applications

8:52

Summary

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