01
定义
个体在进行判断或做出决策时，总是有意识或无意识的去关注与自己既有观念和态度所一致的信息，而忽视与其观点和态度不一致的信息。换句话说，就是人在为做出判断而收集的信息的时候会有一种“见我所想”的倾向，而非“眼见为实”的态度。
02
实验过程
在经典的“ 2-4-6任务”实验中， 实验主持者要求受试对象通过看不同数字列顺序来发现一个非常简单的规则：数字按升序排列。
在实验开始时，受试对象被给予“2-4-6”3个数， 并且告诉他们：“该3个数字组合与规则相符”。
然后让受试对象在卡片上写出类似的3个数组成的数字，每写完一组，实验主持者就说出这组数字是否符合该规则。
受试对象可以一组一组持续地写，并一直得到主持者的反馈，直到他们肯定发现了规则，说出规则为止。
结果出人意料，经过多次重复实验的结果也都只有20%的被试成功发现规律，而且这些被试失败的原因在于他们只列举支持自己假设的数列。
也就是说受试对象都只检验支持他们的想法的规则，而不检验与他们的想法不一致的规则。
也就是说，那些认为排列规则是“递增2”的被试只会去验证“6-8-10”或“12-14-16”这类数列的正确性，然后在听到主持人说它们符合规则时就自信地说出他们发现的“规则”，因此被试发现的规则常常是比实际答案复杂得多的规则。
至此之后，心理学家发现了“证实性偏差”，也就是人们只会去证明自己认为对的事情，而下意识地忽略其他反对的信息。后续也有学者在司法、情报、经济、突发事件与网路舆论等方面都做了相关的研究。
03
案例分享
《吕氏春秋》中有一个“失斧疑邻”的故事:有一个人丢了一把斧头，怀疑是他邻居的孩子偷的。于是他看邻居孩子的言行举止都像是偷了斧头的样子。后来他去挖地， 无意中找到了斧头。这时他再看邻居的孩子时，发现邻居孩子一点也不像偷了斧头的样子。
为什么对同一个孩子相同的行为，在丢了斧头和找到斧头之后看起来是那么的不同？
这正是因为丢斧头的人对于这个孩子的预设改变了，而这个预设也就改变了他对于同一个行为的理解与解释。
当然这样的故事不仅仅存在于故事之中，在现实当中下到日常生活，上到国家决策，都存在着这样的偏差。那再举个栗子：
20世纪冷战时期， 美国密切监测苏联的军事活动，定期利用间谍卫星拍摄苏联的照片，然后由中央情报局的分析员来审阅照片，试图发现苏联是否建造了新的军事设施。
一次一个情报分析员在阅读报纸时注意到当时苏联一个过去比赛经常输球的小镇的足球队最近连连获胜，并且比分差距拉得非常大。
他觉得不正常，感到这里面一定有过去没有注意到的事情。他推断当地工人数量一定有较大规模的增加，从而使当地足球队可以从更多的人中间挑选队员，增加的工人很可能是军事设施的人员。
于是他把曾看过的卫星照片再调出来看，结果在原来什么都没有发现的照片上发现了苏联严密伪装的核武器工厂。
所以我们可以看到，情报人员在没有这个预设之前，没有办法发现这个核武器工厂，但是有了预设之后，再小的有利于证实猜想的信息都会被采纳，即“见我所想”。
04
相关讨论
首先要提到的就是在司法领域当中的应用，由于在各类犯罪的侦查与审判过程中存在着“证实性偏差”，导致在司法过程中产生了大量的冤假错案，屈打成招的案例数不胜数。
在这背后是“过度自信效应”、“展望理论效应”与“沉没成本效应”共同作用的结果。因此在法律当中就有明确规定疑罪从无原则、无罪推定原则等相关的条款，来制约这种认知偏差导致的司法不公。
其次，在现代社会中，信息的传播与获取达到了前所未有的便利，网络也给予了每一个人自由发声的平台，但是“证实性偏差”存在于其中，并且愈演愈烈。
在这样飞速的变化中，人们对于信息真实性的需求逐渐让位于情感层面的需求，当一个事件被曝光的时候（像是各种不诚信行为、违反道德行为等等），也就是情绪被引爆的时候，没有人在乎这个事件的真实性，而是在通过这个事件来宣泄自己的情绪。
“真相被情绪所裹挟，事实由情感来建构”。而当真相被公布的时候，已经没有人在乎，也不会有人为了自己之前所发布的错误言论而道歉。
此外在包括经济、人事管理、灾后救援等各个方面，包括我们日常生活中相处中的点点滴滴都会出现这样的“证实性偏差”。
比如在一个满是绿化的学校中，保洁阿姨刚刚把落叶扫走，随后一阵风就将更多的叶子吹了下来，而校方人员可能就会认为保洁阿姨都不做卫生。如果这个时候有其他人出面帮忙作证，往往校方人员会觉得这个人可能是在帮忙作假证打掩护。
这其中并不是谁故意针对谁，也不是谁犯了错，而就是“证实性偏差”导致的一连串的误会。
05
部分干预方法
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提高知识与理论水平, 减少错误观念
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竞争性假设分析法
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充分参考他人意见 /群体决策
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规则训练
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考虑对立面
这里需要特别说明的是，“考虑对立面”这个方法能够减少“证实性偏差”，但实际上并不会增加做出决断的准确性。此外这样的干预方法并不能完全消除“证实性偏差”的影响，更加客观严谨、尊重事实的态度同样是很重要的。
