> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://meta.niceshare.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 可识别受害者效应

> 可识别受害者效应是指，对一个有名字的人捐得比统计更多。斯莫尔、洛温斯坦与斯洛维奇2007年数的是5美元里的捐款，不是同情分数。

> [!NOTE]
>
> **类别**: 效应\\
>
> **类型**: 对一个有名字、并配有照片的人，平均捐款高于对许多人的统计。作者说，偏差是关心并不一致。他们不说这是对一个人给得太多，也不说是对许多人给得太少。分数是从 5 美元里捐出的金额，选项为 0、1、2、3、4 或 5 美元。五项感受量表没有显著效应\\
>
> **来源**: Deborah A. Small、George Loewenstein 与 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 页，doi:10.1016/j.obhdp.2006.01.005。期刊 PDF 读过。2005 年 7 月 7 日收稿。2006 年 3 月 3 日在线发表。斯莫尔的署名单位是宾夕法尼亚大学。洛温斯坦的是卡内基梅隆大学。斯洛维奇的是俄勒冈州尤金的 Decision Research。资助来自拉塞尔·塞奇基金会，以及通过卡内基梅隆一个中心下达的美国国家科学基金会资助 SBR-9521914。Jenni 与 Loewenstein（1997）、Small 与 Loewenstein（2003）、Kogut 与 Ritov（2005a、2005b）、Hsee 与 Rottenstreich（2004）没有打开。本页只用 2007 年这篇 PDF 对它们的转述\\
>
> **别名**: identifiable victim effect，本文的关键词。这篇 PDF 所引的 Kogut 与 Ritov（2005a）印的是 identified victim effect。那份文件没有打开。本页不是[旁观者效应](https://meta.niceshare.site/zh/effects/bystander-effect.md)

> [!NOTE]
>
> **快速回答** — **可识别受害者效应**（Identifiable Victim Effect）在本页的用法，是对一个有名字的人捐得比对一页统计更多。斯莫尔、洛温斯坦与斯洛维奇的 2007 年论文印了这个名字。第一项研究里，人们为一项无关调查拿到 5 美元，可以把其中任何一笔捐给救助儿童会。没有讲课的时候，有名字的孩子平均是 2.83 美元，统计是 1.17 美元。一段关于这个效应的短课，把有名字的捐款降到 1.36 美元，统计停在 1.26 美元。感受量表没有动。

## 什么是可识别受害者效应？

可识别受害者效应是对一个有名字的人捐得比对许多人的统计更多。

> The bias is simply that people care inconsistently.

斯莫尔、洛温斯坦与斯洛维奇在拒绝一个更强的说法之后，印了这句话。他们写，不能把这个效应叫做对可识别的受害者给得太多，也不能叫做对统计中的受害者给得太少。他们说，在这个选择里，一条生命没有一个正确的美元价格。数出来的不一致是捐款。表格上的选项是 0、1、2、3、4 或 5 美元，来自刚刚为一项技术调查支付的五张一美元钞票。

一幅有用的图是两封信和同一个信封。一封信写出 Rokia，马里一名 7 岁女孩，并给她的照片。另一封信给计数：马拉维的儿童、赞比亚的饥饿、安哥拉流离失所的人，以及埃塞俄比亚需要食物的人。两封信都不是感受分数。他们确实问过的五个问题，从 1“完全没有”到 5“极其”，无论是名字还是讲课，都没有显著效应。[可得性启发](https://meta.niceshare.site/zh/effects/availability-heuristic.md)是另一页，讲的是什么容易被想起来。这篇 PDF 没有给那个分数。

### 可识别受害者效应的三层理解

* **入门**: 一个有名字、有照片的孩子，从 5 美元里分到的钱，多于一页计数。那个差别是平均捐款，不是同情分数。
* **实践**: 在你加上一堂课，或把计数贴到名字下面之前，先写下你在抄哪一格。在这篇论文里，两种添加都把有名字的捐款往下拉。没有一种把那页计数抬上去。
* **进阶**: 2.12 美元的可识别边际，把讲课和没讲课混在一起。只有名字、没有讲课，是 2.83 美元。感受分析不显著。一家店、一个家庭或另一年，不是这个 F。

## 起源

可识别受害者效应在这篇 PDF 里，是这样一个名字：需要帮助的人是具体的时候，捐得比需要只是一项统计时更多。

作者用三个故事开头，前两个没有附上研究文件。他们写，1987 年 Baby Jessica 掉进得克萨斯自家附近的一口井之后，收到超过 70 万美元的捐款。他们写，伊拉克冲突期间，为受伤的伊拉克男孩 Ali Abbas 的医疗筹到 27.5 万英镑。他们引用 Song（2002），为一只困在夏威夷附近太平洋上一艘漂流船只上的狗，筹到超过 4.8 万美元。《The Register Guard》那一页没有打开。论文后面的讲课稿说 Baby Jessica 是 1989 年落井，不是 1987 年。本页不把两个年份并成一个。

他们接着说，这个名字已经有人在用。Jenni 与 Loewenstein（1997）被引来解释这个效应，并说明一个比例结果。那篇文章没有打开，所以本页不从里面取系数。比例的想法，按这篇 PDF 的说法，是 200 人的镇上死 10 个人，感觉大于几百万人里死 10 个人，因为 10/200 更容易被读成一个份额。他们写，一个可识别的受害者是 1 里面的 1。[基础比率忽视](https://meta.niceshare.site/zh/effects/base-rate-neglect.md)是另一种错误，是在概率题里忽略一个已经给出的比率。这两封信不是那道题。

第二个因素，他们写，在参照群体被按住之后仍然在。他们概述 Small 与 Loewenstein（2003）：在独裁者博弈里，接受者已经确定时，礼物大于接受者即将被确定时；向仁人家园的募捐，在家庭“已经被选中”时多于“将会被选中”时。两句仁人家园的话都没有给出姓名。他们概述 Kogut 与 Ritov（2005a）：一个有名字、有面孔的人，比一群已被辨认的人引出更多痛苦和更多钱，也多于一个未被辨认的人或一群未被辨认的人。那些 PDF 没有打开。这里不印他们的谢克尔金额。[情感启发法](https://meta.niceshare.site/zh/effects/affect-heuristic.md)是讨论后面与之相呼应的说法。Slovic、Finucane、Peters 与 MacGregor（2002）没有打开，这项研究也没有把情感单独打成分数再拿去当捐款。

## 核心要点

四个切开，让一个有名字的孩子、一堂课、一页计数和一项感受评分，不至于变成一句口号。

**1. 分数是 5 美元里的钱，只有名字的那一格不是边际**

每个人刚刚因为一项关于技术产品的调查，拿到五张一美元钞票。调查里没有实验用的句子。信随后给出救助儿童会。每个参与者都被告知，“捐出的任何钱都将用于缓解南部非洲和埃塞俄比亚严重的食物危机。”捐款实际上直接给了救助儿童会。可识别条件的附录说，礼物将给 Rokia。两句话都在 PDF 里。可识别的主效应把讲课和没讲课合在一起：均值 2.12 美元（标准差 2.13 美元），对统计的 1.21 美元（标准差 1.67，印刷时没有美元符号），F(1, 115) = 6.75，p \< .05，偏 η² = .06。没有讲课、只有名字，是另一个数字，2.83 美元。

**2. 一堂关于这个效应的课，砍低了有名字的捐款**

第一个样本的一半人，在读信之前先读一堂课。课上说，人们对具体的人反应比对统计更强，并举出 Baby Jessica，“1989 年在得克萨斯”，以及“超过 70 万美元”，对照“成千上万的儿童”将在汽车事故中死去。可识别性和讲课各自有主效应，而且有交互，F(1, 115) = 5.32，p \< .05，偏 η² = .04。讲课降低了总体捐款，均值 1.31 美元对 2.00 美元，F(1, 115) = 4.15，p \< .05。下降落在有名字的孩子上：没讲课 2.83 美元（标准差 2.10 美元），有讲课 1.36 美元。统计从 1.17 美元到 1.26 美元。只有名字的那一格，对照另外三格合并后的均值 1.26 美元（标准差 1.74 美元），t(117) = -4.06，p \< .001。有序 probit 发现可识别性，卡方(1) = 10.06，p \< .01，以及交互，卡方(1) = 4.72，p \< .03，而讲课没有效应，卡方(1) = .01，p = .92。方差分析和 probit 都保留。本页不替换其中任何一个检验。

**3. 把计数放在名字下面，是第三格**

研究 3 用了同样的两封信，并加上第三封：Rokia 的段落加上统计。没有讲课。159 人里，均值是名字 2.38 美元，统计 1.14 美元，名字加统计 1.43 美元。单因素检验是 F(2) = 5.67，p \< .01，偏 η² = .07。论文没有给这个 F 印误差自由度。Bonferroni 检验：名字高于统计，p \< .01，也高于合并的信，p \< .05。统计和合并的信没有差别，p = 1.0。加上计数并没有加上钱。它把有名字的捐款拉向那页计数。

**4. 感受量表没有呈现捐款的图案**

五个问题问：这个情形有多令人不安，读的时候有多同情，帮助在多大程度上像一项道德责任，被触动到什么程度，以及捐钱在多大程度上是适当的。端点是 1“完全没有”和 5“极其”。alpha = .87。感受分析没有发现显著结果：可识别性 F(1, 114) = 1.80，p = .18；讲课 F(1, 114) = .24，p = .63；交互 F(1, 114) = 2.00，p = .16。每一题单独看也是同样的不显著。捐款仍然和这个量表相关。三个较低的格子里，相关是 .39、.33 和 .34，顺序是没讲课的统计、有讲课的统计、有讲课的名字。这三个没有印 p。只有名字的那一格，r = .55，p \< .01。在这张表上，更高的捐款并不是同情问题的更高均值。

## 应用场景

下面四步跟着 2007 年论文实际报告的切开走。它们不是说一个基金、一间教室或一个家庭会复制 2.83 美元或 F(1, 115) = 6.75。

> [card] 写明是名字、计数，还是两者
>
> 研究 3 里高的那一格是只有名字，2.38 美元。合并的信，名字加计数，是 1.43 美元。一页只说“我们讲了她的故事，也给了数字”的文字，还没有说出它是哪一格。要问那一页上是哪一段。

> [card] 不要指望一堂课抬高计数
>
> 研究 1 的课把有名字的捐款从 2.83 美元砍到 1.36 美元。统计停在 1.17 美元和 1.26 美元附近。作者的读法是，深思打了折：对有名字的孩子的同情降低了，并没有为统计造出同情。宣布这个效应的说明，是把名字拉低的那一格。它不是从另一边把缺口填上的那一格。

> [card] 把计算题留在统计之外
>
> 研究 4 在同样的信之前启动计算或感受，没有讲课。计算相对于感受，在有名字的孩子上，是动了的那个对比。感受启动没有抬高统计。一张行程时间的练习题，是计算启动。在这篇 PDF 里，它不是让计数感觉像一个人的办法。

> [card] 把捐款和感受分成两行
>
> 表格先记下美元选择，然后是五个感受问题。美元随名字而动。感受均值没有动。一个读者、一位家长或一名捐赠人可以把两个答案分开写。“我捐得更多”和“我把这个故事评得更令人不安”在这里不是同一个结果。

## 经典案例

数过的案例是研究 1，同样的信在研究 3 里又数了一次。实验者在宾夕法尼亚一所大学的学生中心，走近独自坐着的人，用 5 美元换一份短调查。样本是 121 人。实验者知道信不止一种。他们不知道某一个人拿到的是哪一封，也没有被告知假设。这个人做完技术调查，拿到五张一美元、一张收据、一个空白信封和一封慈善信，然后被单独留下，可以从这 5 美元里捐出任何一个整数美元。

统计信使用救助儿童会网站上的文字，本页没有重新打开那个网站。附录印着四句：马拉维的食物短缺正影响超过三百万名儿童；赞比亚严重的降雨不足使玉米产量相对 2000 年下降 42%，估计三百万赞比亚人面临饥饿；四百万安哥拉人，即人口的三分之一，被迫离开家园；埃塞俄比亚超过一千一百万人需要立即的食物援助。名字信给出一张照片，并说礼物将给 Rokia，马里一名 7 岁女孩，她极度贫穷，面临严重饥饿甚至饿死。信上说，救助儿童会将与她的家庭和社区一起，解决食物、教育、基本医疗和卫生教育。方法部分仍然说，每个参与者都被告知钱将用于南部非洲和埃塞俄比亚的食物危机，而且钱给了救助儿童会。

图 1 印着四个均值。统计、没讲课：1.17 美元。统计、有讲课：1.26 美元。名字、没讲课：2.83 美元。名字、有讲课：1.36 美元。讲课的例子是 1989 年的 Baby Jessica 和超过 70 万美元，对照未来汽车事故中成千上万的儿童。引言里的 Jessica 那句说的是 1987 年。格子人数没有印。捐款的方差分析用 F(1, 115)，而 N = 121。对比用 t(117)。感受的方差分析用 F(1, 114)。本页不修补这些自由度。

研究 3 留下了信，拿掉了课。在大学中心和庭院里独自坐着的人，共 159 人，看到名字、统计，或名字加上统计。均值是 2.38、1.14 和 1.43 美元。名字高于另外两封信。合并的信没有高于统计。

这两项研究里面的教训很窄。一个有照片的、有名字的孩子，从这 5 美元里分到的钱多于计数。教这个效应，或把计数印在名字下面，都把有名字的捐款拉向计数。计数没有升上去迎合名字。

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

边界就在同一篇文章里。感受均值没有跟着美元走，大学没有具名，信封也不是一笔追踪到马里某个家庭的礼物。

## 边界与失效场景

可识别受害者效应，就这篇 PDF 允许我们去数的范围，是宾夕法尼亚一所大学里、刚刚挣到 5 美元的人的一组平均捐款。两种用法超出了这篇文章。一种是把 2.83、2.38、1.14 或 1.43 美元搬到一个基金、一间教室、一个家庭或另一年。另一种是把一堂课，或名字下面的一页计数，当成只有名字的那一格。

研究 2 问的是，会不会是讲课的措辞在起作用。99 人全部收到一堂课。一半读到，人们对具体的人反应比对统计更强。一半读到，人们对统计的反应比对具体的人更弱。第二稿写的是“1 万名儿童”，不是“成千上万”，年份仍然是 1989。图 2 的均值，“更多”框架下，统计 1.12 美元，可识别 1.00 美元。“更少”框架下，统计 1.43 美元，可识别 1.37 美元。方差分析没有发现可识别性的显著主效应，F(1, 95) = .073，p = .79；没有框架的显著主效应，F(1, 95) = 1.00，p = .32；也没有交互，F(1, 95) = .01，p = .94。论文还印了统计内部的框架，F(1, 95) = .073，p = .79，以及名字内部的框架，F(1, 95) = 1.009，p = .32。这两条检验上面的那句说，它检验的是每个框架内部可识别性的简单效应。印出来的 F 只有一对。本页不编造缺掉的那一对，也不把“更少”的措辞当成一次反转。[框架效应](https://meta.niceshare.site/zh/effects/framing-effect.md)是另一页。这次框架检验不显著。

研究 4 启动了一种思考方式，并没有教这个效应。同一校园的 165 人，每人仍拿到 5 美元，一半做五道计算题。样题：一个物体每分钟走五英尺，360 秒走多少英尺？一半回答感受题。样题请人用一个词写出听到 “baby” 的感觉。图 4 的均值：统计，计算 1.54 美元，感受 1.45 美元；名字，计算 1.19 美元，感受 2.34 美元。启动的主效应是 F(1, 160) = 3.49，p = .063，偏 η² = .02。受害者类型是 F(1, 160) = .87，p = .35，偏 η² = .01。交互是 F(1, 160) = 4.67，p \< .04，偏 η² = .03。名字上计算对感受，印成 F(1, 160) = 3.49，p \< .01，偏 η² = .05。统计上的启动，印成 F(1, 160) = .87，p = .35，偏 η² = .01。同一个 F 出现在两条不同的线上，而且出现了两次。N = 165，误差自由度是 160。本页不修补任何一对。

引言里的 70 万美元、27.5 万英镑和 4.8 万美元，是作者的例子。新闻文件没有打开。卷首引用 Mother Teresa：“If I look at the mass, I will never act. If I look at the one, I will.” 没有出处。那一行不是一句核对过的演讲。讨论里的“次优”想法，说辨认可能提高援助总额，即使它把援助集中起来，引用的是 Loewenstein、Small 与 Strnad（2006）。那一章没有打开。它不是这四项研究的结果。

最后一条边界是邻居。[旁观者效应](https://meta.niceshare.site/zh/effects/bystander-effect.md)是别人在场时不去帮助。研究 1 和研究 3 让人独自坐着。这篇 PDF 里没有旁观者计数。[零风险偏差](https://meta.niceshare.site/zh/effects/zero-risk-bias.md)是偏好把一个小风险抹到零。这里没有给风险定价。比例的故事和“桶里的一滴”这个说法，是作者对其他论文的读法。那些论文没有打开，研究 4 是他们试图把计算心态和一个大的分母分开。感受启动仍然没有抬高统计。

## 常见误区

三种读法会把一堂课、一封合并的信，或一道同情问题，读成另一项研究。

> [accordion] 一堂关于这个效应的课，会让人对统计捐得更多
>
> 研究 1 的统计均值，没讲课是 1.17 美元，有讲课是 1.26 美元。交互说，讲课改变的是有名字的捐款，从 2.83 美元到 1.36 美元。有序 probit 发现讲课没有主效应，卡方(1) = .01，p = .92；旁边的方差分析主效应是，讲课降低了总体礼物，F(1, 115) = 4.15，p \< .05。两个检验都印着。哪一个都不是那页计数的上升。作者的句子是，看穿似乎养成了冷漠：人们对有名字的孩子给得更少，对统计并没有给得更多。

> [accordion] 把计数印在名字下面会提高捐款
>
> 研究 3 只有名字是 2.38 美元。同一个名字加上统计是 1.43 美元。只有统计是 1.14 美元。合并的信和名字有差别，p \< .05，和统计没有差别，p = 1.0。更多信息并不是更多的钱。论文的读法是，计数让这一个孩子不那么打动人，不是两则呼吁相加。

> [accordion] 有名字的孩子带来了更高的同情分数
>
> 捐款动了。五项感受量表没有动。可识别性在这个量表上是 F(1, 114) = 1.80，p = .18。讲课和交互都不显著，任何单题也不显著。只有名字的那一格，量表和捐款的相关更强，r = .55，p \< .01，另外三格是 .39、.33 和 .34。一格里的相关不是量表上的均值差。“我对 Rokia 捐得更多”是捐款结果。它不是同情问题上升了的结果。

## 相关概念

这六页挨着可识别受害者效应。每一页问的是不同的问题。

> [card] [情感启发法](https://meta.niceshare.site/zh/effects/affect-heuristic.md)
>
> 讨论说，同情的情感可以给一个有名字的人很高的价值。这篇 PDF 没有给那个启发法打分。感受量表不显著。

> [card] [框架效应](https://meta.niceshare.site/zh/effects/framing-effect.md)
>
> 措辞一改，选择就动。研究 2 的“更多”框架和“更少”框架没有差别。那个不显著不是这另一页的结果。

> [card] [基础比率忽视](https://meta.niceshare.site/zh/effects/base-rate-neglect.md)
>
> 在概率题里忽略一个已经给出的比率。这两封信对比的是一个名字和需要帮助的人数。它们不是基础比率题。

> [card] [旁观者效应](https://meta.niceshare.site/zh/effects/bystander-effect.md)
>
> 别人在场时，帮助下降。研究 1 和研究 3 走近的是独自坐着的人。这篇 PDF 里没有旁观者格子。

> [card] [零风险偏差](https://meta.niceshare.site/zh/effects/zero-risk-bias.md)
>
> 偏好把一个小风险降到零。这里没有采集风险价格。分数是从 5 美元里拿出的礼物。

> [card] [可得性启发](https://meta.niceshare.site/zh/effects/availability-heuristic.md)
>
> 容易想起来的，会被判断为更常见。一张照片可以很容易被想见。这项研究没有给可得性打分。

## 一句话总结

> [!TIP]
>
> 在你给一则有名字的呼吁加上一堂课或一页计数之前，先写下你在哪一格。在这篇论文里，只有名字是高的那一笔捐款，两种添加都没有抬高统计。


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.