心理健康建议中的"加法偏见"：为何我们总是建议"做更多"而非"减少"？

研究发现人们在提供心理健康建议时存在显著的"加法偏见"(additive bias)，倾向于建议他人"开始新活动"而非"停止有害行为"。通过8项实验和自然观察研究，研究人员发现加法建议被推荐频率是减法建议的3倍，且被认为更有效可行。这一发现对理解现代人"时间贫困"现象具有重要意义。

　　

在现代社会，心理健康问题日益成为全球性挑战。尽管心理健康服务的需求不断增长，但医疗系统难以满足这一需求，许多人甚至不愿寻求专业帮助。这种情况下，非专业人士之间的相互建议成为重要的支持来源。然而，这些日常建议可能存在系统性偏差——人们似乎总是告诉情绪低落的朋友"去做瑜伽"或"尝试冥想"，却很少建议他们"少刷社交媒体"或"停止熬夜"。

这项发表在《Communications Psychology》的研究揭示了心理健康建议中存在的"加法偏见"(additive bias)现象。通过8项精心设计的实验和自然观察研究，Tom J. Barry和Nadia Adelina团队发现，无论是普通大众还是人工智能系统GPT，在提供心理健康建议时都显著倾向于推荐加法解决方案(开始新活动或做更多)，而非减法解决方案(停止或减少某些行为)。这种偏见可能解释了为什么现代人总是感觉时间不够用、被各种活动压得喘不过气。

研究方法上，团队采用了多角度验证策略：(1)通过MTurk平台招募参与者对假设案例提供建议(研究1-2)；(2)分析Reddit论坛自然语言建议(研究3)；(3)评估建议的有效性和可行性(研究4)；(4)控制条件下测试偏见持续性(研究5-6)；(5)区分不同类型有害行为的影响(研究6.5-7)；(6)检验GPT的建议模式(研究8)。所有研究均通过伦理审查，数据公开在Open Science Framework平台。

研究结果部分呈现了丰富发现：

"加法建议的主导地位"显示，在开放式回答中，加法建议数量显著多于减法建议。如图1所示，无论是假设案例(研究1-2)还是真实网络建议(研究3)，这种差异都稳定存在。

"建议的感知价值"部分发现，参与者认为加法建议比减法建议更有效(b=0.732)、更可行(b=0.594)，且自己更愿意采用(b=0.800)。如图2所示，即使是混合建议，其评分也介于纯加法与纯减法建议之间。

"强调减法建议的尝试"显示，即使明确教导参与者区分两种建议类型，并优先要求提供减法建议，加法建议仍然更常被提供(研究5-6)。在建议获益排名中，加法建议也常被认为更有帮助。

"已有行为类型的影响"揭示了一个有趣现象：当被建议者主要进行"正向伤害"(positive harms，如吸烟)时，加减法建议数量相当；但面对"负向伤害"(negative harms，如不运动)时，加法建议显著更多。GPT则始终表现出更强的加法偏见。

"建议对象的差异"部分如图3所示，人们给陌生人(3.29 vs 1.72)和自己(3.57 vs 3.09)的建议都更偏向加法，只有对朋友时两者相当(3.01 vs 2.93)。

讨论部分指出，这种加法偏见可能源于多种认知机制：(1)加法解决方案更具体、更易想象；(2)建议者对被建议者现有行为了解有限；(3)文化上更推崇"行动主义"。值得注意的是，年龄越大的人表现出越强的加法偏见，可能反映认知灵活性的发展变化。

该研究的现实意义重大：在一个已经感觉"时间贫困"的世界里，持续收到"做更多"的建议可能加剧人们的压力感。特别是当AI心理健康建议工具如GPT也复制这种偏见时，问题可能被放大。研究建议未来开发更平衡的建议策略，特别是针对"负向伤害"情境和自助场景。

研究也存在一些局限：早期研究中案例包含的既有活动细节可能轻微偏向加法建议；未实际测量建议执行后的效果差异；加法/减法建议的二元划分可能过于简单。未来研究可通过生态瞬时评估(EMA)等方法，在真实场景中追踪建议采纳后的实际负担和收益。