自我-群體決策對象和分配方式影響合作公平評價的ERP研究

摘 要 采用事件相關(guān)技術(shù)，探討在合作任務(wù)中，決策對象和分配方式如何影響個體公平評價的時間進程。使用2（決策對象：自我、群體）×2（分配方式：按貢獻分配、平均分配）被試內(nèi)設(shè)計。結(jié)果發(fā)現(xiàn)自我決策比為群體決策誘發(fā)更大的P2和更小的FRN；自我決策時，按貢獻分配誘發(fā)的P3顯著小于平均分配誘發(fā)的P3；為群體決策時，兩種方式誘發(fā)的P3無顯著差異。結(jié)果表明決策對象在早期階段被優(yōu)先加工與考慮，而晚期階段的公平評價受到?jīng)Q策對象和分配方式的聯(lián)合調(diào)節(jié)。

關(guān)鍵詞 合作；決策對象；公平評價；事件相關(guān)電位

分類號 B849

DOI：10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2024.12.003

1 引言

在現(xiàn)實社會互動中，人們經(jīng)常需要與他人進行直接或間接的合作。合作后需對獲得的獎金或資源進行分配，主要的分配方式包括按貢獻分配和平均分配（Deutsch， 1975）。個體在合作階段的相對貢獻大小不同時，使用的是平均分配還是按貢獻分配會影響個體的公平評價（Alm?s et al.， 2010）。公平評價是個體基于自己與他人的投入與產(chǎn)出比率比較，形成的對自身是否受到公正待遇的感知和反應(yīng)（樊蕾， 2009; 周浩， 龍立榮， 2007; Hsu et al.， 2008）。行為研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)個體自身對成功結(jié)果的貢獻較小時，他們對平均分配方案的拒絕率較低，反之，貢獻較大時對平均分配方案的拒絕率顯著升高（Baumard et al.， 2012）。研究者利用高時間分辨率的ERP技術(shù)進一步考察個體的公平評價認(rèn)知時間進程，發(fā)現(xiàn)當(dāng)個體得到投入與產(chǎn)出成正比的提議時，反饋相關(guān)負波（Feedback related negativity， 簡稱FRN，是刺激呈現(xiàn)約200～400ms后誘發(fā)的負偏轉(zhuǎn)成分）的波幅相對更正，P3（刺激呈現(xiàn)約300～600ms后誘發(fā)的正偏轉(zhuǎn)成分）的波幅更小（Xu et al.， 2022）。由于FRN是對個人預(yù)期被違反的敏感性指標(biāo)（Oliveira et al.， 2007），而P3可反映出個體對結(jié)果評價的動機意義和心理資源的分配（Philiastides et al.， 2010），如對個體更有價值或更具吸引力的結(jié)果會誘發(fā)更大的P3（李琎等， 2020; Nieuwenhuis et al.， 2005），因此，目前研究者普遍認(rèn)為FRN和P3反映了結(jié)果評價過程中，個體在認(rèn)知加工的早期和晚期階段對投入與收益的敏感（陳衍等， 2021; Leng & Zhou， 2010）。從行為和電生理的研究結(jié)果來看，合作中公平分配的含義在于所獲得的報酬應(yīng)與個體在任務(wù)中的貢獻相匹配，如果個體在合作任務(wù)中的貢獻比例相等，那么平均分配是最公平的分配方式。相反，當(dāng)個體貢獻各異時，按貢獻分配才是公平的分配方式。

以往研究主要探討個體間的合作與分配，涉及群體間（群際）合作與分配的公平評價的研究相對較少。群際合作后，特別是當(dāng)群體規(guī)模非常龐大時，往往會選取某個人出來代表整個群體做決策而不是群體內(nèi)的成員均做出個人的決策。如Messick等（1997）所說“現(xiàn)實生活中的許多協(xié)商談判，談判人員決策的時候應(yīng)代表的是某個群體而不是某個人”。因此當(dāng)個人為群體做公平?jīng)Q策時，與為自己做公平?jīng)Q策相比，其認(rèn)知決策模式是否存在差異呢？目前，實驗室研究做了一些初步的探討，如Kim 和Lee（2021）使用UG（Ultimatum Game）范式考察個體為群體做決策時的行為反應(yīng)，該范式由提議者提出分配提議，回應(yīng)者對提議做出接受或拒絕的決策，若接受意味著雙方按該提議進行分配；若拒絕則雙方都一無所有。結(jié)果表明與自我決策相比，個體為群體做決策時，對不公平方案的接受率顯著增加，這一結(jié)果是由于個體考慮了群體內(nèi)其他成員的收益，從而降低了自我的公平標(biāo)準(zhǔn)。社會責(zé)任假說認(rèn)為，當(dāng)個體成為某一群體的代表時，需要考慮群體內(nèi)其他成員的偏好和利益（Charness et al.， 2007; Tajfel & Turner 1979）。此外，群體性質(zhì)也會影響個體的公平評價（沈姝含等， 2024），有研究采用了改編的UG范式，要求被試分別為自己、為內(nèi)群體接受者和為外群體接受者做決策，結(jié)果發(fā)現(xiàn)對不公平提議的接受率最高的是為外群體接受者決策時，其次是為自己決策時，最低的是內(nèi)群體外接受者決策時（Biella & Sacchi， 2018）。建構(gòu)水平理論認(rèn)為，個體為陌生他人作的決策屬于遠距離決策，此時個體更易擺脫負面情緒的影響，更加自控并更在意利益，進而更能接受不公平的對待（楊邵峰等， 2018）。總而言之，這些研究表明個體在作公平評價時，與個體為自己作決策相比，個人為群體決策（或作為群體決策代表）時對不公平方案的接受率會顯著增加。

迄今為止，探討群體間分配公平評價的腦電研究尚不充足。有研究采用最后通牒任務(wù)，讓被試作為反應(yīng)者與群體內(nèi)和群體外提議者進行 UG 博弈，提議包括極端不公平、中等不公平或公平提議三種，結(jié)果發(fā)現(xiàn)來自群體內(nèi)成員的中等和極端不公平提議引起更負的內(nèi)側(cè)額葉負波（MFN），但是來自群體外成員的不同提議卻沒有引起MFN的變化，表明大腦對提議的加工受到群體身份的調(diào)節(jié)（王益文等， 2014）。但是，該研究是將被試置于群體內(nèi)，并未強調(diào)被試是作為該群體的代表，是在為群體作決策的這一身份（Biella et al.， 2018; Kim et al.， 2021）。已有研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)側(cè)額葉負波與反饋相關(guān)負波都主要起源于人們的前扣帶回 （Anterior Cingulate Cortex， ACC） 附近 （Nieuwenhuis et al.， 2004），因此認(rèn)為這是同一個成分。反饋相關(guān)負波（FRN）是約在刺激呈現(xiàn)后的200～350ms出現(xiàn)的負偏轉(zhuǎn)成分，反映的是早期半自動化加工過程，是ERP研究中與公平評價密切相關(guān)的腦電成分。FRN最初被認(rèn)為與負性結(jié)果相關(guān)，如劣勢不公平方案會誘發(fā)更負的FRN（Boksem & de Cremer， 2010），后續(xù)發(fā)現(xiàn)FRN 對預(yù)期違反敏感，即無論結(jié)果正負性，只要違反了個體先前預(yù)期，就會誘發(fā)較大的FRN（Ferdinand et al.， 2012; Hewig et al.， 2011）。此外，有研究發(fā)現(xiàn)FRN可能與個體的責(zé)任感的變化相關(guān)（Li et al.， 2010; Zhou et al.， 2010），Li等（2010）的研究采用Chuck-A-Luck 骰子游戲設(shè)置了高、低責(zé)任兩種條件，高責(zé)任條件是自己投三個骰子，低責(zé)任條件是只投其中一顆骰子，任務(wù)結(jié)果由三顆骰子的點數(shù)總和決定。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，責(zé)任越大，F(xiàn)RN的波幅越大。

如果進一步考慮群體合作中存在貢獻不同的情況，那么對群體間分配的公平評價可能更為復(fù)雜。前人的研究發(fā)現(xiàn)，個體在為自己決策時，會靈活地運用公平原則和自利原則，即在貢獻大時偏向運用公平原則，而在貢獻小時偏向運用自利原則，體現(xiàn)了個體在公平評價中存在以自我為中心的偏見（Wang et al.， 2020）。一項研究發(fā)現(xiàn)在雙人合作任務(wù)完成之后，平均分配比按貢獻分配引發(fā)更小的P3（陳衍等， 2022）。P3是在反饋刺激呈現(xiàn)后約 300～600ms 時間窗內(nèi)出現(xiàn)的正成分，可反映結(jié)果評價的不同維度，如正性反饋（Yeung et al.， 2005）和高價值（Nieuwenhuis et al.， 2005）誘發(fā)更大的 P3，其波幅大小也與注意力和心理資源的分配密切相關(guān) （Olofsson et al.， 2008）。該研究發(fā)現(xiàn)按貢獻分配更符合社會規(guī)范，個體重視并因此分配了更多的注意資源。但是，該研究僅探討了個體間合作之后不同分配方式（平均分配vs 按貢獻分配）引發(fā)的公平評價，并未涉及群體合作中存在貢獻不同的情況。

本研究采用ERP技術(shù)，通過最小群體范式操作了UG博弈任務(wù)中回應(yīng)者分別為群體做決策和為自己做決策的狀態(tài)，進而比較了在貢獻大情境下，個體自我決策時和為群體決策時進行公平評價的大腦活動。根據(jù)社會認(rèn)同理論，當(dāng)個體的群體身份在群際情景中變得十分凸顯時，會影響其社會互動時的心理加工和行為決策。已有的行為研究也發(fā)現(xiàn)，個體在為群體做決策時，對不公平方案的接受率會顯著提高，即自利原則會更為凸顯。此外，已有的研究發(fā)現(xiàn)，個人在貢獻大情境時偏好按貢獻分配，而在個人需為群體做決策（即成為群體代表）時，責(zé)任使得他必須考慮其他群體成員的偏好和利益，故提出假設(shè)1：個體為自己決策時，按貢獻分配的接受率顯著高于平均分配的接受率；而為群體決策時，按貢獻分配與平均分配之間的接受率無顯著差異。 此外，個體為群體決策時，其責(zé)任感會增加。因此，可預(yù)測個體在自我決策時的公平評價與為群體決策時的公平評價的認(rèn)知進程存在差異，故提出假設(shè)2：個體為群體成員決策時的公平評價比自我決策時的公平評價誘發(fā)更負的FRN，按貢獻分配比平均分配誘發(fā)更負的FRN。假設(shè)3：為自己決策時，按貢獻分配比平均分配誘發(fā)更小的P3；但為群體決策時，兩種分配方式下的P3無顯著差異。

2 研究方法

2.1 被試

使用 G*Power3.1估計樣本量，設(shè)置統(tǒng)計檢驗力為0.80，效應(yīng)量為0.25，顯著性水平為0.05，結(jié)果發(fā)現(xiàn)要保證中等水平的效應(yīng)量至少需要24名被試（Faul et al.， 2007）。通過線上及線下的方式從貴州某高校共招募40名被試參加實驗，有5名被試的數(shù)據(jù)被剔除，其中3名無法按要求完成實驗，另外2名懷疑群體的真實性，故最終的有效被試為35名（17名男性，年齡 20.46±1.20歲）。所有被試均為右利手，無色盲色弱、視力（含矯正視力）正常，且身心健康。實驗正式開始前，被試閱讀并簽署了知情同意書，結(jié)束后所有被試偽隨機地獲得了40元的實驗報酬（實驗開始前告知被試：最終報酬=基本被試費35元＋從中抽取若干輪分配結(jié)果）。本研究通過了學(xué)校學(xué)術(shù)倫理委員會的審核。

2.2 實驗材料

為避免顏色對被試的腦波產(chǎn)生影響從而混淆實驗結(jié)果的真實性，每一屏的材料刺激均使用凸顯性較低的灰色表征。符號 “√”代表合作成功，符號“>”意味被試自我或所在群體對成功結(jié)果的貢獻更大。由于本研究考察的重點在于貢獻大情境下，為不同對象決策和分配方式對個體公平感的影響，故合作失敗“×”（即責(zé)任情境）及貢獻小“<”情境僅作填充。分配方案有兩種類型，分別為按貢獻分配的方案和平均分配的方案，包括按貢獻分配的7元-3元、8元-2元和9元-1元，平均分配的5元-5元（注：前者是分給自己或自己群體的金額，后者是分給對方或?qū)Ψ饺后w的）。最終的成績反饋包括35種隨機呈現(xiàn)的積分比較圖，如自我決策的“積分6>積分4”，為群體決策的“總積分12>總積分10”等。

2.3 實驗設(shè)計和程序

實驗在貢獻大情境下，采用2 （決策對象：自我決策、為群體決策） × 2（分配方式：按貢獻分配、平均分配）的兩因素被試內(nèi)設(shè)計。為了增強實驗生態(tài)效度，降低被試對實驗真實性的懷疑，在正式實驗前使用最小群體范式創(chuàng)造群體情境。許多研究已證明，最小群體范式足以引發(fā)個體行為及心理的潛在變化（Hewstone et al.， 2002; Pfabigan et al.， 2016; Tajfel et al.， 1971）。具體實施為被試和另兩位同性別助手到達實驗室后，主試告知他們在另一些情況下將需要與另外兩位被試組成群體后參加實驗，然后被試和兩名實驗助手被帶到不同的實驗室。接著需要被試抓鬮以確定所在群體（A 或 B），實際只有被試會被隨機分到某個群體（如A群體），且兩位被試（由同性別的實驗助手扮演）不參與后續(xù)實驗。待實驗前準(zhǔn)備工作完成后，讓被試打開紙條，同時告知被試所在群體的另兩位成員的名字，接著把相應(yīng)的群體字母貼到被試的按鍵手（右手）上以強化其在為群體決策條件下的群體身份。

實驗改編自合作博弈任務(wù)范式（陳衍等， 2021; 竇煒等， 2014）。為創(chuàng)造合作情境，告訴被試計算機已聯(lián)網(wǎng)，所有被試在實驗過程中看到的計算機屏幕畫面同步且一致。通過實驗指導(dǎo)語告知被試即將為自我作決策和為群體作決策，但無論為誰作決策都需先后完成合作任務(wù)和分配任務(wù)。為自我作決策時，被試需先以獨立個人與另一獨立個人合作時間估計任務(wù)，計算機在后臺計算兩個人的積分之和，然后反饋個人合作結(jié)果（規(guī)則是當(dāng)兩個人的積分大于2則代表他們合作成功；反之則表示合作失敗），最后被試需對分配方案作決策。為群體決策時，被試所處群體（如A）與另一人數(shù)相同群體（如B）合作時間估計任務(wù)，計算機根據(jù)兩個群體（6人）的積分總和反饋群體間合作結(jié)果（規(guī)則是當(dāng)所有人總積分大于4時代表兩個群體合作成功；反之則表示合作失敗），最后被試需要為所在群體的方案作決策。

實驗程序采用PsychoPy編寫，被試距離屏幕約75cm，所有刺激均在計算機屏幕中央呈現(xiàn)。練習(xí)階段與正式實驗階段的單輪試次的流程一致。每個區(qū)組開始前會出現(xiàn)指示詞，告知被試在該區(qū)組中是為自我做決策還是為群體做決策。圖1是自我決策區(qū)組中的單個試次流程圖：首先屏幕出現(xiàn)符號注視點“+” 500ms，提示被試本輪實驗開始。隨即出現(xiàn)“GO！”提示被試需要開始估計 1s 的時間，被試按空格鍵反應(yīng)后，一個空屏持續(xù)500～800ms，隨后是合作結(jié)果反饋800ms（合作成功 “√”，失敗“×”），接著一個空屏持續(xù)500～800ms，隨后是貢獻比較反饋屏（>或<）800ms，接著又是一個空屏持續(xù)500～800ms，然后呈現(xiàn)分配方案 1200ms，接著一個空屏持續(xù)500～800ms，然后讓被試做公平?jīng)Q策（拒絕：←左鍵；接受：右鍵→），為了增強游戲的真實性，最后給被試提供自我決策或為群體決策條件下所獲得的積分比較800ms。此外，為了避免被試在實驗過程中致力于搜索自己/自己群體結(jié)果而影響相關(guān)的結(jié)果加工，主試會在練習(xí)時告知被試：貢獻比較屏、分配屏以及成績比較屏的左邊所顯示的均是自己/自己群體的結(jié)果。正式實驗共有四個區(qū)組，每個區(qū)組53個試次（其中填充試次11個，填充試次不納入后續(xù)的數(shù)據(jù)分析），共212個試次，而按貢獻（三個方案比例各28個）和平均分配試次在整個實驗中均為84個。為了讓被試熟悉實驗過程，正式實驗開始前有 30個練習(xí)試次。整個實驗過程約35～45分鐘，實驗順序采用ABBA平衡。實驗結(jié)束后要求被試回答一些操縱性檢驗問題，如為群體做決策時，你在多大程度上相信群體是真實存在的？

2.4 腦電數(shù)據(jù)的記錄與分析

使用Neuroscan64 導(dǎo)Ag/AgCI電極帽和Curry 8.0 設(shè)備采集EEG信號。所有電極的頭皮電阻均降為5KΩ以下。在腦電采集過程中各電極參考接地點（在 FPz 和 Fz 連線的中點上），以頭頂電極作為參考，離線分析的參考電極則轉(zhuǎn)為雙側(cè)乳突（M1、M2）的平均值。實驗過程中同時記錄水平和垂直眼電。使用DC模式采集腦電和眼電信號， 采樣頻率為500Hz。使用 MATLAB R2018b 的 EEGLAB（2021）工具包對EEG信號進行離線分析。先后采用0.1 Hz 高通、30 Hz低通以及48～52 Hz凹陷無相移濾波，然后校正眼電偽跡，剔除幅值超出±75μV 的EEG信號。以分配方案刺激呈現(xiàn)前的 200ms為基線，分析刺激呈現(xiàn)后 800ms內(nèi)的ERPs波形。

各成分時間窗的設(shè)置結(jié)合了本研究的總平均圖和前人的研究（陳衍等， 2021; Yuan， et al.， 2019），提取了FRN（260～350ms）以及P3（350～550ms）時間窗內(nèi)的平均波幅。另外，為了使統(tǒng)計結(jié)果更準(zhǔn)確，對電極點進行合并后再疊加平均（Luck &amp; Gaspelin， 2017）。由于FRN的峰值在FCz處最大，而P3則在Pz最大，故FRN選擇前額中部（F1、Fz、F2、FC1、FCz和FC2）六個電極點的平均波幅， P3選擇了頂中部（CP1、CPz、CP2、P1、Pz和 P2）六個電極點的平均波幅進行計算。采用SPSS26.0統(tǒng)計軟件對行為數(shù)據(jù)和分配方案呈現(xiàn)時采集到的FRN和P3進行 2（決策對象：自我決策、為群體決策）× 2（分配方式：按貢獻分配、平均分配）兩因素重復(fù)測量方差分析，所有分析的顯著性水平設(shè)為0.05。當(dāng)不符合球形假設(shè)時，使用Greenhouse-Geisser校正非球形統(tǒng)計結(jié)果，使用 Bonferroni 校正法對顯著的主效應(yīng)進行事后檢驗；使用簡單效應(yīng)檢驗顯著的交互作用。所有方差分析的效應(yīng)大小均采用偏eta方報告（η2p），其中，0.05代表小效應(yīng)，0.10代表中等效應(yīng)，0.20代表大效應(yīng)（Cohen， 1973）。

3 結(jié)果

3.1 行為結(jié)果

對個體在不同條件下的接受率進行2（決策對象：自我、為群體）× 2（分配方式：按貢獻、平均）兩因素重復(fù)測量方差分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：分配方式主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1， 34）=98.63， p<0.001，η2p=0.74。按貢獻分配的接受率（M=0.93， SD=0.20）顯著高于平均分配的接受率（M=0.47， SD=0.45）。決策對象主效應(yīng)不顯著，F(xiàn)（1， 34）=0.74， p=0.397，η2p=0.02。決策對象和分配方式的交互作用不顯著，F(xiàn)（1， 34）=0.42， p=0.523，η2p=0.01（不同條件下的接受率見圖2）。

3.2 腦電結(jié)果

在FRN成分前，我們也發(fā)現(xiàn)了P2成分的一些趨勢，故而對P2的平均波幅進行2（決策對象：自我、為群體）× 2（分配方式：按貢獻、平均）兩因素重復(fù)測量方差分析，結(jié)果顯示，決策對象的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1， 34）=16.42， p<0.001，η2p=0.33。自我決策（M=4.29， SD=3.87）比為群體決策（M=2.49， SD=4.87）誘發(fā)更大的P2。分配方式主效應(yīng)不顯著，F(xiàn)（1， 34）=2.47， p=0.126，η2p=0.07。決策對象和分配方式的交互作用不顯著，F(xiàn)（1， 34）=0.00，p=0.953，η2p=0.00。

對FRN的平均波幅進行2（決策對象：自我、為群體）× 2（分配方式：按貢獻、平均）兩因素重復(fù)測量方差分析，結(jié)果顯示，決策對象的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1， 34）=8.41， p= 0.007，η2p=0.20。為群體決策（M=-0.14， SD=3.89）比自我決策（M=-1.10， SD=3.46）誘發(fā)更大的FRN。分配方式主效應(yīng)不顯著，F(xiàn)（1， 34）=0.34， p =0.564，η2p=0.01。決策對象和分配方式的交互作用不顯著，F(xiàn)（1， 34）=0.17， p=0.682，η2p=0.01。

對P3的平均波幅進行2（決策對象：自我、為群體）× 2（分配方式：按貢獻、平均）兩因素重復(fù)測量方差分析，分析結(jié)果顯示，決策對象的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1， 34）=4.64， p=0.038，η2p=0.12。自我決策（M=7.71， SD=4.58）比為群體決策（M= 6.88， SD=4.20）誘發(fā)更大的P3。分配方式的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1， 34）=9.18， p=0.005，η2p=0.21。按貢獻分配（M=6.80， SD=4.31）比平均分配（M=7.79， SD=4.46）誘發(fā)更小的P3。決策對象和分配方式的交互作用顯著，F(xiàn)（1， 34）=5.77， p=0.022，η2p=0.15。簡單效應(yīng)分析顯示，自我決策時，分配方式主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1， 34）=23.40， p<0.001，η2p=0.41，按貢獻分配（M=6.94， SD=4.53）比平均分配（M= 8.47， SD=4.57）誘發(fā)更小的P3。而為群體決策時，分配方式主效應(yīng)不顯著，F(xiàn)（1， 34）=1.01， p= 0.323，η2p=0.03，按貢獻分配（M=6.65， SD=4.14）與平均分配（M=7.11， SD=4.31）所誘發(fā)的P3無顯著差異（不同條件下的波形圖見圖3和圖4）。

3.3 行為結(jié)果與腦電結(jié)果的相關(guān)

對四種條件下的行為數(shù)據(jù)（接受率）和腦電數(shù)據(jù)（P2、FRN、 P3）進行皮爾遜相關(guān)分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在自我決策-平均分配條件下，接受率與FRN波幅存在顯著的負相關(guān)（r=-0.40， p=0.016）；在群體決策-平均分配條件下，接受率與FRN波幅存在顯著的正相關(guān)（r=0.40， p=0.016）。其他的相關(guān)均沒有達到顯著水平，p>0.05。

4 討論

本研究使用ERPs技術(shù)揭示了個體為不同決策對象做決策的加工進程，早期ERPs結(jié)果顯示，自我決策比為群體決策誘發(fā)更大的P2和更小的FRN。晚期ERPs結(jié)果顯示，自我決策比為群體決策誘發(fā)更大的P3；按貢獻分配比平均分配誘發(fā)更小的P3；并且自我決策時，按貢獻分配比平均分配誘發(fā)更小的P3。而為群體決策時，按貢獻分配與平均分配所誘發(fā)的P3無顯著差異。

行為結(jié)果發(fā)現(xiàn)，按貢獻分配的接受率顯著高于平均分配，這與以往許多研究的結(jié)果一致（陳衍等， 2022; Xu et al.， 2022），表明個體更偏好按貢獻分配（即公平）的提議。然而，本研究并未發(fā)現(xiàn)個體為群體決策時，對平均分配（即不公平）提議接受率顯著增加的結(jié)果，這與先前一項行為研究的結(jié)果不一致。即Kim等（2021）使用經(jīng)典UG范式探究了個體為群體與為自己作公平?jīng)Q策時的行為差異，結(jié)果發(fā)現(xiàn)與自我決策相比，為群體作決策時，個體對不公平提議的接受率顯著增加。對于這種不一致結(jié)果，首先，研究者認(rèn)為可能是由本研究的實驗設(shè)置導(dǎo)致的，與Kim等（2021）在被試決策前告知其群體內(nèi)成員的最低可接受提議數(shù)值不同，本研究從始至終未在被試決策前提供關(guān)于群體成員公平偏好的任何信息。其次，一個比較關(guān)鍵的原因是本研究關(guān)注的是電生理學(xué)機制，僅分析了偽跡小于25%的35名被試數(shù)據(jù)，此樣本量對考察電生理學(xué)來說雖已足夠，但想要觀察到行為學(xué)上的顯著差異則可能有所不足。未來研究可設(shè)置群體成員持有不同的公平閾限，即設(shè)置對照組和實驗組，并進一步擴大被試樣本量來觀察是否能重復(fù)以往研究的行為學(xué)結(jié)果。

一些研究認(rèn)為 P2反映了早期的注意資源分配（梁宗保等， 2019; Olofsson et al.， 2008），可反映無意識的自動注意加工。自我決策比為群體決策誘發(fā)更大的P2，這表明與為群體決策相比，為自我決策條件下的提議能較快速地引起個體的早期注意。而更快的無意識加工反映了個體會迅速注意到周圍環(huán)境中與自我關(guān)聯(lián)更密切的刺激，這或許是個體在長期進化過程中形成的一種自動機制，與自我加工優(yōu)勢效應(yīng)相符。并且已有研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)環(huán)境中的信息與生存和進化高度相關(guān)時，個體會表現(xiàn)出顯著的注意偏向（Bellebaum et al.， 2008），故在自我決策時，個體表現(xiàn)出注意警覺。因此，本研究認(rèn)為自我決策導(dǎo)致更大的P2可能反映了個體對與自我關(guān)聯(lián)更密切信息的早期注意偏向/警覺。

FRN反映了對反饋結(jié)果簡單且快速加工的初級加工水平（Franken et al.， 2008; Leng et al.， 2010）。研究發(fā)現(xiàn)為群體決策比為自我決策引發(fā)更大的FRN。一些關(guān)于社會情境的研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)RN的振幅似乎取決于反饋結(jié)果背后攜帶的代理感或責(zé)任大小，具體而言，代理感更強或責(zé)任更大的情境會誘發(fā)更大的FRN（Li et al.， 2010; Zhou et al.， 2010）。據(jù)此可以推測，被試在為群體決策時的FRN更大，是由于他們認(rèn)為此時自己對決策結(jié)果肩負著更大的責(zé)任。然而，本研究未發(fā)現(xiàn)FRN的公平效價效應(yīng)，即未得到按貢獻分配方式下的FRN顯著小于平均分配方式下的FRN這一結(jié)果。對于這種意料之外的結(jié)果，可以結(jié)合先前的一項研究來解釋，即當(dāng)分配反饋屏中除了表征分配是否公平外，還摻雜了其他的社會情境因素（即為誰決策）時，社會情境因素會被個體視為更顯著的信息而被優(yōu)先加工，導(dǎo)致分配公平性評價加工被延遲（陳衍等， 2021）。

P3反映的是精細評估的高級階段，特別是對結(jié)果情感意義的深度加工（Nieuw-enuis & Aston-Jones， 2005; Qiu et al.， 2010）。本研究在晚期P3成分上，首先發(fā)現(xiàn)自我決策比為群體決策誘發(fā)更大的P3，表明被試對與自我關(guān)聯(lián)更密切信息的注意偏向一直維持到晚期階段。其次，按貢獻分配比平均分配誘發(fā)更小的P3顯現(xiàn)出分配方式的效價效應(yīng)。以往研究者普遍認(rèn)為P3波幅與個體對刺激投入的注意資源的大小相關(guān)，注意資源投入越大，誘發(fā)的P3波幅越大。也有研究者認(rèn)為P3波幅可反映出刺激激活厭惡動機系統(tǒng)的程度，當(dāng)刺激激活個體的厭惡感更低時，P3相對較小；反之，則P3較大（Hajcak & Foti， 2020）。本研究的按貢獻分配方式比平均分配方式更公平，故激活的厭惡感相對更低，導(dǎo)致較小的P3。這與被試在按貢獻分配方式下接受率更高的行為結(jié)果相符。關(guān)鍵的是，本研究發(fā)現(xiàn)了決策對象和分配方式對P3波幅的共同調(diào)節(jié)效應(yīng)。即自我決策時，按貢獻分配比平均分配誘發(fā)更小的P3；而為群體決策時，兩種分配方式之間的P3無顯著差異。這表明個體為不同決策對象做公平?jīng)Q策時，分配公平再評價過程對個體不公平厭惡系統(tǒng)的激活存在差異。當(dāng)個體為自我做公平?jīng)Q策時公平閾限更高，按貢獻分配相對平均分配而言更公平，通常引發(fā)更低的不公平厭惡感，故按貢獻分配比平均分配誘發(fā)更小的P3；而當(dāng)個體切換到為群體做公平?jīng)Q策身份時，平均分配方式下的提議未能引起個體較大的不公平厭惡感，說明個體并未將此視作不公平的提議。也可以這樣理解，與為自己做公平?jīng)Q策相比，為群體做公平?jīng)Q策確實降低了個體的公平閾限，導(dǎo)致個體也能接受不公平分配方式產(chǎn)生的提議。

然而，P3結(jié)果和行為結(jié)果之間的不一致可能是電生理記錄和行為反應(yīng)之間的時間差異造成的。電生理僅記錄與測量了較短時間的個體分配公平評價（1.2s），而行為反應(yīng)并不限時，這會強化被試對不同分配提議的再三考慮，從而導(dǎo)致電生理反應(yīng)與行為反應(yīng)的分離。

綜合這些ERP結(jié)果，我們認(rèn)為在早期階段，神經(jīng)系統(tǒng)可能僅對分配方案采取簡單的二元決策情景區(qū)分策略，等到后期階段再深入評估分配方案的意義。換言之，個體對分配公平評估的加工可以分為兩個階段：前面是早期的全/半自動化階段，在這個階段，決策對象被優(yōu)先加工；后期的有意義認(rèn)知評估階段，這時社會情境因素（為誰做決策）和分配的公平性被同時考慮。

然而，本研究仍然存在不足之處，首先，本研究在后續(xù)的分配任務(wù)中使用的經(jīng)典UG游戲雖然揭示了個體為群體決策時的公平感知變化，但由于個體同時充當(dāng)著決策者和收益既得者兩個角色，故不利于準(zhǔn)確區(qū)分是效益動機還是公平動機影響了他們的表現(xiàn)，未來的研究可改進經(jīng)典的UG范式來分離決策者和獲益者的角色重疊。其次，本研究僅考察了最小群體（3人）情境下，個體為其他群體成員作公平?jīng)Q策的行為與神經(jīng)表現(xiàn)。但不同群體規(guī)模會給個體帶來不同的群體壓力，從而影響個體為群體決策時的行為選擇及相應(yīng)的認(rèn)知機制，因此未來的研究可進一步考察不同群體規(guī)模大小對個體為群體決策時的具體影響。最后，未來研究或許可以同時探究個體在己方貢獻小且按貢獻分配情況下，能否重復(fù)本研究結(jié)果。

5 結(jié)論

本研究的ERP結(jié)果表明，在己方貢獻更大的背景下，個體對合作情境中的分配公平評價可分為兩個階段：早期的全/半自動化階段，決策對象被優(yōu)先加工；晚期的意義評估階段，情境因素（為誰作決策）和分配公平性評價被同時考慮。

參考文獻

陳衍， 江婷， 李瑋， 陳取麟， 潘運， 胡思瑤（2021）. 合作中責(zé)任比較和分配評價差異的ERPs研究. 心理與行為研究， 19（2）， 152-159.

陳衍， 江婷， 羅文珺， 王芹（2022）. 社會價值取向影響合作公平評價的ERP研究. 中國臨床心理學(xué)雜志， 30（3）， 516-520.

竇煒， 曲璐璐， 曲琛（2014）. 社會比較對合作任務(wù)結(jié)果評價的影響：來自ERP的證據(jù). 心理學(xué)報， 46（3）， 405-414.

樊蕾（2009）. 公平敏感性與人格特質(zhì)關(guān)系的研究評述. 山西煤炭管理干部學(xué)院學(xué)報， 1， 53-54.

李琎， 孫宇， 楊子鹿， 鐘毅平（2020）. 社會價值取向?qū)ψ晕疑鐣勝p加工的影響——來自ERPs的證據(jù). 心理學(xué)報， 52（6）， 786-800.

梁宗保， 楊韻， 張光珍， 楊元魁， 鄭文明， 曹睿昕（2019）. 身體表情識別的ERP研究. 心理與行為研究， 17（2）， 1-9.

呂小康， 武迪， 隋曉陽， 汪新建， 程婕婷（2018）. 從“理性人”到“行為人”： 公共政策研究的行為科學(xué)轉(zhuǎn)向. 心理科學(xué)進展， 26（12）， 2249-2259.

沈姝含， 勉小麗， 劉燕珍， 關(guān)薦（2024）. 資源平衡：想象接觸對分配公平性的影響. 心理技術(shù)與應(yīng)用， 12（01）， 10-19.

王益文， 張振， 張蔚， 黃亮， 郭豐波， 原勝（2014）. 群體身份調(diào)節(jié)最后通牒博弈的公平關(guān)注. 心理學(xué)報， 46（12）， 10.

楊邵峰， 齊春輝， 張志超， 張振（2018）. 價值取向?qū)ψ晕宜藳Q策時公平規(guī)范執(zhí)行的影響. 心理與行為研究， 16（6）， 834-840.

周浩， 龍立榮（2007） .公平敏感性研究述評. 心理科學(xué)進展， 15（4）， 702-707.

Alm?s， I.， Cappelen， A. W.， S?rensen， E. ?.， & Tungodden， B. （2010）. Fairness and the development of inequality acceptance. Science， 328， 1176-1178.

Baumard， N.， Mascaro， O.， & Chevallier， C. （2012）. Preschoolers are able to take merit into account when distributing goods. Developmental Psychology， 48（2）， 492-498.

Bellebaum， C.， Polezzi， D.， & Daum， I. （2010）. It is less than you expected： The feedback-related negativity reflects violations of reward magnitude expectations. Neuropsychologia， 48（11）， 3343-3350.

Biella， M.， & Sacchi， S. （2018）. Not fair but acceptable... for us！ Group membership influences the tradeoff between equality and utility in a third party ultimatum game. Journal of Experimental Social Psychology， 77， 117-131.

Boksem， M. A. S.， & de Cremer， D. （2010）. Fairness concerns predict medial frontal negativity amplitude in ultimatum bargaining. Social Neuroscience， 5（1）， 118-128.

Bolton， G. E.， Ockenfels， A.， & Stauf， J. （2015）. Social responsibility promotes conservative risk behaviour. Eu-ropean Economic Review， 74， 109-127.

Charness， G.， & Jackson， M. O. （2009）. The role of respo-nsibility in strategic risk-taking. Journal of Economic Behavior and Organization， 69， 241-247.

Charness， G.， Rigotti， L.， & Rustichini， A. （2007）. Indi-vidual behavior and group membership. American Economic Review， 97（4）， 1340-1352.

Civai， C.， Crescentini， C.， Rustichini， A.， & Rumiati， R. I. （2012）. Equality versus self-interest in the brain： Diffe-rential roles of anterior insula and medial prefrontal cortex. NeuroImage， 62， 102-112.

Cohen， J. （1973）. Eta-squared and partial eta-squared in fixed factor ANOVA designs. Educational and Psychological Measurement， 33（1）， 107-112.

Deutsch， M. （1975）. Equity， equality， and need： What determines which value will be used as the basis of distri-butive justice. Journal of Social Issues， 31（3）， 137-149.

Faul， F.， Erdfelder， E.， Lang， A. G.， & Buchner， A. （2007）. G*Power 3： A flexible statistical power analysis program for the social， behavioral，and biomedical sciences. Behavior Research Methods， 39（2）， 175-191.

Ferdinand， N. K.， Mecklinger， A.， Kray， J.， & Gehring， W. J. （2012）. The processing of unexpected positive resp-onse outcomes in the mediofrontal cortex. Journal of Neuroscience， 32（35）， 12087-12092.

Franken， I. H. A.， Muris， P.， Nijs， I.， & Strien， J. W. V. （2008）. Processing of pleasant information can be as fast and strong as unpleasant information： Implications for the negativity bias. Netherlands Journal of Psychology， 64（4）， 168-176.

Hajcak， G.， & Foti， D. （2020）. Significance？...Significance！ Empirical， methodological， and theoretical connections between the late positive potential and P300 as neural responses to stimulus significance： An integrative review. Psychophysiology， 57 （7）， e13570.

Hewig， J.， Kretschmer， N.， Trippe， R. H.， Hecht， H.， Coles， M. G.， Holroyd， C. B.， & Miltner， W. H. （2011）. Why humans deviate from rational choice. Psychophysiology， 48（4）， 507-514.

Hewstone， M.， Rubin， M.， & Willis， H. （2002）. Intergroup bias. Annual Review of Psychology， 53（1）， 575-604.

Hsu， M.， Anen， C.， & Quartz， S. R. （2008）. The right and the good：Distributive justice and neural encoding of equity and efficieney. Seience， 320，1092-1095.

Kim， H.， & Lee， J. （2021）. Distributive fairness and the social responsibility of the representative of a group. Ap-plied Economics， 53（11）， 1264-1279.

Leng， Y.， & Zhou， X. L. （2010）. Modulation of the bra-in activity in outcome evaluation by interpersonal rel-ationship： An ERP study. Neuropsychologia， 48（2）， 448-455.

Li， P.， Jia， S.， Feng， T.， Liu， Q.， Suo， T.， & Li， H. （2010） . The influence of the diffusion of responsibility effect on outcome evaluations： Electrophysiological evidence from an ERP study. NeuroImage， 52， 1727-1733.

Luck， S. J.， & Hillyard， S. A. （1994）. Spatial filtering during visual search： evidence from human electrophysiology. Journal of Experimental Psychology： Human Perception and Performance， 20（5）， 1000-1014.

Luck， S. J.， & Gaspelin， N. （2017）. How toget statistically significanteffects in any ERP experiment （and why you shouldn’t）. Psychophysiology， 54（1）， 146-157.

Messick， D. M.， Moore， D. A.， & Bazerman， M. H. （1997）. Ultimatum bargianing with a group：Underestimating the importance of the decision rule. Organizational Behavior and Human Decision Process， 69， 87-101.

Nieuwehuis， S.， & Aston-Jones， G. （2005）. Decision mak-ing， the P3， and the locus coeruleus-norepinephrine system. Psychological Bulletin， 131， 510-532.

Nieuwenhuis， S.， Holroyd， C. B.， Mol， N.， & Coles， M. G. H. （2004）. Reinforcement-related brain potentials from medial frontal cortex： Origins and functional significance. Neuroscience & Biobehavioral Reviews， 284， 441-448.

Oliveira， F. T. P.， McDonald， J. J.， & Goodman， D. （2007）. Performance monitoring in the anterior cingulate is not all error related： Expectancy deviation and the repr-esentation of action-outcome associations. Journal of Cognitive Neuroscience， 19（12）， 1994-2004.

Olofsson， J. K.， Nordin， S.， Sequeira， H.， & Polich， J. （2008）. Affective picture processing： An integrative review of erp findings. Biological Psychology， 77（3）， 247-265.

Pfabigan， D. M.， Holzner， M. T.， & Lamm， C. （2016）. Performance monitoring during a minimal group ma-nipulation. Social Cognitive and Affective Neuros-cience，11（10）， 1560-1568.

Philiastides， M. G.， Biele， G.， Vavatzanidis， N.， Kazzer， P.， & Heekeren， H. R. （2010）. Temporal dynamics of prediction error processing during reward-based decision making. NeuroImage， 53（1）， 221-232.

Qiu， J.， Yu， C.， Li， H.， Jou， J.， Tu， S.， Wang，T.， ... & Zhang， Q. （2010）.The impact of social comparison onthe neural substrates of reward pro-cessing： An event-related pot-ential study. Neuroimage ，49， 956-962.

Tajfel， H.， Billig， M.G.， Bundy， R.P.， & Flament， C. （1971）. Social categorization and intergroup behaviour. European Journal of Social Psychology， 1（2）， 149-78.

Tajfel， H.， & J. Turner. （1979）. An integrative theory of intergroup conflict. In W. G. Austin & S. Worchel （Eds.）， The Social Psychology of Intergroup Relations （pp. 33-47）. Monterey， CA： Brooks/Cole.

Vieider， F. M.， Villegas-Palacio， C.， Martinsson， P.， & Mejía， M. （2016）. Risk taking for oneself and others： A structural model approach. Economic Inquiry， 54（2）， 879-894.

Wang， Y. F.， Zheng， L.， Wang， C. G.， & Guo， X. Y. （2020）. Attenuated selfserving bias in people with internet gam-ing disorder is related to altered neural activity in subco-rtical-cortical midline structures. BMC Psychiatry， 20， 512.

Xu， L.， Wang， B.， & Guo， W. （2022）. The effect of task dif-ficulty and self-contribution on fairness consideration： An event-related potential study. Frontiers in psychology， 13， 709310.

Yeung， N.， Holroyd， C. B.， &amp; Cohen， J. D. （2005）. ERP correlates of feedback and reward processing in the pres-ence and absence of response choice. Cerebral Cortex， 15（5）， 535-544.

Yuan， J. J.， Long， Q. S.， Li， X.， Deng， Z. Y.， Ma， B.， Chen， S. D.， & Yang， J. M. （2019）. Regulatory effect of implicit acceptance during outcomeevaluation： The temporal dynamics in an event-related potential study. International Journal of Psychophysiology， 141， 37-44.

Zhou， Z.， Yu， R.， & Zhou， X. （2010）. To do or not to do？ Action enlarges the FRN and P300 effects in outcome evaluation. Neuropsychologia， 48， 3606–3613.