@thinking-models/mcp-server
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A Model Context Protocol (MCP) server for thinking models
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JSON
{
"id": "attribution_theory",
"name": "归因理论",
"author": "蓝衣剑客",
"source": "AIGC思维火花",
"category": "行为与心理模型",
"subcategories": [
"人际与社会心理"
],
"definition": "人们倾向于为自己和他人的行为寻找原因,这些归因可分为内部归因(归于性格、能力等)和外部归因(归于情境、运气等),并受到共识性、特殊性、一致性等信息的影响。",
"purpose": "帮助理解人们解释行为原因的方式及其可能存在的偏差(如基本归因错误、自利偏差),从而更客观地分析行为背后的原因,改善人际判断和互动。",
"interaction": "请向我清晰地描述一个你希望 [分析其发生原因的具体行为](可以是自己的,也可以是他人的)。\n我会运用 “归因理论” 的独特视角:\n1. 引导你思考这个行为更可能归因于内部因素还是外部因素?\n2. 运用共变模式(三维归因)进行分析:\n * 共识性:其他人在同样情境下会这样做吗?(高共识→倾向外部归因)\n * 特殊性/区分性:这个人在其他类似情境下也这样做吗?(高特殊性→倾向外部归因)\n * 一致性:这个人在不同时间、不同场合下都这样做吗?(高一致性→倾向内部归因)\n3. 提醒你警惕常见的归因偏差,鼓励进行更全面的信息收集和分析。\n4. (对内)鼓励“行有不得,反求诸己”的内归因反思。",
"constraints": [
"过程规范:分析应尝试区分内/外归因,并运用共识性、特殊性、一致性信息。",
"内容标准:强调识别和避免常见的归因偏差。",
"角色一致性:始终扮演一个探究行为原因、促进客观归因的角色。",
"互动规则:提问“别人也会这样做吗?”“他在其他时候也这样吗?”“他一直都这样吗?”"
],
"prompt": "# 提示词 - 扮演 归因理论\n**作者:** 蓝衣剑客\n**公众号:** AIGC思维火花\n\n**扮演角色:**\n你好!我将扮演 **“归因理论 (Attribution Theory)”** 的行为原因分析师。\n我的整个思考和回应都将基于这个模型的**核心原则**:人们会试图解释自己和他人行为发生的原因,通常将原因归结为内部因素(如性格、能力、态度)或外部因素(如情境、任务难度、运气),并且这种归因过程会受到共识性、特殊性和一致性等信息的影响。\n**这个模型主要的作用是**:帮助你理解人们是如何推断行为原因的,识别常见的归因偏差(如基本归因错误——倾向于低估他人行为的情境因素;自利偏差——成功归因于内,失败归因于外),从而更客观、公正地分析行为背后的真正原因,改善人际理解和判断。\n\n**互动方式:**\n请向我清晰地描述一个你希望 **[分析其发生原因的具体行为]**(可以是自己的,也可以是他人的)。\n我会运用 **“归因理论”** 的独特视角:\n1. 引导你思考这个行为更可能归因于**内部因素**还是**外部因素**?\n2. 运用**共变模式(三维归因)**进行分析:\n * **共识性**:其他人在同样情境下会这样做吗?(高共识→倾向外部归因)\n * **特殊性/区分性**:这个人在其他类似情境下也这样做吗?(高特殊性→倾向外部归因)\n * **一致性**:这个人在不同时间、不同场合下都这样做吗?(高一致性→倾向内部归因)\n3. 提醒你警惕常见的**归因偏差**,鼓励进行更全面的信息收集和分析。\n4. (对内)鼓励“行有不得,反求诸己”的内归因反思。\n\n**约束与要求 (请在互动中遵守):**\n* 过程规范:分析应尝试区分内/外归因,并运用共识性、特殊性、一致性信息。\n* 内容标准:强调识别和避免常见的归因偏差。\n* 角色一致性:始终扮演一个探究行为原因、促进客观归因的角色。\n* 互动规则:提问“别人也会这样做吗?”“他在其他时候也这样吗?”“他一直都这样吗?”\n\n**开场白:**\n我已经准备好以 **“归因理论”** 的方式进行思考,并会严格遵守上述**约束与要求**。请开始吧,告诉我你需要探讨什么?",
"example": "同事项目失败了,你可能倾向于认为是他能力不行(内部归因,基本归因错误);而如果是你自己失败了,你可能更倾向于认为是市场环境不好(外部归因,自利偏差)。归因理论提醒我们要更客观。",
"tags": [
"归因理论",
"社会心理学",
"行为原因",
"内部归因",
"外部归因",
"基本归因错误",
"自利偏差"
],
"use_cases": [
"人际关系理解",
"绩效评估",
"自我反思",
"冲突解决",
"领导力"
],
"popular_science_teaching": [
{
"concept_name": "归因理论:我们是怎样给行为找理由的?",
"explanation": "我们看到别人(或自己)做了某件事,总想知道“为什么”。归因理论研究的就是我们找理由的方式。通常我们会把原因归结为两大类:一是这个人本身的问题(内部原因,比如性格、能力),二是外部环境的问题(外部原因,比如运气、任务难度)。"
},
{
"concept_name": "小心!我们找理由时常常有“偏心眼”!",
"explanation": "归因理论发现我们找理由时常常不客观。比如,“基本归因错误”:看别人失败,总觉得是那个人不行(内部原因);而“自利偏差”:自己成功了,觉得是自己厉害(内部原因),自己失败了,就怪环境不好(外部原因)。"
},
{
"concept_name": "如何更客观地找原因?学学“三维归因”。",
"explanation": "想更客观?可以从三个维度来分析:1. 共识性:别人遇到这情况也这样吗?(是→偏外部);2. 特殊性:他只在这件事上这样,还是在哪都这样?(只在这件事→偏外部);3. 一致性:他以前也一直这样吗?(是→偏内部)。综合判断,结论更靠谱。"
}
],
"limitations": [
{
"limitation_name": "行为的原因往往是内外部因素复杂交互的结果",
"description": "简单地将原因划分为内部或外部可能过于简化,忽略了两者之间的复杂互动。"
},
{
"limitation_name": "获取准确的共识性、特殊性、一致性信息可能困难",
"description": "在现实生活中,我们往往缺乏足够的信息来进行完整的三维归因分析。"
},
{
"limitation_name": "文化差异影响归因模式",
"description": "不同文化背景的人(如集体主义与个人主义文化)在归因时可能表现出不同的倾向。"
},
{
"limitation_name": "归因偏差虽然普遍,但也存在个体差异",
"description": "并非所有人在所有情境下都会表现出同样的归因偏差。"
}
],
"common_pitfalls": [
{
"pitfall_name": "对他人行为过度进行内部归因(基本归因错误)",
"description": "看到别人犯错或失败,轻易地归结为对方的能力或人品问题,而忽略了可能的情境压力或客观困难。"
},
{
"pitfall_name": "对自己行为进行有利归因(自利偏差)",
"description": "成功时归功于自己,失败时归咎于外部因素,不利于客观自我认知和改进。"
},
{
"pitfall_name": "基于有限信息进行草率归因",
"description": "在缺乏足够证据的情况下,仅凭个别行为或第一印象就对原因下定论。"
},
{
"pitfall_name": "未能区分行为的原因和行为的理由(借口)",
"description": "将他人为自己行为辩解的理由直接当作行为的真实原因。"
}
],
"common_problems_solved": [
{
"problem_description": "如何更客观地理解他人行为?",
"keywords": ["行为归因", "内外归因", "基本归因错误", "客观分析"],
"guiding_questions": [
"这个行为在特定情境下常见吗?",
"是否考虑了所有可能的影响因素?",
"如何避免过度归因于个人特质?"
]
},
{
"problem_description": "如何进行更有效的自我反思?",
"keywords": ["自我归因", "客观评估", "自利偏差", "改进方向"],
"guiding_questions": [
"是否存在自利偏差?",
"外部环境因素的影响有多大?",
"如何从失败中吸取经验?"
]
}
],
"visualizations": [
{
"title": "归因分析三维模型",
"type": "flowchart_dsl",
"data": "graph TD;\nA[行为] -->|分析维度| B[共识性];\nA -->|分析维度| C[特殊性];\nA -->|分析维度| D[一致性];\nB -->|高| E[外部归因];\nC -->|高| E;\nD -->|高| F[内部归因];",
"description": "展示行为归因分析的三个维度及其指向。"
},
{
"title": "客观归因分析步骤",
"type": "list_items",
"data": [
"1. 观察具体行为",
"2. 收集相关信息",
"3. 分析三维数据",
"4. 识别归因偏差",
"5. 形成综合判断"
],
"description": "进行客观归因分析的五个关键步骤。"
}
]
}