本文发表于《大众科学》的前博客网络,仅反映作者的观点,不一定反映《大众科学》的观点
我清楚地记得第一次听到福尔摩斯在《血字研究》中展示其观察和推理能力时,我感到多么震惊。我们像往常一样,在每个星期天晚上安顿下来,收听晚间的阅读娱乐节目。早在一周前,我们刚刚读完了《基督山伯爵》——这是一次历时数月的艰苦旅程——标准确实定得很高。然而,远离法国的城堡、堡垒和宝藏,却有这么一个人,他第一次见到一个新相识的人,就能以绝对的肯定宣布:“我看得出,你去过阿富汗。”而华生的回答——“天哪,你是怎么知道的?”——正是我当时立刻的感受。他到底是怎么知道的?这件事,在我看来,显然超越了对细节的简单观察。
究竟是如何做到的?福尔摩斯一次又一次地乐于向永远赞赏他的华生展示他识别某人过去和现在的能力;而华生反过来,似乎总是无法完全掌握这门艺术,只有在得到解释后才看到其中的逻辑联系。但华生并不孤单。福尔摩斯的技巧如此难以捉摸,不仅因为它依赖于我们大多数人都不具备的观察力,而且还在于它既抛弃又利用了我们最容易犯的常见推理谬误之一:合取谬误,即我们认为合取事件发生的概率高于其任何一个组成部分,从而允许一个要素影响我们对其他要素的感知。
我们如何形成判断?
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当我们形成判断时,我们通常会将现实世界中的某物——在本例中是一个人——与我们头脑中该事物的心理模型进行比较。这个人与模型有多么接近被称为他们的代表性。例如,福尔摩斯很可能接近于在我们头脑中代表“侦探”的模型——毕竟,他是其最初的原型之一。另一方面,华生可能并不总是符合人们通常持有的“医生”心理模型——很少有医生(或者我们希望如此)会参与非法的抓捕罪犯冒险,并在朋友开始新的探索时立即离开诊所陪伴他们。
在形成最初的心理模型——例如,侦探或医生——时,我们通常会关注几个显著的因素。某事物越常见和典型,它就显得越有代表性。例如,如果有人提醒我们,华生总是带着听诊器,并且戴着某种特定类型的圆顶礼帽,而我们将这种礼帽与我们对典型医生的印象联系起来,那么基于我们过去看到这些要素与医生联系起来的频率,我们可能会增加对他代表该职业的信心,尽管最初存在不协调之处。但是,如果我们获得甚至更多与我们最初拥有的不一致的信息——例如,他喜欢赌博和追逐女性——我们就更不可能认为他符合模子。但这正是在评估典型性的过程中,我们常常会犯错。
典型且容易回忆起来并不意味着可能或正确
某件事容易被想起,并不一定使其具有诊断性,甚至不一定具有代表性,即使我们认为如此。当涉及到判断人时,这种区分至关重要。考虑以下关于比尔和琳达的经典例子,摘自阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼的1983年论文。每个描述后面都跟着一份职业和业余爱好的列表,任务是根据比尔或琳达与该类别典型成员的相似程度对列表中的项目进行排序
比尔,34岁。他很聪明,但缺乏想象力,有强迫症,而且 generally lifeless(一般没有生气)。在学校里,他数学很好,但社会研究和人文科学很差。
比尔是一位以玩扑克为爱好的医生。
比尔是一位建筑师。
比尔是一位会计师。
比尔以演奏爵士乐为爱好。
比尔是一位记者。
比尔是一位以演奏爵士乐为爱好的会计师。
比尔以登山为爱好。
琳达,31岁,单身,直言不讳,非常聪明。她主修哲学。作为一名学生,她非常关注歧视和社会公正问题,并参加了反核示威活动。
琳达是一位小学教师。
琳达在书店工作,并参加瑜伽课程。
琳达积极参与女权主义运动。
琳达是一位精神病社会工作者。
琳达是妇女选民联盟的成员。
琳达是一位银行出纳员。
琳达是一位保险推销员。
琳达是一位银行出纳员,并积极参与女权主义运动。
当研究人员的受试者看到这些列表时,他们反复做出相同的判断:比尔是一位以演奏爵士乐为爱好的会计师的可能性,高于他以演奏爵士乐为爱好;琳达是一位女权主义银行出纳员的可能性,高于她根本就是一位银行出纳员。从逻辑上讲,这两种想法都没有道理:合取事件的可能性不可能高于其任何一个组成部分。如果你一开始就不认为比尔会演奏爵士乐,或者琳达是银行出纳员的可能性很高,那么你不应该仅仅因为你确实认为比尔很可能是一位会计师,而琳达是一位女权主义者就改变你的判断。一个不太可能的要素,即使与一个可能的要素结合在一起,也不会以某种神奇的方式变得更可能。然而,分别有 87% 和 85% 的参与者做出了完全相同的判断。这本质上就是合取谬误——它和我们对人的典型判断一样普遍,也一样难以摆脱。我们允许一个突出的特征凌驾于其他判断之上,从而失去了逻辑的视野。
事实上,在后续研究中,只包括两个相关选项(琳达是一位银行出纳员,或者琳达是一位女权主义银行出纳员),仍然有高达 85% 的参与者将合取事件的可能性排在高于单一事件的可能性。即使当他们被告知这些陈述背后的逻辑时,他们仍然站在不正确的相似性逻辑(琳达看起来更像一位女权主义者,所以我说她更可能是一位女权主义银行出纳员)一边,而不是正确的外延逻辑(女权主义银行出纳员只是银行出纳员的一个特定子集,所以琳达必须是一位银行出纳员的可能性高于她是一位女权主义银行出纳员的可能性),比例高达 65%。我们都可以看到同一组事实和特征,但我们从中得出的结论不必相应地一致。
合取谬误背后的逻辑
我们为什么会犯这个错误?原因之一与所呈现的细节数量有关:细节越多,我们就越自信——尤其是在其中一个细节有道理的情况下。一个更长的列表不知何故似乎更合理,即使我们认为该列表中的单个项目在手头信息的情况下不太可能。因此,当我们看到合取事件中的一个要素似乎符合时,我们很可能会接受整个合取事件,即使这样做几乎没有道理。
此外,我们越容易想起某件事,我们就越相信它。如果一个心理图像快速出现并符合描述,我们倾向于认为它是正确的,即使它在所有情况下都可能是一个例外。事实上,记住例外情况往往比记住规则更容易——例外情况更突出,而规则通常更平凡和枯燥。例如,在另一个卡尼曼和特沃斯基的例子中,离婚超过四次的 Hollywood 女演员被认为比投票给民主党的女演员更具代表性——毫无疑问,这符合媒体报道的刻板印象,但这与任何给定的信息实际的代表性几乎无关。报道大多数女演员是民主党人是新闻价值吗?或者许多女演员婚姻稳定,一次婚都没有离过——或者可能根本没结过婚?
最后一个例子让我想到合取谬误背后也许是最普遍的原因:我们倾向于忽略基本比率。回到之前对福尔摩斯或华生作为其职业的代表或典型的判断,至关重要的是要问一个额外的问题:侦探和医生在这个特定社会中分别有多么普遍?即使我们听到对福尔摩斯先生的精确描述——当然,在不知道他是夏洛克·福尔摩斯的情况下——我们也不应该立即得出结论,认为这样一个人很可能是一名侦探,因为侦探在普通人群中的流行率非常低(特别是咨询侦探,恰好等于一个人)。但我们从不考虑这一点。我们只是抓住一个心理匹配就草草了事。
福尔摩斯的不同之处:坚持逻辑,无视印象
然而,福尔摩斯在对特定个体形成判断时,既能抛弃又能利用这种合取谬误的倾向。他之所以能抛弃它,是因为他自己既不忽略基本比率,也不将图像的易得性或信息的数量与实际的代表性和信心混淆。考虑他对职业的猜测:除非有充分的理由,否则他们很少会跳到深奥的领域,而是坚持更常见的要素——以及那些牢牢扎根于观察和事实的要素,而不是基于道听途说的信息(如在媒体世界中)或推测。当他列举使他能够准确判断出华生曾在阿富汗逗留的要素时,他指出,仅举众多例子中的一个,在伦敦晒黑的皮肤——这显然不符合当地气候,因此一定是在其他地方获得的;我们必须记住,福尔摩斯展示他的逻辑是在无处不在的日光浴沙龙和轻松的周末旅行出现之前——这说明他来自热带地区。一个要素,一个结论。一步一步,符合逻辑。如果你阅读福尔摩斯的解释,你会看到“医生”类别先于“军医”类别——类别先于子类别,绝不是相反的顺序。除非福尔摩斯首先确定琳达是一位银行出纳员,否则他永远不会称琳达为女权主义银行出纳员。
福尔摩斯之所以能利用这种倾向,是因为他意识到大多数人确实会犯这些错误,从一个点跳到另一个点,让不相关的要素影响他们的判断,让自己受到容易获得的表象和普遍报道的事实的影响。因此,他能够给人留下深刻印象,不仅比华生领先一步,也比苏格兰场领先一步——并且,值得注意的是,能够穿上如此多的成功伪装:例如,他知道别人通常如何判断一位老妇人,因此在许多时候,他都能安全地伪装成老妇人。(一个题外话:另一个将这些倾向利用到极致的人是典型的算命先生。)
那么,如何避免合取谬误,比你原本可能做到的更准确地判断一个人呢?卡尼曼和特沃斯基发现,要引导人们走向正确的方向非常困难——几乎是不可能的。无论他们如何挖掘,女权主义银行出纳员琳达仍然占上风。我的建议——除了有条不紊地重读福尔摩斯的逻辑链,并将它们的结构和前提(如果不是它们的精确内容)铭记于心之外——是首先要理解谬误是如何产生的。不要让高度突出且看似具有代表性的要素从一开始就影响判断。你很可能永远不会从琳达的描述中判断她很可能是一位银行出纳员——尽管你很可能判断她很可能是一位女权主义者。不要让后一个判断影响随后的判断;相反,继续使用你以前使用的相同逻辑,将每个要素分别且客观地评估为一致整体的一部分。一位可能的银行出纳员?绝对不是。那么,一位女权主义银行出纳员呢?可能性更低。
或者,从另一个方面来看,不要让轻松地想到 Hollywood 离婚事件就让你相信离婚是常态,甚至特别能代表那个群体,而不是任何其他群体。不要忘记,即使当涉及到新闻时,给定的政治派别并不那么性感,但它可能更具代表性。最后:不要忘记,Hollywood 女演员只占普通人群的一小部分——甚至只占 Hollywood 人口的一小部分。某人属于如此小群体中的可能性有多大?你的结论应该由此得出。
图片来源: 夏洛克·福尔摩斯在《血字研究》中第一次见到华生医生。理查德·古特施密特 (1861-1926) [公共领域],通过 Wikimedia Commons
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