《好人为什么会作恶》托马斯·布拉斯,赵萍萍 电子书

内容简要：

l  为什么梁文道说：杀人不需要邪恶的动机？ 为什么熊培云说：世界离独裁只有7天？ 为什么连岳说：有人如此为纳粹屠杀犹太人辩护？ 为什么许知远说：我们应该更清醒、理智地看待我们的世界？ l  米尔格拉姆的服从实验揭示了“平庸的恶”——房地产发商，三鹿奶粉厂家，死过大学生的城管，无视犯人生死的看守，足球黑幕的推手，难道他们都是纯粹的坏人？还是他们只是盲目的服从者？ l  斯坦利·米尔格拉姆是20世纪*杰出的心理学家和实验科学家之一，他独特的方式深刻地改变了我们思考人性的方式。1960年他在哈佛大学以著名的服从实验震惊了世人；他率先提出六度分离概念，揭示出一个我们未曾察觉的普遍社会现象。 l  托马斯·布拉斯教授以深细腻之视角、栩栩如生之笔触，细密梳理了米尔格拉姆的研究成果，首次向世人展示出这位与众不同的科学家丰富多彩的内心世界。【推荐语】l   社会心理学经典传记《电醒人心》重装上市，全面揭秘一代心理学大师米尔格拉姆的一生，记述服从权威实验、六度分离理论等著名社会心理学理论的诞生始末； l   详解20世纪社会心理学经典实验“服从权威实验”，揭露令人震惊的人性真相； l   不止解释了人类如何服从，更告诉了我们如何更好地反抗； l   美国著名心理学家菲利普·津巴多、戴维·迈尔斯，国内心理学及社会学权威沙莲香、彭凯平、周晓虹、何帆倾力推荐；《泰晤士报》《华盛顿邮报》《出版人周刊》等二十多家国外权威媒体一致盛赞； l   美国心理学历史档案奖获奖作品； l   湛庐文化出品。

【作者】托马斯·布拉斯 l   享有国际声誉的社会心理学家，主要研究方向为服从权威。 l   研究米尔格拉姆及其学术遗产的专家，曾发表过40多篇关于米尔格拉姆的文章。 l   因本书获得美国心理学历史档案奖：1998—1999年度的J. R. 坎特奖。自1987年起，他在大学中设了一门斯坦利•米尔格拉姆社会心理学课程，并亲掌教鞭。在美国心理协会2001年年会上，为了表彰其在米尔格拉姆研究方面所做的贡献，布拉斯受邀行了年度斯坦利•霍尔演讲，这对一名心理学家来说是至高的褒奖。

目录：

媒体评论

序言 电车上的犹太男孩

测一测： 七大著名社会心理学实验，你知道几个？

前言 认识真实的社会世界

社会心理学溯源

行为主义风行一时

发现情境的力量

领导风格实验

第1章|chapter 01 无名社区走出了高才生

犹太小子的快乐童年

与心理学一见钟情

穷小子的坎坷求学路

阿希与从众实验

阿希从众实验

向权威发起挑战

第2章|chapter 02 不同的文化，不一样的从众行为

如何以实验方法研究“国民性”

跨文化从众实验

理论假设和实验结果哪个更重要

实验也有伦理

海外留学的小插曲

挪威人和法国人谁更从众

第3章|chapter 03 情定“服从权威”

不如意的毕业季

探索研究服从的新方法

好人也会作恶吗

爱情事业双丰收

第4章|chapter 04 是什么导致了“平庸的恶”

服从实验正式开启

服从权威实验

听从命令还是坚守内心

服从权威实验

四段距离，四个结果

四段距离系列

四段距离系列

边叹息边服从

服从权威

什么样的人会反抗权威

反抗权威

反抗权威

哪些环境能鼓励人反抗权威

第5章|chapter 05 有关服从实验的诸多争议

欺骗被试是否违反了实验伦理

实验情境能代表真实的人性吗

为揭露人性而伤害被试值得吗

第6章|chapter 06 六个人连起全世界

重返学术伊甸园

从丢信看态度

丢信方法

我们生活在一个小世界

小世界方法实验

告别哈佛

第7章|chapter 07 城市如何影响人的心理

纽约人心目中的纽约什么样

请求帮助实验

“你可以给我让个座吗”

熟悉的陌生人

熟悉的陌生人实验

暴力电视节目是否会引人犯罪

暴力电视节目实验

性格古怪的天才

第8章|chapter 08 让社会心理学走入大众视野

将目光转向欧洲

画出巴黎人的心理地图

巴黎心理地图研究

服从实验终极总结

每个人都关心的服从话题

电影是另一种心理学实验

第9章|chapter 09 我们如何构筑对他人的印象

在电影中探讨实验伦理

存在伦理问题的实验

你能看出是谁在说话吗

突如其来的病魔

一代心理学大师的最后岁月

第10章|chapter 10 研究服务于大众的心理学

一个实验影响所有人

洞悉人性，方能完善自我

从“平庸的恶”看纳粹大屠杀

瑕不掩瑜的服从实验

丢信方法和小世界理论

六度分离实验

做最有趣的社会心理学实验

作者及出版：

作    者：托马斯·布拉斯,赵萍萍

出 版 社：浙江人民出版社

出版时间：2017-10-01

字    数：20.2万

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