负面新闻为何占据头条？消极偏见的演化心理学解析

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利维坦的出版社：

通常，我们会理解媒体报道和投机读者作为互联网算法的阴谋的偏好：读者组通常喜欢阅读八卦，因此作为内容生产方面，它将不断输出各种八卦新闻；读者组喜欢时事新闻，内容方面将使用该算法将其准确地传递给您。反之亦然。

但是，就直观的感觉而言，为什么负面消息经常占据头条新闻？从今天的作者看来，上述现象可能会有更深入的理由。 “负面偏见”是否解释了对人的心理状态产生更大影响的负面性质（例如不愉快的思想，情感或社交互动，非常痛苦的事物）的事情，而不是中立或积极的事物，但是从进化心理学的角度来看，这究竟是什么导致这种现象？这可以看作是从人脑到周围负面/风险环境信号的积极反馈吗？

我的记者梦想来自电影新闻，主角简·克雷格（Jane Craig）每天早晨都有固定的动作过程。当指定时间的时候了，她会坐下来哭一分钟。一分钟后，她擦掉了脸上的眼泪，继续了自己的一天，没有任何悲伤的迹象。

记者一直是一个相当忧郁的团体，他们产生的新闻反映了这一点。

沟通学者发现，多年来，关于政治话题的报道通常比积极的音调更为消极或愤世嫉俗。 2000年代中期的一项研究发现，美国，德国，意大利和奥地利的竞选报道大约有一半传达了坏消息，其中只有6％传达了好消息。在某些方面，情况越来越严重。最近的一项研究发现，在2000年至2019年之间，新闻标题的比例传达了美国新闻中愤怒，恐惧，厌恶和悲伤的比例大大增加了。

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一些新闻消费者屈服于这一现象，借用了记者卡伦·何（Karen Ho）的难忘声明，他们发现自己痴迷于“末日滑动”（）（），以及他们阅读的所有文章：乌克兰战争是否会演变成第二次世界大战？另一个大流行会破坏世界秩序即将到来吗？我们是否越过了关键的气候转折点？

至少有些新闻消费者对这种情况不满意。牛津大学路透社新闻研究所去年进行的一项国际调查发现，几乎所有调查的国家的媒体信任都在下降，越来越多的人说他们避免了新闻。为什么？受访者说，因为新闻“对他们的情绪产生了负面影响”。

所以...我们为什么喜欢这个？我们是否只是一群可悲的人坚持将我们的神经症传播到全世界？尽管读者抗议这些内容，但他们是否确实更倾向于点击负面或可怕的消息？

毫无疑问，这两件事都是真实的，“供应方面”和“需求方”的原因可能来自同一来源。事实证明，人类具有社会心理学家所说的“负面偏见”的特征：我们倾向于将更多地关注看似糟糕的信息，而不是看似好消息。

这可能是新闻如此令人沮丧的根源原因之一。我们正在寻找这种信息。

什么是负偏见？

社会心理学家的最大热情之一是在人类行为中寻找许多理性和感知的错误，这些错误是系统性的偏见，使我们偏离了正确的道路。 “负面偏见”是指负面信息和经验的趋势压倒积极信息和经验。

早在1967年，心理学家 Rich及其合着者得出结论[4]，当大学生阅读描述陌生人个性的段落时，他们受到负面描述的影响而不是正面描述。 1982年，特蕾莎·阿马比尔（ ）和安（Ann）提出[5]，“人们在评估他人或其工作时可能会有共同的负面偏见”，并指出其他一些研究到那时已经发现了同样的情况。

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2001年的评论论文直言不讳地说：““坏”比'更好'强。” [6]所有这些研究都是在“世界末日滚动”盛行之前进行的。这表明这种现象源于人类认知深处的事物，而不是社交媒体的影响。

现在，公元2023年，当有人告诉您“社会心理学家已经说了些什么”时，您的第一个反应应该是：“为什么我相信社会心理学家？他们有很多著名的研究结果，这些结果已被推翻。”这是事实：该领域是“可重复危机”（）的核心领域，许多曾经被广泛吹捧的社会心理学概念在重复测试之后被宣布为无效（例如，论文的主要作者“不好”，“不好比好”）[7] [7]。

但是，我采访的研究人员指出，负面偏见的流行率已经得到了极为广泛的证明，迄今为止，它根本没有受到可重复危机的影响。波士顿大学市场营销教授，埃弗里特·韦德·洛德（ Wie Lorde）的杰出教师学者凯里解释说：“来自不同实验室，理论传统和人员背景的研究表现出了负面的偏见，在多种刺激下表现出负面的偏见。”

莫雷奇的研究[8]发现“外部动作”（）发生了负面偏见：当坏事发生时，人们倾向于将他人归咎于别人，而不是为了好事。随后对婴儿的研究复制了这一发现[9]。

作为回应，加州大学洛杉矶分校传播与政治学系教授斯图尔特·索罗卡（ ）同意：“这可能是心理学文献中最有力的发现之一。”索罗卡专门研究这种偏见对新闻的影响。他与帕特里克·富尼尔（ ）和莉拉·尼尔（ Nir）一起，对17个国家 /地区的1100多名参与者进行了大规模研究，以衡量消费者对看似正面或负面消息的反应。

“受访者在笔记本电脑上观看了七个随机安排的全球新闻报道，同时戴着噪声耳机和传感器，以捕捉皮肤电导率和血液体积的脉冲。”

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积极新闻的例子包括一个巴西芭蕾舞，雇用一名盲人舞者，一个从肝病中恢复过来的小孩，以及瑞典“ ABBA的受欢迎程度仍然没有减弱”。负面消息的例子包括燃烧秘鲁·奇异果城，联合国对斯里兰卡战争罪的调查以及以色列极为正统的激进主义者阻止女孩上学。

“皮肤电导率”是指电流穿过皮肤的困难，这是一种被广泛认为是可靠的测量方法，自20世纪初以来就以各种形式使用。通过观察这种生理反应，研究的作者试图绕过自我报告的局限性并确定读者的直接（有时是潜意识）的反应。鉴于有时，即使人们的行为表明他们更喜欢坏消息，他们仍然声称喜欢好消息，因此依靠自我报告以外的其他方法[11]是有意义的。

在样本中，他们发现，平均而言，负面新闻比正面或中性新闻引起了更强的生理反应，并引起了更多的关注，但是，个人之间的反应非常大，一些人对积极新闻的反应更为强烈。

这解释了“坏消息困境”的需求方面。观看和消费新闻的人似乎比积极的故事更有可能被消极，忧郁的故事所吸引。但这也解释了供应方面。新闻记者在选择要报告哪些故事时有一定的酌处权。如果我们也有负偏见，那么我们可能会面临与读者相同的冲动，这使我们选择报告更多负面消息。

对于那些喜欢好消息的人来说是个好消息

索罗卡不是启示录。他认为，传播有关真理，善良和美丽的新闻报道的环境实际上正在改善。首先，他认为新闻报道中的总体情绪并未恶化。

大约十年前，他和同事洛里·杨（Lori Young）开发了一种“感官分析”工具，用于评估不同政治信息的正面或负面水平，称为词典编码情感词典（）[12]。字典很简单：它包含一系列编码为“正面”（例如“体面”，“无价”）和编码为“负”（例如“否定”（例如“无耻”，“ ”）的单词，并计算出测试中每个单词出现的频率，同时调整了负面结构的使用（因此“不良”（因此“不良”（“不好”（“不好”（“不好”）（“不好”（“不错”（“不正确”编码为负面的较差的呈态度，是不正确的）。

索罗卡（）认为，词典将文本分为“正”和“负面”，这通常与人类的分类一致，并且通过自动处理，词典使研究人员可以分析更多文本。

和Yana ，“传播好消息的可行性” 2021。

他和密歇根大学的另一位合着者Yanna 使用词汇编码的情感词典来分析1990 - 2018年的情感倾向和晚间新闻节目。他们没有发现任何下降趋势，但情感趋势非常波动。有时（尤其是在恐怖袭击之后）覆盖范围特别负面；有时（例如，在巴拉克·奥巴马（ Obama）当选总统之后）的报道特别热情。但总的来说，没有明显的趋势线。

更重要的是，索罗卡（）和克鲁普尼科夫（）认为，人们对好消息的接受程度不同。似乎是“新”或“异常”的好消息往往会获得更多的报道，因为人们对新颖性的关注偏见可能会减轻他们的负面偏见。 （“坏”可能比“好”更强大，但是“新”可能比其他所有内容都更强大。）

他们注意到，在晚上电视新闻中，最后一个时期几乎总是“好消息”。威斯康星州的锚点弗雷德里卡·弗里贝格（ ）告诉作者：“当说晚安时，您不想完全让观众沮丧地沉浸其中。”换句话说，人们希望内容与以前的沉闷新闻不同。

也有一些人对好消息更感兴趣。索罗卡（）与他的同事马克（Marc）进行了一项实验室研究，以查看声称喜欢好消息的消费者是否真的在现实中更多地单击这些消息。事实并非如此；说您想阅读好消息并不能预测您的实际消费习惯。但是他们仍然发现结果中的异质性：大量人（有些人说他们更喜欢好消息，有些不喜欢），在实际操作中更加单击好消息。

在那个媒体垄断世界中，大多数人都依靠一两个当地报纸和三个国家新闻网络，乐观主义者少数群体……不是很幸运。大多数人都占上风，而大多数人都喜欢负面消息。

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我们不再生活在那个世界。夜间新闻急剧下降，来自世界另一端的报纸和当地报纸一样容易获得，几乎每个人都到达成千上万的新闻机构相互竞争。对于和来说，这表明好消息的市场越来越强。如今，媒体可以在不提供许多负面文章的情况下开放自己的市场，这是不可能的三十或四十年前。

索罗卡告诉我：“最终结果可能是，今天的人们在寻找新闻时可以更好地找到自己的理想平衡。”

他们发现证据表明这种情况正在发生，或者至少短暂地发生了。他们记录说，在一些非常成功的新闻报道上，尤其是左翼“战斗”（）和“占领民主党”（）和右翼的“ ”（）（） - 平均而言，其正面消息比负面新闻更积极。如果新闻可以激励人们的心，确认他们的信念等，各方的顽固人士将向积极的消息开放。话虽如此，他们的数据全都来自2017年特朗普时代之前，因为缺乏最新数据。在那之后，事情……变得黑暗。

但是，任何记者都可以告诉您，新媒体的前景并不光明。首先，这样的平台的算法结构将扩大我们自己的负偏见[13]。从2016年到2019年，当决定哪些帖子显示其他用户时，推动“愤怒”表达响应的重量是“喜欢”的表达响应的五倍，因为他们的机器学习算法发现，愤怒的帖子激发了人们的灵感，而不是令人愉快的帖子。该算法在一定程度上反映了人们确实更喜欢分享使他们感到愤怒的新闻，但是该算法也会放大趋势，网站和用户都为此付费。

因此，新闻消费者夹在两个竞争力量之间。一方面，他们享受有史以来最大，最多样化的新闻生态系统，以及一个社交媒体网络，为他们提供了通过帖子，喜欢和其他互动的新闻。从理论上讲，这应该使想要阅读好消息的人更容易。但这也使消费者受到自己的冲动。尽管他们可能想在更高的水平上获得较少的悲剧新闻，但目前，他们可能只喜欢世界末日调整的新闻，而他们所依赖的媒体和平台只会很乐意提供这个坏消息。

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莫雷奇解释说：“我们现在可能会更有动力地专注于负面新闻。” “如果有足够的负面信息，它可能会减少我再次访问该网站的冲动。这可能会对我的身心健康产生负面影响。从长远来看，这些站点可能应该包括更多的积极信息。考虑到目前的人们的行为可能不足以捕捉他们的全部偏好。”

他将当前状况与一家算法航空公司进行了比较，该航空公司决定目前只提供人们最想要的餐点。该航空公司将首先让乘客在芯片和胡萝卜段之间进行选择。当几乎每个人都选择薯条时，他们可能会问“酥脆或布朗尼？”，然后问“布朗尼或冰淇淋？”，不久整个菜单都会填满糖。这满足了人们的直接偏好，但从长远来看，这将导致他们受苦。

考虑到负面偏见是新闻媒体和社交网络的一项棘手任务。我们可以满足人们当前的需求。但是这样做，我们可能会给他们空的卡路里，这只会在将来的某个时候生病。

参考：

[1]/doi/10.1177/27800

[2] //？id = 10.1371/.pone。

[3] .. ox.ac.uk/news-/2022/dnr---

[4] // 1967-11833-001

[5]

[6] // 71516.pdf

[7]

[8] // 2009-19929-006

[9] ///文件？id = 10.1371/.pone。＆type =

[10]

[11]/doi/abs/10.1177/24832

[12]

[13]

文字/迪伦

翻译/库山

校对/兔子的

原始文本// - // bad-news-bias-media

本文基于创建共享协议（BY-NC），并由库山（）在利维坦（）出版

这篇文章只是作者的意见，并不一定代表利维坦的立场