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Das Paradigma der minimalen Gruppe erstellen

Overview

Quelle: Julian Wills & Jay Van Bavel, New York University

Die Studie der interfraktionellen Arbeitsgruppe "Beziehungen, wie Vorurteile, Konflikte und Diskriminierung, seit jeher ein zentrales Thema in der Sozialpsychologie. Ist Diskriminierung von Konkurrenz mit anderen Gruppen, eine Geschichte des Konflikts oder abfällige Stereotypen zurückzuführen? Trotz einer Fülle von realen Beispielen sind die Zutaten, die zu einer interfraktionellen Arbeitsgruppe Diskriminierung führen oft unklar.

Zur Lösung dieses Problems, eine Gruppe von Psychologen erstellt "minimalste Gruppen" verwirrt Streifen entfernt wie monetäre Eigeninteressen und eine Geschichte des Konflikts, die normalerweise in der interfraktionellen Arbeitsgruppe Diskriminierung beteiligt sind. In minimalen Gruppen sind Teilnehmer völlig neuartige Gruppen randomisiert. Somit ergeben sich keine Konsequenzen aus dieser minimalen Gruppe Induktion muss aus Identifikation mit einer sozialen Gruppe und Trennung der Sozialwelt in "uns" und "sie." Forschung mit minimalen Gruppen hat gezeigt, dass trotz der Willkür der Gruppenmitgliedschaft Teilnehmer bereitwillig diskriminieren durch die Begünstigung von Mitgliedern ihrer Gruppe über die Mitglieder von der Entwicklergemeinschaft.

Die minimale Gruppe Paradigma ist in Sozialpsychologie verbreitet, um die grundlegendsten Elemente der interfraktionellen Arbeitsgruppe "Beziehungen zu studieren. Diese Methode wurde erstmals in einem 1971 Papier soziale Kategorisierung und Intergroup Verhalten von Henri Tajfel und Kollegen genannt. 1 über drei Experimente dokumentiert die Autoren die Bevorzugung der Gruppe, die aus einer eher gering Gruppe Induktion entsteht. Dieses Video demonstriert, wie um die minimalen Gruppe Induktion in gewissem Sinne ähnlich wie das erste Experiment, wo angeblich Gruppen erstellt wurden basierend auf Punkt Schätzung Tendenzen zu produzieren.

Procedure

1. Teilnehmer Rekrutierung

  1. Eine Energie-Analyse durchführen und eine ausreichende Anzahl von Teilnehmer zu rekrutieren.

(2) Materialien zu organisieren.

  1. Erstellen Sie vierzig Bilder von Dot-Clustern mit unterschiedlichen Mengen (siehe Beispiel in Abbildung 1).

Figure 1

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Results

Dieses Verfahren bewirkt in der Regel deutlich höhere Auszahlungen (d.h., mehr Belohnungen und weniger Strafen) für Mitglieder der Gruppe im Vergleich zur Herausgruppe Mitglieder. Die Bevorzugung dieser Gruppe entsteht unabhängig von der experimentellen Bedingung; auch wenn die Gruppenbeschriftungen keinen objektiven Wert (d.h., "Under Estimator" und "over Estimator") signalisieren, reicht diese Unterscheidung für diskriminierendes Verhalten ( Abbildung 4). Darüber hin...

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Application and Summary

Teilnehmer bevorzugt ihre eigenen Gruppen in der Verteilung der echte Belohnungen und Strafen in einer Situation, wo eine ziemlich irrelevante Klassifikation der Gruppe und Entwicklergemeinschaft unterschieden. Die Ergebnisse stützen die Theorie, dass soziale Kategorisierung, unabhängig davon das Organisationsprinzip, ist in der Lage absichtlich diskriminierende Verhalten zu schaffen.

Menschen entscheiden sich bewusst Entschei..

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References
  1. Tajfel, H., Billig, M. G., Bundy, R. P., & Flament, C. (1971). Social categorization and intergroup behaviour. European journal of social psychology, 1, 149-178.
  2. Tajfel, H. (1974). Social identity and intergroup behaviour. Social Science Information/sur les sciences sociales.
  3. Turner, J. C., Hogg, M. A., Oakes, P. J., Reicher, S. D., & Wetherell, M. S. (1987). Rediscovering the social group: A self-categorization theory. Basil Blackwell.
  4. Van Bavel, J. J., Packer, D. J., & Cunningham, W. A. (2008). The neural substrates of in-group bias a functional magnetic resonance imaging investigation. Psychological Science, 19, 1131-1139.
Tags
Minimal Group ParadigmPrejudiceDiscriminationIntergroup BiasMinimal GroupsFavoritismSocial CategorizationDecision makingDiscriminatory BehaviorGroup ClassificationEstimation Task

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0:00

Overview

1:11

Experimental Design

4:07

Running the Experiment

5:45

Data Analysis and Results

7:09

Applications

8:51

Summary

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