改变我的观点？在线话语中的说服与极化动态

# 改变我的观点？在线话语中说服与极化的动力学
来源: https://arxiv.org/html/2605.08383
###### 摘要

关于说服的哲学解释通常假设，共享的证据和理性的论证应当导致同行之间观点的趋同，然而日常话语往往表明事实并非如此。在本研究中，我们使用大型语言模型（LLM）分析了 Reddit r/ChangeMyView 子版块上的一系列辩论语料库，其中信念修正通过公开信号（即“Delta”徽章）得以体现。大型语言模型被要求在每个讨论进行到一半时，预测这种认可是否会出现；它们的概率估计作为对话基线。随后，通过一种混合的人机协作程序，对每一条回复进行编码，识别出十种熟悉的修辞策略——包括让步、共情、逻辑挑战、可信度诉求等。加入这些策略特征显著提高了预测能力，并揭示出一个一致的模式：表达让步或共情一致性的举动实质上增加了信念改变的可能性，而正面反驳、可信度攻击和话题转移则会降低这种可能性。研究结果表明，有效的公共推理不仅取决于证据内容，同样取决于关系框架，这促使我们对理性对话的规范性解释进行修正。

## 1 引言：说服与极化的悖论

2018年9月27日，美国暂停了日常事务，注视着克里斯汀·布拉赛·福特（Christine Blasey Ford）和布雷特·卡瓦诺（Brett Kavanaugh）在美国参议院司法委员会作证。在听证会之前，一项由 NPR/PBS NewsHour/Marist 进行的民意调查（Marist Poll, 2018b）发现公众 largely 处于未决定状态：42%的人不确定相信谁，而对福特的信任（32%）与对卡瓦诺的信任（26%）大致平衡。然而，仅仅几天后，在观看同样的证词之后，未决定者的比例骤降至22%，意见发生了分化：对福特的信任跃升至45%，对卡瓦诺的信任略微上升至33%。进一步的民调显示，只有5%的受访者认为两位证人都可信；相反，73%的民主党人相信福特，而74%的共和党人相信卡瓦诺（Marist Poll, 2018a）。因此，原本旨在引发共同判断的时刻，反而将意见的两极推得更远。

卡瓦诺案体现了哲学家面临的一个悖论。同一组证据——两份宣誓证词，一次电视直播对话——产生了截然不同的后验信念，挑战了“接触共同数据的理性代理人应当趋同”的预期。这一事件说明了公共推理的双刃剑性质：虽然审议通常被视为通往集体真理的途径，但在此处，它似乎固化了派系叙事，表明当背景信念相互纠缠时，真诚且信息丰富的话语可以理性地扩大分歧。

哲学家通常期望理性探究能促成真理，但在卡瓦诺证言等案例中，它有时只会加剧分歧。这提出了我们将称之为“说服悖论”的问题：为什么理性说服有时成功，而有时却如此 spectacularly 失败？经典贝叶斯认识论似乎承诺了一个答案：拥有绝对连续先验信念的代理人在更新相同数据后，最终必须合并他们的意见（Blackwell and Dubins, 1962）。然而，福特-卡瓦诺案以及无数较小的交流都违背了这一承诺。事实上，最近的正式工作（Freeborn, 2023, 2024）证明了合并的脆弱性：当代理人持有多个概率上纠缠的信念时，贝叶斯更新可以理性地产生持久的极化，甚至可预测的派系化。

本文以实证视角，采用一种新颖的哲学方法论来解决说服悖论。我们分析了 Reddit “Change My View” 论坛上的3000多场讨论，其中原始发帖人通过授予 delta 徽章公开表明被说服。基于 Sicilia 等人（2024）开发的方法，他们表明预训练语言模型可以预测对话结果，并且在针对不确定性进行校准后，能显著减少预测中的偏差。

因此，我们致力于回答三个相关问题。首先，大型语言模型能否帮助我们预测说服？我们提示 Llama-3 变体为未完成的 Change My View 帖子最终以徽章结束的概率分配数值。其次，哪些论证策略真正有效？我们使用两种互补的分类法，一种提炼自社会影响文献，另一种通过思维链提示诱导得出：我们为每条回复标注策略内容（让步、逻辑诉求、共享身份线索、情感诉求等），并将徽章结果回归到这些标签上。第三，这些模式教会了我们什么关于说服的知识？通过将校准后的预测与策略系数联系起来，我们获得了微观层面的视角，了解证据何时克服、或未能克服先前的承诺。

这些问题位于形式认识论、语言哲学和社会认识论的交叉点。在方法论上，我们将大规模计算工具与概念分析相结合：语言模型既作为追踪自然论证中统计规律的工具，也作为一个其自身预测承诺邀请哲学审视的对象。

本文结构如下。第2节综述说服的哲学解释和贝叶斯趋同的形式限制。第3节介绍 Change My View 语料库、预测架构以及我们的双重策略编码管道。第4节报告实证发现：基线模型校准、策略特征的附加价值以及案例说明。第5节解释这些发现，论证成功的说服实现了一种战略上受限的理性形式，整合了证据一致性与可信度线索及最小程度的共情。第6节总结。

## 2 理论框架

哲学家和理论家长期以来区分说服的辩证法和修辞学方法。辩证法传统将说服视为以真理为导向的对话：理想情况下，通过理性论证和共享证据，对话者应趋同于真理。这一观点在贝叶斯框架中有一个明确的表达，其中信念变化受信念的内部一致性及其通过贝叶斯条件化更新的支配。相比之下，修辞学传统强调影响力的艺术，即说话者如何实际说服受众，这可能涉及对情感、可信度或风格的诉求，而不僅僅是逻辑论证。

这两个传统有时会出现分歧：在理论上应当说服完全理性代理人的东西，在实践中并不总是有效。当代研究试图调和这两个传统。Mercier 和 Sperber（2011）在其有影响力的“推理论证理论”中认为，推理的进化并非为了交付真理本身，而是为了在社会背景下说服他人并捍卫自己的观点。为支持这一观点，Sperber 等人（2010）引入了认识论警惕的概念：一套进化出来的机制，用于评估所传达信息的可靠性以及说话者的可信度。

然而，说服的规范性和描述性解释之间仍然存在紧张关系。规范性理论确定了什么应当理性地说服人：有效的论证、有据支持的证据和逻辑一致性。描述性理论记录了什么实际上说服了人：情感叙事、可信度展示以及对社会身份的诉求。

### 2.1 理性、一致性与共识

一种自然的哲学直觉是，对话应当导致共同证据，进而导致一致意见。这一期望被 Nielsen（2021）关于学习的乐观论题所概括：获取相同证据的理性代理人将解决他们的分歧。

这一期望在诸如 Blackwell 和 Dubins（1962）的定理中得到形式化，该定理表明，如果两个贝叶斯代理人拥有非教条的先验信念，并观察到相同的完整无限证据序列，他们对未来事件的后验信念必将收敛。同时，Aumann（1976）的一致性定理确立了，如果两个理性代理人从共同的先验信念开始，且他们对特定事件的后验概率成为他们之间的共同知识，那么这些后验概率必然相同。因此，在足够严格的假设下，这些定理为理性一致的贝叶斯解释提供了基础。

### 2.2 高阶证据与同行分歧

一种更灵活的方法是考虑关于自己或同行证据和推理质量或可靠性的高阶证据。关于如何结合高阶证据来更新信念，存在两派观点。

和解主义者认为，发现同行的分歧应导致人们大幅修正自己的信心。Feldman（2006）认为，在许多同行分歧的情况下，理性的反应是中止判断或显著软化自己的立场。Christensen（2007） similarly 认为，知道同行持不同意见给了人们理由采取更谦逊的信念。Elga（2007）认为，人们应给予持不同意见的同行观点与自己相同的权重。

另一方面，Kelly（2008）和其他人提出了坚定立场或全证据观点。根据这一观点，人们必须考虑所有拥有的证据，这不仅包括分歧，还包括导致自己信念的原始理由。Kelly 认为，如果人们已经接触到同行判断所依据的一阶证据，将同行的判断视为额外的一阶证据可能构成“双重计数”。

各种社会认识论模型试图纳入关于其他代理人的高阶证据。DeGroot 模型具有强烈的和解主义色彩：每个代理人通过取其邻居当前信念的加权平均值来修正她的信念。Lehrer（1981）的细化通过让代理人也评估他人对他们的信任程度，使这些权重内生化。O'Connor（2017, 2020）提出了一个模型，其中代理人表现出认识论同质性，通过降低来自与他们意见不合的代理人的证据权重。这可能导致社区无法收敛并表现出长期极化。

### 2.3 共同基础

为了使说服得以启动，各方必须共享某种共同基础。共同基础是指说话者在对话中相互认可为已被接受的信念、假设和知识的集合（Stalnaker, 2002）。Stalnaker 通过语境集来表示共同基础：即所有属于共同基础的命题都为真的可能世界集合。沟通，特别是通过断言，旨在修改这一语境集。

Clark 和 Brennan（1991）将对话比作一种合作博弈，参与者必须通过监控并共同更新他们的“共同基础”来不断协调他们的行动。当说话者试图说服时，目的不是 bulldoze 对手，而是轻轻推动那个共享立足点。因此，说服可能需要巧妙地重塑合作所需的坐标。

### 2.4 贝叶斯多信念模型

Freeborn（2023, 2024）提议使用适合表示多种高阶证据的贝叶斯模型。在 Freeborn 的模型中，我们可以用贝叶斯网络来表示代理人的所有信念，上层信念代表各种背景信念，包括潜在的世界观或意识形态，或关于其他代理人或证据来源可靠性的高阶信念。尽管完全理性且接触相同数据，此类代理人仍可能极化或派系化，分裂成信念一致的集群。

Freeborn 的模型假设代理人之间存在显著的共同基础。代理人在贝叶斯网络中的条件依赖关系以及共享证据的性质和可靠性上达成一致。尽管拥有这种共享架构，仅先验信念的差异就足以驱动极化。当证据共享时，代理人的联合概率分布变得更加接近，他们之间的互信息增加。然而，这一过程恰恰可能导致显著命题的边缘概率进一步分开。

关键洞察在于，当新证据到来时，它不会自我解释——它对代理人信念的影响取决于该代理人的先验信念，包括高阶证据。因此，同一证据可以将他们的后验信念推向相反方向。一个重要的含义是，增加更多证据并不一定能解决分歧：事实上，它可能固化分歧。相反需要的是在底层框架上更深层次的对齐：在规范如何权衡证据的高阶信念或背景假设上达成一致。

### 2.5 研究说服的计算方法

关于说服的计算研究通常从两个角度切入：说服策略的检测和分类，以及对话结果的预测。Tan 等人（2016）早期对 ChangeMyView 语料库的研究显示，语言对齐和风格协调与成功的说服相关。

最近的研究，如 Zeng（2024），通过提出涵盖13个战略家族的40种说服技术的综合分类法，延伸了这一思路。与策略分类平行的是新兴的对话预测领域。Sicilia 等人（2024）表明，预训练语言模型可以实现高预测准确性。他们引入了 FortUne Dial 基准来评估模型校准，并显示适当调整的小型模型可以优于更大的同类模型。

这些方法严重依赖语言模型表达和管理不确定性的能力。Kadavath（2022）、Lin（2022）和 Mielke（2022）的工作表明，现代 LLM 可以数值上和语言上表示不确定性，且校准能提高预测可靠性。

### 2.6 评估说服成功的概念框架

将“成功说服”操作化需要将哲学和理论见解转化为可测量的构建。在 ChangeMyView 语料库中，成功以授予 delta 徽章为索引，这是一个象征性标记，表明原始发帖人已承认观点的改变。这一信号为研究野生环境中的信念变化提供了罕见的实证锚点。

然而，并非所有信念变化都是平等的。我们区分（a）完全逆转，其中原始发帖人明确放弃其原始观点；（b）修改，其中他们修正或限定其立场；以及（c）