解釋深度錯覺

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什麼是解釋深度錯覺？

解釋深度錯覺是這樣一種傾向：人覺得自己對一個複雜因果系統的理解，比自己真正寫得出來的解釋更精確、更連貫、也更深。

人們覺得自己對複雜現象的理解，遠比實際更精確、更連貫、也更深；他們處於一種錯覺之中，即解釋深度錯覺。

這句話是 Rozenblit 與 Keil（2002）摘要的開頭，此處按原文譯出。他們測量的是解釋性知識：一件東西如何一步一步、一個原因接一個原因地運作。這不是在說人不會使用它。人可以每天沖馬桶，對機制卻只有一張草圖。草圖在必須把步驟寫下來之前，感覺就像一份完整說明。 一個可用的圖像是折著的地圖。從外面看，一疊很厚，你會以為街道都畫好了。打開之後，大塊是空白，只標了幾條路。熟悉、幾個零件名字，以及腦子裡會動的畫面，提供了那一疊的厚度。空白要等到你給人指路時才出現。 作者把它和「對自己能力的籠統吹噓」分開。他們把 Kruger 與 Dunning（1999）引為「把自己的能力和別人比」的過度自信，並論證深度錯覺是另一件事，因為它的大小取決於知識的結構。Dunning-Kruger Effect講的是那種能力比較。本頁不把兩個名字當成別名。知識的詛咒是另一個近親：難以放下自己已經知道的事實。這裡的困難是，沒有察覺自己手裡的機制有多薄。

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解釋深度錯覺的三層理解

• 入門: 留意熟悉物件忽然顯得「我懂」的那一刻：拉鍊、馬桶、彩虹。把下一步因果說出來。卡住的地方才是尺度，感覺不是。
• 實踐: 在設計評審、講課或家裡動手修之前，按順序寫下機制。在第一個接不下去的環節停下。那個環節，本來會靠物件本身、靠一個標籤，或靠不在房間裡的人補上。
• 進階: 2002 年論文在物品層面最強的線索，不是「這個裝置很複雜」。在 40 件裝置上，看得見的零件與藏著的零件之比，預測了下降有多大。能在腦子裡畫出的機制，更容易被誤當成已經記住的機制。熟悉程度和評定的複雜度則沒有。

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起源

Leonid Rozenblit 與 Frank Keil 當時在耶魯大學心理學系，十二項研究於 2002 年發表在《Cognitive Science》。標題裡的說法是他們的。文中的縮寫是 IOED。 裝置研究的程序是 1 到 7 的五次評分，1 最淺，7 最深。參與者先用兩個例子學會這把尺子：弩，被當作多數成年人講得清的例子；全球定位接收器，被當作多數人講不清的例子。然後他們給 48 個項目打分（時間 1）。接著對少數測試項目寫下逐步的因果解釋，再打分（時間 2）。然後回答一個要害問題，例如如何撬開彈子鎖，或直升機如何從懸停改為向前飛，再打分（時間 3）。讀過一段專家說明後，重新評定自己先前的理解（時間 4）。最後評定讀完之後現在理解得如何（時間 5）。時間 5 是論文用來核對的：人並不是隨著這一小時不斷失去信心。 前幾項研究的八件測試裝置是：速度表、拉鍊、鋼琴鍵、抽水馬桶、彈子鎖、直升機、石英錶、縫紉機。專家文本來自 David Macaulay 的光碟《The Way Things Work 2.0》（Kindersley，1996）。論文把姓寫成了 McCauley。

參與者試圖解釋這些裝置之後，他們對自身知識的估計出現了大而顯著的下降。

這句話來自研究 4 的討論。同一篇論文接著表明，這種下降並不是對一切知識課稅。首都這類事實下降得更少。程序，例如從頭烘焙巧克力豆餅乾，或打領結，沒有下降。參與者看過的電影情節，從第一次評分到寫完情節後再評，沒有下降。自然現象，例如潮汐和彩虹，則以和裝置大體相同的方式下降。

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核心要點

四個區分，讓解釋深度錯覺不至於變成「人什麼都不懂」，也不至於變成一個永久的謙遜分數。

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應用場景

下面四步把 2002 年的方法用在一條機制上。它們不是在說：寫一段解釋會改變一次投票、一門課的分數或一張維修帳單。Philip Fernbach、Todd Rogers、Craig Fox 與 Steven Sloman 2013 年發表在《Psychological Science》24 卷第 6 期、第 939–946 頁的論文，常被引來說明「請人解釋一項政策」。那份 PDF 沒有打開，因此這裡不用它的設計和數字。

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經典案例

2002 年，Rozenblit 與 Keil 報告了前兩項裝置研究，以及後來由別人給書面解釋打分的核對。 研究 1 用了耶魯若干學系的十六名研究生。每人給 48 個項目打分，大約十分鐘，然後解釋四件裝置。八人解釋速度表、拉鍊、鋼琴鍵和抽水馬桶。八人解釋彈子鎖、直升機、石英錶和縫紉機。幾乎所有人在必須解釋、回答診斷問題、並把自己的說明與專家文本對照之後，都降低了估計。對五次評分的重複測量檢驗給出 F(4, 56) = 16.195，p < .001，eta 方 = .536。時間 1 對時間 2、時間 3、時間 4 的計畫比較，各自在 p < .002 上顯著。時間 2 與時間 3、時間 2 與時間 4 沒有可靠差異。專家文本之後，時間 5 上升：它與時間 4、3、2 的比較各自在 p < .003 上顯著。這次上升是論文的證據：人並不是在一條越來越沒信心的滑坡上。事後訪談裡，許多人說自己感到意外。有幾人堅持，換另一組項目自己會好得多。兩組總體並無差異。 研究 2 用 33 名耶魯本科生重複了程序。時間效應再次顯著，F(4, 124) = 38.9，p < .001。與研究 1 的時間乘研究交互不顯著，F(4, 188) = .462。作者說，方向上本科生的錯覺如果有差別，是略強一些，而這一差別並不顯著。 研究 5 問的是：下降到底是更準了，還是僅僅更謹慎了。十二名與研究 2 同一來源的耶魯本科生，為全部 33 份書面解釋打分，讀專家文本之前一次，之後一次。這些獨立評分顯著低於寫作者本人在時間 1 和時間 2 的評分，兩處都是 p < .001，並且與寫作者在時間 3 和時間 4 的評分沒有顯著差別。相關與較晚的自評排得更齊，而不是與第一次。論文的讀法是：人變得更校準了，不是僅僅更不願意顯得有把握。 教訓在於這次校準的形狀。熟悉裝置的第一次評分，發生在任何解釋之前，既高於寫作者後來的評分，也高於陌生人對這段文字的評分。讀過專家說明，並沒有把「先前知識」的第一次評分救回來，卻提高了「讀完之後自己知道多少」的評分。這些 F 檢驗屬於那些耶魯樣本和那些項目。它們不是職場、學校、家庭或另一年的錯誤率。

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邊界與失效場景

解釋深度錯覺作為口號，會在三處失效。 第一，它不是知識的普遍屬性。程序沒有下降。電影情節從時間 1 到時間 2 沒有下降。首都的下降小於裝置。把這個名字用在一道冷知識、一份忘掉的菜譜，或一段含糊的電影複述上，就越過了研究 7 到 9。自然現象確實下降了。論文裡「裝置比這些現象下降更大」的趨勢只是邊緣顯著，F(3, 279) = 2.612，p < .07。不要把這個趨勢變成「只有機器才產生錯覺」的規則。 第二，樣本又小又局部，而且有一處對比和「精英更自負」的常見故事相反。研究 3 在一所地區性、非選拔性的州立大學測試了十六名研究生和本科生，刺激與研究 1、研究 2 相同。論文用來表示選拔程度的指標，是數學加語言的 SAT 大約平均 1500（耶魯）對大約 960（該校）。這些數字是論文自己的，不是後來的官方表。時間效應顯著，F(3, 42) = 23.557，p < .001。對照合併後的 49 名耶魯參與者，校園的主效應不顯著，F(1, 63) = .750，p = .390，校園與時間的交互顯著，F(4, 252) = 3.874，p = .005。論文說，交互主要落在後面的步驟，而且地區校園的錯覺更大，主要因為那些學生的第一次評分高出將近一分。「將近一分」是論文對其圖的描述。圖上的均值沒有印在正文裡，所以這裡也不印。不要把這個差距、SAT 的約數，或本頁任何一個 F，外推到一所學校、一個招聘池或另一年。 第三，常見的誤用是把卡住的解釋當成判決。研究 11 問 24 名耶魯本科生：若不得不承認自己不懂，會有多難堪。裝置的難堪最低，過度自信最高。電影情節的難堪最高，時間 1 到時間 2 沒有下降。這個次序不利於「人會吹噓任何顯得有面子的知識」。拉鍊解釋卡住，不是智力的度量，也不是跳過專家文本的理由。時間 5 在那段文本之後上升了。作者也沒有檢驗他們文末的預測：經常做解釋的人，例如教師，錯覺會更小。那句話是預測，不是結果。

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常見誤區

三個捷徑，把一次特定的評分下降變成了對人的評判。

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相關概念

這六頁挨著解釋深度錯覺。每一頁都是另一種錯。

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一句話總結