06.06 哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

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一道心理謎題,暗藏玄機

記得上大學那會兒,我在課堂上遇到了不少調皮的心理教授。其中有一位,特別喜歡用 "賣關子" 的方法來演示一些心理概念和理論。

今天,我們也來玩一玩,也來學一學。

下面這個謎題,是教授在一堂社會心理學講座開始時投影出來的。他要求我們仔細審題、並拿出一張紙,把答案寫下後上交(你可以在心中默唸自己的答案):

某日深夜,一對父子在高速公路馳騁,爸爸開車,兒子坐在副駕駛的位置。

很不幸,他們遭遇車禍,110 和 120 趕到後,當即判斷父親已經死亡。兒子雖然重傷但還有救,於是立即送往就近醫院進行搶救。

醫院的主任醫師急忙趕到手術室,手術的準備工作正在進行,這時救護車已把病人送到。誰知,這位醫生剛看了那病人一眼,就大聲驚呼:

"天啊!這是我兒子啊!!他怎麼會出車禍!!!"

—— 請問,這是怎麼回事?

第二天課上,教授把收到的一部分答案放進了 PPT 給我們看:

"這對父子不一定是親生的吧?也許是領養的呢,做手術的醫生才是親身父親!"

"那個兒子可能和醫生的兒子長太像了吧…… 難道他們是失散多年的孿生兄弟?!"

"我知道了!有可能這個兒子有兩個同性戀父親!所以死掉的那個和醫院的醫生都是他爸爸!"

………………

看完同學們層出不窮的答案之後,教授終於公佈了他的 "正確答案",真是簡單到不能再簡單了:

那位醫生,是孩子的母親啊!

"我們班上一共 105 個學生,但想到這個答案的,一共才 3 人," 教授說。

其實,這個故事之所以會成為一道 "謎題",是因為我們之中有太多太多的人,內心裡把 "主任醫生" 這個身份和 "男性" 這個性別聯繫在一起了。

或者說,是把故事中提到的 "手術師"、"主任醫生" 這種除了職業以外、還突出強調的 "專業、靠譜" 等等標籤和 "男性" 這個性別聯繫在一起了。

換言之,如果你的內心已經把 "男女平等" 這個概念做到了 100% 的內化和認同,這道題對你而言會很荒謬:"那醫生不就是他媽媽嗎?這有什麼好猜的?"

說回我們那位教授,他賣關子的本事還不止於此!其實早在學期初,他就給我們全班同學做過一張調查問卷。其中有一題是:"你認同男女在職業、收入、專業潛力和能力上的平等嗎?請在 0 - 10 範圍內打分,0 代表完全不認同,10 代表絕對擁護。"

當時,我們全班在這道題上打出的平均分是 9.13,而今天到了下半學期做上面那道謎題的時候,全班能說出 "醫生是孩子媽媽" 的人,還不到 3%。

—— 當教授把這兩個數據擺在我們面前時,全班靜默,無言以對。我們意識到:自己口口聲聲喊的 "我支持男女平等、反對性別歧視"…… 無論喊多響亮,但在我們自己心裡,"靠譜專業的主任醫生是男性" 這層刻板印象,還如此根深蒂固。

我不知道屏幕前的你是如何回答上面的謎題的,我知道的是:只要我們勇敢正視偏見、不讓它變成傲慢和歧視,這個世界就會因為你的存在,閃爍著光亮。

哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

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偏見和歧視來自何方?

認知心理學之 "圖式(Schema)"

認知心理學是心理學的一個重要領域。顧名思義,它研究人們如何認識、知曉這個世界,包括我們如何分配注意力、記憶和處理獲取的信息等。而所謂偏見,說到底就是我們對某特定人群及其社會標籤的看法,因此認知心理學理論可以很好地解釋這個現象。

認知心理學家認為,我們每個人對生活中的每個對象,內心裡都編織了一張 "知識網"。這裡所謂的 "對象",可以是一個人、一個身份、一個地點、一個地區或國家、一個社會或族群標籤……

舉個例子,我們的 "母親知識網",可能長這樣:

哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

The "Mother" Schema

Illustration by Dr. Sunaina Assanand

這張 "知識網",就是認知心理學上所說的「圖式(Schema)」。[1]

所謂圖式,是指人腦中從小經過觀察和學習而形成的一張張知識和經驗網絡。這張網絡圖體現的,是我們對中心概念的認知。

就比如,腦中擁有上圖中 "母親圖式" 的人,對 "母親" 這個概念有著這樣的認知:

·

先是自己生活中的人:母親就像我自己的媽媽、我媽媽的媽媽;

·

·

然後是社會和文化背景中的模範媽媽:比如《孟母三遷》故事中、為了孟子從小能有良好的教育環境、多次遷居的孟母;

·

·

接著是母親的生理特性:母親是女性,具備生育器官和能力;

·

·

可能還會考慮到母親這個角色為家庭的付出:有的母親可能一邊顧家一邊還要工作、有的也可能是位全職太太;

·

·

最後還會想到母親的人格特徵:母親都是慈祥的、很會為孩子著想、非常溫暖、心中充滿了愛……

·

OK,現在我們再來看看 "主任醫生" 這個圖式:

哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

The "Surgeon" Schema

Illustration by Dr. Sunaina Assanand

的確,每個人對 "主任醫生" 這個概念的認知是不同的,因為圖式本就是在我們每個人成長和學習的過程中形成的。問題是:

當絕大多數人對一個概念的圖式高度重合,就醞釀了社會大眾對這個概念的成見;而當成見帶上了偏見的色彩,就會演變成歧視。

這個時候,如果我們的目標概念是某種性別、某個人群、某種身份、某個地區,社會上的性別歧視、人種歧視、身份歧視、地域歧視也就應運而生。[2]

就比如上圖中 "主任醫生" 這個目標概念,當全社會大多數人都把它和 "男性" 這個概念聯繫起來,那我們開頭的那個謎題之所以能難倒 97% 以上的人,也就很好理解了。

認知心理學家認為:圖式一旦形成,就很難被更改。所以,對那些已經形成 "主任醫生 —— 男性" 這種認知連結的人來說,要能想出 "那醫生是孩子媽媽",真的是很難,很難。

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歧視的可怕,源於它的雙向性:

被歧視者一樣也歧視著自己

美國心理學家 Shih,Pittinsky,和 Ambady 做過這樣一項研究:他們找來了 46 位亞裔女大學生,通過電腦隨機抽籤將她們分成三組,各自完成一項數學能力測試。[3]

這三組女大學生拿到的數學題都是一樣的,唯獨她們在考前收到的考場說明不同。在第一組中,考場人員在字裡行間提醒她們注意 "你們是女生" 這個事實;在第二組中,考場人員則是強調 "你們是亞裔" 這一點;而在第三組中,考場人員沒有刻意強調她們的性別或是種族。

結果出來後,大家都驚呆了:同樣的考試、隨機被分組的 3 組大學生,成績卻大不相同。第一組成績最差,43 分;第二組成績最好,54 分;第三組表現中等,49 分(滿分多少並不重要,重要的是這三組之間的差異已經達到了統計學意義上的顯著差異級別,用專業的話說就是 p < 0.05)。

知道這意味著什麼嗎?

當這些學生被強調 "你們是女生" 時,她們心中 "女生數學比較差" 的自我歧視就被激活、這足以導致數學成績的顯著下降。

而當這些學生被強調 "你們是亞裔" 時,"亞洲人數學比白人好" 的這種自我偏見就會被激活,而她們的成績也真心提高了好幾個臺階!

最後,既沒有被提醒女性性別、也沒有被提醒亞裔種族身份的第三組學生,數學成績正好在上面兩組中間。

真是細思恐極!考試,本應是用來衡量學生學習情況的一種公平、客觀的考核工具。現在,考題本身對所有人一樣,這依然很公平、很客觀,但只要考生心中想著 "我是怎樣的性別"、"我是什麼膚色",這樣的信念就足以影響到實際的考場發揮。

2018 高考在即,我們考場上的女生會不會也在理科考試上,受到這種心理暗示的負面影響呢?反觀男生,他們會不會在文科考試上受到 "男生文科不好" 這種成見的困擾呢?

哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

而可怕的是,性別和種族,是我們與生俱來、無法改變的事實。如果女生們接受並認同了這種性別偏見,她們就會陷入討厭自己但又無法改變自己的困境,結果就是:要麼厭惡考不好數學的自己、要麼逃避理科、要麼反過來用 "我是女生" 來為自己學不好找託詞、放棄

了努力。

當一個居於優勢地位的群體歧視另一個弱勢群體時,後者不僅會被強勢群體歧視,就連他們自己也會帶著同樣的偏見、去輕視自己!

這一點的可怕之處就在於:女生的理科成績到底如何?這似乎已經不重要了,因為只要女生知道自己是女生,光這層意識就足以讓她們的理科成績下降,然後進一步穩固 "女生理科不好" 這道刻板印象,陷入無限的惡性偏見循環。

女性會覺得自己理工科肯定比不過男性,同理:黑人會覺得自己哪怕是在當代的美國依然無法擁有和白人一樣的收入和待遇、同性戀者會討厭自己的性取向、覺得自己是不正常的病態人群……

受歧視的人,在別人面前已經傷痕累累,我們還得讓他們在回到家之後嗎,一邊照鏡子一邊厭惡著鏡中的自己嗎?

在日劇《Unnatural》裡,一位女驗屍官(三澄美琴)拼命工作、收集到了對被告有利的證據。當三澄勇敢站在法庭上、和起訴被告的檢察官據理力爭、為無辜的被告做無罪證詞時,檢方(男性)和他找來的權威驗屍官(同樣是男性),卻在本該講道理講證據講公平的法庭上,這樣攻擊女驗屍官:

哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

《Unnatural》劇照

三澄在法庭上怒懟檢察官:"難道我生下來就是女性,這個我無法選擇的性別也是我的錯嗎?"

成功利用性別差異激怒女驗屍官後,檢察官對法官和眾人說:"你們看,女人果然是這樣吧?她們只會感情用事。"

電視劇裡的這場庭審,以女驗屍官的失敗收場。看過這部劇的人都知道,這位女驗屍官呈現的證據是正確的、她的陳述也有理有據,但是 EXO ME?在法庭上,檢方卻死咬著這個邏輯:"女人的特徵就是推卸責任、容易情緒化,她是女人,所以她也是推卸責任、情緒化的人"。

艾瑪,法庭本該是最公平公正的地方,那臭男人居然在此公然歧視女性?藉著社會偏見來維護所謂的社會正義,真是愚蠢、可笑、無恥至極!!

所以說!消解偏見、破除因偏見而導致的歧視,才是王道!這條路雖然荊棘密佈,但也不是無法可循。

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破除偏見和歧視:

艱難,但並非無計可施

上面我們提到:圖式一旦形成,是很難再被更改的。

那麼在這個崇尚多元化和包容的時代,我們人類是否已經向著 "平等" 邁進了呢?

我滿懷希望地說:那是必須的!像這種 "崇尚平等" 的口號,我們回灌十年、百年,也都很少見。

然而,要破除成見,我們還有很長的路要走。

我們人的認知思維,有顯性(explicit)隱性(implicit)之分。再回到我開頭講的那個心理課堂上的故事,一開始大家都高分支持男女平等,那是我們的顯性思維;而之後全班同學只有 3 人能說出 "醫生是孩子的媽媽",那是因為其餘 102 個在場的同學,他們的隱性思維中還保持著男女性別差異的默認成見。

顯性思維往往是經過我們的加工之後才講出的話、做出的事情,而隱性思維考驗的才是我們真正的想法(就好比一個表面上口口聲聲 "女士優先" 的紳士,內心未必真正平等看待身邊的女性同胞)。

所以我們要做的第一步就是:清楚地認識自己的隱性思維!

如果說文章開頭的我們的調皮教授耍的 "把戲" 不夠嚴謹,那麼接下來我要介紹的就是正經的 "隱性思維檢測工具"。

哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

那就是:由美國哈佛大學心理學家馬紮林·貝納基(Dr. Mahzarin Banaji)和華盛頓大學心理學家託尼·格林沃爾德(Dr. Tony Greenwald) 共同研究開發的

內隱聯繫測驗(Implicit Association Test,簡稱 IAT)

IAT 會測量我們在面對一個既定概念時、對不同形容這個概念的詞彙的反應快慢,從而推測你對這個目標概念的看法。以下就是哈佛 IAT 官網公佈的一些測量結果:

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大多數中國人會把 "好" 這個形容詞和 "中國、中國的人事物" 聯繫起來,而把 "壞" 和 "美國、美國的人事物" 聯繫起來(說明在我們中國人心中,咱默認是喜歡自家的人事物,這很自然~)

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70% 的美國人更願意和白人相處,而不願與黑人相處(注意,這裡說到的 "70% 的美國人",也包括黑人本身。這再一次證明了偏見和歧視的雙向性:黑人對自己的膚色和種族身份也有負面因素、他們同樣更願意和白人相處。看來,美國人的種族平等依然有很長的路要走啊)

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72% 的美國人會更容易把 "黑人" 和 "槍支武器" 聯繫在一起(所以每次美國槍擊案之後為何會爆發種族分歧、遊行甚至是暴動,原因也就可想而知了,特別是當白人警察開槍擊中黑人的時候)

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72% 的人,無論性別,都會把 "男性" 和 "理工科" 聯繫在一起,而把 "女性" 和 "文科" 聯繫在一起(所以學校不同專業每年設置的招生計劃、不同企業的工作崗位招聘計劃,從一開始就註定是男女不平等的,是吧?還有我們上面說到的那個大學女生的數學測試,還記得吧?)

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80% 的人,無論自己年紀大小,都更喜歡和年輕人相處,而不是和老年人在一起……

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↑ 以上數據和陳述都是基於IAT被測樣本的測試結果,來源於IAT在哈佛大學的官方站點:https://implicit.harvard.edu。

厲害了啊我的貝納基和格林沃爾德!去年,國際泰斗級心理機構 "美國心理協會 APA",為這兩位心理學家頒發了傑出科學貢獻獎,這是作為心理科學工作者的無上榮光!(算你們會探測我們的內心戲了是吧?哼~)

哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

瞭解自己內心的隱性思維,可以幫助你在對身邊的人事物作出一項主觀判斷之後,審視偏見的機會。IAT 測試有哈佛官方提供的漢化版(文末我會給出鏈接),其中除了性別,還有關於職業、人種、性取向、年齡等多個方面的測試。

如果你在哪個方面的 IAT 測試結果顯示出了比較明顯的偏見,今後在這些方面你就可以多多提醒自己注意:"我剛才作出的主觀判斷和結論,是否是偏頗的、片面的?"

第二件你可以做的事是:在和他人打交道、或是團隊協作時,著重突出你們共同的目標。

美國社會心理學家 Aronson 就用一項研究證明過:共同目標對消除偏見有多重要。[4]

他找來了一群學生並把他們分成了 6 人組,而且他故意安排了 6 個彼此不同的學生:有黑人學生、有白人學生、有男生、有女生、有理科生、也有文科生……

Aronson 交給每組學生的任務都一樣:學習一個特定的知識、答題闖關。然而,每個學生都只能學到六分之一的知識碎片,每個人都必須把自己學到的東西教給組裡剩餘的 5 個人,大家都交換信息之後,才能群策群力、共同完成通關任務。

當然了,這個所謂的學習任務只是 Aronson 設計的一個消除偏見的工具而已。事實證明:這個工具真的很好用啊!

研究人員測量了這些學生在參加這項活動前,對 "性別" "人種" 等概念的偏見指數。通關任務結束後,又再一次進行了測量。前後對比,結果顯而易見:在彼此通力合作之後,所有人的偏見指數都已顯著降低。

Aronson 指出:著重突出大家共同要完成的任務,會讓大家的眼光從 "不同點" 轉向 "共同點",也會把不同的身份標籤(比如 "男人" "女人" "黑人" "白人")弱化,都統一變成 "互助通關的學習搭檔" 這個共同的身份標籤。

第三件你可以做的事是:尋找例外。

我們就以男女性別偏見為例:

商業界的翹楚都是男人?福布斯 2017 年世界 500 強企業中,有 32 家的 CEO 就是女性。

成功的政治家都是男人?在西方,頂級政治家都是白人?加拿大 2015 年在特魯多登臺做國家元首後,就向全國人民履行了他競選時關於 "多樣性和平等" 的承諾,組建了全新的內閣,不僅男女人數相當,來自不同種族和宗教信仰的人也成為了內閣成員,共同領導這個國家。

哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

加拿大總理內閣(2015年特魯多登臺後組建)

Photo Credits: CBC.ca, Geoff Robins/AFP/Getty Images

什麼?這些例子都離你太遠了?那你再看看身邊的 "例外":

女生的理科成績就一定比男生差嗎?男生的文科成績就一定比不上女生嗎?今年的高考還沒開始,不過挖挖去年的高考狀元榜,理科狀元是女生的,文科狀元是男生的,分分鐘給你找出來!

哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

什麼?你又說這些例子都太少了,能打破這些成見的畢竟是少數?

"肯定是這些女的特別幸運吧,要麼就是她們特別辛苦…… 加拿大那個例子,我們也不在那裡啊,不具備這個環境和條件……"

人們總在這些鮮活的例子面前找各種 "例外的藉口",所以 "例外永遠只是例外",而 "偏見永續存在",怪不得圖式一旦形成,就真的很難被改變。

但是!如果我們不去爭取,那就不是 "很難改變" 的問題了,而就是赤裸裸的 "註定無法改變了"!這個世界倘若註定如此,你真的甘心嗎?

與其說那些 "例外成功的女性" 要麼就是超級幸運、要麼就是付出了超級多的努力,不如說:如果這個世界本來就是男女平等的,她們憑今天自己付出的辛勞和汗水,會不會早就把我們男人甩了好幾條街??

- 最後還有一件,最重要的事 -

—— 那就是:教育

圖式,是在我們的成長過程中形成的。這個所謂的 "成長過程",是我們對這個世界的探索、嘗試,也充斥著家長、老師、同學、夥伴、領導、同事等人對我們的影響。

若是在這個過程中,從來沒人告訴過我們 "世界可以是另外一個樣子",那我們也就自然而然地接受了 "社會上大多數人的圖式",只能人云亦云。

同時,就跟我們學游泳、學外語一樣,小時候我們的可塑性是最高的,所以從小就給孩子灌輸多樣性的思維非常重要。

全球玩具大牌樂高(Lego)就在玩具包裝裡給家長塞過這樣的小紙條:

哈佛心理學測試:挖出你潛意識裡的偏見

Photo Credit: Reddit @fryd_

"致家長:創造的天性在所有孩子身上都是同等強大的。有許多男孩喜歡娃娃屋,因為娃娃比太空船更有人情味。也有許多女孩喜歡太空船,因為太空船比娃娃更讓人興奮激動。最重要的事,就是讓孩子們手握最適合自己的材料,讓孩子們創造出自己最喜歡的東西。"

這張紙條,樂高早在 1970 年代就塞在玩具包裝裡了。時隔半個世紀,依然熠熠生輝。

瑞典的幼兒園也已經開始實行 "無性別教育"。比如,孩子們之間不會用 he / she / 他 / 她 這樣指代男女性別的人稱代詞來稱呼生活中和故事中的人,而是會一律統稱 hen(一個源於歐洲的模糊性別代詞)。孩子們在幼兒園用的玩具也會剔除性別,更不會出現老師主動讓女孩去玩娃娃、讓男孩去玩卡車的情況。

等孩子長大了,若是有女孩說自己將來 "應該學文科比較好",做家長的應該問問 "為什麼"。

如果孩子的答案是 "我喜歡歷史" "我討厭數學" 並能給出和這些學科直接相關的原因,那是極好的。但如果她們的答案是 "因為我是個女生,理科學不過男生,將來就業前景也沒他們明朗",這時候作為家長要學會引導孩子去真正考慮自己的學習興趣和能力,而不是把未來束縛在孩子的性別之下。

男孩也是一樣。我媽媽是做幼教的,她就和我不止一次說起過幼兒園的一個男老師,孩子們都喜歡他、同事和家長們也都因為他愛孩子的真心和教育孩子的能力而尊敬他。所以,男孩子就一定要去學理工科嗎?

在學校當園丁、教書育人的男老師,就不比在電腦前敲代碼的程序員帥嗎?

我們要做的,就是讓自己、也讓身邊的人,看清我們被既定認知束縛住的自己、也睜大眼睛去發現這個世界上更多的可能。多姿多彩的人生,是我們自己爭取來的,不是由誰誰誰框定的!

但是!真的,如果只有我一個人的話,哪怕說再多,也真的改變不了。今天,倘若我的文字給了你一點點思考和感悟,請把文章轉發出去,請你成為點亮這個世界的光芒!

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