格格党

手机浏览器扫描二维码访问

第八章 适应纷繁复杂的信息社会的更新机制（第8页）

的证据。

但是，应该将⑤“嫌犯b或嫌犯c中的一方为主犯”

的证据纳入考虑范围。

这是因为这一证据对证明无法完全排除嫌疑的“嫌犯b为主犯”

具有强化支撑作用。

因此，在目前将焦点对准嫌犯a和嫌犯b的情况下，应该试着按照“仅对嫌犯a一方不利的证据”

“仅对嫌犯b一方不利的证据”

以及“对两方都不利的证据”

进行分类。

仅对嫌犯a一方不利的证据包括：

①嫌犯a为主犯的证据→0.2；

⑥嫌犯a或嫌犯c中的一方为主犯的证据→0.1。

①+⑥=0.3。

仅对嫌犯b一方不利的证据包括：

②嫌犯b为主犯的证据→0.1；

⑤嫌犯b或嫌犯c中的一方为主犯的证据→0.2。

②+⑤=0.3。

对两方都不利的证据包括：

④嫌犯a或嫌犯b中的一方为主犯的证据→0.2；

⑦嫌犯a或嫌犯b或嫌犯c中的一方为主犯的证据→0.1。

④+⑦=0.3。

由此可见，证据数值的比例关系为：

（嫌犯a为主犯的证据）∶（嫌犯b为主犯的证据）∶（嫌犯a或嫌犯b为主犯的证据）

=0.3∶0.3∶0.3

=1∶1∶1

因此，在获悉嫌犯c绝对不是主犯的信息后，你认为“嫌犯a为主犯”

的可信度增加到13。

在获悉信息之前，这一判断的可信度原来为0.2，现在增加了约0.13。

这就是D-S证据理论的更新机制的实例。

有的读者可能会觉得从0.2变为13的变化不大，因此认为并不是多重要的事情。

但是，如果仔细思考一下，你就会发现事实并非如此。

我们每个人都有自己“无法忍受”

的底线，用专业术语来说，就是阈值[1]。

它代表着一个区间的极限值，如果超过这一数值，人们就会改变自己的行为。

在学校中，关于旷课的最高课时数是有明确规定的。

一旦超过这个数值，哪怕只超出一课时，也无法顺利毕业。

这是一种典型的阈值。

此外，朋友在我们心中的地位和形象，也是随着他的言行而不断更新的。

一旦某位朋友的负面言行超过了我们能够接受的范围，恐怕我们只能将他从朋友列表中“拉黑”

了。