重復(fù)信任博弈的決策過程與結(jié)果評價*

王益文 張 振 原 勝 郭豐波 何少穎 敬一鳴

(1天津師范大學(xué)心理與行為研究院, 天津 300074) (2福州大學(xué)人文學(xué)院應(yīng)用心理學(xué)系, 福州 350116)(3 Department of Psychological and Brain Sciences, University of Delaware, USA)

1 引言

信任是指在社會不確定情境下，個體甘愿將個人資源交給對方處置并承擔(dān)相應(yīng)風(fēng)險的意愿(Mayer, Davis, & Schoorman, 1995; Moretto, Sellitto,& di Pellegrino, 2013)。信任是人類社會互動過程中一個必要成分, 能夠促進(jìn)社會交換和經(jīng)濟(jì)交易的產(chǎn)生, 長久以來被視為合作行為的一個關(guān)鍵前提(Krueger et al., 2007)。實驗研究經(jīng)常采用模擬人際互動的社會博弈范式, 探究與分析人類的信任行為(Camerer, 2003; Krueger, Grafman, & MaCabe,2008)。信任博弈(Trust Game, TG)是研究人類信任行為的一個經(jīng)典博弈范式, 一般需要兩名玩家來完成,其中兩名玩家分別擁有一定數(shù)額的金錢 S, 要求一名玩家(信任者)把部分金錢 Y(0≤Y≤S)交給另一名玩家(受托者), 然后受托者獲得3Y的金錢, 并決定返還給信任者X(0≤X≤3Y)的金錢, 最終信任者收益為 S – Y + X, 受托者收益為 S + 3Y – X (Berg,Dickhaut, & McCabe, 1995)。大量研究表明信任博弈中存在著較普遍的合作行為, 即信任者會將部分金錢交給對方, 而大多數(shù)受托者也會返還一定比例的金錢(Camerer, 2003; Cesarini et al., 2008; Johnson& Mislin, 2011; Tzieropoulos, 2013)。

隨著腦成像技術(shù)的發(fā)展, 研究者開始逐步探究信任行為背后的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制。一系列的功能性磁共振成像技術(shù)(functional-Magnetic Resonance Imaging,fMRI)研究表明, 信任者做出信任選擇時會顯著激活內(nèi)側(cè)前額葉皮層(medial prefrontal cortex, mPFC),背外側(cè)前額葉皮層(dorsolateral prefrontal cortex,dlPFC)和右側(cè)顳頂聯(lián)合處(right temporoparietal junction, rTPJ) 等腦區(qū)(Bereczkei, Deak, Papp, Perlaki,& Orsi, 2013; Delgado, Frank, & Phelps, 2005; King-Casas et al., 2005; Krueger et al., 2007; Krueger et al.,2008; McCabe, Houser, Ryan, Smith, & Trouard,2001)。研究者認(rèn)為mPFC和rTPJ主要參與心理推理加工, 如推測對方的信念、意圖或互動策略, 而dlPFC的激活則促使個體克服短期自私利益的誘惑,進(jìn)而選擇互惠利他的合作行為(Declerck, Boone, &Emonds, 2013)。信任博弈中個體的信任行為具有一定的神經(jīng)生化基礎(chǔ)(Baumgartner, Heinrichs, Vonlanthen,Fischbacher, & Fehr, 2008; Kosfeld, Heinrichs, Zak,Fischbacher, & Fehr, 2005)與基因遺傳性(Cesarini et al., 2008; Ebstein, Israel, Chew, Zhong, & Knafo,2010)。Baumgartner等(2008)研究發(fā)現(xiàn), 相比于安慰劑組被試, 催產(chǎn)素組被試在信任博弈中遭遇對方背叛時投資金額并沒有顯著降低, 并且其杏仁核、中腦、背側(cè)紋狀體的激活顯著減弱。研究者推斷個體在遭遇他人背叛時, 催產(chǎn)素可能通過降低與恐懼加工和行為適應(yīng)相關(guān)的腦區(qū)激活進(jìn)而促進(jìn)信任行為。

雖然研究者可以借助fMRI技術(shù)獲知信任者在博弈決策時大腦激活的信息, 但是這種大腦活動模式的時程變化仍缺乏良好的時間分辨率。相較而言,事件相關(guān)電位技術(shù)(event-related potentials, ERPs)具有較高的時間分辨率, 能夠提供信任者博弈決策及結(jié)果評價過程中腦電信號變化的時間進(jìn)程信息。新近的一些研究者采用 ERP技術(shù), 從時間進(jìn)程上初步揭示了信任決策的認(rèn)知加工過程(Boudreau,McCubbins, & Doulson, 2008; Chen et al., 2012;Long, Jiang, & Zhou, 2012)。Long 等(2012)采用拋硬幣任務(wù)(Coin-test Game)探討了個體對同伴聲明的判斷(信任或不信任)如何影響隨后結(jié)果反饋的評價過程, 結(jié)果表明信任決策增強(qiáng)了被試對正性結(jié)果的預(yù)期以及自我卷入水平, 相比于不信任決策, 信任決策后損失減獲益反饋誘發(fā)更負(fù)的 FRN效應(yīng)。Chen等(2012)采用TG博弈探討了受托者面孔吸引性對決策者合作行為的影響, 研究發(fā)現(xiàn)面孔吸引性能夠促進(jìn)合作行為, 高吸引性面孔條件下?lián)p失反饋減獲益反饋誘發(fā)更負(fù)的FRN。現(xiàn)有的腦電研究只涉及到信任決策后的結(jié)果評價過程(Chen et al., 2012;Long et al, 2012), 同時拋硬幣任務(wù)也無法準(zhǔn)確反映信任互動的特性(Boudreau et al., 2008; Long et al.,2012), 而且較少研究采用 Trust Game同時對信任的博弈決策過程與結(jié)果評價過程進(jìn)行探討。有鑒于此, 本研究擬采用ERP技術(shù)和Trust Game任務(wù), 探究信任互動情境下個體博弈決策過程與結(jié)果評價過程的時間動態(tài)進(jìn)程。

對于博弈決策階段, 研究者所關(guān)注的是信任者為什么做出信任或不信任選擇, 兩種選項何者為優(yōu)勢反應(yīng)？雖然現(xiàn)有研究表明人類存在較普遍的信任行為, 但是對上述兩個基本問題的解釋仍存在較大爭論。一些研究者認(rèn)為信任涉及到一種策略不確定性, 總是伴隨著遭受對方背叛或剝削的可能性(Bohnet & Zeckhauser, 2004), 而且人們存在較普遍的背叛厭惡動機(jī)(即回避遭受背叛所導(dǎo)致的負(fù)性情緒的欲望) (Aimone & Houser, 2012; Koehler &Gershoff, 2003), 因此背叛厭惡動機(jī)驅(qū)使個體選擇不信任以回避背叛風(fēng)險, 進(jìn)而表現(xiàn)出較少的信任行為。例如, 有研究發(fā)現(xiàn)個體在信任博弈中的投資額度或比例要顯著低于風(fēng)險決策任務(wù)(Bohnet, Grieg,Herrmann, & Zeckhauser, 2008), 而且這種差異可能與前腦島的激活有關(guān)(Aimone, Houser, & Weber,2014)。另一些研究者則認(rèn)為信任是一種由內(nèi)化的道德性強(qiáng)制規(guī)范(injunctive norm)驅(qū)動的行為, 個體借此向他人的品格表示尊重, 維持其關(guān)于他人值得信賴與誠信善意的社會矯飾, 即使個體私下并不相信如此(Dunning, Anderson, Schl?sser, Ehlebracht,& Fetchenhauer, 2014; Dunning, Fetchenhauer, &Schl?sser, 2012), 因此尊重他人的動機(jī)驅(qū)使個體選擇信任以符合強(qiáng)制規(guī)范, 進(jìn)而表現(xiàn)出較高的信任行為。例如, Dunning等(2014)發(fā)現(xiàn)個體在信任博弈中的信任水平遠(yuǎn)高于其在風(fēng)險決策任務(wù)中的風(fēng)險忍耐性, 并強(qiáng)調(diào)了遵循強(qiáng)制規(guī)范在信任行為當(dāng)中的作用。鑒于目前關(guān)于博弈決策過程的 ERP研究較為缺乏, 當(dāng)前研究基于風(fēng)險決策和抑制任務(wù)的研究結(jié)果, 嘗試從P2和N2兩種成分上考察不同選擇的優(yōu)勢性問題。P2是一種具有額中央分布的正性成分,大約在150～300 ms內(nèi)達(dá)到峰值, 研究者認(rèn)為P2與注意選擇和控制加工有關(guān), 如對刺激的任務(wù)相關(guān)性或決策啟動的評估(Martin & Potts, 2004; Potts,2004); 新近研究也發(fā)現(xiàn)P2可能反映了早期沖突檢測, 可能是第一個對沖突敏感的腦電成分(Gajewski, Stoerig, & Falkenstein, 2008; Nikolaev,Ziessler, Dimova, & van Leeuwen, 2008)。N2是一種具有額中央分布的負(fù)性成分, 在刺激呈現(xiàn)后200～350 ms內(nèi)達(dá)到峰值, 研究者一致認(rèn)為N2主要參與認(rèn)知控制過程, 對沖突檢測和反應(yīng)抑制特別敏感, 具體表現(xiàn)為高沖突情境相比于低沖突情境能誘發(fā)更負(fù)的N2成分(Gajewski, & Falkenstein, 2013;van Veen & Carter, 2002)。因此, 本研究的主要目的是以P2和N2為指標(biāo), 探討信任互動情境下博弈決策中不同選擇的優(yōu)勢性問題。

對于結(jié)果評價階段, 研究者主要關(guān)注信任者做出信任決策后如何評估不同的結(jié)果(互惠或背叛)。人類大腦已經(jīng)發(fā)展出某些機(jī)制對結(jié)果反饋的各種屬性進(jìn)行快速評價, 已有研究表明結(jié)果評價涉及到對結(jié)果金額大小、效價、獎勵預(yù)期等變量的認(rèn)知加工(Pfabigan, Alexopoulos, Bauer, & Sailer, 2011;Yeung & Sanfey, 2004; Yu & Sun, 2013)。相關(guān)腦電研究發(fā)現(xiàn)存在兩個與結(jié)果評價相關(guān)的 ERP成分,即反饋相關(guān)負(fù)波(feedback-related negativity, FRN)和P300。FRN大約在反饋刺激呈現(xiàn)后250～300 ms內(nèi)達(dá)到峰值, 源定位于扣帶回區(qū)域(anterior cingulate cortex, ACC), 且輸錢比贏錢誘發(fā)更負(fù)的 FRN (白麗英等, 2014; Gehring & Willoughby, 2002)。一些研究者認(rèn)為 FRN反映了個體對反饋刺激情緒動機(jī)意義的評價過程(王益文等, 2011; Wang et al.,2013); 另一些研究者則認(rèn)為FRN反映了反饋結(jié)果與事先預(yù)期之間的偏離程度(預(yù)期獎賞錯誤信號),預(yù)期獎賞錯誤信號大, FRN的波幅越大(Hewig et al.,2011; Oliveira, McDonald, & Goodman, 2007)。P300是一種在反饋后300～600 ms之間達(dá)到峰值的正性成分, 有研究者認(rèn)為 P300對反饋結(jié)果的金額大小敏感(Yeung, Botvinick, & Cohen, 2004; Yeung,Holroyd, & Cohen, 2005); 也有研究者認(rèn)為P300可能反映了結(jié)果評價中注意資源分配及相關(guān)社會信息的加工過程(Leng & Zhou, 2010; 王益文等, 2011;Wang et al., 2014)。獨(dú)立編碼模型(independent coding model)認(rèn)為FRN和P300分別獨(dú)立負(fù)責(zé)編碼或加工結(jié)果的效價與大小(Sato et al., 2005; Yeung& Sanfey, 2004), 即FRN反映了一種基于結(jié)果的好壞或預(yù)期目標(biāo)是否實現(xiàn)的二分法所完成的早期自動化評價過程, 而 P300則反映了一種基于動機(jī)/情感意義或者注意資源分配的晚期控制評價過程(Pfabigan et al., 2011; Yu & Sun, 2013)。新近Chen等(2012)采用 TG博弈探討了受托者面孔吸引性對決策者合作行為的影響, 研究發(fā)現(xiàn)面孔吸引性能夠促進(jìn)合作行為, 高吸引性面孔條件下?lián)p失反饋減獲益反饋誘發(fā)更負(fù)的FRN。迄今為止采用TG范式探討信任博弈中結(jié)果評價過程的腦電研究尚不充足,與信任博弈中結(jié)果評價相關(guān)的 ERP證據(jù)仍比較匱乏, 因此當(dāng)前研究試圖以FRN和P300為指標(biāo), 考察信任互動情境中結(jié)果評價過程的時間動態(tài)特征。

綜上所述, 本研究借助于高時間分辨率的ERP技術(shù), 試圖考察個體在信任博弈情境下博弈決策過程和結(jié)果評價過程中大腦加工的動態(tài)時間特征, 以期深入探查信任博弈決策及結(jié)果評價相關(guān)腦電成分之間的關(guān)系。對于博弈決策過程而言, 基于風(fēng)險決策和認(rèn)知抑制的研究(Gajewski & Falkenstein,2013; Gajewski et al., 2008; Martin & Potts, 2004;Potts, 2004; Nikolaev et al., 2008), 我們主要關(guān)注P2和 N2兩種成分, 其中P2反映了注意選擇與控制加工, N2則參與認(rèn)知控制過程。鑒于研究者關(guān)于博弈決策中不同行為選擇的優(yōu)勢性問題尚存爭議,本研究提出假設(shè)一：如果決策博弈階段信任選擇為優(yōu)勢選項(與強(qiáng)制規(guī)范理論相一致), 則個體會更多的選擇信任, 而且不信任選擇比信任選擇誘發(fā)更大的P2和N2成分; 反之, 如果不信任選擇為優(yōu)勢選項(與背叛厭惡理論相一致), 則個體會更多的選擇不信任, 同時信任選擇比不信任選擇誘發(fā)更大的P2和N2成分。對于結(jié)果評價過程而言, 依據(jù)結(jié)果評價的獨(dú)立編碼理論(Sato et al., 2005; Yeung &Sanfey, 2004), FRN和P300分別獨(dú)立負(fù)責(zé)編碼或加工結(jié)果的效價與大小; 并且已有研究發(fā)現(xiàn) P300對金額大小的數(shù)量加工存在參照點(diǎn)效應(yīng), 即以賭注為基準(zhǔn)的相對數(shù)量加工(向玲, 王寶璽, 張慶林, 袁宏,2008)。因此本研究假設(shè)二：損失反饋比獲益反饋誘發(fā)更負(fù)的 FRN, 損失反饋與獲益反饋誘發(fā)的P300波幅無顯著差異。

2 方法

2.1 被試

被試為20名在校大學(xué)生或研究生, 9男11女,年齡范圍為18～24歲, 平均年齡為21.9歲。所有被試均為右利手, 視力或者矯正視力正常, 沒有精神病史。所有被試在實驗前都簽署了知情同意書。依據(jù)被試在博弈任務(wù)中的最終收益, 實驗結(jié)束后給予一定報酬。

2.2 任務(wù)和程序

被試充當(dāng)信任者完成信任游戲, 其間記錄其腦電活動。當(dāng)前所采用的信任博弈任務(wù)是依據(jù) Berg等人(1995)最原始的投資/信任游戲進(jìn)行改變所得的, 其中被試需充當(dāng)信任者與其他玩家完成150回合的游戲。每一回合開始前, 信任者和受托者都將獲得10點(diǎn)的初始資金, 被試(信任者)需要決定是否將所有的 10點(diǎn)交給受托者。如果被試選擇不給受托者, 當(dāng)前回合游戲結(jié)束, 雙方獲得各自的10點(diǎn)出場費(fèi); 如果選擇交給受托者, 則這些點(diǎn)數(shù)將翻 3倍交給受托者, 并由受托者決定雙方如何分配其所得點(diǎn)數(shù)(其原有10點(diǎn)出場費(fèi)加上翻倍后的30點(diǎn), 共計40點(diǎn)), 受托者具有平分或獨(dú)吞所有點(diǎn)數(shù)兩種選擇,無論選擇哪種分配選項, 當(dāng)前回合游戲結(jié)束且雙方獲得相應(yīng)的點(diǎn)數(shù)。

當(dāng)前信任博弈采用重復(fù)性匿名互動方式進(jìn)行,即每一回合的互動對象均是同一個體。具體而言,告知腦電被試此前已從社會上選擇了400名具有社會代表性的成人, 要求他們作為受托者與另一名實驗助手在網(wǎng)絡(luò)上完成30回合的重復(fù)性TG任務(wù), 對其在這些回合中的行為選擇進(jìn)行分析與學(xué)習(xí), 然后采用計算機(jī)程序存貯這400名成人的反應(yīng)策略。在腦電被試進(jìn)行信任博弈時, 計算機(jī)會從中隨機(jī)選擇一名受托者的反應(yīng)策略以完成所有回合的游戲。但實際上, 所有受托者的選擇都是由實驗前編寫的電腦程序控制的, 以保證整個任務(wù)中結(jié)果強(qiáng)化率(信任選擇后正性反饋的比例)為50%。

被試進(jìn)入實驗室后, 實驗者向其詳細(xì)介紹信任博弈的規(guī)則。隨后, 被試舒適地坐在電屏蔽室的椅子上, 距離電腦屏幕1 m左右, 并開始佩戴電極帽等準(zhǔn)備工作。正式實驗中被試需要完成150回合的信任游戲, 每回合中刺激的呈現(xiàn)順序見圖 1。每回合開始都先呈現(xiàn)一張信任游戲的簡易決策樹(1500 ms),提示被試當(dāng)前任務(wù)的所有可能選項及結(jié)果。在一個持續(xù) 500 ms的十字后, 電腦屏幕上呈現(xiàn)一個決策選項圖(2000 ms); 被試需要在決策選項圖呈現(xiàn)時間內(nèi)按鍵做出信任或不信任的決定, 選擇信任按 1鍵, 選擇不信任按 3鍵, 按鍵方式在被試間平衡,超出 2000 ms視為無效數(shù)據(jù)。隨后, 在一個 800～1200 ms隨機(jī)的黑屏后, 屏幕上分別呈現(xiàn)被試當(dāng)前回合的結(jié)果(1200 ms), 以及目前進(jìn)行的回合數(shù)與積累的總收益(2000 ms)。實驗流程見圖1。

圖1 信任游戲的流程圖

2.3 腦電記錄與分析

采用國際 10-20系統(tǒng)擴(kuò)展的 64導(dǎo)電極帽, 以NeuroScan系統(tǒng)記錄EEG信號。腦電記錄時所有電極參考置于左乳突的一只參考電極, 離線分析時再次以置于右乳突的有效電極進(jìn)行再參考, 即從各導(dǎo)聯(lián)信號中減去 1/2該參考電極所記錄的信號, 轉(zhuǎn)化為以雙側(cè)乳突的平均值為參考。同時記錄雙眼外側(cè)的水平眼電(HEOG)和左眼上下眶的垂直眼電(VEOG)。濾波帶通為0.05～100 Hz, AC采樣, 采樣頻率為1000 Hz/導(dǎo), 所有電極與頭皮之間阻抗都小于10 k?。對數(shù)據(jù)進(jìn)行離線分析, 矯正眼電偽跡, 自動排除其他波幅大于±75 μV 的偽跡信號, 所得ERP波形進(jìn)行 30Hz的低通濾波。去除偽跡后, 決策階段中信任和不信任條件下 ERP總平均的有效疊加次數(shù)分別為100 ± 11和43 ± 10; 反饋階段中損失和獲益條件下 ERP總平均的有效疊加次數(shù)分別為 48 ± 7 和 49 ± 8。

本研究主要分析決策階段和反饋階段的腦電波, 其中決策階段分析時程為決策選項圖前 200 ms (作為基線)到呈現(xiàn)后 600 ms, 并疊加了被試選擇信任和選擇不信任兩種條件下的ERPs波形圖。依據(jù)已有文獻(xiàn)(Nikolaev et al., 2008; Potts, 2004;van Veen & Carter, 2002; Yeung et al., 2004), 我們主要考察決策階段內(nèi)的P2和N2兩種腦電成分, 其中P2選擇測量150～250 ms時程內(nèi)最大峰值, N2則選擇測量刺激呈現(xiàn)后 250～350 ms內(nèi)最大峰值; 對P2和 N2進(jìn)行 2(決策類型:Trust vs. Distrust)×5(電極前后分布:Fz、FCz、Cz、CPz、Pz)×3(電極左右分布:左(3)、中(z)、右(4))的重復(fù)測量方差分析。反饋階段分析時程為試次結(jié)果反饋前200 ms (作為基線)到呈現(xiàn)后 1000 ms, 并疊加了損失反饋和收益反饋兩種條件下的 ERPs波形圖, 我們主要聚焦與結(jié)果評價相關(guān)的兩種ERP成分——FRN和P300, 其中FRN選擇測量反饋呈現(xiàn)后200～300 ms內(nèi)的平均波幅, P300則選擇測量反饋呈現(xiàn)后300～600 ms的峰值。由于已有研究表明FRN和P300在腦中線部位的成分最大(Gehring & Willoughby, 2002; Leng &Zhou, 2010; Yeung et al., 2004), 因此我們選擇腦中線 5 點(diǎn)(Fz、FCz、Cz、CPz、Pz)進(jìn)行分析, 即對 FRN和 P300 進(jìn)行 2(反饋條件: Loss vs. Gain) × 5(電極前后分布:Fz、FCz、Cz、CPz、Pz)的二因素重復(fù)測量方差分析, 所有主效應(yīng)和交互作用的 p值均采用Greenhouse-Geisser法校正, 事后配對比較采用Bonferroni法校正。

另外, 我們還采用標(biāo)準(zhǔn)化低分解率腦電磁層析成像技術(shù)(the standardized Low Resolution Brain Electromagnetic Tomography, sLORETA)來評估決策階段不同行為決策所誘發(fā)的大腦神經(jīng)活動差異的潛在激活源(Pascual-Marqui, 2002)。sLORETA是一種基于 EEG數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計成像的線性方法, 它能夠揭示潛在震源過程的大腦定位, 并且不需要任何關(guān)于激活源點(diǎn)場分布的預(yù)先假定。當(dāng) ERP成分存在顯著的條件差異時, 我們使用 sLORETA來評估不信任決策與信任決策所誘發(fā) ERP差異成分的3D激活源。首先, 基于一個真實頭部模型創(chuàng)建一個包含 5000個節(jié)點(diǎn)的邊界元素模型; 然后, 計算特定時間窗口內(nèi)的統(tǒng)計非參數(shù)映射, 進(jìn)而評估不同行為決策誘發(fā)的 ERP差異成分的大腦定位。均數(shù) F比率的對數(shù)值被用來評估大腦激活水平, 統(tǒng)計顯著性水平設(shè)定為0.95 (Sheng & Han, 2012)。

3 結(jié)果

3.1 行為結(jié)果

被試選擇信任和不信任的比例分別為 69.8 ±2.1%和30.2 ± 2.1%。信任率與幾率水平(50%)的單樣本t檢驗表明被試選擇信任的比例顯著高于幾率水平, t(19) = 9.46, p < 0.001。選擇信任和不信任的平均反應(yīng)時分別為 511 ± 22 ms和 502 ± 22 ms。配對t檢驗表明兩種選擇的反應(yīng)時無顯著差異, t(19) =0.69, p = 0.501。

為了進(jìn)一步評估重復(fù)性博弈中時間進(jìn)程對決策過程的影響, 將所有試次(150試次)均分為前后兩個階段, 分別計算前后兩個階段的信任率與不同選擇的反應(yīng)時。對前后兩個互動階段的信任率進(jìn)行配對樣本t檢驗, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)前部階段的信任率(72.3 ±2.3%)與后部階段的信任率(67.4 ± 2.7%)沒有顯著差異, t(19) = 1.75, p = 0.096。對不同選擇的反應(yīng)時進(jìn)行 2(決策類型)×2(互動階段)的兩因素重復(fù)測量方差分析, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)決策類型與互動階段的交互作用顯著, F(1,19) = 5.43, p = 0.031, η= 0.22。簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)前部互動階段中信任選擇的反應(yīng)時(533 ± 22 ms)顯著高于不信任選擇(505 ± 25 ms),F(1,19) = 6.52, p = 0.019, 而后部互動階段中信任選擇的反應(yīng)時(484 ± 24 ms)與不信任選擇的反應(yīng)時(494 ± 27 ms)沒有顯著差異, F(1,19) = 0.20, p = 0.661。

3.2 ERP結(jié)果

3.2.1 決策階段

對 P2 (150～250 ms)的峰值進(jìn)行 2(決策類型)×5(電極前后分布) × 3(電極左右分布)的三因素重復(fù)測量方差分析, 統(tǒng)計結(jié)果表明決策類型的主效應(yīng)顯著, F(1,19) = 4.41, p = 0.049, η= 0.19。事后配對比較發(fā)現(xiàn), 不信任選擇時的P2峰值(6.12 ± 0.69 μV)顯著大于信任選擇(5.20 ± 0.53 μV)。電極位置前中后的主效應(yīng)顯著, F(4,76) = 9.62, p = 0.003, η=0.34, 表現(xiàn)為 P2峰值從前向后依次遞減, 額區(qū)(Fz)的 P2 峰值最大(6.73 ± 0.72 μV), 后頂區(qū)(Pz)的 P2最小(4.72 ± 0.52 μV)。電極位置左中右的主效應(yīng)顯著, F(2,38) = 11.11, p = 0.001, η= 0.37, 事后配對比較發(fā)現(xiàn)左側(cè)腦區(qū)的P2峰值(4.88 ± 0.45 μV)要顯著小于中部(6.20 ± 0.63 μV)和右側(cè)腦區(qū)(5.90 ± 0.69 μV),ps < 0.05; 而中部腦區(qū)與右側(cè)腦區(qū)的P2峰值差異不顯著, p > 0.05(見圖2 A)。其他交互作用均不顯著。

對 P2 (150～250 ms)的潛伏期進(jìn)行 2(決策類型)×5(電極前后分布) × 3(電極左右分布)的三因素重復(fù)測量方差分析, 統(tǒng)計結(jié)果只發(fā)現(xiàn)電極前中后分布的主效應(yīng)顯著, F(4,76) = 7.45, p = 0.004, η=0.28, 表現(xiàn)為 P2潛伏期從前向后依次遞增, 額區(qū)(Fz)的 P2潛伏期最小(217 ± 6 ms), 后頂區(qū)(Pz)的 P2潛伏期最大(235 ± 3 ms)。其他主效應(yīng)或交互作用均不顯著。

采用sLORETA對 P2時間窗口內(nèi)的腦電活動進(jìn)行溯源分析(Pascual-Marqui, 2002; Sheng & Han,2012), 結(jié)果表明不信任決策減信任決策的差異波源定位于左側(cè)額中回(Middle Frontal Gyrus, BA 46)和左側(cè)額下回(Inferior Frontal Gyrus, BA 46), 最大t值為1.45, p < 0.05, 其MNI坐標(biāo)為：[-45, 35, 20](見圖 2 C)。

N2峰值與潛伏期的分析均未發(fā)現(xiàn)顯著的條件主效應(yīng)或交互效應(yīng)。

圖2 決策類型誘發(fā)的ERP波形圖(A)與腦地形圖(B), (C)決策階段P2成分時窗內(nèi)不同行為決策誘發(fā)的差異波神經(jīng)活動的溯源估計(溯源位于額中回和額下回, BA 46)

3.2.2 反饋階段

對 FRN (200～300 ms)的平均波幅進(jìn)行 2(反饋條件) × 5(電極前后分布)的二因素重復(fù)測量方差分析, 統(tǒng)計結(jié)果表明反饋條件的主效應(yīng)顯著, F(1,19) =62.87, p < 0.001, η= 0.77。事后分析發(fā)現(xiàn)損失反饋條件下的FRN (9.08 ± 0.92 μV)顯著小于獲益反饋條件(14.21 ± 1.17 μV)。電極位置前中后的主效應(yīng)顯著, F(4,76) = 8.73, p = 0.001, η= 0.32, 表現(xiàn)為 FRN從前往后呈∩曲線, 額區(qū)(Fz) FRN波幅最小(10.14± 0.95 μV), 中央?yún)^(qū)(Cz)FRN 波幅最大(12.91 ± 1.17 μV), 頂區(qū)(Pz)FRN 波幅次小(10.58 ± 0.96 μV) (見圖3)。反饋條件與電極位置的交互作用不顯著。

對 P300 (300～600 ms)峰值進(jìn)行 2(反饋條件)×5(電極前后分布)的二因素重復(fù)測量方差分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)反饋條件的主效應(yīng)不顯著, F(1,19) = 0.12,p = 0.731, η= 0.01, 表現(xiàn)為損失條件下的P300峰值(20.22 ± 1.66 μV)與獲益條件下的 P300峰值(20.51 ± 1.40 μV)無顯著差異。電極位置前中后的主效應(yīng)顯著, F(4,76) = 6.06, p = 0.013, η= 0.24, 表現(xiàn)為P300峰值從前往后呈∩曲線, 額區(qū)(Fz) P300峰值最小(18.25 ± 1.62 μV), 中央?yún)^(qū)(Cz)P300 峰值最大(21.53 ± 1.62 μV), 頂區(qū)(Pz) P300 峰值次小(19.76 ±1.27 μV)。反饋條件和電極位置的交互作用顯著,F(4,76) = 4.50, p = 0.019, η= 0.19, 簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)兩種條件在腦中線五電極點(diǎn)上均存在顯著的差異, ps < 0.05。

對P300 (300～600 ms)潛伏期進(jìn)行2(反饋條件)× 5(電極前后分布)的二因素重復(fù)測量方差分析, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)反饋條件的主效應(yīng)顯著, F(1,19) = 9.11, p =0.007, η= 0.32, 表現(xiàn)為損失條件下的P300潛伏期(386 ± 10 ms)顯著大于獲益條件(352 ± 10 ms)。電極位置前中后的主效應(yīng)顯著, F(4,76) = 4.49, p =0.022, η= 0.19, 表現(xiàn)為P3潛伏期從前向后依次遞增, 額區(qū)(Fz)的P3潛伏期最小(356 ± 5 ms), 后頂區(qū)(Pz)的P3潛伏期最大(380 ± 10 ms)。反饋條件與前后分布的交互作用不顯著。

4 討論

已有采用TG范式探討結(jié)果評價過程的腦電研究尚不充足, 且較少同時考察博弈決策階段與結(jié)果評價階段的認(rèn)知加工過程。本研究結(jié)合高時間分辨率的ERP技術(shù)與Trust Game任務(wù), 試圖考察信任互動中博弈決策與結(jié)果評價過程中大腦活動的動態(tài)時間特征。本研究發(fā)現(xiàn), 決策階段中被試選擇信任的比例顯著高于幾率水平, 這與已有行為研究結(jié)果相一致(Dunning et al., 2014)。腦電結(jié)果發(fā)現(xiàn), 決策階段中不信任選擇比信任選擇誘發(fā)了更大的 P2成分, 其差異波偶極子源定位于左側(cè)額中回和額下回。反饋階段中損失反饋比獲益反饋誘發(fā)了更負(fù)的FRN波幅, 獲益反饋比損失反饋誘發(fā)了更短的P300潛伏期, 這種結(jié)果與結(jié)果評價的獨(dú)立編碼模型相一致(Sato et al., 2005; Yeung & Sanfey, 2004)。

圖3 不同反饋條件引起的ERP波形圖(A)和地形圖(B)

4.1 遵循強(qiáng)制規(guī)范的信任行為

信任對于文明社會與人際關(guān)系的建立與發(fā)展是十分重要的, 然而目前關(guān)于“個體為何選擇信任或不信任, 以及兩種選項的優(yōu)勢性問題”的理解尚存在較大爭議：背叛厭惡理論認(rèn)為信任涉及到策略不確定性, 為回避背叛風(fēng)險個體傾向于選擇不信任行為; 而強(qiáng)制規(guī)范理論則強(qiáng)調(diào)信任是受道德規(guī)范制約的行為, 個體為了顯示對他人品質(zhì)的尊重, 更傾向于選擇信任以維持他人值得信賴的社會矯飾。考慮到當(dāng)前研究中結(jié)果強(qiáng)化率僅為50%, 實驗中被試會體驗到較高強(qiáng)度的背叛水平, 有人可能會預(yù)期信任選擇率可能會隨著互動過程的發(fā)展而逐漸降低,總體上也應(yīng)接近或低于幾率水平。但是, 研究結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)前后互動階段中信任率沒有顯著變化, 而且總的信任率更是顯著高于幾率水平, 因此當(dāng)前研究結(jié)果與強(qiáng)制規(guī)范理論相一致(Dunning et al., 2014)。換言之, 信任博弈中的信任行為在某種程度上是一種表達(dá)性行為, 個體更在意信任行為本身及其所代表的某種心理意義; 人們選擇信任是為了遵循一種強(qiáng)制規(guī)范, 維持其關(guān)于他人值得信賴與誠信善意的社會矯飾。

4.2 P2反映了博弈決策中信息整合引起的沖突檢測

在決策選項呈現(xiàn)后200ms左右, 不信任選擇比信任選擇誘發(fā)了更大的 P2波峰。作為沖突檢測的早期成分, 有研究認(rèn)為 P2與注意選擇和控制有關(guān),反映了決策啟動的評估過程(Martin & Potts, 2004;Potts, 2004)。在側(cè)抑制任務(wù)中, 不兼容刺激誘發(fā)更大的 P2波幅, 可能反映了刺激評估和沖突檢測過程(Nikolaev et al., 2008; Gajewski et al., 2008;Nikolaev et al., 2008)。在當(dāng)前研究中被試的信任行為顯著高于幾率水平, 表明遵循強(qiáng)制規(guī)范的信任行為是其優(yōu)先或默認(rèn)選項, 因此選擇不信任行為可能會引起較大的認(rèn)知沖突, 進(jìn)而導(dǎo)致更大的P2波幅。與本研究結(jié)果相一致, Wiswede等(2011)發(fā)現(xiàn)當(dāng)個體遭遇對方挑釁并選擇給予懲罰時會引起 P2波幅的增大, 認(rèn)為 P2對個體隨后的趨近或撤回行為起著重要作用, 在早期階段即可反映個體懲罰對方的決策。另外, P2差異波的偶極子定位于左側(cè)額中回(middle frontal gyrus, BA 46), 屬于背外側(cè)前額葉皮層(dlPFC)。大多數(shù)研究者認(rèn)為額中回負(fù)責(zé)工作記憶的信息激活與維持過程, 也參與認(rèn)知控制加工,如執(zhí)行最優(yōu)決策、過濾不相干信息等(Goel & Dolan,2004; Picton et al., 2007; Polosan et al., 2011)。同時,獎賞學(xué)習(xí)的相關(guān)研究也發(fā)現(xiàn)dlPFC能夠編碼過去選擇及其收益, 為獎賞預(yù)期更新提供相關(guān)信號, 進(jìn)而引導(dǎo)有意識的目標(biāo)指向性選擇與適宜行為, 保證個體做出最優(yōu)決策(Barraclough, Conroy, & Lee, 2004;Paulus, Hozack, Frank, & Brown, 2002)。源定位結(jié)果表明不信任選擇涉及更多的信息更新或整合過程,在一定程度上也支持 P2成分的解釋, 即這種信息更新或整合過程較多涉及到先前行為選擇及其收益, 其過程越復(fù)雜繁瑣, 越容易引起更多的沖突。綜上所述, 我們認(rèn)為當(dāng)前研究中個體做出不信任選擇時與內(nèi)化的強(qiáng)制規(guī)范(信任他人)存在較強(qiáng)烈的沖突, 因此 P2反映了決策過程中信息整合引起的沖突檢測加工。

4.3 FRN反映實際結(jié)果與事先預(yù)期之間的偏差

結(jié)果評價階段中 ERP的結(jié)果表明, 損失反饋比獲益反饋誘發(fā)了更負(fù)的 FRN, 這與以往研究結(jié)果相一致, 表明FRN對結(jié)果的效價十分敏感, 反映了大腦前扣帶回區(qū)域?qū)ω?fù)性結(jié)果的加工(Gehring &Willoughby, 2002; Yeung et al., 2004)。在非社會互動情境中, FRN一般是由負(fù)性反饋誘發(fā)的, 并不受到反饋大小的影響(Yeung & Sanfey, 2004; Sato et al., 2005)。新近發(fā)展的預(yù)期偏差理論則認(rèn)為, FRN負(fù)責(zé)編碼反饋結(jié)果與事先預(yù)期之間的偏差(預(yù)期獎賞錯誤信號), 無論反饋的效價如何, 預(yù)期獎賞錯誤信號的大小直接決定了 FRN波幅(Hewig et al.,2011; Oliveira et al., 2007)。在本研究中被試選擇信任他人, 表明其愿意與對方一起合作共贏, 主觀上更加期待對方選擇互惠, 因此背叛結(jié)果(損失反饋)比互惠結(jié)果(獲益反饋)引起更大的預(yù)期獎賞錯誤信號、更強(qiáng)烈的認(rèn)知或情緒沖突, 進(jìn)而誘發(fā)更大的FRN波幅。與本研究結(jié)果一致, Long等(2012)發(fā)現(xiàn)信任感能夠調(diào)節(jié)大腦對結(jié)果評價的活動, 即當(dāng)被試選擇不信任時, 金錢得失誘發(fā)的 FRN差異不顯著;而當(dāng)被試選擇信任時, 失錢比得錢誘發(fā)更負(fù)的FRN。研究者認(rèn)為不信任情境下 FRN效應(yīng)的缺失可能是由被試的超然感(a sense of aloofness)導(dǎo)致的,使得被試較少對隨后事件產(chǎn)生預(yù)期; 而信任情境下金錢得失的 FRN差異則反映了對社會預(yù)期違背的檢測。此外, 已有研究表明事先預(yù)期能夠影響FRN波幅, 與預(yù)期不一致的負(fù)性結(jié)果會導(dǎo)致 FRN波幅的增強(qiáng)(白麗英等, 2014; Chen et al., 2012)。Chen等人(2012)研究發(fā)現(xiàn)信任博弈中 FRN波幅受到互動對方面孔吸引性的影響, 相比于低吸引性面孔條件,高吸引性面孔條件下?lián)p失反饋減獲益反饋誘發(fā)更負(fù)的FRN。研究者認(rèn)為高吸引性面孔增加了個體對互惠結(jié)果的主觀預(yù)期, 因此高吸引性面孔條件下誘發(fā)的 FRN更大。這些結(jié)果表明個體對反饋結(jié)果的主觀認(rèn)知或預(yù)期能夠影響隨后的結(jié)果評價過程。結(jié)合上述研究結(jié)果, 我們認(rèn)為當(dāng)前研究中個體選擇信任時主觀上更加期待對方選擇互惠, 因此, 損失反饋比獲益反饋更加違背了其事先預(yù)期, 進(jìn)而誘發(fā)更大的FRN波幅。

4.4 P300反映金錢獎勵的動機(jī)/情感意義加工

結(jié)果評價階段中 P300峰值沒有表現(xiàn)出結(jié)果效價的主效應(yīng), 這與已有研究結(jié)果相一致(Yeung &Sanfey, 2004; Pfabigan et al., 2011), 即P300對結(jié)果大小敏感, 而對結(jié)果效價不敏感。Yeung和Sanfey(2004)認(rèn)為 P300可能代表的是一種高水平的情緒動機(jī)意義的評價, 而不是結(jié)果效價的直接評價。大多數(shù)研究者認(rèn)為, P300與結(jié)果評價中的注意資源分配以及高水平的動機(jī)/情感評價有關(guān)(白麗英等,2014; Leng & Zhou, 2010; 王益文等, 2011)。在本研究中信任選擇可能得到對方的互惠或剝削, 進(jìn)而產(chǎn)生獲益或損失兩種反饋, 而相比于投資金額基線(10點(diǎn))而言, 兩種反饋的相對得失金錢大小是一致的(增減幅度均為10點(diǎn)), 因此兩種反饋使得被試體驗到相等強(qiáng)度的動機(jī)/情感意義, 其分配到兩種反饋的注意資源也是相似的, 進(jìn)而誘發(fā)相似波幅的P300。與當(dāng)前研究結(jié)果一致, Sato等(2005)采用賭博任務(wù)發(fā)現(xiàn) P300對金錢獎勵的數(shù)量信息敏感, 表現(xiàn)為金錢獎勵大的結(jié)果比金錢獎勵小的結(jié)果引起更大的P300波幅。Yeung等(2005)采用Oddball任務(wù)和賭博任務(wù)發(fā)現(xiàn), P300對卷入任務(wù)的程度敏感, 而不受反饋信息效價的影響。因此, 當(dāng)前研究結(jié)果支持 P300對反饋效價不敏感的假設(shè)。另外, 我們發(fā)現(xiàn)收益反饋比損失反饋誘發(fā)了更短的P300潛伏期。P300潛伏期反映了刺激評價的時間, 受到任務(wù)加工需求的調(diào)節(jié), 表現(xiàn)為模糊刺激誘發(fā)更大的潛伏期(Pfabigan et al., 2011)。一般而言, 正性反饋比負(fù)性反饋誘發(fā)更短的潛伏期, 表明個體更早的對正性反饋進(jìn)行評價加工。與當(dāng)前研究結(jié)果一致, Yeung等(2005)和 Pfabigan等(2011)也報告了獲益反饋比損失反饋誘發(fā)更短的潛伏期。綜上所述, 我們認(rèn)為P300的結(jié)果符合獨(dú)立編碼模型的假設(shè), 其只負(fù)責(zé)獎賞幅度的加工, 反映了金錢獎勵的動機(jī)/情緒意義加工。

本研究對人類信任行為領(lǐng)域的理論與實際意義在于：第一, 首次采用ERP技術(shù)探討決策博弈過程中大腦加工的動態(tài)時程變化, 彌補(bǔ)了現(xiàn)有腦電研究主要關(guān)注結(jié)果評價階段的局限; 第二, 為信任行為的強(qiáng)制規(guī)范理論提供了神經(jīng)電生理方面的初步證據(jù), 即博弈決策中不信任選擇比信任選擇誘發(fā)更大的P2成分, 一定程度上支持了“信任行為遵循強(qiáng)制規(guī)范”的觀點(diǎn); 第三, 為結(jié)果評價的獨(dú)立編碼模型提供了進(jìn)一步的支持, 即在信任互動這種特異的社會情境中, FRN和P300分別獨(dú)立的負(fù)責(zé)編碼或加工結(jié)果的效價與大小。

本研究存在一些不足之處。首先, 當(dāng)前實驗設(shè)計未考慮設(shè)置非社會性的控制條件, 我們只能將觀察到的FRN效應(yīng)解釋到物質(zhì)收益水平(輸錢/贏錢),而無法更進(jìn)一步考察此效應(yīng)是否特異于社會認(rèn)知領(lǐng)域(互惠/背叛)。其次, 由于當(dāng)前研究中結(jié)果強(qiáng)化率為幾率水平(50%), 腦電被試可能無法有效地從互動過程中獲得對方聲譽(yù)信息, 或者依據(jù)結(jié)果反饋調(diào)整隨后的行為決策, 因此當(dāng)前研究無法有效的探究真實人際互動中信任的強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程或者聲譽(yù)形成過程, 及其對決策與反饋階段中腦電成分的影響。未來研究應(yīng)更好的控制并改善上述不足, 所以對本研究結(jié)果的推論應(yīng)更為謹(jǐn)慎。

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