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共情研究室
在一项研究中，研究者给被试每人10美元钱，然后告诉他们可以选择把其中的任何一部分分给另一个1分钱都没得到的人。这些1分钱都没得到的人都是匿名的，身份用一个号码来标识，然后被试随机抽取数字决定分钱给哪个人。其中，一组被试先随机抽取号码来选择分钱给谁，另一组被试则先决定分出去多少钱再抽取号码选择分给谁。奇怪的是，与先决定分出多少钱的被试相比，那些先抽取号码的被试给出的钱要比先决定分多少钱的被试多60%。这大概是因为先抽取号码让他们想象到了一个具体的没有钱的人，而不是另一组所面对的抽象的人。
在同一个研究团队的另一项研究中，研究者要求被试捐钱给一个人道安居组织，来帮助贫困家庭搭建房屋。研究者对一组被试说“接受援助的家庭已经被选定了”，对另一组被试说“接受援助的家庭要在将来才能确定”。再一次，这个细微的差别造成了显著的不同——前一组被试捐的钱要比后一组捐的多很多。这可能是因为两组被试面对的对象不同：一个是实实在在的目标（特定的被选中的家庭），另一个是抽象的对象（在将来才能确定到底选谁，可能是很大范围中的任何一个家庭）。..
还有一项研究比较了人们对个体受苦和很多人受苦之间的反应差异。研究者询问一组被试愿意捐出多少钱来挽救1个孩子的生命，然后询问另一组被试愿意捐出多少钱来挽救8个孩子的生命。结果发现，这两组被试愿意捐出的钱的数额相差无几。但是，当告诉第三组被试孩子的名字并向他们展示孩子的照片时，他们捐款的数额则直线上升——在这种情况下，给1个人捐的钱比给8个人的还要多。
这些实验都可以被视为“可识别受害者效应”（thedentflevctffect）的例证。早在40年前，著名经济学家托马斯·谢林（ThoSchellng）就说过：“如果有报道说，一个棕色头发的6岁可爱小女孩需要几千美元去做一个让她能撑到圣诞节的手术，那邮局一定会被雪片般飞来的救命硬币和钞票塞满。但如果这是个沉闷的报道，说马萨诸塞州的医疗设施年久失修，将会导致可预防的死亡的发生率有一个微乎其微的上升，那估计没什么人会为之落泪或者想去捐款。”
可识别受害者效应也凸显了我们情感的另一个面向，那就是对数字一无所知。但是，如果只有特定个体的痛苦才能引起我们的关心，就会产生一种很不合理的情况，即一人之苦大过千万人之苦。
想要更深入地理解我们的情感对数字有多么无感，可以想象一下你读到一个报道：在一个遥远的国家，有200多人在一次地震中丧生。你有什么感觉？再想象一下，你刚刚发现实际上有2000多人丧生。你会觉得情况比原来糟糕10倍吗？你会有跟之前不一样的感觉吗？
我很怀疑。事实上，一个人可能会让我们觉得比1000个人更重要，因为一个人可以激发我们的情感，群体反而不行。有人曾说过：“1个人的死亡是悲剧，100万人的死亡是个数据。”特蕾莎修女也曾说过：“如果看到千百万弱者，我会无动于衷；如果看到一个弱者，我会伸出援手。”在道德决策中，我们之所以能认识到数字的重要性，不是因为情感，而是因为理性。
共情的一个问题是目光狭窄，另一个问题是只会聚焦于你指向的地方，受偏见的影响严重。
前面讨论过的神经科学研究为共情的偏见提供了很多证据。与共情体验相关的脑区对于对方是敌是友、是同伙还是异类非常敏感，共情也对对方是形象俊美还是面目可憎十分敏感，而且其偏见远不止于此。
在现实生活中，我们常常遇到这种偏见，想想过去几十年里都是哪些事深深打动了美国人的心灵吧
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