科学信任对健康行为意向的因果效应缺失：来自大样本实验的证据

《Communications Psychology》：No evidence for causal effects of trust in science on intentions for health-related behavior

本研究针对疫情期间普遍认为“提升科学信任可促进公众采取防护行为”的假设，通过四项研究（总N=5,311）系统检验了科学信任与防护行为意向间的因果关系。研究人员成功复制了二者间的强相关性，但实验操纵自我报告的科学信任并未对社交距离、手部卫生、佩戴口罩及疫苗接种意向产生显著正向因果效应。内部荟萃分析（N=3,761）与机器学习算法进一步证实了零效应。该发现对基于相关性研究直接推导因果关系的政策干预提出了重要质疑，提示短期信任干预可能并非促进健康行为的有效途径。

　　

在COVID-19大流行期间，一个被广泛传播的共识逐渐形成：公众对科学的信任是推动他们采取防护措施（如保持社交距离、勤洗手、戴口罩乃至接种疫苗）的关键驱动力。大量横断面研究反复证实，自报告的科学信任水平与个体的防护行为意向之间存在显著正相关。这一发现自然而然地引导政策制定者和研究者得出一个看似合理的推论：如果我们能够提升公众对科学的信任度，那么就能有效增强他们采取健康防护行为的意愿，从而更好地应对未来的公共卫生危机。然而，这个推论的基石——即相关性必然意味着因果关系——在科学方法论上一直是一个需要谨慎对待的命题。正如经典统计学警示我们的，相关关系可能源于未测量的共同原因，而非直接的因果作用。

尽管此前的研究者大多承认其相关性研究的局限性，并呼吁通过实验设计来验证因果性，但实证证据始终缺乏。少数尝试进行实验操纵的研究，其操纵效力微弱，使得结果的解释充满挑战。在这一背景下，由Tobias Wingen（德国哈根大学）、Ann-Christin Posten（爱尔兰利默里克大学）和Simone Dohle（德国波恩大学）领导的研究团队在《Communications Psychology》上发表的研究，旨在填补这一关键空白。他们提出了一个核心问题：我们观察到的科学信任与防护意向之间的强关联，是否真的反映了前者对后者的因果驱动作用？

为了回答这个问题，研究团队设计并实施了一系列严谨的、高统计效力的研究。他们的研究路径清晰而系统：首先，他们需要确认此前广泛报道的相关性在德国样本中、在疫情发展的不同阶段是否依然稳定存在（研究1）。接着，他们开发并预测试了一种有效操纵自我报告科学信任的实验范式（预研究），该范式通过向参与者展示同一批科学家在疫情期间做出的、事后被证实主要为正确或错误的预测性陈述，来分别提升或降低其对科学的信任感。随后，他们在三个独立的实验研究（研究2、3、4）中，检验这种实验操纵的科学信任变化是否会导致防护行为意向的相应改变。研究3进一步排除了恐惧等潜在混淆变量的影响，并增设了“无操纵”对照组以再次验证相关性。研究4则创新性地采用了一个虚构的未来疫情场景，以检验在恐惧等情绪因素影响较小的情境下，因果效应是否会显现。最后，他们通过内部荟萃分析整合所有实验数据，并运用随机森林（Random Forest）这一机器学习算法，探索是否存在传统统计方法难以捕捉的复杂因果模式。

本研究主要依赖于在线问卷调查和实验操纵的方法。研究人员通过ISO认证的在线面板（Respondi AG）和Prolific平台招募了具有德国人口性别和年龄代表性的配额样本。核心实验操纵是呈现科学家关于COVID-19的真实陈述（事后验证正确率高低），以此作为自变量。因变量则通过经过验证的Likert量表（7点制）测量四种防护行为意向：保持社交距离、手部卫生、佩戴口罩和接种疫苗（重点关注mRNA疫苗）。数据分析主要采用t检验、等价性检验（TOST）、随机效应荟萃分析（使用R的metafor包）以及基于ranger和tidymodels包的随机森林机器学习模型进行预测性能比较。

研究1：成功复制相关性

研究1（N=326）在2021年3月的德国未接种疫苗人群中，完美复制了早期研究的发现。结果显示，自我报告的科学信任与所有四种防护意向均存在强正相关：与保持社交距离意向的相关性r=0.52，与手部卫生意向r=0.34，与佩戴口罩意向r=0.49，与疫苗接种意向的相关性最强，r=0.58。这表明，在德国疫情背景下，科学信任作为预测指标的重要性是稳定存在的。

研究2：实验操纵有效，但因果效应缺失

研究2（N=1,707）首次进行实验检验。 manipulation check（操纵检验）表明实验操纵是成功的：阅读科学家正确陈述（高信任条件）的参与者，其自我报告的科学信任水平（M=5.0, SD=1.5）显著高于阅读错误陈述（低信任条件）的参与者（M=4.3, SD=1.4），效应量d=0.49。然而，与预期相反，操纵科学信任并未显著影响保持社交距离（d=0.03, p=0.524）和手部卫生意向（d=0.01, p=0.828）。更令人意外的是，高信任条件反而报告了显著更低的佩戴口罩意向（d=0.11, p=0.022）和疫苗接种意向（d=0.17, p<0.001）。等价性检验表明，对于前三种行为意向，效应与一个只包含极小效应（d<0.2）的区间是等价的，而疫苗接种意向的负向效应也显著小于一个正向的有意义效应。

研究3：排除恐惧混淆，再现相关性-因果性分离

研究3（N=2,347）增加了“无操纵”控制组，并测量了恐惧、情绪、疫情疲劳等潜在混淆变量。操纵再次成功（d=0.47）。重要的是，操纵并未显著影响恐惧或其他测量到的混淆变量。因果分析显示，操纵科学信任对四种防护意向均无显著影响（所有d<0.07, p>0.19），且等价性检验证实这些效应与极小效应区间等价。然而，在“无操纵”控制组中，测量到的科学信任与防护意向再次呈现出强相关性（r值在0.34到0.61之间）。这清晰地展示了同一项研究中相关性存在而因果性缺失的“悖论”。

研究4：未来疫情场景下的验证

研究4（N=931）在一个虚构的、十年后发生的类似疫情场景中重复实验。操纵效力甚至更强（d=0.87）。然而，操纵科学信任对未来的防护意向依然没有产生显著影响（所有d<0.09, p>0.27）。同时，“无操纵”控制组中测量到的信任与未来防护意向仍保持强相关（r值在0.25到0.67之间）。

合并分析：增强证据力度

内部荟萃分析（整合研究2-4实验数据，N=3,761）确认了操纵对科学信任的有效性（β=0.60, p<0.001），但汇总分析显示其对所有四种防护意向的效应均不显著，且置信区间紧靠零值。机器学习分析进一步表明，将“实验条件”（即操纵的信任）作为预测变量加入随机森林模型，并不能提升模型对防护意向的预测性能（R2无改善）。相反，将“测量到的信任”加入模型则大幅提升了预测性能。这强有力地说明，科学信任是一个强大的预测指标，但其被实验操纵的部分并未显示出因果效力，即使考虑复杂的非线性关系和交互作用。

这项研究的结论是明确而审慎的：尽管科学信任与健康防护行为意向之间存在稳定且强劲的相关性，但实验证据并不支持短期、情境性的科学信任变化能够直接导致防护意向改变的因果假设。这一结论通过多种方法（直接实验对比、等价性检验、内部荟萃分析、机器学习探索）得到了反复验证，增强了其可靠性。

在讨论中，作者深入探讨了这一发现的多重意义和潜在解释。首先，他们考虑了方法学上的局限性，如操纵的特异性、测量工具的敏感性以及样本的代表性（仅限于德国），但认为这些因素不足以完全解释一致的零结果。一个核心的、更具理论意义的解释在于“状态（state）”与“特质（trait）”的区分。研究者指出，他们的实验操纵很可能主要影响的是科学信任中易受情境影响的状态成分，而横断面问卷调查测量到的可能更多是相对稳定的特质成分。健康防护意向，尤其是在一场持续已久的疫情中，可能更多地受到这种长期形成的、特质性的信任水平的影响，而非短暂的、由单一信息干预引发的信任波动。这意味着，旨在通过短期宣传快速“提升”科学信任来改变行为的政策干预，其效果可能非常有限。

这项研究对公共卫生政策和未来研究具有重要的启示。对于政策制定者而言，它提示在应对突发公共卫生事件时，不应过度依赖基于相关性研究推导出的、以提升短期科学信任为核心的行为干预策略。相反，可能需要将注意力转向其他可能更有效的杠杆，例如强化来自政治人物、社区或家庭的社会规范信息，或者利用人工智能等新兴工具进行精准沟通。同时，致力于培养公众长期、稳定的科学素养和制度性信任，仍然是至关重要的基础性工作，但其效果可能需要在更长的周期内才能显现。

对于科学研究而言，这项研究再次凸显了在复杂的社会行为研究中区分相关与因果的极端重要性，尤其是在像疫情这样需要快速反应的领域。它呼吁研究者在对相关性发现进行因果推断时保持高度谨慎，并积极采用实验等方法进行验证。作者建议未来的研究可以运用有向无环图（Directed Acyclic Graphs, DAGs）等因果推理框架来更清晰地梳理变量间的潜在关系，并探索在不同文化背景和采用不同信任操纵方式下，这一结论的普适性。

最后，该研究也从某种程度上缓解了科学传播者的焦虑。在疫情初期，科学认知存在高度不确定性，科学家做出一些错误的预测几乎是不可避免的。这项研究的结果表明，尽管这些错误的预测可能会暂时降低公众对科学的信任（正如其操纵所展示的），但并未发现这对关键的防护行为意向产生实质性的负面影响。这鼓励科学家在危机中进行及时、透明的沟通，即使这意味着需要承认不确定性。

总之，Wingen及其同事的研究通过严谨的实验设计告诉我们，科学信任与健康行为之间的关系比简单的“因果驱动”模型更为复杂。在从COVID-19大流行中汲取教训以备战未来时，识别出哪些是真正有效的政策工具，与识别出哪些是无效的同样重要。这项研究有力地表明，短期信任干预可能并非改变健康防护行为的“灵丹妙药”，推动我们以更精细、更审慎的视角去思考如何真正有效地促进公共健康。