Single-target IAT IFT

La tâche de single-target IAT est un dérivé de la tâche de l’IAT classique. Développé par Greenwald, McGhee et Schwartz (1998), l’IAT évalue la force de l’association entre un concept cible et des dimensions attribuées. La mesure de base de l’IAT est l’évaluation du temps de réponse calculée à la milliseconde près suite à la présentation d’un stimulus, afin de pouvoir

55 récupérer les associations automatiques faites par les individus. La méthode de l’IAT a été utilisée pour évaluer différents construits comme les attitudes, les stéréotypes, l’estime de soi et la timidité (Asendorpf, Banse & Mucke, 2002 ; Fazio & Olson, 2003 ; Karpinski & Hilton, 2001 ; Rudman, Greenwald & McGhee, 2001, cités par Tram Quon, 2013).

Dans le développement de son outil d’évaluation implicite des IFTs, Tram Quon (2013) a choisi d’utiliser une variation de l’IAT, l’IAT à catégorie simple. Au lieu de présenter des catégories contrastées comme dans la version classique (e.g., fleurs et insectes, avec plaisant et déplaisant), l’IAT à catégorie simple consiste à présenter une seule cible (e.g., fleurs ou insecte) ou une seule dimension (plaisant ou déplaisant). Ainsi, dans un IAT à une cible, il y a une cible (e.g., fleur) et deux dimensions (e.g., plaisant et déplaisant), alors que dans un IAT à une dimension, il y a deux cibles (e.g., fleurs et insectes) et une dimension (plaisant).

Tram Quon (2013) justifie son choix d’utiliser la méthode de l’IAT à une cible via deux arguments. Tout d’abord, l’IAT à une cible n’a pas besoin d’avoir une catégorie contrastée, contrairement à L’IAT classique. Cela fait référence à la critique souvent émise à l’encontre de l’IAT, l’utilisation de deux catégories cibles contrastées (Payne & Gawronski, 2010). Ainsi, dans un IAT classique, il est très difficile de savoir si les scores des participants sont dus à une grande appréciation pour l’une des catégories, une grande aversion pour l’autre catégorie, ou une combinaison d’une préférence et d’une appréciation (Tram Quon, 2013).

Pour les IFTs, la catégorie opposée au followership est le leadership. Cependant, considérer le leadership comme catégorie pourrait bruiter/biaiser les résultats. En effet, à travers le biais de la Romance du leadership (Meindl, 1995), lorsque les leaders et suiveurs sont comparés simultanément, les individus ont tendance à avoir une orientation positive pour les leaders et une orientation négative pour les suiveurs (Whiteley et al., 2012). Cet effet est d’autant plus marqué dans les cultures occidentales très individualistes (Ho, 2012 ; House et al., 2004). Ainsi, Tram Quon (2013) choisit dans sa thèse de ne pas mentionner le leadership afin de concentrer le participant sur ses impressions vis-à-vis du followership. Le deuxième argument avancé par Tram Quon (2013) est que l’IAT à une cible serait accepté plus facilement et ainsi plus utilisé par les organisations, car plus court que l’IAT classique.

Afin de construire le single-target IAT IFT, Tram Quon (2013) a remplacé les dimensions de l’IAT classique (i.e., plaisant par positif et déplaisant par négatif) par les items de l’IFTS, Sy (2010) ayant déjà validé les traits positifs et négatifs que les individus associent aux suiveurs. À un niveau dimensionnel, Tram Quon (2013) justifie ce choix également par le fait que les

56 catégories positive et négative déterminées par Sy (2010) sont parallèles aux catégories plaisant et déplaisant utilisées par Greenwald et ses collègues (1998). De plus, Tram Quon (2013) explique que les mots utilisés dans l’IAT classique manquent de validité de contenu pour la catégorie cible suiveur.

Le single-target IAT IFT se déroule en trois étapes :

1) La première étape est un tutoriel, afin que les participants se familiarisent avec l’utilisation du logiciel. Les participants doivent catégoriser les mots apparaissant sur l’écran aussi vite que possible. Les participants doivent appuyer sur le bouton gauche pour les mots faisant partie de la catégorie « positif », ou appuyer sur le bouton droit pour les mots faisant partie de la catégorie « négatif ».

2) Dans la deuxième étape, les participants reçoivent pour instructions d’appuyer sur le bouton gauche si un mot de la dimension « positif » ou de la catégorie « suiveur » apparaît sur l’écran et d’appuyer sur le bouton droit si un mot de la dimension « négatif » apparaît sur l’écran.

3) Dans la troisième étape, les participants reçoivent pour instructions d’appuyer sur le bouton gauche si un mot de la catégorie « positif » apparaît sur l’écran et d’appuyer sur le bouton droit si un mot de la catégorie « négatif » ou un mot de la catégorie « suiveur » apparaît sur l’écran.

Afin de minimiser l’effet d’ordre, la deuxième et la troisième étape sont contrebalancées. De plus, pour réduire encore plus l’effet d’ordre, précédant les 72 essais, 24 essais d’entraînement sont inclus dans chaque étape (Tram Quon, 2013). Le nombre d’essais a été validé.

Au cours de trois études, Tram Quon (2013) teste la validité du single-target IAT IFT et ne conclut pas à la validation de l’outil. Cependant, plusieurs explications sont apportées au manque de validation de l’outil qui pourrait expliquer cette conclusion. Tout d’abord, l’IAT est basé sur l’évaluation d’une cible (ici suiveur) par rapport à deux dimensions de valence très marquée (positif vs négatif). Or, l’utilisation des mots de l’échelle de (Sy, 2010) tels que « team player » ou « goes above and beyond » sont assez abstraits. Ils peuvent être difficiles à appréhender et possèdent moins de valence intrinsèque que des mots tels que « rire » ou « aube » (Tram Quon, 2013). De plus, certains mots peuvent avoir des valences opposées pour des individus différents. Par exemple, des individus introvertis peuvent percevoir le mot « outgoing » comme un trait négatif. Le choix des items peut ainsi affecter la validité de construit de la mesure.

57 Un autre argument est l’utilisation de matériel explicite (i.e., échelle d’auto-évaluation) afin de tester la validité du single-target IAT IFT. En effet, les questionnaires évaluent le processus réfléchi tandis que l’IAT évalue les associations implicites du processus impulsif. En prenant cela en considération, il est probable que les questionnaires et l’IAT n’évaluent pas le même construit, expliquant le manque de corrélation entre ces différents outils. Plusieurs chercheurs suggèrent que le manque de corrélation peut être vu comme un signe d’indépendance entre deux construits et encouragent les autres chercheurs à abandonner la notion que toutes les mesures doivent être corrélées (Banaji, 2001).

Il est de plus fort possible que les participants aient utilisé des stratégies différentes pour se représenter le prototype de suiveur. Certains ont peut-être pensé à eux-mêmes, ou d’autres encore se sont basés sur leur équipe de travail (Tram Quon, 2013). Une normalisation de la consigne peut potentiellement améliorer ce biais. Enfin, il est plus simple de « tricher » sur l’IAT à une cible que sur l’IAT classique, car le premier et plus simple à comprendre que le second. Dans l’IAT à une cible, seule une catégorie fait l’objet d’une combinaison avec des valences positive et négative. Ces deux valences étant assignées à des directions (e.g., la valence positive n’est liée qu’au bouton à droite et la valence négative qu’au bouton à gauche), le participant peut facilement décider de lier la catégorie cible (e.g., suiveur) à une direction pour se simplifier la tâche, ce qui biaiserait les résultats. Une possibilité serait de repasser sur un IAT classique, mais cela apporterait le problème de la catégorie « leader » et du biais de la romance du leadership.