鸡尾酒动机模型：破解亲社会行为动机的“黑匣子”

鸡尾酒动机模型：破解亲社会行为动机的“黑匣子”

亲社会行为是指一个对他人或社会有益的人自愿采取的行为，反映了人性的光荣方面，例如为难民提供援助，对不公平行为施加制裁，等等。

多年来，已经提出了一个彼此解释亲社会行为的动机理论，例如社会交流理论，社会学习理论等。但是，这些理论处于理论推理的宏观水平，并且没有涉及亲社会行为的特定动机机制。在这种背景下，今天的实证研究建议通过基于前几代理论的行为实验和计算模拟来回答上述动机机制问题。

该文档的标题为“ In”，由Wu 的研究团队在“”中发布，该推文将根据两个部分进行介绍：行为实验和计算建模。

行为实验1·离线实验

实验1旨在验证亲社会行为是否由多种动机驱动，并测试每个动机变量的主要影响和相互作用是否重要。

研究程序

在实验程序中，研究团队根据独裁者游戏范式制定了“干预或旁观者”的决策范式。该范式的具体程序是：

在每个试验开始时，主题将获得50个令牌，并将被视为匿名独裁者游戏的“第三方”。在此游戏中，研究人员将无条件地给出100个令牌，并将告知任何金额X可以分配给接收者。接下来，独裁者将向接受者（本实验中的受害者）进行公平或不公平的分布（例如X为50或30）。

观察之后，被要求是否选择干预游戏结果（干预方法是减少其令牌Y，惩罚独裁者KY或帮助受害者KY，K是系数变量）。干预选择是，旁观者选择号。

研究设计和变量

实验设计是在主题内完全设计的，独立变量如下。因变量是每个条件下受试者的干预比率。每个受试者都需要完成300次试验（5个不等水平×5成本水平×2影响比×2场景×3重复）。

①情况（）：惩罚状况（A上）与帮助情况（上面的B）；

②不平等学位（）：违规者和受害者之间的令牌分配比率（50：50，60：40，70，70，70，80，80：20，90：10，±2随机微调）；

③干预成本（成本）：主题在干预中支付的令牌数量（10、20、30、40、50）；

④成本比（ - 成本）：干预效应与成本的比率（例如影响比（例如1.5、3），例如3时，成本10代币可以减少违规者的30个令牌或增加受害者的30个令牌）。

图像源/网络

研究结果

最后，137个北京师范大学学生参加了实验并完成了实验。研究结果发现，受试者更倾向于帮助受害者而不是惩罚违规者（p <0.001）；不平等程度越高，选择干预的受试者的可能性越大（p <0.001）；影响比越高，干预概率越高（p <0.001）；干预成本越高，干预概率越低（p <0.001），这在下图中显示。

除了重要的主要效果外，该研究还发现了有趣的相互作用效果。

在高影响比下，干预措施的干预概率显着高于惩罚场景（图J），高影响比放大了不平等对干预概率的影响（图K），受试者对成本的敏感性在高影响比（图1）下降低了（图1），以及较高的率（图），等于程度 - 等于率×××× ×× ××× x rex acte × x in x in x re x rake rage x in rage。对不平等的敏感性随成本的增加而降低，而在低影响比下，干预成本对不平等敏感性的抑制作用较弱，受试者更多地依赖不平等来做出决策（图I）。

此外，通过集群分析，研究团队将受试者分为三种类型的人，反映了决策模式和个体差异的多样性：

司法战士（占35％）：干预的可能性很高，对不平等敏感以及对干预成本的高容忍度；

实用的帮助者（占18％）：更喜欢帮助方案，对干预成本和影响更敏感；

理性伦理学家（占47％）：仅在干预成本低时选择干预，并密切关注自己的利益。

行为实验2·计算建模

为了验证实验1结果的跨文化普遍性，研究团队通过平台进行了在线实验。实验中的受试者涵盖了60多个国家，参与者的数量为1,258。由于在线实验中的受试者具有很高的自由度，因此实验2添加了注意检查以筛选无效的数据，其余程序与实验1相同。实验2的结果重复实验1的结果（请参阅原始补充材料），这是令人兴奋的（请参阅原始补充材料），这表明行为实验的结果表明，该行为的结果具有强大的跨文化探索性。

计算建模

行为实验证明，亲社会行为有多个影响因素，并回答了什么问题。在此基础上，Wu 的研究团队进一步回答了这些因素如何影响亲社会决策，即通过参数分析和计算建模的问题。

这项研究的建模原理是通过以前的理论和实验数据构建不同的效用函数模型，并通过函数将效用值U转换为期权选择概率值。

更具体地说，该研究采用了一种用于建模参数的增量增加方法。从具有固定干预概率的“抛弃模型”开始，逐渐添加参数（基于FEHR和不平等厌恶理论，又添加了三个α，β和γ的参数，基于HSU和其他人的分布司法研究，基于κ参数的分布司法研究，并在三个效果效应中添加了ω参数。添加了η_YES参数），并依次获得了七个实用程序模型，通过最大似然估计（MLE）估算了每个模型，最后每个模型的拟合良好，目标模型的不确定性比其他模型更好地量化了通过校正信息标准（AICC）和保护（PEP）。

由于空间有限，本文不会呈现7个模型的构建过程，但仅呈现最终的获胜模型，即鸡尾酒动机模型（包含所有参数的模型可以解释超过90％的行为变化）。模型中每个参数的名称和含义如下图所示，并在原始文本中显示了更多详细信息。

模型测试

在模型有效性方面，鸡尾酒动机模型通过了模型恢复分析（使用每个模型生成的合成数据来测试是否可以通过拟合来恢复原始模型）和参数恢复测试（生成的具有已知参数的合成数据，以测试参数估计和实际值之间的相关性）。在模型概括能力方面，该模型在实验室实验和在线实验中实现了一致的拟合结果，并且在交叉范围的决策（第三方干预第二方惩罚和抢劫情况）也非常适合。每个参数与人格量表的得分显着相关（例如移情指数，社会价值取向），并成功预测了个人分类（仅仅是战士，理性道德主义者等）。

总体而言，就理论贡献而言，“鸡尾酒动机模型”促进了社会偏好模型从静态单个模型转变为动态相互作用模型。在社会价值方面，该模型有助于分化的亲社会动机模型设计和精神疾病的识别干预措施（例如可以识别反社会人格障碍的γ和κ参数）。

如果您对亲社会行为机制感兴趣，或者想了解社会心理现象的计算建模过程，那么阅读本文档肯定会带来可观的收益和灵感！

参考文献：Wu，X.，Ren，X.，Liu，C。，＆，H。（2024）。 in。 ，4，659–676。