判断与决策中的投射偏差*

(华中师范大学心理学院暨湖北省人的发展与心理健康重点实验室;青少年网络心理与行为教育部重点实验室, 武汉 430079)

1 引言

投射偏差(projection bias)是一种基于偏好的动态非一致性所导致的决策偏差现象, 指的是个体常常会高估未来偏好与当前偏好的一致性, 从而把当前偏好投射到未来的心理倾向性(Loewenstein,O’Donoghue, & Rabin, 2003; Loewenstein, 2005a)。Read和van Leeuwen (1998)在一项挑选零食的经典研究中较早证明了投射偏差的存在。研究者让被试(公司职员)在苹果和巧克力棒之间进行选择,并承诺一周后的傍晚时分(晚餐前)会为他们免费提供这两种零食。这些作为被试的公司职员在做上述选择时要么正处于饥饿状态(晚餐前), 要么正处于饱腹状态(午餐后)。研究结果发现, 正处于饥饿状态的被试中有 78%选择了可缓解饥饿的巧克力棒, 而正处于饱腹状态的被试中有 58%选择了苹果。这表明被试大多倾向于将自己当前的偏好投射到未来(一周后的偏好), 从而在提前选择时表现出明显的投射偏差。该结果亦被 Read,Loewenstein和Kalyanaraman (1999)的研究所证实。

自Loewenstein等人(2003)正式提出投射偏差的概念以来, 众多研究者通过不同的研究方法证实了投射偏差的普遍存在。纵观以往的研究, 大体上可以把这些研究方法概括为直接测量取向与间接测量取向两种。其中直接测量取向是指直接测量偏好及偏好变化从而验证投射偏差的研究方法, 研究者常常要求被试对未来的决策做出预测,或进行提前决策, 然后通过决策之间的差异来推断是否存在投射偏差。前述Read和van Leeuwen(1998)的投射偏差经典研究便属于直接测量取向的研究方法。而间接测量取向则是在真实情境中常用的一种研究投射偏差的方法, 该方法并不直接对偏好及偏好变化进行测量, 而是通过测量偏好影响因素与个体的决策、态度之间的关系来推证投射偏差的存在。例如, Simonsohn (2007)探讨了天气状况与日常决策的关系, 有1284名入学申请者在阴沉的天气状况下参观了一所注重学术研究的大学, 结果发现参观时天气的阴沉程度每增加一个标准差, 决定提交入学申请的人数便增加8%, 这表明参观时的阴沉天气会促使申请者更加关注该大学的学术氛围, 并将当前偏好投射到未来, 从而验证了投射偏差的存在。

研究投射偏差具有重要的理论价值。首先,投射偏差的存在证伪了理性经济人假设, 证明了偏好的动态非一致性, 为非理性经济决策的解释提供了新的理论视角。在跨期选择中, 相同的消费符合边际效用递减规律, 因此个体为了获得更大的边际效用应当理性地追求一个不断增长的消费模式。但个体总倾向于提前进行过多的消费,而后再储蓄。随着更高的消费习惯的形成, 之前的决策不能满足个体日益增长的心理需求, 从而导致比计划更多的消费和更少的储蓄。例如,Loewenstein等人(2003)用投射偏差解释了信用卡透支问题, 用户之所以每每预期自己的信用卡会保持收支平衡却总是失败, 是因为用户在投射偏差的影响下低估了当前消费对未来效用的影响,进而错误地把当前消费习惯投射到未来, 从而导致非理性经济决策。其次, 投射偏差对其他次优决策的解释也有重要的理论价值。受投射偏差的影响, 个体常常不能正确预测未来的偏好及效用,导致决策时更加依赖当前偏好, 这是导致次优决策的重要原因(Baucells & Sarin, 2013)。例如, 以往的研究从自我控制、习惯形成的角度来解释毒品成瘾等偏差行为, 但Loewenstein等人(2003)认为投射偏差可以对毒品成瘾做出更好的解释, 即成瘾者在毒瘾较高时会高估未来的毒瘾水平而没有信心戒毒; 在毒瘾较低时会低估未来的毒瘾水平而更有信心戒毒, 最终导致毒品成瘾。该解释得到后续研究的证实(Badger et al., 2007)。同时,研究投射偏差还具有较强的实践意义, 这是因为投射偏差普遍且稳健地存在于人们的消费决策(Conlin, O’Donoghue, & Vogelsang, 2007; Mitomo &Otsuka, 2012; Fisher & Rangel, 2014; Bienenstock& Ropaul, 2015)、投资决策(Grable, Lytton, &O’Neill, 2004; Kliger & Levy, 2008; Grable, 2013;Busse, Pope, Pope, & Silva-Risso, 2015)和医疗决策(Loewenstein, 2005a; 2005b; Stephens, Neal, &Overman, 2014; Madeira, 2015)之中。

不过, 尽管投射偏差属于较为典型的决策偏差现象, 但人们根据既往经历, 即现有偏好来预测未来偏好属于极其自然的“原生态”, 是一种基于经验法则的启发式的直觉推断。因此, 据此所做出的未来偏好预测很可能是有一定进化依据和适应价值的, 并不总是有系统偏差的, 更不会是全然错误的(Gigerenzer & Gaissmaier, 2011)。

2 投射偏差的心理机制

2.1 情感–认知加工(affect-cognition processing)

在预测未来情感时, 如果个体高估了当前情感的持续时间, 或者低估了未来情感与当前情感的差异性, 就易于产生投射偏差(Loewenstein,2005a)。Camerer, Loewenstein 和 Prelec (2005)对情感预测中的投射偏差做出了合理的机制解释。他们认为, 人类具有两种信息加工系统：情感加工系统和认知加工系统。只有当实际情感强度达到某一阈值时, 个体才会产生情感体验, 此时情感加工占优势。但在大多数情况下, 认知加工系统居于优势, 此时情感体验处于阈下水平。因此,投射偏差的产生主要是情感和认知这两种加工系统既合作又竞争的结果, 而当下情感的强烈程度在其中起着关键性的作用。

共情鸿沟(empathy gap)是投射偏差的典型表现形式, 指的是个体在一种情感状态中难以准确预测另一种情感状态中的感受或行为。共情鸿沟具体分为两种：(1)冷–热鸿沟(cold-to-hot gap) (van Boven & Loewenstein, 2003), (2)热–冷鸿沟(hot-to-cold gap) (Read & van Leeuwen, 1998)。“热”和“冷”是分别针对情感是否被唤醒而言的。在提前决策中, 由于行为结果的延迟性致使个体在决策的当下缺乏相应的情感体验, 于是更多采用认知加工, 所做决策会更符合长远利益。例如, 在毒瘾较低的“冷”状态时, 个体会有戒毒的打算, 但在毒瘾发作的“热”状态时, 毒品的即时效用(immediacy effect)会使个体产生强烈的吸毒欲望,此时情感加工占据优势, 个体会选择继续吸毒(Read et al., 1999)。再如, 个体在生命消费周期的早期并没有强烈的消费欲望, 能够做出理性消费决策。但随着消费习惯的养成, 个体会在不断膨胀的消费欲望影响下选择更多的消费和更少的储蓄(Loewenstein et al., 2003)。同理, 个体在高度情感唤醒状态下预测未来偏好时, 会在即时效用的影响下选择满足当前需要的选项, 并高估这种情感体验的持续时间。此时的预期效用无法准确反映未来的效用, 而是偏向于当前效用。例如, 饥饿的人常会购买比实际需要更多的食物。此外, 一项新近的研究发现, “冷–热鸿沟”和“热–冷鸿沟”具有对称的投射偏差程度, 表明二者可能是由相似的机制所驱动的, 而内脏感觉及情感状态等感受类因素在其中可能发挥了重要的根源性作用(Fisher & Rangel, 2014)。

情感–认知加工对投射偏差的解释以信息加工方式、偏好预测及其变化为基础, 认为情感状态变化所导致的信息加工方式的改变可能是投射偏差产生的主要原因。不过, 在很多现实情境中,个体在情感并没有很大变化的情况下仍表现出投射偏差。如在订单购物中人们常常根据当前天气情况而做出退货或支付所订物品的决策(Conlin et al., 2007)。再者, 目前相关研究大多通过决策结果来说明情感–认知加工的竞争及相互作用, 有关情感和认知在投射偏差产生中具体是怎样起作用的研究却很少, 仍需进一步的实证检验。

2.2 时间修正(temporal correction)

时间修正从时间信息加工的角度对投射偏差的作用机制进行了解释。Gilbert, Gill和 Wilson(2002)认为, 个体在进行提前决策时, 并非首先考虑相关事件发生的时间点, 而是先对相关事件进行永久性表征(atemporal representation)。接下来,个体会以永久性表征为参照来预测未来偏好及未来事件的享乐结果, 并把对永久性表征的反应作为未来事件的替代反应。最后, 个体会依据未来事件的时间位置(time location)信息进行相应的时间修正, 并根据修正后的预期做出提前决策。由于永久性表征并不能充分反映未来事件的时间位置信息, 所以个体很容易产生投射偏差。

另据时间修正的解释, 个体之所以低估事件的未来体验与当前体验的差异程度, 是由不充分的时间修正导致的。换句话说, 个体对未来偏好的预期会被锚定在当前情境中。有研究表明, 对最初预期的修正需要足够的时间、较强的动机以及必备的认知资源, 三者缺一不可, 否则就会导致不充分或不完善的预测结果(Gilbert et al.,2002)。可见, 若个体先根据无时间信息参与的心理表征的整合结果做预测, 然后才进行时间修正,那么时间、动机或认知资源中任一者缺乏, 都会导致个体的替代反应过多地受到当前情境的影响,而较少受到事件的时间位置信息的影响。在这种情况下, 个体基于时间修正所做出的提前决策就会偏向于最初的预测, 即可满足当前享乐的偏好,遂导致无法准确反应未来偏好的投射偏差的产生。

2.3 心理模拟(mental simulation)

与未来有关的决策以未来偏好预测为基础,心理模拟则是预测未来偏好并进行推理与决策的一种有效方式。该理论认为, 人脑把输入的信息与已存储的信息加以整合, 形成未来事件的心理表征, 然后根据心理表征预测未来偏好, 并对可能产生的享乐结果进行提前体验, 最后才据此做出提前决策(Gilbert & Wilson, 2007)。由于提前体验会受到模拟内容及当前情境的影响, 而未来的实际体验也会受到实际事件及未来情境的影响,因此, 提前体验并不能很好地替代未来的实际体验。Gilbert和Wilson (2007)据此认为, 投射偏差产生的原因在于偏好预期和情感体验所采用的策略上, 即通过内容模拟形成心理表征, 然后根据心理表征进行提前决策。但由于模拟内容的不一致和事件情境信息的不一致, 遂会造成投射偏差。

模拟内容的不一致性具体体现在三个方面：(1)非代表性(unrepresentative)。记忆是模拟的组块,个体倾向于选择最好的、最坏的以及最新近的记忆进行模拟, 但这些记忆往往缺乏代表性(Morewedge, Gilbert, & Wilson, 2005)。如果模拟以非代表性记忆为基础, 预测偏好就会不可避免地偏向已有偏好。(2)本质化(essentialized)。预测未来事件时, 人们常常关注事件的本质特征而忽视事件的细节信息, 但决策是本质化特征与细节性信息加权的结果。模拟的本质化使得决策不能代表未来实际偏好, 而是偏向主观感知到的偏好。(3)简化性(abbreviated)。心理模拟往往是对未来事件的起始阶段进行模拟, 而忽视了事件的适应阶段(Gilbert & Wilson, 2007)。例如, 健康的人往往低估自己患病时的幸福感, 或高估患病时悲观的程度。由于心理模拟的非代表性、本质化和简化性特点, 再加上当前情境与未来情境的差异,个体在预测未来偏好, 并进行提前决策时往往会锚定在当前情境中, 从而产生投射偏差。

不难发现, 上述时间修正和心理模拟这两种对投射偏差的机制解释的主要提出者同为Gilbert和 Wilson, 心理模拟显然是对时间修正的改进和发展。而且, 时间修正和心理模拟均需要对未来事件进行心理表征, 也都强调对未来事件进行偏好预测时, 其间的心理模拟存在偏离未来事件本身的过度概括的心理表征倾向, 再加上对时间位置信息等事件情境信息的调整不足, 最终导致了投射偏差的产生。二者略有不同的只是关注点的差异, 时间修正侧重从时间信息的加工着手分析,而心理模拟则主要从情境信息的加工切入, 但都根据不同的时间点把决策分为当前决策阶段与事件发生阶段, 且都认为在当前决策阶段, 个体需要对未来事件进行心理表征及对快乐反应进行预期, 并据此做出提前决策。而在事件发生阶段个体则需要对决策结果进行实际体验(Gilbert et al.,2002; Gilbert & Wilson, 2007)。

3 投射偏差的影响因素

根据已有投射偏差影响因素的研究, 本文将影响投射偏差的因素概括为两类：内源性因素和外源性因素。其中内源性因素是指能够引起个体注意并能激发个体进行决策的感觉状态(如饥饿、疼痛)、情绪状态(如恐惧、愤怒)、需要(如性唤醒、消费欲望)等决策者的内在因素。而外源性因素则是指能够对人们的偏好产生潜在影响的情境性因素, 包括事件相关信息的生动性、可比性, 行为情境及情境变化, 天气状况等外在因素。

3.1 内源性因素(endogenous factors)

3.1.1 内脏感觉

个体对未来的预期常常以当前真正的感觉体验为基础, 将未来感觉锚定在当前感觉上, 并以此为依据进行决策。van Boven和 Loewenstein(2003)发现, 当前饥饿的被试会把当前的感觉状态投射到虚拟问题情境中, 认为虚拟情境中的自己会感到饥饿, 因而会选择更多的食物。Briz,Drichoutis和House (2015)采用实验拍卖方法研究投射偏差时也发现, 当前处于饥饿状态的被试比饱腹的被试出了超过两倍的投标价来购买食品,即投射偏差的程度更大。在医疗决策中, 健康人大都排斥临终医疗, 但患有严重疾病的人(癌症患者)会因难以忍受的疼痛而更愿意接受临终治疗(Loewenstein, 2005a)。

3.1.2 情绪状态

当个体需要做出未来取向的决策时, 在一定程度上会受到未来取向情绪的影响。Baumgartner,Pieters和Bagozzi (2008)把未来取向的情绪(futureoriented emotions)分为先行情绪(anticipatory emotions)和预期情绪(anticipated emotions), 两种情绪对未来行为都具有激发作用。预期情绪的行为激发作用一般要强于先行情绪, 但由于受先行情绪的影响, 预期情绪总是在一定程度上与先行情绪保持一致, 因而决策也倾向于符合先行情绪。DellaVigna和Malmendier (2006)在对健身俱乐部会员对健身协议选择的研究中发现, 处于健身激情中的个体在办理月会员卡时, 对每月参加健身次数的预期是实际参加次数的两倍多, 导致会员的月消费金额大于按次付费金额而没有享受到会员优惠。不过, 不同情绪对投射偏差的具体影响可能是较为复杂的, 有待更多的实证研究加以检验(Lerner, Li, Valdesolo, & Kassam, 2015)。例如, van Boven, Loewenstein, Welch和 Dunning(2012)的研究发现, 负性先行情绪有助于减少投射偏差。他们让被试通过观看令人恐怖或气愤的电影而唤醒被试的消极情绪(恐惧等)时, 被试为获得一定金额的报酬而在一周后进行令人尴尬的公共表演的意愿会显著降低。如果通过锻炼来降低被试的社会焦虑, 那么被试的意愿则会显著增加, 即投射偏差会有所加重(van Boven et al., 2012)。

3.1.3 需要

需要对投射偏差的影响得到了一些研究的证实, 例如, 在性唤醒状态下, 被试预测对他人性侵犯的可能性大于正常情况(Ariely & Loewenstein,2006)。若只考虑当前决策, 当前需要能够激发个体进行最优决策。但在提前决策时, 个体未来需要与当前需要的不一致会导致当前知觉到的效用并不等于未来的实际效用, 最为明显的就是毒品成瘾和物质滥用(Badger et al., 2007)。Sayette,Loewenstein, Griffin和Black (2008)发现, 相对于烟瘾发作的“热”状态, 处于烟瘾尚未发作的“冷”状态中的被试会明显低估满足烟瘾对他们的重要性。另如, 在习惯的影响下, 随着消费需要的增加,个体会因投射偏差而倾向于过度消费(Loewenstein et al., 2003; Baucells & Sarin, 2010)。

3.2 外源性因素(exogenous factors)

3.2.1 事件相关信息

事件相关信息的生动性、易得性以及可比性等因素会对未来情境的模拟造成影响, 进而影响投射偏差。首先, 事件相关信息的生动性(vividness)与投射偏差密切相关(Grable, Lytton, O'Neill, Joo,& Klock, 2006), 决策者容易对生动的信息进行投射, 信息越生动, 产生偏差的可能性越大。例如,在股票投资决策中, 由于前一周股票市场的信息更生动且更易得, 投资者会将上周股市的收盘价格及变化趋势投射到未来, 从而影响投资者风险容忍度及决策, 而更早之前的股市信息则较少产生影响(Grable et al., 2004; Grable, 2013)。

其次, 事件相关信息的可比性会影响人们的评价方式, 在不同的评价方式下, 人们的偏好会发生变化, 甚至逆转, 从而造成投射偏差(Kahneman& Thaler, 2006)。例如, 在挑选商品时, 消费者需要对计划购买的物品进行比较评价(comparative evaluation), 不同事物之间的细微差别会显而易见, 个体关注的是物品关键属性的效用并据此做出购买决策。但在日后的使用过程中, 消费者则需要进行单独评价(separate evaluation), 关注的是物品附属属性的效用, 关键属性的差异变得不那么明显(Hsee & Hastie, 2006)。此外, 无关物体(如巧克力)出现在待评价目标物体(如薯片)附近时, 巧克力的出现会降低人们对薯片的偏好, 这种不必要的对比也会对投射偏差产生影响(Morewedge,Gilbert, Myrseth, Kassam, & Wilson, 2010)。

3.2.2 天气状况

日常生活中的很多决策与天气密切相关, 天气对投射偏差的影响主要表现在两个方面：(1)通过影响预测效用进而影响投射偏差。如在目录订购的研究中发现, 如果个体订购过冬衣物时的天气导致该衣物的使用价值增加, 个体会高估该衣物未来的效用, 并倾向于订购, 退货的可能性也会增加(Conlin et al., 2007)。Busse 等人(2015)也发现, 消费者购买汽车的决策受到当天天气状况的显著影响。(2)通过影响人们的情绪进而影响投射偏差。不同的天气会激发人们不同的情绪, 情绪上的差异会导致人们采用不同的信息加工方式,从而对投射偏差产生影响。如有研究发现当天气晴朗时, 个体易于产生快乐情绪从而更多地靠直观推断进行决策, 这会在一定程度上加重投射偏差; 而当天气阴沉时, 个体则易于产生负性情绪从而采用审慎的分析式加工, 投射偏差会有所减轻 (Simonsohn, 2010)。

3.2.3 选择情境

选择情境的复杂程度会对人们的投射偏差造成影响。Gilbert等人(2002)的研究发现, 个体只有在认知空闲时才能对原有的预测进行时间修正。当选择情境较为复杂, 当前任务占据过多的认知资源时, 个体无法精确地表征即将发生的事件的情境, 其预测也会锚定在当前情境中。人们对未来偏好的预测不仅受到真实事件与模拟事件的差异的影响, 还会受到情境差异的影响。准确的偏好预测不仅需要心理模拟与实际事件相一致, 而且还需要选择情境与体验情境也一致(Gilbert &Wilson, 2007)。否则, 个体的预测会锚定在当前情境中, 由于调整不充分而低估未来偏好与当前偏好的差异程度, 从而会加重投射偏差。

综上所述, 从投射偏差的影响因素来看, 内源性因素主要通过影响人们的信息加工方式, 以及避免后悔等消极情绪体验来影响投射偏差; 而外源性因素则为个体的判断与决策提供相应的行为情境信息及时间位置信息。而且这两类因素可能存在交互作用, 共同对投射偏差的程度大小和变化方向产生影响。

4 投射偏差的应对策略

如前所述, 投射偏差在人们的日常决策行为中普遍且稳健地存在, 因而对其的探究有着重要的现实意义和应用价值。例如, 医疗决策中的严重疾病患者因当前的痛苦而延误或放弃治疗, 导致病情恶化(Loewenstein, 2005a; Stephens et al.,2014)。消费决策中的消费者常常受到投射偏差的影响, 把当前的信息投射到未来, 进而做出次优决策(Mahatma, 2006; Acland & Levy, 2015)。因此,非常有必要进行投射偏差的应对策略研究以帮助人们改进决策质量。

4.1 冷却期策略(cooling-off period strategy)

基于投射偏差之共情鸿沟现象所设计的冷却期策略已被应用于公共事务管理(李爱梅, 鹿凡凡,2013)。冷却期策略主要依据“热–冷鸿沟”的研究成果, 即个体在高度情感唤醒状态下往往会高估这种情感体验的持续时间, 并在即时效用的影响下做出满足当前需要的决策。例如, Wie和 Kim(2015)的最新研究发现, 在离婚干预研究中引入“冷静阶段”或“等待阶段”以减少投射偏差的负面影响, 可使离婚率降低9%。为此, 韩国政府颁布了相关政策, 规定夫妻双方从“提出离婚”到“正式离婚”之间必须有3周的冷却期, 该政策的实施有效遏制了不断攀升的离婚率(Lee, 2011)。可见, 在面对离婚这类重大个人决策时, 通过设置“冷却期策略”确实可以显著改善当事人的决策质量。

4.2 预先承诺策略(pre-commitment strategy)

根据投射偏差之共情鸿沟, 个体在一种感受中难以准确预测另一种感受中的偏好, 即预期效用总是倾向于偏向当前效用。例如, Gilbert等人(2002)的研究发现, 处于饥饿状态的被试常常会在食品店购买很多本不打算购买的食品。不过,如果研究者为被试准备了购买食品的清单, 他们大都会遵照购买, 不会表现出冲动性消费。这提示我们可以采用预先承诺策略来促进人们多从事健康行为, 少进行不健康活动(Liu, Wisdom,Roberto, Liu, & Ubel, 2014), 并通过设置预先承诺等策略以克服暴饮暴食、闪婚闪离、日光–月光族、物质滥用等决策偏差行为。

此外, 有关健身会员卡购买中的投射偏差研究发现, 人们不仅无法准确预测自己的未来偏好, 而且难以遵照最初的健身计划坚持锻炼(DellaVigna& Malmendier, 2006; DellaVigna, 2009)。Acland 和Levy (2015)据此进行了用奖励措施激励人们养成坚持锻炼的好习惯的干预研究, 结果显著提高了人们参加锻炼的次数。而在其他与投射偏差密切相关的日常决策中, 诸如信用卡的频繁透支, 成瘾行为的恶性循环, 以及资本市场中的过度交易等等, 都急需设计有针对性的反偏差策略, 现今这方面的探索还远远满足不了需要(Loewenstein,Asch, & Volpp, 2013)。

5 研究展望

尽管已有投射偏差研究取得了很多成果并深化了人们对投射偏差的认识, 仍尚未完全揭示出投射偏差的全貌, 投射偏差的许多问题有待进一步研究。

5.1 深入探究投射偏差的心理机制

首先, 应尝试从新的视角探索投射偏差的形成机制。除了情感–认知加工、时间修正和心理模拟之外, Grable等人(2004)从后悔规避的视角对股票投资决策中的投射偏差给出了较为合理的解释。他们认为投射偏差的产生主要是因为保持当前偏好会比做出与当前偏好不一致的股票投资决策产生更少的后悔体验。在股票投资决策中, 当股票价格上涨时, 投资者的风险容忍度会随之提高, 投资者也会倾向于将这种对高风险的容忍投射到未来, 从而增加股票的购买量。但当股票价格下降时, 个体的风险容忍度会随之降低, 也会认为未来的股票价格会继续下降, 进而开始抛售股票。由于投资者对错失继续获利的机会(或造成继续损失的机会)的后悔程度要远高于违背这一趋势所带来的心理上和经济上的获益, 为了避免后悔遂不愿做出违背当前趋势的决策。因此, 投资者会倾向于根据当前的股票价格以及当前的风险容忍度而对未来进行一致性预期, 从而产生投射偏差(Grable et al., 2004)。不过, Grable等人对投射偏差的后悔规避解释及检验只适用于股票投资决策领域, 尚不具有普遍的解释力(Grable et al.,2006; Grable, 2013)。

其次, 已有研究虽基于情感–认知加工的协同及竞争对投射偏差的形成机制进行了阐释, 但大体上属于理论推导层面的再描述, 并未提供作用机制的确切信息及可检测的假设(孙彦, 李纾,殷晓莉, 2007), 未来研究应在现有验证“共情鸿沟”现象的基础上对投射偏差的产生过程进行因素设计和变量操纵实验, 以对情感–认知加工作用于投射偏差的机制进行假设检验(Fisher &Rangel, 2014)。

此外, 应在更高层次上对投射偏差的各种机制解释进行必要的整合。例如, 时间修正和心理模拟这两种对投射偏差的机制解释的差异主要是关注点的不同, 一个主要从时间位置信息的加工着手, 另一个则侧重从事件情境信息的加工切入,但二者的逻辑思路相近且递进关系明确, 有必要加以整合和概化。基于此, 我们尝试对时间修正和心理模拟解释投射偏差的作用机制进行了初步整合, 并对产生过程进行了概括, 具体如图 1所示。此外, 未来研究还需要在实证层面通过假设检验和变量操纵等对投射偏差的产生过程和心理机制进行更全面且更有针对性的因果探究。

图1 基于心理模拟和时间修正的投射偏差成因的整合模型

5.2 开展跨期选择中的投射偏差研究

投射偏差涉及当前偏好对未来决策的影响。在有关当前偏好与未来决策的动态非一致性的探索中, 跨期选择的研究较多。如Loewenstein等人(2003)通过逻辑分析建构了投射偏差的数学模型,强调了跨期选择中的投射偏差的重要性。他们认为偏好的动态非一致性使个体倾向于根据当前偏好进行跨期决策。也就是说, 尽管当前偏好对跨期选择具有很小或者几乎没有指导意义, 个体还是会赋予其较大的权重并投射到未来, 从而追求能够使当前知觉到的跨期效用最大化的消费模式,这会造成预测效用不同程度地偏向于当前效用而不能使未来的决策效用最大化(Conlin et al., 2007;Kliger & Levy, 2008)。

后续研究可以从投射偏差切入, 对跨期选择中的跨期效用最大化、习惯形成、双曲折扣等问题进行系统且深入的探究, 这对于相关主题的理论建模与机制分析具有十分重要的意义。但需要注意的是, 虽然投射偏差是与未来有关的决策,但它并不是跨期选择中特有的现象, 而且两者也有一定的区分。跨期选择是对未来不同时间点上的收益与损失的权衡, 或对未来的短期结果和长期结果的比较。例如, 选择当前消费还是未来消费。而投射偏差是基于对未来事件的预测而进行的提前决策, 并不一定涉及多个时间点上决策结果的权衡。例如, 明天是否参加某个学术会议, 这是容易混淆且需要辨析的。

5.3 需要关注投射偏差的产生条件

投射偏差的产生可能源于人们对未来偏好的预测总会不可避免地受到当前偏好的影响, 即便未来偏好不可能受制于人们当前的偏好状态。那么, 在什么条件下投射偏差程度有可能很小, 甚至不存在呢？这涉及到投射偏差的产生条件等根源性问题。已有相关研究从个体差异的角度探讨了年龄对情感预测偏差的影响, 发现老年被试比年轻被试做出了更准确的情感预测, 特别是对与损失有关的事件, 老年被试准确预测了自己的情感反应(刘聪慧, 张耀华, 俞国良, 2010)。Woltin,Yzerbyt和Corneille (2011)的研究则发现, 启动不同的自我解释(self-construal)会影响被试的投射偏差, 即启动了相互依赖自我解释的被试(相对于启动了独立的自我解释的被试), 当他们先判断他人再判断自己时会显著降低共情鸿沟的程度。另有 Stephens等人(2014)基于临终关怀的医疗决策情景探讨了大学生被试对不同年龄的癌症晚期患者(80岁VS 22岁)的共情鸿沟差异, 发现大学生被试面对与自己年龄相仿的 22岁癌症患者的决策情境时(相对于 80岁癌症患者), 更不可能用牺牲一部分寿命来换取安乐死。这表明大学生被试与 22岁患者的年龄相似性可能经由情感距离的拉近, 进而降低了投射偏差程度。由此可见, 投射偏差虽属于较为稳健的决策偏差现象, 还是有一定程度的可变性的。因此, 未来研究需要关注投射偏差的产生条件和调节因素, 这有助于我们逐步加深对投射偏差的本质特征和产生根源的认识。

综上所述, 投射偏差虽是一种常见且典型的决策偏差现象, 但不可否认的是, 基于当前信息进行投射是预测未来偏好的便捷方式。对投射偏差的深入探究, 不仅有助于人们更好地认识并把握投射偏差的实质以洞悉非理性决策, 还可以借助投射偏差的应对策略指导人们的日常判断与决策以避免决策失误。因此, 投射偏差研究具有重要的理论价值与现实意义。

李爱梅, 鹿凡凡.(2013).幸福的体验效用与非理性决策行为的偏差机制.心理科学进展, 21(6), 1059–1070.

刘聪慧, 张耀华, 俞国良.(2010).情感预测偏差的相关研究评述.心理科学进展, 18(8), 1246–1255.

孙彦, 李纾, 殷晓莉.(2007).决策与推理的双系统——启发式系统和分析系统.心理科学进展, 15(5), 721–726.

Acland, D., & Levy, M.R.(2015).Naiveté, projection bias,and habit formation in gym attendance.Management Science, 61(1), 146–161.

Ariely, D., & Loewenstein, G.(2006).The heat of the moment: The effect of sexual arousal on sexual decision making.Journal of Behavioral Decision Making, 19(2),87–98.

Badger, G.J., Bickel, W.K., Giordano, L.A., Jacobs, E.A.,Loewenstein, G., & Marsch, L.(2007).Altered states: The impact of immediate craving on the valuation of current and future opioids.Journal of Health Economics, 26(5),865–876.

Baucells, M., & Sarin, R.K.(2010).Predicting utility under satiation and habit formation.Management Science, 56(2),286–301.

Baucells, M., & Sarin, R.K.(2013).Determinants of experienced utility: Laws and implications.Decision Analysis, 10(2), 135–151.

Baumgartner, H., Pieters, R., & Bagozzi, R.P.(2008).Futureoriented emotions: Conceptualization and behavioral effects.European Journal of Social Psychology, 38(4), 685–696.

Bienenstock, S., & Ropaul, M.(2015).The price of freedom:Choosing between long- and short-term contracts in thepresence of projection bias.Paper presented at the 7th seminar of the Future of Law and Economics, Paris, France.

Briz, T., Drichoutis, A.C., & House, L.(2015).Examining projection bias in experimental auctions: The role of hunger and immediate gratification.Agricultural and Food Economics, 3, 22.

Busse, M.R., Pope, D.G., Pope, J.C., & Silva-Risso, J.(2015).The psychological effect of weather on car purchases.The Quarterly Journal of Economics, 130(1), 371–414.

Camerer, C., Loewenstein, G., & Prelec, D.(2005).Neuroeconomics: How neuroscience can inform economics.Journal of Economic Literature, 43, 9–64.

Conlin, M., O'Donoghue, T., & Vogelsang, T.J.(2007).Projection bias in catalog orders.American Economic Review, 97(4), 1217–1249.

DellaVigna, S.(2009).Psychology and economics: Evidence from the field.Journal of Economic Literature, 47(2),315–372.

DellaVigna, S., & Malmendier, U.(2006).Paying not to go to the gym.American Economic Review, 96(3), 694–719.

Fisher, G., & Rangel, A.(2014).Symmetry in cold-to-hot and hot-to-cold valuation gaps.Psychological Science, 25(1),120–127.

Gigerenzer, G., & Gaissmaier, W.(2011).Heuristic decision making.Annual Review of Psychology, 62, 451–482.

Gilbert, D.T., Gill, M.J., & Wilson, T.D.(2002).The future is now: Temporal correction in affective forecasting.Organizational Behavior and Human Decision Processes,88(1), 430–444.

Gilbert, D.T., & Wilson, T.D.(2007).Prospection:Experiencing the future.Science, 317(5843), 1351–1354.

Grable, J., Lytton, R., & O'Neill, B.(2004).Projection bias and financial risk tolerance.Journal of Behavioral Finance, 5(3), 142–147.

Grable, J., Lytton, R.H., O'Neill, B., Joo, S.H., & Klock, D.(2006).Risk tolerance, projection bias, vividness, and equity prices.The Journal of Investing, 15(2), 68–74.

Grable, J.E.(2013).Is risk tolerance stable? The role of projection bias.Journal of Financial Service Professionals,67(1), 14–16.

Hsee, C.K., & Hastie, R.(2006).Decision and experience:Why don’t we choose what makes us happy?Trends in Cognitive Sciences, 10(1), 31–37.

Kahneman, D., & Thaler, R.H.(2006).Anomalies: Utility maximization and experienced utility.Journal of Economic Perspectives, 20(1), 221–234.

Kliger, D., & Levy, O.(2008).Projection bias by investors:A market approach.Journal of Economic Behavior and Organization, 66, 657–668.

Lee, J.(2011).Projection bias in divorce. Working paper,Sogang University, Seoul.

Lerner, J.S., Li, Y., Valdesolo, P., & Kassam, K.S.(2015).Emotion and decision making.Annual Review of Psychology,66, 799–823.

Liu, P.J., Wisdom, J., Roberto, C.A., Liu, L.J., & Ubel, P.A.(2014).Using behavioral economics to design more effective food policies to address obesity.Applied Economic Perspectives and Policy, 36(1), 6–24.

Loewenstein, G.(2005a).Projection bias in medical decision making.Medical Decision Making, 25(1), 96–105.

Loewenstein, G.(2005b).Hot-cold empathy gaps and medical decision making.Health Psychology, 24(4 Suppl), S49–S56.

Loewenstein, G., O'Donoghue, T., & Rabin, M.(2003).Projection bias in predicting future utility.The Quarterly Journal of Economics, 118(4), 1209–1248.

Loewenstein, G., Asch, D.A., & Volpp K.G.(2013).Behavioral economics holds potential to deliver better results for patients, insurers, and employers.Health Affairs,32(7), 1244–1250.

Madeira, T.(2015).Weather, mood, and use of antidepressants:The role of projection bias in mental health care decisions.Working paper, UC Berkeley, Los Angeles.

Mahatma, C.(2006).Projection bias in eBay purchases: A statistical analysis.Working paper, Wharton Research Scholars.

Mitomo, H., & Otsuka, T.(2012).Rich information on environmental issues and the poor reflections on consumers’green actions: A behavioral economic approach.Telematics and Informatics, 29(4), 400–408.

Morewedge, C.K., Gilbert, D.T., Myrseth, K.O.R., Kassam,K.S., & Wilson, T.D.(2010).Consuming experience:Why affective forecasters overestimate comparative value.Journal of Experimental Social Psychology, 46(6), 986–992.

Morewedge, C.K., Gilbert, D.T., & Wilson, T.D.(2005).The least likely of times: How remembering the past biases forecasts of the future.Psychological Science,16(8), 626–630.

Read, D., & van Leeuwen, B.(1998).Predicting hunger: The effects of appetite and delay on choice.Organizational Behavior and Human Decision Processes, 76(2), 189–205.

Read, D., Loewenstein, G., & Kalyanaraman, S.(1999).Mixing virtue and vice: Combining the immediacy effect and the diversification heuristic.Journal of Behavioral Decision Making, 12, 257–273.

Sayette, M.A., Loewenstein, G., Griffin, K.M., & Black, J.J.(2008).Exploring the cold-to-hot empathy gap in smokers.Psychological Science, 19(9), 926–932.

Simonsohn, U.(2007).Clouds make nerds look good: Field evidence of the impact of incidental factors on decision making.Journal of Behavioral Decision Making, 20(2),143–152.

Simonsohn, U.(2010).Weather to go to college.The Economic Journal, 120(543), 270–280.

Stephens, J.D.W., Neal, D.S., & Overman, A.A.(2014).Closing the empathy gap in college students’ judgments of end-of-life tradeoffs.International Journal of Psychology,49(4), 313–317.

van Boven, L., & Loewenstein, G.(2003).Social projection of transient drive states.Personality and Social Psychology Bulletin, 29(9), 1159–1168.

van Boven, L., Loewenstein, G., Welch, E., & Dunning, D.(2012).The illusion of courage in self-predictions:Mispredicting one's own behavior in embarrassing situations.Journal of Behavioral Decision Making, 25(1), 1–12.

Wie, D., & Kim, H.(2015).Between calm and passion: The cooling-off period and divorce decisions in Korea.Feminist Economics, 21(2), 187–214.

Woltin, K.A., Yzerbyt, V.Y., & Corneille, O.(2011).On reducing an empathy gap: The impact of self-construal and order of judgment.British Journal of Social Psychology,50(3), 553–562.