文献:Collins, P. J., Krzyżanowska, K., Hartmann, S., Wheeler, G., & Hahn, U. (2020). Conditionals and testimony. Cognitive Psychology, 122, 101329. https://doi.org/10.1016/j.cogpsych.2020.101329
1.背景 ¶
听到/阅读条件句如何改变信念?
条件句的理解大部分是基于他人的断言。
条件句是在不确定性下传达信息或执行言语行为的灵活方式。接收到条件句后,需要解释他们,这个过程中可能会改变信念。如何改变信念以响应条件句断言?
条件句的证明使用 也是一个重要但被忽视的点:条件句通常由一个不总是正确的人提出,这个人不完全可靠。部分可靠的来源对条件句的断言为接受者提供了改变信念的基础。
本文关注:在有证据的背景下,接收到条件句后人们如何更新信念。将考虑当人们获得条件句时,他们如何改变对条件句的前件概率、其后件的概率以及给定其前件的后件的条件概率的判断。
1.推理方式 ¶
已有研究大部分都证明了条件句(“如果 P,则 Q”)与其前件的条件概率(给定其后件(P(Q|P)))之间的密切关联。
这种模式表明人们不会根据经典逻辑的规则进行推理,因为经典逻辑预测 100% 支持肯定前件和否定后件,而 0% 支持肯定后件和否认前件。
推理研究侧重从一组提供的前提进行推理,没有考虑如何获得前提。本文认为信念改变的问题是推理心理学的基础。在自然情境中,推理者不知道所有前提,必须从背景中学习一些前提。“即使在最简单的条件推理中,我们的推理也不依赖于纯粹的逻辑原理,而是依赖于背景知识和会话原理的结合。”如果不能将推理理论与在这种情况下如何学习前提的模型联系起来,那肯定是有问题的。
本文的实验和建模中,不会试图将任何现象识别为具有独特的实用性。作者认为,推理心理学和语用学之间的严格区分不仅可能是不可能的,而且(即使可能)可能会掩盖对解释充分性的重要限制。
本文认为人们学习条件句是从部分可靠的来源中学习,而不是数据概率。人对来源的可靠性很敏感,如何将这种敏感性和对条件句的学习交互很重要。
2.一些直觉 ¶
儿童会将条件句理解为合取,本文将关注成人的信念如何在听到有条件的情况下发生变化,先不考虑儿童的信念改变。
鉴于条件概率和其前件的条件概率之间存在关联,预计,当接收者收到条件句时,他们会增加这个条件概率。
条件句“是谁说的”很重要,比如关于汽车的信息,如果是一个汽车经销商,会增加相关信念。
直觉较弱,可能源于连贯性:例如,通过肯定前件。 在接下来的实验中,为了完整性,部分处理结果的概率。但这些数据也将影响本文考虑的理论和模型。本文的理论选择应该根据人们在遇到条件时如何改变他们对前件概率、后件概率以及给定前件的后件概率的判断来决定。
3.实验 ¶
对于条件句“如果 P,则 Q”,参与者用三个量表示他们的主观信念:这些量是前件的概率,P(P);结果的概率,P(Q);和条件概率 P(Q|P)。参与者的回答从 0(完全不可能)到 10(确定)。
- 任务1 : 数量, 说这句条件句的人数不同。
- 任务2: 来源, 条件句的来源不同(说话人的专业性不同)
提供尽可能少的上下文,希望这些上下文以最小的复杂性使项目可断言。避免使用更丰富的上下文来尝试隔离学习条件句的影响。在任何建模练习中,更丰富的上下文都需要更丰富的表示,并且会导致信念变化的一般模式不那么普遍。
3.1 实验1 ¶
进行数量-断言任务(任务1)。
初步实验提供了数据来评估当参与者没有证据来确定他们对前因或后因概率的看法时信念如何变化。null分别和单个/多个人之间有明显差异,说明条件概率增加了断言的可靠性;但是单个和多个之间没有明显差异,条件断言也没有影响前件和后件的概率。
3.2 实验2 ¶
重复实验1,初始数据集(实验 1)和复制(实验 2)产生了一致的结果模式。
3.3 实验3 ¶
来源任务(任务2)。源专业知识的影响(例如,“医学生”与“医学教授”)。专业知识影响了有条件的断言增加了对条件概率的估计的程度。
3.4 实验4 ¶
重复实验3,初始数据集(实验 3)和复制(实验 4)产生了一致的结果模式。结果图1-3的right panels。非专家来源(医学生)的断言可靠地增加了条件概率(实验 4);专家来源(医学教授;实验 3 和 4)的断言也是如此;这种增加也确实更大(实验 4)。
- 改变因变量形式
使用滑块作为因变量复制了断言数量和来源专业度任务。以两种方式分析数据:首先,对滑块的端点进行平均,以复制早期研究的数据(以下称为“点值”);其次,分析了滑块的范围以确定基础分布是否发生了变化(以下称为“滑块范围”)。
3.5 实验5: 数量 ¶
滑块数据广泛复制了早期的研究。首先,通过单个或多个来源进行断言(实验 5)。当有多个来源时,条件概率判断的精度有提高(范围减小)的趋势,但这种趋势只是微不足道的。点值数据复制了早期的发现:单个和多个来源都可靠地增加了对条件概率的判断;单一来源和多重来源之间没有可靠的区别。对于前件的概率或后件的概率,点值或范围没有可靠的影响。
3.6 实验6:来源专业性 ¶
断言再次出现增加条件概率判断的精度(减小范围)的趋势。但是这次这种效果是可靠的,这是由 Null(仅限上下文)和 Expert 条件之间的差异驱动的。点值复制了早期的数据:非专家来源和专家来源都可靠地增加了对条件概率的判断,并且专家来源的效果可靠地大于非专家来源的效果。如上所述,对于前件的概率或后件的概率,范围或点值没有可靠的变化。
这些区间数据显示出与 Exp 1 到 4类似的数据模式。 其中涉及点估计:仅对条件概率的可靠变化,在平均估计和(对于源专业知识)分配的间隔中。对单独的前件或后件概率没有可靠的影响。
但是,对于先验和结果的信念变化可能取决于它们的先验概率的最初直觉是什么?
e.g 预计会有非常干燥的一天,然后听到有人说“如果今天下雨,那么你会被淋湿”。可以想象,这可能会增加对下雨机会的估计。通过改变前件与上下文的匹配来操纵前件的先验概率来探索这种可能性。
e.g: Imagine that you are visiting a Liberal Arts College.
- Low Prior: Sue tells you, ‘If Lisa, a student, is majoring in astrophysics, then she’s working late in the library.
- High Prior: Sue tells you, ‘If Lisa, a student, is majoring in an arts subject, then she’s working late in the library.’
3.7 实验7、8: 控制先验概率和证明 ¶
参与者再次以从 0(完全不可能)到 10(确定)的等级做出回应,这一次只对先行词的概率进行评分;再一次,参与者只看到了一种情况,只完成了一项任务。关键的预测是先验概率和证词之间的相互作用:当先验概率低时可能会增加,而当先验概率高时可能会减少。
这些数据部分地证明了关于先验的直觉。当前件的先验概率较低时,证词(断言数量,专业知识)可靠地增加了前件的概率。
对于数量(实验 7),在 Null 和 Single 条件以及 Null 和 Multiple 条件之间有可靠的增加,但在 Single 和 Multiple 条件之间没有。对于 专业性(实验 8),Null 和 Inexpert 条件之间以及 Null 和 Expert 条件之间存在可靠的增加,但在 Inexpert 和 Expert 条件之间没有。当先验的先验概率很高时,任务就不同了。断言的数量可靠地降低了前件的概率,这是由从 Null 到 Multiple 条件的减少所驱动的,其他差异不显着。相比之下,专业知识并不能可靠地降低先行词的概率。
实验9、10: 结果的可能性 ¶
先验是由上下文和结果之间的匹配决定的。材料与上述任务相同;交换了前件和后件。关键预测是后件的先验概率和证词(断言数量,专业知识)之间的相互作用。
这项研究为两个实验(实验 9 和 10)产生了相似的数据。在这两个实验中,相互作用都是显著的。在这两个实验中,当结果的先验概率很低时,证词(断言数量,专业性)可靠地增加了结果的概率。对于断言数量(实验 9),从 Null 到 Single 条件的增加是可靠的,从 Null 到 Multiple 条件的增加也是如此。从单一条件到多个条件的增加是不可靠的。对于 专业性(实验 10),从 Null 到 Inexpert、从 Null 到 Expert、Inexpert 到 Expert 的增加都是可靠的。对于这两个任务,当结果的先验概率很高时,在 p = .017 的水平上,就断言数量或专业知识而言,证词没有可靠的影响。
4.总结 ¶
参与者系统地改变他们对条件概率的判断,根据证词增加它。参与者还准备使他们的信念更加精确,因为他们缩小了对条件概率的区间判断。
他们准备根据各自的先验改变他们对前件概率和后件概率的判断。对于先验,当先验较低时,证词(断言数量和专业知识)可靠地增加了概率;当先验较高时,断言数量可靠地降低了概率,但专业知识没有可靠的影响。因此,当先验较低时,证词(断言数量和专业知识)增加了概率;当先验很高时,没有可靠的变化。
5.数据和已有理论的比较 ¶
当前的理论不能解释本文的数据结果(假设理论、贝叶斯、可能世界、实质蕴含、心理模型)
2. 结论 ¶
条件句断言会改变对前件、后件的信念。受到来源可靠性的调节。一旦人们认真对待这种处理的细节,基本数据就会顽固地抵制贝叶斯条件化、Jeffrey条件化、成像和基于距离的方法对贝叶斯学习的影响。
简而言之,本文提出了一个表面上简单的问题:当我们听到(读到)来自部分可靠来源的条件断言时,我们如何改变我们的信念?
一组简单的实验提供了明显简单直观的结果。但这些数据足以挑战条件句的主要理论。
只收集了关于信念如何响应条件变化的简单数据,但这些数据构成了相当大的挑战。这一事实似乎对条件推理的研究产生了深远的影响,条件推理长期以来一直是条件句研究的重点。特别是,条件推理似乎比以前认识的更难理解。如果对条件推理的说明仅从条件神奇地就位的点开始,那么它可以说是遗漏了我们在日常认知中使用条件的关键部分。
可能存在的问题:批评者可能会区分本文的发现:改变前件的概率或后件的概率。也许这些变化只是语用学上的,应该用一般的谈话原则来解释;当建立和评估本文的条件和条件推理理论时,可以忽略它们。?
本文已经确定的是一组简单、直接的直觉,关于人们如何在听到条件句时改变他们的信念。这些直觉得到了实验数据的支持。这些直接的信念变化模式是人类处理条件句的一部分,需要在一个适合信念变化其他方面的框架中捕捉——通过后续推理产生的变化。
未来的研究 ¶
本文的数据只是一个基础,应该考虑如何泛化。例如,更丰富的条件句内容,比较成人和发展中的儿童。
需要解决“语用”的问题,很多语用框架是在形式对象上定义的,没有和条件句概率推理相结合。如果有“概率语用学”会更好。
条件句遍布日常生活,但对我们如何使用它们的基本理解仍然难以捉摸。数十年的多学科研究工作集中在它们的语义、它们许可的推论以及描述性心理解释上。但是这些努力忽略了一个问题,即当我们听到一个条件句时会发生什么,以及我们的信念如何随之改变。这个基本问题,以及本文的研究揭示的看似微不足道的行为反应,对文献中的每个条件式理论都构成了挑战。
3.问题 ¶
能不能用量子认知解释?矢量空间 概率分配?
操作性条件(多个人 vs 一个人说)之间无差异是不是因为接受信息本身存在个体差异,涉及更复杂的认知过程?
结合Oaksford(2009)中的对“条件化”的描述,信念度的改变受对前件的相信程度的影响。
“当我们听到一个条件句时会发生什么,以及我们的信念如何随之改变”