第一部分  研究方法

 

我有一位同事要为她的普通心理学课程选取讲授范围，她决定列出所有主题，然后通过学生们的投票来了解大家想学习的内容。结果发现在心理学中一直以来最不受欢迎的主题就是——研究方法。

这个发现可以解释为什么学生们总认为他们的心理学教授很奇怪。几乎无一例外，接受心理学研究培训的人和教授课程的人都为方法所困扰。一堂又一堂的课程中，时间都用来讲述统计、数据和研究设计，而使学生们很好奇“这些和心理学有什么关系”，这种好奇不无理由。他们甚至开始怀疑，这是在把本该容易的、有趣的心理学变得难度高又枯燥乏味，而他们正是这个可怕计划的受害者。

我认为导致这种情况的部分原因在于，研究方法总是以一种狭隘的、过度强调技术的方式讲授，让人沮丧。那些规则、程序、公式不停地抛给学生而又没有给出足够的解释，从而使学生深陷困扰之中，看不到整体的目标。所以，在接下来的两章中，我将强调两点。第一，研究方法的基本原则是既不晦涩也不依仗过多技术。第二，应该让那些乐于学习心理学的人觉得研究方法是趣味性和实用性并存的。

 

为了更清楚表达我的意思，让我们想象一个熟人，他声称自己能够读懂别人的想法——他拥有“超感官知觉”（ESP）。你会好奇地想检验他是否真的能做到吗？可能不。（那么什么能激起你的兴趣呢？）但是如果你好奇，那么下一个问题是，你从何检验？或许你能想出一些程序来检验他所说的，比如，你可以让他猜你正在想什么。甚至你可以多做几次来记录他回答的正误。就这么突然地，在选择问什么问题以及怎么问的时候，你已经无意间进入了研究设计的领域。事实上，你已经设计了一个实验。通过记录正误答案的个数，你已经在收集数据。通过解释获得的数据（比如，20个当中12个正确是否可认做是超感官知觉？），你已经进入了统计的世界！然而你所做的一切其实就是，应用好的感觉来检验一些事情。

 

这就是研究方法应该做的：应用良好的感觉收集信息，从而来更多了解感兴趣的问题。发现关于行为、思想或其他新事物的唯一方法就是采取一系列程序——从观察你的目标开始，到最后的数据分析，总结并理解你之前的观察记录。

 

第2章详细阐述了与理解人格有关的各种观察方法。所有的观察都是数据，可以归为四种基础类别，称为S、I、L和B数据（重新排列，缩写为BLIS）。第3章总结了数据质量的一些问题——信度、效度和概化性，第3章还介绍了研究设计，这是收集数据的计划，还有数据分析的难题，我相信这是最重要的：如何解释你研究获得结果的有效性大小、强度。最后，第3章考虑到了研究中的伦理问题，这是与心理学以及其他各门学科都相关的问题。

 

2  人格的线索：数据来源

许多年前，著名的心理学家亨利·墨瑞（Henry Murray）提出，要理解人格首先必须观察它。这个观点看似显而易见，但是就像很多看上去浅显的观点一样，当你仔细思考就会发现它引发了一个很有趣的问题。如果你想“观察”人格，那么要观察的究竟是什么呢？这正是本章将要讨论的主题。

 

我认为要观察一个人的人格，可以从以下四个方面着手。第一，或许是最明显的，你可以直接问本人对自己的看法，这正是人格心理学家常采用的；第二，可以看看认识他的人如何评价；第三，可以观察他在生活中的表现；第四，可以观察他的行为，并尽可能直接、客观地进行测量。

 

最后，你需要综合所有这些方法来认识人格，因为人格是非常复杂的。它通过个体所有知、行、意的特点来表现——正如第一章提到的心理三联体（psychological triad）。一个人可能对某些事情特别恐惧，或是对某类人很有好感，或是困扰于某些需要达成的个人特殊目标。知行意的模式也像这样复杂，而且会在行为和生活的不同方面透露出来。所以，当你试图了解或测量人格时，不能仅仅依赖于某一种信息，而需要多方面信息的综合。

 

这就把我们带到了范德第二定律（Funder’s Second Law）：不存在可以完美地记录人格的手段；只存在线索，而且这些线索总是模糊的。

 

 数据是线索

人格的可观察性是最佳的线索。这些线索总是模糊的，因为人格隐藏在每个个体的内心深处。因为你无法直接看到人格，所以对它的存在和特点需要推断，而且这些推断永远都是不确定的。

 

对人格的推断必须以能够观察到的指标为基础，可能包括一个人如何回答问题，他对咨询师所说的话，他在日常生活中的行为，或者他在实验室某情境下的反应。线索可能是任何事，但请记住重要的一点——它们当中任何单独的一个线索总是模糊的。心理学家的任务就是把这些线索拼合到一起，就像拼图的小碎片一样，构成一个具有信服力、有用的个体人格肖像。

 

这样看来，试图理解个体人格的心理学家有点像解决神秘事件的侦探家：可能有大量的线索，但是关键在于正确解释这些线索。例如，一位侦探在入室行窃的案发现场发现了窗台上留下的指印和花园里的脚印，这些都是线索。侦探或许会粗心地忽略它们，但是也不排除存在这样的可能——指印是其他粗心的警察留下的，而脚印属于一位无辜的园丁。这些可能性的存在不足以成为忽略线索的理由，但是却提醒我们要谨慎灵活地对待它们所代表的意义。

 

这种情况和人格心理学家的处境有相似之处。心理学家可以观察个体的行为、测验得分、生活是否成功，或是对实验条件的反应。心理学家也可能像侦探员一样粗心，没有收集到尽可能多的线索，同样地，也应该对线索可能带来的误导保持一定的警惕。

 

但是这种警惕不应该过度。因为如果过度，有时候就可能形成这样的观点：因为某种线索可能没有信息含量或可能有误导，那就应该忽视它。在不同的时候，都有各种心理学家对某些方法的批驳，认为有些方法不应该使用，如自陈问卷、人口统计学数据、同伴描述、投射测验、临床案例总结或者某种实验室评估程序。为什么呢？因为它们可能产生误导性的结果。

 

然而，没有哪个明智的侦探会这样想，因为可能带来误导而忽略某种数据来源，这就如同不能因为脚印可能不属于盗贼而忽略它。一个更好的策略是充分利用资源收集所有的线索。这些线索中的任何一个都可能是误导性的；或许最糟糕的情况，它们全部是误导。但是这不足以成为不收集它们的理由。如果想要不收集任何可能是误导的线索，那么唯一的选择就是不收集任何信息。但这绝对是不可行的。

 

范德第三定律（Funder’s Third Law）内容是：有三分之二的可能性出现——有总比没有好。

 

四种线索

可以用四种线索来理解人格。每一种都能够提供至关重要的信息，但同时要注意，每一种线索也都有缺陷。优缺点可能是分不开的（如果你还记得范德第一定律，这并不让人惊奇）。在我们开始之前，值得再一次强调的是，所有这些线索都是重要的而且有用的，尽管没有任何一个是完美的。这种不完美是必然的，不能成为忽视任何一个信息来源的理由，相反，这正是你需要所有信息的原因。

 

线索背后的原则是——为了了解一个人是怎样的，你可以做四种不同的事：（1）简单地询问本人对自己人格地评价；（2）询问熟人对他如何评价；（3）观察他在生活中的表现；或者（4）尽可能直接地观察他实际的行动。这四种线索可以称作S、I、L和B数据[1]。就像你即将看到的，每种线索都潜在地可能提供有关人格的信息，每一种也都可能是误导的潜在信息。

 

直接询问本人：S数据

如果你想知道一个人怎么样，为什么不直接问问呢？了解一个人的人格最简单的方法就是直奔其本人观点的源头，这正是人格心理学家们常常做的。S数据（S data）指的是自我判断。由本人简单地告诉心理学家（通常以问卷的形式）她的支配性或友好、责任感的程度。可以采用九点量表，由本人从1（“我一点也不具有支配力”）到9（“我非常有支配力”）做选择。或者程序可以更简单：让本人阅读一句陈述，例如“在与他人的讨论中我总是处于支配地位”，然后判定对错。根据大部分研究显示，我们对自己的描述通常和他人的描述相吻合（Funder, 1999; McCrae, 1982; Watson, 1989）。但使用S数据背后的假设是，世界上关于你人格的专家可能正是你自己。

 

S数据一点也不复杂，理解这点是很重要的。S数据直接且简单，因为心理学家并不需要解释参与者所说的话，也不会向参与者询问某件事情而实际上是要了解另一件事。用于收集S数据的问卷有较高的表面效度——就是说它实际测量的对象和表面看起来要测的对象是一致的，会直接明了地询问与原计划测量结构有关的问题。

 

例如，现在你就可以编制一个具有表面效度的S数据人格问卷。一个关于“友好”的问卷如何？你的设计可能包括这样一些题目，例如“我真的很喜欢大部分人”和“我参加很多派对”（让参与者选择对错，肯定的回答表示他是友好的），“我认为人们都是讨厌的、卑鄙的”（这里，否定的回答会增加友好的分数）。这样的问卷没有什么微妙或狡猾的地方；参与者越多地把自己描述为友好（或不是不友好的），那么他就得到越高的友好分数。实际上，问卷真正所做的就是再三地以不同表述问同一个问题，“你是一个友好的人吗？”

 

另一种通过问题获得的S数据更开放，回答更自由。例如，一个当前的研究项目要求参与者列出他们的“个人奋斗”（请见第16章），定义是“你特别想完成或达到的目标”。大学生报告的奋斗包括“让母亲为我骄傲”，“言行诚恳”，还有“享受生活”。所有这些回答都属于S数据，因为它们是参与者对自己目标的描述，所以很简单，这些回答可以用来评定人们的目标（Emmons & King，1988; Emmons & McAdams, 1991）。

 

至今为止，人格基础评估中使用最频繁的就是S数据。不仅很多杂志中如《自我》（Self）和《世界主义者》（Cosmopolitant）（例如“测测你的恋爱潜能！” ）一类的问卷以S数据为基础，人格研究者使用的问卷也如此，虽然后者更关注测验结构和效度（更多内容请参见第15章）。自陈人格问卷已经施测于5岁的儿童，令人吃惊的是竟然也得到了准确的结果（Measele, John, Ablow, Cowan, & Cowan, 2005; Markey, Tinsley, & Ericksen, 2002）。

 

作为理解人格的一个信息来源，S数据有三个优点和三个缺点。

 

优点：最好的专家

 

很可能，你就是这个世界上关于你自己的顶级专家。有这样几个原因支持这种说法，首先，虽然你的亲密朋友可能在你生活中的许多情境下都和你在一起，而你自己则要出席所有的场合。在19世纪60年代，有一本著名的杂志叫做《全球概览》（the Whole Earth Catalog），它的页边空白处写满了名言警句。我最喜爱的一句是，“不管你去哪，你都在那里（wherever you go, there you are）”，这句谚语正描述了S数据的一个重要优点。你生活在很多不同的场合，即使最亲密的朋友至多也只是在某几个场合中看到你，而对于你在家里、学校、工作时，和对手在一起时，和朋友在一起时，和父母在一起时都是如何行动的来说，世界上唯一知道全部答案的人只有你自己。这意味着，你对自己人格的一般特点有着独特的视角，那么你所提供的S数据能够反映出关于人格特征的各种复杂方面，这是任何其他数据来源都无法达到的。

 

S数据第二个信息优势可能在于，你内在的、对其他任何人来说都不可见的心理活动只有你自己看得到，尽管可能并非全部心理活动都是如此。你了解自己的幻想、希望、梦想和恐惧；你直接地体验着自己的情感。而对于其他人来说，只有在你有意无意间透露这些心理时，他们才能够了解。因为这些心理活动对于理解人格是很私人化却又重要的信息，所以S数据可以提供的是一个独一无二、不可或缺的路径（Spain，Eaton，& Funder，2000）。

 

优点：因果力量

 

因为S数据反映了你对自己的想法，它们会创造自己的事实。你要做什么取决于你认为自己能胜任什么，并且你对自己的看法影响你为自己设置的目标。这被称做效能预期（efficacy expectations），在第15章会有更详尽的解释。另外还存在这样的事实，人们总是在努力引导他人对待自己的方式，得到与其自我概念相一致的反馈，从而强化自己原有的自我概念，这被称做自我验证（self-verification）（Swann & Ely, 1984）。例如，如果你认为自己是一个友好的人，或是聪明的，或是道德的，你可能就会额外努力地使他人也这样看待你。S数据很重要，其中部分原因就是你对自己的看法不仅反映你对自己的想法，也可能正是你各种行为表现的原因之一。

 

优点：简单易行

 

如果考察成本效益，S数据很难被打败。因为正如你将要看到的，其它几类数据要求心理学家招募参与者，在公开档案中搜寻信息，或者寻找直接观察的方法。这些程序都需要更多时间和费用。但是S数据的获得，你所需要做的全部工作就是编写一份问卷来询问想要了解的内容；例如，你是多么的友好或多么的有责任感？然后把问卷打印出来，分发给能接触到的每个人。或者逐渐地，心理学家也可以让参与者在计算机上作答，或通过网络发放问卷（Gosling, Vazire, Srivastava, & John, 2004）。这样就可以以相对较低的花费迅速获得大量有趣且重要的信息。

 

相比其他学科的研究，心理学研究的预算比较低；很多心理学工作者的研究经费都是从学校的经费中“挤”出来的，并连同他们从自己的工资中所节省的部分。即使是国家基金项目，相比其他学科如生物学、化学、物理学[2]，心理学所获得的经费通常是很少的。因此，S数据的低成本特点尤为诱人。有时候，由于某些现实方面的局限，S数据可能是心理学者家能够获得的唯一一类数据。

 

缺点：或许他们不告诉你

 

只有在个体自愿的情况下，他对自己生活中所有情境下的行动、对自己私人经历的了解才能够转化成S数据。如果他不愿意，那么决不可能强迫一个人提供关于自己人格的准确描述。

 

或许研究者获得的S数据来自这样一个人，他对自己人格或行为的某些方面感到羞耻；或许他吹嘘、声称一些自己根本不具备的美德；或许他对自己的某些人格特点仍有保留。我们没有办法阻止参与者因为某种原因对信息有所保留（事实上，我们可以理解这些原因），但是如果他真的如此，那么他所提供的S数据的精准性就会大打折扣。对此心理学家们能做的很有限，甚至在很多情况下无法知道数据的真实性。

 

缺点：或许他们不能告诉你

 

即使个体愿意告诉心理学家关于自己的所有，但是可能因为某些原因他不能够这样做。一个人对自己行为（或其它任何事）的感受是有限的、不完全的；而他碰巧记住的信息也不一定是最重要的。弗洛伊德学派的人指出个体可能会主动压抑某些特别重要的记忆，这种回忆或许太过痛苦，以致于自我出于保护的目的而阻止它们进入意识层面。

 

另一个方面就是缺乏洞察力。有些人（或许是所有人）缺乏准确看到自己人格所有方面的能力。对人格的自我判断，就像那种更一般性的对人格的判断一样，可能是一种复杂又困难的任务，不可能达到百分之百的成功（Funder，1999；见第17章）。即使不是对所有人，也是对大多数人，他们人格中存在这样的一些重要方面，或许对于其他人是很明显的，但他们自己却恰恰是最后一个了解这些方面的人。

 

另一个自我判断更普遍的失误来自“鱼和水”效应（Kolar，Funder，& Colvin，1996）。人们习惯于自己特定的反应和行为方式，以至于他们对自己的行为并不那么注意。例如，你可能在生活中一直都是非常节俭的，这使你根本就不会考虑大手大脚花钱的可能性。这样的结果就是，节俭会成为你最后一个想到用来描述自己的词之一，因为在生活中你几乎想象不出节俭之外的其他方式。但如果让你的熟人来描述你，则他们第一个提出的就是节俭。如此看来，可能你会忽视行为中的一些方面，而它们正是你的某种显著特点。或许你不知道自己有某种人格特质的原因就像鱼不知道自己是湿的一样。

 

隐藏、记忆的失败、主动地压制和缺乏洞察力都可能使S数据所提供的人格演绎不如心理学家所期望的那么精准。

 

缺点：太简单太容易

 

你可能已经从前面读到，相比其他类型数据，S数据在人格心理学中成为使用最广泛的数据形式，一个独特优势就是它们是成本低又容易获得。如果你记得范德第一定律（关于优缺点并存），你能够猜到接下来要谈的是什么：S数据是那么易得，这可能导致它们滥用。

 

并不是说S数据有什么特别严重的问题，就像其他所有数据一样，S数据也有自己的优缺点。另外，范德第三定律（关于有些东西毫无用处）适用于此，如果一个研究者因为资源受限，只能获取S数据，那么毫无疑问这就是他应当收集的。问题在于，那么多的研究者使用S数据到了排除其它数据的地步，这使有些研究者甚至忘记了其它类型数据的存在。但实际上还有另外三种类型，每种都有各自的优缺点，下面我即将一一介绍。

 

 

 

询问知情者：I数据

了解个体人格的第二个方法就是搜集他人意见，询问对象是在生活中很了解当事人的人。I代表“信息提供者”；I数据（I data）是由那些对个体人格的大体特征很了解的信息提供者所做出的判断，如特质这样的信息。有许多方法可以收集这类数据。我自己的大部分研究都聚焦于大学生群体，为了收集这些学生人格的信息，我会要求每个学生提供学校里最了解他/她的两个人的名字和电话号码。然后信息提供者就要完成“在一个九点评分量表上，你的朋友是多么的有支配力、好交际、有闯劲或羞涩？”这类的问卷。像这些由判断所产生的数字就组成了I数据。

 

当我说这些信息提供者是知识渊博的，其实是指他们对于特质判断对象是很了解的。信息提供者可能是个体生活中的熟人（就像我自己研究中的那样），或者可能是同事，或是个体的长期心理咨询师。信息提供者知识基础的关键在于他们了解当事人，而并非一定要具备大量的心理学知识——通常他们都不具备。更重要的是，他们并不需要具备；通常亲近的熟人关系加之一般的感受性就足以使人们对彼此做出准确的特征判断（Funder, 1993）。只有当判断属于技术性质时（例如人格障碍的诊断），才需要心理训练的背景。

 

I数据定义的另一个重要元素是它们是判断；信息提供者在和朋友同处时观察朋友，然后在这种观察的基础上形成大致意见（例如，这个人的支配力怎样）。这样看来，I数据具有以下特点：判断性、主观性和对人的理解的不可简约性（译者注：是指对人格的认识是在整体判断的基础上进行的，而非简单的了解各个单独的方面，然后得出对整体的认识）[3]。

 

日常生活中会频繁地使用I数据，或它们的等价物。常见的情形有招聘方或学校坚持申请人必须提供的“推荐信”，就是要向人力资源主管或录用委员会提供I数据——写信人对候选人的意见。平常的闲谈也包含有I数据，因为几乎没有其他话题比谈论其他人更有趣。还有，当受邀参加一个约会，人们询问的第一个问题就是：你知道他的什么事吗？他是一个什么样的人？答案就是I数据，而且这些数据可能是有用的。

 

作为一个理解人格的信息来源，I数据有四个优点和三个缺点。

 

优点：大量信息

 

原则上，熟人所提供的人格描述是建立在各种情境的多种行为之上的。在我自己的研究中，重要的信息提供者是大学室友，他/她对自己要判断的目标人物有很多观察活动，工作、休闲、恋爱、取得好成绩后的反应、接到医学院校的拒绝信，所有这些都是他/她平时能够看到的。这种不同情境下的行为被熟人观察到是很普通的事情，但也是非常重要的。

 

优点：以真实世界为基础

 

I数据的第二个优点是它们来自对真实世界行为的观察。心理学家们所用的很多其他信息并非如此，他们常常通过人为设计的测验获得信息、或在人为建构和控制的环境中观察行为，在此基础上得出结论。因为I数据来自真实情境中的行为，所以相比其他数据，它们更能接触到对结果有重要影响的那些人格方面。

 

优点：常识性

 

回想一下，I数据并不是对信息提供者所看到行为的简单计算或数学合并；它们是由信息提供者对行为含义做出的判断，总体上是由对个体人格的判断组成的。I数据的第三个优点在于它们以人类判断为基础。最后的分析中，I数据是行为观察的净化物，要经过信息提供者自身具有的常识过滤。这样就允许I数据在一定程度上注意到了行为的情境和意图，这是其他信息来源无法达到的。

 

一位具有一般常识性知识的信息提供者在将观察行为转化为人格判断时，要考虑两种情境（Funder, 1991）。第一，当下情境。例如，攻击行为的心理学含义可能因发生情境的不同而发生根本的改变。你是会对拥挤的电梯里意外撞到你的人生气，还是对停车场里蓄意撞击你车子的人不满？情境起了决定作用。再如，假如你看到一个熟人在哭，情境的不同将影响对他/她的人格判断——哭泣是因为亲密朋友去世，还是因为很想玩极限飞盘，但天气下雨了？

 

第二种情境是信息提供者对此人以往行为的了解。想象一下，你的一位熟人送给他最坏的对手一份很奢华的礼品，你对此行为含义的解释会因为以往对他了解的不同而产生很大差异。如果过去他一直都是很慷慨的，那么这份礼物可能是真诚的友好赠品；如果以前他很卑鄙，喜欢背地伤人，或许就有理由怀疑他正在操纵某种阴谋。或者，你一位熟人在与朋友争吵后很伤心,那么你对这种反应的解释，甚至对争吵严重程度的估计都决定于你对他以往的看法——你认为他是一个很容易悲伤的人，还是一个只有在极端环境下才会被打扰的人。

 

把这两种情境下的信息应用到人格判断中是一件很复杂的事情。心理学还没有发展出一种正式的规则、步骤或计算机程序能够以这种方式来解释行为观察，而且短期内是不可能做到的。这些思考是很复杂的，大量的情境变量与太多不同种行为的含义发生交互作用。然而令人吃惊的是，这种将各种不同信息整合成人格整体印象的复杂工作对于大多普通人来说似乎并不是那么困难。基于一般性常识的直觉使人们容易、自然、几乎自动化地做出这些判断。

 

优点：因果力量

 

第四个优点与前面三个有所不同。I数据代表人们对与之日常相处个体的看法，一定程度上反映了被描述个体对社会环境的反应，因此，这些描述的重要性已经超出了描述本身的价值。I数据是一个人的名声，就像莎士比亚剧中一位人物曾经提到的，名声可能是一个人最重要的财富（Hogan, 1998）。在《奥赛罗》中，凯西奥感叹：

 

“名声，名声，名声！啊，我的名声已经一败涂地了！我已经失去生命中不朽的部分，留下来的也就跟畜牲没有分别了。我的名声，伊阿古，我的名声！”[4]

 

名声为什么这么重要呢？他人对你人格的看法的确对你的机遇和期望都有重要影响。下面举例说明：如果招聘方认为你是一个具有竞争力和责任感的人，那么你获得这份工作的机会将更大，即使那并不一定代表你实际所具备的竞争力和责任感；类似地，相信你诚信的人比那些不相信的人更可能借给你钱，而你实际的诚信度则是另一回事；如果你给别人留下的印象是热情友好，而非冷淡，那么你会获得更多的友谊；如果你想约会的对象从他人那里获得对你的良好评价，那么你约会成功的机率将显著提升，相反如果他人把你描述成讨厌鬼，那么结果可想而知。同样的，这些印象可能是错误的、不公平的，但确实对结果有重要影响。

 

此外，有证据表明（请见第6章）人们在某种程度上会变成其他人所期望的那样。如果他人期望你是好交际的、冷淡的或伶俐的，你可能就趋向于变成那样！这种现象有时称为期望效应（expectancy effect）(Rosenthal & Rubin, 1978)，或行为验证（behavioral confirmation）（Snyder & Swann, 1978）。不管是哪个名字，它都是我们关心他人看法的又一个原因。

 

下面将介绍I数据作为人格信息来源的一些缺点。

 

缺点：信息量有限

 

I数据的这个缺点和第一个优点相反。尽管I数据的信息来源者——熟人了解大量不同情境下的行为信息，但是他/她并不能时时刻刻都和目标人物在一起，仍有很多信息是最亲密的朋友也不知道的。这种了解的局限来自两方面。

 

第一个局限是，某种程度上，每个人的生活都是一系列小隔间，每个隔间包括不同的人。例如，你的大部分生活可能在工作地点或是学校，在这类环境里的人是你常常见到的人，但却仅限于该环境，这些人你很难在其他环境里见到。当你回家后，你见到的是另一组不同的人；在教堂或是俱乐部你将遇上另一组人；诸如此类。这里有个有趣的心理现象，某种程度上，不同环境下可能出现不同的你。很久之前，美国心理学先驱之一的威廉·詹姆斯（William James）就曾说过：

 

许多在父母和老师面前表现严肃认真的年轻人，和朋友们在一起时则像海盗一样狂妄放肆。我们在孩子面前展示的是不同于俱乐部同伴面前的自己，客户面前的和雇员面前的不同，老板面前的和亲密朋友面前的也不同。（詹姆斯，1890，p.294）

 

下面举一个关于现代大学生的案例。当一个学生离开家进入大学，他/她的社会环境会彻底改变。改变的本质不在于变换了城市，而在于新环境中的每个人都是陌生人。学生突然间就被很多对自己过去一无所知的同龄人包围着，他们还不知道她是班里的搞笑活宝、工作狂、运动员、预科生，还是艺术家。（类似的情况也可能出现在新兵中。）

 

这种经历可能让人迷失，也可能是一种自由的释放，尤其对那些一直和相熟的人们生活在小城镇的学生，或是家教约束严格的学生们。他们突然间可以脱离他人的期望，有机会为自己塑造一种全新的人格。很多学生就这样开始尝试新身份，这可能是在他们的性格中潜伏已久的特点，而他们的新同伴并不知道所看到的这些都是新的。利用这种机会的学生从这个经历中学到的东西至少和从其他同学那里得知的一样多。

 

现在我们再来想想大学新生第一次回家的情况。回来过寒假的这个人和八月份离开的人可能已经完全不同了。他的父母和家乡朋友依照之前习惯的方式对待他，却发现眼前这个人和想象中的已经不同，他们感到困惑、生气；而他本人也可能为在老圈子里的新形象同样感到困惑甚至焦虑。尽管这个经历可能是有损伤性的，但是这种人格实践和成长可能是好事情。如果父母、朋友和学生本人都足够耐心，他们最终会习惯于这个“新”人，或许有时候，一旦实践期过去，“老”人（老形象）可能会再回来（但是他们不能表现出这种希望）。在这种情况下，要认识到的一点就是——不管是父母、家乡朋友还是大学朋友都不能描述出这个学生的所有故事。

 

另一个证明生活隔间复杂性的例子：假如在某个环境中相互熟悉的两个人，突然在各自拥有不同身份的另一个环境中相遇，将会怎样？例如，你常被老板称赞为有责任感的、可信赖的员工，然后在一个疯狂的周五夜间派对上，当你正头顶灯罩跳舞时突然见到你的老板。（有没有人真的出现这种情况？）工作时看到你的老板不是问题，但在那样一个派对上你会怎么做？通常，对于一个拥有不同生活隔间的人来说，更舒服的状态是在各个隔间的人们都留在原地，而不越界到不属于自己的隔间。

 

有时候，当我和女儿在超市里盯着最新打折的汉堡包时，却猛然发现我的学生正站在旁边，做着同样的事。尽管我很喜欢学生们，但这种偶遇让我们双方都感到不舒服。最好也不过是笨拙的问候，更多的情况下我们只是继续盯着前面，假装没有看到对方。

 

为什么呢？是因为我们都为在超市出现而害羞吗？不，而是因为在大学里，我们双方都已经很好地设定了角色，知道如何做好自己的角色。我知道如何跟学生相处，而大部分学生也知道如何和教授互动。在超市里这些角色都是不适应的，所以我们在没有“剧本”的情况下被扔在一起，突然间都不知道应该怎么做。

 

有时候，越界是很让人苦恼的。有一次我和妻子请了一位保姆照顾孩子，计划来一次浪漫晚餐。当我们到达餐馆，却发现招待我们的女服务生竟是我妻子的一位学生，她那天下午刚刚考试失败（而且为此眼睛里仍然有泪水在眼里打转）。而我妻子的另一个学生正坐在邻座。整个晚上糟透了。还有另外一次，我在学校体育馆淋浴，旁边是一个我的学生。“范德博士，”他说，“我是否可以一周后交我的论文？”

 

这里的关键点在于，某种程度上人在不同环境下是不一样的。在课堂上和浴室里的我并不是绝对一样的——尽管肯定有些相似——学生们也并不总是像他们在报告厅里那样勤学的。提供I数据的任何一个熟人都可能只是在一个隔间，最多也只是几个不同隔间里与目标人物相处，而你一定程度上在不同隔间里是不同的，所以作为对一个人总体的描述，任何人提供的I数据的效度都有局限性。

 

第二个局限在于每个人的生活都有自己的私人空间，即使是对最亲密的熟人。每个人都有不完全与人分享的内在精神生活，有自己的幻想、恐惧、希望和梦想。这些为人格提供了重要信息，但只有在与人分享的情况下它们才能通过I数据反映出来。I数据提供外部人格视角；而那些内在想法、情感和感觉必须以其他方式获得——大多情况下通过S数据获取（McCrae, 1994; Spain, Eaton, & Funder, 2000），但是有时候S数据也做不到。

 

缺点：错误

 

因为信息是由人提供的，所以他们提供的人格判断有时候会出现失误。前面提到在原则上，熟人所提供的I数据是建立在对各种情境的多种行为观察之上的。但只是在原则上，实际所发生的可能有所不同，因为没有人可以记住每一件事。人类有非凡的记忆容量，但它既不是无限的也不是那么完美的。所以，信息提供者的判断建立在他/她所记得的内容基础之上，这样就难免忽略某些相关信息。

 

最可能进入记忆的是那些极端的、不平常的或情绪唤起较高的行为（Tversky & Kahneman, 1973）。这个事实对I数据的结果有重要影响。信息提供者可能有这种趋向，即忘记某些普通的事情，而清晰地记得熟人参与的一次打架（可能四年发生一次），或是她有一次喝醉酒（第一次也是唯一一次），或是她意外把酱汁打翻弄脏了白地毯（一贯优雅的人出现的一次莽撞行为）。最能够为人格提供信息的正是人们每天惯常所做的行为，这样信息提供者记住特殊事件的趋向可能会引导错误的判断。

 

缺点：偏见

 

错误并不总是那么无辜的。人格判断可能失误，也可能是不公平的。因为I数据是由熟人或其他信息提供者做出的人格判断，它们可能受到判断者对目标人物已有偏见的影响。在我自己的研究里，我试图寻找两个最了解目标人物的信息提供者。

 

但在实际操作中还可能有潜在的问题。招募的信息提供者可能对我和参与者来说都是未知的，或许他不喜欢甚至厌恶目标人物，也或许他正暗恋目标人物！或许他正与目标人物竞争某奖品、某工作、男朋友或女朋友——所有这些在大学里都是很常见的。厌恶、暗恋或竞争都会影响一个人的准确判断。因此，研究者应当在可能的情况下至少选用两名信息提供者。虽然这样做并不能完全解决潜在的偏见问题，但一定程度上会有帮助。

 

还有一些更常见的偏见也很关键。可能目标人物是一位少数民族成员，而信息提供者是位种族主义者；或者信息提供者是性别歧视者，对所有女性都有很强烈的刻板印象。作为一位大学生，如果你家乡很少有人上大学，你会发现人们对你的所有印象都建立在你大学生身份的基础上。如果你学习心理学，你可能经历着另一种偏见：你的亲戚朋友对你最基本的认识就是“心理专业”，这是他们对你人格各方面判断的基础。那么这些判断有多少真实性呢？

 

生活事件：L数据

你是否曾经被捕？你是中学毕业吗？你已婚了吗？你曾经几次住院？你有工作吗？你的年薪多少？甚至，你的邮政编码？这些问题的答案构成了L或“生活”数据。L数据是实证的、具体的、真实生活的事件，具有重要的心理学意义。

 

这类数据可以通过档案记录获得，如公安部门的记事簿、医疗记录、纳税申报单，也可以直接询问本人。使用档案记录的优点在于，它们几乎总是准确的，没有自我报告或他人判断的潜在偏见。但是获得档案记录的过程可能比较复杂，而且有时候会引发有关隐私的道德难题。直接询问本人的优点在于，这个方法更容易、较少涉及道德问题，因为如果他们不想让研究者知道，可以不提供相关信息。但可能会有一些错误记忆（例如，你患麻疹时确切的年龄？），也可能误报一些信息（例如，你为什么被捕？你收入多少？）

 

L数据可以被看做是人格的结果，而不是人格本身的直接反映。它们证明一个人的行为如何影响他的生活，包括重要的生活事件、健康和物质环境。一个低责任感特质的人可能工作表现不佳，那么升迁的可能性就比较小。在尽责性的特质上得分较低的人在工作中表现得不好，从而不能升职（Barrick & Mount, 1991）；他的L数据——年薪就会很低。一个吸烟多年的人，相比没有这种危险习惯的人来说，可能肺部健康更差。甚至你的邮政编码也可能是有用的信息。在加利福尼亚，很多汽车保险公司用邮政编码来预测投保人发生事故的可能性，依次设置保险赔偿金额。（并不清楚到底是易发事故的人聚集于某个邮政编码区域，还是居住在某邮政编码区域导致更高的事故可能性，但没关系，保险公司并不在意孰因孰果。）最后一个例子，想想你床铺的样子。因为你住在那里，它当前的状态决定于你做了些什么，这可能决定于你是怎样的人。这在一定程度上是成立的，那么你的人格就可以通过另一种L数据获得——调查你的床铺。

 

近期有一个关于大学生研究就试图证实这一点。研究中观察者被带入学生们的房间，对床铺进行几个不同维度的打分。把这些分数与单独测得的人格变量相比较。发现床铺整洁的人更有责任感，房间里摆有各种书籍和杂志的人更具开放性（Gosling, Ko, Mannarelli, & Morris, 2002）。责任感强的人常整理床铺，好奇的人读书更多。但一个人外向型的程度不能从床铺的观察中判读——内外向性格的人床铺看起来差不多。

 

不管L数据如何收集，作为人格的信息，它们都有两个优点和一个大的缺点。

 

优点：本身的重要性

 

L数据重要的第一个原因是——当它们关心那些比床铺更重要的事件时——它们恰恰构成心理学家所需要知道的内容。对于那些作为假释官、社会工作者、学校咨询师、保险业者或医学研究者的应用心理学家，L数据证实了他们的专业性。每个应用心理学家的目标就是预测，甚至积极影响真实生活事件，如攻击行为、就业率、学校的成功、事故可能性、或来访者的健康。而那些真实生活事件就是L数据。

 

优点：与心理相关

 

L数据重要的第二个原因是，在很多情况下它们都受心理变量影响，并为其提供独特的信息。某些心理特点可能使他们出现攻击行为。另一些心理特点，如责任感，可能是找工作或毕业的必备素质（Borman, Hanson, & Hedge, 1997）。就像前面提到的，有责任感的人会保持房间整洁。有更多研究表明个体的人格对其健康有重要影响（如，Friedman et al., 1995; Horner, 1998; Twisk et al., 1998）。

 

临床心理学家一直以来相信一个简单的L数据——40岁仍未婚，是精神疾病的一个可靠标志。也就是说，那些到40岁还没有结婚的人更可能表现出一种或多种形式的心理疾病。但要谨慎对待，很多40岁未婚的人根本没有心理问题。要认识到心理疾病在已婚和未婚的40岁人群中还是很少见的。只不过未婚人群中相对没有那么少。再者，除了心理疾病之外，一个人40岁未婚还有很多其他原因，例如工作环境中的同性较多，经济上无力支撑一个家庭，或有比找到伴侣更高的生活目标。

 

L数据的确还包含其他变量；它们也常被其他非心理学因素所影响。一个人的攻击行为很大程度上受他/她的周边人和经济情况的影响。在经济不景气的时候，很多人失业，那和他们的责任感或其它心理品质无关；一个人能否顺利毕业有时候可能决定于学费而非其表现；一个小心谨慎的司机可能生活在一个很多莽撞司机聚集的地区；房间的凌乱可能是客人所为，而非主人的人格体现；健康可能受行为和心理的影响，但也可能受制于卫生条件，如病毒感染等其他因素。

 

缺点：多方面影响

 

以上的各种情况让我们清楚地看到L数据的最大的缺点：有时候它们不含有任何心理特征的信息。L数据常常受太多其他因素影响，这导致通过它们并不能揭示一个人的心理。

 

这个缺点有很大的影响：如果你的工作是根据对一个人心理的了解来预测L数据，那么不管你的工作能力有多强，你成功的几率都是有限的。即使你非常了解这个人的心理特征，但对于他/她的攻击行为、雇佣身份、是否毕业、健康、事故、婚姻或其它任何事，你的预测力都会受制于个体人格对这些事的影响程度。

 

对于这个事实，要在头脑里保持清醒的认识。从事预测L数据这项艰难工作的心理学家，常常因成就有限而被苛责，而且有时候他们有强烈的自责感。然而，即使在最佳案例中，心理学家也只能在事件属于心理原因时才能根据心理数据预测结果。L数据通常只在很小程度上属于心理原因。所以，在预测攻击行为、雇佣、学校表现、健康或婚姻方面获得任何程度成功的心理学家，一定有相当出色的表现。

 

观察行为：B数据

如果你想了解某个人，你自然会密切地观察他的行为。这是有意义的，因为一个人人格最明显的表现就是他做了什么。所以，最后一个了解人格的方法就是尽可能直接地观察他。观察可以在真实生活中，也可以在实验室条件下，不管哪种情境，由直接观察记录得到的信息组成了B数据；B，可能你已经猜到了，代表的就是“行为”。

 

B数据就是观察参与者在某种情境下的行为，有时是在“测验”情境中[5]。这些情境可能是参与者真实生活中的一个场景（如，学生的教室里）或者是研究者在实验室里设置的一个人为情境。B数据也可能来自某种人格测验。所有这些的共同点就是，正如你即将看到的，B数据来自研究者的直接观察和对参与者行为的记录。

 

B数据可能在以下两种情境中收集：自然情境和人为设置的情境。

 

自然情境的B数据

 

原则上，B数据可以通过真实生活中对参与者行为的直接观察而获得。参与者身边的熟人能够提供一些B数据，的确是在这些观察的基础上得出结论。如果你看到某个人非常友好、或不诚实、或精力充沛，那么你将自然地对他/她的友善、诚实和精力水平形成一个结论。但是这些观察是不系统的，而且仅限于我们与他接触的那些场景；可能这个人平常都是不友好的、诚实的或慵懒的，而我们刚好看到他特殊的一天。所以作为研究者，最佳的办法是更多的观察。

 

首先，应当仔细地系统地记录B数据，每个数据都应指向直接观察到的行为。最不现实的极端情况就是雇佣一个私家侦探，配备最新式的监视设备，完全忽略对隐私的尊重，日日夜夜秘密跟踪参与者，侦探的报告会精确到参与者在所有生活场景中一言一行，包括所有细节。但这种极端行为是不可能实现的，也是不道德的。所以，心理学家必须采用折衷的办法。

 

B数据的一个折衷形式就是日记和经历取样（experience-sampling）的方法。我自己的研究中这两种方法都有用到。参与者填写日记，详细记录当天所做的事：和多少人讲过话、几次开玩笑、用多少时间学习或睡觉等等。这些数据在一定程度上是自我报告（S数据），但并不是自我判断；它们是以这种特殊方式描述出来的关于参与者行为的恰当标记。但是这只是一种折衷的B数据，因为是参与者而非研究者完成行为观察（Spain, 1994）。

 

经历取样的方法试图更直接地获取人们的行为和感受（Tennen, Affleck, & Armeli, 2005）。这种方法的技术起源叫做“寻呼机”方法（Csikszentmihalyi & Larson, 1992; Spain, 1994），因为参与者要佩戴无线电操控的寻呼机，它会在一天中随机选定的时间鸣叫，然后参与者就要精确地写下此刻他们正在做什么（和谁一起）。最近技术创新改进了这个程序，参与者携带一个掌上电脑，可以直接把报告输入数据库（Feldman-Barrett & Barrett, 2001）。不管哪种方法，都有人质疑参与者可能编辑他们的报告，杜撰生活事件。在我所看到的报告中，我认为这是不可能的。至少我希望如此！我的一个同事曾经在他的大学做过一个寻呼机研究，当时他刚送走双胞胎女儿去另一个州上大学。在读过他学生们的行为报告原样之后，他差点立刻把女儿召唤回家。

 

另一种混合型的B数据是由参与者本人或其熟人提供的行为报告。一个人可以记录自己一天中打过多少电话或一周内几次参加派对，他的一个熟人或伴侣也可以提供这样的信息。但这种数据和研究者直接观察参与者行为的B数据理想状态还是有一定的差距。现在研究者必须依靠参与者或熟人的报告（B数据和S数据或I数据的混合），而且一定要留心它们的潜在偏见（Schwarz, 1999）。

 

例如，当人们报告自己的行为时，会夸大亲社会行为的数量。一个研究要求参与者报告他们在一组讨论中自己“宜人性”行为的次数（Goslinget al., 1998）。把自我报告的结果和四位观察员对讨论录像带的观察结果相比较，大部分人自我报告的宜人性行为次数多于观察员的观察结果。然而，在大多行为上，自我报告和录像反映的“事实”基本一致。这个结果是很令人兴奋，因为在真实生活情境下，特定行为的数量很难获得，研究者除了行为者本身提供的行为次数报告，别无其它选择。

 

另一个可能就是在半自然的情境中观察参与者的行为。几年前，我在一个护校做研究，在很多心理学家看来，那是一个数据金矿。每个教室都设置了单面玻璃和监听器，这样就可以全天观察在学校里的任何一个学生，而不干扰他们。可以收集直接行为观察的数据，如学生向老师求助的次数，或和其他同学意见不一致的次数，或玩粉笔的次数等。这些数据以一种直接而且可计量的方式反映学生在一个特定情境下的行为，这正是B数据的特点。

 

从现实生活中收集的B数据都是真实的；它们描述了参与者在日常活动中真实的作为。自然情境下B数据的不足在于它们的收集成本较高——即使是之前介绍的折衷方法也很难，且成本高——而且研究者想观察的某些情境可能很少在参与者的日常生活中出现。由于这两种原因从实验室测验情境中获得的B数据比自然情境的B数据更常见。

 

实验室中的B数据

 

实验室的行为观察来自三种方式：

 

实验  第一种就是心理学实验。让参与者进入一个房间，设置某些条件，然后研究者就可以直接观察参与者的行为表现[6]。那些条件可能是常见的，也可能是比较特别的。或许就在参与者填一张表格之后，突然有烟从门缝涌进来，而研究者正在外面拿着一个秒表，试图测量参与者多久跑出来、会不会这样做（有的人坐在里面直到烟雾已经完全挡住了单向玻璃的观察视线）。如果研究者想知道参与者在真实情境下对烟雾的反应倾向，那他/她必须花很长时间来等待这种情境的到来。而在实验中，研究者可以操控这种情境的发生。

 

实验中也可以发现人们对场景细微方面的反应，可以揭示所测查行为的含义。在一个近期的研究中，研究者通过让参与者解字谜激活人们潜意识对老年的看法，字谜包含了老练、智慧、宾果（bingo，一种游戏，译者注）、健忘的、孤独的、退休、皱纹和（我喜欢这个）佛罗里达（Hull, Slone, Meteyer, & Matthews, 2002）。让参与者思考着这些词走过大厅。记录的B数据就是行走的速度。结果显示在“自我意识”特质上得分高的参与者走得更慢（和该特质得分高的阅读中性词的参与者相比）；而该特质上得分低的人不受影响。理论解释是自我意识强的人会把这些和老年相关的词汇用到自己身上，于是脚步慢下来，就像他们到了老年时候一样（关于这项研究在第17章有更详细的介绍）。当然，有一系列复杂的推论，但这些结果表明，在某种环境下可以通过测量行走速度来获取一个人自我意识的强度。

 

实验情境还可以模拟现实中难以直接观察的真实生活情境。在我的研究中，我经常让参与者与一位异性会面并交谈。我认为这个情境并不另类，尽管参与者知道这是一个实验，知道正在被录像。我的目的是直接观察参与者的人际交往行为和风格。在另一个录像情境中，可能安排参与者相互竞争、合作或参与小组讨论。所有这些情境都是人为设置的，但允许对参与者人际交往行为的各方面进行直接的观察，这是其他方法难以达到的。我将参与者安排在这些情境中，因为我想知道他们会如何做。我的观察就获得了B数据（Funder & Colvin, 1991; Funder, Furr, & Colvin, 2000; Furr & Funder, 2004）。

 

人格测验  某些人格测验也能够获得B数据。许多，可能是大部分人格问卷都简单地询问参与者他们是怎样的，而研究者选择相信参与者所说的一切。这种人格测验提供的是S数据。B数据的人格测验是不同的。

 

例如，广泛应用的明尼苏达人格测验（MMPI）就是B数据的一个例子（Dahlstrom & Welsh, 1960）。该测验的原始版本（近期被修订）包括这种是非题：“我是上帝的信使。”[7]这类题目的出现是该测验获取B数据的信号。为什么？因为研究并非真的要寻找上帝的信使。这个题目存在的意义在于对此做肯定回答的参与者倾向于非正常。这个题目出现在明尼苏达人格测验的精神分裂症分量表中，因为精神分裂症患者相比其他人更可能做出肯定的回答。

 

另一种获取B数据的人格测验是投射测验，例如主题统觉测验（Thematic Apperception Test，TAT）和著名的罗夏克墨迹测验（Rorschach Test）。在主题统觉测验中，向参与者呈现一张图片，图上某人正在做某事。在罗夏克墨迹测验中，向参与者呈现双侧对称的墨迹图。在这两种测验中都要求参与者描述他/她看到了什么。如同其它心理学实验一样，研究者把参与者带入一种环境，给予某种除此之外不会遇到的刺激条件，然后仔细观察她的言行，详细记录反应后进行解释。（关于投射测验将在第5章有详细的介绍。）

 

在我的实验中，有学生发现S数据的人格测验和B数据的人格测验之间界限很容易混淆。但两者的区分是很重要的。一种区分方法是：如果在一项人格测验中研究者询问的问题是因为他想要知道答案是什么，那么该测验得到的是S数据；然而，如果研究者所询问的问题是因为他想看看你将如何回答，那么该测验要获取的是B数据。

 

在一项S数据测验中，当研究者想知道关于你的某些事，他/她会简单地直接询问你。为了诊断社交性，研究者会问你的友好程度；为了测得你的目标，她会要求你罗列自己的目标。在一项B数据测验中，相反地，研究者给予你一个刺激条件——可能是一个问题或一张图片——来观察你如何反应。你的行为会被直接观察和精确测量——这正是B数据，而你的答案并非研究者的目的，而是会被解释；你声称自己是上帝特殊的信使（在老版本的明尼苏达多项人格问卷中），这并不意味着你是这样一个信使，而表示你可能是一名精神分裂症患者。但如果是在S数据的人格测验中，相反地，研究者会假设你所说的都是真实的。

 

生理测量  在近几年，另一种B数据收集方法越来越常用，就是实验室情境的生理测量。包括测量血压、皮肤电反应（随皮肤上的湿气变化，如汗液）和心率，甚至复杂的大脑功能测量，例如来自计算机轴向断层扫描（CAT）和正电子发射计算机断层扫描（PET）的图像（分别测量脑部血流量和脑部代谢活跃度）。在我们的体系中，所有这些都被归类为B数据，因为它们是参与者所做的事情——虽然是通过他/她的神经系统在实验室被直接测得。（原则上，这些也可以在真实生活中测得，但技术障碍是很明显的。）例如，在前面提到的激活潜意识研究中，研究者也向参与者呈现了激起愤怒想法的词汇，例如“ANGRY”（大写），发现高自我意识的个体的血压和心率都发生改变，然而低自我意识的人未改变（Hull et al., 2002）。这些数据将在第8章深入探讨，但目前而言重要的是B数据能够从对参与者生物行为的生理测量中直接获取，而且对人格提供重要信息。

 

   B数据有两个优点和一个不容忽视的缺点。

 

优点：情境范围

 

人格的一些方面在人们日常生活中规律地表现出来。例如，每天很多场合都体现了你的社交性程度。但是其他一些方面可能是隐藏的，某种程度上是潜伏的。除非真的遇到这样的状况，你如何能知道独处于一个房间，当不断有烟雾从门缝蔓延进来时自己会如何反应？实验室获得的B数据一个主要优点就是研究者不必坐等某个情境的发生；研究者可以把人们带进实验中，让想要的情境发生。相似地，研究者相信人们解释某种图片或墨迹的方式与日常隐藏的某些人格方面有关系。在一个评估或研究情境中，研究者可以向参与者呈现这些刺激，然后观察他们的反应。但是收集到的B数据种类，受限于研究者的资源、想象力和道德（请见第3章）。

 

优点：客观且可计量

 

可能B数据最重要的优点，以及对科学主义心理学家的最大的吸引力就是：在一定程度上B数据是在直接观察的基础上得来的，研究者收集参与者自身的人格相关信息而不需要采纳他人的评论。这是一个优点，因为他人可能歪曲或夸大他们的报告，就像前面已经讨论过的那样。或许更重要的是，直接收集数据使得研究者的设计技术提高，能够获得更精确的结果。

 

通常行为观察很直接，可能使参与者忘记了身处被观察中。例如，当一位认知心理学家测量参与者对视速仪上闪过的一个视觉刺激的反应时为多少毫秒时，这个测量就是一个简单的行为观察：参与者用多长时间反应？一位生物心理学家能直接测量血压和代谢活跃度。相似地，当一位社会心理学家测量参与者的“一致性”和“攻击性”，这种测量本质上是对行为的观察。在我自己的实验室里，我能够从参与者交谈的录像中获取每个人谈论多长时间，每个人在互动中占据主导的程度，每个人多紧张等等（Funder, Furr, & Colvin, 2002）。所有这些从认知、社会或人格心理学的测量都通过数据形式表达，如果给予适当的处理，能够得到高信度（更多信度内容请见第3章）。

 

直接观察、数据呈现和高信度的结合势不可挡，就像是通向真实行为的一个直接管道。然而，这种观点美好却天真。B数据也有一个缺点——很大的一个。

 

缺点：解释的不确定性

 

不管是对一项明尼苏达问卷题目的反应，还是对一张罗夏克墨迹图的描述、给朋友的一个电话、实验室里某一刻的社会行为、血压的读数或是脑活动的测量，B数据就是这样：只有一点点。通常就是一个数字，而数字不能解释自身。更糟糕的是，B数据通常看起来是模糊的，甚至误导的，所以不可能完全确定它们的含义。

 

例如，再一次考虑前面提到的那个别人送你一份大礼的情境。你能否立即做出结论：这个人是慷慨的或非常喜欢你的？或许，但你也可能好奇是否有其他可能性。例如，你是不是被人利用了？从这个行为得到的结论更多地并非依赖于行为本身。它决定于礼物赠与的情境，甚至更重要的是你对赠与者的了解。这是一个被大家认定为慷慨的人，还是一个卑鄙的人？

 

或者，我们来考虑一下前面提到的那个奇怪的明尼苏达人格测验题目。我们如何了解一个人声称“自己是上帝使者”意味着什么？很确定的是，我们无法从题目内容上获知这一点；我们需要依靠更多信息进行判断，例如根据经验来说精神分裂症患者比正常人更可能做出肯定回答。一旦我们知道这点，事后我们可能认为这真是一件疯狂的事。但关键在于，如果没有更多信息的话，我们不能认定参与者就是精神分裂症患者。

 

同样的情况也出现在真实生活或是实验中的任何一种行为中。一个人可能赠送一件礼物、声称是上帝信使、说一张罗夏克墨迹图像一个凶狠的人或某个喜爱的亲戚，或者心跳突然加速、前额叶脑区活动突然活跃；或者可能简单地一个人坐下，为一份小酬劳等待很久。这些都是能够被准确测量的行为。但是他们到底在心理学上意味着什么，则完全是另一个问题。

 

有一个特别的例子来自于我几年前关于“延迟满足”行为的一项研究。目前已发展出大量实验室程序来测量孩子们的这种行为（例如，Mischel & Ebbesen, 1970）。一个程序就是向孩子呈现两种奖赏方式，问他/她更喜欢哪个，然后说：“噢，我现在要离开房间，但你可以在任何时候按铃叫我回来。如果你这样做了，那么你可以得到不太喜欢的那种；如果你不按铃而是等我自己回来，那么你就能得到更喜欢的那种。”对孩子延迟满足行为的测量是看他/她在按铃前会等待多久时间。这种测量是获取人为情境下B数据的一个典型例子。

 

很容易看出来这种行为测量获取了“延迟满足”行为。这是确定的，而且还为之设置了实验程序。如果孩子等待，他/她就能得到更好的；如果孩子不等待，他/她就得到较差的。所测量的是孩子能够等待多久。这还不够明显吗？

 

然而，只有在我们满足于它是一种不带心理学含义的、纯粹操作性测量的情况下，这种方法才是真正简单的。如果我们称这种测量为“延迟时间”，那么毫无争议。但如果我们把这种分秒时间的测量定义为“延迟满足”，那么就有深层心理含义的风险了。现在我们断定的是，孩子在延迟的时间里体验着对更好的渴望而等待不及的一种心理紧张，这种紧张通过孩子延迟满足的能力来进行调节，那么这种测量是有效的。但是，如果孩子根本不介意等待呢？或者，如果孩子不是真的那么喜欢那个“更好的”呢？那么称这种时间测量为“延迟满足”就成为一种误导了。

 

几年前我和班姆（Daryl Bem）合作的一项研究中，我们按照上述程序做了这样的实验，并从孩子父母那里收集了对他们人格的一些描述。然后分析数据，想知道在实验中等待最长时间的孩子在自己家中的行为表现（Bem & Funder, 1978）。

 

结果出人意料：最长延迟时间的孩子最显著的特质不是他们在生活其它情境中的延迟满足能力——这个能力是相关的，而是另一个相关不大的特质。更重要的是，最长延迟时间的孩子被描述为有帮助的、合作的、服从的，而不是有趣或聪明的。我们对这些相关的解释是等待时间的测量并非就是对孩子延迟满足能力的测量，而是对与成人合作趋势的测量。因为这些孩子为获得更好的奖赏而等待，是因为他们认为我们希望他们这样等待。（毕竟，这不正是生活通常的方式吗？）所以那些平常倾向于服从和合作的孩子就会按照他们以为我们所希望的那样去做。

 

这项研究证明，虽然准确的行为测量很容易完成，但是它的含义可能远非看起来的那样。在操作层面上，显然分秒的测量就是等待时间的标志。而在心理学层面上，如果要说这些分秒解释为“延迟满足”的测量，那么问题就变得模糊了。

 

 

底线就是没有人能够知道B数据意味着什么，没有人知道通过观察甚至设计B数据在心理学层面上测量的到底是什么。（这种警示对其它类型数据也是如此，但是对于B数据人们常因为它的客观性而忘记这点。）为了找出B数据行为测量的含义，其它信息就是必要的。最重要的信息是B数据如何与其它种类数据相关：S、I和L数据。

 

混合型数据

很容易举出S、I、L和B数据的简单又清晰的例子。同样无须过多思考，也很容易举出混合使用的例子。例如，对一天中自身行为的自我报告数据属于哪一种？正如前面提到的，这似乎是B数据和S数据的混合。另一种B、S数据的混合是所谓的“假想行为（behavioriod）”，这种测量中要求参与者报告在各种情境下他们认为自己会怎样做。例如，如果有人持枪抢劫你，你会怎么做？这种问题的答案可能是很有趣的，但是人们认为自己如何做和他们实际所做的并不总是一致。一个关于你几次患流感的自我报告呢？可能是L数据和S数据的混合。你父母对你小时候健康情况的报告呢？或许是L数据和I数据的混合。你可以自己举出很多这样的例子。

 

本章提供这样四类数据并非要把数据精准地归于某一种或某一类型，而是在于介绍人格相关的数据有很多类型，任何一类数据都是优缺点并存的。S、I、L和B数据，以及它们所有可能的混合类型，每一种都提供了其他类型无法取代的信息，同时每一种都可能产生误导。

 

结论

不存在完全可靠的人格指示器。只有线索，而线索总是模糊的。人格心理学的这四种线索和数据都是有价值且重要的。但这四种都有缺点，还不足以成为人格的完全的信息来源。事实上人格所有可能的数据来源都是不完整的、模糊的，甚至有潜在的误导倾向，但是其中任何一个都不可或缺。心理学中的人格调查要求利用这些数据的全部来源。只有这样，在不同方面变现出缺陷的数据才能相互弥补。

 

当所有不同类型数据指向同一结论时，研究者可以获得令人非常满意的结果：结论当然很有效力。然而，差异也是有用的。当一个人自我报告的内容和他人报告不同时，换句话说，也就是当S数据与I数据冲突时，这种结果本身也含有大量信息。例如，自恋者的自我报告高于他人评价（Morf & Rhodewalt, 2002; Vazire & Funder, 2006）。再例如，当儿童和母亲有不同的观点时，这种矛盾程度与不良教养方式、母亲的压力水平和亲子冲突有关（如Chi & Hinshaw, 2002; Ferdinand, van der Ende, & Ve rhulst, 2004; De Los Reyes & Kazdin, 2005）。收集不同类型的数据，当它们一致时是有用的，不一致时或许也能提供一些潜在的信息。

 

范德第四定律（Funder’s Fourth Law）由此而来：只存在两种数据。第一种是糟糕的数据：数据是模糊的、有潜在的误导性、不完整且不精确的。第二种就是无数据。很不幸，在世界的任何地方都不存在第三种。

 

我并非在这里愤世嫉俗。这就是一个简单的事实，可能是让人不快的事实，那就是没有任何一种数据能够直接地、完全无误地指向真实。但是并不必为这个事实而气馁。恰恰正是所有数据的潜在缺点要求研究者总是尽可能地收集每一类型数据。

 

如果数据是有潜在误导性的，有些人可能就根本不愿意去收集它们了。相比糟糕的数据他们更喜欢无数据。这样的态度是很难成为一名心理学研究者的。（不妨考虑一下工科方面的职业？）我偏爱之前详述过的范德第三定律：有些东西没有任何用，或许不总是这样，但仍有三分之二的可能性。

 

为了研究人格，你首先必须观察它：所有科学都始于观察。科学家所进行的观察被称为数据。