第二部分 基于無知的決策

第2章 再認(rèn)啟發(fā)式無知如何使人變得聰明

┆丹尼爾G．歌德斯坦（Daniel G. Goldstein）┆

┆格爾德·吉仁澤（Gerd Gigerenzer）┆

再認(rèn)能力在人類思維中占首要位置，其次才是選擇性搜索能力。

——赫伯特A．西蒙（Herbert A. Simon）

某日，在蘇格蘭的一條鄉(xiāng)村小道上，麥格雷戈遇到了他的老同學(xué)麥卡利斯特，并和他打了招呼。但麥卡利斯特猶豫了半天還是沒有回應(yīng)他，他記得麥格雷戈的面孔，卻死活也想不起他的名字、在哪里見過他或其他細(xì)節(jié)。麥格雷戈感到有些意外，心想他的老同學(xué)是不是犯“迷糊”了，竟然沒有認(rèn)出自己來。正如麥格雷戈這個例子所示，再認(rèn)和回憶是兩種有差異的記憶能力，甚至有時它們的差異還很大。有這么一個例子，54歲警察RFR（名字簡稱）患有非常嚴(yán)重的健忘癥，甚至忘記了他妻子和母親的名字。從他的這個表現(xiàn)看來，他好像是喪失了再認(rèn)能力，但事實并非如此。研究者讓他參與了一項實驗。首先，研究者讓他看了一些名人和他從未見過的陌生人的照片，請他選出哪些是名人的照片。RFR很好地完成了這項任務(wù)，看起來他的記憶力完好無損。盡管他不能回憶出照片上人物（如他的母親）的名字，但他仍然可以認(rèn)出他們，也就是說他的再認(rèn)能力還是正常運作的，所以，他能認(rèn)出曾經(jīng)見過的名人的臉。

在生活中，我們有時也會像RFR和犯“迷糊”的麥卡利斯特一樣，無法確定看到的物體、聽到的聲音、嘗到的味道、聞到的氣味或是觸摸到的東西到底是什么，卻能夠認(rèn)出它們來，雖然一時想不起關(guān)于它的更多信息。有些研究者認(rèn)為，我們對事物的再認(rèn)感是一個很特殊的記憶系統(tǒng)，它是獨立于其他記憶系統(tǒng)且有著自己的記憶儲存。比如，記憶力衰退的老人或是遭受某種腦損傷的患者，可能說不出他們曾經(jīng)遇到過的某個物體的具體信息，甚至也記不起來曾經(jīng)是在哪里接觸過它，卻能認(rèn)出它來或是表現(xiàn)出他們以前曾接觸過這個物體的樣子。同樣地，有實驗室研究發(fā)現(xiàn)，由于存在許多分心因素，在那些需要分配注意力的學(xué)習(xí)任務(wù)中，很多基礎(chǔ)的記憶活動比較難激活運作。但在這種情況下，再認(rèn)記憶依然能夠?qū)Υ碳ば畔⑦M(jìn)行編碼。純粹的再認(rèn)記憶，我們對某些事物是否曾經(jīng)歷過的“非此即彼”式的判斷，表明我們對這些事物并不是完全的陌生而是有那么一點了解。究竟為何我們的頭腦會有這樣一種能力？簡單的再認(rèn)記憶究竟又有哪些積極的方面？

我們將在這一章介紹一種本書中最為簡單的啟發(fā)式——再認(rèn)啟發(fā)式，它通過充分地利用再認(rèn)記憶這種豐富高效的認(rèn)知資源，對現(xiàn)實世界的某些未知方面做出合理推斷。事實上，識別面孔、聲音和名字等背后的信息加工過程，遠(yuǎn)沒我們理解的那么簡單，這些過程在認(rèn)知科學(xué)中還有很多未被探明的方面。但這個并非我們所關(guān)注的問題，我們所關(guān)注的是這個復(fù)雜認(rèn)知過程產(chǎn)生的結(jié)果——再認(rèn)，并應(yīng)用它來構(gòu)建一種簡捷啟發(fā)式。再認(rèn)啟發(fā)式是如此的簡潔或者說是節(jié)儉資源，事實上，在相關(guān)信息匱乏時，它反而會顯得更加有效。在這一章中，我們將使用一種簡單明了的形式來界定啟發(fā)式，這使得我們能夠借助一些數(shù)學(xué)分析和計算機(jī)模擬的方法來評估它的效果。我們發(fā)現(xiàn)，在特定的條件下會出現(xiàn)“少即多效應(yīng)”的現(xiàn)象，即不出現(xiàn)再認(rèn)對做出推斷反而是有幫助的，雖然這和我們的常識相反。此外，我們還將說明如何界定和評估再認(rèn)，以便從實驗研究的角度去查驗人們是否確實使用了再認(rèn)啟發(fā)式。

人們在許多情境下都會使用“再認(rèn)”這個詞語。因此，我們覺得非常有必要首先明確一下它在哪些情況下使用是恰當(dāng)?shù)摹＠纾溈ɡ固厣狭艘惠v公共汽車，上面的乘客可以分為三類，用圖2-1所表示的三個區(qū)域分別來表示他們。有一部分乘客他根本不認(rèn)識，也就是說他確信他以前從未見過他們，用第一條豎線的左邊區(qū)域來表示；有一些乘客他只是認(rèn)識或者說是感到面熟，但不能確認(rèn)或回憶出關(guān)于他們的任何事情或是說讓他有些犯“迷糊”的那些乘客，用兩條豎線之間的區(qū)域來表示；還有一些乘客他不僅認(rèn)識，而且還能說出關(guān)于他們的一些信息，比如知道他們的職業(yè)等，用第二條豎線右邊的區(qū)域來表示。

正如圖2-1所表示的三個區(qū)域那樣，我們用“再認(rèn)”將世界劃分為兩部分：陌生的（第一條豎線左邊的區(qū)域）和曾經(jīng)歷過的（第二條豎線右邊的區(qū)域）。例如，對地理標(biāo)志的再認(rèn)，就是以陌生的和曾經(jīng)歷過的這兩部分的簡單二元式界定為基礎(chǔ)的，它可以幫助人或動物找到自己家，這種功能是具有適應(yīng)性的。純粹的“再認(rèn)”與“了解程度”或是“熟悉性”這一些概念是有區(qū)別的。例如，有些理論認(rèn)為，我們對某個物體的態(tài)度傾向會隨著該物體的重復(fù)出現(xiàn)而變得更加正面，對某種觀點的認(rèn)同會隨著它的重復(fù)而增加。從第4章起，我們將開始介紹那些光靠再認(rèn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的啟發(fā)式規(guī)則。此外，還需要將我們所使用的“再認(rèn)”這一概念和當(dāng)前很常見的用法區(qū)分開來，即將“再認(rèn)”理解為一個人確認(rèn)某種物體在先前經(jīng)歷中是否出現(xiàn)過的能力。有一些研究往往不能在陌生的和曾經(jīng)歷過的物體之間做出區(qū)分，因為這些研究中所使用的外部刺激——多數(shù)情況下是數(shù)字或是常用詞，在實驗之前對被試而言并不陌生。例如，常用詞“貓”（cat）對多數(shù)被試來說在實驗之前就已經(jīng)不是新奇的刺激，而非詞“f link”則可能是從未見過的。相反地，在我們接下來所舉的例子中，使用那些從未見過的照片作為實驗材料，更能代表我們使用“再認(rèn)”這一詞所指之意。

再認(rèn)記憶是一種寬廣的、自動化的和可靠的認(rèn)知資源，盡管有時會產(chǎn)生似曾相識的錯覺。謝潑德（1967b）曾經(jīng)做過這樣一個實驗。他要求被試按照自己所喜歡的節(jié)奏觀看612張圖片，然后立刻用成對圖片（一張是前面呈現(xiàn)過的，另一張是沒有呈現(xiàn)過的新圖片）對被試進(jìn)行再認(rèn)記憶測驗，結(jié)果每個被試平均能再認(rèn)出98.5%的先前呈現(xiàn)過的圖片。后來，另一位研究者斯丹?。⊿tanding,1973）將圖片數(shù)量增加到1000張，并按照圖片的色彩鮮艷程度分為“普通圖片”和“醒目圖片”兩類，將每張圖片的呈現(xiàn)時間限定為5秒鐘。在48小時之后，他用謝潑德之前所用的那種圖片配對方法進(jìn)行測驗。結(jié)果被試在1000次測驗中分別有885次（普通圖片）和940次（醒目圖片）選中了先前呈現(xiàn)的圖片。在排除了猜測成分后，分別還有770次和880次選中了先前呈現(xiàn)的圖片。之后，斯丹丁又將自己的研究推進(jìn)了一步，他總共列出了可能會影響圖片再認(rèn)的十種因素。在他所做的一項非常復(fù)雜的再認(rèn)記憶測驗中，他向被試提供了1萬對圖片，結(jié)果被試有8300次都做出了正確的選擇（排除猜測成分后仍有6600次）。關(guān)于對“醒目”圖片的再認(rèn)成績，斯丹丁是這么推算的，“如果在這些條件下可以呈現(xiàn)100萬對項目的話，那么將會有73.14萬個項目被保持下來”（p. 210）。值得關(guān)注的是，盡管隨后所呈現(xiàn)圖片數(shù)量在增加，保持率在下降，但得到再認(rèn)圖片的絕對數(shù)量卻具有一種增長趨勢。我們認(rèn)為，在實驗室實驗中，一個人不可能超出他的再認(rèn)記憶容量限制，甚至一個人終其一生也難以超出其再認(rèn)記憶的容量限制。

如何從無知中獲益

高等生命體有著巨大容量的再認(rèn)記憶，這的確也為很多適應(yīng)性機(jī)能的進(jìn)化提供了有力的幫助。我們可以來看一下野生老鼠的飲食習(xí)慣，它們表現(xiàn)出一種強(qiáng)烈的“恐新傾向”（neophobia），即不愿意吃對它們而言是陌生的食物（Barnett,1963）。這種飲食習(xí)慣，在免受食物中毒方面具有明顯的適應(yīng)價值。一只活鼠所吃的每一種食物都一定不會置它們于死地（Revasky & Bedarf, l967）。挪威鼠特別喜歡吃它們通過品嘗或聞別的老鼠呼出的氣體味道所辨識出來的食物（Galef,1987; Galef et al.,1990）。即便呼出氣體的老鼠正在生病，這種選擇食物的啟發(fā)式規(guī)則仍然生效。這就是說，再認(rèn)信息的作用超過了疾病信息的作用。在本章的后面我們將介紹人類被試有關(guān)的實驗。它們表明了，當(dāng)與其他信息發(fā)生矛盾時，再認(rèn)信息仍能超越其他信息而發(fā)揮主導(dǎo)作用。野生鼠的食物選擇行為，分明與再認(rèn)啟發(fā)式是一致的！

下面我們將具體來描述再認(rèn)啟發(fā)式，并探討它在推斷上的準(zhǔn)確性。我們將詳細(xì)敘述一些具體條件——在這種條件下，再認(rèn)啟發(fā)式能夠使擁有較少知識的生命體比擁有較多知識的生命體做出更加準(zhǔn)確的推斷。這是一種我們稱之為“少即多效應(yīng)”的反直覺現(xiàn)象。我們將采用“麻雀解剖”的方法，從一個非常具體且容易理解的問題領(lǐng)域入手，即對有關(guān)地理問題的推斷，來探討再認(rèn)啟發(fā)式這個話題。

在我們的認(rèn)知結(jié)構(gòu)中，對有關(guān)事物恰當(dāng)名稱的再認(rèn)構(gòu)成了一個獨特系統(tǒng)。它可能獨立于其他語言技能而單獨受到損傷（McKenna & Warrington,1980；Semenza & Zettin,1989; Semenza & Sgaramella,1993）。一個人的地理知識主要是由適當(dāng)?shù)拿Q（城市、國家、山脈，如此等等）以及它們在地球上的分布位置所構(gòu)成的。地理知識通常是不完善的，這使它成為研究再認(rèn)問題的一個理想領(lǐng)域。我們將借助于計算機(jī)模擬、數(shù)學(xué)分析以及實驗室研究來分析再認(rèn)問題。在一些研究中，我們使用了芝加哥大學(xué)學(xué)生作為實驗被試，他們并不十分熟悉的地理問題：有關(guān)德國城市的問題。特別是，我們討論人口在10萬以上的83個德國城市的排序問題。這些美國被試，只能夠認(rèn)出這些城市中的大約1/4。正如我們將會看到的那樣，正是這種再認(rèn)能力的欠缺幫助他們很好地完成了推斷任務(wù)。

我們將要考查的是一種常用任務(wù)，即從一系列對象中選出一個子集。在本章中，我們著重探討從兩個對象中選出一個的問題。這種雙向選擇問題不僅在實驗心理學(xué)中是一種經(jīng)典任務(wù)，而且對于理解一些更加復(fù)雜的問題（如，多項選擇問題）也可以起到拋磚引玉的效果。該種雙向選擇任務(wù)的一個例子是，“哪一種貨幣更值錢，是英鎊還是馬克”，或者在地理學(xué)領(lǐng)域，“哪一個城市有更多人口，慕尼黑還是多特蒙德”。

再認(rèn)啟發(fā)式

不妨思考一下，依據(jù)某些效標(biāo)判斷兩個對象中哪個具有更高值（如哪一個更快、更高、更強(qiáng)）的問題。在處理這類問題時，再認(rèn)啟發(fā)式可以被簡單地描述為：如果兩個對象中的一個得到了再認(rèn)，另一個未得到再認(rèn)，那么可以推斷，得到再認(rèn)的對象具有更高的值。

舉例來看，如果一個人從未聽說過多特蒙德，但卻聽說過慕尼黑，那么他可能推斷慕尼黑有更多人口，如果碰巧這是正確的。這種再認(rèn)啟發(fā)式只有當(dāng)兩個對象中的一個沒有被再認(rèn)時，即在部分未知的情形下，才是適用的。那么請注意，當(dāng)再認(rèn)與我們頭腦中的參照系是負(fù)相關(guān)的時候，再認(rèn)啟發(fā)式定義中的“更高”就應(yīng)該被置換為“更低”，也就是說此種情況下，我們可以推斷，得到再認(rèn)的對象具有更低的值。

再認(rèn)與環(huán)境結(jié)構(gòu)

再認(rèn)啟發(fā)式是一種針對特定領(lǐng)域的推斷規(guī)則，也就是只有當(dāng)再認(rèn)與某種參照系相關(guān)時，再認(rèn)啟發(fā)式才能奏效。那么，如何估計再認(rèn)與效標(biāo)之間的關(guān)系呢？在某些領(lǐng)域，這種相關(guān)的方向是由遺傳決定的，比如，老鼠所推測的，陌生的食物是需要謹(jǐn)慎對待的，就屬于這種情況。在另一些領(lǐng)域，這種相關(guān)的方向必須通過后天的經(jīng)驗來習(xí)得。然而，在現(xiàn)實的推斷或預(yù)測情形下，生命體常常難以直接獲得這種參照系。盡管如此，但正如圖2-2所示的那樣，現(xiàn)實環(huán)境具有雙重性，一方面它本身代表了這種參照系，另一方面又可能是可以感覺得到的。在這種環(huán)境中存在著一些信息媒介，通過這些媒介人們可以找到相對應(yīng)的參照系。比如一個人可能對各個大學(xué)經(jīng)費狀況的直接信息一無所知，因為這些信息并不是那么容易得到的。但是碰巧，一所大學(xué)的經(jīng)費狀況，也許會在這所大學(xué)被新聞媒體提及的次數(shù)多少而有所反映。因為新聞媒體是很容易接近這些信息的，所以它就成為非常典型的信息媒介。一個名字在新聞媒體上出現(xiàn)得越頻繁，人們就越有可能再認(rèn)這個名字。例如，斯坦福大學(xué)就比“明尼斯庫”州立大學(xué)更頻繁地被新聞媒體所報道。所幸有新聞媒體的媒介作用，一個人才可以做出哪所大學(xué)有更多經(jīng)費的推斷。用來描述效標(biāo)、媒介和心智三者之間關(guān)系的變量分別被稱為“再認(rèn)效度”（recognition validity）、“生態(tài)相關(guān)性”（ecological correlation）和“替代相關(guān)性”（surrogate correlation）。

生態(tài)相關(guān)性闡述了效標(biāo)和媒介之間的關(guān)系。在上面這個關(guān)于大學(xué)經(jīng)費狀況的例子中，效標(biāo)是經(jīng)費狀況，媒介僅僅是大學(xué)在新聞媒體上被報道的次數(shù)，而不是任何有關(guān)其經(jīng)費狀況的信息。在前面老鼠的例子中，效標(biāo)是食物的毒性大小，媒介是吃了這種食物的老鼠呼出氣體的味道，而不是關(guān)于這些老鼠身體健康狀況等其他信息。替代相關(guān)性是媒介和再認(rèn)記憶內(nèi)容之間的相關(guān)，這時的媒介是作為不可接近效標(biāo)的替代物而起作用。在我們關(guān)于大學(xué)經(jīng)費狀況的例子中，替代相關(guān)即大學(xué)的名字在媒體上被報道的次數(shù)與對這個名字再認(rèn)效果之間的相關(guān)。替代相關(guān)性可以根據(jù)對一個人的再認(rèn)記憶來核定，在此種情況下，信息資料是雙極的，或者依據(jù)對一個群體的再認(rèn)效果來核定，關(guān)于這方面，我們在后文中將詳細(xì)說明。

再認(rèn)和效標(biāo)之間相關(guān)程度的大小被稱為再認(rèn)效度。我們將它界定為，在給定的推斷等級中，得到再認(rèn)對象比未得到再認(rèn)對象有更高效標(biāo)值次數(shù)所占的比例。因此，再認(rèn)效度α為

α=R/(R + W)

在這里R是在一個對象被再認(rèn)、另一個未被再認(rèn)的所有二選一問題中用再認(rèn)啟發(fā)式做出正確推斷的次數(shù)，而W是在同樣情況下做出錯誤推斷的次數(shù)。

基于再認(rèn)的推斷是明智的嗎

老鼠的食物選擇行為受到了再認(rèn)的引導(dǎo)，但是有智慧的人類做出的推斷又怎樣呢？基于再認(rèn)的推斷，或更恰當(dāng)?shù)卣f是基于無知，會不會比僅僅依靠猜測做得更好呢？讓我們看一看人們使用再認(rèn)啟發(fā)式的兩個例子。

哪一個美國城市有更多居民，圣迭戈還是圣安東尼奧？我們分別向芝加哥大學(xué)和慕尼黑大學(xué)學(xué)生提出了這個問題。結(jié)果芝加哥大學(xué)僅有62%的學(xué)生選擇了正確答案。盡管作為美國公民他們似乎應(yīng)該做得更好。然而，100%德國學(xué)生做出了正確選擇。那么，德國學(xué)生是如何做出圣迭戈有更多居民的判斷的呢？所有德國學(xué)生都聽說過圣迭戈，但他們中的多數(shù)人不知道圣安東尼奧，所以他們能夠運用再認(rèn)啟發(fā)式，從而做出正確推斷。美國學(xué)生對這兩個城市都很熟悉，他們對此還不夠無知，所以不能夠運用再認(rèn)啟發(fā)式。

哪一個足球隊將贏得比賽？50個土耳其大學(xué)生和54個英國大學(xué)生對參加英國足總杯第三輪比賽的所有32支球隊的成績進(jìn)行預(yù)測（Ayton & Onkal, 1997）。土耳其學(xué)生對英國足球隊知之甚少，而英國學(xué)生則對它們了如指掌。盡管如此，土耳其學(xué)生做出的預(yù)測幾乎像英國學(xué)生一樣準(zhǔn)確（他們的準(zhǔn)確率分別為63%和66%）。英國足球隊通常是用它們所在城市的名字來命名的（如，曼徹斯特聯(lián)隊），因此對英國各個球隊水平了解不多的人可以用對城市名字的再認(rèn)作為預(yù)測各球隊成績的線索，擁有強(qiáng)勁實力球隊的城市通常是大城市，而大城市恰好又是容易得到再認(rèn)的。實驗結(jié)果表明，土耳其學(xué)生確實使用了這種再認(rèn)啟發(fā)式，對一定程度上熟悉的一個球隊得到再認(rèn)、另一個球隊未得到再認(rèn)的所有成對球隊中，前者有接近95%的機(jī)會（662次機(jī)會中有627次）被判斷為贏，和上一個例子一樣，再認(rèn)啟發(fā)式能夠?qū)⒉糠譄o知轉(zhuǎn)化為合理推斷。

這兩個例子都說明了再認(rèn)啟發(fā)式在生態(tài)學(xué)上是合理的。之所以會如此，是因為它充分利用了自然環(huán)境的信息結(jié)構(gòu)，在這些環(huán)境中缺乏再認(rèn)是系統(tǒng)的、經(jīng)常性的，而非隨機(jī)的、偶然的。如果無知與一個人希望推斷的事物有關(guān)，那么它就是有益而無害的。這種啟發(fā)式規(guī)則并非一種通用策略，因為在某些情形下，上述相關(guān)性是存在的，但并非在所有情形下這種相關(guān)性都存在。在涉及二選一或多選一之類的競選問題時（例如，兩個大學(xué)中哪個排名更靠前，或者兩個球隊中哪個將贏得比賽），再認(rèn)啟發(fā)式是有效的。然而，在有些任務(wù)上再認(rèn)啟發(fā)式并不能發(fā)揮很好的預(yù)測作用。下面讓我們更加詳細(xì)地來一一分析，看一看再認(rèn)啟發(fā)式究竟何時有效。

再認(rèn)啟發(fā)式的準(zhǔn)確性

在雙向選擇問題上，一個人借助于再認(rèn)啟發(fā)式可望得到的正確答案比例是多少？假定有這么一種效標(biāo)，可以用它對N個對象加以評級，而且每次測驗都是對隨機(jī)抽出的兩個對象加以評定的二選一問題。這樣每次抽出的兩個對象可能屬于下列三種情況之一，一個能再認(rèn)，另一個不能再認(rèn)；兩個都不能再認(rèn)；兩個都能再認(rèn)。假定共有n個能夠再認(rèn)對象，所以也就有N - n個不能再認(rèn)對象。這意味著有n (N - n)對一個能再認(rèn)而另一個不能再認(rèn)的情形。采取類似的數(shù)學(xué)方法，我們可以算出有(N - n) (N - n -1)/2對兩個都不能再認(rèn)的情形，以及n (n -1)/2對兩個都能再認(rèn)的情形。為了將上述每種情形出現(xiàn)的絕對次數(shù)換算成比率形式，我們只需要用其中的每一個除以N個對象可能配成的所有對數(shù)N (N -1)/2。

要想算出在這種測驗上得到正確答案的比例，有必要知道每一種配對情況下獲得正確答案的概率。如前所述，再認(rèn)效度α實際上就是一個能再認(rèn)、另一個不能再認(rèn)情形下獲得正確答案的概率。而在兩個對象都不能再認(rèn)情形下，必須做出隨機(jī)猜測，所以獲得正確答案的概率為0.5。最后，令β為“知識效度”（knowledge validity），即兩個對象均能再認(rèn)情形下獲得正確答案的概率。將所有這些條件綜合在一起，在所有配對測驗中期望到正確推斷的比例f (n)為

等式右邊分成三個部分：最左邊的是由再認(rèn)啟發(fā)式做出正確推斷的比例，中間部分是完全憑猜測做出正確推斷的比例，最右邊的是當(dāng)一個人的知識超出了僅僅能夠再認(rèn)時做出正確推斷的比例。如果對這個等式進(jìn)行仔細(xì)分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，如果得到再認(rèn)城市數(shù)目（n）是0，那么所有問題都只能憑猜測來回答，所以得出正確答案的比例將會是0.5。如果n = N，也就說所有城市均得到了再認(rèn)，那么左邊兩部分均為0，得出正確答案的比例將為β。我們還可以看到，當(dāng)被試處于“似知非知”（half ignorance）的狀態(tài)時，即剛好能再認(rèn)一半對象，再認(rèn)啟發(fā)式最為有效，因為在此種條件下一個能再認(rèn)，另一個不能再認(rèn)的配對數(shù)目n(N - n)是最多的。

總之，以再認(rèn)效度α和知識效度β以及無知程度（N - n）為依據(jù)，式（2-1）具體描述了一個人使用再認(rèn)啟發(fā)式可能做出正確推斷的比率。與我們直覺形成明顯反差的，下面我們將來看下再認(rèn)啟發(fā)式可能會導(dǎo)致的一種現(xiàn)象，少即多效應(yīng)。

少即多效應(yīng)

我們不妨設(shè)想下，麥卡利斯特的三個兒子在學(xué)校都不得不參加一項有關(guān)德國城市的測驗。這項測驗采取隨機(jī)抽題方式進(jìn)行，題目是涉及50個德國大城市人口規(guī)模的雙向選擇問題。關(guān)于這些問題，老小最為無知，他以前其至從未聽說過德國，那就更不用說德國城市了。老二可能還行，他能夠認(rèn)出50個城市中的25個。在所有配成對的城市中，老二認(rèn)出的城市恰好有80%的機(jī)會比他不認(rèn)識的城市大，也就是說他的再認(rèn)效度α是0.8。老大最有見識，聽說過所有50個德國城市。在所有配成對的城市中，他有60%的機(jī)會都能做出正確選擇，也就是說他的知識效度β是0.6。

暫且先不管兄弟三人實際上是怎么做的，我們假定他們都使用了再認(rèn)啟發(fā)式，那么他們當(dāng)中誰將在測驗中獲得最高分?jǐn)?shù)呢？圖2-3表明了兄弟三人的成績，它是用式（2-1）計算出來的。圖中將各個點連接起來的平滑曲線說明式（2-1）計算出來的變量應(yīng)該是連續(xù)的。

老小的成績剛好在及格的概率水平，老大的成績稍好一些，達(dá)到了60%的正確率。值得關(guān)注的是，雖然老二比老大知道得更少，但卻做出了最為準(zhǔn)確的推斷。他是兄弟三人中唯一能夠使用再認(rèn)啟發(fā)式的人。而且，他能夠充分利用他的“無知”，因為他碰巧只能再認(rèn)這些城市中的一半，這使得他能夠最頻繁地使用再認(rèn)啟發(fā)式。所以，再認(rèn)啟發(fā)式造成了一種看似自相矛盾的情況，知道得更多的人，反而不如知道得更少的人能夠做出準(zhǔn)確的推斷。

何時產(chǎn)生少即多效應(yīng)

我們可以采用通用的專門術(shù)語來表述“少即多效應(yīng)”出現(xiàn)的前提：在通常可以應(yīng)用再認(rèn)啟發(fā)式的雙向選擇測驗中，每當(dāng)再認(rèn)效度α大于知識效度β時，這種“少即多效應(yīng)”就會出現(xiàn)。

如果這個條件不具備，那么當(dāng)越來越多的對象得到再認(rèn)時，推斷準(zhǔn)確性將隨之增加。下面我們將通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)來證明這一點（Goldstein & Gigerenzer, 1998）。

數(shù)學(xué)論證通常是建立在簡單的假設(shè)基礎(chǔ)之上。例如，在上述例子中，我們實際上已經(jīng)假定，再認(rèn)效度α在圖2-3的x軸上保持恒定。也就是說，圖2-3僅表達(dá)了具有不同知識狀態(tài)，但卻有固定α的多個體（例如，兄弟三人）的推斷成績。與該圖所表達(dá)的情形不同，當(dāng)某個人能夠逐漸再認(rèn)越來越多的對象時，再認(rèn)效度通常是隨之變化的。對于具有不同再認(rèn)水平的許多不同個體而言，是每一個個體具有相同的再認(rèn)效度是可能的。也就是說，不管他們各自能夠再認(rèn)的具體數(shù)量是多少，得到他們再認(rèn)對象中具有更高參照值，即用某種效標(biāo)對其所做的等級判斷的對象所占比例可能是一定的，如大或小、高或矮、多或少等，這種比例被稱為α。然而，當(dāng)一個單獨的個體逐漸能夠再認(rèn)越來越多的對象時，再認(rèn)效度會發(fā)生變化，因為每一個得到再認(rèn)的新對象將會增加或降低再認(rèn)效度，這取決于它自身參照值的大小。這就是說，每當(dāng)再認(rèn)一個具有更低參照值（比如，更小）的對象時，就會降低再認(rèn)效度，而每當(dāng)再認(rèn)一個具有更高參照值（如，更大）的對象時，就會增加再認(rèn)效度。

因此，有必要提出這樣一個問題，當(dāng)α并非隨著n的變化保持恒定時，我們能夠用現(xiàn)實的序列學(xué)習(xí)任務(wù)來論證“少即多效應(yīng)”么？換個角度來看，在雙向選擇任務(wù)上，當(dāng)?shù)玫皆僬J(rèn)對象并非總是按照確定的比例具有較高參照值（如，更大）時，“少即多效應(yīng)”還存在嗎？

為了弄清楚這個問題，我們編制了一個計算機(jī)程序，按照德國城市的著名程度順序，逐條進(jìn)行學(xué)習(xí)。為了估計出這種順序，我們調(diào)查了芝加哥大學(xué)60名學(xué)生，要求他們從一個列表中選擇他們能夠再認(rèn)城市的名字，然后根據(jù)每個城市被選中的頻次進(jìn)行排序。通過這種方法，我們希望能夠粗略估計出反映德國各個城市在美國人心目中的知名度。計算機(jī)程序按照上述排列好的順序逐個學(xué)習(xí)再認(rèn)每個城市。例如，首先學(xué)習(xí)再認(rèn)的是德國最著名城市慕尼黑，緊接著接受一次配對判斷測驗，即讓其判斷配成對的德國城市中哪個有更多人口。在熟悉了慕尼黑之后，接下來學(xué)習(xí)再認(rèn)德國第二個最著名城市柏林，并接受同樣測驗。以此類推，直到能夠再認(rèn)所有城市。在一種條件下，計算機(jī)僅僅學(xué)會識別城市的名字，因此只能借助于再認(rèn)啟發(fā)式做出所有推斷。其推斷結(jié)果用圖2-4最下面的曲線“無線索”來表示。所有城市都未得到再認(rèn)時，其推斷成績處于猜測概率水平。隨著學(xué)習(xí)的不斷深入，出現(xiàn)了一個倒“U”形的曲線，就像圖2-3一樣。然而該曲線不像圖2-3那樣平滑，而是看起來參差不齊，因為正如上面所述，在這里再認(rèn)效度并非恒常不變，而是隨著得到再認(rèn)城市數(shù)目的增多自由變化的。

如果計算機(jī)程序并非智能學(xué)習(xí)再認(rèn)城市名字，而且還學(xué)習(xí)了其他一些對于推測城市人口有用的信息，“少即多效應(yīng)”會消失嗎？為了回答這個問題，我們設(shè)置了一系列附加條件。在這些條件下，計算機(jī)除了要學(xué)習(xí)再認(rèn)城市名字外，還要學(xué)習(xí)1條、2條或9條和推斷城市人口有關(guān)的線索（參見Gigererizer & Goldstein,1996a）。在“單線索”條件下，在計算機(jī)學(xué)會再認(rèn)一個城市名字后，還要了解這個城市是否開過某個展覽會。被選為設(shè)展地點是一個城市人口多少的一項非常有力的預(yù)測指標(biāo)，其生態(tài)效度高達(dá)0.91（參見Gigererizer & Goldstein,1996a）。然后計算機(jī)采用一種被稱為“采納最佳”的決策策略，做出哪個城市更大的推斷。在此，我們并不打算展開描述“采納最佳”策略，只需要知道它是一種依據(jù)多條線索做出推斷的非常準(zhǔn)確的策略，其準(zhǔn)確性和多元回歸方法差不多，而且再認(rèn)啟發(fā)式是它的首要步驟。

有關(guān)展覽會的附加信息“沖刷”了“少即多效應(yīng)”嗎？答案是，并沒有。曲線的頂峰稍微向右移動了一點，但仍然保持了倒“U”形狀。即便附加了關(guān)于展覽會的信息，當(dāng)?shù)玫接嬎銠C(jī)再認(rèn)的城市超過了58個時，推斷準(zhǔn)確性也開始降低。在“雙線索”條件下，計算機(jī)知道一個城市是否舉行過展覽會和是否有大的足球俱樂部（另外一條附加線索），其生態(tài)效度為0.87。正像隨著知識增多我們所預(yù)期的那樣，這種條件下，“少即多效應(yīng)”有所降低。但仍然非常明顯地表現(xiàn)出來。能夠再認(rèn)所有城市并了解兩條線索包含的所有信息（該曲線上最靠右邊的點），居然導(dǎo)致了比只能再認(rèn)23個城市時更加不準(zhǔn)確的推斷。最后，在“9條線索”條件下，計算機(jī)掌握了有關(guān)適用于它的所有9條線索的信息。對于預(yù)測德國城市人口來說，這實際上比大多數(shù)德國居民知道得還要多。如此多的知識應(yīng)該足以超過“無知”的作用了吧？圖2-4所顯示的，“少即多效應(yīng)”終于被“擺平”了。然而它并沒有完全的銷聲匿跡，即便所有747條（9×83）線索都被掌握了，并且所有城市都得到了再認(rèn)，該曲線最靠右邊的點仍然低于曲線上多于1/4的部分。恰當(dāng)?shù)摹盁o知”，甚至能夠比詳盡的信息線索獲得更高的準(zhǔn)確性。

從這項計算機(jī)模擬研究中可以發(fā)現(xiàn)兩個主要結(jié)果。其一，對于預(yù)測“少即多效應(yīng)”來說，再認(rèn)效度α必須保持恒定的簡單假設(shè)并不是必需的。其二，即便提供關(guān)于9種預(yù)測指標(biāo)這樣的完整信息線索，這種反直覺現(xiàn)象仍然存在。

至少在三種不同情形下，我們可以觀察到“少即多效應(yīng)”。首先，在對兩個群體的推斷成績進(jìn)行比較時，可以發(fā)現(xiàn)這種現(xiàn)象。在給定領(lǐng)域中，擁有較多知識的群體比擁有較少知識的群體經(jīng)常做出更加不準(zhǔn)確的推斷。一個典型的例子是前面介紹過的德、美兩國學(xué)生關(guān)于圣迭戈和圣安東尼奧哪個更大的推斷。其次，當(dāng)對兩個不同領(lǐng)域進(jìn)行比較時，會產(chǎn)生這種效應(yīng)，即與熟悉的領(lǐng)域相比，同樣一組人對他們不甚了解的領(lǐng)域做出了更多準(zhǔn)確推斷。下面我們將提供這方面的實驗范例。最后，在對不同時間做出的推斷進(jìn)行比較時也存在這種效應(yīng)，即隨著對某一個領(lǐng)域了解的增多，做出的推斷反而越來越不準(zhǔn)確。例如，圖2-4的模擬實驗結(jié)果說明了準(zhǔn)確性是如何先增加的，繼而如何隨著信息線索的增多而降低的。

目前為止，我們已經(jīng)從數(shù)學(xué)上論證了，何時會產(chǎn)生“少即多效應(yīng)”，并證明它在違背數(shù)學(xué)模型假設(shè)的實際學(xué)習(xí)情境中也會出現(xiàn)。但是這種效應(yīng)在現(xiàn)實的人類身上也能觀察到嗎？很有可能進(jìn)化已經(jīng)掩蓋或抹去了再認(rèn)啟發(fā)式具有的優(yōu)勢和準(zhǔn)確性。在下面的部分中，我們考查了人類判斷是否遵循再認(rèn)啟發(fā)式，以及“少即多效應(yīng)”是否能夠通過實驗來證明。

實驗證據(jù)

人們使用再認(rèn)啟發(fā)式嗎

我們通過一項簡單實驗來檢驗沒有受任何指導(dǎo)的人們是否會自發(fā)地使用再認(rèn)啟發(fā)式。從德國城市中分別挑選出25個（n = 6）或30個（n = 16）最大城市，將它們一一配對，分別組成300個或435個雙向選擇問題。在每對城市中都要求美國被試選出人口較多的城市。然后，我們讓被試把自己在測驗中選擇的城市與他們在測驗前或測驗后再認(rèn)了的城市進(jìn)行核對，城市出現(xiàn)的順序是隨機(jī)的。根據(jù)這種信息，我們能夠算出，被試共有多少次機(jī)會按照再認(rèn)啟發(fā)式做出選擇，并將其與他們實際上按照再認(rèn)啟發(fā)式進(jìn)行選擇的次數(shù)進(jìn)行比較。圖2-5是22位美國被試的實驗結(jié)果。請注意一下，再認(rèn)啟發(fā)式預(yù)測會存在一定的個體差異。由于人們再認(rèn)出來的具體城市不同，他們關(guān)于各個城市人口數(shù)目的推斷也將會有系統(tǒng)變化。

每個被試的成績都用兩個條形框來表示。暗條形框表示一個人共有多少次機(jī)會使用再認(rèn)啟發(fā)式，亮條形框表示這個人實際上用再認(rèn)啟發(fā)式做出判斷的次數(shù)。例如，最左邊的一對條形框表明，這個人共有156次機(jī)會按照再認(rèn)啟發(fā)式進(jìn)行選擇，而且每一次他都這樣做了，第二個人共有221次機(jī)會采用再認(rèn)啟發(fā)式做出選擇，實際上他有216次這樣做了。被試按照再認(rèn)啟發(fā)式做出選擇的概率在73%～100%，其中位數(shù)為93%，平均數(shù)為90%。

這項簡單實驗表明，大多數(shù)情況下人們是遵循再認(rèn)啟發(fā)式的。下面讓我們對它進(jìn)行更加嚴(yán)格的實驗操作，當(dāng)給出了其他與之相左的信息時，人們還會依賴于它嗎？

如果存在矛盾信息，人們還會使用再認(rèn)啟發(fā)式嗎

在這項實驗中，我們教給被試一種與再認(rèn)啟發(fā)式相矛盾沖突的信息，即關(guān)于城市是否有足球俱樂部的信息，在德國這是一項有關(guān)城市人口數(shù)目的非常有力的預(yù)測指標(biāo)。我們想要看看，人們將會選擇兩個城市中的哪個作為較大城市，未被再認(rèn)城市，還是得到再認(rèn)但卻被告知其沒有足球俱樂部的城市。以便了解我們的被試能夠再認(rèn)哪些城市，我們安排了一項有26位被試參加的預(yù)備測驗，讓他們從一個城市列表中挑出他們以前曾經(jīng)聽說過的城市。

實驗從一個訓(xùn)練階段開始。在這個階段指導(dǎo)被試寫下所有要使用的信息。首先告訴他們將要對他們進(jìn)行一項有關(guān)30個德國大城市人口規(guī)模的測驗，接著告訴他們這些城市中的9個有足球隊，并告訴他們在所有配成對的城市中，這9個有足球隊的城市有73%可能性比沒有足球隊城市要更大。然后，讓被試隨機(jī)從30個城市中劃去8個城市，并看一看它們是否有足球隊。作為一種實驗操縱，我們使每個被試都能劃去同樣的4個有足球隊的著名城市和4個沒有足球隊的著名城市。我們對被試進(jìn)行了測驗，以確保他們能夠確切地重復(fù)這些信息，否則實驗將不能繼續(xù)下去。在此之前或之后，向被試出示一個德國城市列表，并要求他們標(biāo)出參加實驗之前曾經(jīng)聽說過的那些城市。

讓被試將記錄著上述信息的字條放在自己的身旁。然后，我們向他們呈現(xiàn)配對的德國城市，要求他們從每對中選出較大的一個。為了讓他們認(rèn)真嚴(yán)肅地做這項任務(wù)，告訴他們?nèi)绻_(dá)到一定正確率的話，將有機(jī)會得到15美元報酬。需要再次強(qiáng)調(diào)的是，實驗的關(guān)鍵之處在于考查被試將會選擇哪個城市作為較大城市，他們以前從未聽說過的城市，還是預(yù)先能夠再認(rèn)但剛剛獲悉沒有足球隊的城市？從訓(xùn)練階段提供的信息（均未涉及任何再認(rèn)問題）來看，與前面介紹的實驗相比，人們將會預(yù)期本實驗中將會有更多被試選擇未被再認(rèn)城市。這是為什么？因為未被再認(rèn)城市要么有足球隊，要么沒有足球隊，二者必居其一。如果它們有足球隊，從前面提供的信息看其比率是5/22，那么從有關(guān)足球隊的信息來看它們有78%的概率是更大的，如果它們沒有足球隊，那么有關(guān)足球隊的信息將會成為無用的，必須做出盲目的猜測。訓(xùn)練階段提供的信息對未被再認(rèn)城市是有利的，因為無論它們擁有足球隊的概率有多大，都有利于暗示它會更大一些。實驗結(jié)果如圖2-6所示。

像圖2-5一樣，每個被試的成績用明、暗兩個條形框來表示，其含義也同圖2-5一樣。暗條形框的高度各不相同，因為不同被試實驗前能夠再認(rèn)的城市不同，以至于應(yīng)該能夠應(yīng)用再認(rèn)啟發(fā)式的次數(shù)也各不相同。21個被試中有12個完全按照再認(rèn)啟發(fā)式做出了選擇，而其他被試中的多數(shù)人僅僅在一兩次測驗中偏離了再認(rèn)啟發(fā)式。總的來說，在總共296次關(guān)鍵性配對測驗中，被試有273次都遵循了再認(rèn)啟發(fā)式。按照啟發(fā)式進(jìn)行推斷所占比例的中數(shù)高達(dá)100%，平均數(shù)為92%。雖然存在與之矛盾的信息，但這些數(shù)據(jù)幾乎和前一項實驗一樣高。很顯然，附加信息并沒有被應(yīng)用于推斷過程，這是符合再認(rèn)啟發(fā)式的。

在人類推理活動中“少即多效應(yīng)”會出現(xiàn)么

我們已經(jīng)證明，再認(rèn)啟發(fā)式可以描述在一些任務(wù)上人類是如何進(jìn)行推斷的。這種結(jié)果對“少即多效應(yīng)”將會出現(xiàn)的理論預(yù)測提供了實驗支撐。但是，目前為止，我們尚未在現(xiàn)實的人類推理活動上看到這種效應(yīng)。我們曾經(jīng)對芝加哥大學(xué)52名學(xué)生進(jìn)行了兩項測驗，其中一項測驗是有關(guān)美國22個大城市的，對于這些城市，我們的被試擁有充分信息來推斷其人口規(guī)模大小，另一項測驗是關(guān)于德國22個大城市的，對于這些城市他們知之甚少，或者僅僅能夠再認(rèn)它們——他們能夠再認(rèn)的不到這些城市的一半（Goldstein &Gigerenzer,1998）。每個問題都由兩個隨機(jī)抽出的城市所組成，被試的任務(wù)是選出其中較大的一個。人們也許會預(yù)期這些美國學(xué)生在有關(guān)本國城市的測驗上，比在有關(guān)外國城市測驗上取得更好的成績，因為他們非常熟悉他們的國家，我們則將這項研究作為對“少即多效應(yīng)”耐用性的一種考驗。相對于紙上談兵式的理論論證而言，“少即多效應(yīng)”這種奇特現(xiàn)象是難以用現(xiàn)實人類被試來證明的，因為我們前先提出的理論和提供的計算機(jī)模擬研究都涉及了不確定條件下的推斷問題，但現(xiàn)實的人類常常具有關(guān)于特定參照系的確切知識。例如，許多美國人和芝加哥大學(xué)幾乎所有學(xué)生都能夠按順序說出美國3個最大城市。只憑這一點，他們就能夠正確回答所有問題中的26%（你們可以用排列組合規(guī)則算出這個結(jié)果）。如果一個人能夠按順序說出5個大城市的名稱，那么他將能夠正確回答41%的問題。這種有關(guān)城市排列順序的確切知識，加之美國人所具有的關(guān)于他們城市的一些日常知識，本應(yīng)該能夠使他們在有關(guān)本國城市測驗上獲得的成績，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于在有關(guān)外國城市測驗上獲得的成績的。

實驗結(jié)果卻是，這些美國被試在有關(guān)美國城市測驗下所獲得正確率的中數(shù)是71%，平均數(shù)是71.1%，而在有關(guān)較不熟悉的德國城市測驗中正確率的中數(shù)73%，平均數(shù)是71.4%。盡管具有關(guān)于本國城市的可靠知識，包括一些關(guān)于哪個城市較大的非常具體的知識，再認(rèn)啟發(fā)式仍然顯露出一些“少即多效應(yīng)”的趨勢。對于其中一半被試，像前面介紹的兩個實驗一樣，我們記下了他們能夠再認(rèn)的那些城市。相對于他們總共應(yīng)該能夠采用再認(rèn)啟發(fā)式的次數(shù)而言，他們實際按照再認(rèn)啟發(fā)式進(jìn)行選擇次數(shù)所占百分比的中數(shù)是91%，平均數(shù)是89%。而且，當(dāng)被試能夠再認(rèn)的德國城市平均達(dá)到12個，大約為總數(shù)的一半時，他們采用再認(rèn)啟發(fā)式的概率達(dá)到了最高。在與這項研究恰恰相反的一項研究中，以熟悉德國城市的奧地利學(xué)生為被試，獲得了類似的“少即多效應(yīng)”：這些學(xué)生對美國城市做出了比對德國城市更加準(zhǔn)確的推斷（Hoffrage,1995; Gigerenzer,1993）。

再認(rèn)啟發(fā)式起源于何處

對于一些重要適應(yīng)性任務(wù)來說，比如避免食物中毒，或是辨認(rèn)血緣關(guān)系等，生命體似乎天生有著按照再認(rèn)啟發(fā)式行動的傾向。野生鼠不需要學(xué)習(xí)就更喜歡能夠再認(rèn)的食物，而不是新異的食物。如果一種選擇有危及生命的后果，那么不得不學(xué)習(xí)再認(rèn)啟發(fā)式的生命體也許在其學(xué)會這種啟發(fā)式之前就已經(jīng)死于非命了。血緣關(guān)系辨認(rèn)也是一種重要適應(yīng)性任務(wù)，其機(jī)能似乎在于避免亂倫、增進(jìn)親近和適配性（Holmes & Sherman,1983）。例如，雌性黃蜂利用在巢穴中學(xué)會識別氣味，再認(rèn)來推斷另一只黃蜂是否屬于同胞姐妹。有人曾將剛剛產(chǎn)生的蜂王轉(zhuǎn)移到另一個巢穴中來捉弄它，以考驗這種機(jī)制的通用性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在那里該蜂王仍然能夠?qū)W會識別同巢（非親屬）黃蜂的氣味（Pfenning et al.,1983），另一方面，還有一些領(lǐng)域，在那里有機(jī)體通過經(jīng)驗懂得了再認(rèn)的預(yù)測效力。下面讓我們詳細(xì)考查一下人們對地理名稱的再認(rèn)究竟起源于何處。

新聞媒體對我們再認(rèn)適當(dāng)?shù)乩砻Q究竟起多大作用？如果其作用是相當(dāng)大的，那么一個城市在新聞媒體上被提到的次數(shù)就應(yīng)該與能夠再認(rèn)該城市的讀者所占比例有明顯相關(guān)。僅在伊利諾伊州，《芝加哥論壇報》周日的發(fā)行量就達(dá)到了100多萬份。我們對1985年～1997年7月《芝加哥論壇報》發(fā)表的將“柏林”與“德國”二詞聯(lián)系起來的文章作了一個大致統(tǒng)計，共有3484篇。采用同樣方法，我們對德國超過10萬居民的城市都進(jìn)行了統(tǒng)計。《芝加哥論壇報》上對一些城市名稱的拼法與世界上通用的拼法不太一致。我們發(fā)現(xiàn)，“Nuremberg”曾經(jīng)被拼寫為“Nurnberg”“Nurnburg”“Nuernburg”和“Nuermburg”等（還不包括字母發(fā)音的變化）。因此，在一些情況下，我們不得不試圖從記憶中搜索，甚至憑借想象確定它指的究竟是哪一個城市。表2-1說明，對德國12個大城市來說，報紙上提及其名字的文章數(shù)目是其名字能否被再認(rèn)的一項很好的預(yù)測指標(biāo)。其替代相關(guān)性，即報紙上提及一個城市名字的文章數(shù)目與該城市得到再認(rèn)次數(shù)之間的斯皮爾曼相關(guān)，達(dá)到0.79。但是，各個城市的實際人口規(guī)模又是如何？其生態(tài)相關(guān)性，即報紙上提到它名字的文章數(shù)目與其實際人口數(shù)量之間的相關(guān)，達(dá)到了0.70，最后，人們再認(rèn)城市名字的次數(shù)與實際人口數(shù)量的相關(guān)為0.60。

這些研究結(jié)果顯示，個體再認(rèn)與新聞媒體更加一致，而不是與實際環(huán)境更加一致，它表明對于城市名字的再認(rèn)也許主要來源于新聞媒介。對于大多數(shù)人來說，人口規(guī)模是未知的，但他們能夠僅僅依靠再認(rèn)做出相當(dāng)準(zhǔn)確的猜測。

然而，在不同文化背景中，這種結(jié)果仍然能夠存在嗎？我們曾經(jīng)查閱一份德國報紙《時代周報》，記錄了超過10萬人口的每個美國城市在該報上被專文提及的次數(shù)。我們將其與能夠再認(rèn)每個城市的奧地利薩爾茨堡大學(xué)學(xué)生的比例（Hoffrage,1995）加以比較。表2-1表明，新聞媒體十分準(zhǔn)確地預(yù)測了能夠再認(rèn)各個城市名稱的人數(shù)比例。具體地說，報紙上文章的數(shù)量與各城市再認(rèn)之間平均的替代相關(guān)性是0.86。文章數(shù)量與各城市實際人口之間的生態(tài)相關(guān)性為0.72，而再認(rèn)與城市人口排列順序之間的相關(guān)性為0.66。這和來自美國被試的實驗結(jié)果是相當(dāng)一致的，各項相關(guān)還要略微高一些。在這兩種情況下，都是替代相關(guān)性最強(qiáng)，生態(tài)相關(guān)性次之，再認(rèn)與參照系之間的相關(guān)最弱。接下來，我們看一看有關(guān)機(jī)構(gòu)是如何借助廣告來充分利用這種關(guān)系的。

充分利用再認(rèn)啟發(fā)式

奧里維羅·托斯卡尼（Oliviero Toscani）是一系列臭名昭著的貝尼通（Benetton）廣告活動的幕后策劃者。他敢于拿自己的職業(yè)生涯下賭注，在他策劃的一系列廣告中從不提及有關(guān)產(chǎn)品的信息，而是用諸如躺在一攤血跡中的死尸或死于艾滋病的病人等令人驚駭?shù)漠嬅鎭泶偈谷藗冊僬J(rèn)其所推銷產(chǎn)品的名稱。在他所寫的一本書中，托斯卡尼（1997）報告，這類廣告是極其成功的，使得貝尼通的知名度一躍而超過了香奈兒（Clannel）公司的知名度，且躋身于全球五大名牌行列。那么，一個企業(yè)的知名度，無論是通過何種途徑取得的，都將有益于商業(yè)活動嗎？在社會領(lǐng)域，知名度常常與財富、資源、品牌質(zhì)量、權(quán)力等密切相關(guān)。廣告商花費巨額資金，只是為了能夠在普通大眾的再認(rèn)記憶中占有一席之地。我們已經(jīng)逐漸習(xí)慣于觀看那些僅僅提及產(chǎn)品名稱而不涉及產(chǎn)品信息的廣告，這在一個人出國旅行時尤其明顯，在那里他甚至不知道廣告中的產(chǎn)品名稱指的是什么。無名的政客、大學(xué)、城市，甚至很小的國家常常四處活動，以求對他們名字的再認(rèn)。他們?nèi)夹欧钸@樣一條原則，如果大眾能夠再認(rèn)他們，那么也將會贊許或支持他們。

有證據(jù)表明，一個人能夠不知不覺地，甚至是無意識地產(chǎn)生對一個名字的再認(rèn)。杰克布和他的同事（Jacoby, Kelley, Brown & Jasechko,1989;Jacoby, Woloshyn & Kellley,1989）所做的“一夜成名”（overnight-fame）實驗證明了，人們常常對一個名字是否在前面的實驗系列中出現(xiàn)過或是他們在實驗前就曾接觸過它而感到困惑。他們的研究表明，向人們呈現(xiàn)一些沒有名氣的名字，過一個晚上之后，讓他們對這些名字和其他一些真正著名的名字進(jìn)行知名度判斷，結(jié)果他們將這些不著名的名字和著名的名字搞混淆了。這說明再認(rèn)感是會愚弄我們，導(dǎo)致我們將普通人誤認(rèn)為名人。

僅能再認(rèn)與了解程度

我們將再認(rèn)視為一種“雙極”（binary）現(xiàn)象，一個人要么能再認(rèn)，要么不能再認(rèn)。人們對某種東西的了解程度在主觀上是難以評估的，同時對于快速節(jié)儉啟發(fā)式而言也是無關(guān)緊要的。這兩種特征，即再認(rèn)的雙極性和更多知識的無關(guān)緊要性，將再認(rèn)啟發(fā)式與諸如“可用性”（Tversky & Kahneman, 1974）、“熟悉性”（Griggs & Cox,1982）或“知曉感”（Koriat,1993）等概念區(qū)別開來。“可用性”和“熟悉性”這兩個術(shù)語，常常被用作一種普通意義上的解釋模型而不是過程模型。可用性適用于記憶中的項目，并且常常通過項目被回憶的順序，或是速度，或是一個類別能夠產(chǎn)生的范例數(shù)量來測定（參見第10章）。相反，如同圖2-1所表示的那樣，再認(rèn)主要涉及了記憶內(nèi)、外項目的差異（Goldstein,1997）。“可用性”是關(guān)于回憶的，而不是關(guān)于再認(rèn)的。“熟悉性”通常被用來說明一個人關(guān)于某種任務(wù)或?qū)ο笏鶕碛兄R或經(jīng)驗的程度，它并未涉及對于再認(rèn)啟發(fā)式來說最重要的區(qū)分，即能夠再認(rèn)對象和不能再認(rèn)對象之間的區(qū)分。盡管可用性和熟悉性之類的概念看起來是非常形象直觀的，但仍然需要將其字面意義轉(zhuǎn)換為精確的啟發(fā)式模型（Gigerenzer，1996）。如果這樣做了，那么我們就有希望對它們有更加深入、更加詳細(xì)的理解，這有可能導(dǎo)致包括“少即多效應(yīng)”在內(nèi)的意想不到的后果。

用考雷特（Koriat）的話來說，“知曉感”就是一個人對未來能夠從記憶中提取某些信息的可能性評估。例如，“加拿大的總理是誰”這樣一個簡單問題可能使許多非加拿大人處于一種“話在嘴邊”的感覺，就是有一種明明知道他是誰卻怎么也說不出來的感覺。與再認(rèn)啟發(fā)式不同，知曉感事先給定了一種不僅僅能再認(rèn)的線索，即問題中所包含的信息。另外一種關(guān)鍵性區(qū)別是，再認(rèn)啟發(fā)式能夠利用再認(rèn)預(yù)測現(xiàn)實世界中的一些參照系，而知曉感僅能預(yù)測未來的記憶成績。

作為快速節(jié)儉啟發(fā)式原型的再認(rèn)啟發(fā)式

在本書中，我們主要研究快速節(jié)儉啟發(fā)式的結(jié)構(gòu)原理和效用。而再認(rèn)啟發(fā)式是所有這些適應(yīng)性工具中最為簡單的工具，它使用了再認(rèn)，這種經(jīng)數(shù)百萬年進(jìn)化造就的能力，使得有機(jī)體能夠從其自身的無知中獲益。這種啟發(fā)式能夠快速地生效，而且僅使用有限知識，甚至需要一定程度的無知。它用于搜索、終止搜索和做出決策的組成模塊出乎意料的簡潔。搜索僅限于再認(rèn)記憶，不需要任何超出再認(rèn)之外的信息回憶。由于搜索活動受到了限制，終止搜索的規(guī)則也是相當(dāng)簡單的，一旦兩個對象中的一個得到了再認(rèn)，立即終止搜索。結(jié)果是，決策也只建立在單一信息基礎(chǔ)之上，那就是再認(rèn)。由于缺乏再認(rèn)，對做出一種決策來說是必不可少的條件，因此我們將這種啟發(fā)式稱為“基于無知的決策策略”。這種啟發(fā)式規(guī)則代表了一種規(guī)避矛盾的策略，即無須在指向不同方向的多條線索之間進(jìn)行權(quán)衡，就像一個人再認(rèn)了一個城市，但在獲悉其沒有足球隊情況下所做的那樣。

快速節(jié)儉啟發(fā)式，包括再認(rèn)啟發(fā)式，是建立在再認(rèn)之類的心理機(jī)能、基于無知的決策策略以及單一理由決策策略（僅依靠一種信息而不是多種信息的結(jié)合）之類的啟發(fā)式規(guī)則基礎(chǔ)之上的。人們常常力圖規(guī)避權(quán)衡而集中注意一個好理由的現(xiàn)象已經(jīng)得到了無數(shù)次的驗證（例如Baron,1990; Hogarth，1987; Payne et al.,1993）。然而，許多學(xué)者，甚至是包括心理學(xué)家，仍然不相信這些啟發(fā)式規(guī)則的效力，而將其視為一廂情愿的執(zhí)迷不悟和非理性，但我們并不這樣認(rèn)為，再認(rèn)啟發(fā)式不但是一種合理的認(rèn)知適應(yīng)機(jī)制，因為在許多知識有限的情形下人們的確別無選擇，而且也的確是適應(yīng)于環(huán)境的，因為在一些情境下（包括本章論及的那些情境）缺乏信息反而能夠比獲得大量信息做出更加準(zhǔn)確的推斷。在這些情形下，我們可以認(rèn)為再認(rèn)啟發(fā)式從生態(tài)學(xué)上看是合理的，因為它能夠用一種簡潔優(yōu)雅的方式來利用環(huán)境的信息結(jié)構(gòu)。