【锚点】只钉一个判断：科学传播里被引用最多的警告之一——「纠正别人的错误信念，反而会让他更相信它」（回火效应 backfire effect）——在 1 万+ 被试的重复实验里基本没出现。它不是一条传播定律，是一个【小样本 + 子组】的脆弱估计量，被当成常识供了起来。

【显式】2010 年，Brendan Nyhan 与 Jason Reifler 在《Political Behavior》发表 “When Corrections Fail”。他们给被试看虚构新闻（如「伊拉克藏有大规模杀伤性武器」），再给纠正信息，发现部分被试在纠正后反而更坚持原信念。这篇论文被引用数千次，进入大量科学传播与新闻素养培训材料。

【隐式】但原文的「回火」是【条件性】的：只在特定子组（如意识形态强烈者）、特定议题上出现，效应量很小。综述和教材把它压缩成一句无条件口号——「纠正会适得其反」——这一步压缩，丢掉了样本量与子组这两个关键限定。

【细微】2019 年，Thomas Wood 与 Ethan Porter 在《Political Behavior》发表 “The Elusive Backfire Effect”：用 10,000+ 被试、多议题、预注册的重复实验，几乎找不到回火；纠正信息普遍有效。此后多项大样本研究也未能稳定复现。也就是说：原效应在【更严格、更大样本】的条件下，收缩到接近零。

【极难发现】真正值得教的盲点不是「回火不存在」，而是：一个关于「人会被动机性推理困住」的警告，本身是被【动机性推理式的传播】供起来的——它叙事上太顺（「别纠正，会反噬」），所以没人去查它的样本量。科学传播领域对「回火」的信仰，恰好演示了它警告的那个机制。

【流程节点链路】Nyhan & Reifler 2010 小样本实验（子组回火） → 综述/教材压缩为无条件口号 → 进入传播培训与新闻素养课程 → Wood & Porter 2019 万级样本重复失败 → 教材与培训材料大多未更新 → 一线传播者仍在用「别纠正」指导实践。

【结论】传播建议应该跟着【估计量的稳定性】走，不跟着叙事的顺滑度走。在重复证据出来之前，「回火效应」顶多是一个待验证的假设，不该是一条行动准则。

【待验证点】纠正信息在【高认同、强情感】议题（疫苗、气候）上是否仍有条件性回火？这需要预注册、大样本、跨议题的重复，而不是再引用一次 2010。

结尾问题：如果连「回火效应」都是被回火式地相信的，那我们设计纠正信息时，该信哪一层的证据——原始实验、重复研究，还是教材里的那句话？