Nature揭示决策漏洞:我们总是忽略的减法思维

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2021年4月7日,美国弗吉尼亚大学 Gabrielle Adams、Benjamin Converse 等人在 Nature 期刊发表了一项题为:People systematically overlook subtractive changes 的研究论文。研究团队设计了一系列的问题解决实验,通过这些实验观察人们对不同问题的处理方式,发现人们在解决问题时更喜欢做加法(通过增加元素来解决问题),即使做减法(通过删除一些元素来解决问题)的效率更高。研究进一步发现,人们更喜欢做加法,不是因为没有认识到做减法的效率更高,而是压根就没有想到还可以通过做减法来解决这些问题。这项研究也解释了为什么人们总是疲于应付处理不完的工作安排,机构总是陷入各种繁文缛节。此外,这也解释了为什么人类总是如此滥用地球资源。

该研究没有采用复杂的技术(纯行为研究)和统计方法,参考文献比较久远,主题也很通俗易懂。但可以说,这是一项极具启发性和话题性的心理学研究,从日常生活和各类现象中凝练出抽象的科学问题,看似微小的问题影响着人类生活的方方面面。简单的实验设计层层递进,采用不同的情景和不同文化背景的被试,具有很强的跨情景和跨文化的普遍性。

摘要

无论是设计师想要推动技术进步,作家想要强化论点,还是管理者想要鼓励期望的行为,都需要在心理上寻找可能的变化。我们调查了人们是否会像考虑添加新成分会产生变化一样,考虑从一个物体,想法或情况中减去一种成分的变化。研究表明,人们默认搜索做加法的策略,从而忽略了可以通过做减法来解决问题。在8个实验中,当任务并没有提示被试考虑做减法时,当被试只有一次机会认识到做加法的缺点时,或者当被试处于较高的认知负荷时,被试很少识别出做减法的优势。默认搜索做加法的策略可能是人们难以减轻负担过重的日程安排、制度上的繁文缛节和对地球的破坏性影响的原因之一。

引言

以一种新颖的方式改变一个物体、一种想法或情况开始于一种想象的行为,这是一个寻找环境和个人知识储备以寻找可能的变化的过程,问题解决的认知科学描述了想象和评估行为和结果的过程,以确定它们是否会得到改进。这些过程的基本要素包括原始状态的心理模型,可能出现的转变以及能够产生转变的行动。我们将做减法和做加法概念化为动作类别,分别从原始状态中删除或添加成分。当转换后的状态具有比原始状态更少的成分时,我们将其描述为做减法;当一个转换状态比原始状态有更多的成分时,我们将其描述为做加法。这些行动类别在概念上不同于福利的变化(welfare change)、动机取向和反事实推理结构。此外,这些行动类别本身并不是目标。人们可能会通过做减法或做加法来满足自己的需求。

我们的研究探究了人类是否更多的做加法而不是做减法。它的灵感来自于对跨领域减法咨询的明显需求。诸如“少即是多”、省略不必要的单词和消除障碍等提示似乎是在假设那些寻求转变的人会忽视或低估做减法也可以作为一种改善物体、想法或情况的方式。鉴于这种基本原理,我们开始了我们的调查,观察人们改变的对象,想法和情况(k = 8, n = 1585)(拓展数据表1)。例如,在一个对照观察中,我们要求被试改变一系列数字网格图案,使之对称(实验一)。被试可以通过点击任意一个盒子来切换它的颜色。在彩色盒子数量较多的那一边减去标记所花费的精力与在彩色盒子数量较少的那一边添加标记所花费的精力相同。然而,在91名被试中,只有18名被试喜欢做减法。在另一项研究中,来自一所大学的新任校长征求改进意见的档案数据显示,学生提出做减法的比例同样很低(在751个回答中,只有70个选择做减法)。除了引入多余或者异常的成分外(实验9和实验10),被试选择做减法的比例显著低于做加法。尽管我们没有从问题中随机取样,但我们在一系列目标、熟悉度和重要性不同的刺激因素、研究团队创造的原创作品和其他被试创造的原创作品、定义明确和定义不明确的条件中都观察到了这种趋势。

人们更少的做减法为产生减法的思维过程提出了两种可能性: 人们可能会同时产生两种想法,然后更多的选择做加法,或者他们可能会完全忽略做减法的想法。我们探讨了,人们是否默认使用做加法的策略,从而使他们不太可能首先考虑做减法。

启发式记忆搜索可以帮助人们在正确的时间有效地获取正确的信息,但是——就像任何心理捷径一样——启发式记忆搜索可能被过度使用,导致人们在考虑潜在的更好的替代方案之前就接受适当的解决方案。认知、文化和社会生理学认为,人们可能会优先考虑做加法而不是做减法。首先,做可能会更容易处理。任何可以被减去的成分必须首先被理解为工件的一部分,然后才能被认为不是工件的一部分。其次,随着时间的推移,做加法可能会比做减法被更积极地看待。“更多”和“更高”的概念可能映射到“积极”和“更好”的评价,而获得和展示资源则反映了更多的合适。第三,人们可能不愿意做减法,这是因为他们的关注和评估过程倾向于维持现状。最后,这些过程所处的环境很有可能提供更多的增加而不是减少的机会:原创作品需要在打磨之前进行构建;可以减去的成分的数量总是受现有成分的限制;在设计的环境中,人们可能很少会遇到设计师还去掉明显负面的人工制品。

个体做加法的频率越高,对他们来说,这个策略的认知可达性就越强。在许多判断领域,人们依赖快速而简单的心理捷径,特别是当高认知需求妨碍了人们追求更有针对性的方法,以及在缺乏可替代策略的信息的情况下。因此,如果做加法是一种常见的默认策略,那么当人们有认知负载时,他们应该更有可能依赖做加法;反之,当任务经历或任务信息提示他们使用另一种策略时,他们应该不太可能依赖于做加法。

实验设计

实验1

我们在实验1中设计了这个任务,让被试在进行做减法时可以赚到更多的钱,这样一来,忽略做减法会让被试付出经济上的代价(https://osf.io/rkqvw/)。我们从美国一所大型公立大学招募了203人,最终有效被试为197. 为了简化研究过程,我们没有对被试进行任何调查或收集人口统计信息。被试可以获得糖果和至多1美元的奖金。

被试被随机分配到两个条件之一: 对照组(n = 98)或减法提示组(n = 99)。被试的任务是改变乐高的结构,这样它就可以把一块砖石放在小雕像的头上,而不会倒塌。实验者还向被试演示了在没有对乐高结构进行任何修改的情况下,砖石如何导致结构的倒塌。最初的结构是用一块乐高积木作为支撑平台的柱子,另外三根柱子不见了(类似于一张独腿桌子)。被试可以改变乐高的结构,通过添加支持来或者移除角落的乐高积木来改变乐高结构,让平台稳定地放置在下面的坚实的乐高积木层上。

补充材料 图1 实验1的实验材料

实验者对所有被试说“如果你成功地完成了这个任务,你将获得1美元。每加一块积木要花十美分。”在减法提示条件下告知被试,删除碎片是免费的,不需要任何费用。在这两种情况下,被试都可以随心所欲地改变结构,想要多少时间就有多少时间。随后,被试收到了一份书面的指示(与他们的情况相对应),然后实验者让他们单独在一个半私密的区域完成任务。当被试完成后,实验者记录下被添加、移除和移动的乐高积木的数量,并为改造后的结构拍一张照片以备记录。另外,我们设计了S11研究作为后续实验,以评估参被试对实验1指令的理解。

实验1向被试(n = 197)提出了一个隐含的选择,是使用昂贵的新资源还是使用现有的资源。添加新的支持无需要付费,移除原有零件是免费的。因此,做减法可以使他们的奖金最大化。在这两种情况下的说明都说“你可以按照你的意愿改变结构”。一项后续研究(S11)的结果表明,大多数想到减法的被试会认识到它的价值。在实验1的控制条件下,41%的被试产生了做减法;在减法线索条件下,61%的被试选择做减法。实验1的结果表明,在没有减法提示条件下,大部分被试忽略了有利的做减法的想法。

实验2

在实验2的任务中,我们提供了一个不同的任务情景。实验要求被试提出改进迷你高尔夫球场洞的想法。所有被试都读了一篇短文,要求他们想象自己是一个微型高尔夫球场的助理经理。这个小插图展示了一个微型高尔夫球洞的图像(扩展数据图3),并要求被试列出所有不同的方法(最多可以提24种想法),可以在不花大量的钱的情况下改善这个球洞。这样不仅可以观察有多少人有做减法的想法,还可以观察做加法和做减法想法出现的顺序。

被试被随机分配到两种情况:对照组(n = 79)或减法提示组(n = 68)。建议不要“花大把的钱”是这个小插图巧妙地鼓励所有被试考虑做减法的一种方式。小插图包含了一个提示,提示被试在适当的条件下:“记住,你可以往洞里添加东西,也可以把东西拿走。”此外,我们设计了原始洞,包括做减法的机会。例如,想要将洞变得更有挑战性的玩家可以移除角落保险杠,玩家可能会使用它在拐角处反弹;而那些想把洞改造得更容易的被试可以移除沙坑。

我们在Amazon Mechanical Turk上招募人员,收到了147个有效数据(83名男性,63名女性)。被试获得了0.60美元。在任务结束后,所有被试提供了人口统计信息,并回答了一个操纵检查,要求他们回想他们阅读的说明,并指出他们是否被明确指示可以加减,有三个回答选项:“是”、“否”和“不回忆”。一共有两名研究助理,他们事先不知道实验条件和假设,独立地将被试的回答编码为以下其中一种:做加法、做减法、改变或无效的回答(即空洞或不连贯的回答)。

在提示条件下,至少列出一个做减法想法的被试比例(44%)比在没有提示条件下(30%)高,但这种差异并不显著(χ2(1, N = 147) = 2.97 ,p = .085)。我们没有发现证据表明提示会影响被试提交至少一个做加法想法的可能性,但我们确实发现,这种提示增加了被试提交至少包含一个做减法的想法的可能性。由于做减法想法结果的暗示性与不确定性,实验3对实验2进行了复制。

实验3

我们在Amazon Mechanical Turk上进行了招募,收到了165个有效数据。 被试获得了0.60美元。被试被随机分配到两种情况:对照组(n = 87)和减法提示组(n = 78)。这个过程与实验2类似,但在实验3中,要求被试想象自己是波波先生的朋友,波波先生是另一个小型高尔夫球场的主人,而且在你记忆中,你和波波达成了私下交易。你们中的一个人要在深夜偷偷溜到另一个人的球场上,并在其中一个洞周围改变位置。这样做的目的是让洞变得更好,但又不会吸引其他主人的注意而彻底翻新洞。

和实验2一样,在没有提示和有提示的情况下,指令是相同的,除了被试在上面的提示条件也看到第一个线索孔设计(记住,你可以添加东西的洞或拿走他们的)以及另一个线索是显示反应盒以上(这一次出现在红色字体),说“记住,您可以添加或减去当前设计”。接下来,我们进行了注意力检查。我们要求被试写下“海盗”这个词,作为指令的一部分嵌入到一个更大的文本中,表面上指示被试描述他们所做的改变。

结果表明,在提示条件下提供至少一个减法改变的被试(42%)明显多于没有提示条件下的被试(26%)。与实验2结果相同,提示并不会影响被试提交至少一个做加法想法的可能性。我们结合了实验2和实验3的结果进行了元分析来评估提示对诱发做减法想法的作用,结果表明提示增加了一个人产生做减法想法的可能性。

实验4

实验四测试了不同类型的转化目标是否会导致被试忽略做减法。实验4的过程与实验2和实验3相似,使用了实验2和实验3中的任务,引入了不同的目标(改善/恶化),同时对线索条件和目标条件进行操纵,以此来观察不同的目标是否会影响做加法/做减法出现的频率。

我们在Amazon Mechanical Turk上招募了被试,收到了369条有效数据,包括181名男性,183名女性。被试被随机分配到四种情况中的一种: 改善和没有提示(n = 80),改善和有提示(n = 91),恶化和没有提示(n = 92)或恶化和有提示(n = 106)。和实验3一样,被试阅读了一个场景,在这个场景中,他们经营一个微型高尔夫球场,波波先生在邻近的城镇经营一个。在改善的条件下,波波先生被描述为一个亲密的朋友,被试了解到,他和波波存在很多交易。他们的目标是让这个洞变得更好,而不是完全翻新这个洞,以吸引业主的注意。在恶化的情况下,被试得到了同样的指示,除了波波先生被描述为一个友好的对手,而且被试了解到,在许多个夏天里,他们都在悄悄地进行恶作剧。 他们的目标是在不完全破坏洞的情况下,让洞变得更糟,同时又不会引起洞主人的注意。我们包含了一些细节,即不要将过多的注意力吸引到更改上,以防止极端的响应。通过目标操纵,一半的被试被随机分配去阅读线索(“记住,你可以往洞里添加东西,也可以把东西拿走”),而另一半人没有看到这个线索。在任务的下一页,所有被试都看到了图表(与实验2和3相同)(扩展数据图3),以及问题:你有什么想法来改进第6洞?或者“关于如何让6号洞变得更糟糕,你有什么想法?”。在减法提示条件下,被试还会看到(红色部分)“记住,你可以对当前设计进行加减运算”。被试最多可以写出24个想法。所有被试都收到了与实验3相同的注意检查。三个独立的实验者(实现不了解实验目的与条件)对被试的回答进行编码分类。


扩展数据 图3 实验2-4的材料

回归分析的结果发表明,在提示条件下,不论目标是改善还是恶化,被试提出做减法想法的比例提高(b = 1.09, z= 4.75, p < .001)。任务目标并不会影响做加法或者做减法的比率。这些结果表明,忽略做减法不能直接归因于如何促进改善的规范,也不能归因于“更多”和“更好”之间的语言关联。

实验1-4通过直接操纵特定任务信息来观察被试是否产生做减法的想法或行为。实验1-4的结果表明,提示线索的存在可以提高被试做减法的比率,这一结果具有很强的跨情境性。通过对实验1到实验4的数据进行元分析发现(实验4的改善和恶化条件作为单独的研究),产生做加法和做减法想法的顺序会产生变化,即在有提示条件下,被试更容易且更快产生做减法的想法。实验4的结果还发现,人们忽略做减法不能直接归因于目标的影响,也不能归因于“更多”和“更好”之间的语言关联。

实验5

在实验5中,我们指导被试转换一个数字网格图案。与实验1-4不同,实验5设定只有做减法才是正确的。实验将被试分为重复搜索组(可以练习)和控制组,来探究当被是认识到做加法的缺陷后,选择做减法的可能性。

我们在Amazon Mechanical Turk上招募人员,收到了299个有效数据(男性170个,女性126个)。被试被随机分配到两个条件之一:控制组(n = 152)或重复搜索组(n = 147)。被试了解到他们将在一组条件下工作,并且阅读指导语。我们给被试一个数字10×10的白色和绿色盒子网格。被试可以点击任何一个方框来切换它的颜色。他们的目标是使用最少的点击次数让网格从左到右、从上到下对称。

研究设计每个网格,使其对称的做加法将需要更多的点击,而不是对称的做减法。因此,如果不考虑做减法,被试就无法做出正确的反应。在控制条件下,被试立即进行正式实验(图1d)。在重复搜索条件下,被试首先在三个相似的网格上完成练习(图1a-c),但没有收到反馈。这种重复只是给了他们更多的机会去认识做加法的缺点。增加在练习中偶然发现做减法的概率,应该增加被试在正式实验中做减法的可能性。

正如预期的那样,在控制条件下,49%的被试选择做减法,而63%的人在重复搜索条件下做减法。实验结果显示,当被试有更多的机会认识到做加法的特定缺陷时,他们更有可能选择做减法。

实验6

实验6探讨了认知负荷是否会影响人们选择做减法的可能性。实验要求被试转换实验5中使用的一系列数字网格图案。我们在Amazon Mechanical Turk上招募人员,收到了299个有效数据(170名男性,128名女性)。

被试被随机分配到两个条件中的一个: 较低认知负荷(n = 151)或较高认知负荷(n = 148)。在被试了解任务的基本规则和目标(与实验5相同)后,我们引入认知负荷操纵。被随机分配到低负荷条件下的被试被要求在自然坐姿下完成网格任务。在高负荷条件下,被试被要求在完成网格任务的同时,移动他们的头,专注于他们的下巴。

结果发现,与低负荷条件相比,被试在高负荷条件下选择做减法的比率更高(t(294.96) =2.19, p = .029)。另一项分析发现,被试在高负荷条件下(64%)产生至少一个做减法的想法的比例要明显低于低负荷条件(75%)。

实验7和8

 实验7和8对实验6的进行了复制,其中实验7是在实验室环境中进行的,而实验8使用更大的样本和在线管理直接复制了实验7。 我们招募了286名心理学入门课程的本科生(男性88名,女性197名). 被试被随机分配到两个条件之一:较低负荷(n = 140)或较高负荷(n = 146)。所有被试首先与网格工作区进行交互,并阅读任务说明。高负荷的情况下,被试会读“当你努力使网格对称时,注意数字流”。每次看到“5”进入屏幕时,请按键盘上的“f”键。电脑会记录下你回答的准确性。在负荷较低的情况下,被试读“当你努力使网格对称时,你可以忽略这些”。数字流包含约20%的数字5,并以每秒约4位的速度滚动,在任何给定时间屏幕上显示约36位数字.

然后,被试按照随机顺序依次观看图1中的四个方格。每个栅格都是这样安排的:栅格的一个象限包含额外的标记。和实验6一样,被试可以通过给其他三个象限添加相应的标记或删除额外的标记来实现对称,后者需要更少的点击。 任务完成后,被试回答了操纵测试的问题“这个任务有多难?”(1 =一点都不难,7 =非常难)。

实验8使用更大的样本和在线管理直接复制了实验7。程序与实验7相同,但是被试在网上完成实验而不是亲自完成。我们从美国一所大型公立大学招募了600名本科生,让他们参与一项在线研究,以获得部分课程学分。我们收到568个有效数据(200名男性,367名女性)。和实验7一样,被试被随机分配到低负荷的环境中(n = 290)或更高负载条件(n = 278)。

不论是实验7还是实验8的结果都发现了,在低负荷条件下产生至少一个做减法的想法的比例(84%;77%)要高于高负荷条件(73%%),但是实验8的差异并不显著。

在实验6-8中(n=1153), 我们研究了被试在不同认知负荷下是否更不可能做减法。在实验5的改编版本中,被试在没有练习的情况下完成了四个正式实验(图1a-d)。实验6采用并行头动任务,实验7和实验8采用并行数字搜索任务,以诱导较高的认知负荷。三个实验的元分析表明,相比于低负荷条件,被试在高负荷条件下,未能识别出更多的做减法的想法。当被试有更多的注意资源时,他们更有可能提出更好的做减法的想法。

样本容量的决定与随机化

每项研究的样本容量都在研究前确定。对于他第一项研究,我们使用非正式的经验法则来确定目标样本量。对于使用类似设计的后续研究,我们使用观察到的效应大小作为非正式指导。这个方法的例外是实验1,实验二2以及实验12。对于所有实验,我们的目的是使用从单独的样本中招募被试来避免重复效应。在实验1中,我们使用一个随机化器来制定一个预定的随机化计划;在实验2至8中,我们使用Qualtrics调查软件中的随机化特征。

数据分析与报告

数据通过R (v.4.0.2)以及SPSS (v.27)进行分析。P值是双侧的,我们使用Cohen sd、phi相关系数或Cramer’s V来计算效果大小。报告的t检验不假设方差相等,因此报告为韦尔奇t检验,带有校正的自由度。


图1 实验5-8的网格任务

讨论

这篇文章介绍了通过做减法或做加法来追求物质、心理和社会世界变化的基本概念的区别。这种区别将在设计和解决问题时可能被视为完全不同的现象联系起来,包括:推理、学习、沟通;协调,决策和激励。

根据经验,我们的研究表明人们或多或少的忽略做减法的条件。我们的实验表明,识别有利的做减法的策略依赖于提示做减法的线索的存在(实验1-4),一个人有机会认识到做加法的缺点 (实验5)和认知资源的情境可用性(实验6至8),就会提出做减法。

很可能启发式搜索不能解释做减法和做加法中的所有变化。例如,一些转换任务可能不需要启动解决问题相关的一般记忆搜索。危险、恶心或不和谐的成分可能会暗示一个特定的目标(例如,“把蟑螂从公寓里赶出去”),带有明确的目标状态和有限的手段。此外,每当出现做减法和做加法的想法时,选择中的潜在偏差就会成为差异的另一个来源。

我们的发现基于美国的被试样本,提出了文化泛化的问题。我们对来自德国和日本的大学生进行的初步研究表明,加法搜索策略同样出现在日本和德国。然而,需要更多的研究来理解文化作为一个候选调节因素,包括工业化、资源的可获得性、审美偏好和社会规范的潜在贡献。未来的研究可以解释忽略做减法的想法的可变性,可能有助于查明它的社会、认知和发展起源,进而提出减少其有害后果的方法。

与许多启发式方法一样,默认做加法想法可能常常很好地服务于人类。然而,忽视减法的倾向可能与各种代价高昂的现代趋势有关,包括负担过重的思想和日程,机构中日益增多的繁文缛节,以及人类对地球上生命的安全运行条件的侵蚀。如果人们默认了做加法——没有考虑可比较(有时更优越)的减法替代品——他们可能会错过让自己的生活更充实、机构更有效、地球更宜居的机会。

扩展数据图4 在实验2到4中,至少包含1种想法的被试累计百分比

扩展数据表1 实验1和实验二中观察到做减法、做加法和策略的比率

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