简式内隐联系测验原理及最新研究进展

　　想必大家对内隐联系测验（IAT, Implicit Association Test）已经很熟悉了。自从Greenwald的研究团队1998年开发了IAT以来，已经过去了18年，这18年来内隐测试日臻成熟，并且还衍生出了很多变式。近期，心理所蔡华俭研究组针对最新的、也是迄今最为便捷有效的简式内隐联系测验（Brief IAT，简称BIAT）进行了系列研究，研究结果先后发表在国际一流刊物。借此机会，我们这里给大家介绍一下BIAT，希望能促进BIAT在中国的应用和发展。 

　　1.什么是BIAT？ 

　　简式内隐联系测验（Brief Implicit Association Test, 简称BIAT）由Sriram 和 Greenwald (2009)提出。BIAT 由两部分联合任务组成，在每个联合任务中同时呈现一个类别标签和和一个属性标签，参与者需要牢记材料的所属类别，并对这两个类别指定反应键，称之为“焦点 (focal)”键，而对其他材料执行“非焦点(nonfocal)” 键。 

　　以花-虫内隐态度测试为例，与传统的IAT一样，BIAT有一对目标词（如“花”和“虫”）和一对属性词（如“好”和“坏”）；不同的是，IAT的联合任务中需要同时聚焦四个概念，而BIAT的每个任务中只需要聚焦于四个概念中的两个（如“花”和“好”）；此外，BIAT使用的试验数更少，只有传统IAT的1/3，因而更加简单快捷。 

　　IAT与BIAT的具体区组设计和任务界面见表1&2和图1。 

　　BIAT的原理与IAT相同，计算分数也与IAT相似，使用相容任务与不相容任务的反应时之差除以总的方差，计算D值。 

表1）IAT的区组设计

表2）BIAT的区组设计 

图1）IAT与BIAT的界面比较 

    2.BIAT怎么用？

　　小伙伴们也许会问：如果BIAT是从IAT的四个概念任选一个目标词和一个属性词，那么，到底使用什么概念作为焦点的BIAT更有效呢？ 

　　为了解答这个问题，我们引入一个新的概念——“共享焦点“（Shared focal category）。两个BIAT任务必须有一个共享焦点，以花-虫BIAT为例，当第一个任务的焦点为“花”和“好”时，若共享焦点设置为“花”，则第二个任务的焦点为“花”和“坏”，如果共享焦点设为“好”，则第二个任务的焦点为“虫”和“好”。 

　　理论上，任一目标词或属性词都可以作为“共享焦点”，那么花-虫BIAT则在理论上存在四个版本，我们使用焦点词给这四个BIAT命名，则分别为BIAT-好、BIAT-坏、BIAT-花与BIAT-虫，具体见表3。 

表3）花-虫BIAT的四个不同的版本

注：括号外的为焦点词，括号内的为非焦点词，加粗的为共享焦点概念。 

　　我们设计了一系列研究来考察四个版本的BIAT到底哪种更好。研究结果发表在了最新一期的Frontiers in Psychology上。 

　　第一个研究使用传统的花-虫IAT作为校标，考察四个BIAT与之的相关。结果发现以“花”作为共享焦点的BIAT-花和以“好”作为共享焦点的BIAT-好与IAT之间的相关显著高于另外两个。而BIAT-好与BIAT-花之间不分伯仲。 

　　为了进一步验证这个结果，研究二中通过微群体范式（Minimal Group Paradigm）引入了内群体和外群体的概念，将被试随机分配到红组和绿组中，考察四个版本的BIAT（BIAT-好、BIAT-坏、BIAT-内群体与BIAT-外群体）对实验操作的敏感性。结果发现，无论是被分配到红组还是绿组中，BIAT-好与BIAT-内群体对实验操纵都更加敏感，效应更大。两个研究一致说明：选择属性词中的积极词（如“好”）和目标词中相对积极的概念（如“花”）作为共享焦点的BIAT更有效。 

　　研究一与研究二的目标词都有很明显的情感偏向，即，相比于“虫”人们很偏好“花”，而相比于外群体成员，人们更偏好内群体成员。如果目标词没有明显的区别，又要如何设置BIAT的焦点词呢？为了回答这个问题，研究三的目标概念选择了“可乐”和“雪碧”，并以参与者实际选择领取的饮料为因变量，考察四个版本的BIAT的预测效度。结果发现BIAT-好、BIAT-可乐与BIAT-雪碧都具有较好的预测效度。也就是说，当目标词没有显著的情感偏好时，研究者可以根据自己的研究需要设置任一目标词或设置积极的属性词为共享目标。 

　　综合以上三个研究，我们得出了设计BIAT时的“好焦点准则”（good-focal rule）：如果目标词中有明显的好坏，共享焦点选择属性词中的积极词或者选择目标词中的相对积极的概念；如果目标词没有明显的好坏，则两个概念词无论何者都可以作为共享焦点。 

　　3.BIAT的效度

　　Sriram和Greenwald (2009) 的文章中通过四个研究提供了态度BIAT、认同BIAT和刻板印象BIAT的效度证据。此后陆续有研究证明了BIAT在预测投票行为、种族偏见、领养行为等方面的效度证据。 

　　我们2014年发表在Social Cognition的文章通过两个实验提供了BIAT的实验效度。 

　　第一个实验通过微群体范式（MGP）引入新的群体观念，发现BIAT可以有效预测人们对新建立的内群体成员的偏好和认同；第二个实验通过双文化启动（Bi-cultural priming）引入文化威胁，发现BIAT可以有效预测人们面对外文化入侵时产生的对外文化的排斥心理和行为。 

　　由此可见，已有大量证据可以说明BIAT是一种十分有效的内隐测量工具。 

　　那么，与其他的内隐测试相比，BIAT有优势么？ 

　　Bar-Anan和Nosek（2014）对目前常用的七种内隐测试在内部一致性、重测信度、对被试间差异的敏感性、对同主题的直接和间接测量方法的聚合效度等23项指标进行了综合考察和比较。除了IAT和BIAT以外，另外五种是Go–No-Go 联系测验（Go–No-Go association task，简称GNAT）, 单目标IAT( Single-Target IAT，简称ST-IAT), 情感误归属程序（Affective Misattribution Procedure，简称AMP)，分类成对特征任务(Sorting Paired Features Task, 简称SPF)，以及评价启动任务(Evaluative Priming Task, 简称EPT)。 

　　结果发现，BIAT和IAT共占据了23个指标的11个指标中的第一名，BIAT的平均名次为2.35， IAT的平均名词为2.39，其他五种内隐测试的平均排名分别为 GNAT (3.74), ST-IAT (4.26),SPF (4.39), AMP (5.04), 以及EPT (5.30)。 

　　注意：BIAT并不可以用来测量对单一目标的内隐态度哦！ 

　　BIAT 的指导语能够使被试的反应主要基于焦点词， 任务焦点的设定也使参与者产生注意预期而对焦点类别判断的反应时和错误率小于非焦点类别，同时，焦点操作控制了个体间的差异和其他无关联系可能导致的再编码。但从理论分析来看， BIAT 并没有改变传统 IAT 的区组结构特点，因此BIAT不可能消除由于区组结构导致的无关变量；此外，BIAT与IAT一样是测量相对态度的工具，例如花-虫BIAT的效应量只能反映我们相对于虫而言对花的态度。 

　　想接触更多的内隐联系测验，欢迎访问云端心理实验室的官方网站（http://www.cpsylab.com）！ 

论文信息： 

Shi, Y., Cai, H., Shen, Q. A., & Yang, J. (2016). How to set focal categories for Brief Implicit Association Test?“Good” is good, “bad” is not so good. Frontiers in Psychology, 7:38. doi:10.3389/fpsyg.2016.00038 

Yang, J., Shi, Y., Shi, J, Luo, Y. L.L., &Cai, H. (2014).The Brief Implicit Association Test is Valid: Experimental Evidence. Social Cognition.32, 449–465. doi: 10.1521/soco.2014.32.5.449