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  • 99.9% of what our brains process is unconscious.

    私たちの脳が処理するものの99.9%は無意識のものです。

  • 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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99.9% of what our brains process is unconscious.

私たちの脳が処理するものの99.9%は無意識のものです。

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B1 中級 日本語 バイアス 暗黙 ライ ナレーター テスト 偏見

暗黙のバイアス研修について誰もが勘違いしていること (What Everyone Gets Wrong About Implicit Bias Trainings)

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    林宜悉 に公開 2020 年 10 月 24 日
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