从众效应

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1. 快速概览

从众效应是指仅仅因为许多人都在做同一件事，我们就接受某种信念、行为或潮流的倾向。少数人的选择很快成为许多人的选择，流行推动更多人跟进，形成往往与事物本身的价值或证据无关的反馈循环。它解释了潮流为何似乎一夜爆红、金融泡沫为何形成、政治候选人为何获得势不可挡的声势，以及错误信息为何在社交网络中病毒式扩散。

用大白话说

你开始喜欢某样东西，或跟着做某件事，主要是因为很多人都在这样做，这就是从众效应。加入的人越多，其他人就越想跟着加入。

想象一下，学校里出现了一款新游戏。周一你连听都没听过，到了周五，班上好像人人都在玩。你觉得自己被落下了，于是也下载了，还告诉自己它一定很好玩。也许确实如此，可你并没有认真了解，只是看别人都玩，就跟着玩了。看到一个视频有很多赞，你还没看就觉得它好笑，也是同样的道理。

你可以试试这样做：在看别人选了什么之前，先想清楚自己的看法。问问自己“如果别人都不想要，我还会想要吗？”如果答案是会，那很好。如果不会，你就发现了，原来是大家的选择替你作了决定。

2. 背后的科学

2.1. 发现与历史

“Bandwagon”一词源自演艺行业，原指美国马戏团游行中载着乐队的华丽花车。传奇演出商 P.T. 巴纳姆在 19 世纪 50 年代帮助普及了这个词。花车声音响亮、十分醒目，目的就是把镇上的居民吸引到游行队伍中来。

按照传统说法，这种马戏团招徕观众的手段在 1848 年扎卡里·泰勒竞选总统时，成为政治隐喻。据说，当时著名的马戏小丑丹·赖斯曾邀请泰勒站在他的花车上拉票。这一招奏效了，音乐和人群营造出胜券在握的气氛。观察者指出，泰勒的对手若想分享他的声势，就得“跳上花车”。到威廉·詹宁斯·布赖恩在 1900 年竞选时，乐队花车已成为竞选的标准配备，而“跳上花车”这个说法也带上了贬义。

尽管这一概念早已在日常语言中流传，直到 1950 年 Harvey Leibenstein 才将其正式纳入经济学理论。1951 年，Solomon Asch 在斯沃斯莫尔学院开展了里程碑式的实验，改变了从众研究的方向。

二十一世纪的研究进一步考察了数字基础设施如何使社会影响实现规模化，尤其关注社交媒体平台的算法放大机制。Asch 范式本身也不断被用于重复研究，例如 Takano 和 Sogon（2008）在日本的研究，以及 Franzen 和 Mader（2023）在瑞士的研究。Ge 和 Hou（2025）则把问题带出实验室，通过电商购买记录发现，中国新冠疫情暴发后的数周里，人们更倾向于跟随集体选择。

2.2. 关键研究者

2.3. 里程碑研究

Asch 从众实验（Solomon Asch，1951）

Asch 想要确定：个体是否会为了迎合群体共识，而否定自己感官所提供的明确无误的证据。

研究方法： 研究者召集了 7-9 名男性大学生，告知他们要参加一场“视力测试”。其中只有一人是真正的被试（“不知情被试”），其余都是被要求给出特定答案的实验同谋。任务是观看两张卡片，一张上有一条“目标线段”，另一张上有三条比较线段。被试需大声说出哪条比较线段与目标线段等长。正确答案始终显而易见。不知情被试被安排在倒数第二个作答。在前两轮建立起“正常”氛围后，同谋们在 12 次“关键试次”中一致给出了同样的错误答案。

主要发现：

• 在控制条件下（无群体压力），错误率低于 1%（0.7%）
• 在一致的多数压力下，36.8% 的回答顺从了错误的共识
• 75% 的被试在 12 次关键试次中至少从众一次
• 只有 25% 的人保持了完全独立
• 5% 的人在每一次关键试次中都从众

实验后的洞见： 访谈揭示从众通过三种机制起作用。

1. 知觉扭曲： 部分被试真的相信群体是对的
2. 判断扭曲（信息性影响）： 被试看得没错，却认定自己的判断一定有问题
3. 行为扭曲（规范性影响）： 大多数被试看得没错，也知道群体错了，但为避免不适而选择从众

Asch 的变式研究（1952-1956）

一个同盟者的力量： 当有一名同谋给出正确答案（甚至只是给出一个不同的错误答案）时，从众率骤降至 5-10%。从众效应高度依赖于“一致性”的假象。

群体规模效应： 当同谋人数从 1 人增至 3 人时，从众率显著上升；但超过 3-4 人后再增加人数，收益递减。15 人的群体并不比 4 人的群体明显更具影响力。

公开与私下： 当同谋大声作答、而被试私下书面作答时，从众率下降了三分之二。换言之，这一效应在很大程度上来自表达异议需要即时付出的社会代价。

重复研究结果： 核心结果仍然成立。Franzen 和 Mader（2023，PLOS ONE）在每组安排五名实验同谋和一名不知情被试，共有 210 名被试完成线段判断任务，错误率约为 33%，与 Asch 的结果一致。答对即可获得报酬时，错误率降至约 25%，说明金钱会减弱从众倾向，却不能将其消除。把任务拓展到五条政治陈述后，从众率约为 38%。在智力、自尊、寻求社会认可的需要和大五人格中，只有开放性与从众有关，开放性越高的人越少从众；但作者指出，就连这一结果也有待重复验证。Takano 和 Sogon（2008）让 140 名日本学生参加 Asch 实验程序，学生来自相同社团，组成 40 个小组。结果发现，即使面对这些内群体，日本被试也没有比美国被试更从众。

研究结果的另一面却常被遗漏。在群体压力下，约三分之二的回答仍然正确；Asch 本人在 1956 年的专著中也着重讨论了独立性，而非屈从。Griggs（2015）审阅了 20 本心理学入门教材和 10 本社会心理学入门教材，发现前述 20 本中仅有一本提到，大多数被试的回答没有附和多数人。几十年来，教材偏重“人会从众”的失衡叙述不减反增。

Bond 与 Smith 的元分析（1996）

研究者分析了 17 个国家中采用 Asch 范式的 133 项研究，这是关于从众行为最全面的国际比较。

研究发现：

• 集体主义文化（斐济、加纳、津巴布韦、香港、日本、巴西）表现出显著更高的从众率
• 个人主义文化（美国、英国、法国、比利时）的从众率较低
• 同一文化内部的从众水平会随时间变化：美国在 20 世纪 50 年代（麦卡锡主义时期）的从众率高于之后的几十年

Leibenstein 的非功能性需求理论（Harvey Leibenstein，1950）

Leibenstein 推翻了当时流行的假设，即消费者需求是可加总的、个体需求曲线可以独立推导。

核心框架： 他将外部效应归纳为三种现象。

1. 从众效应： 追求与他人一致；市场需求变得更富弹性；流行催生流行
2. 虚荣效应： 追求独特性；市场需求变得缺乏弹性
3. 凡勃伦效应： 效用来自高价格本身（炫耀性消费）

研究方法： Leibenstein 用图形展开论证。他考察的是，当消费者预期他人的总需求发生变化时，自己的需求会如何变化，再将这些条件需求曲线合成为市场需求曲线。存在从众效应时，市场需求曲线会比单纯加总个体需求曲线得出的曲线更平缓，也就是弹性更大；存在虚荣效应时，曲线则更陡。他通过曲线和文字论证，并未使用效用方程。

2.4. 神经学基础

运用 fMRI 的神经科学研究揭示了从众行为的生物学基础：

涉及的脑区：

• 前扣带皮层（ACC）： 参与处理生理疼痛与错误监测；当个体发现自己与群体不一致时会被激活。大脑把不从众解读为一个需要纠正的“痛苦错误”。
• 腹侧纹状体与伏隔核： 当我们与他人意见一致时被激活的奖赏中枢。与群体保持一致会触发多巴胺释放，强化该行为。与群体不同步则会降低激活水平，产生“预测误差”信号。

神经化学驱动因素：

• 催产素： 这种“联结激素”会提高从众程度，尤其是对内群体成员。它提升了对社会线索的敏感度，也增强了与自己所属群体同步的意愿。
• 血清素： 与社会地位和情绪有关。水平较高与社会支配性相关；水平较低则可能使人更容易受社会影响。

关键洞见： 社会排斥和身体疼痛会激活相同脑区。从众效应因此难以抵抗。不从众确实会带来疼痛。

3. 演化起源

从众效应有着深远的演化根源，因为群体凝聚力有助于生存。

靠从众求生存： 在史前环境中，安全来自人多势众。无论是在选择迁徙路线、食物来源还是防御位置时，与群体保持一致的个体更有可能存活。那些固执地独自行动的人往往丧命。

社会协调： 行动一致的群体能够共同狩猎、迁徙和自卫，这些都是一盘散沙的个人做不到的。如果偏离多数人会付出社会代价，大多数成员就会保持一致，而一致正是联合行动的前提。按照这种解释，独自站出来的不适感是协调所付出的代价，Asch 研究中异议带来的痛苦则是这一机制在现代留下的痕迹。

是缺陷还是功能？ 从众效应从根本上说是人类认知的一项功能，而非缺陷。它让早期人类社会得以凝聚运转、协调集体行动，并在不确定的环境中迅速做出决策。当个体掌握的信息有限时，跟随群体往往是最保险的选择。

与现代环境不匹配： 然而，同样的机制也让群体容易出现连锁错误。现代环境的变化速度超过了演化。曾经保护我们的东西（迅速接受群体共识）如今表现为金融泡沫、政治选举中的压倒性胜利、病毒式的错误信息和群体性心因性疾病。即便群体明显是错的，从众的本能依旧深植于我们的神经生物机制之中。

节省能量： 这一偏差是一条节省心理能量的认知捷径。独立评估每一个决定会令人精疲力竭；默认采纳群体共识，是一种大多数时候都管用的合理启发法。

4. 这一偏差如何表现

4.1. 在日常生活中

• 时尚与潮流： 因为某种穿衣风格、发型或产品偏好看起来很流行就去追随；时尚潮流的兴衰几乎完全依赖于从众效应
• 社交媒体行为： 为已经获得高互动量的帖子点赞、转发或表示赞同；点赞数会在用户阅读内容前就使其倾向于认同
• 餐厅选择： 更愿意去顾客多的餐厅而非空无一人的餐厅，认定人气代表品质
• 观点与信念： 不加独立评估就接受同伴群体的政治观点、社会态度或文化偏好
• 消费选择： 购买“畅销”产品、挑选高评分商品，或选择“最受欢迎”的选项
• 恋爱决策： 追求他人眼中有魅力的对象，或回避缺乏社会认可的对象

4.2. 在职场中

• 会议动态： 即使心存疑虑，也附和那些已经明显获得支持的提案
• 团队中的群体思维： 团队未经充分审慎评估便达成共识；异议被压制，或成员自行压下不同意见
• 招聘决策： 偏好“契合”现有团队文化的候选人，从而延续同质化
• 绩效评估： 评价受同事意见影响，而非基于独立判断
• 抗拒创新： 不愿提出缺乏先例支持的非常规想法
• 对领导力的认知： 因为看到别人自信地追随，就认定领导者是称职的

4.3. 在商业与营销中

• 社会认同营销： 展示用户数量、客户证言、“畅销”标签和评分，以触发从众式购买
• 限量策略： 制造稀缺感（“仅剩 3 件！”）并结合人气信号，促使消费者急于跟进
• 网红营销： 利用消费者会模仿仰慕对象及其粉丝行为这一事实
• 应用商店排名： 冲进“排行榜前列”的应用会获得不成比例的下载量，因为用户认定排名等于品质
• 病毒式产品发布： 人为制造热度和候购名单，让人觉得“人人都想要”
• 价格锚定： 利用凡勃伦效应，让高价格传递品质与身份信号，从而推高需求

4.4. 在政治与媒体中

• 民调驱动的投票： 选民倾向支持民调领先的候选人，形成自我实现的预言
• 初选势头： 在艾奥瓦州和新罕布什尔州的早期胜利会引发巨大的从众浪潮；后投票的选民会顺应早期各州的选择
• 从众式新闻报道： 媒体对领先候选人给予更多正面报道，同时把落后者塑造成失败者
• 政策支持： 公众根据自己以为的政策受欢迎程度改变看法，缺少对政策本身的分析
• 抗议运动： 一旦运动看起来达到了临界规模，参与人数便急剧增加
• 错误信息扩散： 虚假故事之所以传播，是因为用户转发自己所在网络在转发的内容，与其真实性无关

4.5. 在医疗保健中

• 治疗偏好： 患者要求使用他们看到别人在用、或看起来很流行的疗法或药物
• 群体性心因性疾病： 症状通过社交网络扩散，例如坦噶尼喀大笑事件
• 疫苗决策： 接种疫苗和疫苗犹豫都会通过社会从众扩散
• 饮食与养生潮流： 基于社会流行度而非证据来采纳健康时尚（排毒、补剂、饮食法）
• 新冠疫情中的从众： Ge 和 Hou（2025，PNAS）追踪了中国最大的电商平台淘宝上的真实购买记录。全国性疫情于 2020 年 1 月 19 日开始，之后 10 周内，买家在曾考虑的商品中选择销量最高、评分最好选项的频率，比此前 8 周更高。在不同地区、商品类别以及对同一人的前后比较样本中，均观察到这一结果。初期从众程度增幅最大的地区，后续防疫表现更好
• 对健康规范的误判： 反口罩／反疫苗的少数群体认为自己的观点比实际更受欢迎（虚假共识效应）

4.6. 在金融与投资中

• 资产泡沫： 价格上涨成为进一步投资的首要信号，形成脱离基本面的反馈循环
• 羊群交易： 投资者跟随市场趋势，而非进行独立分析
• IPO 狂热： 投资者追捧首次公开发行，是因为觉得它受欢迎，缺少财务评估
• 加密货币狂潮： 社交媒体热议与错失恐惧引发的巨额资金涌入
• 机构羊群效应： 专业基金经理因担心业绩落后同行的职业风险而做出相似交易
• 博傻理论： 买入被高估的资产，相信会有人出更高的价格接盘，明确押注从众行为还会持续下去

5. 真实案例研究

案例研究 1：郁金香狂热（荷兰，1636-1637）

• 背景： 17 世纪 30 年代，郁金香在荷兰成为身份象征。一种花叶病毒使某些郁金香长出罕见而绚丽的火焰状花纹，提升了它们的吸引力。
• 发生了什么： 随着价格上涨，普通民众（农民、扫烟囱工、女佣）纷纷入市，相信价格只会继续上涨。期货市场随之出现，人们只需付很少的钱就能买入球茎（杠杆）。在高峰时，一颗“永远的奥古斯都”球茎的价格可抵阿姆斯特丹一座运河边的豪宅。
• 偏差如何起作用： 典型的从众过程形成了反馈循环。价格上涨被视为成功信号，吸引更多人加入，进一步推高价格。社会认同取代了基本面分析。
• 后果： 1637 年 2 月，哈勒姆的一场拍卖会上买家干脆没有露面，跟风交易骤然停滞。信心一夜之间蒸发。到五月，价格暴跌 99%。数以千计入场太晚的跟风者倾家荡产。
• 经验教训： 受欢迎程度和价格上涨并不代表内在价值。在驱动行为方面，看起来成功可能与真正的成功具有同样强的影响力。当所有人都在买入时，理性的反应也许是保持怀疑。

案例研究 2：2008 年次贷危机

• 背景： 2000 年代中期，全球金融机构都按“房价永远不会下跌”这一假设运作。
• 发生了什么： 银行、评级机构和投资者共同构成了一个反馈循环。因为所有人都在购买抵押贷款支持证券（MBS），风险被认为很低（“人多就安全”）。评级机构给次级贷款打包产品打出 AAA 评级。银行大举加杠杆买入这些工具。
• 偏差如何起作用： 机构性的群体思维引发了系统性的羊群行为。本应是专家的职业基金经理彼此跟风，而非进行独立的风险评估。职业激励助长了从众，因为一起犯错比独自正确更安全。
• 后果： 泡沫破裂引发了大衰退，全球损失了数万亿财富，失业率大幅攀升，并迫使政府出手纾困。
• 经验教训： 专业知识并不能让人免受从众效应影响。机构的激励结构可能放大羊群行为。当整个行业都接受同一个假设时，灾难性的盲区便随之产生。

历史案例：南海泡沫（英格兰，1720）

南海公司获得了与西属南美洲贸易的垄断权。尽管几乎没有实际经营成果，公司董事们却大肆散播关于难以想象的巨额财富的传奇故事。股价从 1720 年 1 月的 125 英镑飙升至七月的 950 英镑。举国上下，从女管家到贵族，都跳上了这辆花车。

当公司无力创造利润这一事实变得无可否认时，泡沫破灭。史上最聪明的人物之一艾萨克·牛顿爵士损失了一笔巨款（约 20,000 英镑，相当于今天的数百万）。他留下了那句名言：“我能计算天体的运行轨迹，却算不出人类的疯狂。”

这一事件表明，智力并不能让人免疫于从众效应。即便在最聪明的头脑中，从众的情绪与社会驱动力也可能压倒理性分析。

6. 这一偏差的代价

6.1. 个人层面的代价

• 失去真实的自我： 持续迎合群体偏好会侵蚀一个人的自我意识与真实价值观
• 决策质量低下： 依据流行度而非个人评估来形成观点和选择，会导致次优结果
• 后悔与怨恨： 随大流做出糟糕决定（投资、感情、职业选择）常常带来痛苦的悔恨
• 错失机会： 害怕显得与众不同，会阻碍人们去走那些可能更适合自身处境的非常规道路
• 心理依赖： 过度依赖社会认可会让人在独立决策时产生焦虑
• 人际关系受损： 当人们以顺从的面具而非真实自我示人时，就难以建立真诚的关系

6.2. 职业层面的代价

• 职业停滞： 因为“大家都这么走”而走传统职业路径，可能错过与自身真正优势相匹配的机会
• 创新受抑： 害怕提出非常规想法会限制创造性贡献与晋升潜力
• 财务损失： 跟随人群涌入泡沫会造成巨额金钱损失
• 声誉受损： 因参与事后证明大错特错的集体决策而受牵连
• 领导失败： 只会跟随而不引领的管理者会错失机会，也无法及时纠正失败的项目
• 组织盲区： 压制异议的团队会忽略关键风险与机会

6.3. 社会层面的代价

• 金融危机： 郁金香狂热、南海泡沫、互联网泡沫破裂和 2008 年危机都表明，集体羊群行为足以摧毁整个经济体
• 政治极化： 社交媒体上的从众动力加剧分裂，用户不加批判地趋同于内群体立场
• 错误信息大流行： 虚假信息之所以扩散，是因为转发遵循的是社交规范，而非求真的规范
• 民主失灵： 民调驱动的投票和初选势头可能让候选人凭“看起来能赢”而非真实资历上位
• 群体性癔症： 坦噶尼喀大笑事件这类现象显示，集体传染能够扰乱整个社区
• 次优政策： 政策因政治声势而非基于证据的评估被采纳

6.4. 统计影响

• Asch 实验： 75% 的被试至少从众一次；关键试次的平均从众率为 36.8%；约三分之二的回答仍然正确
• Franzen 与 Mader（2023）： 210 名被试参加的重复实验中，错误率为 33%；答对可获报酬时为 25%；对政治陈述的从众率为 38%
• Griggs（2015）： 20 本入门教材中，只有 1 本提到 Asch 实验中的大多数回答没有附和多数人
• 郁金香狂热： 三个月内价格暴跌 99%
• 2008 年金融危机： 全球数万亿美元财富蒸发；美国失业率峰值达 10%
• 社交媒体放大效应： 研究显示，党派性和有毒内容获得的互动量接近非党派内容的两倍
• 危机认知： 2025 年一项研究发现，高“从众线索”（点赞／转发）会使公众高估危机的严重程度，与事实无关
• 新冠从众研究： Ge 和 Hou（2025）发现，与中国疫情暴发前的 8 周相比，暴发后 10 周内，选择销量最高、评分最好商品的频率显著上升

7. 隐藏的益处

从众效应不全是坏事，它也有实际用处

快速决策： 在时间有限的不确定环境中，跟随人群是一种合理的启发法。如果很多人都在逃离某物，跟着跑通常是明智的。

社会协调： 从众效应或许是让早期人类社会得以运转的“黏合剂”。当大多数成员与多数人保持一致时，群体就能统一行动，而狩猎、防御、迁徙等集体行动恰恰依赖这种一致。

文化传承： 从众使有益的行为、习俗和知识能够高效地代代相传，无需每个人都从零开始学习一切。

归属与认同： 人类有着与他人建立联结的基本需求。遵从群体规范提供了心理安全感和身份认同感，有助于心理健康。

威胁下的适应性： Ge 和 Hou（2025）发现，在新冠疫情暴发初期的数周里，中国对集体选择的从众程度增幅最大的地区，后来防疫表现更好。危机中，跟随多数人的做法可能起到保护作用。

节省能量： 独立评估每一个决定极耗认知资源。从众启发法为那些真正值得仔细分析的决定保留了心理资源。

为何彻底消除并不可取： 一个由纯粹独立行动者组成的社会将难以协调、合作或维持社会凝聚力。社区要正常运转，需要一定程度的从众。

8. 自我评估：你有这种偏差吗？

8.1. 预警信号清单

• 在做出自己的选择前，我经常先看别人选了什么
• 表达与多数人不同的观点时，我会感到不自在
• 我倾向于认为受欢迎的产品、服务或观点更好
• 在得知大多数人不同意后，我改变过自己已表达的观点
• 对于同伴正在追随的潮流，我会有“错过了”的焦虑
• 我常常用“有多少人也这么选”来为自己的选择辩护
• 当我的偏好与多数人一致时，我会感到被肯定
• 我很难分辨脱离群体规范之外、属于自己真实的偏好
• 我经常使用“大家都这么做”或“人们都这么说”之类的说法
• 我曾主要因为某物很流行而做出重大购买、投资或决定

评分：

• 勾选 0-2 项：易感性低
• 勾选 3-5 项：易感性中等
• 勾选 6-8 项：易感性高
• 勾选 9-10 项：易感性极高

8.2. 自我反思问题

1. 回想一个你最近随大流做出的决定。如果不知道其他人的偏好，你还会做同样的选择吗？
2. 你上一次在社交圈中持有不受欢迎的观点是什么时候？当时感觉如何？
3. 在确定自己的偏好之前，你是否倾向于先观望别人怎么选？
4. 当你发现自己的观点与多数人不同时，你通常如何反应？
5. 朋友或同事是否曾说过你太容易“随波逐流”？

8.3. 快速诊断情境

情境： 你和一群朋友在餐厅吃饭。所有人都在你之前点了单，四个人全都点了意面特餐。你原本倾向于点鱼，但这两道菜你都没尝过。服务员转向了你。

你会怎么做？

• A）点意面特餐：既然别人都点了，那一定不错 → 易感性高
• B）点意面，但告诉自己这是因为你真的想吃 → 易感性中等
• C）按原本的想法点鱼，相信自己的偏好 → 易感性低

9. 识别他人身上的这一偏差

9.1. 行为迹象

• 总是等听到别人的看法之后才表态
• 当自己的观点与群体不同时，明显表现出不自在
• 迅速改变已表达的立场以迎合正在形成的共识
• 过度依赖“别人都这么做”作为理由
• 不加实质性讨论就否定少数派观点
• 对人气指标（点赞、评价、排名）格外关注
• 在群体场合中回避第一个发表意见
• 当有人持不受欢迎的观点时，表现出惊讶或困惑

9.2. 对话中的危险信号

处于这种偏差中的人常说的话：

• “大家都在讨论这个”
• “我听说这个应该特别好”
• “嗯，大多数人好像都认为……”
• “我不想成为唯一一个……的人”
• “肯定不错，你看它多受欢迎”

他们常用的论证方式：

• 诉诸流行度而非证据（“它有 10,000 条五星好评！”）
• 用多数人的意见来驳斥相反证据（“可是大多数专家都说……”）

他们回避提出的问题：

• “我自己独立的评估到底是什么？”
• “如果没有别人选它，我还会选吗？”

9.3. 情境触发因素

• 不确定性： 当人们缺乏信息或专业知识时，会更依赖社会线索
• 可见性： 选择被他人观察到的公开场合会加大从众压力
• 时间压力： 仓促的决定更容易采用跟随他人的启发式捷径
• 后果重大： 看似矛盾的是，重大决定反而可能增加从众（害怕独自犯错）
• 模糊性： 当“正确”答案不明朗时，社会认同的影响力更大
• 内群体情境： 当群体被视为“我们自己人”时，从众程度急剧上升
• 权威在场： 当领导者或专家已明确作出选择时，其他人便跟随
• 数字环境： 可见的互动指标（点赞、转发）会诱发从众行为

10. 减轻认知偏差的策略

10.1. 即时技巧

• 先行承诺： 在查看别人选了什么或如何反应之前，先形成自己的初步意见或偏好
• 自问“如果只有我一个人会怎么想？”： 明确设想你在完全不知道他人选择的情况下做这个决定
• 寻找异议者： Asch 的研究表明，仅一名同盟者就能打破从众的魔咒。要主动寻找少数派观点
• 质疑流行度： 当你注意到某物很流行时，问一句“它流行是因为它好，还是它只是因为流行才看起来好？”
• 延后公开表态： 在会议中，可考虑在讨论前先进行书面投票，以收集独立判断
• 给自己的立场做红队演练： 在从众之前，主动为相反立场辩护，对共识进行压力测试

10.2. 长期策略

• 培养智识谦逊： 承认自己易受从众影响，并培养对其何时起作用的觉察
• 练习提出异议： 经常在后果较轻的情境中表达有分量的不同意见，锻炼独立性的“肌肉”
• 多元化信息来源： 刻意寻求来自常规圈层之外的视角，减少回音室效应
• 研究历史泡沫： 深入了解过往狂热（郁金香狂热、南海泡沫、2008 年危机），能形成对群体疯狂的切身警觉
• 发展专业能力： 你拥有的真实专业知识越多，就越能对独立判断保持信心
• 明确自我认同： 对个人价值观越清晰，就越容易抵御与之冲突的从众压力

10.3. 环境设计

• 匿名流程： 在适当场合实行匿名投票、盲审评估和隐藏互动指标
• 设立异议机制： 在团队决策中正式设置“魔鬼代言人”角色
• 信息排序： 先呈现事实，再披露群体意见或人气指标
• 多元接触： 有意构建包含不同背景与观点人士的社交与职业网络
• 指标意识： 在评估选项时，考虑隐藏点赞数、评分或畅销标签
• 冷静期： 在接触到大众意见与最终作出承诺之间设置时间间隔

10.4. 何时寻求外部意见

• 重大财务决策： 在投资、大额采购和职业转型时，向直接社交圈之外的人征求看法
• 群体共识情境： 当团队正迅速趋向某个决定时，引入外部视角
• 情绪牵涉较深时： 当你感到强烈的从众压力时，咨询身处该社交情境之外的人
• 专业领域： 在你缺乏专长的技术领域，寻求专家意见而非默认接受大众看法
• 该问谁： 与结果无利害关系的人、以独立思考著称的人、来自不同背景的人
• 如何提问： “我想听你诚实、独立的看法，而不是你觉得我想听的话”

11. 实践练习

练习 1：预先承诺日志

• 目标： 养成在接触社会影响之前先形成独立判断的习惯
• 所需时间： 每天 5-10 分钟
• 所需材料： 笔记本或笔记应用
• 难度等级： 初级
• 步骤：
  1. 在查看评价、阅读评论或询问他人意见之前，先写下你对任何决定的初步印象
  2. 记录是哪些因素在驱动你的初步偏好
  3. 然后再去获取外部信息和社会意见
  4. 将初步判断与最终决定进行对比
  5. 反思两者何时以及为何出现分歧
• 反思问题：
  • 社会意见有多频繁地改变了我的想法？
  • 这些改变是真正的改进，还是仅仅在随大流？
  • 在我顺从他人的时刻中，我发现了哪些规律？
• 频率： 每天进行，至少持续 4 周

练习 2：异议者练习

• 目标： 建立表达少数派观点时的自在感
• 所需时间： 持续进行（融入日常互动）
• 所需材料： 无
• 难度等级： 中级
• 步骤：
  1. 每周确定一个后果较轻的情境，在其中刻意表达不同意见
  2. 选择那些你确实认为少数派立场有道理的话题
  3. 尊重但清晰地表达你的不同意见
  4. 留意自己的情绪反应（不适、焦虑、如释重负）
  5. 观察他人的反应（往往比你担心的更积极）
• 反思问题：
  • 当我考虑提出异议时，产生了哪些恐惧？
  • 别人实际上是如何回应的？
  • 事后我的感受如何？
• 频率： 至少每周一次

练习 3：盲评练习

• 目标： 体验不受社会影响的决策过程
• 所需时间： 因应用场景而异
• 所需材料： 隐藏／遮盖信息的手段（浏览器扩展、物理遮挡）
• 难度等级： 高级
• 步骤：
  1. 用一个月时间，尽可能隐藏互动指标（用浏览器扩展隐藏 YouTube 点赞数、Twitter 互动数等）
  2. 网购时遮住星级评分和评价数量；可读几条评价获取信息，但忽略汇总分数
  3. 仅根据实质内容形成判断
  4. 在确定选择之后，再查看人气指标
  5. 记录你的独立判断有多少次与大众意见一致或相左
• 反思问题：
  • 没有人气信号时，我的选择有何不同？
  • 我的决策焦虑是增加了还是减少了？
  • 我的独立选择更好还是更差？
• 频率： 为期一个月的强化练习

每日练习

独立性检查： 每天至少一次，当你察觉自己正在附和群体共识或大众意见时，暂停 30 秒并明确自问“如果我完全不知道别人怎么想，我还会相信／选择这个吗？”仅仅提出这个问题就能提升觉察力。

• 建议时长：30 秒至 2 分钟
• 最佳时机：任何你察觉到从众压力的时刻
• 如何追踪进展：用手机应用或日志记录相关情形；每周回顾

每周挑战

深入了解相反观点： 每周选择一个你与社交圈持相同主流观点的话题。花 30 分钟认真探究支持相反立场的最有力论据。目标不是改变你的看法，而是理解为什么讲道理的人也可能持不同意见。

• 4 周后的预期成果：更能接纳不同的思想观点；减少对少数派观点的条件反射式否定；对复杂议题有更完整的理解
• 反思写作提示：
  • 本周我探究的相反观点中，最有力的论据是什么？
  • 我有没有发现什么让自己意外的东西？
  • 这个练习如何影响了我对主流立场的信心？

12. 面向特定人群

面向领导者与管理者

从众效应对领导者构成特殊风险：团队可能趋同于次优共识，异议被压制，警示信号被忽略。

策略：

• 设立异议机制： 正式设置魔鬼代言人角色，并在团队成员间轮换
• 私下征求意见： 在群体讨论前收集个人看法，以了解各自的独立想法
• 奖励建设性分歧： 公开表彰那些因异议而改善结果的案例
• 示范智识谦逊： 以身作则，表明根据证据改变想法是优点，并非软弱
• 警惕沉默： 当团队迅速达成一致、毫无反对声时，明确发问“我们遗漏了什么？”
• 多元招聘： 打造背景多样的团队，减少同质化的群体思维

面向家长与教育者

儿童尤其容易受同伴从众的影响，但及早培养觉察力可以建立终身的抵御能力。

策略：

• 符合年龄的表达： 对年幼的孩子可以说“别人都在做某件事，不代表那件事对你就是对的”
• 历史案例： 分享适合孩子年龄的从众失败案例（例如童话《皇帝的新装》就把这一过程讲得很贴切）
• 表扬独立思考： 当孩子形成自己的看法而非简单跟随同伴时，给予肯定
• 角色扮演： 演练孩子必须决定是否随大流的情境
• 媒介素养： 教孩子识别广告如何使用“人人都在买”的手法
• 以身作则： 让孩子看到你形成独立判断、并礼貌地表达不同意见

面向医疗专业人员

患者和医护人员都易受从众效应影响，从而可能损害医疗质量。

注意事项：

• 治疗时尚： 对缺乏严谨证据却迅速走红的疗法保持怀疑
• 诊断传染： 在学校或医院等场所，症状可能以心因性方式扩散；保持鉴别诊断意识
• 患者教育： 帮助患者区分循证治疗与单纯流行的做法
• 同行评议： 设计病例会诊流程，在披露共识之前先收集独立意见
• 疫情应对： 理解人在生存受到威胁时会更从众。这可能有益（配合佩戴口罩），也可能有害（恐慌抢购）
• 疫苗沟通： 与犹豫的患者讨论接种决定时，直接讨论从众在其中的作用

面向金融从业者

市场从根本上由从众动力驱动，因此管理资金的人都需要认识到从众的作用。

策略：

• 逆向分析： 系统性地评估共识立场是否已成为拥挤交易
• 情景规划： 明确建模“如果羊群错了会怎样”
• 独立研究： 投入研究，避免分析只是在复述市场共识
• 职业风险意识： 认识到机构激励有利于随大流（一起犯错比独自正确更安全），并有意识地加以平衡
• 客户教育： 帮助客户理解错失恐惧和社会认同如何影响他们的财务决策
• 熟悉历史： 深入熟悉过往泡沫（郁金香狂热、南海泡沫、2008 年危机），能让人切身体会到，所谓“这次不一样”通常并无不同

13. 与其他偏差的相互作用

会放大这一偏差的其他偏差

会抵消这一偏差的其他偏差

常见的偏差链条

金融泡沫级联： 可得性启发法（看到别人发财）→ 错失恐惧（怕错过）→ 从众效应（加入人群）→ 确认偏误（忽视相反证据）→ 过度自信效应（相信羊群不会错）→ 沉没成本谬误（拒绝退出亏损头寸）

病毒式错误信息级联： 社会认同（帖子被大量转发）→ 从众效应（不读就转）→ 可得性级联（广泛转发让说法显得可信）→ 虚假共识效应（以为人人都同意）→ 群体极化（观点趋于极端）

中断点： 在任一环节增加一道阻碍，就可以打断这条连锁反应。事实核查标签会干扰社会认同（耶鲁大学／斯坦福大学的研究显示，被标记为误导性的帖子转发量下降约 46%），强制延迟为反思创造空间，接触多元观点则可抵消回音室效应。

14. 文化视角

跟随他人的倾向是人类的普遍特质，但其强度受文化、历史与社会价值观的调节。

Bond 与 Smith 元分析的发现（1996）： 对 17 个国家 133 项研究的分析揭示了文化价值观与从众率之间的强相关。

需要注意的限制：

日本（Takano 与 Sogon，2008）： 早期研究发现，日本人并不比美国人更从众，通常的解释是实验室里的陌生人属于外群体，而日本的集体主义只适用于内群体。Takano 和 Sogon 直接检验了这种解释。他们让 140 名日本大学生组成 40 个小组，每组成员来自同一社团，因此所有多数派都属于内群体。结果，从众率仍然没有高于美国样本。作者据此认为，“日本人更具集体主义倾向”这一假设得不到直接证据的支持。

瑞士（Franzen 与 Mader，2023）： 近期一项有 210 名被试参加的高质量重复研究发现，错误率约为 33%，接近 Asch 最初的 36.8%，表明尽管西方强调个人主义，其核心机制依然成立。答对可获报酬时，错误率降至约 25%；对政治陈述的从众率约为 38%。

波斯尼亚和黑塞哥维那（Usto 等人，2019）： 从众率为 59.2%，显著高于西方平均水平，支持了集体主义转型社会与更高易感性之间的关联。

文化内部的时代变迁： 从众水平并非一成不变。在美国，20 世纪 50 年代（麦卡锡主义时期）的从众率显著高于之后的几十年。社会政治氛围会实质性地影响从众。强调服从的时期（反共的 20 世纪 50 年代）与推崇反叛的时期（20 世纪 60 至 70 年代）在实验结果上呈现出可测量的差异。

15. 迷思与误解

16. 专家洞见

“我能计算天体的运动，却算不出人类的疯狂。” — 相传出自艾萨克·牛顿之口，说于南海泡沫事件（1720）之后。这只是一则轶事，数十年后才首次见诸记载（Joseph Spence，1756），并非出自牛顿本人的著作。

“有些天才曾被嘲笑，并不意味着所有被嘲笑的人都是天才。人们嘲笑过哥伦布，嘲笑过富尔顿，嘲笑过莱特兄弟。但他们也嘲笑过小丑波佐。” — 卡尔·萨根，“Night Walkers and Mystery Mongers”，《布罗卡的脑》（Broca's Brain，1979），第5章

“有人说得好，人们成群地思考；人们也会看到，他们成群地陷入疯狂，却只能缓慢地、一个接一个地恢复理智。” — Charles Mackay，1852年版序言，《非同寻常的大众幻想与群众性癫狂》（Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds）

17. 关键要点

1. 从众效应根植于神经机制： 不从众会激活大脑的痛觉中枢；跟随人群则释放多巴胺。这不是软弱，而是人类神经生物机制的作用。

2. 一致性是脆弱的： Asch 证明，仅一名异议者就能打破从众的魔咒，使其从 36.8% 降至 5-10%。去寻找那位异议者，也去做那位异议者。

3. 聪明也无法免受影响： 牛顿在南海泡沫中损失了巨额财富。机构专家们成群涌入了 2008 年的危机。意识到这一点很有必要，但仅有意识还不够。

4. 这条启发法常常有效： 从众之所以演化出来，是因为跟随人群往往是正确的。危险在于不加批判地套用，尤其是在新情境中。

5. 数字基础设施使从众实现规模化： 算法直接将从众效应自动化，以前所未有的规模放大分裂性内容和错误信息。

6. 文化背景很重要，但实际情况并不像文化标签那样整齐划一： 不同重复研究中的从众率介于 25% 到 59% 之间；不过，2023 年瑞士重复研究得出的 33% 接近 Asch 的原始结果，日本学生在自己社团内部接受测试时，也没有比美国学生更从众。而且，每项重复研究中的大多数回答都保持了独立。

7. 结构性干预有帮助： 匿名流程、指定异议角色和隐藏人气指标，能比单靠个人意志力更可靠地减轻从众。

18. 延伸资源

学术论文

• Leibenstein, H. (1950). Bandwagon, Snob, and Veblen Effects in the Theory of Consumers' Demand. The Quarterly Journal of Economics, 64(2), 183-207. https://doi.org/10.2307/1882692
• Asch, S.E. (1951). Effects of group pressure upon the modification and distortion of judgments. In H. Guetzkow (Ed.), Groups, leadership and men (pp. 177-190). Pittsburgh: Carnegie Press.
• Bond, R., & Smith, P.B. (1996). Culture and conformity: A meta-analysis of studies using Asch's line judgment task. Psychological Bulletin, 119(1), 111-137. https://doi.org/10.1037/0033-2909.119.1.111
• Takano, Y., & Sogon, S. (2008). Are Japanese more collectivistic than Americans? Examining conformity in in-groups and the reference-group effect. Journal of Cross-Cultural Psychology, 39(3), 237-250. https://doi.org/10.1177/0022022107313902
• Griggs, R. A. (2015). The disappearance of independence in textbook coverage of Asch's social pressure experiments. Teaching of Psychology, 42(2), 137-142. https://doi.org/10.1177/0098628315569939
• Franzen, A., & Mader, S. (2023). The power of social influence: A replication and extension of the Asch experiment. PLOS ONE, 18(11), e0294325. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0294325
• Ge, X., & Hou, Y. (2025). Social influence during public crises: Weekly dynamics and adaptive patterns of conformity to the collective following the COVID-19 outbreak. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(25), e2500008122. https://doi.org/10.1073/pnas.2500008122

书籍

• Mackay, C. (1841). Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds. Richard Bentley.
• Surowiecki, J. (2004). The Wisdom of Crowds. Doubleday.
• Cialdini, R.B. (2006). Influence: The Psychology of Persuasion. Harper Business.
• Thaler, R.H., & Sunstein, C.R. (2008). Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness. Yale University Press.

书籍章节

• Asch, S.E. (1956). Studies of independence and conformity: A minority of one against a unanimous majority. In Psychological Monographs: General and Applied, 70(9), 1-70. https://doi.org/10.1037/h0093718

19. 摘要卡片

适合打印或快速查阅的一页式可视化摘要

20. 术语表

21. 讨论问题

适用于读书会、课堂或自我反思：

1. 你能找出自己人生中某个深受“别人都在做什么”影响的重大决定吗？结果如何？

2. Asch 发现，仅一名异议者就能大幅降低从众率。你认为为什么一致的反对比几乎一致的反对更难抵抗？

3. 史上最伟大的智者之一艾萨克·牛顿在南海泡沫中损失了巨额财富。这告诉我们智力与从众效应易感性之间存在怎样的关系？

4. 数字算法通过推广高互动内容，直接将从众效应自动化。是否应当要求平台隐藏互动指标？这会带来哪些取舍？

5. 从众效应之所以存在，是因为它在演化上有利。在今天，哪些情况下跟随人群仍然是最明智的选择？

最后更新：7 十一月 2026