收益和損失情境中D-E沖突的反射效應和習得速度

侯鈺瑩 陳世平 孟四清

(1 天津師范大學教育科學學院，天津 300384) (2 天津市教育科學學院德育與心理所，天津 300091)

1 引言

風險決策是指在不確定的情景下作出選擇的過程（Rosness, 2009）。風險決策的實驗大多是基于描述信息進行的。在基于描述信息進行風險決策的研究中，參與者通過閱讀相關選項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的明確描述，人們往往根據自己在嘈雜環境中的體驗做出決定。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，他們在實驗中，不直接為被試提供備選選項的結果及其相關概率，而是讓被試重復進行400次選擇，根據被試自己習得的經驗信息做出選擇。其實驗結果表明基于經驗做出的決策，在收益情境下表現出風險尋求，即反確定效應，以及反轉的反射效應；并出現低估小概率事件，這與根據描述性信息做出的決策完全相反。基于此，Hertwig, Barron, Weber和Erev（2004）進一步正式提出了經驗性決策，并提出當兩個來源具有相同信息時，經驗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）。這一現象被Hertwig和Erev（2009）稱為“描述-經驗（D-E）差異”。

Fantino和Navarro（2012）認為單一的D和E的研究以及D-E的對比研究，并不能解釋現實生活中的決策現象，因為個體往往是通過根據已有描述信息和自己的經驗相結合做出決策的。在日常生活中，人們通常通過描述性和經驗性信息組合做出決定。例如，醫生在開藥和評估醫療風險時，往往參考自己閱讀過的文獻和書籍，并將其與自己的臨床經驗相結合。警告牌的指示作用不僅取決于其描述信息的權威性還取決于個體的自身經驗。Weiss-Cohen, Konstantinidis, Speekenbrink和Harvey（2016）在研究收益條件下的D-E沖突時，發現當同時為參與者呈現描述性信息和經驗性信息時，隨著D-E沖突信息的習得，描述性信息的作用逐漸減弱但不消失，經驗性信息作用占主導地位。

在收益和損失情境中，個體根據不同的信息來源做出的風險決策不同。在基于明確的描述信息進行風險決策時，個體表現為避免收益風險和尋求損失風險。例如，讓個體在100美元的確定盈利和200美元50%的風險盈利之間做出選擇，大多數人更傾向于選擇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%的風險損失之間做出選擇時，大多數人更傾向于選擇200美元50%的風險損失。這種現象被稱作反射效應。然而，Ludvig和Spetch（2011）發現個體在基于經驗信息做出選擇時，表現出和基于描述信息選擇完全相反的現象—逆反射效應，個體在收益狀態下比損失狀態更傾向于選擇風險尋求。

Lejarraga和Gonzalez（2011）在D-E相同條件下進行風險決策研究發現，個體表現出和經驗性決策相同的小概率高權重反轉現象。Weiss-Cohen等人（2016）認為這種現象的出現可能和實驗的反饋形式有關。大量研究表明概率的模糊程度在一定情況下影響風險決策偏好，提前估計出的概率越準確，個體表現出越明顯的反射效應。在DE沖突的條件下，被試接收的描述信息盡管與實際并不相符，卻具體而詳細。因此，我們提出假設1：在D-E沖突的條件下，個體表現出反射效應，即在收益情境下，更傾向于選擇安全選項，在損失情境下，更傾向于選擇風險選項。

收益和損失情境所引起的風險決策差異，可以從情緒和認知兩個方面進行解釋。卡尼曼曾提出：人們損失一定金額所產生的負面情緒要強于得到同樣的金額所產生的正面情緒。這種負向情緒的產生加深了個體的心理壓力，因此在損失條件下表現出強烈的損失規避現象。莊錦英（2004）發現，積極和消極情緒產生的信息加工方式不同。在積極情緒作用下，多表現為自動化加工，可以做出既節省認知資源又有利于當前環境的決策；而在消極情緒作用下，多表現為控制加工，需要消耗更多的認知資源。Vlaev（2011）提出，認知資源影響個體的風險決策。

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

2 方法

2.1 被試

從三所高校招募大學生被試165名，其中5人在風險決策選擇中采用有規律選擇（前一半全部選擇安全選項, 后一半全部選擇風險選項或反之），故刪除。共得到有效被試160名，其中男性被試53人，被試隨機分配到各種實驗條件下。每個參與者在實驗完成后都會得到相同的獎品作為實驗報酬。

2.2 實驗材料

使用計算機進行實驗，采用了Weiss-Cohen等（2016）提出的D-E沖突實驗范式，平衡了安全選項和風險選項間的期待值后呈現。如表1所示，在收益條件下，風險選項的描述信息為40%時，DES和DEC的安全選項為100%獲得2元，風險選項為40%獲得5元，60%獲得0元；風險選項的描述信息為80%時，DES和DEC的安全選項為100%獲得4元，風險選項為80%獲得5元，20%獲得0元；在損失條件下，風險選項的描述信息為40%時，DES和DEC的安全選項為100%損失2元，風險選項為40%損失5元，60%損失0元；風險選項的描述信息為80%時，DES和DEC的安全選項為100%損失4元，風險選項為80%損失5元，20%損失0元。

表 1 不同實驗條件下的選項

2.3 實驗設計

實驗采用2（情境: 收益、損失）×2（信息呈現方式: 描述和經驗相同（DES）、描述和經驗沖突（DEC））×2（風險概率: 80%、40%）的被試間實驗設計。因變量為風險選擇的比例（R率）。R率的計算方法為選擇的風險選項占全部選項（100）的比率。

2.4 實驗程序

收益狀態下指導語如下：假設你正在參加雙十一天貓抵用券抽取活動。現在有2種形式可供你選擇，選擇左側的按鈕，你將有100%的可能性獲得2（或4）元；選擇右側的按鈕，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，積累起來的錢數越多越好，可以直接抵用現金使用。

損失狀態下指導語如下：假設你現在抽到了X網用來投資的一筆價值500元的經費，現在你需要進行一系列的選擇，每個選擇都包括2個選項，選擇左側的按鈕，你將失去2（或4）元，選擇右側的按鈕，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網將把剩余的錢轉到你的支付寶供你自由使用。

使用Eprime2.0設計實驗程序，具體過程如圖1所示，收益和損失流程相同，參與者閱讀完指導語后，進入正式實驗。屏幕上呈現兩個按鈕，左側按鈕為安全選項，右側按鈕為風險選項，在按鈕下方呈現描述信息。實驗共包括100次重復選擇（即試次），在每次選擇后，參與者憑借自己的選擇得到反饋，并進行再次選擇。

通過后臺設置進行控制反饋概率，以描述信息為80%，經驗信息為40%為例，在DES條件下，通過后臺設置，實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，實際后臺設置概率為40%。

3 實驗結果

對情境條件、信息呈現方式以及頻率的主效應以及交互效應進行考察。各種實驗條件下R率的平均值和標準差見表2。

表 2 被試各實驗條件下R率的平均值和標準差（括號內）

其結果表明，情境主效應顯著（F（1,78）=15.36, p＜0.01），損失情境中被試更傾向于風險選項；概率（F（1,78）=0.05, p＞0.05）和信息呈現方式（F（1,78）=0.35, p＞0.05）主效應不顯著。

情境×信息呈現方式（F（1,38）=0.15, p＞0.05）和概率×信息呈現方式（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×信息呈現方式三者交互作用顯著（F（1,18）=33.48, p＜0.01）。進行簡單簡單效應分析得出，在收益條件下，當描述信息為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險選項；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險選項。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險選項。

上述簡單簡單效應分析結果表明，在收益情境下，DEC和DES差異顯著；在損失情境下，當描述信息為40%時，實際經驗信息為80%，即D＜E，DEC和DES差異不顯著，描述信息為80%時，實際經驗為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。為了進一步驗證這一假設，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險選項的個數/20。

根據上述簡單簡單效應分析結果，對不同情境條件和頻率條件下的數據進行了2（信息呈現方式）×5（組塊）的方差分析，分別對組塊的主效應以及組塊和信息呈現方式的交互效應進行了考察。

如圖2所示，在收益條件下，描述信息為40%時，組塊的主效應不顯著（F（4,35）=0.80, p＞0.05），信息呈現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，組塊的主效應不顯著（F（4,35）=0.46, p＞0.05），信息呈現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，組塊的主效應顯著（F（4,35）=2.47, p＞0.05），信息呈現和組塊的交互作用顯著（F（4,35）=2.61, p＜0.05）。進行簡單效應分析發現，信息呈現方式在組塊1、2、3、4上均不呈現顯著差異（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，組塊的主效應不顯著（F（4,35）=0.77, P＞0.05），信息呈現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驗信息時，D-E沖突情況下的風險選項高于D-E相同情況下；而當描述信息高于經驗信息時，D-E相同情況下的風險選項高于D-E沖突情況下。但在損失情境中描述信息高于經驗信息時，D-E沖突情況下的風險選項高于D-E相同情況下；而描述信息低于經驗信息時，D-E沖突與D-E相同情況的風險選項從開始到第4組塊均無差異，直到第4組塊以后才出現D-E相同情況下的風險選項高于D-E沖突情況下。這說明被試在這種條件下是經過大量的嘗試才慢慢地習得了D-E之間的不一致。

4 討論

Wang, Zhang, Huang和Sun（2015）發現，個體在具體的風險條件下和模糊的風險條件下神經激活不同，在模糊條件下可能涉及更復雜的認知過程。這在一定程度上解釋了描述性風險決策和經驗性風險決策在收益和損失上選擇傾向性的差異。本文研究結果發現，在D-E相同和D-E沖突的情況下，情境主效應顯著，個體在損失狀態下比收益狀態下更傾向于做出風險選擇，個體表現出反射效應，和描述性風險決策的現象相一致。這說明，反射效應和描述信息的具體性有關，不受信息準確性的影響。

Weiss-Cohen等人（2016）在研究收益情境下的D-E沖突時發現，DEC和DES條件下的風險選擇存在顯著差異。本研究進一步探討了在損失情境中，DEC和DES條件下的風險選擇差異。研究結果發現，在損失情境中，當描述信息呈現概率為40%時，DEC和DES并不存在顯著差異。當描述信息呈現概率為80%時，DEC和DES存在顯著差異。這一結果與日常生活中的一些現象相吻合，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際預期概率并不相符。

然而，在損失情境中，當描述概率為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。實驗結果顯示，組塊的主效應顯著以及信息呈現和組塊的交互作用顯著。通過進一步的簡單效應分析發現，在不同的組塊上，比較信息呈現方式的差異發現信息呈現方式在組塊1、2、3、4上均不呈現顯著差異，在組塊5上存在顯著差異。這表示，個體在描述性信息為40%，經驗信息為80%（D＜E）的損失情境下，對于D-E沖突的識別是在組塊4之后才發生的。而收益和描述信息為80%，經驗信息為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描述性信息小于經驗性信息時，個體很難立刻發現D-E的不一致呢？原因在于在收益情境中個體所承擔的心理壓力較小，對事件概率的判斷較為從容。對描述性信息和經驗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。個體對損失的負面情緒，使得個體對風險選項中的無損失結果過分偏愛。在D-E沖突條件下，當D＞E時，個體通過選擇風險選項，獲得大量無損失結果，個體的愉悅感上升，情緒所占用的認知資源減少，分配給習得DE沖突的認知資源增多，從而更快地習得這種對自己有益的沖突信息；當D＜E時，對于無損失結果的追求，產生了大量的負面情緒，使得個體分配給D-E沖突習得任務的認知資源減少，因此需要更多的試次來習得D-E沖突。在日常生活中也可經常觀察到這種現象，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險決策和基于經驗信息的風險決策在收益和損失上的差異，本文進一步補充了D、E風險決策，探討了當D-E沖突時，個體在收益和損失條件下風險決策特點。其次，本研究從新的視角，從個體對D-E沖突的感知入手，發現在不同的條件下，個體對D-E沖突的習得有快慢之分。同時，這一研究結果還提示，在損失條件下人們有時難以發現描述信息與實際信息之間的差異。

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。進一步的研究還可以從擴大或縮小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，也可以從認知神經領域進一步探討DE沖突在收益、當D＞E的損失條件下和當D＜E時的損失條件下的神經激活上的差異。

5 結論

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

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