De autobiografische Impliciete Associatie Test (aIAT) als leugendetectie instrument voor het detecteren van groepslidmaatschap

Masterthesis

De autobiografische Impliciete Associatie Test (aIAT) als leugendetectie

instrument voor het detecteren van groepslidmaatschap

Naam: Anneline Bolomey

Studentnummer: 10562389

Vakgroep: Klinische Psychologie

Mastertrack: Klinisch Forensische Psychologie

Begeleider: dr. B. J. Verschuere Datum: 27-06-2015 Aantal woorden: 16.115

Al is de leugen

nog zo snel, de

waarheid

achterhaalt hem

wel. Toch…?

2 Inhoudsopgave Samenvatting………...……...3 Inleiding……….……….….…..4 Pilotstudie………..……….………..…………...….10 Methode……….…….….10 Resultaten………..……….………..…...13 Discussie……….……….………..…….…17 Studie 1..………..……….……….…..19 Methode………..……….…...19 Resultaten………..……….21 Algemene discussie………..…….……….…26 Literatuurlijst……….……..34 Appendices...……….……….37

3

Samenvatting

Met oog op het substantiële risico op een aanslag in Nederland (bron: NCTV.nl) is het van groot belang om leden van een terroristische organisatie vroegtijdig te identificeren. Het doel van het huidige onderzoek was te onderzoeken in welke mate groepslidmaatschap met behulp van de autobiografische Impliciete Associatie Test (aIAT), een computertaak die geheugenassociaties meet, gedetecteerd kan worden. Uit een pilotstudie (N=58) bleek de aIAT, die UvA- van HvA-studenten moest onderscheiden en moest bepalen tot welke groep (UvA of HvA) zij behoren, beloftevol om groepslidmaatschap te detecteren. Het instrument bleek een grote effect-grootte en hoog percentage correcte classificaties te hebben, waardoor de validiteit als hoog kan worden ingeschat. Middels studie 1 (N=42) is onderzocht of de aIAT valide bleef wanneer de proefpersonen, wederom UvA- en HvA-studenten, de instructie kregen om te verbergen tot welke groep zij behoren (oftewel, om te liegen over hun type groepslidmaatschap). Ondanks dat de aIAT de groepen niet (meer) significant van elkaar kon onderscheiden en de effecten en percentages correcte classificaties in vergelijking met de pilotstudie daalden, kan de validiteit van de aIAT als leugendetectie instrument voor de detectie van groepslidmaatschap als matig worden ingeschat. Daarnaast werd de aIAT vergeleken met een controletaak (iIAT), welke er wel toe in staat lijkt de groepen (UvA- en HvA-studenten) significant te discrimineren. De validiteit van de controletaak als leugendetectie instrument voor de detectie van groepslidmaatschap kan als matig tot hoog worden ingeschat.

Vervolgonderzoek zou zich moeten richten op het toepasbaar maken van het instrument in de praktijk. Ook kan verder (specifiek) onderzoek worden gedaan naar het detecteren van terroristisch lidmaatschap; een aIAT die gaat over terroristisch lidmaatschap.

4

Inleiding

Volgens de Nationale Coördinator Terrorismebestrijding en Veiligheid (NCTV) heeft Nederland (al langer) te maken met een substantieel dreigingsbeeld, wat betekent dat er actueel een reëel risico op een aanslag bestaat (bron: NCTV.nl). Het is dan ook van groot belang om leden van een terroristische organisatie vroegtijdig te identificeren, zeker gezien de jihadistische bewegingen (naar Syrië of Irak) die sinds 2013 in het Westen een bloedige opmars kennen en die tot op de dag van vandaag nog geen halt toegeroepen zijn. Het doel van het huidige project is dan ook te onderzoeken in welke mate groepslidmaatschap met behulp van de autobiografische Impliciete Associatie Test (aIAT), een computertaak die geheugenassociaties meet, gedetecteerd kan worden. Wanneer de aIAT als betrouwbaar en valide leugendetectie instrument zou kunnen worden ingezet voor het detecteren van groepslidmaatschap, zou de aIAT eventueel zinvol kunnen zijn bij vroegtijdige detectie van terroristisch lidmaatschap.

Impliciete maten

In de psychologie bestaan er een aantal methoden om te achterhalen wat er in een persoon omgaat en hoe diegene over bepaalde dingen denkt. Hiervan is directe bevraging, door middel van interviews of vragenlijsten, er één van (De Houwer, 2006). Een nadeel van deze methode kan zijn dat, zeker wanneer deze methode gebruikt wordt bij een forensische doelgroep, mensen niet eerlijk of volledig zijn in de informatie die zij delen. Een zeer succesvolle tak van onderzoek binnen de psychologie richt zich daarom op het gebruik van impliciete maten (Verschuere, Suchotzki & Debey, 2014). Er zijn drie belangrijke verschillen met directe bevragingsmethodes (De Houwer, 2006). Ten eerste wordt iemand niet expliciet en rechtstreeks bevraagd over gevoelens of gedachten. Ten tweede wordt wat iemand denkt of voelt afgeleid uit de reactiesnelheden op een bepaalde computertaak. Ten derde worden naast trage, reflectieve processen ook snelle, automatische (cognitieve) processen gemeten. Op dit moment is de Impliciete Associatie Test (IAT) de populairste impliciete maat om te achterhalen wat er zich in het hoofd van een persoon afspeelt (De Houwer, 2006).

Impliciete Associatie Test (IAT)

De IAT is een populaire impliciete maat omdat de taak erg flexibel is, makkelijk te gebruiken is voor verschillende onderzoeksdoeleinden (Nosek & Hansen, 2008) en omdat het instrument sterke effecten heeft (Nosek et al., 2007). De IAT meet geheugenassociaties; associatieve processen over bepaalde onderwerpen, gevoelens of gedachten die automatisch kunnen opereren en die automatisch kunnen worden geactiveerd door de IAT (Greenwald et al., 2002). Het meten van (de sterkte van) geheugenassociaties gebeurt aan de hand van reactietijden (Greenwald, Nosek & Banaji, 2003), zonder dat hier introspectie aan te pas hoeft te komen (Nosek, Greenwald & Banaji, 2005).

Principe van de IAT

Bij de IAT moet de deelnemer steeds informatie (stimuli) categoriseren aan 4 responscategorieën, bestaande uit 2 contrastparen. Dit categoriseren gebeurt aan de hand van het indrukken van een responstoets. In totaal bestaat de IAT uit 7 blokken (Greenwald et al., 2003). In het eerste blok moeten stimuli worden gecategoriseerd aan het eerste paar contrasterende responscategorieën. In het tweede blok moeten stimuli worden gecategoriseerd aan het tweede paar contrasterende responscategorieën. In het derde en vierde blok (waarbij het derde blok dient als oefening) worden alle 4 de responscategorieën gecombineerd getoond als een 2x2 opstelling. Blok drie en vier worden ook wel de gecombineerde blokken genoemd. In blok vijf (welke dient als voorbereiding op blok zes en zeven) moeten stimuli worden gecategoriseerd aan het tweede paar contrasterende responscategorieën,

5

waarbij ze van plek verwisseld zijn ten opzichte van blok twee; ze staan dus andersom. In het zesde en zevende blok (waarbij het zesde blok weer dient als oefening) worden alle 4 de responscategorieën weer gecombineerd getoond als een 2x2 opstelling; in een andere combinatie dan bij blok drie en vier. Blok zes en zeven worden ook wel de gecombineerde blokken genoemd.

Wanneer de gecombineerde oefen- en test-blokken (3 en 4 en 6 en 7) samen worden genomen, ontstaat er indeling op basis van 5 blokken, waarbij het resultaat van de test afhangt van de gemiddelde reactiesnelheden (van het categoriseren van stimuli) op de gecombineerde blokken 3 en 5. De D-score is de meest gebruikelijke maat in de literatuur om het resultaat van de aIAT mee te analyseren en te rapporteren, wat een gestandaardiseerde verschilscore is van de gemiddelde reactietijden op de gecombineerde blokken 3 en 5, vergelijkbaar met Cohen’s d (Cohen, 1992; Greenwald et al., 2003; Greenwald, Poehlman, Uhlmann & Banaji, 2009; Nosek et al., 2005).

Achterliggende theorie

In theorie is het moeilijker om een respons te geven wanneer de gecombineerde responscategorieën die samen geen associatie vormen dezelfde respons-toets hebben (Greenwald et al., 2003). Het leidt letterlijk af wanneer een bepaalde responscategorie wordt getoond in combinatie met een responscategorie die geen of een onware associatie oproept, waardoor er bij het categoriseren van stimuli meer fouten worden gemaakt of het in ieder geval langer duurt. In theorie is het makkelijker om een respons te geven wanneer de gecombineerde responscategorieën die samen een sterke associatie vormen dezelfde respons-toets hebben; het categoriseren gaat dan automatisch (Verschuere et al., 2014). Des te sneller de stimuli op blok 3 of 5 worden gecategoriseerd, des te sterker is de associatie tussen die gecombineerde responscategorieën (de waarheid is altijd sneller dan een leugen). Zo kan de IAT bepalen welke associatie voor iemand waarschijnlijk waar is (Greenwald et al., 2003).

Saillantie

Rothermund en Wentura (2004) hebben onderzoek gedaan naar saillantie. Bij het meten van associaties met impliciete maten als de IAT is het van belang dat de woorden of zinnen die gebruikt worden als contrasterende responscategorieën niet verschillen in saillantie; niet asymmetrisch zijn. Dit betekent dat wanneer twee woorden hetzelfde geformuleerd zijn met als enige verschil dat er ON- of NIET voor het ene woord staat, deze al sterker met elkaar geassocieerd zijn dan twee onafhankelijke woorden en dat het woord met ON- of NIET ervoor meer ‘saillant’ is. Negatieve informatie/categorieën (zoals ON- of NIET in of voor het woord) trekken namelijk automatisch meer de aandacht of houden de aandacht meer vast dan positieve informatie/categorieën. Dit komt waarschijnlijk door het feit dat negatieve informatie vaak belangrijker is voor de regulatie van gedrag dan positieve informatie (Peeters, 1983). Doordat de woorden sterk met elkaar zijn geassocieerd en er een verschil in saillantie bestaat, kan dit er al voor zorgen dat de IAT een effect oppikt (Rothermund & Wentura, 2004).

Huidige toepassing van het instrument

Zoals blijkt uit de literatuur en stand van zaken op het onderhavige onderzoeksterrein is er tot op heden uitsluitend onderzoek gedaan naar het vaststellen/meten van impliciete stereotypen (groepskenmerken associaties), zelfconcept of identiteit (karakter- of groepskenmerken associaties), zelfbeeld (zelf-valentie associaties) of attitudes (concept-valentie associaties) door middel van de IAT (Greenwald et al., 2009).

Een stereotype is een overtuiging dat de meeste mensen van een bepaalde groep hetzelfde kenmerk/eigenschap hebben (Banaji & Hardin, 1996). Zo vonden Nosek et al. (2009) door middel van de IAT bijvoorbeeld dat mannen meer met wetenschap worden geassocieerd dan vrouwen met

6

wetenschap. Daarnaast vormen alle opvattingen van een individu over zijn of haar kwaliteiten het zelfconcept (Greenwald et al., 2002). Identiteit is een breed begrip waaronder officiële gegevens (zoals naam of geboortedatum), iemands karakter, unieke kenmerken, het beeld wat iemand van zichzelf heeft en het beeld wat anderen over diegene hebben, vallen (Gerrig & Banaji, 1991). Iemand kan een culturele of etnische identiteit hebben en tegenwoordig wellicht ook een online identiteit. Zelfbeeld (in Engelse literatuur wordt dit vaak gerapporteerd als ‘self-esteem’) wordt ook wel zelfevaluatie genoemd (Buhlmann, Teachman, Naumann, Fehlinger & Rief, 2009). Het bedraagt een kwalitatief oordeel over de ‘zelf’, welke impliciet of expliciet kan zijn (Buhlmann et al., 2009). Als laatste zijn attitudes positieve of negatieve evaluaties over een bepaald concept (idee, persoon, plaats of bepaald ding) (Greenwald & Banaji, 1995). Een IAT meet impliciete attitudes (Banaji, 2001), dit zijn onbewuste evaluaties die niet te controleren zijn (Smith & Nosek, 2011). Zo kan de IAT bijvoorbeeld oppikken of er een associatie bestaat tussen het concept ‘donkere mensen’ (ten opzichte van ‘blanke mensen’) en hun attitude daarover: ‘goed’ of ‘slecht’. Wanneer iemand stimuli dus bijvoorbeeld sneller categoriseert wanneer ‘donkere mensen’ en ‘slecht’ worden gecombineerd als responscategorieën, dan wanneer ‘blanke mensen’ en ‘slecht’ worden gecombineerd als responscategorieën, is dat wellicht een aanwijzing voor racistische gevoelens of gedachten.

De onderliggende theorie, de betrouwbaarheid en de validiteit van de IAT is in honderden wetenschappelijke studies onderzocht. Volgens Verschuere et al. (2014) weet de IAT (de sterkte van) geheugenassociaties met hoge nauwkeurigheid te onthullen. Blanton et al. (2009) zijn echter sceptisch over de predictieve validiteit van het instrument. Zo blijkt uit hun onderzoek dat de IAT op basis van een IAT-score niet met hoge nauwkeurigheid kan achterhalen wat bijvoorbeeld de mate van racistische discriminatie is, waardoor er dan ook veel fouten worden gemaakt als er directe voorspellingen worden gedaan over iemands gedrag (in dit geval daadwerkelijk discrimineren) naar aanleiding van deze IAT-score (Blanton et al., 2009).

Autobiografische Impliciete Associatie Test (aIAT)

De autobiografische Impliciete Associatie Test (aIAT) is een nieuwere variant van de IAT, welke is ontwikkeld om (elk type) autobiografische geheugenassociaties te meten (Agosta, Ghirardi, Zogmaister, Castiello & Sartori, 2010).

Waar de IAT in staat is om bijvoorbeeld pedofiele attitudes te achterhalen, kan met de aIAT worden achterhaald welke van de twee autobiografische gebeurtenissen in de vorm van een gestelde actie of uitspraak (hoogstwaarschijnlijk) waar is voor een persoon; bijvoorbeeld ‘ik heb kinderporno gedownload’ versus ‘ik heb een bioscoopfilm gedownload’ (Sartori, Agosta, Zogmaister, Ferrara, & Castiello, 2008). De aIAT gebruikt zinnen in plaats van woorden (zoals gebruikelijk in de IAT) als stimuli (Sartori et al., 2008). Uit de studie van Sartori et al. (2008) blijkt dat autobiografische gebeurtenissen (bijvoorbeeld een schuldige uitspraak ‘ik ben naar Parijs geweest’ [de laatste vakantieplek waar iemand naartoe is geweest] versus een onschuldige uitspraak ‘ik ben naar London geweest’ [een vakantieplek waar iemand nog nooit heen is geweest] met betrekking tot het autobiografische geheugen of een schuldige uitspraak ‘ik heb de CD gestolen’ versus een onschuldige uitspraak ‘ik heb de CD niet gestolen’ in het kader van een ‘mock crime’) gemiddeld gezien, op basis van meerdere taken, bij 91% van de deelnemers juist geclassificeerd konden worden. Sartori et al. (2008) concluderen dat de aIAT een accurate methode is om ook verborgen autobiografische informatie te achterhalen, welke zelfs bestaande leugendetectie instrumenten verslaat. Deze conclusie is volgens Verschuere, Prati en De Houwer (2009) wellicht prematuur, omdat nog niet voldoende bekend is in hoeverre de IAT vatbaar is voor faking.

7

De aIAT schijnt volgens Agosta en Sartori (2013) een zeer betrouwbaar en valide instrument te zijn, waarbij het instrument met meer dan 90% nauwkeurigheid autobiografische geheugenassociaties juist weet te detecteren. Het instrument schijnt er ook toe in staat te zijn om de ware intenties en redenen van een bepaald persoon te achterhalen, ook wanneer de persoon zelf zich hier niet bewust van is. In het onderzoek van Vargo en Petróczi (2013) worden deze assumpties (over de hoge betrouwbaarheid en validiteit) overschat wanneer het instrument in een reële setting, bijvoorbeeld voor de detectie van cocaïne gebruik (‘Ik gebruik cocaïne’ versus ‘Ik gebruik geen cocaïne’) wordt toegepast. De IAT blijkt veel vals-positieven (61%) te produceren. De resultaten met betrekking tot een bepaald concept zouden daarom niet uitsluitend mogen afhangen van automatische associaties (Vargo & Petróczi, 2013).

Huidig onderzoek

Er is nog geen onderzoek gedaan dat zich richt op het vaststellen van groepslidmaatschap (het behoren tot een bepaalde groep), wat duidelijk verschilt van attitudes. Attitudes, zelfconcept, groepsidentiteit en zelfbeeld hangen wellicht samen met groepslidmaatschap (Devos & Banaji, 2003), maar een groep leuk vinden of zichzelf met een bepaalde groep identificeren hoeft nog niet te betekenen dat iemand ook daadwerkelijk tot een bepaalde groep behoort. Het doel van huidig onderzoek was dan ook te onderzoeken in welke mate groepslidmaatschap met behulp van de autobiografische Impliciete Associatie Test (aIAT), een computertaak die geheugenassociaties meet, gedetecteerd kan worden. Deze hoofdvraag werd geprobeerd te beantwoorden aan de hand van twee studies; een pilotstudie en studie 1.

Pilotstudie

De pilotstudie richtte zich op de vragen (1) ‘In welke mate dient de aIAT als valide instrument om groepslidmaatschap te detecteren?’ en (2) ‘In hoeverre zorgen stimuli in de vorm van foto’s in plaats van tekst bij de aIAT voor snellere reactietijden?’. Aan deze studie deden UvA- en HvA-studenten mee. Door middel van de aIAT, waarbij ‘IK BEN UVA STUDENT’ en ‘IK BEN HVA STUDENT’ gecombineerd werden met ‘WAAR’ en ‘FOUT’, werd geprobeerd te achterhalen tot welke groep de deelnemers behoren. Aan de hand van de D-score kon worden bepaald welke uitspraak (bijvoorbeeld ‘IK BEN UVA STUDENT’ of ‘IK BEN HVA STUDENT’) het meest waarschijnlijk was.

De pilotstudie heeft een quasi-experimenteel design. De deelnemers worden namelijk niet random toegewezen aan groepen, immers behoren de studenten al tot een bepaalde groep (UvA of HvA). In het design van de pilotstudie is de afhankelijke variabele de D-score en is de onafhankelijke variabele het type groepslidmaatschap (in dit geval UvA- of Hva-student) of de conditie (foto of woord).

De hypothese met betrekking tot onderzoeksvraag 1 was voor UvA-studenten dat zij een positieve D-score zouden hebben (dus dat zij sneller zouden zijn op het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’ dan op het gecombineerde ‘HvA-waar en UvA-fout blok’) en voor HvA-studenten dat zij een negatieve D-score zouden hebben (dus dat zij sneller zouden zijn op het gecombineerde ‘HvA-waar en UvA-fout blok’ dan op het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’). Verwacht werd dat de aIAT de twee typen groepslidmaatschap (behorende tot de UvA of HvA) op basis van de gemiddelde D-scores significant van elkaar zou kunnen onderscheiden.

De hypothese voor onderzoeksvraag 2 was dat stimuli in de vorm van foto’s in plaats van tekst bij de aIAT voor significant snellere reactietijden zouden zorgen, doordat automatische reacties op deze manier meer zouden worden ontlokt (mensen zijn visueel ingesteld) en omdat lezen meer tijd kost.

8

Studie 1

Studie 1 richtte zich op de vragen (3) ‘In welke mate dient de aIAT als valide leugendetectie instrument om groepslidmaatschap te detecteren?’ en (4) ‘In hoeverre geeft de aIAT een groter effect en groter percentage correct geclassificeerde deelnemers dan de iIAT (de controletaak)?’. Aan deze studie deden UvA- en HvA-studenten mee die de instructie kregen (proberen) verborgen te houden tot welke groep (de UvA of de HvA) zij behoren. Oftewel, zij moesten hierover liegen. Door middel van de aIAT, waarbij ‘IK BEN UVA STUDENT’ en ‘IK BEN HVA STUDENT’ gecombineerd werden met ‘WAAR’ en ‘FOUT’, werd geprobeerd te achterhalen tot welke groep de deelnemers behoren. Aan de hand van de D-score kon worden bepaald welke uitspraak (bijvoorbeeld ‘IK BEN UVA STUDENT’ of ‘IK BEN HVA STUDENT’) het meest waarschijnlijk was. Daarnaast werd in studie 1 door middel van een iIAT, waarbij ‘IK’ en ‘ANDER’ gecombineerd werden met ‘UVA’ en ‘HVA’ (Swanson, Rudman & Greenwald, 2001), geprobeerd te achterhalen tot welke groep de deelnemers behoren. Deze tweede taak diende ter controle; de controletaak (verder ‘controleIAT’ genoemd) diende ervoor om de impliciete maten met elkaar te vergelijken. Aan de hand van de D-scores op de controleIAT kon worden bepaald welke associatie het sterkst was (bijvoorbeeld ‘IK’ en ‘UVA’ of ‘IK’ en ‘HVA’), waardoor kon worden bepaald tot welke groep iemand waarschijnlijk behoorde (UvA of HvA).

Ook studie 1 heeft een quasi-experimenteel design. In het design van studie 1 is de afhankelijke variabele de D-score en is de onafhankelijke variabele het type groepslidmaatschap (in dit geval UvA- of Hva-student).

De hypothese met betrekking tot onderzoeksvraag 3 was dat het effect van de aIAT (de gemiddelde D-scores) in deze studie lager zou uitvallen dan het effect van de aIAT in de pilotstudie, omdat de deelnemers nu moeite deden om te verbergen tot welke groep zij behoren. Concreet was de verwachting voor HvA-studenten dat de gemiddelde D-scores lager (meer negatiever) zouden uitvallen voor de aIAT in de pilotstudie dan in studie 1. Concreet was de verwachting voor UvA-studenten dat de gemiddelde D-scores hoger (dus positiever) zouden uitvallen voor de aIAT in de pilotstudie dan in studie 1. In ieder geval werd verwacht dat UvA-studenten in studie 1 op de aIAT een gemiddeld positieve D-score zouden hebben (dus dat zij sneller zouden zijn op het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’ dan op het gecombineerde ‘HvA-waar en UvA-fout blok’) en dat HvA-studenten in studie 1 op de aIAT een gemiddeld negatieve D-score zouden hebben (dus dat zij sneller zouden zijn op het gecombineerde ‘waar en UvA-fout blok’ dan op het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’). Verwacht werd dat de aIAT de twee typen groepslidmaatschap (behorende tot de UvA of HvA) op basis van de gemiddelde D-scores significant van elkaar zou kunnen onderscheiden ondanks dat er werd geprobeerd het type groepslidmaatschap verborgen te houden.

De hypothese voor onderzoeksvraag 4 was dat het effect (de gemiddelde D-scores) van de aIAT hoger zou gaan uitvallen dan die van de controleIAT en dat er meer deelnemers correct zouden worden geclassificeerd als zijnde behorende tot de UvA of HvA met de aIAT dan met de controleIAT. Deze verwachting werd gebaseerd op het feit dat de zinnen in de aIAT exact worden gespecificeerd. Daarentegen worden in de controleIAT slechts associaties opgepikt. Wanneer de relatie of het verband van wat er met een IAT dient te worden opgepikt exact gespecificeerd wordt, dus wanneer de zinnen een exacte omschrijving bevatten van wat er moet worden opgepikt/gemeten (oftewel, het verband logisch en zuiver is), zal dit zorgen voor een hogere/betere validiteit en naar verwachting dus voor een hoger effect en meer juiste classificaties met betrekking tot het type groepslidmaatschap (Remue, De Houwer, Barnes-Holmes, Vanderhasselt & De Raedt, 2013; Remue, Hughes, De Houwer & De Raedt, 2014).

9 Moderatoren

In beide studies werd tevens onderzoek gedaan naar moderatoren. Zo was het interessant om te onderzoeken of de mate waarin iemand zich identificeert met een bepaalde groep van invloed was op het resultaat van de test. Daarom werden tevens de vragen (5) ‘In welke mate hangt de mate van identificatie met de HvA voor HvA-studenten samen met de uitkomst op de aIAT in de pilotstudie?’ en (6) ‘In welke mate hangt de mate van identificatie met de UvA voor UvA-studenten en de mate van identificatie met de HvA voor HvA-studenten samen met de uitkomst op de aIAT en op de iIAT (controletaak) in studie 1?’ geprobeerd te beantwoorden.

Naar verwachting zal het effect van de taken hoger uitvallen wanneer er een sterke identificatie met een bepaalde groep bestaat. Iemand die zich sterk identificeert met een bepaalde groep heeft waarschijnlijk sterker bestaande geheugenassociaties, waardoor er meer automatisch zal worden gereageerd in de computertaken en het moeilijker zal zijn om te verbergen dat iemand tot die bepaalde groep behoort (Nosek, Greenwald & Banaji, 2005). Oftewel, wanneer iemand zich sterk identificeert met een bepaalde groep zal het (nog) moeilijker zijn om zinnen juist te categoriseren wanneer de juiste propositie staat weergegeven in combinatie met ‘FOUT’ dan wanneer iemand zich helemaal niet verbonden voelt met een bepaalde groep (Devos & Banaji, 2003). De hypothese met betrekking tot onderzoeksvraag 5 was dan ook dat de mate van identificatie met de HvA voor HvA-studenten significant negatief samen zou hangen met de uitkomst op de aIAT in de pilotstudie. Immers is de verwachting voor HvA-studenten dat zij een negatieve D-score zullen behalen (dus hoe sterker de identificatie, des te lager/negatiever de D-score zou moeten worden). De hypothese met betrekking tot onderzoeksvraag 6 was dat de mate van identificatie met de UvA voor UvA-studenten significant positief samen zou hangen met de uitkomst op de aIAT en de controleIAT in studie 1. Immers is de verwachting voor UvA-studenten dat zij een positieve D-score zullen behalen (dus hoe sterker de identificatie, des te hoger/positiever de D-score zou moeten worden). Verder was de hypothese met betrekking tot onderzoeksvraag 6 dat de mate van identificatie met de HvA voor HvA-studenten significant negatief samen zou hangen met de uitkomst op de aIAT en de controleIAT in studie 1.

10

Pilotstudie

Methode

Steekproefkarakteristieken

De pilotstudie bestond uit 58 proefpersonen, waarvan 51 HvA-studenten (96% vrouwen) en 7 UvA-studenten (57% vrouwen). De HvA-UvA-studenten maakten de taak in het kader van een demo-opdracht; een verplicht onderdeel van de studie waarbij de studenten konden ervaren hoe wetenschappelijk onderzoek in de praktijk eruit ziet. Naast HvA-studenten is geprobeerd een aantal UvA-studenten te werven. Zij deden mee op vrijwillige basis, zonder beloning.

Procedure

Na het ondertekenen van het informed consent volgde één computertaak. De computertaak die de deelnemers in de pilotstudie maakten, was de aIAT. Deze impliciete maat richtte zich op autobiografische informatie/stimuli met betrekking tot groepslidmaatschap. De instructie was om bepaalde foto’s/plaatjes of zinnen per blok te koppelen aan bepaalde categorieën: ‘IK BEN UVA STUDENT’ of ‘IK BEN HVA STUDENT’ (deze twee vormden samen een contrasterend categoriepaar) en ‘WAAR’ of ‘FOUT’ (deze twee vormden samen een contrasterend categoriepaar). De ene helft van de proefpersonen (29 studenten) kregen foto’s/plaatjes als stimuli, de andere helft van de proefpersonen (29 studenten) kregen tekst als stimuli. De blokvolgorde werd gecontrabalanceerd: de ene helft van de proefpersonen (29 studenten) kregen het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’ als eerst in blok 3 en het gecombineerde ‘HvA-waar en UvA-fout blok’ later in blok 5 en de andere helft (29 studenten) maakten de blokken dus andersom. Na de taak lag er op de tafel een vragenlijst klaar (over de mate van identificatie met de desbetreffende groepen) die werd ingevuld. In totaal duurde het onderzoek van de pilotstudie ongeveer een kwartier.

Materiaal

Computertaak De computertaak (aIAT) werd geprogrammeerd met het softwareprogramma ‘Inquistit

Millisecond 4.0.5 (2014)’. De taak werd afgenomen in een afgezonderde ruimte achter een tafel met een computer en toetsenbord. De aIAT kent een standaard indeling van zeven blokken waarbij foto’s/plaatjes of zinnen (stimuli) gecategoriseerd moesten worden (Sartori et al., 2008). De gecombineerde blokken bestonden uit een oefenfase (blok 3 en 5) en testfase (blok 4 en 6). Wanneer de oefen- en testfase voor de gecombineerde blokken samen worden genomen en als één blok worden gezien, wat gebruikelijk is bij de berekening van de D-score (Greenwald et al., 2003), ontstaat er een indeling van vijf blokken. Hieronder wordt de vormgeving van de blokken aan de hand van een tabel geïllustreerd en is te zien hoe de blokken er qua verdeling van items uitzien:

Tabel 1. Vormgeving blokken en verdeling van items per blok

Blok 1 Blok 2 Blok 3 Blok 4 Blok 5 Blok 6 Blok 7

WAAR/FOUT IK BEN UVA

STUDENT/IK BEN HVA STUDENT COMBI oefen COMBI test IK BEN HVA STUDENT/ IK BEN UVA STUDENT COMBI oefen COMBI test Items 20 20 20 40 20 20 40

Blok 1 Blok 2 Blok 3 Blok 4 Blok 5

11

De crux van de taak zit hem in de vergelijking van de gecombineerde blokken: blok 3 (oefen- en testblok) en blok 5 (oefen- en testblok). De gemiddelde reactietijden op deze gecombineerde blokken worden van elkaar afgetrokken, wat resulteert in een D-score (zie ‘Resultaten’). Wanneer een deelnemer sneller reageert (dus een snellere reactietijd heeft) op het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’, afhankelijk van de randomisatie blok 3 of 5, dan op het gecombineerde ‘HvA-waar en UvA-fout blok’, afhankelijk van de randomisatie blok 3 of 5, zal dit een aanwijzing zijn dat iemand tot de UvA behoort en andersom. Dit kan afhankelijk van de D-score een lichte, matige of sterke suggestie zijn. De deelnemer krijgt deze suggestie als afsluiter van de taak op het scherm getoond. De stimuli en de responscategorieën die bij elkaar hoorden, hadden bijpassende kleuren (wit of groen) om het categoriseren te vergemakkelijken. Zo waren ‘Ik neem deel aan een test’ (stimuli) en ‘WAAR’ (responscategorie) bijvoorbeeld beiden groen, waardoor er makkelijker (en dus sneller) kon worden gecategoriseerd en automatische reacties meer werden ontlokt. Bij de gecombineerde blokken werden ‘IK BEN UVA STUDENT’ versus ‘IK BEN HVA STUDENT’ met de bijpassende stimuli in ieder geval wit weergegeven en werden ‘WAAR’ versus ‘FOUT’ met de bijpassende stimuli groen weergegeven. De responscategorieën werden links en rechts bovenaan het scherm getoond (deze wisselden per blok), waarbij de stimuli die zo snel mogelijk moesten worden gecategoriseerd steeds, één voor één, in het midden van het scherm verschenen. Wanneer er een fout werd gemaakt (er verscheen dan een rood kruis onderaan de stimuli), moest deze goed worden gecorrigeerd om een nieuwe stimuli te laten verschijnen. Om links te categoriseren moest de ‘Q’ met de linkerhand worden ingetoetst en om rechts te categoriseren moest de ‘P’ met de rechterhand worden ingetoetst. Vooraf en tussen de blokken door stond een instructie weergegeven over het komende blok. Hier werd onder andere vermeld dat de deelnemer zo snel mogelijk, met zo min mogelijk fouten, de stimuli moest categoriseren. Wanneer de instructie was doorgelezen, kon er verder worden gegaan met de taak door de spatiebalk in te drukken.

In Appendix A is geïllustreerd hoe de inrichting van de aIAT in de pilotstudie met zinnen en foto’s/plaatjes er uit zag. De stippen (●) geven aan wat de taak van de deelnemer was (links of rechts drukken) voor een juiste categorisatie. In tabel A1 (zie Appendix) is de indeling van de aIAT met zinnen als stimuli te zien. In blok 1 vond een eenvoudige WAAR/FOUT discriminatie plaats van zinnen waarvan met zekerheid kon worden vastgesteld dat deze waar (bijvoorbeeld ‘Ik neem deel aan een test’) of fout (bijvoorbeeld ‘Ik kijk naar de televisie’) waren. In blok 2 vond discriminatie plaats op basis van groepslidmaatschap; ‘IK BEN UVA STUDENT’/‘IK BEN HVA STUDENT’. Er werden uitspraken gecategoriseerd die betrekking hadden op groepslidmaatschap van de UvA (bijvoorbeeld ‘Ik heb college gehad op Roeterseiland’) of van de HvA (bijvoorbeeld ‘Ik heb les gehad in de Wibautstraat’). In blok 3 moesten deelnemers dezelfde responstoets indrukken voor zinnen met betrekking tot ‘IK BEN UVA STUDENT’ en ‘WAAR’ en moest dezelfde responstoets worden ingedrukt voor zinnen met betrekking tot ‘IK BEN HVA STUDENT’ en ‘FOUT’. In blok 4 werden de deelnemers voorbereidt op blok 5; wederom door uitspraken te categoriseren die betrekking hadden op groepslidmaatschap van de HvA en de UvA, maar dit keer waren de categorieën met elkaar van plek gewisseld. In blok 5 moesten de deelnemers tot slot dezelfde responstoets indrukken voor zinnen met betrekking tot ‘IK BEN HVA STUDENT’ en ‘WAAR’ en moest dezelfde responstoets worden ingedrukt voor zinnen met betrekking tot ‘IK BEN UVA STUDENT’ en ‘FOUT’. De blokvolgorde werd, zoals eerder vermeld, gecontrabalanceerd. Blok 2, 3 en 4, 5 werden dan ook bij de helft van de deelnemers met elkaar verwisseld.

In tabel A2 (zie Appendix) is de inrichting van de aIAT met foto’s/plaatjes als stimuli te zien. Alleen de autobiografische stimuli voor de categorieën ‘IK BEN UVA STUDENT’ versus ‘IK BEN HVA STUDENT’ zijn vervangen door foto’s/plaatjes in plaats van tekst. Het beeldmateriaal is passend

12

gemaakt bij deze categorieën, waardoor deze uitsluitend als zijnde behorende tot ‘IK BEN UVA STUDENT’ of ‘IK BEN HVA STUDENT’ konden worden gecategoriseerd. Zo is bijvoorbeeld gekozen om het logo van de Universiteit van Amsterdam als stimuli te gebruiken voor de categorie ‘IK BEN UVA STUDENT’ en om het logo van de Hogeschool van Amsterdam als stimuli te gebruiken voor de categorie ‘IK BEN HVA STUDENT’.

Vragenlijsten Zoals eerder beschreven, werden de deelnemers na de taak gevraagd om (schriftelijk)

een korte vragenlijst in te vullen. Deze vroeg naar de mate van identificatie met de desbetreffende groepen. De vragenlijst van de pilotstudie bestond uit de volgende vragen: ‘Van welke organisaties/zaken/verenigingen maak jij deel uit (denk aan een religie, sportvereniging, familie, studievereniging, politieke partij, etc.)? Noem er 4:’ en ‘Geef aan op een schaal van 100 in welke mate je je met datgeen je bij vraag 1 hebt ingevuld, identificeert (vereenzelvigt); 0 is helemaal niet, 100 is helemaal wel’. Halverwege is de vragenlijst aangepast; specifiek gericht op de mate van identificatie met de UvA en de HvA. De vragenlijst bestond uit slechts één vraag: ‘Geef aan in welke mate je je identificeert (vereenzelvigt) met de UvA en HvA (op een schaal van 0 tot 100: 0 = helemaal niet, 100 = helemaal wel):’.

13

Pilotstudie

Resultaten

D-score

De accuraatheid van de test op individueel niveau wordt uitgedrukt in het individueel gemiddelde gestandaardiseerde verschil in reactietijden tussen de gecombineerde blokken 3 en 5 (D = MRT3 – MRT5); de D-score (Greenwald et al., 2003). Dit wordt ook wel de uitkomst of het effect/resultaat van de test genoemd. De D-score (welke kan variëren tussen -2 en 2) is de meest gebruikelijke maat in de literatuur om het resultaat van de IAT mee te analyseren en te rapporteren (Greenwald et al., 2003; Greenwald et al., 2009; Nosek et al., 2005).

De D-scores zijn berekend volgens het nieuwe algoritme van Greenwald et al. (2003). De procedure voor het berekenen van de D-scores (op basis van zeven blokken) kent zeven stappen (Greenwald et al., 2003; Tabel 4). De eerste stap is het verwijderen van trials boven de 10.000 milliseconden uit de gehele dataset. Bij de tweede stap worden de deelnemers verwijderd waarvan meer dan 10% van hun reactietijden onder de 300 milliseconden zitten. Bij stap drie wordt per deelnemer de ‘inclusieve’ standaard deviatie berekend voor alle trials in de oefenblokken 3 en 6 (SDoefen) net als voor alle trials in de testblokken 4 en 7 (SDtest). Dan worden in stap vier per deelnemer de gemiddelde reactietijden berekend voor blok 3, 4, 6 en 7. Vervolgens worden in stap vijf voor iedere deelnemer de verschillen berekend tussen de gemiddelde reactietijden van de oefenblokken 3 en 6 (MBlok6 – MBlok3 = Moefen) en tussen de gemiddelde reactietijden van de testblokken 4 en 7 (MBlok7 – MBlok4 = Mtest). In stap zes worden deze twee verschillen gedeeld door hun gerelateerde ‘inclusieve’ standaard deviatie (berekend in stap drie). Hierdoor ontstaat een D-score voor de oefenblokken (Doefen = Moefen / SDoefen) en een score voor de testblokken (Dtest = Mtest / SDtest). Tot slot wordt in stap zeven de uiteindelijke D-score per deelnemer berekend op basis van het gemiddelde van de D-D-score voor de oefenblokken en de D-score van de testblokken (D-score = [Doefen + Dtest] / 2).

In de literatuur naar impliciete maten zoals de aIAT zijn er twee manieren waarop de resultaten kunnen worden geanalyseerd. Enerzijds op groepsniveau (Greenwald et al., 2003) en anderzijds op individueel niveau (Sartori et al., 2008). Hier worden de conclusies omtrent betrouwbaarheid, validiteit en effectiviteit voor de aIAT in verschillende studies op gebaseerd. Ter beantwoording van de onderzoeksvragen werden de resultaten (D-scores) van de aIAT in de pilotstudie daarom ook op individueel- en op groepsniveau geanalyseerd.

Hoofdanalyses

Groepsanalyse

Één van de uitgangspunten van dit onderzoek was om te bepalen of de taken de verschillende groepen (in dit geval UvA- en HvA-studenten) van elkaar konden onderscheiden. De gemiddelde D-scores tussen de groepen werden vergeleken door middel van een independent (onafhankelijke) samples t-test. Wanneer deze scores significant van elkaar zouden verschillen, zou het instrument hiertoe in staat lijken. De analyses zijn uitgevoerd op basis van een significantie niveau van p < 0.05. De effect-groottes zijn berekend op basis van Cohen’s d (Cohen, 1992).

Individuele classificatie analyse

Een ander uitgangspunt van dit onderzoek was om te bepalen of de aIAT een valide meetinstrument is om ook op individueel niveau groepslidmaatschap te kunnen detecteren (met oog op de uiteindelijke

14

toepassing van het instrument in de praktijk). Op basis van verschillende cut-off scores/afkappunten voor de D-score zal worden berekend hoeveel (procent) van de proefpersonen correct geclassificeerd werden als zijnde behorende tot een bepaalde groep (‘UvA’ of ‘HvA’). Het aantal juiste classificaties zegt veel over de validiteit van het instrument (Agosta & Sartori, 2013). Een cut-off score is noodzakelijk om te bepalen of er met het resultaat (de D-score) bepaald kan worden tot welke groep iemand behoort (oftewel, of het resultaat genoeg is om iemand te classificeren als zijnde behorende tot een bepaalde groep en of deze classificatie juist is).

Er worden bij de berekening van het aantal juiste classificaties twee afkappunten gehanteerd. Sartori et al. (2008) gebruikt 0 als afkappunt, waarbij elke uitkomst dat verschilt van 0 (<0>) al betekent dat de test een effect heeft (Sartori et al., 2008). Dit is echter niet per se de beste en enige manier. Door middel van een ROC-analyse is namelijk op basis van de pilotstudie-resultaten ook een optimaal/ideaal afkappunt berekend. Met een ROC-waarde (area under the curve) van 0.92 (SE=0.7) lijkt |0.56| (als absolute waarde) het ideale afkappunt om groepslidmaatschap juist te detecteren, waarbij de sensitiviteit (0.69) en specificiteit (0.25) zo optimaal mogelijk is.

Preliminaire analyses

In de pilotstudie werd middels een one-way ANOVA-analyse voor HvA-studenten (aangezien de groep UvA-studenten [N=7] te klein was om zinvolle analyses mee te doen) onderzocht of blokvolgorde van invloed was op de D-scores (met de D-score als afhankelijke variabele en blokvolgorde als factor). Oftewel, of het voor de D-scores van de aIAT uitmaakt welk gecombineerd blok als eerste in blok 3 kwam (wellicht is het extra moeilijk om te switchen wanneer in blok 3 eerst het gecombineerde blok wordt getoond waarbij de categorieën voor de deelnemer kloppen; bijvoorbeeld voor HvA-studenten het gecombineerde ‘HvA-waar en UvA-fout blok’). De effect-grootte is berekend op basis van Cohen’s f (Bockstaele et al., 2012).

Het bleek dat het voor HvA-studenten voor het effect van de test (de D-scores) niet uitmaakt of het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’ of het gecombineerde ‘HvA-waar en UvA-blok’ als eerst in blok 3 komt: F (1, 49) = 2.60 , p = 0,113; f = 0.23. Hierdoor werd er dan ook geen aandacht meer besteed aan het contrabalanceren van blokvolgorde in de pilotstudie en studie 1.

Secundaire analyses

Naast de hoofdanalyses werd onderzoek gedaan naar moderatoren en werden secundaire analyses uitgevoerd ter beantwoording van de onderzoeksvragen.

De secundaire analyses van de pilotstudie werden alleen uitgevoerd met de groep HvA-studenten (aangezien de groep UvA-studenten [N=7] te klein was om zinvolle analyses mee te doen). Zo werden de verschillen in gemiddelde reactietijden en D-scores van HvA-studenten met behulp van een one-way ANOVA-analyse vergeleken tussen de test met foto’s en met tekst. De effect-grootte is berekend op basis van Cohen’s f (Bockstaele et al., 2012). Ook werd middels een pearson correlatie-analyse voor HvA-studenten bekeken of de mate van identificatie met de groepen samenhing met de uitkomst (D-scores) op de test.

Missing data

Een groot deel van de deelnemers in de pilotstudie had de vragenlijst niet of onvolledig ingevuld (doordat studenten bijvoorbeeld alleen de mate van identificatie met hun eigen groep hadden ingevuld). Hierdoor zijn er voor de HvA-studenten in de pilotstudie veel missing data voor de mate van identificatie met de UvA (missing data: N=18) en de HvA (missing data: N=27).

15 Resultaten pilotstudie

Groepsanalyse Op de aIAT had de groep HvAstudenten een gemiddelde Dscore van 0.72 (M =

-0.72, SD = 0.39), wat matig tot sterk suggereert dat iemand tot de HvA behoort, en de groep UvA-studenten een gemiddelde D-score van 0.53 (M = 0.53, SD = 0.44), wat matig suggereert dat iemand tot de UvA behoort. Het verschil in D-scores tussen UvA- en HvA-studenten bleek op basis van een onafhankelijke samples t-test significant: t (56) = -7.74, p < 0.001; d = 0.83.

In figuur 1 zijn de verschillen in gemiddelde reactietijden tussen UvA- en HvA-studenten per gecombineerd blok overzichtelijk weergegeven. Zoals te zien is, hadden HvA-studenten een snellere gemiddelde reactietijd op het gecombineerde ‘HvA-waar en UvA-fout blok’ en hadden UvA-studenten een snellere gemiddelde reactietijd op het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’.

Figuur 1. De gemiddelde reactietijden van UvA- en HvA-studenten op de gecombineerde blokken van

de aIAT (pilotstudie)

Individuele classificatie analyse Op basis van beide afkappunten, D = 0 (Sartori et al., 2008) en D =

|0.56| (ROC-analyse), heeft de pilot met een gemiddelde D-score van -0.72 voor HvA-studenten en een gemiddelde D-score van 0.53 voor UvA-studenten een goed resultaat. In tabel 2 zijn de percentages correct geclassificeerde deelnemers weergegeven wanneer D = 0 en D = |0.56| als afkappunt wordt gebruikt voor de D-scores. Op basis van D = 0 als afkappunt was voor UvA-studenten de classificatie correct wanneer de D-score groter was dan D = 0 en voor HvA-UvA-studenten wanneer de D-score kleiner was dan D = 0. Op basis van D = |0.56| als afkappunt was voor UvA-studenten de classificatie correct wanneer de D-score groter was dan D = 0.56 en voor HvA-UvA-studenten wanneer de D-score kleiner was dan D = -0.56.

16

Tabel 2. Percentages correct geclassificeerde deelnemers voor de aIAT in de pilotstudie met D = 0 en

D = |0.56| als afkappunt aIAT Afkappunt D = 0 D = |0.56| UvA 85,7 % 57,1 % HvA 94,1 % 66,7 % Totaal 93,1 % 65,5 %

Secundaire analyses De secundaire analyses zijn, zoals eerder vermeld, alleen uitgevoerd voor de

groep HvA-studenten (N = 51). Onderzocht is of het gebruik van stimuli in de vorm van foto’s in plaats van tekst snellere reactietijden in de gecombineerde blokken op zou leveren. Op beide gecombineerde blokken (3 en 5) leken de reactietijden sneller voor de test met foto’s (zie tabel 3), maar een one-way ANOVA-analyse wees uit dat het verschil in reactietijden tussen de test met tekst en met foto’s alleen significant was voor het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’: F (1, 49) = 5.91, p = 0.019; f = 0.35.

Tabel 3. Gemiddelde reactietijden van de aIAT (pilotstudie) per gecombineerd blok voor

HvA-studenten

Conditie N Mean Std. Deviation

MRT_UvA_waar_Totaal Foto's 25 2605,5980 687,82850

Tekst 26 3099,6131 759,37822

MRT_HvA_waar_Totaal Foto's 25 1810,3368 334,54222

Tekst 26 1994,5996 499,81447

Verder leek het erop dat de test met tekst in plaats van foto’s bij HvA-studenten zelfs voor een hogere D-score zorgde. De HvA-studenten in de foto-conditie hadden een gemiddelde D-score van -0.67 (M = -0.67, SD = 0.31) en de HvA-studenten in de tekst-conditie hadden een gemiddelde D-score van -0.76 (M = -0.76, SD = 0.46). Dit verschil bleek middels een one-way ANOVA-analyse echter niet significant: F (1, 49) = 0.61, p = 0.440; f = 0.11 .

Middels een pearson correlatie-analyse is de samenhang tussen de mate van identificatie met de UvA en de HvA en de uitkomst op de test (de D-score) voor HvA-studenten onderzocht. Zoals te zien in tabel 4 lijkt er een negatief verband te zijn tussen de mate van identificatie met de HvA en de D-score (dus hoe sterker de mate van identificatie met de HvA, des te lager/negatiever de D-score) en lijkt er een positief verband te zijn tussen de mate van identificatie met de UvA en de D-score (dus hoe sterker de mate van identificatie met de UvA, des te hoger/positiever de D-score). Deze relaties zijn echter niet significant; respectievelijk p = 0.279 en p = 0.834.

Tabel 4. Pearson correlatie tussen de mate van identificatie met de UvA en de HvA en de D-score van

de aIAT (pilotstudie) voor HvA-studenten

Mate van identificatie D-score aIAT

Identifcatie_HvA Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N

-0.194 0.279

33 Identifcatie_UvA Pearson Correlation

Sig. (2-tailed) N

0.045 0.834 24

17

Discussie

Middels de pilotstudie is onderzocht of het überhaupt mogelijk is om met de aIAT groepslidmaatschap te detecteren, los van het feit dat deelnemers hun groepslidmaatschap verborgen zouden proberen te houden: ‘proof of principle’. Dit was noodzakelijk om te onderzoeken, omdat het detecteren van groepslidmaatschap met een aIAT nieuw onderzoek betreft.

Introductie studie 1

Studie 1 is opgezet om te onderzoeken of het ook mogelijk is om met de aIAT groepslidmaatschap te detecteren wanneer iemand probeert te verbergen tot welke groep hij of zij behoort. Het belangrijkste verschil in vergelijking met de pilotstudie was dan ook dat er in studie 1 een leugencomponent werd toegevoegd. De deelnemers werden geïnstrueerd om te liegen over hun type groepslidmaatschap, oftewel zij moesten verbergen tot welke groep zij behoren. Daarnaast werden de effecten van de aIAT vergeleken met die van een controletaak (de iIAT of controleIAT) om het verschil tussen exact gespecificeerde associaties en simpele associaties met betrekking tot groepslidmaatschap in kaart te brengen.

In studie 1 werd verder alleen gefocust op tekst als stimuli, aangezien de vergelijking tussen de aIAT met foto’s en met tekst in de pilotstudie geen bijzondere resultaten opleverde.

Leugendetectie

In het review artikel van Verschuere et al. (2014) werd het gebruik van de aIAT als leugendetectie instrument (oftewel, reactietijden als maat voor bedrog) onderzocht. Reactietijden zouden volgens sceptici namelijk bewust te controleren zijn, waardoor de resultaten makkelijk gemanipuleerd zouden kunnen worden en de aIAT makkelijk te faken zou zijn. Hu, Rosenfeld en Bodenhausen (2012) onderzochten zo’n strategie om de test te faken. De deelnemers in hun onderzoek kregen de instructie om stimuli sneller te categoriseren op het gecombineerde blok met de contrasterende responscategorieën die de minst sterke associatie zouden oproepen. Wat bleek is dat de deelnemers er op deze manier inderdaad in slaagden de uitkomst van de test te manipuleren. Wanneer het versnellen van de reactietijden in het desbetreffende gecombineerde blok geoefend werd, dan wanneer alleen de instructie om de reactietijd in het desbetreffende gecombineerde blok te versnellen werd gegeven, bleek de test nog beter te faken. Dat deze strategie lijkt te werken, valt te verklaren doordat mensen door de gegeven instructie niet meer automatisch reageerden, wat de nauwkeurigheid van de taak sterk verminderde (Hu, Rosenfeld & Bodenhausen, 2012).

Ondanks dat de IAT valt te faken (Verschuere et al., 2009), concluderen Verschuere et al. (2014) dat de aIAT autobiografische geheugenassociaties snel en flexibel kan oppikken, zelfs wanneer er wordt gelogen. Volgens Sartori et al. (2008) is de aIAT daarom ook geschikt om in een forensische setting toe te passen.

Associaties versus proposities

De studie van Remue et al. (2013) toont aan dat het verschil tussen associaties en proposities van grote invloed kan zijn op de uitkomsten en de validiteit van het experiment. Associaties (bijvoorbeeld ‘Ik’ in combinatie met ‘GOED’) kunnen van alles zijn en betekenen, maar het is moeilijk om te weten welke associatie er gemeten wordt wanneer dit niet exact wordt gespecificeerd. Dit gebeurt wel bij proposities; dit is een specifieke zin die waar of niet waar is (bijvoorbeeld ‘Ik ben goed’ of ‘Ik wil goed zijn’ in combinatie met ‘WAAR’ of ‘NIET WAAR’). De validiteit van het experiment neemt toe wanneer de test individueel gespecificeerde proposities meet in plaats van simpele associaties (Remue

18

et al., 2013). Wanneer er slechts associaties worden opgepikt, kunnen er verkeerde conclusies worden getrokken omtrent een theorie over een combinatie van/associatie met bepaalde woorden voor een bepaalde groep. Zo waren verschillende onderzoeken naar zelfbeeld er door middel van impliciete maten nog niet in geslaagd om het verwachte verschil tussen depressieve en niet depressieve individuen te onthullen. Remue et al. (2013) hebben proposities geïntroduceerd die het mogelijk maakten onderscheid te maken in daadwerkelijk zelfbeeld (‘Ik ben goed’) en ideaal zelfbeeld (‘Ik wil goed zijn’). Zij onderzochten dit onderscheid in zelfbeeld bij laag versus hoog dysforische studenten. Uit de resultaten bleek dat dysforische individuen een lager daadwerkelijk zelfbeeld en een hoger ideaal zelfbeeld hebben in vergelijking met gezonde individuen (Remue et al., 2013).

Remue et al. (2014) hebben met behulp van impliciete maten verder onderzoek gedaan naar het gebruik van verschillende proposities (‘Ik ben goed’ en ‘Ik wil goed zijn’) bij het achterhalen van het zelfbeeld bij depressieve- en niet depressieve individuen. Zij vonden dat de depressieve individuen een lager daadwerkelijk zelfbeeld en een hoger ideaal zelfbeeld hadden dan de niet depressieve individuen (die geen verschil lieten zien tussen hun ideaal en daadwerkelijk zelfbeeld). Oftewel, door de exact gespecificeerde proposities in het gebruik van impliciete maten is het verwachte verschil in zelfbeeld tussen depressieve en niet depressieve individuen eindelijk onthuld. Dit is voor de behandeling van depressie van groot belang (Remue et al., 2014).

19

Studie 1

Methode

Steekproefkarakteristieken

Op basis van de effect-grootte (Cohen’s d) van d = 0.83 uit de pilotstudie werd met het programma ‘G-power’ een poweranalyse uitgevoerd. Er werd berekend dat er voor studie 1, om een power van 0.8 (df 36) te behalen, minimaal een aantal van 38 deelnemers (waarvan minimaal 19 HvA-studenten en minimaal 19 UvA-studenten) nodig zou zijn. Studie 1 bestond uiteindelijk uit 42 proefpersonen, waarvan 21 UvA-studenten (81% vrouwen) en 21 HvA-studenten (71% vrouwen). Deelname was geheel vrijwillig en er kon door middel van deelname een beloning worden verdiend (geld of universiteitspunten).

In de pilot studie kwamen een aantal factoren naar boven die een vertroebelend effect bleken te hebben op de resultaten. Daarom werden deze factoren in studie 1 als exclusiecriteria opgenomen. Studenten met een taalstoornis (bijvoorbeeld dyslexie), studenten die een stage of een bijbaan hadden (gehad/gevolgd) aan een andere faculteit, UvA-studenten die eerst hadden gestudeerd aan de HvA en minor-studenten (studenten moesten full-time en uitsluitend studeren aan de Uva of Hva) werden uitgesloten van deelname aan studie 1.

Procedure

Na het ondertekenen van het informed consent volgden twee computertaken. De computertaken die de deelnemers in de pilotstudie maakten, waren de aIAT en controleIAT. De aIAT richtte zich op autobiografische informatie/stimuli met betrekking tot groepslidmaatschap. De instructie was om bepaalde zinnen per blok te koppelen aan bepaalde categorieën: ‘IK BEN UVA STUDENT’ of ‘IK BEN HVA STUDENT’ (deze twee vormden samen een contrasterend categoriepaar) en ‘WAAR’ of ‘FOUT’ (deze twee vormden samen een contrasterend categoriepaar). De controleIAT richtte zich ook op stimuli met betrekking tot groepslidmaatschap. De instructie was om bepaalde woorden per blok te koppelen aan bepaalde categorieën: ‘IK’ of ‘ANDER’ (deze twee vormden samen een contrasterend categoriepaar) en ‘UVA’ of ‘HVA’ (deze twee vormden samen een contrasterend categoriepaar). Zowel de blokvolgorde van de aIAT als de controleIAT werd gecontrabalanceerd. Bij de aIAT kreeg de ene helft van de proefpersonen (21 studenten) het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’ als eerst in blok 3 en het gecombineerde ‘HvA-waar en UvA-fout blok’ later in blok 5 en de andere helft (21 studenten) maakten de blokken dus andersom. Bij de controleIAT kreeg de ene helft van de proefpersonen (21 studenten) het gecombineerde ‘UvA-ik en HvA-ander blok’ als eerst in blok 3 en het gecombineerde ‘HvA-ik en UvA-ander blok’ later in blok 5 en de andere helft (21 studenten) maakten de blokken dus andersom. Ook taakvolgorde werd gecontrabalanceerd: de ene helft van de proefpersonen (21 studenten) maakten de aIAT als eerste, waarop meteen de controletaak volgde en de andere helft (21 studenten) maakten de taken dus andersom.

De deelnemers in studie 1 kregen de instructie verborgen te houden tot welke groep zij (daadwerkelijk) behoren. Oftewel, zij moesten zich een scenario voorstellen waarin er gelogen moest worden over hun type groepslidmaatschap. Dit scenario had betrekking op een situatie waarin er diefstal of fraude was gepleegd op de UvA of de HvA (afhankelijk van de deelnemer). Naar aanleiding van een specifieke verdenking was de persoon in kwestie opgepakt door de politie. In het verhoor had hij of zij al ontkend tot de UvA of HvA te behoren en dit werd geloofd. Het enige wat er nog gedaan moest worden voordat de deelnemer weer werd ‘vrijgelaten’, was het maken van twee computertaken.

20

Er werd duidelijk gemaakt dat deze taken niet gingen over de persoon zelf, maar dat het doel bleef dat de politie er niet achter mocht komen dat zij een UvA- of HvA-student waren.

Na de taken lag er op de tafel een vragenlijst klaar (over de mate van identificatie met de desbetreffende groepen) die werd ingevuld. In totaal duurde het onderzoek van studie 1 ongeveer een kwartier tot half uur.

Materiaal

Computertaken De computertaken, de aIAT en de controleIAT, werden geprogrammeerd met het

softwareprogramma ‘Inquistit Millisecond 4.0.5 (2014)’. De taken werden afgenomen in een afgezonderde ruimte achter een tafel met een computer en toetsenbord. De aIAT en controleIAT kennen een standaard indeling van zeven blokken waarbij zinnen of woorden (stimuli) gecategoriseerd moesten worden (Sartori et al., 2008). Alleen de categorieën en stimuli voor de aIAT waren autobiografisch ingericht. Bij de gecombineerde blokken werden ‘IK BEN UVA STUDENT’ versus ‘IK BEN HVA STUDENT’ (aIAT) en ‘UVA’ versus ‘HVA’ (iIAT) met de bijpassende stimuli wit weergegeven en werden ‘WAAR’ versus ‘FOUT’ (aIAT) en ‘IK’ versus ‘ANDER’ (iIAT) met de bijpassende stimuli groen weergegeven. De vormgeving van de blokken en de verdeling van items per blok zoals geïllustreerd in tabel 1 (zie de methodesectie ‘Materiaal’ van de pilotstudie) waren voor de aIAT en controleIAT verder hetzelfde als bij de aIAT van de pilotstudie. Ook het principe van de aIAT en controleIAT was, zoals uitgelegd bij de methodesectie ‘Materiaal’ van de pilotstudie, hetzelfde als het principe van de aIAT uit de pilotstudie.

In Appendix B is geïllustreerd hoe de inrichting van de controleIAT (iIAT) in studie 1 eruit zag. Zoals te zien in tabel B1 was de inrichting van de iIAT (controletaak) bijna exact hetzelfde als de aIAT, alleen werd ‘IK BEN UVA STUDENT’ versus ‘IK BEN HVA STUDENT’ vervangen door ‘IK’ versus ‘ANDER’ en werd ‘WAAR’ versus ‘FOUT’ vervangen door ‘UVA’ versus ‘HVA’. Ook waren de stimuli anders; woorden in plaats van zinnen. Ook zijn de woorden passend gemaakt bij de vier nieuwe responscategorieën.

Vragenlijst Zoals eerder beschreven, werden de deelnemers na de taken gevraagd om (schriftelijk)

een korte vragenlijst in te vullen. Deze bestond, net als bij de pilotstudie, uit slechts één vraag: ‘Geef aan in welke mate je je identificeert (vereenzelvigt) met de UvA en HvA (op een schaal van 0 tot 100: 0 = helemaal niet, 100 = helemaal wel):’.

21

Studie 1

Resultaten

D-scores

De D-scores zijn wederom berekend volgens het nieuwe algoritme van Greenwald et al. (2003). Ter beantwoording van de onderzoeksvragen werden de resultaten (D-scores) van de aIAT en de controleIAT (iIAT) in studie 1 op individueel- en op groepsniveau geanalyseerd. Voor een meer uitgebreide omschrijving van deze analyses en de berekening van de D-scores wordt verwezen naar de ‘Resultaten’ van de pilotstudie. De effect-groottes zijn berekend op basis van Cohen’s d (Cohen, 1992).

Vergelijking aIAT en controleIAT

In studie 1 werden de aIAT en de controleIAT met elkaar vergeleken. Dit gebeurde door middel van het vergelijken van de effecten op/resultaten van beide taken (D-scores + aantal juiste classificaties) wanneer deze hetzelfde concept trachtten te meten; het detecteren van groepslidmaatschap.

Preliminaire analyses

Omdat in studie 1, anders dan in de pilotstudie, twee computertaken achter elkaar werden gemaakt, werd middels een univariate ANOVA-analyse onderzocht of taakvolgorde van invloed was op de D-scores (met de D-score als afhankelijke variabele en school en taakvolgorde als onafhankelijke variabelen). Oftewel, of het voor de D-scores van de aIAT en controletaak uitmaakt welke taak, de aIAT of controletaak, als eerste werd gemaakt (immers zou er een leereffect kunnen optreden). Een significant interactie-effect zou dat aantonen. De effect-groottes zijn berekend op basis van Cohen’s f (Bockstaele et al., 2012).

De volgorde waarin de taken zijn gemaakt, hebben geen significante invloed gehad op de D-scores van beide taken. Met behulp van een univariate ANOVA-analyse is er zowel op de aIAT als de controleIAT geen significant interactie effect gevonden tussen school en taakvolgorde: respectievelijk

F (1, 41) = 0.24, p = 0.629; f = 0.08 en F (1, 41) = 0.78, p = 0.383; f = 0,14. Hier werd dus verder niks

mee gedaan. Secundaire analyses

Naast de hoofdanalyses werd onderzoek gedaan naar moderatoren en werden secundaire analyses uitgevoerd ter beantwoording van de onderzoeksvragen. In studie 1 werd middels een pearson correlatie-analyse voor UvA- en HvA-studenten bekeken of de mate van identificatie met de groepen samenhing met de uitkomst (D-scores) op de aIAT en de controleIAT.

Exploratieve analyses

Omdat het detecteren van groepslidmaatschap met behulp van een aIAT nieuw onderzoek betreft, was het interessant om door middel van exploratieve analyses uitgebreid naar de data te kijken. Dat wil zeggen dat er bij studie 1 middels een independent-samples t-test ook gekeken is naar de afzonderlijke D-scores voor de gecombineerde oefen- en testblokken. De effect-groottes zijn berekend op basis van Cohen’s d (Cohen, 1992). Ook is er gekeken naar een eventuele samenhang tussen het aantal procent fouten in de gecombineerde oefen- en testblokken en de uiteindelijke D-scores.

22 Resultaten studie 1

Groepsanalyse Studie 1 bestond uit twee taken: de aIAT en de controleIAT (iIAT). In tabel 5 zijn de

gemiddelde D-scores van UvA- en HvA-studenten voor beide taken te zien. Op de aIAT had de groep UvA-studenten had een gemiddelde D-score van 0.19 (M = 0.19, SD = 0.51), wat lichtjes suggereert dat iemand tot de UvA behoort, en de groep HvAstudenten een gemiddelde Dscore van 0.11 (M = -0.11, SD = 0.58), wat lichtjes suggereert dat iemand tot de HvA behoort.

Op de controleIAT had de groep UvA-studenten een gemiddelde D-score van 0.14 (M = 0.14, SD = 0.35), wat lichtjes suggereert dat iemand tot de UvA behoort, en de groep HvA-studenten een gemiddelde D-score van -0.27 (M = -0.27, SD = 0.45), wat matig suggereert dat iemand tot de HvA behoort.

Tabel 5. Gemiddelde D-scores van UvA- en HvA-studenten op de aIAT en controleIAT in studie 1

Groep D-score aIAT D-score controleIAT

UvA 0.19 0.14

HvA -0.11 -0.27

Met een independent samples T-test is gebleken dat alleen de gemiddelde D-scores van de controletaak tussen de twee groepen significant verschillen: t (40) = -3.26, p = 0.002; d = 0.45. De gemiddelde D-scores van de autobiografische taak bleken niet significant verschillend tussen de twee groepen: t (40) = -1.78, p = 0.08; d = 0.27.

In figuur 2 zijn de verschillen in gemiddelde reactietijden tussen UvA- en HvA-studenten per gecombineerd blok voor de aIAT overzichtelijk weergegeven. Zoals te zien is, hadden HvA-studenten een snellere gemiddelde reactietijd op het gecombineerde ‘HvA-waar en UvA-fout blok’ en hadden UvA-studenten een snellere gemiddelde reactietijd op het gecombineerde ‘UvA-waar en HvA-fout blok’.

Figuur 2. De gemiddelde reactietijden van UvA- en HvA-studenten op de gecombineerde blokken van

23

In figuur 3 zijn de verschillen in gemiddelde reactietijden tussen UvA- en HvA-studenten per gecombineerd blok voor de controleIAT overzichtelijk weergegeven. Zoals te zien is, hadden HvA-studenten een snellere gemiddelde reactietijd op het gecombineerde ‘HvA-ik en UvA-ander blok’ en hadden UvA-studenten een snellere gemiddelde reactietijd op het gecombineerde ‘UvA-ik en HvA-ander blok’.

Figuur 3. De gemiddelde reactietijden van UvA- en HvA-studenten op de gecombineerde blokken van

de controleIAT (studie 1)

Individuele classificatie analyse In tabel 6 zijn de percentages correct geclassificeerde deelnemers

weergegeven voor beide taken wanneer D = 0 en D = |0.56| (berekend door middel van een ROC-analyse op basis van de pilotstudie-resultaten) als afkappunt worden gebruikt voor de D-scores. Op basis van D = 0 als afkappunt was voor UvA-studenten de classificatie correct wanneer de D-score groter was dan D = 0 en voor HvA-studenten wanneer de D-score kleiner was dan D = 0. Op basis van D = |0.56| als afkappunt was voor UvA-studenten de classificatie correct wanneer de D-score groter was dan D = 0.56 en voor HvA-studenten wanneer de D-score kleiner was dan D = -0.56.

Tabel 6. Percentages correct geclassificeerde deelnemers voor de aIAT en controleIAT in studie 1 met

D = 0 en D = |0.56| als afkappunt aIAT controleIAT Afkappunt D = 0 D = |0.56| D = 0 D = |0.56| UvA 76,2 % 14,3 % 61,9 % 14,3 % HvA 52,4 % 23,8 % 76,2 % 14,3 % Totaal 64,3% 19,0 % 69,0 % 14,3 %

Secundaire analyses Middels een pearson correlatie-analyse is de samenhang tussen de mate van

24

UvA- en HvA-studenten onderzocht. Zoals te zien in tabel 7 lijkt er voor UvA-studenten een positief verband te zijn tussen de mate van identificatie met de HvA en de D-score van de aIAT (dus hoe sterker de mate van identificatie met de HvA, des te hoger/positiever de D-score) en lijkt er een positief verband te zijn tussen de mate van identificatie met de UvA en de D-score van de aIAT (dus hoe sterker de identificatie met de UvA, des te hoger/positiever de D-score). Deze relaties zijn echter niet significant; respectievelijk p = 0.927 en p = 0.689. Ook is te zien dat er voor UvA-studenten geen verband lijkt te zijn tussen de mate van identificatie met de HvA en de D-score van de controleIAT en dat er een positief verband lijkt te zijn tussen de mate van identificatie met de UvA en de D-score van de controleIAT (dus hoe sterker de mate van identificatie met de UvA, des te hoger/positiever de D-score). Deze relaties zijn echter niet significant; respectievelijk p = 0.999 en p = 0.801.

Tabel 7. Pearson correlatie tussen de mate van identificatie met de UvA en de HvA en de D-score van

de aIAT en controleIAT in studie 1 voor UvA-studenten

Mate van identificatie D-score aIAT D-score controleIAT

Identifcation_HvA Pearson Correlation Sig. (2-tailed)

0.021 0.000

0.927 0.999

Identifcation_UvA Pearson Correlation Sig. (2-tailed)

0.093 0.058

0.689 0.801

Zoals te zien in tabel 8 lijkt er voor HvA-studenten een positief verband te zijn tussen de mate van identificatie met de HvA en de D-score van de aIAT (dus hoe sterker de mate van identificatie met de HvA, des te hoger/positiever de D-score) en lijkt er een negatief verband te zijn tussen de mate van identificatie met de UvA en de D-score van de aIAT (dus hoe sterker de mate van identificatie met de UvA, des te lager/negatiever de D-score). Deze relaties zijn echter niet significant; respectievelijk p = 0.731 en p = 0.689. Ook is te zien dat er voor HvA-studenten een negatief verband lijkt te zijn tussen de mate van identificatie met de HvA en de D-score van de controleIAT (dus hoe sterker de mate van identificatie met de HvA, des te lager/negatiever de D-score) en lijkt er een negatief verband te zijn tussen de mate van identificatie met de UvA en de D-score van de controleIAT (dus hoe sterker de mate van identificatie met de UvA, des te lager/negatiever de D-score). Deze relaties zijn echter niet significant; respectievelijk p = 0.707 en p = 0.199.

Tabel 8. Pearson correlaties tussen de mate van identificatie met de UvA en de HvA en de D-score van

de aIAT en controleIAT in studie 1 voor HvA-studenten

Mate van identificatie D-score aIAT D-score controleIAT

Identifcation_HvA Pearson Correlation Sig. (2-tailed)

0.080 -0.087

0.731 0.707

Identifcation_UvA Pearson Correlation Sig. (2-tailed)

-0.093 -0.292

0.689 0.199

Exploratieve analyses Wanneer de gemiddelde D-scores apart worden bekeken voor de

gecombineerde oefen- en de testblokken van de aIAT en controleIAT is in tabel 9 te zien dat het voor het resultaat van de aIAT gunstiger is om de D-score te baseren op de gecombineerde testblokken (Dtest > Dtotaal). Wanneer de D-score bij de aIAT alleen wordt gebaseerd op de gecombineerde testblokken is het verschil in D-scores tussen UvA- en HvA-studenten wel significant: t (40) = -3.01, p

= 0.005; d = 0.42. Wanneer de D-score bij de aIAT alleen wordt gebaseerd op de gecombineerde

oefenblokken is het verschil in Dscores tussen UvA en HvAstudenten niet significant: t (40) = -0.58, p = 0.569; d = 0.09.

25

Voor de controleIAT geldt dit niet. Hier geven de D-scores die gebaseerd zijn op zowel de gecombineerde oefen- als testblokken een beter resultaat op de controleIAT dan de D-scores die alleen gebaseerd zijn op de gecombineerde testblokken (Dtest < Dtotaal). Bij de controleIAT zijn de D-scores tussen UvA- en HvA-studenten zowel in de oefen- als in de testfase significant verschillend van elkaar: respectievelijk t (40) = -2.84, p = 0.007; d = 0.40 en t (40) = -2.54, p = 0.015; d = 0.36 .

Tabel 9. De gemiddelde D-scores uitgesplitst voor de oefen- en testfase van de aIAT en controleIAT

aIAT controleIAT

Groep D-score oefen D-score test D-score totaal D-score oefen D-score test D-score totaal

UvA 0.12 0.26 0.19 0.17 0.10 0.14

HvA 0.01 -0.23 -0.11 -0.32 -0.22 -0.27

Verder is er onderzoek gedaan naar de invloed van het aantal procent fouten op de D-scores. Met een pearson correlatie-analyse is bekeken of er een significante relatie bestaat tussen de D-scores van de aIAT en het percentage fouten wat studenten maakten in de gecombineerde oefen- en testblokken. Zoals te zien is in tabel 10 kwamen hier, ondanks dat er een positief verband lijkt te bestaan voor HvA-studenten en dat er een negatief verband lijkt te bestaan voor UvA-studenten, geen significante resultaten uit.

Tabel 10. Pearson correlaties tussen de percentages fouten in de gecombineerde oefen- en testblokken

en de D-scores van de aIAT in studie 1 voor UvA- en HvA-studenten

HvA-studenten UvA-studenten D-score Percentage fouten oefen Percentage fouten test Percentage fouten oefen Percentage fouten test

D_aIAT Pearson Correlation Sig. (2-tailed)

0.057 0.011 -0.337 -0.086

0.807 0.961 0.135 0.710

Met een pearson correlatie analyse is ook bekeken of er een significante relatie bestaat tussen de D-scores van de controleIAT en het percentage fouten wat studenten maakten in de gecombineerde oefen- en testblokken. Zoals te zien in tabel 11 zijn de relaties voor UvA-studenten, zowel in de oefen- als testfase van de gecombineerde blokken, significant. Er blijkt een significant negatief verband te bestaan tussen de D-scores van UvA-studenten en het aantal procent fouten in de gecombineerde oefen- en testblokken, oftewel: hoe meer fouten er gemaakt werden door UvA-studenten in de oefen- en testfase van de gecombineerde blokken, des te lager/negatiever hun D-score op de controleIAT uitviel.

Bij HvA-studenten lijkt er een positief verband te bestaan tussen de D-scores van de controleIAT en het percentage fouten in de gecombineerde oefen- en testblokken, oftewel: hoe meer fouten er gemaakt werden door HvA-studenten in de oefen- en testfase van de gecombineerde blokken, des te hoger/positiever hun D-score op de controle IAT uitviel. Dit verband was echter niet significant. Tabel 11. Pearson correlaties tussen de percentages fouten in de gecombineerde oefen- en testblokken

en de D-scores van de controleIAT in studie 1 voor UvA- en HvA-studenten

HvA-studenten UvA-studenten D-score Percentage fouten oefen Percentage fouten test Percentage fouten oefen Percentage fouten test

D_aIAT Pearson Correlation Sig. (2-tailed)

0.112 0.125 -0.588 -0.475