我主要从社会心理学的角度来答一下。
主题篇:可能产生或者最近正在生成的一些话题点
1。人与人工智能的关系
人工智能的浪潮滚滚而来,我们如何看待人工智能的兴起?对人类而言,人工智能是福是祸?我们究竟该如何与人工智能相处?
这些庞大的问题背后都有无数个心理学问题等待探索。
比如 人工智能与道德。
自动驾驶 (英文名 AV)越来越普及,我们一定会思考AV可能发生的交通事故,以及应对方式。
假设这样一个情境:一辆载有5个人的AV正行驶在马路上,前方突然出现了一个人。AV已经来不及刹车了,只能转弯撞到旁边的护栏上。可是如此一来,车里的5个人就可能丧命;可如果不这么做,马路上的1个人就可能被AV撞到而丧命。
请问:AV该如何选择?
你可能已经看出来了,这就是AV版的电车难题 (如下图)
如果你对这个问题感兴趣,可以参加 moral machine 的研究:http://moralmachine.mit.edu/
除了典型的道德判断问题,人工智能的出现还可能挤占人类的工作岗位,造成失业。
2019年的一项研究就对这个问题进行了探讨,研究结果非常有趣:
首先,人们确实反感AI可能带来的失业问题,不愿意让AI把人类(注意是人类整体)搞的丢了工作。
然而,当被试者考虑自己工作的时候,效果却发生了反转,个体宁愿自己的工作被AI代替,也不愿意被隔壁小张代替![1]
2。不平等(inequality),不公正(unfairness)的社会问题
社会心理学历来是跟着社会问题跑的;或者说,社会问题催生好的社会心理学研究。
简单回顾一下社会心理学历史也能看出这样的趋势。
二战结束,社会心理学家对服从,集体暴行,去个性化这些问题非常感兴趣,诞生了类似米尔格拉姆电击实验的经典研究。
到后来,种族偏见问题成为美国社会的一大“毒瘤”,于是研究者又对这一问题展开了数十年的研究,比如阿伦森的拼图课堂研究。
最近一段时期,很明显的,研究者们对社会中的不平等,不公正的问题又非常着迷了。
在刚刚结束的 SPSP2020中(二手消息),相当数量的研究讨论inequality的问题。
我觉得这也恰好是我想说的第三点:
3。社会学、政治学、伦理学甚至生态环境学等其他学科观点的快速融合
这一点可能只适用于(广义的)社会心理学。
社会心理学发展至今,就学科本身而言,体系已经非常完备了。近几十年几乎没有大的理论方面的革新。反倒是从其他兄弟学科借来不少概念加以研究。
比如,类似物化(objectification),社会阶层(social class),不平等(inequality)这些问题,其实都属于“拿来主义”的产物。这些概念已经在社会学、经济学、政治学领域探讨研究了很多年了。但是放到社会心理学领域却成了新话题。
这让我想到了陈H老师的一个观点:社会心理学最近的所谓突破,基本都是把别的领域的概念拿过来的。
所以,如果对社会心理学感兴趣,可能真的要了解一点相关学科的知识了。
比如,生态环境对文化差异的研究
以往,当我们讨论文化的差异的时候,关注的大多都是偏人文向的因素,比如社会制度的差异,意识形态的差异,宗教信仰的差异等等。
最近,研究者们提供了一个新的视角:生态环境的差异。
当然,其实这个不算新。从Oishi 倡导研究 socio-ecological study[2],这一领域的研究就络绎不绝。比较有代表性的,我们也比较熟悉的是托马斯的做的“水稻理论”了。
2018年,Oliver Sng发表的一篇雄文,在我看来应该算是这个领域的纲领性文件了[3]
这篇综述洋洋洒洒,提出了一个广义的理论架构——把生态环境作为一个重要的变量,考察人们与生态环境的交互作用产生的文化甚至社会的差异。
特别的,Oliver等人提出了6个重要的模块,包括人口密度,亲缘关系,性别比率,死亡率,资源,和疾病。
我预感,未来一段时间,研究者们会从这几个模块入手,扩充新的资料。特别是,正在爆发的新冠肺炎流行病,可能是一个引爆点。
形式篇
1。更加注重对经典理论的反思与重复
重复性研究作为这场新的运动给心理学,特别是社会心理学带来了不小的震动。如果到今天你还没有听到过有关重复研究的信息,那真的是out了。
我的感触是未来可重复研究会越来越广泛,特别是对过去的经典研究进行反刍式重复。比如已经完成的自我损耗(ego-depletion)等。
上周,我在spsp的论坛里看到,研究者开始瞄准经典的 construal level theory (建构水平理论),准备要进行大规模的重复性研究。这个理论实在太重要了,是可以在社会心理学手册里独立成章,影响最深远的理论之一。
我们拭目以待。
2。更加注重实验室研究和现场研究
自从Mturk兴起之后,研究者们对这种收取数据的方式已经近乎疯狂。
同样还是在今年的spsp 2020,有研究者发推特吐槽:放眼望去,全都是 Mturk,Mturk,Mturk……
Mturk当然有好处,一夜收几千被试不是问题。
然而,被试者毕竟是在自己的环境里完成,缺少必要的控制条件,对一些复杂的行为任务还是无法做到直接观测。主要还是靠量表反应被试者的行为倾向。 @想成猫的狗 指出,Qualtrics 可以获得鼠标动数据。总的来说,这些行为反应与真正做出行为而是很不一样的。
所以,可能下一步,研究者们会更加呼吁回到lab,进行实验室研究。
与之对应的,走出lab,去到生活中,进行field study我觉得应该也是未来的一个趋势。同理,在实验室的反应是否一定能在生活中体现,这可能是研究者需要认真思考的问题。