科学研究中从来不乏争议与分歧。传统观点秉持“数据驱动共识”的理想图景，认为随着经验证据的积累，研究者的分歧意见必将逐渐消弭。例如，托勒密“地心说”终被哥白尼“日心说”取代，拉马克的遗传理论也让位于达尔文自然选择学说，这些案例都印证了数据对科学共识的推动作用。

在科学研究的版图中，心理学始终是一片充满理论交锋与范式碰撞的领域。那么，心理学领域存在的分歧也会渐渐消弭吗？

心理学家的意见分歧

一直以来，心理学领域的分歧一直不休，呈现出截然不同的景观：从社会建构主义与生物本质主义的长期对峙，到特质论与情境论对人类行为解释的分歧，再到生物还原论与社会文化自主论的持续角力，科学分歧的顽固性远超传统观点的预期。

社会建构主义与生物本质主义的对抗，可追溯至20世纪中叶。前者以维果茨基*的文化历史理论为根基，认为人类认知是社会互动的产物——就像语言并非先天程序，而是在对话中编织的意义之网；后者则继承达尔文与现代遗传学传统，坚信基因和神经机制才是行为的终极解释，如镜像神经元的发现被视为共情“硬件化”的证据。这种分歧在“先天vs后天”的经典议题中尤为激烈，一方视心智为可塑的文化容器，另一方视其为预装生物程序的精密仪器。

▷列夫·谢苗诺维奇·维果茨基（Lev Semenovich Vygotsky）苏联著名心理学家（1896~1934），以文化—历史发展理论、最近发展区理论（ZPD）和语言与思维关系的研究闻名。他强调社会文化对心理发展的重要性，认为教育应基于儿童的最近发展区（ZPD），通过互动促进其成长。著有《思维与语言》、《教育心理学》、《工具与符号》他的理论对现代心理学和教育学产生了深远影响，奠定了教育心理学和认知发展研究的重要基础。

特质论与情境论的博弈，则围绕行为解释的锚点展开。特质论者如奥尔波特认为，人格特质是跨情境的稳定内核，就像“诚实”特质会在不同场景中驱动一致行为；情境论者如米契尔则主张，行为是即时环境的函数，同一人在权威压力下可能表现出截然不同的道德选择（如米尔格拉姆服从实验）。这种分歧本质是对“人类行为规律性”的不同信仰：前者追求普适的心理法则，后者强调具体情境的决定性。

▷ 左：戈登·奥尔波特（Gordon Allport）是美国著名心理学家（1897~1967），被誉为“人格心理学之父”，以人格特质理论和人格心理学的系统研究闻名。他提出人格是由特质构成的，强调个体差异和人格的独特性，认为人格是影响个体行为和情感反应的内在组织。著有《人格：心理学的解释》《成为一个人：人格心理学》等。他的理论奠定了人格心理学的科学基础，推动了人格心理学从哲学思辨向实证研究的转变，对现代心理学和人格研究产生了深远影响。

右：沃尔特·米契尔（Walter Mischel）美国著名心理学家（1930—2018），认知情感个性系统理论的代表人物，以延迟满足研究闻名。他强调认知和情感在个性中的交互作用，提出了认知情感单元和认知原型的概念，认为个性是由认知、情感和行为相互作用的复杂系统构成。著有《认知情感的个性系统》等。他的研究推动了个性心理学从特质理论向认知—情感综合理论的转变，对现代心理学尤其是社会认知理论的发展产生了深远影响。

生物还原论与社会文化自主论的角力，聚焦解释层级的终极性。还原论者试图将心理现象拆解为神经活动，如用多巴胺分泌解释幸福感；自主论者则认为，社会规范、符号系统具有独立于生物基础的运作逻辑，例如货币的价值源于集体想象，无法还原为大脑神经网络。这种分歧映射着科学哲学中“统一论”与“多元论”的冲突。世界是单一因果链条的延伸，还是多层级因果网络的交织？

近年来，研究者开始将目光投向研究者自身的认知特质，试图解答“为何面对相同数据时，科学家会形成不同立场”这一核心问题。早期研究发现，认知特质如模糊容忍度（tolerance of ambiguity）、视觉意象类型（visual imagery）等，与研究者的问题解决风格和理论偏好存在关联。然而，过往研究或聚焦于跨学科的宽泛比较，或局限于细分领域的局部分歧，未能系统揭示同一学科内研究者认知特质与争议主题立场的深层关联。

基于此，一项研究通过对7973名心理学研究者进行大规模调查，结合认知量表测量与科研产出分析，试图破译“认知特质如何塑造科学分歧”。研究团队在调查中设置了16个横跨心理学理论、方法与应用层面的争议主题。这些主题覆盖了从人类认知本质（如“语言是否塑造认知”）到研究范式分歧（如“数学模型是否标志心理学进步”）的广泛议题。例如，“社会环境重要性”主题呈现出“多数人类行为可脱离社会环境研究”与“社会环境是行为研究核心”两种对立表述，要求研究者表明立场；“神经生物学本质”主题则以“理解人类行为的关键是揭示其神经生物机制”为核心表述，考察研究者对生物机制解释的认同度。

▷ 图1. 对有争议主题的回应

在这项研究里，科学家们将“认知风格检测包”和“科研成果扫描仪”相结合，来解码心理学研究者的思维习惯与科研行为的关联。

首先看“检测包”。比如“模糊容忍度”测你是喜欢“摸着石头过河”（高容忍度）还是“必须有明确路线图”（低容忍度）；“认知结构”区分你更爱“严丝合缝的逻辑”还是“灵活发散的思路”；“视觉意象”看你擅长“在大脑里搭3D模型”还是“清晰想象具体物体”。这些量表都经过严格验证，比如“模糊容忍度”的测试结果在6个月后依然稳定。

再看“扫描仪”，其通过三个维度衡量科研产出：合著网络（co-authorship space），即常和哪些研究者组队发论文；语义内容（semantic content），即论文标题和摘要中的内容；引用网络（citation space），更爱引用哪类文献。就像用不同滤镜扫描，这三个指标能立体呈现研究者的学术轨迹，这套量表也让思维习惯与科研行为的关联一目了然。

认知特质与争议主题的关联

调查结果与回归分析表明，认知特质对立场的预测作用超越了方法差异，揭示出研究者内在的信息处理倾向与理论偏好之间的深层关联。

以“社会环境重要性”这一争议主题为例，研究者的立场呈现显著的两极化：支持“社会环境是理解人类行为的核心”的学者认为，脱离社会互动与文化背景的行为研究难以捕捉人类认知的本质；而反对者则强调个体内在机制（如神经生物学基础）的决定性作用。

这种分歧曾被归因于研究方法的差异：使用功能性磁共振成像（fMRI）等生理测量方法的研究者，可能因技术局限更关注个体层面的数据，进而形成对社会环境重要性的低估。例如，神经成像研究者对“社会环境重要性”的信念得分显著较低（β=-0.515, t=-15.856, P<0.001），显示方法与立场的初步关联。

不过，当控制研究领域、方法和主题后，认知特质对立场的预测作用依然显著。其中，“模糊容忍度”和“认知结构需求”是两个核心特质。

（1）模糊容忍度：反映个体对不确定、非结构化信息的接受程度

▷ 图2. 基于认知特质“模糊容忍度”对争议主题进行回归分析

回归分析显示，模糊容忍度每增加1个标准差，研究者对“社会环境重要性”的认同度显著提升（β=0.080, t=7.172, P<0.001），对“情境依赖性认知”（context matters）的认同度也更高（β=0.080, t=7.155, P<0.001）。相反，模糊容忍度低的研究者更倾向于支持“神经生物学本质主义”（neurobiology essential），即认为人类行为的关键在于神经机制（β=-0.105, t=-9.839, P<0.001）。

图2中以线性关系清晰呈现了随着模糊容忍度升高，研究者对“社会环境解释”的支持度逐步上升，而对“理性自利”（rational self-interest）和“计算机类比”（computer analogy）的认同度显著下降（β=-0.181, P<0.001；β=-0.132, P<0.001）。

（2）认知结构需求：衡量个体对逻辑清晰性和系统化思考的偏好

▷ 图3. 有争议主题的回归系数

高认知结构需求者更倾向于支持“理性自利”（β=0.136, t=12.259, P<0.001）和“构念真实性”（constructs real），即认为“工作记忆”“注意力”等心理学概念对应真实存在的心理机制（β=0.115, t=10.333, P<0.001）。这类研究者更可能采用数学建模或实验控制严格的方法，追求普适性理论框架，而非情境化的社会解释。

图3的认知特质热图进一步显示，认知结构需求与“生物还原主义”（biological reductionism）主题呈强正相关，与“整体论”（holistic view）呈负相关，形成鲜明的认知-理论关联集群。

认知特质对立场的影响并非孤立存在，而是通过研究者对解释框架的直觉发挥作用。高模糊容忍度者更擅长处理复杂、多维度的社会数据，倾向于接受“人类行为受多重因素交互影响”的观点，因此更可能关注社会环境、文化差异等宏观变量。例如，他们更认同“心理研究应关注个体与社会环境的动态互动”（β=0.122, t=10.981, P<0.001），而非单一机制的因果解释。相反，低模糊容忍度者对不确定性的回避，使其更倾向于依赖可量化、可重复的生物指标（如脑区激活模式），认为此类数据能提供更“客观”的解释。

（3）这种认知-理论的适配性，在“语言与认知关系”主题中同样显著。

▷ 图4. 争议性主题的主成分表示，包括与认知特质的关联

语言定向（verbal orientation）高的研究者更认同“语言塑造人类认知”（β=0.053, t=4.794, P<0.001），而空间意象（spatial imagery）强的研究者更关注数学模型与抽象规则（β=0.294, t=8.052, P<0.001），显示认知风格与解释模式的深度耦合。

研究通过主成分分析进一步发现，认知特质不仅影响个体立场，还塑造了学科层面的理论集群。例如，“模糊容忍度-认知结构”维度将研究者划分为“情境主义”（重视社会环境、整体论）与“本质主义”（重视生物机制、还原论）两大阵营，即图4a中主成分1的正负两极。这种分化在神经科学与社会心理学的学科分野中尤为明显：认知神经科学家的模糊容忍度均值显著低于社会心理学家，而认知结构需求更高，导致前者更倾向神经生物学解释，后者更关注社会建构。

认知差异如何转化为实际科研产出

认知特质对科研行为的影响呈现“优势与风险共生”的复杂动态。以认知灵活性、开放度和批判性思维为核心，这些特质在促进创新与合作的同时，也可能因过度或情境错配导致效率损耗，其效应高度依赖研究情境。

▷ 图5. 对争议性主题进行探索性因子分析，包括其与认知特质的关联

（1）以“模糊容忍度”为核心的认知灵活性，是创新的重要驱动力。

高模糊容忍度者擅长处理非结构化信息，支持“整体论解释”（β=0.122, P<0.001），倾向跨领域理论整合，如结合社会心理学与神经科学视角。这种特质促使其从开放数据或案例中提炼突破性假设，适配新兴领域的探索性研究。

然而，过度灵活可能导致研究方向分散，极高模糊容忍度者则易陷入多理论摇摆，缺乏核心聚焦，尤其在需要严格因果推断的实验研究中，可能因对复杂机制的过度包容而延缓结论提炼。

（2）开放度（通过广度兴趣、社会环境认同衡量）正向预测跨学科合作。

开放度高的研究者重视异质观点，其对“社会环境重要性”的认同（β=0.080, P<0.001）使其更易与不同领域学者协作。

但过度开放会增加沟通成本，当社会心理学家（高开放度）与神经科学家（低模糊容忍度）合作时，可能会因证据权重分歧（质性vs量化）导致不易达成共识。

（3）批判性思维（与认知结构需求相关）推动方法论革新。

高批判性思维者质疑“构念真实性”（β=-0.154, P<0.001），促使其改进测量工具或引入复杂统计模型（如贝叶斯方法）。

但过度批判可能抑制技术应用，例如，对神经成像技术的过度质疑可能导致研究者回避成熟技术，错失转化机会。

争议立场与学术成果的动态循环

（1）研究者的理论立场，直接影响研究方向与方法选择。

认同“社会环境重要性”（β=0.080, P<0.001）的学者倾向质性研究，聚焦社会互动；支持“神经生物学本质”（β=0.753, P<0.001）的研究者依赖生理测量，探索脑区激活机制。这种立场-方法匹配在合著网络中形成“认知集群”。合著相似性的最强预测因素依次是研究领域相似性（β=0.1224[0.1217,0.1230]，t = 500.34)、研究方法相似性（β=0.0986[0.0979,0.0993]，t=358.35）和研究主题相似性（β=0.0393[00387,0.0399]，t=170.2），反应了立场驱动的成果产出。

（2）学术权威，通过资源分配与师徒传承强化主流立场。

例如，神经科学通过对生物还原论的资助，使相关研究占比有所提升。但代际差异引入复杂性，青年研究者“认知灵活性”得分比资深学者高，并更支持“整体论解释”，而资深学者对“数学模型重要性”的认同度显著更高（β=0.723, P<0.001），导致跨代际合作中问题定义效率降低。

（3）科学进步，依赖权威积累与多元探索的平衡。

资深学者的理论框架奠定知识基础，如“神经生物学本质”推动脑机接口技术转化；青年研究者的多元立场则驱动范式拓展，其对“社会环境重要性”的关注促使社交媒体数据与认知模型结合，突破传统理论边界。代际互动的关键在于“批判性传承”，鼓励研究生在核心范式下探索边缘问题的实验室，理论多样性可得到提升，且不影响成果效率。

多元认知生态与科学未来

科学分歧本质上源于研究者的认知多样性，而传统“数据驱动共识”模型低估了认知特质的核心作用。对7973名心理学者的研究表明，模糊容忍度与认知结构等特质可以预测其对“社会环境重要性”“神经生物学本质”等争议主题的立场，形成认知驱动的理论分野。

传统模型假设相同数据导向相同结论，但认知特质决定证据权重。空间意象强的学者关注数据的数学规律，语言定向高者敏感于质性矛盾，导致同一数据的不同解读。承认认知特质作为“理论锚点”，可降低跨学派沟通成。这种认知自觉促进“探索-整合”平衡。高模糊容忍度催生边缘理论（如表观遗传学中的拉马克主义复兴），低模糊容忍度确保核心理论严谨，二者互补推动跨学科应用。

不过，这项研究也存在一些局限性。首先是效应量较小，部分关联可能被质疑为随机噪声，虽通过样本量和模式一致性辩护，但仍需谨慎看待。其次，3%的低回应率可能带来样本偏差，尽管对比显示受访者与非受访者有一定相似性，但代表性仍存疑。另外，认知特质采用自我报告量表测量，存在主观偏差，且量表设计简略，可能遗漏重要特质。最后，研究为观察性，无法确立因果关系，跨学科应用也需更多验证。

未来研究可拓展至生物学、物理学等领域，验证认知特质对“基因决定论vs表观调控”“弦理论vs圈量子引力”等分歧的解释力。尽管认知特质稳定性较高，但短期针对性训练能够有效增强研究者对异质认知模式的理解，这种理解作为“认知润滑剂”，可降低跨学派合作中因思维方式差异导致的沟通成本。在此基础上，构建具备认知自觉的科研共同体，意味着研究者不仅能正视认知多样性对理论分歧的塑造作用，更能主动将这种分歧转化为知识生产的驱动力。通过系统性训练促进认知互信，使不同理论阵营在保持自身逻辑自洽的同时，形成互补性的问题解决路径。

认知多样性是科学与人性的一面镜子。科学分歧不仅是数据的博弈，更是人类认知特质的镜像。当心理学家因模糊容忍度或视觉意象差异而选择不同的理论立场时，这折射出人性深处对复杂世界的多元解读模式。高模糊容忍度者拥抱不确定性，正如诗人艾略特笔下的“未知之境”；而低模糊容忍度者追求结构化的真理，宛若数学家追寻永恒公式。这种差异并非缺陷，而是认知生态系统的自然演化。

在更广阔的视野中，科学家的认知特质映射了全人类共有的思维光谱。我们或许都曾在社会议题中因“模糊容忍度”高低而选择不同立场，或在技术争议中因“视觉-语言”认知偏好而支持相左观点。正如心理学揭示的，科学分歧的本质是认知多样性的外在投射——它既是创新的引擎，也可能成为沟通的藩篱。

承认认知特质的影响，并非否定科学的客观性，而是呼吁一种更包容的“认知自觉”。当神经科学家与社会心理学家合作时，若能意识到彼此的模糊容忍度差异，或许能减少“生物还原论vs社会建构论”的零和博弈，转而构建互补的解释框架。科学的未来，或许不在于消弭分歧，而在于将认知多样性转化为知识生产的复调乐章。正如生态系统中物种的共存，共同维系着智慧的可持续发展。

Sulik, J., Rim, N., Pontikes, E. et al. Differences in psychologists’ cognitive traits are associated with scientific divides. Nat Hum Behav (2025). https://doi.org/10.1038/s41562-025-02153-1

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