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사소한 부정직: Adding-to-10 과제

Overview

출처: 줄리안 윌스 & 제이 반 바벨-뉴욕 대학교

고전 경제 이론은 사람들이 합리적이고 이기심이라고 주장한다. 부와 지위를 추구하는 것 외에도 사람들은 다른 목표에 의해 동기를 부여받습니다. 그 결과, 재정적 동기는 긍정적인 자기 개념을 유지하거나 다른 그룹 구성원과 친화하는 것과 같은 다른 내부 요구에 의해 때때로 난장판이 될 수 있습니다.

세금에 속이려는 유혹과 같은 윤리적 딜레마는 이러한 동기가 충돌할 때 발생할 수 있습니다. 한편으로는 과세 소득을 과소 보고하여 돈을 저축하려는 유혹을 받을 수 있습니다. 다른 한편으로는, 아무도 부정직한, 자유 라이더로 자신을 인식하고 싶어하지 않습니다. 그 결과, 사람들은 비윤리적인 기회를 완전히 이용하기를 꺼리며, 그렇게 하면 도덕적으로 서있는 개인으로서의 자기 이미지를 심각하게 훼손할 수 있기 때문입니다. 대신, 사람들은 그들이 할 수있는 것보다 훨씬 작은 정도로 속임수 : 단지 충분한 추가 자원을 얻기 위해, 하지만 자신의 자기 이미지를 손상만큼.

한계 부정직에 대한 이러한 경향, 또는 "퍼지 요인"은 사회 심리학의 중요한 원칙이며 다양한 기술을 통해 테스트 할 수 있습니다. 마자르, 아미르, 아리엘리는 원래 정직성과 자기 개념 유지 보수 이론을 포함하는 여섯 가지 실험을 설명했습니다. 1 "추가-10 작업"은 논의된 실험 기술 중 하나이며 정직성 검사를 포함하는 연구에 널리 퍼져 있습니다. 이 비디오는 추가-투-10 작업을 제작하고 해석하는 방법을 보여 줍니다.

Principles

정직의 원리는 토마스 홉스와 아담 스미스의 철학에 뿌리를 두고 있습니다. 현대 경제 모델은 사람들이 부정직한 행위의 비용과 이익을 의식적으로 무게로 부정직하게 행동한다는 신념을 지지합니다. 이 비용 이점 분석은 가능한 외부 보상, 적발 확률 및 처벌의 규모를 고려합니다. 심리학자들은 내부 보상의 효과를 도입하여 경제 모델을 기반으로합니다. 사람들이 사회 규범에서 파생된 내부 가치 체계를 준수할 때, 그들은 긍정적인 보상을 제공받는 반면, 규정 미준수는 부정적인 보상, 처벌로 초래됩니다. 이 내부 보상 시스템은 도덕의 개념에 의해 크게 영향을 받는 사람들의 자기 개념, 자기 인식에 영향을 미칩니다.

Procedure

1. 참가자 모집

  1. 전력 분석을 수행하고 충분한 수의 참가자를 모집합니다.
  2. 무작위로 실험 조건에 참가자의 절반을 할당하고 나머지 절반은 대조군 조건에 할당합니다.

2. 데이터 수집

  1. 추가-10 작업에서 20개의 행렬이 있는 테스트 소책자를 참가자에게 제공합니다.
    1. 각 행렬은 12개의 세 자리 숫자 집합을 기반으로 하며, 그 중 두 개는 정확히 10에 이합계입니다(예: 그림 1 참조).
    2. 이 작업은 답변이 모호하지 않으므로 유용합니다.

Figure 1
그림 1: 퍼지 계수를 유도하는 데 사용되는 일반적인 테스트 자극 중 하나는 추가-To-10 작업입니다. 참가자는 각 행렬에서 10개에 추가하는 두 개의숫자(예:위의 예에서 ., 4.31 및 5.69)를 찾도록 지시받습니다.

  1. 세션이 끝나면 무작위로 선택된 두 명의 참가자가 올바르게 해결된 각 매트릭스에 대해 $10의 보너스 지급을 받게 된다는 사실을 참가자에게 알립니다.
  2. 참가자들에게 그들의 목표는 10에 추가하는 각 행렬의 두 숫자를 동그라미로 만들고 4분 이내에 가능한 한 많은 것을 완료하는 것입니다.
    1. 대부분의 참가자가 할당된 시간에 모든 질문에 올바르게 답변할 수 없도록 테스트가 충분히 도전적입니다.
  3. 4분 후에 전화를 걸어 참가자들에게 글쓰기를 중단하라고 지시합니다.
  4. 제어 조건: 참가자로부터 직접 테스트 소책자를 수집합니다. 올바르게 답변된 질문 수를 확인하고 기록합니다.
    1. 이렇게 하면 제어 조건에 있는 참가자가 속일 기회가 없습니다.
  5. 실험 조건: 참가자에 대한 정답을 읽고 자신의 성과를 '채점'할 수 있도록 합니다.
    1. 소책자의 빈 페이지 뒷면을 찢고 이름과 총 정답 수를 적어 보라고 지시한다.
    2. 또한 그들에게 대답 페이지를 프론트 데스크에 남긴 다음 소책자를 폐기하거나 가져가라고 지시합니다.
      1. 이것은 실험 그룹이 실제로 소책자에 기록 된 답변을 확인할 수 없기 때문에 속일 수있는 기회를 제공합니다.
  6. 참가자를 완전히 브리핑합니다.

3. 데이터 분석

  1. 종속 측정값의 경우 올바르게 답변된 질문 수(제어 조건)와 보고된 올바르게 답변된 질문수(실험 조건)를 계산하여 두 조건모두의 성능을 계산합니다.
    1. 제어 조건은 속일 기회가 없기 때문에 기준치 추정치를 제공합니다. 사람들이 속임수의 기회를 악용하는 경우, 다음 실험 조건에서보고 된 정답의 수는 비교에서 더 큰 것입니다.

Results

이 절차는 전형적으로 실험 조건에서 올바르게 "해결된" 질문의 수가 상당히 증가합니다(그림2). 이 절차는 또한이 팽창 된 성능이 많은 바람을 피우는 몇 개인 또는 대부분의 개인이 조금 바람을 피우는 결과인지 여부를 해리 할 수 있습니다. 전자가 사실이라면, 가능한 한 가장 높은 점수를 보고하는 개인의 상대적 증가가 큰 것을 제외하고는 대부분 중복분포가 발생할 수 있습니다. 대신, 일반적인 결과 대부분의 참가자 조금 속임수 밝혀.

Figure 1
그림 2: 작업에서 발생하는 일반적인 주파수 분포입니다. 이 예제에서는 속일 기회가 없는 실험 조건 1개와 제어 조건이 하나 있습니다. y축 값은 특정 수의 테스트 질문을 올바르게 해결했다고 보고한 개인의 비율을 반영합니다. x축의 값은 표시된 레이블을 중심으로 세 개의 숫자의 저장소를나타냅니다(예:29, 30 또는 31개의 질문을 해결한 참가자).

Application and Summary

사람들은 본질적으로 부정 행위에서 이익을 얻는 것과 정직의 긍정적 인 자기 개념을 유지하는 사이에 찢어져 있습니다. 추가 -에 -10 작업과 같은 기술을 사용하여, 현대 심리학 연구는 종종 정직의 관점에서 자신을 높게 생각하는 사람들이 자신의 긍정적 인 견해를 유지하면서 제한된 부정직에 종사 할 수있는 방법으로 자신의 행동을 합리화 할 것이라고 결론을 내립니다. 다시 말해서, 내부 보상 고려 사항에 의해 정의되는 부정직의 허용 수준이 있다. 이러한 요인을 감안할 때, 부정직은 외부 보상이 증가함에 따라 실제로 감소 할 수 있습니다, 즉,내부 처벌은 이득의 특정 수준이 달성 될 때까지 시작되지 않습니다.

경제학자들은 부정직한행동(예:세금 환급에 대한 부정 행위, 사용 후 의류 반환, 직원 절도 등)이매년 수십억 달러의 비용이 든다고 추정합니다. 부정직을 처벌하는 입법 규정은 비싸고 악용될 수 있습니다. 대조적으로, 연구는 자기 이미지 유지 보수를 위한 우리의 동기에 호소하는 내정간섭이 더 저렴하고 더 효과적일 지도 모르다는 것을 건의합니다. 예를 들어, 연구에 따르면 사람들의 자기인식(예:돈 항아리 뒤에 거울을 두면)을 미묘하게 프라이밍하면 도난을 줄일 수 있습니다. 2

이 사실 인정은 또한 사회 심리학의 핵심 신조 의 한과 함께 응고합니다: 거의 모든 사람들이 상황에 따라 잘못 행동할 수 있습니다. 그들은 희귀 마스터 마인드 범죄에 덜 초점을 맞추고 대신 대부분의 사람들이 약간 속임수 가능성을 해결하는 경우 부정 행위를 억제하는 노력은 더 효과적 일 수있다. 평범한 사람들의 자기 이미지에 관심을 끄는 개입은 이 유혹을 줄이는 데 유익할 수 있습니다. 예를 들어, Mazar 외. 십계명을 가진 프라이밍 참가자극적으로 부정 행위를 감소 발견 (심지어 무신론자 들 중).

References

  1. Mazar, N., Amir, O., & Ariely, D. (2008). The dishonesty of honest people: A theory of self-concept maintenance. Journal of Marketing Research, 45, 633-644.
  2. Ariely, D. (2012). The (honest) truth about dishonesty: How we lie to everyone-especially ourselves. HarpersCollins. New York.

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1:25

Experimental Design

4:04

Running the Experiment

5:53

Representative Results

7:03

Applications

8:40

Summary

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