사회적 타협은 다른 사람의 면전에서 무시되고 배제되는 것으로 정의된다. 이 경험은 인간 발달의 모든 단계에서, 그리고 dyadic 관계, 문화, 사회 단체 및 기관의 모든 방식에 걸쳐 동물과 인간 모두에서 관찰되는 만연하고 강력한 사회 현상입니다. 일부는 타협이 원치 않는 요소를 제거하여 그룹 응집력과 피트니스를 향상시킬 수있는 사회적 규제 기능을 제공한다고 주장했다. 1 이와 같이, 타락의 느낌은 그룹과 다시 가입하기 위해, 자신의 행동을 변경하는 경고 역할을 할 수 있습니다. 2
사회 심리학의 연구는 사회적 타협의 정서적 및 행동 결과에 광범위하게 초점을 맞추고있다. 예를 들어, 우울하고 외롭고, 불안하고, 좌절하고, 무력감을 느끼는 보고를 배제한 개인3, 그리고 지금 그들의 타협의 근원을 더 부정적으로 평가할 수 있는 동안, 그들은 또한 수시로 그(것)들에게 자신을 자극하기 위하여 시도할 것입니다. 2 더욱이 타락에 대한 두려움은 궁극적으로 소속감과 참여가 강하다는 점에서 좌우되고, 적합성, 규정 준수, 인상관리로 이어지는 사회적 압박의 역할을 하고 있다는 추측이 있다. 4
윌리엄스 (1997)에 의해 개발 된 모델에서, ostracism 는 네 가지 핵심 요구를 유일하게 대상으로 - 소속, 자부심, 제어, 의미있는 존재 - 부정적인 분위기, 불안, 생리 적 각성, 상처 감정을 트리거. 5 그러한 심리적 불편을 방어하기 위해 이러한 핵심 요구를 강화하여 대처하기 위해 노력할 수 있습니다. 예를 들어, 집단 간의 위치를 다시 확립하기 위해 그룹 규범을 눈에 띄게 준수하려고 시도할 수 있습니다.
Procedure
1. 참가자 모집
전력 분석을 수행하고 6개의 다른 실험 조건을 커버하기 위해 충분한 수의 참가자(약 20/그룹)를 모집하고, 원하는 경우 2개의 추가 제어조건(표 1)을모집한다.
인그룹
아웃 그룹
혼합 그룹
제외
(1) 그룹 내 구성원 2명으로 구성된 그룹에서 제외
(2) 아웃그룹 멤버 2명으로 구성된 그룹에서 제외
(3) 그룹 내 1명과 아웃그
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Results
2000년 윌리엄스, 청, 최수사에서 저자는 세 가지 주요 종속 변수에 걸쳐 타락의 강력한 주요 효과를 관찰했다. 배척당한 참가자는 더 적은 던지기를 받고, 소속감이 낮았으며, 포함된 참가자에 비해 더 높은 비율의 시험시험에 응했다고 보고하였다(그림1).
그룹 멤버십의 효과는 다소 혼합되었지만, 저자는 조작 검사와 소속감에 관한 두 가지 상호 작용을 보고했습...
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Application and Summary
이러한 결과에 따르면, 윌리엄스와 동료들은 직접적인 대면 상호 작용없이 도저히 참가자들의 사회적 타협감정을 강력하게 유도하는 도구를 성공적으로 개발했다고 결론지은 것입니다. 실제로, 그들의 조사에서, 인터넷을 통해 제외되는 참가자는 덜 소속감을 느끼게하고, 차례로, 참가자는 개인의 새로운 그룹의 신념을 준수하도록 이끌었다. 저자들은 이러한 행동을 소속감을 재확인하려는 시?...
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References
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Williams, K. D., & Sommer, K. L. (1997). Social ostracism by coworkers: Does rejection lead to loafing or compensation? Personality & Social Psychology Bulletin, 23, 693-706.
Williams, K. D., Cheung, C. K. T., & Choi, W. (2000). Cyberostracism: Effects of being ignored over the Internet. Journal of Personality & Social Psychology, 79, 748-762.
Baumeister, R. F., & Leary, M. R. (1995). The need to belong: Desire for interpersonal attachments as a fundamental human motivation. Psychological Bulletin, 117, 497-529.
Williams, K. D. (1997). Social ostracism. In R. Kowalski (Ed.), Aversive interpersonal behaviors (pp. 133-170). New York: Plenum.
Williams, K. D., & Jarvis, B. (2006). Cyberball: A program for use in research on interpersonal ostracism and acceptance. Behavior research methods, 38, 174-180.
Zadro, L., Williams, K. D., & Richardson, R. (2004). How low can you go? Ostracism by a computer is sufficient to lower self-reported levels of belonging, control, self-esteem, and meaningful existence. Journal of Experimental Social Psychology, 40, 560-567.
Kelly, M., McDonald, S., & Rushby, J. (2012). All alone with sweaty palms—Physiological arousal and ostracism. International Journal of Psychophysiology, 83, 309-314.
Eisenberger, N. I., Lieberman, M. D., & Williams, K. D. (2003). Does rejection hurt? An fMRI study of social exclusion. Science, 302, 290-292.
전력 분석을 수행하고 6개의 다른 실험 조건을 커버하기 위해 충분한 수의 참가자(약 20/그룹)를 모집하고, 원하는 경우 2개의 추가 제어조건(표 1)을모집한다.
인그룹
아웃 그룹
혼합 그룹
제외
(1) 그룹 내 구성원 2명으로 구성된 그룹에서 제외
(2) 아웃그룹 멤버 2명으로 구성된 그룹에서 제외
(3) 그룹 내 1명과 아웃그룹 멤버 1명으로 구성된 그룹에서 제외
포함
(4) 그룹 내 2명으로 구성된 그룹에 포함
(5) 아웃그룹 멤버 2명으로 구성된 그룹에 포함
(6) 그룹 내 1명과 아웃그룹 멤버 1명으로 구성된 그룹에 포함
추가 제어 여건 (원하는 경우)
(7) 참가자는 인식 작업만 완료하고 단독으로 수행하여 적합성과 는 별개로 해당 작업의 기준 성능을 결정합니다(11단계 참조).
(8) 참가자는 그룹 응답으로 인식 작업을 완료하여 제외 또는 포함과 는 별개로 적합성 압력의 기준 영향을 결정합니다(11단계 참조).
2. 데이터 수집
참가자를 개별적으로 실행합니다.
인터넷에 연결된 컴퓨터 앞에 참가자를 앉히고 Cyberball 프로그램을 엽니다.
참가자에게 전산화된 작업에 참여할 것이며 지시사항을 주의 깊게 읽어야 한다고 지시합니다.
실험의 목적을 MAC 사용자와 PC의 지각 능력을 비교하는 것으로 설명합니다.
참가자에게 인터넷을 통해 연구에 동시에 로그인한 다른 플레이어와 상호 작용할 것임을 알립니다. 참고: 원래 조사는 인터넷을 통해 수행되었으며, 참가자들은 실험실에서 실험을 수행하는 대신 원격으로 로그인했습니다.
각 참가자가 참여할 동의서에 서명하도록 합니다.
참가자가 실험 전 설문지를 작성하도록 요청하며, 일반적으로 사용하는 컴퓨터유형(예:Mac 또는 PC)을 지정하고 평균 PC 사용자와 평균 Mac 사용자에 대한 간략한 설명을 작성하도록 요청합니다.
나중에 이러한 설명을 조작 검사로 사용하여 참가자가 동일한 유형의 컴퓨터를 사용하는 플레이어에 대해 더 긍정적인 댓글을 달수 있는지 여부를 결정합니다.
사이버볼 게임을 시작하기 전에 그룹 관계 조작의 강점"조건: 그룹 내, 아웃 그룹 또는 혼합 그룹 중 하나에 참가자를 무작위로 할당합니다.
특히, 참가자들에게그들이 '상호작용할 다른 두 플레이어가 a) PC 사용자, b) 모두 Mac 사용자 또는 c) 각각의 하나라고 말합니다. PC 사용자인 참가자의 경우 그룹 내, 그룹 외 및 혼합 그룹 조건이 각각 생성됩니다. Mac 사용자의 경우 그룹 내 및 혼합 그룹 조건이 각각 생성됩니다.
참가자가 Cyberball 게임을 시작하면 방을 떠나십시오.
Cyberball 게임은 참가자가 정신 시각화 기술을 행사하는 데 도움이되는 작업으로, 후속 실험 작업에 사용됩니다.
이 게임은 참가자를 대표하는 중간 하나, 세 볼 토서를 묘사한다. 이 게임은 애니메이션과 다른 두 중 하나에 공을 던지는 아이콘을 보여줍니다. 공이 참가자에게 던지면 다른 두 아이콘 중 하나를 클릭하여 의도한 수신자를 나타내도록 지시되고 공은 해당 아이콘으로 이동합니다.
사이버볼 작업이 참가자를 임의로 할당하도록 설정되어 있는지 확인하십시오.
이 프로그램은 모든 조건에서 게임의 처음 세 번의 던지기를 일정하게 유지하며, 항상 공을 소지한 참가자와 함께 시작합니다.
원래 실험에서 작업은 총 10개의 던지기로 설정되었습니다. 후속 버전의 태스크는 추가 통계전력(예:40throw)에 대한 던스 수를 증가시켰습니다. 7 실험자가 각 조건 내에서 충분한 샘플 크기를 가지고 있는 경우, 적은 시험이 허용됩니다; 그러나 그렇지 않다면 추가 시험은 확실히 바람직합니다.
그 후, 모든 플레이어는 한 번 던지고 공을 잡을 수있는 기회가 주어집니다.
네 번째 던지기에서 참가자는 다시 한 번 공을 소유하고 두 컴퓨터 플레이어 중 하나에 던질 수있는 기회를 갖게됩니다.
다섯 번째 던지기 부터 참가자는 미리 결정된 알고리즘에 의해 무작위로 할당되어 포함되거나 배척됩니다.
포함 조건에서 참가자는 던지기의 3 분의 1동안 공을 계속 받습니다.
타락 조건에서 참가자가 공을 다시 던지지 않습니다.
Cyberball의 주요 종속 변수는참가자들이 던진 시간의 비율에 대한 인식입니다.
참가자가 타락과 동료의 영향이없는 인식 작업에 수행하는 방법에 대한 통찰력을 제공하기 위해 원래 저자는 사이버 볼 작업을 수행하지 않은 제어 참가자의 두 세트를 실행, 대신, 인식 작업에 바로 갔다.
이러한 제어 조건은 원래 연구에 포함 되었지만, 실험 제어의 추가 학위를 제공, 그들은 엄격 하 게 포함 할 필요가 없습니다. 그러나 이러한 조건을 복제하려면 아래 지침을 따르십시오.
한 세트의 제어 참가자가 Cyberball 작업을 건너뛰고 다른 5명의 응답자를 포함하지 않는 인식 작업의 버전으로 직접진행합니다(예:피어 의 영향을 준수해야 하는 압력이 없습니다).
두 번째 제어 참가자도 Cyberball 작업을 건너뛰고 설명된 대로 그룹 인식 작업으로 직접 진행합니다. 이러한 데이터를 통해 연구자들은 효과의 방향성을 결정할 수있습니다(즉,타골주의가 적합성을 증가시키거나 포함이 감소합니까?).
Cyberball 게임 후, 시험실에 다시 들어가 연구의 두 번째 부분을 시작하며, 참가자는 1차 실험-전산화된 인식 작업이라고 생각해야 합니다.
회전 휠의 숫자를 클릭하여 할당될 응답자 수를 결정하도록 지시합니다.
휠은 항상 6번 위치에서 정지하도록 조작되어야 하며, 모든 참가자가 6인조 그룹에서 여섯 번째로 배정되어 6인조 에 대한 판단을 내려야 합니다.
다음으로 참가자에게 시각적 예제를 통해 인식 작업에 대한 개요를 제공합니다.
각 평가판에서 간단한 기하학적 그림(삼각형 과 같은)이 화면에 나타나고, 그 후에는 사라지고, 5s의 화면에 도포할 6개의 복잡한 그림이 표시됩니다. 초기의 간단한 기하학적 그림은 6개의 복잡한 피규어 중 하나에 포함됩니다.
참가자에게 해당 버튼을 클릭하여 6개의 올바른그림(즉,초기 그림이 포함된 복잡한 그림)을 식별하는 것이 과제라고 지시합니다.
비판적으로, 참가자에게 응답자#6 때문에 응답할 차례를 기다리는 동안 다른 사용자의 응답이 화면에 순차적으로 표시됩니다.
화면에 "응답자 번호 6"이 나타나면 참가자가 응답을 입력해야 합니다.
참가자가 방향을 이해하면 인식 작업을 시작합니다.
참가자에게 작업의 요구에 익숙해지기 위해서는 인식 작업의 1과 2가 따르는 작업보다 쉬워야 합니다.
시험 3, 4, 6은 작업의 중요한 시험입니다. 이러한 시험에서 다른 "플레이어"는 만장일치로 잘못된 응답을 표시하도록 미리 프로그래밍되어야 합니다.
다른 시험(시험 1, 2, 5)에서 다른 회원들은 만장일치로 올바른 응답을 해야 합니다.
지각 작업의 기본 종속 변수는 적합성입니다. 각 참가자가 평가판 3, 4 및 6에서 그룹이 제공한 만장일치 잘못된 답변을 준수하는 횟수를 계산하기만 하면 됩니다.
그런 다음 참가자에게 컴퓨터에서 실험 후 설문지를 작성하도록 요청합니다.
이 설문지에 여러 가지 조작 검사가 포함되어 있는지 확인하고 소속감을 측정합니다.
조작 검사로, 참가자에게 그들이 받은 던지기 수의 인식뿐만 아니라 공동 파트너가 Mac 또는 PC를 사용하고 있는지 또는 각각중 하나를 보고하도록 요청하십시오.
소속감을 평가하려면 참가자들에게 공동 파트너와의 소속감을 1(전혀 아님)에서 9(매우 많이) 9포인트로 평가해 보라고 한다.
설문지의 주요 종속 변수는 소속감입니다. 그룹이 부여한 평점을 평균값으로 지정합니다.
연구의 목적과 절차에 대해 참가자를 완전히 브리핑하십시오.
특히, 타락 조작, 컴퓨터 생성 파트너 및 적합성 루즈를 설명한다.
추가 질문이나 문제가 있는 경우 참가자에게 연락처 정보를 제공합니다.
3. 데이터 분석
모든 참가자를 실행 한 후, 어떻게 a) 참가자'그들이 던진 시간의 비율의 인식 (본질적으로 조작 검사), b) 소속의 감정, c) 적합성은 타골 / 포함 및 그룹 구성 모두의 함수로 차이가 있다.
이렇게 하려면 이러한 종속 변수에 대해 2(ostracism vs. 포함) x 3(그룹 구성: 그룹 구성: 그룹 내, 아웃 그룹, 혼합 그룹)을 통해 3개의 개별 을 수행합니다.
또한, 사전 실험 설문지의 응답을 분석하여 2(그룹 멤버십: Mac 또는 PC) x 2(타겟 그룹: Mac 또는 PC)를 통해 ANOVA를 혼합하여 평균적으로 그룹 내 구성원을 아웃그룹 구성원보다 더 긍정적으로 평가한 것을 확인합니다.
