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第16章 因果关系比统计学信息更具说服力（第4页）

这项实验说明当某人知道其他人也听到了同样的求救信息时，就会感到自己肩上的责任变小了。

这样的结果令你惊讶吗？很有可能。

我们大多数人都认为自己十分正直，在那样的情况下，都会义无反顾地提供帮助。

当然，这项实验的意义就是去证实那样的期望是错误的。

即使是普通、正直的人也不会冲过去提供帮助，因为他们希望别人能够处理这种令人不快的癫痫发作情况。

这是不是意味着你也会这样做呢？

你赞同下面的说法吗？“当我阅读帮助实验的流程时，我想我会立刻对那个陌生人施予援手，就如同当时只有我和这个癫痫病患者一样。

然而，我有可能错了，如果发觉自己所处的环境中还有许多人有可能去提供帮助，我可能就不会走出去了。

别人的存在会削弱我最初的责任感。

“这是一个心理学老师希望你学到的。

你自己也做过相同的推理吗？

描述这项帮助实验的心理学教授希望学生能将基础比率看做是有因果关系的，就如前面提到的那个虚拟的耶鲁大学测试一样。

他希望学生可由这两个例子得到推论，即高失败率意味着测试很难。

学生应该懂得这个情境的显著特点，例如责任感的淡化。

这个特征会引起包括这些学生在内的普通人和高尚的人意外地没有向他人伸出援手。

改变一个人对人性的看法很难，改变一个人对自身阴暗面的看法就更难了。

尼斯贝特和博吉达怀疑学生很有可能会对这项任务和不快的感觉产生抵触情绪。

当然，学生能够也愿意在实验中叙述“帮助实验”

中的细节，甚至会重复实验方对责任传播的“正面”

解释。

他们对人性的看法真的发生改变了吗？为了弄清这一点，尼斯贝特和博吉达给受试者播放了一些简短访谈的视频，被访者是在纽约所作的那项研究中的受试者。

访问简短而平淡，受访者看上去都是友好而正直的普通人。

他们描述了各自的爱好、课余活动以及对未来的计划，这一切完全是老生常谈了。

在看过其中一个采访视频后，学生们需要猜测那个受试者会在多长时间后为陌生的发病者提供帮助。

要想将贝叶斯推论应用到这项指派给学生的任务中，你应该先问问自己如果你并没有看过那两人的视频，你会作出怎样的猜测。

这个问题可以运用基础比率得以解决。

我们知道，在患病者发出第一次请求后，15个受试者中只有4个冲出去提供了帮助。

所以某个受试者立刻伸出援手的概率是27%。

因此，当被问到某个特定的受试者是否会立刻提供帮助时，你的第一反应是不会。

接着，贝叶斯逻辑要求你通过该受试者的相关信息对自己的判断进行调整。

然而，视频是经过精心设计的，不会提供什么信息。

他们并没有提供任何理由以便让你推测出某个受试者的热心程度。

因此，这样推测出来的结果并不比乱猜的准确率高多少。

在缺乏有用新信息的时候，可同时运用贝叶斯定理与基础比率来解决问题。

尼斯贝特和博吉达叫两组学生看了这些视频并要求他们判断两名受试者的反应。

第一组学生只了解到“帮助实验”

的流程，并不知道实验的结果。

这组受试者的预测结果反映了他们对于人性的看法以及对情境的理解。