蠢货自救指南

Jenne 自然部落：  永远不要停止雕刻自己的雕像。

今天，我们如何定义愚蠢？在我们人类度过大部分生命的低技术环境中，我们以明智的方式进行思考，但未能利用推理。我们的最伟大的思想家们几千年来发现的强大工具：逻辑，批判性思维，概率，知识的诚实性，双盲实验，贝叶斯定理，相关性和因果关系。。。。。。以及最佳的方式来更新信念并致力于个人或与他人一起做出选择。

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促进对科学共识的理解和识别有助于纠正错误信念

作者  阿尔特·范斯特克伦堡、加比·夏普、哈姆·维林 , ...

2021 年 9 月 17 日 首次发表 研究文章

概要

有些人持有反对压倒性科学证据的信念。这种误解可能对个人和社会福祉都有害。已发现交流科学共识可有效引出科学上准确的信念，但尚不清楚它是否也能有效纠正错误信念。在这里，我们展示了一种提高人们对科学共识的理解和识别能力的策略可以帮助纠正误解。在对 1,500 多名持有错误信念的美国成年人进行的三项实验中，参与者首先了解了科学共识的价值以及如何识别它。随后，他们阅读了一篇新闻文章，其中包含有关反对他们信仰的科学共识的信息。我们发现强有力的证据表明，在基因工程食品领域，这种两步传播策略在纠正误解方面比仅仅传达科学共识更成功。数据表明，当前的方法可能不适用于对气候变化的误解。

关键词 误解，信念改变，促进，科学共识，科学传播，气候变化，基因工程食品，开放数据，开放材料，预注册

有些人持有反对压倒性科学证据的信念。这些误解被定义为错误的或与公共领域中最佳可用证据相矛盾的事实信念（弗林 等人，2017 年），可能对一个人的健康有害，甚至会妨碍社会应对重大挑战的能力。我们这个时代最大的挑战之一是气候变化，为此，公共政策和行动取决于气候变化是由人类行为引起的准确信念（克罗斯·尼克等人，2006 年；范 ·德 ·林登、利瑟罗维茨 等人，2015 年））。同样，对疫苗接种的准确信念会影响接种疫苗的决定（乔斯林 &西尔维斯特，2019)，这是我们根除脊髓灰质炎、白喉和麻疹等疾病最有希望的方法。在食品技术领域，对食品基因工程的大力反对（斯科特等，2016 年，2018 年）意味着我们将失去对最有前途的技术之一的支持，以减少营养不足，估计有 6.9 亿人患有此病。全球（联合国，nd .）。我们当前研究的目标是测试旨在纠正对重要社会问题的误解的沟通策略。

传播科学信息可能会出现问题，因为人们在评估新信息时通常会考虑自己的目标和需求、知识和技能以及价值观和信仰（美国国家科学院，2017 年）。这使得仅提供信息不足以进行有效的科学传播。研究发现，与传达复杂的知识不同，传达科学共识（即科学家之间的高度一致）可以有效地引出准确的信念（库克，2016）。这些个人事实信念的途径是个人对科学家之间达成一致的看法——他们认为的共识（莱万多夫斯基等人, 2013）。这种方法被认为是有效的，因为传达科学共识不依赖于复杂科学信息的精细处理。相反，它发挥了启发式作用，例如对专家的信任以及共识意味着正确性的想法（范 ·德 ·林登 等人，2019 年）。

信任专家共识的启发式方法不仅是一种生态学的理性策略，而且还为科学传播者提供了一条通往个人信仰的途径。这条通过科学共识交流的途径在网关-信念模型（范 ·德 ·林登等人., 2019 ; 范 ·德 ·林登,利瑟罗维茨等人., 2015）中得到了广泛研究的支持。这项研究表明，传播科学共识的存在会导致人们感知科学共识的增加，从而加强准确的个人信念，即使是在气候变化、疫苗和基因工程食品等有争议的问题上（例如，库克，2016 年；戈德伯格等人，2019 年；克尔和威尔逊，2018 年；莱万多夫斯基等人，2013 年；范 ·德 ·林登、克拉克和迈巴赫，2015 年；范 ·德 ·林登等人，2019 年）。

然而，一个重要的悬而未决的问题是，传达科学共识是否也能有效纠正持有误解的人的信念。众所周知，误解很难纠正，尤其是在气候变化等政治化科学问题的情况下（ 弗林等人，2017 年）。如何纠正误解的问题很重要，原因有二。首先，持有错误信念的人可能会表现出对自己或他人有害的行为。其次，持有误解的人可能不相信专家的立场与他们的偏好不一致（卡汉 等人，2011 年），或者可能会淡化与他们的兴趣相反的共识线索的可靠性（希内尔·索罗利拉 & 柴根，1997 年））。此外，即使科学共识被具有冲突世界观的个人所接受（范 ·德 ·林登等人, 2018 , 2019），这也不一定会促使他们更新个人信念以符合共识（波森与德鲁克曼 ，2018 年；迪克森，2016 年；帕塞克，2018 年）。这意味着在最需要说服的人中，传达科学共识可能没有说服力。同时，共识沟通是纠正错误信念的最有希望的策略之一。因此，面临的挑战是在面对压倒性的科学证据时持有误解的人们之间进行共识沟通。

相关性声明对气候变化和食品安全等重要社会问题的错误信念可能对个人和社会福祉有害。目前的研究表明，告知人们反对他们错误信念的科学共识有助于纠正这些信念。此外，目前的工作通过证明赋予人们理解和识别科学共识的能力可以帮助进一步纠正错误信念，从而扩展了现有研究，正如在基因工程食品中所证明的那样。尽管这种方法可能不适用于对气候变化的误解，但这些发现支持就达成科学共识的过程进行公开交流的策略。考虑到就相关新闻内容达成共识和达成共识的交流很少见，因此有很多收获。

为了应对这一挑战，我们开发并测试了一种策略，该策略可向人们传授科学共识的价值以及在评估声明的真实性时如何识别它。当前的策略可以被认为是一种促进行为改变的方法，它包括一种非强制性干预策略，旨在提高人们做出自己选择的能力。这种能力可以通过多种方式培养，例如通过技能或知识的改变，但要归类为促进，干预需要透明并促进代理（赫特维希 &格林·亚诺夫, 2017 ;洛伦兹·斯普林等人., 2020）。提升的一个例子是，当个人通过警告他们即将接触此类误导性信息并向他们解释误导性技术的工作原理（例如，使用假专家；库克等人，2017 年）来抵御误导性信息的说服效果时）。这种接种可以培养识别用于误导的操纵方法的技能，从而通过使人们对操纵更具抵抗力来促进代理（洛伦兹·斯普林等人，2020 年）。与以错误信息为中心的策略（例如接种）相反，当前策略背后的目标是加强准确信息的纠正效果。

在当前的工作中，我们应用了促进方法来授权持有误解的个人理解科学共识的价值并确定科学共识。因此，与提供更多信息相比，促进共识推理旨在使个人能够充分利用现有信息。当提升成功时，共识信息不仅可以发挥启发作用；它也被完全理解为有价值信息的来源，并且很容易识别。与更直接的说服手段相比，这种赋权与接触有关嵌入在自然环境中的科学共识的信息相结合，也可能会产生更少的阻力，因为直接的说服手段可能会被视为欺骗或对自由的威胁（弗朗桑等人., 2015）。因此，我们期望两步沟通策略，包括（a）促进共识推理和（b）提供共识信息，在帮助纠正错误信念方面比仅传达共识本身更有效。

在三个预先注册的实验中检查了这种促进共识推理的方法。当前研究中所有三个实验的一般设置是相似的（见图1概述了整个实验中采用的所有条件）。实验之间最大的区别是实验3中增加的控制条件（图1中最右边的条件）)，这使我们能够调查促进共识推理是否加强了已经有说服力的共识声明，或者共识声明本身是否无法纠正误解。

所有实验的假设、采样程序、主要分析和排除标准均已在 OSF 上预先注册：https : //osf.io/7aqjp/（实验 1）、https://osf.io/kd7hb/（实验 2）、和https://osf.io/4w9tq/（实验 3）。所有三个实验的材料、数据和分析脚本也可在 OSF ( https://osf.io/hua8v/ ) 上获得。所有三个实验都是 拉德堡德 大学社会科学伦理委员会审查和批准的研究项目的一部分（参考编号 ECSW-2018-056）。

实验一：气候变化

在实验 1 中，我们解决了气候变化不是由人类行为引起的误解。我们对气候变化感兴趣，因为这是科学传播中最具挑战性的话题之一，并且因为认为气候变化是由人类引起的这一信念是气候变化风险感知的重要预测指标（李 等，2015）。

方法

在实验之前对潜在参与者进行了筛选（有关完整的采样程序，请参阅在线提供的补充材料）。选择实验 1 的所有参与者是因为他们认为气候变化主要不是由人类行为引起的。在实验开始和结束时测量参与者对人为气候变化的信念（先验信念和后验信念）， 分别）。我们做了两个假设。首先，与仅要求参与者陈述他们评估主张的个人策略（仅共识条件）相比，促进共识推理将导致对人为气候变化的更高后验信念。我们的第二个假设是更长的提升（提升+条件）比短期提升具有更大的纠正效果，因为提升+条件包括对科学共识价值的解释。通过测试条件对参与者后验信念的影响，对他们先前的信念进行统计校正，我们调查了他们的信念变化。

参与者

参与者（美国国民）是使用在线研究平台 Prolific ( www.prolific.co )招募的，遵循带有可选停止规则的贝叶斯顺序采样程序（舍恩布罗德等人，2017 年）。在顺序抽样过程中，我们以预定的时间间隔检查贝叶斯因子 (BF) 以评估数据中的证据，以支持替代原假设 (BF 10 )。我们计划继续收集数据，直到有中等证据（Schönbrodt 等人，2017 年；1/6 > BF 10 > 6）支持或反对我们的假设，或者直到最大样本量（N= 450) 已达到。我们开始以最大样本量（225 名参与者）的 50% 来检查 BF。这个较小的样本足以检测到中等效应大小 (η p 2 = .066) 的效力为 0.90，假设 2 的 α 为 0.05（福尔 等人，2009 年））。我们计划在每组 45 名新参与者（最大样本量的 10%）之后继续检查 BF。如果两个 BF 在任何时候都达到了支持或反对假设所需的证据水平，数据收集就会停止。然而，筛选参与者的成本远高于预期，因为参与者池中的气候怀疑论者比我们预期的要少。因此，与预注册中概述的意图相反，数据收集在第一次检查时停止（最终N = 222；49.10% 女性；平均年龄 = 44.17 岁，SD = 14.24；每个条件的样本量见表 1）。

首先，对人为气候变化的先前信念和先前感知的科学共识进行了测量。随后，每个参与者被随机分配到三个条件之一：boost+、boost或仅共识条件。

在所有情况下，我们都向参与者展示了一张题为“如何确定声明是否属实”的信息图。在 boost+ 条件下（见图A1在附录 A)，信息图（共包含 511 个单词）首先解释了科学共识是如何发展的，以及为什么它是评估声明时的有用信息。具体来说，它将这个过程描述为从收集证据的问题开始，然后是达成共识，最终可用于评估声明。信息图的第一部分最后声明，科学家之间的共识反映了证据的共识。信息图的第二部分教导参与者“评估索赔的三个步骤”。这三个步骤是（a）“寻找表明共识的声明”，（b）“检查做出共识声明的来源”，以及（c）“评估共识的专业知识。

提升条件下的信息图（171 个字）仅由第二部分组成，列出了三个步骤（见图A2在附录 A 中）。在仅达成共识的情况下，我们告诉参与者我们对他们评估主张的个人策略感兴趣（63 个字；见图A3在附录 A 中）。

在一项试点研究中，对在 Prolific 上招募的美国公民（N = 45）测试了共识推理操作。结果表明，提升成功引发了共识推理（有关试点研究的信息，请参见https://osf.io/ydp4a/）。

阅读信息图后，所有组的参与者评估了三个与我们感兴趣的实际误解主题无关的实践陈述（即，“根据 Andreas Spigletti，超过五分之四的医生同意肺炎是由暴露在低温下”，“根据美国国家科学院的丽莎 ·威廉姆斯的说法，十分之九的心理学家同意格陵兰岛的面积与非洲差不多”，“根据莱比锡大学的肯德尔史密斯博士的说法，95%物理学家同意电子比原子小”）。在这两种提升条件下，参与者被问及，鉴于他们刚刚阅读的三个步骤，该陈述是否允许他们判断该说法是否属实。仅达成共识条件的参与者评估了相同的三个实践陈述，但被问及他们是否可以根据他们的声明评估策略判断声明是否真实。提升条件中的参与者收到关于他们的答案（“是”或“否”）是否正确的反馈，从而重申使用共识推理评估声明的三个步骤——例如，

不正确。我们无法评估此声明，因为第 2 步无法完成。我们不知道发表声明的消息来源 (Andreas Spigletti) 是来自大学或其他科学组织的科学家。因此，我们无法判断该说法是否属实。

该反馈旨在指导参与者如何练习他们新获得的共识推理技能。仅限共识条件的参与者没有收到任何反馈。

完成练习回合后，我们向参与者展示了一篇关于北极气温急剧上升的新闻文章。这篇文章（322 字）包括关于人为气候变化的科学共识的声明，并改编自卫报（哈维，2019 年）的一篇文章。这篇新闻文章基于对人为气候变化的科学共识的研究（库克 等，2016 年），得出了这样的结论：

早在 2016 年，一项研究表明，人们对人为导致的全球变暖已达成科学共识。乔治梅森大学的约翰库克博士：“专家共识是 90% 到 100% 同意人类应对气候变化负责，大多数研究发现出版气候科学家的共识为 97%。”

我们在一篇新闻文章中加入了科学共识声明，以解决对气候变化领域共识信息的一个突出批评。批评者认为，大部分研究是在人为背景下进行的，共识信息缺乏现实世界信息的复杂性（ 卡汉，2015 年；皮尔斯等，2015 年）。通过在新闻文章中加入共识声明，参与者可以在比他们收到独立的共识信息更有效的环境中应用共识推理技巧。

阅读新闻文章后，再次测量参与者的信念和感知的科学共识（分别为后验信念和后验感知共识）。我们向参与者解释说，这第二个措施不是测试，而是我们对他们的信念感兴趣。然后测量其余变量。

措施

通过询问参与者他们在多大程度上相信以下陈述是正确的，来衡量对人为造成的气候变化的信念：“气候变化主要是由人类行为引起的。” 他们的反应是在视觉模拟量表上测量的，范围从 -100（我 100% 确定这是错误的）到 100（我 100% 确定这是真的），中间是0（我不知道）。

感知的科学共识以类似的方式衡量，一次是在实验开始时，一次是在共识推理操作和新闻文章之后。我们询问参与者，他们认为气候科学家同意气候变化主要由人类行为引起的比例是多少。他们的反应是在 0% 到 100% 的范围内测量的。

操纵检查询问参与者他们采取哪些步骤来评估索赔。提供了三个文本框，至少需要填写其中一个。对回复进行编码以确定是否提到了共识（或类似内容）。在试点研究中测试了编码程序。

其他探索性措施，包括次要结果，例如担心气候变化、支持旨在应对气候变化的政策以及减少自身碳足迹的意图，可以在 OSF 上找到（参见“附加措施”，网址为https:// osf.io/qx23b/）。

数据分析

我们以人为气候变化的后验信念为因变量，条件为自变量，先验信念为协变量，对协方差 (ANCOVA) 进行了两次分析。首先，我们将组合提升条件与仅共识条件（假设 1）进行了比较。其次，我们将两个提升条件相互比较（假设 2）。检查了线性模型的标准假设，并在必要时进行了额外的稳健 ANCOVA。在所有验证性分析中，并根据预先注册的排除标准，删除了大于 3 个标准差的模型异常值。这并没有显着改变结果。我们计算了 BFs（使用贝叶斯 ANCOVA，先验r scale = .5, 10,000 马尔可夫链蒙特卡罗迭代）不仅在假设检验的结果在统计上不显着时，而且在它们确实产生显着结果时，与预先注册的分析计划形成对比。

结果

正如预期的那样，操作检查显示，与仅共识条件的参与者 (2.70%) 相比，增强条件下的参与者更频繁地提到共识 (18.24%)，χ 2 (1, N = 222) = 9.17, p = .002 .

我们没有找到支持我们的假设，即促进共识推理会导致对人为气候变化的更高信念。具体而言，ANCOVA 将组合提升条件（M = -50.26，SD = 43.58 ）与仅共识条件（M = -51.21，SD = 39.82）进行比较表明条件对人为气候的后验信念的主要影响变化不显着，F (1, 212) = 0.46, p = .497, η p 2 = .002, 90% 置信区间 (CI) = [.000, .023], BF 10 = 0.19。boost+ 条件之间的差异 ( M = −47.44, SD= 40.58) 并且提升条件 ( M = -51.16, SD = 48.60) 也不显着，F (1, 141) = 1.73, p = .191, η p 2 = .012, 90% CI = [.000 , .058], BF 10 = 0.39。由于模型残差表明模型拟合不佳，我们进行了额外的自举的、稳健的 ANCOVA。这些产生了相同的结果（对于稳健的 ANCOVA 和协变量水平，所有p s > .215；有关更多详细信息，请参阅https://osf.io/5xnt4/上关于 OSF 的“补充分析” ）。我们进行了类似于主要分析的探索性综合 ANCOVA，但分别比较了所有三个条件。综合 ANCOVA 也不显着，F(2, 218) = 0.72, p = .486, η p 2 = .007, 90% CI = [.000, .029]。参见图2 对结果的概述。

促进纠正错误认知无效的一种可能解释是，它们不影响网关信念（参与者对科学共识的看法）。我们能够研究这个解释，因为感觉共识在实验的开始和结束也测量（用于均值和标准差，见表B1中附录B）。综合ANCOVA，其中后感知共识是因变量，条件是自变量，先前感知共识是协变量，没有产生显着影响，F (2, 218) = 0.42, p = .655, η p 2= .004, 90% CI = [.000, .021]，表明与仅达成共识的条件相比，提升条件对感知科学共识的变化没有影响（但请注意，先前的和整体后验感知共识；请参阅 OSF 上的“补充分析”，网址为https://osf.io/5xnt4/）。

对于提升在影响误解或感知共识方面无效的一个解释是，参与者的反科学观点阻碍了他们接受基于科学的提升策略进行索赔评估。这一观点得到了以下事实的支持：在实验中，与在试点研究中相比，提升在引发共识推理方面的效果更差；试点研究的大多数参与者确实相信人为造成的气候变化。此外，我们发现对气候科学家的信任与操纵检查得分之间的组合提升条件存在正、点双列相关性 - 提到的共识：r (146) = .32, p< .001。回想起来，我们认为反科学的观点可能阻止了我们的提升正常工作。这可能是气候变化传播特有的，因为美国对气候科学家的信任度很低，尤其是那些可能拒绝人为气候变化的人（皮尤研究中心，2016）。数据反映了这种低信任度：参与者在气候科学家信任度的 7分制中得分低于中点（M = 3.22，SD = 1.68）。这意味着我们目前的方法可能不适合解决对气候变化的误解，但可能仍然适用于对科学家信任度更高的主题。

实验 2：转基因食品

由于第一个实验的无效结果以及气候科学家被视为相对不可信的发现，我们决定改变以下实验的主题。在实验 2 中，我们解决了转基因食品比非转基因食品对健康更不利的误解。

方法

该实验与实验 1 高度相似，除了错误感知的主题。第二个差异包括参与者在参与实验后 2 周的信念的后续测量。

参与者

同样，参与者是按照顺序抽样程序招募的。根据第一个实验的结果，我们决定将顺序采样过程集中在假设 1 上（将组合增强条件与仅共识条件进行比较）。因此，我们计划继续收集数据，直到有中等证据（1/6 > BF 10 > 6）支持或反对假设 1 和不太实质性的证据（1/3 > BF 10> 3) 支持或反对假设 2（比较较长的提升与短期的提升）。我们开始以最大总样本量（225 名参与者）的 50% 来检查 BF，并决定在每组 75 名新参与者之后检查它们。由于从未获得所需的证据水平，我们招募了参与者，直到达到最大样本量（有关更多详细信息，请参阅补充材料）。

与实验 1 一样，在实验之前对潜在参与者进行了筛选。在实验开始时，所有参与者都认为基因工程食品比非基因工程食品对健康更糟糕（最终N = 442，51.13% 女性，平均年龄 = 38.54 岁，SD = 13.06）。

材料和程序

包含实验 2 中的共识声明的新闻文章（313 字）讨论了一种新的、抗真菌的、转基因香蕉，并改编自科学的一篇新闻文章（斯托克斯塔德，2017 年）。新闻文章中的共识声明基于皮尤研究中心对科学家对转基因食品的看法的研究（皮尤研究中心，2015 年），得出以下结论：

早在 2014 年，一项调查表明，对于转基因食品的安全性已经形成了科学共识。皮尤研究中心的 Cary Funk 博士：“92% 的在职博士 生物医学科学家表示，食用转基因食品与食用非转基因食品一样安全。”

参与者在参与初始实验后大约 14 天被邀请参加后续研究。共有 370 名参与者（448 名受邀；保留率~83%）完成了后续研究，365 名在排除后保留。这些参与者在参与初始实验后平均 14.03 天（SD = 0.42，最小值 = 12.86，最大值 = 15.94）完成了后续研究。后续研究包括两个测量：信念测量的重复和感知共识测量的重复。

措施

通过询问参与者他们在多大程度上相信以下陈述是正确的：“基因工程 (GE) 食品比非转基因食品对健康更不利，从而衡量了对转基因食品对健康不利的误解的信念。” 同样，他们的反应是在视觉模拟量表上测量的，范围从 -100（我 100% 确定这是错误的）到 100（我 100% 确定这是真的），中间是0（我不知道）。请注意，与实验 1 中使用的量表相比，这里的误解由正分表示。感知的科学共识是通过要求参与者估计生物医学科学家之间的共识来衡量的。

结果

同样，操作检查的结果表明，与仅达成共识的条件相比，提升条件在引发索赔评估中的共识推理方面是有效的，χ 2 (1, N = 442) = 50.28, p< .001。此外，操纵检查还表明增强比第一个实验更有效：增强条件中 18.24% 的参与者在实验 1 中提到了共识，而在实验 2 中则为 35.81%。这支持了我们的假设，即持怀疑态度的个体与那些否认人为造成气候变化的人相比，对转基因食品安全性的看法更容易接受。在一个可能相关的发现中，生物医学科学家作为基因工程食品信息来源的总体信任度相对较高（M = 4.66，SD = 1.55）。

增强共识推理导致降低对转基因食品对健康不利的想法的假设在实验 2 中得到了初步支持。首先，增强共识推理对后验信念的主要影响，比较组合增强条件（M = 14.84 , SD = 58.06) 与仅共识条件 ( M = 20.51, SD = 53.57) 不显着，F (1, 439) = 2.91, p = .089, η p 2 = .007, 90% CI = [.000, .025], BF 10 = 0.44。在 boost+ 条件下的后验信念之间也没有显着差异（M = 9.44，SD= 58.56) 和提升条件 ( M = 20.17, SD = 57.25), F (1, 293) = 3.03, p = .083, η p 2 = .010, 90% CI = [.000, .037], BF 10 = 0.54。然而，当我们探索条件之间的剩余比较时，我们发现 boost+ 和仅共识条件之间的后验信念存在显着差异，Tukey 校正p = .048，η p 2 = .018，90 % CI = [. 001, .051]; 与仅共识条件下的参与者相比，boost+ 条件下的参与者对基因工程食品对健康有害的信念较低（见图2）; 为平均值和标准偏差，请参阅表B1中附录B）。然而，BF 仅表明支持替代模型的轶事证据（BF 10 = 1.52）。在 2 周后进行随访时，boost+ 条件（M = 25.74，SD = 49.92）与仅共识条件（M = 25.38，SD = 51.16）之间的差异不再具有统计学意义，Tukey - 校正后的p = .774，η p 2 = .002，90 % CI = [.000, .022]。

实验 3：复制基因工程食品

实验 2 的结果表明，可能有一些潜力可以促进对科学共识的理解和识别，但我们尚未找到令人信服的证据来支持或反对其有效性。对这些初步发现的一种解释可能是缺乏力量。我们在实验 3 中通过进行高功率复制来解决这个问题。

方法

我们保留了 boost+ 和仅共识条件，以测试在存在共识声明的情况下提升共识推理而不是不提升共识推理的有效性。取消提升条件是因为先前实验的结果表明，如果有的话，这种条件将不如提升+条件有效。相反，我们添加了一个控制条件，参与者既没有得到提升也没有阅读共识声明。这使我们能够首先测试共识声明是否有效地纠正了误解。后续措施被取消，以保留我们所有的资源，以高功率测试即时效果。我们假设当参与者接触到共识声明时，boost+ 条件将导致对基因工程食品比仅共识条件更有害健康的后验信念降低。其次，在之前的两个实验中，我们发现总体上先验信念和后验信念之间存在相当大的差异（尽管这可以部分通过回归均值来解释）。在此基础上，我们假设当参与者没有得到提升时，让他们接受共识声明会导致对基因工程食品对健康有害的后验信念比不让他们接受共识声明更差。我们发现总体上先验信念和后验信念之间存在相当大的差异（尽管这可以部分通过回归均值来解释）。在此基础上，我们假设当参与者没有得到提升时，让他们接受共识声明会导致对基因工程食品对健康有害的后验信念比不让他们接受共识声明更差。我们发现总体上先验信念和后验信念之间存在相当大的差异（尽管这可以部分通过回归均值来解释）。在此基础上，我们假设当参与者没有得到提升时，让他们接受共识声明会导致对基因工程食品对健康有害的后验信念比不让他们接受共识声明更差。

参与者

实验 3 的招募程序与实验 2 的相似，只是没有采用顺序抽样程序。相反，我们根据实验 2 的 boost+ 和仅共识条件之间的比较进行了先验功效分析（参见补充材料；最终N = 854，65.81% 女性，平均年龄 = 35.90 岁，SD = 12.92）。

材料和程序

控制条件下的参与者阅读与其他条件下相同的新闻文章，但关于共识的段落被替换为讨论用不同版本的基因工程香蕉进行的田间试验的段落。

措施

在本实验中，操作检查是使用自动化 R 脚本进行的（有关自动化程序，请参阅 OSF 上的 R 脚本）。

结果

操作检查表明，与仅共识条件 χ 2 (1, N = 562) = 71.86, p < .001 和控制条件 χ 2 (1, N = 567) = 65.33，p < .001。

我们在数据中发现了两种假设的有力支持。首先，检查基因工程食品对健康不利的信念，我们发现新闻文章在 boost+ 条件下的影响比在仅共识条件下更大，正如预期的那样。boost+ 条件下的后验信念 ( M = 2.62, SD = 58.59) 与仅共识条件下的后验信念 ( M = 18.93, SD = 51.80) 之间的差异是显着的，F (1, 559) = 16.90, p < .001, η p 2 = .029, 90% CI = [.011, .056], BF 10 = 309.98。这种促进共识推理的效果，体现在 a Cohen's d-0.35（95% CI = [-0.52, -0.18]；使用前后差异分数计算），与实验 2 中的相同效果相似（Cohen's d = -0.27, 95% CI = [-0.50, -0.04])，非常接近传播研究中的中值效应大小（雷恩斯等人, 2018），并且可以根据惯例被表征为小到中（科恩 1988）。第二个预期效果是，通过比较仅共识条件和控制条件下的后验信念来衡量，与阅读没有共识声明的新闻文章的参与者相比，收到共识声明的参与者会更多地调整他们的信念。这种效果也很显着（对照：M = 30.91，SD= 43.66), F (1, 571) = 10.58, p = .001, η p 2 = .018, 90% CI = [.004, .040], BF 10 = 15.45。共识沟通的这种影响（Cohen's d = -0.29, 95% CI = [-0.46, -0.13]，再次使用前后差异分数计算），在大小上与促进共识推理的效果非常相似（见图） . 2）。因此，这些数据提供了强有力的证据，证明传达科学共识以纠正对基因工程食品的误解的有效性，以及通过促进个人的共识推理来加强共识的纠正效果。

我们进行了额外的探索性分析，以调查 boost+ 条件和共识信息对感知共识的影响。我们发现 boost+ 条件（M = 74.45，SD = 25.82）和对照条件（M = 51.52，SD = 25.50）之间存在显着差异，Tukey 校正p < .001，η p 2 = .199，90% CI = [.152, .245]，并且在仅共识条件（M = 71.20，SD = 25.67）和控制条件之间，Tukey 校正p < .001，η p 2= .144, 90% CI = [.102, .187]。这些发现表明，在升压+，只有共识条件参与者增加了他们的科学共识估计远远超过的确在控制条件（适用于所有均值和标准差，看到的参与者表B1中附录B）。在感知共识、Tukey 校正的p = .145、η p 2 = .005、90 % CI = [.000, .020]上，boost+ 和仅共识条件之间没有显着差异。

讨论

面对压倒性的科学证据，坚持错误观念对个人和社会都是有害的，但纠正这些错误观念可能很难。在三个实验中，我们研究了一种旨在纠正误解的策略：促进共识推理。我们解释了科学共识的价值，并提供了在评估声明的真实性时确定科学共识的步骤。在气候变化的情况下，我们发现了反对广泛提升（提升+条件）纠正误解的有效性的适度证据（BF 10 = 0.18；对真实陈述的信念增加：d= 0.04)，而一项关于基因工程食品的高功率实验产生了极端证据，支持促进共识推理以帮助参与者得出准确的信念（BF 10 = 309.98；对错误陈述的信念减少：d = -0.35） .

这些不同的结果可能有多种原因。首先，美国对气候科学家的信任度很低（皮尤研究中心，2016)，而生物医学科学家可能更受信任。这增加了在相关专家信任度低的情况下促进共识推理效果较差的可能性。我们的数据支持这一解释，表明气候科学家作为各自领域信息来源的可信度低于生物医学科学家。相关地，这种信任差异也可能反映在我们用作刺激材料的新闻文章中引用的共识声明的来源中，这可能导致对气候共识来源的信任低于对基因工程食品共识来源的信任。另一种解释可能是，与气候变化有关的误解比对转基因食品的误解更难以纠正，例如，因为它们更结晶。气候变化是一个高度政治化的话题，几十年来一直在战略性地使用错误信息（库克，2016 年），这可能导致那些持有误解的人对新信息产生抵抗力。我们的数据也支持第二种解释：与基因工程食品实验相比，气候变化实验中错误信念的总体减少幅度要小。

第三种解释可能是气候变化实验开始时的科学共识已经高于基因工程实验开始时的共识。由于对人为气候变化的科学共识更加了解，这些参与者可能会更加抵制共识知识对其个人信仰的影响。我们的数据部分支持了这一解释，这表明气候变化实验的参与者在实验开始时比基因工程食品实验的参与者具有更高的感知共识。然而，他们确实在实验期间大幅增加了他们的估计，这与如果他们普遍抵制共识信息所预期的情况形成鲜明对比。最后，可能是因为我们在气候变化实验中没有足够的统计能力来发现 boost+ 和仅共识条件之间的真正差异。BF 在气候变化实验中仅表明了反对 boost+ 条件有效性的中等证据，这并不能令人信服地排除影响。即使在我们的气候变化否认者样本中确实存在与我们在关于基因工程食品的实验 3 中发现的类似的真实效应，那么关于气候变化的实验的效力也不足（达到的效力约为 55%）。当然，这四种解释的组合也可能在这里起作用。BF 在气候变化实验中仅表明了反对 boost+ 条件有效性的中等证据，这并不能令人信服地排除影响。即使在我们的气候变化否认者样本中确实存在与我们在关于基因工程食品的实验 3 中发现的类似的真实效应，那么关于气候变化的实验的效力也不足（达到的效力约为 55%）。当然，这四种解释的组合也可能在这里起作用。BF 在气候变化实验中仅表明了反对 boost+ 条件有效性的中等证据，这并不能令人信服地排除影响。即使在我们的气候变化否认者样本中确实存在与我们在关于基因工程食品的实验 3 中发现的类似的真实效应，那么关于气候变化的实验的效力也不足（达到的效力约为 55%）。当然，这四种解释的组合也可能在这里起作用。

除了增强共识沟通的纠正效果外，推动共识推理的主要论据有两个。首先，促进共识推理不仅可以帮助个人识别真正的科学共识，还可以帮助他们识别错误的共识。人们在区分真假共识方面是出了名的差（尤素福等人, 2019）。促进共识推理使个人能够通过查看共识声明的来源和构成共识的个人的专业知识，以错误共识的形式识别错误信息。例如，一位声称基因工程食品对您的健康有害的科学家不应该对接受增强干预的人具有说服力。其次，与仅传达共识相比，提高人们对共识的理解具有道德优势，即其目标是赋予个人权力（ 赫特维希 &   格林·亚诺夫，2017 年）。共识沟通经常受到批评，理由是它援引科学家的权威作为说服的手段（皮尔斯 等人，2015 年））。相反，促进不是为了说服，而是为了让个人能够理解和充分利用有关科学共识的可用信息，无论该共识是否符合他们的偏好。

关于促进共识推理仍然存在许多问题。首先，我们的 boost+ 操作是多方面的：它讨论了科学共识是如何发展的以及它为什么在评估声明时有用，它提出了解释如何识别真正共识的步骤，还包括一个实践会议，其中包含有关如何应用这些步骤的反馈。从目前的工作来看，尚不清楚是操作的哪个部分（或部分的组合）导致了矫正效果。未来的研究可以检查是什么特别推动了我们的促进效应，以及其中的一部分（例如解释科学共识的价值）是否也可以用作更直接的说服手段。其次，关于研究结果的普遍性，我们仅在两个主题的背景下研究了促进共识推理，并发现了不同的结果。相关地，我们从在线众包平台招募了参与者进行研究。Prolific 允许我们从感兴趣的人群（持有误解的个人）中进行抽样，但尚不清楚这些参与者是否代表持有误解的一般人群。因此，关于发现的普遍性，还有很多有待了解，无论是关于不同的误解主题还是持有误解的个人。第三，如前所述，提升可以帮助个人识别错误信息，例如错误的共识（库克，2016）。未来的研究可以通过采用与当前研究类似的设计来研究这种可能性，但测试传达错误共识的信息。最后，当前的研究非常简单，因为参与者有机会立即应用他们提高的共识推理技能。实验 2 中为期 2 周的后续措施的结果表明，对 boost+ 和仅共识条件的信念之间没有明显差异。我们对解释这一结果犹豫不决，因为与仅共识条件相比，第二个实验似乎不足以检测 boost+ 条件的影响，尤其是在后续行动中。问题仍然是共识推理的推动是持久的，允许共识推理在以后被激活，还是恶化。

虽然当前工作的重点是促进共识推理，但它也证明了共识沟通本身在基因工程食品方面的纠正作用。先前的研究表明，共识信息可以改变一般人群对转基因食品的看法（克尔和威尔逊，2018 年）。在这里，我们展示了共识消息传递也可以纠正这个领域的误解。尽管之前的研究在减少一般人群对错误认知的信念方面取得了有希望的结果（例如，关于疫苗与自闭症之间的联系；参见范 ·德 ·林登、克拉克 和 迈巴赫，2015 年），但我们相信这是第一个测试共识的实验工作错误认知持有者样本中的消息传递。

总而言之，当前的工作扩展了现有的研究，证明赋予持有误解的个人使用科学共识来决定某事是否真实有助于纠正这些错误信念。此外，它提供的证据表明，如先前研究中所见，传达科学共识不仅是加强准确信念的有效策略，而且还可用于纠正误解。这些发现支持就达成科学共识的过程进行公开交流的策略。考虑到在相关新闻内容中表明存在共识的线索非常罕见（默克利，2020 年））。由于公众对重要社会话题的科学共识缺乏了解，因此交流共识本身是一个有希望的起点。由于科学家缺乏关于科学过程的交流，共识交流可以与促进共识推理相结合。

透明度

动作编辑：马克·勃兰特

编辑：帕特里夏·J·鲍尔

作者贡献

A.范 ·斯蒂克伯格设计了实验、进行了实验并分析了数据。G.沙普、H. 威林 和 莫尼克·布伊岑 就实验和分析的设计提出了建议。所有作者都参与了手稿的撰写并批准了最终手稿的提交。

利益冲突声明

作者声明在本文的作者身份或出版方面不存在利益冲突。

开放实践

所有数据、分析脚本和材料都已通过 OSF 公开可用，可以在https://osf.io/hua8v/访问。实验的设计和分析计划已在https://osf.io/7aqjp/（实验 1）、https://osf.io/kd7hb/（实验 2）和https://osf.io/预先注册4w9tq/（实验 3）。与预注册的偏差在正文中注明，一些预注册的探索性分析仅在 OSF 的“补充分析”中报告。本文已获得开放数据、开放材料和预注册的徽章。有关开放实践徽章的更多信息，请访问 http://www.psychologicalscience.org/publications/badges.

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