揭露一個人人會犯的心理偏見
歧視是人的本能,在人類漫長的進化過程中是有積極意義的:它不僅能幫助人們規避風險、提高生存幾率,又節約了認知資源、降低能量消耗。然而在現代社會,歧視在總體上是消極的:它不僅會把人的認知習慣帶偏,更可能被他人利用,損害社會總體利益。
人人都有歧視心理,且大多數情況下難以察覺。如何儘可能削減歧視帶來的負面影響呢?請看本文。
揭露一個人人會犯的心理偏見
by 靳小凡
你開過地圖炮/被地圖炮過嗎?
「廣東人什麼都吃,蟲子、老鼠……」
「我跟你說,河南到處都是騙子和偷井蓋的。」
地圖炮也不限於地域,還有可能是「當官的沒一個好貨」「90後就是嬌生慣養」「做銷售的只會花言巧語」等等。
對於這種行為,我們或許嗤之以鼻、或許憤怒回擊,殊不知,開地圖炮背後的心理,幾乎每個人都有。
1.易得性偏見
地圖炮在心理學上叫做——易得性偏見(availability bias):
相對於抽象的信息,生動具體的信息更容易使人印象深刻,印象越深,我們就越高估事件再次發生可能性。
tips:易得,即事物使人印象深刻,在大腦中更容易被喚起。
如果你曾經被河南人騙過,又得知自己的一位朋友被河南人騙過,恰巧在網上看到一個人也被河南人騙過,你是否會得出結論:河南人騙子就是多!?
很可能會,因為你經歷了活生生的案例,印象太深刻了。
對看見、聽聞、特別是親身體驗到的事,我們會給予過多的重視。
如果我舉的這個例子還不足以讓人信服,來看心理學家做的捐款實驗:
心理學家先給參與者5美元讓他們填一些問卷,然後問他們願意從這5美元里拿出多少捐獻出來,解決因食品短缺引發的難題。
第一組參與者看到了一組統計數字:非洲的馬拉維有超過300萬的兒童因飢餓而營養不良。
第二組參與者看到的是一個骨瘦如柴的非洲小女孩照片。
顯然,300萬兒童的飢餓問題,要比一個小女孩的飢餓問題嚴重得多,但是人們的選擇恰恰相反:給小女孩的平均捐款是300萬兒童的整整兩倍!
這背後的原理就是人的「易得性偏見」:
我們對抽象的統計數字十分冷漠,但活生生一個人的形象卻能喚起深深的同情心。
為什麼羅爾的一篇文章,就能獲得270多萬的募捐?一定程度上也是因為,羅一笑小朋友的形象,太鮮明了。
2.易得性偏見的運用
現在一些公益組織也很清楚,沒人喜歡乾巴巴的統計數字,要想留下深刻印象,必須喚起我們的易得性偏見,所以他們學會了把統計數字形象化,比如下面這個:
2014年,美國有8124人死於槍殺。
美國三億人口,8124人死於槍殺……這有什麼特別的嗎?是嚴重還是不嚴重?我們對此完全沒概念。
《紐約時報》上的一篇文章,為了讓人們感受到槍支泛濫的嚴重性,對這句話做了一番特殊處理,來看這篇文章是怎麼解釋這組數字的?
他們用一張圖表,對比了不同國家人們死於槍殺的概率:
在美國死於槍殺的概率,相當於在美國死於車禍的概率
在日本死於槍殺的概率,相當於在美國被閃電電死的概率
在英國死於槍殺的概率,相當於在美國被拖拉機懟死的概率
在中國死於槍殺的概率,相當於在美國死於墜機的概率
……
這樣我們一下子就感受到:
在美國死於槍殺有多容易,而在別的國家死於槍殺的機率有多低。
不止公益組織,廣告商也在用「易得性偏見」影響我們。
如果只說:「xxx奶茶,一年賣出七億多杯。」我估計效果很差,因為對於奶茶賣七億杯到底是個什麼概念?我不知道。
但是一旦加了後面一句「杯子連起來可繞地球兩圈!」,七億杯這個數字一下子就生動起來,甚至在大腦里形成畫面感,這句廣告詞也因此人盡皆知。
(MOOC小編補充:那句廣為流傳的"充電5分鐘通話2小時"也是這個道理。)
說到底,易得性偏見的本質在於:
我們的大腦不喜歡抽象的東西,而偏好用生動具體的事物來理解世界。
這也是為什麼高中學習牛頓第二定律F=ma(力=質量*加速度)的時候,我們也要藉助想像一個運動的小車或小球,才能理解。
3.解決辦法
說到這兒,有的朋友可能想問,那我們要怎麼做才能避免易得性偏見呢?其實解決辦法我已經給了:認識到易得性偏見的存在本身,就能削弱它的影響。
這個過程中,其實就是在調用你的元認知能力,所謂元認知,是對思考過程的反思:
只有意識到思維過程中謬誤的存在,才可以能動地去改變它,元認知彷彿為思維過程按下了停止鍵。
事實上,易得性偏見也僅僅是認知偏見(Cognitive bias)的一種,人類的認知偏見甚至有十幾種之多。
在這個領域,諾獎得主丹尼爾·卡尼曼,也是該領域的奠基人,他寫過一本名氣很大的書《思考,快與慢》,值得一讀。
另外還推薦一本國人寫的小書《別做正常的傻瓜》,把認知偏見的主要結論都給概覽了一遍,通俗有趣,適合入門。
學以致用,如果哪天新聞聯播上報道:
有個3人的持刀殺人團伙在全國各地流竄作案,不分男女老少地亂劈,行動極其隱秘,手段殘忍無比,分屍活埋無所不能。
此時我你建議最好不要這樣:
做個理性的現代人,學點人類認知偏見的知識,還是蠻有用的。
至少你不至於嚇得頭屁分離:)
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