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사회적 매력의 비결: 왜 우리는 항상 다른 사람들이 우리의 답변을 좋아하기를 원할까?
사회 과학 연구에서 사회적 바람직성 편향이란 설문 조사 응답자가 다른 사람들이 선호할 것이라고 생각하는 방식으로 질문에 답하는 현상을 나타내는 응답 편향입니다. 이는 "좋은 행동"에 대한 과대 보고나 "나쁜" 또는 환영받지 못하는 행동에 대한 과소 보고로 나타날 수 있습니다. 이러한 편견은 자기 보고 연구에 상당한 어려움을 초래하여 평균 경향과 개인 차이를 해석하는 데 방해가 됩니다.
이러한 편견으로 인해 개인 능력, 성격, 성적 행동, 약물 사용에 대한 자체 보고가 특히 걱정스럽습니다.
예를 들어, 응답자에게 "얼마나 자주 자위행위를 하시나요?"라고 물었을 때, 자위행위에 대한 사회적 금기 때문에 그 행동의 빈도를 낮게 보고하거나 답변을 피하는 것을 선택할 수 있습니다. 따라서 자가 보고 설문조사를 통해 얻은 평균 자위행위율은 상당히 과소평가되었을 가능성이 높습니다. 마찬가지로 “마약/불법 물질을 사용합니까?”라는 질문을 받았을 때 응답자는 환경의 영향을 받아 사회적으로 너무 금기시되어 사용을 부인하거나 “나는 내 앞에서만 잡초를 피운다”고 말함으로써 자신의 행동을 합리화할 수 있습니다. 친구."
성 파트너 중 남성은 자신의 성적 수치를 과대 보고하는 경향이 있고, 여성은 과소 보고하는 경향이 있습니다. 그러나 두 경우 모두 평균적인 성적 수치는 사회적 바람직성 편향의 영향을 받을 가능성이 높습니다.
자기 보고 성격 특성, 개인 소득, 낮은 자존감, 약물 복용 습관, 종교적 신념 등과 같은 기타 민감한 주제도 이러한 편견의 영향을 받을 수 있습니다. 이러한 사회적 상황에서 응답자는 다른 사람의 평가에 의한 압박을 두려워하여 진실을 숨기는 것을 선택할 수도 있습니다. 이는 연구자들이 데이터를 해석하는 데 있어 큰 과제를 안겨줍니다. 이런 자기 설명이 실제 성격 특성을 반영하는 것일까요, 아니면 사회적 바람직성에 영향을 받는 것일까요?
연구에 따르면 사회적 바람직성 편향은 사회 집단 간의 반응 스타일에 따라 상당한 차이가 있는 것으로 나타났습니다. 1953년 앨런 L. 에드워즈는 처음으로 사회적 바람직성이라는 개념을 제안했고 일련의 실험을 통해 이러한 편견이 성격 측정에 미치는 영향을 밝혔습니다. 그는 39개의 '예/아니요' 항목으로 구성된 최초의 사회적 바람직성 척도를 개발했으며, 이 척도는 다양한 인구 집단에서 높은 일관성으로 평가되었습니다. 이후의 연구에 따르면 사회적 바람직성 편향은 사람들의 자기 설명의 진실성에 직접적인 영향을 미치며, 이는 다양한 유형의 사례에 대한 설문 조사 결과에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
사람들은 자신을 표현할 때 사회적 기대에 대해 서로 다르게 민감하게 반응하기 때문에 진실하게 대답하는 잘 알려진 개인과 답변을 왜곡하는 개인을 구별하기 어려울 수 있습니다.
1990년대까지 사회적으로 바람직한 반응을 측정하는 데 가장 흔히 사용된 도구는 Marlowe-Crown 사회적 바람직성 척도였으며, 이는 심리학 응용에 중요한 역할을 했습니다. 사회적 바람직성 편향을 보다 정확하게 측정하기 위해 Deroy L. Paulos는 1991년에 균형적 바람직성 반응 척도를 제안했는데, 이는 인상 관리와 자기기만 강조를 포함한 두 가지 유형의 사회적 바람직성 반응을 측정하도록 설계되었습니다.
사회적 바람직성 편향을 줄이는 방법에는 여러 가지가 있는데, 그 중 익명과 비밀을 보장하는 설문 조사 방법이 응답자의 실제 보고율을 크게 높이는 것으로 나타났습니다. 응답자가 직접 질문에 답할 필요가 없다고 느낄 때, 좀 더 공개적으로 의사를 표현하는 경향이 있습니다. 또한 이 연구에서는 몇 가지 구체적인 질문 기술을 사용하면 이러한 오류 발생을 효과적으로 줄일 수 있다는 사실을 발견했습니다. 또한, 기술의 발전으로 전자 설문지를 사용하여 기밀 조사를 실시하는 것이 점차 대중적인 방법이 되었습니다.
이러한 방법의 효과성은 실제로 논란의 여지가 있으며, 연구자들은, 특히 극도로 민감한 문제를 다룰 때 매우 신중할 필요가 있습니다.
따라서 우리는 개인의 사생활과 진실성을 점점 더 중시하는 사회에서 사회 현상과 인간 본성의 본질을 진정으로 반영하는 데이터를 보장하는 더 효과적인 방법을 찾아야 할지 고민하게 됩니다.
