しかし、科学的な観点から、人々の偏見と他者を差別的に扱う程度とを直接結びつけることは、厄介なことなのです。 アジア系の学生は数学が得意だと思い込んでいるのか、アイルランド人の同僚は良い飲み仲間になると思っているのか、など、人々が異なる社会集団に対してステレオタイプする方法は何千とあり、非常に多くの変数があるため、誰かが特定の特徴にどう扱われているかを追跡するのは非常に難しいのです」
「ステレオタイプ、バイアス、その効果を本質的に主観として考える傾向があるようです。 人がどこに立っているかによって、『これは明らかだ』から『雪だるまになるな』までの反応があります」と、バークレー・ハース准教授のMing Hsuは述べています。 「3599>
Proceedings of the National Academy of Sciences に今週発表された新しい論文は、不平等な扱いを定量化し予測する一連の計算モデルによって、厄介な社会的相互作用の核心に切り込んでいます。 Hsu とポスドク研究員 Adrianna C. Jenkins（現ペンシルバニア大学助教授）と共に、一連の実験とフィールドワークの分析において、社会心理学と行動経済学を利用しました。 (この論文は、バークレー校の研究者 Pierre Karashchuk 氏と北京大学の Lusha Zhu 氏が共同で執筆しました）
「人々が固定観念を持ち、異なる社会集団のメンバーを異なって扱うことを示す研究はたくさんあります」と、この論文の筆頭著者 Jenkins は述べています。 「しかし、ステレオタイプが人々の行動にどのように影響するかについては、まだ分かっていないことがかなりあります」
それは学術的な問題以上のものです。 たとえば、大学の入試担当者は、出願者の人種や民族、その他成功の妨げとなりうる資質をどのように公正に考慮するかについて、長い間悩んできました。 たとえば、アフリカ系アメリカ人が直面した障害と、中米系移民や女性が直面した障害を比較する場合、どの程度の重みを与えるべきでしょうか。
これらははるかに大きな問題ですが、論文の貢献は、異なる社会集団間で異なる差別を定量化して比較する方法–応用研究者に共通する問題–を改善することだと Hsu は述べています。
「非常に目を見張るものがあったのは、人々がどのように知覚されるかのバリエーションが、彼らがどのように扱われるかの違いに定量的に変換されることがわかったことです」と、カリフォルニア大学バークレー校のヘレン ウィルス神経科学研究所と神経経済研究所で兼任しているHsu氏は述べました。 「これは、被験者が数ドルをどう分けるかを決める実験室での研究でも、雇用者が仕事のために誰を面接するかを決める現実世界でも同じでした」
研究者は、ステレオタイプが正当かどうかを分析するのではなく、ステレオタイプを出発点として、5つの研究で1200人以上の参加者の行動にどう反映させるかを調べました。 最初の研究では、10ドルを渡されたプレイヤーが、相手にいくら渡すかを決める古典的な「独裁者ゲーム」を行い、研究者は、相手に関するたった1つの情報（職業、民族、国籍など）に基づいて、人々が大きく異なる金額を渡すことを発見したのです。 例えば、「ホームレス」と書かれた相手には平均5.10ドル、「弁護士」と書かれた相手にはわずか1.70ドル、「中毒者」の相手にはそれよりも少ない1ドルが贈られた。90
グループに関するステレオタイプが、人々が異なる金額を支払うという選択をどのように推進したかを調べるために、研究者は、すべてのステレオタイプを2つの次元に沿って分類する、確立した社会心理学の枠組みを利用しました。 これらの評価は、人々が異なるグループにどれだけお金を分配するかを正確に予測するために使用できることを発見したのです。 たとえば、「アイルランド人」は「イギリス人」よりも温厚だが能力がやや劣ると認識され、平均してやや多くのお金を受け取った。
「人は信じられないほど複雑ですが、この2つの要因は非常に大きな予測力を持つことがわかりました」とHsuは言います。 “私たちは、人々が特定のグループをより暖かい、またはより良いと見るだけでなく、あなたがX単位でより暖かいならば、あなたはより多くのYドルを得ることを発見しました。” 特に、研究者たちは、格差待遇は、人々が他人をどのように認識するかだけでなく、自分に対して他人をどのように見ているかに起因することを発見しました。 非常に温かいと思われる相手には、半分以下のお金しか渡したくない。 しかし、より有能だと思われる相手には、相手より少ない分け前になることを嫌がるのである。 例えば、「高齢者」の相手よりは少なくても構わないが、「弁護士」よりは少なくても構わないということだった。 彼らの発見が現場に一般化できるかどうかを検証するために、Hsu氏らは、差別に関する2つの有名な研究の文脈で、彼らのモデルが待遇格差を予測できるかどうかをテストした。 1つ目は、カナダの労働市場に関する研究で、履歴書に書かれた名前の人種、性別、民族性の認知度によって、ジョブコールバックに大きなばらつきがあることを発見したものである。 3599>
彼らは、米国のデータで再びそれを試みた。 3599>
「人間の心が社会的情報を構造化する方法は、人々が他人に起こることをどのように評価するかに、具体的、体系的、かつ強力な影響を与えます」と、研究者は書いています。 “社会的ステレオタイプは非常に強力なので、これらの 2 つの次元 (暖かさと能力) だけに基づいて治療格差を予測することが可能です。”
Hsuは、モデルの予測力は、大きな集団にわたる差別のパターンの特定や、インターネット全体の人種差別や性差別を検出し評価できるアルゴリズム–これらの著者が現在深く取り組んでいるもの–を構築するなど、幅広い用途で有用であるとしています。
「私たちの希望は、この科学的アプローチによって、今日の社会で最も感情的に煽られるトピックに関する議論や政策に、より合理的で事実に基づいた根拠を提供できることです」と、Hsu 氏は語りました。