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下面这个问题同样很直接。
它需要你重新获得或构建一个不同专业领域的研究生的典型形象。
在20世纪70年代早期,实验刚开始进行时,平均结果所呈现的专业顺序如下所示。
这与你的排序可能并没有多大不同:
1.计算机科学
2.工程学
3.工商管理
4.自然科学与生命科学
5.图书馆学
6.法学
7.医学
8.人文与教育
9.社会科学和社会工作
由于会想到书呆子(因为描述中有“老掉牙的双关语”
这一条),你有可能将计算机科学排在首位。
实际上,汤姆的性格特征就是按照计算机科学专业学生的典型形象来描述的。
另一个大多数人都排在前面的专业是工程学(描述中有“规规矩矩”
这一条)。
你可能认为汤姆并不适合社会科学和社会工作专业(因为他“待人冷淡,缺乏同情心”
)。
但该专业人员的典型形象似乎在我设计描述汤姆实验后的40年内发生了少许变化。
给这9个专业排序是一项复杂的任务,肯定需要系统2有规则、有秩序地组织,只有这一系统才能完成这项任务。
然而,描述所给的提示(老掉牙的双关语及其他一些提示)很容易激活关于典型形象的联想,这是系统1控制下的自主活动。
这项寻找相似点的任务要求我们对汤姆的描述和不同专业学生的典型形象进行比较。
描述的准确性—无论这是不是对汤姆的真实写照—与任务的目的没有关系。
另外,你对每个专业基础比率的了解也与任务无关,因为某个个体与某个组织典型人员的相似性并不受这个组织大小的影响,甚至在大学里根本没有图书馆系的情况下,你都可能会将汤姆的性格描述与图书馆学专业的研究生形象进行比较。
如果你再次审视汤姆,会发现他很适合人数少的专业(计算机科学、图书馆学、工程学),并不适合人数多的专业(人文与教育、社会科学与社会工作)。
的确,受试者也几乎都将人数多的两大专业排在了最后。
汤姆被刻意设计成了“反基础比率”
的角色,适合于人数少的专业,不适合人数多的专业。
依据典型性作出预测是下意识的行为
第三个排序的任务是由心理学专业的研究生完成的。
这项任务尤其重要,同样是根据汤姆就读专业的概率对9个专业进行排序。
不过进行这次预测的人了解相关的统计学事实:他们对不同领域的基础比率都很熟悉,也知道对汤姆的性格描述并不十分可信。
然而,我们希望他们只关注描述与典型特征的相似性(我们将其称为典型性),而忽略掉基础比率以及对描述的准确性的怀疑。
他们将人数少的计算机科学专业排在了最前面,因为这个专业最典型。
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