實驗室測得的親社會傾向可信嗎？社會偏好的單模態(tài)與跨模態(tài)比較

摘 要 傳統(tǒng)的測量社會偏好的實驗范式通常要求受試者在自我和他人獲得不同收益的選項間權衡，在這種決策信息有限的單模態(tài)情境中測得社會偏好的生態(tài)效度令人生疑。采用延遲補償范式，通過比較318名被試在單模態(tài)情境和跨模態(tài)情境的補償金額和社會價值取向分數(shù)，比較了單模態(tài)情境與更接近現(xiàn)實的跨模態(tài)情境的社會偏好的差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：個體在單模態(tài)中的親社會傾向低于跨模態(tài)情境；基于傳統(tǒng)測量工具測得的社會價值取向分數(shù)與單模態(tài)情境的補償金額相關，而與跨模態(tài)情境的補償金額無關。研究結(jié)果提示，社會偏好的現(xiàn)有測量工具生態(tài)效度不足，并為今后研究者選取并發(fā)展適當?shù)臏y量工具提供了參考與啟示。

關鍵詞 社會偏好；社會價值取向；單模態(tài)；跨模態(tài)；延遲補償范式

分類號 B841.2

DOI：10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2025.04.003

1 引言

在復雜的社會生活中，個體決策行為往往超越單純自利邏輯，更蘊含著對他人福祉的深層關照（Báez-Mendoza et al.， 2021; Fiedler et al.， 2013; Murphy amp; Ackermann， 2014）。當面對自我和他人間的利益沖突時，個體權衡雙方利益并作出決策的傾向稱為社會偏好（Choshen-Hillel amp; Yaniv， 2011; Van Dijk amp; De Dreu， 2021）。因此個體的社會偏好可有效反映其親社會傾向，并表現(xiàn)于諸如合作、互惠及利他等行為上（閆思越等， 2023; Li et al.， 2021; Murphy amp; Ackermann， 2014; Zhang et al.， 2022）。鑒于社會偏好的重要性，學者們發(fā)展了一系列測量范式以考察個體的社會偏好（Chen amp; Krajbich， 2018; Murphy et al.， 2011）。然而，由于現(xiàn)實生活的復雜性，這些在實驗室中發(fā)展的測量范式能否有效地捕獲個體在現(xiàn)實生活中的社會偏好令人生疑。為了回答這一問題，本研究擬考察個體在不同情境中的親社會傾向，以檢驗傳統(tǒng)的實驗室測得的社會偏好的外部效度，為今后研究者選取適當?shù)臏y量工具提供參考與啟示。

1.1 單模態(tài)與跨模態(tài)情境下的社會偏好差異

傳統(tǒng)的測量社會偏好的實驗范式通常要求受試者在自我和他人獲得不同收益的選項間權衡與選擇（Chen amp; Krajbich， 2018; de Matos Fernandes et al.， 2022; Wei et al.， 2023）。例如，決策者面臨兩個選項：是選擇“自己獲得100元且他人獲得50元”（選項A），還是選擇“自己獲得90元且他人獲得70元”（選項B）。其中，相比于選項A，選項B中自己的收益減少但他人的收益增加。如果決策者較為自利，那么他更可能選擇選項A；如果他愿意犧牲自己的部分收益來幫助他人獲益，即較為利他，那么他更可能選擇選項B。研究者通過考察受試者在一系列資金分配任務中的選擇來估計其社會偏好（McClintock amp; Liebrand， 1988; Murphy amp; Ackermann， 2014; Van Lange， 2008）。基于這一范式，有學者采用Fehr-Schmidt公式來估計個體在社會偏好中的公平敏感性（Chen amp; Krajbich， 2018; Konovalov amp; Krajbich， 2019）。另一種更常見的方式是基于社會價值取向（social value orientation， SVO）的理論視角估計個體的利他傾向，即個體犧牲自身利益來幫助他人獲取更多利益的意愿程度（Bakker amp; Dijkstra， 2021），如采用環(huán)形測驗（Liebrand amp; McClintock， 1988）或滑塊測驗（Murphy et al.， 2011）的測量范式。在以上傳統(tǒng)測量社會偏好的范式中，個體所面臨的決策更多聚焦于金錢收益間的單維度權衡，其關注的信息相對有限，這種決策情境稱之為單模態(tài)情境（Cubitt et al.， 2018）。

然而，現(xiàn)實生活中個體面臨的諸多社會決策，并不能直接簡化為自我和他人間特定金額的權衡，往往涉及多個維度，即為跨模態(tài)情境（Cubitt et al.， 2018）。例如，決策者面臨兩個選項：是選擇“放松自己提前30分鐘下班（選項A）”，還是選擇“允許他人延遲30分鐘提交方案（選項B）”。相比單模態(tài)情境，個體面臨的社會決策并不僅局限于自我和他人間金錢數(shù)量的權衡，而是包含多個屬性間的比較。現(xiàn)有研究證據(jù)提示，個體在單模態(tài)和跨模態(tài)情境中的決策或存在差異。例如，Cubitt等（2018）比較了跨期決策中單模態(tài)與跨模態(tài)情境下的時間偏好差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，相比于跨模態(tài)情境，個體在單模態(tài)情境中更關注時間維度，且傳統(tǒng)的時間折扣測量范式測得的折扣率與單模態(tài)情境的時間偏好相關，而與跨模態(tài)情境的時間偏好無關。這一結(jié)果提示，傳統(tǒng)的時間折扣測量范式更接近單模態(tài)情境，無法捕捉到更接近現(xiàn)實情境的跨模態(tài)時間偏好。Read等（2023）提出了注意分散效應（attentional dilution effect）用以解釋單模態(tài)/跨模態(tài)決策差異。他們認為，在單模態(tài)情境中，個體所面對的決策維度有限，導致其關注的決策信息相對聚焦；而在跨模態(tài)情境中，個體面對的決策信息更加豐富，導致其決策注意更加分散。因此，相比于更接近現(xiàn)實的跨模態(tài)情境，個體在實驗室的單模態(tài)情境中測得的時間偏好可能會被夸大，導致相關研究結(jié)論的外部效度偏低。

根據(jù)注意力分散效應，在社會決策中，單模態(tài)情境下，個體的注意力往往聚焦于單一的金錢維度（如自我收益），而忽視了對社會信息（如他人收益）的關注。相比之下，跨模態(tài)情境引入了多維度信息，使個體的關注點從單純的自我和他人收益權衡轉(zhuǎn)向更廣泛的社會信息。已有研究提示，提供多維度信息可能會增強親社會傾向（張星等， 2022），且在現(xiàn)實社會互動中，個體更傾向于依賴直覺決策而非理性計算（Kahneman， 2011），而直覺決策通常與更高的親社會傾向相關（Rand et al.， 2012）。

據(jù)此，本研究認為，在社會偏好的測量中亦存在這種單模態(tài)和跨模態(tài)的差異。個體在單模態(tài)社會偏好測量范式中的親社會傾向可能被低估。此外，與跨期決策領域的研究發(fā)現(xiàn)一致，傳統(tǒng)社會偏好的測量范式可能更接近聚焦于金錢收益間權衡的單模態(tài)情境，無法捕捉到更接近現(xiàn)實情境的跨模態(tài)情境下的社會偏好。因而，傳統(tǒng)的社會偏好測量范式或許與單模態(tài)情境下的社會偏好相關，而與跨模態(tài)情境下的社會偏好不相關。

1.2 延遲補償范式

延遲補償范式（delayed compensation method）可幫助比較單模態(tài)與跨模態(tài)的決策差異。在該范式中，受試者需要完成一系列不同延遲補償金額的二擇一選擇，所測得無差異點的補償金額即為其對某一選項或維度的偏好程度（Cubitt et al.， 2018）。以Cubitt等（2018）所構建的跨模態(tài)跨期決策為例，受試者需在“今日獲得巧克力”與“60天后獲得鋼筆，且90天后獲得X元”間選擇，所測得的補償金額X即可表示受試者對“今日獲得巧克力”而非“60天后獲得鋼筆”的偏愛程度。

本研究將延遲補償范式引入社會偏好的測量，以構建單模態(tài)與跨模態(tài)決策情境。以跨模態(tài)情境為例，受試者需在“自己獲得巧克力”與“他人獲得鋼筆，且自己30天后獲得X元”間選擇，所測得的補償金額X即可表示受試者對“自己獲得巧克力”而非“他人獲得鋼筆”的偏愛程度。換言之，補償金額X越大，表明其親社會傾向越低。

為闡明單模態(tài)與跨模態(tài)決策情境的關系與特點，本研究引入了Fisher示意圖，如圖1所示。該圖展示了兩類商品（A/B）和兩個收益方（自我/他人）所構成的四個決策選項間的關系。其中，左側(cè)兩選項的收益方為自己，右側(cè)兩選項的收益方為他人，各包含A、B兩類商品，這些條件共同定義了4個選項（A自己，A他人，B自己，B他人）。兩個水平箭頭表示相同商品間的社會偏好比較（A自己，A他人/ B自己，B他人），即單模態(tài)情境；兩個對角線箭頭表示不同商品間的社會偏好比較（A自己，B他人/ B自己，A他人），即跨模態(tài)情境。對于選項間的比較，延遲補償范式以補償金額X來表示受試者對兩選項的相對偏好程度，其中XAA、XBB、XAB和XBA分別表示其對不同選項間轉(zhuǎn)換的接受意愿（見圖1）。根據(jù)延遲補償范式的假設，若社會偏好在單模態(tài)與跨模態(tài)情境中所起作用相同，則單模態(tài)情境下的補償金額之和應與跨模態(tài)情境下的補償金額之和相等（Cubitt et al.， 2018），即XAA+XBB=XAB+XBA。但已有研究發(fā)現(xiàn)，在跨期與風險決策領域，個體在單模態(tài)情境中的補償金額顯著高于跨模態(tài)情境（Read et al.， 2023）。因此，本研究擬采用延遲補償范式，考察社會偏好中單模態(tài)與跨模態(tài)的補償金額差異。

1.3 研究假設

綜上所述，本研究采用延遲補償范式，考察個體在單模態(tài)與跨模態(tài)情境中的社會偏好補償金額，同時測量前人研究中最常用的社會價值取向分數(shù)（Murphy amp; Ackermann， 2014; Murphy et al.， 2011），以期檢驗傳統(tǒng)的社會偏好單模態(tài)測量范式的生態(tài)效度。并提出兩個核心研究假設：

研究假設1：個體在單模態(tài)情境中的補償金額高于跨模態(tài)情境。

研究假設2：個體的社會價值取向分數(shù)與單模態(tài)情境中的補償金額相關，而與跨模態(tài)情境中的補償金額不相關。

2 方法

2.1 參與者

采用G*Power 3.1軟件（Faul et al.， 2009）估計實驗所需樣本量。設定統(tǒng)計檢驗力（1-β）為80%，效應量Cohen’s d=0.303（參考Cubitt等（2018）的研究結(jié)果），計算實驗所需樣本量最少為272。本研究所有樣本均在專業(yè)調(diào)查網(wǎng)站Credamo招募被試在線填寫問卷。考慮到我們采用線上實驗的方式，部分被試可能因為不認真答題而被剔除，最終共招募318名有效參與者（其中女性198人，平均年齡為30.30±9.40歲），兩種情境各159名。所有參與者在實驗前簽署知情同意書，并在實驗結(jié)束后獲得3元人民幣報酬。

2.2 實驗設計

本研究為單因素兩水平被試間實驗設計，自變量為任務情境（單模態(tài)情境vs.跨模態(tài)情境），因變量為參與者在不同情境中的補償金額。

2.3 實驗材料

本研究參考并改編前人研究中常用的延遲補償范式（Cubitt et al.， 2018; Read et al.， 2023），以構建單模態(tài)/跨模態(tài)決策情境。實驗任務參照Cubitt等（2018）的設置，選擇鋼筆和巧克力作為決策物品。該范式通過平衡自我與他人的決策物品，以排除商品偏好對實驗結(jié)果的影響。具體而言，在兩種單模態(tài)情境中，個體在相同的決策物品選項間權衡，即“自己獲得巧克力或他人獲得巧克力”或者“自己獲得鋼筆或他人獲得鋼筆”。而在兩種跨模態(tài)情境中，個體在不同的決策物品間權衡，即“自己獲得巧克力或他人獲得鋼筆”或者“自己獲得鋼筆或他人獲得巧克力”。其中一個選項會附加額外補償金額X，以測量個體對兩選項偏好的無差異點。補償金額X包括20個水平（￥0，￥1，￥2，￥3，￥4，￥5，￥6，￥8，￥10，￥12，￥14，￥16，￥18，￥20，￥25，￥30，￥35，￥40，￥45，￥50），分別附加在收益方為自己的選項和收益方為他人的選項上。因此在4個決策情境中（2個單模態(tài)情境和2個跨模態(tài)情境），均包含40對二擇一的選擇。在實驗中，40對選項的呈現(xiàn)順序與兩選項的位置均進行了平衡處理。

此外，為了檢驗假設2，本研究使用Murphy等（2011）開發(fā)的滑塊測驗（Slider Measure）測量個體的社會價值取向。該測驗包含6道題目，每題包含9個代表自己與他人不同收益分配方案的選項，受試者需從中作出最偏好的選擇。通過其選擇可以計算出社會價值取向分數(shù)。這一測量方式具有良好的重測信度與聚合效度，比其他測量工具更加快捷準確（Murphy et al.， 2011）。

2.4 實驗程序

受試者首先填寫知情同意書，隨后被隨機分配到四種情境之一，包括兩種單模態(tài)情境（“鋼筆–鋼筆”與“巧克力-巧克力”）以及兩種跨模態(tài)情境（“鋼筆-巧克力”與“巧克力–鋼筆”）。受試者閱讀指導語后完成相應的40對選擇問題。為激勵受試者認真決策，實驗前告知其在整個實驗項目結(jié)束后，會隨機選取2名受試者作為決策者（自己）與接受者（他人），隨機選取決策者的1次選擇并執(zhí)行，因此受試者的選擇可能會影響其實驗報酬。最后，受試者完成社會價值取向滑塊測驗，并填寫相關人口統(tǒng)計學信息（包括性別、年齡、受教育水平、婚姻狀況、工作狀況等）。

2.5 數(shù)據(jù)預處理

2.5.1 單模態(tài)/跨模態(tài)的補償金額

本研究采用Read等（2023）的方法計算補償金額。首先，本研究將附加于收益方為自己選項的補償金額X的符號定義為“+”，將附加于收益方為他人的選項補償金額X的符號定義為“-”，以區(qū)分受試者對兩選項的相對偏好方向。補償金額越大意味著需要越多的金錢補償才可使自利選項與利他選項等價，即利他傾向越低；反之，補償金額越小意味著利他傾向越高。其次，本研究仿照Kirby等（1999）的方法確定補償金額，將轉(zhuǎn)換位置相鄰選項對的中點視為無差異點。因此，除高于+￥50和低于-￥50的補償金額外，共有38個補償金額（-￥47.50，-￥42.50，…，-￥1.50，-￥0.50，+￥0.50，+￥1.50，…，+￥42.50，+￥47.50）。對于每個受試者，可找到最符合其40次選擇的補償金額X。同時，可計算出該補償金額符合受試者選擇的比例，即一致性分數(shù)，它表示受試者決策的一致性。

2.5.2 社會價值取向分數(shù)

測量社會價值取向的滑塊測驗包含6道題，通過受試者在每道題目中9個連續(xù)的自我和他人金錢分配選項中最偏好的選擇，可計算出其社會價值取向分數(shù)。即，將自己收益均值與他人收益均值之比經(jīng)反正切轉(zhuǎn)換得到社會價值取向分數(shù)（Murphy et al.， 2011）。其計算公式如下：

其中，AO是他人收益均值，AS是自己收益均值。

3 結(jié)果

3.1 一致性分數(shù)

首先計算各受試者的一致性分數(shù)，該分數(shù)表明其選擇的一致性程度。描述性統(tǒng)計結(jié)果表明，受試者在單模態(tài)情境（M=0.94， 95%CI=[0.93， 0.95]）與跨模態(tài)情境下（M=0.95， 95%CI=[0.94， 0.96]）的一致性分數(shù)均較高（見圖2），且兩種情境下的一致性分數(shù)無顯著差異，t316=0.91，p=0.36，Cohen’s d=0.10。所有受試者的一致性分數(shù)均高于0.50（20/40），80%受試者的一致性分數(shù)高于0.90（36/40）。以上結(jié)果表明，受試者的選擇偏好表現(xiàn)出高度的一致性，所計算出的補償金額相對準確，且兩種決策情境中的補償金額不會受到選擇一致性的影響。

3.2 補償金額

為檢驗研究假設1，本研究比較了受試者在兩種決策情境下補償金額的差異。獨立樣本t檢驗發(fā)現(xiàn)，單模態(tài)情境下的補償金額（M=18.40， 95%CI=[15.30， 21.60]）顯著高于跨模態(tài)情境（M=12.40， 95%CI=[9.55， 15.70]），t316=2.59，p=0.01，Cohen’s d=0.29，如圖3所示。貝葉斯因子分析結(jié)果表明，貝葉斯因子為BF10=5.90，說明在（假定存在效應的）備擇假設下出現(xiàn)當前數(shù)據(jù)的可能性是在（假定沒有效應的）零假設下可能性的5.90倍。根據(jù)Jeffreys（1961）提出的分類標準，這是中等強度的證據(jù)支持拒絕零假設，本研究的假設1得到支持。

3.3 補償金額與社會價值取向

首先，檢驗兩種決策情境下的社會價值取向分數(shù)。獨立樣本t檢驗發(fā)現(xiàn)，單模態(tài)情境下的社會價值取向分數(shù)（M=14.90， 95%CI=[12.60， 17.20]）與跨模態(tài)情境下的社會價值取向分數(shù)（M=15.6， 95%CI=[13.50， 17.70]）無顯著差異，t316=0.44，p=0.66，BF10=0.14。這表明兩種決策情境下受試者的社會價值取向分數(shù)沒有差異，排除了取樣偏差。

其次，本研究參考Cubitt等（2018）的數(shù)據(jù)分析方式，以補償金額為因變量構建多元線性回歸。預測變量包括決策情境（啞變量，單模態(tài)=1，跨模態(tài)=0），社會價值取向分數(shù)，以及性別、年齡、受教育水平、婚姻狀況、工作狀況等人口學控制變量。從模型1（全模型）可以看出，在控制諸多變量后，決策情境的效應依然顯著（b=5.94， t=2.67， p=0.008），再次支持了假設1。模型2a和模型2b將單模態(tài)與跨模態(tài)情境的數(shù)據(jù)拆分，分別考察社會價值取向分數(shù)對補償金額的預測作用。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在單模態(tài)情境中，社會價值取向分數(shù)可顯著負向預測補償金額（b= -0.40， t=-3.65， plt;0.001），而在跨模態(tài)情境中社會價值取向分數(shù)則無顯著預測效應（b=0.18， t= -1.39， p=0.17），這一結(jié)果支持了假設2。

4 討論

行為決策研究的外部效度問題一直備受研究者關注（Wang amp; Navarro-Martinez， 2023; Rogers amp; Soopramanien， 2009）。本研究采用延遲補償范式，考察個體在單模態(tài)/跨模態(tài)情境中的親社會傾向，以探究實驗室中發(fā)展的測量范式能否有效捕獲現(xiàn)實中的社會偏好。實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)：單模態(tài)情境中的補償金額高于跨模態(tài)情境；社會價值取向分數(shù)與單模態(tài)情境下的補償金額相關，而與跨模態(tài)情境下的補償金額無關。以上結(jié)果提示，實驗室中的單模態(tài)情境的測量方式可能會低估個體的親社會傾向，這些傳統(tǒng)的測量方式的外部效度有待提高。

4.1 理論意義與啟示

本研究對于社會偏好的測量范式有三方面啟示。

第一，本研究創(chuàng)新地將延遲補償范式拓展至社會偏好領域。傳統(tǒng)的測量社會偏好的范式聚焦于自我與他人收益間的權衡（Chen amp; Krajbich， 2018; Murphy et al.， 2011; Wei et al.， 2023），期冀在分離核心決策要素后獲取“純凈”的測量指標，而忽視了其外部效度的檢驗。本研究將跨期決策領域的延遲補償方式應用于社會偏好的測量，以比較單模態(tài)與跨模態(tài)情境的決策差異。相較于傳統(tǒng)測量方法，延遲補償范式是一種更具普遍性的新測量范式，它能夠在不影響附加補償作為偏好度量的核心思想的條件下，使得比較單模態(tài)/跨模態(tài)情境成為可能（Cubitt et al.， 2018）。一致性分數(shù)的結(jié)果表明，受試者在兩種決策情境中均具有較高的決策一致性，這驗證了延遲補償范式在社會偏好領域的有效性。未來研究可將本研究的修正范式應用于更復雜的社會偏好范式中，如涉及公平偏好的獨裁者博弈（Camerer， 2011）和最后通牒博弈范式（Güth et al.， 1982），以考察個體的公平偏好在兩種決策情境中的差異。

第二，本研究結(jié)果提示，社會偏好的測量存在單模態(tài)–跨模態(tài)差異。這一結(jié)果違背了傳統(tǒng)價值模型（value-based model）的補償相等假設（見圖1）。對于這一效應，Tversky（1972）曾舉例：假設一個人對去巴黎旅游和去羅馬旅游沒有明顯偏好，如果給去巴黎旅游的選項加上一瓶水，則他對“巴黎+水”和“巴黎”兩個選項會明顯偏好前者。然而，他對“巴黎+水”和“羅馬”兩個選項仍無明顯偏好。對此，研究者解釋說當選項的決策屬性較多時，一些共享或不重要的屬性會被忽視，決策者會更關注于那些非共享屬性（Houston amp; Sherman， 1995）。換言之，相較于單模態(tài)情境中聚焦于金錢的權衡，在跨模態(tài)情境中，非共享屬性會吸引個體的決策注意，促使個體的注意力更加廣泛，從而導致個體對自己與他人收益維度的決策權重降低，更能真實地反映社會決策中的親社會傾向。

第三，本研究結(jié)果對現(xiàn)有社會偏好測量工具的使用具有啟示。本研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)工具測得的社會價值取向分數(shù)與單模態(tài)情境的補償金額相關，而與跨模態(tài)情境的補償金額無關。這提示，現(xiàn)有社會偏好的測量工具更接近單模態(tài)情境，而不能捕獲更接近現(xiàn)實生活的跨模態(tài)情境中的社會偏好。社會價值取向量表作為測量社會偏好的經(jīng)典工具，被研究者廣泛使用（陳沛琪等， 2023; 張銀玲等， 2022; Hu amp; Mai， 2021; Iwai amp; Tavares， 2024）。研究者發(fā)現(xiàn)社會價值取向得分與社會決策任務，如資源分配困境（Roch et al.， 2000）、談判行為（De Dreu amp; Boles， 1998）等相關。然而，這些研究所關注的任務均為實驗室中的單模態(tài)情境中測得，這些研究結(jié)果能否推論至現(xiàn)實生活中，尚缺乏足夠證據(jù)。本研究結(jié)果亦提示，此類單模態(tài)測量工具對現(xiàn)實生活中的跨模態(tài)社會偏好的預測作用相對有限，以往采用此類工具測量社會偏好的研究結(jié)果應當被重新審視。

4.2 實踐意義與啟示

相比傳統(tǒng)測量工具，延遲補償范式更貼近現(xiàn)實社會中的資源分配決策，提供更具生態(tài)效度的測量方法，以推動其在社會各領域的應用。例如，在社會福利和稅收再分配中，政府可利用該范式更準確地評估公眾的公平偏好，優(yōu)化社會保障和醫(yī)療補貼政策（Loewenstein et al.， 1989）。在自動化領域，將社會偏好納入自動駕駛系統(tǒng)可提升對駕駛員行為的預測能力（Schwarting et al.， 2019），延遲補償范式的引入也將有助于進一步優(yōu)化此類自動化決策。此外，該范式還能用于優(yōu)化行為干預策略，如公共管理、慈善捐贈和環(huán)境保護，通過量化社會偏好，制定更精準的激勵機制，從而促進社會良性行為的發(fā)生（Gneezy et al.， 2011）。

4.3 研究局限

本研究亦存在不足之處。首先，本研究只考察了獲益領域中個體的單模態(tài)–跨模態(tài)的社會偏好差異，而未涉及損失領域。已有研究表明，個體在處理獲益和損失結(jié)果時的心理過程存在差異（Kahneman amp; Tversky， 1979; Xu amp; Huang， 2022），如得失不對稱現(xiàn)象（Ashby et al.， 2018）。未來研究可進一步探索個體在損失領域的社會偏好特點，并比較其在不同情境中的決策差異。其次，本研究采用非貨幣分配任務（鋼筆—巧克力）來構建跨模態(tài)情境。該種分配選擇雖然跳出了傳統(tǒng)單一金錢維度的權衡，但其社會屬性還相對單薄，未能充分模擬現(xiàn)實社會決策的復雜性（如象征意義、情感價值或多維利益沖突）。未來研究可以進一步引入公共物品博弈（Van Dijk amp; De Dreu， 2021）、信任博弈（Berg et al.， 1995）以及道德困境（云祥， 2022）等更加復雜的社會情境任務，以進一步構建涵蓋動態(tài)交互的跨模態(tài)情境。此外，盡管在本研究中我們測量了社會價值取向分數(shù)，并檢驗了其與單模態(tài)情境下補償金額的相關性，但并未進一步考察跨模態(tài)情境下的補償金額與更具生態(tài)效度的社會偏好指標間的關系。未來的研究可以在這一基礎上，進一步探索與現(xiàn)實情境相關的變量，從而驗證跨模態(tài)情境測量的生態(tài)效度。

5 結(jié)論

個體在單模態(tài)情境中的補償金額高于跨模態(tài)情境，表明傳統(tǒng)的單模態(tài)測量工具可能低估了個體的親社會傾向。

基于傳統(tǒng)測量工具測得的社會價值取向分數(shù)與單模態(tài)情境的補償金額相關，而與跨模態(tài)情境的補償金額無關。

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