社会认知偏差（Social cognitive bias），在社会认知过程中，认知者和被认知者总是处在相互影响和相互作用的状态。因此，在认知他人、形成有关他人的印象的过程中，由于认知主体与认知客体及环境因素的作用，社会认知往往会发生这样或那样的偏差。

本周《自然》有多篇文章是关于科学研究中认知偏差的研究，解决问题的最理想方法是勇敢承认和认识问题。

科学鲁棒性最强大的敌人是人类自身，人类天性喜欢正确，倾向于在混乱中找到规律性，挑选能支持传统观念的证据，忽视那些不符合规律的事实和现象。

认知偏差的来源、认知偏差的类型和因为认知偏差产生的谬论，受到学术界越来越广泛的注意。

认知偏差是伴随科学的出现而出现，甚至一些商业活动都巧妙利用这种现象，例如著名的“宜家效应”。美国行为经济学家丹·艾瑞里研究发现，投入越多的劳动（情感）就越容易高估物品的价值。他把这种现象称为“宜家效应”（The Ikea effect）。当人们购买了宜家家具后，回到家需要花很多力气把它组装起来。看到亲手组装的家具，喜爱程度就会超过同等品质的其他家具。这种个人的付出会让人们认识物品本身价值产生偏差。宜家效应，宜家就像是成年人的巨大玩具城堡。喜欢买需要自己动手组装的宜家家具，因为人们自己制作产品时，会产生对这一产品的依恋感和自豪感，这就是宜家效应。

另一个被广泛研究的常见谬误是德克萨斯神枪手效应，一位老德克萨斯神枪手曾用诡计来欺骗你的朋友，让他对你的枪法产生深刻印象。德克萨斯神枪手在牛棚的门上打出一串枪眼后，围着这些枪眼画出靶子。“看见了吗？伙计。每次我都正中靶心！”你说这些枪眼是你自始至终瞄准的结果。这显然是笑话，但是现在许多科学家就是这么干的。

也有不对称关注等问题。这些认知偏差问题看起来很明显，应该非常容易避免，但想起来容易，做起来难，因为这些偏差对许多人都会产生影响。甚至也会成为科学家的盲点。科学鲁棒性提倡者反复警告：认知习惯会导致错误。有这样的认识高度十分重要，但仍然不够。科学界需要制定出管理和避免所有人都可能会出现的偏差错误的原则，避免错误的发生。

认知偏差在数据统计学分析方面尤其突出，常见统计学方法一般是在非大数据时代建立的。众所周知，对同样的数据如果使用不同统计学方法可获得明显不同的分析结论。例如蛋白质组学和基因组学等的海量研究数据，早期研究阶段有许多假阳性。面对大量没有进行系统分析的研究数据，已经逐渐演变成科学困境。

虽然如此，作为一个能自我纠正错误的典范，科学界一定能克服这一问题。其中一个常用手段就是使用双盲研究方法，但还需要更多策略，例如以证据为基础的数据分析方法。具体说就是科学应建立识别错误的方法，要求设计研究方案时有避免发生错误的措施。

一些科学家已经开始了行动，其中一个比较简单的策略是扩大知识和资源范围，从少数专家转向更大范围的科学共同体。基金资助者应该支持团队选择最理想的分析方法，应给研究团队提供数据分析的培训，学术机构和PI应强制执行这种培训。

科学共同体应利用和超越统计学，一定要注重培养年轻研究人员的严谨作风。及时对出现的学术问题进行调查能促进科研鲁棒性，巧妙利用一些非学术因素，如实验室学术文化，实验室工作场所习惯，也能改善这种状况。也可以通过强化盲法研究、分析方案预先注册、数据分析众包和备选假说等策略。

感想：科学家家有盲点，科学研究数据有错误，是科学研究这种人类活动的天然特征，无论是学者，还是普通人，在学习和利用各种学术成果时，一定要有怀疑的精神，否则过度依赖和盲目相信科研信息，可能会带来危害。