陳安濤
(西南大學心理學部,重慶 400715)
社會公平在人類社會活動中占有重要地位。大量的研究表明,人們普遍存在公平偏好,并且自身的決策行為在很大程度上源自于公平考慮(McAuliffe,Blake,Steinbeis,& Warneken,2017;Sch?fer,Haun,& Tomasello,2015)。當人們認為不公平時,會感到不滿,甚至會犧牲個人利益來實現相對公平的分配結果(Brosnan & de Waal,2014)。
社會公平理論指出,社會公平包括結果公平和機會公平(Arneson,1989;Breen,2010)。結果公平側重于兩人或多人是否得到了公平的分配結果(綜述見:羅藝,封春亮,古若雷,吳婷婷,&羅躍嘉,2013)。機會公平則關注兩人或多個人是否擁有同等的機會(綜述見,Aoki,Yomogida,& Matsumoto,2015)。例如,在選舉投票時,每個人都有選舉權和被選舉權,這就體現了機會的公平。經濟哲學領域的調查表明,機會公平對人們的教育、醫療保健等方面具有重要的影響(Diener,Tay,& Oishi,2013;Zagorski,Evans,Kelley,& Piotrowska,2014),如果機會公平,結果即便不公平也能被忍受(例如,Marshall,Swift,Routh,& Burgoyne,1999)。例如,在選舉投票中,選舉權被限制的人們會產生強烈的不公平感,但如果選舉結果是基于人人均有選舉權的前提,那么無論選舉結果如何,人們均會接受(Aoki et al.,2015)。
雖然機會公平具有重要的哲學意義,與人們的日常生活息息相關,但以往的實證研究主要探討結果公平,較少關注機會公平(Aoki et al.,2015;周曉林,胡捷,&彭璐,2015)。新近的一項核磁研究是唯一一項探討機會公平加工的大腦機制的研究(Aoki et.al.,2015)。在這項研究中,游戲的兩個玩家都可以從1張、2張或者4張撲克牌中隨機選擇一張撲克牌,如果選中有人臉的牌則獲得獎勵,選中無人臉的牌則無獎勵,不管兩人的機會數如何,兩人的中獎概率相同,結果發現個體加工機會公平的腦區位于腹內側前額葉(Aoki et al.,2014)。
以往結果公平的研究主要探討結果的公平性對人們評價結果的影響(Aoki et al.,2015;羅藝等,2013),Aoki等(2014)雖然探討了人們對機會公平性的感知,但尚不能揭示機會公平性影響結果評價這一加工過程的神經機制。鑒于事件相關電位(even-related potentials,ERPs)技術的高時間分辨率,本研究旨在采用ERPs技術探討機會公平性影響結果評價的時間特征。實驗時,被試將與一名同性伙伴進行多輪的雙人擲硬幣游戲。根據雙方擲硬幣的次數是否相同,機會公平性分為三個條件:被試擲硬幣的次數少于對方(不利機會不公平,DU)、被試擲硬幣的次數多于對方(有利機會不公平,AU)和擲硬幣次數相同(機會公平,OE)。根據是否擲得正面,被試的結果有兩種:贏錢(W)和輸錢(L)。每種機會條件下,被試贏錢與輸錢的概率均為50%。
以往的ERP研究一致表明,反饋相關負波(feedback-related negativity,FRN)和P300是結果評價中常見的兩個腦電成分(Kaltwasser,Hildebrandt,Wilhelm,& Sommer,2016;Li,Jia,Feng,Liu,Suo,& Li,2010)。FRN是反饋刺激出現后240~340ms內大腦中前部出現的負偏向的腦電成分,反映了神經系統對當前事物的快速評價,是預期誤差信號的一個神經指標,實際結果與預期的誤差越大,FRN的波幅越大(Massi & Luhmann,2015;Proudfit,2015;Sambrook & GoLin,2015)。此外,以往研究指出FRN也是結果公平的一個神經指標:對自己不公平(不利不公平)的分配方案和對別人不公平(有利不公平)的分配方案均會比分配公平的方案誘發較大的FRN波幅,反映了實際結果與社會期望或規范一致程度(Rêgo et al.,2016;Wang,Li,Li,Wei,& Li,2016)。因此,本研究預期DU和AU會比OE誘發較大的FRN波幅。P300是反饋結果出現后,在300~600ms內出現的大腦中后部正偏向的腦電成分(Kreussel et al.,2012;Martin,2012)。與FRN類似,P300波幅同樣能夠反映實際結果偏離預期結果的程度,實際結果越出乎意料,P300的波幅越大(Donaldson,Oumeziane,Hélie,& Dan,2016;Schuermann,Endrass,& Kathmann,2012)。因此,本研究預期DU和AU會比OE誘發較大的P300波幅。
20名健康大學生被試(4名男性,16名女性;平均年齡為20.00歲,標準差為1.41,范圍為18~23歲)。母語均為漢語,右利手,視力正常或矯正后視力正常,且都無精神和神經疾病史,自愿參與,實驗前簽署知情同意書,實驗后獲得相應報酬。
采用3(機會公平性)×2(結果效價)被試內實驗設計。其中,機會公平性分為3個水平:不利機會不公平(被試擲1次硬幣VS對方擲2次硬幣,DU)、機會公平(被試擲2次硬幣VS對方擲2次硬幣,OE)和有利機會不公平(被試擲3次硬幣VS對方擲2次硬幣,AU);結果效價分為2個水平:贏(被試贏錢,W)和輸(被試輸錢,L)。因此,實驗包括六種條件:不利機會不公平時贏(DU-W)、不利機會不公平時輸(DU-L)、機會公平時贏(OE-W)、機會公平時輸(OE-L)、有利機會不公平時贏(AU-W)和有利機會不公平時輸(AU-L)。每種條件均有48輪游戲,共288輪游戲。每種條件隨機呈現,每36輪游戲后,被試自控休息時間。
因變量為公平評級、愉悅度評級及腦電成分。實驗材料為呈現在銀灰色背景下的圖片(5.52cm×2.38cm,寬×高)。為了排除刺激材料的影響,使用Adobe Illustrator CS6軟件對圖片的像素、大小、色調、明度及飽和度進行了統一處理。
實驗前指導語階段。為了增加實驗效度,實驗前,被試會被介紹給一個同性別的陌生人(實驗助手),并被告知會同該陌生人一起進行多輪的擲硬幣游戲。簡單見面之后,兩人被分派到不同的房間,被試舒適地坐在電腦屏幕前1米處,被告知盡管兩人無法看到彼此,但兩人的電腦是相互連接的。同時,被試被告知游戲規則:首先會呈現二人各自可以擲硬幣的次數,向下的手勢表示被試,向上的手勢表示別人,自己擲硬幣的次數可能為1次或2次或3次,他人擲硬幣的次數固定為2次。輪到自己擲硬幣時,需要按“G”鍵擲出硬幣,若有兩次擲硬幣機會則按兩次“G”鍵。擲出正面(數字朝上)便可得到5毛錢的獎勵,否則會損失5毛錢。例如,擲兩次硬幣時,擲出一次正面或兩次正面均可得到5毛錢,擲出兩次反面(菊花)則損失5毛錢。兩人的基礎報酬均為30元,擲硬幣的次數越多贏錢的概率越大,最終實驗報酬是根據各自擲硬幣的結果進行加減。實際上,整個游戲是由電腦程序控制的,輸和贏出現的概率均為50%,被試的最終報酬固定為45元。
雙人擲硬幣游戲的EEG記錄階段(圖1)。首先屏幕出現注視點1000ms,提示實驗開始;然后,呈現被試可以擲硬幣的次數1000ms;之后呈現被試擲硬幣的提示線索500ms;之后,呈現黃色的力度條,需要按“G”鍵暫停力度條,以這一力度擲出硬幣。黃色的長度越長表示擲硬幣的力度越大。為了增加被試的卷入度,告知被試力度和點數大小存在一定的關系,但并不意味著力氣越大點數越大。隨后隨機呈現2000~3000ms的空屏,然后會再次呈現雙方擲硬幣的次數1000ms,表示雙方均擲完硬幣。緊接著呈現一個1000ms的空屏,然后呈現被試的輸贏結果1000ms,紅色“+”表示贏,紅色“-”表示輸,此后呈現另一個空屏500ms。最后,呈現雙方的具體結果1000ms。試次間隔為800~1000ms隨機。正式實驗前,被試需要回答相關問題,以確保理解指導語。例如,“一輪游戲中獲獎的條件是?”。回答正確后進入練習,以熟悉實驗流程和按鍵操作,共12輪練習。
事后評級階段。為保證機會公平與否的操縱有效,實驗結束后被試需評定每種機會公平性的公平程度及情緒愉悅程度。評定分為七級,“1”表示完全沒有,“7”表示非常。例如,被試需要評定:“當你看到你擲硬幣的次數為1他人擲硬幣的次數為2,你覺得公平程度如何?情緒愉悅度如何?”

圖1實驗程序
用Neuroscan Synamps 2(Neuroscan,Herndon,VA,USA)記錄腦電,被試佩帶Quick-Cap 64導聯電極帽,電極以國際10~20系統為基礎放置。在線記錄腦電時,以左側耳后乳突為參考。同時在雙眼外側安置電極記錄水平眼電,在左眼上下眶安置電極記錄垂直眼電。所有極間電阻小于5kΩ。模擬濾波帶通為0.05~100Hz,離線分析采樣頻率為500Hz。用Matlab(MathWorks,USA)和EEGlab(Delorme & Makeig,2004)對數據進行離線分析。離線分析時重新轉換成雙側乳突連線為參考,采用30Hz低通濾波(24dB/oct)。分析時段為刺激呈現前200ms(基線)至刺激呈現后800ms。采用ICA(independent component analysis)的方法對偽跡(眼動、眼電及肌電)進行校正,剔除腦電電壓絕對值超過75μV的試次。另外,只分析第一次反饋,每種條件每個被試的有效試次不低于45次。
行為數據分析。對主觀評級進行單因素(機會公平性)重復測量方差分析,分析被試在不同機會條件的公平感知狀況及情緒愉悅度狀況。
腦電數據分析。對FRN的統計分析。Sambrook和Goslin(2015)的元分析指出FRN常用輸減去贏的差異波來衡量,時間窗發生在240~340ms,最大值出現在FCz點。因此,本研究在每種機會條件下均用輸減去贏得到輸-贏差異波。首先,對輸-贏的差異波中的FRN成分(250~350ms)進行單因素(機會公平性)重復測量的方差分析。以往的研究表明,FRN會受到晚期正成分的影響(如,Li et al.,2010)。因此,為了排除P300對FRN實驗效應的影響,對輸-贏差異波中的FRN成分(250~350ms)進行協方差分析,協變量為輸-贏差異波中的P300成分(350-600ms)。對P300的統計分析。以往研究指出P300的時間窗發生300~600ms,最大值出現在Pz點,并且P300會受到結果效價的影響(例如,Wu & Zhou,2009),因此,結合本實驗得到的總平均波形圖,對原始波350~600ms時間窗進行機會公平性(DU、OE、AU)×結果效價(W、L)的二因素重復測量的方差分析。另外,為了降低統計結果的假陽性,根據Luck和Gapspelin(2017)的合并電極點的建議,FRN的分析的感興趣區(ROI)為中前部的F3,Fz,F4,FC3,FCz,FC4,C3,Cz和C2九個電極點的整合與平均,P300的分析的ROI為中后部的C3,Cz,C4,CP3,CPz,CP4,P3,Pz和P4九個電極點的整合與平均。
腦電數據與行為數據的關系分析。為了明確腦電數據和行為數據之間的潛在關系,采用Person相關分別分析FRN、P300與主觀評級之間的關系。其中,FRN采用輸-贏的差異波250~350ms時間窗中前部九個電極點的平均值,P300采用輸-贏的差異波350~600ms時間窗中后部九個電極點的平均值。數據統計采用SPSS 23.0軟件進行處理,采用Greenhouse-Geisser校正非球形統計結果,采用Bonferroni校正事后比較結果。
表1為被試對不同機會條件的公平評級及愉悅度評級。結果顯示,在公平評級上,機會公平性的主效應顯著,F(2,38)=48.20,p<0.001,ηp2=0.72,對OE的公平評級顯著高于對DU(p<0.01)和AU(p<0.05)的公平評級,對AU的公平評級顯著高于對DU的公平評級(p<0.05)。在愉悅度評級上,機會公平性的主效應顯著,F(2,38)=87.79,p<0.001,ηp2=0.82,對OE的愉悅度評級顯著高于對DU(p<0.01)的愉悅度評級,但對OE的愉悅度評級與對AU的愉悅度評級不存在顯著差異(p=0.11)。

表1 不同機會條件的公平評級及愉悅度評級(M±SE)
3.2.1FRN
圖2展示了不同條件下FCz點的原始波以及差異波和地形圖。數據顯示,機會公平性的主效應顯著,F(2,38)=6.67,p<0.01,ηp2=0.26。事后比較顯示,DU誘發的FRN波幅顯著比OE(p<0.05)和AU(p<0.05)負,但OE和AU之間差異不顯著(p=0.99)。此外,在控制了P300之后,機會公平性的主效應仍然顯著,F(2,32)=4.58,p<0.05,ηp2=0.22。事后比較顯示,DU誘發的FRN波幅顯著比OE(p<0.05)和AU(p<0.05)負,但OE和AU之間差異不顯著(p=0.99)。
3.2.2P300
圖3展示了不同條件下Pz點的原始波以及差異波和地形圖。結果顯示,機會公平性和結果效價的交互效應顯著,F(2,38)=4.86,p<0.05,ηp2=0.20。進一步的簡單主效應分析顯示,當贏錢時,機會公平性的主效應顯著,F(2,38)=4.90,p<0.05,ηp2=0.21,DU和AU誘發的P300波幅顯著比OE(p值均小于0.05)正,但DU和AU之間差異不顯著(p=0.99);當輸錢時,機會公平性的主效應不顯著,F(2,38)=2.00,p=0.15,ηp2=0.10,三種機會公平性誘發的P300波幅不存在顯著差異。
結果顯示,每種機會條件下差異波的FRN波幅和公平評級呈顯著正相關(DU:r=0.52,p<0.05;OE:r=0.60,p<0.01;AU:r=0.53,p<0.05),和愉悅度評級呈顯著正相關(DU:r=0.55,p<0.05;OE:r=0.57,p<0.01;AU:r=0.48,p<0.05),但每種條件下的P300波幅和公平評級相關不顯著,和愉悅度評級不顯著。

圖2不同條件下FCz點的原始波以及差異波和地形圖(彩圖見網絡版)
A為贏錢(W)及輸錢(L)時,不利機會不公平(DU)、機會公平(OE)和有利機會不公平(AU)三種機會條件下FCz點的原始波波形圖。B為三種機會條件下FCz點輸-贏差異波波形圖。C為三種機會條件下的輸-贏差異波在250~350ms時間窗的地形圖。
本研究采用ERP技術,通過操縱兩人可以擲硬幣次數的相同與否,揭示了人們在不同的機會公平性情境下對結果評價的時間加工進程。研究發現,結果評價受機會公平性的調節,FRN和P300兩個腦電成分不僅與結果評價有關,而且也能夠反映機會的公平程度。
行為結果發現,結果評價受機會公平性的調節。在公平評級上,人們對不利機會不公平(DU)和有利機會不公平(AU)的評級顯著低于對機會公平(OE)的評級,人們對DU的評級顯著低于AU,說明本研究對機會公平性的操縱是有效的。同時,這一結果與Aoki等(2015)指出的個體機會被限制時會產生強烈的不公平感一致,表明人們追求機會的公平,厭惡不利的機會不公平。在愉悅度評級上,人們對DU的評級顯著低于對OE和AU的評級,但對AU的評級并未顯著高于對OE的評級,說明人們對機會不公平的厭惡是從自身利益出發的,尤其關注對自己的機會不公平,即不利機會不公平。
腦電結果發現,FRN波幅受結果效價的調節。DU比OE和AU誘發了更大的FRN波幅。這一結果也與以往結果公平領域的研究類似(如,Mothes et al.,2015)。根據FRN的強化學習理論,FRN反映了對結果好壞維度的快速評價,反映了對預期誤差的加工,預期誤差越大,FRN的波幅越大(綜述見,Proudfit,2015)。無論是公平評級還是情緒評級,DU均為最不公平、最不愉悅的條件,因此,DU是最違反社會公平預期的情境,是最壞的一種情境,進行快速的好壞分類時,明顯區別于OE和AU,能夠誘發出更大的FRN波幅。同時,結果也顯示,每種機會公平性條件下,FRN波幅均和公平評級、愉悅度評級存在顯著的正向相關關系,說明FRN波幅與被試的主觀評級存在同增同減的關系。以往的研究指出,短期的情緒(例如抑郁)會調節FRN的波幅(Liu,Hwang,Hsieh,Hsu,& Lai.2017;Proudfit,2015)。出現這一結果的原因可能是FRN不僅會受到公平預期的影響,也會受到機會公平性本身誘發的情緒愉悅度的影響。簡言之,FRN波幅和行為結果的顯著相關再次印證了FRN波幅會受到機會公平的調節。

圖3不同條件下Pz點的原始波以及差異波和地形圖(彩圖見網絡版)
A為贏錢(W)及輸錢(L)時,不利機會不公平(DU)、機會公平(OE)和有利機會不公平(AU)三種機會條件下Pz點的原始波波形圖。B為三種機會條件下Pz點輸-贏差異波波形圖。C為三種機會條件下的輸-贏差異波在350~600ms時間窗的地形圖。
以往結果公平研究發現,有利不公平會比結果公平誘發更大的FRN波幅(例如,Motheset al.,2015;San et al.,2016),本研究卻未發現AU和OE之間FRN波幅的差異,表明機會公平對結果評價的影響可能不同于結果公平對結果評價的影響。造成兩種不同影響模式的原因可能是機會公平本身不同于結果公平。在結果公平領域,人們不僅關注結果對自身是否公平,也會考慮結果對他人是否公平(羅藝等,2013)。但在機會公平領域,人們僅僅關注對自己不公平的機會條件(Aoki et al.,2015)。造成兩種不同影響模式的其他原因可能是機會公平本身效應相對結果公平較弱。以往的哲學研究表明,機會公平側重于機會,結果公平直接側重于結果,機會的公平并不能保證結果的公平(Aoki etal.,2014;Aoki et al.,2015)。以往結果公平領域的研究中,被試對結果的評價直接源自于結果本身(羅藝等,2013),而在本研究中,被試對結果的評價不單單源于結果效價(輸或贏),還源自于機會的公平程度。這一些不同致使機會公平本身的效應減弱,也正因此,人們會尤其關注對自身不利的條件,即不利機會不公平。
此外,腦電結果也發現,P300受機會公平性的調節。贏錢時,DU和AU比OE誘發更小的P300波幅。P300能夠反映對結果的預期,結果越是違反預期,P300的波幅越大(Donaldson et al.,2016;Schuermann et al.,2012)。贏錢時,DU和AU均違反了人們對社會公平的預期,因此DU和AU會比OE誘發較大的P300波幅。輸錢時,三種機會條件下P300的波幅不存在顯著差異。這說明,結果預期對P300的調節僅僅在積極情境下(贏錢)起作用,這與以往的研究也是一致的(Wu & Zhou,2009)。這也說明,機會公平性僅在積極情境下調節P300,可能的原因是當信息具有多重屬性時,P300會選擇性編碼跟自己利益直接相關的屬性(Wu & Zhou,2009)。正因此,當人們處于負性的環境時會優先關注自己輸的結果(Tversky & Khaneman,1981),而不是機會的公平性,使得面對輸的結果時機會公平的作用不再凸顯。
本研究探索機會公平對結果評價影響的時間進程。結果發現,不利機會不公平會比機會公平和有利機會不公平誘發更大的FRN波幅,贏的時候不利機會不公平和有利機會不公平會誘發更大的P300波幅。這表明,FRN和P300不僅僅與結果評價有密切的關系,而且選擇性地反映機會的公平性。這一結果進一步拓展了公平領域的研究,為后續研究提供了實證證據。鑒于核磁共振(fMRI)技術的高空間分辨率,未來的研究可以采用fMRI技術來研究機會公平影響結果評價的空間特征。
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