第197章 待替换3
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共情研究室
在一项研究中,研究者给被试每人10美元钱,然后告诉他们可以选择把其中的任何一部分分给另一个1分钱都没得到的人。这些1分钱都没得到的人都是匿名的,身份用一个号码来标识,然后被试随机抽取数字决定分钱给哪个人。其中,一组被试先随机抽取号码来选择分钱给谁,另一组被试则先决定分出去多少钱再抽取号码选择分给谁。奇怪的是,与先决定分出多少钱的被试相比,那些先抽取号码的被试给出的钱要比先决定分多少钱的被试多60%。这大概是因为先抽取号码让他们想象到了一个具体的没有钱的人,而不是另一组所面对的抽象的人。
在同一个研究团队的另一项研究中,研究者要求被试捐钱给一个人道安居组织,来帮助贫困家庭搭建房屋。研究者对一组被试说“接受援助的家庭已经被选定了”,对另一组被试说“接受援助的家庭要在将来才能确定”。再一次,这个细微的差别造成了显著的不同——前一组被试捐的钱要比后一组捐的多很多。这可能是因为两组被试面对的对象不同:一个是实实在在的目标(特定的被选中的家庭),另一个是抽象的对象(在将来才能确定到底选谁,可能是很大范围中的任何一个家庭)。
还有一项研究比较了人们对个体受苦和很多人受苦之间的反应差异。研究者询问一组被试愿意捐出多少钱来挽救1个孩子的生命,然后询问另一组被试愿意捐出多少钱来挽救8个孩子的生命。结果发现,这两组被试愿意捐出的钱的数额相差无几。但是,当告诉第三组被试孩子的名字并向他们展示孩子的照片时,他们捐款的数额则直线上升——在这种情况下,给1个人捐的钱比给8个人的还要多。
这些实验都可以被视为“可识别受害者效应”(theidentifiablevictimeffect)的例证。早在40年前,著名经济学家托马斯·谢林(homaschelling)就说过:“如果有报道说,一个棕色头发的6岁可爱小女孩需要几千美元去做一个让她能撑到圣诞节的手术,那邮局一定会被雪片般飞来的救命硬币和钞票塞满。但如果这是个沉闷的报道,说马萨诸塞州的医疗设施年久失修,将会导致可预防的死亡的发生率有一个微乎其微的上升,那估计没什么人会为之落泪或者想去捐款。”
可识别受害者效应也凸显了我们情感的另一个面向,那就是对数字一无所知。但是,如果只有特定个体的痛苦才能引起我们的关心,就会产生一种很不合理的
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《快穿:戏精宿主她越学越坏》最新章节第197章待替换3,网址:情况,即一人之苦大过千万人之苦。
想要更深入地理解我们的情感对数字有多么无感,可以想象一下你读到一个报道:在一个遥远的国家,有200多人在一次地震中丧生。你有什么感觉?再想象一下,你刚刚发现实际上有2000多人丧生。你会觉得情况比原来糟糕10倍吗?你会有跟之前不一样的感觉吗?
我很怀疑。事实上,一个人可能会让我们觉得比1000个人更重要,因为一个人可以激发我们的情感,群体反而不行。有人曾说过:“1个人的死亡是悲剧,100万人的死亡是个数据。”特蕾莎修女也曾说过:“如果看到千百万弱者,我会无动于衷;如果看到一个弱者,我会伸出援手。”在道德决策中,我们之所以能认识到数字的重要性,不是因为情感,而是因为理性。
共情的一个问题是目光狭窄,另一个问题是只会聚焦于你指向的地方,受偏见的影响严重。
前面讨论过的神经科学研究为共情的偏见提供了很多证据。与共情体验相关的脑区对于对方是敌是友、是同伙还是异类非常敏感,共情也对对方是形象俊美还是面目可憎十分敏感,而且其偏见远不止于此。
在现实生活中,我们常常遇到这种偏见,想想过去几十年里都是哪些事深深打动了美国人的心灵吧。
比如说落井的小女孩。1949年,在加州圣马力诺市,一个名叫凯茜·菲斯库斯的3岁小女孩掉进了一口井。所有美国人都为之心痛不已。大约40年后,所有美国人的心又被杰茜卡·麦克卢尔的苦难刺痛了:1987年,在得克萨斯州,这个18个月大的小女孩掉进了一口窄井,引发了一场持续55个小时的救援行动。“在整个过程中,每一个美国人都成了小杰茜卡的教父或者教母。”当时的美国总统罗纳德·里根(onaldeagan)如是说。
只要能在受害人群中识别出受难的个体,大规模事件就也能引起我们的关注。我们就是这样被某些悲剧、灾害和大规模犯罪行为引发共鸣的,比如2004年的印尼海啸、2005年的飓风卡特里娜(atrina)、2011年的飓风艾琳(rene)、2012年的飓风桑迪(andy)、2001年的“9·11”事件,或者本书一开始提到的桑迪胡克小学枪击事件。
这些的确都是很严重的事件,但为什么人们聚焦的是这些事件而非其他事件呢?肯定不是因为它们在客观上更加严重。保罗·斯洛维奇(aullovic)讨论过社会对娜塔莉·霍洛韦的巨大关注。霍洛韦
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《快穿:戏精宿主她越学越坏》最新章节第197章待替换3,网址:是一名18岁的美国学生,在加勒比海阿鲁巴岛度假的时候失踪,被认为遭到了诱拐和谋杀。斯洛维奇指出,在霍洛韦失踪的时候,电视台对这件事的报道时间远远超过了对苏丹达尔富尔正在发生的种族屠杀的报道时间。他同时也指出,其实每天都有比因卡特里娜飓风而死的人多出10倍的人因为可预防的原因而死亡,有多出13倍的人因为营养不良而死亡。
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在一项研究中,研究者给被试每人10美元钱,然后告诉他们可以选择把其中的任何一部分分给另一个1分钱都没得到的人。这些1分钱都没得到的人都是匿名的,身份用一个号码来标识,然后被试随机抽取数字决定分钱给哪个人。其中,一组被试先随机抽取号码来选择分钱给谁,另一组被试则先决定分出去多少钱再抽取号码选择分给谁。奇怪的是,与先决定分出多少钱的被试相比,那些先抽取号码的被试给出的钱要比先决定分多少钱的被试多60%。这大概是因为先抽取号码让他们想象到了一个具体的没有钱的人,而不是另一组所面对的抽象的人。
在同一个研究团队的另一项研究中,研究者要求被试捐钱给一个人道安居组织,来帮助贫困家庭搭建房屋。研究者对一组被试说“接受援助的家庭已经被选定了”,对另一组被试说“接受援助的家庭要在将来才能确定”。再一次,这个细微的差别造成了显著的不同——前一组被试捐的钱要比后一组捐的多很多。这可能是因为两组被试面对的对象不同:一个是实实在在的目标(特定的被选中的家庭),另一个是抽象的对象(在将来才能确定到底选谁,可能是很大范围中的任何一个家庭)。
还有一项研究比较了人们对个体受苦和很多人受苦之间的反应差异。研究者询问一组被试愿意捐出多少钱来挽救1个孩子的生命,然后询问另一组被试愿意捐出多少钱来挽救8个孩子的生命。结果发现,这两组被试愿意捐出的钱的数额相差无几。但是,当告诉第三组被试孩子的名字并向他们展示孩子的照片时,他们捐款的数额则直线上升——在这种情况下,给1个人捐的钱比给8个人的还要多。
这些实验都可以被视为“可识别受害者效应”(theidentifiablevictimeffect)的例证。早在40年前,著名经济学家托马斯·谢林(homaschelling)就说过:“如果有报道说,一个棕色头发的6岁可爱小女孩需要几千美元去做一个让她能撑到圣诞节的手术,那邮局一定会被雪片般飞来的救命硬币和钞票塞满。但如果这是个沉闷的报道,说马萨诸塞州的医疗设施年久失修,将会导致可预防的死亡的发生率有一个微乎其微的上升,那估计没什么人会为之落泪或者想去捐款。”
可识别受害者效应也凸显了我们情感的另一个面向,那就是对数字一无所知。但是,如果只有特定个体的痛苦才能引起我们的关心,就会产生一种很不合理的
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想要更深入地理解我们的情感对数字有多么无感,可以想象一下你读到一个报道:在一个遥远的国家,有200多人在一次地震中丧生。你有什么感觉?再想象一下,你刚刚发现实际上有2000多人丧生。你会觉得情况比原来糟糕10倍吗?你会有跟之前不一样的感觉吗?
我很怀疑。事实上,一个人可能会让我们觉得比1000个人更重要,因为一个人可以激发我们的情感,群体反而不行。有人曾说过:“1个人的死亡是悲剧,100万人的死亡是个数据。”特蕾莎修女也曾说过:“如果看到千百万弱者,我会无动于衷;如果看到一个弱者,我会伸出援手。”在道德决策中,我们之所以能认识到数字的重要性,不是因为情感,而是因为理性。
共情的一个问题是目光狭窄,另一个问题是只会聚焦于你指向的地方,受偏见的影响严重。
前面讨论过的神经科学研究为共情的偏见提供了很多证据。与共情体验相关的脑区对于对方是敌是友、是同伙还是异类非常敏感,共情也对对方是形象俊美还是面目可憎十分敏感,而且其偏见远不止于此。
在现实生活中,我们常常遇到这种偏见,想想过去几十年里都是哪些事深深打动了美国人的心灵吧。
比如说落井的小女孩。1949年,在加州圣马力诺市,一个名叫凯茜·菲斯库斯的3岁小女孩掉进了一口井。所有美国人都为之心痛不已。大约40年后,所有美国人的心又被杰茜卡·麦克卢尔的苦难刺痛了:1987年,在得克萨斯州,这个18个月大的小女孩掉进了一口窄井,引发了一场持续55个小时的救援行动。“在整个过程中,每一个美国人都成了小杰茜卡的教父或者教母。”当时的美国总统罗纳德·里根(onaldeagan)如是说。
只要能在受害人群中识别出受难的个体,大规模事件就也能引起我们的关注。我们就是这样被某些悲剧、灾害和大规模犯罪行为引发共鸣的,比如2004年的印尼海啸、2005年的飓风卡特里娜(atrina)、2011年的飓风艾琳(rene)、2012年的飓风桑迪(andy)、2001年的“9·11”事件,或者本书一开始提到的桑迪胡克小学枪击事件。
这些的确都是很严重的事件,但为什么人们聚焦的是这些事件而非其他事件呢?肯定不是因为它们在客观上更加严重。保罗·斯洛维奇(aullovic)讨论过社会对娜塔莉·霍洛韦的巨大关注。霍洛韦
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