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擔心的事情總在發生?先想想你對問題的定義是否已經改變

2018-07-04 11:27科技新報

【文‧Nana Ho】

為什麼不論如何努力,生活中的許多問題似乎永遠也不會消失?哈佛最新研究指出,這種情況其實與人們大腦在處理資訊時的「怪癖」有關──儘管情況因為某些原因出現整體改變,大腦還是會自動調整標準去看待問題,這才導致煩惱似乎永遠也不會消失。

這聽起來似乎有些過於哲學,我們不妨從哈佛大學 Daniel Gilbert 實驗室團隊提出的例子與幾項實驗來看看實際情況。

為了維護社區治安,許多地方都會有自願參加的居民組成的「社區警備隊」,透過定期巡邏注意任何可疑事件以協助社區降低犯罪率,當看到像是襲擊或入室盜竊的嚴重犯罪跡象時,他們便會向警察報案或協助人員處理。

假設這些努力真的發揮了作用,隨著時間的推移,社區的犯罪案件應該會變得越來越少,居民的警戒心可能會更為放鬆也會減少報警的次數,但往往情況並非如此。比起放下戒心,許多警備隊反而會開始注意起那些犯罪率高時從未關心的事情,像是夜間閒逛或橫跨馬路等,並認為這些行為「非常可疑」。

(首圖來源:shutterstock)
(首圖來源:shutterstock)
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類似的情況在生活中其他地方也經常可見,當事情整體水平提升或下降時,人們的標準似乎也會自動的提升或降低,突然之間,那些過去合理的事情變的不能接受,又或者開始將不尋常的事情看作稀鬆平常。

在心理學上,這種情況被稱為「概念蠕變」(concept creep)或「移動的球門」(moving the goalposts),因為人們不斷改變對於行為的定義,導致這些問題永遠不會消失。

但如果一直重新定義問題,人們究竟該如果知道自己在解決問題上取得進展,或什麼才能代表「問題解決」?為了研究人們的概念是如何隨著事情出現轉變,研究團隊針對自願受試者進行了幾項實驗。

在其中一項實驗中,受試者被賦予一項任務:查看一系列電腦產生的臉孔,並判斷哪些看起來是「具有威脅性」的。研究人員仔細設計了這些臉部特徵,從非常兇狠到非常無害,隨著時間的推移,團隊向人們展示了越來越少的威脅性面孔,結果發現受試者開始將定義擴大,將一些過去自己稱為無害的臉孔形容為具有威脅的。

這種不一致的標準在其他實驗中也得到證實。在另一個實驗中,團隊要求人們做出一個更簡單的決定:判斷螢幕上的圓點是藍色還是紫色,而就像先前的臉孔實驗一樣,當藍點變得稀少時,人們開始將偏紫色的點稱為藍色。

即使在團隊直接告知受試者藍點將減少、或是提供維持標準的現金獎勵時,改變標準的情況仍然持續出現,基於現金獎勵對人們的誘惑性,我們應該可以認為行為並非完全在意識的控制之下。

▲ 什麼是好?什麼是壞?在多數情況下,人們對事物的判斷都是相對的。(Source...
▲ 什麼是好?什麼是壞?在多數情況下,人們對事物的判斷都是相對的。(Source:pixabay)
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但接著團隊又產生了一個問題:這種觀念是否只是視覺系統的特性,如果是非視覺的判斷,標準是不是就不會改變?

為了檢驗這一點,團隊進行了另一項實驗,讓受試者在閱讀不同的科學研究後決定哪些是道德、那些是不道德的,考量到每個人道德觀判定標準的獨特性,團隊認為結果將不會和顏色、威脅受影響的情況相同的;畢竟不管暴力事件增加或減少多少,如果你認為這個行為的暴力是錯誤的,明天你應該也會維持同樣的認定。

但令人驚訝的是,團隊發現了相同的模式,隨著向人們展示越來越少的不道德研究,他們開始更嚴厲地批判將一般研究稱為不道德的。

但為什麼人們無法控制自己擴大問題定義的舉動?

團隊成員、文章作者 David Levari 引用認知心理學和神經科學的研究指出,這種行為是大腦處理資訊基本方式所導致的結果。因為大腦總是不斷在比較面前的事物與最近的內容,比起仔細與所有事物進行比較,大腦只會運用上一次看到的內容、最近所見的平均情況或是最近看到的高標與低標來進行比對,這也是為什麼當事情平均變好或變壞時,人們的標準會開始出現改變。

對於大腦來說,「相對」比起「絕對」的比較更能節省能量,而且通常也已經提供足夠的資訊來判斷環境,這也是為什麼大腦演化成在多數時候都習慣運用「相對」來做出決定。

在多數時候,「相對」下的判斷都是足夠的,但是以前面提到的社區警衛隊例子來說,當嚴重犯罪減少時,人們便會不斷擴大他們的「犯罪」概念,讓溫和的違法行為也變得相對嚴重,因此在減少問題的進度上,他們可能永遠不會完全滿意。

從醫療診斷到金融投資,現代人在許多複雜的問題上都必須做出「絕對」、保持一致性的判斷,為了讓人們在必要時能做出更一致的決策,團隊正在積極研究更有效的措施來抵銷相對判斷的奇怪後果。

在那之前,如果你必須做出一致性很重要的決定時,不妨盡可能清楚地定義你的標準,像是在巡邏社區前寫下要注意的違規行為列表,這個簡單的策略將能協助你盡可能遠離相對判斷造成的認知誤差。

【本文章由科技新報授權提供,更多精彩內容請詳科技新報官網

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