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不要關注
表情最豐富的聽眾

阿米特·戈登堡 (Amit Goldenberg) 埃麗卡·魏斯 (Erika Weisz) | 文
劉雋 | 編輯

想象一下你自己在向一群人宣傳某種想法。當你說話的時候，你快速地掃視聽眾，你的注意力從一張臉跳到另一張臉。人們是否在笑？還是看起來很困惑、很無聊，甚至是怒氣沖沖？

面部表情可以透露人們情緒方面的重要線索。無論你是初級員工還是最高層管理者，對你聽眾的感受做出這些瞬間判斷是一項至關重要的技能。可是，即便是我們之中情商最高的人，也難以確切明白這些瞬間判斷是如何做出的，更重要的是，這些判斷是否準確。而當你開始嘗試不只是在一個人身上，而是在一群人身上解讀社交線索時，情況就愈加復雜了。

研究表明，當人們在注視一群人時，更傾向于關注表達強烈情緒的面孔——無論這些情緒是正面的是還是負面的——而不太注意表達較少情緒的面孔。在公共演講的背景下，這種注意力偏差可能會影響到演講者對自己受歡迎程度的印象：既然人們更留意情感表現力更豐富的聽眾，他們通常會得出的結論是，聽眾的整體反應比實際情況更強烈。

為了更好地理解這些偏差如何呈現（以及你如何克服），我們與同事蒂莫西·斯威尼(Timothy Sweeny)、米娜·契卡拉(Mina Cikara)和詹姆斯·格羅斯(James Gross)一道進行了一系列研究，探究這種放大群體情緒的傾向。在一項實驗中，參與者被展示了最多12人一組的圖像，圖像中的面孔都被進行了校正，以使每張面孔都顯示出一定程度的情緒，這樣我們能夠計算群體“客觀的”平均情緒狀態。然后，我們要求參與者估計各組的平均情緒狀態，并將他們的回應與每張圖像描繪的實際情緒水平進行比較。

正如所料，我們發現，參與者自始至終都高估了群體情緒。不過，我們還發現了兩個有趣的新結果：

首先，群體越大，我們的參與者越高估其情緒狀態。由于情緒的程度是在面孔中隨機分布的（就像情緒表現力更強與更弱的人會隨機分布在真實世界里一樣），較大群體比較小群體更有可能包含高度情緒化的面孔。由于人們的注意力通常停留在那些高度情緒化的面孔上，平均而言，他們最終認定較大群體更為情緒化。

第二，在參與者對群體情緒的高估中，對消極表情（如憤怒）的高估略多于積極表情（如快樂）。之前的研究表明，人們的注意力自然會更多地被表達負面情緒的面孔所吸引，而不是被表達正面情緒的面孔所吸引。可是，我們的研究發現，這種效應不僅適用于個人，還適用于群體。人們判斷一個群體情緒狀態的能力不僅僅偏向更強烈的情緒——它還特別偏向于更負面的評估。

為了進一步了解這種高估群體情緒傾向的機制，我們進行了第二項研究，其間我們要求參與者評估一組人的情緒，同時用眼球追蹤裝置追蹤他們的目光。我們發現，參與者在掃視一組圖像時，目光始終停留在更情緒化的面孔上，這導致他們在估計該群體的平均情緒狀態時會過于加大這些面孔的權重。

我們的研究尚在初期。我們希望小心謹慎地給予人啟示。但有趣的是，后一項發現為高估群體情緒偏差琢磨出了一個潛在解決辦法：由于關注情緒化面孔通常會過度放大我們對一個群體情緒的感知，所以有意更均勻地掃視情緒化和非情緒化的面孔，可以讓你更準確地感知聽眾。我們還懷疑，放大強烈情緒反應的傾向在虛擬環境中可能尤為突出，因為和面對面的情形相比，你更有可能錯過屏幕上較弱的情緒信號（這只是一種推測，需要進一步的研究來證實）。

所以，下一次你宣傳某種想法、作報告或者只是進入一個房間并開始感受氣氛的時候，試著主動地審視每個人，而不是讓你的注意力只被一兩張高度情緒化的面孔所吸引。雖然這不能完全消除你的自然注意力偏差，但它應該會讓你對聽眾的真實感受有更準確的估計。

阿米特·戈登堡是哈佛商學院(Harvard Business School)談判組織與市場部(Negotiation Organizations & Markets)的助理教授。戈登堡博士的研究重點是情緒在社交互動中的角色。埃麗卡·魏斯是哈佛大學(Harvard University)的心理學博士后研究員。她于2018年獲得了斯坦福大學(Stanford University)心理學博士學位。她的研究探尋的是如何利用社會心理學技術來鼓勵人們相互產生共情。