《Annals of the New York Academy of Sciences》：Anchored and Propagated Updating Within Pseudoscientific Belief Systems
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本研究利用计算建模揭示了伪科学信念更新的核心机制。通过一项针对美国代表性样本的学习任务，研究发现个体的伪科学信念更新过程遵循“锚定传播模型”。该模型表明，社会反馈驱动的预测误差会在相互关联的信念网络中传播，但同时受到反映个体初始信念的“锚定”参数的稳定化约束。这表明伪科学信念既有对新信息的接受性，也存在改变阻力，为理解错误信息的持续存在和制定针对性干预措施（如利用信念网络结构促进更广泛的概念改变）提供了整合性计算框架。
引言
伪科学信念对健康行为、政治决策和公众对科学的信任具有深远影响。尽管大量研究识别了接受伪科学的相关因素，但关于此类信念如何形成和更新的机制仍不明确。本研究旨在通过计算建模探究规范性社会反馈如何塑造伪科学信念的修正过程。
方法
参与者和任务：研究招募了300名具有美国全国代表性的参与者。他们完成了一项学习任务，任务分为两个阶段。第一阶段，参与者对20个经过验证的伪科学陈述（例如“用手靠近患者来操纵能量（如灵气）可以治愈身心疾病”）表达其同意程度（1-7分李克特量表）。第二阶段，他们再次对相同陈述进行评分，但每次评分后会获得来自一个美国全国代表性样本（n=510）的平均规范性反馈。反馈以“其他人同意此陈述的程度”及具体分数（保留两位小数）的形式呈现。在任务中，参与者并未被明确指示要学习。实验任务流程如图1所示。
计算模型：研究测试了五种计算模型，旨在捕捉参与者迭代更新信念的机制。这些模型借鉴了学习多维构念（如性格特质效用、他人性格偏好和社会角色）的计算框架，其中核心机制是基于相似性矩阵传播预测误差。五种模型分别为：模型1（无学习模型）、模型2（精细粒度模型）、模型3（具有两个学习率的精细粒度模型）、模型4（锚定精细粒度模型）和模型5（具有两个学习率的锚定精细粒度模型）。所有模型都通过分层贝叶斯推断框架进行拟合和比较。
结果
行为数据显示，在任务过程中，参与者的预测误差（PE）随着时间推移系统性降低，这与迭代信念更新的特征一致。这表明暴露于规范性反馈驱动了信念的更新。
计算模型比较结果明确显示，模型4，即“锚定精细粒度模型”，是描述参与者行为的最佳模型。模型比较结果显示其模型频率（0.841）和保护性超越概率（PXP=1）均远高于其他模型（图2A）。
模型4的特点是：1. 允许预测误差通过相似性矩阵在相互关联的伪科学信念之间传播（传播性）；2. 将参与者的初始信念（IB）作为锚定参考，通过一个参与者特异性参数γ（范围0-1）来平衡新信息和初始信念的权重。较高的γ值意味着信念更新更倾向于稳定在初始信念周围，而较低的γ值则允许更多地整合外部反馈信息。该模型的群体平均参数估计为：学习率（LR）0.297，γ参数0.727，初始期望4.009。
进一步的探索性分析探究了初始信念与模型参数的关系。初始信念与学习率呈正相关，表明对伪科学陈述的基线认同度越高，在任务中对反馈的敏感性也越强。而初始期望与学习率呈负相关。γ参数与初始信念无显著关联。
更为关键的是，分析揭示了初始信念和初始期望之间存在显著的交互作用，共同调节学习率（图2B）。当参与者关于他人认同度的初始期望低于实际社会共识时，较高的初始信念预示着更强的学习率（即更容易接受反馈）。相反，当初始期望高于共识时，较高的初始信念预示着更弱的学习率。这表明，当反馈与个体既有信念方向一致（共识一致）时，学习会被放大；当反馈与信念方向相反（共识不一致）时，学习则会被抑制。
讨论
本研究提供了行为学和计算证据，表明伪科学信念的更新是一个遵循“锚定传播”机制的迭代过程。一方面，反馈效应会沿着信念之间的经验关联在相关信念网络中传播，这解释了为何针对特定信念的信息可能会产生更广泛的影响。另一方面，更新过程受到个体初始信念的锚定约束，这为伪科学信念兼具对新信息的接受性和改变抵抗力提供了机制性解释。
从心理测量角度看，研究结果具有重要启示：用于测量伪科学信念的心理量表所依赖的项目间相关结构，也为环境信息同时影响多个信念提供了通路。这既是风险（加速错误信息传播），也是机遇（放大纠正性信息）。研究提出的“锚定”参数可以被视为抵制改变的量化指标，而在结构性相互依存的信念系统中，传播与锚定之间的平衡决定了信念修正的轨迹。
研究的探索性分析揭示了信念更新的“选择性整合”模式，即对共识一致的信息整合度更高。这提示，未来干预措施可考虑通过操纵共识反馈的来源（如身份一致的群体与人口水平规范）来考察锚定传播机制对信息来源的敏感性。
实践与理论意义
研究发现对科学传播和公共卫生干预设计具有实际意义。有效的纠正策略应：1. 考虑个体的基线认同度以校准反馈强度；2. 针对一组相互关联的信念，而非孤立的论点；3. 优先处理那些在网络中连接性强、可作为“枢纽”的陈述，以最大化其下游影响。
在理论上，研究提出了一个更深层次的问题：伪科学信念背后的潜在共同因素（如“伪科学易感性”或偏好直觉推理的认知风格）是驱动具体信念的稳定认知倾向，还是具体信念聚合后涌现的属性？如果是前者，改变信念可能需要同时针对底层认知倾向（如批判性思维）进行干预。如果是后者，通过传播机制改变具体信念就有可能引发更广泛的概念转变。本研究结果支持一种整合视角：潜在的认知倾向制约着变化，但信念网络的结构性架构也允许有针对性的干预措施通过传播渗透整个系统。
局限性
研究在受控实验环境中进行，使用了简明的伪科学陈述和规范性反馈。未来研究需验证该机制在更自然情境（如媒体暴露、人际讨论）中的适用性。此外，反馈来源固定为美国全国代表性样本，未能考察源自身份认同群体的规范性信息可能产生的不同影响。未来研究还可纳入科学主张作为对比，以检验“锚定传播”机制是领域通用的，还是受信念本身的感知认识状态所塑造。
结论
总之，本研究强调了不应将伪科学信念视为孤立的概念误解，而应视作结构上相互依存的陈述网络，其更新源于新信息的传播与先验信念、社会期望的稳定化影响之间的相互作用。认识并利用这种相互作用，可能是设计更有效、更具心理学依据的干预措施，以减少伪科学和其他形式错误信息之社会影响的关键。
