縱觀人類歷史,社會的生存和形成在很大程度上取決於知識。同樣重要的是關於他人認知是對是錯的假設,即常識。這一點在日常情況下很明顯,比如遵守道路規則:行人自然避開車流,而司機則避免在人行道上行駛。
然而,偏離這些看似直覺的人際行為原則的現象仍然普遍存在。儘管常識無處不在,但對於個人的集體認知是對是錯,並沒有達成共識。
現在,賓州大學教授鄧肯•瓦茨(Duncan Watts)和同時在賓大計算機系與沃頓商學院執教的馬可•懷庭(Mark Whiting)共同開發了一個獨特的框架來量化常識概念。在《美國國家科學院院刊》上發表的這篇論文中,他們提出了一種在個人和集體層面量化常識的方法。
瓦茨說:“常識是我們都認為自己擁有的東西,但我們很少會被迫闡明哪些認知是‘常識性的’,或者還有誰與我們有同感。馬克和我著手創建了一個框架,以系統和實證的方式回答這些問題。”
“我們的研究結果表明,每個人的常識觀念可能都是獨一無二的。”—馬可•懷庭
群體越大,共識越少
研究人員首先解決了如何量化定義常識的挑戰,他們稱之為“常識性”。這包括評估人們對某個特定主張是否贊同,以及對他人是否贊同該主張是否有意識。
該論文的第一作者懷庭說:“從本質上講,我們不僅試圖衡量人們是否同意某項主張,還試圖衡量他們對共識的認知。這是一種理解共識深度和廣度的方法。”
第二個方面是集體性常識,這是一個關注不同群體共同認知的概念。這項測量幫助研究人員衡量了群體中共同認知的程度。有趣的是,他們發現群體越大,持有的共同認知就越少。
研究人員引入了一個“pq常識”指標,以此繪製一個人們的共識網路——每個人和他們所認同的每一種主張都是相互關聯的——目的是在這個網路中找到對某些主張有高度一致意見的群體。
懷廷說:“這裏,p代表人群的一小部分,q代表主張的一小部分。然後,該框架計算出某個比例的p人群分享某個比例的q主張。”
他說,這就像檢查一大群人,找出這些人中有多大比例同意某個百分比的說法。它量化了人群中常識的共性。
我們很少會被迫闡明哪些認知是“常識性的”,或者還有誰與我們的意見相同。——鄧肯•瓦茨
常識真的普遍嗎?
為了測試這一框架,研究人員收集了4407種認知結論,從哲學陳述到實踐事實,並讓2046人根據他們對這些認知的常識性程度對其進行評分。這些認知結論來源於維基百科本體論的最高水準陳述,還包括地理、數學和邏輯、文化和藝術以及哲學和思維等各種領域的參考文獻。研究者還對事實與觀點、字面語言與修辭、知識與推理等進行了分類。
然後,他們將自己的框架應用於這些數據,分析常識網路,以找到共同認知的變化路徑。研究顯示,個人對常識的看法存在顯著差異,很少有常識能得到集體認同。
懷廷說:“有趣的是,年齡、教育程度或政治傾向等因素並沒有顯著影響一個人的常識水準。但是,社會感知能力——即理解他人想法的能力——確實與更高的常識性相關。”
研究還顯示出常識的個體獨特性。在較大的群體中,對常識的一致性顯著降低。懷廷說:“我們的發現表明,每個人的常識觀念可能都是獨一無二的,這使得常識其實不像人們預期的那樣普遍。”
研究人員指出,未來會將他們的研究擴展到全球。這將研究不同文化和社會的常識,以瞭解常識是如何變化的,可能存在哪些全球共同性。他們還對開發在人工智慧系統中衡量和實施常識檢測的方法感興趣,這些方法可以提高人工智慧對人類環境的理解並增強其決策能力。
瓦茨說:“當我們認為某件事是常識時,我們通常會對此有強烈的感受,但正如研究所示,我們經常在所謂的常識上意見相左。因此,無論我們的目標是要更好地解決分歧,還是向電腦傳授常識,我們最好先更弄清楚它是什麼,不是什麼。這就是我們的研究目標。”
本文最初發表在《今日賓夕法尼亞》上。
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