什么是确认偏误，它的影响有多强？
确认偏误是大脑保护既有信念的捷径。它不仅关乎忽视证据——更在于主动误读证据。2022年一项涉及近3900人的实验发现，无论是支持疫苗接种还是反对疫苗接种的参与者，在评估一项虚构疫苗试验中与自身既有信念相矛盾的数据时，都出现了系统性错误[1]。这些错误具有统计学显著性（P < 0.01），意味着它们并非随机产生——而是由人们已有的认知所驱动。当同一批人评估与疫苗无关的数据时，这些错误便消失了，这证实了该偏误确实针对其特定信念[1]。
这种效应甚至出现在简单的视觉任务中。在一项众包实验中，参与者观看了展示现实变量（如环境法规与空气质量）之间关系的散点图。当他们相信变量间应存在强相关时，对实际相关性的估计会偏高约0.1（r值量表上，0表示无相关，1表示完全相关）；而当他们认为变量应无关时，估计值则会偏低相同的幅度[4]。这是一种显著的偏差——仅因预期所见，人们对客观数据的感知便产生了约10%的偏移。
为什么即使人们知道自己有偏见，这种偏见依然存在？
一个令人意外的原因是，人们常常能意识到自己的偏见，并对此表示认同。在一系列研究中，研究人员发现，当人们出于道德原因持有某种信念时——比如相信朋友是无辜的——他们承认自己缺乏证据，但仍认为自己的推理是理想的[5]。他们甚至将这种带有偏见的信念推荐给他人[7]。这颠覆了以往认为人们意识不到自身偏见的观点。相反，人们有时认为抱有偏见才是正确的做法，尤其是当这种信念在道德上显得至关重要时。
另一个原因是，我们大脑在近似理性思考的过程中，会自然而然地产生偏见。2024年提出的BIASR模型（基于独立性近似与信源可靠性的贝叶斯更新）表明，当人们试图理性地更新信念却受限于记忆时，会通过假设信念相互独立来简化处理。这种简化会自动引发确认偏误，包括有偏评估、态度极化以及信念固着[2]。因此，偏见并非单纯的缺陷——而是我们的认知系统在现实约束下运作时产生的附带效应。
确认偏差有时会有用吗？
令人惊讶的是，答案是肯定的——在群体环境中，适度的确认偏误反而能提升学习效果。2024年一项基于网络模型的研究发现，当群体中的个体对自身既有信念持有适度偏好时，整个群体的学习准确度反而高于全员完全开放心态的情况[3]。其原因是，适度偏误有助于群体保持富有成效的观点多样性，避免对错误观点过早达成共识。但该研究同时指出，强烈的确认偏误会损害群体探寻真相的能力[3]。因此存在一个最佳平衡点：少量偏误能帮助群体从不同角度探索，但过度偏误则会让人固守错误。
这并不意味着确认偏误对个人有益。在政治语境中，它会削弱民主问责制。一项关于选民行为的模型表明，动机性推理会产生两种有害影响：一是导致不同偏好的选民持有不同信念（极化），二是使选民对政客的实际表现变得麻木[6]。研究发现，削弱问责制的主要因素并非极化，而是这种麻木——换言之，有偏见的推理不仅让人们意见相左，更让他们对现实反应迟钝。
关于这些来源
该回答基于7篇经同行评审的研究——发表于2021年至2024年间，其中2篇为2024年或之后发表，7篇发表于Q1期刊，累计被引用198次——这些研究是从15篇通过质量筛选的文献中选出的最具相关性的成果，而该15篇文献又源自从超过5亿篇论文数据库中检索到的61篇论文。
本文引用的文献
在COVID-19疫情期间，确认偏误与疫苗相关信念
在一项包含3899名参与者的2x2实验中，支持疫苗和反对疫苗的群体在评估与其先前信念相矛盾的试验数据时均出现了系统性错误（P < 0.01），但在评估无关数据时则未出现此类错误。
确认偏差源于对贝叶斯推理的近似。
BIASR模型表明，确认偏误（有偏评估、同化、态度极化、信念固着）自然产生于一种贝叶斯近似方法，该方法通过假设信念之间的独立性来应对记忆限制。
确认偏误能否提升群体学习？
网络模型表明，适度的确认偏误能提升群体学习效果，但强烈的确认偏误则会损害社群的知识生产能力。
眼见为实，还是信以为真？信念偏差影响相关性判断
在众包实验中，当参与者观看带有意义标签的散点图（相较于通用X/Y轴）时，他们对自己相信的相关性高估了约r=0.1，而对自己怀疑的相关性低估了约r=0.1。
人们认可并宽容自己出于道德动机的推理行为。
在多项研究中，人们能够识别出自身受道德驱动的偏见，并认为自己的推理是理想的，即便他们自认为缺乏支持该信念的证据。
动机推理与民主问责
一个关于选举问责制的模型表明，动机性推理主要通过脱敏（削弱绩效与信念之间的关联）而非极化来损害问责制。
在民间信念伦理中，道德为动机性推理提供了正当性依据。
在三项研究中，人们将道德考量视为相信缺乏证据支持的命题的合理依据，有时甚至要求他人持有证据不足的信念。