「診斷偏差」對我們的影響力之大,以致一個看來毫無傷害力的字眼,都能夠改變我們的判斷和想法。
現在就讓我們去麻省理工學院的「經濟學七○」課堂上看一看。
學生才剛坐定,一位學務人員忽然走進教室告訴大家說,他們的教授今天請假。
他們還來不及收拾書包,學務人員就告訴大家,將有一位講師會來代課。
這位學務人員向學生說明:「由於『經濟學七○』希望瞭解學生在面對不同講師時的情況,因此,今天會有一位大家之前並不認識的講師來為大家上課。」
而且,在這堂課結束後,他們必須針對這位代課老師填寫一份評估表。
但為了讓同學對這位神秘的代課老師有一點瞭解,學務人員會先發給每位同學一份講師簡歷。
學生們並不知道,發下來的簡歷其實有兩個版本,一半學生拿到的簡歷內容是:
甲老師是本校經濟與社會系的研究生。
他在另一所學校有過三學期的心理學教學經驗。本學期是他第一次教「經濟學七○」這門課。
他今年二十六歲,擁有退役軍人資格,已婚。
認識他的人形容他是一位親切、認真、嚴格、務實而果斷的人。
另一半學生拿到的簡歷,除了幾個字之外,其他完全相同:
甲老師是本校經濟與社會系的研究生。
他在另一所學校有過三學期的心理學教學經驗。
本學期是他第一次教「經濟學七○」這門課。
他今年二十六歲,擁有退役軍人資格,已婚。
認識他的人形容他是一位嚴肅、認真、嚴格、務實而果斷的人。
兩份履歷的差別,只在於「親切」和「嚴肅」這兩個形容詞。
記住,所有的學生都以為他們拿到的是完全相同的簡歷。
接著,代課老師走進教室,帶領學生討論他們先前讀過的教材內容。
上課結束後,每位同學都收到一張代課老師的評估表。
猛一看評估結果,你還以為當天的代課老師是完全不同的兩個人呢。
拿到那張描寫這位講師很「親切」的學生,大多非常喜歡這位老師。
他們在評估表中形容他「個性好、體貼、不拘泥、和藹可親、容易相處、幽默、具人情味。」
然而,另一半學生雖然就坐在同一間教室中,也參與了相同的討論過程,大多數人卻並不欣賞他們的講師。
他們認為他:「自我中心、太拘泥形式、不夠和善、不太討喜、急躁、沒幽默感,而且不講情面。」
與整體事實無甚相關的一個簡單的形容詞——「親切」或「嚴肅」,竟然讓學生給同一位老師下了完全不同的價值評斷。
和NBA球員的選秀順序一樣,一旦學生讀了代課老師的簡歷,他們就已經決定了對他的看法。
換句話說,單單一個形容詞的力量,就足以改變我們對一個人的看法。也就是說,一項人際關係在還沒開始以前,很可能就已經被破壞了。
當有人對我們形容另一個人,不管這個形容有多簡短,它一定會影響我們與那個人的關係。
想想我們有多常讓一些不經意的形容詞,影響了我們對某人的看法。
假設你的朋友替你安排了一次約會,對方是他的朋友。
約會那天,你和對方在餐廳見了面,上餐之前,你們開始聊天。
你隨口問:「這個週末你有什麼計畫?」
對方面無表情地回答:「可能就和平常一樣,待在家裡讀黑格爾。」
由於你的朋友曾形容這人「聰明、幽默、很有趣」,因此你笑了,心想,你的朋友果然沒說錯,此人果真是個冷面笑匠,正對你的味。
就這樣,約會才開始就成功了一半。
但如果你的朋友對這人的形容是「聰明、有點嚴肅、但很有趣」呢?
這下,你可能認為他的回答是認真的,於是想說「一個人能讀多少黑格爾呀?」
你對此人的印象就此蒙上了陰影。
一整晚,你可能拚命在想黑格爾1與海德格2的思想內容有哪些差別。
然後,你根本還沒吃甜點就決定走人了。
有趣的是,即使沒有任何東西可以為我們提供一個明確的價值標籤,在急於對某些人或事下判斷的情況下,我們甚至會自己動手做診斷標籤。
基本上,我們大部分的人都無法長久處於中立狀態,而這就是為什麼我們這麼容易被「診斷偏差」吸引的根本原因。
我們每天都被一大堆資訊轟炸,如果沒有一個篩選資訊的方法,我們根本就動不了。
心理學家法藍茲.艾普汀(Franz Epting)專門研究人類如何以自己的經驗來建構「意義」。
他曾解釋:「我們以診斷標籤來組織和簡化事情。」
但艾普汀也警告:「任何的分類方式,必然都得忽略掉許多資訊,而我們也會一心希望,那些被忽略的資訊真的並不重要。」
但這就是問題所在,一旦我們心中有了一個標籤,有些重要的事物還是會因為不符合我們的分類方式而被忽略掉。
艾普汀的意思是,每次我們遇見陌生人的時候,都會戴上一個聽診鏡。
例如,當我們在一個場合碰到一個人,在決定是否上前與對方交談前,我們會很快地診斷他或她是個「容易親近的人」或是個「冷淡的人」。
但我們也得為這些「心理捷徑」付出代價。
艾普汀解釋說:「貼標籤就和戴眼罩一樣,即使近在眼前的東西,它也會使你完全看不清楚。
你只能看到那個標籤。」就因為診斷偏差的緣故,一位NBA球員一旦被貼上「選秀排名低」的標籤,不管他有多麼用心打球,他還是會被認為「不夠好」。
一旦一位講師被貼上「嚴肅」的標籤,他的個性、教書能力都不再重要,他的學生就是不會喜歡他。
「診斷偏差」會讓我們扭曲、甚至忽略擺在眼前的客觀資訊。 |
留言列表