적대적 편견 수정 교육 온라인 학습 II (HBMT II)

위약 비교기: 위약

행동: 기타 교육

HBMT 교육의 대안

실험적: HBMT

행동: HBMT

개인에게 일부 글자가 누락된 단어가 제시되고 단어를 완성하라는 지시를 받습니다.

적대적 귀인 편향

"화난 인지 척도"(Martin and Dahlen 2007)에서 채택되었습니다. 자원 봉사자들은 다른 사람이 의도가 불분명하지만 공격적으로 행동하는 가상의 시나리오를 읽습니다(예: "당신은 주거 지역을 지나고 있는데 누군가 진입로에서 차를 후진하여 당신을 거의 칠 뻔했습니다."). 자원 봉사자들은 상황에 대해 어떻게 생각하는지 나타내기 위해 항목("매우 가능성 없음"에서 "매우 가능성 있음"까지)에 응답합니다(예: "그/그녀가 그렇게 했기 때문에 중단해야 합니다. 그/그녀는 나를 겁주려고 했어요."). 자원자들은 시점 1에서 한 세트(4개 시나리오)에 응답했고 시점 2에서 두 번째 세트(5개 시나리오)에 응답했습니다. 응답은 각 시나리오 내에서 합산되었으며 적대적인 귀인 편향 수준을 나타 내기 위해 시나리오 전체에서 평균화되었습니다. 각 시점의 개별 점수 범위는 0(적대적 귀인 편향 없음)에서 24(높은 적대적 귀인 편향)까지입니다.

공격성 운전

국가 공격성 설문조사: 이 설문조사는 일반 사람이 보여줄 수 있는 일상 생활에서 공격적인 행동의 정상적인 스펙트럼에 따른 분산을 측정하기 위해 문헌의 여러 다른 항목에서 채택되었습니다(Álvarez-García, et al., 2016; Deffenbacher, et al., 2001, Defenbacher, J. 등, 2002). 설문 조사는 특히 운전 행동(예: 다른 운전자에게 고함)에 대해 묻습니다. 점수는 보고 기간 동안 공격적인 행동의 수입니다.

소셜 미디어에 대한 공격

Álvarez-García et al.의 청소년을 위한 사이버 공격 설문지에서 채택된 7개 항목. (2016). 자원 봉사자들은 시점 2에서 얼마나 자주(이전 24시간 동안) 다양한 공격적인 온라인 행동(예: 소셜 네트워크에서 누군가에 대한 무례한 댓글 게시)에 참여했는지 보고했습니다. 응답 선택 범위는 1 = 절대 ~ 4 = 항상입니다. 보고 기간(즉, "never"는 공격성이 없음을 나타내기 위해 "0"으로 기록되었고, 다른 모든 응답은 적어도 약간의 공격성을 나타내기 위해 "1"로 기록되었습니다. 소셜 미디어에서 공격성을 보고하는 연구 조건에서 지원자의 비율이 높을수록 해당 연구 조건에 대한 결과가 더 좋지 않음을 나타냅니다.

화

특성 분노 척도: Wilk et al., (2015)에 의해 검증된 특성 분노의 간략한 척도. 척도(1-5, 전적으로 동의하지 않음 ~ 전적으로 동의함); 분노에 대한 개인의 관점에 관한 두 가지 질문. 값이 높을수록 더 큰 분노를 나타냅니다.