语境统计框架(ConStat)：揭示通用命题感知效度的认知机制与行为意义

本综述提出语境-统计(ConStat)框架，系统阐释个体如何基于规范性/描述性解读（Tenet 1）、类别/特征聚焦（Tenet 2）、直觉统计学比较（Tenet 3）、阈值判定（Tenet 4）及语境调制（Tenet 5）来评判通用命题（generics）的效度，为理解社会认知与语言交互提供了创新理论工具。

　　

亮点

核心假设：通用命题服务于个体与集体行动

ConStat基于这样的假设：通用命题（generics）的作用在于分享对个体和集体行动具有参考价值的知识。它们为个人决策提供依据，并通过协调和稳定期望，使社群成员能够采取协同行动（关于协调和稳定期望的重要性，参见Lewis, 1986）。下文将简要阐述这一假设如何与五大原则相关联，后续章节会进行更详细的解释。

描述性与规范性解读

在解读通用命题的初始阶段，人们会判断应将其理解为描述性还是规范性（规定性）。此处的“描述性”广义指反映类别与特征之间在现实世界中可观察到的关联（参见Greenberg, 2012，但需注意这种关联的偶然性与我们使用“描述性”一词无关）。此处的“规范性”指本体规范性，即反映事物应有的理想状态。

对类别或特征的相对聚焦

通用命题的使用者可能以不同程度传递关于类别和特征的信息。以“蚊子传播疟疾”或“鸟类产卵”为例，某人说出这些话可能主要是为了描述蚊子或鸟类的行为（聚焦类别），或是为了描述疟疾的传播方式或存在的繁殖模式（聚焦特征）。接收者同样可能将任何通用命题理解为主要关于类别、主要关于特征，或两者并重。

通用命题并非脱离而是反映统计事实

当既往文献提及通用命题的主观真实性独立于“统计事实”时，它们通常指特征在类别中的绝对普遍性。这一点在诸如“尽管显著属性通用命题的属性普遍性很低，但仍被接受为真，这强烈表明显著属性通用命题并不涉及单纯的统计关联”（Prasada等, 2013, p. 415）的论断中显而易见。

关联很少是完美的

当所有目标类别成员都具有某个特征且无一非类别成员具有该特征时，统计关联才是完美的。然而，完美关联十分罕见。在没有替代类别可用的情况下，目标类别中所有成员甚至超过半数成员具有某个特征的情况很少成立。那么，是什么决定了直觉统计学家认定“更多”即“足够多”从而判定一个通用命题为真？

早期研究者已经...

孤立通用命题的模糊性

ConStat的最后但绝非最不重要的原则是：语境在人们解读通用命题时扮演关键角色。这一方面在早期的语境模型中已是核心（Greenberg, 2007; Sterken, 2014, Sterken, 2017）。例如，有观点指出，通用命题可以容忍任何数量在语境上无关的例外。以在一次关于某特定大学教授的谈话中出现的“教授打领带”这一通用命题为例。

局限性与开放性问题

我们将ConStat作为一个理解人们如何评判通用命题效度的框架提出。当然，该框架有其局限性。首先，作为一个框架而非理论或模型，它确实需要进一步细化。它也留下了一些未解答的问题，并引发了一些新的问题。在我们下面讨论的开放性问题中，一些与进一步细化的需求有关，而另一些则与ConStat的边界有关。

一个有价值框架的标准

一个有价值的理论或模型应尽可能用最少的假设、概念和过程来解释广泛的现象（例如，Hoorens等, 2024; Villarreal等, 2023）。它还应提出超越已知知识的过程；从而产生新的、可检验的假设和预测，使其具有可证伪性。最好还能激发那些否则不易想到的研究问题。由于这些要求并非总能完美契合，因此需要妥协。

结论

我们提出ConStat框架，用以描述人们如何评判通用命题的效度。它基于这样的假设：通用命题用于传递关于规范与世界状态的行动导向知识。该框架包含五大原则。人们对通用命题进行规范性或描述性解读（原则1）。当他们进行描述性解读时，会将其理解为主要关于类别或特征（原则2）。他们的默认解读是相对的；人们仅在认知上无法获得替代类别时应用绝对解读（原则3）。人们判断一个通用命题是否为真的阈值取决于其明确和隐含的内容（原则4）。所有这些过程都受到语境的塑造（原则5）。