2.思维惯性
要精通科学,你必须掌握一套深奥的概念。以达尔文的自然选择理论为例。要理解它,你必须先理解一整套逻辑前提:有限的资源偏好那些善于获得食物、住所和配偶的个体,这会导致性状的选择性出现,从而将这些技能传递给未来的世代。学习达尔文理论的学生,还必须了解一些比较解剖学(他们要知道,在骨骼结构方面,鲸和人类的相似程度要大于和鱼类)。另一个必备条件是熟悉生态学、现代遗传学和化石记录。
尽管自然选择是科学史上证据最扎实的理论之一,但普通公民并没有精力读完那些写满证据的教科书。实际上,就连许多在科学领域获得博士学位的人,甚至是从事医学研究的博士,都从来没有正式学习过演化生物学的课程。因为有了这些障碍,大多数人就只能依靠思维惯性或是听从专家的声明了,而这两种做法都可能将他们引上歧路。他们还可能依赖直觉,这也会误导他们。
我们使用启发法是因为它们常常很有效。比如一台电脑出了故障,用户可以用几个月熟悉其中的电子元件和它们的连接原理,也可以直接去问一名电脑技术员。如果一个孩子的健康出现了严重问题,那他的父母与其研读医学文献,不如直接咨询医生。
但有时,走捷径却会对我们不利。1966年,精神病学家查尔斯·K·霍夫林和同事做了一个实验,目的是研究当人们把“博士”头衔当作个人权威的象征时,事情会发展到怎样糟糕的地步。实验中,几个在病房中忙碌的护士接到了一名男子的电话,男子自称是某个病人的医生。他在电话中要求护士到药箱里去取一种名叫“Astroten”的非常用药物,并以每天最高剂量的两倍给病人服用,这不仅违反了药物标签上醒目标注的使用须知,也违反了这家医院要求医生手写处方的规定。这些护士会犹豫吗?她们中的95%都毫不质疑地服从了这个所谓的“医生”(英文中“医生”与“博士”是同一个词,编者注)。甚至当她们拿着这种有潜在危险的药物走向患者的病房时,研究人员需要强行阻止才能把她们拦下来。这些护士在无意间使用了所谓“权威启发法”,即轻易相信了一个身居要职的人。
3.私心成见
当我们对某个话题十分关心,并有足够的时间思考它时,我们就会超越简单的启发法,开始对切实的证据开展更加系统的分析。但是,就算我们努力使自己的立场维持客观,也仍可能受到既有知识的阻碍。
有大量证据表明,人们会对强化自身观点的论据特别注意,不喜欢反对意见,也容易厌恶那些立场和自己现有观念发生冲突的人。那么,如果一个聪明人被迫思考正反两方的证据,结果又会如何呢?
1979年,斯坦福大学的查尔斯·洛德和同事开展了一项研究。参与研究的自愿者都是斯坦福的学生,照理说应该很擅长对科学信息做出合理判断。研究人员给这些学生看了几轮关于死刑是否具有威慑力的科学证据,比如先让他们阅读一段文字,文中描述的研究质疑了死刑对预防严重犯罪的效果。研究比较了美国14个州在启用死刑前后的谋杀率的变化。其中11个州的谋杀率在启用死刑后反而上升了,这说明并没有起到威慑效果。
接着,这些学生又听其他科学家指出了这项研究可能存在的缺陷,然后由原来的研究者反驳。在这之后,学生们又听说了一项得出相反结论的研究:死刑确实能预防犯罪。在这项研究中,研究者比较了10对死刑法律各不相同的相邻州的谋杀率。其中有8对数据显示,谋杀率随着死刑的执行而降低,这个结果支持了死刑。接着,学生们又听到了对这个研究的质疑,以及对于质疑的反驳。
照理说,如果学生们一开始是怀着强烈的观点参加实验,那么在对事实做了一番冷静理性的分析之后,他们的观点应该会趋向于中立,因为他们已经听到了各种证据,其中的科学观点对于死刑的废止有支持也有反对。然而事实并非如此。经过一番辩证之后,之前赞成死刑的学生现在更赞成了,之前不赞成死刑的更反对了。显然,两边的学生都没有公正地处理这些信息。相反,他们认为强化自身立场的那些证据更加有力,而对这些证据的反驳都是软弱无力的。可见,虽然我们看似公正地对相反的观点也进行了审查,但衡量这些观点时,会不由自主地戴上有色眼镜。
最近,伊利诺伊大学芝加哥分校的安东尼·N·沃什伯恩和琳达·J·斯基特卡开展了一项研究,似乎也支持了斯坦福大学这篇论文的发现。两位研究者检验了一种说法:美国的保守派比自由派更不尊重科学证据,或许是因为前者思维僵化,不容易接受新的体验。然而,研究者发现,无论左派和右派都会拒绝违背自身政治意识形态的科学发现。他们向1347名参与者展示了关于6个热点问题的科学证据,包括气候变化、枪支管控、医保改革、移民政策、发展核能和同性婚姻。乍一看,这些研究似乎支持了辩论的一方(比如,实行枪支管控的城市犯罪总数更高),但是仔细考察数据后就会发现,内容支持的是题目相反的观点(比如,在实行枪支管控的城市,犯罪数减少的比例要高于不控枪的城市)。
如果粗看一下这些数据,就符合反对控枪团体的期望,那么这些团体的成员就会满足于符合他们偏见的发现,不再仔细追究了。要是结果不符合他们的期望,这些枪支鼓吹者就会仔细检查研究中的细节,直到发现那些支持相反结论的数字。
如果研究者后来告诉那些团体的成员,研究结果支撑的是与他们对立的观点,那么这些成员就可能对开展研究的科学家产生怀疑。