《谁会认错》:关于认知失调、自我辩护、证实偏差和记忆扭曲

本文探讨了人们如何通过自我辩护来应对认知失调,以及这种行为如何影响我们的记忆、决策和人际关系。从家务分配的不对称记忆到对死刑、卖车决定等事件的证实偏差,揭示了自我辩护如何加剧偏见和维持错误观念。认知失调理论解释了人们为何在面对错误时选择合理化自己的行为,而非承认并改正。自我辩护虽然能带来短期安慰,但长期来看会阻碍个人成长和改进。

前言

本文关键字:

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案例分析:

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认知失调、自我辩护的危害:
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不经意间的自我辩护,将我们拖向更深的灾难。它会限制我们发现自身错误的能力,更不必说改正错误。它会对现实加以歪曲,妨碍我们获取所需的所有信息以及对问题进行清晰的评估, 让我们失去对生活负责的能力。

本文内容来为《谁会认错》这本书的读书笔记。

自我辩护

自降临人世的那一天起,我们每个人便拥有了自我辩护的冲动,我们会为自身所表现出来的具有伤害性的、不道德的和愚蠢的行为推卸责任。尽管我们中大多数人所作出的决策永远也不会影响到成千上万人的生与死,但无论我们所犯错误的后果是微乎其微还是悲剧性的、规模很小还是波及全国的,我们中大多数人会发现: 要讲出 “我错了; 我犯下了可怕的错误” 这句话,即使并非不可能,也是相当困难的。在情感、金钱和道义上所冒的风险越高,要讲出这句话就会越困难。

不仅如此,大多数人在直接面对自己犯错误的证据时,不仅不会改变自己的观点或行为方式,反而会顽固地对它们加以辩护。即便是无可辩驳的证据,也很少能够穿透自我辩护的盔甲。

自我辩护与撒谎或者辩解不同。显然,人们会撒谎或者编织荒诞的故事来平息爱人、父母或者雇主的愤怒,避免受到指控或者被投进监狱,保住自己的工作或权位。但是,一个罪犯为了争取公众相信 “事情并非如此” 而讲出的话 (“我没有对那位女士进行性侵犯”、“我不是一个骗子”),与他说服自己相信“自己做了一件好事” 之间,存在着很大的差异。在前一种情境中,他在撒谎而且清楚地知道撒谎是为了保全自己。在后一种情境中,他是在自己欺骗自己。这正是自我辩护比显而易见的谎言具有更大威力和更强欺骗性的原因。它会令人们确信他们做了自己所能够做的最棒的事情。

家务分配

现在我们可以看到,在利用有意识的撒谎去欺骗他人和依靠无意识的自我辩护来欺骗自己之间,存在着一种令人着迷的灰色地带,这个地带要由不可靠的、自利的历史记录者--记忆来加以审视。记忆往往会受到自我助长偏见的整饰与影响,这种偏见会令过往事件的边缘变得模糊,罪过变轻,使真实发生的一切扭曲。当研究者询问丈夫和妻子各自承担了多大比重的家务时,妻子们会说:“你在开玩笑吧? 我几乎承担了所有的家务,至少也是 90%。” 丈夫们则会说:“实际上,我做得很多,大约在 40%左右。” 尽管不同的夫妇说出的具体数字不同,但从总和上看都要在很大的幅度上超过 100%。这会诱使人们推断每对夫妇中有一个人在撒谎,但更有可能的是,每个人都按照对自己有利的方式进行回忆。

记忆的自利扭曲

随着时间的推移,当记忆出现自利扭曲、我们忘记或者歪曲了以往的事件时,我们便可能一点一点地相信自己的谎言。我们知道自己曾经做错过一些事情,但渐渐地我们会开始认为那并非全是自己的错误,毕竟当时的情况是复杂的!我开始降低自己的责任,直到原有的不可推卸的责任变得可有可无。

自我辩护也存在着成本与收益。就其本身而言,它并不必然是一件坏事。它能够保证我们在夜里安睡。离开了它,我们那些难以忍受的窘迫将会持续。由于没有选择某条道路,或者所选择的道路非常糟糕,我们会感到遗憾并因此而备受折磨。我们会在事后为自己所作出的几乎所有选择感到十分苦恼: 我们是否做对了那件事情?是否选对了自己的另一半?房子是否买得合适?挑选的汽车是否最好?是否选对了职业? 然而,不经意间的自我辩护,就像流沙,也会将我们拖向更深的灾难。它会限制我们发现自身错误的能力,更不必说改正错误。它会对现实加以歪曲,妨碍我们获取所需的所有信息以及对问题进行清晰的评估。它会拉长并扩大爱人、朋友以及民族之间的裂痕。它会阻止我们放弃不健康的习惯。它会容忍罪犯对他们的行为逃避责任。它会导致许多专家不去改变可能对公众造成危害的过时看法和做法。

在生活中没有人能够不犯错误。但我们的确有能力讲:“现在不会再犯同样的错误了。以往的错误不会再出现了。” 人皆有过,但在犯了错误之后,一个人既可以掩盖错误,也可以承认错误。我们一直接受这样的教导: 我们应当从自己的错误中学习。但假如不能首先承认自己犯了错误,我们又怎能从中学习呢? 要做到这一点,我们就必须认清自我辩护的诱惑。

认知失调

认知失调,这是一种与自我辩护

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积模型比较。专为骨科、生物力学计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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