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改变想法困难吗?

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发表于 2022-9-2 01:11 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
改变想法困难吗?[color=rgba(0, 0, 0, 0.3)]

[color=rgba(0, 0, 0, 0.3)]Original [color=rgba(0, 0, 0, 0.3)]Takeko
原理 [color=rgba(0, 0, 0, 0.3)]2022-08-28 05:35
[color=rgba(0, 0, 0, 0.3)]Posted on 浙江
[color=rgba(0, 0, 0, 0.3)]


                               
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我们的生活中有不少与科学有关的“敏感话题”,尽管很多时候,科学证据已经表明一些事物是安全的,但人们对它们的怀疑态度可能反而只增不减。

事实上,有关科学问题的信念其实很难转变,这是因为,我们的任何想法都不是独立存在的,它们往往根植于许多彼此关联的道德关怀和对他人想法的信念之中。

近日,圣塔菲研究所的两位博士后研究员乔纳斯·达勒(Jonas Dalege)和塔玛拉·范德杜斯(Tamara van der Does)提出了一个新的预测性认知网络模型。这个框架使用了一种评估方法,可以衡量一个人对某一话题下彼此相悖的信念而产生的失调,或者可以理解成一种心理上的“不适”,从而准确预测出,人们在得到一些基于证据的信息时,是否会改变他们对某一话题的观点。论文已于近日发表在《科学进展》上。


  衡量失调  

人的思维非常复杂,我们脑海中的想法和获得的信息也并非是完全协调或者和谐的。

举个例子,如果你相信科学家本质上是值得信赖的,但你的家人朋友告诉你,疫苗不安全。这两者就会在你的头脑中产生一些失调,或者说一种“不和谐”的感觉。当新的信息介入或者干预时,我们可能会开始降低这种失调,从而达到更高的一致性。

达勒和范德杜斯正是从衡量这种失调的程度入手。他们在先前研究的基础上,将道德和社会信念整合到一个由20个相互作用的信念组成的统计物理学框架中,从而建立起了一个信念改变模型。


                               
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信念变化的认知网络模型。网络(a)是几乎不一致的(高度网络失调),因为它有一些处于相同状态但由强负关联连接的节点,和一些处于相反状态的但由强正关联连接的节点。当网络相互依赖性为零时(a₁),节点会随机变化,而不会达到更高的一致性(较低的失调)(b)。然而,当网络相互依赖性高于零时,几乎不一致(高度失调)的网络(a₂)将改变节点,从而实现较低的失调,要么发展为(c),要么发展成(d)。网络相互依赖性越高,信念网络中的节点就越有可能改变,从而达到较低的失调。(图/Dalege, J. & van der Does, T., 2022
随后,他们决定测试这个认知网络模型的预测能力,看它是否可以用来预测信念的转变。两位科学家利用了一项具有代表性的研究,囊括了一组近1000人的信念。

这些人属于“怀疑论者”,他们或多或少对转基因食品和儿童疫苗的功效抱持着怀疑态度,他们的信念会因教育性的干预而发生变化。

这些参与者会看到一则有关转基因和疫苗的科学共识的信息。在研究开始时,一些参与者自身的信念网络中可能存在更高程度的失调,对这些人而言,他们在看过信息后更有可能改变他们的信念。相反,如果一个人的失调性更低,在干预后则很少表现出信念的转变

更有趣的是,对那些转变信念的人而言,未必是按照和信息一致的方向转变。如果你一开始就是那类反对转基因食品或者疫苗的人,当有新的信息出现时,可能会更多地朝这个反对的方向发展,即使这和干预的目的背道而驰。

两位科学家发现,他们的模型预测得到了支持。这也说明,与传统的衡量方法相比,使用信念网络结构来衡量失调更具优势。这是第一项将统一的预测模型与实验性干预相结合的研究,并揭示出了减少失调导而致信念改变的动态过程


  科学地传递科学信息  

虽然这项研究仍处于早期阶段,但它最终可能对向公众传达基于证据的科学信息产生重要影响。

比如,一方面,人们在传递信息时或许会想将目标放在那些在信念上存在失调的人身上。但同时,这也有可能带来一些风险,因为他们可能会以你不希望的方式来降低他们头脑中的失调程度。

在未来,研究人员计划继续拓展这项研究,看看是否能更进一步了解为什么人们会采取某种途径来降低他们的失调。

#创作团队:
撰文:Takeko
排版:雯雯
#参考来源:
https://www.santafe.edu/news-center/news/study-new-model-predicting-belief-change
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abm0137
#图片来源:
封面图&首图:Santa Fe Institute


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