【决策的选择偏好研究述评】旅游偏好对旅游决策有影响

　　摘 要 决策的选择偏好具有可变性。当前主要有三类不同取向的解释。第一类观点以效用概念为核心，分别讨论了评价模式和效用折扣对选择偏好的影响。第二类观点以心理表征概念为基础，分别提出了建构水平和表征差别对选择偏好的影响。第三类观点以联结和人工神经网络概念为要素，分别探讨了心理场距离和规避损失偏向对选择偏好的影响。
　　关键词 决策，选择偏好，效用，心理表征，联结网络。
　　分类号 B842
　　
　　决策理论中的偏好（preference）概念，是指决策者在面对几个事件或结果时选择其中某一事件或结果的倾向性[1]。规范理论认为偏好是预先确定的、不变的[2]。信息加工论认为决策者在决策过程中不断地加工信息，偏好是建构的[3]。研究表明，真实情境中决策者的偏好往往是可变的[1]。关于选择偏好可变性的心理机制，存在3类不同取向的观点。第一类观点以效用（utility）概念为核心，强调选择偏好随效用而改变，分别提出评价模式的改变、时间维度及模糊性维度上的变化是引起选择偏好改变的原因。第二类观点以心理表征（mental representation）概念为基础，分别提出建构水平和表征差别是引起选择偏好变化的重要因素。第三类观点以联结（connectionist）和人工神经网络（artificial neural network）概念为要素，分别提出心理场距离和规避损失偏向是导致选择偏好可变性的关键因素。这些研究在一定程度上揭示了选择偏好的建构过程，但还有许多更深层次的问题尚待回答。本文简要评述了以上3类观点的相关研究，提出未来需要深入研究的方向。
　　
　　1 效用评价与选择偏好
　　
　　1.1 评价模式
　　决策理论将反应模式分成三种：选择（choosing）、出价（pricing）、匹配（matching）。关于偏好的研究发现，反应模式（response mode）的变化会引起偏好顺序的系统变化 [4]。不仅如此，即使在选择的反应模式下，人们的偏好也是可变的，即选择反转（choice reversal）现象。对此，Hsee等提出评价模式可以分为联合评价（joint evaluation，JE）与单独评价（separate evaluation，SE）[5]。联合评价是指决策者同时面对多个备择，比较每个备择的效用（即主观价值）并作选择。单独评价是指决策者在某一时刻只面对一个备择，逐一评价其效用并作选择。以消费决策为例，包括了选择和体验两个过程。作为决策者，人们更倾向于采用JE模式，关注选择的理由。作为消费者，人们更倾向于采用SE模式，关注主观体验。于是出现选择反转。
　　关于评价模式影响选择反转的机制，可评价性假设（evaluability hypothesis）提出如下观点 [6]。首先，某些属性（attributes，也译为特征），在SE模式下很容易被人们理解和评价，而某些属性只有在JE模式下才能被人们充分理解和恰当评价。其次，与SE模式相比，决策者在JE模式下，不但能够评价某一属性的值是好或坏，而且可以确定其好或坏的程度。再次，与SE模式相比，备择之间的差异通常在JE模式下显得更重要，但是当决策情境从多个备择同时呈现转变为依次呈现时，人们常常不能自觉地调整评价模式，而是把JE模式下的偏好投射到SE模式下，于是这种差异在SE模式下也显得很重要，这被称为差异偏向（distinction bias）[7]。
　　备择之间的差异可以进一步划分为性质差异（qualitative difference）和数量差异（quantitative difference）[7]。假设x1和x2代表了某一属性维度上的两个不同的值。性质差异是指x1和 x2的效价（valence）性质不同：如果x1是正性的，则x2是负性的。这时，采用JE模式可以较准确地估计x1和x2在SE模式下将引起的主观体验上的差异。数量差异是指x1和 x2的效价性质相同，只是在程度上有差异。这时，采用JE模式可能会高估x1和 x2在SE模式下将引起的主观体验上的差异。这一观点的提出扩展了选择反转的范畴，涉及到选择与体验的不一致。这意味着人们选择的可能不是对自己而言最好的那个备择，所作选择是局部最优的。因此，为了提高决策质量，决策者在作选择时采用的评价模式应尽可能与真正体验时采用的评价模式保持相同。
　　
　　1.2 效用折扣
　　当决策者在不同时间发生的事件之间作选择时，常常出现选择反转现象[8]。对此，折扣（discounting）理论假设决策者通过效用折扣函数来比较即刻发生的和未来发生的事件[9]。
　　1.2.1 结果延迟折扣
　　折扣研究最初比较了积极结果和消极结果的延迟折扣现象[8]。近期研究分析了人们如何在即刻成本和未来成本之间作选择。例如，与金额较小的现在发生的成本A相比，人们更倾向于选择金额较大的未来发生的成本B；但如果A和B发生的时间都向未来推延一个月，那么人们更倾向于选择A。资源充裕感（resource slack）理论认为，资源充裕感是指人们感到某一种资源可供使用的数量除了完成目标任务外还有剩余，可以用于实现其它目标；随着延迟时间的增大，某些资源的充裕感增强，某些资源的充裕感却减弱，因此对不同资源的延迟折扣是不同的[9]。
　　资源充裕感理论有两个核心概念。第一，可预测性（predictablity）。与预测金钱需求相比，预测时间需求更难。人们常常错误地认为已经完成的任务费时较长是因为某些特殊的情境因素，并且认为未来的任务不需要如此长的时间，即计划失误（planning fallacy）现象[10]。第二，可置换性（fungibility），也译为可互换性或可替代性。如果某一资源的可置换性较高，那么该资源的充裕感在现在和将来不会差异太大。与金钱相比，时间的可置换性在不同时刻有较大的差别。与不远的将来相比，时间的可置换性在较远的将来更大。因此，人们往往愿意接受几周后的而不是要求现在就完成的任务[11]。
　　1.2.2 信息模糊折扣
　　许多情况下，决策者面对的是或然事件，相关信息是模糊的、不确定的、不完整的或不清楚的。所谓模糊（ambiguity）通常是指某一或然事件的概率分布情况不确定。Frisch等将模糊定义为缺乏必要信息的一种主观体验[12]。人们往往对模糊信息的效用打折扣，偏好也随之而改变，于是出现选择反转。
　　Soman等研究了消费决策中价格绑定（price bundling）策略与交易脱钩(transaction decoupling)现象之间的关系[13]。价格绑定策略是指将几种产品或同一产品的几个部分的价格合在一起，形成一个总价格，例如电影院将周末的三场电影合在一张联票上出售。交易脱钩现象是指因为价格绑定使每一部分的成本变得模糊，所以人们在主观上认为某一笔已支付的成本与随后发生的消费行为是没有或几乎没有关系的，例如当第三场电影那天的天气不好时，人们可能决定不去看电影了，而且不会感到有很大的损失。
　　
　　2 心理表征与选择偏好
　　
　　影响选择偏好的因素不仅是效用，还应该包括心理表征。建构水平理论 (Construal level theory，CLT)从心理表征水平的角度讨论了未来时间距离（现在作决定，结果在未来发生）与选择偏好的关系[14]。“齐当别”抉择模型（equate-to-differentiate model）从表征差别的角度解释了选择反转现象[15]。
　　
　　2.1 建构水平理论
　　2.1.1 未来时间距离
　　根据CLT的观点，一个事件的特征分为首要特征和次要特征。人们对事件的建构（即心理表征）的抽象程度分为两个水平：对首要特征的高水平建构（high-level construals），它是概括性的、去情境化的、本质性的；对次要特征的低水平建构（low-level construals），它是具体的、情境性的、附带性的。研究发现，时间距离的变化能系统地改变人们对未来事件的建构水平，从而引起选择偏好的改变[16]。人们常常根据首要特征来表征较远将来发生的事件，其建构水平较高，于是倾向于选择该事件；但是，随着时间的推移，该事件越来越临近时，人们转而根据次要特征来表征，其建构水平较低，于是变得不怎么愿意选择该事件。
　　CLT进一步提出需求性（desirability）与可行性（feasibility）概念来解释选择偏好随建构水平而改变的机制[16]。需求性是指结果的主观价值的大小，可行性是指达到该结果的难易程度。人们对较远将来事件的表征水平较高，关注的是需求性；对较近将来事件的表征水平较低，关注的是可行性。因此，时间距离越大，人们越倾向于根据需求性来表征并作选择。
　　2.1.2 或然性程度
　　有时人们面对的是或然事件，结果是不可控的。或然事件包括两个要素：结果的数量和发生的概率。以积极结果（即收益）为例。CLT假设，收益数量是首要因素，涉及需求性；概率是次要因素，涉及可行性。根据学习理论，或然结果对动机的影响取决于结果的数量、概率和即时性（immediacy）[17]。人们在表征较远将来收益时更重视收益数量，在表征较近将来收益时更重视收益发生的概率。研究结果支持了CLT的假设：人们对概率信息的重视程度取决于收益数量的大小；时间距离越大，人们越偏好收益金额大但发生概率低的事件[18]。总的来看，无论是确定事件还是或然事件，需求性是首要的，可行性是次要的。
　　
　　2.2 “齐当别”模型
　　“齐当别”模型的理论基础是弱优势（weak dominance）原则，是指如果备择A在总体上与备择B具有相等的吸引力，而且A至少在一个维度上优于B，那么可以说A比B有优势[15]。该模型假定，人们根据最好的和最坏的可能结果来表征备择，根据备择之间是否存在优势关系来作选择。决策过程就是搜寻某一备择在主观上优于另一备择的过程。人们在一个维度上将A和B之间较小的差别人为地“齐同”掉，在另一个维度上对A和B之间较大的差别加以“辨别”，作为最终选择的依据。在重复选择条件下，人们如果不认为最大的差异来自同一个维度，就会出现选择反转。研究结果支持了该假设：选择偏好保持一致并不是因为每次选择时都认为被选中的那个备择具有最大的效用，而是因为每次选择时都认为最大的差异来自同一个维度[19]。
　　
　　3 联结网络模型与选择偏好
　　
　　效用观或心理表征观所讨论的都是二择一情境下选择偏好的可变性。研究表明，如果在已有备择之外提供新的备择，那么人们对原有备择的偏好常常随新备择不同而改变，这违反了理性决策的“不受无关备择影响（independent of irrelevant alternatives）”原则[20]。新联结主义（new connectionism）框架下的联结网络（connectionist network）模型以联结和人工神经网络为核心要素，对这类情境效应进行了研究。其中，“多备择决策场理论”（Multialternative Decision Field Theory, MDFT）代表的一类模型主张，心理场距离和水平抑制强度之间是线性关系[21]。“以规避损失偏向为特征的渗漏竞争累积模型”（Leaky, competing accumulator model with loss-aversion value function，LCA）代表的另一类模型则认为，决策者根据规避损失偏向进行非线性的价值转换[22]。
　　
　　3.1 多备择决策的选择偏好
　　首先向决策者提供两个备择A和B，涉及两个属性X和Y（见图1）。A在X属性上水平高但在Y属性上水平低，B则相反。要求决策者在A和B之中选择一个。然后提供第三个备择（见图1中的S或D或C），要求决策者在3个备择之中选择一个。假定决策者在A、B、S或C中任意两个之间择其一的概率都是0.5，选D的概率小于0.5。
　　图1 相似性效应、吸引力效应、折衷效应示意图
　　(见Busemeyer J R, Townsend J T, Diederich A, Barkan R. Contrast effects or loss aversion? Comment on Usher and McClelland (2004). Psychological Review, 2005, 112(1)：254)
　　如果第三个备择是S，那么选B的概率大致保持不变，但选A的概率大大降低，大致上与选S的概率相等，这称为相似性效应（similarity effect）[20]。如果第三个备择是D，那么选B的概率降低，但选A的概率升高并且大于选B或C的概率，这称为吸引力效应（attraction effect）[23]。如果第三个备择是C，那么选A或B的概率都降低，并且都小于选C的概率，这称为折衷效应（compromise effect）[24]。
　　
　　3.2 多备择决策场理论
　　多备择决策场理论（MDFT）以决策场理论（Decision Field Theory, DFT）为基础，采纳了序列取样（sequential sampling，SS）原则、“依次排除模型”（elimination by aspects model, EBA）、“受情境制约的优势模型”（context-dependent advantage model，CA）的某些观点，分析了多备择情境下选择偏好的可变性[25]。MDFT有以下两个基本观点[21]。
　　3.2.1 决策者的偏好状态具有动态性和随机性
　　MDFT强调偏好强度（preference strength）对决策的影响。偏好强度Pi（t）代表了到t时刻为止，备择i的所有效价（valence）的累加值。偏好状态P（t）代表了决策者在t时刻对所有备择的偏好强度，包括初始的偏好状态和反馈两个成分。初始的偏好状态是指决策者在问题呈现之前对备择i的偏好，其值可以为正、负或零。反馈分为两个层次。第一，备择i的自我反馈弧（self-feedback loop），用于整合备择i在不同时刻的所有效价。第二，备择之间的相互联结（interconnections）。借助水平抑制机制，备择i的激活在网络中扩散。备择间的心理场距离越远，相似性程度越低，偏好强度的差异越大，相互抑制作用就越弱。
　　3.2.2 决策过程是一个动态的联结网络
　　以涉及3个备择（A、B和C）、2个属性（X和Y）的决策过程为例，包括两个子网络（图2）。第一，前馈联结网（connectionist feed-forward network），包括评价、加权和比较3个阶段，对应的函数分别是M、W和C，得到备择i的效价V。第二，竞争循环网（competitive recursive network）。效价V进入对应的单元，经过加工得到激活值S，代表了决策者在t时刻对备择i的偏好程度。这一线性的随机的动态的过程用公式表述如下：
　　P（t＋1）= S P（t）＋C M W（t＋1） 公式（1）[21]
　　图2 MDFT的决策过程示意图
　　(见Roe R, Busemeyer J R, Townsend J T. Multialternative decision field theory：A dynamic connectionist model of decision-making. Psychological Review, 2001, 108 (2): 382)
　　3.2.3 选择偏好的可变性
　　关于多备择情境下选择偏好的可变性，MDFT提出如下假设。引入备择S后，S的效价和A的效价存在共变关系，但与B的效价无关。S的出现使得选A的概率降低，但不影响选B的概率，相似性效应出现。引入备择D后，A与D的心理场距离很近，D具有的负效价通过负性的水平抑制机制扩散到A，从而提高了A的激活水平；D与B的心理场距离较远，水平抑制作用较弱，很难影响B的激活水平。于是选A的概率变得最大，吸引力效应出现。引入备择C后，水平抑制机制引起备择的效价不断波动。C和A、C和B都是负相关，那么C和A的差值与C和B的差值成正相关；同时A的激活和B的激活也是相互抑制的；这样，与A和B相比，C的效价变得较大。于是，选C的概率大于选A或B的概率，折衷效应出现。计算机模拟的结果支持了MDFT的预期[21]。
　　
　　3.3 规避损失偏向为特征的渗漏竞争累积模型
　　以规避损失偏向为特征的渗漏竞争累积模型（LCA）采纳了前景理论关于非线性规避损失偏向的观点，认为决策是一个随机的、动态的、非线性的过程[22,26]。以涉及3个备择（A、B和C）、2个属性（X和Y）的决策为例，包括前加工阶段（preprocessing stage）和渗漏－整合过程（leaky- integration process）（图3）。
　　3.3.1 前加工阶段
　　在前加工阶段，决策者的注意力随机地指向属性X或Y。首先，对备择i在每个属性上的特征都进行收益与损失的比较。接下来，评价备择i相对于其它各备择（或某个参照点）的优势或劣势D。与MDFT不同的是，LCA采纳了交互激活模型
　　图3 LCA的决策过程示意图
　　(见Usher M, McClelland J L. Loss aversion and inhibition in dynamical models of multialternative choice. Psychological Review, 2004, 111(3): 760)
　　（interactive activation model）的观点，假定当且仅当备择i的激活水平大于或等于零时，才能在网络中通过非线性的规避损失价值函数V进行扩散，得到备择i的累积价值Ii[27]。由于规避损失偏向的作用，Ii总是负值。为了保证备择i能够参与下一阶段的整合过程，LCA设定了一个正的常数I0。这个前加工过程用公式表述为：
　　Ii =V（D i j）+ I0（j≠i） 公式（2）[22]
　　3.3.2 渗漏－整合过程
　　该阶段的特征是信息渗漏与水平抑制。根据渗漏概念，一些噪音因素引起备择i的D值发生衰减[28]。衰减后的D值与激活水平整合后得到备择i的最终效价A。这一非线性的随机的动态的过程用公式表述如下：
　　Ai（t+1）=λAi（t）+（1-λ）[Ii（t）-β +ξi（t）]公式（3）[22]
　　λ代表信息在神经网络中的衰减，是一个常数，β代表总的抑制参数，ξ代表呈正态分布的噪音（干扰因素），ξ的平均数为零，标准差为σ。
　　3.3.3 选择偏好的可变性
　　LCA假定，规避损失偏向和水平抑制机制是导致选择偏好可变性的重要因素。引入备择S后，A和S被视为一类，B为另一类。无论注意力指向属性X或Y，A的激活与S的激活总是相互抑制的。因此，S的出现使A的效价大大降低，相对而言，B的效价则显得稍大，相似性效应出现。引入备择D后，B与A的差异、B与D的差异都很大，选择B而带来的损失或收益都较大，相比之下，A的效价变得最大，吸引力效应出现。引入备择C后，与C相比，A和B分别在X或Y属性上更有优势，激活水平也更高，可能带来的损失或收益都大于选C的，相比之下，C的效价变得最大，折衷效应出现。计算机模拟的结果支持了LCA的预期[22]。
　　
　　4 问题与展望
　　
　　关于选择偏好的这3类不同取向的观点既有合理之处，同时也还有许多问题值得深入思考。以可评价性假设为例，一个问题是：选择反转是伴随选择偏好的形成而产生的，还是因为决策者在加工过程中采用了不同的信息？如果答案是后者，那么偏好是在信息加工的哪个阶段形成的？研究表明，编码与评价阶段对偏好的影响更显著[29]。但是这些研究未能排除实验材料的复杂程度及相应的认知加工难度对偏好的影响，这是未来研究需要解决的一个问题。
　　关于模糊折扣的基本心理过程，未来研究可以考虑将认知因素与动机因素结合起来。一种假设是，如果完全根据模糊信息作决策，一方面可能会造成认知负荷过重，另一方面，可能会把错误信息作为正确信息，而且很难证明所作决策的正确性。因此人们往往对模糊信息的效用打折扣。
　　虽然CLT可以解释时间距离对选择偏好的影响，但这种影响是因为抽象规则与具体细节在记忆中的保持方式不同，还是因为对这些信息的建构方式不同？“齐当别”模型提出了表征的“齐同”与“辨别”过程，对长期占主导地位的“最大化”选择模型提出了挑战。究竟哪一个模型更准确地描述了人类的选择行为？还需要更多的研究加以验证。
　　虽然联结网络模型在一定程度上解释了多备择情境下选择偏好的可变性，但还有许多问题尚待回答，例如，多备择决策的信息加工过程遵循什么原则？激活在联结网络中扩散的方式究竟是线性的还是非线性的？MDFT模型和LCA模型哪一个更有解释力？也许更重要的问题是模型的进一步发展。首先，两个模型都强调随机性和动态性，那么，随机中是否有规律，注意是纯粹的偶然现象还是有一定的规律？动态之中是否也有一定的规律？时间的影响是怎样的一个函数？其次，如果说提出MDFT和LCA的最初目的是为了解释这3种情境效应，那么，这两个模型是否可以解释其他情境下的决策行为？虽然目前还处于争论之中，但比较合理的方案似乎是进一步探讨模型的可迁移性问题。
　　总之，关于选择偏好可变性的心理机制，当前研究仍处于发展阶段，尚不能断言某一个观点更正确，同时也缺乏理论上的交叉与融合。能否提出一种更概括的理论框架将这些观点有机地整合在一起？希望这一思路有助于拓展决策研究的广度和深度。
　　
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　　Choice Preference in Decision-making
　　Li Ailisha,Zhang Qinglin
　　(School of Psychology, Southwest University, Chongqing, 400715, China)
　　
　　Abstract: With regard to the variability of choice preference in decision-making, there existed three schools of differently oriented explanations. The first one, based on the concept of utility, discussed the mechanisms of choice preference derived from evaluation models and utility discounting respectively. The second one, based on the concept of mental representation, investigated the effect of construal level on choice preference. The third one, based on concepts of connectionist and artificial neural network, explored the effects of field distance and loss aversion bias respectively on choice preference.
　　Key words: decision-making，choice preference，utility，mental representation, connectionist network.
　　注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

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