|
Теории заговора объясняют социальные и политические события
|
|
|
|
Новое исследование предполагает, что, решая, верить в теорию заговора или нет, мозг взвешивает информацию из нашего собственного непосредственного опыта, то, что нам сообщают средства массовой информации, ожидаемую цену или вознаграждение за веру в теорию и наши предыдущие взгляды. Исследование опубликовано онлайн в журнале Review of Philosophy and Psychology. Теории заговора объясняют социальные и политические события, утверждая, что влиятельная группа людей наносит ущерб нашей собственной группе или всему сообществу с помощью тайных заговоров. В последние годы примеры в западном обществе включают в себя то, что выборы были украдены и что правительства вступают в сговор относительно вакцин, которые, как они утверждают, защищают от вируса COVID-19, но на самом деле могут иметь пагубные последствия для здоровья, например, для фертильности.
|
|
|
Исследование, проведенное доктором Франческо Риголи, старшим преподавателем факультета психологии Сити Лондонского университета, использует компьютерное моделирование для описания психологии человека, который решает, доверять теории заговора или нет. Предложенная имитационная модель получила название «Вычислительная модель теорий заговора» (CMCT). CMCT рассматривает факторы, влияющие на суждение человека, как входные данные для модели, а выходом является вероятность того, что человек поверит в теорию заговора.
|
|
|
|
К этим факторам относятся:
|
|
|
|
- Любые новые доказательства за или против теории заговора по сравнению с другими альтернативными, общепринятыми теориями.
|
|
- Предполагаемый риск для человека за неверие в теорию заговора (или, наоборот, награда за веру в заговор)
|
|
- Предыдущие убеждения человека, включая негативные или позитивные взгляды на мир, а также состояния аффекта (эмоции), которые могут повлиять на его веру в теорию заговора.
|
|
|
|
Затем CMCT взвешивает эти входные данные с помощью вероятностного расчета и приходит к оценочной вероятности того, что человек поверит теории заговора. В реальном мире CMCT означает, что человек больше принимает доказательства, которые он считает более надежными и более близкими к их собственным мировоззрениям, например, из любимых новостных агентств или даже анекдотического личного опыта, чем источники. это не так. Это означает, что, несмотря на наличие веских доказательств ложности теории заговора, влияние предполагаемого риска для человека из-за того, что он не верит в теорию заговора, прочно придерживающихся предшествующих убеждений или даже его эмоционального состояния, может по-прежнему означать, что теории заговора, скорее всего, поверят.
|
|
|
|
Примеры предполагаемых рисков для человека включают:
|
|
|
|
- Остракизм со стороны более широкой группы сверстников, такой как политическая группа, за неверие в то, во что верит более широкая группа, например, в краже на выборах.
|
|
- Утверждения о вреде фертильности от вакцин против COVID-19, как это воспринимается молодой женщиной, которая хочет иметь детей, особенно когда она считает, что подвергается низкому риску вреда от самого вируса.
|
|
|
|
CMCT имеет сходство с «теорией управления ошибками», ранее применявшейся к теориям заговора, поскольку обе согласны с тем, что предполагаемый риск для человека из-за того, что он не верит в теорию заговора, склоняет его верить в нее. Однако принципиальное отличие состоит в том, что теория управления ошибками предполагает, что люди естественным образом склонны верить в теории заговора в результате эволюционных процессов, а CMCT - нет; он просто учитывает предполагаемый риск каждый раз, когда принимается новое решение. Здесь CMCT имеет больше смысла, учитывая, что не существует четких доказательств того, что люди эволюционировали, чтобы верить в теории заговора. Модель CMCT также утверждает, что человек будет более восприимчив к теориям заговора, когда для объяснения события отсутствуют правдоподобные теории, не связанные с заговором. Это важно для правительств и других учреждений при обмене сообщениями в области общественного здравоохранения, особенно в свете новых проблем, таких как пандемия COVID-19, когда очень мало информации о вирусе изначально было достоверно известно и во многих случаях плохо сообщалось.
|
|
|
|
Размышляя об исследовании, д-р Риголи сказал: «Предложенная здесь вычислительная модель в целом согласуется с эмпирическими данными и является важным шагом на пути к пониманию логики, используемой для убеждения в теории заговора. «Хотя исследования психологических процессов, лежащих в основе привлекательности теорий заговора, быстро накапливаются, они в основном исходят из области социальной психологии, где использование компьютерного моделирования является относительно новым, но с помощью которого лучше всего могут быть поняты механизмы принятия теории заговора."
|
|
|
|
Источник
|
