Consumers’ estimates of emissions are systematically inaccurate across lifecycle stages
通过八项研究，该研究表明消费者会系统性地误估食品产品的排放量，其表现为低估高影响力的生命周期阶段并过度依赖数值锚点，从而导致做出次优的购买决策，即优先考虑包装减量而非更具影响力的农业改进。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://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，你正试图猜测一个苹果从长在树上到你吃掉的过程中，究竟产生了多少“碳污染”。科学家们称之为产品的“生命周期”。这有点像一场接力赛，污染的接力棒在不同的阶段传递：种植食物（农业）、将其加工成产品（加工）、包装（包装）、运送到商店（运输），以及最后由你食用。我们知道，这场比赛中的某些选手要快得多（或者说，要脏得多）——对于大多数食物而言，“农业”这个选手是一个巨人，承担了绝大部分的污染；而“包装”这个选手则很渺小，只承担了极少的一部分。
现在，想象你是一个试图销售一种更环保苹果的品牌。你可能会说：“我们减少了 20% 的包装污染！”这听起来很棒，对吧？但这里有个棘手的地方：如果你不知道包装只是总污染份额中极小的一块，你可能会认为减少 20% 是一个巨大的胜利。但如果你知道农业实际上是那块占比 70% 的巨大份额，你就会意识到，相比于减少 20% 的包装污染，减少 20% 的农业污染能节省多得多的污染。大问题在于，普通的购物者真的知道食物生命周期的哪个阶段最脏吗，还是他们只是在瞎猜？
蒂姆·多林（Tim Döring）和凯瑟琳·布森（Katherine Burson）撰写的这篇论文深入探讨了这个猜测游戏。他们想看看人们是否能准确估算出一个食品各个阶段所产生的污染量。他们进行了八项研究，涉及 3,600 多人，询问他们对牛奶、面包和饼干等产品的污染份额进行猜测。研究人员发现了一个令人惊讶且有点滑稽的结果：人们的表现非常糟糕。人们并没有看到农业阶段的巨大污染与包装阶段的微小污染之间的巨大差距，相反，大家的猜测都惊人地相似。就好像每个人看这场污染接力赛时都觉得：“嗯，每个选手携带的脏东西量大概都差不多。”
研究人员发现，人们的大脑被提问的方式给骗了。当你要求某人将 100% 的污染分配给六个阶段时，他们的大脑往往会给每个人都分发一个相等的份额（大约各 16%），就像一个孩子在不看配料的情况下，把一个披萨平分成六块一样。这被称为“锚定”效应。即使研究人员给了人们一个具体的数字作为起点——比如“想象一下相当于 100 个灯泡的污染量”——人们仍然会紧贴那个数字，而不论该阶段实际上是巨大还是微小。
最有趣的发现是，当你改变游戏规则时会发生什么。在一个实验中，研究人员要求人们将“生产”作为一个大的整体来估算。在另一个小组中，研究人员要求同样的人去估算“生产”，但将其拆分为三个微小的子步骤。结果是，那个看到三个步骤的小组，其猜测的总和几乎是看到一个步骤的小组的三倍！这就像如果你问某人一个完整的披萨多少钱，他们说 10 美元。但如果你分别问他们饼底多少钱、酱料多少钱和奶酪多少钱，他们可能会说饼底 4 美元、酱料 4 美元、奶酪 4 美元，总计 12 美元。披萨本身没变，但问题的拆分方式让价格看起来不同了。
这不仅仅是一个数学错误，它还会改变人们的购物行为。在最后一项测试中，人们必须在两家杂货店之间做出选择。一家商店承诺减少 20% 的农业污染，另一家则承诺减少 20% 的包装污染。尽管在现实世界中减少农业污染会节省更多的碳排放，但那些认为包装是更大污染源的人（因为他们的猜测如此）却选择了包装店。作者进行了一项模拟，表明如果每个人都犯同样的错误，每年可能会导致数百万吨额外的碳污染。
因此，这篇论文表明，虽然我们越来越擅长讨论绿色产品，但我们的大脑仍然停留在“平均分配”模式中。我们无法看清那些“污染巨人”（如耕作）和“污染小精灵”（如包装）的真实规模。相反，我们只是在瞎猜，而我们的猜测往往会被问题给出的数字或规则所牵引。这意味着，当公司说“减少 20% 包装”时，我们可能会欢呼得过于热烈，却没意识到“减少 20% 耕作”的声明才是真正的英雄。作者并不是说我们无法解决这个问题，而是指出我们需要向人们展示这些污染阶段的真实规模，而不仅仅是百分比，否则我们将一直做出错误的抉择。
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