필사 모드: 说服的结构 — 打动人心的是顺序,不是口才

引言 — 论据更好的一方却输掉的会议

在技术团队里,有一幕反复上演。两个方案摆上台面,单看数据,A方案明显更优;做A方案的人也比对方准备得更久、更用心。可是会议结束后,通过的却是B方案。

这种事一再发生后,人们通常会得出两种结论之一:"这个组织不理性",或者"我不会说话"。这两种结论大多都是错的。真正发生的事情要枯燥得多。A方案的陈述者把论证建立在对方并不认同的前提之上,把最有力的证据放在了没人还在看的第12页幻灯片上,还提出了一个一旦批准就无法收回的规模的要求。 句子本身没有任何问题。

这篇文章不是讲表达技巧的。表达只是最后的百分之五,而说服在此之前往往已经胜负已分。还要先说明一点:说服是一个漂浮着大量未经验证的大众心理学说法的领域。本文里凡是证据薄弱、或者在复现实验中被大幅缩水的说法,都会如实标注。

在修改句子之前先崩塌的东西

关于说服的建议,相当一部分停留在措辞层面:加一个"因为",叫出对方的名字,数字用奇数写。

被引用最广的例子是埃伦·兰格1978年的复印机实验。研究者在复印机前请求插队,比较了给理由和不给理由两种条件,结果广为流传:哪怕给出一个几乎没有任何信息量的理由——"因为我需要复印"——也能把答应率推高到93%。由此得出的结论是"'因为'这个词本身就有魔力"。

但同一篇论文里还有另一个条件。当请求变大——请求先复印20张——那个空洞理由的答应率就崩到了24%左右。这篇论文本身展示的不是理由的魔力,而是这种魔力只在小请求上才起作用这一限制。 只是在大众化的过程中,这个前提条件被悄悄丢掉了。

由此得到的实践结论是:在对方真的可能因此有所损失的请求面前,措辞层面的技巧几乎不起作用。从这一步开始,问题就变成了结构问题。本文要处理的维度有四个:前提、证据的顺序、要求的大小,以及自主性。

共同前提 — 提出主张之前必须先立起来的东西

亚里士多德在《修辞学》中讨论的省略三段论,是一种不特意说出听众已经持有的前提、只把结论架在其上的形式。现实中大部分说服都是这种形式。问题出在听众并不持有那个前提的时候。这时,论证不是显得错误,而是根本没有被看见。

"这个方案能把响应时间缩短30%"这个主张,建立在"响应时间现在很重要"这一前提之上。如果决策者本季度的目标是获取新客户,那么这句话对他而言即便为真,也无关紧要。它甚至不会被反驳,只会被直接忽略。

关于前提不同时该怎么办,政治传播领域有一些有意思的实证——马修·范伯格与罗布·威勒关于"道德重构"(moral reframing)的研究。在2015年的研究中,倾向自由派的受访者在国防预算被用"忠诚"或"权威"的语言解释时支持度较低,而用"减少不平等"和"消除歧视"的语言解释时支持度更高。倾向保守派的受访者,在环境法规被解释为"保护国土的纯洁"而非"减少损害"时,支持度更高。内容完全相同,变的只是底层的前提。

同一研究脉络里还有一个更重要的发现。当被要求选出哪种论据对对方阵营更管用时,64%的自由派受访者和85%的保守派受访者都准确选出了重构后的版本。可是当真的要求他们自己动手写一条说服性信息时,诉诸对方价值观的人却不到10%。人们明明知道该怎么做,默认情况下却仍然用自己的前提说话。

局限性也一并记下来。道德重构研究的效应量总体不大,且测量的大多是态度量表而非行为。样本也集中在美国的政治版图上。所以,把它读成"换一套价值语言就能说服人"是过度解读了。准确的读法是:不确认对方前提就开口,几乎肯定是亏本的,而确认前提的成本只是一句问话。

在实际工作中,可以这样用:提议之前先确认"这个季度我们商定的最优先事项是不是X"。如果对方说不是,不要当场撤回提议,而是改变提议的挂钩方式。这一句话,常常能救活一场三十分钟的陈述。

证据的顺序 — 该把什么放在注意力最集中的地方

"最强的证据放最前"对"最强的证据放最后"。这场争论由来已久,老实说,至今没有定论。比较首因效应与近因效应的说服研究,结果会随延迟时间、参与程度、信息间隔而改变方向。在这个领域里,凡是给出斩钉截铁建议的文章,大多已经走在证据前面了。

不如以一件确定的事作为基准:注意力是有限的,而决定注意力分布的是媒介,不是顺序。

如果是要阅读的文档,注意力会集中在前面。尼尔森诺曼集团的视线追踪研究报告称,用户平均只读一页中20%到28%的文字,而2006年首次描述的F形扫描模式已经被反复观察了近二十年。文档中的第十二段,实际上等于不存在的一段。

反过来,如果决定是在会议结束时当场拍板的,那么最后留下的东西会计入决策。所以实务规则要按媒介区分。对于异步阅读、由读者自行判断的文档,把最强证据放在第一段。对于同步进行的会议,则要在开头和结尾各放一次。无论哪种情况,中间都是弱证据的位置。

再多加几条弱证据的习惯,也值得怀疑一下。韦弗、加西亚与施瓦茨提出的陈述者悖论指出,由于人们是对信息取平均而不是求和,在强证据上再加弱证据,反而会拉低整体评价。这个结果违反直觉,却与实务经验相当吻合。不过单项实验的样本量相当小,大样本的再验证还在进行中,把它当作已确立的规律来引用还为时过早。即便如此,在修改文档时问一句"去掉这条证据,提议会不会变弱",还是值得的。

要求的大小 — 缩小到能够被答应的规模

这里经常被提到的是登门槛效应(foot in the door):先让对方答应一个小请求,后续大请求的答应率就会上升。最初的实验来自1966年的弗里德曼与弗雷泽。

看复现情况,故事就不一样了。杰里·伯格1999年综合100多项研究的综述的结论是:效应可以复现,但很弱,远没有通常假定的那么稳健。将近一半的研究没有发现效应,或者发现了方向相反的效应。原论文报告的那种量级的效应,此后再也没有被观察到过。简而言之,把它当作一种技巧来用,依据是薄弱的。

去掉这个"技巧"之后剩下的,是一个简单得多、也牢固得多的事实。批准的成本不是来自要求的大小,而是来自撤销的难度。批准一次为期三个月的全面上线的人,批准的不是"三个月",而是"自己的判断三个月后被证明是错的"这一风险。

亚马逊在内部决策中使用的"单向门"与"双向门"的区分,与此正好对应。可撤销的决定要快,不可撤销的决定要慢。提议者要做的,是把自己的要求设计成双向门,这本身就能降低对方审议的负担。

落到实际工作中的翻译是这样的:把"我们改用新的队列系统吧"改成"先在支付域跑四周,如果指标没能降到X以下,就回滚,这个提议就撤回"。关键在于失败标准由提议者自己先写出来。没有这一句,对方就得连"就算失败这个人大概也会继续推"这个风险一并批准。

最重要的不对称 — 人会抗拒被说服

如果说到这里为止都是关于消息设计的话题,最后一个维度性质不同。人对自己的判断发生改变是开放的,但对被别人说服是封闭的。 这是两种能产生相同结果、却截然不同的体验。

心理抗拒理论处理的正是这一点。斯蒂芬·雷恩斯的2013年元分析总结道,如果不把抗拒建模为单一情绪,而是建模为愤怒与负面认知结合的状态,与数据的拟合度最好。健康传播领域一项较新的元分析报告称,威胁自由的强硬措辞会提高愤怒(28项研究,r = .21)、负面认知(25项研究,r = .17)和抗拒(53项研究,r = .20),而这些又反过来降低了说服效果。量级虽小,方向却是一致的。"你必须""这没什么好讨论的"这类表达,是要付出可测量的代价的。

那反过来,明确保证对方的自主权是不是就可以了呢?这里需要小心。所谓的BYAF技巧——加一句"但你也可以拒绝"来提高答应率——在2013年卡彭特的元分析中被报告为有效,但一项重新综合了52项实验(约19,500人)的预注册元分析发现,整体效应g = 0.44,一旦限定在偏倚风险较低的研究中,就降到g = 0.11,置信区间还包含了零。复现指标也非常低。"只要加一句话答应率就会上升"这类主张,在这个领域里几乎总是走这同一条路。

效果保持得更好的,是让对方自己生成论据的做法。埃利奥特·阿伦森一脉的自我说服研究反复报告称,自己构造出来的论据比外部给予的论据更持久,引发的抵触也更少。机制也很直白:外部信息会被打折扣,自己的想法不会。

现场证据来自深度访谈式游说(deep canvassing)。戴维·布罗克曼与约书亚·卡拉发表在《科学》上的2016年论文报告称,大约十分钟不带评判的对话,能带来持续三个月以上的态度改变;此后的2023年研究进一步指出,核心并不在于想象对方的视角,而在于直接倾听并确认。这一脉研究在2014年的造假事件之后,以严格的预注册和数据公开要求重新设计,反而属于可信度较高的一类。

落到实践,可以归纳为三点:与其给结论,不如给对方能自己得出结论的材料;不要只留一个选项;把对方已经说过的话当作论据来用。最后一点在谈判中尤其有效,这部分在薪资谈判一文中另有讨论。

精细加工可能性模型与接种理论 — 证据的分量并不相同

只要稍微学一点说服理论,就一定会遇到这两个理论,但它们在实务中值得信赖的程度相差不小。

精细加工可能性模型(ELM)是理查德·佩蒂与约翰·卡乔波在1986年整理出的框架。人处理信息有两条路径:如果既有动机又有能力,就会走细究论据本身的中央路径;否则就会走依赖说话者魅力、资料篇幅等外围线索的外围路径。

这个框架四十年来影响巨大,但如果把它当作已验证的规律来引用,问题不小。最痛的批评是循环论证。这个模型的核心变量"论据强度",往往不是事先定义的,而是事后根据"引发了大量正面想法的论据"来判定的,这样一来它就变成了事后解释,而不是预测。阿里·克鲁格兰斯基指出,早期研究把论据的类型和信息的长度混为一谈。两条路径并非互斥、精细加工连续体本身尚未得到充分验证,这些质疑也被反复提出过。

所以准确的说法是这样的:ELM不是一个预测模型,而是一份有用的检查清单。 实务上能拿走的只有一点:同一条信息,会因对方的精细加工水平不同而起不同的作用。如果对方正处于愿意为这件事投入时间和关注的状态,就该提高论据的质量;如果不是,再多再好的论据也不会被读进去,不如把投入放在形式和信任信号上。

接种理论的情况不同。威廉·麦圭尔在1960年代提出的这个理论认为,预先让人经历一种弱化版本的反对意见并将其驳倒,之后再遇到强攻击时,态度就不容易动摇。约翰·巴纳斯与斯蒂芬·雷恩斯在综合54个案例的2010年元分析中发现,接种信息在效果上同时优于支持性信息和无处理对照组,文献中广为引用的平均效应量约为d = 0.43。按社会心理学的标准,这属于中等强度,在这个领域里已经算相当大了。

最近,这方面的证据规模进一步扩大。罗森比克与范德林登团队2022年发表在《科学·进展》上的论文以预注册方式进行了5项随机对照实验(n = 5,416)、一项复现研究(n = 1,068),以及一项YouTube现场实验(n = 22,632),报告称即便在真实的YouTube环境中,操纵手法的识别率也平均提高了5个百分点。

同一段也要记下反面意见。莫迪鲁斯塔加利安与海厄姆指出,游戏化的接种干预提升的可能不是辨别力,而只是让应答标准整体变得更保守——也就是让人对所有信息都更多疑而已,并建议改用信号检测理论的指标。此后在另一个样本中的再验证并未确认辨别真假能力有所提升。接种效应的衰减,在原始元分析中也已经被报告过——两周之后,效果就会减弱。

落到实务中,最靠得住的其实是接种理论的一个"近亲"结果。根据丹尼尔·奥基夫的1999年元分析,提出反对论据并作出回应的反驳型双面信息,在可信度和说服力上都优于单面信息(42项研究,d = 0.16)。相反,只提出反对论据却不回应的双面信息,表现反而不如单面信息(65项研究,d = -0.10)。要提反对意见,但一定要回应它——这是这份文献里最实用的一句话。 处理反对意见的具体方法,会在如何处理反对意见一文中继续展开。

把本文涉及的各种说法的证据状态汇总成一张表,大致是这样。养成引用前先看这一列的习惯很有必要。

关于自我损耗,可参见23个实验室的预注册复现;关于锚定效应,可参见多重实验室项目。

把一条真实的消息重新写一遍

假设要在团队频道发一条提议,建议改进CI流水线。

修改前:

最近CI太慢了。每次构建要花40分钟,大家都很烦。我觉得改成并行跑测试的方式,情况会好很多。现在其他很多公司也是这么做的,工具也有好几个可选。请大家评估一下。

数一数缺了什么:没有和团队已经认同的目标挂钩。唯一能算证据的只有"40分钟",而且没有出处。对预期中的反对意见没有任何回应。看不到评估过的替代方案。最关键的是,没有说清楚要请对方批准什么。"请大家评估一下"不是一个请求,而是对请求的回避。

修改后:

上季度的目标会上,我们定的最高优先级是缩短部署交付周期。目前在这个周期里,单一环节耗时最长的就是CI。根据最近四周的流水线日志,中位数是38分钟,前10%的情况达到62分钟,其中71%来自集成测试阶段。按每天平均重跑9次计算,整个团队每周大约有11小时耗在等待上。

我的提议是把集成测试拆成4个分片。先说两个可能会被反对的地方。第一,分片会暴露测试之间共享的状态,所以初期失败会增多。因此前两周我打算把分片失败设为警告而不是拦截。第二,运行器的成本每月大约增加4000元人民币。把上面的等待时间换算成人力成本,数字比这个更大。

作为替代方案,我也评估过基于变更影响的选择性执行和加强缓存。选择性执行会因为我们单体仓库的依赖关系图还不够准确而漏测一些情况。缓存已经在用,剩下的空间不大。

只有一个请求:下个迭代先投入两人五天的工作量,只在支付域的测试上试点。如果中位数没能降到25分钟以下,就回滚,这个提议就此撤回。如果到周四为止没有异议,我就按这个方案推进。

四个维度都在里面。第一段挂钩到团队已经认同的前提,把最有力的证据——实测数据——放在注意力最集中的位置。第二段由提议者自己先提出两个最强的反对意见,并给出回应。第三段展示了评估过的替代方案。最后一段的请求是可撤销的,失败标准出自提议者自己之手,对方也还有时间提出异议。

值得指出的是,篇幅变长了。短文能被读完,却未必能被拍板。用文档说服的问题,在写给工程师的说服性写作一文中另有讨论。

结语 — 说服不是改变一个人的心意

擅长说服,不是能把对方的想法整个翻转过来的能力。它更接近于,在对方即将行动的那一刻,把挡在路上的摩擦一点点清除掉。 如果前提对不上,先把它对齐。如果证据放在没人会看的地方,就把它挪过去。如果答应看起来有风险,就把它做成可撤销的。如果有哪句话读起来像是强迫,就把它去掉。

读这个领域的建议时,希望大家能养成一个习惯:追问效应量和是否被复现过。相当一部分以"研究表明"开头的句子,在2010年代之后已经被大幅缩水,而不说明这一点的文章,提供的不是帮助,而是噪音。