探索隐含的偏见

如果人们甚至不知道自己有隐含的态度和信念，怎么可能去测量它们呢？其中一种最普通的方法是用称之为“煽动”的实验技术(Wheeler & Petty, 2001; Wittenbrink, Judd, & Park, 1997). 在典型的情况下，这些研究的受试者被展示一个词语或者一个图像，而这些词语或图像让受试者想起与偏见的目标（例如，一个少数民族群体）主题相关的想法和联想。接着，一旦一个隐含的偏见或刻板印象被激活，研究人员就能够测量它的强度，内容和对其他态度，信念和行为的影响。

在一个早期使用这种技术的实验中，Patricia Devine (1989)让白人大学生观看一个能够快速显示词语以至于它们不被觉察的屏幕。在一种试验的情况下，受试者被展示一系列词语，其中有百分之八十是关于非裔美国人的刻板印象（例如，爵士乐，韵律，运动员，篮球，奴隶制）。在另一种情况下，只有百分之二十的词语与非裔美国人相关。接下来，人们被要求读一篇简短的故事情节并判断其中描述的一个人物的行为。Devine发现在百分之八十情况下的人－那些自己也不知觉被大量有关刻板印象词语所煽动的人－随后判断这个人比较有敌意（与对非裔美国人的刻板印象的普遍活化是一致的）。此外，无论受试者在种族主义的直接测试上分数的高低，这种活化都会发生，意味着即使人们不相信种族刻板印象，但仅仅是知道这些刻板印象可能已经足够引发歧视。

其中一个最受欢迎的探索隐含偏见的技术是使用隐含联想测验 (Implicit Association Test)，或者IAT(Greenwald, Banaji, Rudman, Farnham, Nosek, & Mellott, 2002; Greenwald, McGhee, & Schwartz, 1998). IAT是一个运用计算机来测量人们能够多快把各种各样词语和图像分类的测验，它利用比起毫无关联的类别，大部分人能够更快的识别出密切相关的类别中的词语和图像的事实。

例如，如果你把图书管理员与智能和斗牛者与暴力联系起来，你可能在一瞬间得出智能的同义词如聪明和脑筋好与“图书管理员或智能”的双重类别相关，而暴力的同义词如侵略和残忍与“斗牛者或暴力”的双重类别相关。但如果我们把这些元素调换一下，而你要回答聪明和脑筋好是否与“图书管理员或暴力”的双重类别或者“斗牛者或智能”的双重类别相关呢？在这个情况下，也许你会花上更长时间去配对聪明和脑筋好和含有“智能”的类别，因为这些双重类别包含在刻板印象上彼此不相关的元素。因而，通过比较人们给词语和图像分类的速度，IAT间接的测试了人们如何密切的彼此联系某些元素。例如，为了测量种族刻板印象，这个测验也许会用白人和黑人来代替图书管理员和斗牛者。采用这个版本的IAT，对“白人或智能”和“黑人或暴力”（与“白人或暴力”和“黑人或智能”相比）能够更迅速的回答显示了隐含刻板印象的存在。

隐含联想测验已经被用来测量各种各样隐藏的联想，如隐含的种族和性别的刻板印象，对老年人的态度，和对特定政治候选人的偏爱(Greenwald, McGhee, & Schwartz, 1998; Nosek, Banaji, & Greenwald, 2002). 隐含联想甚至在最小群体的研究中被发现，尽管人们并无先前的群体经验，但仍然表现出对内部团体成员名字的正面联系，和对外围团体成员名字的负面联系(Ashburn-Nardo, Voils, & Monteith, 2001). 如同其它隐含刻板印象的测量，IAT的评分也与歧视的行为测量有关。例如，经由独立观看谈话录像的评估员判断，一项研究发现在IAT得出偏袒白人分数的白人学生随后对待白人谈话伙伴比对黑人谈话伙伴态度较好(McConnell & Leibold, 2001).

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