评估新型风险时，事实并非全部

心理学家通过给人们“玩具”问题来研究人类如何做出决策。例如，在一项研究中，我和我的同事向受试者描述了一种假设的疾病，它有两种毒株。然后我们问道：“你更愿意接种哪种疫苗？一种是完全保护你免受一种毒株侵害的疫苗，还是一种是对两种毒株都提供 50% 保护的疫苗？” 大多数人选择了第一种疫苗。我们推断，他们受到了关于完全保护的措辞的影响，即使两种疫苗提供的总体患病几率相同。

但是我们生活在一个充满现实问题的世界中，而不仅仅是玩具问题——在某些情况下，人们需要在不完整或不确定的知识面前做出生死攸关的决定。多年前，在我开始与我的同事保罗·斯洛维奇和已故的莎拉·利希滕斯坦（两人都在俄勒冈州尤金市的决策研究公司工作）一起调查决策制定后，我们开始接到关于非玩具问题的电话——来自核电或转基因生物 (GMO) 行业领导者的电话。主旨是：“我们拥有一项出色的技术，但人们不喜欢它。更糟糕的是，他们不喜欢我们。有些人甚至认为我们是邪恶的。你们是心理学家。做点什么吧。”

我们确实做了，尽管这可能不是这些公司官员想要的。我们没有试图改变人们的想法，而是着手了解他们真正是如何看待这些技术的。为此，我们向他们提出了旨在揭示他们如何评估风险的问题。答案帮助我们理解了为什么人们在没有掌握所有事实的情况下，会对核能等有争议的问题（以及今天的气候变化）形成信念。

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死亡的暗示

首先，我们想弄清楚公众对他们在日常生活中面临的风险的理解程度。我们要求几组普通人估计溺水、肺气肿和凶杀等原因造成的年死亡人数，然后将他们的估计值与科学估计值进行比较。根据之前的研究，我们预计人们会做出大致准确的预测，但他们会高估因引人注目或频繁上头条的原因（谋杀、龙卷风）造成的死亡人数，而低估因“安静的杀手”（如中风和哮喘）造成的死亡人数，这些死亡事件不太经常成为重大新闻。

总的来说，我们的预测效果良好。人们高估了高度报道的死亡原因，低估了关注度较低的死亡原因。例如，恐怖袭击的图像可能解释了为什么观看更多电视新闻的人比很少观看电视新闻的人更担心恐怖主义。但是，当我们探究这些信念时，出现了一个令人困惑的结果。强烈反对核电的人认为，核电的年死亡人数非常低。那么，他们为什么要反对它呢？这种明显的悖论让我们怀疑，通过要求他们预测平均年死亡人数，我们是否将风险定义得过于狭隘。因此，在一组新的问题中，我们询问了风险对人们的真正意义。当我们这样做时，我们发现那些反对核电的人认为这项技术更有可能造成广泛的灾难。这种模式也适用于其他技术。

为了 выяснить 了解更多关于某项技术是否会改变这种模式，我们向技术专家提出了同样的问题。专家们普遍同意普通民众对核电在典型年份的死亡人数的看法：很低。但是，当他们自己定义风险时，在更广泛的时间框架内，他们看到的潜在问题较少。与专家不同，公众强调的是在非常糟糕的年份可能发生的事情。公众和专家们各说各话，关注的是现实的不同部分。

理解风险

专家们总是对灾难的概率有准确的理解吗？专家们通过将复杂的问题分解为更易于理解的部分来分析风险。对于核电，这些部分可能包括阀门、控制面板、疏散计划和网络安全防御的性能。对于转基因作物，这些部分可能包括对人类健康、土壤化学和昆虫物种的影响。

风险分析的质量和准确性取决于用于评估每个部分的科学的强度。核电和转基因生物的科学相当强大。对于自动驾驶汽车等新技术来说，情况就不同了。风险的组成部分可能是车辆激光传感器“看到”行人的概率、行人行为可预测的可能性以及驾驶员在行人未被看到或不可预测的确切时刻接管控制的可能性。脉冲激光传感器的物理原理已得到很好的理解，但它们在冰雪和阴暗天气中的性能尚不清楚。关于行人如何与自动驾驶汽车互动的研究几乎不存在。对驾驶员的研究预测，他们无法保持足够的警惕来应对不常见的紧急情况。

当科学理解不完整时，风险分析就会从依赖既定事实转向专家判断。对这些判断的研究发现，它们通常非常好——但前提是专家们能获得良好的反馈。例如，气象学家会定期将他们的降水概率预报与他们站点的雨量计进行比较。鉴于这种清晰、及时的反馈，当预报员说有 70% 的降雨概率时，大约有 70% 的时间会下雨。然而，对于自动驾驶汽车或基因编辑等新技术，反馈将需要很长时间才能到来。在反馈到来之前，我们将无法确定——专家们自己也不知道——他们的风险估计到底有多准确。

气候科学的科学

当人们预测减缓气候变化或适应气候变化的尝试的成本和收益时，依赖于良好反馈的专家判断就发挥了作用。气候分析结合了来自许多研究领域的专家的判断，包括显而易见的领域，如大气化学和海洋学，以及不太明显的领域，如植物学、考古学和冰川学。在复杂的气候分析中，这些专家判断反映了由循证反馈驱动的丰富知识。但某些方面仍然不确定。

我第一次接触这些分析是在 1979 年，当时我参与了一个规划未来 20 年气候研究的项目。该项目由能源部赞助，设有五个工作组。一个工作组负责海洋和极地地区，第二个工作组负责受管理的生物圈，第三个工作组负责较少管理的生物圈，第四个工作组负责经济学和地缘政治。我加入的第五个工作组负责社会和制度对威胁的反应。

即使在 40 多年前，证据也已足够充分，可以揭示我们星球正在进行的巨大赌博。我们的总体报告总结了所有五个工作组的结论，得出的结论是“可能的结果超出了人类的经验范围”。

思考不可思议之事

那么，该领域的研究人员如何履行其职责，告知人们关于思考超出他们经验范围的事件和选择的准确方法呢？事实上，如果科学家遵循决策研究中的两个基本教训，他们就可以做到这一点。

教训 1：气候科学的事实不会自己说话。科学需要被翻译成与人们关于他们的生活、他们的社区和他们的社会的决定相关的术语。虽然大多数科学家都是经验丰富的课堂沟通者，但在现实世界中，他们可能无法获得关于他们的信息有多清晰或相关的反馈。

解决这个反馈问题很简单：在发送消息之前对其进行测试。仅仅要求人们阅读和解释消息就可以学到很多东西。例如，当沟通研究人员要求对天气预报进行此类改述时，他们发现有些人对“有 70% 的降雨概率”的说法感到困惑。问题出在措辞上，而不是数字上。预报是指 70% 的时间会下雨吗？超过 70% 的区域？还是在气象站至少有 0.01 英寸降雨的概率为 70%？最后一种解释是正确的答案。

许多研究发现，数字（如 70%）通常比“口头量词”（如“可能”、“一些”或“经常”）传达得更好。20 世纪 50 年代的一个经典案例涉及美国国家情报评估，该评估称“1951 年对南斯拉夫的袭击应被视为一种严重可能性”。当被问及他们心中想到的概率是多少时，签署该文件的分析师给出了从 20% 到 80% 的广泛数字范围。（苏联没有入侵。）

有时，人们在做决定时，想要了解的不仅仅是降雨或战争的概率。他们想了解导致这些概率的过程：事物是如何运作的。研究发现，气候变化研究的某些关键方面对许多人来说并不直观，例如科学家如何争吵但仍然就气候变化的威胁达成一致，或者二氧化碳与其他污染物有何不同。（它在大气中停留的时间更长。）除非科学家告诉他们更多关于研究结果是如何得出的信息，否则人们可能会拒绝研究结果。

教训 2：对事实达成一致的人们仍然可能对如何应对这些事实存在分歧。对某些人来说似乎合理的解决方案，对另一些人来说可能显得过于昂贵或不公平。

例如，有些人喜欢碳捕获和封存计划，因为它将二氧化碳隔离在空气之外，但他们可能会反对在燃煤电厂中使用它。他们担心一个间接后果：更清洁的煤炭可能会使山顶爆破采矿更易于接受。那些知道碳排放交易计划旨在做什么——激励减少排放——的人们可能仍然认为，这些计划将使银行比环境受益更多。

这些例子表明，为什么在这些情况下双向沟通如此重要。我们需要了解其他人都在想些什么，并让他们感觉自己是决策制定的合作伙伴。有时，这种沟通会揭示研究可以减少的误解。或者它可能会揭示出让更多人满意的解决方案。一个例子是不列颠哥伦比亚省的收入中性碳税，该税收提供的收入可以降低其他税收；自 2008 年以来，它还获得了足够广泛的政治支持，经受住了几次政府更迭。当然，有时，更好的双向沟通会揭示根本性的分歧，在这些情况下，行动就成为法院、街头和投票箱的事情。

不仅仅是科学

关于如何沟通和解释事实的这些教训很重要，因为与气候相关的决策并不总是基于研究说什么或显示什么。对于某些人来说，科学证据或经济影响不如某些决定揭示他们信念的重要性。这些人会问，他们的选择将如何影响其他人对他们的看法，以及他们如何看待自己。

例如，有些人放弃节能措施，但并不是因为他们反对节能。他们只是不想被视为环保怪人。另一些人节约能源更多的是一种象征性姿态，而不是基于认为这会产生实际影响的信念。耶鲁气候连接中心的研究人员通过调查确定了所谓的“六个美国”，这些美国在态度上从震惊到不屑一顾不等。处于这两个极端的人最有可能采取措施节约能源。震惊群体采取行动的动机正如您可能预期的那样。而不屑一顾群体中的人可能看不到气候变化的威胁，但也注意到他们可以通过减少能源消耗来省钱。

了解科学并不一定意味着同意科学。耶鲁大学的研究是几项研究之一，这些研究发现，随着不同政治群体中的人们获得有关某些科学相关问题的知识，这些群体之间的两极分化程度更高。在我们的研究中，目前是密歇根大学厄尔布研究所博士后研究员的 Caitlin Drummond 和我发现了一些可能解释这种现象的线索。一种可能的解释是，知识更渊博的人更有可能了解其所属政治团体在某个问题上的立场，并使自己与该立场保持一致。第二种可能性是，他们对争论这些问题更有信心。第三种相关解释是，与那些不太了解的人相比，他们更有可能看到并抓住表达自己的机会。

当决策最为重要时

尽管决策科学研究人员仍有许多东西需要学习，但他们关于如何处理不确定、高风险情况的总体信息是乐观的。当科学家沟通不畅时，通常表明他们已经屈服于人类的一种自然倾向，即夸大他人对他们的理解程度。当普通人犯错时，通常反映出他们依赖于在其他情况下对他们有用的心理模型，但在当前情况下这些模型并不准确。当人们对做出什么决定存在分歧时，通常是因为他们有不同的目标，而不是不同的事实。

在每种情况下，研究都指出了帮助人们更好地相互理解和自我理解的方法。沟通研究可以帮助科学家创建更清晰的信息。决策科学可以帮助公众成员改进他们的心理模型，以解释新现象。通过减少沟通不畅并关注合理的异议，决策研究人员可以帮助社会减少冲突，并使我们所有人更容易处理仍然存在的冲突。