🔵 诈骗者惯用四种策略来欺骗你。
这些策略不仅在科学实验中被证明有效，还被世界顶级营销人员采用，并被骗子用来操控和说服你。
你是否正在被欺骗？本期内容为你揭秘。
让我们以一个小测试开始今天的节目，这是一个来自《Nobody’s Fool》书中的测试。
想象一下，我站在你面前，旁边有一块大白板。
我在白板上画了一个大圆圈。
然后，我在圆圈内画了一条线将其对半分开。
你觉得我画了什么？
有些人可能会说这是一个精灵球。
还有人可能会说这是地球上的赤道线。
也许你认为这是一颗平头螺丝钉，但我敢保证，没有人会认为这是一个从顶部俯视时提手竖起的水桶。
从其他角度看，你很容易辨认出这是一个水桶，但从俯视的角度看，信息太少，无法判断。
这正是骗子和诈骗者的惯用伎俩。
他们展示一些东西，分享一些信息，而我们以为看到或听到的是完整的事实。
🔵 实际上，他们隐藏了重要的内容。
我们大多数人都曾掉进某种骗局中。
比如，25%的美国人相信人类有超能力，但事实并非如此。
一个由理查德·桑德斯领导的团队研究了超过20年间数百件重大世界事件。
这些事件包括哥伦比亚号航天飞机爆炸、2004年印度洋海啸、巴黎圣母院大火，以及新冠疫情的爆发。
研究发现，没有一个著名灵媒能预测到这些事件。
如果灵媒真的能预见未来，他们早就该证明这一点了。
🔵 但灵媒往往瞄准那些处境绝望的人。
那么受过专业训练的专家呢？他们总不能被骗吧？事实却并非如此。
艺术欺诈的例子就非常普遍。
法国埃尔恩的 Musée Thoreau 博物馆公开承认，其墙上展出的艺术品中有超过一半是赝品。
一些专家估计，博物馆中20%-50%的画作可能都是伪造的。
🖼️ 一位艺术史学家甚至确定，在2017年意大利公爵宫的展览中展出的21幅画作可能全是假的。
骗局无处不在，伪造品比比皆是，骗子极其高效。
接下来的内容将为你详细阐述骗子用来吸引你的手段，并为你分享一些聪明的方法避免你受骗。
本期嘉宾是世界上最知名的研究人员之一：丹·西蒙斯，他是伊利诺伊大学的一名心理学教授。
丹在研究人类偏见及其导致受骗的原因方面拥有非凡的职业生涯。
他刚刚出版了我今年最喜欢的一本行为科学书籍《Nobody’s Fool》，与克里斯托弗·查布里斯联合撰写。
尽管我们看到过那么多关于骗局的例子，日常生活中也频繁遭遇欺骗，我们似乎并未从中吸取教训。
人们仍然会一次次掉进类似的陷阱。
于是，我们开始研究这些骗局的共性，而不是诈骗者的特质。
我们关注的不是骗子的行为，而是为什么普通人和企业会这么容易上当。
我们发现，有一系列认知习惯和思维方式，虽然在大多数情况下对我们有益，但也容易被骗子利用。
01 🟦 让我们容易上当的认知偏见：一致性
一致性是我们在书中描述的一种“钩子”。
它是一种信息，之所以特别吸引我们，部分原因是它通常是理解事物的良好信号。
如果你能一次次地获得相同的结果，那说明你对事物有很好的理解。
如果你的预测总是可靠且准确，那说明你可能对现实有很好的认知模型。
因此，总体上来说，如果有人真正掌握某事，他们的表现会相当一致，而这通常是一个积极的信号。
❌ 问题在于，我们对一致性的信任往往过度。
当我们看到一致性时，就会假设背后一定有深刻的理解。
骗子显然清楚这一点。
他们通过展示看似一致的东西，使其显得吸引人，因为我们往往将这种一致性视为深刻理解的标志。
例如，伯尼·麦道夫的庞氏骗局与传统那些承诺“六个月内获得50%收益”的骗局不同，类似于现代的一些加密货币骗局。
🧿 伯尼·麦道夫的策略完全不同。
他承诺每年获得几乎相同的收益，从未有过亏损年份，甚至几乎没有亏损月份。
如果你对股市投资有任何了解，就会知道，稳定的低回报如国债的收益率都难以超越。
而若要获取更高的收益，必然会伴随波动，甚至可能亏损。
但麦道夫的吸引力在于他长达15年的惊人一致性，这无疑表明有问题。
然而，当人们看到这种一致性时，他们却认为这很了不起，他真的懂得如何把握市场时机，他真的知道如何进行比别人更好的投资。
人们将其视为深刻理解的象征，而非欺诈的迹象。
丹在书中提到了一个他和同事们进行的研究，他们测试了投资经理是否会被麦道夫的骗局欺骗。
📊 研究人员向投资者展示了一张图表，描述了麦道夫在骗局崩溃前几年的表现，与另外三只对冲基金及市场整体的表现进行对比。
所有基金都使用假名，确保投资银行家不知道他们正在看的是麦道夫的图表。
研究人员询问投资经理，他们会将机构资金投向哪个基金。
毫无例外地，麦道夫的收益线比其他基金平滑得多，稳定上升。
然而，这些专业人士选择了它，而不是其他三只对冲基金。没有一个人选择其他基金。
🤯 一致性对他们来说是一个强大的吸引力。
即使麦道夫的不可思议的回报几年前已经是他们行业的热门话题，他们还是被图表的吸引力和一致性迷惑。
🔵 如果有人承诺惊人一致的回报，我们就应该质疑它。
如果我们看到某些看起来过于熟悉的东西，也许我们该质疑它。
这正是 Elizabeth Bick 所做的事情：
近年来，科学不端的一个有趣案例，不仅涉及一篇论文或一个不端行为案例，而是涉及数千篇。
Elizabeth Bick 是一位法证数据科学家，她的工作是挖掘论文中的不端行为案例。
她的做法是通过查看图像，通常是微生物学中的图像，是否在论文之间，甚至在同一篇论文中重复出现。
🫥 有人声称自己在研究相同的物质，或者声称研究不同的物质，但却生成了完全相同的图表，有时甚至通过 Photoshop 修改。
这就是赤裸裸的欺诈，除此之外别无解释。
当有人复制图像后稍作修改，试图掩盖重复使用的事实，这种行为就是不当行为。
Elizabeth Bick 已经发现了数百篇这样的论文。
这种行为可能是最常见的不端形式，研究者反复使用相同的图像，而这种现象由来已久。
🧿 我见过的最著名例子之一是超导物理学家 Shun，他的学术发表记录令人瞩目。
在短短两年内，他在《Nature》和《Science》上发表的论文数量，超过了顶尖大学的整个物理系。
他一度是学术界的超级明星。
为了复制他的研究成果，人们估计投入了1亿美元，因为他的研究非常重要。
他被认为是该领域的权威。
但事实是，如果将他的所有论文放在一起对比，你会发现图表实际上是相同的数据，只是比例不同。
这一问题花了多年才被揭露，因为全球有超过100个实验室试图复制他的研究，但都失败了。
直到那时，人们才开始认真审视他的研究。🤷🏻♂️
02 🟦 让我们容易上当的认知偏见：熟悉性
Elizabeth Bick 注意到了大多数人忽略的东西——熟悉性。
她发现重复的图表展现了一种一致性，同时也利用了熟悉性的特点。
而这种熟悉性是诈骗者用来欺骗我们的“钩子”之一。
熟悉性与一致性非常相似。
🪝 在大多数情况下，如果我们对某事物感到熟悉，这通常是一个积极信号。
如果你与某人相处很久，熟悉他们的行为，你通常能判断他们什么时候误导你，什么时候带你走向正轨。
你不会与不值得信任的人长期保持朋友关系。
因此，一个熟悉的朋友，通常代表着可信任。
心理学家 Gerd Gigerenzer 提出了“识别启发法”的概念，即如果你能认出某个事物，它可能是个不错的选择。
例如，如果问你谁最有可能赢得今年的西班牙足球联赛冠军，而你对此了解不多，你可能会猜“巴塞罗那”或“马德里”。
这些熟悉的名字常常是不错的猜测。
这种识别启发法在很多情况下奏效，利用它可以提高决策效率。
当我们对某事物熟悉时，我们往往更信任它，而这种信任在许多情况下是有道理的。
但骗子当然知道这一点。
🔵 通过反复强调某些信息，他们可以让我们更容易接受；通过让这些信息变得熟悉，从而更受欢迎。
例如，当我们反复听到一些琐事或声明时，我们会更倾向于相信它们的真实性，即使实际真伪并未改变。
这种现象被称为“虚假真实效应”，因为熟悉性会让我们更倾向于信任那些我们已经见过的内容。
丹提到了一项他与艾玛·亨德森和戴尔·巴尔合作的研究。
🧿 他们邀请了567名英国成年人阅读64条关于冷门事实的陈述，这些事实大多数人并不知晓。
其中一半陈述是真实的，例如“毛里求斯的首都是路易港”，另一半是错误的，例如“瑞士的首都是苏黎世”。
一天后、一周后以及一个月后，参与者再次阅读了部分原始陈述和一些新陈述。
结果显示，熟悉的陈述评分比新陈述高出0.68分，这种效应甚至可以持续一个月以上。
🧿 熟悉性会让某些事物显得更可信，而骗子利用这一点影响政治选举。
例如，在佛罗里达州的一次选举中，有人故意安排了一个名字相似的幽灵候选人以分散选票。
在这种选举活动中，幽灵候选人利用熟悉的名字来吸引选票，实际上类似于“相同名称骗局”。
🧿 这种手法在政治、商业甚至日常生活中都有应用，例如纽约市曾出现几十家名为 Ray’s Famous Original Pizza 的餐厅，它们彼此之间毫无关联。
在英国，也有超过500家名为 Red Lion 的酒吧。
这种熟悉感对我们的影响十分显著。
🧿 政治学家辛迪·卡姆和伊丽莎白·采克迈斯特研究了选民对两位虚构候选人——迈克·威廉姆斯和本·格里芬的偏好。
“威廉姆斯”是一个更常见的姓氏，并且在投票问题中被列为第一个选项。
当没有提供额外信息时，三分之二的参与者选择了威廉姆斯。
这与研究发现相一致：熟悉的名字由于“熟悉性原则”具有优势。
这种现象也能解释为什么美国选举前庭院标志和横幅会大量出现。
这些标志除了用来展示选民的偏好和归属感，还通过提高候选人的熟悉度，间接增加支持率。
🪧 实地实验显示，随机放置的庭院标志平均能将候选人的得票率提高约1.7个百分点。
骗子也善于利用这一点，通过让他们的想法、公司或员工听起来更熟悉来影响和说服我们。
然而，熟悉性和一致性并不是他们唯一的工具。
03 🟦 让我们容易上当的认知偏见：精确性
精确性是骗子武器库中的另一利器，尤其擅长打动人心。
所谓精确性，就是我们偏好具体、准确的信息。
这背后有充分的理由：
通常情况下，如果某人对某领域有深入理解，比如一位科学家，他的预测往往会更加精确，甚至可以精确到小数点后几位。
🧿 优秀的天气预报员能够准确预测降雨的概率和时间；优秀的飓风建模师能提前一天预测飓风的登陆点和强度。
这种精确性本身非常有吸引力。
🔵 我们往往将精确性视为深刻理解的表现，认为二者之间有因果关系。
骗子深谙此道。
提供更精确的信息往往能让人们更容易接受，因为看起来更真实、更具说服力。
几十年来，这一点在广告界已被广泛应用。
例如，🧼 象牙牌肥皂曾宣称其纯度为“99.44%”，这个具体的数字让人印象深刻，尽管它的实际意义可能并不明确。
但这种精确性让人觉得更真实，也更有价值。
然而，我们常常忽略了这些精确数字的来源：是否真的有足够数据支持？测量设备是否足够敏感？是否存在“虚假精确性”？
在科学研究中，“虚假精确性”屡见不鲜。
例如，研究人员测量人们对某事物的反应时间，单位可以精确到毫秒。
但有时你会看到平均反应时间精确到小数点后几位毫秒，这显然没有实际意义。
即便能如此精确地测量，这种程度的精度对研究本身并无帮助。
然而，人们往往会因这些精确的数字而误以为它代表更深层次的理解。
丹在书中举了一个例子，说明精确性如何被用来打动人心。
🧿 2021年5月25日，兰德·保罗在美国参议院发表演讲，主张将国家科学基金会（NSF）的年度预算削减10%。
他说：“我们通过这项法案与中国竞争，却通过扩大国家科学基金会这个政府机构来对抗中国。而实际上，国家科学基金会可能是政府中最浪费的机构之一。”
为了支持他的观点，兰德展示了一张海报，列出了一个研究项目的具体资助金额。
🔬 这个项目研究鹌鹑吸食可卡因对其繁殖行为的影响。
每次他展示这张海报时，所涉及的金额都不同，但数字非常精确，甚至精确到美分。
有一次，他误将报告中的脚注编号当作资助金额的一部分，这成为一个笑点。😂
通过这些具体的数字，他成功吸引了注意力，让削减预算的提议听起来更合理。
他的海报显示，“356,933,100美元和140美分”被用于研究鹌鹑行为。
🧿 这种极其精确的数字被故意用来捕获观众的关注并增强说服力。
研究也证明了这种策略的有效性。
🧐 2023年，《消费者心理学杂志》的一项研究发现，精确的价格折扣比舍入后的折扣更能促进销售，效果高出18%。
例如，“15.23美元”的折扣比“16美元”的折扣更能激发购买意愿，即便后者的金额更高。
在一系列实验中，研究者发现，当参与者面对精确折扣时，他们对购买硬盘的意愿提高了13.3%，对购买冷藏箱的意愿提高了11.4%，对购买水瓶的意愿提高了17.7%。
精确的数字确实有效，兰德·保罗和你的本地加油站都深谙此道。⛽️
当我们面对精确的细节时，往往不会去深究这些金额的相对大小。
🧿 我最喜欢的一个例子是关于汽油价格的讨论：
人们总是对汽油价格变化非常敏感，无论是每加仑上涨20美分还是25美分，这在不同地区都会成为一个大话题。
💸 但我们往往忽略了一个事实：对于大多数人来说，每年为汽车支付的保险费远远高于汽油费用。
因此，即使汽油价格上涨25美分，相比保险费用，这也是微不足道的。
我们没有充分考虑这些相对成本和价值。
比如，有些加油站会提供“洗车每加仑优惠10美分”的促销活动。
看上去不错，但如果你买了10加仑汽油，总共只省了1美元，而洗车费可能要10美元。这实际上并不划算。
但我们不会仔细思考这些细节，因为那具体的优惠数字直接呈现在我们面前，吸引了我们的注意力。
🔵 当你看到极为精确的数字时，应该提高警惕，质疑这些数字的真实性。
它们是事实，还是仅仅用来增强说服力？
这种现象不仅出现在政治演讲和加油站中，也常见于科学研究里。
在研究领域，这种“精确性”也屡见不鲜。
🧿 书中提到一个关于积极和消极体验如何影响幸福感的研究。
一项研究宣称，“当人们的积极事件与消极事件的比例超过2.9013：1时，他们的幸福感会显著提高”。
仔细想想，要精确到2.9013而非2.9014，需要多大的数据量来支持？
心理学研究不可能达到这种精确度。
在某些物理学领域，确实可以实现这种水平的精确，但测量幸福感和积极体验显然无法做到。
这一精确度本身就应该引发警觉。
或许他们可以声称比例约为3，但2.9013这个数字应该是一个明显的警告信号。🚨
然而，这项研究却被发表在顶级期刊上，因为这种精确性被误解为深刻理解的象征，实际上并没有这种理解。
尼克·布朗、艾伦·索科尔及其同事通过研究生成该数字的模型，揭露了其中的问题。
这个模型完全不适合这一研究背景。
他们使用的是一个流体动力学模型，而不是幸福感和积极体验的相关模型。
更糟的是，这个模型还使用了默认设置，与研究主题毫无关联。
最终，这部分研究被撤回，因为模型本身毫无意义。
但在撤回之前，这个理论已经广泛传播开来。
研究中提出的“关键比例”似乎传递了一种具体且有意义的概念，给人以深刻印象。
😶🌫️ 相比之下，一篇简单指出“如果积极体验多于消极体验，人们会更幸福”的论文，可能不会引发那么大的关注。
这些研究人员显然知道，极为精确的数字会让他们的论文更具说服力。
这或许与山桥君子的研究有关。
🧿 山桥让学生评估11种死亡原因（例如他杀、肺炎和癌症）的风险。
在评估之前，学生会看到每种死亡原因的预估死亡人数，以每100人或每10,000人为基数呈现。
例如，他们可能会看到“每100人中有12.86人死亡”，或者等效的“每10,000人中有1,286人死亡”。
结果显示，当数据以每10,000人为基数呈现时，参与者认为这些原因更具风险，即使两个比例完全相同。
甚至在100人版本的死亡率稍高（如每100人中24.12人死亡，而每10,000人中1,286人死亡）时，参与者仍然认为10,000人的版本更危险。
参与者受数字规模的影响更大。
1,286这个数字远远大于24.12，而他们未能完全考虑分母的不同。🤯
精确性确实具有强大的说服力。
这或许也是为什么像迈尔斯-布里格斯（Myers-Briggs）这样的个性测试如此受欢迎。
迈尔斯-布里格斯测试几乎人人皆知。
🧿 它被广泛使用，通过一系列问题将人们分为不同的类型，比如“内向型”或“外向型”，并为你赋予特定的字母组合。
这种测试的问题设计本身并没有什么问题，它们大体上与一些标准的个性维度测量相吻合。
问题在于，它将连续的个性维度划分成了离散的类别，而这些类别的界限完全是任意的。
研究表明，重新测试迈尔斯-布里格斯的人往往会获得不同的结果。
这并不是说短短几周内他们的个性发生了变化。
🫥 而是因为他们第二次的回答稍有不同，可能由于心情变化，导致跨越了一个人为设定的类别边界。
问题的核心在于，将连续的个性维度错误地当作离散类别。
例如，“我是内向型”或“我是外向型”听起来似乎很精确，但这种分类忽略了个性变化的细微程度。 而这些变化会随着时间推移而发生。
迈尔斯-布里格斯测试、汽油价格以及兰德·保罗的论点之所以能打动人心，正是因为它们的精确性。
🔵 小结一下：精确性、熟悉性和一致性是骗子操控我们的三大认知习惯。
但还有一种更为重要的偏见，让最早的蛇油推销员也能获得成功。
04 🟦 让我们容易上当的认知偏见四：效能
骗子操控我们的最后一种认知偏见——“效能”。
效能的概念是，一个简单的事物可以产生巨大的后果。🌪
这种现象在现实中确实存在，其意义非凡。
🧿 例如，抗生素对全球健康的巨大影响，疫苗大幅降低了死亡率，消除了困扰人类数十年甚至数百年的疾病。
这些创新看似微小，但却带来了深远的影响。
我们对这种概念非常着迷，因为它极具吸引力。
🔵 它让人相信：“这里有一个简单的解决方案，可以解决所有问题。”
这种效能也在营销中得到了充分利用。
“试试这个简单的方法，它会让你的生产力翻倍。”
这种宣称就属于“效能”的典型案例，暗示一个小小的改变能够带来巨大的效果。
但现实中，这种情况非常罕见。
如果确实发生了，那它一定非常有价值，但大多数时候并不会如此。
小原因很少导致大效果，而复杂问题几乎总是需要复杂的解决方案。
然而，我们总是喜欢“快速解决方案”和“简单改变”。
当你听到类似“这个小动作能带来巨大收益”的宣传时，不妨问自己几个问题。
我最喜欢问的是：“真正起作用的成分是什么？到底是什么在发挥作用？” 🧐
🐍 以蛇油为例，这是一个经典的“效能”骗局。
尽管蛇油声名狼藉，但实际上有一些证据表明，蛇油或蛇毒可能在缓解疼痛方面有一定效果。
最早的蛇油由克拉克·斯坦利开发，他被称为“响尾蛇之王”。
斯坦利会在像芝加哥世博会这样的场合，宣传他从玛基印第安人那里学来的蛇油，声称这种药油可以治疗一切疾病。
他列出了一长串的功效，从中毒到痛风，从胃病到其他疾病，他都宣称蛇油能治。
这是那个时代典型的专利药广告。
然而，美国食品药品监督管理局的前身对斯坦利进行了调查，那时还没有完善的监管法规，但调查发现他的广告欺诈。
并不是因为他声称蛇油能治百病，而是因为瓶子里根本没有蛇油。😂
斯坦利卖的“蛇油”中唯一的活性成分可能只是酒精，正如当时许多药物一样。
这种“一剂治百病”的宣传不仅仅是蛇油推销员的手段，科学研究中也有类似的情况。
丹在书中提到了许多基于极少样本的科学研究，却对整个领域产生了巨大影响。
🧿 例如，2003年有一项仅有17名参与者的研究声称，玩第一人称射击游戏能提升认知任务表现。
这项研究发表在《Nature》杂志上，被引用了3500次，还有一个相关的 TED 演讲观看量达800万次。
然而，这一结论从未被复制过。
对后续所有研究的荟萃分析显示，第一人称射击游戏和认知提升之间不存在联系。
像玩游戏这样的小行为，不太可能对认知能力产生显著影响。
然而，这类论文因为其“效能”结论而获得了广泛关注。
这种现象还引发了心理学某些分支领域的研究热潮，试图证明微小的实验操控如何对人们产生大影响。
🧿 例如，有研究声称，拿着热咖啡与拿着冷饮的人对对话伙伴的评价会有所不同。
丹对这一研究进行了复制实验，并且参与者人数是原实验的三倍多。
结果显示，几乎没有效果。
手里拿着热饮并没有改变人们对对话伙伴的看法。
小投入很少会带来大结果。
因此，下次你看到一个微小变化带来惊人结果的研究时，请质疑它。
🔵 问自己：“如果这是真的，它的后果是什么？这些后果可信还是荒谬？”
这是识别“效能”骗局的一种方法。
至于其他认知偏见，如一致性、熟悉性和精确性，又该如何辨别呢？
丹提供了以下建议 ↓
🟦 一致性：注意那些犯过诈骗罪的人，他们往往会再次诈骗；如果某人因诈骗被抓，很可能他们之前也有类似行为。
例如，奥兰多艺术博物馆曾展出一批据称由巴斯奎特创作的画作。
然而，调查发现，这些画作中有一部分的画布出现在巴斯奎特去世之后，显然不可能是真品。
更有趣的是，参与这些画作“发现”的人几乎都有诈骗前科。
🟦 熟悉性：让熟悉的事物变得陌生。
例如，在评价政策时隐藏候选人的姓名，这样可以让你专注于政策本身，而不是基于熟悉感选择候选人。
🟦 精确性：记住，小事很少会带来大效果。
如果某个宣称说它能让你的生产力提升10倍，那就问问自己需要多少证据才能支持这一结论。
大多数这样的说法只是广告噱头，忽略精确的数字，把它们视为略有帮助的可能性。
总结：一致性、熟悉性、效能和精确性是骗子用来操控我们的四大认知习惯。
营销人员用它们来增加销量，麦道夫用它们来扩展他的庞氏骗局，兰德·保罗用它们来说服国会。
但请保持警惕，因为很可能有人正在利用这些方法操控你。
希望你喜欢这些营销心理学的内容。🔵
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