“红绿灯”营养信息标签助推低自控者健康决策

王新雨 罗子彤 赵 娜

(中央财经大学社会与心理学院，北京 100081)

1 引言

截至2016年，中国肥胖者数量已达8960万人,超重人群则超三亿,中国已经超越美国成为全世界肥胖人口最多的国家(Bentham et al.,2016)。肥胖给人们生活带来诸多不便，也增加了人们患病的风险(Marcano-Olivier et al.,2020)。近年来的研究表明，现代社会充斥着各种高脂、高糖、高盐食品，这些美味但不健康的食品成为诱发肥胖的“环境”因素(付志聪,张静,2020；朱文丽,马冠生,2022)。同时,从个体角度来看，在这样的环境中,相比高自控个体,低自控个体更容易超重和肥胖,更难做出健康决策(Crescioni et al.,2011)。

健康决策已受到社会学家、心理学家、健康学家及政策制订者的广泛关注(Gillebaart et al.,2016)。综合来看，以往研究主要集中探讨健康决策的影响因素，如目标启动(耿晓伟等,2018;Wang et al.,2020)、食物份量大小(Vasiljevic et al.,2018)、环境信息(Biswas et al.,2018)等。其中，自我控制能力也是影响个体健康决策的重要因素之一(Minton et al.,2018)。研究表明，个体的低自我控制能力与不健康的行为习惯存在显著正相关，比如低自我控制者更容易酗酒和食用高糖、高脂肪食物(de Ridder et al.,2012;Salmon et al.,2014)。那么，如何帮助低自我控制者更好地做出健康决策呢？研究者们认为可以通过提高消费者的自我控制力来达成这一目标(Vite et al.,2020)。然而，自我控制能力在短时间内很难有所提升，通过冥想、体育锻炼等方法恢复自我控制资源也过于间接和复杂(陈方煜,2020;张玥等,2018;Michie et al.,2009)。理查德·塞勒在2008年提出的“助推”理论，为解决这一问题提供了新思路。助推是指在不禁止任何选项或不显著改变经济激励的选择体系中，以一种可预言的方式改变人们的行为(Thaler &Sunstein,2008)。换句话说，助推理论认为人是社会人，在决策时会受到环境、刺激源等各方面的影响，从而做出非理性决策，但通过改变选择架构可以促使人们做出更理性的选择。因此，本研究拟从助推角度出发，采用直接的、操作性强的外部线索——“红绿灯”营养信息标签来帮助低自控者做出健康决策，并探讨其在自我控制与健康决策间关系中的调节作用。

1.1 低自控者与健康决策

自我控制是指个体为了执行长期利益目标而有意识地控制冲动行为的能力(Bermúdez,2021)。自我控制可以分为特质自我控制和状态自我控制，特质自我控制是指个体在较长时期里整体与综合性的自我控制，是比较稳定的自我控制倾向；状态自我控制即情境中的自我控制，会受生理状态、情绪、动机等因素影响表现出可变性(欧阳益等,2016)。状态自我控制对个体行为的影响可以用自我控制资源理论解释。这一理论认为，自我控制资源是有限的，并且与自我控制有关的行为都会消耗这种资源，而这种损耗会影响后续有关任务的表现(谭树华等,2012;Baumeister &Tice,2007)。研究发现，低自我控制力者往往有更低的学业成就、更差的人际关系、更低的主观幸福感甚至更多的心理问题(Duckworth et al.,2019;Kim et al.,2022;Zhao et al.,2022)。

在健康决策层面，低自我控制力的个体更容易受到外部环境线索的影响，进而表现出冲动行为，当外部环境线索提示低自控的个体做健康相关决策时，他们更倾向于依照外部线索快速选择(Salmon et al.,2014)。Szabo等人(2019)通过实验表明，自我控制在健康饮食态度中起着决定性作用，自我控制水平高的个体健康饮食态度会更积极，而自我控制水平低的个体健康饮食态度则更消极(Fan &Wang,2022;Ha et al.,2019)。认知神经科学领域的相关研究也表明，与高自我控制力的个体看重食物的健康属性相比，低自我控制力的个体更看重食物的美味属性，他们会选择更多不健康的食物(Hare et al.,2009;Sullivan et al.,2015)。因此，我们提出假设1：低自我控制能力的个体更倾向于选择不健康食品。

1.2 “红绿灯”营养信息标签的助推作用

“红绿灯”营养信息作为一种食品标签，可以视为影响食品选择的重要外部线索。研究者们发现，食物份量、包装大小，甚至食品标签的大小等外部线索都可以影响消费者的健康决策(何贵兵等,2018;Daley et al.,2020;Ni Mhurchu et al.,2018;Krishna,2012;Wansink,2004)。Shangguan等(2019)的一项元分析发现，营养信息标签显著影响个体的食品消费方式。而相比传统的卡路里标注，“红绿灯”营养信息标签——使用简单的红色、黄色、绿色标注来反映食品复杂的营养信息状况——在促进健康食品选择行为上更为有效(Olstad et al.,2015;Trakman et al.,2021)。这可能是因为在“红绿灯”营养信息标签条件下前扣带回和抑制区(额回下和额回中)之间的功能连接比普通标签条件下更强，对人们选择健康食物的影响也更显著(Zhang et al.,2020)。

以往研究还发现，某些减少认知损耗或节约自我控制资源的外部手段可以使低自我控制者做出更多的健康决策(Reinhardt &Hurtienne,2019)。比如，将健康食物和社会规范启发式联系在一起能够促使自我控制资源损耗更多的个体选择更多健康食品(Salmon et al.,2014)。从这个角度看，“红绿灯”营养信息标签可能可以作为一种有效的外部线索，助推个体健康决策。基于此，本研究提出假设2：“红绿灯”营养信息标签能显著促进低自我控制能力的个体做出更多健康决策。

1.3 研究思路

我们首先通过预研究对实验材料进行筛选，随后采用两个研究来验证上述假设。研究一通过问卷调查法探究自我控制和健康决策之间的关系。研究二采用Stroop色词任务操纵个体的状态自我控制水平，并加入“红绿灯”营养信息标签作为调节变量，在探究自我控制水平和健康食品选择之间关系的基础上，进一步探讨“红绿灯”营养信息标签在其中的作用。

2 预研究 实验材料的筛选

在正式的调查研究之前，我们通过开放式问卷调查来选取合适的健康食物和不健康食物作为调查材料。

2.1 被试

共选取30名某大学学生作为被试，其中有效被试27名,男性12名,女性15名 (M年龄=23.74,SD年龄=5.71)。

2.2 研究过程

采用开放式问卷调查，请被试列出自己认为的十种最健康的食物和十种最不健康的食物。回收问卷后，请两位心理学专业学生对食品出现的情况编码，并且根据频次高低排序。

2.3 研究结果

开放式调查的研究结果如表1所示。调查表中呈现了对最健康食物和最不健康食物的编码结果。从表中可以看出,牛奶(13)、全麦面包(13)、水果(12)、酸奶(12)和核桃(9)是被试认为最健康的食物,而可乐(20)、薯片(16)、辣条(15)、雪碧(14)和方便面(12)则被认为是最不健康的食品。这些食品将会在后续的调查和实验研究中作为实验材料。

表1 开放式问卷调查结果和词频统计(各前五种)

3 研究一 低自我控制与健康食品选择的关系

3.1 被试

选取70名河南省平顶山市某中学初中生作为被试，其中有效被试69名，男性31名，女性38名,M年龄=12.52,SD年龄=1.08。

3.2 研究工具

(1)自我控制量表。采用谭树华和郭永玉(2008)在中国文化背景下修订的自我控制量表。该量表共五个维度，即冲动控制、健康习惯、抵御诱惑、专注工作和节制娱乐，共有19道题，代表性题目如“我常常饮酒或上网过度”。量表采用5点计分，1代表“非常不符合”，5代表“非常符合”。对部分题目反向计分后，分数越高，代表个体的自我控制能力越高。该量表具有较高的信效度，在本研究中，Cronbach’s alpha系数为0.80。

(2)健康目标。采用题目“您在多大程度上想要吃得健康？”对个体的健康目标进行测量。题目采用5点计分，其中1代表“一点也不”,5代表“非常想”(Salmon et al.,2014)。分数越高，代表个体的健康目标水平越高。

(3)因变量的测量。选自预研究中筛选出来的材料，健康和不健康的零食分别为坚果和薯片。被试填完问卷后，请他们选择一种零食作为填写问卷的报酬。把选择健康食品的被试编码为“1”，选择非健康食品的被试编码为“0”。

(4)其他控制变量。为控制“饥饿程度”对本研究的干扰作用，我们选择在该学校晚饭后第一节课施测。

3.3 研究程序

首先，被试需要填写身高体重等基本信息(BMI=体重(kg)/身高2(m2))，然后填写自我控制量表，并对自己的健康目标进行评分。被试填完问卷后，请他们选择一种零食作为参加此次研究的报酬。

3.4 研究结果

我们考察了不同性别的个体在食品选择上的差异。结果显示性别与食品选择无关联，因此随后的数据分析不再考虑性别的差异，具体的描述性分析见表2。

表2 被试各维度得分描述性统计分析(n=69)

本研究中29人(42%)选择了不健康的食品(薯片)，40人(58%)选择了健康的食品(坚果)。本研究将个体自我控制量表得分作为自变量，食品选择作为因变量，健康目标和BMI指数作为控制变量进行逻辑回归。结果发现，与低自控个体相比，高自控个体对健康食品的选择意向显著更高,Exp(β)=1.07,Wald(χ2)=4.15,p<0.05,这表明自我控制对健康食品的选择有显著的正向预测作用。

4 研究二 “红绿灯”营养信息标签的助推作用

4.1 被试

选取70名某大学学生作为被试，其中，男性15人，女性55名,M年龄=20.54,SD年龄=1.30。

4.2 研究设计

采用2(高自我控制水平/低自我控制水平)× 2(有“红绿灯”营养信息/无“红绿灯”营养信息)的被试间实验设计。

4.3 变量的操纵

自我控制采用魏来(2013)修订的Stroop色词任务完成对自我控制的操纵。个体完成色词不一致的Stroop任务时需要克服自动化倾向，这一过程会损耗自我控制资源(Gailliot et al.,2007;Mead et al.,2009)。在该实验中，完成色词不一致任务将消耗被试更多的自我控制资源，为低自我控制组；完成色词一致任务的被试相对消耗较少自我控制资源，为高自我控制组。具体实验为用红色、黄色、蓝色、绿色书写的“红”“黄”“蓝”“绿”汉字，根据字与颜色是否匹配，分为色词一致刺激和色词不一致刺激。其中高自控组包含20个色词一致刺激，低自控组包含20个色词不一致刺激。每次目标刺激物出现前，都会出现一个红色的“+”号提醒被试注意，之后目标刺激出现，目标刺激下方有对应的四个颜色的小方块，被试需要尽可能快地做出反应，点击正确的颜色方块后，下一目标刺激物才会出现，实验流程如图1。

图1 Stroop实验流程图

“红绿灯”营养信息标签。本研究采用牛奶-可乐、全麦面包-薯片、水果-辣条、酸奶-雪碧、核桃-方便面五组食品选项。实验组每种食品呈现图片下方都有营养标签以及“红绿灯”标签标识出食品的健康程度，示例见图2。对照组的标签呈现方式是我们日常生活中经常看到的方式，如图3。此外，该研究控制了各组出现顺序以及每组之间两个食品的先后顺序。

图2 “红绿灯”营养信息呈现方式示例

4.4 研究程序

被试被随机分配至四个实验组。实验开始前，告知被试此次实验会对被试的准确度和反应时进行测量，以保证被试能够以认真的态度完成实验。在完成实验后，对被试自我控制资源的消耗程度进行操纵性检验，即要求被试对任务难度和努力程度进行七点评分(陈彩琦等,2019;Gailliot et al.,2007)。随后，被试会在五对零食中进行选择，从每对中选择一个自己想要的食物，选择牛奶、全麦面包、水果、酸奶、核桃的记为选择健康食品，选择薯片、辣条、雪碧、可乐、方便面的记为选择不健康食品。为了测量被试是否注意到营养信息，会在实验结束前询问被试“您是否注意到食品下方的营养信息(填‘是’或‘否’)”，填写“否”的视为无效数据剔除。

牛奶可乐营养素 含量(每100ml)营养素 含量(每100ml)热量(大卡)54.00 热量(大卡)42.50 碳水化合物(克)3.40碳水化合物(克)10.60脂肪(克)3.20脂肪(克)0.00蛋白质(克)3.00蛋白质(克)0.00红绿灯红绿灯

图3 对照组营养信息呈现方式示例

4.5 研究结果

4.5.1 操纵有效性检验

对自我控制操纵性检验两个问题得分进行独立样本t检验，结果表明，低自控组任务难度得分(M=2.41,SD=0.96)显著高于高自控组(M=1.60,SD=0.73),t(68)=3.95,p<0.01；完成低自控组任务需付出的努力程度(M=2.82,SD=1.03)显著高于高自控组(M=1.92,SD=0.84),t(68)=4.05,p<0.01，说明本研究变量操纵成功。

4.5.2 方差分析

对实验结果执行2×2的组间方差分析。结果表明,自我控制主效应边缘显著,F(1,66)=3.67,p=0.06,偏η2=0.05；“红绿灯”营养信息标签主效应显著,F(1,66)=12.51,p<0.01,偏η2=0.16，呈现“红绿灯”营养信息标签的个体选择健康食品的个数(M=3.75,SD=0.89)显著大于没有呈现“红绿灯”营养信息标签的个体选择健康食品的个数(M=2.90,SD=1.12)；自我控制和“红绿灯”营养信息标签的交互作用显著,F(1,66)=4.26,p<0.05,偏η2=0.06，描述性分析见表2。

表2 不同组别被试食品选择得分的描述性统计分析(n=70)

进一步简单效应分析表明，高自我控制组的个体在有 “红绿灯”营养信息标签时选择健康食品的个数(M=3.73,SD=0.96)和无“红绿灯”营养信息标签时选择健康食品的个数(M=3.38,SD=1.20)的差异不显著,t(34)=0.94,p=0.35；对低自我控制组的个体来说，有“红绿灯”营养信息标签时选择健康食品的个数(M=3.77,SD=0.83)显著高于无“红绿灯”营养信息标签时选择健康食品的个数(M=2.43,SD=0.81),t(32)=4.64,p<0.001，结果如图4所示。

图4 “红绿灯”营养信息标签与自我控制水平对健康食品选择的交互作用

研究2对状态自我控制水平进行了操纵，并对自我控制和健康决策之间的关系做了更深入的探讨。结果表明，“红绿灯”营养信息标签能够调节自我控制和健康决策的关系，在有“红绿灯”营养信息标签的情况下，低自我控制力的个体能够做出更健康的决策，而高自控个体的健康决策水平没有显著变化，假设2得到验证。

5 讨论

本研究采用问卷法与实验法相结合的方式，探讨了自我控制与健康食品选择的关系及“红绿灯”营养信息标签在其中的作用。结果表明，自我控制能力较低的个体会更多地选择不健康的食物，自我控制能力显著正向预测健康选择，这与前人关于自我控制的研究相一致(Liu et al.,2019)。这可能是因为自我控制能力低的个体更容易做出短期决策，他们在跨期选择任务中更倾向于选择即时奖励，会更多满足自己的短期利益目标——选择不健康但美味的食品来满足短暂的口腹之欲(Baumeister,2002;He et al.,2020;Schmidt et al.,2017)。为了提高人们的健康决策水平，从个体自身的内部线索出发寻找影响自控力的因素是一个可行的方法(Scardera et al.,2021)，但由于在实际健康食物选择情境中从内部提升自我控制能力办法太过困难和间接，所以本文试图从外部线索中寻找影响健康决策的相关因素。

本研究同样验证了“红绿灯”营养信息标签对低自控者的助推作用。研究结果发现，低状态自控力个体在有“红绿灯”营养信息标签提示的情况下会更多选择健康食品。这说明，对低自控能力的个体来说，合理的外部线索可以削弱低自控力所带来的负面影响。这是因为，低自我控制的个体对外部信息更加敏感，他们大多数的选择都是自动做出的，选择的食物健康与否往往取决于他们做出选择时所在的环境(Hofmann et al.,2008;Salmon et al.,2014)。此外也有研究证明，彩色的“红绿灯”营养信息标签比单纯的数字信息更能吸引消费者的注意并提高其对产品健康评级的准确性(Jones &Richardson,2007)。总而言之，“红绿灯”营养信息标签作为一种典型的产品外部信息，在消费者健康决策中起到了助推作用，促使消费者购买更多的健康食品。

本文验证了自我控制能力这种个体因素对于人们健康食物选择的影响，并进一步探讨了“红绿灯”营养信息标签这种外部因素在上述影响机制中的调节作用，不仅补充了自我控制能力和“红绿灯”营养信息标签相关的理论研究，还具有显著的实践意义。在理论上，本研究以自我控制量表得分高低为划分依据，以Stroop色词任务为客观操纵方式，多角度验证了自我控制和健康选择之间的关系，丰富了国内有关领域的研究。在实践上，日常生活中，由于工作和生活的压力，人们经常处于自我控制资源缺乏的状态，在这种情况下进行的健康相关决策往往是不合理的，此时就可以利用“红绿灯”营养信息标签起到提示和助推作用，以一种简单、低成本的方式促进人们健康选择。

本研究也存在一定的问题，需要在未来研究中进一步探讨。首先，由于客观环境的原因，实验中所纳入的被试样本量较小，这可能对研究结果的稳定性有一定影响。因此，未来研究可以考虑扩大样本量和样本群体，拓展研究的稳健性；其次，自我控制分为特质自我控制和状态自我控制。本文分别考察了特质自我控制(研究一)和状态自我控制(研究二)与健康决策的关系，并验证了它们作用的一致性。但也有研究认为，特质自我控制往往通过状态自我控制发挥作用(王小凤等,2022)。所以建议未来研究进一步验证低特质自控能力个体健康决策的内在机制。最后，虽然在本研究中我们考虑到了一些干扰变量并对其进行了控制，但健康食物和不健康食物之间可能存在价格、大小等属性差异，也会影响人们的健康决策。比如“价格”标签也有可能是影响个体做出健康决策的重要变量，因此未来研究可以单独以价格等因素为核心变量，考察其对健康食物选择的影响及具体效应。

除此之外，本研究也可能存在天花板效应，导致“红绿灯”营养信息标签无法助推高自控组做出更多的健康决策。同时，未来研究也可以尝试采用其他的量表，尤其是具有中国文化特色的量表来对自我控制进行测量，以扩大研究结果的准确性和可靠性。

6 结论

(1)具有低自我控制能力的个体会更多地选择不健康食品。

(2)“红绿灯”营养信息标签在自我控制能力和健康决策的关系中起调节作用，低自控力个体在有“红绿灯”营养信息标签提示的情况下能做出更多健康决策。