决策过程的追踪:基于眼动的证据*
补偿性,决策者,1前言,2为什么应用眼动技术研究决策过程?,1研究决策过程的重要性,2眼动技术在研究决策过程中的优势,2.1无干扰性,2.2适用范围广泛,2.3采集信息多样,3眼动技术为检验决策过程理论所做的贡献,1补偿性决策
魏子晗 李兴珊(中国科学院 行为科学重点实验室,心理研究所,北京 100101)
1 前言
决策(decision making)就是人类根据自己的意愿和信念选择行动的过程(庄锦英,2006)。理解人类的决策行为,改善决策过程是一个重要的研究领域。美国国家科学院曾指出“没有哪一项基础科学的研究目标能比‘了解人类是如何思维、解决问题、做出决定、并改进我们解决问题和制定政策的能力’这一研究目标更有前景、更为重要”(Simon,1986)。
决策研究自 20世纪 50年代兴起,至今已有60多年的研究历史(Weber & Johnson,2009)。尽管在这期间,研究者们取得了一定的成果,其中还有3位学者(Herbert Simon,1978年; Maurice Allais,1988年; Daniel Kahneman,2002年)因对行为决策研究的突出贡献而获得了诺贝尔经济学奖(李纾,2006)。但是,至今我们似乎依然无法准确地回答“人类究竟是如何做出决策”这一谜题。为什么我们对决策过程知之甚少?一个重要的原因在于研究技术的局限性。由于缺乏直接观察或记录决策过程的技术手段,在很长一段时间内,研究者们只能通过观察某些输入变量(决策任务的特征、决策者的特征等)与决策结果的关系,来推测其背后隐含的决策过程。
近年来,随着决策过程追踪技术的使用和发展,研究者们逐步实现了对决策过程的直接观察和记录。其中,眼动技术由于其独特的优势,逐渐成为决策过程追踪研究中一项重要的研究技术,眼动技术为揭示决策行为的心理机制,建立、完善和发展决策理论做出了重大贡献。
2 为什么应用眼动技术研究决策过程?
2.1 研究决策过程的重要性
决策研究中包括两种不同的研究范式:基于决策结果(outcome-based)的研究范式和基于决策过程(process-based)的研究范式(Svenson,1979; Weber& Johnson,2009; Johnson,Schulte-Mecklenbeck,&Willemsen,2008; Riedl,Brandst?tter,& Roithmayr,2008; Schulte-Mecklenbeck,Kühberger,& Ranyard,2011)。前者只关注决策中的输入–输出数据(inputoutput data),通过分析实际行为数据与模型的拟合程度(goodness-of-fitting)来评价与验证模型。这是一种较为传统的研究范式,期望效用理论(Expected Utility Theory; Luce & Raiffa,1957)、预期理论(Prospect Theory; Kahneman & Tversky,1979)等早期决策理论都是基于这种研究范式得以建构和发展(Gl?ckner & Betsch,2011) ......
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