整合复杂性
整合复杂性
整合复杂性(Integrative Complexity)是一项研究型心理测量指标,指的是思维与推理在多大程度上涉及对多种视角和可能性及其相互关联的考量的识别与整合。整合复杂性衡量的是个体或群体在处理信息、解决问题和做出决策时所运用的智识风格。它关注的是思维的结构,而非其内容。
构成要素:
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区分(Differentiation):指在思考某一议题时感知到不同维度。评价性区分意味着承认合理的旁观者可能对同一事件持有不同看法,并认识到决策需要在相互竞争的正当利益之间进行权衡。相比之下,评价性未加区分的思维方式则表现为僵化思考,拒绝妥协或考虑任何替代方案。
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整合(Integration):指认识到被区分出的维度或视角之间存在的认知关联。概念性整合运用的是在先前的评价性区分基础上展开的推理,常用于为之前的评价性区分提供语境。例如,它可以表现为解释为何某人可能以不同方式看待同一事件,或在相互冲突的价值观之间可以作出怎样的折中。
示例:
- 冲突解决:相较于整合复杂性较低的思考者,整合复杂性较高的思考者更能够在混合动机博弈中达成互惠的解决方案。在外交领域,危机期间整合复杂性的下降是战争的一项领先指标,而其上升则是达成避免战争的妥协协议的领先指标。
- 认知偏差:以整合复杂性的方式进行思考能够减少甚至消除多种判断偏差,包括信念坚持、基本归因偏差以及过度自信。
了解更多:
整合复杂性（Integrative complexity）指个体整合多元视角和对立观点的认知能力。
（来源：英文Wikipedia）
https://en.wikipedia.org/wiki/Integrative_complexity