编者按：人很容易受到偏见的影响，但是又往往不愿承认自己受到偏见的影响。了解达克效应的人都知道，人越无知，就越以为自己无所不知，往往会在欠考虑的基础上得出错误结论，但是却无法正确认识到自身的不足。但是见多识广的聪明人呢？他们就能避免非理性偏见吗？研究表明，掌握所谓的聪明技能并不能让人们摆脱非理性的偏见，有时候这些聪明的技能反而会加剧偏见。文章来自编译。
划重点：
更聪明的人更容易做出有偏见的解释，因为他们懂得更多的方法来解释与他们的信念相矛盾的事实
当结果与他们最初的信念相矛盾时，细节为那些聪明的受试者提供了反驳证据的借口
所谓的聪明技能并不能让人们摆脱非理性的偏见，有时候反而会强化偏见。
是不是有些人不那么容易受到偏见的影响？那些通常被认为聪明的人呢？我们可能会觉得，更聪明的人可以明辨是非，并且只会用相关知识来帮助自己解释数据，或者对所看到的东西做出判断。反之，当我们听说有人对某些事件的反应与我们的看法完全相反时，我们很容易就会认为他们不如我们聪明。
事实上，更聪明的人更容易做出有偏见的解释，因为他们懂得更多的方法来解释与他们的信念相矛盾的事实。 1979 年曾发表过一项开创性的研究，这项研究有可能是关于确认偏见（尤其是可能会导致政治两极分化的那种偏见）的文章中被引用率最高的一篇。但确认偏见需要参与者详细阐述以及付出脑力来维持这一事实并没有得到太多讨论，所以本文就来谈一谈个中的细节。
此项研究招募了一群本科生，选择的标准是看他们对死刑的看法。其中一些人是死刑的支持者，因为他们认为死刑可以阻止犯罪。其他的则反对死刑。进入实验室后，参与者被要求阅读十项研究的结果。而这些研究的目的是看死刑是增加还是减少了犯罪率。这些（假设的）研究有一半展示出了死刑的威慑效果，比如以下这个例子：
Kroner 与 Phillips （1977） 对比了 美国 14 个州实施死刑的前一年与后一年的谋杀率情况。在这 14 个州当中，有 11 个州在采用死刑后谋杀率下降了。这项研究支持死刑具有威慑作用。
另有一半报告说死刑并不能阻止犯罪率的提高：
Palmer 与 Crandall （1977） 对比了美国的 10 对有着不同死刑法律的相邻州的谋杀率情况。在这 10 对样本中，有 8 对保留死刑的州谋杀率比较高。这项研究反对死刑具有威慑作用。
受试者者每阅读完一项研究时，都得对自己对死刑的态度变化打分。
至此，读者可能会猜到我将会报告老一套的确认偏见：死刑支持者会说他们仍然对死刑持正面看法，而反对死刑的人仍然持负面看法，他们看到的研究怎么说对他们毫无影响。
更聪明的人更容易做出有偏见的解释，因为他们懂得用更多的方法来解释与他们的信念相矛盾的事实。
但有趣的是，情况并非如此。在看过一项表明死刑具备威慑效果的研究结果之后，支持者和反对者对死刑的态度都变得更加积极了。同样，两组人在阅读到相反的结果后均对死刑变得更加消极。也就是说，人们容易受到新信息的影响，哪怕新信息与自己原来的观点相矛盾。不过他们原先的态度对观察到的变化起到了缓和的作用——比方说，在收到死刑具有威慑性的信息后，支持者对死刑的态度比反对者要更加积极——但原先的态度并不能阻止人们做出一些调整。
关键是这项研究其实还有第二阶段。在看过简短的结果摘要之后，研究人员现在要求受试者阅读更详细的研究描述。里面充分阐述研究的方法细节，比方说如何选择参与研究的州（因为美国各州有不同的法律），或研究涵盖的时间长度。参与者还可以确切了解到结果的样子。这些细节产生了巨大影响，因为当结果与他们最初的信念相矛盾时，这些细节为那些聪明的受试者提供了反驳证据的借口。
以下是受试者说过的一些例子：
研究的时间跨度只是死刑恢复的前 1 年与后 1 年之间。为了让研究更有效，他们至少应该拿到恢复死刑的 10 年前至恢复死刑后尽量久的时间的数据。
州的选取有太多的瑕疵，整个实验涉及的变量太多，不足以改变我的看法。
在细化了自己的批评之后，他们说服了自己，即那些结论与他们最初看法和态度相矛盾的研究是有缺陷的。不仅如此，自相矛盾的结果反而让他们对自己当初的立场更加坚定。在看过动摇死刑威慑作用的研究细节后，死刑的支持者对死刑的态度更加积极了。同样地，在看过支持威慑效果的研究细节后，反对死刑的人对死刑的态度反而变得更加消极了。也就是说，与他们最初理念相矛盾的证据反而强化了他们原先的理念，导致两极分化更加严重。
想出拒绝证据的借口需要具备很好的分析思维技能与背景知识，比如要知道如何收集和分析数据，或者为什么大数定律很重要。当受试者因为研究描述过于简洁而没法应用如此复杂的技能时，就不会发生偏见同化（biased assimilation）。但是一旦他们掌握了足够的信息，他们就可以利用这些技能来找出与他们原来立场相矛盾的研究的错误，以至于那些与他们的信念不一致的发现最终反而加强了他们的信念。
所谓的聪明技能并不能让人们摆脱非理性的偏见，有时候反而会强化偏见。
不过，这项研究并没有直接调查受试者推理能力的个体差异。另一项研究则是直接测试了定量推理技能水平不同的个体在给出带偏见的解释上是否存在差异。研究人员先是测量了受试者的计算能力，也就是他们利用数字概念进行推理的能力。他们用来衡量受试者计算能力的问题难度各不相同，但均需要相当高水平的定量推理才能正确回答——有些问题只是比计算小费或计算一双鞋打折 30% 后的价格稍微复杂一点，有的则更难弄清楚一些。比如像这样的问题：
假设我们要投掷一个有五个面的骰子，共投 50 次。平均而言，在这 50 次投掷当中，这个骰子显示为奇数的次数是多少？ （正确答案：30）
森林里有很多蘑菇，其中 20% 的蘑菇是红色的，50% 是棕色的，30% 是白色的。红色蘑菇有毒的概率为 20%。不是红色的蘑菇也有毒的概率为 5%。请问，森林里的毒蘑菇是红色的概率是多少？ （正确答案：50%）
然后，受试者还会看到一些表明新护肤霜与皮疹之间关系的“数据”。下表展示了受试者所看到的东西。在使用了护肤霜的 298 例病例当中，有 223 例（或在约 75% 的时间里）皮疹出现了好转，而其余 75 例则表明皮疹恶化。根据这样的数据，很多人会得出结论，新的护肤霜可以改善皮肤状况。
但我之前曾经用怪物喷雾和放血来说明过确认偏差。就像我们必须检查不使用怪物喷雾的时候会发生什么一样，我们也需要看看未使用新护肤霜会发生什么情况。下面这张数据汇总表显示，在 128 例（或在约 84% 的时间里）病例当中，在未使用新护肤霜的情况下，有 107 例皮疹出现了好转。换句话说，根据这些数据，那些有皮疹的人最好不要使用护肤霜。
皮疹与护肤霜的关系：数据的采样要全面
正确评估这些结果是一项相当具有挑战性的任务，因此参与者在数学评估中的分数越高，他们得出正确答案的可能性就越大。事实上，后来发生的情况就是这样的。我还应该补充一点，民主党人和共和党人在做出正确评估的能力方面并没有区别。我们在这里提这个似乎很奇怪，但确定这一点至关重要，因为在研究的另一个条件下，受试者得到的数字与护肤霜及皮疹数据用到的数字是一样，但赋予了这些数字充满政治色彩的背景。
这些数据是关于枪支管制（尤其是禁止在公共场合隐瞒自己带枪的事实）与犯罪率之间的关系。研究者给出同样数据的两个版本：一个表明枪支管制增加了犯罪率，这个版本支持了大多数共和党人的观点，另一个版本则表明枪支管制降低了犯罪率，支撑了民主党人当中更为普遍的观点。
就像护肤霜和放血的例子一样，无论参与者是美国的民主党人还是共和党人，那些算术得分低的人仍然很难得到正确的答案；在决定枪支管制会增加还是减少犯罪的问题上，其瑕疵率（chance level）是一样的。至少，他们对数据的解释没有偏见。不管数据表明枪支管制是增加还是减少了犯罪，计算得分较低的民主党人和共和党人更可能是错的而不是对的，民主党人和共和党人的这批人之间没有区别，就像护肤霜那个版本一样。
与民主党观点一致的数据
与共和党观点一致的数据
然而，在计算能力较高的人当中，则存在偏差。当正确答案是枪支管制了增加犯罪时，计算能力较强的共和党人更有可能判断正确。而当正确答案是枪支管制减少犯罪时，计算能力较强的民主党人更有可能判断正确。也就是说，只有当数据支持自己现有的观点时，具有更强的定量推理能力的人才会使用这些数据。
这里并不是说那些缺乏很高定量或分析推理技能的人就不会做出有偏见的解释。他们当然也会。比方说，不大可能只有“聪明”人才会基于种族判断某人手里拿的是枪还是手机。这里的重点是，所谓的聪明技能并不能让人们摆脱非理性的偏见。有时候这些聪明的技能反而会加剧偏见。
译者：boxi。