计算心理测量学在沟通和决策的影响

摘要

最近的研究强调了交流特征对行为信任和互惠在经济决策中的作用，但没有研究关注在这种背景下交流对情感状态的影响。本研究采用先进的计算心理测量方法，通过同步和同步记录28名女学生在一场投资游戏中的眼神和心理生理信号，深入研究了她们的情感状态。结果表明，被试在不同的交流方式下(个人与非个人)会经历不同的情感状态。特别是，参与个人交流的参与者比参与非个人交流的参与者感觉更放松。此外，个人交流影响互惠以及参与者对信任和互惠的感知。根据唤醒/效价模型和自我表露过程对研究结果进行了解释。

1.介绍

近年来，不同类型的沟通对行为信任和互惠的影响一直是人们关注的焦点。通常，信任博弈是研究决策情境中信任和互惠的首选情境之一[1，2］．

就沟通在决策中的作用而言，可以确定两种不同的观点。一方面，Bicchieri及其同事定义了传播效果［3.，4]作为面对面的交流对合作，特别是亲社会行为的积极影响。具体来说，口头交流导致了识别(人性化)的其他代理。当另一个被试被认为与我们相似时——即使这种相似是模糊和普遍的——我们会倾向于比另一个完全匿名的人更友善、更慷慨。认同降低了所谓的“社会距离”，因此可能会增加声誉效应的范围，这反过来可能会产生更多的合作[5］．特别是Bicchieri [3.，6]区分“相关”和“无关”沟通。前者指的是对游戏和承诺的战略讨论，通常比“无关”的沟通产生更多的信任和合作[7］．

在与游戏无关的交流中，Buchan和同事[8介绍了“个人的”(例如，受试者介绍自己并谈论生日)和“非个人的”(例如，受试者回答世界年鉴上的问题)之间的区别。作者发现，个人的、与游戏无关的交流对信任行为有强大的影响，他们解释这一结果说，“在个人话题上更多地交流自己的行为，会促使参与者显著地更关心他人”[8］．

据我们所知，沟通对决策的影响只从行为结果方面进行了研究，如提议者发送的金额(信任)和回应者发送的金额(互惠)。目前还没有研究关注参与者之间在情感和认知状态的交流过程中发生了什么。

为了研究这一过程，我们使用了有几个优点的计算心理测量学。首先，这种方法可以提取与主观过程相关的几个关键信息片段，而无需直接询问个人。第二，由于有了全新的技术和范式，研究人员可以在不干扰交流流的情况下研究交流。第三，使用计算心理测量学可以克服与使用经典心理测量学问卷有关的限制，在问卷中，个人被要求回忆后验沟通体验。

2.沟通的心理生理学相关因素

据我们所知，还没有研究调查情感状态和交流类型之间的关系。另一方面，一些研究利用生物传感器调查了个体情感状态和心理生理相关因素之间的关系[9］．

为了对参与者在交流过程中的情感状态进行分类，我们参考了著名的唤醒/效价模型[10，11，基于两个维度:生理唤起(高对低)和情感效价(积极对消极)。Lang及其同事[12发现特定的心理生理测量(如波形肌电活动和颧肌电活动)与自我报告的情绪效价维度以及其他心理生理测量(如皮肤电活动)与自我报告的唤醒维度之间有密切的关系。

这种方法已被广泛应用于心理生理学研究，作为一种客观的方法来测量中介体验中的情感状态[13- - - - - -23］．最近进行了一项广泛的研究，通过心血管测量来辨别不同的情绪[24这一结果极大地有助于从心血管指数模式的角度分析情感状态[25- - - - - -27］．例如，在最近的一项研究中[28]检查了飞行员与决策有关的心血管和眼部测量数据。

为了识别与沟通类型相关的情感和认知状态，我们遵循了过程追踪范式[29我们采用了综合的心理生理学方法。这种方法基于两种经常用于研究行为和情绪的方法，如心理生理学相关因素[30.]和眼动记录[31- - - - - -34］．多亏了这种综合的心理生理学方法，我们的目标是克服与使用自我报告和行为数据进行评估有关的两个主要限制。首先，我们可能会列出一些重要的过程，这些过程是情感反应的基础，但意识是无法接近的[35］．其次，我们感兴趣的是在不干扰交流过程的情况下评估交流过程中的情绪反应。从这个意义上说，心理生理学的测量方法使我们能够持续地测量情感反应的时间过程。更常见的方法是在事件结束后立即获得自我报告，这种方法并不能评估情感反应的时间进程，甚至可能不能特别准确地衡量个体在事件过程中的综合反应[36，37］．

3.目标和假设

本研究的主要目的是探讨个人与非个人交流对被试在交流阶段的情感状态的影响及其对信任、互惠的影响，以及信任博弈后被试对信任与互惠的感知。出于这个原因，我们将投资游戏作为一个典型的决策任务，我们只考虑交流阶段(即参与者在做出决策前讨论选项的阶段)的情感状态。这是首次使用双眼动仪与双心理生理生物传感器同步进行的研究。

特别是，我们制定了两个假设：(H1)被试的情感状态因交流话题的不同而存在显著差异(个人与非个人);由于没有研究调查这个具体问题，我们决定通过参考Lang模型来探索这种关系。(H2)参与者在信任和互惠行为上的差异取决于交流的主题(个人的还是非个人的)。根据Buchan等人[8]，我们期望在个人沟通条件中有更高水平的信任和互惠。此外，我们还想调查做出决定后与选择相关的感知，为此，我们通过参与者对特定问题的回答分析了他们的指示。

4.材料和方法

4．1.道德声明

米兰天主教大学心理学系伦理委员会批准了这项研究。所有参与者根据科学审查委员会的规则对实验程序给予书面知情同意。

4．2．研究设计

实验研究依赖于Berg和他的同事[38，这为在实验室中观察信任行为提供了一个良好的环境。受试者间设计基于Buchan等人提出的交流内容因素[8]（个人通信，PC，与非个人通信，IC）。在PC条件下，参与者被允许讨论有关个人兴趣，身份，想法等的事项。在IC条件下，参与者仅限于讨论与个人问题没有与个人问题相关联的争论，例如他们住的城市的天气，公共交通和生活．

4．3．参与者

32名学生(平均年龄= 23.21岁;SD = 2.38;意大利米兰圣心天主教大学心理学系的一名学生参加了这项实验。所有的参与者都是心理学或传播学专业的学生，但之前没有决策科学的知识，尤其是对实验中使用的投资游戏不了解。由于所有参与者都是同一所大学的学生，背景相似，所以他们的社会、经济、文化和历史背景都很相似。为了避免金钱观念上的差异，收入水平是相似的(学生工人被排除在外)。他们首先在学术课程中与一位研究人员见面，然后通过邮件和/或电话联系他们，安排在心理生理学实验室见面。学术课程中没有提及与实验相关的主题。

我们只选择了女性，以减少由于与性别相关的混淆变量，例如性吸引力，并控制识别的先验效果[39］．

参与者被告知，他们的出席费用与他们在游戏中的选择有关。

4名参与者由于个人或技术问题未能完成实验，被排除在统计分析之外。最后的样本由28名学生组成，他们被随机配对，并被分配到两种实验条件中的一种(PC和IC)。

4.4。过程

实验人员安装了以下生物传感器:置于胸部的呼吸带(RSP);研究人员用研磨膏清洁皮肤后，置于前额的皱肌肌电图(即EMG- cs);脑电传感器分别位于脑额叶的右侧和左侧，分别粘贴导电粘贴以提高信号检测(EEG 10-20国际电极系统FP1和FP2的标准位置)，在实验者用研磨膏清洗后，参考电极分别连接到各自的耳垂上;两张SC贴片应用于非优势手掌;放置在非惯用手食指上的BVP传感器。

最后，通过要求参与者跟随屏幕上的一个小点来校准参与者的眼球运动。脑电图及BVP、GSR、呼吸、EMG-CS等生理信号采集采用Thought Technology公司的ProComp Infiniti设备，包括Biograph Infiniti 5.0.2软件进行记录。每个通道以2048hz同步获取，并以256hz采样率输出(每3.90625毫秒)。

为了更深入地分析FtF条件下不同类型传播内容在传播阶段的情感状态，我们使用了视频会议技术。根据Brosig等人[39]，视频会议有助于利用FtF通信作为“真实”会议的有利特征，并产生非常接近FtF通信的合作率[40］．

每组的两名成员分别在不同的房间受到两位经验丰富的实验者的欢迎，他们在实验期间帮助他们。当实验对象受到实验刺激时，实验者被要求保持中立的语调和中立的行为。在实验开始前，参与者彼此不认识，也不能交谈。首先，他们被告知了研究的一般目的(总结为一句话:“实验的目的是分析人们做出决定的不同方式”)，并接受了关于投资游戏本质的所有指示(包括角色的转换)。然后，他们签署了书面知情同意书，并准备收集心理生理学数据。当一名参与者表示感觉舒服时，研究人员要求她在所有实验条件下尽量保持静止，以避免由于动作而产生的信号获取中的伪影。在稳定状态下记录5分钟，获得心理生理参数的基线测量[27］．

此时，实验任务开始了。两名参与者被允许互相了解，在谷歌视频聊天的虚拟环境中与他们的伴侣见面。沟通持续了3分钟。根据他们所属的实验条件(PC和IC)，他们被要求就授权话题之间的特定争论进行交谈。

在这一步之后，决策阶段开始了，参与者知道游戏是用真实的金钱回报进行的，并且奖金是按比例转换的。

提议者被要求从最初的2000欧元中选择给对方多少钱，选择如下选项:100、500、1000、1500和2000欧元。根据投资游戏程序，应答者被要求选择她所收到的金额的三倍中有多少要返还给提议者，选择以下选项之一:没有，1/4,1/2，或最终金额的3/4和所有最终金额。

在做出决定后，视频聊天被关闭，参与者完成一份简短的问卷，内容包括他们所做的选择和相关的个人动机以及伴侣的选择和相关动机。

实验的第二阶段是另一个3分钟的视频聊天，通过角色互换重复游戏。

4.5.信号采集和数据分析

实验在两个实验室进行，每个实验室配备两台便携式电脑，一台用于传递刺激和获取眼动仪数据，另一台用于记录心理生理信号。

生理信号是使用Think Technology的ProComp Infiniti设备采集的，包括Biograph Infiniti 5.0.2软件，用于记录和输出所有原始信号。在2048年同步采集了每个通道 并导出至少一个256 Hz的 Hz采样率（每3.90625毫秒）或更高（如需要）。

使用两个ToBII X系列获取瞳孔测量数据，包括Tobii Studio软件，以记录所有原始信号，然后导出，并在60 Hz重新采样。

在本研究中，通过眼动仪数据提取，我们获得了每个被试对应于刺激呈现(如谷歌视频聊天网页)的注视和瞳孔数据矩阵;特别是，我们每秒钟收集50行(采样到50 Hz)，从而有可能建立之前指出的确切周期。

然后，心理生理信号的同步化使我们能够确定交流周期。在本例中,我们使用一些算法同步眼动跟踪系统与今年英菲尼迪设备从认为技术通过使用TT-AV同步传感器,这是通过一个物理信道配置今年捕捉光(例如,通过识别黑白)由于光电二极管在屏幕上实际应用(41］．此外，根据获得的注视和瞳孔信号，可以识别眨眼，这使我们能够将包含注视和瞳孔信号的眨眼数据的矩阵与包含心理生理信号的矩阵进行对齐。通过这个程序，我们正确地识别出了错误的通信周期0.01秒。

使用Matlab 7.0（Mathworks，Natick，MA，USA）分析所有收集的生物资源，用于信号处理和对心理生理措施的计算。

数据分析使用统计软件SPSS，第18版(社会科学统计软件包- SPSS for Windows，芝加哥，IL, USA)。

4.6。心理生理学和情感状态

根据经典的价唤起模型[10，11]如引言所述，我们考虑了生理唤醒和情感效价这两个维度，用于在实验过程中识别参与者的情感状态。

生理唤醒可以通过脑电图(EEG)、皮肤电反应(GSR)、心血管活动(ECG或BVP)和呼吸信号(RSP)来测量;情绪效价可以通过脑电图、自我报告、面部表情识别、眨眼惊吓、面肌电波形仪和/或颧骨测量来测量。根据Blumenthal和他的同事[42]、面部肌电图- cs(瓦楞器)可被认为是衡量情绪效价的最佳方法。

通常使用正面EEG激活不对称，证明更大的左前方活动似乎与积极的情绪化效果更高，而较大的额度活动似乎更加涉及负面情绪化效果[43］．α指数似乎是最适合研究额叶脑电图激活不对称的[43］．因此，α不对称指数可以用许多不同的方法来计算，以考虑半球患病率并相应地修正符号。在计算这个指数时，重要的是要考虑到较高的皮层激活是由较低的α波显示的，因此在计算和公式推导时需要考虑到这一点。

此外，我们使用瞳孔测量法来研究情绪反应。因为瞳孔扩张表明认知负荷或情绪处理更高[25，27]，研究表明，结合瞳孔测量法和使用功能磁共振成像(fMRI)来产生瞳孔扩张指数，可提供关于认知和情感过程的总结性信息[44］．数字1提供心理情感状态与生理“激活”增加之间的关系()和减少(）．

正如Mojzisch和他的同事最近所展示的[45]社会交往中的自我参与与注意分配有着密切的关系。出于这个原因，我们也有兴趣调查持续的注意力作为分析的另一个维度。EEG中的慢阿尔法EEG带（慢阿尔法后）已被证明是持续注意力的有效量度[46，47］．

4.7。信号处理

监测心血管和呼吸活动以评估呼吸对心率的自愿和自主影响，分析IBI(从血容量脉冲传感器提取的心跳间隔，被认为相当于从心电图提取的R-R间隔)、呼吸(从胸条传感器)、和他们的相互作用。遵循欧洲心脏病学会和北美起搏与电生理学会工作组的指南，采用典型心率变异性(HRV)时间和光谱方法指标评价自主神经系统反应[48- - - - - -52.］．从IBI计算的时间索引，如指南中所示的心率（HR），连续NNS（来自IBIS的成对数），其不同的50ms（毫秒），即NN50和均方根标准偏差（rmssd）。使用具有定制软件的傅立叶谱方法进行光谱分析。节奏被归类为非常低的频率（VLF，0.04 Hz)、低频(LF，从0.04到0.15 Hz)和高频(HF，从0.15到0.5 Hz)振荡。这个程序使我们能够计算LF/HF比值，也称为交感迷走神经平衡指数。此外，我们还能检查心电图信号的变化是否由于谈话影响的呼吸变化。通过对LF、呼吸频率的准确检查和对呼吸性窦性心律失常的简单分析，我们可以估计谈话对心电信号的影响。根据指导方针，心电信号中的所有伪影都已被纠正[52.和Clifford和同事们[53.］．

通过GSR传感器记录的SC和皮肤电阻是皮肤电活性的单位，用电导(微西门子)或电阻(微欧姆)表示。SC反映了一个相当缓慢的生理过程，可以在32赫兹采样而不失真。信号用微欧姆表示。我们考虑了采样信号的均值和标准差。

原始肌电图是正负电信号的集合。它们的频率和振幅给了我们有关肌肉收缩或静止状态的信息。振幅在V(微伏)。当参与者收缩肌肉时，线条的数量和幅度会增加;当肌肉放松时，它会减少。我们考虑了均方根(RMS)来校正波纹肌上睫肌的原始信号，并将其转换为幅度包络，遵循肌电图- cs。我们对与肌肉疲劳相关的频率不感兴趣。

脑电图信号需要广泛的工作，以消除眼伪影和闪烁，使用自动算法和随后的视觉检查。然后计算修正矩阵，通过频谱分析计算FP1和FP2脑电图通道的慢Alpha波段(7-10 Hz)均值[54.- - - - - -56.］．在本研究中，眼动仪的实用性对于同步交流阶段的心理生理信号也至关重要(基于应用在眼动仪监视器上的光电二极管，并作为通道连接到心理生理控制单元)。表格1提供了上述测量变量的清晰指示。

4.8。作出决定后的问题

在做出决定后，视频聊天被关闭，参与者完成一份简短的问卷。特别地，申请人通过两个问题被问及他们的选择和个人动机:(我)您如何考虑您给予响应者的金额？（“大或小”）;(2)你为什么给你的搭档这么多钱?(“因为她似乎值得信任”，“因为她似乎不值得信任”，“因为她似乎慷慨”，或“因为她似乎不慷慨”)。

应答者也通过两个问题被问及他们的选择和个人动机:(我)你是如何考虑你返还给申请人的金额的?(“公平”、“部分公平”或“不公平”);(2)你为什么给你的搭档这么多钱?（“因为它是正确的选择，”因为她会做同样的事情，“”因为收益必须在我和她之间平等分享，“因为在开始这是她的钱，”和“，因为谢谢对我来说，这笔钱已经增加了“）。

5.结果

所考虑的受抚养变量定义如下：(我)心理生理学测量(根据上述指征提取;见2.7):心率、肌电图波形、皮肤电导、脑电图α不对称、脑电图慢α波、脑电图β波、低频/高频、瞳孔扩张、NN50和RMSSD。(2)信任:由提议者寄给回应者的金额。(3)互惠:回应者退还给提议者的金额。(四)感知信任:个人对自己决定给回答者多少钱的公平性的评价。(v)感知互惠：个人对个人决定的公平评估，关于向提议者发送的金额。

进行分析以测试假设。因此，我们根据通信（H1）主题和参与者信任和互惠之间的差异以及他们对信任和互惠之间的看法，根据通信主题（H2），分析了参与者的情感国家的差异。

5.1.根据交流主题比较参与者的情感状态（H1）

我们分析了自变量“角色”(提议者与回应者)对所有因变量的影响:由于它在主效应和交互效应上都没有统计上的显著性，因此在后续的分析中没有进一步考虑。

沟通类型对情感状态的心理生理学测量的影响是通过运行一系列独立的样本来评估的t-在一个因素之间的设计(PC和IC)测试，以比较两组参与者。t-检验根据Levene检验，对组间因变量方差是否同质进行了校正。

描述性统计汇总于表中2和纠正t测试表3.显示PC条件下的参与者有较低的HR和SC，表明较低的生理唤醒比IC条件下的参与者。PC条件下较低的肌电波形指数和较低的α不对称指数表明被试的情绪效价为正，IC条件下被试的情绪效价为负。结果显示，交感迷走平衡指数(LF/HF ratio)较低，RMSSD和NN50较高。这三组指标在PC状态下仍表现为正效价和低唤醒状态，在IC状态下表现为负效价和高唤醒状态。瞳孔扩张在不同条件下差异有统计学意义，说明情绪强度较高，负性情绪对负效价和高唤醒状态的影响强于正效价和低唤醒状态的影响。

最后，在PC条件下，慢α的水平较低，这表明他们的持续注意力高于IC条件下的参与者。

功率分析用于预测我们的研究产生显著效果的可能性。我们的事后功率分析的目标是在给定显著性水平、效应大小和样本大小的情况下计算所达到的功率。分析显示了良好的能力(每项测量都超过80%)。这些结果也表明，我们的样本量是合理的。

5.2。参与者根据沟通话题对信任与互惠的比较及其选择后对信任与互惠的感知(H2)

通过运行一系列独立问卷，评估了沟通类型对信任和互惠的影响t测试(见表4和5频率)。在PC和IC条件下，申请人寄给回应人的款项没有差异(= 0.577, df = 26）．就互惠性而言，结果显示，在PC条件下，应答者返还给提议者的钱更多(= 2.096, df = 26，和）．没有人还回零或最后的总数。

我们还调查了参与者对他们的选择的感知，并根据沟通条件进行了比较。

分析表明，不同的参与者对信任的认知取决于交流的主题。特别地，在PC和IC之间，申请人玩游戏的动机是不同的(= -0.384，df = 26，和): PC条件下的申请人认为应答者比IC条件下的申请人更值得信任。

因此，回应者认为个人决定返还给申请人的钱的数量在PC条件下是公平的(=0.459，df=26，和）．

6.讨论和结论

根据Bicchieri [3.，6沟通内容在互动决策过程中起着关键作用。特别是，根据Buchan等人[8，我们决定通过区分“个人的”无关交流条件和“非个人的”无关交流条件来集中研究“无关交流”。

摘要本研究旨在探讨个人沟通与非个人沟通对被试决策前沟通阶段的情绪状态及投资博弈后对信任与互惠认知的影响。计算心理测量方法代表了一项尖端的创新，使用双眼追踪器与双心理生理生物传感器同步。

就第一个假设而言，我们发现被试在不同的交流话题下的情感状态存在差异。我们还验证了在沟通阶段经历的情感状态的心理生理学相关因素保持稳定，并在决策阶段得到证实。

特别地，根据唤醒/效价模型[10，11，心理生理学测量显示了两种不同的情况。PC条件下的被试比IC条件下的被试更放松，积极的情绪效价、低唤醒和高注意资源是他们情绪状态的特征。低情绪效价、高唤醒和低注意资源是IC条件下被试的情绪特征。

可能被允许谈论个人兴趣，身份和想法的参与者感到低激活和经验丰富的积极态度。可以将这些个体放置在积极价值的情感尺寸和LANG模型的低唤醒中（见图1）．另一方面，那些被限制在讨论与个人问题无关的争论的参与者感到高度活跃和不舒服。我们有可能将这些人置于Lang模型的负效价和高唤醒的情感维度中(见图)1）．

这种舒适感可以解释为，在个人交流条件下，参与者参与了一个自我表露的过程。自我表露被定义为一个人向另一个人传达的任何关于自我的信息[57.，58.］．根据传统的人际关系理论，自我表露是一种沟通方式，通过这种方式，个人将自己介绍给他人，而当他人通过分享自己的信息来进行回报时，就会导致亲密关系和关系的发展。59.］．此外，根据不确定性减少理论，个体不仅会寻求信息以减少不确定性，而且还会以相似数量的信息和相同的亲密程度进行回报[60.］．自我表露过程可以使处于人际交往状态的参与者更亲近、更舒适。

心理生理学相关因素也支持了自我表露过程与持续注意力有关。事实上，PC组的参与者表现出高度持续的注意力，即使他们的其他状态符合放松的维度。属于非个人交流的被试，即使其其他状态符合负效价和高唤醒情感状态，也表现出较低的持续注意。可能是交流的个人内容让参与者感到与伙伴进行了友好和专注的互动[61.］．

根据我们的结果，第二种假设得到部分支持。在个人沟通过程中感到放松和更舒适与申请人的信任无关，即使PC中的申请人认为应答者是值得信任的。PC条件下被试的正向情绪效价、低唤醒度和高注意资源与被试向被试返还的金钱数量和对被试返还的金钱数量的评价比IC条件下更公平相关。

综上所述，我们发现了与情感和认知状态相关的沟通条件的心理生理学相关因素的差异。此外，我们发现，根据交流内容，选择和被试感知的信任和互惠存在显著差异。

许多不同的问题仍然是开放的并且应该得到进一步的调查。首先，虽然我们只选择了女性，以减少由于与性别相关的混淆变量导致的效果，但未来的研究应包括男性，以验证是否存在性别差异。其次，由于在个人与非个人通信期间对情感国家之间的关系进行了调查，并且行为响应是本研究的目的，我们没有尝试确定两者之间的因果关系。然而，下一步是建立能够识别导致信任行为差异的情感状态的预测模型。第三，我们选择单次信任游戏而不是迭代的游戏。这种选择适合我们的实验目标，未来的挑战是重复多轮信任游戏的实验环境，以调查反复通信对信任的影响：是否加深自披露（PC）与关于通用主题的重复谈论（IC）随着时间的推移而改变信任吗？

目前的结果表明，个人对话更倾向于积极的情感状态和与交流伙伴相关的积极感知。影响可能与许多目的相关，因为在FtF和在线设置中进行的许多沟通过程可以先于决策。生动的例子与医患沟通有关[62.，63.，在FtF和在线上，由于使用了开放的交流，医生可以被认为更有同理心[64.还有保险和金融领域，在这些领域，在线决策正迅速变得比以往任何时候都重要。在这两种情况下，个人沟通可以帮助患者和客户(比如在现实生活中做出决定的人)感到更舒服，这种情感状态可以让他们在做出决定的过程中更倾向于自己。

由于使用了计算心理测量学，我们能够研究沟通过程及其对决策的影响。特别是，使用双系统同步记录相关的心理生理相关因素和眼球运动显示出巨大的潜力。

新的计算心理测量范式的扩展应用代表了一种有前途的方法，未来旨在调查沟通过程的研究应遵循这些先进的方法。

利益冲突

作者声明本文的发表不存在利益冲突。

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