Impliziter Assoziationstest (IAT)
Der Implizite Assoziationstest (IAT) misst die Stärke der automatischen mentalen Assoziationen zwischen Konzepten, indem die Reaktionszeiten über gekoppelte Kategorisierungsblöcke verglichen werden. Die Teilnehmer sortieren Wörter so schnell wie möglich in eine von zwei Antwortkategorien, und die Aufgabe schließt implizite Einstellungen aus, basierend darauf, wie viel schneller die Antworten sind, wenn zwei Konzepte die gleiche Antworttaste teilen, im Vergleich dazu, wenn sie auf gegenüberliegende Tasten gemappt sind. Die IAT-Vorlage von Labvanced ist in Desktop- und mobil-optimierten Versionen mit vollständig anpassbaren Kategorie- und Attributstimuli verfügbar.
Aufgabenformat | Impliziter Assoziationstest (IAT) Online & Im Labor
Die IAT-Vorlage von Labvanced implementiert die klassische Sieben-Block-Struktur, die von Greenwald, McGhee und Schwartz (1998) eingeführt wurde. Die Teilnehmer üben zunächst das Sortieren von Wörtern aus einem einzigen Kategorienpaar (zum Beispiel Produktartenwörter als Eco-Friendly oder Conventional) unter Verwendung der E und I Tasten, dann üben sie ein zweites, nicht verwandtes Kategorienpaar (Attributwörter als High Quality oder Low Quality). Diese beiden Kategorienpaare werden dann auf denselben beiden Antworttasten kombiniert, zuerst in einer Kombination (Eco-Friendly + High Quality mit einer gemeinsamen Taste) über einen gewerteten Block von Versuchen, dann wird die Tastenabbildung des ersten Kategorienpaares umgekehrt und der kombinierte Block wird mit der gegenüberliegenden Kombination (Eco-Friendly + Low Quality mit einer gemeinsamen Taste) wiederholt. Der Vergleich der Reaktionszeiten zwischen den beiden kombinierten ("kompatiblen" und "inkompatiblen") Blöcken ist das Kernmaß des IAT: schnellere, genauere Antworten in einer Kombination im Vergleich zur anderen zeigen eine stärkere implizite Assoziation zwischen diesen Konzepten an.
Die integrierte Demoversion verwendet einen Rahmen der Konsumpsychologie: Produktartenwörter (recyclable, synthetic, biodegradable, plastic, und andere) sortiert gegen Eco-Friendly oder Conventional, und qualitätsattributwörter (reliable, defective, durable, fragile, und andere) sortiert gegen High Quality oder Low Quality. Welche Kategoriekombination zuerst erscheint und welche Seite des Bildschirms jeder Kategorie zugewiesen ist, wird durch einen vierstufigen Ausgleichsfaktor gesteuert, der zufällig zwischen den Probanden zugewiesen wird, sodass die Antwortseite und die Blockreihenfolge die Assoziationsmessung nicht beeinflussen.
Desktop-Version
Die Teilnehmer antworten über die E und I Tastaturtasten, wobei die beiden Antwortkategorien als Bildschirmlabels in der oberen linken und oberen rechten Ecke angezeigt werden und das Stimuluswort zentriert auf dem Bildschirm angezeigt wird. Ein Fixationskreuz geht jeder Testreihe voraus, und jede Testreihe wird von einem kurzen Intervall zwischen den Versuchen gefolgt. Jede Antwort wird mit dem Zeitstempel gegen den Beginn des Bildschirms versehen, und die Aufgabe klassifiziert automatisch Versuche als Too Fast, wenn die Antwort in weniger als 300 ms aufgezeichnet wird, oder Too Slow, wenn es länger als 10 Sekunden dauert, um potenzielle Nichtantworten zu kennzeichnen, ohne den Versuch abzulehnen.
Mobile Version
Auf Mobil- und Tablet-Geräten wird die gleiche Kategorisierungslogik mit Bildschirm-[ [LVKEEP26] ] und Right Kategorietasten anstelle von Tastaturtasten präsentiert, sodass die Teilnehmer die Taste antippen, die zur Kategorie jedes Stimulusworts passt. Ein Device_selection Rahmen erkennt automatisch das Gerät des Teilnehmers und leitet ihn in den richtigen Desktop- oder Mobilblock, sodass dasselbe Studium Teilnehmer über Gerätetypen hinweg rekrutieren kann, ohne zwei separate Studien zu erstellen.
Gesammelte Daten mit dem Impliziten Assoziationstest (IAT)
Der IAT erfasst eine Reihe von Verhaltensmaßen, die die Stärke und Richtung von impliziten Assoziationen offenbaren. Die erfassten Variablen helfen den Forschern, den Standard-IAT-D-Score zu berechnen, die Reaktionsgenauigkeit zu bewerten und Versuche zu identifizieren, die von Reaktionszeit-Ausreißern betroffen sind. Alle Variablen können innerhalb des Variables-Tabs der Aufgabe angezeigt und angepasst werden.
Im Folgenden sind die wichtigsten Variablen aufgeführt, die in der Labvanced-Version des IAT erfasst werden:
| Variablenname | Beschreibung |
|---|---|
Stimulus Presented | Das Wort, das dem Teilnehmer in diesem Versuch angezeigt wurde |
Correct Response | Die Kategorie, zu der das präsentierte Wort in diesem Versuch gehörte, verwendet zur Bewertung der Genauigkeit |
Correctness | Ob die Antwort mit der richtigen Kategorie übereinstimmte (Correct oder Incorrect) |
Accuracy | Binärer Genauigkeitswert (1/0) für diesen Versuch |
reaction_time_Keyboard / reaction_time_button | Zeit in Millisekunden zwischen dem Beginn des Versuchs und dem Tastendruck des Teilnehmers (Desktop) oder dem Antippen der Taste (Mobil) |
pressed_key_Keyboard / button_clicked | Welche Taste oder Schaltfläche der Teilnehmer in diesem Versuch ausgewählt hat |
Counterbalancing_Scenario | Die zwischen den Probanden ausgeglichene Bedingung (eine von vier), der der Teilnehmer zugewiesen wurde |
Time_Limit | Qualitätsflag für die Reaktionszeit für diesen Versuch (OK, Too Fast, oder Too Slow) |
Diese Studie misst implizite Einstellungen mithilfe des impliziten Assoziationstests. Teilnehmer sortieren Wörter in gekoppelte Kategorien, indem sie die Tastenanschläge beschleunigen, und Unterschiede in der Reaktionszeit zwischen kompatiblen und inkompatiblen Kategorien offenbaren die Stärke der automatischen Assoziationen.
Technologien, die den Impliziten Assoziationstest (IAT) unterstützen
Zeitgenauigkeit: Der IAT ist im Kern ein Paradigma zur Messung von Reaktionszeitunterschieden. Die Reaktionslatenz (
reaction_time_Keyboard/reaction_time_button) wird mit einer Genauigkeit von Millisekunden in jedem Versuch erfasst, was den Vergleich zwischen kompatiblen und inkompatiblen Blöcken sinnvoll macht.Desktop-App: Für laborgestützte IAT-Studien, die eine stabile Tastenzeit oder Hardware-Integration erfordern, kann die Aufgabe mit der Labvanced Desktop-App bereitgestellt werden, die mit EEG und anderer LSL-verbundener Laborausrüstung kompatibel ist.
Webcam-Augenverfolgung: Eine optionale Blickaufzeichnung kann auf den IAT aufgebracht werden, um festzuhalten, wie Teilnehmer visuell auf die Kategorienbeschriftungen achten, bevor sie reagieren, und damit einen Einblick in den Kategorisierungsprozess zu geben, ohne dass spezielle Hardware erforderlich ist.
Zeitgenauigkeit
Reaktionszeiten, Aufgabenleistungen und mehr mit Millisekunden-Genauigkeit für zeitkritische Aufgaben erfassen.
Desktop-App
Führen Sie Studien im Labor mit der Desktop-App durch, die mit EEG und anderer LSL-verbundener Laborausrüstung kompatibel ist.
Webcam-Augenverfolgung
Erfassen Sie Blickmuster und visuelle Aufmerksamkeit mit integrierter, codefreier und peer-reviewed Webcam-Augenverfolgung.
Anpassung der IAT-Vorlage
Es gibt viele Möglichkeiten, diese Vorlage anzupassen. Im Folgenden finden Sie einige Themen, die Forscher häufig ansprechen, wenn es um die Modifikation dieser Aufgabe geht.
Kategorien und Attributstimulus-Sets
Da der IAT ein allgemeines Paradigma für Kategorisierung und Reaktionszeit ist und kein festgelegter Inhaltsbestand, werden die Kategorienbeschriftungen, Attributbeschriftungen und Stimuluswortlisten als bearbeitbare Datenrahmen gespeichert, anstatt als fest kodierte Werte. Die integrierte Demo verwendet eine Verbraucherpsychologie-Rahmung (umweltfreundliche vs. konventionelle Produkte, hohe vs. niedrige Qualität), aber Forscher passen diese selbe Struktur häufig für andere in der Literatur untersuchte Domänen der impliziten Einstellungen an, wie z.B. Selbstwertgefühl, Geschlecht-Beruf-Assoziation oder andere sozialpsychologische IATs. Forscher sollten die genauen Stimulus-Sets, die in einer veröffentlichten IAT-Variante verwendet werden, vor der Wiederverwendung überprüfen, da Wortlisten studienspezifisch und nicht austauschbar sind, ohne dass sie neu validiert werden.
Gegenseitige Zuordnung
Der vierstufige Counterbalancing Faktor, der die Zuteilung von Antwortseitene und Blockreihenfolge steuert, ist ein zwischen den Probanden erkennbarer Faktor in Factors & Randomization. Forscher können anpassen, wie Teilnehmer über die vier Szenarien der Gegenbalancierung verteilt werden, oder auf weniger Szenarien reduzieren, wenn ein vereinfachtes Design bevorzugt wird.
Reaktionstasten und Timing-Schwellenwerte
Die E/I Tastenbelegung der Desktop-Version und die Too Fast (300 ms) und Too Slow (10 Sekunden) Reaktionszeit-Schwellenwerte sind in den Ereignissen der Aufgabe festgelegt. Sowohl die Tastenbelegung als auch die Timing-Schwellenwerte können bearbeitet werden, um einem spezifischen veröffentlichten IAT-Protokoll zu entsprechen.
Anzahl der Prüfungen pro Block
Jeder kombinierte (kritische) Block umfasst standardmäßig 30 Prüfungen, mit jeweils 10 Prüfungsblöcken, die ihm vorausgehen. Die Anzahl der Prüfungen pro Block kann im Trials & Conditions-Panel angepasst werden, um mit kürzeren oder längeren veröffentlichten IAT-Protokollen übereinzustimmen.
Häufig gestellte Fragen
Ich möchte einen rassistischen IAT durchführen, wie kann ich die aktuelle Aufgabe bearbeiten, um dies zu tun?
Die Blockstruktur, die Gegenbalancierung und die Reaktionszeitbewertungslogik sind in jeder IAT-Variante gleich, nur der Inhalt der Kategorien und Attribute ändert sich. Um diese Vorlage in einen Rasseneinstellung-IAT umzuwandeln:
- Ersetzen Sie die beiden
Product TypeKategorienbezeichnungen (derzeitEco-Friendly/Conventional) durch Ihre beiden sozialen Gruppen-Kategorien, und aktualisieren Sie die Anzeigetexte derLeft/RightKategorienbezeichnungen entsprechend. - Ersetzen Sie die
AttributeKategorienbezeichnungen (derzeitHigh Quality/Low Quality) durch ein valenziertes Paar wieGood/BadoderPleasant/Unpleasant. - Ersetzen Sie die Wortlisten in den
Practice Trials Stimuli ListundTwo Attribute Stimuli ListDatenrahmen durch Ihr Stimulus-Set, während Sie die gleiche Struktur von 10 Elementen pro Kategorie beibehalten, auf der die Übungs- und Kombinationsblöcke aufgebaut sind.
Die E/I Tastenbelegung, der vierstufige Counterbalancing Faktor und die Too Fast/Too Slow Reaktionszeit-Flags müssen sich nicht ändern, sie sind paradigmaneutral.
Labvanced liefert kein validiertes Wort- oder Gesichtsset für den Rasseneinstellung-IAT. Beschaffen Sie eines aus der veröffentlichten Literatur (zum Beispiel die Stimuli, die in Greenwald, McGhee, & Schwartz, 1998, beschrieben werden, siehe unten) oder aus den eigenen validierten Materialien Ihrer Institution, und leiten Sie die Studie durch die Ethikprüfung Ihrer Institution, bevor Sie Daten sammeln, wie Sie es auch bei jeder Studie zu impliziten Vorurteilen tun würden, die demografische Kategorien betrifft.
Bietet Labvanced den validierten Harvard / Project Implicit race-IAT Stimulus-Satz an?
Zeigt der IAT einen Feedback-Bildschirm für falsche Antworten an?
Nicht standardmäßig. Correctness und Accuracy werden in jedem Versuch aufgezeichnet, aber keine rote X oder "Falsch"-Meldung wird angezeigt, und die Versuchsequenz (Fixation Cross → Stimulus Presentation → Intertrial) pausiert nicht für eine Korrekturantwort.
Viele traditionelle IATs zeigten jedoch diese Art von Feedback, obwohl das ursprüngliche Laborverfahren von 1998 selbst eine einfachere Strafe verwendete: das Wort "Fehler", das für feste 300 ms den Stimulus ersetzte, ohne dass eine Korrektur erforderlich war (Greenwald, McGhee & Schwartz, 1998). Die rote X-und-Korrigieren-sie-es-live Version stammt von der späteren webbasierten Demonstration IAT (das Modell hinter der modernen implicit.harvard.edu Demo), beschrieben in Greenwald, Nosek & Banaji (2003): Eine falsche Antwort zeigte eine rote X, und der Teilnehmer musste die richtige Antwort geben, bevor der Versuch fortgesetzt werden konnte. Diese sichtbare Korrektur wird im Jahr 2003 ebenfalls gezeigt, dass dieser Schritt nicht tatsächlich notwendig ist: Der gleiche Fehlerstrafeneffekt kann stattdessen zur Bewertungszeit reproduziert werden, indem die Reaktionszeit jeder Fehlerprobe durch die mittlere korrekte-Antwortlatenz dieses Blocks plus einer angepassten 600 ms-basierten Strafe ersetzt wird, anstatt den Teilnehmer dazu zu bringen, den Fehler live zu sehen und zu korrigieren. Das ist eine Berechnung zur Bewertungszeit, die der Forscher auf die exportierten Daten anwendet, und es hängt von dem vollständigen Satz korrekter Versuchslatenzen jedes Blocks ab, sodass es nur durchgeführt werden kann, wenn ein Block abgeschlossen ist, nicht live, Versuch für Versuch, während der Aufgabe. Die Vorlage von Labvanced zeichnet Correctness und Reaktionszeit in jedem Versuch unabhängig auf, sodass Sie die Fehlerbehandlungsstrategie anwenden können, die Ihre Studie benötigt, ob das der Ansatz von 1998, die 600 ms-Strafe zur Bewertung oder eine benutzerdefinierte Regel ist, nachträglich aus den exportierten Daten, anstatt es im Voraus zu entscheiden.
Wenn Ihr Studiendesign sichtbares Fehlerfeedback erfordert, fügen Sie es mithilfe des Events-Systems der Aufgabe hinzu: Fügen Sie im Stimulus Presentation-Frame ein Ereignis hinzu, das durch den Tastendruck oder Klick des Teilnehmers ausgelöst wird, überprüfen Sie die Correctness-Variable und zeigen Sie bedingt ein Feedback-Element (z. B. ein rotes X Bild oder Text) nur an, wenn Correctness gleich Incorrect ist. Die Correctness-Variable wird bereits in jedem Versuch festgelegt, sodass keine neue Bewertungslogik erforderlich ist, nur die bedingte Anzeige.
Wenn Sie noch etwas wissen möchten, schreiben Sie uns gerne und fragen Sie:
Empfohlene Verwendung und Anwendungen des IAT
Der Implicit Association Test ist eines der am häufigsten verwendeten Messinstrumente für implizite soziale Kognition, das in der Sozialpsychologie, Marktforschung und klinischen Einstellungen angewendet wird, um Einstellungen zu untersuchen, die die Teilnehmer möglicherweise nicht genau berichten oder sich nicht bewusst sind.
Forschung zu impliziten Vorurteilen und sozialer Kognition: Das IAT-Paradigma ist das Standardinstrument zur Untersuchung automatischer Einstellungen gegenüber sozialen Kategorien, eine umfangreiche Literatur, die auf der ursprünglichen Methode von Greenwald, McGhee und Schwartz (1998) aufbaut.
Verbraucher- und Marktpsychologie: Die integrierte Demoversion misst implizite Einstellungen zu Marken oder Produktkategorien (umweltfreundlich vs. konventionell, Qualitätswahrnehmung), die direkt auf Marktforschung zu Verbraucherhaltungen anwendbar sind, die mit Selbstberichtmessungen allein möglicherweise übersehen werden.
Gesundheits- und klinische Psychologie: IAT-Varianten werden in der Literatur verwendet, um implizites Selbstwertgefühl, süchtigkeitsbezogene Assoziationen und andere implizite Einstellungen, die für die klinische Bewertung relevant sind, zu untersuchen, obwohl diese studienspezifische Stimulus-Sätze benötigen, die nicht in der Standardvorlage enthalten sind.
Interkulturelle und Entwicklungsforschung: Die Kategorisierungsstruktur verallgemeinert sich über Altersgruppen und kulturelle Kontexte, wenn der Stimulusinhalt entsprechend angepasst wird.
Referenzen
Greenwald, A. G., McGhee, D. E. & Schwartz, J. L. K. (1998). Messung individueller Unterschiede in impliziter Kognition: Der Implicit Association Test. Journal of Personality and Social Psychology, 74(6), 1464–1480.
Greenwald, A. G., Nosek, B. A. & Banaji, M. R. (2003). Verständnis und Verwendung des Implicit Association Test: I. Ein verbesserter Bewertungsalgorithmus. Journal of Personality and Social Psychology, 85(2), 197–216.
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