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导语
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 ） 。 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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论文题目：
Biased evaluations emerge from inferring hidden causes
论文地址：
https://www.nature.com/articles/s41562-021-01065-0
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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图1. 积极事件和消极事件假设的潜在结构差异
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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图2. 对不同类型的捐款数的估计存在偏向性
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 。
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图3. 负面偏差会随着反复实验的次数增加而降低
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 。
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_原题《Nature人类行为：“坏事传千里”背后的归因偏误》
【偏差|Nature人类行为：“坏事传千里”背后的归因偏误】阅读原文
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