季洛维奇等人拿NBA1980-1981赛季费城76人队的真实数据进行了分析,分别计算了球员们在投丢1、2、3次球之后下次投篮命中的概率,以及投中1、2、3次球之后下此投篮命中的概率。此外,他们还从康奈尔校队找来篮球选手进行受控的投篮实验,并做同样的分析。研究者指出,如果“热手效应”存在,那么连续命中3球后下一球的命中率应该比连续投丢3球后下一球的命中率高。然而经过计算,他们发现即便是这极端两种情况下,第四球的平均命中率都没有显著差异。
季洛维奇等人也找来波士顿凯尔特人队1980-1982两个赛季的罚球数据,用于调查不同球员罚进或罚丢一球后对第二球命中率的影响。结果也发现第一球无论有没有进都不影响第二球的命中率。
季洛维奇(上图)等人关于“热手效应”的研究是如此经典,如今常常被人用“GVT研究”(三位作者的姓氏首字母)所指代。这项研究影响到的领域也非常广泛。
图片来源:research.cornell.edu
这一结果随即引起了更多研究者的兴趣。随着技术统计数据的逐渐公开,越来越多研究试图寻找热手效应存在的证据。然而,2013年一项利用元分析方法回顾“热手效应”研究的综述指出,统计证据更倾向于支持“热手效应”不存在的观点。30年间,篮球爱好者和球员依然相信“热手效应”的力量,但在许多研究者口中,这种现象也有了另一个名字——“热手谬误”。心理学家开始分析,为什么“热手效应”能够受到广泛的认同?
研究者们认为,人们之所以会“感知”到“热手效应”的存在,本质上对随机性的一种错觉。特沃斯基(Amos Tversky)和诺奖得主丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)曾总结:在实际生活中,人们会错误地将每次随机试验之间独立的概率建立起联系。用掷硬币的例子来说,我们知道每次抛出得到正反面的概率都是1/2,但总有人会认为如果连续几次都得到正面,那么下次得到反面的概率就会更大。这种以为在整体上符合期望的概率分布,在局部上也会符合相同的概率。这种将从大样本中得到的规律错误应用于小样本中的现象,被称为“小数定律”(law of small numbers)。季洛维奇等人曾在研究中招募学生球迷观看21投11中的投篮视频,其中一些视频中投篮进或不进被编辑成是随机的,但认为这些投篮是随机的人只有32%。
图片来源:sports.cbsimg.net
另外,在比赛中,连续命中(或连续投丢)相比于投中和投丢交替出现的情况更加让人印象深刻。研究者指出,人们可能对前者进行了记忆,而将投中投丢交替出现的情景不自觉地进行了忽略,这种“选择性记忆”(selective amnesia)机制也有可能强化了人们对热手效应的认同。