我从这个实验中学到了什么呢？在决定排除那个喝醉者的数据时，我真的认为这么做是符合科学的，感觉像是为了使真相大白去寻找最佳数据一样。我当时没觉得这么做是为了我自身的利益，但我明显有另一个动机：得到自己预期的结果。我还学到了一点：建立规则是很重要的，因为只有这样才能确保自己不受自身利益的影响。

在这个实验的后九_九_藏_书_网期，我本可以轻松地编个故事为自己不使用这个醉汉的数据找个借口，但如果他没有喝醉呢？如果他有其他某种与喝酒完全无关的身体障碍呢？我会为排除他的数据再找出一个借口或理性的论点吗？正如我们将在第7章中讨论的，创造性会使我们自私的动机看似合理，同时仍然感觉自己是诚实的。

于是我决定做九-九-藏-书-网两件事。第一，重新审核实验，对上次的实验结果进行复查，这件事进展得非常顺利。第二，我决定创立一些标准，借以排除一些实验对象，即我们不会让醉酒者或者无法听懂实验指令的人参与实验。但这些排除的规则必须在实验前就定下来，绝不能在得到实验数据后再排除参与者。

我专门拿出一周的时间针对决策制定的实验进九*九*藏*书*网行了测试，像往常一样，我预估某个实验条件下的参与者会比其他实验条件下的参与者表现得更好，当然，结果基本上也是如此。但是，有一个人却成了例外。这个人正好处在我预期会表现很好的实验条件之下，但他的表现比其他人更糟糕。这的确让人懊恼。在我更仔细地检查他的数据时，发现他的年龄比这个实验中的其他人要年长约20岁

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。我还记得曾有位更年长的参与者，他走进实验室时喝得烂醉。在发现这位参与者喝醉了的时候，我认为自己首先应该排除他的数据，因为他的决策制定能力受到了影响。所以，我排除了他的数据，和我预期的一样，结果马上就变好了。但几天后我再次思考排除这个数据的决定。我问自己：如果这个人处于另一种实验条件下，一种我认为参与者会表现得更糟的条九九藏书网件之下，结果又会怎样呢？如果真是这样，我很可能一开始并不会注意到他的实验结果，就算注意到了，也可能不会考虑排除他的数据。

还有一次经历让我体验到了利益冲突的危害，这一危害出现在我自己的研究中。当时，我在哈佛大学的朋友非常好心地让我使用他们的行为实验室来做这些实验。我对能使用他们的设备特别感兴趣，因为他们的实验对象是周边的居民，而不是学生。