산타 클로스와 열린 마음의 신화

앞에서 나는 왜 내가 예지를 믿지 않는지에 대한 몇 가지 이유를 제시했다. 간단히 말해서 과학적 주장은 통계적으로 의미가있을 수 없습니다. 이제까지. 사전 지식, 전제 및 내부 일관성을 지원하는 구조가 있어야합니다. 이전 사건을 일으킨 늦은 사건에 대한 Bem의 연구는 그 누구도 가지고 있지 않습니다.

예상 할 수 있듯이, 평론가들은 저를 폐쇄적이고 과학적으로 문맹하며 불공정하다고 비난했습니다. 한 사람은 나에게 "심리학자"를 따옴표로 불렀습니다. 좋아, 나는이 "해설자"에 대한 응답으로 생각을 가지고있다.

나는 당신이 주장을 명백히 거부 할 수 없다는 생각에 당혹 스럽다. 그렇게한다면 마음이 편치 않습니다. 이것 역시 내가 절대적으로 거부하는 주장이다. 나는 어떤 것들은 사실이 아니라고 믿는다. 그래서 산타 클로스를 헤더에 넣었습니다. 그가 존재한다는 가능성 ( p > .0001, 단 꼬리)을 허용해야합니까? 많은 사람들이 자신이하는 것을 믿는다.

나는 당신이 말하는 사람들은 (산타 클로스를 부정하는 것 외에) 단지 그렇게 할 수있는 이상한 주장을 거부하지 않는 열린 마음을 지켜야한다고 주장한다. Bem의 리버스 프라이밍 연구에 참여하십시오. 피험자는 즐겁거나 불쾌한 그림을 본 후에 좋은 키나 나쁜 키를 누 렀음을 기억하십시오. 프라임, 즉 '좋다'또는 '나쁜'이라는 단어가 무작위로 선택되어 나중에 화면에 표시되었습니다. 그럼에도 불구하고 데이터는 부적절하지 않고 그림과 일치하는 단어가 올 때 응답 대기 시간이 더 짧았다는 것을 보여줍니다.

왜 이것이 어떤 사람들에게는 그럴듯하게 보입니까? 한 가지 이유는 그들이 그것을 본 후에이 결과의 타당성을 판단한다는 것입니다 (과거가 현재에 영향을 미친다는 것을보십시오). 그들 중 얼마나 많은 사람들이 그것을 예측했을지 모릅니다. 아마도 더 적은 수입니다. 이제 우리는 결과를 가져 와서 조금 더 기괴하게 만들 수 있습니다 (충분히 기괴하지 않은 것처럼).

사례 1 : Bem의 실험을 반복하되 반응 초기 간격을 길게 만든다. 2 일이 지나면 소급 인과 관계가 가능하다고 생각합니까? 2 주, 2 년입니까? 당신의 대답이 이것이 불가능하다면, 당신은 어떤 것들이 불가능하다고 믿는 사람들의 클럽에 가입했습니다. 가능하다고 생각되면 사례 2를 고려하십시오.

사례 2 : 실험에 A라는 주제가 있으며 B에 해당합니다. 소중한 행동이 소급하여 내 행동에 영향을 미칠 수 있다고 생각합니까? 아니? 당신은 클럽에 가입했습니다. 그렇다면 사례 3을 고려하십시오.

사례 3 : 예쁜 그림에 대한 응답 후에 좋은 기본 사항이 표시되므로 바로 그 반응을 줄입니다. 잠시 후 나쁜 소극이 나타나며 소급 소극적 원인을 취소합니다. 따라서 귀하의 응답은 서로 다른 미래의 모순적인 사건에 의해 영향을 받아 동시에 짧아지고 길어집니다. 믿을만한 것이 너무 많다고 생각한다면 클럽에 가입하십시오. 그렇지 않다면, 이제 게임을 알게되었으므로 자신 만의 예를 생각해 볼 수 있습니다. 불가능하다고 주장하는 시점에 도달했는지 확인하십시오. 그렇게한다면, 클럽에 오신 것을 환영합니다. 그렇지 않으면, 당신은 분명히 클로스 (Claus) 씨의 존재를 포함하여 무엇이든 믿을 준비가되어 있습니다.

나는 과학이 메커니즘이나 적어도 일어나는 일의 공식적인 모델을 제공해야한다고 주장했다. Bem도 psi를 변칙적으로 만들지 않으므로 흥미 진진합니다. 이것은 결함이 힘으로 표현 될 수있는 원더 랜드 과학입니다.

흥미롭게도 Bem은 평소와 같이 비즈니스와 유사한 방식으로 작업을 수행했습니다. 평소와 같이 비즈니스는 파일럿 테스트와 경계 조건 및 기타 제약 조건의 탐색으로 구성됩니다. 이것이 끝나면 최소한 최적 상태로 판단한 특정 조건 하에서는 복제 가능한 현상이 나타나기를 바랍니다.

정상적인 과학에서 조건을 올바르게 얻는 모든 노력은 직장에서의 메커니즘에 대해 많은 것을 말해줍니다. 예를 들어, 우리는 반복적 인 단순 노출 효과 (예 : 익숙하지 않은 것보다 나을 것이 좋다고 생각하는 것)가 노출이 인식 외부에서 발생할 때 가장 강력 함을 알고 있습니다. 로버트 자 존크 (Robert Zajonc) 덕분에 우리는 이것이 왜 그렇게 보이는지를 배웠습니다. 그러나 psi의 경우에는 프레스에서의 실험이 다른 조건이나 설정과는 달리 실험 결과가 생성된다는 사실을 알게되었습니다. 이론적으로, 그 조건 들간의 차이는 우리에게 메커니즘에 대해 알려줄 수 있습니다. . . 그게 있다면. 그렇지 않은 경우 게시 된 결과는 가양 성일 것입니다.

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