侯鈺瑩 陳世平 孟四清

(1 天津師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院，天津 300384) (2 天津市教育科學(xué)學(xué)院德育與心理所，天津 300091)

1 引言

風(fēng)險(xiǎn)決策是指在不確定的情景下作出選擇的過程（Rosness, 2009）。風(fēng)險(xiǎn)決策的實(shí)驗(yàn)大多是基于描述信息進(jìn)行的。在基于描述信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策的研究中，參與者通過閱讀相關(guān)選項(xiàng)的完整描述做出決定。然而在日常生活中，很少有人提供這種詳細(xì)的明確描述，人們往往根據(jù)自己在嘈雜環(huán)境中的體驗(yàn)做出決定。Barron和Erev（2003）首先提出了“基于反饋的決策”，不同于以往描述性決策，他們在實(shí)驗(yàn)中，不直接為被試提供備選選項(xiàng)的結(jié)果及其相關(guān)概率，而是讓被試重復(fù)進(jìn)行400次選擇，根據(jù)被試自己習(xí)得的經(jīng)驗(yàn)信息做出選擇。其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于經(jīng)驗(yàn)做出的決策，在收益情境下表現(xiàn)出風(fēng)險(xiǎn)尋求，即反確定效應(yīng)，以及反轉(zhuǎn)的反射效應(yīng)；并出現(xiàn)低估小概率事件，這與根據(jù)描述性信息做出的決策完全相反。基于此，Hertwig, Barron, Weber和Erev（2004）進(jìn)一步正式提出了經(jīng)驗(yàn)性決策，并提出當(dāng)兩個來源具有相同信息時，經(jīng)驗(yàn)的選擇和描述的選擇之間存在顯著差異（Barron & Erev, 2003; Hau, Pleskac & Hertwig,2010; Hertwig et al., 2004）。這一現(xiàn)象被Hertwig和Erev（2009）稱為“描述-經(jīng)驗(yàn)（D-E）差異”。

Fantino和Navarro（2012）認(rèn)為單一的D和E的研究以及D-E的對比研究，并不能解釋現(xiàn)實(shí)生活中的決策現(xiàn)象，因?yàn)閭€體往往是通過根據(jù)已有描述信息和自己的經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合做出決策的。在日常生活中，人們通常通過描述性和經(jīng)驗(yàn)性信息組合做出決定。例如，醫(yī)生在開藥和評估醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)時，往往參考自己閱讀過的文獻(xiàn)和書籍，并將其與自己的臨床經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合。警告牌的指示作用不僅取決于其描述信息的權(quán)威性還取決于個體的自身經(jīng)驗(yàn)。Weiss-Cohen, Konstantinidis, Speekenbrink和Harvey（2016）在研究收益條件下的D-E沖突時，發(fā)現(xiàn)當(dāng)同時為參與者呈現(xiàn)描述性信息和經(jīng)驗(yàn)性信息時，隨著D-E沖突信息的習(xí)得，描述性信息的作用逐漸減弱但不消失，經(jīng)驗(yàn)性信息作用占主導(dǎo)地位。

在收益和損失情境中，個體根據(jù)不同的信息來源做出的風(fēng)險(xiǎn)決策不同。在基于明確的描述信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時，個體表現(xiàn)為避免收益風(fēng)險(xiǎn)和尋求損失風(fēng)險(xiǎn)。例如，讓個體在100美元的確定盈利和200美元50%的風(fēng)險(xiǎn)盈利之間做出選擇，大多數(shù)人更傾向于選擇100美元的確定盈利，而讓個體在100美元的確定損失和200美元50%的風(fēng)險(xiǎn)損失之間做出選擇時，大多數(shù)人更傾向于選擇200美元50%的風(fēng)險(xiǎn)損失。這種現(xiàn)象被稱作反射效應(yīng)。然而，Ludvig和Spetch（2011）發(fā)現(xiàn)個體在基于經(jīng)驗(yàn)信息做出選擇時，表現(xiàn)出和基于描述信息選擇完全相反的現(xiàn)象—逆反射效應(yīng)，個體在收益狀態(tài)下比損失狀態(tài)更傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)尋求。

Lejarraga和Gonzalez（2011）在D-E相同條件下進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策研究發(fā)現(xiàn)，個體表現(xiàn)出和經(jīng)驗(yàn)性決策相同的小概率高權(quán)重反轉(zhuǎn)現(xiàn)象。Weiss-Cohen等人（2016）認(rèn)為這種現(xiàn)象的出現(xiàn)可能和實(shí)驗(yàn)的反饋形式有關(guān)。大量研究表明概率的模糊程度在一定情況下影響風(fēng)險(xiǎn)決策偏好，提前估計(jì)出的概率越準(zhǔn)確，個體表現(xiàn)出越明顯的反射效應(yīng)。在DE沖突的條件下，被試接收的描述信息盡管與實(shí)際并不相符，卻具體而詳細(xì)。因此，我們提出假設(shè)1：在D-E沖突的條件下，個體表現(xiàn)出反射效應(yīng)，即在收益情境下，更傾向于選擇安全選項(xiàng)，在損失情境下，更傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)。

收益和損失情境所引起的風(fēng)險(xiǎn)決策差異，可以從情緒和認(rèn)知兩個方面進(jìn)行解釋?？崧岢觯喝藗儞p失一定金額所產(chǎn)生的負(fù)面情緒要強(qiáng)于得到同樣的金額所產(chǎn)生的正面情緒。這種負(fù)向情緒的產(chǎn)生加深了個體的心理壓力，因此在損失條件下表現(xiàn)出強(qiáng)烈的損失規(guī)避現(xiàn)象。莊錦英（2004）發(fā)現(xiàn)，積極和消極情緒產(chǎn)生的信息加工方式不同。在積極情緒作用下，多表現(xiàn)為自動化加工，可以做出既節(jié)省認(rèn)知資源又有利于當(dāng)前環(huán)境的決策；而在消極情緒作用下，多表現(xiàn)為控制加工，需要消耗更多的認(rèn)知資源。Vlaev（2011）提出，認(rèn)知資源影響個體的風(fēng)險(xiǎn)決策。

描述信息相同，當(dāng)D-E沖突條件和D-E相同條件下，個體做出的風(fēng)險(xiǎn)決策開始產(chǎn)生顯著差異時，認(rèn)為個體習(xí)得了D-E沖突。這種差異產(chǎn)生的越早，意味著D-E沖突的習(xí)得速度越快。D-E沖突的習(xí)得過程需要消耗大量的認(rèn)知資源。在收益情境中，無論是安全選項(xiàng)還是風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)都會給個體帶來積極情緒，個體需要消耗認(rèn)知資源相對較少，可以更快的轉(zhuǎn)變態(tài)度選擇對自己有利的選項(xiàng)；而在損失情境中，個體在消極情緒下，消耗大量的認(rèn)知資源，因而習(xí)得D-E沖突必然會受到影響。由此提出假設(shè)2：在D-E沖突條件下，收益情境中個體習(xí)得D-E沖突的速度快于在損失情境中個體習(xí)得D-E沖突的速度。

2 方法

2.1 被試

從三所高校招募大學(xué)生被試165名，其中5人在風(fēng)險(xiǎn)決策選擇中采用有規(guī)律選擇（前一半全部選擇安全選項(xiàng), 后一半全部選擇風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)或反之），故刪除。共得到有效被試160名，其中男性被試53人，被試隨機(jī)分配到各種實(shí)驗(yàn)條件下。每個參與者在實(shí)驗(yàn)完成后都會得到相同的獎品作為實(shí)驗(yàn)報(bào)酬。

2.2 實(shí)驗(yàn)材料

使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，采用了Weiss-Cohen等（2016）提出的D-E沖突實(shí)驗(yàn)范式，平衡了安全選項(xiàng)和風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)間的期待值后呈現(xiàn)。如表1所示，在收益條件下，風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)的描述信息為40%時，DES和DEC的安全選項(xiàng)為100%獲得2元，風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)為40%獲得5元，60%獲得0元；風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)的描述信息為80%時，DES和DEC的安全選項(xiàng)為100%獲得4元，風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)為80%獲得5元，20%獲得0元；在損失條件下，風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)的描述信息為40%時，DES和DEC的安全選項(xiàng)為100%損失2元，風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)為40%損失5元，60%損失0元；風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)的描述信息為80%時，DES和DEC的安全選項(xiàng)為100%損失4元，風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)為80%損失5元，20%損失0元。

表 1 不同實(shí)驗(yàn)條件下的選項(xiàng)

2.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)采用2（情境: 收益、損失）×2（信息呈現(xiàn)方式: 描述和經(jīng)驗(yàn)相同（DES）、描述和經(jīng)驗(yàn)沖突（DEC））×2（風(fēng)險(xiǎn)概率: 80%、40%）的被試間實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。因變量為風(fēng)險(xiǎn)選擇的比例（R率）。R率的計(jì)算方法為選擇的風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)占全部選項(xiàng)（100）的比率。

2.4 實(shí)驗(yàn)程序

收益狀態(tài)下指導(dǎo)語如下：假設(shè)你正在參加雙十一天貓抵用券抽取活動。現(xiàn)在有2種形式可供你選擇，選擇左側(cè)的按鈕，你將有100%的可能性獲得2（或4）元；選擇右側(cè)的按鈕，你將有40%（或80%）的可能性獲得5元，60%（或20%）的可能性獲得0元。你的每個選擇都會使你獲得一些錢數(shù)，積累起來的錢數(shù)越多越好，可以直接抵用現(xiàn)金使用。

損失狀態(tài)下指導(dǎo)語如下：假設(shè)你現(xiàn)在抽到了X網(wǎng)用來投資的一筆價值500元的經(jīng)費(fèi)，現(xiàn)在你需要進(jìn)行一系列的選擇，每個選擇都包括2個選項(xiàng)，選擇左側(cè)的按鈕，你將失去2（或4）元，選擇右側(cè)的按鈕，你將有40%（或80%）的可能性損失5元，60%（或20%）的可能性損失0元。你的每個選擇都會使你失去一些錢，損失的錢越少越好，在選擇全部完成后，X網(wǎng)將把剩余的錢轉(zhuǎn)到你的支付寶供你自由使用。

使用Eprime2.0設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)程序，具體過程如圖1所示，收益和損失流程相同，參與者閱讀完指導(dǎo)語后，進(jìn)入正式實(shí)驗(yàn)。屏幕上呈現(xiàn)兩個按鈕，左側(cè)按鈕為安全選項(xiàng)，右側(cè)按鈕為風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)，在按鈕下方呈現(xiàn)描述信息。實(shí)驗(yàn)共包括100次重復(fù)選擇（即試次），在每次選擇后，參與者憑借自己的選擇得到反饋，并進(jìn)行再次選擇。

通過后臺設(shè)置進(jìn)行控制反饋概率，以描述信息為80%，經(jīng)驗(yàn)信息為40%為例，在DES條件下，通過后臺設(shè)置，實(shí)際反饋概率和描述概率均為80%；而在DEC條件下，80%的描述信息，實(shí)際后臺設(shè)置概率為40%。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

對情境條件、信息呈現(xiàn)方式以及頻率的主效應(yīng)以及交互效應(yīng)進(jìn)行考察。各種實(shí)驗(yàn)條件下R率的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差見表2。

表 2 被試各實(shí)驗(yàn)條件下R率的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差（括號內(nèi)）

其結(jié)果表明，情境主效應(yīng)顯著（F（1,78）=15.36, p＜0.01），損失情境中被試更傾向于風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)；概率（F（1,78）=0.05, p＞0.05）和信息呈現(xiàn)方式（F（1,78）=0.35, p＞0.05）主效應(yīng)不顯著。

情境×信息呈現(xiàn)方式（F（1,38）=0.15, p＞0.05）和概率×信息呈現(xiàn)方式（F（1,38）=2.90, p＞0.05）交互作用不顯著，情境×概率交互作用顯著（F（1,38）=32.38, p＜0.01），情境×概率×信息呈現(xiàn)方式三者交互作用顯著（F（1,18）=33.48, p＜0.01）。進(jìn)行簡單簡單效應(yīng)分析得出，在收益條件下，當(dāng)描述信息為40%時，D-E沖突（DEC）和D-E相同（DES）差異顯著（F（1,18）=15.36, p＜0.01），D-E 沖突情況下被試更傾向于風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)；在描述信息為80%時，DEC和DES差異顯著（F（1,18）=12.74, p＜0.01），D-E相同情況下被試傾向于風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)。而在損失條件下，在描述信息為40%時，DEC和DES差異不顯著（F（1,18）=2.18, p＞0.05）；在描述信息為80%條件下，DEC和DES差異顯著（F（1,18）=6.80, p＜0.05），D-E沖突情況下被試更傾向于風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)。

上述簡單簡單效應(yīng)分析結(jié)果表明，在收益情境下，DEC和DES差異顯著；在損失情境下，當(dāng)描述信息為40%時，實(shí)際經(jīng)驗(yàn)信息為80%，即D＜E，DEC和DES差異不顯著，描述信息為80%時，實(shí)際經(jīng)驗(yàn)為40%，即D＞E，DEC和DES差異顯著。那么這是否意味著，在損失情境下，當(dāng)描述信息為40%（D＜E）時，個體并非無法識別DE沖突信息，而是對D-E沖突的識別較為緩慢。為了進(jìn)一步驗(yàn)證這一假設(shè)，借鑒了Weiss-Cohen等人（2016）的組塊劃分方式，將100個試次分為5個組塊，觀察R率在每個組塊上的變化趨勢。為了更好的觀察到這種變化趨勢，在這里把因變量R率定義為每個組塊里選擇風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)的個數(shù)/20。

根據(jù)上述簡單簡單效應(yīng)分析結(jié)果，對不同情境條件和頻率條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行了2（信息呈現(xiàn)方式）×5（組塊）的方差分析，分別對組塊的主效應(yīng)以及組塊和信息呈現(xiàn)方式的交互效應(yīng)進(jìn)行了考察。

如圖2所示，在收益條件下，描述信息為40%時，組塊的主效應(yīng)不顯著（F（4,35）=0.80, p＞0.05），信息呈現(xiàn)和組塊的交互作用不顯著（F（4,35）=0.50,p＞0.05）。描述信息為80%時，組塊的主效應(yīng)不顯著（F（4,35）=0.46, p＞0.05），信息呈現(xiàn)和組塊的交互作用不顯著（F（4,35）=0.65, p＞0.05）。

在損失條件下，描述信息為40%時，組塊的主效應(yīng)顯著（F（4,35）=2.47, p＞0.05），信息呈現(xiàn)和組塊的交互作用顯著（F（4,35）=2.61, p＜0.05）。進(jìn)行簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)，信息呈現(xiàn)方式在組塊1、2、3、4上均不呈現(xiàn)顯著差異（F（1,38）=0.04,p＞0.05, F（1，38）=0.67, p＞0.05, F（1,38）=2.10, p＞0.05,F（1,38）=3.36, p＞0.05），在組塊 5上存在顯著差異（F（1,38）=4.21, p＜0.05）。

在損失條件下，描述信息為80%時，組塊的主效應(yīng)不顯著（F（4,35）=0.77, P＞0.05），信息呈現(xiàn)和組塊的交互作用不顯著（F（4,35）=0.39, p＞0.05）。

即在收益情境中描述信息低于經(jīng)驗(yàn)信息時，D-E沖突情況下的風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)高于D-E相同情況下；而當(dāng)描述信息高于經(jīng)驗(yàn)信息時，D-E相同情況下的風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)高于D-E沖突情況下。但在損失情境中描述信息高于經(jīng)驗(yàn)信息時，D-E沖突情況下的風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)高于D-E相同情況下；而描述信息低于經(jīng)驗(yàn)信息時，D-E沖突與D-E相同情況的風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)從開始到第4組塊均無差異，直到第4組塊以后才出現(xiàn)D-E相同情況下的風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)高于D-E沖突情況下。這說明被試在這種條件下是經(jīng)過大量的嘗試才慢慢地習(xí)得了D-E之間的不一致。

4 討論

Wang, Zhang, Huang和Sun（2015）發(fā)現(xiàn)，個體在具體的風(fēng)險(xiǎn)條件下和模糊的風(fēng)險(xiǎn)條件下神經(jīng)激活不同，在模糊條件下可能涉及更復(fù)雜的認(rèn)知過程。這在一定程度上解釋了描述性風(fēng)險(xiǎn)決策和經(jīng)驗(yàn)性風(fēng)險(xiǎn)決策在收益和損失上選擇傾向性的差異。本文研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在D-E相同和D-E沖突的情況下，情境主效應(yīng)顯著，個體在損失狀態(tài)下比收益狀態(tài)下更傾向于做出風(fēng)險(xiǎn)選擇，個體表現(xiàn)出反射效應(yīng)，和描述性風(fēng)險(xiǎn)決策的現(xiàn)象相一致。這說明，反射效應(yīng)和描述信息的具體性有關(guān)，不受信息準(zhǔn)確性的影響。

Weiss-Cohen等人（2016）在研究收益情境下的D-E沖突時發(fā)現(xiàn)，DEC和DES條件下的風(fēng)險(xiǎn)選擇存在顯著差異。本研究進(jìn)一步探討了在損失情境中，DEC和DES條件下的風(fēng)險(xiǎn)選擇差異。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在損失情境中，當(dāng)描述信息呈現(xiàn)概率為40%時，DEC和DES并不存在顯著差異。當(dāng)描述信息呈現(xiàn)概率為80%時，DEC和DES存在顯著差異。這一結(jié)果與日常生活中的一些現(xiàn)象相吻合，如賭徒往往越是輸錢越不能識別自己賭博贏錢的概率和實(shí)際預(yù)期概率并不相符。

然而，在損失情境中，當(dāng)描述概率為40%時，DES和DEC之間差異的不顯著性，并不意味著個體不能識別D-E沖突。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，組塊的主效應(yīng)顯著以及信息呈現(xiàn)和組塊的交互作用顯著。通過進(jìn)一步的簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)，在不同的組塊上，比較信息呈現(xiàn)方式的差異發(fā)現(xiàn)信息呈現(xiàn)方式在組塊1、2、3、4上均不呈現(xiàn)顯著差異，在組塊5上存在顯著差異。這表示，個體在描述性信息為40%，經(jīng)驗(yàn)信息為80%（D＜E）的損失情境下，對于D-E沖突的識別是在組塊4之后才發(fā)生的。而收益和描述信息為80%，經(jīng)驗(yàn)信息為40%（D＞E）的損失情境下，個體對D-E沖突的識別均在組塊1就能夠識別了。為什么在損失情境中當(dāng)描述性信息小于經(jīng)驗(yàn)性信息時，個體很難立刻發(fā)現(xiàn)D-E的不一致呢？原因在于在收益情境中個體所承擔(dān)的心理壓力較小，對事件概率的判斷較為從容。對描述性信息和經(jīng)驗(yàn)性信息都能有一個合理的分析與判斷。但在損失情境中個體一般所承受的心理壓力較大。個體對損失的負(fù)面情緒，使得個體對風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)中的無損失結(jié)果過分偏愛。在D-E沖突條件下，當(dāng)D＞E時，個體通過選擇風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)，獲得大量無損失結(jié)果，個體的愉悅感上升，情緒所占用的認(rèn)知資源減少，分配給習(xí)得DE沖突的認(rèn)知資源增多，從而更快地習(xí)得這種對自己有益的沖突信息；當(dāng)D＜E時，對于無損失結(jié)果的追求，產(chǎn)生了大量的負(fù)面情緒，使得個體分配給D-E沖突習(xí)得任務(wù)的認(rèn)知資源減少，因此需要更多的試次來習(xí)得D-E沖突。在日常生活中也可經(jīng)常觀察到這種現(xiàn)象，人們可以很快識別有利于自己的投資，卻在賭博活動中難以及時止損。

本研究的意義在于，首先，以往的研究主要集中于研究基于描述信息的風(fēng)險(xiǎn)決策和基于經(jīng)驗(yàn)信息的風(fēng)險(xiǎn)決策在收益和損失上的差異，本文進(jìn)一步補(bǔ)充了D、E風(fēng)險(xiǎn)決策，探討了當(dāng)D-E沖突時，個體在收益和損失條件下風(fēng)險(xiǎn)決策特點(diǎn)。其次，本研究從新的視角，從個體對D-E沖突的感知入手，發(fā)現(xiàn)在不同的條件下，個體對D-E沖突的習(xí)得有快慢之分。同時，這一研究結(jié)果還提示，在損失條件下人們有時難以發(fā)現(xiàn)描述信息與實(shí)際信息之間的差異。

本文使用40%和80%的D、E差探討了在不同條件下，個體對D-E差異的感知速度。進(jìn)一步的研究還可以從擴(kuò)大或縮小D-E差異入手，探討個體在不同條件下對D-E沖突的識別和識別速度的變化，也可以從認(rèn)知神經(jīng)領(lǐng)域進(jìn)一步探討DE沖突在收益、當(dāng)D＞E的損失條件下和當(dāng)D＜E時的損失條件下的神經(jīng)激活上的差異。

5 結(jié)論

（1）在D-E沖突條件下，個體表現(xiàn)出反射效應(yīng)，即在收益情境下，更傾向于選擇安全選項(xiàng)，在損失情境下，更傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)。

（2）在收益情境中，個體能夠較快習(xí)得DE沖突；但在損失情境中，當(dāng)D＜E時個體習(xí)得DE沖突的速度較為緩慢。