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為什么我們?nèi)菀资茯_?心理學(xué)家:常識不足,太相信自己
·“這個結(jié)果表明,糟糕的謊言識別能力部分是由于人類對統(tǒng)計線索的依賴不夠,也可能是因為偏向于其他無用的線索?!?/u>
隨著人工智能(AI)等新技術(shù)的發(fā)展,花樣層出不窮的詐騙讓人們蒙受心理和財產(chǎn)的雙重?fù)p失。雖然再“精致”的騙局也有很多不合理的地方,比如陌生人突如其來的關(guān)心和從天而降的財富,但人們依舊“義無反顧”地信以為真。
騙局的核心是謊言。為什么我們看不出來別人在撒謊?最近一項心理學(xué)研究通過實驗發(fā)現(xiàn),這或許是因為人們太過相信自己的經(jīng)歷和判斷,缺少對事情發(fā)生可能性的客觀認(rèn)識。
這項研究于2024年3月14日發(fā)表在《自然》(Nature)雜志子刊《溝通心理學(xué)》(Communications Psychology)上,作者是來自英國倫敦大學(xué)學(xué)院(University College London)和美國麻省理工學(xué)院(Massachusetts Institute of Technology)的Sarah Ying Zheng、Liron Rozenkrantz和Tali Sharot。
“大多數(shù)欺詐行為是在網(wǎng)上實施的,包括投資欺詐、戀愛騙局、虛假賬單和網(wǎng)絡(luò)釣魚騙局?!弊髡邆冊谡撐闹袑懙?,“不幸的是,無論是在線上還是線下,人類在檢測謊言方面都不是很擅長。因此,騙局每年都會給人帶來重大的情感和經(jīng)濟(jì)損失?!?/p>
在該研究中,作者們首先梳理了幾種人們在識別謊言中常用的線索,如主觀猜測、客觀事實等,并招募了數(shù)百人參加一種“猜卡牌顏色”的游戲?qū)嶒瀬砑右则炞C。在這項實驗中,參與者們能夠通過撒謊來獲得勝利和獎勵,也需要去判斷對手有沒有撒謊。
研究人員最終發(fā)現(xiàn),人們過于依賴自身經(jīng)驗作為線索對謊言進(jìn)行主觀判斷,而常常忽略事件的客觀可能性。
識別謊言線索多
為了搞清楚人們?yōu)槭裁床簧帽鎰e謊言,首先要分析人們是怎么分辨謊言的。為此,三名研究者對過去的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,發(fā)現(xiàn)人們主要依賴三種線索對謊言進(jìn)行判斷,分別是表情線索(說話的語氣、表情和聲音等細(xì)節(jié))、心理推論(推斷他人的動機)以及統(tǒng)計線索(對事情發(fā)生的客觀可能性的判斷)。
人們經(jīng)常從影視劇中看到,測謊大師通過觀察對方的“微表情”來識破謊言。然而研究者們提到,大量研究表明在日常生活中,面部表情、眼神和身體動作等線索在識別謊言中通常是沒有幫助的。而且在目前流行的網(wǎng)絡(luò)電信詐騙中,這類線索通常也比較少。
研究者們因此將注意力放在另外兩種線索上。心理推論線索是指,人們會考慮他人的知識、感受和動機,來評估一個陳述是謊言的可能性。例如,人們常常會考慮謊言能否給說謊者帶來好處。當(dāng)自己覺得對方別有用心、有利可圖時,就會格外提防。
該研究還指出,這種對他人動機的揣測常常有“自我投射”的特點,即用自己的行為來理解和預(yù)測他人的行為。比如當(dāng)自己在某個話題上有說謊的經(jīng)驗時,也會認(rèn)為其他人在該情況下也說謊。相反,當(dāng)人們?nèi)鄙偬囟ń?jīng)驗時,則容易認(rèn)為別人的相關(guān)言論是真實的。
統(tǒng)計線索則是指人們會根據(jù)對話題的既有認(rèn)知來評估溝通的真實性?!袄?,如果一個潛在的約會對象聲稱自己身高超過1米9,就可能引起懷疑。因為只有不到5%的人口長這么高。”研究寫道,“當(dāng)溝通違反客觀知識的期望時,會導(dǎo)致驚訝,也有可能導(dǎo)致懷疑。”
研究者們認(rèn)為,不同線索可能導(dǎo)致對陳述相互矛盾的評估,不同的人在辨別謊言時對這三種信息線索的側(cè)重也不同。“比如有人說自己是億萬富翁。一方面,因為很多人自己不會騙人說自己是億萬富翁,他們可能認(rèn)為其他人也不會這么做(自我投射的心理推論),這減少了懷疑。另一方面,現(xiàn)實中成為億萬富翁的可能性很低(統(tǒng)計線索),這增加了懷疑?!?/p>
“人們對他人的最終懷疑是他們?nèi)绾螜?quán)衡這些可能互相矛盾的信息類型的結(jié)果?!备鶕?jù)這個思路,研究人員們假設(shè),人們之所以不擅長辨別謊言,是因為太過依賴通過自己的行為來推斷他人的行為,而這一線索常常不夠準(zhǔn)確。
主觀臆測不靠譜
為了驗證這個猜想,該研究設(shè)計了一個類似于“囚徒困境”的心理學(xué)實驗,共有310名參與者。在實驗中,參與者將會在電腦上與“對手”(其他人的非實時參賽數(shù)據(jù))進(jìn)行三輪、每輪30局的猜卡牌游戲。每一局中,電腦會為參與者提供七張由藍(lán)色和紅色卡牌組成的牌組,并隨機為他們選擇一張牌,隨后由參與者自己報告結(jié)果,并且可以撒謊。
與囚徒困境的游戲規(guī)則不同的是,若結(jié)果是一藍(lán)一紅,則藍(lán)色方勝利。若顏色一樣,則是平局。這意味著參與者可以通過一直報告自己抽到的是藍(lán)牌來立于不敗之地。
研究者們?yōu)橛螒騽倮峁┝霜劷鹱鳛椤皠訖C”,并在每輪游戲之后讓他們評估對手的誠實程度,從1分(“完全不誠實”)到6分(“完全誠實”),作為辨別謊言的指標(biāo)。

系統(tǒng)隨機提供七張卡牌并選取一張,由參與者報告卡牌顏色。圖片來源:Communication Psychology
這樣一來,參與者們至少有三種依據(jù)來判斷對手是否在游戲中說謊。首先是根據(jù)牌出現(xiàn)的概率(統(tǒng)計線索)。比如說,若系統(tǒng)給出的七張牌里只有一張藍(lán)牌,而對手恰好報告自己抽到了藍(lán)牌,則容易引起懷疑。
其次是游戲的輸贏(動機推論)。游戲勝利有金錢獎勵,因此當(dāng)自己輸?shù)簦▽Ψ絼倮r,就會懷疑對面是不是為了贏而撒謊。
最后則是根據(jù)自己是否說謊(自我投射)。依據(jù)這種線索,當(dāng)自己為了勝利而謊報顏色時,就會認(rèn)為對面也會這么做。
研究者們通過統(tǒng)計分析計算了這幾種線索對謊言的預(yù)測能力。他們最終發(fā)現(xiàn),結(jié)合概率和動機兩個方面的線索對謊言的預(yù)測能力最高。當(dāng)人們發(fā)現(xiàn)對面選擇概率低的顏色且獲得勝利時,就很容易產(chǎn)生懷疑,且常常是對的。
而光考慮顏色出現(xiàn)的概率,不考慮游戲的輸贏,也對謊言有著比較高的預(yù)測能力。但是,當(dāng)參與者以“自己是否說謊”作為依據(jù)來判斷對方的真實性時,往往無法得出正確的結(jié)論。單單依靠游戲輸贏作為線索則顯示出了最低的預(yù)測能力。
這些結(jié)果證實了采取多來源、更加客觀的線索對于識破謊言有更大幫助。那么一般人的傾向是什么樣的呢?為了探討這個問題,研究者們引入一個只依靠統(tǒng)計線索(即顏色出現(xiàn)概率)來做判斷的機器“選手”。結(jié)果顯示,它在識別謊言方面比大部分人表現(xiàn)更好,這意味著過于依賴個人投射和動機推論成了人們辨別真假的“絆腳石”。
研究還發(fā)現(xiàn),那些自己頻繁說謊的人對他人的懷疑程度也更高,盡管他們的懷疑并不一定是對的。
“這個結(jié)果表明,糟糕的謊言識別能力部分是由于人類對統(tǒng)計線索的依賴不夠,也可能是因為偏向于其他無用的線索。”研究寫道。對此,研究人員表示,可以通過提供陳述的上下文語境等方式來增加客觀線索,來提升人們檢測謊言的能力。
誠實環(huán)境很重要
即便人們意識到客觀線索的重要性,一個充滿謊言的環(huán)境卻會導(dǎo)致人們形成錯誤的期待,無法找到相對客觀的線索,導(dǎo)致話語真假難辨。
“我們的發(fā)現(xiàn)意味著,在統(tǒng)計數(shù)據(jù)被扭曲的環(huán)境中,謊言檢測就不那么準(zhǔn)確。例如,在社交媒體中,定制算法可能會夸大某些信息的可能性,包括錯誤的信息。”研究指出,“這可能導(dǎo)致不準(zhǔn)確的期望,并降低人們拒絕虛假陳述的能力。”
雖然人們?nèi)菀妆桓鞣N信息誤導(dǎo)并產(chǎn)生錯誤的期待,但研究人員也表示,說謊行為遠(yuǎn)比該研究中所展示的要復(fù)雜,涉及到文化、社會等多種因素。他們發(fā)現(xiàn),雖然人們對于謊言依賴自己的主觀判斷,但在說謊方面,他們自己的行為不太會受到這些判斷影響,但會受到金錢激勵的影響。
在該研究中,研究者們還通過操縱實驗中的謊言數(shù)量以及贏得游戲的報酬大小,來觀察人們在不同環(huán)境中的策略變化。當(dāng)研究者人為提高參與者遇到的謊言數(shù)量時,他們對其他人的懷疑程度增加,自己輸?shù)舻挠螒蛞哺?,但自己的說謊行為卻沒有顯著增多。
當(dāng)研究者們提高贏得游戲的報酬時,參與者的說謊率顯著提高。他們對其他人也更加懷疑,即使其他人的說謊率沒有改變。
“我們沒有指示人們說謊,也沒有提供任何關(guān)于他人說謊頻率的信息?!毖芯孔詈筇岬?,“實際上,大約三分之一的參與者很少說謊,很少有人說謊超過一半的時間?!?/p>
參考文獻(xiàn):
https://www.nature.com/articles/s44271-024-00068-7#Sec15





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