乐观偏差与悲观偏差：青年学子在疫情中的两类风险认知偏差探析

马 超

（西南交通大学人文学院，四川 成都 611756）

引言

作为一场世所罕见的健康危机，新冠肺炎给全人类的生命安全带来了巨大威胁。世界卫生组织宣布新冠肺炎疫情构成了“国际关注的突发公共卫生事件（PHEIC）”。在这场重大公共卫生事件中，许多民众都感知到了疫情风险的严重性[1]。尤其是在经历了确诊病例每日攀升、小区实施封闭管理、治愈患者核酸检测复阳、无症状感染者持续存在等事件后，公众对于新冠肺炎的风险认知也在时刻变化。尤其是对于“90 后”、“00 后”一代的大学生而言，这场新中国成立以来“传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大”的重大公共卫生事件是他们从未有过的人生经历，也对他们的思想认识和心态情绪产生了一定影响[2]。那么，广大青年究竟是如何看待和评估新冠肺炎疫情风险的？这自然牵引出“风险感知”这个重要的研究议题。由于面向青年学生开展健康教育的前提是准确理解和把握其对待健康风险的信念和态度。过往的大量实证研究也表明，风险感知是预测个体实施预防保护行为的重要因素[3]，因此，研究大学生群体在新冠肺炎疫情中的风险感知问题，可以为高校开展健康教育实践提供参考指引。

一、文献综述：风险感知中的认知偏差

“风险感知”（risk perception）是指公众面对客观风险时的主观判断和直观感受[4]。该议题的研究起源于Slovic 和Fischhoff 等人开创的“心理测量范式”（psychometric paradigm）。即通过问卷调查法测量公众对于风险的感知和态度。当时的研究旨在解决一个问题——为什么普通民众对风险的感知与专家对风险的评估存在着巨大差异[5]。Slovic 等人主持的一系列的实证调查发现，人们对风险的评估很大程度上取决于风险的特征。比如与自己造成的风险相比，公众对“非自愿风险”（involuntary）的感知更明显；与可控的风险相比，那些自我难以控制的风险让人感觉危害更大；与后果轻微的风险相比，那些预期后果严重的风险更让人感到害怕；与当前存在的风险相比，人们对未来发生的风险感知更强烈[6]。而与普通百姓不同的是，政府和专家往往基于数理统计模型和实际的死亡率来评估风险[7]。由于民众是根据风险特征而依据直觉来认识和判断风险的，因此在专家学者看来，这种凭直觉感知到的风险是一种“主观的风险”，不可避免会高估或低估实际存在的风险。

后来的研究者也证实了这种高估或低估风险的感知偏误现象。比如一些关于环境风险的研究就曾发现，诸如台风、洪水等自然灾害出现的频率虽高，但其“预期损失”却往往被低估[8]。而像核电站建设、垃圾焚烧这类事件诱发重大风险的概率很低，但却往往引起公众剧烈的反应，甚至演化为一些社会抗争事件[9]。为此，学界分别用不同的理论对这种现象作出了解释。

就高估风险的情况而言，心理学的证据表明，普通民众在调用直觉判断风险时，往往会采用“启发式”（heuristics）的认知方式，而启发式认知方式会导致人们高估风险[10]。著名心理学家特沃斯基（Tversky）和卡尼曼（Kahneman）指出，最典型的“启发式”（heuristics）认知方式是“可得性”（availability）认知偏差和“代表性”（representativeness）认知偏差。“可得性”认知偏差表征着人们在判断中的一种认知捷径。即人们会根据头脑中容易回忆起的同类案例来对某个事件的发生概率进行判断[11]。比如媒体的报道或身边亲朋好友患病的案例增加了个体对相关疾病的关注度，从而提升了个体的风险感知水平。“代表性”认知偏差同样是一种判断事物时的认知捷径，具体指人们会根据与事件A 具有可比性的、相似的事件B 来判断事件A的发生概率。譬如B 是一个典型而普通的中年人形象（如事业稳定、家庭和睦、平时身体健康、没有不良嗜好等），而A 的一切特征与B 都高度相似。当A 突然听说B 患上重大疾病之后，自己感知罹患相似疾病的概率也会上升[12]。

就低估风险的情况而言，心理学界常常用“乐观偏差”（optimistic bias）现象去加以诠释。20 世纪80 年代，Weinstein 发现人们在判断风险概率时总会倾向于认为自己遭遇风险的概率低于其他人，他将这种现象称之为“乐观偏差”[13]。几十年来，不同学者发现这种自利倾向的认知广泛存在于各种健康相关议题中[14-15]。针对此种现状，学界提出了许多理论来解释这一现象。首先发现这一现象的Weinstein 认为，乐观偏差或许源于“自我中心主义”（egocentrism）的认知机制[16]。即个体在认知和判断时往往受到自己主观感情和需要的影响，容易高估自己的应对能力，进而增加自我的积极性偏差。另一些学者指出，受防御性归因偏差（defensive attribution bias）的影响，为了降低面对威胁时的焦虑，人们通常会采用否认、回避等策略来看待风险，从而认为自己不会遭遇负面事件[17]。还有学者指出，某些乐观偏差并非心智谬误（mental error），而完全是自我建构起来的，典型的如自利偏差（self-serving bias）机制：一些聪明的人会主观地认为智商是取得成功的最重要标志，而那些幽默的人会认为幽默是人生中最重要的特质[18]。乐观偏差的积极作用在于面对重大风险时可以减轻个体的焦虑情绪，维护身心健康。但缺点也是显而易见的，即当人们低估自己遭遇风险的概率时，会阻碍个体采取预防保护措施[19]。

除了心理学的解释机制之外，一些传播学研究者从媒介的社会建构角度出发也对此进行了探讨。比如国内外学者曾分别考察了媒体在H1N1 流感、食品安全等问题上形塑了公众的风险感知[20-21]。梳理既有的研究可以发现，媒介使用对风险感知的影响机理大致可以分为两种：一是媒体本身发挥着“风险的社会放大”作用[22]。尤其是在移动互联网时代，除了建制类媒体之外，每一个公民和社会团体都可以利用自己运营的社交媒体发布风险相关信息，而重复地传播风险信息则会增加人们的恐惧[23]。因此当公众透过多个信源接收到类似的风险信息后，风险感知程度自然会得以提升。二是网络媒体中往往充斥着一些谣言和不实信息，这些虚假消息往往以夸大其词、过度渲染等形式呈现，容易对人们产生误导效应。例如Sunhee 对中东呼吸综合征疫情的研究发现，互联网和社交媒体上的许多信息没有经过严格的审查过滤，因此充斥着谣言和不实信息，而谣言往往会放大人们的风险感知[24]。无独有偶，另一些研究发现，尽管2014 年在非洲盛行的埃博拉病毒对美国的影响很小，但社交媒体却放大了该疾病的危害性，从而使美国民众表现出过度的反应[25]。总之，鉴于政府和公共卫生部门主要利用大众媒体来发布健康信息[26]，而公众也主要依赖新闻媒体作为自己接收健康信息的重要来源[27]。因此媒体在引发公众风险感知的问题上扮演着重要角色。

健康议题是一类最常见的能够引发公众风险感知的议题[28]。既有的研究分别针对艾滋病、癌症、心血管疾病、肥胖等常见健康议题的风险感知进行了研究。但这些议题的适用对象具有一定的局限性——可能仅对具有上述患病风险的人群会促发风险感知，而社会一般大众在这些议题上并不会产生明显的风险感知。比如有研究发现，虽然烟民能够意识到吸烟的后果，但对于不吸烟的人和已经戒烟的人而言，他们并不会特别在意肺癌的风险[29]。那么，有没有一种面向全体公民的健康威胁会促发全民的风险感知呢？此次席卷全球的新冠肺炎则为我们提供了一种研究的可能性。过往已有极少数的实证研究表明，在突发公共卫生事件中，公众风险感知偏差较为明显。比如一项来自挪威1168 名居民的调查显示，48%的受访者认为流感的死亡率远远低于官方报告的数据，只有3%的受访者评估的死亡率高于官方发布的数据[30]。那么，在此次新冠肺炎疫情中，青年大学生是否同样会存在风险感知偏差呢？为此我们进行了实证调查。

二、研究设计

（一）数据来源

本文的调查对象主要为高校的学生群体。这是基于三点缘由。一是掌握大学生的风险感知状况及其认知偏差，可以为教育机构和公卫部门在高校内制定疫情防控措施和实施健康教育提供决策依据。此次疫情虽然发生在春节期间，但在线下大规模复课之后，将会再一次产生大规模的人口流动。因此，复课之后的健康教育工作是否具有针对性，将关系到校园内整体的疫情防控。二是青年学生接受过高等教育，具备一定的理性思维和科学素养，对待社会重大事件的态度立场也比较清晰鲜明。已有的实证研究也表明，与普通大众（layman）不同，科学素养较高的个体会启动相对理性的认知方式来认识和看待事物[31]。三是已有的研究已经证实，大学生在新冠肺炎疫情中表露出明显的害怕、恐慌、担忧等情绪[32]。因此进一步研究他们在负性情绪下的认知状况可以为高校有针对性地开展健康教育活动提供指导。

具体而言，本研究在四川省内34 所普通本科高校中进行抽样调查[33]。其中，在2 所“双一流大学”中随机选取1 所高校，在6 所“双一流学科”建设高校中随机抽取2 所，在其他28 所一般本科院校中随机抽取7 所院校。由于疫情发生期间各高校尚未线下复课，遂采取线上调查的方式，委托各个院校的教职员工采用方便抽样的方式分发问卷。本研究正式调查的时间为2020 年2 月25 日至2 月29 日，历时5 天的调查分两次总共发放问卷1500 份，最后回收到有效问卷835 份。在具体的样本分布方面，男生和女生的比例分别为60.6%（506 人）和39.4%（329 人）。其中共有624 名本科生参与了本次调查，所占比例为74.7%，共有175 名硕士研究生参与了调查，所占比例为21%，还有36 名博士研究生填写了问卷，所占比例为4.4%。在学科分布方面，人文社科和理工农医的人数比例大致均衡，分别为48.6%（406 人）和51.4%（429 人）。

（二）变量测量

本研究遵循Slovic 等人提出的“心理测量范式”，在问卷中让公众评估各类风险发生的概率和危害程度。大量的实证研究表明“心理测量范式”的风险评估方法不仅简单易行，而且还具有跨文化的适用性[34-35]。

在风险感知的测量方式上，学界主要分为“绝对风险”和“相对风险”两种测量方式[36]。“绝对风险”测量法是指直接让受访者分别评估“自己遭遇某种风险的可能性”和“其他人遭遇某种风险的可能性”；而“相对风险”测量法则是指请受访者评估自己相对其他群体遭遇某种风险的概率。先前的少数研究指出，不同的测量方式可能得出不一致的结论[37]。于是在本研究中将同时纳入两种测量方式进行比较。

在本研究中，采用“绝对风险”测量法的题项设置参考了Van Osch 等人的研究[38]，具体的题项为“在不采取任何保护措施的情况下，你觉得你自己被新冠肺炎感染的概率如何？”“在不采取任何保护措施的情况下，你觉得本校的同学被新冠肺炎感染的概率如何？”选项从“非常高”到“非常低”依次计5～1 分。而采用“相对风险”测量法设置的题项参考了Zajac 等人的研究[39]，具体的问题为“在不采取任何预防措施的情况下，与同龄人相比，我觉得自己更容易感染新冠肺炎”。选项从“非常同意”到“完全不同意”依次计5～1 分。

值得一提的是，“心理测量范式”开创者Slovic等人在研究公众对核废物处理设施的风险感知时发现，情绪刺激会影响人们的判断和偏好[40]。随后一些关于健康议题的研究同样发现，公众在面对健康风险时不仅会产生认知上的思考，也会产生情绪上的反应。比如Oh 等人将风险感知分为“认知”和“情绪”两个维度，并且以甲型H1N1 为议题在韩国调查，显示情绪维度的风险感知可以显著预测个人和社会两个层面的风险感知[41]。对此一些学者反思指出，既有的研究过度强调理性因素而忽视了情绪在影响人们认知判断中的作用，因此未来的研究应该考察公众对于健康风险议题的情绪感受[42]。在新冠肺炎疫情中，由于普通民众缺乏医学专业知识，再加上科学界本身对新冠肺炎的许多问题尚未完全探明，因此公众对风险的判断并不完全依赖于理性的分析，有时情绪反应也会发挥作用。在此次疫情发展的进程中，由于科学界对疾病的传播方式、治疗手段、临床症状等都处于逐步摸索的过程，许多事项都充满了不确定性，而这种模糊的状况可能会加剧人们的担忧情绪。为此我们引入了“担忧情绪”这个变量，考察受访者在不同情绪状态下对风险的感知和评估情况。

具体而言，“忧虑情绪”的测量参考了Brug[43]和华中科技大学课题组的相关研究[44]，包括3 道题，典型样题如“我很担心家庭成员被新冠病毒感染”“我很担心朋友被新冠病毒感染”“我很担心我所住的小区/村社出现了确诊患者”。三个变量信度系数cronbach’s α＝0.823（M＝4.23，SD＝0.79）。

三、研究发现

根据表1 可知，采用“绝对风险”测量法的数据显示（李克特五点量表计分），受访者评估自己被感染的概率均值为3.40，同学被感染的概率均值为3.61，两组配对样本t 检验显示，受访者对自我感染概率的评估和对同学感染概率评估的差异具有统计学意义（t＝－0.7.329，p＜0.001）。

表1 受访者关于“自己—同学”感染概率的评估情况

而在采用“相对风险”测量法方面，受访者对于“自己比同龄人更容易感染新冠肺炎”的评分的均值为2.67，处于“不太同意”与“一般同意”之间。这同样说明受访者认为自己感染病毒的概率低于其他人。由此我们可以得出第一个结论，在有关新冠肺炎感染概率的评估方面，受访的大学生群体普遍存在着“乐观偏差”效应，即认为自己被病毒感染的概率低于同侪群体。

接下来我们需要探讨第二个问题，即在不同的情绪水平下，人们的“乐观偏差”是否存在显著差异。本研究中测量“担忧情绪”的三个题项均值为4.23，于是我们以此为临界值，将担忧情绪得分大于或等于4.23 的受访者划分为“高担忧情绪组”，将得分低于4.23 分的受访者划分为“低担忧情绪组”。统计显示，在全部受访者中，“高担忧情绪组”共计474 人（56.8%），“低担忧情绪组”共计361 人（43.2%）。随后的独立样本t 检验显示，不同忧虑组在新冠肺炎感染概率的乐观偏差上不存在显著差异。这说明情绪反应对乐观偏差并不存在调节效应。

表2 不同情绪水平下受访者对新冠肺炎感染概率评估的乐观偏差

上文主要讨论的是同一疾病在不同个体身上发生概率的评估偏误而导致的认知偏差。同时，西方也有学者发现，个体对于不同疾病在同一群体中发生概率的评估，同样存在着认知偏差。比如一项关于美国女性群体的调查发现，尽管肺癌、心脏病等疾病的实际死亡率高于乳腺癌，但女性却格外高估了乳腺癌的发生概率[45]。Wang 等人对美国2362 名居民关于心脏病、糖尿病、卒中、结肠癌、乳腺癌、卵巢癌六种疾病风险概率的调查显示，其中男性感知罹患结肠癌的风险高于其他疾病，女性认为乳腺癌和卵巢癌的发生概率高于其他疾病。然而无论是从实际的发病率还是死亡率来看，心脏病在美国的比例才是最高的[46]。Zwart等人对欧亚8 个国家/地区3436 名受访者的调查显示，受访者们认为“非典”和新型流感的发生概率均高于心脏病、糖尿病的发生概率[47]。此次新冠肺炎蔓延范围之广、传播速度之快，给人们的工作、生活、学习都带来了巨大影响，人们的认知观念也在一定程度上受到了冲击。由此我们推测，公众对新冠肺炎风险的评估可能会高于对其他疾病的风险评估。为此，我们分别请受访者评估了新冠肺炎、高血压、糖尿病、癌症、卒中/中风几种疾病在普通人群中的发生概率。选项从“非常高”到“非常低”采用李克特五点量表计分。需要说明的是，之所以选择这些疾病对比，是因为流行病学的相关研究显示，上述疾病是中国最重要的致死因素和疾病负担[48]。

表3 新冠肺炎与其他疾病发生率的评估值和实际发生率的比较

配对样本t 检验显示，受访者关于新冠肺炎与其他四种疾病在一般人群中发生概率的评估存在着显著差异。其中，受访者认为新冠肺炎的感染概率低于高血压和糖尿病的发病率，却高于癌症和卒中/中风的发病率。那么各种疾病实际的发生概率又是如何呢？

截至2020 年8 月10 日24:00，全国31 个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团累计报告确诊病例84712 例。按照国家统计局局长宁吉喆2019 年1 月在国新办发布的数据，截至2018 年末，中国大陆总人口为139538 万人[49]。也就是说新冠肺炎的实际发病率为8.4712/139538*10万＝6.07/10 万。

再来看其他疾病的发生概率。由中国医师协会、中国医疗保健国际交流促进会高血压分会等组织联合编写的《中国高血压防治现状蓝皮书2018 版》显示，全国年平均新增高血压患者1000万人[50]，由此可以得出高血压的实际发病率为716.65/10 万。

根据国际糖尿病联盟（IDF）发布的《2017 年全球糖尿病地图（第8 版）》和《2019 全球糖尿病地图（第9 版）》显示，2017 年和2019 年我国糖尿病患者分别为1.144 亿和1.164 亿[51]。由此可以粗略估算，两年来我国新增糖尿病患者200 万，平均每年新增病例为100 万。也就是说，糖尿病的实际发病率为100/139538*10 万＝71.67/10 万。

2019 年1 月，国家癌症中心发布了最新一期的全国癌症统计数据显示[52]，2015 年恶性肿瘤新发人数约为392.9 万人①由于全国肿瘤登记中心的数据一般滞后3 年，本次报告发布数据为全国肿瘤登记中心收集汇总全国肿瘤登记处2015年登记资料。。由此可计算出癌症的实际发病率为392.9/139538*10 万=281.57/10 万。

2019 年4 月，《柳叶刀神经病学》（Lancet Neurology）发表了一项来自国内31 个省区480687 名20 岁以上人群的研究显示，预计我国每年新发卒中病例为240 万[53]。由此可以估算出卒中的实际发病率为240/139538*10 万＝171.99/10 万。

根据上述数据可知，除了高血压和糖尿病两种慢性病之外，受访者普遍高估了新冠肺炎的发生概率，而低估了癌症和卒中的发病率。由此可见，在新冠肺炎与其他病种的发病率评估方面，受访者又存在着“悲观偏差”（pessimistic bias）。而这种“悲观偏差”或许源自突发重大传染病自身的特性。

既有的研究表明，疾病的“熟悉度”和“可控性”是影响公众风险感知的重要因素。一方面，人们容易低估熟悉的、自认为可控的风险，从而产生“乐观偏差”。另一方面，对于新兴的、难以控制的风险则容易产生“悲观偏差”[54]。比如一项来自“非典”事件的研究指出，在疫情暴发初期，人们往往将这种传染病视为“常见的流感”而非“致命的疾病”，人们乐观地估计疾病很快就会过去，于是没有采取保护措施的动力[55]。而无论从覆盖范围、持续时间还是死亡人数来看，新冠肺炎都远远超过了当年的“非典”。此次疫情不仅起源突然，而且来势汹汹，其传播之迅速，扩散之广泛，给公众正常的工作、生活和学习都带来了巨大冲击。因此公众对此感受到的恐惧更明显。类似的，许多关于风险感知的调查显示，当公众对疾病缺乏了解时，就会高估其风险程度[56]。新冠肺炎是一种新兴的传染性疾病，医学界对之的认识都十分有限，作为普通民众的青年学生更是对其知之甚少。因此其对新冠肺炎的风险感知自然就会存在一定偏差。

四、结论与讨论

本文研究发现，青年学生在重大传染病疫情中的风险感知偏差可以分为两类：一类是就易感对象而言，受访者错误地估计了自己和他人遭遇新冠肺炎的概率。具体表现为低估自己被感染的概率而高估了同龄人被新冠病毒感染的概率，从而产生了“乐观偏差”。另一类是就疾病的类型而言，这种认知偏差表现为个体错误估计了新冠肺炎与其他疾病在一般人口中的发生概率，进而产生了“悲观偏差”。

统计数据显示，无论是采用“绝对风险测量法”还是“相对风险测量法”，受访者对同一疾病在不同人群中的发病概率评估都存在“乐观偏差”效应。这一发现提醒相关管理者，在传染病疫情的防治实践中，应该警惕社会中可能出现的盲目乐观思想。尤其是在全国疫情防控进入常态化的时期，许多人开始出现了麻痹松懈的思想。一些人开始不戴口罩出入公共场所的现状正好反映了这一点。

之前有一些研究表明，人们对风险事件的情绪反应往往会导致其对风险评估产生偏差，因为情绪总是与“启发式”（heuristic）信息加工模式密切相关[57]。本文的研究发现也证实，无论受访者的情绪状态或高或低，只要被担忧情绪所影响的个体都会产生乐观偏差的风险感知偏误。

值得一提的是，自从Slovic 和Fischhoff 等人从心理测量范式的路径出发开创了风险感知测量研究的先河之后，后续研究者先后在环境领域、健康领域、食品安全领域对核电站、癌症、转基因食品等议题的风险感知问题上展开了实证研究。但过往的多数研究都将目光聚焦于单一议题的风险感知上，却很少有学者留意到人们是如何比较和回应不同风险的。本文认为，开展针对多个客体的风险感知比较研究，对于了解公众的风险感知偏差具有重要的意义。这是因为：尽管针对单一议题的风险感知研究可以分析出影响人们风险感知的原因，但却难以判断公众是否高估或低估了某种风险。而采用多个风险客体比较的方法，将某种需要研究的风险作为参照标准，询问受访者关于其他风险发生的可能性，再结合每一种风险真实的发生概率进行对照，就可以判断受访者是否高估或低估了该种风险。基于这种比较研究的思路，我们发现受访者对于新冠肺炎的风险感知又存在某种程度的“悲观偏差”，即高估了新冠肺炎比癌症和中风等疾病的发生概率。这项发现提醒相关管理部门，在重大传染病疫情发生之初，应该重视对民众的即刻反应。因为之前的研究表明，公众对传染病的错误认知和负面态度会加剧社会的混乱和恐慌，而持续的恐慌反而又会加剧疫情的蔓延[58]。从这个角度来讲，在应对突发公共卫生事件的过程中，政府部门和医学专业人士既需要加大科普力度、及时发布最新的事件进展信息，也要重视对民众的心理抚慰。因为理性的知识传播并不一定总能消除民众的不确定性感知，只有同时重视民众的社会心态调适问题，才能多管齐下最大限度消解民众的疑虑和恐慌。

从风险传播的角度来看，为了最大限度避免公众过度恐慌而产生的悲观偏差，需要各类媒体发挥正确的舆论引导作用，完善信息发布制度，深入宣传党和政府在传染病疫情中的决策部署，充分报道各地区、各部门联防联控的措施成效，生动讲述防疫抗疫一线的感人故事，汇聚起同心同德、共克时艰的强大力量。正如习近平总书记指出的“强化显政，坚定战胜疫情信心”“把握主导，壮大网上正能量”“强信心、暖人心、聚民心，更好维护社会大局稳定”[59]。除此之外，各级媒体还要持续发布政府的权威信息，及时辟谣以正社会视听，及时发布就医指引和提供在线问诊服务，以缓解公众紧张焦虑情绪。而为了减少公众的乐观偏差感知偏误，大众媒体一方面应该及时、公开地发布疫情相关的信息，持续报道国内外疫情的形势和进展，从风险本身的危害、风险防控的形势、风险的蔓延进程、风险的应对场景等方面入手展开风险教育活动。另一方面需要开展好理性、科学、专业的健康教育活动，普及传染病的预防知识，引导公众增强自我防范意识，以避免公众麻痹大意而放松了警惕。总之，媒体在风险传播中需要准确了解公众在不同时段的心理状态，才能掌握好舆论引导的“时、度、效”。