Период изготовления: май 2020 года.
ВУЗ: Российская Академия Народного Хозяйства и Государственной Службы .
проведено экспериментальное исследование.
База исследования: студенты 1-4 курса факультета психологии РАНХ и ГС.
Выборка: 70 человек: 58 женского пола и 12 мужского пола (от 16 до 54 лет).
Есть приложение (методические материалы).
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ ШИРОКИХ И УЗКИХ КАУЗАЛЬНЫХ ОБЪЯСНЕНИЙ И ПРЕДПОЧИТАЕМОСТЬ ОПРЕДЕЛЁННЫХ ОБЪЯСНИТЕЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ 7
1.1. Широкие и узкие каузальные объяснения как психологический феномен 7
1.2. Предпочитаемость узких объяснений 9
1.3. Предпочитаемость широких объяснений 11
1.4. Эффект генерации 12
ГЛАВА 2. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТА ГЕНЕРАЦИИ В ОЦЕНКЕ ПРАВДОПОДОБНОСТИ КАУЗАЛЬНЫХ ОБЪЯСНЕНИЙ 14
2.1. Выборка 14
2.2. Материал 14
2.3. Процедура 14
2.4. Экспериментальный план 16
2.5. Полученные результаты 16
2.6. Интерпретация результатов 20
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 23
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 24
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 27
Проблема работы заключается в том, является ли универсальным феномен предпочитаемости узких объяснений широким, сохраняется ли он, когда люди формулируют объяснения сами, а не выбирают из ряда предложенных объяснений. Данный вопрос во многом возникает из-за возможного влияния на оценку объяснений эффекта генерации, который повышает приверженность к той информации, которая порождается человеком самостоятельно (Fisher, 2015).
Актуальность работы обуславливается тем, что не было найдено российских или зарубежных работ, исследующих различия в оценке вероятности каузальных объяснений при их генерации и при множественном выборе вариантов ответа. Есть работы, рассматривающие отдельно вторую часть, однако в них содержатся противоречивые взгляды на предпочитаемость широких и узких объяснений (Khemlani, 2010; Zemla, 2017). В попытке сравнить два варианта оценки вероятности двух типов каузальных объяснений и заключается теоретическая значимость данного исследования.
Практическая значимость заключается в том, что данная работа показывает, какой тип объяснений люди склонны считать более вероятным, т е чему они склонны верить. Эти знания могут применяться в СМИ. Например, при формулировке чрезвычайных новостей или же при аргументации, почему люди должны соблюдать те или иные меры безопасности. В этом плане по сфере значимости исследование похоже на работу коллег, доказавших, что к вулканам с мужским именем люди относятся серьёзнее, охотнее следуют инструкциям, в отличии от вулканов с женским именем (Neisser, 1982).
Помимо этого, человек часто сталкивается формированием различных объяснений ситуации, работая с личным дневником в рамках когнитивно-поведенческого подхода терапии (Николаева, 2010). Зная, какой тип объяснений оценивается как более вероятный, терапевт сможет обучить клиента чаще выстраивать именно такие объяснения при работе с дневником, что должно ускорить и упростить работу.
В сфере образования важно учитывать особенности объяснительных моделей, т. к. мы учимся, воспринимая чужие объяснения и самостоятельно объясняя что-то другим (Lombrozo, 2016). Также мы можем разделять те или иные гипотезы, опираясь на свои объяснительные модели, что может как облегчить восприятие гипотез, например, вследствие когнитивной лёгкости (Канеман, 2016), так и привести к ряду искажений и ошибок.
Также знания о предпочитаемости определённого типа объяснений и аргументов может помочь в выстраивании обсуждений в научной, политической и прочих сферах.
Предмет исследования: эффект генерации в оценке правдоподобности каузальных объяснений.
В данной работе ставится следующая цель: выяснить, как изменяется предпочитаемость широких и узких каузальных объяснений в зависимости от источника возникновения объяснений (генерирование объяснений с последующей оценкой или множественный оценка уже готовых вариантов объяснений).
Задачи:
• Ознакомиться с литературой по теме предпочитаемости широких и узких объяснительных моделей;
• Ввести операционализацию широких и узких объяснений;
• Подобрать стимульный материал, содержащий набор ситуаций и ряд их объяснений широкого и узкого типа;
• Провести пилотаж и отредактировать соотношение широких и узких объяснений, опираясь на оценку респондентов;
• Провести исследование и оценить широту/узость объяснений, которые респонденты генерировали самостоятельно;
• Проанализировать полученные результаты и охарактеризовать различия между объяснительными моделями в условиях порождения и выбора или же проинтерпретировать их отсутствие
В результате проведенного исследования была успешно проведена репликация работы, показывающей предпочитаемость узких объяснений широким в условиях множественной оценки (Khemlani, 2010). Целью исследования было выяснить, как изменяется предпочитаемость широких и узких каузальных объяснений в зависимости от источника возникновения объяснений (самостоятельное порождение или множественный выбор). Данная цель была достигнута: показано влияние эффекта генерации на повышение оценки средней вероятности широких и узких объяснений в межгрупповом сравнении условий (выбор и порождение объяснений): оценка средней вероятности собственных объяснений значимо выше готовых объяснений. Также было обнаружено отсутствие влияния эффекта генерации внутри условия порождения собственных объяснений: несмотря на то, что широкие объяснения сложнее и на них затрачивается больше ресурсов, что увеличивает эффект генерации, предпочитаемость широких объяснений в условиях порождения не возрастает. Было установлено, что феномен предпочитаемости узких объяснений широким можно считать универсальным, поскольку он сохраняется в условиях порождения объяснений и проявляется как в более высокой оценке средней вероятности, так и в большем количестве узких объяснений.
