Как мы выбираем информацию для других: почему люди склонны льстить незнакомцам?

Новое исследование, опубликованное в Journal of Personality and Social Psychology, раскрывает интересную закономерность человеческого поведения: люди обычно стараются сделать так, чтобы другие чувствовали себя хорошо, даже если это означает искажение информации. Однако это правило имеет важное исключение — когда нам не нравится человек, наша склонность к лести исчезает.
Как мы выбираем информацию для других: почему люди склонны льстить незнакомцам?
Изображение носит иллюстративный характер

Исследование под названием "Enhancing Others Through Information Selection: Establishing the Phenomenon and Its Preconditions" было проведено командой ученых, в которую вошли Си Шень, научный сотрудник Школы коммуникаций Аннеберга Пенсильванского университета, Эллисон Эрл, доцент психологии Мичиганского университета, и Долорес Альбаррасин, профессор Пенсильванского университета и директор отдела коммуникационных наук APPC.

Ранее ученые уже установили, что люди склонны искать информацию, которая улучшает их собственное представление о себе. Однако новое исследование пошло дальше, изучив, применяют ли люди аналогичные принципы отбора информации в отношении других людей.

Методология исследования включала серию экспериментов, в которых участники должны были информировать незнакомцев о достоверности тестов личности или интеллекта. Участникам предоставлялся выбор: сообщить тестируемым, являются ли тесты валидными или недостоверными. Результаты оказались поразительными: участники с большей вероятностью называли тесты достоверными, когда тестируемый показывал хорошие результаты, и недостоверными, когда результаты были плохими.

Что особенно интересно, эта модель поведения сохранялась даже в условиях, когда участники не знали о реальной валидности теста, когда они знали, что предоставляемая информация ложна, когда тестируемые выражали положительные или отрицательные мнения о себе, и даже когда была доступна объективная информация о тесте.

Однако исследователи обнаружили важные условия и исключения. Тенденция льстить другим проявлялась только когда участники считали, что их партнеры имеют приятные или нейтральные личностные характеристики. Эта тенденция исчезала, когда тестируемые демонстрировали «предосудительные» черты характера. Кроме того, модель лести исчезала, когда участников явно поощряли предоставлять точную информацию. Тем не менее, даже при поощрении точности, они никогда не выбирали больше нелестной информации, чем лестной.

Мотивация участников была обусловлена желанием угодить другим. Их выбор определялся социальными соображениями — стремлением сделать так, чтобы партнеры чувствовали себя хорошо. Это особенно примечательно, учитывая, что исследование проводилось в «анонимной онлайн-среде», где участники не знали своих партнеров.

Тот факт, что люди все равно пытались улучшить самооценку других, даже не зная их лично, исследователи описывают как «важное понимание человеческой природы». Это свидетельствует о глубоко укоренившейся социальной тенденции поддерживать положительный образ других людей, которая действует почти автоматически — до тех пор, пока нам не перестает нравиться человек.

Исследование проливает свет на сложные социальные механизмы, которые управляют нашим взаимодействием с другими людьми, и показывает, что даже в отсутствие очевидных социальных выгод, люди склонны выбирать информацию, которая поддерживает положительное самовосприятие других.


Новое на сайте

19165Можно ли построить мировую сверхдержаву на чашках чая и фунтах сахара? 19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех?
Ссылка