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Cette recherche a étudié 2 propriétés des distributions perçues des caractéristiques des membres de catégories sociales : la probabilité de différencier (faire des distinctions) parmi les membres de la catégorie et la variabilité perçue (variance) des membres de la catégorie. Les résultats de 4 expériences ont soutenu l'hypothèse selon laquelle une plus grande familiarité avec un groupe social conduit à une plus grande différenciation et variabilité perçues concernant ce groupe. Les membres du groupe ont formé des distributions plus différenciées et variables pour les groupes définis par l'âge et des distributions plus différenciées pour les groupes définis par la nationalité. Pour le genre (où les étudiants étaient à peu près également familiers avec des personnes des deux genres), aucune différence in-group--out-group n'est survenue. De plus, les étudiants ont perçu une plus grande différenciation et variabilité parmi leurs camarades de classe au cours d'un semestre. Pour expliquer ces résultats, nous avons développé PDIST, un modèle à multiples exemples qui suppose que les gens forment des distributions perçues en activant un ensemble d'exemplaires de catégories et en jugeant ensuite les probabilités relatives des différentes valeurs de caractéristiques sur la base des forces d'activation relatives de ces valeurs de caractéristiques. Les résultats d'une expérience de simulation informatique ont indiqué que PDIST est suffisant pour expliquer les résultats de nos 4 expériences. Selon les distributions perçues formées par PDIST, une familiarité accrue conduit à une plus grande différenciation et variabilité, a un impact concave et a un impact plus important sur la différenciation que sur la variabilité.
Linville et al. (Sun,) studied this question.