La vidéo du jour est un retour à ma série « Crétin de cerveau ». On y parle des biais implicites et des effets d’amorçage en psychologie cognitive et sociale.

Comme je l’explique dans la vidéo, les résultats publiés dans ces domaines sont parfois à prendre avec une certaine dose de sens critique. C’est vrai des tests d’association implicite, mais aussi de certains effets d’amorçage dont la réalité a été critiquée dans certaines publications (par exemple celle-ci.)

Biais implicites sur la science et les femmes

Une étude de complément dont je n’ai pas parlé dans la vidéo mais qui me semble assez intéressante est celle des associations implicites entre « Science/Lettres » et « Hommes/Femmes ». La publication suivante rapporte des résultats de tests réalisés dans différents pays, et montre de sacrés différences.

Nosek, B. A., Smyth, F. L., Sriram, N., Lindner, N. M., Devos, T., Ayala, A., … & Kesebir, S. (2009). National differences in gender–science stereotypes predict national sex differences in science and math achievement. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(26), 10593-10597.

On voit notamment sur la figure ci-dessous que les pays pour lesquelles l’association implicite « Hommes/sciences » et « Femmes/Lettres » est la plus forte sont aussi ceux où les différences hommes/femmes sont les plus importantes sur des tests de science réalisés en collège.

Pour être totalement rigoureux, on pourrait se demander qu’est-ce qui cause l’autre. Est-ce parce que les hommes sont meilleurs en sciences dans un pays donné que le biais implicite se crée, ou l’inverse. Après on peut aussi remarquer qu’il faut vraiment plisser les yeux pour voir la corrélation, même si sur le plan statistique elle semble exister.

Racisme et prophéties auto-réalisatrices

Dans ce billet, je voudrais donner quelques détails sur la dernière étude que j’ai mentionnée, car elle me semble justement d’une certaine solidité méthodologique.

GLOVER, Dylan, PALLAIS, Amanda, et PARIENTE, William. Discrimination as a self-fulfilling prophecy: Evidence from French grocery stores. The Quarterly Journal of Economics, 2017, p. qjx006.

Comme expliqué, dans la vidéo, l’étude porte sur 34 magasins d’une grande enseigne de distribution française (on ne sait pas laquelle !). Les employés considérés dans l’étude sont en contrat de professionnalisation pour une durée de 6 mois. Chaque magasin comporte plusieurs dizaines de caisses et ce sont au total 204 caissières et caissiers qui ont été suivis (majoritairement des femmes, je vais donc employer le féminin).

Chaque jour, un manager supervise un groupe de caisses et les caissières qui y travaillent. Un point clé est que contrairement aux employées en contrat classique, les caissières en contrat de professionnalisation n’ont pas la possibilité de soumettre de préférences pour leurs horaires d’affectation, et se retrouvent donc affectées aux managers par un programme informatique, et de façon plus ou moins aléatoire. C’est très intéressant d’un point de vue de l’analyse des données, car cela veut dire qu’une même employée va tomber sur plusieurs managers de façon quasi aléatoire. Donc on aura plus d’observations différentes.

Au total, ce sont 4371 observations qui ont été collectées, comprenant à chaque fois l’identité d’une caissière, d’un manager, et les chiffres de la performance de la caissière ce jour là. Par performance on entend notamment la vitesse de scan, la durée entre les clients, les éventuels retards ou absences, etc.

Pour les besoins de l’analyse, chaque employée a été classée selon son origine. Ça n’a pas été immédiat car en France il n’est pas autorisé de faire des statistiques ethniques sur une population. Les auteurs de l’article ont donc eu recours aux noms et prénoms des caissières, qui ont permis de proposer une catégorisation réalisée par le CORUM

Pour estimer les biais implicites des managers, les auteurs leur ont fait passer un test d’association implicite dans lequel les mots étaient soit des prénoms (connotés nord-africain, ou pas) soit des mots positifs ou négatifs (plutôt associé au domaine professionnel, la compétence, l’incompétence, etc.)

Ce test a révélé un biais modéré à sévère chez 66% des managers, un biais léger chez 20%, et peu ou pas de biais chez 9%. Chez 4% des managers, le biais était inversé (notons que 6% des managers étaient d’ailleurs issus de minorités).

Pour éliminer l’hypothèse selon laquelle les managers biaisés seraient simplement plus mauvais managers que les autres, les auteurs ont aussi considéré des caissières ne faisant pas partie de minorités, et ont comparé les variations de performance selon les managers.

Sur toutes les métriques considérées, les auteurs ont montré que l’affectation d’une caissière à un manager biaisé conduisait à une diminution de sa performance, diminution statistiquement significative.

Ils ont ensuite mené des entretiens téléphoniques avec les caissières pour tenter de déterminer si elles avaient ressenti un racisme explicite de la part des managers biaisés. Il en ressort que les caissières ne rapportent pas de racisme explicite, ne se plaignaient pas des managers biaisés plus que des autres. Sous la responsabilité des managers biaisés, elles étaient moins susceptibles de se voir affecter des tâches déplaisantes, mais aussi qu’elles se voyaient moins souvent proposer de faire des heures supplémentaires. Enfin elles avaient aussi tendance à moins bien se rappeler des managers biaisés que des autres.

Cela a suggéré aux auteurs le fait que les managers biaisés interagissaient tout simplement moins que les autres avec les caissières, et que c’est ce déficit d’interaction qui a causé leur performance moindre.

C’est en ce sens que les auteurs parlent de prophétie auto-réalisatrice : parce que les managers biaisés pensent que les employées des minorités sont moins compétentes, ils interagissent moins, conduisant à une diminution de leur performance.