Giao diện tiếp cận

Hiệu ứng thông tin sai lệch: Tại sao bạn không nên luôn tin tưởng vào trí nhớ của mình? Thứ Bẩy, 13/07/2024, 00:00

Hiệu ứng thông tin sai lệch: Tại sao bạn không nên luôn tin tưởng vào trí nhớ của mình?

(Ảnh: internet)

Hãy tưởng tượng bạn hoàn thành bài tập về nhà một cách nghiêm túc, chỉ để sau đó phát hiện ra rằng bạn thực sự thậm chí không bắt đầu nó vào ngày hôm sau. Đây không phải là một loại thao túng từ tâm trí, mà nó là một trường hợp cực đoan hơn của hiệu ứng thông tin sai lệch, nơi dòng chảy ký ức bị thiếu sót. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về hiệu ứng thông tin sai lệch tồi tệ này và cách nó có thể ảnh hưởng đến bạn hàng ngày.

Hiệu ứng thông tin sai lệch là gì?

Được phát hiện bởi nhà tâm lý học Elizabeth Loftus, hiệu ứng thông tin sai lệch là một hiện tượng tâm lý trong đó trí nhớ của một người về một sự kiện trở nên méo mó do tiếp xúc với thông tin gây hiểu nhầm sau khi sự kiện đã xảy ra.

Hiệu ứng này cho thấy thông tin sau sự kiện có thể can thiệp vào bộ nhớ ban đầu như thế nào, khiến các cá nhân nhớ lại các sự kiện không chính xác. Hiệu ứng thông tin sai lệch chủ yếu được nghiên cứu trong bối cảnh lời khai của nhân chứng, trong đó những gợi ý tinh tế hoặc chi tiết không chính xác được đưa ra sau một sự kiện có thể thay đổi đáng kể hồi ức của một người về những gì đã xảy ra. 

Ví dụ hàng ngày về hiệu ứng thông tin sai lệch

Một trong những ví dụ kinh điển nhất liên quan đến hiệu ứng thông tin sai lệch là các thí nghiệm được thực hiện bởi Loftus. Trong một nghiên cứu, cô đã tiến hành bốn thí nghiệm để khám phá cách đặt câu khác nhau cho một câu hỏi duy nhất có thể dẫn đến sự khác biệt trong câu trả lời. Nghiên cứu của cô cho thấy rằng việc đặt câu hỏi có thể ngay sau một sự kiện chèn thông tin mới có thể không chính xác. Thông tin này có thể hợp nhất vào bộ nhớ của sự kiện, khiến nó được xây dựng lại hoặc thay đổi. Kết quả là, bộ nhớ được tái tạo trở thành bộ nhớ sai.

Để cung cấp cho bạn một bức tranh rõ ràng hơn về hiệu ứng thông tin sai lệch, đây là một số trải nghiệm liên quan dựa trên hiệu ứng.