一项新的研究表明，当数据支持他们期望的结论时，人们不会在他们希望的结论是错误的时候停止收集证据。英国伦敦大学学院的Filip Gesiarz，Donal Cahill和Tali Sharot在PLOS Computational Biology上报道。

以前的研究已经提供了一些线索，人们在达到理想的信念之前收集的信息较少。例如，当第一次诊断严重时，人们更有可能寻求第二次医学意见。然而，这些研究的某些设计限制阻止了明确的结论，这种偏见背后的原因以前是未知的。通过将人们的行为与数学模型相吻合，Gesiarz及其同事能够找出这种偏见的原因。

“我们的研究表明，人们首先假设他们喜欢的结论更可能是真实的，并且对支持它的每一个证据都比反对它的证据更重要。因此，人们将发现没有必要收集可能揭示他们的信息。结论是错误的。一旦陪审团倾向于他们的支持，他们将停止调查“Gesiarz说。

在这项新的研究中，84名志愿者参加了一个在线分类游戏，他们可以收集尽可能多的证据，帮助他们做出判断，并根据他们的准确程度进行支付。此外，如果证据指向某个类别，他们将获得奖励积分，如果它指向另一个类别，他们将失去积分。因此，虽然有理由希望证据指出具体判断，但志愿者最大化奖励的唯一方法是提供准确的答复。尽管如此，他们发现志愿者在支持他们希望得出的结论时支持早期收集数据的时间比支持不良结论时更早。

“今天，只需点击一下鼠标就可获得无限量的信息，”Sharot说。“然而，因为当前几次点击提供所需信息时，人们可能会通过搜索减少搜索量，这些丰富的数据不一定会转化为更准确的信念。”

接下来，作者希望确定哪些因素会使某些个人更有可能对他们收集信息的方式产生偏见。举例来说，他们是好奇的孩子是否会表现出同样的偏见透露在这项研究中，还是人患有抑郁症，这与动机问题有关，有不同的数据收集模式。