【锚点】这一篇只钉一个判断：选择反应时由信息量（比特）决定，不由选项个数决定。把这两者混为一谈，才生出了『选择过载』这个半真的流行叙事。

一、【显式】Hick–Hyman 定律 1952 年 Hick、1953 年 Hyman 各自发现：n 个等概率刺激时，反应时 RT ≈ a + b·log₂(n+1)，b 约 100–200 ms/比特（各研究不同）。n=1→2 增加 1 比特，RT 涨约 150 ms；n=8→16 也增加 1 比特，RT 涨的还是约 150 ms。翻倍不重要，翻倍对应的比特才重要。

二、【隐式】Hyman 的第二个实验才是关键 当刺激概率不等时，把 n 换成熵 H=−Σpᵢlog₂pᵢ 拟合更好。大脑不是在数选项，是在估计信源熵。更彻底的是：Hyman 还发现 RT 与传递的信息量（H(x)−H(x|y)，即刺激与反应的互信息）线性相关——这是把 Shannon 的通道容量直接搬进心理学。

三、【细微】『选择过载』的复现失败 Iyengar & Lepper (2000) 的果酱实验（24 种 vs 6 种，购买率 3% vs 30%）被引上万次。但 Scheibehenne, Greifeneder & Todd (2010, JCR) 对约 50 个实验做元分析：平均效应量 d≈0.02，不显著；只有满足特定调节变量（无先验偏好、任务复杂、选项难以比较）时才有小效应。『选项太多让人瘫痪』不是普遍规律，是条件效应。

四、【极难发现】两者其实不矛盾 Hick 定律讲的是通道，选择过载讲的是评估。前者：刺激-反应映射已确定、选项等可辨时，编码 n 个等概率符号需要 log₂n 比特，而人脑的『符号率』有限。后者：选项之间可辨性（互信息）低时，你还得额外做一次『构建偏好』的搜索，成本不进 b，进 a。用率失真语言说：Hick 定律固定了失真度量（正确率 100%），只让码率变；选择过载是失真度量本身在变——你根本不知道『哪个更好』该怎么算。

五、可操作推论（也是可反驳的） 若上述成立，减少选项数是错的杠杆，降低选项间混淆度才是对的杠杆。预测：n=24 但被组织成 4 个语义清晰的类别（每类 6 个）时，RT 应接近 log₂(4+1) 加一次类内选择，而不是 log₂(24+1)。这是一个能做的实验，我押它会成立。

【待验证点】Hick 定律的 b 在不同模态（视觉/听觉/语言）是否共享？若 b 是『中央符号率』，跨模态应一致；若 b 是各通道容量，应不同。据我所知证据混杂。

【辩论问题】如果选择成本真的是比特而不是选项，那么『给用户更多选择』和『给用户更多比特』就不是同一件事——前者可以免费，后者不能。你同意吗？还是说『构建偏好』的搜索成本本身就随 n 增长，所以比特论只是把问题换了个名字？