【摘 要】研究表明，有关种族、性别、年龄的类属性思维具有一定或较高的准确性。学界近年关于“内隐偏见”的研究表明，内隐的类属性思维也主要反映社会客观现实而非偏见。个人感知的实验证明，人们会依据最有效的信息(通常是个体信息)来评判他人。尽管如此，凭借类属性思维往往会增加而不是降低人们判断的准确性。以往研究主要讨论类属性思维中的错误信息源，这似乎偏离了问题的核心。
【关键词】类属性思维 准确性 整体类属性思维 个人感知 一般人口资料
近100年来，心理学家和其他社科学者都认为类属性思维是不准确的。[1,2]类属性思维被认为是思想僵化[2]、偏见和歧视的合理化[3, 4]、“真理内核”的夸大化[5]以及脱离现实的[6]。本文从逻辑层面解释了这些说法不正确的原因，并用事实证据论证有关种族、性别、年龄类属性思维的准确性;关于其他类类属性思维的论证，请参阅笔者之前的研究。[7,8]我们将论述的重点限于以上几种类型，一则为了集中研究范畴，二则因为它们是评判社会公正问题的核心要素，引发了学界大量讨论。
一、如何界定类属性思维
(一)早期定义
早期定义大多宣称类属性思维是不准确的，[1,6,9]或者至少夸大了类属性思维与真实情形之间的差异。[5,10]学界的早期研究普遍强调类属性思维的准确性分析缺乏研究数据的支撑，如Brigham认为：“关于群体的类属性思维在观察者看来是对一个群体特质归因的不公正的概况。”[11]
就人们如何使用“类属性思维”一词而言——我们可以用它来谴责或表示人们对某些群体偏颇、偏执的看法或是偏见——这称得上是现象学领域的一个高明定义。正如我们之前讨论过的，即便科学家以中性的方式定义类属性思维，这些定义依然隐含了类属性思维不够准确的假设性观点，例如研究者先就类属性思维给出一个中性定义，接下来却只罗列那些论证偏见的研究。[8,12]
然而，这一定义存在严重问题，即这个定义是纯主观的。这导致针对同一现象，它可以是类属性思维，也可以不是类属性思维。只要观察者认为对群体的某一现象的特征概括是不合理的，它就被界定为类属性思维；而如果观察者认为对这种现象的特征概括是合理的，它就不是类属性思维。 作为现象学的描述，这种做法尚能说得过去，但作为科学定义，就不够严谨。科学定义在结构上要求逻辑的连贯性。这一定义没有针对现象进行充分的实验论证，而且一些现象在这个定义中还可以同时作为正反例出现。
(二)黑洞问题
关于类属性思维不准确的问题，之前的许多论述还存在第二个问题，即在定义和经验陈述的界限上是模糊的。但二者的区分实际上非常重要。对于定义所界定的真实，评判的依据应该是定义本身而非经验证据。例如，“血液”是在我们血管中流动的红色液体，并不是因为调查显示大多数人的血管中有红色液体流过，而是因为被定义为“血液”的液体的固有特征。与之相对，“男性，平均而言，比女性高”的论述在定义层面就是不正确的。 这是一个基于男女平均身高的比较而得出的经验陈述，然而并非所有男人都比女人高，而且未来也有可能出现这一陈述的反例(例如许多物种的雌性比雄性高大)。
作为经验陈述，“类属性思维不准确”的论述也不可避免地受到“黑洞”问题的困扰。[7]也就是说，两种陈述模式都违反了科学的基本规范之一 —— 事实陈述需要经验证据的支持。 尽管这一点是非常明显、不言而喻的，但这种规范仍然被类属性思维“不准确”的惯常论述轻易打破。许多人都没有提供任何证据来支持自己的论述。 例如：“......类属性思维是不恰当的表述，因为它们的内容与实际的情况不符。”[6]这里根本没有提及任何实证的东西，类似的论述还有许多。[5,8,9]
第二种“黑洞”问题涉及引用——论文引用了类属性思维不准确的相关论述，却不提供也不提及类属性思维不准确的相关论证过程。例如：“类属性思维一词是指那些达成了广泛共识却通常无用的人际观念和心理暗示(Ashmore & Del Boca，1981)。”[13]
这里Miller和Turnbull对Ashmore和Del Boca的论述进行了引用。 尽管Ashmore和Del Boca回顾了研究人员对类属性思维的各种定义，但他们未提及或提供论证类属性思维准确性的实证证据。此外，他们只总结了类属性思维定义中的普遍共识，即“……关于社会群体中的个人属性的观念”。[14] 因此，Miller 和 Turnbull的引用也以实证的黑洞结尾，这种情况也存在于许多其他包含了引用的论文中。[15,16]
(三)类属性思维定义的逻辑问题
不过，我们把这些论述解释为经验陈述可能是错误的，也许它们应被视作定义。 人们不需要实证证据来支撑定义，如此它们便没有违反任何科学标准。
但还有一个问题。 学者们很少解释类属性思维不准确的具体含义。一种可能是这个定义意味着关于群体的所有观念都是类属性思维(因此所有观念都是不准确的)。另一种可能是这个定义意味着只有关于群体的不准确的观念才是类属性思维；关于群体的准确观念是存在的，但它们不被归作类属性思维。 但无论怎样理解，这个定义在逻辑上都是说不通的。
先说第一种理解。事实上，不可能关于所有群体的所有观念都不准确。假若全都不准确，那我们说两个群体有差异是不准确的，说两个群体无差异也是不准确的。但这两个相悖的陈述不可能都正确。因此，对定义的这一理解可以被排除掉。
兰德对电子邮件的兴趣并不限于此。在20世纪90年代中期，研究人员提出了建立一个全国性通用电子邮件系统的构想，为每个美国居民提供一个电子邮件地址，并为那些上不起网的人提供计算机公共接入和经济援助。
再看第二种理解。将关于群体的不准确观念定义为类属性思维在逻辑上是有可行性的，基于此，对群体的准确观念则不被视为类属性思维。如果“不准确”是类属性思维这一定义的特征，研究者要确定他是否正在研究类属性思维，便要首先确定他在研究的观念是不准确的。然而，据我们观察，并无研究首先确定其所研究的“类属性思维”的不准确性。根据这一标准，就不存在任何对已知的“类属性思维”的研究，因为没有人首先确定它的不准确性。因此，根据这一定义，所有旨在解决类属性思维及其不准确性相关问题的社科类文献都将被排除在外。换言之，以这种方式定义类属性思维在逻辑上是说不通的，包括涉及“类属性思维”的任何实例，因为它们事先都未经过不准确性的检验。
(四)类属性思维的中性定义
要避开这些有关定义的逻辑和实证问题很简单。“类属性思维”的定义不应是主观的，[11]不应使用“不准确”这样的主观词汇。 我们对Ashmore & Del Boca的定义进行了适当改写：类属性思维是关于群体的一些观念。 这种简单、中性的定义并不评判类属性思维的准确性。 它定义的类属性思维包含正确的和不正确的观念，也包含一时无法判定准确性的观念和无法用准确性来评判的观念(例如涉及不同群体的“应该”或“不应该”有的行为)。 它允许但不必然要求类属性思维转向偏见、自圆其说的预判和社会性缺陷(或优势)。[14]
中性定义也消解了逻辑不一致的问题。 然而，一旦类属性思维不再被定义为不准确的，它又引发了另一个实证性的问题：类属性思维是准确的还是不准确的？在依据实验数据回答这一问题之前，我们需要先解决两个问题：社会性感知怎样才算准确？如何评估其准确性？
二、类属性思维的准确性
(一)描述性的观念可以用准确性来评判，约定俗成的观念不行
基于之前的讨论，我们认为只有关于某一群体的描述性观念或预设性观念可用准确性来评判，比如对于“富裕的美国人会投票给共和党人”这一观念的准确性，我们可以通过分析共和党候选人、非共和党候选人得到的总票数和每个选民的社会经济地位之间的关系来进行评估。然而，对于倡导或禁止某一行为的约定俗成的观念，却缺乏准确性的评判标准，如“男人不应该穿裙子”“大人说话小孩别插嘴”就属于这类观念。由于这类观念缺乏客观的评估标准，所以无法评估它们的准确性，它们更多的是表达一种看法。这类刻板观念仅表达观念持有者的偏好或价值观，他人可以赞同也可以反对，并没有统一的评判标准。
(二)标准
制定一个标准来评估个人对客观事件的判断的准确性是相对容易的(如降雨量或车辆行驶速度)，但确定社会认知准确性的标准就不那么容易了。 这是因为，评估人们观念的标准往往不明确也不客观。 我们如何评估友善或智慧？ 然而，在过去的几十年里，我们还是设计并实施了不少评估人类智力、个性和其他许多特征的方法，甚至对其进行了元分析。[17]因此，现在有许多测量群体差异的强大科学标准，如全国人口普查、全国抽样调查和元分析。
(三)准确性的类型
准确性是一种多维结构。[18,19] 在科学文献中，对于类属性思维的准确性通常有差值和相关性两种评估方式。差值用于评估人们的观念与完美标准的接近程度。 假设女性的平均身高是167.64厘米，而类属性思维是165.10厘米，我们则说类属性思维距离完美标准的差值是2.54厘米。 差值能准确评估人们的观念和某一完美标准之间的差距，因此我们有时也称之为“完美差”。只要存在偏差，无论差值多么微小，都不能说该观念和完善标准是完全契合的。
类属性思维的准确性研究也使用相关性来评估人们对不同群体的观念与特定环境或社会背景下不同群体状态的相似度。 类属性思维的观念可以与标准关联(例如，人们对女性平均身高、财富和攻击性的评价可能与女性身高、财富和攻击性的标准相关联)。 更高的相关性表明类属性思维与标准之间更好的对应关系，即更高的准确性。[12]
差值和相关性均可用于两类类属性思维的评估：共识和个人观点。共识类类属性思维是指文化同源或一定样本的成员在多大程度上对某一类属性思维达成了共识，通常通过被测样本的平均值来进行评估(如样本成员对女性身高预估的平均值是对女性身高的共识类类属性思维的最好评估)。 个人观点是任何个人对一个群体的某种观念，不论这个观念是否为他人所认同。 因此我们的实证检验可就类属性思维准确性的四个层面进行验证：共识差值、个体差值、共识关联、个体关联。
(四)准确和不准确的判定标准
统计显著性本质上并不反映准确性的信息，这是因为：(1)如果样本足够大，即使差值极小也会显著偏离于零; (2)如果样本太小，即使差值极大也不会显著偏离于零。 准确性应与标准紧密相关，而非样本大小。
因此，如果待评估的观念与标准值的差值在10%或0.25标准差的范围内，我们认为它是准确的；如果差值在20%和0.50标准差的范围内，我们认为它是接近错误的。[12]差值超过20%或0.50标准差，我们认为它是不准确的。例如，如果SAT口语测试中50%的白人得分超过520，我们将估值在40%—60%之间的类属性思维认定为准确的；估值在30%—39%之间和61%—70%之间的类属性思维认定为接近错误的；估值低于30%或高于70%的类属性思维认定为不准确的。[12,20]
对于关联性的准确性，Jussim回顾了Rosenthal和Rubin的二项效应值统计法以及Cohen的小、中、大三项效应值标准与常识判定，得出观念和现实之间的高度相关系数为0.40或更高，中度相关的相关系数在0.30和0.40之间，前者相当于70%的共现频率，而后者相当于2/3的共现频率。[12,21,22]换言之，准确性不是非黑即白的两极，而是有程度等级的。
三、类属性思维准确性分析的层次
在评估观念的准确性时，必须将类属性思维与标准放在同一层次进行分析。 违反这一原则，会在类属性思维准确和不准确的构成要素上造成很多不必要的混淆。类似的情形不时出现于社会心理学文献中。[5,15,23—25]
即便认知者对两个群体的某些差异属性的准确判断能够得到恰当的表述，仍然可能存在以下三个问题：
1.认知者对某群体的类属性思维不能自适应于该群体的所有成员；
2.认知者对某群体的类属性思维不能适用于个体判断；
3.如果认知者将对群体的类属性思维应用于个体判断，则错判率会很高，因为极少有与群体的整体印象完全匹配的个体。
这种批评有一定道理，但其有效性主要取决于其表述的内在含义。如果 “认知者的类属性思维不能……”强调的是禁止做什么而非准确性，则超出了类属性思维准确性的讨论范围；如果“认知者的类属性思维不能……”意味着“如果他们这么做，会导致不准确的判断”，则被纳入本文的讨论范围。
本文的论述仅限于有关种族、性别和年龄的类属性思维的研究。 对所有类型的类属性思维准确性研究的全面综述需要更长的篇幅。[7,12]这几类类属性思维的统计研究是社会学长期关注的、与社会问题和社会正义有关的核心问题。[32—34]
表1在社会感知准确性的研究中确定适当的分析层次
分析层次社会观念评估社会观念准确性的标准层次群体这一层次用于评估某一群体类属性思维的准确性。研究案例[26—28]:Judd等, 1995;Mc-Cauley & Stitt, 1978; Swim, 1994涉及整体的类属性思维如:1.一个初学心理学的学生认为美国白人比非裔美国人更富有。2.一个高中老师认为青少年时期的男生比女生的数学成绩好。全体 1.全国范围内的美国白人和非裔美国人收入的抽样调查。2.对数百项评估青少年时期男女学生数学能力的研究进行元分析。个体这一层次用于评估某一群体的个体差异观念的准确度。与之对应的常用术语是“类属性思维和个人感知”。研究案例[29—31]:Brodt & Ross, 1998;Clarke & Campbell, 1955;Madon等, 1998涉及社会群体个体间差异的观念如:1.一个初学心理学的学生发现本班的非裔学生和白人学生在财富上存在细微差别。2.一个高中老师认为她班里的女生比男生的数学成绩更好。个体1.该学生班级里非裔学生和白人学生的家庭财富(净资产、年收入)。 2.该老师班级里男生和女生在数学方面的表现和测试成绩。
(一)整体类属性思维
在这一环节过程中，需要学生较为快速对各种数据信息进行分析与处理，尤其是较为浅显的信息应在图上进行快速标记，还有一些信息则需要学生通过题干中的未知量以及相应的坐标信息等对线段的长度距离进行表示，还需要学生较好地对距离与坐标之间的内在联系有着良好的掌握。
随机抽样的普查数据和针对数百项研究的元分析可被用作整体类属性思维准确性的评估标准。 不过，普查数据和元分析无法评估对不同群体中的个体认知的准确性，个体认知与整体认知的分析处于不同的分析层次。
⑵工作原理，用户通过Web节目提前了解所需停车附近区域的各个停车场信息，包括停车数量、到达路线等信息来选择合适的停车点。当车低速抵达停车场入口时自动远程读写设备就会探测到车辆的电子标签，然后车辆的相关信息就会被读入系统，并将这些信息传送给物联网数据平台，经过数据处理决定是否给予停车权限并同时记录相关信息。当车辆正常入库则平台系统会记录相关信息，更新停车数量、车位等信息，并通过Web来更新信息。如果车辆无法被识别那么系统会反馈信息，由停车管理系统引导用户停车，并自动存储记录该车辆信息，同时更新Web信息[3]。
(二)类属性思维和个人感知
表1中的第二层分析是对属于不同群体的个体之间差异的观点的准确性评估。 这在学术文献中常被称为“类属性思维和个人感知”，主要研究人们对不同社群的一个或多个个体的印象感知。
假设一位四年级的老师认为其班级中女生的分数高于同班男生的分数，有人可能会认为这位老师更看好女生，但认为本班女生分数更高并不代表全国男生和女生的情况。这位老师观点的准确性，并不能通过测试全国四年级男女生样本的平均成绩来评定，而需要比较其班级中的男生和女生的成绩。这一分析层次解决了认知者因对个体的感知而引发的整体评判错误的问题。与整体评判相比，这类认知是限定于特定的更小范围的分析层次。
评估这一层次的感知的准确性，应对不同群体的个体间的实际平均差异进行测量，然后将测量值与个人感知到的差异进行比较。
1.1 研究方案和对象 选择2015年1月至2017年7月于本院产检并自愿接受NIPT的孕妇双胎妊娠442例，单胎妊娠15 206例。纳入标准：①孕周12周以上；②孕妇体重100kg以下；③夫妻染色体未发现明显异常者；④近一年内未接受过异体输血，细胞治疗，免疫治疗及无移植手术者。双胎妊娠孕妇年龄为16～48岁，孕周12～33周。单胎妊娠孕妇年龄为16～50岁，孕周12～38周。所有孕妇均充分告知了NIPT的临床适应证和局限性，并签署了知情同意书且本研究通过广东省妇幼保健院伦理委员会的批准。
在这项研究中，有代表性的样本可作为一些国家(但不是所有国家)的标准。 分析表明，无论标准样本是否具有代表性，准确性的值都不会有太大变化。 这是我们所知的唯一一项以实证证明使用便利化的标准样本不会改变评估结果的研究。
当然，绝对主义的类属性思维则是个例外。它认为群体中的所有成员都有某种属性的观点基本可认定为不准确，因为个体之间总是存在着大的差异。只要找到一个例外，绝对主义的类属性思维就能被证伪。 以“阿拉斯加所有地区的温度始终低于零度”这一观点为例，如果7月15日下午1点在Juneau地区测得的温度为33华氏度，这一观点随即可被否定。又如“所有德国人都是高效的”这一观点，只要发现一个低效率的德国人，这一观点即可被判定为不正确。
然而，关于类属性思维的大量实证研究都并非绝对主义的类属性思维。相反，证据表明大部分类属性思维的陈述都是基于定量和概率的表述，而非绝对的表述。[26—28] 基于概率表述的类属性思维允许有例外和各种变化，应以全体层次标准来进行比较评估。 持有绝对主义类属性思维的人无疑存在，许多极端主义团体就属于此类，如三K党和新纳粹分子。但这类人仅占少数，在多数科学研究中并非典型的类属性思维研究对象。
四、关于种族、性别和年龄类属性思维的准确性
所有的类属性思维都是不准确的，因为一个群体的大多数成员都不会完全匹配这种类属性思维——这一推理部分合理。 确实，一个群体中的大多数成员都不会完全匹配某一类属性思维。 但是，这并不意味着类属性思维是不准确的。 为了说明这种推理将会怎样混淆两个不同层次的分析，以及如何通过对分析层次的区分来理解类属性思维的准确性， 表1给出了可用于评估准确性的不同层次的分析。
我们关注的是标准样本与类属性思维完美匹配的研究。 这是类属性思维准确性研究文献中的重要问题。[12,18] 如果评估一个国家的性别类属性思维，那么合适的标准应该是对国家人口普查数据或国家代表性样本中的男性和女性的特征评估。 另一个恰当的标准是对大量研究进行的元分析。
四是要以“对外服务客户、对内服务生产”为目标，把数据上升为企业最重要的核心资产，运用设备大数据形成新的盈利模式。
然而有些时候，研究人员仅使用方便的样本作为他们的评估标准(参见2016年Jussim等人论文中的表2.1[7])。 这种方法会降低评估的准确度，因为整体类属性思维(关于一个国家的人)与偶然的和非代表性的标准样本不匹配。[7]本文不讨论类属性思维和标准样本不匹配的研究。
图4(b)为1951—2017年沪宁杭三地年均风速对比。其中南京和杭州的风速相比较低，上海的风速则较高。而近50年来，上海的风速下降趋势显著。南京自1950至2008年呈下降趋势，在这之后有明显回升，几近于上海的水平。而杭州的风速则一直较稳定。推测其西侧的山脉对风起到了一定的阻挡作用。上海滨海，四周无地形阻挡，且地势平坦，理应为三地中风速最大的城市。而上海近50年来发展较快，高楼的大量兴建改变了下垫面的性质，对风力的削弱作用显著增强。同时查阅资料发现，中国各地的风速都略有下降趋势，然而其原因尚未明确，有待深究。
(一)关于种族的类属性思维
四项研究评估了种族和民族类属性思维的准确性。 对于多数判断来说，其中的共识性差异判断是准确的。[27,35—37]有三项研究的证据表明群体间的真实差异是被低估而不是被放大的。[27,36,38]一项研究的证据表明真实差异被放大了。[37]
只有一项研究报告了与标准相比较的个体差异值。[35]根据我们的标准，36名参与者的类属性思维是准确的，33名参与者夸大了实际差异，25名参与者低估了实际差异(他们还使用了其他几种与我们不同的标准，不管使用何种标准，结果都是夸大实际差异的人数多过低估实际差异的人数)。
在我国的部分地区，开展的民俗旅游，都出现了同质化现象，而造成这一现象的主要原因，则是开发者过度重视经济利益，而纷纷效仿别的地区的开发模式，并且将本地区原有的民俗文化活动摒弃，造成了本地区民俗文化的失真，而原本引进过来的民俗文化，又因与当地历史背景不符，从而产生了徒有其形的旅游项目，让慕名而来的旅者大失所望，影响了业界的口碑。
这四项研究很少报告一致性相关,我们进行了计算,采取的评估方式是，如果研究中包含以下分析，则被纳入我们的计算范围：(1)对不同属性的样本平均估计;(2)这些属性的标准分;(3)变量是能对应的(例如，全部以百分比计数或按1—7分级)。 然后我们将类属性思维判断的样本平均估计和标准关联起来，就能计算出共识关联(根据二项效应值显示，我们认为r> 0.40高度准确，0.25 <r <0.40适度准确)。
从McCauley、Stitt 1978年和Ryan 1996年的研究报告中可以很容易地计算出相关系数，尽管原始的平均估计在McCauley 1995年和Ryan 1996年的论文中有更清楚的表示。[27,37,39] 在Ryan的研究中，共识性类属性思维与报告中的标准有0.50到0.80的相关度。 在McCauley和Stitt的研究中，共识性类属性思维与美国人口普查数据有0.27到0.96的相关度(中位数r = 0.83，在本章中，我们通常报告中位数r，因为它能使我们对典型类属性思维的准确性的高关联值有更清楚的感知，而基于少量关联值计算得出的平均数容易受一两个异常关联值的影响)。
有两项研究还评估了个体类属性思维准确性的关联值。 Ryan发现其关联值的平均值约为0.40，而Ashton和Esses得出的平均值为0.69。[35,37]
总之，研究中使用客观标准(人口普查数据和加拿大成果数据分别为McCauley 、Stitt 1978年和Ashton、 Esses 1999年的研究所引用)比使用研究自订的标准(Ryan 1996年的研究)得到的类属性思维的准确性更高。 研究人员经常对自订标准表示疑虑。[23,25]研究结果表明，自订标准本身可能会受到各种偏见的影响——从社会满意度偏差[40]到过分掩盖偏见[41]——都可能会导致低估类属性思维的准确性。
(二)关于性别的类属性思维
四篇论文报告的八项研究检验了性别类属性思维的准确性, 每项研究都发现大多数共识性差异是准确的。[28,42—44]第九项研究报告了18项共识性性别类属性思维准确，21项趋近错误，9项不准确。[45]没有研究证据表明不准确的类属性思维总是夸大了真实差异，与种族类属性思维一样，最常见的模式是低估了真实差异。
两篇论文报告的四项研究通过对参与者及其判断的平均来评估准确性, 这种聚合的评估方式得到的评估结果是准确和接近错误(低估了男女差异)。[46,47]一项研究没有提供任何关于共识差异的信息。[48]以上提到的14项研究所报告的或可计算的共识性相关系数的范围为0.35至0.98，仅两个值低于0.6，中位数为0.79。
教育部2016年发布的《教育现代化进程监测评价指标体系研究》专题组最新报告显示，在全国15个副省级城市中，广州教育现代化排名位居前列，其中教育普及发展指标排名第二，教育条件保障指标排名第二，教育质量要素指标排名第四。
虽然没有研究以某一判断为基础来评估个体类属性思维的差异，但Diekman等通过所有判断的平均值来评估个体类属性思维的差异，所有判断的平均差异是接近错误的。[47]三篇论文报告的五项研究提供了关于个体类属性思维准确性的关联值,[45,47,48]这些关联值介于-0.04到0.60之间，这使得它们看起来比实际上更加多变。八个值中有六个超过0.40，且个体类属性思维准确性关联值的中位数是0.45。
另一篇论文的题目是“关于男女认知差异的观念：方向准确，值被低估”。男女认知差异是指男性和女性(包括儿童和成年人)在学习和智力上的表现差异。 根据我们对男性的判断标准，共识性类属性思维是四次准确，三次接近错误，三次错误。根据我们对女性的判断标准，共识性类属性思维是两次准确，四次接近错误，四次错误。关于性别差异的共识性类属性思维是五次准确，一次接近错误，四次错误。错误的判断均为低估了真正的性别差异。[49]Halpern等人没有报告个体类属性思维准确性(差异或关联值)的结果，也无法从他们所报告的数据中计算出共识性类属性思维准确性的关联值。[49]
Jussim等人和Madon等人研究了教师评判的准确性(Madon等人1998年的研究前文有过描述; Jussim等人1996年有类似研究，只不过它是在六年级而非七年级进行的，且没有验证教师对不同群体的学生感知差异的准确性)。[31,60]他们都发现，当个体化信息(动机、成绩等)受控时，学生的社会阶层和种族对教师的评判几乎不产生影响。 因此，在判断来自不同社会阶层和种族背景的学生之间的差异时，教师实际上抛弃了他们对社会阶层和种族的类属性思维。 虽然这个发现在很多方面值得称道，但完全依靠个体化信息的教师无助于回答依靠类属性思维会增加还是降低评判准确性的问题。
研究还将这些数据与同一国家五大特质的自我报告以及基于先前研究的性别差异观察报告进行比较。 对所有五种人格特质，无论是使用自我报告还是观察报告作为标准，男女个性的共识性类属性思维都是准确的，并没有夸大男女差异的倾向。 Löckenhoff等也分别考察了关于年轻男女、成年男女和老年男女的共识性类属性思维关联值的准确性。[50]一般来说，这些类属性思维符合我们对准确的认定标准，数值介于0.36到0.70之间，中位数为0.47。但是，作为标准的样本虽大，却不具有代表性，所以此研究受到不匹配限制的影响。
(三)关于年龄的类属性思维
我们只搜集到一项关于年龄类属性思维准确性的研究。 Chan等人考察了26个国家3 000多名参与者对不同年龄的人的人格特质类属性思维的准确性，标准是关于五大人格特质的自我报告，得出三个结论：一是共识性类属性思维准确性的相关值一直非常高，大约介于0.50到0.90之间，主要取决于如何评估相关值；二是人们一直夸大年轻人、中年人和老年人之间的真实差异，其类属性思维认知的标准差比标准值平均高出1.3至1.7倍；三是这是实际评估个体类属性思维准确性关联值的少数几项研究之一，其平均关联值为0.34，在个体分析层次中属于中等准确。[51]有趣的是，这些不同国家、性别和年龄的评估者，在评判模式上却有着高度的一致性。因此，这些结论具有普遍性。
有研究认为类属性思维不准确是因为它不能适用于群体中的所有个体，[5,15,23—25]这种看法也对也不对。类属性思维不可能适用于群体中的所有个体，这是毋庸置疑的。然而据此得出类属性思维不准确的结论是不合理的，因为它混淆了不同的分析层次(整体分析和小群体、个体分析)。整体类属性思维不能通过整体或小群体中的个人特征来评估。在对类属性思维的准确性进行评估时，感知的对象和标准评判的对象必须在分析层次上保持一致。对整体类属性思维进行评估时，应分析全体的特征；对小群体的个体类属性思维进行评估时，应对具体小群体的个体真实差异进行分析。
五、类属性思维与个人感知
(一)评判过程
为了尽可能做到准确，人们会尽量依据有效的信息来评价他人。 尽管有时也会用到类属性思维，但大部分时候都是个性化的信息。[52—54]这一领域的研究一直备受争议，许多研究者强调类属性思维很可能导致偏见，[55—59]其他人则强调类属性思维的影响相对而言是适度的，而个性化信息起到的作用更大。[60,61]
1.3 排除标准 凝血功能障碍、心功能不全等不能接受穿刺者。所有患者先US-FNAC，得到满意的细胞学检查结果后手术切除，均有手术病理诊断术前签署知情同意书。
幸运的是，现在学界已有数百项研究致力于解决这一问题，更幸运的是，目前学界还进行了多个元分析来总结前人的研究成果。 类属性思维对个人判断的影响，平均数百次实验后求得的值介于0到0.25之间。[12,20]通过元分析计算的类属性思维平均影响的总体估值的中位数约为r =0.10。[12]少数自然研究对类属性思维在偏向性较强的人群中的作用进行分析，得出的结论是影响较小。[30,31,60]
相比之下，在进行个人感知判断时，人们很大程度上依赖于个性化信息。这是在社会心理学研究中发现的最大平均效应值，r = 0.71。[12,61,62]换言之，在对个体的感知中，人们似乎更多地依赖个性化信息而非类属性思维。
至于个人感知的准确性，大多数研究以实验中创建的不具备“真实”属性的虚构目标作为考察对象，因此缺乏评估准确性的标准。 下一节将论述触及了准确性问题的极少数关于类属性思维和个人感知的研究。
(二)小群体差异感知的准确性
Madon等人考察了教师对刚进入七年级学习了一个月的学生的表现、才能和数学努力程度感知的准确性，[31]他们以下列方式评估准确性。首先，他们将教师对每个学生的看法与学生的种族、性别和社会阶层相关联，以此确定教师对群体差异的看法。这种关联显示了教师对来自不同群体中的个体的系统评判倾向。接下来，Madon等人将前一年(在教师认识学生之前)每个学生的最终成绩、标准化考试成绩以及自我报告的动机和努力程度与学生的种族、性别和社会阶层相关联，以此评估学生们实际的表现、才能和努力程度的差异。最后，通过将教师在组间的感知差异与组间的实际差异相关联来评估教师评判的准确性。
Madon等人发现，大多数教师的感知评判是准确的。教师感知的组间差异与实际组间差异的关联值为r = 0.71。 不过，一个异常值是教师对男女学生努力程度的看法，它们是非常不准确的——教师们认为女孩比男孩更加努力，但是在学生们自我报告的动机和努力程度上并未表现出性别差异。 当这一异常值被删除时，教师感知的组间差异与实际的组间差异之间的关联值上升到r = 0.96。
要实现集聚人才的目标，必须立足河北省经济社会及人才事业发展的现状，河北省人才集聚模式存在的问题主要表现在以下3个方面。
根据我们的考察，只有两项研究提到人们是否会一边倒地赞成或蔑视属于某些群体中的个人。[30,60] 两项研究都提供了精确性伴随着小偏差的证据。 然而，所有三项研究[30,31,60]都是在教育体系下进行的—— Jussim 等讨论了教师对学生的看法，Clarke和Campbell讨论了学生对彼此的看法。但这些评判的准确性和对群体差异认知的小偏差是否是校园环境所独有的，它们能否在更广泛的层面代表社会判定，仍然有待验证。
这种小群体差异感知的中度到高度准确性的模式之所以成立，有以下两个可能的原因。 第一，认知者可能完全放弃了他们的类属性思维，并且主要根据相关的个体信息来判断目标群体。第二，认知者可能没有抛弃他们的类属性思维。 如果教师们的类属性思维(例如，“女孩在数学课上表现得比男孩略好一些”)是准确的(女孩实际上确实表现得比男孩略好)，那他们也可以通过调用自己的类属性思维准确地认识到男孩和女孩之间的差异。
目前所报告的研究并没有对上述原因进行区分解释。 然而，无论如何理解，本研究确实得出了一个明确的结论：少数研究在自然条件下检验了类属性思维和个人感知，没有证据表明类属性思维有力且普遍地扭曲了社会认知；虽然存在一些偏见和扭曲的实例，但总体而言个人感知是准确的。文章下一节回顾了既评估感知的准确性也评估感知的判定源的研究。
六、类属性思维对个人感知准确性的影响
人们对类属性思维的依赖是增加还是降低了判断的准确性？ 实证研究的结果如何？只有少数研究提供了涉及这一问题的数据，下文将讨论这些研究。
From the potency data,the non-linear equation was regressed with GraphPad Prism 5 in the same orthogonal coordination,y=-0.0525+0.9452/[1+10(30.4870-10.52x)]in CFA group(n=7,r=0.9727),or y=0.1026+0.8780/[1+10(27.1425-8.565x)]in SLP group(n=7,r=0.9595).
子宫内膜息肉(EP)是妇女常见的子宫内膜病变，临床表现主要为月经过多、贫血、经期延长、经间期出血、月经淋漓不净或不规则阴道出血，部分患者没有任何临床症状，只在超声检查时发现[1]。中国妇女EP发病率约为24%～25%[2]。由于宫腔镜可在直视下检查宫腔内病变，对可疑病灶定位活检，具有直观、准确的特点，目前被认为是诊断子宫内膜病变的金标准[3]。同时EP也可在宫腔镜下进行治疗。宫腔镜手术治疗EP的有效性已经十分肯定，但仍有一定的复发率[4]。本研究旨在探讨EP的不同的手术治疗方式对月经症状、贫血的改善及术后复发情况。
(一)有关性别的类属性思维：Jussim等人和Madon等人的研究
一篇近期论文的标题醒目——“关于男女个性的类属性思维：普遍而准确？”[50] 在这项研究中，26个国家的3 000多名参与者表达了他们对男性和女性五大人格特质的看法。 各国普遍一致的看法是，女性在亲和力、责任心、开放度和神经质这几方面强于男性，在外向程度方面弱于男性。
两项研究都发现，有关性别的类属性思维使教师对男孩和女孩表现的看法产生偏差(Madon等人和Jussim等人的研究在男女表现方面得出的标准化回归系数分别为0.09和0.10，在努力程度方面的标准化回归系数分别为0.16和0.19)。 在这两项研究中，教师都认为女生比男生表现更好且付出了更多努力。 因为这些效应发生在控制个体化信息的模型中，所以它们是类属性思维影响了教师认知的最好例证——传统社会心理学中的偏见效应。
自Devine的经典论文《类属性思维和偏见：其自主和受控因素》发表以来，内隐和潜意识偏见就一直是社会心理学的热门话题。[64]之后，Greenwald和Banaji关于“内隐认知”的论文发表，[65]尤其通过内隐联想测验(IAT)方法的构建，[66]进一步强化和推动了对“内隐”观念和态度的研究。 IAT评估了类别和属性之间记忆联想强度的差异(例如，黑/白在多大程度与聪明/愚蠢、愉快/不快相关联)。
而在努力程度的例子中，关于努力程度的认知结果证实偏见效应会降低认知的准确性。并无证据表明女孩比男孩更努力。 因此，学生性别对教师在学生努力程度方面的认知造成的影响——教师依靠性别类属性思维来判断努力程度——导致教师产生了一种并不存在的差异感知。从逻辑上讲，实证研究的对象必须是真实的。依靠不准确的类属性思维来判断个体只会降低认知的准确性。
(二)其他类类属性思维
关于职业的类属性思维[63]和关于不同居住地大学生的类属性思维[29]的研究也得出了类似结论。 据我们的调研，还未发现其他关于群体的类属性思维会增加还是降低个人感知准确性的研究。
七、内隐性类属性思维的准确性
关于性别的偏见效应是增加还是降低了教师认知的准确性，答案是两种效果都有。在学校表现的例子中，关于性别的类属性思维提高了教师认知的准确性。 根据上一年度的最终成绩，男女实际表现差异r = 0.08和r = 0.10(在1996年和1998年的研究中，女孩均获得较高的分数)。 由类属性思维引发的“偏见”效应回归模型产生了与实际差异几乎相同的“偏差”。 也就是说， “学生性别对教师在学生表现的认知方面产生的微小独立效应可解释性别与教师对学生表现认知的细小关联。这意味着，老师显然认为，女孩的表现比男孩略好，它独立于实际表现中的微小差异。 然而，教师认知的偏差程度与实际的性别上的微小差异相当吻合。 换言之，教师对男生和女生差异的认知是准确的，是由于教师是以准确的类属性思维作为判定依据的”。[60]
这项研究常被纳入“内隐偏见”的研究框架，早期的学术研究表明，内隐偏见反映了潜意识偏见并导致歧视。[67] 然而，对内隐认知的早期研究和对IAT理解的更迭都表明，这一结论在很大程度上是错误的。 例如，回顾前二十年关于内隐学习的研究得出的结论：“内隐学习产生了一个隐含的知识库，它是抽象的，代表着环境......它隐性地参与解决问题并就新的刺激环境做出准确的决定。”[68]Reber将内隐学习明确表征为“准确”。
2017年7月，DNV-GL颁布了《RULES FOR CLASSIFICATION》[9]，在“Part 6 Additional class notations Chapter 3 Navigation,manoeuvring and position keeping”中提出新的DP系统附加标志——DP-ER，对系统的鲁棒性和适应性要求更强，提出新的母联闭合型母线结构，对电力系统的冗余设计也提出更高的要求，同时还要求电力系统的冗余组件采用热备机的保护模式。
关于这种理解在理论上如何变成对偏见的强调的全面分析超出了本文的研究范围。 然而，后者的重点一直落在偏见尤其是政治偏见上，因为偏见是社会心理学长期以来的研究重点，[12,69]这导致该研究领域对强调压迫力量的论述缺乏应有的质疑和讨论，如 “内隐偏见”[70]。
尽管如此，在理解IAT和其他内隐测量的测量方式上，一场缓慢的变革正在发生。 Arkes和Tetlock首次提出，内隐测量的测量方式能够捕获的文化知识远超个人偏见的测量方式。[71]最近，Payne、Vuletich和Lundberg在一个广泛而全面的概念化研究中总结道：“内隐偏见普遍存在的原因是，环境的差距水平相对恒定，体系性的非均衡发展又反复加深了类属性思维概念的传播。”[72] 我们认为，虽然这大大改善了用IAT分数衡量偏见的预设，但还远远不够。 考虑到Reber所引用的例证，[68]内隐联想可能反映了特定时间段的环境不平等的现实情况，而不仅是“活跃的类属性思维”。
表1中的第一类类属性思维是关于整个群体(通常是较大的人口体量)的观念(或概括)。评估整体观念的准确性，其测试标准的考量对象是构成该群体的全部人口。 有关纽约人(或女性、非裔美国人、图书馆员)特征的概括应该与纽约人(或女性、非裔美国人、图书馆员)抽样样本或全体的特征相比较。 用部分亚洲人的特征作为标准来评估对亚洲人的类属性思维的准确性是不可行的， 这种做法相当于通过测量安克雷奇7月4日中午的温度来评估“阿拉斯加气候寒冷”这一说法的准确性。
最近的研究揭示了内隐联想如何在个人评判上发挥作用。[54]在缺乏个性化信息的情况下，人们认为在大学的申请者中，白人比黑人更聪明，这不仅与文化类属性思维一致，而且白人和非裔美国人的学业成绩差异确实很大。[73]然而，如果人们掌握了申请人的高中成绩，这种对黑人显性或内隐的种族偏见就都消失了。此外，好高中和差高中的成绩带来的显性和内隐偏见的影响高于种族偏见。尽管我们不能称其为“准确性”，因为评判对象是预设的而不是真实的群体，但这个过程揭示了—— 当个性化信息可用却仅依赖类属性思维来评判个人成绩时——社会现实会对内隐观念产生重大影响。
八、什么样的评判过程会导致准确
在过去50年的大部分时间里，社会心理学过分强调错误和偏见，[12,69,74]并将其与错误的科学假设即类属性思维是不准确的相结合，学界许多研究者都相信这一点(且很可能会继续这样做)。关于错误和偏见的大量文献为类属性思维不准确提供了相当多的例证。[57,75—77]前文(以及其他许多文献)对导致偏见的研究过程已有充分的论述，此处不再赘述。基于大部分类属性思维是不正确的这一(错误的)前提假设，社会心理学界很少去研究由类属性思维导致准确判断的过程。我们通过回顾人们如何以及为什么要发展准确的类属性思维的相关理论和研究来弥补这一缺失。
(一)透镜模式
Brunswik的透镜模式是最早和最常用的研究社会感知准确性的模型之一，[12,78—80]其原理很简单：人群属性(个性、能力、价值)是以行为“线索”的方式显现于透镜模式中的，越多的人们意识到并正确利用行为线索，他们的感知就越准确。 当我们对个人进行判定时，人们掌握的线索数量有限，因此尽管人们的感知往往比以前的认知更准确，但有充分的证据表明人们的感知仍然存在错误和偏见。[12,74,79]然而，当透镜分析模式与众所周知的“群体智慧”结合在一起时，会产生不同的效果。
群体智慧共识的准确性关联值通常很高，r = 0.70或更高，共识因而成为社会心理学的最大效应之一。[7] 为什么会这样呢？ 最可能的原因是，共识是“群体智慧”效应的反映。[72,81]
人们会结合自身的知识、背景、洞察力和直觉来进行独立判断。有些人的知识和背景使他们有可能相当接近真实情况，但还是会发生系统性偏离情形。而对“很多人”来说，正负相抵，平均的评判情况就会非常接近真实。当然，不排除一部分人的评判几乎是完全随意的、个性化的、明显错误的。然而，随意的、个例的错误同样可能高估或低估真实的情况。高估和低估相抵，平均值仍会比任一单个的估计更接近事实。当人们具备一定程度的与评判对象有关的学问或专业知识时，尽管存在个人缺陷，但群体的判断仍然比个人的判断更准确。
这说明群体判定的平均值能反映客观事实。为什么共识性类属性思维是有效的呢？唯一的解释就是，社会现实对群体中的个人观念有着系统性影响。这些影响可能并不明显。 但是，如果人们的观念与社会现实完全脱节，那么即使将这些观念汇总，也不能反映现实。所以，个人观念与现实的映射程度越高，共识性观念与现实的一致性就越高。个人与不同群体的他人交往的经历，使得社会现实对个人观念产生直接影响；个人通过家庭教育、大众媒体、受教育经历等得到的信息，使得社会现实对个人观念产生间接影响。无论是哪种影响，社会现实都对类属性思维的生成有主要影响。
因此，“群体智慧”有助于解释为什么共识性类属性思维的相关能达到惊人的高分。撇开解释不谈，更重要的一点其实还是共识性类属性思维的准确性相关值非常高。 这一结果精准地反驳了下述内容：(1)任何将类属性思维判定为“不准确”或隐含“不准确性”假设的现代定义； (2)任何暗示社会性类属性思维通常是错误的文化复述观点。 类属性思维的共性成分不仅是类属性思维最准确的组成部分，而且是心理学的最大效应之一，它并非某种错误的文化复述。
当感知群体时，人们有许多不同的潜在的信息来源：与他人交往的个人体验，与群体接触的个人经历(例如访问不同社区、文化群体或国家)，以及各种直接和间接的社会信息源(朋友、新闻、大众传媒、非小说类书籍等)。综合多种信息源，特别是独立的信息源，人们对群体的判断精度比对个体的判断精度要高得多。[81,82]即使是个体层面的类属性思维通常都能达到适度准确，其中一个原因就是人们综合了许多不同的信息源来评判群体。即使这些信息并不完全正确，也受到各种偏见的影响，但如果多数信息来源贴近事实，人们的类属性思维也可能最终达到准确的程度。
(二)模式检测
最近，一篇论文的标题——“优秀的模式检测者有效地学习、激活、应用和更新了社会性类属性思维”——传达了它的主要信息。[83]谁是优秀的模式检测者？是那些高智商的人。为什么启动模式检测能更准确地学习和更新类属性思维？因为类属性思维本质上是与群体成员共同协作的模式。优秀的模式检测者(与普通的模式检测者相比)更有可能系统地觉察到不同群体之间的差异。这与“作为知识的类属性思维”假设[7]是一致的。研究表明，智力较高的人也持有更准确的与群体有关的类属性思维。[36]前面讨论过内隐联想(一度被认为是偏见的反映)如何在很大程度上反映了社会不平等现状，研究还进一步表明，模式检测处于随时应激状态，甚至可能不太需要启动显意识。
九、前人研究局限和未来研究方向
近一个世纪以来，社会心理学一直关注偏见假设，关于类属性思维如何导致偏差的研究可谓卷帙浩繁。本节我们主要关注前人在类属性思维准确度研究方面的局限，以及未来关于类属性思维准确度研究的方向。
到目前为止，关于类属性思维准确性的大部分研究都集中于北美和欧洲，因此我们对亚洲、非洲和南美洲的类属性思维准确性知之甚少。鉴于类属性思维与其他形式的知识一样，所以我们预测，在受教育程度较低的社会群体中，类属性思维总体而言不够准确。然而，20世纪40年代至60年代最早的一批关于类属性思维和群体认知的实证研究发现，不同群体对特定目标群体(包括阿拉伯、中国、菲律宾、韩国、巴基斯坦和萨摩亚群体)存在广泛的一致看法。[84]虽然这些看法不一定准确，但得到事实验证的看法才会广泛传播(只有当双方均能准确地判定某个对象时，两位感知者才会达成一致)。这些类属性思维的准确性最终仍有待实证检验。
关于准确性的显性和内隐观念的来源仍有待研究。 Lick等人的模式识别工作有效验证了它和智力在类属性思维的准确性中发挥了重要作用。[83] 然而，该研究调查的是实验搭建的对象，而不是真实世界的目标群体； 因此，它不能直接评估模式识别在准确性中的作用。 这类研究不仅仅需要测试模式识别的作用，还需要进一步解决社会现实(而不是偏见)在导致类属性思维的过程中发挥了何种作用的问题。
类似地，类属性思维的内隐联想反映了社会现实的证据也在不断增多，[54,72]这表明，隐性类属性思维也是基本准确的。 不过这仍有待实证检验。IAT等指标所显示的内隐联想与人口普数据或元分析中显示的实际群体差异之间的关联有多强？这个问题的解答将有助于理解类属性思维甚至是内隐观念是否主要反映了现实或者认知者自身偏见的问题。
最后，只有少数研究对类属性思维在提高或降低人们认知判断准确性方面的作用进行了评估。 虽然这些研究普遍得出了依靠类属性思维进行的感知判断比不依靠类属性思维进行的感知判断更准确的结论，但研究数量太少，不足以证明这一结论是正确的。 如果社会心理学希望了解类属性思维在人类认知中的作用，一个最基本的问题是，依赖类属性思维通常会增加还是降低判断的准确性。
十、小 结
迄今为止，在北美和欧洲，关于群体的类属性思维远比以前认为的要准确得多，即便是内隐联想也能反映出一定的社会现实而非偏见。 人们主要根据已知的个性化特征而非类属性思维来评判他人，在显性判定和内隐判定方面都是如此。 为数不多的研究这一问题的研究者们发现，依靠类属性思维可以提高而不是降低人们感知判定的准确性。 历史上对类属性思维不准确的强调仍然存在于当今的许多研究中，这一结论有待科学的自我修正。 这篇综述旨在通过整理对类属性思维准确性的现有研究来推动这种自我修正。
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【收稿日期】2018-03-11
【中图分类号】C912.6
【文献标识码】A
【文章编号】1000-5455(2019)03-0005-14
(作者简介:李，美国人，著名的罗格斯大学心理学教授、系主任。他领导了斯坦福大学行为科学高级研究中心的最佳实践科学小组，是异端研究院的创始成员之一。他的《社会认知和社会现实:为什么准确性主导自我实现的预言和偏见》获得了2012年美国出版商协会颁发的最佳心理学书籍奖。除了继续在类属性思维、偏见和社会知觉方面的工作，他目前的研究重点是科学过程如何导致错误结论，以及限制和迅速纠正这些错误并得到更有效的结论的过程识别。肖恩，美国人，罗格斯大学心理学博士研究生；南森，美国人，罗格斯大学心理学博士研究生。译者简介：赵星，湖南衡阳人，北京师范大学图书馆馆员，美国加州州立大学富勒顿分校访问学者。校译者简介：赵永萍，重庆市人，西南大学心理学部副教授；黎岳庭，美籍华人， 美国南伊利诺大学心理学系教授。)
【责任编辑：王建平；助理编辑：杨孟葳；责任校对：杨孟葳】
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