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user: 摘 要 《偏见的本质》首次出版至今已近70周年，本书作为社会心理学偏见领域的奠基著作，由哈佛大学心理系前系主任、美国心理学会前主席、“人格心理学之父”戈登奥尔波特(Gordon W. Allport， 1897~1967)所著。本书就偏见进行了详尽全面的探讨，将社会学、心理学、法学领域中的不同理论逐一囊括综述，至今依旧影响深远。在大数据时代，科技拉近了人与人的距离，不同文化背景、不同生活经历的个体之间的接触远远密切于以往任何的时代。但是，偏见的阴霾依旧笼罩着人类，性别暴力、种族歧视似乎找到了新的传播介质。便利于社会生活的数据算法也存在着歧视问题。信息似乎将我们割裂为更小的内部群体，并加剧了群体之间的对立。 关键词 :偏见，数据时代，接触，群体 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 偏见(prejudice)是什么？也许一个脱口而出的答案可能是，在没有足够依据的情况下就把人往坏处想。中国的成语中就有不少这样的例子，“断章取义”、“以偏概全”、“穿凿附会”等都指出了我们常常将自己选择性的记忆，与传闻相混合，并对此进行了过度泛化。如此的过度泛化(overgeneralization)也许是人类最常见的思考谬误，然而，这样的归纳却是不可避免的。因为人类过度泛化的倾向本具有进化意义。生命是如此短暂，而我们所面对的信息却如潮水一般扑面而来。为了尽快适应生活的更迭，我们必须快速地为面前的新事物定性，孰善恕恶。由于我们无法对世间万物都有详尽的了解，并据此做出判断。于是，我们不得不依赖于这样粗略却广泛的预判(prejudgment)。 那么，是否所有的预判行为都是偏见呢？答案是否定的。奥尔波特指出，但凡一个人能够在足以推翻预先判断的依据面前，纠正自己原先错误的判断，就并非偏见的持有者。而那些在新知识的冲击下，依旧冥顽不化、固执己见的人所持有的预判，才会被称为是偏见。由此，预判与偏见的区别在于是否能够不带抵触地讨论、并纠正原先观点。奥尔波特借此进一步将偏见归纳为如下的定义： 偏见是一种基于错误且僵化的泛化观点而产生的反感。它能够被感觉到，也能够被表达出来。它可以是针对整个群体的，也可以是针对单独个体的，个体往往会因为作为群体一员而遭致偏见。 需要注意的是，本书中所讨论的偏见仅限于敌对的偏见，而不包括积极的偏见，如偏爱。 为什么人们总是如此轻易地就陷入了偏见？奥尔波特认为，错误的泛化(erroneous generalization)与敌意(hostility)扮演着重要的角色。 人类的大脑必须借助于分类(categorization)来进行思考(在此语境下，分类等同于泛化)。分类活动的产物——类别(category)则是形成预判的基础。我们将事件分配至熟悉的类别中，并相应地采取行动。请注意，这一过程是无可避免的，因为我们有序的生活正取决于此。同时，在分类活动的过程中，我们的大脑倾向于将尽可能多的集群吸收入大类之中。尽管开放的心态被视为一种美德，但奥尔波特认为开放的态度并不存在，因为所有的生活经验都会被归入类别之中。正如罗素所说：“永远保持开放的心灵是一颗永远空虚茫然的心灵。”所以，我们也不可避免地会在这一机制的驱使下做出错误的分类，也许是在错误的时机下采取了正确的分类，也可能是在正确的时机下采用了错误的分类。无论如何，分类基本是理性的，是基于以往生活经验的大概率预测。 然而，奥尔波特指出，与事实依据相印证的分类标签往往会得到选择性的认可，而与分类标签相悖的事实依据则会遭遇大部分人的抵触。在面对互为矛盾的事实与分类时，坚持预判的心理机制即允许特例的出现。奥尔波特在书中给出的例子是我们能耳熟能详的一种表达，即，“的确有些黑人也是好人，但是……”，或是，“我有一些好朋友是犹太人，但是……”这种转折的句式所表达的前半部分语义似乎是一种消除敌意的机制，但是在通过剔除一些正面个例后，针对此类别之下其他事例的态度依旧是负面的。简而言之，相悖的事实依据无法改变错误的泛化，人们虽然认可这一事实，但却在分类过程中将其排除在外，这也被称为“二次防御”。此外，奥尔波特还在书中提及了一个有趣的例子： 当一名对黑人持有强烈偏见的人，在面对有利于黑人的事实依据时，他往往会将婚姻问题作为挡箭牌与诡辩的理由：“你希望你的妹妹和黑人结婚吗？”一旦对方回答：“不，”或在回答过程中产生犹豫，偏见的持有者就会说，“看到了吧，黑人和我们生来不同，有些事对黑人来说就是不可能的，”或者，“我就说吧，黑人本性难移，令人厌恶。” 可以说，错误的分类并非造成偏见的绝对因素，但是，人们总是自以为有充分的理由维持自身的预判，继而导致了偏见。更重要的是，我们的预判往往受到社会环境、社交网络的影响与支持，因而在大多数情况下，我们都不会对此加以考量。 造成的偏见的另一要素是敌意。奥尔波特认为，这种敌意恰恰来自于偏爱——一种自身价值系统的维护。斯宾诺莎将“出于爱的偏见(love-prejudice)”定义为“被爱蒙蔽了双眼”。正如古人有云：情人眼里出西施。在热恋中的情侣眼中，对方的所有一切都是完美的。与此相似，对信仰、组织、国家的爱也会使人们“蒙蔽双眼”。 此类积极的依附关系对我们的生活至关重要。年幼的孩子不能离开监护人独自生活。他必须先通过某人或某事学会爱，并认识自我，才能够学会憎恨。而在他分辨对其价值体系的威胁之前，他是被亲情与友情所围绕的。正是出于对此的珍爱——同时也是个人生存的基础，人们倾向于受到对个人价值体系袒护的驱使，而做出毫无依据的预判，对可能会威胁到我们价值体系的人和事物进行贬低(或主动攻击)，以抬高自身的价值取向。这种预判是非理性的，而基于偏见问题的复杂性，奥尔波特并未就其与大脑分类活动之后的理性预判进行详尽的区分，事实上，这一问题依旧是目前该领域中所需探讨的问题之一。 仇恨偏见是基于错误预判与敌意加强后的二次发展，其所反映的事实背后通常是积极正面的价值体系。西弗洛伊德曾就此这样表述：“在对陌生人不加掩饰的厌恶与反感之中，我们意识到，这其实是对自己的爱的表达，是一种自恋。”可以说，是爱的偏见(偏爱)引来了仇恨的偏见(歧视)。 至此，我们已对偏见做出了定义，并就其产生的要素进行了大致的概括。那么，偏见将如何得到消解呢？这是奥尔波特在本书中所重点意图阐述的部分，也是其在公共政策领域所致力于研究的方向。奥尔波特从立法、教育、媒体、心理治疗等多种途径对改善偏见态度进行了论述，并从社会学的角度引入了人类群体关系所必需经历的四个阶段以阐明偏见态度所导致的行为的本质。首先，人类群体关系发展的第一个阶段是完全的接触(sheer contact)，这会导致竞争(competition)，随之而来的是适应(accommodation)，及最后的阶段——同化(assimilation)。这四个阶段广泛存在于群体交往之中，且在绝大多数情况下是平静的。但是，每一阶段的速率却并非定值，有时甚至会发生向上一个阶段的回溯。奥尔波特将欧美社会对犹太群体所爆发的周期性不满为例，在1869年的德国，所有的反犹法案都得到了罢黜。这似乎使接下来的60年成为了德国犹太人与德国日耳曼人双方和平适应的阶段。然而，希特勒的上台使反犹太主义卷土重来。纽伦堡法案(Nurnberg Laws)和种族清洗对犹太群体所造成的伤害远远大过德国历史上发生过的任何反犹太主义运动。由此，奥尔波特指出，第一阶段，即完全的接触，决定了后续阶段的发展情况。接触所产生的效果取决于接触的类型、所涉人群的类型。 在奥尔波特所处的年代，接触所发生的场所是真实的，接触所能获取的信息是较为全面但肤浅的。这从奥尔波特所罗列出的接触所涉及的变量中可见一斑(见附表1)。而在信息技术发达的当下，互联网为在那个年代完全无法产生联系的个体之间提供了发生接触的可能性，同时也提供给了所有使用者前所未有的丰满信息。接触所发生的场所是完全虚拟的，偏见所依赖的外表特征、衣着打扮等可识别因素也不复存在。互联网的初衷是消除信息的不对称，即赋予人们平等交流、获取信息的权利，那么互联网的使用者在现实中的地位因素、角色因素、所处的社会风气也不再是影响接触的变量。不仅如此，人们所能了解到的跨文化信息与知识的途径远远超过任何一个年代。按照奥尔波特对完全接触所能带来的影响的结论，当下构筑在互联网之上的虚拟社会，已然在技术上实现了不同群体之间的平等交流的平台，偏见将大幅度得到削减(除非深深植根于个体的人格结构之中)，其所带来的正面影响也能够通过制度支持(即法律、习俗、当地气氛)而得到维持，并能够促使个体发现彼此之间所存在的共同利益与共通人性。那么，事实真是如此吗？ 答案是复杂的。一方面，网络整理了人类的现有知识，并使了解这些知识的人群大大扩张。在正确信息的传播过程中，必然对受众起到了教育的作用，并继而促使了偏见的消弭。同时，网络社交也筑起了不同文化背景、不同生活经历的个体之间的沟通桥梁，如同跨文化教育一样，跨越群体的正面交流也更易于促成宽容友好态度的形成，并削减敌对偏见态度的产生可能。另一方面，现实社会中所存在的性别暴力、种族歧视等负面态度似乎找到了新的传播介质，并且在传播的过程中促成受众对特定群体的种种刻板印象。例如中国网络论坛中一度盛行的“地域黑”，社会新闻标题中常出现的“肇事女司机”。类似以讹传讹、错误归纳的情况在信息时代不胜枚举，并成为了滋生偏见态度的土壤。更值得一提的是，人类日益发展并大量以来的数据算法也受到了开发者自身的刻板印象或数据集(即使用者群体)的影响，存在着偏见的问题。例如，2015年6月，谷歌的照片分类系统将两名非裔美国人识别为“大猩猩”。尽管谷歌很快解决了这个问题，但是报道称，这暴露了训练数据过分依赖于白人照片，降低了其准确识别人类不同容貌照片的能力。无独有偶，2017年1月，脸谱的用户新闻推送被大量虚假新闻淹没，也凸显了算法所存在的偏差。在当时，脸谱的热门新闻算法是根据参与度(用户的点击或分享频率)来确定新闻排序，并没有考虑到新闻的真实性。也就是说，以讹传讹的错误信息藉由网络的传播速度相较于线下更快，且不受限制。也许对于数据算法中的歧视而言，更为直观的是，任何使用数据馈送分析系统以呈现内容的算法，向用户所提供的结果都是与其当下使用线索向匹配的内容，即在用户仅搜索了“苹果”的情况下，系统为其推荐的内容都将是基于“苹果”这条搜索线索(与苹果相关)的内容。这种效果将随着用户使用线索的积累(搜索、浏览、喜欢、分享)而逐渐放大，并最终导致用户所接触到的信息流都是基于系统内现有线索的内容。虽然这一算法似乎是无害的，但却会起到“确认偏见”的作用。其所带来的实际上是信息的泡沫，系统已为用户屏蔽了与其意见相左的信息。 就以上而言，信息时代的偏见似乎并未如奥尔波特所预想的那样，能够实现完全的接触，并逐步完成群体关系的和平发展。在互联网中的虚拟社会之中，个体化为了一个个互相独立又互为联结的数据集。虽然彼此之间不再以肤色、种族、阶级为标识，但是现实社会中的冲突与矛盾却在信息的快速传递中愈演愈烈。是什么因素在网络上主导了偏见的产生？又是什么因素能够借由互联网最大程度地消除偏见？网络究竟对人们的偏见态度产生了什么样的影响？大量的数据是否能够作为样本帮助研究人员对偏见进行更为深入的分析？ 计算社会学的出现正是社会科学家们希望通过数字化数据流，以前所未有的规模和层次研究个体与群体的行为的一种尝试。这一概念最初由美国哈佛大学大卫拉泽(David Lazer)为首的15位美国学者共同提出，并以“计算社会学(Computational Social Science)”为题联合发表于《科学》杂志上。2012年，《自然》杂志就这一领域的最新进展刊登了综述，文中引用了研究人员就脸谱网数据所发现的结果： “今年，克莱因伯格和他的同事利用脸谱网约9亿用户数据，以研究社会网络中的传染性——一种观念传播的过程。这些观念可能有关于时尚美容，也可能是有关于政治观点、新兴技术、或财政决定。几乎所有的理论都假设这个传播过程类似于病毒的传播：一个人接受一个新观念的几率与他所能接触到的、已经接受该观念的人数呈正比。然而，克莱因伯格的学生，约翰乌甘德发现情况远比此复杂：用户加入脸谱的动机与其使用脸谱的朋友数目无关，而是取决于使用脸谱的、来自不同社会群体的朋友数目。也就是说，如果你的同事、体育俱乐部的朋友、及你的好朋友都已经加入了脸谱，那么你对脸谱所留下的印象远比你只在上面发现了来自同一社会群体的朋友更深刻。所以，观念的传播取决于坚守于该观念的人群的多样化。” 如此之大的数据样本是在信息技术革命之前，任何社会科学研究都无法想象的。运用大数据的计算社会学在证实或测试固有假设的道路上已经迈出了第一步。有关偏见的研究也正在这个领域中展开： 2018年4月，斯坦福大学的研究人员利用自然语言处理算法分析了美国近一个世纪以来的书籍、报刊、和其他文字载体，并将其遣词造句中的变化与关键社会运动节点(如1960年代的女性运动，大量亚裔移民迁入)时期的美国人口普查数据中相比较。研究人员发现，针对女性的刻板印象正在逐渐变少，在20世纪上半叶，“聪明(intelligent)”、“逻辑清晰的(logical)”、“深谋远虑的(thoughtful)”等一类词语往往更多地与男性相关联，然而在1960年代后，这些词开始逐渐更多地与女性联系在一起。即使针对两性依然各自存在不少刻板印象，但是1960年代的女性运动显然对刻板印象的削弱起到了至关重要的作用。 计算社会学作为社会科学在方法论上迈出的突破性一步也并非没有局限性。数据的隐私问题，以及统计谬误的存在——数据集合未必如实反应人群整体状况，都亟待相关规范与研究的深入。2018年3月，作为社会网络研究的主要数据来源——脸书，深陷8700万用户信息数据泄露的丑闻。起因就是与其合作的剑桥大学教授违规将数据泄露给了第三方。这一事件的发生，不仅为今后从事计算社会学领域的研究学者们与数据提供方敲响了警钟，也提醒了公共政策的制定者，如何在推动科学研究进步的情况下，保护个体的权益和隐私？这对于处于信息化浪潮的我们而言是一个挑战。 跨学科的交叉研究，如同人类群体关系的发展一样，难免也会有回溯的情况发生。但如同奥尔波特在《偏见的本质》中所说的那样，“任何企图完全解释偏见的理论都是片面的……社会科学可以通过两种方式为此(消除偏见的方案)提供帮助。一是从问题根源进行剖析。基于对偏见根源在心理学与社会分析之上，社会科学能够成功预测特定运作模式的成败。其次，社会科学也能够作为评估工具，对所采取的方案进行测量。”也许在计算机科学、神经科学、以及其他领域的共同努力下，不久的将来，人类偏见的真相将不再触不可及，偏见的消弭也不再是一个触不可及的预言。