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# 可識別受害者效應

> 可識別受害者效應是指，對一個有名字的人捐得比統計更多。斯莫爾、洛溫斯坦與斯洛維奇2007年數的是5美元裡的捐款，不是同情分數。

> [!NOTE]
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> **類別**: 效應\\
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> **類型**: 對一個有名字、並配有照片的人，平均捐款高於對許多人的統計。作者說，偏差是關心並不一致。他們不說這是對一個人給得太多，也不說是對許多人給得太少。分數是從 5 美元裡捐出的金額，選項為 0、1、2、3、4 或 5 美元。五項感受量表沒有顯著效應\\
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> **來源**: Deborah A. Small、George Loewenstein 與 Paul Slovic，Sympathy and callousness: The impact of deliberative thought on donations to identifiable and statistical victims，《Organizational Behavior and Human Decision Processes》102 卷，2007 年，143–153 頁，doi:10.1016/j.obhdp.2006.01.005。期刊 PDF 讀過。2005 年 7 月 7 日收稿。2006 年 3 月 3 日線上發表。斯莫爾的署名單位是賓夕法尼亞大學。洛溫斯坦的是卡內基梅隆大學。斯洛維奇的是奧勒岡州尤金的 Decision Research。資助來自羅素·塞奇基金會，以及透過卡內基梅隆一個中心下達的美國國家科學基金會資助 SBR-9521914。Jenni 與 Loewenstein（1997）、Small 與 Loewenstein（2003）、Kogut 與 Ritov（2005a、2005b）、Hsee 與 Rottenstreich（2004）沒有打開。本頁只用 2007 年這篇 PDF 對它們的轉述\\
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> **別名**: identifiable victim effect，本文的關鍵詞。這篇 PDF 所引的 Kogut 與 Ritov（2005a）印的是 identified victim effect。那份文件沒有打開。本頁不是[旁觀者效應](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/bystander-effect.md)

> [!NOTE]
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> **快速回答** — **可識別受害者效應**（Identifiable Victim Effect）在本頁的用法，是對一個有名字的人捐得比對一頁統計更多。斯莫爾、洛溫斯坦與斯洛維奇的 2007 年論文印了這個名字。第一項研究裡，人們為一項無關調查拿到 5 美元，可以把其中任何一筆捐給救助兒童會。沒有講課的時候，有名字的孩子平均是 2.83 美元，統計是 1.17 美元。一段關於這個效應的短課，把有名字的捐款降到 1.36 美元，統計停在 1.26 美元。感受量表沒有動。

## 什麼是可識別受害者效應？

可識別受害者效應是對一個有名字的人捐得比對許多人的統計更多。

> The bias is simply that people care inconsistently.

斯莫爾、洛溫斯坦與斯洛維奇在拒絕一個更強的說法之後，印了這句話。他們寫，不能把這個效應叫做對可識別的受害者給得太多，也不能叫做對統計中的受害者給得太少。他們說，在這個選擇裡，一條生命沒有一個正確的美元價格。數出來的不一致是捐款。表格上的選項是 0、1、2、3、4 或 5 美元，來自剛剛為一項技術調查支付的五張一美元鈔票。

一幅有用的圖是兩封信和同一個信封。一封信寫出 Rokia，馬利一名 7 歲女孩，並給她的照片。另一封信給計數：馬拉威的兒童、尚比亞的飢餓、安哥拉流離失所的人，以及衣索比亞需要食物的人。兩封信都不是感受分數。他們確實問過的五個問題，從 1「完全沒有」到 5「極其」，無論是名字還是講課，都沒有顯著效應。[可得性啟發](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/availability-heuristic.md)是另一頁，講的是什麼容易被想起來。這篇 PDF 沒有給那個分數。

### 可識別受害者效應的三層理解

* **入門**: 一個有名字、有照片的孩子，從 5 美元裡分到的錢，多於一頁計數。那個差別是平均捐款，不是同情分數。
* **實踐**: 在你加上一堂課，或把計數貼到名字下面之前，先寫下你在抄哪一格。在這篇論文裡，兩種添加都把有名字的捐款往下拉。沒有一種把那頁計數抬上去。
* **進階**: 2.12 美元的可識別邊際，把講課和沒講課混在一起。只有名字、沒有講課，是 2.83 美元。感受分析不顯著。一家店、一個家庭或另一年，不是這個 F。

## 起源

可識別受害者效應在這篇 PDF 裡，是這樣一個名字：需要幫助的人是具體的時候，捐得比需要只是一項統計時更多。

作者用三個故事開頭，前兩個沒有附上研究文件。他們寫，1987 年 Baby Jessica 掉進德克薩斯自家附近的一口井之後，收到超過 70 萬美元的捐款。他們寫，伊拉克衝突期間，為受傷的伊拉克男孩 Ali Abbas 的醫療籌到 27.5 萬英鎊。他們引用 Song（2002），為一隻困在夏威夷附近太平洋上一艘漂流船隻上的狗，籌到超過 4.8 萬美元。《The Register Guard》那一頁沒有打開。論文後面的講課稿說 Baby Jessica 是 1989 年落井，不是 1987 年。本頁不把兩個年份併成一個。

他們接著說，這個名字已經有人在用。Jenni 與 Loewenstein（1997）被引來解釋這個效應，並說明一個比例結果。那篇文章沒有打開，所以本頁不從裡面取係數。比例的想法，按這篇 PDF 的說法，是 200 人的鎮上死 10 個人，感覺大於幾百萬人裡死 10 個人，因為 10/200 更容易被讀成一個份額。他們寫，一個可識別的受害者是 1 裡面的 1。[基礎比率忽視](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/base-rate-neglect.md)是另一種錯誤，是在概率題裡忽略一個已經給出的比率。這兩封信不是那道題。

第二個因素，他們寫，在參照群體被按住之後仍然在。他們概述 Small 與 Loewenstein（2003）：在獨裁者賽局裡，接受者已經確定時，禮物大於接受者即將被確定時；向仁人家園的募捐，在家庭「已經被選中」時多於「將會被選中」時。兩句仁人家園的話都沒有給出姓名。他們概述 Kogut 與 Ritov（2005a）：一個有名字、有面孔的人，比一群已被辨認的人引出更多痛苦和更多錢，也多於一個未被辨認的人或一群未被辨認的人。那些 PDF 沒有打開。這裡不印他們的謝克爾金額。[情感啟發法](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/affect-heuristic.md)是討論後面與之相呼應的說法。Slovic、Finucane、Peters 與 MacGregor（2002）沒有打開，這項研究也沒有把情感單獨打成分數再拿去當捐款。

## 核心要點

四個切開，讓一個有名字的孩子、一堂課、一頁計數和一項感受評分，不至於變成一句口號。

**1. 分數是 5 美元裡的錢，只有名字的那一格不是邊際**

每個人剛剛因為一項關於技術產品的調查，拿到五張一美元鈔票。調查裡沒有實驗用的句子。信隨後給出救助兒童會。每個參與者都被告知，「捐出的任何錢都將用於緩解南部非洲和衣索比亞嚴重的食物危機。」捐款實際上直接給了救助兒童會。可識別條件的附錄說，禮物將給 Rokia。兩句話都在 PDF 裡。可識別的主效應把講課和沒講課合在一起：均值 2.12 美元（標準差 2.13 美元），對統計的 1.21 美元（標準差 1.67，印刷時沒有美元符號），F(1, 115) = 6.75，p \< .05，偏 η² = .06。沒有講課、只有名字，是另一個數字，2.83 美元。

**2. 一堂關於這個效應的課，砍低了有名字的捐款**

第一個樣本的一半人，在讀信之前先讀一堂課。課上說，人們對具體的人反應比對統計更強，並舉出 Baby Jessica，「1989 年在德克薩斯」，以及「超過 70 萬美元」，對照「成千上萬的兒童」將在汽車事故中死去。可識別性和講課各自有主效應，而且有交互，F(1, 115) = 5.32，p \< .05，偏 η² = .04。講課降低了總體捐款，均值 1.31 美元對 2.00 美元，F(1, 115) = 4.15，p \< .05。下降落在有名字的孩子上：沒講課 2.83 美元（標準差 2.10 美元），有講課 1.36 美元。統計從 1.17 美元到 1.26 美元。只有名字的那一格，對照另外三格合併後的均值 1.26 美元（標準差 1.74 美元），t(117) = -4.06，p \< .001。有序 probit 發現可識別性，卡方(1) = 10.06，p \< .01，以及交互，卡方(1) = 4.72，p \< .03，而講課沒有效應，卡方(1) = .01，p = .92。變異數分析和 probit 都保留。本頁不替換其中任何一個檢驗。

**3. 把計數放在名字下面，是第三格**

研究 3 用了同樣的兩封信，並加上第三封：Rokia 的段落加上統計。沒有講課。159 人裡，均值是名字 2.38 美元，統計 1.14 美元，名字加統計 1.43 美元。單因素檢驗是 F(2) = 5.67，p \< .01，偏 η² = .07。論文沒有給這個 F 印誤差自由度。Bonferroni 檢驗：名字高於統計，p \< .01，也高於合併的信，p \< .05。統計和合併的信沒有差別，p = 1.0。加上計數並沒有加上錢。它把有名字的捐款拉向那頁計數。

**4. 感受量表沒有呈現捐款的圖案**

五個問題問：這個情形有多令人不安，讀的時候有多同情，幫助在多大程度上像一項道德責任，被觸動到什麼程度，以及捐錢在多大程度上是適當的。端點是 1「完全沒有」和 5「極其」。alpha = .87。感受分析沒有發現顯著結果：可識別性 F(1, 114) = 1.80，p = .18；講課 F(1, 114) = .24，p = .63；交互 F(1, 114) = 2.00，p = .16。每一題單獨看也是同樣的不顯著。捐款仍然和這個量表相關。三個較低的格子裡，相關是 .39、.33 和 .34，順序是沒講課的統計、有講課的統計、有講課的名字。這三個沒有印 p。只有名字的那一格，r = .55，p \< .01。在這張表上，更高的捐款並不是同情問題的更高均值。

## 應用場景

下面四步跟著 2007 年論文實際報告的切開走。它們不是說一個基金、一間教室或一個家庭會複製 2.83 美元或 F(1, 115) = 6.75。

> [card] 寫明是名字、計數，還是兩者
>
> 研究 3 裡高的那一格是只有名字，2.38 美元。合併的信，名字加計數，是 1.43 美元。一頁只說「我們講了她的故事，也給了數字」的文字，還沒有說出它是哪一格。要問那一頁上是哪一段。

> [card] 不要指望一堂課抬高計數
>
> 研究 1 的課把有名字的捐款從 2.83 美元砍到 1.36 美元。統計停在 1.17 美元和 1.26 美元附近。作者的讀法是，深思打了折：對有名字的孩子的同情降低了，並沒有為統計造出同情。宣布這個效應的說明，是把名字拉低的那一格。它不是從另一邊把缺口填上的那一格。

> [card] 把計算題留在統計之外
>
> 研究 4 在同樣的信之前啟動計算或感受，沒有講課。計算相對於感受，在有名字的孩子上，是動了的那個對比。感受啟動沒有抬高統計。一張行程時間的練習題，是計算啟動。在這篇 PDF 裡，它不是讓計數感覺像一個人的辦法。

> [card] 把捐款和感受分成兩行
>
> 表格先記下美元選擇，然後是五個感受問題。美元隨名字而動。感受均值沒有動。一個讀者、一位家長或一名捐贈人可以把兩個答案分開寫。「我捐得更多」和「我把這個故事評得更令人不安」在這裡不是同一個結果。

## 經典案例

數過的案例是研究 1，同樣的信在研究 3 裡又數了一次。實驗者在賓夕法尼亞一所大學的學生中心，走近獨自坐著的人，用 5 美元換一份短調查。樣本是 121 人。實驗者知道信不止一種。他們不知道某一個人拿到的是哪一封，也沒有被告知假設。這個人做完技術調查，拿到五張一美元、一張收據、一個空白信封和一封慈善信，然後被單獨留下，可以從這 5 美元裡捐出任何一個整數美元。

統計信使用救助兒童會網站上的文字，本頁沒有重新打開那個網站。附錄印著四句：馬拉威的食物短缺正影響超過三百萬名兒童；尚比亞嚴重的降雨不足使玉米產量相對 2000 年下降 42%，估計三百萬尚比亞人面臨飢餓；四百萬安哥拉人，即人口的三分之一，被迫離開家園；衣索比亞超過一千一百萬人需要立即的食物援助。名字信給出一張照片，並說禮物將給 Rokia，馬利一名 7 歲女孩，她極度貧窮，面臨嚴重飢餓甚至餓死。信上說，救助兒童會將與她的家庭和社區一起，解決食物、教育、基本醫療和衛生教育。方法部分仍然說，每個參與者都被告知錢將用於南部非洲和衣索比亞的食物危機，而且錢給了救助兒童會。

圖 1 印著四個均值。統計、沒講課：1.17 美元。統計、有講課：1.26 美元。名字、沒講課：2.83 美元。名字、有講課：1.36 美元。講課的例子是 1989 年的 Baby Jessica 和超過 70 萬美元，對照未來汽車事故中成千上萬的兒童。引言裡的 Jessica 那句說的是 1987 年。格子人數沒有印。捐款的變異數分析用 F(1, 115)，而 N = 121。對比用 t(117)。感受的變異數分析用 F(1, 114)。本頁不修補這些自由度。

研究 3 留下了信，拿掉了課。在大學中心和庭院裡獨自坐著的人，共 159 人，看到名字、統計，或名字加上統計。均值是 2.38、1.14 和 1.43 美元。名字高於另外兩封信。合併的信沒有高於統計。

這兩項研究裡面的教訓很窄。一個有照片的、有名字的孩子，從這 5 美元裡分到的錢多於計數。教這個效應，或把計數印在名字下面，都把有名字的捐款拉向計數。計數沒有升上去迎合名字。

> Insight, in this situation, seems to breed callousness.

邊界就在同一篇文章裡。感受均值沒有跟著美元走，大學沒有具名，信封也不是一筆追蹤到馬利某個家庭的禮物。

## 邊界與失效場景

可識別受害者效應，就這篇 PDF 允許我們去數的範圍，是賓夕法尼亞一所大學裡、剛剛掙到 5 美元的人的一組平均捐款。兩種用法超出了這篇文章。一種是把 2.83、2.38、1.14 或 1.43 美元搬到一個基金、一間教室、一個家庭或另一年。另一種是把一堂課，或名字下面的一頁計數，當成只有名字的那一格。

研究 2 問的是，會不會是講課的措辭在起作用。99 人全部收到一堂課。一半讀到，人們對具體的人反應比對統計更強。一半讀到，人們對統計的反應比對具體的人更弱。第二稿寫的是「1 萬名兒童」，不是「成千上萬」，年份仍然是 1989。圖 2 的均值，「更多」框架下，統計 1.12 美元，可識別 1.00 美元。「更少」框架下，統計 1.43 美元，可識別 1.37 美元。變異數分析沒有發現可識別性的顯著主效應，F(1, 95) = .073，p = .79；沒有框架的顯著主效應，F(1, 95) = 1.00，p = .32；也沒有交互，F(1, 95) = .01，p = .94。論文還印了統計內部的框架，F(1, 95) = .073，p = .79，以及名字內部的框架，F(1, 95) = 1.009，p = .32。這兩條檢驗上面的那句說，它檢驗的是每個框架內部可識別性的簡單效應。印出來的 F 只有一對。本頁不編造缺掉的那一對，也不把「更少」的措辭當成一次反轉。[Framing Effect](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/framing-effect.md)是另一頁。這次框架檢驗不顯著。

研究 4 啟動了一種思考方式，並沒有教這個效應。同一校園的 165 人，每人仍拿到 5 美元，一半做五道計算題。樣題：一個物體每分鐘走五英尺，360 秒走多少英尺？一半回答感受題。樣題請人用一個詞寫出聽到 “baby” 的感覺。圖 4 的均值：統計，計算 1.54 美元，感受 1.45 美元；名字，計算 1.19 美元，感受 2.34 美元。啟動的主效應是 F(1, 160) = 3.49，p = .063，偏 η² = .02。受害者類型是 F(1, 160) = .87，p = .35，偏 η² = .01。交互是 F(1, 160) = 4.67，p \< .04，偏 η² = .03。名字上計算對感受，印成 F(1, 160) = 3.49，p \< .01，偏 η² = .05。統計上的啟動，印成 F(1, 160) = .87，p = .35，偏 η² = .01。同一個 F 出現在兩條不同的線上，而且出現了兩次。N = 165，誤差自由度是 160。本頁不修補任何一對。

引言裡的 70 萬美元、27.5 萬英鎊和 4.8 萬美元，是作者的例子。新聞文件沒有打開。卷首引用 Mother Teresa：「If I look at the mass, I will never act. If I look at the one, I will.」沒有出處。那一行不是一句核對過的演講。討論裡的「次優」想法，說辨認可能提高援助總額，即使它把援助集中起來，引用的是 Loewenstein、Small 與 Strnad（2006）。那一章沒有打開。它不是這四項研究的結果。

最後一條邊界是鄰居。[旁觀者效應](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/bystander-effect.md)是別人在場時不去幫助。研究 1 和研究 3 讓人獨自坐著。這篇 PDF 裡沒有旁觀者計數。[零風險偏差](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/zero-risk-bias.md)是偏好把一個小風險抹到零。這裡沒有給風險定價。比例的故事和「桶裡的一滴」這個說法，是作者對其他論文的讀法。那些論文沒有打開，研究 4 是他們試圖把計算心態和一個大的分母分開。感受啟動仍然沒有抬高統計。

## 常見誤區

三種讀法會把一堂課、一封合併的信，或一道同情問題，讀成另一項研究。

> [accordion] 一堂關於這個效應的課，會讓人對統計捐得更多
>
> 研究 1 的統計均值，沒講課是 1.17 美元，有講課是 1.26 美元。交互說，講課改變的是有名字的捐款，從 2.83 美元到 1.36 美元。有序 probit 發現講課沒有主效應，卡方(1) = .01，p = .92；旁邊的變異數分析主效應是，講課降低了總體禮物，F(1, 115) = 4.15，p \< .05。兩個檢驗都印著。哪一個都不是那頁計數的上升。作者的句子是，看穿似乎養成了冷漠：人們對有名字的孩子給得更少，對統計並沒有給得更多。

> [accordion] 把計數印在名字下面會提高捐款
>
> 研究 3 只有名字是 2.38 美元。同一個名字加上統計是 1.43 美元。只有統計是 1.14 美元。合併的信和名字有差別，p \< .05，和統計沒有差別，p = 1.0。更多資訊並不是更多的錢。論文的讀法是，計數讓這一個孩子不那麼打動人，不是兩則呼籲相加。

> [accordion] 有名字的孩子帶來了更高的同情分數
>
> 捐款動了。五項感受量表沒有動。可識別性在這個量表上是 F(1, 114) = 1.80，p = .18。講課和交互都不顯著，任何單題也不顯著。只有名字的那一格，量表和捐款的相關更強，r = .55，p \< .01，另外三格是 .39、.33 和 .34。一格裡的相關不是量表上的均值差。「我對 Rokia 捐得更多」是捐款結果。它不是同情問題上升了的結果。

## 相關概念

這六頁挨著可識別受害者效應。每一頁問的是不同的問題。

> [card] [情感啟發法](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/affect-heuristic.md)
>
> 討論說，同情的情感可以給一個有名字的人很高的價值。這篇 PDF 沒有給那個啟發法打分。感受量表不顯著。

> [card] [Framing Effect](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/framing-effect.md)
>
> 措辭一改，選擇就動。研究 2 的「更多」框架和「更少」框架沒有差別。那個不顯著不是這另一頁的結果。

> [card] [基礎比率忽視](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/base-rate-neglect.md)
>
> 在概率題裡忽略一個已經給出的比率。這兩封信對比的是一個名字和需要幫助的人數。它們不是基礎比率題。

> [card] [旁觀者效應](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/bystander-effect.md)
>
> 別人在場時，幫助下降。研究 1 和研究 3 走近的是獨自坐著的人。這篇 PDF 裡沒有旁觀者格子。

> [card] [零風險偏差](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/zero-risk-bias.md)
>
> 偏好把一個小風險降到零。這裡沒有採集風險價格。分數是從 5 美元裡拿出的禮物。

> [card] [可得性啟發](https://meta.niceshare.site/zh-hant/effects/availability-heuristic.md)
>
> 容易想起來的，會被判斷為更常見。一張照片可以很容易被想見。這項研究沒有給可得性打分。

## 一句話總結

> [!TIP]
>
> 在你給一則有名字的呼籲加上一堂課或一頁計數之前，先寫下你在哪一格。在這篇論文裡，只有名字是高的那一筆捐款，兩種添加都沒有抬高統計。


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