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        心理所研究揭示概念層面上的自我-他人道德偏差
        作者: 中國科學院行為科學重點實驗室 李紓研究組 ║ 日期: 2021/07/16 

          在日常的互動交流中,自我-他人偏差可能會引起誤解、分歧甚至沖突。道德觀點對塑造人們的思想和行為具有重要影響。是否存在自我-他人道德偏差,人們卻知之甚少。為了回答這個問題,中國科學院行為科學重點實驗室李紓研究組的青年特聘研究員饒儷琳帶領其團隊成員開展了一項研究。

          關于人們應該如何判斷行為的對錯,有兩個重要的指導原則:道義主義(Deontology)和功利主義(Utilitarianism)。當面臨個體權利與整體利益之間的權衡時,具有道義主義觀點的人傾向于拒絕犧牲個體權利的行為(堅持道德準則),相反,具有功利主義觀點的人會選擇犧牲個體而增加整體利益的行為。

          研究組已有研究發現,人們在面對道德兩難問題時會表現出自我-他人差異,即與自己相比,被試認為陌生人會做出更加功利主義的道德判斷。然而,更重要的是,道義主義和功利主義原則在許多情況下可以產生相同的判斷。在道德困境以外的許多情況下,自我-他人道德偏差可能會增加誤解并阻礙有效溝通。因此,該研究有兩個目的:一是不依賴于特定情境,在概念層面上檢驗自我-他人道德偏差;二是檢驗自我-他人道德偏差是否會表現在自然語言當中。

          該研究首先在實驗1和實驗2中分別使用了兩個經典的內隱測量范式,即內隱聯想測驗(Implicit association test)和語義啟動任務(Evaluative priming task)。兩個實驗的結果一致表明,人們將自我與道義主義聯系得更緊密,將他人與功利主義聯系得更緊密。以上結果說明,自我-他人道德偏差存在于概念層面,而不局限于像道德困境這樣的特定情境。

         

        圖1. 實驗2中的啟動效應

        在語義啟動任務中,一致條件的反應時顯著小于不一致條件和基線條件的反應時

         

          實驗3采用了基于大數據機器學習的詞嵌入聯想測驗(Word embedding association test),檢驗在人們的自然語言當中,自我和他人與道義主義和功利主義的語義關聯程度。實驗使用了Glove模型的詞向量,Glove模型是基于一個包含互聯網網頁上海量英語文本的語料庫(Common Crawl corpus)。海量英語文本語料庫的詞向量分析結果表明,自我和道義主義以及他人和功利主義的語義關聯度(用向量的余弦相似度衡量)顯著大于自我和功利主義以及他人和道義主義的語義關聯度。這一結果說明,在英語文化背景下,人們的自然語言當中會表現出自我-他人道德偏差。此外,這一結果與漢語文化背景下的實驗1和實驗2相一致,表明自我-他人道德偏差可能存在于不同的文化背景下。

         

        圖2. 自我-他人道德偏差

        人們將自我與道義主義聯系得更緊密,將他人與功利主義聯系得更緊密

         

          該研究發現具有重要的現實意義。在許多情境下,一個行為可以同時符合道義主義的原則和功利主義的原則。當人們從第三人稱的視角理解他人的行為時,自我-他人道德偏差的存在意味著人們傾向于認為別人是功利主義的而非道義主義的。意識到這種自我-他人道德偏差有助于減少誤解、促進有效的溝通。

          本研究受到國家自然科學基金(92046006)的資助。研究論文已發表于Personality and Individual Differences。

          Li, M. H., Li, P. W., & Rao, L. L. (2021). Self–other moral bias: Evidence from implicit measures and the Word-Embedding Association Test. Personality and Individual Differences, 183, 111107.

          https://doi.org/10.1016/j.paid.2021.111107

          相關論文:

          Li, M.-H., & Rao, L.-L. (2019). Do people believe that they are more deontological than others? Personality and Social Psychology Bulletin, 45(8), 1308–1320.

          https://doi.org/10.1177/0146167218823040

         

          

          

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