什么因素让大脑觉得有吸引力?

2013-06-03 10:11 最强大脑 手机版

对我们的大脑来说,从不规则的脸和变形的图案中寻找吸引力恐怕不是一件容易的事。熟悉的形状和常见类型相对来说就好多了,这是因为在寻找吸引力上,大脑不必花费很大功夫。

这是不是说,大脑是懒惰的呢?最近德国和美国的研究者用实验给出了解释。

●“顺眼”就有吸引力

看上去顺眼的东西并不会自动变得有吸引力。进化科学家和心理学家早就证实,被人的大脑判断成平常类型的东西要比不同寻常的好上很多。一张左右完全对称的脸虽然看上去很不自然,但是高度的对称可以让一张脸看上去更有吸引力。

这里只有一个问题:为什么人类的大脑更加偏爱顺眼的类型,为什么复杂的图形、模型或者不对称的脸会让大脑讨厌?

一部分心理学家从进化的角度认为,如果一样东西偏离了左右对称的原则,那意味着它有一定的缺陷。

这种情况如果发生在人的身上,那么不对称的体形可能说明他难以适应环境。

德国卡塞尔大学的心理学家哈拉德;欧勒说:“很多基因上的干扰造成了不对称现象的发生;人在生长发育过程中遭受的干扰,比如营养不良,也会导致不对称现象发生。”

一张平常的脸显得更健康。如果某个人的脸总是让人觉得端端正正,那便是一个标志,说明他在常规之内,而且他的基因要比其他人更稳定一些。

因此,这样的人有更多存活的机会把自己的基因传递给后代——这就是进化生物学的观点。

●让大脑轻松也是一个原因

然而,心理学家皮奥托;文吉尔曼提出另外一种观点——看起来不显得与众不同的物体,是因为可以让大脑比较轻松地处理而显得有吸引力。

在这个现象背后有一个简单的认知机制,那就是大脑处理外界信息的容易程度。

如果一种固定类型、一张脸或者一个物体看起来和其他的区别越是小,而且在人看起来,它们更熟悉的话,那么人的大脑处理起它们就更加方便。同时,大脑处理它们的过程也会运行得更加顺畅。与之相应的是,人们认出这种事物的速度要快很多。

 “比如,一张图画上的人物是一个人的妻子,而不是一个陌生人,那么他的大脑处理起来的速度当然要更加快。”奥地利维也纳大学的美学心理学者赫尔穆特。莱德说。

美国密歇根大学的诺尔伯特;施瓦茨补充说:“把人认出来的容易程度或者过程能使人感觉良好,这也导致了积极正面的评价。”

因此,一件事物越容易被人认出,越能被算作对人有吸引力。

早在两年半前,施瓦茨就曾经在专业杂志《性格和社会心理学评论》上作过上述报告。当时他的合作者还有挪威卑尔根大学的一名研究者和美国加利福尼亚大学的皮奥托文吉尔曼。

●有实验作出证明

施瓦茨等三人在早先的一项研究中让学生观看日常生活中各种事物的图片。一些学生被要求用最快的速度认出图片上的东西,另外一些学生必须判断这些东西的吸引力多大。

在实验中,图片的前方会突然出现图片中物体的轮廓,当然学生们不会意识到;然后,学生们便会更快回忆起那个物体,而且还觉得它更漂亮。这就是施瓦茨最近的新发现。

虽然我们的大脑在认知熟悉事物的时候,显得更加轻松,但是这种轻松的认知机制也很容易受到人为的操控。目前为止还不清楚的是,以下这个问题还有没有其他可能的答案——为什么我们会觉得,固定类型和熟悉的事物更加吸引人呢?

可惜,文吉尔曼从最新的研究成果中得出结论——人们现在还不知道有没有其他答案。他的这个结论刊登在专业期刊《心理科学》上。

诺尔伯特;施瓦茨认为:“文吉尔曼的研究成果作出了令人信服的展示。为什么熟悉的事物更吸引人?其决定性的因素就是:大脑处理外界信息的困难程度变小了。”施瓦茨的这个看法也排除了任何其他的可能。

●吸引力大小立刻体现

皮奥托;文吉尔曼曾经是施瓦茨的学生,最近他跻身备受尊敬的研究吸引力的心理学家行列。

文吉尔曼和三位同事以及数十名实验志愿者为他们的研究成果提供了很多由点构成的模范图案。这些模范图案上显示的是一幅接一幅的图形。图形与图形之间的相似之处变得越来越少。

在实验中,稍后展示的由八个点描绘的图形总是要比上一幅图形更加变形。

研究者们说,当显示的图形和最初的正方形图案越来越不像时,实验志愿者为图形分类花的时间越长。“一个完全变过形的正方形图案常常会被当作没有吸引力的,因为它实在是一个形状糟糕的正方形。”

在进一步的试验中,实验的参与者会看到某一种由点构成的模范图形。为了让他们的大脑能够“更加顺畅”地处理这种图案信息,科学家们会在实验之前让实验参与者看一些类似的图形。在实验中,科学家确定实验参与者会产生一种心理和生理的反应:他们脸颊上的一块肌肉会活跃起来。

按照科学家的想法,这提供了一个信号,表明实验参与者确实更加偏爱看到的图形,而且他们后来也会说自己的确喜欢。

文吉尔曼的研究团队报告说:“值得注意的是,实验参与者会立刻说出是否喜欢看到的图形,并且会持续一段时间。我们从这一点出发,可以知道,这种和感觉有关的反应是自发的、强烈的。”

十二招提升注意力


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