IAT(Implicit Association Test)

IAT（Implicit Association Test: 潜在連語テスト）は、1998年に Anthony Greenwald, Debbie McGhee, Jordan Schwartz らによって発表された、暗黙的態度を測定するためのツールである。暗黙的態度とは、意識的に認識されない、または正確に認識されない過去の経験の痕跡が、反応に影響を与えるものとして、1995年に Greenwald と Mahzarin Banaji によって提唱された概念である。

IATは、被験者に二つの異なる概念を同時に提示し、それらを迅速に分類させることで、無意識的な連想を測定します。例えば、「花」と「虫」というカテゴリーと、「好き」と「嫌い」という評価を組み合わせて、被験者はそれぞれの言葉を適切なカテゴリーに分類します。この際、反応時間が短い場合、それは被験者がその二つの概念の関連性を強く感じていることを示しています．

似たものや馴染みのあるカテゴリーを選択する。分類する項目は、素早く正確に分類しやすいものであるべきである。研究者は、説明なしでは一般の人々が認識できないような、非常に複雑な概念を測定しようとするのは避けるべきである。なぜなら、そのような概念は自動的な評価を引き起こさない可能性があるからだ。さらに、そのような概念は、参加者が素早く正確に回答しなければ有効な測定結果が得られないカテゴリー化の枠組みには収まりきらない可能性がある。

• 相互に排他的なカテゴリーを選択し、刺激が明確に単一のカテゴリーに当てはまるようにする。つまり、被験者が刺激を分類する際に、どのカテゴリーが「正しい」カテゴリーであるかについて疑問の余地がないようにする。例えば、黒人と白人の人々に対する態度を評価するIATでは、人種的に曖昧な画像を使用すべきではない。

ターゲットカテゴリーの1つが、もう1つのターゲットカテゴリーとは主要な特徴が1つだけ異なるようにしてください。刺激は適切に一致している必要があります。例えば、黒人/白人に関するIATでは、研究者は一方のカテゴリーに男性の画像だけを含め、もう一方のカテゴリーに女性の画像だけを含めるべきではありません。

• ある属性カテゴリーの刺激が、対比される属性カテゴリーの刺激の否定となるようなものは避ける。例えば、「幸せ」と「不幸せ」よりも「幸せ」と「悲しい」を使用することが望ましい。

• 各ターゲットカテゴリーおよび各属性カテゴリーにつき、3~8個の刺激を含める。

典型的な IAT は、7つのブロックで構成されています。各ブロックでは、参加者は画面中央に表示される刺激(例えば、単語や画像)を、キーボード上の2つの異なるキー(例えば、「e」と「i」)を使って分類します。これらのキーは、画面の左右にそれぞれ表示されるカテゴリーラベルに対応しています。

下の例では、以下のカテゴリーと刺激が使用されています。ターゲットカテゴリー:花、昆虫属性カテゴリー:心地よい言葉、不快な言葉ターゲットおよび属性刺激:花の名前、昆虫の名前、心地よい言葉、不快な言葉

- ブロック1: ターゲット(男/女, 黒人/白人など)

- ブロック2: 属性(快/不快, 高い/低いなど)

- ブロック3＆4: ターゲットor属性(男or強い/女or弱い，黒人or良い/白人or悪い)

- ブロック5: ターゲットの右左を逆にして学習効果をリセットする

- ブロック6: ターゲット(左右逆)or属性(男or弱い,/女or強いなど)

10年間(2009-2019)の結果をまとめたもの(Charlesworth et.al, 2023) ではIATの信頼性が示された．

折半信頼性: 252のタスクと国の組み合わせにおける IAT の平均折半信頼性は.68 であった。これは、心理学研究において一般的に許容される範囲内である。

収束的妥当性: IAT スコアと自己報告による明示的態度との間には、有意な正の相関関係が認められている。

既知グループ妥当性: IAT は、性的指向、肌の色、体重など、多くの社会集団において、理論的に予測されるグループ間の有意な差を検出することができている。

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英語：

参考：