Regional Intergroup Bias
Regional Intergroup Bias
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区域群体间偏见
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Emily E. Esposito
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Jimmy Calanchini;Eric Hehman;Tobias Ebert;Liz Wilson;Wilson;Deja Simon;Emily E. Esposito
大规模数据收集的最新进展为研究群体间偏见的心理科学家创造了新的机会。通过利用大数据，研究人员可以将群体间偏见的个体指标汇总为区域估计值，以预测后果的结果。这个小但不断增长的研究领域已经影响了该领域，其强大的研究确定了区域群体间偏见与社会重要性，生态有效性结果之间的关系。在本章中，我们总结了现有的地区群体间偏见的研究，并回顾了相关的理论观点。接下来，我们提出了新的和最近的证据，不能用现有的理论解释，并提供了一个新的角度对区域群体间的偏见，强调聚合作为改变其相对于个人群体间的偏见的定性性质。最后，我们讨论了一些重要的挑战，区域组间偏见研究将需要解决前进，重点是预测和因果关系的问题;结构，措施和数据来源;和分析水平。
Recent advances in large-scale data collection have created new opportunities for psychological scientists who study intergroup bias. By leveraging big data, researchers can aggregate individual measures of intergroup bias into regional estimates to predict outcomes of consequence. This small-but-growing area of study has already impacted the field with well-powered research identifying relationships between regional intergroup biases and societally-important, ecologically-valid outcomes. In this chapter, we summarize existing regional intergroup bias research and review relevant theoretical perspectives. Next, we present new and recent evidence that cannot be explained by existing theory, and offer a new perspective on regional intergroup bias that highlights aggregation as changing its’ qualitative nature relative to individual intergroup bias. We conclude with a discussion of some of the important challenges that regional intergroup bias research will need to address in moving forward, focusing on issues of prediction and causality; constructs, measures, and data sources; and levels of analysis.
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