感性和理性决策的脑认知研究

 摘要：本研究采用事件相关电位技术（ERPs）探索在线购买情境下感性和理性决策过程的认知神经机制。被试任务是根据产品描述（简化为参数评分）和评论信息（简化为评论星级）在两个候选笔记本电脑中选择一个愿意购买的，其中，产品描述作为理性决策的依据，评论信息作为感性决策的线索。每个试次中，被试要么理性的，要么感性的做出决策。结果发现，较之理性决策，感性决策诱发更大的P2和LPP振幅，这表明感性决策过程与消费者预期相一致，因此吸引了更多的注意资源。较之感性决策，理性决策诱发更大的N2振幅，这表明在理性决策过程中，被试面临着更多的情感和认知冲突。这些结果为认知吝啬理论提供了一些实证证据。 
　　关键词：决策 感性和理性 认知吝啬 事件相关电位（ERPs） 
　　引言：随着电子商务的快速发展，网购成为日常生活中普遍而重要的一部分。在线购买中，消费者面临大量选择。不同于传统购买方式，网络提供了卖方创建信息（如产品描述）和买方创建信息（如评论信息）。消费者可基于产品描述、评论或其它可得信息做出决策。更多时候，感性和理性相互影响作用于决策过程，理性决策和感性决策是两个基本的决策模式。已有研究只定性的进行了分析，并未从定量的角度给出验证。本研究探索在线购买中与感性和理性决策有关的心理过程，希望能增加对消费者行为的理解。 
　　理性决策中，需要利用可得信息对多种参数进行综合分析；感性决策中，只用对线索进行简单的启发式处理。显然，后者需要较少的认知努力。感性决策的启发式处理过程与认知吝啬理论的观点一致。消费者做出理性决策比做出感性决策面临的冲突更大。因此，如果简化处理后的理性决策条件比感性决策条件认知冲突更大，那么理性决策比感性决策产生更多的认知冲突的假设就能得到强有力的证实。 
　　近年来，神经科学技术，如功能性磁共振（fMRI）和事件相关电位（ERPs）等，被广泛用于研究消费者行为的神经基础。这些研究表明，应用神经科学理论和方法来解释消费者行为是可行且具有优势的。本研究采用ERP技术，探讨了在线购买决策过程中，感性决策和理性决策的认知差异。我们想探索购买决策过程会诱发何种ERP成分，以及这些成分的振幅是如何受不同决策过程的影响的。 
　　一、方法 
　　（一）被试 
　　16名来自浙江某高校的健康大学生被试有偿参加了本实验。其中，男女被试均为8名，年龄范围在19―26岁之间，平均年龄23.13岁。被试参加实验时精神状态良好，身体各方面健康。被试实验前签署了实验知情同意书。本研究在浙江大学伦理审查委员会的批准下进行实验。 
　　（二）刺激材料 
　　如图1所示，P1和P2代表两个不同的产品，C1和C2分别代表CPU和内部存储器，R代表产品的星级评分。刺激图片中的分隔线将位于上方的参数分数和下方的星级评分分割开来。之所以设计为产品描述在上、评论信息在下，是因为在真实的网购情境中，产品描述的呈�F先于评论信息的呈现。 
　　产品描述和评论信息均为正面信息，因为实验中出现的产品均为挑选过的。技术参数是笔记本电脑真实质量的重要表现形式。在真实的网购环境中，消费者可能暗自给每个参数评分，然后形成对一个产品的综合印象。考虑到真实情境和实验条件简化间的平衡，笔记本电脑的两个关键技术参数（CPU和内部存储器）被选为本实验的卖方创建的信息。每个参数被转换为分数（60-99之间），被试被告知这两个参数的权重相同，且两个候选产品除了这两个参数外的其它参数（如硬盘、显示器等）均相同。因此，两个参数的总分可以作为产品综合表现的衡量方式。星级评分（3星到5星）是买方创建的信息。星级评分代表了对产品的一种整体评估，也是消费者在线评论的最常见的表现形式。本研究采用五星评分制，星级越高代表消费者对产品评价越高。此外，被试被告知评论数量很多，因为实验中产品均为畅销品。为消除价格因素和品牌偏好对购买决策的影响，实验指导语明确指出，实验中笔记本电脑价格均为4000元左右，且是知名品牌。 
　　本研究设计了2个实验条件：感性决策和理性决策。感性决策条件下，两个产品的参数分数相同，因此卖方创建的信息不具有说服力。在这种情境下，只有启发式线索（即星级评分）可以作为决策的依据。理性决策条件下，两个产品的星级评分相同，因此买方创建的信息不具有说服力。在这种情境下，被试只能通过心算求和、比较综合分数（120-198）在两个产品中做出选择。 
　　（三）实验过程 
　　实验程序由E-prime 2.0软件编写呈现，刺激图片被投射到黑色背景的电脑屏幕中央。每个试次开始时，注视点“+”呈现800 ms，随后呈现500-800 ms的空屏，接下来呈现刺激材料5000 ms，刺激间隔为500 ms，试次间相互独立。被试需要又快又准确的做出选择。整个实验过程中，被试坐在安静的电屏蔽实验室内，距离电脑屏幕约1m，视角为2.58°×2.4°。 
　　160个试次分为4个小节，每小节间被试休息5分钟，小节出现的顺序随机，每个小节内的试次顺序随机。实验前，被试被要求阅读实验指导语。与此同时，为了保证被试理解和熟悉实验任务，正式实验前设置了练习试次。被试有5s的时间决策，按左键选择P1，按右键选择P2。被试未做出选择的试次被视为无效试次，不计入分析。 
　　（四）数据采集和分析 
　　实验仪器采用Neuroscan公司的ERP记录与分析系统，被试佩戴64导Ag/Agcl电极帽（国际10-20系统）持续采集EEG信号。连续记录时采样率为500 Hz，滤波带通为0.05-100 Hz。前额FPz和Fz连线的中点接地，以左侧乳突为参考电极（单极导联）。水平眼电（HEOG）和垂直眼电（VEOG）的记录电极分别安放在双眼外侧1.5cm处和左眼上下。实验中头皮电极阻抗始终保持在10千欧（10kQ）以下。 
　　ERP数据离线处理。手动去除有严重干扰的EEG片段后，把刺激材料呈现前200ms（作为基线）和呈现后1000ms作为脑电截取时间进行分析，分别对两种实验条件下的EEG活动叠加平均。离线滤波的低通为30 Hz（24 dB/oct），波幅大于±80 μV的试次，在叠加前被剔除。眼电伪迹采用格拉顿等（Gratton et al.，1983）建议的方法进行去除。 　　P2最大振幅出现在前额和中央脑区，取电极点FZ，FCI，FCZ，FC2和CZ进行分析，时间窗取180-220 ms。N2最大振幅出现在内侧额叶皮层脑区，取电极点F1，FZ，F2，FC1，FCZ，FC2，C1，CZ和C2进行分析，时间窗取250-350 ms。LPP最大振幅出现在中央顶区，取电极点CZ，CP3，CPZ，CP4和PZ进行分析，时间窗取400-700 ms。为了研究不同决策类型的神经学机制，采用2（决策类型）×5（电极点）重复测量方差分析。本实验数据显著性分析采用SPSS23.0软件。采用Bonferroni法矫正事后多重比较的P值。Mauchly球形检验不满足时，均采用Greenhouse-Geisser法校正。 
　　二、结果 
　　（一）行为数据 
　　表l反应时和错误率的均值、标准差（二）ERP数据两种实验条件下的ERP总平均图如图2所示。 
　　（1）P2 
　　决策类型主效应显著，F（1，15）=4.733，p=0.046，感性决策条件下P2振幅（2.527±0.926 pV）显著大于理性决策条件下P2振幅（1.775±0.892 μV）。电极点主效应不显著，F（4，60）=1.429，p=0.250。决策类型和电极点交互效应不显著，F（4，60）=1.640，p=0.205。 
　　（2）N2 
　　决策类型主效应显著，F（1，15）=5.855，p=0.029，理性决策条件下的N2振幅（-1.372±1.010μV）显著大于感性决策条件下的N2振幅（-0.379±0.970μV）。电极点主效应显著，F（4，60）=3.465，p=0.032。决策类型和电极点交互效应不显著，F（4，60）=0.526，p=0.634。 
　　（3）LPP 
　　决策类型主效应显著，F（1.15）=7.032，p=0.018，感性决策条件下的LPP振幅（4.142±1.023 pV）显著大于理性决策条件下的LPP振幅（2.182±0.973μV）。电极点主效应显著，F（4，60）=3.613，p=0 015。决策类型和电极点交互效应不显著，F（4，60）=2.447，p=0.076。 
　　三、讨论 
　　行为数据表明，理性决策条件的反应时显著大于感性决策条件的反应时，且理性决策条件的错误率显著高于感性决策条件的错误率。这些结果表明，较之感性决策过程，理性决策过程更难，也更复杂。 
　　消费者在线购买决策过程是一个包含多个阶段的复杂过程。本研究中不同时期的不同ERP成分可能反映了这些过程。 
　　（1）视觉识别阶段。在这个阶段，注意力被自动分配给卖方创建的信息（参数分数）和买方创建的信息（星级评论），相应地，诱发了早期成分P2。（2）策略选择和编码阶段。注意资源自动分配后，外在刺激通过不同的编码路径被提取和转化成大脑内部可识别的信息。研究表明，反应和感知是并行的。当编码刺激内容时，决策策略初步形成，伴随着对策略的难度感知。出现在这个阶段的N2成分反映了决策难度感知和冲突监测过程。（3）评估，计算和决策阶段。晚期成分LPP的出现表明，论据或线索信息在这个阶段被加工处理。（4）反应和执行阶段。决策一旦形成，被试会作出相应地选择。 
　　（一）视觉识别阶段，更多的注意资源被自动分配给诱发感性决策的评分刺激 
　　较之理性决策，感性决策条件诱发更大的P2振幅。P2成分与刺激识别和注意资源的自动分配有关。本实验中，简化为星级评分的评论信息是被试感性决策的启发式线索，简化为参数分数的产品描述是被试理性决策的依据。作为理性人，当两种决策模式都可以形成相对满意的决策时，被试应更偏好需要较少认知努力的感性决策方式。也就是说，被试对导致感性决策的启发式线索更为敏感和感兴趣。因此，感性决策条件诱发更大的P2振幅表明，导致感性决策的评论信息吸引了消费者更多的注意资源。换句话说，消费者对感性决策方式的偏好及敏感性导致了此类信息（能诱发感性决策）很容易被识别。 
　　（二）策略选择和编码阶段，理性决策过程诱发更大的认知和情感冲突 
　　在这个阶段，外部刺激（阿拉伯数字）被提取和转化为内部表征，决策策略初步形成。被试要么计算和比较参数总分（理性决策），要么基于好评等级（感性决策）做出决策。对两种决策模式下的决策难度的心理感知，在实际决策前就出现。较之感性决策，理性决策条件诱发更大的N2振幅。研究表明，冲突或感知不匹配会诱发N2成分。本实验中，理性决策条件下更大的N2振幅表明，被试在这种决策模式下的认知冲突更大。认知吝啬理论认为，人们生来偏好使用简单的、易于执行的启发式线索做决策，来减少认知努力。当预测到理性决策方式将付出更多的认知努力时，与消费者对付出最小认知努力的内在期望不匹配，于是冲突出现并被大脑侦测到了。行为数据证实了这个解释，理性决策下更长的反应时和更高的错误率表明，这种决策模式更为复杂。 
　　本实验的理性决策条件下，由于启发式线索（星级评分）不具有说服性，被试只能基于参数分数做决策。这种决策模式需要更多的认知努力，需要计算和比较总分后作出判断。因此，对决策难度的感知导致了认知和情感冲突的产生。而感性决策条件下，由于参数分数不具有说服性，被试只用根据星级评分做出选择。这种依据启发式线索的决策模式可以更快、更容易的做出决策，需要较少的认知努力，与人们追求的最小努力原则相一致。行为数据中，感性决策条件下更快的反应时也证实了这个解释。 
　　（三）分析和评估阶段，隐含内隐式分类评估过程 
　　在这个阶段，信息如何被加工取决于被试选择的策略。LPP成分反映了分类过程，例如对男，女名称的分类，对正，负图片的分类，对蔬菜/非蔬菜食品的分类等诱发LPP成分。本实验中，在线购买决策可能体现了内隐式分类过程。参数分数相等的刺激被归为卖方创建的信息不具有说服性一类，星级评分相等的刺激被归为买方创建的信息不具有说服性一类。前者中，被试依据评论信息做出决策；后者中，被试依据产品描述做出判断。这种评估分类过程是内隐且迅速的。 
　　较之理性决策，感性决策条件诱发更大LPP振幅。感性决策条件下更大的LPP振幅可以从两方面解释。第一个解释基于分�相似性。LPP振幅对分类相似性敏感。本实验中，当实际信息呈现时，被试可能会自动的与预期信息（标准）相比较。感性决策条件下，被试可以通过比较星级评分做决策，需要的认知努力较少，因此这种与预期相符的信息诱发了更大的LPP振幅。第二个解释是决策难度。LPP振幅是决策难度的函数，决策难度越大，记忆负荷越大，LPP振幅越小。显然，较之基于星级评分做出决策，基于参数分数来比较、评估产品难度更大，而理性决策条件下更长的反应时和更高的错误率也印证了这一点，因此理性决策条件下的LPP振幅更小。 
　　四、结论 
　　在线购买决策的视觉识别阶段，较之理性决策，感性决策条件诱发更大的P2振幅。这表明更多的注意资源被自动分配给能导致感性决策的星级评分刺激。 
　　在线购买决策的策略选择和编码阶段，较之感性决策，理性决策条件诱发更大的N2振幅。这表明当人们采取理性决策方式时，会遭遇更多的认知和情感冲突。也就是说，人们更偏好需要较少认知努力的感性决策。这个结果为认知吝啬理论提供了一些来自神经层面的证据。 
　　在线购买决策的分析和评估阶段，较之理性决策，感性决策条件诱发更大的LPP振幅。这表明能诱发感性决策的刺激的呈现与消费者预期相一致，消费者做出感性决策是更容易、更愉快的。