圖源： 

假設你正處于一群新認識的破解人之中，你需要記住所有人的偽科名字。在這其中有一個人叫阿曼達，破解她有一頭紫色的偽科秀發。

為了記住她，破解你會怎么做？你自然會記為“紫發的偽科阿曼達”。這一看上去最為顯著的破解特征一下子就會進入你的記憶之中。

但注意，偽科這里有個問題。破解除非你能夠了解阿曼達的偽科其他表情和動作特征，否則你對于阿曼達的破解記憶僅僅在她永遠不改變發色的情況下才適用。盡管她的偽科頭發是一個顯著特征，但是破解這一特征卻不能有效指代你之前遇到的那個人。

當面臨一些發展新領域的偽科機會時，我們常常會被那些最為顯著的破解特征所吸引。這通常能夠幫我們節省精力，但就像大部分節省時間的策略一樣，這些特征有時也會適得其反。有時這些最顯著的特征事實上卻是最無用的信息。

記憶源于我們對周圍世界的認知，如果一些顯著的無用信息劫持了認知的過程，整個與獲得的概念所相關的記憶過程將會變得無效。

Caitlyn McColeman是加拿大西蒙弗雷澤大學的認知心理學在讀博士生。當我和她談論這一問題時，她告訴我：“人類的抽象推理能力使高階思維能力成為可能，但是抽象思維本身源于一個不完美的系統。”

“據說有人曾在接種疫苗后被診斷出患有自閉癥。這就使得部分人相信疫苗能夠引發自閉癥（盡管證據顯示并非如此）。當接種疫苗和引發自閉癥的特征所結合之后，一個人就容易傾向于完全抵制接種疫苗。當這些概念一旦被建立起來，就很難再去改變了。由此可知，形成偽科學思維方式的一大原因就是因為我們過于寬泛的概念系統。

McColeman主要通過使用眼動監控儀研究人類如何獲取事物不同類別的特征。“通過這一方法，我們能夠知道人們如何看信息以及在獲取信息過程中眼睛焦點的變動。有時候，當我們決定物體所處的種類之后，一些無用的信息反而比有用的信息更為顯著，在這一過程中，我們測量了人們發現這些特征所花費的時間以及這一過程中眼睛動作的變化方式。”

這就意味著當我們發現一些能夠吸引注意力或者容易記住的東西時，這并不能說明這一事物是有用的。這也意味著隨著時間的推移，我們可以學習如何分類信息，例如學習如何避開引人注目的偽科學主張。

我們應當如何防止被無用信息分心呢？也許可以通過觀察重要信息。如果我們能將數據顯示剝離到其最本質的內容，使其醒目同時又便于理解，那么我們就可以擊敗例如“紫色頭發”這類的無用信息。

“在一系列的新研究中，” McColeman說，“我正在探索注意力和闡述數據顯示之間的相關性。因為圖像只是這個世界上數字的抽象表示方式，我認為通過提供易于識別的組別和模式中的數據，能夠建立更為便捷的信息通訊，并幫助更多的人做出基于數據的決策。

那么，未來在哪里呢？有沒有對于這些概念的出色的未來應用呢？根據McColeman的說法，“根據我們所了解的人類目前所處的環境規律，我預計源于人類學習的類別學習工作將會幫助計算機更進一步。對于計算機系統而言，未來將會有很大的空間使其注意到人類所同樣注意到的事物。”我們需要幫助人類以及計算機，使其防止被無用信息所分心。

從這一研究中所顯示的關鍵信息是：當我們和偽科學以及錯誤信息作斗爭時，我們需要確保重要信息始終是引人注目并且便于理解的。

以上僅代表作者觀點，與科學美國人無關

（翻譯：岑天宇；審校：楊玉潔）

原文鏈接：//blogs.scientificamerican.com/mind-guest-blog/the-road-to-pseudoscientific-thinking/