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只相信事实,不相信故事,但我们所坚信的事实,其实也是个故事

许多企业高管都对讲故事的危险性不屑一顾,因为他们坚信自己拥有强大的判断力。他们认为解药其实很简单:只相信事实,而不要相信故事。“给我事实和数据!”那么他们可能会掉进什么陷阱中去呢?

然而,他们还是会掉进同样的陷阱。即便我们坚信自己所做的决定只基于事实,其实也是在给自己讲故事了。这是因为,我们在思考客观事实之前,不管是有意还是无意,都会找一个故事来赋予事实某种意义。这种危险的最好例证之一就是科学家这一群体的行为。因为该群体无论是从其分析问题所使用的方法上看还是从人群性格上看,都应该执着于弄清楚事情的真相,他们理应对确认性偏差免疫。

在过去的几十年里,越来越多已经发表的科学研究结果后来都被证明是不可复现的,尤其是在医学和实验心理学领域,这种“可复现性危机”正在变得越来越严重。关于这个主题,被引用最多的一篇文章的标题非常简单明了:为什么大多数发表的研究结果都是错误的(Why Most Published Research Findings Are False)。当然,对这种现象的解释有很多,但是确认性偏差是其中最关键的一个因素。

从理论上说,科学的研究方法应该能够防范确认性偏差的风险。例如,如果我们正在测试一种新药,那么相关实验就不该以证实“它有明确的疗效”这个假设为目标。相反,我们应该检验的是一种零假设,即假设该种新药是没有效果的。当检验结果有足够高的概率证明这个零假设为错误时,那么“该药物有效”这一替代假设才有一定的合理性。只有这样,研究的结论才能令人信服。因此从理论上来说,科学发现的过程是与人类的自然本能相悖的,它会设法推翻最初的假设。

当然,实际情况要复杂得多。一个研究项目需要付出长期的努力,在此期间研究人员需要做出非常多的决策。在界定研究课题、进行实验、确定哪些异常值数据点需要排除在外、选择统计分析的技术、筛选提交发表的研究结果时,研究人员会面临许多方法论上的问题。这些问题或许会有几个可接受的答案,需要研究人员从中做出选择。即便科学研究中不存在造假的可能性,因为这种情况毕竟极少见,这些选择也仍然可能导致出现确认性偏差。即便研究人员拥有良好的意图、具备完全诚信的品格,他们的选择也可能影响研究结果的走向,使之朝着他们自己所期望的假设方向发展。如果这些影响足够微妙,那么在同行评审中,它们就可能会“蒙混过关”。这就是科学期刊最终会发表错误的研究结果的原因之一,从技术层面讲,这些研究没有问题,通过了所有必需的统计性测试,最终却被证明无法被其他研究人员复现。

例如,2014年发表在《心理学、公共政策和法律》( Psychology,Public Policy,and Law )杂志上的一篇文章的作者,不得不在已发表的文章中添加了一张勘误表,解释了统计分析中的一个错误导致他们高估了研究的结果。那么,他们发表的这篇文章的主题是什么呢?它恰恰就是认知偏差,尤其是确认性偏差,对心理健康专家法庭证词的影响!正如作者在勘误中指出的那样,他们的错误“极其讽刺地证明了文章本身的主要观点:认知偏差很容易导致错误,即便是那些对各种偏差非常熟悉,并且积极避免偏差的人也难以幸免”。

这的确是够讽刺的……但是它告诉我们:无论多么努力地想要保持客观,我们对事实和数据的解释总是会受到偏差的影响。在审视任何事实和数据时,我们看到的只是某个自己无意识地试图去证实的故事折射出的扭曲结果。 kj03sVYU2xj949lnhdnOFV+5dY04TPT3rmRpQG/VV5mzhpU/w2UVI68pcM8Rnazk

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