And without a doubt, somewhere in there are biases.

そして間違いなく、どこかに偏りがある。

Biases about women in the workplace.

職場の女性に対する偏見。

Biases about people of different races.

異なる人種の人々についての偏見。

And all these biases are things

そして、これらの偏見はすべて

companies like Google, Starbucks, and even Insider

グーグルやスターバックス、インサイダーなどの企業

have been trying to train out of their workforce for years.

何年も前から労働力からの脱却を目指しています。

But is it working?

でも効果はあるのかな？

Calvin Lai: We don't know. We really don't know.

カルバン・ライ私たちは知りません。本当にわかりません。

Narrator: And a lot of that uncertainty

ナレーターそして、その不確実性の多くは

has to do with our understanding

を理解することに関係しています。

of implicit bias in general.

一般的な暗黙のバイアスの

So, what do we know?

では、何がわかるのか？

Implicit biases are stereotypes

暗黙のバイアスはステレオタイプ

that we form about certain groups of people.

私たちが特定のグループについて形成している

Every day, your amygdala processes

毎日、扁桃体は処理をしている

and categorizes billions of stimuli.

と数十億の刺激を分類しています。

And because of this, almost all of it

そして、そのせいで、ほとんどが

is happening automatically.

が自動的に発生しています。

Every experience you have, every bit of socialization,

経験したこと、社会化したことの一つ一つが

every piece of media is processed and stored

一枚一枚が処理されて保存されている

by a stereotyping neural network,

ステレオタイプ化ニューラルネットワークによる

creating a database of shortcuts

ショートカットのデータベース化

that your brain can pull from.

あなたの脳が引っ張ってくる

And while it's helpful to see a big metal box with wheels

車輪のついた大きな金属製の箱を見るのは便利ですが

and immediately know it's a car,

とすぐに車だとわかる。

categorizing people in the same way is harmful.

人を同じようにカテゴライズするのは害悪です。

And that's where the implicit association test comes in.

そこで暗黙の関連性テストの出番です。

The IAT is part of many implicit bias trainings.

IATは多くの暗黙のバイアスの訓練の一部です。

It's supposed to establish a baseline

ベースラインを確立することになっている

for each participant's unconscious biases by measuring them.

各参加者の無意識のバイアスを測定することで

The problem is, we don't actually know if it does that.

問題は、実際にそうなるかどうかわからないことです。

Lai: I think that the implicit association test

ライ：暗黙の関連性テストがあると思います。

is an imperfect measure.

は不完全な尺度です。

It's been incredibly useful for researchers

研究者にとっては信じられないほど有用なものでした

to understand how the mind works

心の働きを理解するために

in ways that are not self-reported.

自己申告ではない方法で。

But if you want to use it as a diagnostic measure

しかし、診断対策として利用したいのであれば

of how racist or sexist you are or something like that,

あなたがいかに人種差別的か、性差別的か、そのようなものであるかの

it's not gonna tell you that.

それは言わないだろう

Narrator: A psychological test is usually measured

ナレーターです。心理テストは通常測定されます

in two ways: reliability and validity.

信頼性と妥当性の2つの方法で。

Test-retest reliability means that people should be able

テスト再テストの信頼性は、人々ができるようにする必要があることを意味します。

to take the test over and over again

受験を繰り返す

and get nearly the same results each time.

と、毎回ほぼ同じ結果を得ることができます。

A perfect reliability score is a one,

信頼度満点は1点です。

but a test is solid if it scores at least 0.7.

しかし、テストは0.7点以上であればしっかりしています。

But studies have put the race IAT's reliability at 0.44

しかし、研究ではレースIATの信頼性は0.44とされています。

and the IAT overall at 0.5, well below acceptable standards.

とIAT全体で0.5と、許容できる基準を大きく下回った。

This means when a person takes the test multiple times,

これは、人が複数回受験した場合のことです。

they get notably different results.

は、顕著に異なる結果を得ることができます。

And experts can't say for sure

専門家にもわからない

whether that's because the test is a bad tool

テストが下手くそだからかどうか

or if the concept of implicit bias actually fluctuates.

あるいは、暗黙のバイアスの概念が実際に変動するかどうか。

Lai: So, one of the theoretical ambiguities right now

ライです。今、理論的に曖昧な点があります。

about the nature of implicit bias

暗黙のバイアスの性質について

is the extent to which it reflects something deep

を反映しているかどうか

about a personality or an enduring attitude

人柄が気になる

versus something that is more fickle,

より気まぐれなものに比べて

something more like an emotional state or a mood.

感情的なもの

Narrator: Either way, this discrepancy

ナレーターどちらにしても、この矛盾は

makes it difficult to rely on the results of the test.

を頼りにするのは難しい。

Which leads us to validity:

それが妥当性につながる

Does the test actually predict what it says it does?

このテストは実際に予測しているのでしょうか？

The IAT was intended to and is currently used in a way

IATは、そのように意図され、現在使用されています。

that is supposed to link implicit bias to behaviors.

それは暗黙のバイアスを行動に結びつけることになっています。

At least four different meta-analyses

少なくとも4つの異なるメタアナリシス

between 2007 and 2015 looked at this exact thing.

2007年から2015年の間に、まさにこれを見ました。

And all of them suggest that the IAT

そして、そのすべてがIATを示唆しています。

doesn't really predict behaviors that well.

は行動をあまり予測していません。

Lai: It turns out that predicting discrimination

ライ：差別を予測することが判明しました。

is just difficult, full stop.

は難しいだけです、フルストップで。

Narrator: But even if the IAT was conclusively valid

ナレーターしかし、たとえIATが決定的に有効であったとしても

and reliable, implicit bias trainings still have a problem:

と信頼性の高い、暗黙のバイアストレーニングにはまだ問題があります。

Acknowledging your bias does not mean

自分の偏見を認めても意味がない

you're gonna act less racist.

差別的な行動が減る

At least one study found that recognizing a bias

少なくとも1つの研究では、バイアスを認識することが判明しています。

is a necessary step to getting rid of it,

は、それを取り除くために必要なステップです。

but it won't solve the problem on its own.

が、それだけでは問題は解決しません。

Lai: You want to make people feel enough motivation,

ライ：十分なモチベーションを感じてもらいたいんですよね。

maybe something like enough guilt or shame

充分に罪悪感というか恥ずかしいというか

to be actually motivated to do something

やる気が出る

about the problem of bias or discrimination.

偏見や差別の問題について

Narrator: And some studies suggest that the trainings

ナレーターいくつかの研究によると

can even make the problem worse.

問題を悪化させることもあります。

They have the potential to dredge up stereotypes

固定観念を掘り起こす可能性があります。

and make a person act on them more.

と、より多くの人に行動させることができます。

So, how do we make sure that

では、どのようにして

implicit bias trainings are effective?

暗黙のバイアス研修は効果的？

Standardizing the programs is a start.

プログラムの標準化はスタートです。

Lai: I've seen ones where the IAT is never mentioned,

ライ：IATが言及されていないものを見たことがあります。

let alone used in any way.

使われることはおろか

I've seen ones where they put a measurement of bias

偏りの測定値を入れているものを見たことがある

in the middle of the thing,

の中で

and they do it as a group activity.

とグループ活動としてやっています。

Some of them are just purely just a collection

中には純粋にただのコレクションに過ぎないものもあり

of PowerPoint slides with nothing else attached.

他に何も添付されていないPowerPointスライドの

Narrator: One 2016 meta-analysis

ナレーターです。2016年の1つのメタアナリシス

of over 40 years of diversity-training data

40年以上のダイバーシティ研修データの

found that the programs were successful

プログラムが成功したことがわかりました。

if they focused on skill development

スキルアップに力を入れていれば

and were conducted over a long period of time.

と長期間にわたって実施されました。

Many trainings end up being reactionary,

多くの訓練は反動で終わってしまう。

half-day or shorter events that end up

はんにち

being more performative than impactful.

インパクトのあるものよりも、パフォーマンスの高いものであること。

It's like using a Band-Aid to treat a broken bone

骨折の治療にバンドエイドを使うようなものだ

instead of a comprehensive treatment plan.

包括的な治療計画の代わりに

Lai: Exactly!

ライその通り！

You might not be so certain

確信が持てないかもしれない

that any individual initiative works,

どのような個人の取り組みでも効果があることを

but we know that, generally,

が、一般的にはわかっています。

when firms or companies have more of them,

企業や企業の方が持っている場合

their diversity and inclusion outcomes tend to be better.

多様性とインクルージョンの成果は、より良い傾向にあります。

Narrator: Harvard Business Review

ナレーターハーバード・ビジネス・レビュー

found that a combination of things

合わせてみると

like college recruitment, mentoring programs,

大学の募集やメンタリングプログラムのように

self-managed teams, and task forces

自営チーム、タスクフォース

have increased diversity.

は多様性を高めています。

Diversity task forces alone

ダイバーシティ・タスクフォースだけで

boosted Black women in management by 23%.

管理職の黒人女性が23％増加しました。

Instead of focusing on the thoughts of individual employees,

社員個人の思いを重視するのではなく

these tactics address the bigger, systemic issues

これらの戦術は、より大きなシステムの問題に対処しています。

that make bias a problem in the first place.

そもそも偏りが問題になるような

So, just because we don't know for sure

だから、確かなことがわからないからといって

if implicit bias trainings work doesn't mean they can't.

暗黙のバイアストレーニングがうまくいっても、できないわけではありません。

We should be asking ourselves

私たちは自分自身に問うべきである

what we do know we can do differently

知っていることと違うことができる

in order to ensure lasting change.

永続的な変化を確実にするために。

I just want to be very clear that the information

はっきりさせておきたいのは、情報が

we're presenting here has to do with implicit bias trainings

ここで紹介するのは、暗黙のバイアストレーニングと関係があります。

and their effect on diversity

と多様性への影響

and inclusion within companies.

と企業内でのインクルージョン。

Bias is very much real, and it's something

バイアスは非常に現実的なものであり、それは何か

that we as individuals need to continue

私たち個人が継続していく必要があることを

being aware of, checking, and unlearning.

意識して、確認して、学習しない。

So, please, continue the conversation in the comments below

というわけで、下のコメントで会話を続けてください。

and in real life, and subscribe for more "Deep Science."

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