佳作译介 | 术语是有效科学传播的障碍
2019/10/28 12:01:16 科学传播人
导读
想要让公众支持科学技术，最重要的是将科学技术研究成果有效地传达给非专业的公众。然而，越来越多的人担心科学界与公众无法成功地交流，从而造成旨在澄清科学传播的学术和实践工作增加。人们通常给出的建议是减少术语(jargon)的使用，这是出于和目标受众使用同样语言的考虑，但很少有研究考察这一建议背后的机制。
本期科学传播人推介Olivia M. Bullock，Daniel Colón Amill，Hillary C. Shulman和Graham N. Dixon发表在Public Understanding of Science上的文章《术语是有效科学传播的障碍——基于元认知研究》(Jargon as a barrier to effective science communication：Evidence from metacognition)。该研究的目的是探究和解释在新兴科技文本中使用术语的后果。研究证明术语会损害人们处理科学信息的能力，这种损伤会导致更强的抵抗说服的动力，提高风险感知，降低对新技术采用的支持。该研究发现为科学传播者提供了现实的启示。
通讯作者简介
Olivia M. Bullock，俄亥俄州立大学(Ohio State University)传播学院博士生。她的研究侧重于科学、卫生和政治信息传播中的信息设计策略。
文献与假设
1
术语与处理流畅性
(jargon and processing fluency)
术语是指与独特情境或目的有关的专业技术词汇，经常被用来表达专业或特殊的知识，很少在特定领域之外使用。术语也主要被一个特定群体或行业的成员使用，如科学家、律师或医疗专业人员等，很少被这些群体之外的人使用或理解。一些研究认为术语之所以会产生负面影响，是因为非专业人员不懂术语而不能完全理解术语解释的信息。该研究则从元认知(metacognition)和与信息处理相关的情感方面提供了另一个解释：术语的存在除了会影响人们理解信息的能力外，还会影响人们处理信息的能力。
元认知可以被定义为人们对自身思维过程的感知或体验。社会心理学中的元认知理论研究的是信息处理的主观体验如何影响判断和决策。这里引入的概念是处理流畅性(processing fluency)，指人们处理新信息的难易程度，它与信息处理过程中的放松感、速度感和熟悉感相关，简单地说，轻松的信息处理过程与积极的情绪有关，困难的信息处理过程与消极的情绪有关。
该研究想要测试术语的存在是否在人们处理复杂科学信息的难易程度上产生差异，以及这种差异是否影响对人们对新兴科技的认知。
术语的存在会增加语言的难度，语言的难度会影响处理流畅性。如果术语影响的是信息处理流畅性，而不仅仅是信息理解，那么即便在含有术语的信息文本中给出术语的定义，也不会有所不同。
据此，该研究提出假设1：相较于无术语的情况，在有术语的条件下参与者会呈现较低水平的信息处理流畅性，即便术语的定义已经被给出。
2
处理流畅性与抵抗说服动力
(processing fluency and resistance to persuasion)
先前关于处理流畅性的研究表明，如果信息处理过程简单容易，则会产生积极的情感反应，如知晓感、安全感、喜爱、兴趣和效能感。这些积极的情感反应会激发朴素理论(na?ve theory)，也就是说如果感觉不错，那一定是安全和熟悉的。据此，在简单容易的处理过程中，为了被说服，个体不愿意寻找或考虑额外的信息；而困难的处理过程则与不熟悉感有关，会产生负面效果，如不确定性、风险、缺乏信心、不喜爱和没有知识感知。因此，困难的元认知过程会造成详细审查，个体更需要寻找更多信息以做出有效判断。
与信息处理不流畅相关的怀疑和审查暗示了个人抵制科学信息的原因。抵抗说服动力(motivated resistance to persuasion, MRP)，指的是当一个人感知到某种东西试图改变自己现有的态度，而做出的反对或抵制的动力。它包含两个过程：(1)抗辩(counterarguing)，这反映了破坏信息说服力和可信性的思想的产生；(2)感应抵抗(reactance)，这指的是由感知到某一信息是危险的而引起的对抗回应。将MRP与处理流畅性结合，因为不流畅处理过程产生的严格审查可能会导致人们对科学信息的抵抗。
据此，该研究提出假设2：处理流畅性在术语接触和抵抗说服动力之间起中介作用。
3
风险感知与支持度
(risk perception and support)
术语的存在会迫使人们经历一段困难的信息处理过程，并增强抵抗说服动力，这表明人们对信息中涉及的科学技术的认可也可能受到影响。当新技术被介绍给公众时，对于公众接受而言重要的两个结果是新技术带来的风险和对采用新技术的支持。当人们第一次接触某些东西的时候，自然会由于不熟悉而产生怀疑，要想实现较好的传播必须克服这种认知障碍。该研究希望测试剔除术语的策略是否可以通过降低说服抵抗动力以降低人们对新信息的风险感知，相应地提高人们对新技术的支持和使用。
据此，该研究提出假设3：术语通过包括处理流畅性和抵抗说服动力的多个中介变量间接影响风险感知。
假设4：术语通过包括处理流畅性和抵抗说服动力的多个中介变量间接影响支持度。
研究方法
1
参与者
参与者(N=650)从美国Qualtrics在线一般人群小组招募，62%为女性，年龄从18岁到80岁不等(M=44.04；SD=16.19)。样本中白人占74.2%，12.6%的非洲裔美国人或非洲人，7.1%的拉丁裔，2.8%的亚裔，1.8%的美国印第安人或阿拉斯加当地人，0.3%的本土夏威夷人或太平洋岛民，以及0.9%的混血群体。
2
研究具体过程
参与者被随机分配到一个2(术语VS无术语)×2(定义VS无定义)的实验设计中。所有参与者都要阅读三段关于三种不同新兴科学技术的文章：自动驾驶汽车、手术机器人和3D生物打印。三个主题为随即抽取，三个段落的呈现顺序和条件分配保持不变。每个段落在屏幕上停留至少4秒，以确保每个人都能阅读到呈现的信息。在每条信息呈现之后会对处理流畅性和风险进行评估，以获取参与者即时的信息处理经验和风险感知。依次呈现三个段落之后，参与者回答关于MRP和支持度的量表。调查耗时约20分钟(M = 21.45, SD = 17.41)，参与者通过Qualtrics获得报酬。
3
刺激
有关所选主题的信息是从可靠的科学技术来源获得的，每个段落包括三句话，第一句介绍背景，第二句描述它是如何工作的，第三句描述可能的风险。在含有术语的条件下(n=328)，每段含有10个术语词组；在不含术语的条件下(n = 312)，术语被更简单的同义词解释所取代。
为了控制理解，参与者被随机分配到有定义的条件(n = 323)或无定义的条件(n = 317)。定义通过鼠标悬停提供，此情况下，参与者被告知可以将鼠标移到带下划线的术语上来获取定义，提供的定义与不含术语文本中使用的语言相同。不同主题和条件下，字数保持不变。
4
测量
所有项目均采用李克特7分制量表进行测量，得分越高表示与概念的一致性越强。
处理流畅性。在阅读完每一段后，参与者回答评估处理流畅性的5个题目，如“很多术语对我来说都很熟悉”。阅读完三个段落后，综合15个题目的得分，得分越高说明信息处理过程越容易(M = 4.92，SD = 1.07，α= .90)。
抵抗说服动力。采用8个题目进行测量，如“这些科学信息试图迫使我用某种方式思考”和“这些科学信息不可信”(M = 2.96，SD = 0.95，α= .84)。
风险感。在阅读完每个段落后测量，包括3个题目，如“此项技术对人类安全构成严重威胁”等(M = 3.52，SD = 1.26，α= .89)。
支持度。使用包括15个题目的量表测量，如“自动驾驶汽车可以解决交通问题”(M = 4.25，SD = 1.09，α=.91)。
研究结果
假设1预测无论有无术语的定义，术语的存在都会影响处理流畅性。为了验证假设，该研究进行了双向方差分析。正如预测的那样，术语的存在产生了显著的影响，术语条件下的处理流畅性低于无术语条件，F(1, 636) =76.03，p<.001，η2 = .11；而有无定义并没有造成显著差异，F(1，636)=0.37，p=.543，η2 = .0005，也不存在显著的交互效应，F(1，636)=0.17，p=.678，η2 =.0002。为了厘清术语的影响，有无定义被用作其他分析的协变量。
假设2预测处理流畅性在术语接触和抵抗说服动力之间起中介作用，使用Hayes(2013)macro PROCESS(Model 4)的中介模型对其进行验证。正如预期的那样，该研究观察到了显著的间接影响，B =?.21， SE = .03， 95% CI =[?28，?15]，即无术语条件与更高的处理流畅性相关，B = .70, SE = .08, t = 8.71, p < .001，相应的，抵抗说服动力降低，B = -.29，SE = .04，t = 8.45，p < .001。总的来说，这个模型解释了10%的方差，表明这是一个中到大的影响。因此，即使在控制有无定义对抵抗说服动力的影响时，假设2也能成立，B =-.10，SE = .07， t = -1.41， p = .159。
假设3预测术语的存在将通过处理流畅性和抵抗说服动力的多重中介间接影响风险感知，使用Hayes(2013)的连续中介模型(Model 6)对这一假设进行了检验。模型见图1，结果见表1。假设3所预测的间接影响是显著的，B = .11， SE = .02， 95% CI =[.15，.07]，并解释了20%的方差，证明这是一个很大的影响。有无定义的协方差没有达到统计学意义(1.34 < t s < 0.86)。
图1 中介模型
最后，假设4预测术语的存在将通过处理流畅性和抵抗说服动力的多重中介间接影响对新兴科技的支持，同样使用连续中介模型进行测试。模型见图1，结果见表1。与预期一样，术语通过处理流畅性和抵抗说服动力对支持度的间接影响显著，B = .08， SE = .02， 95% CI =[.06，.12]。不同的是，有无定义是支持度的显著预测因子，B = .22，SE = .08，t = 2.79，p < .05。虽然有这一发现，但假设4完全被证实，并解释了21%的方差，这是一个很大的影响。
表1 假设3和假设4的多重中介分析
讨论
这项研究考察了术语和处理流畅性对个体抵抗说服、风险感知和支持三种不同科技的意愿的影响。在科学界和公众之间的沟通鸿沟日益加深的情况下，理解术语如何影响受众变得尤为重要。该研究为科学家减少使用术语的建议找到了实践和学术上的支持。首先，通过引入处理流畅性作为解释这些影响的另一种机制，认识到语言简单容易唤起人们对科学信息的参与。其次，该发现可以推广到其他语境中，即语言困难会改变判断和决策，包括政治和政策偏好。
研究发现，除了理解之外，使用术语还会显著干扰处理流畅性。此外，处理流畅性的降低增强了抵抗说服动力、风险感知，并减少整体的支持度。这些结果表明，关于新兴科技的信息传递应该努力促成一种简单的信息处理体验，并尽可能不使用术语。
除了术语的使用需要减少之外，该研究建议其他可能影响处理流畅性的方式也应该减少，比如复杂的图表、包含首字母缩写的品牌、提供不直观的数据或技术性较强的证据、只提供几个例子等。更广泛地说，学者们不仅要在与公众的交流中考虑信息和理解，还要考虑信息的呈现会如何影响信息处理过程。
该研究在方法上存在一定的局限性。首先，研究使用了一个非代表性样本的在线实验，限制了结果的可推广性。其次，实验中使用的信息没有任何图片、源线索或上下文，这与公众现实接触的信息有差别，这妨碍了结果的生态效度。最后，研究要求参与者查看三条信息，而不是一条，以便推广结果在不同科学话题中的可推广性，却发现不同的话题也会对实验结果产生影响。另外，理论上说，该研究并没有直接测量理解，而是通过在不同条件下包含相同的信息来保持理解的一致。研究中使用鼠标悬停让参与者在需要时查看定义，未来的研究应该考虑在不改变信息表达或添加行为的情况下，采用一种替代策略。此外，该研究虽然提出了一个连续的中介模型，但由于因变量的测量缺乏时间因素，不能确定处理流畅性、抵抗说服动力、风险感知和支持度之间存在因果关系。
总而言之，这个实验为术语对非专业受众的负面影响提供了证据。研究结果表明，在科学传播中尽量减少术语使用可以减少说服抵抗和风险认知，并最终提高支持度。
原文：
Olivia M. Bullock，Daniel Colón Amill，Hillary C. Shulman & Graham N. Dixon(2019). Jargon as a barrier to effective science communication：Evidence from metacognition. Public Understanding of Science，2019, Vol. 28(7) 845–853
原文链接：
https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/0963662519865687
作者 | 清华大学新闻与传播学院硕士生 张鲁阳
审阅 | 金兼斌 徐雅倩
编辑 | 尚雪芬 袁 洁
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