描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致對個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)選擇的影響：決策模型的擬合 *

周廣方 魏子晗,3 歐陽良媛 Ngure Mary Muthoni 王曉莊,3

(1 教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地天津師范大學(xué)心理與行為研究院，天津 300387) (2 天津師范大學(xué)心理學(xué)部，天津300387) (3 學(xué)生心理發(fā)展與學(xué)習(xí)天津市高校社會(huì)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室，天津 300387) (4 天津機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，天津 300350)

1 引言

描述決策（decision from description）和經(jīng)驗(yàn)決策（decision from experience）是從決策依據(jù)視角劃分的兩種決策類型。前者是以來自外部的信息為依據(jù)，后者是以決策者自身經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)進(jìn)行決策（Hertwig et al., 2004）。已有研究多關(guān)注描述決策與經(jīng)驗(yàn)決策之間的差異（Gurevich, 2017; Hertwig et al., 2004），而現(xiàn)實(shí)中，描述決策與經(jīng)驗(yàn)決策并不具有清晰的界限。人們進(jìn)行決策的依據(jù)往往既受外部信息又受自身經(jīng)驗(yàn)的影響，而且來自外部的描述信息與決策者的自身經(jīng)驗(yàn)并不總是一致的。

已有研究考察了描述信息和自身經(jīng)驗(yàn)的組合如何影響個(gè)體決策。研究發(fā)現(xiàn)，描述信息與自身經(jīng)驗(yàn)一致的情況下的行為特點(diǎn)和單獨(dú)呈現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)時(shí)的行為特點(diǎn)相似，因此研究者認(rèn)為在該條件下個(gè)體更傾向于根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策（Jessup et al.,2008; Lejarraga & Gonzalez, 2011）。Weiss-Cohen等（2018）將任務(wù)分為低、中、高復(fù)雜性等級，進(jìn)一步探究了任務(wù)復(fù)雜性對經(jīng)驗(yàn)偏好的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在低、高復(fù)雜性任務(wù)中，個(gè)體對于自身經(jīng)驗(yàn)的偏好更高。Weiss-Cohen等（2016）提出了描述-經(jīng)驗(yàn)沖突范式，將代表不同收益分布的描述信息和反饋同時(shí)呈現(xiàn)給被試，據(jù)此可以通過分析被試的選擇模式來判斷其依據(jù)何種信息進(jìn)行決策。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在描述信息與自身經(jīng)驗(yàn)不一致的條件下，個(gè)體依然主要根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策。但是以上研究均存在一個(gè)共同的局限性，即僅在獲益情境中進(jìn)行了考察，而未綜合考慮損益情境對決策行為的影響。最近的一項(xiàng)研究探究了損益情境對描述信息與經(jīng)驗(yàn)一致的條件下的概率折扣（probability discounting）的影響，發(fā)現(xiàn)隨著經(jīng)驗(yàn)的累積，在獲益情境中的概率折扣顯著減小；而在損失情境中的概率折扣并未發(fā)生顯著的改變（Asgarova et al.,2020）。研究者認(rèn)為在獲益情境中概率折扣的減小是經(jīng)驗(yàn)習(xí)得的結(jié)果，而在損失情境中概率折扣未出現(xiàn)顯著的變化，這似乎暗示了損失情境中的被試較少受到經(jīng)驗(yàn)的影響。

此外，Kahneman和Tversky（1984）指出不同的信息框架會(huì)引發(fā)不同的情緒，積極的框架引發(fā)積極情緒，消極的框架引發(fā)消極情緒。Bodenhausen等（2000）對錨定效應(yīng)的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)處于消極情緒的個(gè)體對信息做出初步的比較判斷時(shí)，更多的與初始錨定值相符合的信息可能會(huì)被有選擇性地獲取，因此，消極情緒個(gè)體的最終估計(jì)值應(yīng)該比其他人的估計(jì)更偏向初始錨定值的方向。在描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致的情境中，個(gè)體在開始階段只能根據(jù)描述信息對選項(xiàng)的收益分布進(jìn)行初步的判斷，之后再根據(jù)每次選擇所獲得的反饋對最初的判斷進(jìn)行調(diào)整。基于上述研究，損失情境中的個(gè)體可能會(huì)產(chǎn)生消極的情緒，導(dǎo)致其選擇性加工與初始判斷相符的信息，使其對選項(xiàng)收益分布的估計(jì)更偏向基于描述信息所做的初始判斷。另外，還有研究發(fā)現(xiàn)個(gè)體在損益情境中對描述信息的真實(shí)性判斷和對自身經(jīng)驗(yàn)的信心也存在差異。基于進(jìn)化心理學(xué)的視角，消極的風(fēng)險(xiǎn)信息往往比積極的風(fēng)險(xiǎn)信息更具有價(jià)值，因此個(gè)體也更傾向于相信消極的風(fēng)險(xiǎn)信息（Siegrist & Cvetkovich, 2001），Hilbig（2012）也發(fā)現(xiàn)以消極框架呈現(xiàn)的信息更容易被判斷為真實(shí)的。另外Lebreton等（2019）發(fā)現(xiàn)，在基于經(jīng)驗(yàn)的重復(fù)決策任務(wù)中，相較于損失情境，獲益情境中被試對自己的選擇表現(xiàn)出更強(qiáng)的自信，在該研究中，被試不會(huì)接受描述信息，說明他們對自身經(jīng)驗(yàn)具有更強(qiáng)的信心。基于上述研究，本研究預(yù)測相較于獲益情境，損失情境中的個(gè)體更傾向于根據(jù)描述信息進(jìn)行決策。

因此本研究采用描述-經(jīng)驗(yàn)沖突范式（Weiss-Cohen et al., 2016），考察損益情境下描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致對個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)選擇的影響。由于在損益情境下，相同描述信息概率所代表的實(shí)際意義不同（例如，在獲益情景中，相較于安全選項(xiàng)100%獲得2分，風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)5%獲得5分為劣勢選項(xiàng)，但在損失情境中，相較于安全選項(xiàng)100%損失2分，風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)5%損失5分為優(yōu)勢選項(xiàng)），本研究通過研究1a和研究1b分別考察獲益情境和損失情境中的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)選擇特點(diǎn)。研究2在行為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上，擬合決策模型參數(shù)，探究和比較損益情境中個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)選擇的機(jī)制。

2 研究1：描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致影響個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)選擇的行為實(shí)驗(yàn)

2.1 研究1a

研究1a考察獲益情境下描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致對個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)選擇的影響。

2.1.1 被試

從天津兩所高校招募131名被試（男性58名，女性73名），年齡范圍18～26歲。其中描述信息低于經(jīng)驗(yàn)45%條件39名，低于經(jīng)驗(yàn)25%條件33名，高于經(jīng)驗(yàn)25%條件33名，高于經(jīng)驗(yàn)45%條件26名。被試均身心健康，自愿參加實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后給予被試相應(yīng)報(bào)酬。

2.1.2 實(shí)驗(yàn)任務(wù)

采用描述-經(jīng)驗(yàn)沖突范式，被試需在兩個(gè)選項(xiàng)之間進(jìn)行選擇。在實(shí)驗(yàn)中，既向被試呈現(xiàn)描述信息，也通過被試的選擇和得到的反饋呈現(xiàn)實(shí)際獲益的經(jīng)驗(yàn)，且描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致。描述信息以文字形式在選項(xiàng)下方呈現(xiàn)。描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致分為四種條件，如表1所示。選項(xiàng)選擇設(shè)置樣例如圖1所示。

表1 研究 1a 實(shí)驗(yàn)條件操縱

圖1 選項(xiàng)選擇設(shè)置樣例

2.1.3 實(shí)驗(yàn)程序

首先，被試閱讀指導(dǎo)語。指導(dǎo)語為：“歡迎參加本次實(shí)驗(yàn)，屏幕上的兩個(gè)選項(xiàng)都對應(yīng)著有一定的概率獲得分?jǐn)?shù)，在選項(xiàng)按鈕的下方提供了該選項(xiàng)收益概率的信息，每次選擇之后還能獲得選擇的收益結(jié)果的反饋。在實(shí)驗(yàn)中，你的任務(wù)就是選擇你認(rèn)為能夠使收益最大化的選項(xiàng)，因?yàn)槟愕牡梅謱?huì)與實(shí)驗(yàn)報(bào)酬關(guān)聯(lián)。”之后通過10個(gè)練習(xí)試次熟悉實(shí)驗(yàn)流程，然后進(jìn)入正式實(shí)驗(yàn)。在正式實(shí)驗(yàn)中，屏幕上呈現(xiàn)兩個(gè)選項(xiàng)，左側(cè)為安全選項(xiàng)，右側(cè)為風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)。被試在兩個(gè)選項(xiàng)之間進(jìn)行選擇，每次選擇完成立刻呈現(xiàn)反饋（反饋的內(nèi)容為：很遺憾您獲得0分/恭喜您獲得X分，您已累計(jì)獲得X分）。在正式實(shí)驗(yàn)中，各實(shí)驗(yàn)條件下的試次數(shù)均為140。

使用Eprime2.0編制實(shí)驗(yàn)程序，實(shí)驗(yàn)在筆記本電腦上完成。具體流程如圖2所示。

圖2 實(shí)驗(yàn)流程圖

2.1.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

采用單因素被試間設(shè)計(jì)，自變量為描述信息與經(jīng)驗(yàn)的不一致程度（高于經(jīng)驗(yàn)45%、高于經(jīng)驗(yàn)25%、低于經(jīng)驗(yàn)25%、低于經(jīng)驗(yàn)45%），因變量為對風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)的選擇率（R率）。需要注意的是，實(shí)驗(yàn)條件之間的差異僅僅在于描述信息不同，在其他方面是完全一致的。基于此，如果不同條件下的被試對選項(xiàng)的選擇出現(xiàn)差異，那么這種差異也只能歸因?yàn)槊枋鲂畔⒌牟煌f明被試受到了描述信息的影響；反之，則說明被試較少地受到描述信息的影響。

2.1.5 數(shù)據(jù)處理

參考前人研究，劃分組塊進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（Lejarraga & Gonzalez, 2011），每20個(gè)試次為一個(gè)組塊。分別計(jì)算各組塊的R率及總體的R率，R率的計(jì)算方法為：選擇風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)的試次數(shù)/總試次數(shù)，該值越大代表被試越傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)。

2.1.6 結(jié)果

（1）反應(yīng)時(shí)

各組塊的平均反應(yīng)時(shí)和總反應(yīng)時(shí)：組塊1，1510±4692 ms；組塊 2，508±1166 ms；組塊 3，435±929 ms；組塊 4，374±673 ms；組塊 5，375±606 ms；組塊 6，345±661 ms；組塊 7，351±873 ms；總反應(yīng)時(shí)，557±1976 ms。

以組塊為自變量，反應(yīng)時(shí)為因變量進(jìn)行方差分析，發(fā)現(xiàn)組塊對反應(yīng)時(shí)具有顯著影響，F(xiàn)(6, 18333)=125.71，p＜0.001，η2=0.039，事后比較發(fā)現(xiàn)組塊1的反應(yīng)時(shí)顯著長于其他6個(gè)組塊（ps＜0.001），組塊2的反應(yīng)時(shí)顯著長于組塊6（p＜0.001），組塊2與組塊7的反應(yīng)時(shí)差異邊緣顯著（p=0.053）。

（2）R率

各條件下R率的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差：低于經(jīng)驗(yàn)45%條件為0.47±0.26；低于經(jīng)驗(yàn)25%條件為0.52±0.25；高于經(jīng)驗(yàn)25%條件為0.57±0.25；高于經(jīng)驗(yàn)45%條件為0.58±0.20。各條件R率如圖3所示。

圖3 獲益情境中各條件的平均R率

以描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致程度，組塊及其交互作用為固定因子，被試差異為隨機(jī)因子，R率為因變量，使用Bates等（2015）開發(fā)的R包lme4建立線性混合模型，使用Fox和Weisberg（2019）開發(fā)的R包c(diǎn)ar獲得模型結(jié)果。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致程度[χ2(3)=4.69,p=0.196]和組塊[χ2(6)=3.60,p=0.730]的主效應(yīng)不顯著，兩者的交互作用不顯著 [χ2(18)=16.78,p=0.538]。

研究1a發(fā)現(xiàn)獲益情境中，描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致程度對被試的R率未產(chǎn)生顯著影響，說明在獲益情境中描述信息對個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)決策的影響較小。

2.2 研究1b

研究1b考察損失情境下描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致對個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)選擇的影響。

2.2.1 被試

從天津兩所高校招募147名被試（男性65名，女性82名），年齡范圍18～27歲。其中描述信息低于經(jīng)驗(yàn)45%條件36名，低于經(jīng)驗(yàn)25%條件34名，高于經(jīng)驗(yàn)25%條件40名，高于經(jīng)驗(yàn)45%條件37名。被試均身心健康，自愿參加實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后給予被試相應(yīng)報(bào)酬。

2.2.2 實(shí)驗(yàn)任務(wù)

除了損益情境發(fā)生變化，其他同研究1a。描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致的四種條件如表2所示。

表2 研究 1b 實(shí)驗(yàn)條件操縱

2.2.3 實(shí)驗(yàn)程序和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

同研究1a。

2.2.4 結(jié)果

（1）反應(yīng)時(shí)

各組塊的平均反應(yīng)時(shí)和總反應(yīng)時(shí)：組塊1，2244±827 ms；組塊 2，768±1229 ms；組塊 3，600±953 ms；組塊 4，548±1711 ms；組塊 5，550±1098 ms；組塊 6，429±534 ms；組塊 7，418±535 ms；總反應(yīng)時(shí)，794±2835 ms。

以組塊為自變量，反應(yīng)時(shí)為因變量進(jìn)行方差分析，發(fā)現(xiàn)組塊對反應(yīng)時(shí)具有顯著影響，F(xiàn)(6, 20573)=161.88，p＜0.001，=0.045，事后比較發(fā)現(xiàn)組塊1的反應(yīng)時(shí)顯著長于其他6個(gè)組塊（ps＜0.001），組塊2的反應(yīng)時(shí)顯著長于組塊4（p＜0.05），組塊5（p＜0.05），組塊 6（p＜0.001）和組塊 7（p＜0.001）。

結(jié)合研究1a和1b的反應(yīng)時(shí)分析可以發(fā)現(xiàn)前兩個(gè)組塊的反應(yīng)時(shí)顯著較長，因此其可能是被試獲得經(jīng)驗(yàn)信息，形成選擇策略的關(guān)鍵階段。對于損益情景中前兩個(gè)組塊的反應(yīng)時(shí)進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，損失情境的反應(yīng)時(shí)顯著長于獲益情境，t(272.88)=5.02，p＜0.001，Cohen’sd=0.60，M獲益=1009 ms，SD=733 ms，M損失=1506 ms，SD=916 ms。

（2）R率

各條件下R率的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差：低于經(jīng)驗(yàn)45%條件為0.59±0.22；低于經(jīng)驗(yàn)25%條件為0.60±0.27；高于經(jīng)驗(yàn)25%條件為0.43±0.20；高于經(jīng)驗(yàn)45%條件為0.43±0.25。各條件R率如圖4所示。

圖4 損失情境中各條件的平均R率

以描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致程度，組塊及其交互作用為固定因子，被試差異為隨機(jī)因子，R率為因變量進(jìn)行線性混合模型分析。結(jié)果表明：描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致程度的主效應(yīng)顯著[χ2(3)=17.34,p＜0.001]。Tukey事后檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，低于經(jīng)驗(yàn)25%條件下的R率顯著大于高于經(jīng)驗(yàn)25%條件（b=0.17,p＜0.05）和高于經(jīng)驗(yàn) 45% 條件（b=0.17,p＜0.05）；低于經(jīng)驗(yàn)45%條件下的R率顯著大于高于經(jīng)驗(yàn)25%（b=0.16,p＜0.05）和高于經(jīng)驗(yàn)45%（b=0.15,p＜0.05）。組塊的主效應(yīng)顯著 [χ2(6)=62.72,p＜0.001]。Tukey事后檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)組塊1的R率顯著大于其他6個(gè)組塊（組塊1vs.組塊2,b=0.06,p＜0.05;組塊 1vs.組塊 3,b=0.10,p＜0.001; 組塊 1vs.組塊 4,b=0.09,p＜0.001; 組塊 1vs.組塊 5,b=0.09,p＜0.001; 組塊 1vs.組塊 6,b=0.10,p＜0.001; 組塊 1vs.組塊 7,b=0.11,p＜0.001），組塊2的R率顯著大于組塊7（b=0.05,p＜0.05）。兩者的交互作用不顯著[χ2(18)=12.74,p=0.807]。

研究1b發(fā)現(xiàn)在損失情境中，描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致程度對被試的R率有顯著影響，說明在損失情境中個(gè)體更傾向于采用描述信息進(jìn)行決策。

3 研究2：決策模型擬合

研究1的結(jié)果說明相較于獲益情境，損失情境中的個(gè)體在決策過程中更加依賴描述信息。但這只是基于行為結(jié)果的推測，實(shí)際上決策過程中個(gè)體依賴描述信息的程度是一個(gè)內(nèi)部變量，無法通過行為直接觀察到。而決策模型可以通過模型參數(shù)表示不能通過行為直接觀察到的內(nèi)部變量，揭示決策過程的心理機(jī)制（高青林, 周媛, 2021）。因此，研究2使用行為數(shù)據(jù)擬合決策模型，進(jìn)一步驗(yàn)證研究1的結(jié)果，探究損益情境下描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致影響個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)決策的心理機(jī)制。

“期望價(jià)值學(xué)習(xí)模型”（prospect-valence learning model, PVL）在基于反饋的決策領(lǐng)域被廣泛使用（Don et al., 2019）。但該模型只包含經(jīng)驗(yàn)成分，并未考慮描述信息。如果個(gè)體的決策很大程度上是根據(jù)描述信息做出的，那么該模型對行為數(shù)據(jù)的解釋力應(yīng)該較差。“描述-期望價(jià)值學(xué)習(xí)模型”（descriptionprospect valence learning model, D-PVL）將描述信息加入模型中，以考察經(jīng)驗(yàn)與描述信息對個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)選擇的影響（Weiss-Cohen et al., 2016, 2018）。

3.1 期望價(jià)值學(xué)習(xí)模型

PVL模型基于三個(gè)假設(shè)：（1）通過價(jià)值函數(shù)評估選擇結(jié)果；（2）根據(jù)學(xué)習(xí)規(guī)則進(jìn)行期望效用更新；（3）根據(jù)選項(xiàng)期望效用決定選擇某選項(xiàng)的可能性（Dai et al., 2015）。

首先，價(jià)值函數(shù)如公式1所示。

rj(t)代表第t次選擇j選項(xiàng)的結(jié)果。參數(shù)α和β分別決定積極和消極價(jià)值曲線的曲率。λ（0≤λ≤5）表示損失厭惡程度，該值大于1表示對損失更加敏感。

根據(jù)學(xué)習(xí)規(guī)則進(jìn)行期望更新，該模型使用衰減規(guī)則（decay rule）。根據(jù)該規(guī)則，選項(xiàng)j在第t次選擇的經(jīng)驗(yàn)期望Ej(t)如公式2所示。

φ（0≤φ≤1）代表選項(xiàng)期望值的衰減比例，該值越小表示個(gè)體越傾向于根據(jù)即時(shí)反饋進(jìn)行決策。δj(t)為虛擬變量，代表第t次選擇時(shí)該選項(xiàng)是否被選擇。

選項(xiàng)被選擇的概率通過比例選擇規(guī)則（ratio choice rule）計(jì)算。根據(jù)該規(guī)則，被試在第t次選擇j選項(xiàng)的概率如公式3所示。

θ表示個(gè)體選擇較高期望值選項(xiàng)的一致性，該值越大表示個(gè)體越能夠較為一致地選擇期望值較高的選項(xiàng)。θ是由參數(shù)c（0≤c≤5）決定的：θ=3c-1。

3.2 描述-期望價(jià)值學(xué)習(xí)模型

借鑒Weiss-Cohen等（2016）的方法，通過參數(shù)ξ將描述信息加入PVL模型中。如公式4所示。

Ej(t)表示j選項(xiàng)的經(jīng)驗(yàn)期望值。ξ（0≤ξ≤1）的值越大描述信息越會(huì)影響人們的風(fēng)險(xiǎn)選擇。Dj表示j選項(xiàng)的描述期望值，其計(jì)算見公式5。

vjm代表j選項(xiàng)第m個(gè)結(jié)果，U(·)為價(jià)值函數(shù)（同PVL模型）；pjm代表j選項(xiàng)第m個(gè)結(jié)果的概率，W(·)為概率權(quán)重函數(shù)，如公式6所示。

γ（0≤γ≤2）代表對概率的敏感性。γ小于1說明高估小概率事件；相反，則說明低估小概率事件。

3.3 模型擬合

使用各被試的行為數(shù)據(jù)擬合兩個(gè)模型的參數(shù)。即將觀察到被試選擇序列的概率定義為在整個(gè)實(shí)驗(yàn)中實(shí)際被選擇選項(xiàng)的模型預(yù)測概率。然后通過最小化似然函數(shù)發(fā)現(xiàn)對應(yīng)模型的最佳參數(shù)估計(jì)值，似然函數(shù)見公式7。

n表示選擇次數(shù)，Pr[Dj(t+1)]代表在t+1次選擇時(shí)，模型預(yù)測選擇選項(xiàng)j的可能性，δj(t+1)為虛擬變量。

使用貝葉斯信息準(zhǔn)則（BIC）進(jìn)行模型比較，因?yàn)槠錂?quán)衡了模型的準(zhǔn)確性和復(fù)雜性（Dai et al.,2015）。公式為為模型參數(shù)數(shù)量，N為行為數(shù)據(jù)數(shù)量。BIC越小，行為數(shù)據(jù)對決策模型的擬合越好。

3.4 模型評估和結(jié)果

使用損益情境的行為數(shù)據(jù)分別對兩個(gè)模型進(jìn)行擬合，共獲得四組參數(shù)。結(jié)果見表3。

表3 最佳擬合參數(shù)和平均 BIC

BIC值的比較：獲益情境下，D-PVL模型的BIC值大于PVL模型；損失情境下，D-PVL模型的BIC值小于PVL模型。這說明PVL模型較好預(yù)測獲益情境中的決策，而D-PVL模型較好預(yù)測了損失情境中的決策。

D-PVL模型參數(shù)的比較：獲益情境的參數(shù)ξ顯著小于損失情境，t(245.88)=-4.02，p＜0.001，Cohen’sd=0.50；獲益情境的參數(shù)c顯著小于損失情境，t(263.44)=-2.03，p＜0.05，Cohen’sd=0.24；獲益情境的參數(shù)φ顯著大于損失情境，t(276)=3.71，p＜0.001，Cohen’sd=0.45。

4 討論

研究1發(fā)現(xiàn)，獲益情境中與經(jīng)驗(yàn)不一致的描述信息對個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)選擇沒有顯著影響；而損失情境相反。進(jìn)一步擬合決策模型發(fā)現(xiàn)，在獲益情境中PVL模型的BIC值小于D-PVL模型，在損失情境中PVL模型的BIC值大于D-PVL模型。這說明在損失情境中D-PVL模型對行為數(shù)據(jù)的解釋力更強(qiáng)，且損失情境的描述信息權(quán)重參數(shù)ξ顯著大于獲益情境。可見，當(dāng)描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致時(shí)，相較于獲益情境，損失情境中個(gè)體更傾向于采用描述信息進(jìn)行決策。

在損益情境中，描述信息與經(jīng)驗(yàn)不一致對風(fēng)險(xiǎn)決策的影響可從三方面來解釋：其一，相較于獲益情境，個(gè)體在損失情境中更認(rèn)可描述信息的真實(shí)性。Baumeister等（2001）發(fā)現(xiàn)消極信息比同等強(qiáng)度的積極信息更能影響個(gè)體的認(rèn)知。Hilbig（2012）進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)當(dāng)信息以消極框架呈現(xiàn)時(shí)個(gè)體更傾向于認(rèn)為其是真實(shí)的。在本研究中，損失情境下的描述信息是與損失分?jǐn)?shù)這一消極結(jié)果相聯(lián)系的，這可能導(dǎo)致被試對描述信息更高的真實(shí)性評估。其二，在損益情境中，個(gè)體對經(jīng)驗(yàn)的自信程度存在差異。Lebreton等（2019）發(fā)現(xiàn)在基于經(jīng)驗(yàn)的重復(fù)決策任務(wù)中，獲益情境中的被試對自己的選擇表現(xiàn)出更強(qiáng)的自信。這說明相較于獲益情境，損失情境中的被試對自身經(jīng)驗(yàn)的信心更低，傾向于低估自身經(jīng)驗(yàn)的可靠性。其三，對反應(yīng)時(shí)的分析發(fā)現(xiàn)，損失情境中被試的反應(yīng)時(shí)顯著長于獲益情境。Gl?ckner等（2012）認(rèn)為個(gè)體在加工描述性信息過程中會(huì)涉及復(fù)雜的計(jì)算過程，因此對描述信息的加工時(shí)間也會(huì)更長。因此更長的反應(yīng)時(shí)表明損失情境中的被試對描述信息進(jìn)行了更加細(xì)致、精確的加工。基于以上分析，本研究認(rèn)為，可能是損失情境中被試對描述信息的深度加工及過度信任，同時(shí)又低估自身經(jīng)驗(yàn)的可靠性，導(dǎo)致其傾向于根據(jù)描述信息進(jìn)行決策。

模型參數(shù)的比較發(fā)現(xiàn)，損益情境下個(gè)體決策的心理機(jī)制存在差異。首先，獲益情境下的近因參數(shù)φ顯著大于損失情境，說明損失情境中個(gè)體更容易受到最近一次選擇結(jié)果的影響（φ=0.35）。而在獲益情境中個(gè)體能夠?qū)?jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行較為系統(tǒng)的整合（φ=0.61），這可能也是獲益情境中被試對自身經(jīng)驗(yàn)更自信的原因。此外，獲益情境下的選擇一致性參數(shù)c顯著小于損失情境，表明損失情境中個(gè)體較穩(wěn)定地選擇高期望值的選項(xiàng)，但這并不能說明被試的選擇是合理的，因?yàn)樗麄兪歉鶕?jù)虛假描述信息進(jìn)行決策。而獲益情境下，選擇一致性參數(shù)較小，可能反映被試對經(jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行探索的過程，導(dǎo)致其沒有遵循期望最大化原則。

本研究結(jié)果與強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域神經(jīng)影像學(xué)研究結(jié)果可能存在一定相關(guān)性。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是指人們利用先前的經(jīng)驗(yàn)來改善未來選擇的結(jié)果（Lee et al.,2012），該過程與本研究中經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)過程較為相似。以往研究發(fā)現(xiàn)紋狀體在強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程中的重要作用，如屬于紋狀體一部分的尾狀核已被證明與學(xué)習(xí)和記憶有關(guān)，特別是在反饋結(jié)果的處理方面（Packard & Knowlton, 2002）。還有研究發(fā)現(xiàn)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程中，學(xué)習(xí)者的背側(cè)和腹側(cè)紋狀體均表現(xiàn)出了穩(wěn)健的判斷錯(cuò)誤信號(hào)（Schonberg et al.,2007），說明在決策者可能在出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)激活此區(qū)域?qū)W(xué)習(xí)信息進(jìn)行整合。同時(shí)，有研究發(fā)現(xiàn)損失情境中紋狀體的激活程度顯著低于獲益情境（Dong et al., 2014; Tom et al., 2007）。基于上述研究，推測本研究中損失情境中的決策者更傾向于根據(jù)虛假描述信息進(jìn)行決策的原因在于其紋狀體的激活水平更低，導(dǎo)致他們未能對經(jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)（這也與本研究損失情境中的被試更加容易受到即時(shí)反饋的影響，未能對經(jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行整合的現(xiàn)象一致），因而只能根據(jù)虛假的描述信息進(jìn)行決策。

本研究存在以下不足。第一，本研究被試均為大學(xué)生，未能對老年人在本實(shí)驗(yàn)條件下的決策特點(diǎn)進(jìn)行研究。目前，世界上老年人口最多的國家是中國（項(xiàng)鑫, 王乙, 2021），而以往研究發(fā)現(xiàn)老年人的風(fēng)險(xiǎn)決策與年輕人存在很大的差異（張力元 等, 2015），因此未來探究老年人在本實(shí)驗(yàn)條件下的決策特點(diǎn)具有現(xiàn)實(shí)意義；第二，本研究只是從行為和心理機(jī)制層面揭示了損益情境對個(gè)體決策的影響，未能對其神經(jīng)基礎(chǔ)進(jìn)行探究，因此未來研究可以以強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究發(fā)現(xiàn)的紋狀體等腦區(qū)為興趣區(qū)，對其腦機(jī)制進(jìn)行探究。

5 結(jié)論

相較于獲益情境，損失情境中的個(gè)體更大程度地采信描述信息進(jìn)行決策；且在損失情境中個(gè)體的決策更容易被最近一次的選擇結(jié)果影響。