「證實偏差」和「動機性推理」有什麼區別?

confirmation bias(證實/求證偏差) 和 motivated reasoning (動機性推理)有什麼區別?


這個問題挺好的。因為這倆確實沒太大區別……

非要說的話:

Confirmation Bias 是一種現象,中文一般譯為「證實偏見」。它指的是,在一大堆證據裡面,人們會更容易注意到、記住和相信對自己有利的證據,忽略相反的證據

2008年美國大選期間,Orgnet 做過一項調查,結果顯示:在亞馬遜上,購買了正面評價奧巴馬的書籍的人,大多數是支持他的人;購買對他負面評價書籍的人,大多數是反對他的人。

簡單來說,如果你是奧巴馬的擁護者,當你走進書店時,在一堆書籍中間,你會更容易注意到「正面評價奧巴馬」的書籍,同時也會更容易相信它。

這是一個看似理所當然的現象,但卻無處不在地影響著我們生活的方方面面。

造成 Confirmation Bias 的原因,主要是出於對 Cognitive dissonance(認知失調)的修正:我們天生會希望我們是對的。當我們接收到的信息否定了這一點時,我們會傾向於忽略和懷疑它,以保持「我們是對的」這個良好感覺。反之亦然。

Motivated Reasoning 則是一個過程,是 Confirmation Bias 更進一步的結果。

它一般是指:當我們對一個問題有著先入為主的偏見時,我們會「下意識地」尋找論據來證明這個偏見,從而陷入非理性的思考之中。

它通常包含三個要素:

  • Emotional Bias:它一般是「先入為主」的。也就是說,對於一個問題,本身已經有了一個預設的答案,而且這個答案通常是在非理性的情況下,憑藉感性做出的。
  • Confirmation Bias:在這個答案的驅使下,我們會更容易接受和相信支持這個答案的論據。

  • Rationalization:合理化。亦即是說,當我們接收到反對這個答案的論據時,我們會天然地拒絕接受它,並試圖將它解釋為對我們有利的樣子。

2009年的一項研究指出,當一名脫口秀主持人用諷刺的語氣模仿共和黨口吻時,民主黨支持者會覺得「他在嘲諷共和黨」,而共和黨支持者會認為「他在借玩笑表露內心的真實想法」。這表明,我們對事物的理解,會受到我們先入為主的影響。對於我們所無法接受的東西,我們會試圖將其「扭曲」成為我們所希望的那樣

舉個栗子,如果一個人強烈地相信「美國登月是一場騙局」,那麼,他會去尋找證據證明自己的觀點(Emotional Bias)。他會更容易相信和接受質疑美國登月的材料(Confirmation Bias),而對於反對這一論調的材料,他會試圖提出解釋來自圓其說(Rationalization):比如好萊塢布景啦、官方施壓啦、相關人員在胡說八道啦,等等。

可以看到,嚴格來說,Confirmation Bias 是 Motivated Reasoning 的一部分,後者的內涵會更廣一點,是一個更完整的過程。


謝學長的邀哈~ @劉銳

這個問題 @Lachel的答案已經非常棒了,我來做一些補充。

嚴格的說,confirmation bias是一種motivated reasoning。motivated reasoning嚴格地說是一種自我欺騙,即先有了答案然後再找證據佐證這個「想要的」答案的過程。比如,您有一個朋友,他遇到了職場困境,諸如受到了上司的不公正對待,這時候他有兩個選擇,忍或者走,你會發現在某些時候替朋友著急的你旗幟鮮明地站在「走」這個陣營時,你說的話你的朋友是聽不進去的,因為你的朋友找你要的不是你自己的判斷,而是讓你幫他提供一些「忍」的理由以說服自己。 2000年的RES上面發表了一篇文章,叫《Strategic Ignorance as a Self-Disciplining Device》,說的就是這個意思( @Richard Xu 你老師)。這個領域同樣也是諾獎得主Tirole和他的長期合作者,普林斯頓大學的Be?nabou,最近幾年的一個重點關注對象也是Motivated Reasoning,他們兩個除了兩篇綜述,一篇是兩人合寫的,發表在今年的JEP上:

另一篇是去年的:

有興趣的朋友可以找來看看。

好吧,我列這些只是為了讓讀這篇答案的經濟學子們承認這東西不是啥旁門左道而已……

我有罪……

從這個角度看,motivated reasoning存在的原因是因為對某些事情持有某種(有偏差的)信念或者認知,本身就是有價值的,這種價值是非工具性的,既不是以決策的input的形式錯在的價值。所以人們會為了追求這種價值而去「故意」做出某種有偏差的推理,進而會得到一些有偏差的判斷。

而實證偏見(我覺得這個詞正確的翻譯方式是「固執偏見」)則是針對某一類固定的motivation而出現的motivated reasoning。這類motivation是:我之前的判斷必須是對的,所以當出現與我之前的判斷向左的證據的時候,我會以一種扭曲的方式處理這個證據。最容易理解的原因是「面子問題」,比如一個企業高管做出了一個錯誤的判斷,那麼當這個判斷被證實是錯誤的的時候,如果坦蕩認錯,這位高管就必然面臨著承認自己犯了重大錯誤,自己能力不夠qualified,下面的手下會非議自己的能力等等窘境。所以為了在心理上逃避這種窘境,他就有著強烈的動機去認為這不是自己的錯,而是其他什麼地方出了問題。

在之前的答案為什麼人總是傾向於相信自己願意相信的? - 陳茁的回答 - 知乎裡面,我提到過,人進行motivated reasoning的動機通常有兩個,一是保證「我是好的」,二是保證「我是對的」,而這兩個動機有時候是衝突的。比如擋我認為自己很差,但是我又認為我是對的,則當出現「我很好」這類「情報」的時候(這裡的情報是吐槽日本人把信息經濟學翻譯成「情報經濟學」),人們通常會放棄confirmation bias而坦然接受自己很好的現實。

綜上,confirmation bias是一種特定的motivated reasoning。

當然說到這裡按說這個答案就應該完了,但是這不是我寫這個回答的初衷(其實我被邀請已經好幾個月了……)。

我的初衷是想吐槽一下心理學這個學科。

在知乎,有幾個日經問題,比如如何看待經濟學數學化、如何看待經濟學是不是科學等等。每次看到這些問題我都覺得又難過又憤怒,原因與我與經濟學結緣的過程有關。我本科是數學系概率方向的,所以按說根據「屁股決定腦袋」的邏輯,我應該旗幟鮮明地站在支持數學化並且認定數學化的才是科學這個陣營里(這其實也是一種motivated belief)。但是打死當我讀高鴻業的時候,我跟其他現在在知乎上高喊「數學化sucks」的朋友們有著相同的憤怒,心想「這特么都是些什麼玩意兒?」我當時的想法特中二:你用幾個數學方程式說這就是我的行為是對我的不尊重。所以,讀研第一個月導師雙選會的時候,我對我自己的研究興趣做了如下判斷:

「我熱愛一切非主流經濟學。」

所以,這些點如果我開始黑我覺得全知乎也沒幾個人能比我黑得深刻生動形象有趣。

但是,我不願意黑……

為什麼呢?有時候我會去反思:陳茁,你為啥一開始不去學心理學呢?其實這個問題當年在北師大心理學社納新的時候就被問過,我當時給出的答案是「因為山東高考錄取北師大心理學不招理科呀……」但後來我發現,不是這麼回事。之前準備最早的那次live的時候我突然間就明白了,心理學在我看來是一個比經濟學還「不靠譜」的學科,同樣的評價我想對於社會學、管理學等等一系列學科也是成立的:

你們的理論忒多了!

不是嗎?從某種意義上說,經濟學對於人的行為只有一個預測,這個預測是這樣一個方程得出來的:

xinargmax_{ain A}Eu(a)

也就是傳說中的「約束條件下的效用最大化」。而心理學呢,有N個理論,N&>10000。好了,你黑經濟學吧,上面那個公式黑點不要太多,針對任何一個假設我都能給你舉出五個以上的反例,而且每個反例背後都有若干心理學理論能夠預測得更准。所以很多人就說,心理學比經濟學更科學。

去你的吧……

就像剛才我廢了那麼大的勁兒向各位論證motivated reasoning和confirmation bias之間的區別一樣,心理學的那N個理論之間,都存在著非常微妙的關係,經常會出現這樣一種情況:大牛A提出了一個理論a,大牛B提出了另一個理論b,兩個理論之間的關係什麼,A和B兩個人自己都說不清楚,需要費勁兒巴拉地撕才能撕出問題來,也需要極其精巧的實驗設計才能驗證這個問題誰對。這些理論你勾連著我,我勾連著他,大家組成了一個「貴圈真亂包圍圈」,只要經濟學的預測出一點兒錯,我們總能找到一個心理學的理論可以比經濟學好,然後心理學家急沖沖地跳出來把經濟學「批判一番」,說看吧你丫偽科學……

如果我們兩家必須有一個偽科學,到底誰才是偽科學……

同樣的問題在行為經濟學當中也存在,畢竟這個自學科是一個「串兒」,經濟學和心理學的雜交種。更可怕的是,行為經濟學家用心理學理論去修正經濟學理論的時候,他們自己通常是不懂心理學的,他們只是看到了心理學的某個理論(N個理論中的一個)能夠補足經濟學的某個缺失,就拿過來建模了,其實這個理論在心理學當中是什麼地位,它和其他(被經濟學家用過的)心理學理論是個什麼關係呢?經濟學家是說不清楚的。

能說清楚嗎?心理學家自己也不是總能說清楚的。

從行為經濟學這個理論的發展史當中我們不難看出,其實這是一個心理學不停被經濟學招安的過程,而不是像很多人預測得那樣是經濟學的心理學化。最早的行為經濟學家,Katona和Simon,他們不僅認定經濟學預測的行為在經驗上是錯的,而且在規範意義上也是「不理性的」。Simon當年信誓旦旦提出「管理人假設」以挑戰「經濟人假設」,就是這股氣在這兒頂著。到了Kahneman Tversky這一代人,就已經承認了經濟學給出的預測是理性的了,但是把持著經驗上不符合現實這一點不鬆動。而2000年以後,行為經濟學進一步發現,把經濟學也搞成這種貴圈真亂包圍圈是不合適的。大量的文章已經開始通過各種方式來反思:我們真的需要這麼多理論嗎?

行為經濟學領域的扛鼎人物Colin Camerer和George Loewenstein在2004年為《行為經濟學新進展》一書做的導讀中說,傳統經濟學就是一個萬能鑰匙,什麼鎖都想開,但是什麼鎖都開不好,而行為經濟學(以及它背後的心理學帝國主義者們)要做的是一個工具箱,這個工具箱裡面有著十八般兵器,(包括了motivated reasoning和confirmation bias,)當然我們更牛咯~但是Fudenberg在2006年撰文指出,你們那個工具箱是不帶說明書的,遇到問題你讓我用你的工具箱你得先告訴我該用哪個工具吧……如果沒有說明書,我們還是用萬能鑰匙吧!

當然,我在這兒不是要洗白上面那個簡單公式,我們現在在做的工作也是在修正這個萬能鑰匙。但是我想在這裡請大家注意,能夠比預測能力的永遠是理論和理論,而不是理論包和理論包,經濟學是一個只有一個理論的理論包,它確實在幾乎每個問題上都不如具體的心理學理論好使,但是在罵經濟學不尊重事實之前,雖然這裡面有經濟學家對心理學理論一知半解的鍋,但麻煩您先把自己的工具箱整理一下吧……

這個工作讓經濟學家來做,其實挺丟人的……

而造成這一切的原因是什麼呢?是心理學沒有數學化。或者更精確地說,是心理學沒有公理化。有很多人黑經濟學不是科學,原因在於經濟學是「基於假設」的,可是什麼科學不基於假設呢?粗略地說:

  1. 精神分析心理學假設人的行為是受「生存本能」和「性本能」趨勢的;
  2. 行為主義心理學假設人是除了學習的本能沒有其他本能的「一張白紙」;
  3. 認知心理學假設人腦是一個類似於計算機的信息處理器。

這些都是「基於假設」的,只不過他們沒有把自己的假設用數學表達出來罷了。甚至可以說,他們通過對自己核心假設的語焉不詳、模糊處理規避了很多認為「基於假設就不對」的民眾的謾罵。但這樣的結果就是自己的工具箱雜亂無章到了貴圈真亂包圍圈的程度。

Andrew Caplin和Mark Dean於2008年出版的論文集《神經經濟學:決策與大腦》中寫了一篇這樣的文章:

文章中經濟學出身的作者委婉地批評了以神經科學為前沿的心理學不注重公理化帶來的惡果,那就是當公理化缺失時研究者會對(來自fMRI的)數據做過於隨意的解讀。貼一段作者的話來結束這個答案(pp.21-pp.22,有私貨地意譯一下):

我們中有一部分人做神經經濟學研究是因為對於神經生物學和決策論之間的互補性有著極高的期待。這種期待某種程度上源自於在兩個學科都對建模和定量研究的重要性具有高度的共識。但它們之間的方法論衝突依然存在。特別是決策論認可「公理化建模」的思路,但是很多神經科學家反對這一點。我們在這一章重要論證的是,當兩個學科還能在這一點上達成共識的時候,神經經濟學能夠兌現更大的潛力,這些公理能夠且應該在神經經濟學的發展中起到核心作用。

功利化的建模方法對於經濟學當中的決策論研究者(說的就是我們……筆者注)來說再稀鬆平常不過了。為了實現這一點,建模者必須清楚地陳述他們的理論是如何對數據中的行為產生限制的。為了陳述它,建模者必須寫出一個完整的同義反覆命題的清單(或者說一個公理清單)以判斷數據是否滿足自己的理論。……

……

總的來說,公理化的建模技術是神經科學兵工廠中一種非常有效的武器。我們在它的驅使下能夠找到更好的檢驗神經經濟學模型的方案,這與對純數學的盲從無關。除了操作上的考慮之外,公理可以使我們用非參數的方式找到重要的idea,避免自己對具體的數值示例的依賴,這些數值示例全部不可避免地不能去除在同一類模型中因為不同的參數而導致的撕逼。通過把模型化約為一組充要條件,公理使我們找得到決定性的檢驗(不是檢驗參數而是檢驗模型本身。筆者注)。當我們把注意力放在模型類而不是具體參數上的時候,發現公理被違背能夠明確地告訴我們模型本身而不是參數選取出了問題,前者比後者重要多了。

翻譯一下:整理整理你們的工具箱吧……

以上。


定義:

Confirmation bias(證實偏見/偏差)

Confirmation bias, also called confirmatory bias or myside bias, is the tendency to search for, interpret, favor, and recall information in a way that confirms one"s preexisting beliefs or hypotheses, while giving disproportionately less consideration to alternative possibilities.

「動機性推理」是搜索、解釋、贊同、回憶信息時,傾向於確認已預設的立場與假設,而給予對立的選項不成比例的可能性。

Confirmation bias

Motivated reasoning(動機性推理)

Motivated reasoning is an emotion-biased decision-making phenomenon studied in cognitive science and social psychology. This term describes the role of motivation in cognitive processes.

「動機性推理」是一種基於情感的決策現象(認知科學、社會心理學),此現象描述了感情在認知過程中產生的影響。

動機性推理是始於「答案」而逆推過程,過程為預設的答案服務。

正常的推理也有一個起點,區別在於:對於正常推理,這個起點是「假設」,假設允許被推翻。對於動機性推理而言,當排山倒海的證據對預設「答案」不利時,感情就介入了,推理人會對不利證據展現出非常強的排斥和防禦性

Motivated reasoning

區別:

「動機性推理」實際是「證實偏見/偏差」的升級版。從字面上就可以看出來,證實偏見只涉及信息的篩選,而動機性推理則涉及整個觀念、理念體系的形成。

證實偏見在很多情況下是無意識的,而動機性推理則幾乎一定是有意識的、主動的

例子:

你想了解進化論,在Google上鍵入「進化論定義」、「進化論歷史」、「進化論證據」、「進化論批判」,這算是中立的信息篩選;而當你鍵入「進化論是騙局么?」這就是主觀的,帶有偏差的信息篩選。

如果你主動地,更上一層樓地,決定開發出一整套複雜的理論來和進化論對著干------比如「智能設計論」的開發者的心路歷程 ----- 以此來讓自己的「信念」合理化(rationalize),這就是「動機性推理」。

當然,如果你在考察智能設計論的時候,鍵入「智能設計論是騙局么?」這也屬於證實偏見行為。

如何避免:

對於「動機性推理」,很簡單:Just don"t do it.

動機推理是需要很強的主觀的,是需要付出很多努力的,跟偷東西、搶劫一樣,需要你主動去做。當慾望升騰起來的時候,提醒自己不要去做就行了。

對於證實偏見,避免就難得多,

小Tips1,請Google中立辭彙,如例子;

小Tips2,了解信息來源可能存在的偏差;

小Tips3,擴展信息來源渠道;

小Tips4,故意使自己暴露在自己有敵意的觀點中;


達爾文的進化論不就是動機性推理嗎,或許在他看到猩猩猴子的一瞬間,就產生了感性的靈光乍現大膽推測:人類會不會是他們發展過來的結果?於是抱著這樣一個presupposition,根據現代的人形往前找,凡是碰巧具有大概相似形狀的生物都被找來做成「進化」的證據鏈,但是那些類人生物到底是人、還是另一種生物?就沒有進一步考證。連表面的類人生物證據鏈也是缺損的、不能自圓其說的


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