整合复杂性的释义

泰特洛克（1954—）

整合复杂性包括两个认知结构变量：区分（differentiation）和整合（integration）。所谓区分，指在决策中能够认知和考虑的刺激物的特征和维度。一般来说，越复杂的信息处理者，在既定的多维度的刺激物条件下，越能够区分出大量的特征。认识的维度越多，个体面对刺激时越复杂。二是整合，指不同的特征之间复杂性的联系。关注的是各个特征之间孤立的、呈序列的，或是多方面的、复杂性，或是灵活的联系。^[1]按照泰特洛克的解释，整合复杂性是整合与复杂性的结合，复杂性体现为看待问题的维度，整合体现为能否把这些维度联系在一起。如果把整合复杂性看作一个连续统的话，那么连续统的一端根据僵化的、单维度在少数突出的信息的基础上评价事件、作出决策；另一端则是对刺激物作出多维度的、复杂的划分，即从多个角度、运用多种概念解读事件，并能把多方面的信息进行整合，用于自己的决策。^[2]

在泰特洛克等看来，整合复杂性和认知复杂性是有区别的。两者的区别在于前者多了一个“整合”，正是由于整合叠加于复杂性之上，导致了两者的差异。整合复杂性的理论家很少从破碎的证据中贸然得出结论，很少过于自信，更有可能修正他们的最初印象，承认核心价值的均衡。他们更容易受“稀释影响”，在面临困难的得失抉择时更有可能推诿和拖延，更愿意调和价值。认知复杂性指列举很多理由反对或支持某一观点。前者整合各种观点上升到一个更高的层次，后者仅要求一个人拥有许多不同的观点，并不强调观点的紧张或将观点整合到更高层次。^[3]也就是说，认知复杂性只是强调了“复杂性”，即区分的方面，但对整合并没有要求，而整合复杂性则把区分与整合两者结合起来。