La prueba de supuestos implícitos

Supongamos que tiene una causa de mascota a la que desea llamar atención y apoyo. Hay varias maneras en que puede tratar de hacerlo, siendo quizás la política inicial más común. Si bien su campaña inicial se cumple con un nivel modesto de éxito, le gustaría hacer crecer su marca, por así decirlo. A medida que comienzas a investigar cómo llaman la atención otras causas, notas una tendencia obvia: los grandes problemas tienden a recibir más apoyo que los más pequeños: la afección médica que afecta a 1 de cada 4 personas es muy diferente a la que afecta a 1 de cada 10 , 0000. Aunque te das cuenta de que suena un poco perverso, si de alguna manera pudieras hacer que el problema de tu mascota fuera mucho más grande de lo que realmente es, o al menos parecerlo, es probable que atraigas más atención y fondos. Solo hay un problema que se interpone en tu camino: la realidad. Cuando la mayoría de la gente te dice que tu problema no es mucho de uno, no estás de suerte. ¿O eres tu? ¿Qué pasaría si pudieras convencer a los demás de que lo que la gente te dice no es del todo correcto? Tal vez creen que tu problema no es muy parecido a uno, pero si no se puede confiar en sus informes, ahora tienes más libertad para hacer afirmaciones sobre el alcance de tu problema.

Finalmente tienes ese gran pez que siempre supiste que atrapaste
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Esto nos lleva una vez más a la cuestión de la tarea de asociación implícita, o IAT. Según sus creadores, el IAT "… mide actitudes y creencias que las personas pueden no querer o no poder informar", haciendo que ese salto de "asociación" a "actitudes" sea oportuno. Este tipo de prueba podría tener un final valioso para la recaudación de fondos en el ejemplo anterior, ya que podría aumentar el alcance percibido de su problema. ¿No encuentras suficientes personas que sean explícitamente racistas como para argumentar que el tema debería recibir más atención de la que tiene actualmente? Bueno, eso podría ser porque el racismo es, en general, un rasgo socialmente indeseable para mostrar y, en consecuencia, muchas personas no quieren decir abiertamente que son racistas, incluso si tienen algunos prejuicios raciales. Si tuviera una prueba que pudiera interpretarse de manera plausible diciendo que las personas tienen actitudes que explícitamente niegan, podría hablar de que el racismo es mucho más común de lo que parece.

Sin embargo, esto depende de cómo se interpreta la prueba: todas las medidas IAT son tiempos de reacción muy rápidos e inmediatos cuando se trata de presionar botones. He discutido el IAT en algunas ocasiones: primero con respecto a qué es exactamente lo que IAT está (y puede que no) midiendo y, más recientemente, con respecto a si las pruebas IAT-like que usan tiempos de respuesta como medidas de discriminación racial son realmente prediciendo algo cuando se trata de comportamientos reales. La versión rápida de ambas publicaciones es que debemos tener cuidado al establecer una conexión entre las medidas del tiempo de reacción en un laboratorio y los sesgos raciales en el mundo real que causan una discriminación generalizada. En el caso de las decisiones de tiro, por ejemplo, una tarea más realista en la que los participantes usaban una simulación con una pistola en lugar de solo presionar botones en una computadora resultó en el patrón opuesto de resultados que predecirían muchas pruebas IAT: los participantes eran realmente más lentos disparar a sospechosos de negro y más probabilidades de disparar sospechosos blancos desarmados. No es suficiente simplemente asumir que, "por supuesto, estos tiempos de reacción diferentes se traducen en una discriminación del mundo real"; necesitas demostrarlo primero.

Esto nos lleva a un metanálisis reciente de algunos experimentos IAT realizado por Oswald et al (2014) que examina qué tan bien lo hizo el IAT para predecir comportamientos, y si fue sustancialmente mejor que las medidas explícitas que se usaron en esos experimentos. Aparentemente, hubo un metaanálisis previo de la investigación de IAT que sí encontró tales cosas, al menos para ciertos temas socialmente sensibles, y este nuevo metanálisis parece ser una respuesta al anterior. Oswald et al (2014) comienzan señalando que los resultados de la investigación de IAT se han sacado del laboratorio a aplicaciones prácticas en leyes y política; un asunto que sería más que preocupante si el TAI en realidad no midiera qué es interpretado por muchos para medir, como la evidencia de discriminación en el mundo real. Luego sugieren que el metaanálisis previo de los efectos de IAT carecía de un grado de validez analítica y metodológica que esperan que aborden sus nuevos análisis.

Que es lo más parecido a las publicaciones académicas para hablar de mierda
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Por ejemplo, los autores estaban interesados ​​en examinar si las diferentes definiciones experimentales de discriminación fueron pronosticadas diferencialmente por el IAT y las medidas explícitas, mientras que antes todas habían sido agrupadas en la misma categoría en el último análisis. Oswald et al. (2014) agruparon estas operacionalizaciones de discriminación en seis categorías: (1) actividad cerebral medida, que es una categoría bastante vaga y abierta a la interpretación, (2) tiempos de respuesta en otras tareas, (3), microcomportamiento, como postura o expresión de emociones, (4) comportamiento interpersonal, como si uno coopera en el dilema del prisionero, (5) percepción de la persona (es decir, juicios explícitos de otros) y (6) preferencias políticas, como si uno apoya políticas que benefician a ciertos grupos raciales o no. Oswald et al. (2014) también agregaron en algunos estudios adicionales y más recientes que el metaanálisis anterior no incluyó.

Si bien esto es mucho para este documento, quería omitir el avance para discutir un cierto conjunto de resultados. El primero de estos resultados es que, en la mayoría de los casos, los puntajes de IAT se correlacionan muy débilmente con el criterio de discriminación que se evalúa, promediando una escasa correlación de 0.14. En la medida en que IAT está realmente midiendo actitudes implícitas, esas actitudes no parecen tener mucho un efecto predecible en el comportamiento. La excepción a este patrón fue en relación con los estudios de actividad cerebral: la correlación fue sustancialmente mayor (alrededor de 0,4). Sin embargo, como la actividad cerebral per se no es una variable terriblemente significativa cuando se trata de su interpretación, si eso nos dice algo de interés sobre la discriminación es una pregunta abierta. De hecho, en la publicación anterior que mencioné, los autores también observaron un efecto en la actividad cerebral, pero eso no significaba que las personas estuvieran predispuestas a dispararle a las personas de raza negra; Todo lo contrario, de hecho.

El segundo hallazgo que me gustaría mencionar es que, en la mayoría de los casos, las medidas explícitas de actitudes hacia otras razas utilizadas por los investigadores (como este o este) también estuvieron muy débilmente correlacionadas con el criterio de discriminación que se evalúa, aunque su promedio la correlación fue aproximadamente del mismo tamaño que las medidas implícitas en 0.12. Además, este valor es aparentemente sustancialmente inferior al valor alcanzado por otras medidas de actitudes explícitas, lo que lleva a los autores a sugerir que los investigadores realmente deberían pensar más profundamente sobre qué medidas explícitas están usando. De hecho, cuando haces preguntas sobre el "racismo simbólico" o el "racismo moderno", uno puede preguntarse por qué no solo preguntas sobre el "racismo". La respuesta, por lo que puedo decir, es porque, proporcionalmente, muy pocas personas, y tal vez incluso menos estudiantes de pregrado; la población que más a menudo se evalúa, en realidad expresa opiniones abiertamente racistas. Si quieres encontrar mucho racismo como investigador, entonces, tienes que cavar un poco más y entornar un poco.

El tercer hallazgo es que las dos medidas anteriores, implícitas y explícitas, tampoco se correlacionaron entre sí muy bien, promediando solo una correlación de 0.14. Como Oswald et al (2014) lo expresaron:

"Estos hallazgos indican colectivamente, al menos para el dominio de la raza … que las medidas implícitas y explícitas recurren a diferentes construcciones psicológicas, ninguna de las cuales puede tener mucha influencia en el comportamiento …"

De hecho, los autores estiman que las medidas implícitas y explícitas representaron colectivamente alrededor del 2,5% de la varianza en los comportamientos de criterio discriminatorio con respecto a la raza, cada uno de los cuales agrega aproximadamente un porcentaje más allá de la otra medida. En otras palabras, estos efectos son pequeños, muy pequeños, y hacen un trabajo bastante pobre para predecir gran parte de cualquier cosa.

"Resultados: la respuesta no estaba clara, así que sacudimos la bola mágica de nuevo"
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Nos queda una imagen bastante poco halagüeña de la investigación en este dominio. Las medidas explícitas de las actitudes raciales no parecen funcionar muy bien en la predicción de comportamientos, tal vez debido a la naturaleza de las preguntas formuladas. Por ejemplo, en la escala de racismo simbólico, la respuesta que uno da a preguntas como, "¿Cuánta discriminación contra los negros sientes que hay en los Estados Unidos hoy, limitando sus oportunidades de salir adelante?" Podría tener bastante que ver con asuntos que tienen poco o nada que ver con el prejuicio racial. Claro, algunas respuestas pueden sonar racistas si crees que hay una respuesta fácil a esa pregunta y cualquiera que no esté de acuerdo debe ser malvado y parcial, pero para aquellos que aún no han bebido ese lote particular de Kool-aid, algunas reservas pueden permanecer. El uso de los tiempos de reacción implícita también parece difuminar la línea entre la medición real de las actitudes racistas y muchas otras cosas, como si uno tiene un estereotipo o si uno es consciente de un estereotipo (por el momento, deja de lado su precisión). Estas reservas parecen reflejarse en cuán mal parecen ambos métodos para predecir gran parte de cualquier cosa.

Entonces, ¿por qué a (algunas) personas les gusta tanto el IAT incluso si predice tan poco? Mi suposición, una vez más, es que gran parte de su atractivo proviene de su capacidad de proporcionar a los investigadores y laicos por igual una historia que suene plausible para contarles a otros sobre cuán grave es el problema para atraer más apoyo a su causa. Proporciona cobertura para la incapacidad de uno para encontrar explícitamente lo que está buscando, como muchas personas que expresan opiniones de superioridad racial, y permite que una medida mucho más vaga lo sustituya. Dado que más personas se ajustan a esa definición más vaga, el resultado es un problema de sonido más intimidante; si corresponde a la realidad puede ser además del punto si es útil.

Referencias : Oswald, F., Blanton, H., Mitchell, G., Jaccard, J., y Tetlock, P. (2014). Predecir la discriminación racial y étnica: un metanálisis de los estudios de criterio de IAT. Revista de Personalidad y Psicología Social, 105, 171-192.

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