核心要点
- 我们都想知道自己提供的情感支持是否真的有所帮助。
- 有时我们以为帮助了他人、让他们感觉更好，实际上却适得其反。
- 我们往往高估了自己的努力，尤其是对那些本就乐观开朗的人。
最新心理学研究表明，在判断自己是否让他人感觉更好这件事上，我们往往过于高估自己的功劳。这项研究于本月发布，由 Kit Double 主导，联合我及悉尼大学、斯坦福大学的其他研究人员共同完成。
你究竟有多大帮助？
想象一下，你在饮水机旁碰到了一位看起来紧张又烦躁的同事。出于热心，你给了他一些友善的建议，还讲了几个笑话，试图让他暂时忘却烦恼。当天晚些时候，你看到同一位同事正在微笑大笑，显然已经不再为之前的事所困扰。你是否会认为，正是你那番明智的建议和幽默的笑话让他心情好转？
根据这项研究，在判断自己是否帮助他人改善了情绪时，我们往往过度依赖基础概率。在情绪领域，基础概率指的是一个人通常感觉良好的频率。街角那位脾气暴躁的邻居基础概率很低，而每天早上为你做拿铁的那位超级开朗的咖啡师，基础概率则很高。
心理学家发现，在判断自己是否导致了某个特定结果（比如让他人感觉更好）时，我们往往对基础概率给予了过多的关注。
那我们应该关注什么？真正重要的是：当你施以援手时，对方的感受与你袖手旁观时的感受之间的差异。这是怎么运作的？想象一下，你的伴侣总是带着坏心情下班回家。有些晚上你主动安慰他，另一些晚上则让他独自消化情绪。判断你是否真的是他的慰藉，关键在于他在你帮助和不帮助的两种情况下，感受上有多大的不同。
研究发现了什么？
该研究探讨了基础概率对人们判断”自己帮助他人改善情绪程度”的影响。
研究参与者被告知，他们将与另一位在不同地点在线的人配对。对方会看到许多令人感到痛苦的图像。每看完一张图像，对方都会在1到10的量表上对自己的情绪进行评分，从”非常悲伤”到”非常开心”不等。参与者在每张图像之后都能看到对方的情绪评分。
参与者被要求在对方查看下一张图像之前提供建议，以帮助对方感觉好一些。然而，他们只能在一半的图像上提供建议。通过这种方式，参与者既能看到对方在收到建议时的感受，也能看到——至关重要的是——对方在没有收到任何建议时的感受。
研究结束时，参与者评估了自己认为建议对对方情绪改善的帮助程度，相较于什么都不做而言。但这里有一个关键转折：那位”配对对象”根本不存在——所有的情绪评分均来自一个预先编程的自动化计算机程序。由于反馈是提前设定好的，研究人员可以控制那位”看图像的搭档”一开始是心情不错，还是在看图像时感到相当痛苦。但关键在于，无论参与者是否提供了建议，收到的反馈完全相同。换句话说，他们的建议对搭档的感受毫无影响。
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尽管如此
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