सामाजिक समस्याएं और मानव ज्ञान

श्रेणी-विस्तार प्रभाव का पुनरीक्षण किया गया

लुडविगशाफेन पर ब्लू सूर्यास्त

स्रोत: जे क्रूगर

थोड़ा सा राजनीतिक एक खतरनाक चीज है । ~ रोड्स के रेटोक्लिटस

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सामाजिक समस्याओं का विश्लेषण समाजशास्त्र के पोर्टफोलियो का हिस्सा है। विशेष रूप से कुछ मनोवैज्ञानिक, और सामाजिक मनोवैज्ञानिक, अनुसंधान प्रतिभागियों के बीच त्रुटिपूर्ण धारणाओं और निर्णयों का प्रदर्शन करने में विशेषज्ञ हैं, जबकि इस तरह की मनोवैज्ञानिक विफलताओं से सामाजिक दुनिया और इसके असंतोषों की हमारी समझ में योगदान मिलता है। एक आम रणनीति एक नई और समस्याग्रस्त घटना के अस्तित्व का निदान और प्रदर्शन करना है जो पहले से ही निराशाजनक दृष्टिकोण पर नई छाया डालती है। कुछ हार्वर्ड शोधकर्ताओं ने इस दृष्टिकोण को पूरा किया है। विज्ञान पत्रिका में एक नया पेपर एक अच्छा चित्र देता है (लेवरी एट अल।, 2018, इसके बाद एलआईए)।

स्टीवन पिंकर (2018) के बाद, एक अन्य हार्वर्ड प्रोफेसर, एलआईए ने जोर देकर कहा कि दुनिया बेहतर हो रही है, जबकि, यूगोव सर्वे के अनुसार, ज्यादातर लोग सोचते हैं कि चीजें बदतर हो रही हैं। लेकिन इसे एक विरोधाभास की आवश्यकता नहीं है क्योंकि कौन जानता है कि लोगों ने क्या सोचा था जब उन्होंने सोचा था कि ‘सभी चीजों को माना जाता है।’ शायद वे जलवायु परिवर्तन के बारे में सोच रहे थे। एलआईए इस विरोधाभास को चेहरे के मूल्य पर लेता है और मानव त्रुटि के संदर्भ में इसे समझाता है। वे एक छोटी प्रयोगात्मक खिड़की में दिखाना चाहते हैं, कि मनुष्य प्रगति के चेहरे में गिरावट को समझते हैं।

मनोवैज्ञानिक अपराधी संदर्भ के प्रति संवेदनशीलता है । एलईए रिपोर्ट – सही ढंग से – “मनोवैज्ञानिकों ने लंबे समय से यह ज्ञात किया है कि उत्तेजना का निर्णय अन्य प्रासंगिक उत्तेजनाओं के संदर्भ में किया जाता है जो उन्हें अंतरिक्ष में घिराते हैं या समय पर उन्हें पहले करते हैं।” निर्विवाद रूप से, संदर्भ-संवेदनशीलता बौद्धिक और नैतिक विफलता का प्रतीक बन जाती है। एलआईए का मानना ​​है कि जब पारंपरिक रूप से परिभाषित आक्रामकता के उदाहरण दुर्लभ हो जाते हैं, पर्यवेक्षक आक्रामकता के रूप में गणना करते हैं (उदाहरण के लिए, उन लोगों से पूछें जहां वे हैं)। इस तरह के वर्ग विस्तार “पर्यवेक्षकों को गलती से निष्कर्ष निकालने का नेतृत्व कर सकते हैं कि आक्रामकता का प्रसार अस्वीकार नहीं हुआ है।”

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एलआईए 7 अध्ययन के परिणामों की रिपोर्ट। मैं संक्षेप में पहले वर्णन करता हूं क्योंकि प्रयोगात्मक डिजाइन दूसरों के लिए अलग नहीं है। 21 विषयों [एसएस] ने 1000 बिंदुओं में से प्रत्येक को नीले या बैंगनी के रूप में वर्गीकृत किया। बिंदुओं को रंगीन स्पेक्ट्रम पर समान रूप से वितरित किया गया था, जो कि तर्कसंगत रूप से, लेकिन जरूरी नहीं है, दोनों स्पष्ट रंग शर्तों के बीच ‘उद्देश्य’ सीमा मिडवे रखती है। ध्यान दें कि यह एक धारणा या एक सम्मेलन है, लेकिन प्रकृति की एक विशेषता नहीं है। एक [नियंत्रण] की स्थिति में, पूर्व परीक्षण वाले स्पेक्ट्रम मूल्यों का वितरण सभी परीक्षणों पर निरंतर था, जबकि अन्य [प्रयोगात्मक] स्थिति में, स्पेक्ट्रम के नीले तरफ बिंदुओं का प्रतिशत पहले 200 परीक्षणों के बाद घट गया। परीक्षण संख्या 351 द्वारा, नीली बिंदु का नमूना लगाने की संभावना केवल .06 थी, यानी, एसएस को बैंगनी बार दबाकर नियमित रूप से घुमाया गया था।

purpleberries?

स्रोत: जे क्रूगर

एलईए उस समय का प्रतिशत प्लॉट करता है जो किसी दिए गए वर्णक्रमीय मूल्य का एक बिंदु नीला रंग के रूप में वर्गीकृत होता है। नियंत्रण की स्थिति में, सबसे अच्छी फिटिंग लाइन ओजीवल है, यह बताती है कि एसएस ने स्पेक्ट्रम की आधा रेंज नीली और बैंगनी के बीच सबसे अच्छी सीमा के रूप में स्वीकार की है। प्रयोगात्मक स्थिति में, वक्र थोड़ा सा है लेकिन बाईं ओर स्पष्ट रूप से विस्थापित है, जिसका अर्थ है कि कुछ बिंदुओं को नीले रंग का फैसला किया गया था, जिन्हें नियंत्रण की स्थिति में इतना न्याय नहीं किया गया था। दूसरे शब्दों में, नीले और बैंगनी के बीच मनोवैज्ञानिक श्रेणी सीमा बैंगनी की तरफ चली गई। इसका मतलब यह नहीं है कि, एसएस वास्तव में एक कमी के दौरान लक्ष्य (नीले) के प्रसार में वृद्धि देखी गई थी। प्रकाशित आंकड़े (यहां पुन: उत्पन्न नहीं) में, प्रत्येक बिंदु एक विशेष स्पेक्ट्रम मान के साथ एक लक्ष्य बिंदु के लिए खड़ा है। जबकि नियंत्रण की स्थिति में, सभी बिंदु एक समान संख्या में निर्णय दर्शाते हैं, प्रायोगिक स्थिति में महत्वपूर्ण बिंदु (यानी, जो अब दुर्लभ ब्लूज़ का जिक्र करते हैं), बहुत कम अवलोकनों पर कुल मिलाकर।

श्रेणी सीमा में बदलाव किसी उद्देश्य की प्रवृत्ति के व्यक्तिपरक उलटा होने की राशि नहीं है, क्योंकि एलआईए उनके कथा के कुछ हिस्सों में उल्लिखित है। फिर भी, कुछ बैंगनी डॉट्स अब नीले रंग क्यों हैं – एसएस के अलावा बैंगनी बटन को लगातार 600 बार दबाकर ऊब रहा है? याद रखें कि एलआईए ने निर्णय में संदर्भ प्रभावों पर अनुसंधान के लंबे इतिहास को मंजूरी दे दी है। दुर्भाग्यवश, उन्होंने इस समृद्ध और गहरे इतिहास का उपयोग नहीं किया। जैसा कि यह पता चला है, रेंज आवृत्ति सिद्धांत (आरएफटी; पार्डुची, 1 9 65) लोगों के उद्देश्यों या बुद्धि पर सवाल पूछे बिना एलआईए के निष्कर्षों की भविष्यवाणी करता है।

एलन पार्डुची ने पाया कि व्यक्तिगत लक्ष्यों, घटनाओं या उत्तेजना के निर्णय इन लक्ष्यों के वितरण के आकार पर निर्भर करते हैं। व्यक्तिगत निर्णय सीमा और रैंक के सिद्धांतों के बीच एक समझौता है। रेंज सिद्धांत कहता है कि एक लक्ष्य का अनुमानित मूल्य (आकार, परिमाण, सौंदर्य इत्यादि) कुल सीमा से संबंधित न्यूनतम मूल्य से इसकी दूरी के बराबर है। रैंक सिद्धांत कहता है कि एक निर्णय कम मूल्य वाले लक्ष्यों के अनुपात के बराबर है। जब उत्तेजना ($ मात्रा, चेहरे, रंगीन बिंदु) के एक सेट की आवृत्ति वितरण सममित है, तो सीमा और रैंक सिद्धांत समान परिणाम प्राप्त करते हैं। जब वितरण कम हो जाता है तो चीजें दिलचस्प होती हैं। यदि वितरण बाएं-स्केव किया गया है, यानी, यदि कुछ कम मूल्य हैं, तो औसत (50% मान इस लक्ष्य से कम हैं) मध्य सीमा से अधिक है; यदि वितरण सही है, तो विपरीत मामला है। आरएफटी भविष्यवाणी करता है, जो कि अत्यधिक अनुभवजन्य निष्कर्ष दिए गए हैं, कि निर्णय सीमा और रैंक प्रभाव के बीच एक समझौता है। सामान्य प्रदर्शन एक ही अंकगणितीय माध्य के साथ बाएं-तिरछे वितरण के साथ-साथ दाएं से खींचे गए उत्तेजना के निर्णय की तुलना करता है। कुल मिलाकर, निर्णय तब अधिक होते हैं जब बाएं बाईं तरफ दाएं होते हैं। पारदुची के हाथों में, यह प्रभाव स्मृति, संवेदनशीलता और अच्छे फैसले की शक्तियों का प्रमाण है। इस बात का कोई दावा नहीं है कि मनुष्यों को अपने अनुभव के वितरण को अनदेखा करना चाहिए और केवल एक बाहरी, और उद्देश्य मानक (फेलिन, कोइंडिंक, और क्रूगर, 2017 देखें, ‘सभी की देखरेख की विचारधारा की समीक्षा और आलोचना के लिए -eye ‘)।

हम एलआईए के डेटा पर आरएफटी कैसे लागू कर सकते हैं? दो वितरण की सीमा समान है, लेकिन मध्यस्थ अलग हैं। नियंत्रण की स्थिति की तुलना में प्रयोगात्मक स्थिति में औसत purplishness अधिक है। एसएस ने उसी उत्तेजना का फैसला किया होगा क्योंकि ब्लू डॉट्स दुर्लभ होने पर अधिक purplish होने के नाते। तो कुछ ब्लूज़ होने पर एसएस ने बैंगनी छोर के करीब श्रेणी सीमा को क्यों आकर्षित किया? आरटीएफ सुझाव देता है कि समग्र औसत एक उम्मीदवार श्रेणी सीमा है, लेकिन इसका उपयोग सीमा प्रभाव से क्षीण हो गया है। नतीजतन, अवधारणात्मक सीमा मध्य दूरी और औसत के बीच स्थित है। यह एलआईए पाया गया है।

सामाजिक और राजनीतिक रूप से प्रासंगिक सामग्री के लिए बिंदुओं और रंगों को स्थानांतरित करना, एलआईए ‘धमकी’ में भिन्न चेहरों के साथ श्रेणी विस्तार और नैतिकता में भिन्न अनुसंधान प्रस्तावों के साथ दिखाता है। चेहरों और अनैतिक प्रस्तावों को धमकी देते समय दुर्लभ हो जाते हैं, अच्छे और बुरे बदलावों के बीच की सीमा कुछ और बुरे को शामिल करने के लिए अच्छी होती है। एक उलटाई का कोई संकेत नहीं है कि इस तरह के वितरण (या अधिक चेहरों को धमकी देने के रूप में देखा गया था) की तुलना में अधिक प्रस्तावों को अनियंत्रित किया गया था। वास्तव में, ऐसा प्रतीत होता है कि अस्पष्ट सीमा में अधिक व्यक्तिगत प्रस्तावों को अधिक नैतिक माना जाता था (व्यक्तिगत चेहरों को कम खतरनाक माना जाता था)।

उल्लेख करने के लायक इस अध्ययन के लिए एक और पहलू है। एलआईए के डिजाइन एक स्थिर और घटती संभावना स्थिति में निर्णय की तुलना करता है। उन्होंने ऐसी स्थिति नहीं चलाई जिसमें महत्वपूर्ण लक्ष्य पूरे दुर्लभ थे। आरटीएफ (साथ ही फैसले के अन्य सिद्धांत; फिडलर एंड क्रूगर, 2012) भविष्यवाणी करते हैं कि ऐसी स्थिति में, दुर्लभ लक्ष्यों के प्रसार को भी अधिक महत्व दिया जाएगा, इस मामले में वितरण को बदलकर कोई अनूठा खतरा नहीं है; एक अध्याय मेरे सलाहकारों ने मुझे स्नातक स्कूल (क्रूगर, रोथबार्ट और श्रीराम, 1 9 8 9) में सराहना करने में मदद की।

खरपतवार में

हालांकि आरटीएफ डेटा को अच्छी तरह से फिट करता है, लेकिन प्रत्यक्ष परीक्षण संभव नहीं है क्योंकि विषयों ने उत्तेजना के बारे में कोई मात्रात्मक निर्णय नहीं दिया है (उदाहरण के लिए, उदासीनता)। आरटीएफ मानता है कि चूहे के पास उत्तेजना मूल्यों, यानी, इसकी सीमा और स्कू के वितरण का कम या कम सटीक प्रतिनिधित्व होता है। एक आसान संभावना यह है कि लोगों को सिर्फ पिछले कुछ उत्तेजनाओं को याद किया गया है जिन्हें उन्होंने वर्गीकृत किया है। एरिजोना विश्वविद्यालय के रॉबर्ट विल्सन ने एलआईए डेटा को फिर से बदल दिया है और स्विचिंग पूर्वाग्रह के लिए सबूत पाए हैं (यहां देखें)। एक डॉट ब्लू को कॉल करने की संभावना अधिक थी अगर यह बैंगनी नामक एक बिंदु से पहले था जब यह नीले रंग के बिंदु से पहले था। जब केवल कुछ नीले बिंदु होते हैं, तो इस पूर्वाग्रह श्रेणी विस्तार प्रभाव को तब तक लागू करता है जब तक कि नीले से बैंगनी में स्विच करने की प्रवृत्ति बैंगनी से नीले रंग की स्विचिंग की प्रवृत्ति से कहीं अधिक मजबूत न हो। दिलचस्प बात यह है कि इस स्विचिंग पूर्वाग्रह को तब भी देखा गया जब बैंगनी के रूप में कई ब्लूज़ थे। यहां, हम जुआरी की फॉरेसी (क्रोसन एंड सुंदली, 2005) के उदाहरण के रूप में इस पूर्वाग्रह की व्याख्या कर सकते हैं। इतने सारे ब्लूज़ के बाद, वे सोचते हैं, बैंगनी डॉट देय है।

क्रोसन, आर।, और सुंदली, जे। (2005)। जुआरी की फॉरेसी और गर्म हाथ: कैसीनो से अनुभवजन्य डेटा जोखिम और अनिश्चितता जर्नल, 30 , 1 9-20-20 9।

फेलिन, टी।, कोइंडिंक, जे।, और क्रूगर, जेआई (2017)। तर्कसंगतता, धारणा, और सभी देखने वाली आंख। साइकोनोमिक बुलेटिन और समीक्षा, 24 , 1040-1059।

फिडलर, के।, और क्रूगर, जेआई (2012)। एक आर्टिफैक्ट से अधिक: एक सैद्धांतिक निर्माण के रूप में रिग्रेशन। जेआई क्रूगर (एड।) में। सामाजिक निर्णय और निर्णय लेने (पीपी 171-18 9)। न्यूयॉर्क, एनवाई: मनोविज्ञान प्रेस।

क्रूगर, जे।, रोथबार्ट, एम।, और श्रीराम, एन। (1 9 8 9)। श्रेणी सीखने और परिवर्तन: जानकारी की संवेदनशीलता में मतभेद जो अंतर-श्रेणी भेद को बढ़ाता या घटाता है। व्यक्तित्व और सामाजिक मनोविज्ञान के जे जर्नल, 56 , 866-875।

लेवारी, डीई, गिल्बर्ट, डीटी, विल्सन, टीडी, सिवर, बी, एमोडियो, डीएम, और व्हीटली, टी। (2018)। मानव निर्णय में प्रचलन-प्रेरित अवधारणा परिवर्तन। विज्ञान, 360 , 1465-1467।

पार्डुची, ए। (1 9 65)। श्रेणी निर्णय: एक सीमा आवृत्ति मॉडल। मनोवैज्ञानिक समीक्षा, 72 , 407-418।

पिंकर, एस। (2018)। अब ज्ञान न्यूयॉर्क: वाइकिंग।