所謂偏見，就是只相信對自己有利的事

來自專欄人神共奮116 人贊了文章

帶著偏見出發，期待偏見被打破。

1/5、一張烏龍照片引發的反轉

上周，特朗普又被美國國內媒體黑了一把。

一直以來，美國的非法移民被抓後，將被美國政府關進監獄，如果還有一起非法入境的子女，因為美國法律的限制，這些孩子只能被送進移民局專門的看管機構，這就意味著孩子們將被迫與他們的父母分離。

這些政策其實在特朗普之前就有了，但以前數量太少，並沒有引起民眾的關注。由於特朗普對非法移民採取的「零容忍」，導致骨肉分離的兒童在移民局「爆棚」，這筆不人道的帳，終於算到他的頭上。

就在此時，一個2歲的宏都拉斯小女孩哭泣的照片被攝影師拍了下來，將其用於Facebook的籌款活動。生動的照片永遠比冰冷的數字更有打動力，越來越多的美國人開始關注這個政策。

?

?

視特朗普為大敵的媒體人如獲至寶，一向「黑川普」黑得不亦樂乎的《時代》雜誌，自然不甘落後，推出了下面的這張雜誌封面。

紅色背景下，弱小的女孩，和人高馬大的特朗普總統形成鮮明的對比，還不忘配上一句「歡迎來到美國」的諷刺性標題。

?

?

抗議聲一浪接一浪，連第一夫人也連連嗆聲，特朗普終於簽署行政命令，讓非法入境者可以全家拘禁在一起。

但那張照片很快就開始反轉，根據華盛頓郵報報道，事實上，這位女孩從未和她的母親分開，當時的哭泣很可能只是一時看不見媽媽了。

攝影師約翰摩爾只好支支吾吾地承認：「我不知道真相是什麼，我擔心她們分手了。」

搞清楚信源的真實性，這是新聞工作者最基本的職業素養，可假新聞真正的原因真的是不專業嗎？

2/5、大膽假設、片面求證

王小波在一篇雜文里說：「如果某個證據支持你的觀點，但它看上去很可疑，那麼不用問，它多半是假的。」

這真是一個屢試不爽的經驗。

心理學上稱之為「驗證性偏見」：有時候，我們為了保護自己信念，往往會選擇性地「發現」那些能證明自己的「有利證據」，而對那些明顯的「不利證據」視而不見。

用大白話說，我們常常是先下結論，再去尋找對結論有利的證據。

比如面試，很多大公司為了防止某些主觀偏見，用打分的方式來決定是否錄用應聘者，但實際情況是，面試官往往是先在心裡下了決定——「不予錄取」，再看看分數，如果太高了，他會想：怎麼可能？我肯定是哪裡弄錯了……，沒錯，就是這兒，讓我把分數改低一點。

之所以我們習慣於「先判斷，再尋找證據」，是因為人的認知資源是有限的，如果完全理性科學地進行評估，就一定要把所有的信息收集完整，那我們很可能什麼結論也得不出——黃花菜都涼了。

人為了逃避深度思考，可以做任何事情，其中就包括了：用大腦中一些即有的偏見，去簡單地總結這個複雜的社會。

這些偏見常常會變成一些人群標籤：「重男輕女的農民」「自私擾民的廣場舞大媽」「無法無天的熊孩子」「變老的壞人」「冷血的圍觀者」，甚至「鍵盤俠」自己也成了標籤。

我們提倡「大膽假設、小心求證」，但問題是，一旦我們「大膽假設」了，之後的「求證」很可能被這個「假設」給帶偏了。

最近崩潰的金融傳銷都有一個特點，大部分參與者都是「老傳銷」，套路都門清，他們只是在賭自己不會是最後一個「接盤者」。所以，只要發現這個項目形式新穎，比如冠以「慈善」「區塊鏈」的名義，他們就會假設別人都是傻子，看不出來。

一旦有了這個假設，證據也就「有」了，你看，別人都是真狂熱、真相信，唯有自己的「狂熱」是裝出來的，自己才是這個「擊鼓傳花」遊戲的唯一清醒者。

先是大腦里有了一個不知從何而來的偏見，然後就發現滿大街都是這個偏見的證據。

?

?

而其中最具迷惑性的證據，就是數字。

3/5、數字是如何欺騙我們的

一位犯罪專家給工讀學校的學生講課，舉了一個數據——打架鬥毆中90%的死者都是先動手的。

專家的意思是勸大家遇事冷靜，千萬別先動手，可實際效果卻是台下的人相視而笑，專家問他們笑什麼，其中一個學生說：「人都被打死了，當然說是他先動手的啦。」

這個數據只能勸人打架時「別被打死」，而不是「別先動手」。

犯罪專家真的不知道那些嫌疑人是如何推卸罪責的嗎？肯定不是。只是，他們想教育年輕人的美好願望，戰勝了他的專業素養，尤其是像數據一類證據，更容易讓人放鬆警惕。

為什麼人們會被數據誤導呢？有人認為是沒有經過科學方法訓練，對「概率事件」、「相關性不等於因果性」、「樣本量與統計效力」這類科學常識缺乏理解。

但這些理由未必站得住腳，就算是訓練有素的專家也很容易被數據誤導，我覺得真正的原因還是前面王小波說的：人們甘願被自己相信的東西所欺騙。

比如下面的兩種說法：

欺騙性數據一：為什麼工作十年後的同學會上，混得最好的人，並不是當年成績最好的學生，反而是成績中上的？

一般情況下，我們都不會是成績最高的那個，所以我們願意相信一件事：成績好的人，能力往往不強；成績差的人，能力也不怎麼樣；能力最好的人，成績總是在中游，或者是中上游。

非常遺憾，我們想要安慰自己的努力掩蓋了一個基本的常識：一個班上，成績最好也就那麼一兩個，成績中上的，有十幾人，後者的數量是前者的十倍，混得最好的人在後者中出現，才是正常現象啊。

欺騙性數據二：為什麼現在的癌症患者比三十年前多？

我們都希望借這個問題來表達我們對環境問題的擔憂和憤怒，於是我們開始對這個問題真正的答案視而不見：就算環境是癌症發病率提高的原因之一，但更直接的原因是我們的壽命變得更長了，而年紀越大越容易得癌症。

當這種「驗證性偏見」達到一定程度，我們就開始不滿足於「尋找」有利證據，而是開始「創造」證據。

英劇《Yes,Minister》里有一集，內閣秘書漢弗萊揭示了他的「數據魔術」——如何得到任何一個自己想要的民調數據。

如果你希望得到「民眾支持恢復義務兵役」的民調數據，你可以在設計問卷時，先問「你擔心失業青年太多嗎」「你覺得現在年輕人是不是太過反權威」等問題，再問「你認為要不要恢復兵役制？」

相反，如果希望得到「民眾反對恢復義務兵役」的民調數據，你就得先問「你擔心戰爭嗎」「你覺得年輕人持槍是否太危險」。

?

?

很多人都會為自己所相信的東西付出更多——包括撒謊。

4/5、驗證性偏見是如何被驗證的

美國心理學之父:威廉?詹姆斯在分析人為什麼會產生偏見時說過一句很精闢的話：

很多人為了證明自己在思考，就稍稍排列了下自己的偏見。

「驗證性偏見」，就是在「重新排列偏見」。

舉個例子，王主任對下屬小張有一個印象，不夠尊重領導。可他忘了自己為什麼會有這個印象了。每次跟小張接觸時，王主任都在暗暗想，到底他哪裡不夠尊重領導了？每次自己說的話，他都很認真地記在小本子上；每次自己交待的事，他也不折不扣地完成了啊？

王主任想，難道是因為這個小張總是當面一套，背面一套？所以他常常暗中觀察，並向其他下屬旁敲側擊，看看小張有沒有暗中詆毀自己，可仍然一無所獲。

王主任的態度自然很容易被下屬猜出來，又很自然地傳到小張耳朵里，聯想起王主任平時對自己的態度，小張終於作出了跳槽的決定。

看到小張的辭職信，王主任一拍大腿，自己真有先見之明啊。

王主任當然忘了，他第一次見到小王時，仔細觀察過此人後腦勺上鼓起的一塊。因為幾個小時前，他跟幾個朋友喝酒，朋友說後腦勺鼓起一塊，那叫「反骨」，將來是會背叛上司的。

這個例子有點誇張，但降低幾個反應級別，它潛伏在大多數人的意識習慣中。

這是病，得治。

?

5/5、防止「驗證性偏見」的三個方法

防止進入「驗證性偏見」，有三個方法。

第一，你必須對「找到真相」有強烈的慾望。

絕大多數民眾進入「驗證性偏見」，並不是不會思考，而是根本不在乎真相。民眾通常只願意借著某個新聞事件，發泄一下自己被壓抑的情緒，或者享受一下被感動的美好感覺，或者顯示一下自己的同情心，或者到道德高地上呼吸一會兒優越感。

只有少數真正追求真相的人，才會有勇氣面對不符合自己想像的反面證據，才會有勇氣承認自己犯了錯。

第二，不要試圖理解別人，只要尊重別人的看法就行了。

朋友從貴陽到南昌，南昌的人得知他是貴陽來，就說，貴陽那個地方我聽說過，那裡的人不好惹的。這位朋友就笑了，因為來南昌之前，貴陽人就告訴他，南昌那個地方我聽說過，那裡的人不好惹的。

以前總說「理解萬歲」，但有些事情，我們恐怕一輩子也無法體驗，無法理解。這不重要，你只需要承認每一個可以擁有完全不同的價值觀，無論你覺得這有多荒謬。

作為成年人，遇到衝突時，千萬別猜測別人的動機，也千萬別做道德批判。

第三，你必須能跳出自己的視角思考問題。

金庸的《神鵰俠侶》里有個情節，楊過有一次趕路，看到一個農夫鞭打一匹可憐的瘦馬，氣憤之下，他把農夫狠狠地教訓了一頓，把瘦馬救下了。

即使你不是一個動物保護主義者，也會覺得這一段大快人心，楊過的俠義形象在這個小小情節中更加偉光正了。

但如果你站在農夫的立場，就完全不是那麼回事了。也許只是中午跟老婆吵了幾句嘴，多喝了幾口悶酒，忍不往多打了幾鞭子。

楊過可以轉眼就把農夫給忘了，可對於農夫而言，這是他黑暗人生的開始，丟失了家中唯一的財產，日子就過不下去，老婆就要跑掉，地里的租子交不上，女兒就會被地主搶走，好端端的一個家，就這麼毀了……

別以為這是小說里的情節，那個「愛狗人士」逼人自殺的新聞，可不就是活脫脫的「楊過救馬」的翻版？

?

經常試著跳出自己的角色思考，這是一個好習慣，才能帶你走出偏見與偏執。

首發於「人神共奮（ID：tongyipaocha）」微信公眾號，每周二篇原創，顛覆你對職場的看法。

與「認知心理」相關的文章

走出思維陷阱，高手的三個「反直覺」思維習慣

為什麼下雨天打不到計程車？不僅僅是打車的人多了……

一個誤導了無數人的錯誤理念——我要更自信

?