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摆脱共情

2022-01-30 1人点赞 0条评论
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可识别受害者效应:你会为谁慷慨解囊

由于具有聚光灯的特质,依赖共情可能会引发事与愿违的结果,引发心智正常的人绝不会认可的后果。这一点,在一些引人入胜的心理学实验中表现得很明显。

共情研究室

在一项研究中,研究者给被试每人10美元钱,然后告诉他们可以选择把其中的任何一部分分给另一个1分钱都没得到的人。这些1分钱都没得到的人都是匿名的,身份用一个号码来标识,然后被试随机抽取数字决定分钱给哪个人。其中,一组被试先随机抽取号码来选择分钱给谁,另一组被试则先决定分出去多少钱再抽取号码选择分给谁。奇怪的是,与先决定分出多少钱的被试相比,那些先抽取号码的被试给出的钱要比先决定分多少钱的被试多60%。这大概是因为先抽取号码让他们想象到了一个具体的没有钱的人,而不是另一组所面对的抽象的人。

在同一个研究团队的另一项研究中,研究者要求被试捐钱给一个人道安居组织,来帮助贫困家庭搭建房屋。研究者对一组被试说“接受援助的家庭已经被选定了”,对另一组被试说“接受援助的家庭要在将来才能确定”。再一次,这个细微的差别造成了显著的不同——前一组被试捐的钱要比后一组捐的多很多。这可能是因为两组被试面对的对象不同:一个是实实在在的目标(特定的被选中的家庭),另一个是抽象的对象(在将来才能确定到底选谁,可能是很大范围中的任何一个家庭)。

还有一项研究比较了人们对个体受苦和很多人受苦之间的反应差异。研究者询问一组被试愿意捐出多少钱来挽救1个孩子的生命,然后询问另一组被试愿意捐出多少钱来挽救8个孩子的生命。结果发现,这两组被试愿意捐出的钱的数额相差无几。但是,当告诉第三组被试孩子的名字并向他们展示孩子的照片时,他们捐款的数额则直线上升——在这种情况下,给1个人捐的钱比给8个人的还要多。

这 些 实 验 都 可 以 被 视 为 “ 可 识 别 受 害 者 效 应 ” ( the identifiable victim effect)的例证。早在40年前,著名经济学家托马斯·谢林(Thomas Schelling)就说过:“如果有报道说,一个棕色头发的6岁可爱小女孩需要几千美元去做一个让她能撑到圣诞节的手术,那邮局一定会被雪片般飞来的救命硬币和钞票塞满。但如果这是个沉闷的报道,说马萨诸塞州的医疗设施年久失修,将会导致可预防的死亡的发生率有一个微乎其微的上升,那估计没什么人会为之落泪或者想去捐款。”

可识别受害者效应也凸显了我们情感的另一个面向,那就是对数字一无所知。但是,如果只有特定个体的痛苦才能引起我们的关心,就会产生一种很不合理的情况,即一人之苦大过千万人之苦。

想要更深入地理解我们的情感对数字有多么无感,可以想象一下你读到一个报道:在一个遥远的国家,有200多人在一次地震中丧生。

你有什么感觉?再想象一下,你刚刚发现实际上有2 000多人丧生。你会觉得情况比原来糟糕10倍吗?你会有跟之前不一样的感觉吗?

我很怀疑。事实上,一个人可能会让我们觉得比1 000个人更重要,因为一个人可以激发我们的情感,群体反而不行。有人曾说过:“1个人的死亡是悲剧,100万人的死亡是个数据。”特蕾莎修女也曾说过:“如果看到千百万弱者,我会无动于衷;如果看到一个弱者,我会伸出援手。”在道德决策中,我们之所以能认识到数字的重要性,不是因为情感,而是因为理性。

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最后更新:2022-01-30
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