古典美還是表現(xiàn)美：擺盤美學(xué)影響健康飲食決策的計(jì)算與神經(jīng)機(jī)制

摘" 要" 前人研究發(fā)現(xiàn)食物擺盤的美感水平會(huì)影響個(gè)體的食物選擇， 但未有研究進(jìn)一步探討相同美感、不同審美特征對(duì)健康飲食決策的影響機(jī)制。本研究招募被試34名， 采用基于價(jià)值的食物決策范式， 使用2 （審美特征：古典美， 表現(xiàn)美） ′ 2 （食物熱量：高， 低）被試內(nèi)設(shè)計(jì)， 通過分離計(jì)算模型參數(shù)與腦電指標(biāo)來(lái)檢驗(yàn)不同審美特征差異化的審美價(jià)值， 以及審美價(jià)值對(duì)熱量影響的調(diào)節(jié)效應(yīng)及其認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)。結(jié)果顯示：（1）古典美（vs. 表現(xiàn)美）審美價(jià)值更高， 食物選擇率和漂移率（v）更高、N400振幅更低; （2）審美價(jià)值調(diào)節(jié)熱量?jī)r(jià)值， 但熱量?jī)r(jià)值的突顯性高于審美， 熱量信息的神經(jīng)處理時(shí)間更早（240～320 ms）; （3）審美價(jià)值的調(diào)節(jié)效應(yīng)發(fā)生在決策證據(jù)積累過程中， 影響漂移率（v）以及中央頂葉正波（CPP）。本研究在理論層面揭示了健康飲食決策中審美價(jià)值的調(diào)節(jié)效應(yīng)及認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)， 同時(shí)在實(shí)踐應(yīng)用方面為助推健康飲食選擇提供了食物擺盤的審美設(shè)計(jì)指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞" 健康飲食， 價(jià)值決策， 審美特征， 計(jì)算建模， 事件相關(guān)電位

分類號(hào)" B842

1" 前言

幾十年來(lái)， 食物供應(yīng)系統(tǒng)和飲食環(huán)境的變化加劇了現(xiàn)代社會(huì)不健康的飲食模式。隨著超重與肥胖人口不斷增加， 社會(huì)醫(yī)療保健系統(tǒng)和醫(yī)療資源的負(fù)荷持續(xù)上升（Popkin et al.， 2012）。因此， 如何在高熱量食物過剩且極易獲取的現(xiàn)代飲食環(huán)境中實(shí)施適當(dāng)?shù)母深A(yù)策略， 以降低人們的熱量渴求進(jìn)而推行健康飲食方式， 成為政府與衛(wèi)生部門亟待解決的重要問題（Cadario amp; Chandon， 2020）。

人類對(duì)高熱量食物的天然偏好與高味覺享樂預(yù)期是健康飲食干預(yù)策略有效性的首要挑戰(zhàn)。研究表明， 對(duì)高熱量食物的趨近動(dòng)機(jī)是人類進(jìn)化適應(yīng)的結(jié)果（Hall， 2016）， 在食物匱乏的環(huán)境下， 迅速識(shí)別和接近高熱量食物為人類生存提供了機(jī)會(huì)， 因此高熱量食物往往比低熱量食物更能產(chǎn)生內(nèi)在愉悅和滿足（Berthoud， 2012）。此外， 熱量信息會(huì)影響人們對(duì)食物適口性與享樂體驗(yàn)的預(yù)期， 與高熱量食物相比， 低熱量總與相對(duì)較次的口感、更低的美味體驗(yàn)與享樂價(jià)值掛鉤（Zheng et al.， 2022）。而低熱量食物這種較低的享樂價(jià)值與現(xiàn)代社會(huì)人類享樂進(jìn)食模式的沖突可能是以往僅強(qiáng)調(diào)低熱量食物健康益處的認(rèn)知干預(yù)策略成效甚微的重要原因之一（Cadario amp; Chandon， 2020）。因此， 近期研究者們開始探索情感干預(yù)策略的有效性， 包括利用食物的視覺呈現(xiàn)美感來(lái)提升低熱量食物的享樂價(jià)值并促進(jìn)更健康的飲食選擇（如Cornil amp; Chandon， 2016; Peng amp; Jemmott， 2018）。事實(shí)上， 美學(xué)的提升效果是顯著的。人們傾向于認(rèn)為外形更漂亮的水果和蔬菜口感更好， 而形狀奇特、丑陋的食物則會(huì)提高感知食用風(fēng)險(xiǎn)（Qi et al.， 2022）; 擺盤藝術(shù)、美觀的餐食也會(huì)導(dǎo)致更高的美味評(píng)價(jià)及支付意愿（Michel et al.， 2014， 2015）， 表明視覺審美的愉悅能夠正向影響食物的享樂體驗(yàn)預(yù)期。

然而， 美不僅是單一連續(xù)體上的不同美感等級(jí)， 審美特征也會(huì)影響人們對(duì)審美對(duì)象的感知與判斷（例如， 紫禁城與盧浮宮）。根據(jù)Lavie和Tractinsky （2004）的審美維度理論， 視覺美學(xué)可以依據(jù)對(duì)象的設(shè)計(jì)特征和感知者的主觀感知?jiǎng)澐譃閮蓚€(gè)維度——古典美（Classical aesthetics）和表現(xiàn)美（Expressive aesthetics）。具體而言， 古典美由構(gòu)成良好設(shè)計(jì)的許多一般性原則組成， 強(qiáng)調(diào)視覺元素組織的清晰、對(duì)稱、平衡、秩序、統(tǒng)一、和諧， 與傳統(tǒng)美學(xué)概念密切相關(guān)。例如， 高度平衡有序的故宮、金字塔群落; 擁有雙邊對(duì)稱性的蝴蝶、花朵等。表現(xiàn)美代表設(shè)計(jì)的新穎性與復(fù)雜性， 強(qiáng)調(diào)創(chuàng)意、迷人、精致和獨(dú)特， 著眼于設(shè)計(jì)的創(chuàng)造力與表現(xiàn)力。在古典美設(shè)計(jì)中， 各種視覺元素連貫、清晰的組織， 形成和諧統(tǒng)一的整體， 因此， 人們往往可以在花費(fèi)較少認(rèn)知努力的情況下迅速識(shí)別和理解這些視覺對(duì)象（Hoffmann amp; Krauss， 2004）。與古典美不同， 表現(xiàn)美的特點(diǎn)是打破一般的設(shè)計(jì)慣例， 旨在激發(fā)情緒喚醒與卷入， 并提供設(shè)計(jì)的享樂價(jià)值與審美意趣（Lavie amp; Tractinsky， 2004）。復(fù)雜精致的游戲界面、抽象藝術(shù)等均可視作高表現(xiàn)美設(shè)計(jì)。富有表現(xiàn)美的設(shè)計(jì)往往具有豐富多樣的視覺元素， 能夠吸引注意， 調(diào)動(dòng)感知者的能量以及認(rèn)知資源投入（Chang et al.， 2014）。一般來(lái)說(shuō)， 在審美設(shè)計(jì)中， 當(dāng)秩序性或復(fù)雜性的審美特征占據(jù)視覺主導(dǎo)， 且整體上令人感到和諧統(tǒng)一或復(fù)雜新穎時(shí)， 形成設(shè)計(jì)的古典美或表現(xiàn)美（Deng amp; Poole， 2012）。

古典美和表現(xiàn)美對(duì)視覺對(duì)象的屬性感知存在不同影響（Casey amp; Poropat， 2014）。一般而言， 設(shè)計(jì)的古典美能夠提升人們對(duì)產(chǎn)品功利價(jià)值（即效率性、有用性、易用性、可預(yù)測(cè)性等實(shí)用品質(zhì)）的推斷（Casey amp; Poropat， 2014; Robins amp; Holmes， 2008）。此外， 在旨在提高食物的感知健康與安全性的營(yíng)銷研究中， 也發(fā)現(xiàn)古典美食物視覺呈現(xiàn)的潛在益處（Hagen， 2021）。相較而言， 享樂型產(chǎn)品（例如， 游戲產(chǎn)品、文化產(chǎn)品）通常使用表現(xiàn)美設(shè)計(jì)來(lái)提高情緒喚醒， 提升有趣、新奇、刺激的體驗(yàn)（Hassenzahl et al.， 2010）。在食物感官營(yíng)銷中， 表現(xiàn)美也被證明能夠提高飲食享樂， 如Michel等人（2014， 2015）分別通過實(shí)驗(yàn)室研究和現(xiàn)場(chǎng)研究證明了人們對(duì)藝術(shù)性擺盤的沙拉有更高的美味評(píng)價(jià)及支付意愿。

食物是一種屬性復(fù)雜的刺激對(duì)象， 它既為身體機(jī)能的正常運(yùn)轉(zhuǎn)提供能量， 從而具有功利屬性; 也提供美味體驗(yàn)、感官享樂等額外獎(jiǎng)賞價(jià)值， 從而被賦予享樂屬性。那么在食物的擺盤視覺設(shè)計(jì)中， 人們會(huì)更偏好古典美還是表現(xiàn)美？換言之， 在美感相同的前提下， 哪種審美設(shè)計(jì)特征能夠最大化食物的審美價(jià)值， 進(jìn)而調(diào)節(jié)熱量對(duì)食物選擇的影響？在不改變視覺美感的前提下， 辨別不同審美特征誘發(fā)的食欲價(jià)值是重要的。因?yàn)閷?duì)于餐飲行業(yè)而言， 雖然提高健康食物的視覺美感來(lái)提升其飲食體驗(yàn)是常用的健康飲食助推方式（Cadario amp; Chandon， 2020; Cornil amp; Chandon， 2016）， 但很少有餐廳使用低視覺美感呈現(xiàn)不健康食物來(lái)達(dá)到減少消費(fèi)者不健康食物選擇率的目的。由于視覺美感往往影響產(chǎn)品質(zhì)量感知（Pombo amp; Velasco， 2021）， 低美感的食物呈現(xiàn)方式可能會(huì)對(duì)餐飲企業(yè)的品牌形象造成威脅（Jin et al.， 2015）。然而， 通過鑒別相同美感、不同審美價(jià)值的擺盤審美特征設(shè)計(jì)將有助于在不影響品牌形象和食物質(zhì)量感知的前提下， 為餐飲商提供助推消費(fèi)者健康食物選擇的兩種并行路徑——將健康食物以高食欲價(jià)值的審美特征擺盤， 同時(shí)將不健康食物以低食欲價(jià)值的審美特征擺盤。

本研究使用基于價(jià)值的飲食決策范式（Hajihosseini amp; Hutcherson， 2021; Harris et al.， 2013）來(lái)檢驗(yàn)人們對(duì)食物視覺審美價(jià)值的計(jì)算依據(jù)與內(nèi)在機(jī)制， 并探究審美如何調(diào)節(jié)熱量的獎(jiǎng)賞價(jià)值以及這種調(diào)節(jié)作用如何在決策的認(rèn)知與神經(jīng)過程上展開。決策的神經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論表明， 價(jià)值決策遵循序列抽樣模型（sequential sampling model， SSM）， 人們通過逐漸積累噪聲信息， 直到達(dá)到做出決策的證據(jù)閾值（Forstmann et al.， 2016）。漂移擴(kuò)散模型（drift-diffusion models， DDM）作為其中有效的標(biāo)準(zhǔn)模型， 被廣泛應(yīng)用于食物價(jià)值決策的過程構(gòu)建（Krajbich et al.， 2015）。具體而言， DDM依據(jù)反應(yīng)時(shí)、準(zhǔn)確率等指標(biāo)將決策分解為一系列潛在的過程， 包括信息處理的質(zhì)量， 即證據(jù)積累速度（漂移率， drift rate， v）; 反應(yīng)謹(jǐn)慎性， 即做出決策所需要的信息量（閾值/邊界， boundary， a）; 先驗(yàn)偏差， 即決策偏見（偏見， bias， z）和與決策處理無(wú)關(guān)的時(shí)間——如， 運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)備、運(yùn)動(dòng)執(zhí)行（非決策時(shí)間， non-decision time， t）。因此， 本研究使用DDM探究審美調(diào)節(jié)熱量獎(jiǎng)賞價(jià)值的過程機(jī)制。此外， 為了提供審美價(jià)值計(jì)算與調(diào)節(jié)效應(yīng)的多模態(tài)證據(jù)， 除客觀行為指標(biāo)外， 利用腦電事件相關(guān)電位（event- related potential， ERP）的高時(shí)間解析度來(lái)梳理審美價(jià)值與飲食決策形成的認(rèn)知神經(jīng)決定因素。首先， 假設(shè)將EEG鎖時(shí)到刺激呈現(xiàn)， 允許檢測(cè)審美價(jià)值處理的神經(jīng)信號(hào)（即N300/N400， 指標(biāo)介紹見腦電記錄與處理章節(jié)）; 其次， 通過反應(yīng)鎖時(shí)定位EEG的決策點(diǎn)， 假設(shè)與決策感官信號(hào)積累相關(guān)的中央頂葉正波（centroparietal positivity， CPP）ERP指標(biāo)能夠反映飲食決策中審美價(jià)值與熱量?jī)r(jià)值的協(xié)同與競(jìng)爭(zhēng)過程。

2" 方法

2.1" 被試

根據(jù)G-Power 3.17， 以中等效應(yīng)量f = 0.25， 設(shè)置統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力為0.9， α水平為0.05， 計(jì)算所得被試量為30人。招募來(lái)自蘇州大學(xué)的學(xué)生34名（9名男性， 25名女性， 其中文科生20名， 理科生14名， 所有被試平均年齡為21.1 ± 1.86歲）。所有被試平均BMI為21.82 ± 3.65， 均在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)， 實(shí)驗(yàn)前所有被試平均饑餓度為4.00 ± 0.34， 被試沒有在饑餓或飽腹?fàn)顟B(tài)下完成實(shí)驗(yàn)。所有被試均為右利手， 裸眼或矯正視力正常， 無(wú)飲食失調(diào)， 非素食主義者， 并且此前從未參加過類似實(shí)驗(yàn)。該研究已通過蘇州大學(xué)倫理委員會(huì)的審批， 并按照《赫爾辛基宣言》規(guī)定的倫理標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行。所有被試在實(shí)驗(yàn)前均已知情同意。

2.2" 儀器與材料

使用標(biāo)準(zhǔn)公式即體重（千克）除以身高（米）的平方（BMI = 體重/身高2）來(lái)計(jì)算被試的BMI; 此外， 被試的饑餓狀況用“請(qǐng)為自己當(dāng)前的饑餓程度打分”單個(gè)項(xiàng)目的7點(diǎn)量表衡量， 其中1-非常餓， 7-非常飽。

實(shí)驗(yàn)材料選自網(wǎng)絡(luò)圖片庫(kù)， 從中選擇了53種常見的亞洲餐食， 根據(jù)其主要成分的卡路里含量分成25種低熱量食物和28種高熱量食物。隨后使用Adobe Photoshop CC 2019對(duì)食物圖像進(jìn)行后期處理和設(shè)計(jì)， 使其在相同白色餐盤上以相同45°視角呈現(xiàn)。此外， 依據(jù)美學(xué)的二維概念， 古典美擺盤被操縱為擺盤平衡、對(duì)稱、秩序; 表現(xiàn)美擺盤被操縱為擺盤創(chuàng)意、有趣、復(fù)雜（Hagen， 2021）。隨后開展食物材料評(píng)定的預(yù)實(shí)驗(yàn)（n = 30）， 根據(jù)預(yù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果， 篩選出兩種擺盤美感評(píng)分無(wú)顯著差異、且古典美擺盤的古典美感顯著高于表現(xiàn)美、表現(xiàn)美擺盤的表現(xiàn)美感顯著高于古典美的食物刺激。此外， 高、低熱量分組食物的主觀熱量差異顯著; 兩種擺盤設(shè)計(jì)的同一食物均能被識(shí)別為相同食物（預(yù)實(shí)驗(yàn)程序與數(shù)據(jù)見網(wǎng)絡(luò)版附錄1）。最終選定36種食物， 其中高、低熱量食物各18種， 共72張（36種食物×2種擺盤）刺激圖片。所有圖片大小統(tǒng)一為397×307 像素， 視角為4.36°× 3.37°， 實(shí)驗(yàn)材料示例見圖1。

整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程在隔音且較暗的室內(nèi)環(huán)境里實(shí)施。所有刺激呈現(xiàn)在27英寸的ASUS-GTX1060型號(hào)顯示器上， 分辨率為1920′1080， 刷新率為60 Hz。實(shí)驗(yàn)過程中保持被試的雙眼距離顯示器屏幕中央約為75 cm。采用BP ERP記錄、分析系統(tǒng)， 通過國(guó)際10-20系統(tǒng)擴(kuò)展的EasyCap 64導(dǎo)電極帽收集腦電信號(hào)。其中， 參考電極與接地電極的位置分別位于FCz和AFz點(diǎn)處， 水平眼電（HEOG）為雙眼外側(cè)位置的電極， 垂直眼電（VEOG）為左眼上下位置的電極， 原始采樣率為5000 Hz， 頭皮阻抗小于5 kΩ。使用Lab Stream Layer同步實(shí)驗(yàn)過程中的行為與腦電數(shù)據(jù)。該實(shí)驗(yàn)在MATLAB PsychToolbox 中完成程序的編寫、呈現(xiàn)和數(shù)據(jù)記錄。

2.3" 設(shè)計(jì)與程序

實(shí)驗(yàn)采用擺盤審美特征（古典美、表現(xiàn)美） ′ 食物熱量（高、低）的雙因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)， 因變量為食物選擇率、HDDM決策參數(shù)以及與意義處理、決策信號(hào)積累相關(guān)的ERP指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)范式改編自Hajihosseini和Hutcherson （2021）以及Harris等人（2013）的研究， 通過測(cè)量在某一食物刺激上的想要程度評(píng)級(jí)來(lái)捕捉被試基于價(jià)值的食物選擇。此外， 為實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化， 被試被要求在實(shí)驗(yàn)開始前2小時(shí)不得進(jìn)食或飲用飲料（純凈水除外）。被試到達(dá)實(shí)驗(yàn)室后， 首先閱讀實(shí)驗(yàn)介紹， 簽署知情同意書， 并用1～7點(diǎn)量表評(píng)估自己的饑餓程度。

在實(shí)驗(yàn)開始前， 被試被告知自己需要對(duì)屏幕上出現(xiàn)的食物圖片進(jìn)行想要和不想要的評(píng)價(jià)， 且反應(yīng)必須迅速準(zhǔn)確。每張食物圖片重復(fù)呈現(xiàn)3次， 共216個(gè)試次， 連續(xù)試次中圖片呈現(xiàn)順序隨機(jī)。對(duì)于每個(gè)試次， 首先出現(xiàn)500 ms的注視點(diǎn)， 接著屏幕中央呈現(xiàn)食物圖片， 被試通過按鍵（d， f， j， k）來(lái)表明他們對(duì)該食物的選擇偏好（非常不想要， 不想要， 想要， 非常想要）， 按鍵順序在被試間平衡。這種評(píng)級(jí)方式能夠區(qū)分被試是否愿意選擇食物（是/否）以及選擇偏好的強(qiáng)度（強(qiáng)/弱）。被試做出反應(yīng)后（或在4 s內(nèi)沒有做出反應(yīng)）呈現(xiàn)空屏1～2 s， 隨即進(jìn)入下一個(gè)試次。試次內(nèi)流程見圖2。整個(gè)實(shí)驗(yàn)分為15個(gè)block， 每個(gè)block包含15個(gè)試次， 最后一個(gè)block內(nèi)包含6個(gè)試次。被試每完成一個(gè)block均可休息一段時(shí)間。在正式實(shí)驗(yàn)開始前， 被試完成了6個(gè)練習(xí)試次以了解實(shí)驗(yàn)要求并熟悉按鍵位置。

2.4" 數(shù)據(jù)記錄與處理

2.4.1" 腦電記錄與處理

基于MATLAB EEGLAB工具箱（Delorme amp; Makeig， 2004）分析離線EEG數(shù)據(jù)。首先將腦電數(shù)據(jù)采樣率降至500 Hz， 隨后進(jìn)行0.5 Hz的高通濾波和35 Hz的低通濾波。根據(jù)實(shí)驗(yàn)過程中的記錄以及肉眼識(shí)別連續(xù)數(shù)據(jù)的方式識(shí)別壞導(dǎo)、插值壞導(dǎo)， 并在排除壞導(dǎo)和眼電導(dǎo)聯(lián)后將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為全腦平均參考。在剔除EEG數(shù)據(jù)中的高頻肌電、心電活動(dòng)等偽跡試次后， 使用獨(dú)立成分分析（Independent Components Analysis， ICA）矯正眼動(dòng)偽跡。采取兩種分段方式， 刺激鎖時(shí)分段為目標(biāo)刺激呈現(xiàn)前200 ms至呈現(xiàn)后2000 ms， 基線矯正時(shí)段為?200 ms至0 ms; 反應(yīng)鎖時(shí)分段為反應(yīng)前1500 ms至后700 ms， 基線矯正時(shí)段為500 ms到700 ms。對(duì)分段數(shù)據(jù)以 ± 80 μV作為絕對(duì)閾值進(jìn)行自動(dòng)去噪。在此過程中， 刪除試次去噪率高于30%的被試數(shù)據(jù)（n = 3）， 剩余被試31名（8名男性， 23名女性， 平均年齡為21.2 ± 1.92歲， 平均BMI為21.70 ± 3.44， 平均饑餓度為4.03 ± 0.31）。

當(dāng)前研究主要關(guān)注三個(gè)ERP成分：N300、N400與CPP。鑒于審美經(jīng)驗(yàn)通常涉及從環(huán)境中提取意義（Bara et al.， 2022）， 本研究在語(yǔ)義認(rèn)知框架內(nèi)探討飲食決策中審美意義的積累。以往研究表明， N400成分對(duì)包含物體感知在內(nèi)的語(yǔ)言與非語(yǔ)言刺激的違規(guī)效應(yīng)敏感（Lauer et al.， 2021）。例如， 當(dāng)食物真實(shí)味覺與視覺呈現(xiàn)所誘發(fā)的味覺預(yù)期不一致（vs.一致）時(shí)， 會(huì)導(dǎo)致顯著更高的負(fù)性偏轉(zhuǎn)N400 （Domracheva amp; Kulikova， 2020）， 驗(yàn)證了N400在表征食物的跨通道概念信息方面的潛力; 此外， 在對(duì)其它意義刺激的識(shí)別任務(wù)中， 當(dāng)先前重復(fù)暴露使當(dāng)前刺激的語(yǔ)義處理更容易時(shí)， N400振幅更低， 表明N400對(duì)概念加工流暢性敏感（Voss amp; Paller， 2006， 2007）。因此， N400與意義加工、概念表征以及基于上下文的信息檢索有關(guān)， 并能通過加工流暢性調(diào)制振幅高低。N300在功能意義上部分與N400重合， 是與語(yǔ)義期望和識(shí)別過程相關(guān)的較早期負(fù)性偏轉(zhuǎn)， 并對(duì)有意義刺激的識(shí)別難度敏感（Lauer et al.， 2018）。最新一項(xiàng)研究表明， N300和N400可能反映了相同皮層基底所映射的連續(xù)過程上不同的認(rèn)知計(jì)算時(shí)段（Draschkow et al.， 2018）。根據(jù)以往研究， 物體識(shí)別 N300以及意義處理與整合N400具有較多的枕葉分布（Huang et al.， 2010; Kutas amp; Federmeier， 2011; Truman amp; Mudrik， 2018）。因此， 在現(xiàn)有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上， 根據(jù)廣義平均波形圖和全腦地形圖分布， 在刺激呈現(xiàn)后枕葉電極團(tuán)（PO3、PO4、POz、O1、O2、Oz） 380～500 ms間提取N400平均振幅。此外， 在相同腦區(qū)較早時(shí)間窗（240～320 ms）提取N300的平均振幅進(jìn)行分析。N300/N400全導(dǎo)聯(lián)包絡(luò)圖見圖3A。

不同于一般的ERP成分， CPP表征漸進(jìn)信號(hào)， 隨感覺證據(jù)的累計(jì)輸入增加， 并在接近決策執(zhí)行時(shí)達(dá)到峰值。這種漸進(jìn)上升到閾值的活動(dòng)能量與刺激特征以及運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)備無(wú)關(guān)（O'Connell et al.， 2012）， 而與DDM中的漂移率v類似， 因此可以跟蹤決策的證據(jù)積累過程（Steinemann et al.， 2018）。此外， 鎖時(shí)到反應(yīng)的CPP活動(dòng)與決策證據(jù)的強(qiáng)度有關(guān)， 當(dāng)決策相關(guān)的證據(jù)更弱時(shí)， CPP活動(dòng)更大。因此， CPP也作為反映價(jià)值決策難度的潛在指標(biāo)（Fr?mer et al.， 2023）。借鑒O'Connell等人（2012）的研究， 通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)確定CPP所在時(shí)窗。即以反應(yīng)前1000 ms為起點(diǎn)， 以反應(yīng)執(zhí)行（0ms）為終點(diǎn)， 在每100 ms的移動(dòng)窗口中， 以10 ms為單位， 計(jì)算每位被試在Pz電極處平均波形活動(dòng)的時(shí)間斜率。信號(hào)積累率即每個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)Pz電極捕獲的未過濾信號(hào)的直線斜率， 隨后通過mne.stats.permutation_t_test實(shí)施單尾permutation t 檢驗(yàn)， 并進(jìn)行5000次迭代計(jì)算， 以確定在所有被試中與0有顯著正向差異的信號(hào)積累率， 這可以表明CPP活動(dòng)正在加速。計(jì)算所得加速積累的CPP信號(hào)從反應(yīng)前450 ms處開始， 到反應(yīng)前10 ms處結(jié)束， 且每個(gè)自變量條件下CPP時(shí)間窗不完全一致， 取累加信號(hào)積累率作為當(dāng)前研究中計(jì)算的CPP值（Steinemann et al.， 2018）。CPP全導(dǎo)聯(lián)包絡(luò)圖見圖3B。

2.4.2" 建模數(shù)據(jù)預(yù)處理

剔除了腦電任務(wù)中EEG數(shù)據(jù)偽跡過多（ICA去除偽跡后， 以80 μV為絕對(duì)閾值且去噪率仍超過30%）的3名被試， 剩余31名被試的反應(yīng)時(shí)和選擇數(shù)據(jù)被納入決策建模。由于DDM僅接受二元反應(yīng)的變量輸入， 將選擇數(shù)據(jù)劃為二分變量：1-想吃、非常想吃; 0-不想吃、非常不想吃。使用了漂移擴(kuò)散模型的貝葉斯變式——層級(jí)漂移擴(kuò)散模型（HDDM）——進(jìn)行決策建模。HDDM利用貝葉斯算法估計(jì)模型參數(shù)， 具有更高的估計(jì)可靠性（Vandekerckhove et al.， 2011）; 此外， HDDM通過計(jì)算群體層面的超參數(shù)以約束個(gè)體差異對(duì)決策參數(shù)估計(jì)的影響（Regenbogen et al.， 2016）; 另外， 為了控制噪音， HDDM根據(jù)參數(shù)特征匹配算法， 通過似然函數(shù)分別整合漂移率、非決策時(shí)間以及反應(yīng)偏差的變異， 從而使決策參數(shù)的估計(jì)更加精確、穩(wěn)定（Ratcliff amp; Tuerlinckx， 2002）。考慮到審美體驗(yàn)的主觀性， 選擇HDDM控制個(gè)體差異對(duì)參數(shù)估計(jì)導(dǎo)致的額外影響。最后， 分別以無(wú)變量、熱量、審美特征、熱量×審美特征為參數(shù)估計(jì)的依賴條件構(gòu)建HDDM， 旨在通過模型比較確定對(duì)飲食決策過程最具解釋力的變量組合。具體而言， 利用偏差信息量準(zhǔn)則（Deviance Information Criterion， DIC）對(duì)擬合的上述模型進(jìn)行比較。一般而言， DIC越低， 模型擬合度越高; 當(dāng)DIC的差異大于10時(shí)， 說(shuō)明兩個(gè)模型的擬合度差異顯著（Spiegelhalter et al.， 2002）。本研究借助Python 3.8

圖3" 所有試次、所有被試（n = 31）的刺激鎖時(shí)（A）與反應(yīng)鎖時(shí)（B）的廣義平均波形。線條顏色代表不同電極點(diǎn)， 峰值活動(dòng)時(shí)間點(diǎn)的頭皮拓?fù)鋱D繪制在波形圖上方。彩圖見電子版， 下同的HDDM 0.8 package （Wiecki et al.， 2013）完成模型數(shù)據(jù)分析。其中， 設(shè)定“想要”為決策的上邊界（漂移率為正）， 而將“不想要”設(shè)為下邊界（漂移率為負(fù)）。另外， 由于所有試次中刺激均為隨機(jī)呈現(xiàn)， 被試不太可能事先做出預(yù)測(cè)并確定反應(yīng)偏好， 因此， 設(shè)定反應(yīng)偏差z = 0.5， 即決策上下邊界的中點(diǎn)。使用蒙特卡洛馬爾科夫鏈擬合（Monte-Carlo Markov Chain simulation， MCMC）與梯度上升優(yōu)化以估計(jì)參數(shù)a-posteriori的模型后驗(yàn)分布; 抽取11000個(gè)樣本， 并舍棄前1000個(gè)數(shù)值以穩(wěn)定模型（Hajihosseini amp; Hutcherson， 2021）。為了進(jìn)行模型的收斂性分析， 對(duì)每個(gè)模型重復(fù)擬合了5次， 將最終擬合值納入分析（Wiecki et al.， 2013）。Gelman-Rubin R?值被選作模型收斂性估計(jì)的量化指標(biāo)（Gelman amp; Rubin， 1992）。R?值越接近于1， 不同分布的樣本估計(jì)值之間的差異越小， 模型越可靠。

2.4.3" 行為數(shù)據(jù)預(yù)處理

與決策建模相同， 剔除了腦電任務(wù)中因EEG數(shù)據(jù)偽跡過多的3名被試， 剩余31名被試的行為數(shù)據(jù)剔除標(biāo)準(zhǔn)為：（1）未反應(yīng); （2）反應(yīng)時(shí)低于0.15或高于M + 3 SD; （3）選擇數(shù)據(jù)在M ± 3 SD以外。經(jīng)預(yù)處理后， 剩余有效試次量為6657。

2.5" 統(tǒng)計(jì)方法

以食物熱量（高、低）和審美特征（古典美、表現(xiàn)美）為自變量， 分別以決策任務(wù)中的行為表現(xiàn)指標(biāo)（選擇率）、ERP成分（N300、N400平均振幅值， CPP）、決策參數(shù)變量（漂移率v、決策閾值a、非決策時(shí)間t）為因變量， 進(jìn)行兩因素重復(fù)測(cè)量方差分析， 顯著性水平為0.05， 以ηp2作為效應(yīng)大小的衡量標(biāo)準(zhǔn)， 事后比較均報(bào)告Bonferroni校正值。此外， 為了確定熱量和審美對(duì)食物選擇率的相對(duì)貢獻(xiàn)差異， 以熱量和審美作為固定因子， 以被試ID作為隨機(jī)因子， 以食物的二元選擇（0， 1）作為預(yù)測(cè)因子， 構(gòu)建了廣義線性混合模型（Generalized Linear Mixed Models， GLMM）。隨后， 使用Wald檢驗(yàn)進(jìn)一步分析熱量和審美價(jià)值的β系數(shù)差異。最后， 為了評(píng)估各個(gè)自變量處理水平下證據(jù)積累的方向， 計(jì)算了漂移率后驗(yàn)分布大于0或小于0的概率（Wiecki et al.， 2013）。， 當(dāng)漂移率為正時(shí)， 表明被試積累與“接受”決策相關(guān)的證據(jù); 相反， 則積累與“拒絕”決策相關(guān)的證據(jù)（Ratcliff amp; McKoon， 2008）。如果后驗(yàn)分布不等于0的概率超過95%， 則認(rèn)為被試穩(wěn)定的向某個(gè)決策方向積累證據(jù)。本研究中所有統(tǒng)計(jì)分析在SPSS 27.0和Python 3.8的HDDM 0.8以及R 4.3的lme4 1.1中進(jìn)行， 且當(dāng)前所有分析數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)程序已上傳至開放科學(xué)框架OSF （https：//osf.io/7vjfp/）。

3" 結(jié)果

3.1" 行為結(jié)果

對(duì)選擇模式的逐試次分析發(fā)現(xiàn)， 高熱量古典美總是對(duì)應(yīng)較積極的選擇意愿， 而被試對(duì)低熱量表現(xiàn)美的選擇意愿最低（見圖4A）; 進(jìn)一步對(duì)食物選擇率進(jìn)行兩因素重復(fù)測(cè)量方差分析， 結(jié)果表明， 審美特征對(duì)選擇率影響的主效應(yīng)顯著， F（1， 30） = 18.55， p lt; 0.001， ηp2 = 0.38， 古典美擺盤的選擇率高于表現(xiàn)美學(xué)（M古典 = 0.59 vs. M表現(xiàn) = 0.52）; 熱量的主效應(yīng)也顯著， F（1， 30） = 25.90， p lt; 0.001， ηp2 = 0.46， 高熱量食物選擇率顯著高于低熱量（M高熱量 = 0.63 vs. M低熱量 = 0.48）。此外， 食物熱量和審美特征的交互效應(yīng)顯著（見圖4B）， F（1， 30） = 6.37， p = 0.017， ηp2 = 0.108。簡(jiǎn)單效應(yīng)分析表明， 無(wú)論是高熱量食物還是低熱量食物， 古典美擺盤都會(huì)引發(fā)更多的食物選擇， 即食物趨近反應(yīng)。具體而言， 對(duì)于高熱量食物， 被試更愿意選擇古典美（vs.表現(xiàn)美）擺盤（M古典 = 0.68; M表現(xiàn) = 0.58）， t（30） = 5.29， p lt; 0.001， Cohen’s d = 0.95， 95% CI = [0.52， 1.37]; 對(duì)于低熱量食物， 古典美擺盤的選擇率也顯著高于表現(xiàn)美（M古典 = 0.50; M表現(xiàn) = 0.46）， t（30） = 2.29， p = 0.029， Cohen's d = 0.41， 95% CI = [0.04， 0.78]。

此外， 在總試次數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上， 使用GLMM分析的結(jié)果進(jìn)一步表明， 熱量?jī)r(jià)值對(duì)食物選擇的影響顯著， 低熱量相比高熱量顯著降低了食物選擇率， β熱量 = ?0.60， z（6654） = ?11.57， p lt; 0.001; 95% CI = [ ?0.70， ?0.50]; 此外， 審美價(jià)值對(duì)食物選擇的影響也顯著， 表現(xiàn)美相比于古典美顯著降低了食物選擇率， β審美 = ?0.31， z（6654） = ?5.97， p lt; 0.001; 95% CI = [ ?0.41， ?0.21]。對(duì)審美價(jià)值和熱量?jī)r(jià)值β系數(shù)差異的Wald檢驗(yàn)結(jié)果表明， 熱量?jī)r(jià)值對(duì)食物選擇的影響顯著高于審美價(jià)值， χ2（1） = 16.27， p lt; 0.001在不同選擇模式上， 分析了條件間的反應(yīng)時(shí)中位數(shù)， 發(fā)現(xiàn)極端選擇意愿（非常不想要/非常想要）對(duì)應(yīng)的反應(yīng)時(shí)均較低（見圖4C）; 對(duì)反應(yīng)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了進(jìn)一步的重復(fù)測(cè)量方差分析。結(jié)果表明， 審美特征對(duì)反應(yīng)時(shí)的主效應(yīng)顯著， F（1， 30） = 18.41， p lt; 0.001， ηp2 = 0.38， 古典美擺盤的反應(yīng)速度快于表現(xiàn)美（M古典 = 1.19 vs. M表現(xiàn) = 1.27）; 此外， 熱量的主效應(yīng)也顯著， F（1， 30） = 9.04， p = 0.005， ηp2 = 0.23， 對(duì)高熱量食物的反應(yīng)速度顯著高于低熱量（M高熱量 = 1.19 vs. M低熱量 ="圖4" 食物熱量與擺盤美學(xué)的描述性統(tǒng)計(jì)值。A）不同條件下不同食物選擇模式的總試次分布; B）不同條件下食物選擇率均值; C）不同條件下不同食物選擇模式所對(duì)應(yīng)的反應(yīng)時(shí)中位數(shù); D）不同條件下的反應(yīng)時(shí)均值。注：誤差棒為SE， ***為p lt; 0.001， **為p lt; 0.01， *為p lt; 0.051.24）。此外， 食物熱量和審美特征的交互效應(yīng)顯著（見圖4D）， F（1， 30） = 7.99， p = 0.008， ηp2 = 0.21。簡(jiǎn)單效應(yīng)分析表明， 對(duì)于高熱量食物而言， 對(duì)古典美擺盤的反應(yīng)速度顯著快于表現(xiàn)美（M古典 = 1.15; M表現(xiàn) = 1.23）， t（30） = ?4.95， p lt; 0.001， Cohen's d = ?0.89， 95% CI = [?0.30， ?0.47]; 對(duì)于低熱量食物， 兩者的反應(yīng)速度差異不顯著（M古典 = 1.22; M表現(xiàn) = 1.23）， t（30） = ?1.62， p = 0.70。

3.2" HDDM

3.2.1" 模型收斂與比較

根據(jù)對(duì)決策閾值參數(shù)a收斂相關(guān)圖的目視檢驗(yàn)， 模型收斂良好。最后一百個(gè)試次的自相關(guān)性接近于0 （見圖5B）， 表明數(shù)據(jù)來(lái)自于后驗(yàn)分布的獨(dú)立抽樣; 對(duì)于10000次迭代計(jì)算， 每次迭代的a估計(jì)值均未過分偏離整體分布的均值（即后驗(yàn)最高概率點(diǎn)：1.6～1.7， 見圖5A）; 與圖5A一致， 閾值估計(jì)直方圖（見圖5C）表明估計(jì)值概率在1.6～1.7處最高， 在其他概率點(diǎn)較低， 表明模型收斂性良好。此外， 四個(gè)模型的Gelman-Rubin R?均接近于1 （M = 1.000006）， 即模型估計(jì)穩(wěn)健， 模型收斂性較優(yōu)。對(duì)已運(yùn)行的四個(gè)HDDM （model1：熱量 ′ 審美特征; model2：熱量; model3：審美特征; model4：無(wú)）進(jìn)行模型比較（見表1）。結(jié)果表明， 熱量 ′ 審美特征的模型最可靠， 即食物熱量和審美特征均影響食物選擇。

3.2.2" 模型結(jié)果

（1） 決策閾值

對(duì)決策閾值（a）的重復(fù)測(cè)量方差分析沒有發(fā)現(xiàn)任何顯著的自變量主效應(yīng)及交互效應(yīng)。具體而言， 熱量的主效應(yīng)不顯著， F（1， 30） = 0.3， p = 0.59; 審美特征的主效應(yīng)不顯著， F（1， 30） = 2.68， p = 0.11; 熱量與審美特征的交互效應(yīng)不顯著， F（1， 30） = 0.05， p = 0.82。參數(shù)估計(jì)的后驗(yàn)分布見圖6A， 對(duì)4個(gè)條件決策閾值的貝葉斯估計(jì)值分布幾乎重疊， 即熱量、審美特征及其交互對(duì)決策閾值的影響在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是等價(jià)的。

（2） 非決策時(shí)間

非決策時(shí)間（t）均值為0.572， 參數(shù)估計(jì)的后驗(yàn)分布見圖6B。此外， 重復(fù)測(cè)量方差分析結(jié)果表明條件間差異不顯著。具體而言， 熱量主效應(yīng)不顯著， F（1， 30） = 1.67， p = 0.21; 審美特征主效應(yīng)不顯著， F（1， 30） = 1.49， p = 0.23; 熱量與審美特征的交互效應(yīng)不顯著， F（1， 30） = 0.95， p = 0.34。由于非決策時(shí)間在不同條件下的差異較小， 不認(rèn)為其與條件間潛在的心理過程差異相聯(lián)系。

（3） 漂移率

重復(fù)測(cè)量方差分析結(jié)果表明， 熱量對(duì)漂移率的圖5" 決策模型中代表閾值a參數(shù)的收斂相關(guān)圖。A） 所有迭代的軌跡圖（10000次， 前1100次被舍棄）; B） 擬合的最后100次迭代自相關(guān); C） 閾值的估計(jì)直方圖， 在算法收斂的數(shù)值周圍呈正態(tài)分布。直方圖顯示了算法每次迭代的估計(jì)值頻率主效應(yīng)顯著， 相比于低熱量食物， 被試對(duì)高熱量食物的決策證據(jù)積累速度更快（M高熱量 = 0.37 vs. M低熱量 =" ? 0.11）， F（1， 30） = 33.65， p lt; 0.001， ηp2 = 0.53; 審美特征對(duì)漂移率的主效應(yīng)也顯著， 相比于表現(xiàn)美， 古典美擺盤引起的決策速度更快（M古典 = 0.25 vs. M表現(xiàn) = 0.01）， F（1， 30） = 32.34， p lt; 0.001， ηp2 = 0.52; 此外， 審美特征與熱量的交互效應(yīng)顯著， F（1， 30） = 10.11， p = 0.003， ηp2 = 0.26。簡(jiǎn)單效應(yīng)分析（見圖6D）表明， 對(duì)于高熱量食物， 被試對(duì)古典美（vs.表現(xiàn)美）擺盤的決策速度更快（M古典 = 0.53; M表現(xiàn) = 0.20）， t（30） = 6.27， p lt; 0.001， Cohen's d = 1.14， 95% CI = [0.22， 0.43]。相反， 對(duì)于低熱量食物， 被試對(duì)表現(xiàn)美（vs.古典美）擺盤的決策速度更快（M古典 = ? 0.04; M表現(xiàn) = ? 0.19）， t（30） = 2.98， p = 0.03， Cohen's d = 0.54， 95% CI = [0.05， 0.25]。

3.3" 腦電結(jié)果

（1） N300

熱量對(duì)N300的主效應(yīng)顯著， 相比于高熱量食物， 低熱量食物誘發(fā)更大的N300振幅（M高熱量 = ?0.91 vs. M低熱量 = ?1.16）， F（1， 30） = 9.64， p = 0.004， ηp2 = 0.24， 見圖7A。然而， 審美特征對(duì)N300的主效應(yīng)不顯著， F（1， 30） = 1.43， p = 0.242; 此外， 熱量與審美特征的交互效應(yīng)也不顯著， F（1， 30） = 0.21， p = 0.651。

（2） N400

重復(fù)測(cè)量方差分析結(jié)果表明， 審美特征對(duì)N400的主效應(yīng)顯著， 相比于古典美擺盤， 表現(xiàn)美擺盤誘發(fā)更大的N400振幅（M古典美 = ? 2.11 vs. M表現(xiàn)美 = ? 2.31）， F（1， 30） = 8.17， p = 0.008， ηp2 = 0.21; 見圖7B。然而， 熱量對(duì)N400的主效應(yīng)不顯著， F（1， 30） = 1.28， p = 0.27; 此外， 熱量與審美特征的交互效應(yīng)也不顯著， F（1， 30） = 0.27， p = 0.61。

（3） CPP

熱量與審美特征對(duì)CPP的主效應(yīng)均不顯著， F熱量 （1， 30） = 1.25， p = 0.27; F美學(xué) （1， 30） = 0.01， p = 0.92。然而， 熱量與審美特征的交互效應(yīng)在CPP上顯著（見圖7C）， F （1， 30） = 9.38， p = 0.005， ηp2 = 0.24。簡(jiǎn)單效應(yīng)分析（見圖7D）表明， 對(duì)于高熱量食物， 被試對(duì)古典美（vs.表現(xiàn)美）擺盤的決策信號(hào)積累率更低（M古典 = 70.37; M表現(xiàn) = 179.69）， t（30） = ? 3.2， p = 0.003， Cohen's d = ? 0.58， 95% CI = [? 0.95， ? 0.19]。相反， 在低熱量食物條件下， 被試對(duì)古典美和表現(xiàn)美擺盤的信號(hào)積累率統(tǒng)計(jì)上差異并不顯著（M古典 = 222.84; M表現(xiàn) = 120.66）， t（30） = 1.73， p = 0.09。

4" 討論

本研究使用價(jià)值決策范式， 通過分離計(jì)算模型參數(shù)與腦電指標(biāo)來(lái)探究審美價(jià)值計(jì)算的內(nèi)在機(jī)制、審美價(jià)值對(duì)熱量?jī)r(jià)值的調(diào)節(jié)效應(yīng)及其認(rèn)知與神經(jīng)過程基礎(chǔ)。研究發(fā)現(xiàn)古典美（vs. 表現(xiàn)美）能夠提高食物選擇率， 具有更高的審美價(jià)值。高審美價(jià)值導(dǎo)致更大的決策漂移率（v）以及更低的N400振幅; 審美調(diào)節(jié)食物的獎(jiǎng)賞價(jià)值， 高審美價(jià)值能夠提高熱量的獎(jiǎng)賞價(jià)值并提高食物選擇率， 而低審美價(jià)值則導(dǎo)致更大的熱量獎(jiǎng)賞價(jià)值折扣并降低食物選擇率。然而， 熱量獎(jiǎng)賞價(jià)值的突顯性高于審美， 且熱量信息的認(rèn)知神經(jīng)處理相對(duì)更早（240～320 ms）; 最后， 在飲食決策中， 熱量?jī)r(jià)值與審美價(jià)值的協(xié)同與競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)發(fā)生在決策證據(jù)積累過程中， 影響決策漂移率（v）以及與決策相關(guān)神經(jīng)信號(hào)強(qiáng)度（CPP）。

4.1" 審美價(jià)值的計(jì)算依據(jù)與內(nèi)在機(jī)制

當(dāng)前研究表明， 與表現(xiàn)美相比， 古典美導(dǎo)致更大的食物選擇偏好， 即對(duì)于食物擺盤設(shè)計(jì)而言， 古典美具有更高的審美價(jià)值。模型參數(shù)分析表明， 古典美比表現(xiàn)美的漂移率更大。一般來(lái)說(shuō)， 漂移率代表單位時(shí)間內(nèi)累積的平均證據(jù)量， 是決策任務(wù)難度或個(gè)體信息處理能力的指標(biāo)（Forstmann et al.， 2016）。因此， 當(dāng)前結(jié)果表明被試對(duì)古典美（vs.表現(xiàn)美）設(shè)計(jì)的決策證據(jù)積累速度更快， 即被試更容易從古典美的視覺擺盤中提取和處理食物的價(jià)值信息。這一參數(shù)結(jié)果與電生理指標(biāo)N400的結(jié)果模式相對(duì)應(yīng)， ERP分析表明， 古典美誘發(fā)的N400振幅更低， 表明被試對(duì)古典美視覺擺盤食物的意義加工更流暢， 而表現(xiàn)美則誘發(fā)了更大的語(yǔ)義違規(guī)效應(yīng)， 被試計(jì)算和處理表現(xiàn)美擺盤食物價(jià)值信息的難度更大。以往研究認(rèn)為， 對(duì)刺激對(duì)象審美價(jià)值的評(píng)估根圖7" 刺激鎖時(shí)與反應(yīng)鎖時(shí)ERP波形圖與不同條件在CPP上的描述性統(tǒng)計(jì)。A）刺激鎖時(shí)枕葉皮層電極團(tuán)的N300成分波形圖及其對(duì)應(yīng)地形圖， 圖下橫線代表N300時(shí)間窗， 圖右上方為局部放大的N300時(shí)間窗波形圖; B） 刺激鎖時(shí)枕葉皮層電極團(tuán)的N400成分波形圖及其對(duì)應(yīng)地形圖， 圖下橫線代表N400時(shí)間窗， 圖右上方為局部放大的N400時(shí)間窗波形圖; C） 反應(yīng)鎖時(shí)Pz點(diǎn)波形圖， 波形圖下橫線代表不同條件信號(hào)積累加速的時(shí)間窗; D）各條件在CPP上的均值。注：HC為高熱量古典美; HE為高熱量表現(xiàn)美; LC為低熱量古典美; LE為低熱量表現(xiàn)美， 誤差棒為SE， **為p lt; 0.01

植于該對(duì)象能否滿足人們的內(nèi)穩(wěn)態(tài)需求， 更有用的審美組織形式意味著更高的審美價(jià)值（Brown et al.， 2011）。在自然界中， 古典美的設(shè)計(jì)特征（即， 秩序， 對(duì)稱， 平衡， 和模式重復(fù)）往往作為衡量遺傳質(zhì)量的重要指標(biāo)， 表征體征美、發(fā)育穩(wěn)定和基因優(yōu)良（Thornhill amp; M?ller， 2007）。此外， 食物感官營(yíng)銷的相關(guān)研究也證實(shí)了古典美與食物安全、健康、營(yíng)養(yǎng)等功能價(jià)值相關(guān)（Hagen， 2021; Liu et al.， 2023）。古典美能夠通過提示食物來(lái)源的安全性以提高食物對(duì)象的質(zhì)量評(píng)價(jià)、滿足飲食相關(guān)的自我平衡需求， 從而獲得更高的審美價(jià)值。相反， 表現(xiàn)美作為一種人造美學(xué)， 以藝術(shù)、復(fù)雜與新穎作為設(shè)計(jì)原則， 主要通過滿足人們的社會(huì)需求（例如， 自我表達(dá)、建立關(guān)系等）而被賦予獎(jiǎng)賞價(jià)值（Brown et al.， 2011）。由于當(dāng)前研究主要關(guān)注日常熟悉餐食的快速選擇及非社會(huì)性進(jìn)食環(huán)境， 表現(xiàn)美可能因?yàn)闊o(wú)法滿足被試對(duì)食物的基本需求而導(dǎo)致更低的審美價(jià)值?？傊?， 當(dāng)前研究表明食物審美價(jià)值的高低取決于該視覺組織形式能否傳遞與飲食需求滿足相關(guān)的信息線索。

此外， 進(jìn)化壓力塑造了大腦對(duì)生存優(yōu)勢(shì)相關(guān)信息迅速處理的能力， 且大腦網(wǎng)絡(luò)對(duì)自然場(chǎng)景中的圖像信息處理更為流暢（Grzywacz amp; Aleem， 2022）。事實(shí)上， 在自然界中迅速識(shí)別和處理食物信息能夠最大程度降低覓食行為的心理成本， 提升能量獲取效率并提高生存適應(yīng)性（de Vries et al.， 2020）。如前所述， 高審美價(jià)值意味著該食物的視覺組織形式能夠滿足身體平衡需求從而傳遞生存優(yōu)勢(shì)信息。因而導(dǎo)致較為流暢的神經(jīng)信息處理與決策證據(jù)加工， 即更低的N400振幅和更高的決策漂移率。表明被試能夠在較低認(rèn)知資源投入的神經(jīng)生理學(xué)背景下迅速積累食物意義的價(jià)值信號(hào)。相反， 低審美價(jià)值導(dǎo)致相對(duì)更高的N400振幅， 一方面是因其難以滿足人們對(duì)食物功能的基本需求從而攜帶更低的生存優(yōu)勢(shì)信息; 另一方面， 該視覺設(shè)計(jì)的復(fù)雜性與新穎性加大了食物意義信息的提取難度， 從而導(dǎo)致了概念加工的低流暢性。總之， 當(dāng)前研究表明審美價(jià)值以意義處理和加工流暢性為其計(jì)算依據(jù)。

4.2" 審美價(jià)值對(duì)熱量?jī)r(jià)值的調(diào)節(jié)效應(yīng)及其認(rèn)知神經(jīng)過程基礎(chǔ)

當(dāng)前研究發(fā)現(xiàn)審美價(jià)值能夠調(diào)節(jié)熱量對(duì)食物選擇率的影響。具體來(lái)說(shuō)， 對(duì)于高熱量食物而言， 表現(xiàn)美（vs. 古典美）降低了食物的選擇率; 而對(duì)于低熱量食物而言， 古典美（vs. 表現(xiàn)美）則提高了食物選擇率。即表現(xiàn)美增加了高熱量食物獎(jiǎng)賞價(jià)值折扣， 而古典美顯著提高了低熱量食物的價(jià)值估計(jì)。此外， 對(duì)漂移率的后驗(yàn)分布概率檢驗(yàn)表明， 對(duì)低熱量食物而言， 古典美（vs.表現(xiàn)美）降低了被試積累“拒絕”決策相關(guān)的證據(jù)的概率; 對(duì)高熱量食物而言， 表現(xiàn)美（vs.古典美）則降低了被試積累“接受”決策相關(guān)的證據(jù)的速度。從而進(jìn)一步驗(yàn)證了審美價(jià)值對(duì)熱量獎(jiǎng)賞價(jià)值加工的調(diào)節(jié)作用。然而， 雖然審美價(jià)值能夠調(diào)節(jié)熱量對(duì)食物選擇和決策加工過程的影響， 但當(dāng)前研究發(fā)現(xiàn)， 熱量對(duì)飲食決策的影響顯著大于審美， 且熱量信息的神經(jīng)處理時(shí)間（240～320 ms）早于審美意義整合（380～500 ms）， 表明熱量?jī)r(jià)值的突顯性高于視覺審美， 被試對(duì)食物熱量具有相對(duì)更高的檢測(cè)敏感度和價(jià)值分配權(quán)重。質(zhì)量感知的線索利用理論（Olson amp; Jacoby， 1972）認(rèn)為， 人們利用各種內(nèi)在和外在信息線索來(lái)評(píng)估產(chǎn)品（本研究中為食物）質(zhì)量。其中， 內(nèi)在線索是評(píng)估對(duì)象本身固有的， 例如， 能量、熱量、質(zhì)地等; 而外在線索則是與評(píng)估對(duì)象相關(guān)但非其物理組成部分的要素， 例如， 標(biāo)簽、包裝、營(yíng)銷信息、擺盤設(shè)計(jì)等。內(nèi)外線索都可以影響人們對(duì)食物的價(jià)值預(yù)期， 并決定他們對(duì)體驗(yàn)質(zhì)量的判斷。然而， 內(nèi)在線索比外在線索更具診斷性， 外在線索對(duì)基于食物內(nèi)在線索的價(jià)值判斷起調(diào)節(jié)作用（Chonpracha et al.， 2020）。因此， 對(duì)于食物價(jià)值評(píng)估而言， 作為內(nèi)在線索的熱量信息比作為外在線索的審美信息更重要， 從而導(dǎo)致相對(duì)更高的決策權(quán)重以及更早的意義處理與加工。

模型與腦電結(jié)果提供了審美與熱量?jī)r(jià)值的動(dòng)態(tài)作用是如何在決策過程中展開的認(rèn)知與神經(jīng)生理學(xué)證據(jù)。當(dāng)前研究發(fā)現(xiàn)， 審美對(duì)熱量?jī)r(jià)值的調(diào)節(jié)發(fā)生在決策的信息處理階段， 影響決策證據(jù)積累速度（v）以及決策相關(guān)的大腦神經(jīng)信號(hào)強(qiáng)弱（CPP）。如前所述， 高熱量（vs.低熱量）以及古典美（vs.表現(xiàn)美）導(dǎo)致更高的食物選擇率， 相對(duì)而言， 低熱量（vs.高熱量）和表現(xiàn)美（vs.古典美）引起的食物拒絕率更高。而當(dāng)熱量?jī)r(jià)值和審美價(jià)值方向相同時(shí)（即高熱量食物以古典美擺盤或低熱量食物以表現(xiàn)美擺盤）， 與方向不一致時(shí)相比（即高熱量食物以表現(xiàn)美擺盤或低熱量食物以古典美擺盤）， 被試的漂移率（v）更高， 即證據(jù)積累速度更快; 同時(shí)， 決策神經(jīng)信號(hào)積累（CPP）更大， 即決策難度更低。這一結(jié)果模式與趨避沖突條件下的決策過程相同。例如， Garcia-Guerrero等人（2023）通過兩項(xiàng)鼠標(biāo)追蹤實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 決策的趨避沖突越大， 鼠標(biāo)響應(yīng)越慢、軌跡偏轉(zhuǎn)越大、決策前動(dòng)搖越多; 此外， 根據(jù)Choi等人（2022）的研究， 決策沖突會(huì)導(dǎo)致更謹(jǐn)慎的應(yīng)對(duì)策略， 即通過犧牲決策速度來(lái)?yè)Q取選擇的安全性。因此， 在飲食決策中， 當(dāng)熱量?jī)r(jià)值和審美價(jià)值方向不一致（vs.一致）時(shí)， 被試將體驗(yàn)到更高的趨避沖突， 此時(shí)決策難度更高、證據(jù)積累速度更慢。換言之， 審美/熱量?jī)r(jià)值的高低均能誘發(fā)食物的接近與回避動(dòng)機(jī)， 兩者價(jià)值方向的協(xié)同（一致）與競(jìng)爭(zhēng)（不一致）反映了決策趨避沖突的強(qiáng)弱， 并導(dǎo)致決策速度與決策難度的動(dòng)態(tài)變化。

4.4" 研究創(chuàng)新與局限

本研究首次在相同美感的前提下， 驗(yàn)證了食物擺盤的不同審美特征具有相異的審美價(jià)值， 表明對(duì)于日常熟悉食物的選擇而言， 古典美比表現(xiàn)美具有更高的審美價(jià)值， 拓展了食物呈現(xiàn)美學(xué)的研究邊界。此外， 本研究驗(yàn)證了擺盤審美價(jià)值作為一項(xiàng)低成本且有效的健康飲食助推策略的潛力——通過調(diào)節(jié)熱量的獎(jiǎng)賞價(jià)值作用于更健康的飲食選擇。具體而言， 古典美能夠提升食物的價(jià)值評(píng)估， 從而提高低熱量食物的選擇率; 相反， 表現(xiàn)美能夠降低食物熱量的獎(jiǎng)賞價(jià)值， 從而抑制對(duì)高熱量食物的選擇。同時(shí)， 這種調(diào)節(jié)不以犧牲食物視覺美感為代價(jià)。最重要的是， 本研究通過多模態(tài)數(shù)據(jù)， 結(jié)合計(jì)算建模與EEG技術(shù)， 首次探討了審美價(jià)值的計(jì)算機(jī)制， 表明流暢的信息處理與意義加工是審美價(jià)值評(píng)估的內(nèi)在基礎(chǔ)。以往研究認(rèn)為， 進(jìn)化塑造了人類高效獲取能量的食物搜索能力（de Vries et al.， 2020）， 當(dāng)前研究進(jìn)一步表明， 有利于增強(qiáng)這種食物搜索能力的視覺組織形式可能是偏好產(chǎn)生的內(nèi)在前提。未來(lái)研究可以探索影響食物價(jià)值處理效率或流暢性的跨通道信息是否也能調(diào)節(jié)食物選擇偏好， 從而有利于助推健康飲食選擇。此外， 本研究首次探討了審美價(jià)值對(duì)飲食決策過程的作用機(jī)制， 表明審美價(jià)值的調(diào)節(jié)效應(yīng)發(fā)生在決策信息處理階段， 影響決策價(jià)值計(jì)算的速度與難度?；诖?， 本研究提供了審美價(jià)值對(duì)健康飲食決策結(jié)果與過程影響的全面理解。

當(dāng)前研究存在一些局限性。首先， 由于實(shí)際條件限制， 本研究未引入決策激勵(lì)兼容策略， 這在一定程度上可能會(huì)影響被試食物選擇的準(zhǔn)確性。此外， 由于審美特征的操縱難度， 本研究中使用的食物圖像取自網(wǎng)絡(luò)圖庫(kù)而非標(biāo)準(zhǔn)化圖庫(kù)， 因此缺乏食物的實(shí)際熱量值測(cè)量。高、低熱量分組是基于預(yù)實(shí)驗(yàn)被試主觀評(píng)價(jià)的結(jié)果， 未來(lái)研究可以在依據(jù)食物實(shí)際熱量分組的背景下再次驗(yàn)證本研究結(jié)論的穩(wěn)健性。另外， 受限于有效實(shí)驗(yàn)材料的數(shù)量， 當(dāng)前研究的試次量偏小， 雖然不會(huì)影響當(dāng)前主要的研究發(fā)現(xiàn)， 但可能無(wú)法充分揭示審美價(jià)值對(duì)食物選擇的潛在影響， 未來(lái)研究應(yīng)在擴(kuò)大實(shí)驗(yàn)材料數(shù)量的基礎(chǔ)上進(jìn)一步深入分析。最后， 當(dāng)前研究未能實(shí)現(xiàn)性別比例平衡， 可能會(huì)在一定程度上影響本研究結(jié)論。尤其當(dāng)考慮熱量對(duì)食物選擇影響的性別差異時(shí)（Heiman amp; Lowengart， 2014）， 在廣泛的消費(fèi)群體中推廣本研究結(jié)論還需謹(jǐn)慎。

5" 結(jié)論

（1）在飲食決策中， 古典美（vs. 表現(xiàn)美）具有相對(duì)更高的審美價(jià)值; 審美價(jià)值計(jì)算的直接依據(jù)在于視覺組織形式能否滿足個(gè)體的飲食需求; 其內(nèi)在認(rèn)知神經(jīng)基礎(chǔ)在于意義處理的流暢性;

（2）審美價(jià)值能夠調(diào)節(jié)熱量的獎(jiǎng)賞價(jià)值。高審美價(jià)值提高熱量的獎(jiǎng)賞價(jià)值， 低審美價(jià)值則提高熱量獎(jiǎng)賞價(jià)值折扣; 熱量?jī)r(jià)值的突顯性高于審美， 具有相對(duì)更高的信息檢測(cè)敏感度和決策價(jià)值分配權(quán)重;

（3）熱量?jī)r(jià)值與審美價(jià)值的協(xié)同與競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)發(fā)生在決策證據(jù)積累過程中， 反映動(dòng)機(jī)沖突強(qiáng)度， 并影響決策速度（v）和決策難度（CPP）。

參" 考" 文" 獻(xiàn)

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Classical or expressive aesthetics： Computational and neural mechanisms

by which plating aesthetics influence healthy eating decisions

LIU Mengying1， JIANG Jingyi1， YANG Yilin1， JIANG Bo3， HUANG Jianping1，2

（1 Department of Psychology， Soochow University， Suzhou 215123， China）

（2 Jiangsu Research Centre for Aesthetic Education in Schools， Suzhou 215123， China）

（3 School of Communication， Soochow University， Suzhou 215123， China）

Abstract

The spontaneous human preference for high-calorie foods often leads to imbalanced dietary intake and contributes to obesity. Therefore， reducing the appeal of high-calorie foods and enhancing the appeal of low-calorie alternatives are crucial for promoting healthy eating. The aesthetics of food， which can be divided into classical and expressive beauty—both of which are perceived as equally attractive—play a vital role in enhancing its hedonic value. This study aimed to explore how these two aesthetic classifications affect the choice of high- or low-calorie foods using a food decision-making paradigm. By investigating the behavioural and neural mechanisms underlying the influence of different aesthetic features on healthy food choices， we sought to enhance our understanding of the intrinsic processes involved in dietary decision-making.

This study （N = 31） employed a within-subjects experimental design of 2 （Aesthetic features： classical beauty， expressive beauty） × 2 （Food calories： high， low） to explore how visual aesthetics and hedonic value influence dietary decisions. We combined behavioural measures， algorithmic modelling， and electroencephalography （EEG） to investigate this interaction. Specifically， a hierarchical drift diffusion model （HDDM） was used to fit participants' response times （RTs） and choice data and estimate decision parameters， including drift rate （v）， threshold （a）， and nondecision time （ndt）， for each condition separately. EEG recordings were collected according to the international 10-20 system using tin electrodes mounted on a flexible cap， capturing brain activity from 64 scalp locations. The N300， N400， and CPP event-related potentials （ERPs） were analysed as indices of calorie processing， aesthetic feature processing， and decision signal accumulation， respectively.

Behavioural results revealed that participants preferred high-calorie foods， as indicated by higher choice rates and shorter RTs， compared to low-calorie foods. Additionally， foods plated with classical beauty were chosen more frequently and with shorter RTs than those plated with expressive beauty. Notably， the influence of caloric content on food choice was significantly greater than that of aesthetic features. HDDM parameter estimation showed that high-calorie foods and those plated with classical beauty had higher drift rates， suggesting faster decision-making. Furthermore， aesthetic features moderated the impact of caloric content on drift rates： classical beauty decreased rejection speeds for low-calorie foods and increased their selection probability， while expressive beauty slowed the choice process for high-calorie foods and increased their rejection probability. EEG analysis revealed that low-calorie foods elicited a larger N300 amplitude than did high-calorie foods， indicating greater cognitive processing. Foods plated with expressive beauty elicited a larger N400 amplitude than those plated with classical beauty， indicating deeper semantic processing. Additionally， for high-calorie foods， the two aesthetic classes induced significant differences in CPP; however， for low-calorie foods， no significant differences were found. This pattern indicates that conflicts between caloric and aesthetic values increase decision-making difficulty.

In conclusion， the results showed that in dietary decision-making， classical beauty （vs. expressive beauty） was associated with greater aesthetic value and greater semantic processing fluency. Aesthetic value could significantly influence the perceived reward of calorie content. Additionally， the salience of calorie value exceeded that of aesthetic value. Furthermore， both synergistic and competitive interactions between caloric and aesthetic values occurred during the decision evidence accumulation process， reflecting the intensity of motivational conflict and affecting both decision speed （v） and decision difficulty （CPP）. This study revealed the moderating effect and cognitive neural basis of aesthetic value in healthy eating decisions and provided guidance on the aesthetic design of food plating for promoting healthy eating choices in practical applications.

Keywords" healthy eating， value-based decision making， aesthetic characteristics， decision modeling， event-related potentials

附錄：預(yù)實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果

預(yù)實(shí)驗(yàn)方法

預(yù)實(shí)驗(yàn)共招募被試30名（10名男性， 20名女性）， 所有被試平均年齡為21.27 ± 2.34， 平均BMI為21.30 ± 3.21， 平均饑餓度為3.83 ± 0.69。經(jīng)獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)， 預(yù)實(shí)驗(yàn)招募的被試特征（年齡、BMI、饑餓程度）與正式實(shí)驗(yàn)保留的有效被試特征無(wú)顯著差異， 所有ts gt; 0.19， ps gt; 0.16。預(yù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以問卷形式（Qualtrics）在線收集， 共包含兩部分評(píng)價(jià)內(nèi)容。首先， 被試需要對(duì)以隨機(jī)順序呈現(xiàn)的106張食物圖片（53種食物 × 2種擺盤）進(jìn)行4個(gè)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)。其中， 食物的主觀熱量使用“您認(rèn)為這個(gè)食物的主觀熱量如何？1-非常低， 7-非常高”單一項(xiàng)目測(cè)量; 此外， 食物擺盤的整體美感、古典美感和表現(xiàn)美感的測(cè)量借鑒Hagen等人（2021）的研究以及Lavie和Tractinsky （2004）對(duì)古典美和表現(xiàn)美的定義。具體而言， 食物的美感評(píng)級(jí)使用“您覺得這個(gè)食物擺盤是美觀的”、古典美感評(píng)級(jí)使用“您覺得這個(gè)食物擺盤看起來(lái)對(duì)稱、比例平衡、整齊有序”、表現(xiàn)美感評(píng)級(jí)使用“您覺得這個(gè)食物擺盤看起來(lái)新穎、復(fù)雜、富有創(chuàng)意”7點(diǎn)李克特測(cè)量。在預(yù)實(shí)驗(yàn)的第二個(gè)部分， 同一食物兩種版本的擺盤圖片將同時(shí)呈現(xiàn)， 被試被要求對(duì)“您認(rèn)為以上兩張圖片中的食物是同一食物”單一7點(diǎn)李克特量表進(jìn)行評(píng)級(jí) （1-非常不同意; 4-既不同意也不反對(duì); 7-非常同意）。

操縱檢驗(yàn)結(jié)果