基于反应时的人格内隐测量及其方法学的思考

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1、基于反应时的人格内隐测量及其方法学的思考摘要人格测量的热点已经转向内隐层面,以反应时为基础的内隐人格测量方法不断推陈出新,如多因素特质内隐联结测验、个人化内隐联结测验、内隐联结程序、单目标词内隐联结测验等,它们从不同侧面丰富了内隐人格测量的方法,深化了内隐人格的理论建构。但新的问题也不断出现,如内隐测量的表征是无意识的吗?内隐测量能避免社会赞许性等动机的影响吗?内隐测量的表征是高度稳定的吗?内隐测量是过程纯净的吗?内隐人格测量可以防止作伪吗?文章回顾了内隐人格测量的相关理论及有关的研究,对这些问题进行了初步的思考。关键词人格,内隐测量,反应时。分类号B841人格内

2、隐测量近年来有了较快的发展,无论在概念、理论、方法和面临的问题上,都已与先前的心理动力理论有所不同。在研究对象上,现在的人格内隐测量已不再探讨潜意识或无意识,而是提出内隐人格的概念,它更注重的是自动加工机制的探讨;在测量方法上,现在的人格内隐测量不是满足于对陈述内容的主观解释(如投射测验和半投射技术),而是进一步利用计算机和互联网技术,以海量数据及快速处理为基础,力求进行更为精确和快速的测量。在这些人格内隐测量方法中,最具活力的当数反应时法。反应时任务已被用来评测人格自我概念的各个方面,如大五因素、害羞、焦虑、愤怒及攻击等。较早的反应时法有情感启动任务(Affec

3、tivePriming)[1]、语义启动任务(SemanticPriming)[2]、内隐联结测验(ImplicitAssociationTest,IAT)[3]、Go/No-Go联结测验(go/no-goassociationtask,GNAT)[4]、外源情感西蒙测骑(ExtrinsicAffectiveSimonTasks,EAST)[5]等。最近,反应时法的各种新变式也不断应用于内隐人格的测量,如多因素特质内隐联结测验(MultifactorTraitIAT,MFT?IAT)[6]、个人化内隐联结测验(PersonalizedIAT)[7]、内隐联结程序(

4、ImplicitAssociationProcedure,IAP)[8]、单目标词IAT(Single-TargetIAT)[9]等。它们都显示出令人鼓舞的新特点,不仅验证了IAT的发现,而且还克服了先前IAT中存在的一些问题。本文简要介绍一些反应时新方法在人格测量中的应用,并尝试探讨其理论基础、存在的争论和局限。1反应时技术在内隐人格测量中的发展和现状首先,我们简要介绍一下内隐联结测验、多因素特质内隐联结测验、个人化内隐联结测验、内隐联结程序,从这里也可看到反应时技术在内隐人格测量中的发展和现状。1.1内隐联结测验内隐联结测验(以下简称IAT)始于内隐态度的测量

5、,并逐步应用于人格特质研究领域。Greenwald和Farnham曾使用IAT测量自尊等人格自我概念,发现所测结果与外显测量的人格自我概念有所不同[10]。Asendorpf等同时施测了人格IAT和人格的自我报告,以其结果的分离说明了IAT是一种不同于自我报告的人格测量方式[11]。蔡华俭和杨治良也以IAT和相应的外显测量为工具,运用验证性因素分析对大学生的性别自我概念的结构进行了研究。他们认为,IAT符合现代心理测量学的要求,将有着强大的生命力[12]。Steffens和Schulze-König在研究中使用IAT测量了大五人格因素,发现IAT人格测量

6、能够预测自发行为,而外显测量则与公开的行为自我评定相关[13]。但也有研究者发现,IAT对人格的测量存在着很多问题:(1)它只是对两极性概念与属性词的相对联结强度的测量,但人们一般仅关注单一对象与属性词的联结强度;(2)它无法像外显测量那样同时评测多个特质,甚至如果连续施测两个IAT(如焦虑和愤怒),其前后位置都会影响到IAT与外显测量的相关;(3)被试会采用某种策略,对IAT指导语进行重新编码,以便于做出反应,DeHouwer称之为重新编码问题[5];(4)Mierke和Klauer研究发现,个体在任务转换能力上存在的差异,可能影响到IAT分数,这就给IAT的内

7、隐人格特质测量带来了新的混淆因素[14]。1.2多因素特质内隐联结测验针对标准IAT在人格特质测量中的不足,Greenwald探讨了如何使用IAT来测量多维度的人格特质,并将其称为多因素特质内隐联结测验(以下简称MFT-IAT)[6]。Greenwald认为,直接将测量态度的方法用来测量人格特质,势必会把内隐自尊和内隐人格自我概念混淆起来。因此,在IAT属性词的设计上,必须避免两极性词语的对比。Greenwald以大五人格因素和MBTI(Myers?BriggsTypeIndicator)4个维度的IAT测量为例,说明了IAT人格测量的改进方法。对于大五人格因素的

8、测量,他首

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