개념과 첫 실험
사회 정체성 이론과 최소 집단 패러다임 연구는 사람들을 단 하나의 기준으로 나누기만 해도 내집단 편애가 생긴다는 점을 보였어요. 데샹과 두아즈(1978)는 소녀와 소년을 '빨강 집단'과 '파랑 집단'으로 다시 나누어, 성별과 색 집단이 서로 교차하게 만들었어요. 그러자 하나의 기준만 있을 때보다 성별에 따른 편향이 줄어들었어요. 이들은 한 기준에서 외집단인 사람이 다른 기준에서는 내집단이 되기 때문에, 집단 간 차이는 덜 두드러지고 집단 안의 차이는 더 두드러진다고 설명했어요.
평가 패턴
두 범주를 교차시키면 네 종류의 사람이 생겨요. 두 기준 모두 같은 '이중 내집단', 하나만 같은 '부분 내집단' 두 종류, 둘 다 다른 '이중 외집단'이에요. 크리스프와 휴스턴(1999), 어번과 밀러(1998)는 사람들의 평가가 몇 가지 패턴을 따른다고 정리했어요. 가장 흔한 '가산 패턴'에서는 이중 내집단을 가장 좋게, 이중 외집단을 가장 나쁘게, 부분 내집단을 그 사이로 평가해요. 한 범주가 더 중요하면 그 범주만 따르는 '위계 패턴'이 나타나고, 이중 외집단만 특히 배척하는 패턴도 있어요. 미그달 등(1998)의 메타분석은 교차 범주화가 대체로 편향을 줄이지만 이중 외집단에 대한 편향은 남는다는 점을 보였어요.
다중 범주화와 편견 감소
브루어 등(1987)은 홍콩 학생들 사이에서 민족과 언어 같은 범주가 교차할 때 사회적 거리가 달라진다는 점을 현장에서 보였어요. 크리스프 등(2001)은 사람들을 두 개 이상의 다양한 범주로 동시에 생각하게 하면, 단일 범주로 볼 때보다 편향이 줄어든다는 점을 보고했어요. 크리스프와 휴스턴(2007)은 범주가 많을수록 사람을 범주가 아닌 개인으로 보게 되어 편견이 약해질 수 있다고 정리했어요. 이 접근은 공통 내집단 정체성 모델과 함께, 하나의 갈등 경계를 흐리게 하는 편견 감소 전략으로 쓰여요.
자주 묻는 질문
- 교차 범주화를 쉽게 설명하면?
- 성별이나 국적처럼 여러 기준이 겹칠 때, 어떤 사람은 한 기준에서는 '우리 편', 다른 기준에서는 '남의 편'이 되는 상황이에요.
- 왜 편견을 줄일 수 있나요?
- 한 가지 기준으로만 나눌 때보다 '우리 대 그들'의 경계가 흐려지고, 사람을 범주가 아닌 개인으로 보게 되기 때문이에요.
출처 검토일: 2026-10-26
참고문헌
- Deschamps, J.-C., & Doise, W. (1978). Crossed category memberships in intergroup relations. In H. Tajfel (Ed.), Differentiation Between Social Groups (pp. 141–158). London: Academic Press. 교차 범주화가 편향을 줄인다고 처음 보인 원전이라, 개념의 출발점을 볼 때 참고하면 도움이 돼요.
- Brewer, M. B., Ho, H.-K., Lee, J.-Y., & Miller, N. (1987). Social identity and social distance among Hong Kong schoolchildren. Personality and Social Psychology Bulletin, 13(2), 156–165. 홍콩 학생들의 민족·언어 교차 범주를 다룬 현장 연구라, 실제 사회 사례를 볼 때 도움이 돼요.
- Migdal, M. J., Hewstone, M., & Mullen, B. (1998). The effects of crossed categorization on intergroup evaluations: A meta-analysis. British Journal of Social Psychology, 37(3), 303–324. 교차 범주화 효과를 종합한 메타분석이라, 증거의 크기를 볼 때 참고하기 좋아요.
- Urban, L. M., & Miller, N. (1998). A theoretical analysis of crossed categorization effects: A meta-analysis. Journal of Personality and Social Psychology, 74(4), 894–908. 평가 패턴 모델을 비교한 메타분석이라, 이론 간 차이를 볼 때 도움이 돼요.
- Crisp, R. J., & Hewstone, M. (1999). Differential evaluation of crossed category groups: Patterns, processes, and reducing intergroup bias. Group Processes & Intergroup Relations, 2(4), 307–333. 가산·위계 등 평가 패턴을 정리한 연구라, 패턴 유형을 볼 때 참고하기 좋아요.
- Crisp, R. J., Hewstone, M., & Rubin, M. (2001). Does multiple categorization reduce intergroup bias? Personality and Social Psychology Bulletin, 27(1), 76–89. 다중 범주화가 편향을 줄이는 조건을 실험한 연구라, 개입 효과를 볼 때 도움이 돼요.
- Crisp, R. J., & Hewstone, M. (2007). Multiple social categorization. Advances in Experimental Social Psychology, 39, 163–254. 다중 사회 범주화 연구를 종합한 개관이라, 이론 전체를 볼 때 참고하면 도움이 돼요.