基于决策神经科学的不确定决策机理研究

发布时间：2017-04-27 22:00

  本文关键词：基于决策神经科学的不确定决策机理研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 决策神经科学(Decision Neuroscience)是新兴的前沿交叉学科,也是管理科学的新生研究领域。它延伸了行为决策科学,从认知神经学层面研究决策行为,打开传统决策研究的“黑箱”,解读决策行为的过程,通过对决策的神经发生机理的探讨,来构建基于过程的决策处理模型。 著名管理学家Simon提出:“决策是管理的心脏,管理由一系列决策组成,管理就是决策”。而不确定决策(decision making under uncertainty)则是决策理论研究的核心。Kahneman因其从心理认知角度对“不确定性条件下判断与决策”的研究贡献获得2002年诺贝尔经济学奖。 本研究以不确定决策过程为研究对象,采用决策神经科学的实验方法,运用事件相关电位(event-related potential,ERP)研究工具,设计了4个不确定决策相关实验来研究不确定决策的神经基础。利用ERP高时间分辨率(精确到毫秒)的特点,本研究关注决策者从接触决策情境到做出决策这一时间区间的脑神经活跃特征。本研究发现,不确定决策过程可分为含糊信息处理、风险信息处理和决策态度形成三个阶段,并找到了各阶段处理的脑电成分依据。通过特征脑电成分的差异分析,本研究发现含糊决策、风险决策的不确定决策过程存在差异,情绪对不确定决策过程存在调节作用。根据脑电成分随各阶段时间进程的变化以及它们之间的数量关系,结合行为数据分析,以及过去有关神经科学、决策科学、认知科学和行为决策的研究成果,深入探讨了基于决策神经科学的不确定决策机理,得到以下系列研究结论: (1)在不确定决策过程中,含糊信息处理先于风险信息处理发生,且是无意识的自动过程,可由早期脑电成分P2来表征,它代表了对含糊信息的处理,其振幅对不确定决策中决策信息的缺失程度敏感。风险决策和确定决策的P2振幅均大于含糊决策的P2振幅,但风险决策和确定决策之间的P2振幅没有差异;在含糊决策中,信息的不确定性越高,P2振幅越小,但是在风险决策中,信息的不确定性大小,不会引起振幅差异。在不确定决策过程中,含糊信息首先被处理,决策信息的缺失程度是其处理的关键。 (2)在不确定决策过程中,风险信息在含糊信息处理之后被处理,是有意识的认知处理,可由出现在P2成分之后的N2脑电成分来表征。N2成分表征对不确定决策中风险信息处理诱发的决策冲突,其振幅对不确定决策中风险信息的不确定性敏感。含糊决策的N2振幅大于风险决策的N2振幅,风险决策的N2振幅大于确定决策的N2振幅;在风险决策中,风险信息的不确定性越大,N2成分的振幅越大,但是在含糊决策中,N2的振幅对决策信息不确定程度不敏感。不确定决策中风险信息处理诱发决策冲突,并可能受含糊信息存在的影响,引起更大的决策冲突。 (3)在不确定决策过程晚期,决策者的决策态度形成,可由P2、N2之后的晚期脑电成分P3来表征。P3成分表征决策者对决策中不确定的厌恶或规避态度。含糊决策、风险决策的P3成分振幅均小于确定决策的P3成分振幅,且它们之间没有差异;在含糊决策中,信息的不确定性差异不会引起P3成分振幅的差异,在风险决策中亦是如此。含糊决策、风险决策相对于确定决策均引起决策者厌恶或规避的决策态度。由于采用单一的无比较的决策任务,排除了任务比较因素对决策态度的影响,发现风险厌恶态度与含糊厌恶态度没有显著差异。 (4)情绪对不确定决策过程具有调节作用,可由不同效价情绪启动下,不确定决策过程脑电成分P2、N2、P3的差异来表征。在含糊信息处理阶段,情绪促进含糊信息的处理,占用更少的认知资源;在风险信息处理阶段,情绪会调节风险信息处理诱发的决策冲突,即认知控制,决策者在风险信息处理阶段认知控制的加强,能够提高决策绩效,反之则降低决策绩效;在决策态度形成阶段,因情绪效价不同对决策态度的调节也有差异,其中负性情绪增大了不确定决策的厌恶态度。情绪对风险决策、含糊决策的调节存在差异。其中,害怕的负性情绪对含糊决策的影响最大。害怕的负性情绪易于造成含糊信息处理阶段决策信息处理占用资源的减少,风险信息处理阶段决策认知控制削弱,不确定厌恶态度增强,导致决策绩效降低。 本研究的创新点如下: (1)本研究以决策产生过程为研究对象,研究不确定决策的信息处理和态度认知,运用决策神经科学的研究工具,将不确定决策研究从行为层面推向神经层面,打开过去决策研究的“黑箱”。本研究利用事件相关电位高时间分辨率的特点,发现不确定决策中含糊信息处理、风险信息处理、决策态度形成对应的脑电成分,它们分别是具有时间先后发生顺序的P2、N2、P3成分,弥补了传统决策科学中对决策过程在时间维度上的研究缺失。 (2)本研究发现由于不确定决策信息中可能同时包含含糊信息和风险信息,因此存在两个不同的信息处理过程,其中含糊信息的处理先于风险信息的处理。本结论为Tverksy Fox(1995)提出的基于前景理论的含糊决策二阶段概率权重模型的潜在假设,即首先处理含糊信息,将含糊决策转化为风险决策来处理,找到了神经基础,从决策神经科学的角度验证Fox Weber(2002)等提出的含糊决策与风险决策过程是两个不同决策过程的观点;基于事件相关电位找到含糊决策、风险决策过程差异的脑电特征丰富了基于功能磁共振的不确定决策的相关研究,特别是与Smith et al(2002)发表在Management Science上,Hsu et al(2005)发表在Science上的关于含糊决策、风险决策差异的脑区活跃研究结论形成互补。 (3)情绪对不确定决策过程具有调节作用,风险信息处理阶段的认知控制在情绪调节中起重要作用。本结论从决策神经科学的角度,发现Damasio(1994)等提出的情绪促进决策与Slovic et al(2002)等提出的情绪是决策偏见诱因的观点彼此并不矛盾,只是分别从决策过程和决策结果的角度来研究情绪对决策影响,体现在不确定决策过程的不同阶段。本研究中,决策者在风险信息处理阶段认知控制的加强,能够提高决策绩效,反之则降低决策绩效的结论验证了Seo Barrett(2007)发表在Academy of Management Journal上情绪与决策绩效的行为实验相关研究结论,当决策者对情绪体验的调控越强,且能对该体验作出调整时,决策绩效越高。
【关键词】：不确定决策 情绪 决策神经科学 事件相关电位
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要2-5
• Abstract5-18
• 1 绪论18-36
• 1.1 研究背景与动机18-20
• 1.2 研究现状与问题20-22
• 1.2.1 研究现状概述20-21
• 1.2.2 研究问题提出21-22
• 1.3 基本概念22-27
• 1.3.1 决策神经科学22-23
• 1.3.2 事件相关电位23-26
• 1.3.3 研究相关术语定义26-27
• 1.4 研究范围与对象27
• 1.5 研究目的和意义27-28
• 1.6 研究方法与技术路线28-32
• 1.6.1 研究方法28-29
• 1.6.2 技术路线29-32
• 1.7 论文框架和内容安排32-34
• 1.8 本章小结34-36
• 2 相关理论与文献评述36-76
• 2.1 决策研究的发展36-40
• 2.1.1 科学决策36-37
• 2.1.2 行为决策37-38
• 2.1.3 决策神经科学38-39
• 2.1.4 本节小结39-40
• 2.2 决策双系统理论40-46
• 2.2.1 双系统理论概念40-41
• 2.2.2 决策中的双系统理论41-43
• 2.2.3 双系统理论的神经科学基础43-44
• 2.2.4 本节小结44-46
• 2.3 不确定决策研究进展46-58
• 2.3.1 不确定决策定义46-47
• 2.3.2 风险决策、含糊决策研究发展47-49
• 2.3.3 基于决策神经科学的不确定决策研究49-56
• 2.3.4 本节小结56-58
• 2.4 情绪相关概念及研究方法58-63
• 2.4.1 情绪及近似概念58-59
• 2.4.2 决策情绪分类59-60
• 2.4.3 决策神经科学中情绪诱发方法60-62
• 2.4.4 情绪研究的控制因素62-63
• 2.4.5 本节小结63
• 2.5 情绪与决策相关研究63-69
• 2.5.1 情绪在决策理论中的发展64
• 2.5.2 情绪与不确定决策相关研究64-66
• 2.5.3 基于决策神经科学的情绪研究66-69
• 2.5.4 本节小结69
• 2.6 决策相关的ERP研究69-73
• 2.6.1 P2成分相关研究70-71
• 2.6.2 N2成分相关研究71-72
• 2.6.3 P3成分相关研究72-73
• 2.6.4 本节小结73
• 2.7 本章小结73-76
• 3 研究理论框架与研究假设76-90
• 3.1 研究的理论框架76-78
• 3.2 相关问题的研究假设78-88
• 3.2.1 不确定决策机理相关假设79-85
• 3.2.2 情绪对不确定决策调节作用相关假设85-88
• 3.3 本章小结88-90
• 4 实验一:不确定决策的神经科学研究90-122
• 4.1 实验目的90
• 4.2 实验方法90-95
• 4.2.1 被试90
• 4.2.2 实验材料90-91
• 4.2.3 实验程序91-92
• 4.2.4 脑电数据记录92-93
• 4.2.5 脑电数据分析方法93-95
• 4.3 数据分析95-116
• 4.3.1 行为数据分析95-97
• 4.3.2 脑电数据分析97-114
• 4.3.3 行为数据与脑电数据综合分析114-116
• 4.4 结果讨论116-122
• 4.4.1 P2成分效应118
• 4.4.2 N2成分效应118-119
• 4.4.3 P3成分效应119
• 4.4.4 本节小结119-122
• 5 实验二:含糊信息处理的神经科学研究122-134
• 5.1 实验目的122
• 5.2 实验方法122-124
• 5.2.1 被试122
• 5.2.2 实验材料122-123
• 5.2.3 实验程序123-124
• 5.2.4 脑电数据记录124
• 5.2.5 脑电数据分析方法124
• 5.3 数据分析124-132
• 5.3.1 行为数据分析124-126
• 5.3.2 脑电数据分析126-132
• 5.4 结果讨论132-134
• 6 实验三:风险信息处理的神经科学研究134-148
• 6.1 实验目的134
• 6.2 实验方法134-137
• 6.2.1 被试134
• 6.2.2 实验材料134-135
• 6.2.3 实验程序135-136
• 6.2.4 脑电数据记录136
• 6.2.5 脑电数据分析方法136-137
• 6.3 数据分析137-144
• 6.3.1 行为数据分析137-139
• 6.3.2 脑电数据分析139-144
• 6.4 结果讨论144-148
• 7 不确定决策机理的整合研究148-158
• 7.1 行为数据综合讨论148-150
• 7.2 脑电数据综合讨论150-155
• 7.2.1 含糊信息处理与P2成分150-152
• 7.2.2 风险信息处理与N2成分152-154
• 7.2.3 决策态度形成与P3成分154-155
• 7.3 行为与脑电数据综合分析讨论155-156
• 7.4 本章小结156-158
• 8 实验四:情绪对不确定决策的调节作用研究158-206
• 8.1 实验目的158
• 8.2 实验方法158-166
• 8.2.1 被试158
• 8.2.2 实验材料158-160
• 8.2.3 实验材料前测160-163
• 8.2.4 实验程序163-164
• 8.2.5 脑电数据记录164
• 8.2.6 脑电数据分析方法164-166
• 8.3 数据分析166-197
• 8.3.1 行为数据分析166-169
• 8.3.2 脑电数据分析169-197
• 8.4 结果讨论197-203
• 8.4.1 行为数据结果讨论198-199
• 8.4.2 脑电数据结果讨论199-203
• 8.5 本章小结203-206
• 9 结论与展望206-220
• 9.1 研究结论206-215
• 9.1.1 不确定决策机理207-212
• 9.1.2 情绪对不确定决策的调节作用212-215
• 9.2 研究理论进展与实践含义215-218
• 9.2.1 研究理论进展215-217
• 9.2.2 实践含义217-218
• 9.3 研究局限与展望218-220
• 参考文献220-240
• 附录1 本实验评价数据与国际情绪图片系统评价数据比较240-244
• 附录2 本实验选取的情绪图片的效价、唤醒度评价数据244-248
• 附录3 本实验选取的情绪声音的效价、唤醒度评价数据248-252
• 攻读博士学位期间主要科研成果252-254
• 致谢254

【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前4条

1 刘荣坤;基于认知的企业信息化绩效评价模型研究[D];山东大学;2011年

2 王凯;突发事件下决策者的框架效应研究[D];浙江大学;2010年

3 曹欢;知识作业效率解析[D];电子科技大学;2010年

4 冯彦东;基于脑电信号分析的突发公共事件信息框架效应研究[D];浙江大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 唐贤伟;基于神经工业工程的安全标志认知心理过程研究[D];浙江大学;2011年

2 赖红霞;从众和服从的神经机制探索[D];浙江大学;2011年

3 肖敏;不确定情境下情绪冲突对决策的影响研究[D];西南大学;2011年

4 袁瑞贤;名人效应神经机制的探索性研究[D];浙江大学;2011年

5 沈翔宇;不确定决策的两阶段特征研究[D];浙江大学;2011年

6 高承慧;情绪和自尊对不同个体风险决策的影响研究[D];新疆师范大学;2011年

7 赵璇;损益值和损益概率对风险决策影响的ERP研究[D];浙江师范大学;2012年

8 唐媚霞;高风险决策的神经机制研究[D];广州大学;2012年

9 高春瑜;在线购物中消费者边缘和中心决策路径的神经机制研究[D];浙江大学;2012年

10 邱梅;基于信息更新视角的不确定决策机理研究[D];浙江大学;2012年

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本文编号：331466