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了解不同觀點,做出正確判斷

世界上多數的重要問題都與人有關,因此處理這些問題經常需要深入了解相關的人。例如,生產的食物足夠餵養地球上的每個人,但因為未能有效分配食物,所以飢餓仍然存在。

分配失敗背後的主要原因牽涉別人,像是腐敗的政府。

然而,誤解別人的動機是很容易的。你可能假設他們和你有相同的觀點或背景,想法和你一樣,或是和你有類似的狀況。有了這樣的假設,你可能會做出結論,認為他們應該也會有和你一樣的行為或信念。可惜的是,通常這些假設都是錯的。

因此,考慮到人的時候,要減少錯誤就必須找到增強同理心的方法、更深入了解別人的真正想法。為了要幫助你做到這點,這部分要探討幾個心智模式。

任何兩個人之間的衝突, 都有故事的兩面, 因此也會有「 第三個故事」(thirdstory),即第三個公正觀察者所敘述的故事。在任何衝突的狀況裡,強迫你自己像一個公正觀察者一樣地思考,對你都是有幫助的,包括困難的商業談判和生活中的意見不合。

第三個故事幫你看到狀況的真實面貌,但是要如何讓自己敞開心胸?把情境想像成是一段影片,然後試著去想,假如一個局外的觀眾看到或是聽到,會如何陳述?他們會說出什麼樣的故事?他們同意你故事的程度會有多少?道格拉斯.史東(Douglas Stone)、布魯斯.巴頓(Bruce Patton)和席拉.西恩(Sheila Heen)在他們的著作《再也沒有難談的事》(Difficult Conversations)中探討這個模式:「重點是學習描述你和其他人故事之間的隔閡或是差異,無論你認為和感受到的是什麼,至少可以同意你和其他人對事情有不同的看法。」

如果你能條理清楚地表達其他的觀點,即使是與自己有直接衝突的意見,你就比較不會做出偏頗或不正確的判斷。你會大幅地增加同理心,了解其他人的參考架構,無論你同不同意。此外,如果你經由緊張的對話了解第三個故事的觀點,就能夠產生緩和的效果,讓其他人減少一點防衛心態。

另一個幫助你增加同理心的策略性模式是「最尊重的解釋」(most respectful interpretation)或稱「MRI」。在任何狀況下你都可以用很多方法解釋人的行為,MRI要你盡可能用最尊重的方式去解釋另一方的行為,要暫且相信對方。

例如,你寄電子郵件給小孩的學校,要索取明年科學課程的資訊,但是過了幾天,你都還沒有收到。你的第一個解釋可能是他們忽視你的要求;比較尊重的解釋是他們正積極地要回覆你,但在回信之前,可能要等候一些重要的資訊,像是因為課程還沒定案,因此延誤了答覆。

重點是你還不知道真相為何,但如果你用最尊重的解釋來處理這個狀況,那麼通常會和有關的人建立信任,而不是毀了它。有了MRI,接下來的電子郵件或是電話,你就會用好奇的語調,而不是責難的語氣。隨著時間過去,建立信任會得到回饋,尤其是在衝突的狀況下,信任可以成為解決問題的橋梁。下一次你想要指責時,先退一步思考,這是否真的是一個公平的假設。

運用MRI看起來可能很天真,但是和第三個故事一樣,這個模式並不是要求你放棄自己的觀點。相反地,MRI要求你從尊重的角度看待某個狀況,先對其他解釋持開放態度和不做批判。

另一個暫且相信別人的方法稱為「漢隆的剃刀」(Hanlon’s razor),即如果可以用不小心來解釋時,就不要歸咎別人是惡意的。和奧坎簡化論一樣,漢隆的剃刀找尋的是最簡單的解釋。當人們做錯事,最簡單的解釋通常是他們採取了最容易的途徑,也就是,他們不小心造成負面的結果;他們造成這個結果並不是出於惡意。

在現實生活中探索事物間的關聯時,漢隆的剃刀特別有用。例如,我們都曾在網路上錯誤解讀情勢,由於欠缺肢體語言和聲音語調,沒有惡意的訊息也可能被當作是負面的。漢隆的剃刀指出,人們在撰寫訊息時可能只是沒有足夠的時間和不夠小心。所以下一次你傳送訊息後,得到的回應只有OK時,要認為對方很忙,或者手邊有事(比較可能的解釋),而不是因為輕視你。

第三個故事、最尊重的解釋和漢隆的剃刀,都是企圖克服心理學家所稱的「基本歸因謬誤」(fundamental attribution error)。這個謬誤是指,經常將他人的行為歸因為內在或基本的動機,而非外在因素。每當你認為某個人很可惡時,就會想著他本來就是可惡的人,而不是去想他是受到環境的影響,這就是犯了基本歸因謬誤。當然,你往往會用相反的方式看待你自己的行為,這稱為「自利偏誤」(self-serving bias)。當你是行為者時,對自己的行為經常有自利的理由,但是當你是觀察者時,就容易怪罪別人內在的本質,這就是為什麼這個模式有時候也稱為行動者|觀察者偏誤(actor-observer bias)。

例如,如果有人闖紅燈,你通常會假設這個人天生魯莽,你不會認為他可能是為了緊急事故要趕到醫院;另一方面,當你開快車時,你會立即合理化自己的行為(「我在趕時間」)。

另一個讓你更有同理心的策略性模式,是哲學家約翰.羅爾斯(John Rawls)提出的「無知之幕」(veil of ignorance)。它主張在思考社會的樣貌時,我們應該要想像,自己對自己在這個世界的特定位置是無知的,好像有一層帷幕阻擋我們知道自己是誰。羅爾斯將它稱為「原初立場」(original position)。

例如,在思考一個允許奴役的世界時,不應該只是考慮你目前是個自由人的立場,也必須思考你可能會生為奴隸的可能性,以及會有什麼感受。在思考難民政策時,必須想著你是那些尋求庇護者之一。無知之幕鼓勵你同理各種背景的人,因此可以做出更好的道德判斷。

和最近幾年的很多公司一樣,假定你相信你的團隊在面對面的狀況下會表現得更好,所以正在考慮結束允許員工遠距工作的政策。身為經理,從你的角度去想像政策的改變可能很容易,尤其是你個人並不重視遠距工作。但是,無知之幕促使你從自己是員工的原初立場去想像這項改變。如果你是要照顧年長者的員工呢?假使你是單親父母?即使整體考量後,你可能會覺得新政策是正當的,但無知之幕可以幫你了解,新政策為員工帶來的挑戰,甚至幫你想出更好的替代方案。

談到特權,我們(作者)經常說,我們很幸運地中了「出生樂透」(birth lottery)。

我們不只沒有出生當奴隸,而且也沒有出生在弱勢族群裡。出生時,比起出生於貧窮、身體殘障,或是任何一種弱勢處境的兒童,我們更能輕鬆的去過生活。因為沒有這些弱勢處境,我們都是那些贏得樂透的人。

要承認你的成功有很大一部分是來自運氣,可能有點困難,很多人寧願選擇相信,這個世界是完全公平、有秩序和可以預測的。這個觀點稱為「公正世界假說」(just world hypothesis),指人們光憑他們的行為,總是會得到他們該得的,無論好或壞,沒有考慮運氣或隨機性。這個觀點就是種什麼因,得什麼果。

諷刺的是,公正世界的信念可能會導致人們「譴責受害者」(victim-blame),而阻擋了真正的公正,例如:性侵事件的受害者「應該要穿不一樣的衣服」,或是接受社會福利的人「就是懶惰」。受害者實際上是因為他們的環境而受到譴責,而沒有考慮到類似出生樂透這樣的隨機性事實。

公正世界假說和譴責受害者的問題是,對於發生在人們身上的事件做出粗略的批判,這經常是不正確的。你也應該記住,「習得無助」(learned helplessness)模式可能會讓有些人無法在缺乏幫助下改善自身處境。習得無助是指,隨著時間過去,我們已經習慣了困難的環境,而不再嘗試逃離困境。有些人學習到他們的環境是無助的,因此放棄嘗試改變。

一九七二年二月《醫學年度評論》(Annual Review of Medicine)刊登的〈習得無助〉總結了一系列的實驗,心理學家馬汀.塞利格曼(Martin Seligman)將狗放在箱子裡,並施以不規律的重複電擊,然後再將牠們改放在可以輕易逃脫的同樣箱子裡。然而,牠們並沒有嘗試脫逃,只是躺著等待電擊停止;另一方面,未被電擊過的狗則會快速地跳出箱子。

當動物或人們看見他們的行為可以造成改變,並不是真的無助時,就可以克服習得無助。針對習得無助做改善,可以幫助多年來露宿街頭的人找回生命控制權,這樣的策略是減少遊民的一線曙光。住屋優先(Housing First)的策略是提供遊民公寓,同時分配社工幫助每個人重新融入社會,包含找工作和每天在公寓裡的生活。美國猶他州是這個策略的領頭羊,遊民人口的降幅達七二%。而且因為遊民傾向使用很多的公共資源,例如醫院、監獄和收容所,這個策略實際上也為每人年度支出平均節省了八千美元。

並不是只有在悲慘的狀況下才會有習得無助,人們在日常環境裡也會出現習得無助,相信自己沒有能力做到或學習某些事情,例如公開演講或使用新科技。但是在各種例子裡,如果有正確的指導,他們或許能改進自己的弱點,我們在第八章將會進一步討論。當你的同事其實只是需要適當的指導時,你就不會犯下基本歸因謬誤,假定他們是沒能力的人。

從第三個故事到習得無助,這個部分所有的心智模式都能幫助你增加同理心。在應用時,你其實是嘗試進一步理解人們實際的環境和動機,試著盡你所能設身處地為他人著想。

>>本文摘自《超級思維:跨界、跨域、跨能,突破思考盲點,提升解決能力的心智模式大全》


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蓋布瑞.溫伯格(Gabriel Weinberg)

網路隱私公司和私人搜尋引擎DuckDuckGo執行長暨創辦人。擁有美國麻省理工學院科技與政策學程(Technology and Policy Program)碩士學位、物理學學士學位。亦為《打造爆紅集客力》(Traction)的共同作者。

蘿倫.麥肯(Lauren McCann)

統計學家和研究員,在葛蘭素史克藥廠(GlaxoSmithKline)待了將近十年的時間,從事臨床試驗的設計和分析,並為醫學期刊《新英格蘭醫學期刊》(New England Journal of Medicine)等撰寫文章。擁有美國麻省理工學院作業研究(operational research)博士學位、數學學士學位。