神经现实 01-14
感冒了,该吃哪种药好呢?
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# 周周发

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文献:Barberia, I., Blanco, F., & Rodr í guez-Ferreiro, J. ( 2020 ) . The more, the merrier: Treatment frequency influences effectiveness perception and further treatment choice. Psychonomic Bulletin & Review.  

DOI:https://doi.org/10.3758/s13423-020-01832-6

封面:Koi-Ko Withers

生活中我们常常会面临选择题,假如:今天你想去超市买点感冒药,选择包括 999 感冒灵和四季感冒片。老吃 999 的你这次拿了一盒四季感冒片,3 天过后感冒好了,你想:看来四季感冒片疗效也不错啊,下次再买这个!那么问题出现了,明明都放在同一处货架,为什么之前每次你都会购买 999 感冒灵呢?" 一般不都是买 999 感冒灵吗,大家都吃这个呀!" 的确,看看销量,数十倍的差距,而价格相似,实际疗效可能也无太大差别,但我们会选择热门款。

选择热门款并不是什么稀罕事,这可能源于一种常见的认知偏差——因果错觉(causal illusion)。对于实际毫无关联的事件,人们却认为它们存在因果关联,一方是因,另一方是果。实际上,判断哪种药更好的过程可以视为对药物种类与疗效的因果关系进行判断。以前文的感冒为例(简化起见我们只考虑 999 和四季感冒片两种药),药物种类有 2 种,治愈人数的对比可以作为疗效的一种指标,要么治愈,要么未治愈,也有 2 种水平。假如 A/B=C/D,那么,药物种类和疗效不应存在因果关系,或称因果关系强度为 0,对于两种药物理论上不应产生偏好。但许多研究都发现,人们倾向于认为更加 " 流行 "(即边际频率更高)的药物(如此处的 999)疗效也更棒。在实际选择购买哪一种药物时,也更倾向于购买热门款。这一现象被称为线索密度(cue-density)或原因密度(causal-density)效应。

不过,你可能会产生疑问,万一 999 和四季感冒片的实际疗效都不咋地,即使 999 看起来比四季感冒片好,我们还会购买 999 吗?答案可能还是 " 会 "。在 Barberia 等人的研究中,除开两类药物的信息(即图中的 ABCD 四类情形),还提供了一项背景信息,即参与者能够了解到没有吃任何一种药物的情况下,有多少人治愈了,有多少人未治愈。那么,人们不仅能够比较两种药物的优劣,结合背景信息,了解服用各药物是否对治愈疾病有疗效,人们还能得知每种药物的疗效如何。结果发现,当热门款和冷门款都不具备任何疗效时,即是否服用热门款与治愈情况、是否服用冷门款与治愈情况都不存在因果关系,热门款还是会被认为疗效更好。同时,尽管有相当一部分人两种药都不想买,但选择购买热门款的人还是不在少数,远高于冷门款。

因果错觉的产生可能与错觉性相关(illusory correlation)有异曲同工之妙。错觉性相关指对于实际毫无关联的事件,人们却认为它们存在关联(不一定是因果关系)。在 Hamilton 和 Gifford(1976)的经典实验中,参与者获得了对 39 人的行为描述,其中,A 组 26 人有 18 人做了好事、8 人做了坏事,B 组 13 人有 9 人做了好事、4 人做了坏事。那么,组别和行为好坏程度之间并无关系,而在进行小组评价时,A 组被认为社交能力更棒、更加聪慧,B 组被认为社交能力更差、更笨。

对于错觉性相关和因果错觉有一些共通的解释。例如,独特性假说认为少数群体一旦表现出不常见的行为,会令人印象深刻,从而引发了错觉性相关或因果错觉。在感冒的例子中,四季感冒片冷门,吃了四季感冒片还没好的那些人就显得极为突出,会让人们觉得四季感冒片就是不咋地。信息损耗假说则认为,少数群体不为人熟知,人们容易做出模糊的、不确定的判断,对冷门的四季感冒片,人们在判断治愈人数与未治愈人数之比时,更容易判断模糊,判断值接近 0.5,而热门的 999 判断起来却很清晰,治愈人数多于未治愈人数,那么,人们便会认为热门款更有效。

最后,不完整学习假说也提出,多数群体数量占优,人们对多数群体信息的学习更加迅速,更容易建立起多数群体与常见 / 优势特征的联系,如人们会更快地认识的,999(数量占优)总能治愈人(优势特征),于是因果错觉便产生了。

参考资料

1 . Barberia, I., Blanco, F., & Rodr í guez-Ferreiro, J. ( 2020 ) . The more, the merrier: Treatment frequency influences effectiveness perception and further treatment choice. Psychonomic Bulletin & Review. https://doi.org/10.3758/s13423-020-01832-6

2 . Blanco, F., Matute, H., & Vadillo, M. A. ( 2013 ) . Interactive effects of the probability of the cue and the probability of the outcome on the overestimation of null contingency. Learning & Behavior, 41 ( 4 ) , 333 – 340. https://doi.org/10.3758/s13420-013-0108-8

3 . Costello, F., & Watts, P. ( 2019 ) . The rationality of illusory correlation. Psychological Review, 126 ( 3 ) , 437 – 450. https://doi.org/10.1037/rev0000130

4 . Fiedler, K. ( 1996 ) . Explaining and simulating judgment biases as an aggregation phenomenon in probabilistic, multiple-cue environments. Psychological Review, 103 ( 1 ) , 193 – 214. https://doi.org/10.1037/0033-295X.103.1.193

5 . Hamilton, D. L., & Gifford, R. K. ( 1976 ) . Illusory correlation in interpersonal perception: A cognitive basis of stereotypic judgments. Journal of Experimental Social Psychology, 12 ( 4 ) , 392 – 407. https://doi.org/10.1016/S0022-1031 ( 76 ) 80006-6

6 . Kutzner, F. L., & Fiedler, K. ( 2015 ) . No correlation, no evidence for attention shift in category learning: Different mechanisms behind illusory correlations and the inverse base-rate effect. Journal of Experimental Psychology. General, 144 ( 1 ) , 58 – 75. https://doi.org/10.1037/a0038462

7 . Matute, H., Blanco, F., Yarritu, I., D í az-Lago, M., Vadillo, M. A., & Barberia, I. ( 2015 ) . Illusions of causality: How they bias our everyday thinking and how they could be reduced. Frontiers in Psychology, 6. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00888

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