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辺縁不正: 10 に追加タスク

概要

ソース: ジュリアン遺言 & ジェイ ・ ヴァン ・ Bavel-ニューヨーク大学

古典的な経済理論は、人々 が合理的かつ自己興味があることをアサートします。に加えて富と地位を求めて、人々 は、他の目標によって動機づけられています。結果として、金融動機は、肯定的な自己概念を維持する、または他のグループ メンバーとの提携など、他の内部要件によって時々 小さくことができます。

税金でカンニングをする誘惑などの倫理的なジレンマは、これらの動機は、競合しているときにつながります。一方、人々 は、課税所得を過少申告してお金を節約ことがあります。その一方で、誰も不正直な者、自分自身を認識する望んでいるフリー ライダー。その結果、人々 は行うので損なうことができます深刻な自己道徳的に直立個人としてために非倫理的な機会を最大限に活用する消極的であります。代わりに、人々 ことができるよりもはるかに小さい程度にカンニング: だけで、追加のリソースを得るために十分なが、あまり彼らの自己イメージを危険にさらすか。

辺縁不正を働いて、この傾向の「ファッジ係数」は社会心理学の重要な原則やさまざまなテクニックをテストすることができます。Ariely、アミール、マザリシャリフはもともと (dis) 誠実さと自己メンテナンスの理論を含む六つの独立した実験を説明します。1 "追加-10 タスク」説明した実験的手法の 1 つはありテスト誠実さを含む研究で一般的です。このビデオを生成し、追加する 10 を解釈する方法を示しますタスク。

手順

1. 参加者募集

  1. 力分析を実施し、十分な数の参加者を募集します。
  2. 実験条件と条件を制御する他の半分半分の参加者をランダムに割り当てます。

2. データの収集

  1. 追加する 10 から 20 マトリックス テスト冊子を参加者に与えるタスク。
    1. 各行列は、12 個の 3 桁数字のセットに基づいて 2 つの合計を正確に 10 (たとえば図 1を参照)。
    2. 答えがあいまいなために、このタスクは有益です。

Figure 1
図 1: ファッジ要因を引き出すために使用より共通のテスト刺激の 1 つは Adding-To-10 タスクです

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結果

この手順は、通常、実験条件 (図 2) で正しく「解決」質問のかなり高い数値で結果します。この手順は、この水増し性能は、少数の個人が多くの不正行為のほとんどの個人は少し浮気かどうかも切り離すこともできます。前者が本当なら、これは最高の可能なスコアを報告する個人の大規模な相対的な増加を除いてほとんど重複分布になります。代わりに、典型的な結?...

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申請書と概要

人が本質的に正直の肯定的な自己概念を維持する対不正行為から利益を達成するための間で引き裂か。追加する 10 のようなテクニックを使用して、タスク、現代の心理学的研究結論非常に誠実さの面で自分自身を考えるでは多くの場合、人には彼ら自身の肯定的なビューを維持しながら限られた不正行為に従事するを許可するような方法で彼らの行動を正当化します。別の言い方をすると、...

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参考文献

  1. Mazar, N., Amir, O., & Ariely, D. (2008). The dishonesty of honest people: A theory of self-concept maintenance. Journal of Marketing Research, 45, 633-644.
  2. Ariely, D. (2012). The (honest) truth about dishonesty: How we lie to everyone-especially ourselves. HarpersCollins. New York.

タグ

Marginal DishonestyCheatingBenefits Of CheatingHonest Self perceptionSalesperson CommissionTemptation To CheatReporting False SalesCosts And RewardsExternal RewardsInternal RewardsBeing Caught And PunishedExtra MoneyMoral Self imageMarginally DishonestyCash PrizeAdding to 10 TaskRelationship Between Cheating And Cash PrizeMath ProblemsGroup AssignmentGraded By ResearcherExperimental Condition

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Overview

1:25

Experimental Design

4:04

Running the Experiment

5:53

Representative Results

7:03

Applications

8:40

Summary

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