弗吉尼亚大学Gabrielle S. Adams等人在Nature（自然）期刊发表了题为“People systematically overlook subtractive changes”的文章，依靠详实的实验数据，提出了“Less is more”类似的观点，也就是说，解决问题，往往不需要加法，而需要减法即可轻松高效地实现目标。本期文章，全面介绍这篇文章，以及Nature期刊对该文章的新闻&观点板块宣传解读。

NEWS and VIEWS新闻&观点板块
Adding is favoured over subtracting in problem solving
在解决问题时，加法比减法更受欢迎

考虑图1所示的乐高结构，其中一个小雕像被放置在屋顶下，屋顶由一个角上的一根柱子支撑。你会如何改变这种结构，以便在不压碎雕像的情况下，在上面放置一块砖块，而且每一块砖块都要花费10美分？如果你像Adams等人在《自然》杂志上报道的一项研究中的大多数参与者一样，你会增加柱子来更好地支撑屋顶。但一个更简单（也更便宜）的解决方案是拆除现有的支柱，让屋顶仅仅停留在基座上。在一系列类似的实验中，作者观察到，人们总是考虑增加成分而不是减少成分的变化，这一趋势对日常决策有着广泛的影响。

图1：提高乐高结构的稳定性

例如，Adams和他的同事分析了档案数据，并观察到，当一位即将上任的大学校长要求修改建议，以使大学更好地为学生和社区服务时，只有11%的回复涉及取消现有的法规、做法或计划。同样，当作者要求研究参与者做出10 × 10绿色和白色方框的网格对称，参与者通常将绿色方框添加到网格中较空的一半，而不是将其从较满的一半中移除，即使这样做会更有效率。

Adams等人证明，他们的参与者提供的减法解如此之少，不是因为他们没有认识到这些解的价值，而是因为他们没有考虑它们。事实上，当说明书明确提到减法解的可能性时，或者当参与者有更多的机会思考或练习时，提供减法解的可能性增加了。因此，人们似乎倾向于应用“我们可以在这里添加什么？”启发式（简化和加速决策的默认策略）。这种启发式可以通过运用额外的认知努力来考虑其他不太直观的解决方案来克服。

虽然作者关注的是参与者甚至没有考虑减法解决方案，但我们认为，减法解决方案也不太可能被认可，这可能会进一步加剧对加性解决方案的偏见。人们可能期望减法解比加法解获得更少的积分。与提出新的补充内容相比，放弃某些内容的建议可能会显得缺乏创造性，而且也可能会产生负面的社会或政治后果——例如，建议解散一个学术部门可能不会受到从事该领域工作的人的赞赏。此外，人们可能会认为现有功能的存在是有原因的，因此寻找附加功能会更有效。最后，沉没成本偏见（一旦在金钱、精力或时间上进行了投资，就有继续努力的趋势）和浪费厌恶可能会导致人们回避删除现有功能，尤其是如果这些功能一开始就努力创建的话。

减法解决方案的这些已知缺点可能会鼓励人们经常寻找加法解决方案。这与Adams及其同事的建议一致，即之前频繁接触添加剂溶液使其更容易认知，因此更容易被考虑。然而，除此之外，我们假设之前的经验可能会导致人们认为他们实际上应该加减。因此，该研究的参与者可能会根据过去的经验进行归纳，并本能地认为他们应该添加特征，只有在进一步反思或明确提示后才重新审视这一假设。同样，大学社区的成员可能会含蓄地认为，即将上任的校长希望他们制定新的倡议，而不是批评现有的倡议。

Adams及其同事的发现有何意义？如果没有考虑到情况通常可以通过删除而不是添加来改善，那么在现实世界中会产生许多后果。例如，当人们对家里的装饰感到不满意时，他们可能会通过疯狂消费和购买更多家具来解决这种情况，即使摆脱凌乱的茶几也同样有效。对于资源匮乏的消费者来说，这种趋势可能尤为明显，他们往往特别注重获取物质财富。这不仅损害了这些消费者的财务状况，也增加了我们环境的压力。在更大的范围内，个别决策者倾向于采用附加解决方案可能会导致出现问题的社会现象，例如正式组织的不断扩大以及近乎普遍但环境上不可持续的经济增长追求。

Adams及其同事的工作指出了未来避免这些陷阱的一种方法——决策者和组织领导人可以明确征求并重视那些减少而不是增加的建议。例如，大学校长可以明确指出，撤销委员会或政策的建议是预期的，也是值得赞赏的。此外，个人和机构都可以采取自我控制措施，防止违约倾向增加。消费者可以最小化存储空间以限制购买，组织可以指定日落条款，触发无法实现特定目标的计划自动关闭。

值得注意的是，不太可能总是倾向于添加。在某些情况下，可以说生成减法更改更容易，因为这些更改不需要想象一些不存在的东西。事实上，当人们想象一种情况会发生怎样的不同时，他们更可能通过撤销他们已经采取的行动而不是添加他们没有采取的行动来实现6。展望未来，当我们想象删除事件的准备扩展到想象删除特征，从而帮助我们通过减法解决问题时，值得探索。

Article

正文：研究论文

people systematically overlook substractive changes

人们会系统性地忽略减法变化

快速阅读

改善对象、想法或情况无论是设计师寻求技术进步，作家寻求加强论点，还是经理寻求鼓励期望的行为，都需要在头脑中寻找可能的变化。我们调查了人们是否会像考虑添加新组件的更改一样，考虑从对象、想法或情况中减去组件的更改。人们通常会考虑数量有限的有前途的想法，以管理搜索所有可能想法的认知负担，但这可能会导致他们接受适当的解决方案，而不考虑潜在的更好的备选方案。这里我们表明，人们系统地默认搜索加法变换，因此忽略了减法变换。在八个实验中，当任务没有提示参与者考虑减法时，当参与者只有一次机会（而不是几个机会）认识到加法搜索策略的缺点时，或者当他们处于较高（而不是较低）的认知负荷下时，参与者不太可能识别有利的减法变化。不搜索附加变化可能是人们努力减轻过重的日程安排、机构红胶带和对飞机的破坏性影响的原因之一。

研究背景

以一种新颖的方式改变一个物体、想法或情况，首先是一种想象行为，一个寻找环境和知识库以寻找可能变化的过程。解决问题的认知科学描述了想象和评估行动和结果的迭代过程，以确定它们是否会产生一种改善的状态。这些过程的基本要素是原始状态、可能的转换以及能够产生转换的动作类别的心理模型。我们将减法和加法概念化为动作类别，分别从原始动作中移除组件或向原始动作中添加组件。当转换后的状态的组件少于原始状态时（例如，单词更少的修订或障碍更少的过程），我们将其描述为减法转换；当变换后的状态的成分比原始状态多时，我们将其描述为相加变换。这些行动类别在概念上不同于福利变化、动机取向和反事实推理结构。此外，这些行动类别本身不是目标。人们可能会减少或增加以满足任何数量的潜在利益。

研究内容

我们的研究探讨了人们是否倾向于寻找减法变化，而不是寻找加法变化。它的灵感来自于对跨领域减法咨询的明显需要。诸如“少即是多”、“省略不必要的词语”和“消除障碍”之类的提醒似乎认为，寻求转变的人会忽视或低估减法，以此来改善对象、想法或情况。

鉴于这篇故事的基本原理，我们从观察人们改变目标、想法和情况开始调查（k=8，n=1585）。例如，在一项对照观察中，我们要求参与者将一系列数字网格模式更改为对称。参与者可以通过单击任何框来切换其颜色。从颜色框较多的一侧减去标记所需的工作量与在颜色框较少的一侧添加标记所需的工作量相同。然而，在91名赞成这两种方法之一的参与者中，只有18名（20%）赞成减法（这20%与如果加法和减法变换同样常见的情况下预期的50%有显著差异（双侧二项分布概率，P<0.001））。在另一项观察中，我们检查了一所大学新任校长征集改进意见的档案数据。在编码员分类为加性或减性的651份回答中，只有70份（11%）是减性的（这11%与50%（双侧二项分布概率，P<0.001）显著不同）。

我们发现，在被提示转换块结构（分别为12%、2%和5%）、论文（分别为17%和32%）和行程（为28%）的参与者中，减法率同样较低（所有这些都与50%（双侧二项分布概率，P<0.001））有显著差异。除在研究中引入多余或异常成分（例如，巧克力烤奶酪）外，减法率低于加法率。虽然我们没有随机抽取转化问题的样本，但我们在一系列目标（包括“改进”、“启用”和“安排”）中观察到了这种趋势，在熟悉度和重要性不同的刺激中，在研究团队创建的原始刺激和其他参与者创建的原始刺激中，以及在定义明确和定义不明确的设置中。

减法运算的低比率为产生减法运算的思维过程带来了两种广泛的可能性：人们可能会产生两种想法，然后不成比例地选择加法，或者他们可能会完全忽略减法运算。虽然这两种现象可能都有助于观察到的行为结果，但我们随后的研究集中在创意产生阶段的潜在差异上，因为这一阶段必然先于明确的选择。我们调查了人们是否默认使用加法搜索策略，使他们不太可能首先考虑减法。

启发式记忆搜索可以帮助人们在正确的时间有效地获取正确的信息，但是——就像任何心理捷径一样——启发式记忆搜索可能会被过度使用，导致人们在考虑潜在的更好的选择之前接受适当的解决方案。有认知的、文化的和社会生态学的原因来怀疑人们可能会优先考虑加法而不是减法的变化。首先，添加的变化可能更容易处理。任何可以减去的成分必须首先被理解为人工制品的一部分，然后才能被认为是人工制品的“非”部分。其次，随着时间的推移，加性变化可能会比减性变化更积极地被看待。”更多”和”更高”的数字概念可能与”积极”和”更好”的评价概念相对应; 有形贡献具有文化价值; 获取和展示资源有助于增强体质。第三，人们可能不愿意减去，因为注意力和评价过程倾向于现状。最后，在概率意义上，这些过程在一个环境中运作，可能提供了更多的加减机会: 原件需要先建造再磨砺; 可以减去的部件数总是受现有部件的限制; 在设计的环境中，人们可能偶尔会遇到人工制品，而设计者还没有从中减去明显的负面部件。

个人越频繁地使用具有感知成功的加性搜索策略，他们就越容易在认知上使用该策略。在许多判断领域，人们都依赖快速简单的心理捷径，尤其是当高认知需求阻碍了人们追求更具针对性的方法，并且在缺乏提示其他策略的信息的情况下。因此，如果加性搜索是一种常见的默认设置，那么人们在认知加载时应该更容易依赖它，反之，当任务经验或任务信息提示他们使用另一种策略时，他们应该不太可能依赖它。

实验方法

与观察性研究一样，我们向参与者介绍了一个原始的对象、想法或情况，并要求他们以某种方式进行改变。与观察性研究不同，我们设计了所有的实验任务，以便参与者在想到减法变换时有充分的理由报告或产生减法变换。这个设计特点夸大了减法的基线比率，但让我们可以推断，没有追求减法的人可能没有考虑减法。因此，不同条件下的减法变换率不同可能归因于想法的产生，而不是选择。为了尽量减少可能提示特定搜索策略的短暂影响，我们使用了中性提示（例如，“更改”或“改进”），而不是隐含的加法或减法提示（例如，“加强”或“强化”）；我们还避免了原始的人工制品，因为在我们的样本中，参与者会觉得这些原始制品有明显的多余物（例如，培根、生菜、西红柿和花生酱三明治）或遗漏物（例如，生菜和西红柿三明治）。在这些规范中，每个实验都比较了人们的心理搜索应该相对更多地依赖于启发式搜索策略而不是更少地依赖于启发式搜索策略的条件：即，当搜索扩展线索不存在或存在时；当任务提供较少而较多的机会来认识替代战略的价值时；或者当参与者的认知负荷较高或较低时。我们预测，在后一种情况下，减影率会更高。

实验1、2和3操纵了问题解决环境中减法线索的存在。明确启动特定的、相关的行动类别应抵消启发式的影响，该启发式优先考虑不同类别。在一项受可持续资源挑战启发的任务中，实验1让参与者（n=197）在使用昂贵的新资源或使用已有资源之间做出了一个隐含的选择。我们向参与者提供了一美元的奖金，如果他们能够稳定乐高结构，使其能够在雕像上方支撑砖块。因为砖块的平台被支撑在一个角落里，其支撑方式类似于单腿桌子（图S2）。参与者可以（自费）添加新的支持，也可以（免费）移除现有的支持，这样平台就可以与下面的层齐平。因此，减法变换使他们的奖金最大化。在控制条件下，指令明确提到了加法（“每加一块都要花10美分”），但没有提到减法。在减法提示条件下，说明同时提到了这两种情况（“添加的每一块都要花费10美分，但删除的每一块都是免费的”）。这两种情况中的说明都说明“您可以根据需要更改结构”。后续研究的结果证实了一个假设，即大多数想到减法的参与者都会认识到它的价值在实验1的对照条件下，41%的参与者进行了减法转换；相比之下，在减法提示条件下，61%的参与者产生了这种转换（χ2=7.72，P=0.005，φ=0.20）。在没有减法提示的情况下，更多的参与者忽视了有利的减法转换。

在实验2和实验3中（n分别为147和165），我们向参与者展示了一个微型高尔夫球洞的插图（图S3），征求他们的改进意见，并对每一个都进行了编码（例如，“添加一个风车”），减法（例如，“移除集沙器”）或两者都没有（例如，“反转方向”）。我们设计这种刺激是为了为参与者提供一项引人入胜的新颖任务。实验1只要求进行一次转换，而实验2和3则要求参与者列出“他们可能能够改进的所有不同方式”。这最大限度地减少了评估在选择阶段的潜在作用，并提供了相对易用性的观点。无提示指示没有提到加减，而提示指示提醒参与者可以“加减”。我们没有发现证据表明线索会影响参与者提交至少包含一个附加想法的列表的可能性（优势比=0.92，z=−0.24，P=0.810），但我们确实发现证据表明，线索增加了参与者提交至少一个减法想法列表的可能性（优势比=1.93，z=2.73，P=0.006）（图S4）。线索的减法部分似乎给我们带来了新的选择。

实验4（n=369）调查了人们是否忽视了不同转换目标的减法。我们使用实验2和3中的任务，将线索操作与目标操作交叉，让参与者“改进”原始任务或“使其更糟”。线索增加了在改善条件下（无线索=21%，线索=48%，χ2=13.63，P<0.001）和更糟条件下（无线索=28%，线索=50%，χ2=9.71，P=0.002）至少产生一个减法想法的参与者的百分比（图S4）。这些结果表明，减法忽视并非直接归因于关于如何促进改进工作的规范，也不是归因于“更多”和“更好”之间的语言关联。

与实验1至4（直接操纵特定于任务的信息）相比，实验5至8操纵了任务条件对参与者超越启发式搜索并自行激活减法思想的有利程度。在实验5（n=299）中，我们向参与者展示了一个由白色和绿色方框组成的数字10×10网格（一种新的刺激，其中各个成分没有固有值）。参与者可以点击任何框来切换其颜色。他们的目标是使用最少的点击次数，使网格从左到右、从上到下对称。图1说明了原始网格在一个象限中有多余的填充框。参与者可以通过增加三个空象限或从标记象限中减去来实现对称。这项任务有一个客观上正确的转换，但参与者只有在想到减法转换时才能认为它是正确的。在对照条件下，参与者立即进行关键试验（图1d）。在重复搜索条件下，参与者首先在三个类似的网格上完成实践试验（图1a-c），但没有收到关于他们回答的外部反馈。重复只会让他们有更多机会认识到加法方法的缺点。增加在实践试验中偶然发现减法的累积概率，应增加参与者在关键试验中使用减法搜索的可能性。正如预测的那样，49%的参与者在对照条件下产生了减法解，而63%的参与者在重复搜索条件下产生了减法解（χ2=5.87，P=0.015，φ=0.15）。实验5表明，当参与者有更多机会认识到加法搜索策略的任务特定缺点时，他们更有可能产生更好的减法转换。

图1：实验5到8的网格任务

在实验6至8（n=1153）中，我们检查了参与者在认知负荷下是否不太可能产生减法转换（已知这种状态会增加对认知缺陷的依赖）。在实验5的改编版本中，参与者完成了四个关键试验，没有实践试验（图1a-d）。为了诱导更高的认知负荷，我们在实验6中使用了同时进行的头部运动任务，在实验7和8中使用了同时进行的数字搜索任务。三个实验的荟萃分析表明，参与者在高负荷与低负荷条件下（Hedge's g=0.18，z=2.97，P=0.003）未能识别更多谜题的减法转换。当参与者有更多的注意力资源可用时，他们更有可能识别出更好的减法转换。

研究结果与讨论

本文介绍了通过减法或加法对物理、智力和社会世界进行改变的基本概念区别。这种区别将设计和解决问题（改变对象）中可能被视为不同现象的东西联系起来；推理、学习和交流（改变想法）；以及协调、决策和激励（不断变化的情况）。

根据经验，我们的研究确定了人们或多或少可能忽视减法的条件。我们的实验表明，有利减法变化的识别取决于提示减法搜索的线索的存在（实验1至4）、识别加性缺省缺点的机会的数量（实验5）以及认知资源的情境可用性（实验6至8）。

启发式搜索很可能不能解释减法和加法变换中的所有变化。例如，某些转换任务可能不需要与解决问题相关的常规记忆搜索。危险的、令人厌恶的或不和谐的成分可能会暗示一个特定的目标（例如，“把蟑螂从公寓里赶出去”），目标明确，手段有限。特定于任务的功能还可能提示定制的内存搜索（例如，编辑器指示“缩短”）。此外，每当出现减法和加法的想法时，潜在的选择偏差就成为另一个方差来源。

我们的发现基于美国参与者的样本，提出了关于文化普遍性的问题。我们对来自德国和日本的大学生进行的初步研究表明，加性搜索策略的范围超出了美国。然而，需要更多的研究来理解文化作为一个候选调节因素，包括工业化、资源可用性、审美偏好和社会规范的潜在贡献。未来解释减法忽视可变性的研究可能有助于查明其社会、认知和发展根源，并进一步提出减少其有害后果的方法。

与许多启发式方法一样，默认搜索附加想法可能会为用户带来好处。然而，忽视减法的倾向可能与各种代价高昂的现代趋势有关，包括思想和日程负担过重、机构中繁文缛节的增加以及人类对地球上生命安全运行条件的侵犯。如果人们没有考虑可比的（有时甚至更优的）减法替代方案，而不进行适当的加法变换，那么他们可能会错过让自己的生活更充实、制度更有效、地球更宜居的机会。

研究方法

我们报告了在类似实验中进行的所有紧密复制和荟萃分析。我们报告所有情况、措施和数据排除。提供了所有研究的详细辍学信息。研究方案得到弗吉尼亚大学机构审查委员会的批准。参与者同意参与所有研究。为了保护参与者的匿名性和机密性，我们没有对收集数据的大学进行命名。没有使用欺骗手段。

样本量的确定和随机化

每个研究的样本量都是在数据收集之前确定的（也就是说，在分析开始后，没有为任何研究收集数据）。对于他们设计的第一个研究，我们使用非正式的经验法则来确定目标样本量。对于使用类似设计的后续研究，我们使用观察到的效应大小作为非正式指南。这种方法的例外是根据功率计算预先登记(https://osf.io/rkqvw/)。除实验1外，未进行功率分析。对于所有实验，我们的目标是使用适当的标识符（例如，参与者识别号、亚马逊机械土耳其人识别号或IP地址）从单独的样本中招募参与者，以避免重复的回答。在实验1中，我们使用随机化器来制定预定的随机化时间表；在实验2至8中，我们使用Qualtrics调查软件中的随机化特征。

数据分析和报告

数据分析采用R (v.4.0.2)和SPSS (v.27)。所有报告的P值都是双面的。我们根据情况使用Cohen's d(使用R中的effsize包)、phi相关系数(使用R中的psych包)或Cramer s V(使用jamovi作为R)来计算效应大小。报告的t检验不假设相同的方差，因此报告为韦尔奇t检验，具有修正的自由度。

实验样本和步骤

实验1

我们为实验1设计了任务，以便参与者在进行减法变换时能够赚更多的钱，因此忽视减法对参与者来说是经济上昂贵的（参见https://osf.io/rkqvw/用于预注册假设和分析计划）。我们从美国一所大型公立大学的人口密集区的一张桌子旁招募了203名参与者。六次会议因违反程序或随机分配协议而被排除在外，最终获得了197名参与者的样本。为了简化研究程序，我们没有对参与者进行任何调查或收集人口统计信息。参与者可获得糖果，并有机会获得高达1美元的奖金。

参与者被随机分配到两个条件中的一个：对照组（n=98）或减法提示组（n=99）。参与者看到了乐高结构（图S2），并从实验者那里了解到（对假设视而不见），他们的任务是改变乐高结构，使其能够将砖块固定在雕像的头部而不会倒塌。实验者还向参与者演示了在不对乐高结构进行任何修改的情况下，砖块是如何导致结构倒塌的。最初的建筑有一块乐高积木砖作为支撑砖石平台的支柱，其他三根支柱缺失（类似于一张单腿桌子）。参与者可以通过添加支撑物（例如，使用乐高积木提供三条“缺失”的腿或添加一整层乐高积木）来改变乐高结构并满足任务的目标。或者，参与者可以通过移除角落的乐高积木，让平台稳定地停留在下面的乐高积木实心层上，来改变乐高结构。

实验者对所有参与者说：“如果你成功完成这项任务，你将获得1美元”。你加的每一件都要10美分。对于那些随机分配到减法提示条件下的参与者，实验者补充道：“但去除碎片是免费的，而且不需要任何费用”。然后，在这两种情况下，实验者都肯定“你可以随心所欲地改变结构，你有你想要的时间。完成后请告诉我”。然后，参与者收到实验者发出的书面指示副本（与他们的情况相对应），实验者将他们单独留在半私人区域完成任务。参与者完成后，实验者记录添加、移除和移动的乐高积木的数量，并为改造后的结构拍照以备记录。

实验2

在实验2的任务中，参与者提出了改进微型高尔夫球场洞的想法。在这项任务中，参与者按顺序列出了他们所有的更改想法（而不是只生成一个转换）。这不仅可以观察有多少人有减法思想，还可以观察加法和减法思想出现的顺序。我们在亚马逊Mechanical Turk上招募员工，收到147份有效回复（83名男性，63名女性，1份未指明；M(age)=34.7，s.d.=10.1）。参与者因参与而获得0.60美元。

参与者被随机分配到两个条件中的一个：无提示（n=79）或提示（n=68）。所有参与者都阅读了一个小插曲，要求他们想象自己是一个微型高尔夫球场的助理经理。这个小插曲展示了一个微型高尔夫洞的图像（图S3），并要求参与者“列出一个清单，列出你可以不用花很多钱就能改善这个洞的所有不同方法”。

建议不要“花很多钱”，这是小插曲巧妙地鼓励所有参与者考虑减法行动的一种方式。此外，我们设计了原始孔，以包含减法变换的机会。例如，想要将洞改得更具挑战性的参与者可以移除角保险杠，玩家可以使用它在拐角处转弯；而那些想把洞改造得更简单的参与者可以移除沙坑。

通过随机分配，小插曲在适当的条件下为参与者提供了一个提示：“记住，你可能会在洞里添加东西，也可能会把它们拿走”。然后，这两种情况下的参与者进入一个屏幕，在调查界面上留出空间，最多可容纳24个想法。在这个反应引导屏幕的顶部，所有参与者再次看到了改进洞的提示，对于那些处于提示状态的人来说，这是第二个提示，“你可以从当前设计中添加或减少”。如果“加或减”的提示增加了任一类别的想法，则表明该提示在脑海中带来了新的想法。由于该提示同时建议加减，因此它可以缓解任何需求效应，即参与者根据他们认为是实验者的愿望作出反应。

任务完成后，所有参与者都提供了人口统计信息，并回答了操纵检查，该检查要求他们回想自己阅读的说明，并指出是否明确指示他们可以加减，有三个回答选项：“是”、“否”和“不回忆”。

两名对条件和假设视而不见的研究助理将参与者的反应独立编码为以下内容之一：加法（即通过添加元素或资源来改变洞）、减法（即通过移除元素或资源来改变洞），更改（即，在不添加或删除任何内容的情况下更改孔的某些元素）或无效响应（即，空的或不连贯的答案）。编码人员实现了高可靠性（总体Cohen's κ=0.68），通过讨论解决了分歧。

实验3

实验3是实验2的复制品。我们在亚马逊Mechanical Turk上招募，收到165份有效回复（排除了13名注意力检查失败的参与者；90名男性，74名女性，1名未指明；M(age)=35.7，s.d.=9.44）。参与者因参与而获得0.60美元。

参与者被随机分配到两个条件中的一个：无提示（n=87）或提示（n=78）。这个过程与实验2相似，但在实验3中，指导要求参与者想象他们与另一个迷你高尔夫球场的所有者“波波先生”是朋友，并且“在你能记得的所有夏天里，你和波波都在悄悄地交换恩惠。你们中的一个会在深夜潜入另一个的球场，然后在其中一个洞周围换位，让它变得更好。这样做的目的是让洞变得更好，但不必以吸引其他所有者注意的方式彻底修复洞”。

与实验2一样，无提示和提示条件下的指令是相同的，除了提示条件中的参与者还看到了洞设计上方的第一条提示（“请记住，你可以在洞中添加东西，也可以将它们拿走”）以及显示在响应框上方的第二条提示（这一次显示为红色字体），并声明“记住，你可以从当前设计中添加或减去”。接下来，我们进行了注意力检查。我们要求参与者写下“海盗”这个词，作为嵌入在更大文本块中的指示的一部分，表面上指示参与者描述他们所做的更改。

三位研究助理对条件和假设一无所知，他们使用与实验2相同的类别对参与者的回答进行编码。在本研究中，我们使用Krippendorff's α (α = 0.86)来适应两个以上的编码员对分类反应的评级。他们通过讨论解决分歧。

实验4

实验4测试了人们是否在不同类型的转换目标中忽视了减法（特别是在试图让事情变得更好而不是更糟的时候）。实验4中的程序与实验2和3相似，参与者修改了一个微型高尔夫洞。参与者被随机分配阅读一条提示，说明他们可以加减。实验4另外操纵了目标是使洞变好还是变差，产生了以下设计：2（提示：存在与不存在）×2（目标：变好与变差）。我们在Amazon Mechanical Turk上招募，收到369份有效回复（排除27名注意力检查失败的参与者；181名男性，183名女性，5名未指明；M(age)=37.00，s.d.=11.73）。参与者因参与而获得0.60美元。

参与者被随机分配到四个条件中的一个：使更好和无提示（n=80）、使更好和提示（n=91）、使更差和无提示（n=92）或使更差和提示（n=106）。与实验3一样，参与者阅读了一个场景，在这个场景中，他们经营一个微型高尔夫球场，波波先生在邻近的城镇经营一个。在《创造更好的条件》一书中，波波被描述为亲密的朋友，参与者们了解到，许多夏天，他们和波波都在悄悄地交换恩惠。他们的目标是在不以吸引所有者注意的方式彻底修复洞的情况下，使洞变得更好。处于“雪上加霜”状态的参与者收到了同样的指示，只是波波被描述为一个友好的对手，参与者了解到，在许多夏天，他们都在悄悄地进行善意的恶作剧。他们的目标是在不完全破坏洞的情况下，让洞变得更糟，以吸引主人的注意。我们包括了关于不太注意改变的细节，以预防极端反应（尤其是在使情况更糟的情况下），这将从根本上改变漏洞。通过这种目标操纵，一半的参与者被随机分配阅读说明底部的提示（“记住，你可以往洞里添东西，也可以拿走”），而另一半没有看到这个提示。在任务的下一页，所有参与者都看到了图表（与实验2和3相同）（图S3），其中有一个问题是“你对如何改进6号洞有什么想法？”或者问“你有什么办法让6号洞更糟？”。提示条件的参与者还看到（红色）一句话：“记住，你可以从当前的设计中加减”。参与者最多可以写出24个想法。所有参与者都接受了与实验3相同的注意力检查。

三位独立的编码员对条件和假设视而不见，他们使用与之前实验相同的类别对反应进行编码(总体可靠性，Krippendorff's α = 0.87)，分歧通过讨论解决。

实验5

在实验5中，我们指导参与者转换数字网格模式。我们设计了每个原始模式，这样，如果参与者只想到加法动作，它就会被错误地转换，而如果参与者想到减法动作，它就会被正确地转换。我们在亚马逊Mechanical Turk上招募员工，收到299份有效回复（170名男性，126名女性，3份未指明，M(age)=34.99，s.d.=9.27）。参与者因参与而获得0.60美元。

参与者被随机分配到两个条件中的一个：对照组（n=152）或重复搜索组（n=147）。参与者了解到他们将使用一组模式，并阅读“首先，请花点时间熟悉工作区”。单击下面的以查看如何更改网格上的颜色”。在这个定向屏幕上，参与者可以与10×10网格交互，该网格的功能与后续试验中的网格相同。方向屏幕上栅格的一半块已经是绿色的（左上象限和右下象限），其他块是白色的（右上象限和左下象限）。参与者可以点击任何一个方块，看看它会如何改变颜色。

然后，参与者了解到他们的重点任务是改变即将出现的模式，“使其从左到右，从上到下完全对称”。参与者还读到“显然，有许多技术上正确的解决方案可以解决这个难题。然而，您的挑战是使用尽可能少的鼠标点击使其对称。短语“使用尽可能少的鼠标点击”以粗体显示。我们设计了每个网格，以便使用加法变换使其对称比使用减法变换使其对称需要更多的点击。因此，如果不考虑减法动作，参与者就无法做出正确的反应。

然后，处于控制条件下的参与者直接进入主要任务，而处于重复搜索条件下的参与者了解到，在完成主要任务之前，他们将首先“进行3次实践测试”。在重复搜索条件下，参与者通过三个网格前进，每个网格标记为“实践试验”1、2或3（图1a-c）。关键的是，参与者没有收到关于他们表现的反馈。在这两种情况下，关键试验（因变量）被标记为“主要任务”（图1d）。

实验6

在实验6中，我们指导参与者转换实验5中使用的相同系列的数字网格图案。我们在Amazon Mechanical Turk上招募了志愿者，并收到了299份有效回复(170名男性，128名女性，1名未指定; M(age)= 35.03, s.d. = 9.68)。参与者获得0.6美元的参与奖励。

参与者被随机分为两种情况：低认知负荷（151人）或高认知负荷（148人）。在参与者学习了任务的基本规则和目标（与实验5相同）后，我们引入了认知负荷操纵。被随机分配到低负荷状态的参与者被要求在自然坐姿的情况下完成网格任务。这些说明包括前向头部的图示。高负荷条件下的参与者被要求完成网格任务，同时将头部绕成一圈，重点放在下巴上。这些说明包括一个带有箭头的前向头部图示，以指示圆周运动。

实验7和实验8

实验7和8提供了实验6的概念复制，使用基于大学的参与者池和不同的并发任务操作。实验7在实验室环境中进行。我们招募了286名选修心理学入门课程的本科生（88名男性，197名女性，1名未指定；M(age)=18.82，s.d.=1.61；无需排除）。

参与者被随机分配到两种情况中的一种：低负荷（n=140）或高负荷（n=146）。所有参与者首先与网格工作区进行交互，并阅读任务说明。然后，所有参与者都学会了“在此任务中，数字将滚动”。在负载较高的情况下，参与者阅读“当你正在使网格对称时，注意数字流。每次看到“5”进入屏幕时，请按键盘上的“f”键。计算机将记录您的回答的准确性”。在较低负荷条件下，参与者阅读“当你正在使网格对称时，你可以忽略这些”。数字流包含大约20%“5”个数字，并以大约每秒4个数字的速度滚动，在任何给定时间屏幕上最多显示大约36个数字。

参与者然后查看图1中的四个网格，按随机顺序一次查看一个网格。每个网格的排列方式使网格的一个象限包含额外的标记。与实验6一样，参与者可以通过在其他三个象限中添加相应的标记或移除额外的标记来实现对称，后者需要更少的点击。完成任务后，参与者回答了操纵检查问题“这项任务有多困难？”从1=一点也不难到7=非常难。

实验8使用更大的样本和在线管理直接复制了实验7。程序与实验7相同，只是参与者在网上而不是亲自完成研究。我们从美国一所大型公立大学招募了600名本科生，对部分课程学分的在线学习做出回应。我们收到了568份有效回复（排除了17份重复回复，12份未回复所有四项网格任务，3份未更改网格（补充信息第1.9节）；200名男性，367名女性，1名未指明，M(age)=18.84，s.d.=1.67）。与实验7一样，参与者被随机分配到低负荷条件（n=290）或高负荷条件（n=278）。

图S1：人们更倾向于减少非典型配料的食谱

图S2：实验1的学习材料

图S3：学习实验2到4的材料

图S4：在实验2到4中，参与者通过第i个想法在他们的列表中包含至少一种想法的累计百分比。

出处：头条号 @顶刊追踪