感覺尋求對風險決策影響的認知神經機制

于 凱，邢 強

(1．暨南大學 管理學院，廣東廣州 510632;2．廣州大學教育學院，廣東 廣州 510006)

前 言

風險決策是指個體面臨兩個或兩個以上的備選方案，在能夠估計或預測各備選方案發生概率的情況下而選擇預期效果最好的方案的決策過程。［1］風險決策充斥著生活的方方面面，人們無不面臨有風險的情境。［2］面對高風險高回報與低風險低回報的理財產品，你會選擇哪種?你的冒險與否會受哪些因素影響?

以往研究顯示:沖動性、感覺尋求、獎懲敏感性等對風險決策有顯著影響。［3-5］感覺尋求(sensation seeking)是指個體對多變的、新異的、復雜的和強烈的感覺以及體驗的尋求，并通過采取生理的、社會的、法律的和經濟的冒險行為來實現這些體驗的愿望［6-7］。Suhr等人在研究中發現:高感覺尋求者在愛荷華賭博任務中成績最差。［8］Barbara等人以哥倫比亞紙牌任務為實驗任務發現:感覺尋求可以顯著影響風險決策。［5］Barbara以改良的愛荷華賭博任務為實驗任務發現:高感覺尋求個體更傾向于做出不利選擇。［4］Lauriola在一項人格差異與風險決策關系的元分析研究中，選取感覺尋求、沖動性兩種人格特質分析其與氣球模擬冒險任務的關系，發現感覺尋求與氣球模擬冒險任務中表現出來的冒險性具有中等相關。［3］然而，目前還存在一些研究并未證實感覺尋求與風險決策的顯著相關性。Lejuez等人研究發現:氣球模擬冒險任務中所表現出來的冒險性與感覺尋求不相關。［9］徐四華研究發現:感覺尋求總分及各分量表得分和愛荷華賭博任務無顯著相關。［10］Young以愛荷華賭博任務為實驗任務發現:感覺尋求與愛荷華賭博任務不相關。［11］研究結果不一致的可能原因是研究任務不同。氣球模擬冒險任務中，電腦屏幕會呈現一個氣球，被試需要按鍵逐漸吹大氣球，每吹大一次氣球都會有一定收益，同時氣球也可能爆破，氣球越大被試的收益越大，但是氣球爆破的可能性越大，氣球如果爆破那么收益就為零或負，這是一個動態的風險決策過程，被試需要連續地決策是選擇繼續冒險還是停止按鍵以獲得當前的收益，但是氣球模擬冒險任務并不適合采用ERPs技術進行研究。哥倫比亞紙牌任務需要被試從電腦屏幕的紙牌中做出選擇，如果紙牌贏得分數，被試可以繼續選擇，相反如果紙牌失去分數，被試將不能再次選擇，顯然哥倫比亞紙牌任務也不適合采用ERPs技術進行研究。愛荷華賭博任務需要被試從四副紙牌中做出選擇，每副紙牌的獎懲數額及概率不等，能夠較好地模擬現實生活中的決策，并且適用于采用ERPs技術進行研究。

Bechara等人［12］用愛荷華賭博任務研究腹內側前額葉腦區(ventromedial prefrontal cortex，vmPFC)損傷患者在風險決策中的表現，發現:損傷患者更多地選擇了不利紙牌，其冒險的決策策略沒有隨著決策次數的增加而改變。研究者提出軀體標記假設［13-16］來解釋腦損傷患者在愛荷華賭博任務中的表現，認為患者基于情緒情感的學習系統存在缺陷，導致損傷患者更多地選擇了不利紙牌。研究發現有46%左右的大學生在愛荷華賭博任務中的表現與vmPFC損傷的患者一樣［17］，但是軀體標記假設不能解釋正常大學生在愛荷華賭博任務中的不良表現，說明存在影響風險決策的其他因素。

近年來，學者以簡單賭博任務為實驗范式，運用ERPs技術對決策后結果評價的認知神經機制進行了大量研究，主要發現以下幾種與決策相關的ERP成分:P200、P300和FRN，反饋相關負波(feedback related negativity，FRN)是由負性反饋刺激誘發的一種負向偏轉腦電成分，負性反饋刺激代表行為錯誤或失去金錢等，FRN出現在刺激后250～300ms左右，偶極子源定位在前扣帶回附近。［18］目前對于FRN現象的理論解釋主要有:強化學習理論和情緒動機假說。前者認為神經系統對反饋刺激的認知加工產生FRN，而后者認為對反饋刺激的情緒動機意義的評價產生 FRN。［19］

綜上所述，我們發現以下兩個問題亟待解決:第一，感覺尋求到底能否影響風險決策?第二，為什么正常個體在愛荷華賭博任務中的表現類似于vmPFC損傷者?為此，本研究以能更好模擬現實生活情景中風險決策的愛荷華賭博任務［20］為實驗范式，采用ERPs技術探討不同感覺尋求個體風險決策的行為表現及結果評價的認知神經機制。通過對風險決策的神經機制研究可以有效認識決策行為背后的“黑箱”，有助于進一步認識風險決策本質。同時風險決策在日常生活和企業管理中普遍存在，通過對風險決策的深入研究，有助于在日常生活中做出更優質的決策，有助于企業管理中更佳的人崗匹配。

一、研究方法

(一)被試

22名大學生參加本次實驗，高感覺尋求組11人(男7，女4)、低感覺尋求組11人(男4，女7)，年齡21±1歲。視力或矯正視力正常，均未參加過類似實驗，無色盲、色弱，無腦疾病史、精神病史及吸毒史，均為右利手。兩周內均未吸煙、飲酒。高、低感覺尋求的被試是通過《大學生感覺尋求問卷》對180名大學生施測篩選出的。

(二)實驗材料

1．大學生感覺尋求問卷

該問卷由東北師范大學趙閃在SSS-Ⅴ和SSS-Ⅵ以及AISS中文譯本的基礎上修訂而成。問卷共有36道題目，分為興奮與冒險尋求和去抑制兩個維度。問卷的分半信度和內部一致性信度分別為0．86、0．88。題目采用三點記分，A 代表“不想做”，B代表“想做，但不一定去做”，C代表“想做，若有機會一定去做”。標準分轉化后，20～38分為低感覺尋求群體;39～51為普通感覺尋求群體;52分以上為高感覺尋求群體。［21］

2．愛荷華賭博任務

任務有四副紙牌(A、B、C、D)，其中兩副紙牌為即時獎勵數量小但長遠帶來凈收益的有利紙牌;另兩副紙牌為即時獎勵數量大但長遠帶來凈損失的不利紙牌。紙牌的反面是一樣的，正面是正、負分數，其中正分表示贏得這個分數，負分表示輸掉這個分數，翻開每副紙牌可能贏牌也可能輸牌，并且其概率不等。A紙牌贏得的分數和概率分別是 +100、50%，輸掉的分數和概率分別是-150、50%;B紙牌贏得的分數和概率分別是+100、90%，輸掉的分數和概率分別是-1 150、10%;C紙牌贏得的分數和概率分別是+50、50%，輸掉的分數和概率分別是0、50%，D紙牌贏得的分數和概率分別是 +50、90%，輸掉的分數和概率分別是-200、10%。實驗時告訴被試從四副紙牌中任意選擇一副翻看，被試的目標是經過很多次選擇以后贏得盡可能多的分數。衡量被試風險偏好程度的指標是每個組塊中的凈分數，計算公式為:有利紙牌C/D的選擇次數-不利紙牌A/B的選擇次數。如果得分為負，表示被試在這一區組做出了更多的不利選擇，相反得分為正，表示做出了更多的有利選擇。

(三)實驗設計

實驗設計采用2(感覺尋求類別)×5(決策組塊)混合實驗設計，其中感覺尋求類別包括高、低感覺尋求兩類，為被試間變量;決策組塊按照常用方法［10］將全部決策過程的前100次依據決策進程劃分為5個組塊，每個組塊20次選擇，為被試內變量;因變量為風險決策模式，通過愛荷華賭博分數來確定被試風險偏好程度。

腦電分析采用2(感覺尋求類別)×2(反饋結果類型)×3(電極類型)混合實驗設計方差分析，其中感覺尋求類別包括高、低感覺尋求兩類，為被試間變量;反饋結果類型包括獎勵、懲罰兩類，為被試內變量;電極包括 Fz、Cz、Pz，為被試內變量。

(四)實驗程序

實驗在電磁被屏蔽的安靜實驗室里進行。實驗流程如圖1所示，首先要求被試閱讀指導語，讀懂指導語后開始實驗。電腦屏幕中央會呈現紅色“+”，300ms后并排呈現A、B、C、D四副紙牌，被試在鍵盤上按相應鍵做出選擇，做出選擇后空屏500ms，之后呈現反饋結果(0;-150;-200;-1 150;+50;+100)，呈現時間1 000 ms，隨后進入下一次選擇，被試需做2個block，每個block 100次，共200選擇。實驗不設置練習，但在實驗之前會給被試口頭講解實驗程序并作示范。

圖1 實驗流程

(五)數據收集與處理

實驗儀器為德國Brain Products公司生產的腦電記錄和分析系統。按國際10～20系統擴展的32導電極帽記錄腦電數據，以雙耳乳突的連線作為參考電極，雙眼外側安置電極記錄水平眼電(HEOG)，左眼上下安置電極記錄垂直眼電(VEOG)。每個電極處的頭皮電阻保持在5kΩ以下。濾波帶通為0．05～80Hz，采樣頻率為 500Hz/導。離線分析時，分析時程為反饋出現前200ms(作為基線)和反饋出現后800ms。反饋是指翻開紙牌后呈現的獎懲結果。自動校正眼電并排除其他偽跡，波幅大于±80μV在疊加時被自動剔除。對正、負反饋在兩種條件(高、低感覺尋求)誘發的腦電分別進行疊加平均。所得ERPs經0．1～24Hz的無相數字濾波，以反饋前的均值校正基線。［22］

本研究在按鍵選擇界面，記錄被試的按鍵反應，并全程記錄被試腦電。根據反饋刺激類型進行分段，將刺激分為正反饋、負反饋。根據前人研究選取三個電極點(Fz，Cz，Pz)比較前后腦差異，把FRN定義為反饋刺激呈現后250～350ms出現的最大負波值和此負波前的正波的最正值之間的差異。［23-27］數據使用SPSS17．0處理，所有方差分析的p值均采用Greenhouse-Geisser法進行校正。

二、研究結果

22名大學生參加本次實驗，其中2名被試(高感覺尋求組1名男性被試，低感覺尋求組1名女性被試)因腦電不穩定，去偽跡處理中拒絕率超過44%，因而將其腦電數據排除，同時行為數據也不再接受進入統計分析。

(一)大學生感覺尋求問卷結果分析

把180名大學生的《大學生感覺尋求問卷》分數按序排列，從得分最低的20%的被試中隨機選取11名被試定義低感覺尋求組，且得分均小于38，從得分最高的20%的被試中隨機選取11名被試定義為高感覺尋求組，且得分均大于52。對兩組被試的感覺尋求分數進行獨立樣本T檢驗，t(20)=8．06，p＜0．05，兩組的感覺尋求分數存在顯著差異(見表1)，說明對高、低感覺尋求組的劃分是有效的。

表1 不同感覺尋求類型被試得分比較

(二)行為結果

對被試愛荷華平均得分進行2(感覺尋求類型)×2(性別類型)的完全隨機方差分析，結果顯示:感覺尋求類型主效應顯著，F(1，16)=25．95，p＜0．01，性別類型主效應不顯著，F(1，16)=0．74，p＞0．05，感覺尋求類型和性別類型交互作用不顯著，F(1，16)=0．61，p＞0．05。對被試在每個組塊的得分進行2(感覺尋求類型)×5(決策組塊)的重復測量方差分析，結果顯示:決策組塊主效應不顯著，F(4，72)=1．71，p＞ 0．05，感覺尋求類型主效應顯著，F(1，18)=10．90，p＜0．01，決策組塊和感覺尋求類型交互效應顯著，F(4，72)=4．15，p＜0．01，對決策組塊在高、低感覺尋求組進行簡單效應分析，表現為在高感覺尋求組簡單效應不顯著，p＞0．05，在低感覺尋求組簡單效應顯著，組塊3=組塊4=組塊5＞組塊1=組塊2，p＜0．05。具體見圖2。

圖2 兩種感覺尋求類型的被試組塊得分比較

(三)腦電結果

采用SPSS17．0進行2(感覺尋求類型)×2(反饋結果類型)×3(電極類型)的重復測量方差分析，結果顯示:感覺尋求類型主效應不顯著，F(1，18)=0．23，p＞0．05;感覺尋求類型和反饋結果類型交互效應顯著，F(1，18)=4．56，p＜0．05;簡單效應分析結果為:在負反饋條件下低感覺尋求組FRN平均波峰值(-6．41±0．58μV)比高感覺尋求組 FRN 平均波峰值(-5．31 ±0．58μV)更負，p＜0．05;在正反饋條件下低感覺尋求組FRN平均波峰值(-3．82±0．53μV)與高感覺尋求組FRN平均波峰值(-4．25±0．53μV)無差異，p＞0．05;反饋結果類型主效應顯著，F(1，18)=25．99，p＜0．05，表現為:負反饋誘發的FRN腦電成分更負，p＜0．05;電極主效應顯著，F(2，36)=14．21，p＜0．05，事后多重比較發現:相較于Cz、Pz電極，Fz電極誘發的腦電成分更負，Cz、Pz電極誘發的腦電成分無差異;電極和感覺尋求類型交互效應不顯著，F(2，36)=0．03，p＞0．05;電極和反饋結果類型交互效應不顯著，F(2，36)=1．06，p＞0．05;電極、反饋類型和感覺尋求類型交互效應不顯著，F(2，36)=0．10，p＞ 0．05。具體見圖3。

三、討 論

(一)感覺尋求對個體風險決策影響的行為模式

本研究從人格因素角度探討感覺尋求是否影響個體風險決策。針對這一研究目的，首先使用大學生感覺尋求問卷區分出了高感覺尋求組和低感覺尋求組，然后讓高、低感覺尋求組被試分別參加愛荷華賭博任務。數據分析顯示:感覺尋求類型主效應顯著，而性別類型、感覺尋求類型和性別類型的交互作用均不顯著，說明性別差異對風險決策并沒有影響。

從圖2可以看到，高、低感覺尋求組被試在第一、二組塊得分都是負分，低感覺尋求組得分從第三組塊開始有很大提升，盡管第四組塊有稍微下降，但是第五組塊又有提升。相較于低感覺尋求組從第三組塊開始有較大提升，而且得分由負變為正，高感覺尋求組得分一直是負分。低感覺尋求組在第三、四、五組塊的得分大于高感覺尋求組得分。本研究與Suhr(2007)、Barbara(2013)的研究結果一致。高感覺尋求組個體在風險決策任務中的表現類似于vmPFC損傷患者，以往研究也發現vmPFC損傷患者在選擇過程中一直選擇即時獎勵數量大但是懲罰也大的不利紙牌。［28］

本研究表明感覺尋求顯著影響個體風險決策的行為模式，表現為:高感覺尋求組的個體在決策中更多地選擇了不利紙牌(即時收益高但長遠損失)，其冒險的決策策略沒有隨著決策次數的增加而發生改變，表明高感覺尋求個體在風險決策中的行為模式是“即時收益優先”模式。而低感覺尋求組的個體由于其不喜歡冒險，在習得獎懲規律后(第三組塊以后)便改變了其行為模式，轉為更多地選擇有利紙牌(即時收益低但長遠獲益)，在第一、二組塊的不利決策是因為其在決策過程中還沒有習得獎懲規律。這表明低感覺尋求組個體對懲罰的體驗比高感覺尋求組個體強烈得多，正是因為低感覺尋求組個體對懲罰更敏感，在習得獎懲規律后便改變了行為模式，轉而更多地選擇有利紙牌。按照軀體標記假設，低感覺尋求者在決策過程中產生了來自情緒系統的體細胞偏好信號，并且這種體細胞偏好信號在低感覺尋求組中確實在引導個體作出更好的決策，然而如前文所提大學生中有46%左右的個體在愛荷華賭博任務中的表現類似于vmPFC損傷患者［7］，在本研究中表現為高感覺尋求者持續不斷地選擇不利紙牌，這表明感覺尋求顯著影響個體風險決策的行為模式。高感覺尋求組的個體在任務中的表現無法用軀體標記假設解釋，所以我們采用ERPs技術收集腦電數據，試圖從認知神經層面解釋為什么高感覺尋求組的個體會持續不斷地選擇不利紙牌。

(二)感覺尋求對個體風險決策影響的認知神經特點

本研究選取FRN作為分析成分，由于FRN只對反饋結果效價敏感，而對反饋結果數量不敏感，而且中性反饋刺激和負性反饋刺激一樣也誘發了腦電的負向偏轉，［29］所以本研究將反饋結果+100、+50劃為“正反饋”，而將反饋結果 0、-150、-200、-1 150劃為“負反饋”。由圖3可見反饋刺激呈現后誘發了明顯的FRN波。

圖3 不同感覺尋求組在正、負反饋條件下的ERPs總平均波形

在本研究中，高、低感覺尋求組在負反饋結果條件下都產生了FRN波，并且低感覺尋求組的波峰值要比高感覺尋求組的大。強化學習理論［28］認為反饋相關負波是當強化學習信號通過中腦多巴胺系統傳輸到ACC時產生的，并且ACC可以通過這種信號來調整當前行為，基底神經節參與評價反饋結果的好壞，如果是負性反饋結果，就被評價為“壞”，多巴胺神經細胞會引起相位減弱的活動，多巴胺系統把這些信息傳遞到ACC，多巴胺能的減弱不能抑制ACC神經元的活動，便引起了較大波幅的FRN。負反饋結果條件下，低感覺尋求組的波峰值更大的原因可能是高、低感覺尋求組個體的中腦多巴胺的活動程度不同，盡管是相同的反饋結果，但是較于高感覺尋求組，低感覺尋求組個體中腦多巴胺神經細胞相位減弱活動更大，所以低感覺尋求組在負反饋條件下的波峰值要比高感覺尋求組大。可見負反饋對于低感覺尋求組來說更具有改變行為模式的意義。中腦多巴胺產生的信號會傳遞到前額葉，由于高、低感覺尋求者在負反饋結果條件下產生的信號強弱不同，所以對前額葉的控制也是不同的，在后續的選擇中低感覺尋求組會轉而選擇更有利的紙牌，而高感覺尋求組卻持續不斷地選擇不利紙牌。另外，高、低感覺尋求組在正反饋條件下產生的FRN波峰值沒有差異，這說明高、低感覺尋求者對正反饋不敏感，所以相同的反饋結果引起相同程度的波幅。軀體標記假設從體細胞偏好信號的角度闡釋了vmPFC損傷患者在任務中的不良表現，但是并不能夠解釋正常個體在任務中的不良表現，強化學習理論可以解釋這種現象。個體在風險決策中所表現出來的認知神經特點表明，低感覺尋求者對代表懲罰的負性刺激更敏感，所以在后續的選擇過程中轉為選擇更為有利的紙牌。

反饋類型主效應顯著，表現為負反饋誘發的FRN波峰值比正反饋誘發的FRN波峰值大，這是與前人研究結果一致的［30］，這表明負性刺激對人類的適應性行為更有意義，本研究結果進一步驗證了強化學習理論。

感覺尋求顯著影響風險決策行為，具體表現為:高感覺尋求者更多地表現出決策的冒險行為;在負反饋結果條件下，感覺尋求顯著影響結果評價，低感覺尋求者誘發更負的FRN腦電成分，表明低感覺尋求組的個體對懲罰更敏感。

［1］ 謝曉非．企業管理人員的風險決策模式研究［J］．科學管理研究，1995，13(6):27-31．

［2］ 謝曉非，陸靜怡．風險決策中的雙參照點效應［J］．心理科學進展，2014，22(4):571-579．

［3］ LAURIOLA M．Individual Differences in Risky Decision Making:A Meta-analysis of Sensation Seeking and Impulsivity with the Balloon Analogue Risk Task［J］．Journal of Behavioral Decision Making，2014，27(1):20-36．

［4］ BARBARA P，LUIGI L，PAOLO M R．Individual differences and decision making:when the lure effect of gain is a matter of size［J］．Plos One，2013，8(3):1-7．

［5］ BARBARA P，PAOLA G，MARIA R．Impulsivity and Reward Sensitivity differentially influence affective and deliberative risky decision making［J］．Personality and Individual Differences，2012，53(5):655-659．

［6］ ZUKERMAN M．Behavioral expressions and biosocial bases of sensation seeking［M］．Cambridge:Cambridge U-niversity Press，1994．

［7］ ZUKERMAN M．The sensation seeking scale V(SSSV):Still reliable and valid［J］．Personality and Individual Differences，2007 ，43:1303-1305．

［8］ SUHR J A ，TSANADIS J．Affect and personality correlates of the Iowa Gambling Task［J］．Personality and Individual Differences，2007，43(1):27-36．

［9］ MAPINA A B，ALEX C，LEJUEZ C W，et al．Risk taking differences on a behavioral task as a function of potential reward/loss magnitude and individual differences in impulsivity and sensation seeking［J］ ．Pharmacol Biochem Behavior，2009，93(3):58-62．

［10］ XU SI-HUA．Internet Addicts Behavior Impulsivity:Evidence from the Iowa Gambling Task［J］．Acta Psychologica Sinica，2013，44(11):1523-1534．

［11］ YOUNG S．A validation of a computerised task of risktaking and moral decision-making and its association with sensation-seeking，impulsivity and sociomoral reasoning［J］ ．Personality and Individual Differences，2013，55(8):941-946．

［12］ BECHARA A．Insensitivity to future consequences following damage to human prefrontal cortex［J］．Cognition，1994，50:7-15．

［13］ REIMANN M ，BECHARA A． The somatic marker framework as a neurological theory of decision-making:Review，conceptual comparisons，and future neuroeconomics research ［J］ ．Journal of Economic Psychology，2010，31:767-776．

［14］ BECHARA A ，DAMASIO A R．The somatic marker hy-pothesis:A neural theory of economic decision［J］ ．Games and Economic Behavior，2005，52(2):336-372．

［15］ BECHARA A．The Iowa Gambling Task and the somatic marker hypothesis:some questions and answers［J］ ．Trends in Cognitive Sciences，2005，9(4):159-162．

［16］ 劉耀中，唐志文．道德決策的認知神經基礎［J］．廣州大學學報:社會科學版，2012，11(3):37-42．

［17］ GLICKSOHN J，LESHEM R．Impulsive decision-making:learning to gamble wisely?［J］．Cognition，2007，105(1):195-205．

［18］ MILTNER W ，BRAUN C．Event-Related Brain Potentials Following Incorrect Feedback in a Time-Estimation Task:Evidence for a“Generic”Neural System for Error Detection ［J］ ．Journal of Cognitive Neuroscience，1997，9(6):788-798．

［19］ 李鵬，李紅．反饋負波及其理論解釋［J］．心理科學進展，2008，16(5):705-701．

［20］ 李秀麗，李紅．風險取向類型對愛荷華賭博任務成績的影響［J］．心理科學，2012，35(1):105-110．

［21］ 趙閃．大學生感覺尋求及其與心理健康關系的研究［D］．長春:東北師范大學，2004．

［22］ 劉耀中，楊鵬．雙趨與雙避決策情景的ERPs研究［J］．廣州大學學報:社會科學版，2013，12(10):19-24．

［23］ 陳晶，馮廷勇．青少年結果預期與評價的ERP研究［J］．心理學報，2011，43(2):152-163．

［24］ 吳燕，羅躍嘉．利他懲罰中的結果評價——ERP研究［J］．心理學報，2011，43(6):661-673．

［25］ MICHELA B ，DAVIDE C．FRN and P300 ERP effect modulation in response to feedback sensitivity:The contribution of punishment-reward system(BIS/BAS)and Behaviour Identification of action［J］．Neuroscience Research，2010，66:162-172．

［26］ ROMAN O ，PATRICK M．Feedback-related potentials are sensitive to sequential order of decision outcomes in a gambling task［J］．Psychophysiology，2012，49:1579-1589．

［27］ 竇煒，曲琛．社會比較對合作任務結果評價的影響:來自ERP的證據［J］．心理學報，2014，46(3):405-414．

［28］ LIN XIAO．Is there a recovery of decision-making function after frontal lobe damage?A study using alternative versions of the Iowa Gambling Task［J］．Journal Clinical Experimental Neuropsycholgy，2013，35(5):18-29．

［29］ YEUNG N ，SANFEY A G．Independent coding of reward magnitude and valence in the human brain［J］．Journal Neuroscience，2004，24(28):62-64．

［30］ HOLROYD C B，COLES M．The neural basis of human error processing:Reinforcement learning，dopamine，and the error-related negativity［J］．Psychological Review，2002，109(4):679-709．