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Marginale Unehrlichkeit: Die Adding-to-10 Task

Überblick

Quelle: Julian Wills & Jay Van Bavel, New York University

Klassischen ökonomischen Theorie behauptet, dass Menschen rational und eigennützig. Neben der Suche nach Reichtum und Status, werden Menschen durch andere Ziele motiviert. Finanzielle Motive Schatten infolgedessen durch andere interne Anforderungen, z. B. Aufrechterhaltung einer positiven Selbstkonzept oder mit anderen Gruppenmitgliedern Zweigunternehmens manchmal gestellt.

Ethische Dilemmata, wie der Versuchung zu steuern, zu betrügen können entstehen, wenn diese Motive miteinander in Konflikt stehen. Auf der einen Seite können Menschen versucht, Geld zu sparen, von ihrem zu versteuernden Einkommen Dunkelziffer sein. Auf der anderen Seite, niemand will sich selbst wahrnehmen, als unehrlich, Trittbrettfahrer. Infolgedessen sind Menschen nur ungern zu unethische Möglichkeiten voll auszuschöpfen, da tun so stark sein Selbstverständnis als moralisch aufrechter Individuen untergraben kann. Stattdessen Menschen zu betrügen, zu viel geringerem Maße als sie in der Lage sind: gerade genug, um zusätzliche Ressourcen zu gewinnen, aber nicht so viel, ihr Selbstbild zu gefährden.

Diese Tendenz für marginale Unehrlichkeit oder die "Mogelfaktor", ist ein wichtiger Grundsatz in der Sozialpsychologie und kann durch eine Vielzahl von Techniken getestet werden. Mazar, Amir und Ariely beschrieben ursprünglich sechs separate Experimente (Dis) Ehrlichkeit und eine Theorie der Selbstkonzept Wartung. 1 das "Hinzufügen von-bis-10 Aufgabe" ist eines der experimentellen Techniken besprochen und ist weit verbreitet in der Forschung, die Tests Ehrlichkeit beinhaltet. Dieses Video veranschaulicht das Erstellen und interpretieren das Hinzufügen von bis 10 Aufgabe.

Verfahren

1. Teilnehmer Rekrutierung

  1. Eine Energie-Analyse durchführen und eine ausreichende Anzahl von Teilnehmer zu rekrutieren.
  2. Die Hälfte der Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip die Versuchsbedingung und die andere Hälfte der Kontrollbedingung zuordnen

2. Datenerhebung

  1. Geben den Teilnehmern ein Testheft mit zwanzig Matrizen aus dem hinzufügen-10 Aufgabe.
    1. Jede Matrix basiert auf einer Reihe von zwölf dreistellige Zahlen zwei welche Summe genau auf 10 (

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Ergebnisse

Dieses Verfahren bewirkt in der Regel eine deutlich höhere Anzahl der richtig "gelöst" Fragen in die Versuchsbedingung (Abbildung 2). Dieses Verfahren kann auch distanzieren, ob diese aufgeblasenen Performance ist ein Ergebnis von ein paar Individuen betrug viel oder die meisten Menschen ein wenig schummeln. Wenn ersteres der Fall wäre, würde dadurch in eine meist überlappende Verteilung außer eine große Erhöhung der Einzelpersonen die höchstmögliche Punktzahl. Typische Ergebnisse ...

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Anwendung und Zusammenfassung

Menschen sind von Natur aus hin-und hergerissen zwischen Gewinne von Betrug gegen die Aufrechterhaltung einer positiven Selbstkonzept der Ehrlichkeit zu erreichen. Mit Hilfe von Techniken wie das Hinzufügen von bis 10 Aufgabe, moderner psychologische Forschung kommt zu dem Schluss, dass oft Menschen, die in Bezug auf Ehrlichkeit sehr von sich selbst denken, ihr Verhalten in einer Weise damit sie sich in begrenzten Unehrlichkeit zu engagieren, unter Beibehaltung der positiven Ansichten von sich selbst rationalisieren wer.

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Referenzen

  1. Mazar, N., Amir, O., & Ariely, D. (2008). The dishonesty of honest people: A theory of self-concept maintenance. Journal of Marketing Research, 45, 633-644.
  2. Ariely, D. (2012). The (honest) truth about dishonesty: How we lie to everyone-especially ourselves. HarpersCollins. New York.

Tags

Marginal DishonestyCheatingBenefits Of CheatingHonest Self perceptionSalesperson CommissionTemptation To CheatReporting False SalesCosts And RewardsExternal RewardsInternal RewardsBeing Caught And PunishedExtra MoneyMoral Self imageMarginally DishonestyCash PrizeAdding to 10 TaskRelationship Between Cheating And Cash PrizeMath ProblemsGroup AssignmentGraded By ResearcherExperimental Condition

pringen zu...

0:00

Overview

1:25

Experimental Design

4:04

Running the Experiment

5:53

Representative Results

7:03

Applications

8:40

Summary

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