《Journal of Experimental Social Psychology》：Using intersectional implicit association measures does not consistently improve the predictive validity of the implicit association test
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本研究通过四项大规模研究（总样本量>8000），探讨交叉性隐含关联（如黑人男性）对行为的预测能力是否优于单一社会身份关联（如黑人群体）。结果显示，交叉性关联未显著优于单一身份关联，支持在快速判断中，个体可能默认使用单一身份表征的假设。
杰弗里·托（Jeffrey To）| 乔丹·阿克斯特（Jordan Axt）
加拿大麦吉尔大学（McGill University, Canada）
摘要
历史上，关于隐性联想的研究大多一次只测量一个身份特征，例如基于种族或性别的联想。在这里，我们探讨了交叉性隐性联想（例如，对黑人的态度）是否比基于单一社会身份的隐性联想（例如，对黑人的态度）能更好地预测相关行为。通过四项研究（总样本量N=8000），使用多种隐性态度测量方法，我们发现这些交叉性隐性联想在预测群体间行为方面并不比基于单一身份的联想更有效。我们的发现挑战了这样一种假设：态度与行为目标之间的对应程度越高，预测有效性就越好。这表明，在时间紧迫的判断情境中，即使面对交叉性目标，感知者也可能默认使用单一身份的表征方式。这项工作强调了交叉性隐性联想可能带来价值的边界条件。
研究片段
研究1a-1b
学术和领导力领域是种族和性别交叉刻板印象和歧视的经典领域（例如，Eaton等人，2019年；Ghavami和Peplau，2013年；Milkman等人，2012年；Pogrebna等人，2024年；Rosette等人，2016年）。例如，在美国学术环境中，涉及黑人和白人申请者的实验和审计研究表明，教职员工根据种族和性别对申请者的评价不同，黑人女性面临更多
参与者
在研究1a中，我们从Project Implicit招募了1833名参与者。然后，我们排除了那些在判断偏差任务（JBT；Axt等人，2018年）中接受了20%或80%以上申请者的参与者，或者JBT准确率低于50%的参与者。根据我们的IAT数据，我们还排除了那些超过10%的关键试验反应时间快于300毫秒的参与者（Greenwald等人，2003年）。综上所述，研究1a根据这些标准排除了8%的参与者，最终样本量为1693人
研究1a
参与者在标准的种族IAT（M=0.28，SD=0.44）、黑人与白人男性IAT（M=0.22，SD=0.40）以及黑人与白人女性IAT（M=0.24，SD=0.44）中表现出对白人的隐性偏好。在JBT中，参与者对黑人申请者的评价比白人申请人更宽容，无论是总体上（M=-0.30，SD=0.47）还是在性别特定的比较中（黑人男性：M=-0.34，SD=0.54；黑人女性：M=-0.25，SD=0.53），其评分都较低
讨论
在研究1a和1b中，我们进行了四项测试，以评估交叉性IAT变体是否比标准的基于种族的IAT在理解对交叉性目标的行为方面具有更好的预测有效性。在研究1a中，所有IAT——包括基于种族的和交叉性的变体——都能显著预测JBT中的相应行为反应。例如，黑人与白人女性IAT的得分与JBT的标准得分有可靠的相关性
研究2
威胁感知是另一个种族和性别共同显著的领域。特别是，黑人男性在文献中经常被视为与危险和犯罪性相关的典型交叉性目标（Dixon和Maddox，2005年；Richeson和Trawalter，2008年）。这些偏见反映在第一人称射击任务（FPST）中，该任务旨在通过要求参与者在时间压力下快速做出“射击/不射击”的决定来捕捉刻板印象一致的行为
结果
BIAT得分显示，参与者将黑人比白人更强烈地与危险联系起来（M=0.20；SD=0.33），并将黑人男性比白人男性更强烈地与危险联系起来（M=0.20；SD=0.33）。FPST的标准差异得分也表明，对于黑人目标，做出“射击”反应的决策阈值较低（M=0.05；SD=0.41）。单样本t检验显示，平均标准差异得分虽然很小，但显著不同于0
讨论
研究2调查了交叉性BIAT是否比标准的基于种族的BIAT在预测对交叉性目标的行为方面具有更强的关系。只有基于种族的BIAT显著预测了FPST的标准得分，而交叉性BIAT则没有。此外，直接比较显示两种测量方法的预测强度没有显著差异。这些发现与研究1a和1b的结果一致，即更多的交叉性IAT并没有显示出更好的预测效果
研究3
研究1a-2的一个潜在局限性是，交叉性隐性测量在目标类别之间只有一个视觉差异；例如，研究2中使用的黑人与白人男性IAT仅通过种族来区分目标。这种设计可能有意或无意地促使参与者在整个任务中仅关注种族作为显著维度，并在区分目标时仅依赖种族，这种现象在隐性社会认知中被称为“重新编码”
程序
在获得同意后，参与者完成了一个判断偏差任务（JBT），该任务涉及与研究1a相同的学术背景下的白人和黑人男性及女性。之后，参与者被随机分配到三种条件之一：1）仅考虑种族的条件，他们完成了种族BIAT；2）仅考虑性别的条件，他们完成了性别BIAT；3）交叉条件，他们完成了种族-性别MCIAT。然后参与者完成了
IAT和标准差异得分
种族BIAT显示出对白人的轻微偏好（M=0.28，SD=0.44），而性别BIAT显示出对女性的偏好（见表3）。然而，MCIAT发现参与者对女性的偏好超过了他们对白人的偏好；例如，黑人女性的评价比白人男性更高，t(617)=6.79，p<.001，d=0.27，95% CI [0.19, 0.35]。有关MCIAT和BIAT的平均表现分析，请参见在线补充材料。
关于
讨论
关于多个社会身份的隐性联想并没有比关于单一身份的联想更好地预测对这些目标的行为。具体来说，研究3进行了四项测试，以确定MCIAT是否比基于单一维度的BIAT更能预测对交叉性目标的行为。这些测试都没有表明MCIAT比BIAT更能预测行为；相反，基于种族的BIAT在预测行为方面同样有效
参与者
研究4从Project Implicit招募了1789名参与者（69%为女性，48%为白人，年龄M≥33.83岁，年龄SD=14.45岁）。如果参与者1）接受了20%或80%以上的JBT申请者，2）JBT准确率低于50%，或者3）接受了或拒绝了某个社会群体中的所有候选人（例如，所有黑人男性），则被排除在分析之外。根据我们的IAT数据，我们还排除了那些超过10%的关键试验反应时间快于300毫秒的参与者（Greenwald等人，2003年）。综上所述，研究4
程序
首先，参与者完成了一个JBT。然后，参与者被随机分配到三种IAT条件之一。所有刺激来自MR2数据库（Strohminger等人，2016年），每个类别包含六张图片。最后，所有参与者完成了一份明确问卷，之后接受了反馈。
结果
使用与研究1a-1b相同的分析策略，初步分析发现参与者在种族条件下表现出对白人的隐性偏好（M=0.21，SD=0.42），以及在白人男性/黑人女性条件下也表现出对白人的偏好（M=0.24，SD=0.38）。在白人男性/黑人女性条件下，平均得分呈负值（M=-0.11，SD=0.40），表明存在轻微的对黑人女性的偏好。在JBT中，参与者再次表现出对黑人的评价比白人更宽容
讨论
研究4旨在解决早期研究中提出的一个具体方法学问题：使用相同种族或相同性别对比的交叉性IAT可能会无意中促使参与者沿着单一维度对目标进行分类。通过在IAT类别中同时考虑种族和性别，研究4创造了无法使用单一身份编码策略的条件。
一般讨论
在四项大规模的预注册研究中，我们测试了交叉性隐性测量——那些捕捉对多重可分类目标（例如，黑人女性、亚洲男性）的态度或刻板印象的测量——是否比单一身份的隐性测量具有更好的预测有效性。我们的发现非常一致：单一身份的隐性测量表现得一样好，有时甚至更好
结论
在多个任务和目标群体中，交叉性隐性测量并没有一致地比相应的单一身份测量更强烈地预测行为结果。这些发现表明，在涉及快速或模糊判断的情境中，感知者可能会默认使用更显著或认知上更易获取的身份维度，而不是整合多个类别。据我们所知，这是首次直接测试交叉性IAT的行为相关性
CRediT作者贡献声明
杰弗里·托（Jeffrey To）：写作——审阅与编辑、撰写初稿、可视化、资源管理、方法论设计、研究实施、资金获取、正式分析、数据整理、概念化。乔丹·阿克斯特（Jordan Axt）：写作——审阅与编辑、监督、资源管理、正式分析。
致谢
本研究得到了加拿大社会科学与人文研究委员会（Social Sciences and Humanities Research Council of Canada）的支持。
