劉傳軍 謝忠桔 王星元

(四川大學(xué)公共管理學(xué)院社會學(xué)與心理學(xué)系，四川大學(xué)心理所，成都 610065)

1 引言

前人研究發(fā)現(xiàn)，誘發(fā)高興情緒會增加人們對道德兩難決策中功利性行為提議的贊同程度（Strohminger, Lewis, & Meyer, 2011; Valdesolo &Desteno, 2006）。比如，在“電車難題”（決策者面對是否要犧牲一個無辜者來拯救五個人的兩難選擇）中，誘發(fā)高興情緒的實驗組會比控制組被試更傾向于贊同犧牲一人而拯救五人的功利性提議。然而，即使該效應(yīng)是可靠的，也可能存在著其他解釋。根據(jù)Gawronski和Beer（2017）的分析，相比控制組，高興組被試會做出更多功利性道德決策，存在以下三種可能解釋：第一，高興組更關(guān)注道德后果，為了實現(xiàn)收益最大化而更愿意執(zhí)行功利性提議；第二，高興組更不在意道德規(guī)范，高興情緒可能中和被試對犧牲無辜者的厭惡感，從而更不在意犧牲無辜者背后的道德問題；第三，高興情緒僅僅增加了被試的一般性接受行為提議的傾向，無論是何提議被試都更愿意接受。這三種可能性在傳統(tǒng)的道德兩難范式中無法得到有效分離，Gawronski，Armstrong，Conway，F(xiàn)riesdorf和Hütter（2017）使用多項式?jīng)Q策加工樹開發(fā)了可分離上述三種可能性的CNI模型法，并使用該方法探究了誘發(fā)情緒（高興、悲傷和憤怒）對道德兩難決策中的三種心理過程的影響，發(fā)現(xiàn)誘發(fā)的高興情緒降低了人們對道德規(guī)范的敏感度，但不影響道德后果敏感度和一般性接受傾向，從而支持了第二種解釋（Gawronski, Conway,Armstrong, Friesdorf, & Hütter, 2018）。

但是，CNI模型法本身受到了很多爭議，越來越多的研究者認(rèn)識到該方法存在系統(tǒng)性缺陷（Baron & Goodwin, 2020; Liu & Liao, 2021）。特別是CNI模型法以序列加工為理論預(yù)設(shè)，與當(dāng)下已被許多研究證據(jù)支持的道德雙加工理論存在沖突（Baron & Goodwin, 2020）。道德雙加工理論分為兩種，序列加工的道德雙加工理論認(rèn)為，決策者首先基于直覺驅(qū)動的道德規(guī)范考慮來決策，然后基于理性驅(qū)動的道德后果權(quán)衡來補(bǔ)充或修正已做出的決策（Bj?rklund, Haidt, & Murphy,2000; Greene & Haidt, 2002）；并行加工的道德雙加工理論則認(rèn)為，道德決策受到直覺加工與理性加工的并行影響和獨(dú)立作用（Greene, 2007,2009; Greene, Morelli, Lowenberg, Nystrom, & Cohen,2008; Koenigs et al., 2007），驅(qū)動人們在決策時同時考慮道德規(guī)范與道德后果。CNI模型法假定決策者先考慮道德后果，再考慮道德規(guī)范，最后考慮一般性不接受或接受反應(yīng)，這種決策加工順序與道德雙加工理論存在沖突，受到研究者批評（劉傳軍, 廖江群, 2021; Baron & Goodwin,2020; Liu & Liao, 2021）。

Gawronski等（2020）就序列加工的不恰當(dāng)預(yù)設(shè)問題做出了回應(yīng)，認(rèn)為C-N-I的模式只是決策建模上的條件關(guān)系，而非對決策者認(rèn)知加工的順序進(jìn)行界定。但是，Liu和Liao（2021）使用CNI模型法的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行重分析，表明這種條件關(guān)系會導(dǎo)致代表道德規(guī)范敏感度的N參數(shù)被高估，并且使代表一般性不接受/接受傾向的I參數(shù)不可靠。在數(shù)據(jù)重分析的基礎(chǔ)上，Liu和Liao提出了解決該方法局限的CAN算法，并在后續(xù)研究中擴(kuò)展出了6個代表決策者道德決策傾向的參數(shù)：C參數(shù)代表其道德后果敏感度；N參數(shù)代表其道德規(guī)范敏感度；A參數(shù)代表其無論受何因素影響總體上傾向于接受行為提議的偏好程度；IrrespectiveI參數(shù)代表在道德規(guī)范提倡接受行為提議并且道德后果有利的情形下，決策者仍選擇不接受的偏好程度；IrrespectiveA參數(shù)代表在道德規(guī)范禁止接受行為提議并且道德后果不利的情形下，決策者仍選擇接受行為提議的偏好程度；Moral obedience參數(shù)代表決策者遵循道德規(guī)范和道德后果原則的要求來決策的程度（算法詳見https://osf.io/8mzq4/）。由于CNI模型法主要用于探討兩組被試之間道德決策參數(shù)的差異，其中，若N參數(shù)被高估，則意味著組間差異比較的結(jié)果不可靠，需要對其結(jié)果進(jìn)行重新檢驗。

Gawronski等（2018）發(fā)現(xiàn)高興組的道德規(guī)范敏感度（即N參數(shù)）顯著低于參照組，基于前述分析可知該效應(yīng)需要重新檢驗。因此，本研究首先使用修訂后的CAN算法來對該效應(yīng)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行重分析，考察在CAN算法下N參數(shù)在高興組與參照組間是否存在顯著差異（研究1）。其次，對該效應(yīng)進(jìn)行了概念性重復(fù)，以檢驗該效應(yīng)能否得到復(fù)現(xiàn)（研究2）。在Gawronski等的研究中，被試只需要回答道德判斷框架問題（“你認(rèn)為……是道德的嗎？”），但是，大量研究表明道德選擇框架問題（“你會那樣做嗎？”）對于個體的道德決策和行為具有更強(qiáng)的預(yù)測力（Patil, Cogoni, Zangrando, Chittaro, &Silani, 2014; Pletti, Lotto, Buodo, & Sarlo, 2017）。因此，在研究2中增加了道德選擇框架問題，從判斷和選擇兩個視角上綜合考察高興情緒是否會降低道德規(guī)范敏感度。最后，對探究該效應(yīng)的跨研究數(shù)據(jù)進(jìn)行了元分析，以進(jìn)一步評估該效應(yīng)的可重復(fù)性。

2 研究1：對Gawronski等（2018）的數(shù)據(jù)重分析

2.1 研究方法

首先，對本次數(shù)據(jù)重分析工作進(jìn)行了注冊（https://osf.io/unpdm/），明確說明本研究將使用CAN算法來分析Gawronski等（2018）的原始數(shù)據(jù)，特別是檢驗高興情緒是否會顯著降低決策者的道德規(guī)范敏感度。其次，通過開放科學(xué)中心（https://osf.io/e8nrt/）下載了Gawronski等（2018）的原始數(shù)據(jù)。使用CAN算法（Liu &Liao, 2021）對道德決策參數(shù)進(jìn)行了重新計算。最后，使用SPSS23.0將新獲得的道德決策參數(shù)在高興組和參照組之間進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗，以考察組間差異是否顯著，特別是道德規(guī)范敏感度的組間差異是否顯著。

2.2 結(jié)果

對Gawronski等（2018）研究1a的數(shù)據(jù)重分析結(jié)果如圖1所示，道德決策各參數(shù)在參照組與高興組之間的差異不顯著，|t|s≤1.66，ps＞0.05。特別是，代表道德規(guī)范敏感度的N參數(shù)在參照組（M=0.29,SD=0.30）與高興組（M=0.20,SD=0.28）之間的差異不顯著，t(126)=1.63，p＞0.05。

圖1 Gawronski等（2018）研究1a高興組與參照組的道德決策參數(shù)比較

對Gawronski等（2018）研究1b的數(shù)據(jù)重分析結(jié)果如圖2所示，道德兩難決策各參數(shù)在參照組與高興組之間的差異不顯著，|t|s≤1.49，ps＞0.05。特別是，代表道德規(guī)范敏感度的N參數(shù)在參照組（M=0.34,SD=0.27）與高興組（M=0.26,SD=0.31）之間的差異不顯著，t(118)=1.49，p＞0.05。

圖2 Gawronski等（2018）研究1b高興組與參照組的道德決策參數(shù)比較

此外，Gawronski等（2018）還探討了悲傷和憤怒情緒對道德決策的影響，均未發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計效應(yīng)。本次數(shù)據(jù)重分析也未發(fā)現(xiàn)該效應(yīng)，詳見在線附錄（https://osf.io/8mzq4/）。

3 研究2：重新檢驗高興情緒的道德決策效應(yīng)

3.1 研究方法

3.1.1 被試

158名被試參加了本研究，其中女生98人，男生47人，13人未報告性別信息，年齡范圍17～23歲，平均年齡19.46±1.24歲。共30人未通過作答態(tài)度檢測，其數(shù)據(jù)未進(jìn)入后續(xù)分析。所有被試均通過紙質(zhì)問卷首頁填寫了書面知情同意書。被試在問卷填寫完成后獲得一份價值5元左右的小禮物作為回報。

3.1.2 實驗設(shè)計與材料

采用被試間設(shè)計。參照組被試被要求“請寫下您通常一天的學(xué)習(xí)或工作安排，100字左右”；高興組被試被要求“請寫下一件讓您感到高興和快樂的事情，不論是您親身經(jīng)歷的還是您看到的都可以，100字左右，請盡可能把您的感受寫下來”。被試的填答時間不限。這種誘發(fā)情緒的方式在研究中較為常見，如邱林、鄭雪和王雁飛（2008）通過要求被試回憶積極或消極情緒經(jīng)歷的方式來誘發(fā)積極或消極情緒體驗，本研究也采用了該方法。

然后，要求被試使用10點量表對10種情緒（放松的、生氣的、高興的、悲傷的、自豪的、惡心的、振奮的、慚愧的、崇敬的、恥辱的）進(jìn)行評分，1代表“完全沒感覺”，10代表“感覺很強(qiáng)烈”。情緒評分結(jié)果作為操作檢驗項目。

因變量為被試的道德決策結(jié)果。被試在操作檢驗之后，將閱讀24段故事情境，其中16段情境材料來自Gawronski等（2017）的研究，譯稿參考了Li，Gao，Zhao和Li（2021）的翻譯，其余8段情境材料為本研究團(tuán)隊自編。所有材料在中國被試中均被評價為與道德顯著相關(guān)，并已被應(yīng)用于道德決策研究（劉傳軍, 廖江群, 印刷中）。在每個情境結(jié)束時，均有一個行為提議，如“作為部隊首長，你可以同意贖金支付”。然后，被試進(jìn)行“是”和“否”的二元迫選：道德判斷框架問題為“你認(rèn)為如情境提議那樣的打算是道德的嗎？”，道德選擇框架問題為“你會（如情境所提議的）那樣做嗎？”，兩種框架問題出現(xiàn)的順序進(jìn)行了隨機(jī)平衡。

3.1.3 實驗程序

本實驗使用隨機(jī)問卷的方法進(jìn)行組織。問卷中，首先，以“情境故事記憶實驗”為名，被試書面簽名同意參與本實驗后，接受高興組或參照組的情緒啟動操作。其次，被試將完成當(dāng)前情緒狀態(tài)的評分。再次，被試將閱讀24段情境故事，并完成道德決策任務(wù)。情境故事的呈現(xiàn)順序參照Gawronski等（2017）進(jìn)行了預(yù)隨機(jī)控制，以確保相鄰兩段情境來自不同的故事類型。最后，要求被試回答4個問題，第1個為作答態(tài)度檢測題目，“請選出下列哪個故事主題，在您閱讀過的故事中沒有出現(xiàn)過？A.廢氣排放 B.插隊買票 C.器官移植 D.邊境綁架 E.刑訊逼問”，其余3題為填充題目；并填寫基本人口學(xué)信息。

高興組和參照組兩種版本的問卷被提前編號后，使用相同的封面進(jìn)行了封裝，并打亂了版本順序。之后交由主試在圖書館、教室等地點尋找獨(dú)坐的同學(xué)，邀請其參與問卷填寫。主試將問卷按從上往下的順序發(fā)放給被試，因而無法事先知道被試所填問卷的組別等信息。被試開始填寫問卷時，主試隨即離開并在15分鐘后返回，回收問卷并對被試的疑問進(jìn)行解答。

在數(shù)據(jù)分析階段，首先篩選出通過作答態(tài)度檢測的被試，然后確定操作檢驗是否成功，最后對道德決策結(jié)果進(jìn)行分析以檢驗研究假設(shè)。

3.2 結(jié)果

被試的自評情緒得分中，有12名被試存在全部或部分情緒條目評分存在缺失，但完成了后續(xù)道德決策任務(wù)。因此其數(shù)據(jù)仍然納入了后續(xù)分析，只在情緒操作檢驗時未納入分析。

在情緒操作中，只有高興情緒具有顯著的組間差異，高興組（M=6.16,SD=2.52）顯著高于參照組（M=5.03,SD=2.37），t(115)=2.50，p=0.014，Cohen’sd=0.46。其他情緒條目的自評得分均無顯著的組間差異，|t|s≤1.24，ps＞0.05。這說明高興情緒啟動成功。

如圖3所示，在道德判斷框架下，高興組的總體接受偏好顯著低于參照組，t(126)=2.09，p=0.039，Cohen’sd=0.37；其他各參數(shù)在參照組與高興組之間的差異不顯著，|t|s≤1.32，ps＞0.05。特別是，道德規(guī)范敏感度在參照組與高興組之間的差異不顯著，t(126)=0.05，p＞0.05。

圖3 判斷框架下高興組與參照組的道德決策參數(shù)比較

如圖4所示，在道德選擇框架下，高興組的不顧道德原則要求而不接受傾向顯著高于參照組，t(126)=2.00，p=0.048，Cohen’sd=0.36；其他各參數(shù)在參照組與高興組之間的差異不顯著，|t|s≤1.33，ps＞0.05。特別是，道德規(guī)范敏感度在參照組與高興組之間的差異不顯著，t(126)=0.88，p＞0.05。

圖4 選擇框架下高興組與參照組的道德決策參數(shù)比較

通常而言，判斷框架主要反應(yīng)了人們的道德知識，而選擇框架則主要反應(yīng)了道德行為意愿?；谡J(rèn)知一致性理論（Gawronski & Brannon,2019），為避免失調(diào)反應(yīng)，人們的判斷和選擇通常會保持一致。因此在組間比較時，各指標(biāo)可能會同時顯著或同時不顯著。本研究中，總體接受偏好和不顧道德原則要求而不接受傾向只在判斷或選擇框架之一上存在顯著差異，因此認(rèn)為這可能只是隨機(jī)誤差所致，后續(xù)研究可以對此進(jìn)一步檢驗。

研究2中有8個情境故事為本研究團(tuán)隊自編，與Gawronski等（2018）中的情境故事部分不同。因此，為了進(jìn)一步檢驗研究1、研究2結(jié)果的一致性，本研究針對兩個研究中完全相同的16個情境故事進(jìn)行了再次分析，結(jié)果與前述所有情境故事的綜合分析結(jié)果完全一致。因此，部分情境故事的差異并不影響研究所得結(jié)果的一致性。

為了對高興情緒的跨研究穩(wěn)定性進(jìn)行探究，本研究參考Bia?ek，Paruzel-Czachura和Gawronski（2019）的研究，使用匹配效應(yīng)（fixed effect, FE）模型方法對三個樣本中高興情緒對道德規(guī)范敏感度的效應(yīng)進(jìn)行元分析。由于目前只有該三個樣本使用了相同的結(jié)構(gòu)化情境，且均可以在CNI模型法和CAN算法下生成道德決策傾向參數(shù)。因此，元分析部分只使用了三個研究樣本來評估效應(yīng)穩(wěn)定性。鑒于Gawronski和Brannon（2019）的研究中，被試使用的是道德判斷框架進(jìn)行決策，因此只將研究2中判斷框架下的數(shù)據(jù)納入元分析，以保持各研究之間的一致性。

4 元分析

使用JASP 0.15.0.0開源統(tǒng)計分析軟件的元分析功能對三個樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行了元分析，結(jié)果如圖5所示，模型系數(shù)的Omnibus檢驗未通過，Q(1)=3.11，p=0.078，說明不能排除該效應(yīng)為零的原假設(shè)。殘差異質(zhì)性檢驗也未通過，Q(2)=1.77，p=0.413，說明不能排除該效應(yīng)在各樣本中的效應(yīng)量相等的原假設(shè)。綜合起來，該效應(yīng)均值為?0.18，95%CI為 [?0.39, 0.02]，包含了 0 并且效應(yīng)系數(shù)檢驗未通過，Z=?1.76，p=0.078，說明該效應(yīng)在統(tǒng)計上不顯著。

圖5 高興情緒影響道德規(guī)范敏感度的跨研究元分析

5 討論

本研究通過對已有研究數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分析和概念性重復(fù)驗證，發(fā)現(xiàn)高興情緒對道德決策的影響在統(tǒng)計上不顯著，為重新審視高興情緒對道德決策的影響和重新審視道德決策研究中的CNI模型法均提供了實驗證據(jù)。

首先，本研究通過數(shù)據(jù)重分析、概念性重復(fù)研究以及跨研究的元分析，均未發(fā)現(xiàn)高興情緒對道德規(guī)范敏感度的顯著影響。這再一次表明，Gawronski等（2018）研究中所發(fā)現(xiàn)的高興情緒對道德決策的影響可能是由方法學(xué)局限導(dǎo)致的假陽性效應(yīng)。在未來的研究中，還需要對其進(jìn)行更嚴(yán)格和更深入的檢驗。

其次，本研究在統(tǒng)計上表明，CNI模型法高估代表道德規(guī)范敏感度會導(dǎo)致其組間差異比較時增加假陽性結(jié)果的可能性。在Gawronski等（2018）的研究1a和研究1b中均發(fā)現(xiàn)了道德規(guī)范敏感度的顯著組間差異，而在本研究使用CAN算法所獲得的結(jié)果中，雖然存在微弱的差異趨勢，但在統(tǒng)計上均不顯著。該結(jié)果支持了本研究的猜想，再次說明了CNI模型法存在方法學(xué)偏差。使用CNI模型法進(jìn)行的道德決策研究，需要注意方法學(xué)偏差可能導(dǎo)致的假陽性結(jié)果。

5.1 高興情緒可能并不會影響道德決策

以往對高興情緒影響道德決策的解釋，主要是情緒中和論和規(guī)范驅(qū)動論兩種。

情緒中和論認(rèn)為個體面對一個傷害他人的行為時會產(chǎn)生厭惡感，從而誘導(dǎo)個體拒絕該行為提議或拒絕執(zhí)行該行為；而高興情緒的誘發(fā)可以中和厭惡情緒，降低拒絕傾向（Strohminger et al.,2011; Valdesolo & Desteno, 2006）。這種解釋是基于三個必須同時成立的前提：第一，傷害他人的行為會誘發(fā)厭惡感；第二，厭惡感會增加拒絕行為反應(yīng)；第三，高興情緒可以中和或減少厭惡感。關(guān)于第一個前提，已有大量研究結(jié)果表明，對于違背社會道德的行為，如傷害他人，人們會體驗到厭惡情緒（Haidt, Rozin, Mccauley, & Imada,1997; Rozin, Markwith, & McCauley, 1994）。這種情緒是源于人們具身性的核心厭惡的，具有進(jìn)化上的自我保護(hù)意義（吳寶沛, 張雷, 2012; Chapman, Kim,Susskind, & Anderson, 2009; Schnall, Haidt, Clore, &Jordan, 2008）。第二個前提也有多項研究結(jié)果支持，即道德厭惡感會使人們的道德標(biāo)準(zhǔn)更加嚴(yán)厲，從而增加在傳統(tǒng)道德兩難情境中的拒絕傾向（Chapman & Anderson, 2014）。但是，有研究者通過元分析發(fā)現(xiàn)，在考慮出版偏差的情況下，厭惡感對道德判斷的嚴(yán)厲性的放大作用消失了（Landy &Goodwin, 2015）。因此，第二個前提能否成立是存疑的。第三個前提，也是情緒中和論的關(guān)鍵前提，高興情緒真的能中和厭惡感嗎？如果將高興和厭惡情緒視作同一情緒連續(xù)體的兩端，那么，高興情緒的增加會伴隨著厭惡情緒的減少。根據(jù)情緒與道德的CAD三元理論，厭惡與道德純潔性違背是直接關(guān)聯(lián)的（Rozin, Lowery, Imada, & Haidt,1999），而未發(fā)現(xiàn)高興與道德間存在直接關(guān)系。很多研究也表明，特定情緒與特定道德行為之間存在聯(lián)結(jié)（文少司, 丁道群, 2015; Wagemans, Brandt, &Zeelenberg, 2018）。這意味著高興可能并不能減少道德厭惡感，至少這一假設(shè)是需要重新檢驗的。

規(guī)范驅(qū)動論則認(rèn)為高興情緒會緩解違背道德規(guī)范所帶來的負(fù)面情緒反應(yīng)（Nichols & Mallon, 2006），從而降低人們對道德規(guī)范的敏感度（Gawronski et al.,2018）。這種解釋是基于道德雙加工理論的，認(rèn)為義務(wù)論判斷根植于情緒反應(yīng)（Greene, Sommerville,Nystrom, Darley, & Cohen, 2001），情緒反應(yīng)的減少會增強(qiáng)人們的功利性計算傾向，減少義務(wù)論反應(yīng)傾向（Greene, 2007）。規(guī)范驅(qū)動論與情緒中和論的解釋非常相似，都認(rèn)為道德判斷根源于決策者的情緒反應(yīng)，區(qū)別主要在于，前者認(rèn)為情緒反應(yīng)的對象是違反規(guī)范，后者則認(rèn)為是傷害他人的行為。然而，規(guī)范驅(qū)動論解釋同樣面臨三個前提：對規(guī)范的違反會誘發(fā)厭惡情緒；厭惡情緒會增加拒絕行為傾向；高興情緒可以緩解厭惡情緒。與情緒中和論解釋類似，其解釋前提也是存疑的，需要進(jìn)一步的研究檢驗。

5.2 CNI模型法增加道德規(guī)范敏感度上假陽性結(jié)果的方法學(xué)探析

在傳統(tǒng)道德兩難范式下開展的道德決策研究存在解釋上的模糊性，需要結(jié)合CNI模型法來厘清效應(yīng)解釋（徐科朋, 楊凌倩, 吳家虹, 薛宏, 張姝玥, 2020; 曾笑雨, 馬燚娜, 2020; Gawronski et al.,2020）。可是，該方法所采取的序列加工預(yù)設(shè)會直接導(dǎo)致代表道德規(guī)范敏感度的N參數(shù)被高估，并使得代表一般性不作為/作為傾向的I參數(shù)不可靠（劉傳軍, 廖江群, 2021; Liu & Liao, 2021）。在其預(yù)設(shè)的加工順序下，在計算道德規(guī)范敏感度（即N參數(shù)）時，必須在N參數(shù)的一般等式基礎(chǔ)上除以（1?C）。由于道德后果敏感度（即C參數(shù)）為0到1之間的真分?jǐn)?shù)，（1?C）也是0到1之間的真分?jǐn)?shù)。所以，N參數(shù)的一般等式在除以一個真分?jǐn)?shù)之后，必然會大于其自身。當(dāng)N參數(shù)在進(jìn)行組間比較時，不同組的N參數(shù)之間的差異也會隨之放大，從而造成更高的一類錯誤率。對于CNI模型法中的I參數(shù)，同樣因其不恰當(dāng)預(yù)設(shè)而變得沒有實質(zhì)意義。

在可重復(fù)性危機(jī)的學(xué)科大背景下（Open Science Collaboration, 2015），本研究也提示研究者不僅應(yīng)當(dāng)重視假設(shè)檢驗相關(guān)的統(tǒng)計技術(shù)問題（胡傳鵬等,2016），也應(yīng)當(dāng)注意那些用于統(tǒng)計分析的指標(biāo)在合成方法上是否存在不合理之處。如CNI模型法這種對考察指標(biāo)進(jìn)行建模的方法，其底層假設(shè)需要被謹(jǐn)慎對待，以避免出現(xiàn)更多假陽性結(jié)果。

本研究已經(jīng)初步揭示高興情緒影響道德決策的效應(yīng)需要重新審視，也揭示出CNI模型法在研究應(yīng)用中可能會導(dǎo)致道德規(guī)范敏感度被高估而出現(xiàn)假陽性結(jié)果。但本研究仍然存在一些局限性需要注意。首先，本研究應(yīng)用了CAN算法，研究結(jié)果也可能受到CAN算法本身局限性的影響。Liu和Liao（2021）提到，該算法缺乏統(tǒng)計指標(biāo)來顯示其測量誤差，反應(yīng)試次偏少也可能造成估計偏差。在本研究中也存在著這些局限性，可能在一定程度上影響結(jié)論的可靠程度。但通過跨研究元分析結(jié)果來看，高興情緒的道德效應(yīng)仍需要進(jìn)一步檢驗。未來研究可以通過增加反應(yīng)試次的數(shù)量（K?rner, Deutsch, & Gawronski, 2020）來減少估計偏差等問題。其次，本研究在進(jìn)行概念性重復(fù)研究時，樣本量仍然偏小，統(tǒng)計效力可能不足，未來研究可以在更大樣本中檢驗該效應(yīng)。再次，無論是情緒中和論還是規(guī)范驅(qū)動論解釋，其底層假設(shè)中，厭惡情緒會驅(qū)動人們更嚴(yán)厲的道德標(biāo)準(zhǔn)和拒絕違反道德規(guī)范的行為、高興情緒可以中和或緩解厭惡情緒的影響，這兩點基本假設(shè)在未來的研究中應(yīng)該進(jìn)一步檢驗。最后，雖然本研究比較穩(wěn)定地表明高興情緒降低道德規(guī)范敏感度的效應(yīng)可能是一個假陽性效應(yīng)，但是，無法排除一種可能性是高興情緒的誘發(fā)強(qiáng)度不足可能導(dǎo)致該效應(yīng)未具有統(tǒng)計意義。即當(dāng)高興組相比參照組的高興情緒相對強(qiáng)度提高到更高水平之后，也可能出現(xiàn)高興情緒降低道德規(guī)范敏感度的效應(yīng)。

6 結(jié)論

本研究通過數(shù)據(jù)重分析和概念性重復(fù)研究，未發(fā)現(xiàn)顯著的統(tǒng)計證據(jù)支持高興情緒會降低道德規(guī)范敏感度，為研究者重新審視該效應(yīng)以及重新審視道德決策研究中的CNI模型法提供了研究證據(jù)。