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Aperçu de l'essai du Test d'Association Implicite (IAT) mis en œuvre dans Labvanced, montrant un essai de catégorisation avec deux options de réponse.

Test d'Association Implicite (IAT)

Le Test d'Association Implicite (IAT) mesure la force des associations mentales automatiques entre des concepts en comparant les temps de réaction à travers des blocs de tri de catégories appariés. Les participants trient des mots dans l'une des deux catégories de réponse aussi rapidement que possible, et la tâche déduit des attitudes implicites en observant à quel point les réponses sont plus rapides lorsque deux concepts partagent la même touche de réponse contre lorsqu'ils sont mappés à des touches opposées. Le modèle IAT de Labvanced est disponible en versions optimisées pour bureau et mobile avec des stimuli de catégorie et d'attribut entièrement personnalisables.

Table des matières

  • Format de tâche
  • Données collectées
  • Technologie
  • Personnalisation
  • Utilisation recommandée

Format de tâche | Test d'Association Implicite (IAT) en ligne et en laboratoire

Le modèle IAT de Labvanced met en œuvre la structure classique des sept blocs introduite par Greenwald, McGhee et Schwartz (1998). Les participants s'entraînent d'abord à trier des mots d'une paire de catégories unique (par exemple, des mots de type produit comme Eco-Friendly ou Conventional) en utilisant les touches E et I, puis s'entraînent sur une deuxième paire de catégories non liée (des mots attributs comme High Quality ou Low Quality). Ces deux paires de catégories sont ensuite combinées sur les mêmes deux touches de réponse, d'abord dans un appariement (Eco-Friendly + High Quality partageant une touche) à travers un bloc d'essais notés, puis le mappage de la touche de la première paire de catégories est inversé et le bloc combiné est répété avec l'appariement opposé (Eco-Friendly + Low Quality partageant une touche). Comparer les temps de réaction entre les deux blocs combinés ("compatibles" et "incompatibles") constitue la mesure principale de l'IAT : des réponses plus rapides et plus précises dans un appariement par rapport à l'autre indiquent une association implicite plus forte entre ces concepts.

La version de démonstration intégrée utilise un cadre de psychologie du consommateur : des mots de type produit (recyclable, synthetic, biodegradable, plastic, et d'autres) triés par rapport à Eco-Friendly ou Conventional, et des mots d'attribut de qualité (reliable, defective, durable, fragile, et d'autres) triés par rapport à High Quality ou Low Quality. La paire de catégories qui apparaît en premier et le côté de l'écran auquel chaque catégorie est assignée sont contrôlés par un facteur de contrebalancement à quatre niveaux assigné aléatoirement entre les sujets, afin que les effets de côté de réponse et d'ordre de bloc ne confondent pas la mesure d'association.


Essayez-le !

Version Bureau

Les participants répondent en utilisant les touches de clavier E et I, avec les deux catégories de réponse affichées comme étiquettes à l'écran dans les coins supérieurs gauche et droit et le mot stimulus affiché centré à l'écran. Un croix de fixation précède chaque essai, et chaque essai est suivi d'un bref intervalle inter-essai. Chaque réponse est horodatée par rapport au début de l'image, et la tâche classe automatiquement les essais comme Too Fast si la réponse est enregistrée en moins de 300 ms, ou Too Slow si cela prend plus de 10 secondes, signalant les réponses potentielles sans annuler l'essai.


Version Mobile

Sur les appareils mobiles et les tablettes, la même logique de tri par catégorie est présentée avec des boutons de catégorie à l'écran Left et Right à la place des touches de clavier, de sorte que les participants touchent le bouton correspondant à la catégorie à laquelle appartient chaque mot stimulus. Un cadre Device_selection détecte automatiquement le dispositif du participant et les dirige vers le bon bloc Bureau ou Mobile, de sorte que la même étude puisse recruter des participants à travers différents types d'appareils sans construire deux études séparées.

Données collectées avec le Test d'Association Implicite (IAT)

L'IAT capture une gamme de mesures comportementales qui révèlent la force et la direction des associations implicites. Les variables enregistrées aident les chercheurs à calculer le score D standard de l'IAT, à évaluer la précision des réponses et à identifier les essais affectés par des valeurs aberrantes dans les temps de réponse. Toutes les variables peuvent être consultées et personnalisées dans l'onglet Variables de la tâche.

Voici les variables clés collectées dans la version Labvanced de l'IAT :

Nom de la variableDescription
Stimulus PresentedLe mot affiché au participant lors de cet essai
Correct ResponseLa catégorie à laquelle appartenait le mot présenté lors de cet essai, utilisée pour évaluer la précision
CorrectnessSi la réponse correspondait à la catégorie correcte (Correct ou Incorrect)
AccuracyScore de précision binaire (1/0) pour cet essai
reaction_time_Keyboard / reaction_time_buttonTemps en millisecondes entre le début de l'essai et la pression de touche (Bureau) ou le tapotement du bouton (Mobile)
pressed_key_Keyboard / button_clickedQuelle touche ou bouton le participant a sélectionné lors de cet essai
Counterbalancing_ScenarioLa condition de contrebalancement entre les sujets (l'une des quatre) à laquelle le participant a été assigné
Time_LimitIndicateur de qualité du temps de réponse pour cet essai (OK, Too Fast, ou Too Slow)


Aperçu des mesures comportementales collectées à l'aide du modèle de Test d'Association Implicite (IAT) dans Labvanced, montrant des mots stimuli, la précision des réponses et les temps de réaction par essai.
Aperçu des données d'essai collectées avec le Test d'Association Implicite dans Labvanced.


Test d'Association Implicite (IAT)

Cette étude mesure les attitudes implicites à l'aide du Test d'Association Implicite. Les participants trient des mots en catégories appariées en utilisant des pressions de touches rapides, et les différences de temps de réaction entre les appariements de catégories compatibles et incompatibles révèlent la force des associations automatiques.



Technologies Soutenant le Test d'Association Implicite (IAT)

  • Précision du Timing : L'IAT est, à sa base, un paradigme de différence de temps de réaction, la latence de réponse (reaction_time_Keyboard / reaction_time_button) est capturée avec une précision de millisecondes à chaque essai, ce qui rend la comparaison entre le bloc compatible et incompatible significative.

  • Application de Bureau : Pour les études IAT en laboratoire nécessitant un timing de clavier stable ou une intégration matérielle, la tâche peut être déployée à l'aide de l'application de bureau Labvanced, compatible avec l'EEG et d'autres matériels de laboratoire connectés au LSL.

  • Suivi Oculaire par Webcam : L'enregistrement de regard optionnel peut être superposé sur l'IAT pour capturer comment les participants prêtent visuellement attention aux étiquettes de catégorie avant de répondre, ajoutant une fenêtre sur le processus de catégorisation sans matériel dédié.

Une icône d'une horloge symbolisant la précision du timing en millisecondes pour le modèle de Test d'Association Implicite

Précision du Timing

Capturez les temps de réaction, la performance des tâches, et plus encore avec une précision de millisecondes pour des tâches sensibles au temps.

Une image de l'application de bureau Labvanced utilisée pour exécuter et modifier le modèle de Test d'Association Implicite en laboratoire

Application de Bureau

Réalisez des études en laboratoire à l'aide de l'application de bureau, compatible avec l'EEG et d'autres matériels de laboratoire connectés au LSL.

Une personne regardant une tâche de suivi oculaire par webcam créée avec Labvanced lors d'un Test d'Association Implicite

Suivi Oculaire par Webcam

Capturez les motifs de regard et l'attention visuelle avec un suivi oculaire par webcam intégré, sans code et revu par des pairs.

Personnalisation du Modèle IAT

Il existe de nombreuses façons de personnaliser ce modèle. Voici quelques thèmes que les chercheurs demandent souvent lorsqu'il s'agit de modifier cette tâche.

Ensembles de Stimuli de Catégorie et d'Attribut

Parce que l'IAT est un paradigme général de catégorisation et de temps de réponse plutôt qu'un ensemble de contenu fixe, les étiquettes de catégorie, les étiquettes d'attribut et les listes de mots de stimuli sont stockées en tant que cadres de données modifiables plutôt qu'en tant que valeurs codées en dur. La démo intégrée utilise un cadrage en psychologie du consommateur (produits écologiques versus produits conventionnels, haute versus basse qualité), mais les chercheurs adaptent souvent cette même structure à d'autres domaines d'attitudes implicites étudiés dans la littérature, comme l'estime de soi, l'association genre-carrière ou d'autres IATs de cognition sociale. Les chercheurs doivent vérifier les ensembles de stimuli exacts utilisés dans toute variante IAT publiée avant réutilisation, car les listes de mots sont spécifiques à l'étude et ne peuvent pas être échangées sans revalidation.


Affectation de Contrebalancement

Le facteur à quatre niveaux Counterbalancing contrôlant l'affectation du côté de réponse et l'ordre des blocs est un facteur entre les sujets visible dans Factors & Randomization. Les chercheurs peuvent ajuster la façon dont les participants sont distribués à travers les quatre scénarios de contrebalancement, ou réduire à moins de scénarios si un design simplifié est préféré.


Touches de Réponse et Seuils de Timing

Le mappage de touches E/I de la version de bureau et les seuils de temps de réponse Too Fast (300 ms) et Too Slow (10 secondes) sont définis dans les Événements de la tâche. À la fois l'affectation des touches et les seuils de timing peuvent être modifiés pour correspondre à un protocole IAT publié spécifique.


Nombre d'Essais par Bloc

Chaque bloc combiné (critique) fonctionne par défaut sur 30 essais, avec 10 essais de pratique précédant chacun. Les comptes d'essai par bloc peuvent être ajustés dans le panneau Trials & Conditions pour correspondre à des protocoles IAT publiés plus courts ou plus longs.


Questions Fréquemment Posées

Je veux réaliser un IAT racial, comment puis-je modifier la tâche actuelle pour le faire?

La structure des blocs, le contrebalancement et la logique de scoring des temps de réponse sont les mêmes à travers chaque variante de l'IAT, seule le contenu des catégories et des attributs change. Pour convertir ce modèle en un IAT d'attitudes raciales :

  1. Remplacez les deux étiquettes de catégorie Product Type (actuellement Eco-Friendly / Conventional) par vos deux catégories de groupes sociaux, et mettez à jour les éléments de texte des étiquettes de catégorie Left/Right à l'écran pour qu'ils correspondent.
  2. Remplacez les étiquettes de catégorie Attribute (actuellement High Quality / Low Quality) par une paire valorisée telle que Good / Bad ou Pleasant / Unpleasant.
  3. Remplacez les listes de mots dans les cadres de données Practice Trials Stimuli List et Two Attribute Stimuli List par votre ensemble de stimuli, en conservant la même structure de 10 items par catégorie autour de laquelle les blocs de pratique et combinés sont construits.

Le mappage de touches E/I, le facteur à quatre niveaux Counterbalancing et les indicateurs de temps de réponse Too Fast/Too Slow n'ont pas besoin de changer, ils sont agnostiques au paradigme.

Labvanced ne fournit pas un ensemble de mots ou de visages validé pour l'IAT racial. Sourcez-en un à partir de la littérature publiée (par exemple, les stimuli décrits dans Greenwald, McGhee, & Schwartz, 1998, cités ci-dessous) ou des matériaux validés de votre propre institution, et soumettez l'étude à l'examen éthique de votre institution avant de collecter des données, comme vous le feriez pour toute étude de biais implicite impliquant des catégories démographiques.

Labvanced fournit-il l'ensemble de stimuli race-IAT validé par Harvard / Project Implicit ?
Non. La bibliothèque d'étude intégrée (ID d'étude 83858) est fournie avec un ensemble de stimuli en psychologie des consommateurs (produits écologiques contre produits conventionnels, haute qualité contre basse qualité), et non un ensemble de mots ou de visages race-IAT validé. Ce que Labvanced fournit est le moteur IAT général, la structure à sept blocs, l'équilibrage, le mappage des clés et le scoring du temps de réaction, sur lequel l'IAT de style Harvard et toutes les autres variantes d'IAT dans la littérature sont basés. Si votre étude nécessite un ensemble de stimuli race-IAT validé, procurez-vous-le directement dans la littérature publiée ou dans les propres matériaux de Project Implicit, puis chargez-le dans la tâche en suivant les étapes ci-dessus.
L'IAT montre-t-il un écran de feedback pour les réponses incorrectes ?

Pas par défaut. Correctness et Accuracy sont enregistrés à chaque essai, mais aucun X rouge ou message "Incorrect" n'est affiché, et la séquence d'essai (Fixation Cross → Stimulus Presentation → inter-essai) ne fait pas de pause pour une réponse de correction.

De nombreux IAT traditionnels montraient ce type de feedback, bien que ce ne soit pas la procédure de laboratoire originale de 1998, qui utilisait une pénalité plus simple : le mot "erreur" remplaçant le stimulus pendant 300 ms fixes, sans correction requise (Greenwald, McGhee, & Schwartz, 1998). La version rouge-X-et-corrections-en-direct provient de la démonstration IAT Web plus tardive (le modèle derrière la démo moderne implicit.harvard.edu), décrite dans Greenwald, Nosek, & Banaji (2003) : une réponse incorrecte montrait un X rouge, et le participant devait donner la réponse correcte avant que l'essai puisse continuer. Ce document de 2003 a également montré que cette étape de correction visible n'est en réalité pas nécessaire : le même effet de pénalité d'erreur peut être reproduit au moment du scoring à la place, en remplaçant le temps de réaction de chaque essai d'erreur par la latence correcte moyenne de ce bloc plus une pénalité ajustée de 600 ms, plutôt que de faire en sorte que le participant voie et corrige l'erreur en direct. C'est un calcul de temps de scoring que le chercheur applique aux données exportées, et cela dépend de l'ensemble complet des latences d'essai correctes de chaque bloc, donc cela ne peut être effectué qu'une fois qu'un bloc est complet, pas en direct, essai par essai, pendant la tâche. Le modèle de Labvanced enregistre Correctness et le temps de réaction à chaque essai quoi qu'il arrive, donc vous pouvez appliquer quelle que soit la stratégie de gestion des erreurs dont votre étude a besoin, que ce soit l'approche de 1998, la pénalité de scoring de 600 ms ou une règle personnalisée, a posteriori des données exportées plutôt que de le décider à l'avance.

Si le design de votre étude nécessite un feedback d'erreur visible, ajoutez-le en utilisant le système Events de la tâche : sur le cadre Stimulus Presentation, ajoutez un événement déclenché par la pression d'une touche ou un clic de bouton du participant, vérifiez la variable Correctness, et affichez conditionnellement un élément de feedback (par ex., une image ou un texte X rouge) uniquement lorsque Correctness égale Incorrect. La variable Correctness est déjà définie à chaque essai, donc aucune nouvelle logique de scoring n'est nécessaire, uniquement l'affichage conditionnel.


Si vous avez d'autres questions, n'hésitez pas à nous écrire et à demander :


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Utilisation et Applications Recommandées de l'IAT

Le Test d'Association Implicite est l'une des mesures les plus largement utilisées de la cognition sociale implicite, appliquée à la psychologie sociale, à la recherche sur les consommateurs et aux contextes cliniques pour étudier des attitudes que les participants peuvent ne pas rapporter avec précision, ou dont ils peuvent ne pas être conscients.

  • Recherche sur les préjugés implicites et la cognition sociale : Le paradigme de l'IAT est l'outil standard pour étudier les attitudes automatiques envers les catégories sociales, une littérature substantielle construite sur la méthode originale de Greenwald, McGhee et Schwartz (1998).

  • Psychologie des consommateurs et du marketing : La version de démonstration intégrée mesure les attitudes implicites envers les marques ou des catégories de produits (écologique contre conventionnel, perception de la qualité), directement applicable à la recherche de marché sur les attitudes des consommateurs que les mesures d'auto-rapport seules peuvent manquer.

  • Psychologie de la santé et clinique : Les variantes de l'IAT sont utilisées dans la littérature pour étudier l'estime de soi implicite, les associations liées à la dépendance et d'autres attitudes implicites pertinentes pour l'évaluation clinique, bien que celles-ci nécessitent des ensembles de stimuli spécifiques à l'étude qui ne sont pas inclus dans le modèle par défaut.

  • Recherche interculturelle et développementale : La structure de tri par catégories se généralise à travers les groupes d'âge et les contextes culturels lorsque le contenu des stimuli est adapté de manière appropriée.


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Références

  • Greenwald, A. G., McGhee, D. E., & Schwartz, J. L. K. (1998). Mesurer les différences individuelles dans la cognition implicite : le test d'association implicite. Journal of Personality and Social Psychology, 74(6), 1464–1480.

  • Greenwald, A. G., Nosek, B. A., & Banaji, M. R. (2003). Comprendre et utiliser le Test d'Association Implicite : I. Un algorithme de scoring amélioré. Journal of Personality and Social Psychology, 85(2), 197–216.

Tâches Associées

L'IAT partage sa logique de base, comparant les temps de réaction entre des mappages de réponses compatibles et incompatibles pour révéler le traitement automatique, avec d'autres tâches de compétition de réponses dans la bibliothèque de tâches de Labvanced.

Test de Stroop

Les participants voient des mots de couleur présentés dans des couleurs de police congruentes ou incongruentes et doivent répondre en fonction de la couleur du texte plutôt que du sens du mot.

Tâche de Simon

Cette étude mesure le contrôle cognitif et la compatibilité stimulus-réponse en utilisant la Tâche de Simon. Les participants répondent à la couleur du stimulus tout en ignorant la position spatiale, permettant de mesurer l'effet Simon à travers le temps de réaction et l'exactitude.