细化可能性模型定义
说服的阐述似然模型(ELM)是一种关于态度如何形成和改变的理论。这一理论将许多不同的态度变化过程组织在一个单一的概念伞下。ELM的创建是为了提供一个框架来帮助解释说服文献中许多看似不一致的发现。有时变量(例如,分散阅读信息的人的注意力或将信息与有吸引力的来源联系起来)会增强说服力,有时会减少说服力,有时则没有效果。此外,有时态度的改变会持续一段时间,并预测行为,但有时不会。ELM提供了一个框架来帮助研究人员理解导致这些矛盾发现的因素。
精化连续
人们对信息作出详细反应的程度反映在他们对信息产生自己的想法或反应的程度上。这些想法的产生和考虑将是不同的,这取决于一个人愿意和能够发挥多大的精神努力。也就是说,ELM认识到,有时人们会对一个问题或信息思考很多,但有时他们几乎不去关注它。根据细化程度的不同,不同的过程可能会导致态度的改变,通常会产生不同的结果。
说服的两条途径
ELM还区分了两种说服途径:中心途径和外围途径。中心路线过程是那些需要大量思考的过程,因此很可能在促进高度细化的条件下发生。中央路线过程包括对说服性沟通(如演讲、广告)的仔细检查,以确定所提供证据的价值。在这种情况下,一个人回应沟通的想法和他们对这些想法的信心决定了说服的结果(即,态度改变的方向和数量)。人们对信息的积极想法越多,比如减税的提议(例如,“如果减税,我将赚更多的钱”),他们对这些想法越有信心,他们就越会被信息说服。另一方面,人们对信息的负面想法越多(例如,“减税将伤害穷人”),他们对这些想法越有信心,他们就越不会被信息说服。
因为在说服性沟通中,人们会仔细评估信息在中心路线下的价值,因此这些证据的感知质量是说服力的一个非常重要的决定因素。如果某些提议的证据被认为是强有力的,一个人更有可能对这个立场有好感,并有可能形成一个与提议一致的态度。然而,如果证据被认为是薄弱的,那么这个人很可能对信息的立场有不利的想法,甚至可能形成与所提倡的立场相反的态度。出现在中心路线上的想法可能是相对客观的(公平地评价每一个论点),或者他们可能会受到其他因素的影响(例如,悲伤的情绪)。许多因素将决定人们是否有信心在他们生成的思想,比如多快的想法涌上心头(更容易思想是与更多的信心)和人的可信度提出了参数(人们更有信心在思想生成一个可信的来源)。
另一方面,外围路线过程需要相对较少的思考,因此在促进低细化的条件下占主导地位。在外围路线中,证据的强度影响较小。相反,在外围路线过程中,人们通常依赖于判断启发式(例如,“专家总是正确的”)或从信息的表面特征(例如,提出的论据数量)、来源(例如,他们的吸引力)或其他因素(例如,心情好或坏)中获得的线索。也就是说,人们可能只是因为喜欢消息来源而同意一项提议,而不是因为他们考虑了这个问题的优点。此外,外围路线过程可以在没有意识的情况下发生,如经典条件反射或仅仅暴露。
决定因素的细化
消息接收者采用的路由是由细化程度决定的。当精化程度高时,中心路线过程占主导地位,但当精化程度低时,外围路线过程占主导地位。在适度细化的条件下,中央和外围路线过程的混合将负责态度。动机和能力因素决定了详细阐述。动机因素包括(在其他因素中)信息的个人相关性如何,人们对所提出的证据的评估感觉如何负责,以及人们对认知的需求(即,他或她内在的思考乐趣)。影响一个人处理信息能力的因素包括有多少干扰,决定的时间压力,以及一个人关于建议的相关问题的知识的数量(例如,当一条信息使用了大量的技术术语,需要特定的知识来理解)。
说服的后果
不仅发生在高精化和低精化下的过程是不同的,而且这些过程的结果也不同。与低精细度下形成的态度相比,高精细度下形成的态度更强,它们对行为和信息处理更具预测性,随时间推移更稳定,对未来说服更有抵抗性。这是因为对一个问题的仔细思考会导致一个更一致的,连贯的,可访问的(即,很容易出现在脑海中)的发展,并自信地持有态度对象的表现。
说服变量的多重角色
ELM最重要的特性之一是,根据其他语境因素,变量可以在说服性设置中扮演多种角色。具有多重作用的变量可以包括说服性沟通的任何方面,如信息本身(例如,论据的数量,语言的复杂性),它的来源(例如,可信度,吸引力),接受者(例如,他们的情绪,先前存在的态度),或其他上下文变量(例如,打印信息的纸张的颜色)。例如,在高度阐述下,一个给定的变量(例如,来源吸引力)将作为一个论点进行处理,并检查它是否为所提倡的立场提供了令人信服的证据(例如,“如果她用完洗发水后看起来那么漂亮,也许我也会”)。此外,同样的变量有时也会使正在进行的思考产生偏差。一些变量,如来源吸引力或积极情绪通常会以积极的方式影响信息处理(例如,“我真的想喜欢她,所以我要看看我是否能同意这个信息”),而其他变量则会引入消极的偏见。在后一种变量中,信息来源试图说服你或对这个问题已有的态度(例如,如果你最初的态度与说话人不一致,你可以为你现有的态度辩护,并专注于找出说话人论点中的缺陷)。然而,如果一个人意识到某些东西可能使他或她的思想产生偏见,而这个人希望纠正这种偏见,态度是可以纠正的。也就是说,人们可以将自己的态度调整到与偏见因子感知的方向和幅度相反的方向和幅度。因此,如果一个人认为一个有吸引力的来源产生了巨大的偏见,他或她会在与感知偏见相反的方向上对他或她的态度做出很大的调整。 This correction process is likely to occur under high elaboration, because it requires both motivation and ability to perform.
在高度细化下,变量可以扮演的第三个角色是影响一个人对产生的想法的信心(例如,“那个模型真的了解时尚,所以我可以相信我的想法”)。自信是一种元认知,因为它是关于一个想法的想法。在这种情况下,一个想法是对信息的反应(例如,“这个产品听起来很有用”),而另一个想法是关于第一个想法(例如,“我相信我关于这个产品的想法是有效的”)。许多变量已经被证明会影响思维信心。例如,在一项研究中,那些在信息展示过程中被诱导点头(就像说“是”一样)的学生比那些在信息展示过程中被诱导摇头(就像说“不”一样)的学生对自己的想法更有信心。当信息中包含强有力的论点时,点头比摇晃更能说服人,因为人们对这些强有力的论点更有信心,但当信息中包含不有力的论点时,点头比摇晃更不能说服人,因为人们对自己不利的想法更有信心。这种置信度效应只发生在精化程度高的时候。
在阐述程度低的情况下,同样的变量作为一个论据,对信息的偏见的想法,或影响的思想自信可以作为一个提示或启发(例如,“如果她喜欢这辆车,我也喜欢”)。请注意,如果把一个有魅力的人作为买车的理由来处理,这个理由就不会很有说服力,也不会有说服力,而如果把这个有魅力的人作为一个简单的线索来处理,就会产生更多的说服力。
在精化程度不受限制的情况下,一个给定的变量可以增加或减少精化程度(例如,“我很好奇这个有魅力的人在想什么,所以我会非常注意”)。当变量影响阐述时,它们可以增加或减少说服力,这取决于所提出的论点的强度。
例如,如果一个变量(例如,来源吸引力)增加了阐述,当提出有力的论点时,说服力会增强,但当提出薄弱的论点时,说服力会减弱。在多重角色假设下,ELM解释了相同的变量如何以不同的方式(如作为线索、偏向加工)导致不同的结果。
引用:
- 佩蒂,R. E,和卡乔波,J. T.(1986)。说服的阐述可能性模型。L. Berkowitz(编),《实验社会心理学进展》(第19卷,第123-205页)。纽约:学术出版社。
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