在邁阿密的門口#

維吉妮雅（Virginia）站在 Gustavo 的門口，手上拿著一張刻度表，從「強烈反對跨性別權益」到「強烈支持」。Gustavo 是來自南美的傳統男子，無袖內衣紮進卡其褲。維吉妮雅則是性別非二元（gender-nonconforming）。

Gustavo 指向反對那一側，然後說：

「因為我來自南美，南美人不喜歡同性戀（fags）。」

多數人聽到這種話會禮貌地告辭。但維吉妮雅沒有。一場十分鐘的對話後，Gustavo 表示願意改投支持。

要理解這怎麼發生，得先談「跨越分歧」這件事為什麼通常失敗。

跨越鴻溝的迷思#

當前美國政治極度兩極化。超過一半的民主黨與共和黨支持者對另一方有「強烈負面」感受，是 1990 年代的三倍以上。

常見的解釋是「同溫層」與演算法。常見的處方則是「跨越鴻溝、聽聽對面的人在說什麼」。

社會學家 Chris Bail 曾寄望這個方法。他招募 1,500 多位 Twitter 用戶，要他們追蹤對立陣營的帳號一個月，然後測量態度變化。

結果呢？

不僅沒讓人變溫和，反而走向更極端——共和黨人變得更保守，民主黨人變得更自由派。光是「接觸對立資訊」並不能改變想法，有時還適得其反。

為什麼資訊不總是有效？#

關於 MMR 疫苗（麻疹、腮腺炎、德國麻疹）與自閉症之間並無關聯，疾管署（CDC）已有大量證據。研究者向人們展示這些證據後測量他們的接種意願：

• 對疫苗本來就友善的人：態度更正向。
• 對疫苗本來就反感的人：反而更不想讓孩子接種。

提供正確資訊有時不僅無法糾正錯誤觀念，還會強化它。為什麼？答案藏在一個叫做「拒絕區（region of rejection）」的概念裡。

一塊球場形狀的信念地圖#

1950 年代末，耶魯、范德堡與奧克拉荷馬大學的學者選了一個爭議性議題——禁酒（prohibition）——做研究。他們設計兩種反禁酒訊息：

• 強硬版：完全反對禁酒。
• 溫和版：只主張在特殊場合限量供應。

按古典談判邏輯，極端起手價會在中間談攏，所以強硬訊息應更有效。但實驗結果相反：溫和版的效果是強硬版的近三倍。

接受區與拒絕區#

研究者把信念想像成一個美式足球場：

• 接受區（zone of acceptance）：個人立場附近的範圍，這裡的訊息能被吸收與消化。
• 拒絕區（region of rejection）：個人強烈反對、會自動屏蔽的範圍。

訊息若落在接受區，能成功推動改變；若落在拒絕區，不僅無效，還會把人推得更遠。

這也解釋了為什麼 Twitter 實驗中，跨陣營資訊讓人更極端——那些資訊大多落在拒絕區。

確認偏誤（Confirmation Bias）#

普林斯頓對達特茅斯的足球賽結束後，兩校學生看的是「同一場比賽」，但對犯規數的記憶完全不同：

• 普林斯頓學生覺得達特茅斯犯規兩倍多。
• 達特茅斯學生覺得普林斯頓才是禍首。

對死刑研究的態度也一樣。同樣的兩份研究（一支持死刑嚇阻、一反對），人們認為「支持自己原本立場的那份」做得更嚴謹、更可信。

心理學家 Thomas Gilovich 說：「面對自己希望相信的結論，我們問『我可以相信嗎？』；面對自己不希望相信的結論，我們問『我必須相信嗎？』」

關心程度也會影響接受區寬度：

• 不太在意某議題的人：接受區寬、拒絕區窄。
• 高度在意某議題的人：接受區窄、拒絕區寬——只認對錯，不容妥協。

這就是為什麼改變政治觀點如此困難——不只是位置變了，整個地圖也變窄了。

縮小距離的三種方法#

1. 找到可動中段（Find the Movable Middle）#

2008 年俄勒岡州參議員選舉，民主黨挑戰者 Jeff Merkley 對上現任共和黨人 Gordon Smith。研究團隊不對所有人廣撒同一訊息，而是：

• 找到現任議員與部分選民立場不一致的「楔形議題」——墮胎權。
• 鎖定「親選擇權（pro-choice）」選民，告訴他們 Merkley 獲得計畫生育協會與 NARAL 的背書。
• 提醒對方現任議員多次投反對票。

結果讓投票傾向移動了近 10%，Merkley 勝選。

政治也好、企業也好——不要試圖改變每個人。先找：

• 行為殘留（behavioral residue）：表現出衝突立場的線索（例如支持槍權的「藍狗民主黨人」）
• 相似客群分析（lookalike targeting）：類似既有支持者的群體
• 把產品定位為「止痛藥」而非「維他命」：找急需解決問題的人

2. 要少一點（Ask for Less）#

史丹佛的家訪實驗#

研究者打電話給民眾：「能讓五六個人來你家、把你所有櫥櫃都翻一遍做家用品調查嗎？兩小時，志願性質。」

直接問的話，幾乎沒人答應。但若研究者先在三天前打電話問幾個簡單的家用品問題，後續同一個請求的接受率上升超過兩倍。

同意小請求改變了人的自我認知。「既然我答應過這種事，那我大概是會做這種事的人。」立場移動後，原本落在拒絕區的請求，被拉進了接受區。

Mountain Dew 的卡車司機#

Diane Priest 醫師有一位肥胖卡車司機客戶，每天喝三公升 Mountain Dew。直接戒掉？不可能。

於是她層層遞進：

• 先從三公升降到兩公升，每次上廁所就把空瓶裝水帶走。
• 接著再降到一公升。
• 最後才完全戒除。

這位卡車司機減重超過 25 磅。

Uber 的踏腳石#

Uber 一開始如果直接邀請大家「上陌生人的車」，大概早就倒閉了。它先做的是高端禮車服務（UberBlack）：訴求「人人都有專屬司機」。建立信任後才推出 UberX，再來才是共乘、自駕車。

不要丟長傳。把改變切成一個個踏腳石（stepping-stones），讓人從一塊石頭跳到下一塊石頭，而不是直接跨越激流。

3. 切換場域，找到鬆動點（Switch the Field, Find an Unsticking Point）#

Dave Fleischer 與深度拜票#

2008 年加州第 8 號提案（禁止同性婚姻）通過，震驚 LGBT 社群。Dave Fleischer 想知道為什麼，於是帶團隊走進反對者最密集的地區，挨家挨戶先聽再說。

15,000 多次對話後，他們把腳本改了 74 個版本，最終成為「深度拜票（deep canvassing）」。

2015 年邁阿密 Dade 郡通過保護跨性別者的法令後，超過 50 名志工與 500 多位選民進行十分鐘對話：

• 一場對話讓選民對跨性別者的接納度顯著提升。
• 效果持續數月，連反方廣告都無法逆轉。
• 改變的幅度，相當於 1998 至 2012 年間美國對同志態度的整體變化。

Virginia 與 Gustavo 的對話#

回到開頭那段對話。Virginia 沒有跟 Gustavo 爭論跨性別議題，而是：

• 問 Gustavo「你提到的『同性戀』指的是什麼？」
• 自我揭露：「對了，我是同志。」
• Gustavo 提到他殘障的妻子，照顧她的辛勞。「上帝給了我愛一個身障者的能力，最終愛才是最重要的。」
• Virginia：「這對我也很有共鳴。對我來說，這些法律就是關於我們如何對待彼此。」

繞了一圈後，Virginia 才回到衛浴問題：

• 「你覺得跨性別者跟你共用洗手間，最糟會怎樣？」
• Gustavo 聳肩：「沒什麼。」

最終 Gustavo 說：「我可能搞錯了。」並表示願意支持。

為什麼這樣管用？#

傳統「站在對方角度想想」要求你想像「身為某種人是什麼感覺」。但若你從沒被那樣對待過，這是空想。

深度拜票不要求人模擬他人經驗，而是請對方從自己的經驗中找一段相似的故事——被歧視、被拒絕、因為某個身分而被定型。然後讓他們自己連到對方的處境。

一位退伍軍人因 PTSD 找不到工作。雖然他不是跨性別者，但他理解「被某個標籤排除」的感受。

切換場域不是迴避議題，而是從爭議點移到雙方已有共識的維度——愛、逆境、被理解的渴望。在共識上建立連結，再回頭看原本的爭議，就不再那麼遙遠。

案例研究：如何改變一名選民的想法#

Silvia：從右到左#

Silvia Branscom 在奧克拉荷馬州的「小麥之都」Enid 長大，繼父極度保守，從小被教導要支持共和黨、反墮胎、女性應服從丈夫。

幾位「位於接受區邊緣」的人改變了她：

• 大學辯論課的教授說「沒有絕對真理」。
• 西方文明史教授不是基督徒，卻比她認識的所有基督徒更懂聖經，且品格高尚——這顛覆了她「非基督徒等於壞人」的世界觀。
• 派駐蘇格蘭時，她認識了第一位穆斯林朋友、印度朋友。

用了將近十年，Silvia 從投票給布希到投票給高爾，最終成為民主黨人。

Diego：從左到右#

Diego Martinez 來自加州 Modesto，墨西哥移民後代。註冊投票時自然加入民主黨，連投兩次歐巴馬與希拉蕊。

但 2016 年起他開始覺得不對勁——身邊民主黨朋友越來越「自視道德至高」，不認同就被貼上種族主義標籤。

幾個落在接受區的聲音慢慢拉動他：

• 心理學教授 Jordan Peterson 對政治正確的批判
• 評論家 Ben Shapiro 對校園文化的觀察
• 思想家 Nassim Taleb 關於「真實接觸現實」的論述

2017 年夏天，Diego 註冊成為共和黨人。

兩種改變的共通點#

這兩個故事方向相反，但結構相同：

• 降低抗拒：沒有人逼他們改，是少數人陪伴他們重新思考。
• 縮短距離：先從接受區內的觀點開始，一步步移動。
• 耗時數月、甚至數年：大改變不是一夜之間發生，而是慢慢累積，像水流刻出大峽谷。

距離是第三個障礙。但即便對方沒有抗拒、不黏著現狀、距離也已經拉近，仍可能因為「不確定性」而停在原地。下一章——Uncertainty。