पूर्वाग्रह में अंतर्दृष्टि

स्व-वृद्धि व्यायाम: कॉफी टेबल पर कदम।

स्रोत: जे। क्राउगेर

अपनी सीमाओं को स्वीकार करने के लिए पर्याप्त अंतर्दृष्टि वाला व्यक्ति पूर्णता के निकट आता है ~ जेडब्ल्यू वॉन गेटे

सांख्यिकीय आंकड़ों से बेवकूफ़ नहीं बनने के लिए, माप माप और नमूनाकरण त्रुटि को नियंत्रित करने के लिए यह अत्यंत महत्वपूर्ण है। [। । ।] यह भी बहुत ही सामान्य ज्ञान है ~ के। फिडेलर

टेंब्रास स्पीरो लॉसम पोस्ट करें [अंधेरे के बाद मुझे प्रकाश की उम्मीद है।] ~ सर्वेंट्स, डॉन क्विजोटे, बुक 2, अध्याय LXVIII, नौकरी 17:12 को अनुमोदन के साथ और प्रतिगमन प्रभाव पर समकालीन कार्य।

[मैंने इस निबंध को पैट्रिक हेक के साथ लिखा था।]

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मन का अध्ययन करने का एक तरीका यह है कि यह गलत कहां है। दृश्य भ्रमों के अध्ययन ने दृश्य धारणा और इसकी कई विजयों की हमारी समझ को बहुत बढ़ाया है सामाजिक मनोविज्ञान के लिए आगे बढ़ना, पूर्वाग्रह का अध्ययन नैतिक आशय के साथ लादेन हो जाता है। बहस बुरा है, हम अक्सर कहा जाता है निष्पक्ष लोग निष्पक्ष और अच्छे हैं। पक्षपाती लोग त्रुटियों को करते हैं, विशेष रूप से स्वयंसेवा वाले

पूर्वाग्रह के अध्ययन का एक हिस्सा अपने स्वयं के पूर्वाग्रहों के बारे में लोगों की जागरूकता का अध्ययन है। जब लोग पक्षपाती हैं और जानते हैं, तो हम पूछते हैं कि वे पक्षपातपूर्ण क्यों रहते हैं। शायद वे वास्तव में पक्षपातपूर्ण होना चाहते हैं या वे इसकी मदद नहीं कर सकते। अधिक चतुराई से, वहाँ बेहोश पूर्वाग्रह हैं, जहां लोगों को दोष देने के लिए कोई पहला मामला नहीं है, लेकिन सामाजिक मनोवैज्ञानिक अक्सर ऐसा करते हैं, कह रहे हैं कि आप अपने पक्षपात जानना चाहते हैं और उन्हें जंगल में डाल दें।

सामाजिक धारणा में एक प्रमुख पूर्वाग्रह स्वयं-वृद्धि है यह पूर्वाग्रह प्रायः एक संदर्भ समूह में आत्म-न्याय और औसत व्यक्ति के फैसले के बीच अंतर के रूप में दिखाया गया है। लोगों को इस पूर्वाग्रह के बारे में पता होना चाहिए क्योंकि वे दोनों निर्णय प्रदान करते हैं यदि आप कहते हैं कि आप औसत से अधिक सुरक्षित ड्राइवर हैं, तो आप शायद स्वयं को बढ़ाने वाले हैं और आप इसे जानते हैं।

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मापन को मापने का एक और तरीका लोगों को सिर्फ स्वयं को सकारात्मक गुणों पर ही न्याय करने के लिए पूछना है और उन्हें उन लोगों द्वारा न्यायित किया जाता है जो उन्हें अच्छी तरह जानते हैं। इन अन्य लोगों के औसत निर्णय को वास्तविकता का एक प्रतिबिंब माना जाता है। यदि व्यक्ति की स्वयं-निर्णय इस मानदंड से अधिक सकारात्मक है, तो स्वयं-वृद्धि के लिए सबूत हैं (यकीनन, यह अंतर इंडेक्स एक त्रुटि को दर्शाता है और पूर्वाग्रह नहीं है, लेकिन कई जांचकर्ता इन शर्तों को एक दूसरे के लिए उपयोग करते हैं।)

आत्म-पर्यवेक्षक पद्धति अपने पूर्वाग्रहों में लोगों की अंतर्दृष्टि के बारे में कुछ भी नहीं कहती है। इसलिए, पता लगाने के लिए कोई एक अध्ययन कर सकता है। हाल ही के एक लेख में, सेंट लुईस और उसके सहयोगियों में वाशिंगटन विश्वविद्यालय के एक शोधकर्ता कैथरीन बॉलिच ने आत्मविश्वास और पर्यवेक्षक के फैसले को सकारात्मक विशेषताओं – जैसे खुफिया और पसंद के लिए इकट्ठा किया – और फिर खुद से पूछा कि कैसे पक्षपातपूर्ण वे खुद के वर्णन में थे उन्होंने अपनी यादों को जॉगिंग करने के लिए उन्हें अपने मूल स्व-मूल्यांकन भी दिखाए।

नतीजतन पूर्वाग्रह के विसंगति सूचकांक के बीच .45 का सहसंबंध था – पर्यवेक्षक निर्णय के लिए स्वयं-निर्णय सही और मेटा-संज्ञानात्मक अंतर्दृष्टि रेटिंग। ये कैसे इस खोज को समझा सकता है? बॉलिच एट अल यह निष्कर्ष है कि लोग "एक सरल और सटीक अनुमानी पर भरोसा करके इस अंतर्दृष्टि को प्राप्त कर रहे हैं: अधिक सकारात्मक उनके स्वयं के विचार हैं, वे सकारात्मक पक्षपातपूर्ण होने की अधिक संभावना है।" हम सहमत हैं। यह शायद उतना आसान है जितना कि लेकिन शोधकर्ताओं ने यह सुझाव देने के लिए दबा दिया है कि लोग जानते हैं कि वे किस प्रकार के पक्षपातपूर्ण हैं। हम असहमत है। लक्षणों पर पूर्वाग्रह के रिश्तेदार आकार के बारे में अंतर "ज्ञान" सरल वर्तनी से ही वर्णित है। सबसे चरम स्वयं-रेटिंग के साथ लक्षण संभवतः सबसे बड़े पूर्वाग्रह के स्कोर वाले लक्षण हैं। यह सांख्यिकीय प्रतिगमन का तर्क है, जिसे हम सभी जानते हैं लेकिन सभी को अक्सर बहुत ही उत्साहपूर्वक भूल जाते हैं। अब यह पूर्वाग्रह है!

हम लोगों को कैसे खारिज कर सकते हैं? चलो अपने स्वयं के फैसले को और अधिक सटीक बनाने की कोशिश करते हैं। उस बोल्ची एट अल को स्मरण करो एक लोकप्रिय शोध प्रतिमान का प्रयोग किया जाता है, जिसमें पर्यवेक्षक निर्णय एकत्रित होते हैं, लेकिन स्व-निर्णय नहीं होते हैं। एकत्रीकरण पर्यवेक्षक के फैसले को और अधिक विश्वसनीय और संभवत: और अधिक मान्य बनाता है। यह प्रसिद्ध ज्ञान-प्रसार-प्रसार प्रभाव है आइए हम लक्ष्य व्यक्तियों को इन सकारात्मक लक्षणों पर अपने स्वयं के स्तर का दोबारा मूल्यांकन करने की अनुमति दें, प्रत्येक गुण के लिए अपने स्वयं के निर्णय औसतन करें, और ब्याज के सहसंबंधों पर फिर से देखें, अर्थात् आत्म-न्यायिक और पर्यवेक्षक के फैसले के बीच संबंध और बीच में स्व-निर्णय और पूर्वाग्रह के मेटा-फैसले

हम क्या करेंगे, इसके बारे में बहुत अच्छा विचार था, लेकिन हम एक कंप्यूटर सिमुलेशन चलाते हैं ताकि आप हमें विश्वास न करें। हमने आभासी निर्णय लिया जो कि 0 से 10 तक हो सकता था। सभी साधनों में 5.0 थे और सभी मानक विचलन 1.75 थे। ये निर्णय थे: प्रथम स्व (एस 1), दूसरा स्व (एस 2), पर्यवेक्षक (ओ), अंतर्दृष्टि (आई)। हमने निम्नलिखित सांख्यिकीय संघों को ग्रहण किया: [1] एस 1 और एस 2। 5 पर सहसंबंधित हैं; दोनों एस 1 और एस 2 कुछ हद तक सटीक हैं, यानी, वे प्रत्येक के साथ सहसंबंधित हैं .5; और उत्तरदाता I चर (r = .8।) को उत्पन्न करते समय एस 1 के छोर पर भारी निर्भर करते हैं और हम आगे मानते हैं कि अंतर्दृष्टि के फैसले में मेरे पास एस 2 या ओ के साथ कोई आंतरिक संबंध नहीं है। इन वेरिएबल्स के साथ दोनों संबंधों का अनुमान लगाया जा सकता है उत्पादों पहले से ही उपलब्ध सहसंबंधों का यही है, मैं और एस 2 के बीच संबंध आई और एस 1 के बीच के संबंध और एस 1 और एस 2 (.8 x .5 = .4) के बीच के संबंध के उत्पाद है। I और O के बीच के संबंध के बीच के संबंध का उत्पाद है मैं और एस 1 और एस 1 और ओ के बीच के संबंध (.8 x .5 = .4।)।

एम (एस) को एस 1 और एस 2 के औसत के रूप में कंप्यूटिंग करने के बाद, हमने चार नए सहसंबंध पाया, जिनमें से दो दिलचस्प और दो उबाऊ हैं। बोरिंग वाले एम (एस) और एस 1 और एस 2 के बीच के संबंध हैं। वे दोनों थे .85 इन सहसंबंधों को उच्च होना चाहिए क्योंकि S1 और S2 एम (एस) का हिस्सा हैं। अगला, हमने देखा कि एम (एस) और ओ के बीच संबंध .55 है। यह सटीकता में एक छोटे से वृद्धि को दर्शाता है, क्योंकि एस 1 और ओ के बीच संबंध .5 था। स्वयं के फैसले के औचित्य के द्वारा, हमने दूसरे शब्दों में भीड़ के ज्ञान की एक झलक देखी। अंत में, हम देखते हैं कि एम (एस) और I के बीच के संबंध .66 हैं, जो एस 1 और आई के बीच के संबंध से कम है (जो था .8 था।)

संक्षेप में, उत्तरदाताओं को खुद का पुन: मूल्यांकन करने और खुद को खोलने की इजाजत देने के द्वारा, हमने अपनी सटीकता बढ़ा दी है जबकि एक साथ अपने मेटा-अंतर्दृष्टि को अपने स्वयं के पूर्वाग्रहों में मिटा दिया है। यह अजीब लगता है। एक हस्तक्षेप एक प्रकार की सटीकता कैसे बढ़ा सकता है और दूसरे को कम कर सकता है? शायद हम अनुचित थे जब हमने अपने आभासी उत्तरदाताओं को अपने स्वयं के पूर्वाग्रह के उनके मेटा-संज्ञानात्मक आकलन पर पुनर्विचार करने की अनुमति नहीं दी थी। फिर फिर, शायद हमें ऐसा करना नहीं था यदि हम मानते हैं कि लोग फिर से सरल और सटीक अनुमानी बोलिच एट अल का उपयोग करेंगे प्रस्तावित, तो एम (एस) और एक संशोधित के बीच संबंध फिर से होगा .8 इस मामले में, हमारे पास मेटा-सटीकता में इसी वृद्धि के बिना अनुमान सटीकता में अभी भी वृद्धि होगी।

यह पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है कि बोलीच एट अल अपने स्वयं के डेटा का निर्माण शायद वे हमारे साथ सहमत हैं कि छोर-भाषण-पूर्वाग्रह अनुमानी का उपयोग सब कुछ है और यह शायद ही कोई अन्य तरीका हो सकता है। वैकल्पिक रूप से, वे हमें यह सोचने के लिए आमंत्रित कर सकते हैं कि लोग इतने पक्षपाती हो सकते हैं और अभी तक इसके बारे में जागरूक हो सकते हैं – और वे पक्षपाती होने से क्यों नहीं रोकेंगे? उनके लेख का शीर्षक "हम जो बता सकते हैं उससे ज्यादा जानना" इस वैकल्पिक स्पष्टीकरण को संभावित रूप से प्रतीत होता है हम, हालांकि, विश्वास नहीं करते कि एक साधारण और पर्याप्त रूप से समझाए जाने वाले फैसले का रहस्य इतना बिल्कुल विज्ञान को बढ़ाता है

बोलिच, के.एल., रोजर्स, केएच, और वज़ेयर, एस। (2015)। हम बता सकते हैं उससे ज्यादा जानने के लिए: लोग अपने पक्षपातपूर्ण आत्मविश्वास से अवगत हैं। व्यक्तित्व और सामाजिक मनोविज्ञान बुलेटिन, 41 , 918- 9 2 9।

फिडेलर, के।, और क्राउजर, जे (2012)। एक कलाकृति से ज्यादा: एक सैद्धांतिक निर्माण के रूप में प्रतिगमन। जी क्र्यूगर (एड।) में सामाजिक निर्णय और निर्णय लेने (पृष्ठ 171-18 9) न्यूयॉर्क, एनवाई: मनोविज्ञान प्रेस