数据驱动型错误由当前呈现的外部信息误触发一个表面相似的动作图式
别名: 数据驱动型错误 · data-driven slip
概念解释
这类差错的触发源是外部数据——一段正在被感知或处理的信息本身，闯入了当前的动作序列，被当成了别的动作的输入。数据驱动型错误（data-driven error）指的正是这种情形：当事人一边念一个号码一边拨打另一个号码，念出来的号码却被顺手打进了拨号框；一边读取一份文件里的数值一边填另一张表，读到的数值却被填进了正在操作的表格。触发它的不是当事人心里想着什么，而是此刻正被处理的那份数据，恰好和某个熟练动作图式的输入模式对上了。
机制
正常情况下，感知到的数据只作为某个动作的「内容」被使用——念出这个号码、抄写这个数值。数据驱动型错误发生在这份数据同时满足了另一个无关但高度熟练的动作图式的激活条件时：那个图式被数据本身的表面特征意外触发，把当前正在处理的数据当成了自己的输入去执行，而不是执行当事人真正打算做的那个动作。这解释了为什么这类错误常常发生在两个动作共享相同输入形式（都是一串数字、都是一个名字）的场合——形式上的匹配就足以让错的图式抢先激活。
怎么研究
这类差错最早是通过日记法收集的自然发生案例被记录下来的：请当事人在动作发生后立刻记下「当时手上在处理什么信息、结果做了什么」，再按数据是否确实出现在当时的感知输入里进行归类。这套方法有一个明显限制——数据驱动型错误发生得又快又不易被当场察觉，很多案例只能靠后果被发现（号码打错了、表格填错了）后回溯重建，难以在实验室里可控地诱发和重复，导致这类差错的证据基础至今仍以自然发生的案例记录为主，缺乏严格操纵变量的实验数据。
边界
要把一次差错归为数据驱动型，需要能确认闯入动作序列的那个内容当时确实存在于感知输入里，而不是仅仅存在于当事人的思绪中——如果无法回溯确认这一点，就没法把它和由内部联想触发的差错区分开，这两类差错在结果上可能长得完全一样。这个区分完全依赖当事人事后能否准确说清「当时眼睛看到的/耳朵听到的是什么」，而这类回忆本身容易被结果污染，是这类研究证据基础薄弱的直接原因。