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Social learning drives underprioritization of collective challenges

本文提出了一个动态模型,证明了过度依赖社会学习的集体挑战相对于基于直接经验的挑战会被系统性地低估优先级,从而解释了为什么尽管存在广泛关注,像气候变化这样严重的议题往往面临行动滞后的问题。

原作者: Russ Yoon, Vicky Chuqiao Yang

发布于 2026-07-28
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原作者: Russ Yoon, Vicky Chuqiao Yang

原始论文采用 CC BY 4.0 许可(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性,请参阅原始论文。 阅读完整免责声明

想象一下,你正站在一个拥挤的房间里,每个人都在试图决定什么才是最重要的问题。有些人对着火灾大声疾呼,而另一些人则在担心漏水的屋顶。在现实世界中,这就是社会的工作:弄清楚哪些挑战现在需要我们的资金、法律和关注。研究群体思维方式的科学家——通常被称为社会科学家或社会的物理学家——长期以来一直对一个奇怪的故障感到困惑。有时,几乎所有人都认同某个问题很可怕,但群体却拒绝将其视为首要任务。

为了理解这一点,我们需要两个简单的概念。首先是个体学习,这就像通过摔倒几次来学习骑自行车;你从自己的直接经验中学习。第二是社会学习,这就像在决定是否跳下路缘石之前,先看看周围的人都在做什么。如果你看到人群在奔跑,你也可能会跟着跑,即使你不知道为什么。大问题在于:当一个社会必须在两个问题之间做出选择时,如果其中一个问题主要是通过观察他人来了解,而另一个是通过直接感受来了解,会发生什么?

这篇由研究员 Russ Yoon 和 Vicky Chuqiao Yang 撰写的论文,利用一种数学模型——一种关于人类如何思考的计算机模拟——深入探讨了那个谜题。他们想看看我们通过观察彼此来学习的方式,是否会无意中导致我们忽视严重的危险。他们不仅仅是在猜测;他们构建了一个虚拟世界,其中有两个群体和两个相互竞争的问题,以观察优先级随时间的变化。他们的发现表明,我们复制彼此忧虑的方式本身,可能就是我们无法应对最重要事项的原因。

巨大的优先级错位

想象两个问题,我们称之为“慢火煎熬”和“剧烈撞击”。在现实世界中,两者都同样危险。“剧烈撞击”就像银行账户突然缩水或食品价格飙升;你能立即感受到它,你能看到数字,并且知道这很糟糕。这是一个通过个体经验学习的问题。“慢火煎熬”则相反,它像是气候变化或一种新病毒。它是隐形的,发生在远方,或者需要数年时间才能显现其全部破坏力。因为你无法直接感受到它,所以你必须依赖社会学习:你观察你的朋友、你的新闻动态和你的邻居,以此来决定你应该多么担忧。

研究人员构建了一个包含两组人(可以把他们想象成两个政治团队或两个社区)的模拟实验,他们面临着这两个问题。他们将这两个问题的“危险程度”设定为完全相同。但转折点在于:对于“慢火煎熬”,人们主要通过互相观察来学习。而对于“剧烈撞击”,人们主要通过自己的钱包和日常生活来学习。

结果令人惊讶。尽管两个问题同样严重,但该群体始终忽略了“慢火煎熬”,并将所有的精力集中在“剧烈撞击”上。为什么呢?因为在分裂的世界中,社会学习的方式是这样的。

回声室效应

在模拟实验中,当人们过度依赖社会学习时,他们倾向于模仿自己群体内部的多数派。如果 A 组开始担心“慢火煎熬”,他们都会一起开始担忧。但如果 B 组没有开始担心,他们就会保持冷静。这造成了分裂:一半的人口在尖叫着这个问题,而另一半人则完全毫无察觉。

当社会试图做出决策时,它会观察总体的忧虑程度。因为“慢火煎熬”被困在仅仅一个群体中,所以总体的忧虑水平比应有的水平要低。与此同时,“剧烈撞击”被每个人、在每个地方都能感受到,因为每个人都看到了物价上涨。因此,即便“慢火煎熬”同样致命,社会仍会将其视为较低的优先级,因为这种忧虑在房间的一个角落里是“聚集”在一起的,而对另一个问题的忧虑则是散布在整个人群中的。

这篇论文表明,这并不是因为人们愚蠢,也不是因为新闻在撒谎。这是一个结构性的故障。如果你过度依赖他人怎么想,且那些“他人”被分隔在不同的群体中,你最终会得到一个对重大威胁处于半梦半醒状态的社会。

等待的游戏

研究人员还测试了当一个问题随着时间推移而恶化时(例如缓慢上升的洪水)会发生什么。他们发现,如果一个问题高度依赖社会学习,社会反应会极其迟缓。即使危险已经变得显而易见,群体仍在等待。这就像一群人在等待第一个人站起来鼓掌;如果每个人都在等待别人开始,那么很长时间内都不会有人鼓掌。

模拟显示,人们越依赖于互相模仿(社会学习),延迟的时间就越长。一个逐渐恶化的问题可以被忽视很长时间,甚至在它变得比其他问题更危险之后,仅仅是因为“社会信号”尚未达到临界质量。

如何修复这个故障

那么,我们如何停止这种优先级错位呢?论文提出了两种主要的修复方法,两者都需要改变我们的学习方式。

首先,我们需要让问题感觉更真实。如果人们可以直接体验危险(个体学习),而不是仅仅听别人说,这种偏差就会消失。作者建议,像交互式模拟这样的工具——让你可以在虚拟世界中“感受”气候变化或大流行的影响——可以帮助人们从“模仿他人”转向“从经验中学习”。

其次,我们需要打破回声室。模拟显示,如果两个群体开始互相交流并倾听对方(跨群体学习),这种偏差就可以消失。然而,这里有一个陷阱:仅仅是小规模的交谈是不够的。研究人员发现,你需要显著的跨组互动才能打破僵局。一点点的倾听并不能改变结果;你必须跨越一个特定的阈值,让各群体开始真正理解彼此的担忧。

大局观

这项研究为我们提供了一个新的视角,去审视为什么社会有时会对气候变化等重大威胁反应迟钝,即使大多数人都表示很担忧。它表明,问题不仅仅是人们不在乎,而是我们在一个极化的世界中形成观点的方式,使得我们很难就该做什么达成一致。

作者谨慎地指出,他们的结果来自一个数学模型,即关于事物可能如何运作的模拟,而不是对特定年份发生的实际情况的测量。但逻辑是强有力的:当我们过度依赖特定群体的想法,而不是依靠自己的眼睛或倾听其他群体时,我们就有可能忽视房间里最危险的火灾。论文建议,要修复我们的集体优先级,我们可能需要停止仅仅盯着邻居看,而是开始用自己的眼睛观察世界,或者至少开始与篱笆另一边的邻居进行交流。

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