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坏事传千里”背后的归因偏误

时间: 2021年03月18日 | 作者: 郭瑞东 | 来源: 集智俱乐部
留下坏印象只要一件事,改变坏印象却可能要一百件事,这被称为负面偏差(Pessimism bias )。

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  为何我们对人类行为的归因,会出现这样的偏差?Nature Human Behaviour 近日一篇论文通过设计人类行为归因的贝叶斯模型,指出负面偏差来自于对行为潜在原因(latent causes)的推断。


  郭瑞东 | 作者


  邓一雪 | 编辑


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  在社交中,做好事常被当成默认选项,这使得偶尔出现的坏事变得更令人惊讶,吸引更多的注意力。同时,相比好事,从坏事中能够更好地看出一个人的品行。就像一个聪明人偶尔会做出一些不那么聪明的事,但一个不聪明的人,却无法做出聪明的事。这两点因素,使得人们在归因时,负面信息所占比重很大。


  由于坏事出现的概率更低,人们在归因时会考虑事件的特殊性,而不是像对待好事那样将归因于善。下图中左边中的实心黑点代表消极事件,这些事发生的真实潜在原因(虚线圆)是不好的,但由于不经常发生,会被分别归因于多种潜在原因(实线圈)。而右图的实心黑点代表积极事件,虽然数量更多,但会被归因于更少的潜在原因。


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  如何解释这一认知偏差?研究者通过实验,让受试者估算多次社会捐献的总数。一种情况是偶尔出现一个大数额的捐款,另一种情况是偶尔出现小于平均值的捐款。先训练受试者(给出正确答案),之后让其进行估算。然后统计不同情况下出现多少偏差,发现相比前者,人们对后者的总捐款数会估计偏低,如下图所示。


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  研究者还发现,通过反复的实验,即让受试者在每次估计后,观察平均事件而不是印象深刻的事件,能够减少其负面偏差。


  之后,研究者提出潜在归因模型,指出模型的预测和真实情况是相符的。在该文的讨论部分中,作者指出负面归因这一人际交往中的常见现象,其来源是消极事件的罕见(突发)及影响大,从而使人们在认知过程中高估了消极事件的影响。该研究还给出了如何缓解这一认知偏差的方法,即提醒受试者关注平均数。


  该研究中受试者并不涉及金钱,作者猜测,在真实生活中,人们面对黑天鹅事件(罕见的,前所未有负面冲击),会展现出更强烈的负面偏差。例如面对基金暴跌,人们会高估其影响,而忽视经济基本面长期向好这一事实。


  总结来看,该文指出了人类的归因之所以会出现负面偏差,是因为罕见和影响大的事件,不会被归因为真实的潜在因,而会被独自归因,进而导致这些事件在贝叶斯式的信念更新时,被重复归因,从而导致了负面偏差。根据该文提出的模型,在基于主体的建模中,可以更准确地仿真这一影响深远的认知偏差,并解释社交网络中的恐惧等负面消息为何传播得比正面消息更快。