Динамика изменения имплицитных ассоциаций: как результаты теста IAT меняются во время выполнения

Введение в динамику имплицитных ассоциаций

Тест на имплицитные ассоциации (Implicit Association Test, IAT) широко применяется в социальной психологии в качестве меры неявной (имплицитной) оценки. Участники этого задания выполняют блоки trials (проб), в которых их просят реагировать на категории и атрибуты (например, типы лиц и типы слов). Время реакции в различных блоках с определенными комбинациями ответов усредняется, затем вычитается из блоков с другими комбинациями ответов и нормализуется. Полученный результат рассматривается как мера, указывающая на неявную оценку, благоприятствующую данным категориям или отклоняющуюся от них. Одним из предположений этого подхода является стационарность распределений времени реакции, или, по крайней мере, что временная динамика времени реакции теоретически не релевантна. В данной работе мы проверяем эти предположения, исследуем степень, в которой время реакции меняется внутри блоков IAT, и, если это так, то как траектории изменений значимы по отношению к внешним мерам.

Методология и анализ данных

Используя несколько наборов данных, мы демонстрируем изменения показателей IAT в рамках одной сессии. Кроме того, мы показываем, что dissociable components (разделимые компоненты) в траекториях выполнения IAT могут быть связаны с теоретически distinct processes (различными процессами) когнитивных искажений, а также с поведением. Настоящая работа представляет доказательства того, что производительность в IAT меняется в ходе выполнения задачи, хотя для полной оценки implications (последствий) этой временной динамики необходимы будущие исследования.

Абстракт исследования

Тест на имплицитные ассоциации (IAT) применяется в области социальной психологии в качестве меры неявной оценки. Участники этой задачи выполняют блоки проб, в которых их просят реагировать на категории и атрибуты. Анализ времени реакции в различных блоках позволяет вывести меру имплицитной оценки. Ключевым допущением является стационарность распределений времени реакции. В данной работе мы проверяем эти допущения и исследуем, как временная динамика может быть осмысленной в отношении внешних мер.

Понимание Теста на имплицитные ассоциации (IAT)

Люди взаимодействуют с динамичным миром, в котором мысли и поведение должны постоянно адаптироваться к текущим контекстам. Соответственно, наличие изменений, обусловленных опытом, признается на некотором уровне в теоретических описаниях почти всех психологических процессов. Хотя этот факт, пожалуй, наиболее strongly emphasized (сильно подчеркивается) в областях, focusing on mechanisms (фокусирующихся на механизмах), лежащих в основе определенных типов поведенческих изменений (например, обучение, утомление, адаптация, процессы созревания и развития и т.д.), основная идея мозга как undergoing constant experiencedependent updating (постоянно undergoing обновления в зависимости от опыта) является повсеместной.

Проблема агрегации данных

В резком contrast (контрасте) с этой динамической перспективой, однако, многие психологические процессы изучаются с использованием задач и методов анализа, в которых данные агрегируются по большому количеству проб для создания единого показателя, такого как общая точность, время реакции (RT) или другой индекс производительности. Таким образом, эти методы, whether overtly or tacitly (явно или молчаливо), necessarily implementing the assumption (неизбежно реализуют предположение), что интересующие поведения не меняются с течением времени. Это предположение о стационарности может быть значительной проблемой, поскольку часто неясно, что агрегированная мера, такая как среднее значение, сильно меняющегося во времени процесса может «означать» с точки зрения теории или практики.

Важно отметить, что даже в тех случаях, когда есть основания полагать, что определенные процессы или конструкты интереса являются reasonably stable (достаточно стабильными) (по крайней мере, на протяжении изучаемого временного масштаба), typically far less reason (обычно гораздо меньше оснований) полагать, что производительность в задачах, используемых для измерения этих процессов, similarly static (аналогично статична). В то время как полное рассмотрение этого вопроса встречается редко, insinuated nods (намеки) в этом направлении относительно часты во многих областях.

Динамика выполнения в IAT

В настоящей работе мы исследуем краткосрочную монотонную динамику в контексте неявной оценки, измеряемой с помощью Теста на имплицитные ассоциации (IAT). IAT — это задача, в которой обычно используется subtractive measure (вычитающая мера), индексирующая различия во времени реакции (RT) между комбинациями стимулов изображений и слов. Например, в одной общей версии этой задачи исследователи противопоставляют среднее RT в блоке проб, которые «совместимы» с расовой предвзятостью против чернокожих, среднему RT в блоке проб, которые «несовместимы» с такой предвзятостью.

Процедура тестирования

В «совместимых» блоках участники нажимают Кнопку A, когда видят либо черное лицо, либо слово с негативной валентностью, и Кнопку B, когда видят либо белое лицо, либо слово с позитивной валентностью. В «несовместимых» блоках участники нажимают Кнопку A, когда видят либо черное лицо, либо слово с позитивной валентностью, и Кнопку B, когда видят либо белое лицо, либо слово с негативной валентностью. По сути, различия в RT интерпретируются как отражающие ease (легкость), с которой человек может мысленно связывать черные/белые лица с позитивными/негативными словами.

Поскольку этот тип анализа агрегирует все пробы внутри блока, а затем вычитает агрегированные значения across blocks (между блоками), он по своей сути предполагает, что реакции на стимулы различных категорий (т.е. типов комбинаций) генерируются посредством временно стабильных распределений RT. Другими словами, анализ по умолчанию предполагает, что RT на самом первом trial (испытании) блока извлекаются из того же distribution (распределения) (и, by extension (по расширению), из того же психологического generative process (процесса генерации)), что и на 40-м испытании блока.

Исследование 1: Демонстрация внутрисессионных изменений

Целью Исследования 1 была исключительно address the first of the questions (адресация первого из вопросов), отмеченных выше – есть ли доказательства того, что производительность в IAT меняется как функция времени (т.е. across blocks (между блоками) в рамках типичной сессии). В частности, мы стремились продемонстрировать изменения в рамках сессии на IAT даже при использовании relatively conventional scoring methods (относительно традиционных методов подсчета очков).

Метод и результаты

Агрегированные данные для IAT расовой предвзятости за 2005 год были получены из Project Implicit. Участники сначала исключались за неполные сессии. Затем исключались сессии для отдельных участников, которые ранее выполняли задачу IAT. Это оставило 130 799 участников. Далее участники (n = 37 627) были исключены за точность ниже 70% или среднее время реакции выше 1,5 с по крайней мере в одном блоке проб, в результате чего в окончательном анализе осталось 93 172 участника.

Три простых сравнения позволили задать вопросы, касающиеся зависимости результатов IAT от времени. Результаты показали, что общее время реакции уменьшилось с блока 3 к блоку 4, а также с блока 6 к блоку 7. Размеры эффекта были большими в обоих случаях. Данные также указали, что уменьшение RT, о котором сообщалось выше, не было merely task learning (просто обучением задаче), действующим независимо от типов проб. Вместо этого была evident (очевидна) асимметрия во внутрипробной динамике; общие показатели D IAT были достоверно связаны с порядком, в котором условия представлялись.

Исследование 2: Моделирование временной динамики

Результаты Исследования 1 указали, что существуют временные динамики в выполнении задачи IAT. В Исследовании 2 мы address the feasibility (оцениваем возможность) использования послетrial (послепробивого) timesensitive analysis (времени-чувствительного анализа) как более точного описания поведения участника, чем достигается standard aggregation approach (стандартным подходом агрегации).

Анализ и обсуждение

Исследование 2 не только поддержало результаты Исследования 1 (т.е. что существуют значительные временные динамики в выполнении задачи IAT), но также показало, что возможно смоделировать эти динамики, чтобы создать более accurate description (точное описание) производительности. Наблюдался host of interesting dynamics (ряд интересных динамик), в частности, что по мере уменьшения времени реакции с опытом выполнения задачи, величина показателя IAT также уменьшалась.

Более конкретно, систематические изменения RT в течение 60 проб, включая disproportionate decrease (непропорциональное уменьшение) в RT для «Черный+хороший & Белый+плохой», привели к уменьшению разностного показателя с умеренным размером эффекта. Кроме того, модель указала на отсутствие достоверного эффекта на любой changerelated parameter (параметр, связанный с изменением) взаимодействия между типом пробы и порядком.

Исследование 3: Связь с реальным поведением

Исследование 2 предоставило доказательства того, что было уместно использовать нелинейную exGaussian mixedeffects model (смешанную модель с экс-гауссовским распределением) для характеристики траекторий изменения в IAT. Однако такая характеристика может быть излишней, если параметры, подогнанные такими моделями, не предоставляют никакой объяснительной силы beyond that of the typical overall IAT score ( beyond типичного общего показателя IAT).

Результаты и выводы

В то время как общие показатели IAT были достоверно связаны с поведенческими мерами в нескольких моделях, особенно при взаимодействии с мерами мотивации реагировать без предубеждений, было возможно, что эти отношения были attributable to (обусловлены) отделимыми timevarying components (временно-изменяющимися компонентами) поведения в задаче IAT. При использовании timedependent decomposition (временно-зависимой декомпозиции) различий RT результаты показали, что определенные аспекты behavioral trajectories (поведенческих траекторий) могут быть особенно связаны с реальными поведенческими мерами.

В частности, скорости изменения разницы RT, а также асимптотические различия были надежными predictors (предикторами) поведенческих мер across several models (в нескольких моделях). Эти результаты указывают на potential utility (потенциальную полезность) использования timeevolving measures (измерений, evolving во времени) для прояснения отношений между показателями IAT и реальным поведением.

Общее обсуждение и выводы

В трех исследованиях эффекты IAT продемонстрировали надежные withinperson changes (внутриличностные изменения) во время выполнения задачи. Обучение в форме reduced response times (сокращенного времени реакции) было очевидно в агрегированном большом наборе данных (Исследование 1), а также при использовании послетrial методов моделирования (Исследования 2 и 3).

Единообразие этих временно-зависимых эффектов должно prompt an investigation (стимулировать исследование) того, могут ли эти аспекты IAT, такие как изначально большие эффекты несовместимости или их rapid suppression (быстрое подавление), предоставить новые insights (идеи) для теорий неявной оценки. В качестве preliminary investigation (предварительного исследования) этого вопроса, Исследование 3 изучило индивидуальные различия в различных «реальных» поведениях, связанных с различными индексами производительности IAT, такими как общие баллы или компоненты временно-зависимых траекторий изменения RT.

Значение для будущих исследований

Настоящая работа раскрывает potential complexities (потенциальные сложности) в performance (производительности) людей в IAT, которые, мы надеемся, будут generative and useful (продуктивными и полезными) для тех, кто использует IAT как часть программы rigorous, theorydriven research ( rigorous, theory-driven исследования).