La couverture médiatique récente d'une série de méta-analyses (Greenwald et al., 2009, 2015, Oswald et al., 2013, Blanton et al., 2015) a soulevé la question de l'utilité de tenter de mesurer les biais implicites (Bartlett, 2017) et l'utilité de l'utilisation de modèles de biais implicites dans la formation à la réduction des biais (French, 2017; Gockowski, 2017). L'article de Bartlett (2017) dans la Chronique de l'enseignement supérieur présentait des entretiens avec des psychologues pour leurs points de vue sur les découvertes récentes selon lesquelles le test d'association implicite (TAI) a un pouvoir très limité dans la prédiction du comportement. L'article de Gockowski (2017) dans Campus Reform a utilisé les résultats pour soutenir que l'Université du Missouri est hors de propos en exigeant l'utilisation d'un module de formation sur le biais inconscient pour les membres du comité de recrutement lors de l'embauche. Je n'ai trouvé aucune preuve que l'Université du Missouri utilise l'IAT pour ce programme ou la façon dont il est utilisé s'il est dans le programme. Les critiques de French (2017) dans National Review se concentrent sur l'interprétation de ces résultats comme preuve que certains progressistes ont tort dans leur position idéologique selon laquelle le biais implicite est «une explication clé des disparités raciales persistantes dans l'éducation, le logement, l'emploi et l'application de la loi». À mon avis, c'est le problème – la politisation de la science.
La science
L'argument de la cognition sociale implicite a été initialement proposé par Greenwald et Banaji (1995). Cette idée reposait sur l'hypothèse qu'une grande partie du traitement des stimuli sociaux se produit au-dessous du seuil de la conscience consciente, ce qui nécessite l'utilisation de mesures indirectes. Peu de temps après, l'Implicit Association Test (IAT) a fait ses débuts (Greenwald, McGhee, & Schwartz, 1998). Dans l'IAT, différents concepts cibles sont associés à différents attributs et les sujets finissent par répondre plus rapidement à des concepts plus fortement associés. Bientôt, les chercheurs ont montré que l'IAT ne mesurait pas ce que nous pensons réellement comme des «attitudes», mais plutôt des «associations environnementales», qui sont des connexions que nous avons apprises à travers l'exposition dans la société (Olson & Fazio, 2001; 2003, 2004). Cela a toujours conduit à la question «Si elle ne mesure pas l'approbation d'une attitude ou ne prédisait pas le comportement, à quoi sert cette recherche?
Les associations implicites que les mesures IAT sont susceptibles de changer en fonction de nos expériences. Ainsi, ils révèlent des idées sur les biais qui sont présents à un moment donné. Ils ne révèlent pas de biais profonds que nous tenons fermement mais que nous ne souhaitons pas conserver. Parfois, les associations implicites correspondent à des attitudes explicites, et parfois non. Les attitudes explicites peuvent très bien prédire les comportements délibératifs (Ajzen, 1991), mais les associations implicites ne prédisent pas très bien le comportement. Pourtant, les associations implicites peuvent prédire le comportement et l'IAT n'est pas la seule mesure des biais implicites (par exemple, Dovidio, Kawakami, & Gaertner, 2002).
Les données montrent ce qu'ils montrent. Les chercheurs qui ont consacré leur carrière à l'étude de la cognition sociale implicite ont toujours cherché à découvrir des applications et des lieux de traduction utiles pour la recherche. Les arguments au sein de la discipline se sont largement détournés de «la cognition implicite existe-t-elle» pour «quelle est la mesure dans laquelle la cognition implicite affecte le comportement?
Applications irresponsables de la science
Il y aura toujours des personnages peu recommandables qui prennent quelque chose de la science et en abusent pour gagner de l'argent dans l'industrie. Je n'ai pas trouvé de preuves pour me faire croire que toute formation sur la diversité devrait être faite en utilisant l'IAT avec la conviction que cela réduira en quelque sorte la discrimination. Les comportements que nous ne pouvons anticiper et qui se produisent dans des situations très variables sont trop difficiles à prédire à partir d'une mesure qui ne prédit que des associations très spécifiques. Dans les meilleures circonstances, l'IAT ne prédit que des comportements très spécifiques, et non la constellation d'événements qui mènent à la vaste catégorie de comportements appelée discrimination. Les scientifiques avancent souvent des ordres du jour, mais les données parlent d'elles-mêmes. Il est important de ne pas négliger les données informatives.
La science continue de bouger
Ne vous laissez pas berner par la politique qui empiète parfois sur la science. Greenwald, Banaji, Nosek, Blanton, Tetlock – ce sont des scientifiques réputés qui font un travail solide. Ne vous laissez pas berner par certains qui déforment un argument sur l'ampleur d'un effet pour ressembler à un domaine de recherche a été démystifié. Beaucoup d'entre nous sommes entrés dans ce domaine de recherche en sachant que les biais implicites ne prédisent pas bien le comportement et qu'il a de très petits effets. Ce n'est pas un secret que les scientifiques cachent au public. Un jour, les contributions seront utiles. La science travaille lentement et se construit sur elle-même.
Conclusions
Le groupe de Greenwald et le groupe de Blanton sont en désaccord sur la taille de la petite capacité de l'IAT à prédire le comportement. La science derrière l'IAT est solide mais parfois exagérée dans la culture populaire par des personnes qui ne sont pas formées à la science. Pour une bonne description de l'IAT et de son utilité, lisez Blindspot: Biases cachés des bonnes personnes par Banaji et Greenwald (2013) (ou lisez une critique de Mather et Hurst, 2014). La recherche de méta-analyse récemment en question n'est pertinente que pour l'IAT et non pour d'autres mesures de biais implicites qui prédisent un comportement (par exemple, Dovidio et al., 1997). Ainsi, tout manque de validité prédictive de l'IAT pour les comportements n'invalide pas toutes les recherches sur la cognition sociale implicite.
Je suis d'accord avec Gockowski sur le fait qu'en règle générale, les programmes de formation à la diversité basés sur la réduction des biais implicites sont trop éloignés de la validation pour produire une procédure valide. Je suis d'accord avec David French quand il dit: «Je ne doute pas du tout de la capacité humaine de préjugé. Mais les barrières à la réconciliation raciale dans ce pays ne se cachent pas dans l'inconscient. Combinez les effets persistants de siècles de discrimination explicite avec des concepts très différents de la justice raciale et vous avez une recette pour un conflit durable. Il est tentant de croire qu'il y a une solution psychologique, surtout lorsque cette solution concorde avec votre idéologie. Mais c'est faux."
Je recherche les attitudes et la persuasion, en particulier la cognition sociale implicite. Si vous voulez développer une campagne de marketing, votre argent est bien mieux dépensé sur des choses consciemment perceptibles que de courir après le faible rendement de cibler l'inconscient (). La même chose s'applique à la réduction de la discrimination. Nous devrions continuer à concentrer nos efforts sur des attitudes explicites. Mais méfiez-vous des associations implicites qui sont les produits de ce que nous les nourrissons. Mettez une certaine réflexion dans votre prochain clic, parce que votre cognition implicite regarde.
Les références
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Banaji, MR, et Greenwald, AG (2013). Blindspot: Biais cachés des bonnes personnes . New York: Delacorte.
Bartlett, T. (2017, 5 janvier). Peut-on vraiment mesurer le biais implicite? Peut être pas. La Chronique de l'Enseignement Supérieur (en ligne).
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