社會分析中的“故事”范疇——對文獻(xiàn)的一個挖掘式梳理與探討
【圖文】:
圖1臨界模型在圖1中,橫軸表示期望的參加人數(shù),也就是每個個體的“臨界值”,縱軸表示偏好參加的人數(shù),也就是實際有多少人參與。45度線上的諸點表示實際參加累積人數(shù)等于期望參加的累積人數(shù);其左側(cè)部分曲線,表示實際參加人數(shù)大于期望參加人數(shù),右側(cè)部分曲線則表示實際參加人數(shù)小于期望參加人數(shù)。只有當(dāng)實際參與累積人數(shù)大于期望參與累積人數(shù)時,即累積曲線處于45度線左側(cè)時,集體行動才能自動延續(xù)。這個模型隱含著一個很強(qiáng)的前提,即集體行動的潛在參與者能夠觀察或判斷已參與行動的人數(shù)規(guī)模。而在現(xiàn)實情況中,許多集體行動是人們無法獲知較為準(zhǔn)確的參與人數(shù)的,但人們依然通過想象或其他對不完整信息的分析來對偏好參與人數(shù)進(jìn)行判斷。根據(jù)卡尼曼的“便利性”法則,人們在不確定性條件下,往往會高估容易獲得的案例的價值,以及這類事件發(fā)生的概率。而“故事”則往往屬于這類人們?nèi)菀撰@得的案例。如果我們接受卡尼曼的研究結(jié)論,那么我們將看到,如果出現(xiàn)了某種集體行動正在擴(kuò)展的“故事”,那么,潛在的行動參與者可能會高估偏好參與的人數(shù)。因此在臨界值模型中,有更大的可能沿同一條曲線達(dá)到更偏于右側(cè)的群體人數(shù)臨界值,或曲線更偏于右側(cè)的保持集體行動規(guī)模穩(wěn)定的均衡點,使集體行動在一個更大規(guī)模的水平上持續(xù)下去。見圖1曲線Ⅰ,假如沒有“故事”引致的對預(yù)期參與人數(shù)的高估,可能人們預(yù)期參與行動的人數(shù)為25人,在此情況下,集體行動只具有潛在可能性,無法現(xiàn)實發(fā)生。而加入“故事”的因素高估預(yù)期人數(shù)后,可能預(yù)期參與人數(shù)為50人,在此情況下,該集體行動則可以持續(xù),并達(dá)到85人的均衡點。在臨界值模型中,有一類情況是曲線的起始位置在縱軸上存在一定截距,這表示即使期望的參加人數(shù)為零時也會愿意參加的人數(shù)。假定累積曲線形狀不變,則在這?
圖1臨界模型在圖1中,橫軸表示期望的參加人數(shù),也就是每個個體的“臨界值”,縱軸表示偏好參加的人數(shù),也就是實際有多少人參與。45度線上的諸點表示實際參加累積人數(shù)等于期望參加的累積人數(shù);其左側(cè)部分曲線,表示實際參加人數(shù)大于期望參加人數(shù),右側(cè)部分曲線則表示實際參加人數(shù)小于期望參加人數(shù)。只有當(dāng)實際參與累積人數(shù)大于期望參與累積人數(shù)時,即累積曲線處于45度線左側(cè)時,集體行動才能自動延續(xù)。這個模型隱含著一個很強(qiáng)的前提,即集體行動的潛在參與者能夠觀察或判斷已參與行動的人數(shù)規(guī)模。而在現(xiàn)實情況中,許多集體行動是人們無法獲知較為準(zhǔn)確的參與人數(shù)的,但人們依然通過想象或其他對不完整信息的分析來對偏好參與人數(shù)進(jìn)行判斷。根據(jù)卡尼曼的“便利性”法則,人們在不確定性條件下,往往會高估容易獲得的案例的價值,以及這類事件發(fā)生的概率。而“故事”則往往屬于這類人們?nèi)菀撰@得的案例。如果我們接受卡尼曼的研究結(jié)論,那么我們將看到,如果出現(xiàn)了某種集體行動正在擴(kuò)展的“故事”,那么,潛在的行動參與者可能會高估偏好參與的人數(shù)。因此在臨界值模型中,有更大的可能沿同一條曲線達(dá)到更偏于右側(cè)的群體人數(shù)臨界值,或曲線更偏于右側(cè)的保持集體行動規(guī)模穩(wěn)定的均衡點,使集體行動在一個更大規(guī)模的水平上持續(xù)下去。見圖1曲線Ⅰ,假如沒有“故事”引致的對預(yù)期參與人數(shù)的高估,可能人們預(yù)期參與行動的人數(shù)為25人,在此情況下,集體行動只具有潛在可能性,無法現(xiàn)實發(fā)生。而加入“故事”的因素高估預(yù)期人數(shù)后,可能預(yù)期參與人數(shù)為50人,在此情況下,該集體行動則可以持續(xù),并達(dá)到85人的均衡點。在臨界值模型中,,有一類情況是曲線的起始位置在縱軸上存在一定截距,這表示即使期望的參加人數(shù)為零時也會愿意參加的人數(shù)。假定累積曲線形狀不變,則在這?
【作者單位】: 國家信息中心
【分類號】:C912
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1 馬劍虹;劉
本文編號:2524658
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