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スナップ判断の精度の評価

概要

ソース: ディエゴ Reinero & ジェイ ・ ヴァン ・ Bavel-ニューヨーク大学

社会心理学者は、他の方法の人フォーム印象に興味があったに長い。この作業の多くは人々 は (など、「暖かい」と「冷たい」) の中央特徴の誇張された影響など他の人を判断すると、エラーの場所と別の彼らの初期の期待に準拠して判断をする人の傾向に、他人の行動を行われるコンテキストに与えられた不十分な体重を集中しています。ただし、エラーにこのフォーカスは、人々 が他の人々 の特性についてのかなり正確な判断ではかなり良い事実が人類の進化の過程で間違いなく重要な能力をマスクします。

確かに、人間の能力の社会的状況や人々 の迅速な意味私たちの最も貴重な技術間のランクします。何が他の人を理解する当社の能力について特に印象的ではないので、少し情報を我々 は、推論する必要があるが、どれだけ校正についてはどれだけ少しせ。このビデオを示し、彼らの精液で Ambady とローゼン タールを含む、心理学の研究者によって使用されるいくつかの実験の技術作業、1教師の学生の評価のコンテキストにおける推論の過程を探る。

原則

初期の研究の多くは、判断はターゲットの行動の言葉と非言語的チャンネルへの暴露に基づいていた。しかし、後の研究は示唆他人の判断を監視可能なキューの存在に関連するかもしれないことの特に非言語的行動と物理的な外観の合図。したがって、新しい実験は、非言語的行動と性格判断の精度に関する物理的な外観の媒介効果を調べる (現在) のように設計されていた。これらの実験で研究者は、彼らの非言語的行動に基づいてターゲットが評価されたし、彼らはまた外見と性格判断の精度との関係を調べる対象の物理的な引き付ける力の独立した判断を得られる評価者に利用可能な情報を制御します。

直感的な判断の精度を決定するもう一つの要因は、判断基準と対応度です。初期の研究は、自己報告された条件を使用ただし、このデータはバイアスに影響を受けやすいです。現在の技術のようなその後の研究を避けるため自己 3rdパーティー レポート (ここでは、学生の評価) を含む実用的な生態学的の妥当な基準を支持して報告します。

最後の原則には、実際には非常に最小限の情報を非対話型からターゲットの人格の属性に関する他人の判断の精度を調べる研究者考慮分子とモルの非言語的行動が含まれます。心理学者は、大きいものではなく小さな応答単位 (一時的な離散応答) で説明されている現象として分子の挙動を定義します。Mオラー動作、その一方で、時間の様々 な量を取る大きな応答単位で記述される.

手順

1. 資料を整理します。

  1. 10 大学講師の過去に撮影した映像を含むビデオを作成します。指導の内容は、広範な分野をカバーするべき。
  2. 各先生の 3 つの独立した、10 秒のクリップを識別します。3 つのクリップはそれぞれ、始まり、中間、そしてクラスの終わりから取られるべき、ビデオ フレームの単独での教師います。
  3. 次ラテン方陣デザインがランダムな順序で 3 つのクリップを組み合わせる各先生のためにこれを行います。これは 30 の合計ビデオ クリップになります。
  4. 各ビデオで 10 講師の最後の学期の学生評価をコンパイルします。これらの評価は、ビデオの映像に対応する実際のコースからです。

2. 参加者募集

  1. パワー解析を実施し、参加者を見るし、ビデオ クリップを評価するに十分な数を募集します。
    1. 女性は、先行研究の非言語的行動を復号で男性よりも優れているという概念をサポートしているために、元の研究では好まれました。

3. データの収集

  1. 全体的な非言語的行動に基づく講師の評価を提供するために参加者を教えてください。特に、参加者 15 教育関連寸法 (例えば、受け入れる、アクティブで丁寧な支配的な正直な好感が持てる、暖かい、プロフェッショナル等) で先生を判断する 9 点リッカート尺度 (1 = まったく; 9 非常に =)。
    1. 参加者には他のトレーニングする必要があります受け取りません。
  2. 分子の非言語的行動 (すなわち、特定の非言語的行動) を評価するために 2 つの支払、訓練を受けたコーダーは、同じビデオ クリップを見ています。
  3. 各クリップの集計数うなずく、headshakes、笑顔、笑い、あくび、しかめ面、下方への視線と、唇のかむ自己に触れると、そわそわした、大げさな身振り、・弱いジェスチャーを作った教師。
  4. また先生の対称性と体の姿勢を示す 2 つの評定者があります。
  5. 魅力効果のために、またある 5 点リッカート尺度に基づく各先生の物理の魅力を判断する 2 つのプログラマー (1 = まったく; 5 = 非常に) 各先生ビデオから撮影の 1 枚の写真に基づきます。
  6. 完全に参加者を発表させます。

4. データ解析

  1. 関心の主要転帰変数が学期末に教師の学生によって作らの評価によって評価の効果を教えているに注意してください。
    1. 講師のパフォーマンスと全体的なコースの質を評価する学生の質問 2 つのアイテムが含まれます。
  2. これらの評価をパーセンテージに変換します。
    1. 2 評価項目の平均割合は、興味の主要な従属変数として機能します。
  3. モルの非言語的行動の信頼性の評価を分析します。
  4. これらのデータから、モルの非言語的行動の複合によるスコアを表す全体的な平均値を計算します。
    1. 両方の複合スコアそれぞれ個別の 15 評価の教育効果の潜在的な予測因子として考慮されます。
  5. 信頼性のための分子の非言語的行動のプログラマーの評価を分析します。
  6. 信頼性のための教師の魅力の評価を分析します。

結果

モルの評価という 9 つの全体と同様、先生効果 (図 1) の最後の学期の評価と相関の非言語的行動 15 モル評価の結果が示されます。分子行動一方でされたより少ない予測 (図 2)。だけ顔をしかめて、そわそわ (否定的に) 教育効果 (図 3) と相関した.先生の魅力は、先生効果に大幅に関係しませんでした。さらに、非言語的行動に及ぼす影響は統計的に魅力をコントロールした後でも残った。したがって、30 だけを与えられたとき命令、非言語的行動の評価の 1 日から映画の相関接触の学期の価値に基づく教員の学生の印象と非常に高い。

Figure 1
図 1: モルの非言語的行動と有効性教師の学生の評価の相関します。薄いスライスのビデオ クリップからモルの非言語的行動 (すなわち、特性判断) は、教師の有効性の学生の最後の学期の評価と相関しました。10 15 モルの非言語的行動の予測先生効果 (楽観的、自信を持って、支配的なアクティブな熱狂的なグローバル変数、好感が持てる、温かみのある、有能な支持) の評価です。

Figure 2
図 2: 分子の非言語的行動とモルの世界的な評価の相関します。薄いスライスのビデオ クリップから分子の非言語的行動 (すなわち、特定の非言語的行動) は、教師の全体的なモル グローバル評価と相関しました。だけ顔をしかめ負相関を示した。

Figure 3
図 3: 分子の非言語的行動と有効性教師の学生の評価の相関します。薄いスライスのビデオ クリップから分子の非言語的行動 (すなわち、特定の非言語的行動) は、教師の有効性の学生の最後の学期の評価と相関しました。基準変数と負の相関がそわそわ: 自分の手でもっとそわそわ歩きまたはチョークやペンなどのオブジェクトをいじって先生は生徒から大幅に低い評価を受けて。

申請書と概要

記載した技術を示します、観察だけ 30 動作の s は十分な教育効果についての正確な推論を描画します。Ambady とローゼン タールも短いクリップを用いた実験を繰り返され、同様の効果を発見した: 3 つのクリップの最後の学期の評価 2.0 s 収量の高い相関として短くに基づいて判断します。1非言語的に相関した効果的な指導の知識教育と学習の過程、情緒的な行動の重要性の理解を助ける、また選択を指導し、将来の教師の訓練の実用的な重要性の。

研究のこのボディは、教育効果の判断を超えて拡張されています。研究は、人々 がどのように信頼できる個人はちょうど簡単な数秒間その人の写真を表示するから判断できることを示しています。他の人がチャンス上精度だけ候補者の写真を表示するに基づいて選挙勝利は予測できる発見しました。すぐに他の人の文字や簡単な露出から特徴を推論する能力を薄いスライスと呼びます。

人々 がすることができます印象的な程度の精度で他をスライスして薄い。しかし、この精度は大部分の重要な要因を知るに依存します。たとえば、関係専門家ジョン ・ ゴットマンの研究および同僚はチャンスよりも高いレベルでいくつかの相互作用のビデオの薄いスライスを表示することによって離婚を予測できることを示しています。2ゴットマンは離婚を予測する 4 つの主要な動作を識別される: 批判、軽蔑、防衛、および撤回妨害します。興味深いことに、不満と怒りでは、実際に、離婚は予測できません。

さらに、多くの専門職は、正確な薄いスライス、探偵の仕事と個人的なセキュリティからポーカー、霊魂の読書までに依存します。それが暗黙のうちにあります。 またはこの専門知識を開発することが重要です明示的に右の信号に同調させることを学ぶします。

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Overview

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Experimental Design

3:36

Running the Experiment

5:19

Data Analysis and Results

6:26

Applications

7:35

Summary

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