技能和风格：理性思维的两种测量途径

冯 雪 彭凯平

(清华大学社会科学学院心理学系,北京 100084)

Kahneman与Tversky等人对于人类判断和决策领域普遍存在的与理性原则相背离的直觉和思维偏差现象的发现推动了关于理性和行为决策的研究(Kahneman &Tversky,1974;Tversky &Kahneman,1973,1974,1981,1986)。随着他们的研究在心理学、经济学以及其他应用领域中影响力的不断扩散,心理学家和行为科学研究者过去的三十多年里越来越关注思维加工中的直觉偏差是否存在着更为复杂的个体差异。也就是说,尽管我们时常不可避免的掉入很多“直觉陷阱”,但仍不乏有很多伟大的领袖和历史人物以及我们身边的某些优秀的决策者和管理者,他们仍然能在某些情况下成功的克服思维的惰性带来的不利影响,做出较一般人更为理性的选择和判断。在理性研究领域,Stanovich团队近些年对人们在一系列直觉和偏差任务测验中表现的个体差异进行了大量的研究,试图开发一种类似于智力测验,可以全面的测量人类理性思维能力的工具,但还离最后成型的个体差异测量目标相差甚远(Stanovich &West,1998,2008;Stanovich,2011);与此同时,人格心理学和认知风格领域的研究者也发现,在认知加工倾向和思维风格中同样存在类似的个体差异(Cacioppo,Petty,Feinstein,&Jarvis,1996;Epstein,Pacini,Denes-Raj,&Heier,1996;Stanovich &West,1997;Strathman,Gleicher,Boninger,&Edwards,1994)。但二者之间的关系究竟如何,仍是一个没有解决的理论问题。这两种衡量个体的理性思维水平与倾向的方式,到底是测量了理性思维加工的相同成分还是不同成分呢？人们在理性思维中所表现出来的个体差异更多体现为一种思维技能的差异,还是一种思维风格的差异呢？这正是本文所要讨论的问题。

1 理性思维：技能和风格的差异

1.1 什么是理性思维

“理性的”或“理性”一词,在英文中译作rational/rationality,在《韦氏高阶英语词典》中的解释为“依照逻辑推理而不是依照情绪或感觉来行事”(Merriam-Webster,2008)。学术上对于理性的理解向来有两种角度,哲学家和逻辑学家将理性看做基于逻辑的和推理的加工过程,并与基于直觉和情绪机制的加工过程相对应,后者通常被认为是“非理性”的。这一点体现在西蒙(1989)对理性所下的定义中：理性是逻辑指引下的思考,而非理性则是依靠情感机制作出的决策。类似的观点还包括心理学家威廉·詹姆斯(2009)的定义,他也将“理性”定义为一种“推理的特定思考过程”。另一方面,经济学家则将“理性”看作是一种“在给定的条件下,选择能使决策者获得最大效用的方案的能力”,也称工具理性(Baron,2000)。理性思维研究学者Stanovich(2011)认为这个定义从行为结果的角度将目标的达成看作是理性思维的标准,也使得人们的理性程度可以在操作层面上通过实验的方法得到测量。总结不同的学者对于理性思维的认识我们发现,西蒙和威廉·詹姆斯对理性的理解反映了理性思维的过程特征,而经济学对理性的理解反映了理性思维结果的判断标准。

理性是人类所独有的一种高级的认知加工方式,在大多数时候,它甚至比智力或其他认知能力更能影响人们生活的各个方面的结果,包括学业成就、决策的满意度、心理健康,甚至违规或道德行为等等。在一些日常生活决策中的理性思维研究中,Parker和Fischhoff(2005)发现那些在理性思维决策测验中得分较高的青少年在实际生活中表现出更少的风险行为,并且更有可能是来自于更完整的家庭环境;而Stanovich,Grunewald和West(2003)也发现,理性思维能力得分低的高中生更容易终止学业;并且诸如自律和责任心这样的与理性有关的个人特质也已经被证明是比智力测验更好的预测学业表现的指标(Duckworth &Seligman,2005;Higgins,Peterson,Pihl,&Lee,2007)。此外,Bruine De Bruin,Parker和Fischhoff(2007)还发现习惯依靠直觉进行决策的个体会导致在现实生活中经历更多糟糕的决策事件,产生更多的后悔情绪。由此看来,无论理性思维是一种技能还是一种特质,我们都需要一种测量途径来指导人们进行理性思维。考虑到我们今天的学校和社会仍是以智力和认知测验成绩作为人才选拔和培育的全部内容,对于理性思维的系统研究或许能够帮助个人和社会认识到发展这种能力和倾向所带来的巨大益处。

1.2 作为技能与作为风格的理性思维

我们认为理性思维有两种存在方式,可以分别命名为理性思维技能(Skill of Rational thinking)和理性思维风格(Style of Rational thinking)。skill一词多译作“技能”或“能力”,而 style一词,多译作“风格”。根据《韦氏高阶英语词典》的释义,skill(技能)被认为是个体通过训练、经验或实践而形成的合乎法则的行为方式,而 style(风格)则指的是创造和完成事情的一种特定方式(Merriam-Webster,2008)。我国最新修订的《现代汉语词典》第六版(2012)中也将“技能”定义为“掌握和运用某种技术的能力”,而将“风格”定义为“作风和气度”一类的与行为方式有关的特征。

心理学家斯滕伯格曾在其著作Thinking styles中指出“能力”和“风格”的关系：他认为风格是个体运用技能的一种动机和偏好,能力与风格之间的区别在于,能力决定人们对于任务完成质量的好坏,而风格则决定人们会采用何种方式完成任务(Sternberg,1999)。根据斯滕伯格提出的思维“能力”和“风格”属性的分类,我们也将理性思维进一步分为理性思维技能和理性思维风格两种形式：理性思维技能指的是个体在完成一系列的理性决策任务时所表现出的能力;理性思维风格则代表体现在第一系统(直觉的)和第二系统加工(理性的)上,个体习惯使用的信息收集和处理的方式。

由此可见,不管是哲学家和经济学家,还是认知心理学家,从他们关于“理性”和“理性思维”的论述都可以看出理性思维的个体差异一直是以两种形式被观察和分析的。此外,从测量方式上讲,与能力或技能有关的理性思维通常是通过考察人们在一系列的有关直觉和思维偏差的日常决策情境选择任务中的表现进行衡量的,它的前提假设是对于每一个任务存在一个符合规范模型中理性原则的最优选择,这种衡量方式是情境的、评价性的、客观的和间接的;而与偏向和风格有关的理性思维通常是用于了解受试者在某些方面的动机、信念、态度、惯常的反应方式等,其衡量方式是自陈式的、描述性的、主观的和直接的。

在对理性思维的个体差异进行描述和评估的过程中,区分这两种基于不同含义和测量方式的理性思维具有重要的意义。同时我们也需要了解它们之间的内在关系,以及在预测外部事件时各自发挥怎样的作用。过去的研究在定义、描述和评估理性思维时,常常将二者孤立起来,思维风格的研究者看不到能力和客观的评价标准在描述理性思维时的重要性,而思维技能的研究者同样也拒绝将思维风格纳入理性思维的范畴当中,从而使这两个领域的研究产生了巨大的鸿沟。在这篇文章当中,我们将重新梳理二者之间的含义和关系。

1.3 理性思维与一般认知能力

我们在讨论理性思维的测量的时候,不可避免的要考虑到它与一般认知能力之间的关系。从信息加工的角度来看,理性思维可以看做是认知加工双过程理论(dual process theory)中所指的第二类型的加工过程(type 2 process)的一部分。第二类型加工过程也称作系统2思维、理性的或受意识控制思维等,与主导直觉的、无意识的第一类型加工过程相对应(Bargh &Chartrand,1999;Evans &Stanovich,2013;Evans &Wason,1976;Kahneman &Frederick,2002,2005;Stanovich,West,&Toplak,2014;Stanovich &West,1999)。而第二类型的加工过程除了包含有理性思维过程,还涉及到与智力、逻辑推理能力等相关的各种认知能力。Stanovich使用了一个更为详尽的三重加工模型,在双加工模型的基础上进一步区分理性思维和认知能力之间的关系(Stanovich,2012;Stanovich et al.,2014;Stanovich,2011)。他将无意识的加工称之为自发的头脑(autonomous mind),表示一类受到直觉和自发的无意识加工过程所支配的非理性认知加工机制;又将意识控制的理性加工分为算法的头脑(algorithmic mind)和反思的头脑(reflective mind)。同样是受制于第二类型认知的理性思维过程,算法的头脑反映了与包括认知能力、算数运算、逻辑推理等与大脑与信息处理效率有关的加工成分,反思的头脑反映了与思维的反思性和批判性偏向以及不受错误的直觉过程所干扰的元认知加工过程,前者是认知能力所负责的范围,而后者才是理性思维所负责的范围。在探讨人类认知加工的个体差异研究领域,Stanovich的三重加工模型首次将一种区别于认知能力的理性思维形式从第二类型的加工过程中抽离出来,并肯定了它的实际应用中的价值。虽然在广义上,人们常将认知能力也包含于理性思维的范畴当中,但本文中所指的理性思维仍然是一种更主要体现在“反思的头脑”上的加工形式。

在测量上,由于理性思维考察的是人们的运算或推理活动是否会受到原有的知识、经验和信念的干扰或误导而出现判断偏差,在这类测验任务中通常会有意造成直觉与理性判断的冲突以考察受测者能否避免或推翻由直觉经验所带来的误导性影响;而一般认知能力测验中考察的更多是算法层面的单纯信息运算处理的效率和准确度,这类测验的题目中会尽量的排除知识、经验和信念对测验过程的干扰(Stanovich,2011)。另外,一般认知测验与理性思维测验所基于的测量理论也不一样。所有的包括智力、运算能力、逻辑推理等在内的认知测验均为最佳表现测验,此类测验测量对于受试者有明确的要求和达到一个最佳表现的目标(Goff &Ackerman,1992;Cronbach,1949);而理性思维的测量工具是一种典型表现测验,其测量的是思维的反思性、对直觉的依赖性以及认知需求的倾向(Stanovich,2011)。基于上述缘由,理性思维作为一种不同于一般认知能力却同样在人们判断决策过程中发挥重要作用的存在,得到了越来越多的来自心理测量领域的研究和重视,因此对于它的测量成为人们近些年来逐渐开始关注的问题。

2 理性思维技能如何测量

迄今为止,并没有人明确提出过理性思维技能的概念和测量方法。我们认为一种测量方法就是将以往有关直觉和偏差的问题进行个体差异的考察。这些问题和任务来自于过去的人们对直觉和偏差现象研究中所出现过的经典的判断和决策问题。其中以Kahneman和Tversky在上个世纪七八十年代对人类在不确定状况下的判断研究中所用到的经典实验任务为主,包括代表性直觉问题、易得性直觉问题、框架问题、锚定效应问题、因果推论问题以及对基线信息使用问题等等(Kahneman &Tversky,1974;Tversky &Kahneman,1973,1974,1981,1986);此外,来自Nisbett等人对人们的日常生活推理的研究中所使用的判断问题也常被用来测量直觉和思维偏差,如“大数原则”问题和“回归效应”问题(Fong,Krantz,&Nisbett,1986;Nisbett,Krantz,Jepson,&Kunda,1983;Nisbett &Ross,1980);另外理性思维能力的测验任务还包括一些经典的人类在经济领域的决策研究,如风险估计的准确性、避免沉没成本和机会成本问题等等(Arkes &Blumer,1985;Lichtenstein,Slovic,Fischhoff,Layman,&Combs,1978;Thaler,1985)。

尽管 Kahneman等人的实验显示了人类思维加工固有的“认知节省”倾向使得大多数人在避免落入直觉“陷阱”方面的表现都不尽如人意,但近些年来越来越多的研究者开始发现人们在某些思维偏差任务上的表现与性别、年龄、教育程度、认知能力、认知风格等个体差异变量存在相关。比如信心估计上,有研究发现年长的个体比年轻的个体更容易表现出过度自信偏差(Crawford &Stankov,1996),过度自信的倾向还和算术能力存在相关(Ghazal,Cokely,&Garcia-Retamero,2014);而在沉没成本任务上,年长的个体表现得更好;在锚定效应问题上,Welsh,Delfabbro,Burns和 Begg(2014)发现性别、教育程度和认知风格与其存在中等程度的相关。对大数原则和回归效应的认识方面,Nisbett等人大量研究发现从学校教育中接受过系统的统计学和逻辑学训练的社会科学专业领域的学生在该类任务上表现出更少的直觉偏差(Fong et al.,1986;Lehman,Lempert,&Nisbett,1988;Lehman &Nisbett,1990;Nisbett et al.,1983);在风险感知的准确性上,研究发现算术能力对提高风险感知任务的表现有显著相关(Davids,Schapira,McAuliffe,&Nattinger,2004;Schwartz,Woloshin,Black,&Welch,1997)。不仅如此,教育程度越高的个体,还被发现表现出越少的自我服务偏差(Stanovich,West,&Toplak,2013;Toplak&Stanovich,2003)。

单个的直觉和偏差任务在反应理性思维技能的个体差异上还显得很不稳定,以至于造成很多研究结论的不一致。为此,许多研究进一步考察了被试在一系列理性思维决策任务上表现的一致性,并试图将这些任务上的表现做简单的加合来体现理性思维技能的水平高低。例如,West,Toplak和 Stanovich(2008)就曾采用一套包含 16个直觉与偏差问题的测验任务作为理性思维能力的衡量指标(其中包括大数原则问题的、回归问题、赌徒错觉、协变探测、框架问题等),并发现这些任务之间达到了0.53的内部一致性;在另一个研究中他们还报告了使用的 15个直觉与偏差任务之间的内部一致性系数(0.49)、直觉偏差任务测验的总分与智力测验的相关(0.40),以及与认知需求和开放性思维等思维倾向的相关(0.29)(Toplak,West,&Stanovich,2011)。还有不少研究也发现了被试在这些常见的直觉和偏差任务中表现出的偏差程度上存在着显著的内部相关(Bruine De Bruin et al.,2007;Chiesi &Primi,2014;De Neys &Bonnefon,2013;Finucane &Gullion,2010;Klaczynski,2001,2014;Parker &Fischhoff,2005;Toplak,West,&Stanovich,2014)。这说明人们因为违背标准理性原则而表现出来的思维偏差在不同的任务中不仅仅存在随机的误差,而是表现出某种与理性决策技能有关的共同变异。当然,这些理性思维技能任务的内部一致性系数还远低于很多传统心理测量工具的一致性系数指标,研究者解释这种现象可能是由于理性思维技能并不存在一个所谓的“g因素”,而是由多个相互独立的维度或因素组成,这些维度之间虽有较大的不同,但都与决策和判断的结果紧密相关,是理性思维技能不可缺少的成分(Stanovich,2011)。

3 理性思维技能如何分类

像上述这些研究一样,将一些最常用的直觉和偏差任务联合起来衡量一个人的理性思维技能水平,可以看做是理性思维技能测量工具的雏形。然而,要想形成一套真正意义上的测量工具,还必须有相应的理论提供一个对于这些直觉和偏差任务的分类框架。目前,已有不少学者提出了不同的理论框架来阐述直觉和思维偏差的分类问题,只不过这些分类还尚未被运用到理性思维技能测量工具的开发中(Arkes,1991;Carter,Kaufmann,&Michel,2007;McFadden,Machina,&Baron,2000;Oreg &Bayazit,2009;Parker &Fischhoff,2005;Reyna,Lloyd,&Brainerd,2003;Shah &Oppenheimer,2008;Slugoski,Shields,&Dawson,1993)。例如,Arkes(1991)最早提出将决策错误分为三种类型：基于策略的错误(strategy-based errors)、基于联想的错误(association-based errors)和基于心理物理的错误(psychophysically based errors),其中基于策略的错误指的是当选择最优策略的成本超过了可获得的潜在利益时,决策者会主动选择次优策略;基于联想的错误总结了那些由于语义的联结性的误导而产生的决策错误,如代表性直觉;而基于心理物理的错误则描述了物理或社会刺激与心理反应的非线性关系造成的判断误差,损失厌恶、沉没成本与锚定效应都属于这类偏差。近几年来,Stanovich(2011)提出新的理论将人们所有的思维偏差全部分到认知节省(cognitive miser)和心件问题(mindware problem)两个大类中。认知节省指一种由于认知资源的投入不够而造成的判断偏差现象,其中又包括自动化思维、聚焦偏差和推翻失败三种类型。心件是由Perkins(1995)最早提出的概念,它主要是指分析性思维系统中可以提取出来的能够及时的检验或推翻直觉性反应的一些规则、程序和策略。如果因为缺失或是习得了错误的推翻直觉性反应所需要的心件而产生了判断的偏差,就称之为心件问题,心件问题还包括心件缺失(mindware gap)和心件污染(contaminated mindware)两种类型。这些分类系统涵盖了较为广泛的内容,不过仍停留在理论层面,有待于得到数据的支持。在实际测量中所进行的分类一般是以任务本身所体现的理性原则的特点为依据。例如Parker和Fischhoff(2005)编制的青少年决策能力测试(Youth Decision making Competence,Y-DMC)中提出了对于理性思维技能的一种7个维度分类：对框架的免疫(resistance to sunk costs),对社会规则的认识(recognizing social norms),过度自信倾向(overconfidence),运用决策规则(applying decision rules),风险知觉的一致性(consistency in risk perception),路径独立(path independence),对沉没成本的免疫(resistance to sunk costs)。他们发现这些任务之间都具有显著的正相关,并且在单个维度上解释了 25%的共同变异(Parker &Fischhoff,2005)。同样的Bruine De Bruin等人(2007)在成人决策能力的测验(A-DMC)编制中也保留了这个分类体系。

总的来说,对于与理性思维技能有关的决策任务的分类研究中,一类是基于信息加工过程的分类,这种分类属于至上而下的分类方式,具有一定的全面性,但其弊端在于很难保证各个维度之间的相互独立性和界限的清晰性,大部分直觉和偏差问题都可能同时涉及到好几类信息加工方式,这可能是这样的分类框架难以实际运用到理性思维技能的测量中的原因;而另一类则是基于理性原则内容的分类,属于自下而上的分类思路,这种分类在实际的测量中得到了不少应用,但又无法避免其片面性,难以涵盖理想思维技能测量中所可能涉及到的全部要素。事实上,目前还缺少一个理想的、以实证研究为基础的分类体系来支撑理性思维技能的测量。

4 理性思维风格的几类测量

理性思维风格在这里指的是一类与“理性的”和“直觉的”认知倾向有关的概念,具体来讲,理性思维研究者Stanovich(2011)认为思维风格应该包括在做出决定之前收集信息的倾向,寻求不同观点的倾向,对一个问题进行深入思考的倾向,对于观点的校准,对于未来结果的考虑等等。与理性思维技能不同的是,理性思维风格在测量上已有不少成形的心理量表,这些量表大多通过个体对于自身信息加工和决策判断过程进行自陈式等级评定来测量,反映的是思维过程的一个或多个方面的理性或直觉倾向的程度。为了对理性思维风格有一个更全面的认识,本文归类和整理了过去认知风格、决策风格和人格特质等测量研究中体现了理性和直觉的思维风格倾向的研究问卷,包括：

1)信息处理的方式。其中最有代表性的是理性-经验思维风格量表(rational-experiential inventory,REI),由 Epstein等(1996)开发,主要是测量人们处理信息的习惯和倾向是基于直觉的、经验的,还是基于理性的、分析的思维方式。该问卷包含两个维度,一个是认知需求(need for cognition),另一个是直觉信念(faith in intuitive),是人们在研究思维风格时使用的最常用的量表。已有不少研究采用该量表的得分来衡量个体是否具有一种理性的思维风格,并将其与理性思维能力相关联(Klaczynski &Robinson,2000;Mahoney,Buboltz,Levin,Doverspike,&Svyantek,2011;Newstead,Handley,Harley,Wright,&Farrelly,2004)。

2)思维的开放性和受固有观念影响的程度。其中比较有代表性的量表有：积极开放性思维量表(actively open-minded thinking,AOM),由Stanovich和West(1997)开发,包括41个项目,主要了解人们处理信息的能力是否容易受到固有信念的影响,以及对于模糊性的接受程度(Macpherson &Stanovich,2007;Stanovich &West,1997;West et al.,2008);此外还有迷信思维量表(superstitious thinking),由Epstein和Meier(1989)所开发,主要考察人们对概率问题的判断是否会受到固有信念的影响。类似的这些量表也同样被许多研究用来描述一种理性或非理性的思维风格(Epstein &Meier,1989;Kokis,Macpherson,Toplak,West,&Stanovich,2002;Macpherson &Stanovich,2007;Strathman et al.,1994;Toplak et al.,2011);另外,大五人格量表中的开放性人格分量表也可以测量思维的开放性,其作用与积极开放性量表类似(Goldberg,1990)。

3)认知需求水平。其中代表性的是认知需求量表(need for cognition)：由Cacioppo等人(1996)开发,包含 18个项目,测量具有智力挑战性,复杂思考和逻辑思考过程的参与。由于认知需求的倾向直接反映了人们参与理性思维的动机,所以在很多研究中也是一个衡量理性思维风格的重要指标(Cacioppo et al.,1996;Klaczynski,2014;Ku&Ho,2010;Welsh et al.,2014)。

4)结果与目标的考量。其中最有代表性的有：考虑结果量表(consideration of future consequences,CFC)：由 Strathman等人(1994)开发的一个包括12个项目的量表,主要考察个体在做出决策的时候是否充分考虑行为的后果(Strathman et al.,1994;Toplak et al.,2011);还有大五人格测量中的责任感分量表也测量了一种类似的理性思维风格(Goldberg,1990)。

除了上述几个主要的量表之外,还有些人格和思维风格变量如思维灵活性、决策冲动、认识论规范性、完美主义倾向、建构性思维等都被用于作为考察理性--非理性思维风格的指标被不同的学者所采用(Bruine De Bruin et al.,2007;Parker&Fischhoff,2005)。

5 理性思维风格与理性思维技能的关系

从过去的研究中可以看出,大量研究显示出理性思维风格可以独立于智力或认知能力预测人们在理性思维技能任务上的表现。例如在框架效应上,人们发现在理性-经验思维风格量表(REI)中理性维度得分高的个体在决策任务中也更少表现出框架效应(McElroy &Seta,2003),并且高的认知需求和风险回避型的个体也会减少由框架效应引起的错误的可能性((Mahoney et al.,2011;Smith &Levin,1996);此外,代表更多理性参与与更多认知需求的分析性思维风格个体还会在判断决策任务中更倾向于正确使用大数原则进行判断,并且更少表现出锚定效应偏差(Klaczynski &Robinson,2000;Welsh et al.,2014);不仅如此,还有研究证明思维风格中开放性思维和认知需求高的个体在归纳和演绎推理任务中更少受到信念偏差效应的影响(Kokis et al.,2002;Stanovich &West,1997)。

除了许多单个的理性思维技能任务与思维风格存在密切的关系,研究者还考察了理性思维风格与一系列理性思维技能任务总的表现之间的相关,并且发现思维风格能独立于认知能力解释思维技能总分的一部分变异(Stanovich et al.,2011;Stanovich &West,1998;Toplak et al.,2011;West et al.,2008)。Parker等人使用他们的七个维度的成人/青少年决策能力量表(Y-DMC/A-DMC)测量理性决策技能和决策风格之间关系,发现理性决策技能同决策的自发性、延迟决策倾向存在显著的中度负相关,同决策的理性程度成显著的中度正相关(Parker &Fischhoff,2005;Bruine De Bruin et al.,2007)。这说明思维风格与思维技能之间相关性客观存在。

然而,也有一些研究否认了理性思维风格和思维技能的关系必然性,例如 Macpherson和Stanovich(2007)的研究发现思维风格中的思维开放性、认知需求和迷信思维均与自我服务偏见之间没有显著相关。而Newstead等人(2004)的研究中也显示三段论推理中的信念偏差效应与理性—经验思维风格量表的得分之间的相关非常低。这说明,理性思维技能很可能并非一个单一的维度,它既包含像对抗框架效应这样直接受到思维风格影响的任务,也包含像自我服务偏见和信念偏差这样的任务,它们还受到了思维风格之外的因素(如认知能力)共同影响,使得理性思维风格这个单一变量的预测作用变得不稳定。

由于认知能力常常在人们的决策行为中扮演重要角色,更多的研究者将兴趣放在思维风格、认知能力与理性思维技能三者之间的关系上。他们在一些研究中发现认知能力与思维风格均可以预测理性思维技能的表现,甚至认知能力与理性思维技能的相关性要更高一些(Bruine De Bruin et al.,2007;Stanovich,2013;Toplak et al.,2011;West et al.,2008)。如果将认知能力与理性思维风格同时予以考虑,Klaczynski(2014)发现只有对于高的理性思维倾向的个体,算术能力这样的一般认知能力才能显著预测理性思维技能任务表现。类似的研究结果,Ghazal等人(2014)也发现只有在高学历人群中,算术能力才能够显著预测理性思维技能水平,而高学历人群的样本正是以高理性的思维风格为主要特征的。

根据以往的研究结论,关于思维风格、认知能力和理性思维技能这三者之间关系如何,我们认为理性思维风格可能在认知能力和思维技能之间关系中扮演者调节变量的角色,即对于高分析性或理性的思维风格的个体,认知能力可以较为准确的预测理性思维技能;而对于高经验性或直觉性思维风格的个体,认知能力对理性思维技能的预测关系则不显著。三者之间的关系可以由图1中的模型来表示。由此可见,只有在个体倾向于使用理性的思维风格时,认知能力才对理性思维的技能具有预测作用。

图1 认知能力、理性思维技能与思维风格的关系模型图

6 总结及对未来研究的展望

在这篇文章中,我们讨论了理性思维个体差异的两种不同测量途径,一种是作为能力的理性思维技能,是从外部客观衡量个体在日常决策和判断过程中正确使用逻辑和推理等分析性思维手段,成功避免陷入直觉陷阱和思维偏差的结果来确认的;另一种则是作为动机的理性思维风格,它从内部描述了个体在收集和处理信息的过程所表现出来的思维反思性和控制性倾向。这两种形式的理性思维既相互联系,又相互独立。一般来说,相比起被描述为直觉型思维风格的个体,被描述为理性型思维风格的个体更容易在直觉和偏差任务中表现出更高的理性思维技能,但这个过程并非必然的,其中还要受到包括认知能力在内的其他因素的影响。

目前两种理性思维的测量途径在衡量理性思维水平高低的过程中起到了重要的作用,但仍然离一个成熟的心理测量工具还有一定的距离。首先,这两种测量途径虽然在理论上是对同一个心理变量的测量,但二者的测量各有不同的侧重。因此,如何整合这两类测验的结果,使之能够更好地体现个体在理性思维的程度和水平上的差异,未来的研究需要从这两类测验工具中进一步提取出理性思维的核心概念,对测验工具和题目进行筛选和标准化,使得最终能形成一个统一的测验工具。

其次,理性思维技能目前也尚未组织成一个标准化的测验项目,已有的研究中使用的工具尽管都使用了大同小异的直觉与偏差问题,但不论是题目选择的类型、数量、描述方式,还是回答的计分标准都显得参差不齐,因此已有的题目还不能作为正式的心理测量工具使用。由于理性思维技能的测量题目标准化的难度较大,未来要想开发出一套信效度较高的测验,就需要进行系统的项目分析和因素分析来探索和验证理性思维技能的分类有效性和内部结构模型,并在这个基础上对已有的题库进行整理和筛选。

最后,有关理性思维风格的主要测量量表虽然已发展的较为成熟,尤以 REI问卷、认知需求和开放性思维问卷的使用范围最广。但在实际的测量过程中,若使用这些量表进行逐一的测量来衡量思维风格指标,则显得过于复杂和繁琐。事实上,理性思维风格方面的测量缺乏一个统一、简洁的测量工具,因此,未来的研究仍需要一个整合性的理论和测验工具来统一现有的思维风格测量量表。

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