O Teste de Suposições Implícitas

Digamos que você tenha uma causa para quem você deseja chamar a atenção e o apoio. Há várias maneiras pelas quais você pode tentar tentar, e a honestidade talvez seja a política inicial mais comum. Enquanto sua campanha inicial é encontrada com um modesto nível de sucesso, você gostaria de crescer sua marca, por assim dizer. À medida que você começa a pesquisar como outras causas chamam a atenção para si, você observa uma tendência óbvia: grandes problemas tendem a receber mais suporte do que os menores: a condição médica que afeta pessoas de 1 em 4 é muito diferente de uma que afeta 1 em 10 , 0000. Embora você perceba que parece um pouco perverso, se você pudesse de alguma forma tornar seu problema de animal de estimação um muito maior do que realmente é – ou pelo menos parece que é – provavelmente atrairia mais atenção e financiamento. Há apenas um problema em seu caminho: a realidade. Quando a maioria das pessoas lhe diz que seu problema não é muito um, você está meio sortudo. Ou você está? E se você pudesse convencer os outros de que o que as pessoas estão lhe dizendo não está certo? Talvez eles pensem que seu problema não é muito, mas, se seus relatórios não podem ser confiáveis, agora você tem mais margem de manobra para fazer reivindicações sobre o alcance do seu problema.

Você finalmente conseguiu esse grande peixe que você sempre soube que realmente pegou

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Isso nos traz mais uma vez a questão da tarefa de associação implícita, ou IAT. De acordo com seus criadores, o IAT "… mede as atitudes e as crenças que as pessoas podem estar dispostas ou incapazes de denunciar", fazendo com que ele passe de "associação" para "atitudes" em tempo hábil. Esse tipo de teste poderia servir para um fim valioso para o fundraiser no exemplo acima, pois poderia potencialmente aumentar o escopo percebido do seu problema. Não encontrando pessoas suficientes que são explicitamente racistas para fazer o seu caso que o tópico deve estar recebendo mais atenção do que atualmente? Bem, isso pode ser porque o racismo é, em geral, um traço socialmente indesejável para exibir e, consequentemente, muitas pessoas não querem dizer abertamente que são racistas, mesmo que detêm alguns preconceitos raciais. Se você teve um teste que poderia ser interpretado de forma plausível dizendo que as pessoas possuem atitudes que negam explicitamente, você poderia falar sobre como o racismo é muito mais comum do que parece ser.

Isso depende de como interpretar o teste, no entanto: todas as medidas IAT são tempos de reação muito rápidos e imediatos quando se trata de pressionar botões. Eu discuti o IAT em algumas ocasiões: primeiro no que diz respeito ao que exatamente o IAT é (e pode não ser) medir e, mais recentemente, no que diz respeito aos testes de tipo IAT que usam tempos de resposta como medidas de viés racial são na verdade, prevendo qualquer coisa quando se trata de comportamentos reais. A versão rápida de ambos os posts é que devemos ter cuidado ao estabelecer uma conexão entre as medidas do tempo de reação em um laboratório com os preconceitos raciais no mundo real que causam discriminação generalizada. No caso de decisões de tiro, por exemplo, uma tarefa mais realista em que os participantes usavam uma simulação com uma arma em vez de apenas pressionar botões em um computador resultou no padrão oposto de resultados que muitos testes IAT previam: os participantes foram realmente mais lentos para disparar suspeitos negros e mais propensos a disparar suspeitos brancos desarmados. Não basta apenas assumir que, "é claro que esses diferentes tempos de reação se traduzem em discriminação do mundo real"; você precisa demonstrar isso primeiro.

Isso nos leva a uma meta-análise recente de alguns experimentos IAT de Oswald et al (2014) examinando o quão bem o IAT fez na previsão de comportamentos e se era substancialmente melhor do que as medidas explícitas usadas nesses experimentos. Havia, aparentemente, uma meta-análise anterior da pesquisa IAT que encontrou essas coisas – pelo menos para certos tópicos socialmente sensíveis – e essa nova meta-análise parece ser uma resposta ao anterior. Oswald et al (2014) começam por notar que os resultados da pesquisa IAT foram trazidos do laboratório para aplicações práticas em direito e política; um assunto que seria mais do que um pouco sobre se o IAT na verdade não estava medindo o que ele interpreta por muitos para medir, como evidência de discriminação no mundo real. Eles sugerem que a meta-análise prévia dos efeitos do IAT carecia de um grau de validade analítica e metodológica que eles esperavam que sua nova análise abordasse.

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O que é tão próximo quanto as publicações acadêmicas chegam a falar de merda

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Por exemplo, os autores estavam interessados ​​em examinar se várias definições experimentais de discriminação eram diferencialmente previstas pelo IAT e medidas explícitas, enquanto que anteriormente foram todos agrupados na mesma categoria pela última análise. Oswald et al (2014) agruparam estas operações de discriminação em seis categorias: (1) atividade cerebral medida, que é uma categoria bastante vaga e aberta para interpretação, (2) tempos de resposta em outras tarefas, (3), microcomportamento, como a postura ou a expressão das emoções, (4), o comportamento interpessoal, como se alguém coopera com o dilema de um prisioneiro, (5) a percepção da pessoa (ou seja, julgamentos explícitos de outros) e (6) as preferências políticas, como se alguém apoia políticas que beneficiam certos grupos raciais ou não. Oswald et al (2014) também adicionaram em alguns estudos adicionais, mais recentes, que a meta-análise anterior não incluiu.

Embora isso seja muito para este artigo, queria avançar para discutir um certo conjunto de resultados. O primeiro desses resultados é que, na maioria dos casos, os escores IAT se correlacionaram muito fracamente com o critério de discriminação avaliado, com uma média de correlação de 0,14. Na medida em que IAT está realmente medindo atitudes implícitas, essas atitudes não parecem ter muito um efeito previsível sobre o comportamento. A exceção a este padrão foi em relação aos estudos de atividade cerebral: essa correlação foi substancialmente maior (cerca de 0,4). No entanto, como a atividade do cérebro per se não é uma variável terrivelmente significativa quando se trata de sua interpretação, se isso nos diz que qualquer coisa de interesse sobre a discriminação é uma questão aberta. Na verdade, na publicação anterior, mencionei, os autores também observaram um efeito para a atividade cerebral, mas não significava que as pessoas estivessem tendenciosas em direção a pessoas negras; pelo contrário, na verdade.

O segundo achado que gostaria de mencionar é que, na maioria dos casos, as medidas explícitas de atitudes em relação a outras raças que são usadas por pesquisadores (como este ou este) também estavam muito debilmente correlacionadas com o critério de discriminação sendo avaliado, embora sua média A correlação foi do mesmo tamanho que as medidas implícitas em 0,12. Além disso, esse valor é aparentemente substancialmente inferior ao valor alcançado por outras medidas de atitudes explícitas, levando os autores a sugerirem que os pesquisadores realmente deveriam pensar mais profundamente sobre as medidas explícitas que estão usando. Na verdade, quando você faz perguntas sobre "racismo simbólico" ou "racismo moderno", pode-se imaginar por que você não está apenas perguntando sobre "racismo". A resposta, tanto quanto eu posso dizer, é porque, proporcionalmente, poucas pessoas – e talvez menos alunos de graduação; a maioria da população sendo avaliada – realmente expressa visões abertamente racistas. Se você deseja encontrar muito racismo como pesquisador, então, você tem que cavar um pouco mais profundo e um pouco.

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A terceira descoberta é que as duas medidas acima – implícitas e explícitas – realmente também não se correlacionaram muito bem, com apenas uma correlação de 0,14. Como Oswald et al (2014) colocaram:

"Essas descobertas indicam coletivamente, pelo menos para o domínio da raça … que as medidas implícitas e explícitas utilizam diferentes construções psicológicas – nenhuma delas pode ter muita influência no comportamento …"

Na verdade, os autores estimam que as medidas implícitas e explícitas representaram coletivamente cerca de 2,5% da variância nos comportamentos de critério discriminatório em relação à raça, que cada uma adicionando cerca de uma porcentagem ou mais além da outra medida. Em outras palavras, esses efeitos são pequenos – muito pequenos – e fazem um trabalho bastante difícil de prever muito de qualquer coisa.

"Resultados: A resposta não ficou clara, então nós sacudimos a bola mágica novamente"

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Ficamos com uma imagem de pesquisa pouco aleatória neste domínio. As medidas explícitas das atitudes raciais não parecem fazer muito bem em prever comportamentos, talvez devido à natureza das questões que estão sendo feitas. Por exemplo, na escala de racismo simbólica, a resposta fornece questões como: "Quanta discriminação contra os negros sentem que existe nos Estados Unidos hoje, limitando suas chances de avançar?" Poderia ter um pouco a ver com assuntos que têm pouco ou qualquer coisa a ver com o preconceito racial. Certamente, certas respostas podem parecer racistas se você acredita que há uma resposta fácil a essa pergunta e qualquer pessoa que discorda deve ser má e tendenciosa, mas para aqueles que ainda não beberam esse lote específico de ajuda, algumas reservas podem permanecer. O uso dos tempos de reação implícitos também parece desfocar a linha entre medir realmente as atitudes racistas e muitas outras coisas, como se alguém detém um estereótipo ou se está ciente de um estereótipo (que antecede a questão da sua precisão no momento). Essas reservas parecem se refletir em quão ruim os dois métodos parecem estar predizendo muito de qualquer coisa.

Então, por que (algumas) pessoas gostam tanto do IAT, mesmo que ele preveja tão pouco? Acho que, novamente, é que muito é o recurso que resulta da sua capacidade de fornecer pesquisadores e leigos igualmente com uma história plausível para informar os outros sobre o quão ruim é um problema para obter mais apoio à sua causa. Ele fornece cobertura para a incapacidade de encontrar explicitamente o que você está procurando – como muitas pessoas que expressam opiniões de superioridade racial – e permite que uma medida muito mais vaga suporte para ela. Uma vez que mais pessoas se encaixam naquela definição mais vaga, o resultado é um problema de som mais intimidante; Se isso corresponde a realidade pode ser além do ponto se for útil.

Referências : Oswald, F., Blanton, H., Mitchell, G., Jaccard, J., & Tetlock, P. (2014). Previsão de discriminação racial e étnica: uma meta-análise de estudos de critérios IAT. Jornal de Personalidade e Psicologia Social, 105, 171-192.