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	<title>幸福课 &#187; 情感预测</title>
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	<description>传播有益的心理学</description>
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		<title>我们为何无法成为出色的情感预报员</title>
		<link>http://xingfuke.net/psyblog/xingfuke822.html</link>
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		<pubDate>Wed, 14 Jan 2009 03:19:18 +0000</pubDate>
		<dc:creator>小镇</dc:creator>
				<category><![CDATA[幸福课专栏]]></category>
		<category><![CDATA[5种偏差]]></category>
		<category><![CDATA[何为快乐]]></category>
		<category><![CDATA[情感预测]]></category>

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		<description><![CDATA[昨天在blog中谈到了吉尔伯特教授和他的情感预测研究，你是否还记得提到的打靶的例子 ，即我们在情感预测时会出现常常固定偏离于最确切那点的偏误，吉尔伯特将之称为影响偏差（impact bias），上一篇文章也简单的讲述了什么影响偏差的特点，那么这种偏差是如何产生的呢？我们来一起看看。]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>如果在打靶的过程中射中的位置总是处于靶心的右下方30度左右，你会不会觉得很奇怪呢？你是否会去寻找原因呢，到底是房间里有风，还是自己的视力出了问题，靶子挂的位置不对，抑或是有某种神秘力量？那么在情感预测时，我们时常出现的偏差，你是否也想知道它产生的原因呢？</p>
<p>今天介绍一下吉尔伯特和威廉逊在2005年总结的关于影响偏差产生的两点因素：</p>
<p>【聚焦（Focalism）】：当人们想象某件未来事件对其产生的影响时，注意力是无法兼顾全局的，而往往是焦灼于某一点上，这使得这一点的特征像是处在显微镜之下被我们无限放大，也由此我们会高估这些事件特点带给我们的影响。与此同时我们则会常常倾向于忽略事件的其他部分和其他事件。</p>
<p>而返回到现实中，任何一件事情都是有其多面性的，这些因素就像空气一样无法剥离开，所有的事件细节都会对我们本身产生影响，而那些我们非常专注的事件因素，则往往会被周遭同时发生的其他事件所淹没。</p>
<p>一个有趣的实验是Schwarz和他的同事们一起做的，他们在实验中向人们呈现两个问题: 你有多快乐? 上个月你约会了几次? 如果先向参与者呈现快乐问题时，两者答案的相关性很低，即快乐程度和约会几次并没有什么关系。而如果先呈现约会问题，快乐的程度则大幅度上涨，这其实说明了人们已经关注到了约会问题，并且对他们自身的情绪的预测产生了影响。</p>
<p>【合理化（sense making）】：合理化是我们处理事件的一个最为常见的倾向，我们在食堂被大妈冷眼相对，常常会自我安慰说她到更年期了不是针对自己；而路遇美女飞眼，自己是否会告诉自己今天穿的确实帅。对于我们来说，合理化可控制的事件能给我们带来安全感并维护自尊，所以遇到那些没谱的事情，我们就常常用已有的经验将其合理化，自己也会更加舒适一些。</p>
<p>吉尔伯特和威廉逊指出, 一件让人发生情感反应的事件会触发4个连续的过程:注意, 反应, 解释和适应。人们在处理那些意外的惊喜或痛苦时，常常会进行快速而无意识的合理化过程，这使我们觉得这事其实是正常且不可避免的出现，使得事件对于我们本身的情绪影响大大的降低了。但人们因为无法认识到合理化过程的存在, 在对正向事件进行情感预测时虽然可以毫不费力气地去想象自己会快乐或痛苦, 却过分地估计了这种快乐持续的时间, 因而产生了影响偏差。</p>
<p style="text-align: left;"><img class="size-full wp-image-825 aligncenter" title="beach_forecast1" src="http://www.xingfuke.net/wp-content/uploads/2009/01/beach_forecast1.jpg" alt="beach_forecast1" width="500" height="349" /></p>
<p>参考文献：<br />
<a id="zo:2" title="Why You're a Sucker for the Impact Bias" href="http://www.spring.org.uk/2008/05/why-youre-sucker-for-impact-bias.php">Psyblog：Why You&#8217;re a Sucker for the Impact Bias</a></p>
<div>梁哲等《<a id="rdqt" title="幸福感预测中的影响偏差" href="http://www.psych.ac.cn/CN/doc/lishu/xingfugan.pdf">幸福感预测中的影响偏差</a> 》</div>
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