A072 自信的来源，竟然是那些“反对”你的证据？Nature子刊最新研究：颠覆“确认偏误”
来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜ 发布：2025-11-02 ｜ 原文链接
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基本信息
Title:How disconfirmatory evidence shapes confidence in decision-making
发表时间：2025.10.29
Journal：Communications Psychology (Nature旗下心理学top旗舰期刊)
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研究背景
我们为何会对自己的某些决定信心满满（比如在人群中认出老友的脸），又对另一些决定犹豫不决（比如在陌生的城市导航）？这种评估自我决策正确性的能力，在认知神经科学中被称为元认知 (metacognition)或决策信心 (decision confidence)。
在理想情况下，我们评估信心时应平等地权衡所有可用的证据 。然而，近年来大量研究指出，人类的信心系统存在一种系统性的偏差，被称为“积极证据偏见” (Positive Evidence Bias, PEB)，或更中性地称为“反应一致性证据效应”(Response-Congruent Evidence, RCE) 。
RCE效应通俗来讲，就是一种元认知层面的“确认偏误”(confirmation bias)。该理论认为，大脑在形成信心判断时，会过度权衡那些支持你最终选择的证据，而系统性地忽视或打折处理那些与你选择相悖的证据。例如，在Peters等人2017年的研究中，神经活动显示信心仅与“所选选项”的证据强度相关，而与“未选选项”的证据无关 。这种机制被认为是导致过度自信 (overconfidence)的一个重要来源 。
然而，这些RCE效应的发现大多依赖于“二维信号检测”任务（例如“人脸 vs 房屋”），即两个选项的证据来源是相互排斥的 。那么，当证据分布在一个连续谱（例如颜色从蓝到红）上时，这种“确认偏误”是否依然成立？这正是本研究切入的核心问题。
研究核心总结
与RCE/PEB的预测截然相反，本研究在连续证据空间中发现了一个强大且一致的相反效应。以下是该研究的核心发现提炼：
核心发现：反应不一致证据效应 (RIE Effect)
研究团队首先重新分析了九个已发表的数据集 (总 N=176)，这些数据集均使用了一个“颜色平均”任务（判断八个色块的平均色调偏蓝还是偏红）。
Fig. 1 | Experimental design and stimulus characteristics.
结果惊人地发现：参与者的信心判断并非主要依赖于支持他们选择的证据（例如，选择“红色”时，那些“最红”的色块）；相反，他们的信心过度依赖于那些与最终选择相冲突的证据（例如，选择“红色”时，那些“最蓝”的色块对信心的影响最大）。
研究者将此效应命名为 “反应不一致证据效应” (Response-Incongruent Evidence effect, RIE) 。
Fig. 2 | Behavioral and simulated reliance (RIE) effects.
核心机制：作为决策机制下游后果的RIE
为什么会出现RIE效应？研究的核心洞见在于，这并非一种新的、独立的元认知偏见，而是决策形成阶段一个已知原则——“稳健平均” (robust averaging)——所带来的“下游后果” (downstream consequence)。
“稳健平均”原则（由de Gardelle & Summerfield, 2011 提出）是指，大脑在整合连续证据（如平均颜色）以做出决策时，为了抵抗极端值的噪声干扰，会采取一种自适应策略：不成比例地放大那些靠近“类别边界” (category boundary)（例如“红”与“蓝”分界线）的证据的权重，同时压缩那些远离边界的极端证据的权重 。
这套决策机制与RIE效应的逻辑联系在于：对于一个给定的选择（例如“红色”），那些反应不一致的证据（即“偏蓝”的色块）根据其定义，恰恰是物理上最靠近类别边界的样本 。因此，根据“稳健平均”原则，这些冲突证据在决策阶段就已经被系统性地自动赋予了更高的权重。而后续生成的信心判断，只是继承了这套源于决策机制的权重分配，从而表现出了RIE效应 。
关键证据：模型与实验
- 计算模型 (c-LPR Model)： 研究者扩展了原有的LPR模型（c-LPR），用以同时模拟决策和信心。模型比较 (Model comparison) 显示，那个假设“靠近类别边界的证据敏感性增强”（即稳健平均机制）的模型 (Model 4)，完美地拟合并复现了信心判断中的RIE效应。相反，一个强行编码了RCE/PEB效应的模型 (Model 7) 则与数据拟合极差 。这表明，RIE效应是稳健平均机制的自然产物。
- 因果验证 (预注册实验)： 最具说服力的是，研究团队设计了一项新实验 (N=32) 来验证“类别边界”的决定性作用 。他们让被试在两种不同情境下观察物理上完全相同的“紫色”刺激：
- 情境A (蓝-紫边界)： 判断刺激是“蓝色”还是“紫色”。此时，紫色刺激中偏蓝的元素最靠近边界。
- 情境B (紫-红边界)： 判断刺激是“紫色”还是“红色”。此时，紫色刺激中偏红的元素最靠近边界。
- 结果： 预测被完美证实。在情境A中，被试的信心主要由偏蓝的元素驱动；而在情境B中，信心则转而由偏红的元素驱动。这有力地证明了RIE效应是相对于类别边界的，而非绝对的物理证据 。
Fig. 3 | Color context flips the response-incongruent evidence (RIE) effect.
核心意义：统一决策与元认知
本研究的结论极具理论价值：它为决策中的“稳健平均”和元认知中的“RIE效应”提供了一个单一的、统一的计算机制（即对类别边界的适应性敏感）。
这挑战了那些认为“信心是决策后一个充满偏见的、独立加工过程”的观点。相反，研究结果支持，决策信心可能是对决策变量 (Decision Variable) 的一种直接且理性的读取，信心的“偏差”特性（无论是RIE还是RCE）可能只是忠实地继承了前端决策系统为适应不同任务环境（例如连续证据 vs 互斥证据）所采用的适应性计算策略。
Abstract
When assessing our decisions, the normative strategy involves giving equal weight to each evidence sample when computing confidence. However, recent findings suggest that the brain tends to overweight decision-congruent information when forming confidence judgements (i.e., positive-evidence bias; PEB). Here, we re-analyzed nine datasets (total N = 176) from human participants who judged the average color of eight shapes and gave their confidence. This task precisely allowed us to disentangle the impact of choice-confirming and choice-conflicting evidence on the formation of confidence. Strikingly, participants overly relied on evidence that conflicts with their choice, contrary to the normative model and the PEB. To explain this response-incongruent evidence effect in the computation of confidence, we fitted an extended log-posterior-ratio for confidence model to our data and show that the same robust averaging principle that influences decisions also accounts for these confidence effects: incongruent evidence receives a stronger weight in the computation of confidence because it lies closer to the category boundary around which there is heightened sensitivity. In a preregistered experiment (N = 32), we then empirically demonstrate that an experimentally induced shift in the category boundary affects the computation of confidence in otherwise identical stimuli. We conclude that confidence depends on dis-confirmatory evidence due to downstream consequences from decision-making mechanisms.
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