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無意識學習是信仰上帝的基礎

喬治敦大學的幾位神經(jīng)科學家聲稱,如果一個人可以通過無意識預測復雜的系統(tǒng),那么他/她就具備了內(nèi)隱模式學習的能力,他們也更可能堅信上帝的存在,相信人世間的規(guī)律是上帝創(chuàng)造的。

該研究發(fā)表在最新一期的《自然·通訊》雜志上,這是第一次用內(nèi)隱學習模式對宗教信仰進行研究的實驗。該研究調(diào)查了兩個截然不同的文化宗教團體,一個在美國,一個在阿富汗。

研究目的和假設

研究目的是測試內(nèi)隱學習模式是否是信仰的基礎。如果是,這種聯(lián)系是否適用于不同的信仰和文化?研究人員發(fā)現(xiàn),內(nèi)隱學習模式似乎是理解各種宗教的一把鑰匙。

“相信一個或多個可以干預世界、創(chuàng)造秩序的神,是全球宗教的一個核心要素,”該研究的高級研究員、喬治敦關系認知實驗室主任Adam Green說。

“這項研究與是否存在上帝無關,研究關注的重點是大腦為什么以及如何相信神?!盙reen補充說,“我們的假設是,那些擅長在自己的環(huán)境中下意識地識別事物規(guī)律的人,可能會將這些模式歸因于更高的權力之手。

Green解釋說:“我們發(fā)現(xiàn),發(fā)生在童年和成年之間的事情是一件特別有趣的事情。研究數(shù)據(jù)表明:

  • 如果孩子們下意識地學習環(huán)境中的模式,他們的信仰可能會在今后變得更強,哪怕是他們生活的家庭并不信仰宗教。
  • 同樣,如果他們沒有無意識地學習周圍的模式,他們的信仰更可能隨著他們的成長而減少,即使他們生活在一個宗教家庭中。

研究方法

這項研究使用了一個公認的認知測試來測量內(nèi)隱模式學習。

研究人員讓參與者觀察電腦屏幕上一系列圓點,這些圓點會在屏幕上顯示一會兒,然后消失。每出現(xiàn)一個圓點,他們就要按一下按鈕。這些點移動得很快,但是一些參與者——內(nèi)隱學習能力最強的參與者——開始下意識地學習隱藏在序列中的模式,甚至在下一個點真正出現(xiàn)之前按下正確的按鈕。然而,即使是最好的內(nèi)隱學習者也不知道這些點形成的模式,這表明,這種學習模式是在無意識的水平上進行的。



連續(xù)反應時任務( Serial Reaction Time Test,SRTT)模式A:參與者指出與四個鍵相對應的目標位置。 例如,當目標出現(xiàn)在最左側時,參與者可以通過按“Z”鍵進行響應。 模式B:由10個重復的(5x)序列目標組成,包含三個一階結構(橙色條)和兩個二階結構(綠色圓圈)。 隨機區(qū)(c)由50個非重復目標組成。

Weinberger, A. B. , Gallagher, N. M. , Warren, Z. J. , English, G. A. , Moghaddam, F. M. , & Green, A. E. . (2020). Implicit pattern learning predicts individual differences in belief in god in the united states and afghanistan. Nature Communications DOI: 10.1038/s41467-020-18362-3

該研究在美國招募了一個以基督教為主的團體,共有199名來自華盛頓特區(qū)的參與者。同樣,研究者在阿富汗招募了149名喀布爾的穆斯林參與者。

這項研究的主要作者Adam Weinberger是喬治敦格林實驗室和賓夕法尼亞大學的博士后研究員。合著者Zachery Warren和Fathali Moghadam領導了一個由阿富汗當?shù)匮芯咳藛T組成的團隊,他們在喀布爾收集數(shù)據(jù)。

“對于我和阿富汗研究小組而言,這項研究最有趣的地方就是看到了認知過程和信仰模式在這兩種文化中的可復制性?!盬arren說,“阿富汗人和美國人可能更相似,而不是不同,至少他們在某些涉及到宗教信仰和對我們周圍世界之意義的認知過程中是相似的。不管一個人的信仰如何,這些發(fā)現(xiàn)都表明了人們理解信仰本質(zhì)的深刻見解。”

預測美國和阿富汗樣本中干涉主義信仰(interventionist belief  IB)信仰變化(belief change BC)的線性回歸模型。

如果一個人更傾向于通過內(nèi)隱模式進行學習,那么,他們的大腦就會更相信上帝,不管這顆大腦在世界上的哪個地方、哪個宗教背景下。”Green補充道,他表示,還需要進一步的研究揭示其中的內(nèi)在機制。

Green總結道:“樂觀地說,這一證據(jù)可能在不同信仰的信徒之間提供了人類基本層面的一些神經(jīng)認知共性。”




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