我有两个朋友，一个是我同学，一个是我前同事，正好是一对夫妻。
我跟他们两人都熟，因为他俩就是我介绍认识的，因此他们一有点什么家庭矛盾就喜欢来找我吐槽或调解。
这段时间，两人找我吐槽最多的是，都觉得对方给家里做的贡献太少。
女方找我抱怨说，男方除了上班，几乎不管家里的任何事，家里家务和小孩都得她一个人负责，简直就是“丧偶式带娃“。
男方同样找我吐槽说，女方全职在家也带不好孩子。
他除了要工作赚钱养家，下班回家后还要检查孩子的作业，给孩子搜索和购买学习资料。
难得周末休息一天，还要做家务以及开车带孩子出门玩。
一句话总结就是，两人都觉得自己为这个家做得更多，对方做得更少。
其实，我这两个朋友遇到的问题，我家也同样遇到过，而且我发现这几乎是所有伴侣之间的一个普遍现象。
针对这种现象，有研究机构进行过一项有趣的调查，他们让伴侣双方分别评估自己在家庭中的“贡献占比”，结果双方给出的比例总和往往超过100%。
这在社会心理学中，被称为“夸大贡献”（over-claiming credit）。
那为什么会存在“夸大贡献”现象呢？主要是两个原因。
“焦点效应”（spotlight effect）是指，我们总会不自觉地以为自己在舞台中央，高估他人对我们的关注度。
我们总会觉得，在人群中，别人都在默默地注视着我们，我们的每一个动作、每一个表情，都被他们捕捉在眼里。
但实际上，这只是我们的一厢情愿罢了。
美国社会心理学教授劳森（Lawson）在2010年，邀请一些大学生做过一个关于焦点效应的试验。
他让这些大学生穿上前面印有“美国之鹰”的运动衫去见同学。
回来后，约40%的大学生确信同学会记住自己衣服上的字。但劳森经过确认，发现事实上仅10%的人会记住。
更夸张的是，大部分观察者甚至没有发现，对方中途出去几分钟再回来时换了衣服。
这个实验生动地展示了焦点效应对我们的影响。
由于这种心理效应，我们在回顾和总结自己的贡献时，往往能够滔滔不绝、细致入微地列出自己的付出。然而，对于他人的贡献，我们却常常轻描淡写，甚至视而不见。
就像我之前提到的那两个朋友一样。
女方在谈到自己的付出时，可以如数家珍地列举出她所做的一切：
购买日用品、更换床单被套、布置家居环境；从买菜到炒菜，每一个环节都亲力亲为；还要照顾孩子，喂饭、洗澡、接送……
相比之下，男方在她眼里似乎只做了一件事：上班。
而男方呢？他认为自己做了扫地、擦桌子、整理物品等家务活；还要帮孩子找学习资料、买资料、读绘本、检查作业以及陪玩……
而在他眼里，女方仅仅是：做家务。
双方在这样的感知差异下，自然都会觉得自己付出太多、对方的付出却少得不像话，从而导致伴侣关系紧张，矛盾重重。
关注公众号，回复“复盘”领取👇
02
自我服务偏差
“自我服务偏差”（self-serving bias）指的是，我们倾向于以有利于自身的方式来进行自我知觉。
简单来说就是，我们会把成功归结为自己的才华横溢和努力不懈，却把失败归咎于诸如“运气不佳”、“摊上了一个猪队友”等这样的外部因素。
例如，在解释为何获胜时，运动员一般会将其归因于自己的努力或采取了正确的策略；
对于失败则推脱给其他因素，诸如错误的暂停，对手过于强大或是黑哨。
当公司利润增加时，CEO们会把赢利归功于自己的管理能力；
而当利润开始下滑时，则会归因于经济不景气或发生了不可抗力的外部因素。
社会心理学的实验也一再证实，这种自我服务偏差现象（把好的结果归因于自己，而把坏的结果归因于其他）是我们最根深蒂固的偏见之一。
因为它能够极大地提升我们的自尊以缓解焦虑感和挫败感，还能激活与奖赏和愉悦相关的脑区。
即使是那些自尊心不强的人，在给自己打分时，也往往会选择中等偏上的评价（一个低自尊的人也会倾向于选择“【有时】”或【某种程度上】我有些好主意”这样的选项）。
在2005年的一项涉及53个国家的自尊研究中，研究者们发现，无论在哪个国家，人们的平均自尊水平都高于中位数。
这意味着，我们绝大多数人都倾向于高估自己的能力和价值。
因此，在自我服务偏差的驱动下，在一段伴侣关系中，我们往往会将亲密关系的成功时刻更多地内部归因（主要是我努力的结果），而将失败时刻更多地外部归因（主要是对方的错）。
继续以我上面的两个朋友为例。
孩子成绩考得不错时，双方都会认为是自己的功劳。
女方可能会认为，是因为自己细心照料，培养孩子的好习惯，才有了这样的好成绩；而男方则可能会觉得，是自己提供了宝贵的学习资源，才让孩子能够脱颖而出。
然而，一旦事情出现了挫折，比如孩子的成绩下滑，双方的态度往往会发生戏剧性的转变。
这时候，女方可能会抱怨男方忙于工作，忽略了陪伴孩子的重要性；而男方则可能会指责女方在孩子的学习上投入不够。
这种“自我服务偏差”，不仅让我们在面对失败时难以正视自己的问题，更是会破坏伴侣关系的和谐与稳定。
其实，不只是在夫妻、恋人这样的伴侣关系中，会因为“焦点效应”和”自我服务偏差”导致夸大贡献的现象，凡是涉及到合作的关系都会如此。
例如，你和几个朋友一起完成了一个项目，当被问及“你觉得你对这个项目的贡献有多大？”时，每个人的回答加在一起，总和往往会超过100%。
这不是偶然，而是社会心理学研究中被反复验证的现象。
更有趣的是，参与者越多，这个超出的比例就越大。
就拿我们YouCore来说，每年我都会让公司的每个人自我评估下他们为公司创造的产值。
你可能会猜，这些数字加在一起会是多少？
告诉你，从来没有低于过公司实际年收入的150%！
是的，每个人都倾向于高估自己的贡献，这就是人性。
这种普遍存在的夸大贡献现象，就是导致人与人之间合作难的主要原因之一。
因为，如果每个人都只看见自己的付出，而忽视甚至贬低他人的努力，那么当合作成果需要分配时，比如团队评绩效、创业公司分红，矛盾岂不是一触即发？
现实中，因为“功劳大小”而争得面红耳赤，甚至导致朋友反目、夫妻成仇、创业伙伴分道扬镳的例子，我们听得还少吗？
黄晓明、邓超、佟大为主演的《中国合伙人》，就生动地展示了这一点。
影片讲述的是，三个主角在改革开放的大背景下，携手创办了一所英语培训学校，名叫“新梦想”。
他们各自有着独特的魅力：
黄晓明饰演的成东青用自嘲式幽默教学法吸引学生；
邓超饰演的孟晓骏凭借美国经验和签证技巧为学校增添国际色彩；
而佟大为饰演的王阳则通过创新电影教学让学习变得更加有趣。。
在他们的共同努力下，“新梦想”取得了空前的成功。
然而，随着学校名声越来越大，他们三人开始相互看不顺眼，每个人都觉得自己的功劳最大，公司的成功主要是靠自己的非凡能力。
这种心态最终导致了他们之间的貌合神离，孟晓骏甚至选择离开，远走沈阳。
虽然电影为了艺术效果，在结尾处设计了一场新的危机，让三人为了共同的目标再次团结在一起。
但电影的原型“新东方”的现实却非如此，几位合伙人分手后，就再没在一起。
所以，“夸大贡献”这个问题如果不加以解决，那么合作的结果很可能不是双赢，而是分手甚至成仇。
那“夸大贡献”这件事有解吗？
幸运的是，有解！
04
“夸大贡献”的应对之道
为了减少合作关系中各方本能的夸大贡献的倾向，你可以先从自己入手做调整，再来引导别人的行为。
具体来说，分为三步。
1、先评估对方的贡献
因为焦点效应和自我服务偏差的不可克服，因此我们总是容易高估自己。
因此，你可以刻意将自身的注意力，多分一些到合作方的身上。
这就好比你之前每餐饭都不小心吃得过饱，从今天起你每餐吃饭时，都刻意少吃两口饭、一口菜，这么刻意减少后反而摄入就适中了。
例如，你在评估自己对团队的贡献之前，先列出来别人具体做了哪些事情，产生了哪些价值。
这样一来，你就能更清楚地感知到别人的付出，避免把别人的贡献误当成自己的。
在这个基础上，你再列出自己的贡献时，就相对更客观了。
2、减少“大锅饭”的任务
因为夸大贡献现象的普遍存在，一个任务只要有两个人以上负责，就会出现无意识的抢功现象，大家都觉得自己做得更多，贡献更大。
例如，你安排了3个人共同负责一场市场活动，那最后的结果就是，每个人都觉得自己在这个市场活动的贡献比真实的贡献更大。
因此，只要有可能，你在分配任务时，就要尽可能将任务拆得更细，让每个小任务都有唯一一个责任人。
这样做有两个好处：
1）减少外部归因发生的概率
因为任务是自己一个人做的，假如没做好，也不能怪罪于别人。
2）每个人的贡献更一目了然
任务具体到每个人之后，各自的贡献就一目了然，无法再将别人的成果认为也有自己的贡献。
3、打造互补互助的合作氛围
减少“大锅饭”，将任务拆细具体到一个个人之后，还要再配套做一个互补互助的合作氛围打造。
因为既然是合作关系的工作，肯定会有一些任务是相互依赖的，也就是你的任务做好了我这儿才能开始，或者你的任务和我的任务组合在一起，才能继续往下之类的。
这个过程中，如果某个人在完成自己的任务出现困难时，就要有人愿意去帮忙、甚至直接补位，这样才能保证最终的大项目或大任务的顺利完成。
不过这种互补互助的行为，效果是完全不同于任务没有拆分到个人的“大锅饭”的，因为是施予方和接受方都很清楚这是一种帮助行为，不会再出现夸大贡献、抢功的问题。
“夸大贡献”现象是亲密伴侣关系以及更广泛的合作关系的毒药，但偏偏因为“焦点效应”和“服务偏差”的人性，这种现象又是必然会存在，而且是普遍存在的。
但好在，只要你认清了它的本质，不再比较谁的贡献更大，而是转为互相欣赏和支持，那你一定能构建出和谐、可持续的亲密伴侣和合作关系。
【参考文献】
[1] 戴维·迈尔斯. 社会心理学（第11版） [M]. 北京：人民邮电出版社, 2016.01
[2] 张昕、夏白鹿.“你明明干了很多家务，为啥还总被对象说“啥也没干”？”.科普中国
.2024.08.23.https://mp.weixin.qq.com/s/axsislQqVedzP1rKDZ0CSw
职场核心力训练
-一年核心力私教-
-逻辑训练-
-系统经验沉淀-
