环境感官线索对饮食决策的影响及其机制

2024-11-07 00:00邱林波宛小昂
心理科学进展 2024年11期

摘 要 环境中的视觉、听觉、嗅觉等单感官通道的线索对人们的饮食决策有着不同的影响, 而这些线索主要通过影响个体对于食物的感知, 影响个体的情绪反应, 或基于线索和食物之间的图式一致性来发挥作用。当环境中的感官线索来自多个通道时, 人们会对这些线索进行多感官加工, 进而做出饮食决策。个体的特质及动机、饮食决策的范式及情景、社会文化环境都有可能发挥作用从而调控感官线索对饮食决策的影响。未来研究可以借助虚拟现实、机器学习等技术, 对环境感官线索影响饮食决策背后的机制进行更深入的研究, 并且基于已有的理论框架制定有效的健康干预策略。

关键词 多感官加工, 食物选择, 食物环境, 食物消费, 健康干预

分类号 B849

1 引言

饮食健康是《“十四五”国民健康规划》的重要一部分, 通过采用适当的方式引导个体形成更健康的饮食习惯已成为了我国乃至全球亟需解决的难题。一种可行的途径是干预人们的饮食决策, 使其选择更健康的食物或者减少对不健康食物的选择, 从而帮助人们养成健康的饮食习惯(Lowe et al., 2020)。感官线索可以影响人们对于食物的感知以及进食行为, 在饮食决策甚至整个消费场景中都发挥着重要的作用(钟科 等, 2016; Krishna, 2012)。在饮食决策的过程中, 食物本身的色彩、形状、气味以及周围环境的光线、声音、气味和温度等, 都是影响人们选择的关键因素(Chen & Antonelli, 2020)。通过巧妙地改变饮食决策中的感官线索可以引导个体在无意识下自愿地做出更健康的饮食决策, 从而实现对于个体健康饮食的助推(李佳洁, 于彤彤, 2020)。尽管已有研究深入探讨了食物本身的感官线索如何影响人们对于食物的选择以及其潜在机制(Krishna & Schwarz, 2014), 但是较少有研究总结环境中的感官线索对于食物选择的影响及其机制。在本文中, 我们将重点关注饮食决策中的物理环境因素, 总结不同物理环境中的感官线索如何影响人们的饮食选择(Chen & Antonelli, 2020)。

在目前涉及到饮食决策的模型中, 物理环境都是影响饮食决策的一个重要因素(Chen & Antonelli, 2020; Sobal & Bisogni, 2009)。与社会环境这一宏观环境概念不同, 物理环境指的是进行饮食决策时个体所处的微观环境(王楚珺, 宛小昂, 2023; Sobal & Bisogni, 2009)。由于不同环境中视觉、听觉或嗅觉等线索都各不相同, 因此人们加工的感官线索也会不同, 从而导致做出的饮食决策存在差异。先前研究大多关注于环境中的单感官(unisensory)线索对于饮食决策的影响, 例如环境中的视觉、听觉、嗅觉线索等(Wan et al., 2022; Biswas et al., 2019; Lefebvre & Biswas, 2019), 但是个体在进行饮食决策的过程中, 并不仅仅加工来自单感官通道的信息, 而是会综合加工环境中的多感官(multisensory)线索, 例如个体会将自然的图片和自然的声音整合成自然环境, 从而在这种环境中选择更多的健康食物(Vanhatalo et al., 2022)。因此, 我们将结合已有的研究结果, 系统地梳理环境中单感官线索对于饮食决策的影响, 并且总结背后的机制。在此基础上, 我们会综述环境中多感官线索影响饮食决策过程背后的机制, 并且提出多感官线索影响饮食决策的心理学模型。此外, 我们也提出了在这一模型中可能存在的边界条件。未来研究可以利用以人工智能为基础的相关技术对于环境感官线索影响饮食决策这一问题进行更深入的探索。总的来说, 本文不仅可以帮助研8f194ee5bb53e07df1e432a7ac5d6b53究者更清晰地理解环境感官线索对于饮食决策的影响, 为已有的研究结果提供相应的理论框架, 而且可以为感官营销以及饮食助推等领域的具体实践提供相应的理论支持。

2 环境中的单感官线索对饮食决策的影响及其机制

个体在饮食决策的过程中会接受到非常丰富的信息, 但是在一些情境中, 个体的饮食决策可能只受到环境中单个感官通道线索的影响。根据理性决策者的假设, 在饮食决策的过程中, 个体首先会对所有可用的信息进行“采样”, 然后将这些信息组合在一起再形成一个整体的评估(Nakahashi & Cisek, 2023)。但是在实际饮食决策的过程中, 个体很难成为一个理性决策者, 这是因为个体的决策时间、所掌握的知识以及认知资源都是有限的, 个体可能无法加工所有的信息并且将它们整合在一起(Phillips-Wren & Adya, 2020)。因此在饮食决策的情境中, 个体也可能会基于一些简单但是重要的信息做出自己的决策(Schulte-Mecklenbeck et al., 2013)。例如, 个体在一些情景中会仅仅采用视觉信息来做出食物选择, 这也被称为饮食决策中的视觉主导性(Schulte- Mecklenbeck et al., 2013)。目前大部分研究都只涉及了环境中的单感官线索对于饮食决策的影响, 因此我们在本文中首先会介绍环境中的单感官线索对于饮食决策的影响。

2.1 环境中的视觉线索对饮食决策的影响

在个体进行饮食决策的过程中, 视觉线索发挥着重要的作用(Schulte-Mecklenbeck et al., 2013)。在环境视觉线索影响饮食决策的相关研究中, 研究者主要聚焦于环境光线和环境中的颜色两类视觉线索对于食物选择的影响。环境光线的亮度会影响人们的食物选择结果。消费者在明亮的环境中比在昏暗的环境中对于食品的安全感知更高, 从而会更愿意选择食物产品而不是其他类型的产品(冷亦欣 等, 2020)。此外, 相比于昏暗的光线, 人们倾向于在明亮的光线下选择更多的健康食物, 这一效应在真实餐厅情境以及实验室情境中都得到了验证(Biswas et al., 2017)。这可能是因为昏暗的光线相比于明亮的光线降低了个体的警觉程度, 从而使得个体更倾向于选择不健康食物(Biswas et al., 2017)。另一种可能的原因是昏暗的光线相比于明亮的光线会使得个体与他人之间的联结感更弱, 从而使得个体做出更多享乐性的决策(Huang et al., 2018)。环境光线亮度的增加还会导致个体倾向于选择辣度更高的食物, 这可能是因为光线的亮度的增加使得个体感知到了更高的环境温度, 从而增强了个体对于不同刺激的情绪强度(Xu & Labroo, 2014)。

此外, 环境中的背景颜色会通过影响个体对食物的味道、偏好和可接受性的感知, 进而影响人们的食物选择结果(黄静 等, 2018; Spence, 2018; Stroebele & De Castro, 2004)。例如, 相比于红色餐桌, 人们在绿色餐桌上会更多地做出以荤菜为主的食物选择, 这是因为荤菜在绿色餐桌上的视觉吸引力相比于在红色餐桌上的视觉吸引力更高(Wan et al., 2022)。Reutner等人(2015)的研究也发现, 当个体面对不健康食物的时候, 环境中的红色标识会让被试产生回避动机, 从而减少对于不健康食物的选择。总的来说, 一方面, 视觉通道的线索可以通过影响个体对于食物的感知来影响饮食决策; 另一方面, 视觉通道的线索会影响个体的情绪反应、趋近回避动机等心理状态从而影响人们的饮食决策。

2.2 环境中的听觉线索对饮食决策的影响

视觉线索并不会始终发挥主导作用, 环境中听觉通道的线索也可以影响个体的饮食决策(余习德 等, 2017; Spence et al., 2019)。其中, 音乐线索对于食物选择的影响得到了较为广泛的研究。一方面, 音乐的基本属性(节奏、音量和音调等)可以影响个体的食物选择结果。首先, 音乐的节奏会影响个体的食物选择, 例如相比于节奏较慢的音乐, 节奏较快的音乐会让个体更容易选择凉茶而不是热茶。一种可能的原因是音乐的节奏和饮品的温度之间存在稳定的联结, 即个体会将节奏较快的音乐和冷饮相联结, 而将节奏较慢的音乐和热饮相联结。另一种可能的原因是节奏快的音乐会使得消费者的唤醒水平增加, 在这种情况下, 个体的体温会升高, 因此个体会选择冷饮来调节自身的体温(Septianto, 2016)。其次, 音乐的音量也会影响个体的食物选择, Biswas等人(2019)对被试的心率进行了测量, 结果发现低音量的音乐会诱发个体的放松状态, 从而增加个体对于健康食物的选择; 而高音量的音乐会增加个体的兴奋程度, 从而增加个体对于不健康食物的选择。此外, 相比于低音调的音乐, 高音调的音乐会导致个体选择更多的健康食物, 这可能是因为高音调的音乐和道德感之间存在联结, 即高音调的音乐增加了个体的道德感, 从而使得个体做出更道德的健康选择(Huang & Labroo, 2020)。

另一方面, 音乐的复杂属性也会影响个体的饮食决策。传统的音乐类型(古典、流行等)会影响个体的食物选择, 例如播放古典音乐比不播放音乐或者播放流行音乐会导致个体在餐厅中消费更多的食物(North et al., 2003)。音乐的文化特征也会影响人们的食物选择结果。先前研究结果表明, 个体在听到某一文化下的音乐时, 会更有可能选择该文化中的食物(Peng-Li et al., 2020; Zellner et al., 2017)。例如, 听到美国音乐的被试会更多地选择汉堡和热狗一类的食物(North et al., 2016)。此外, 和甜味匹配的音乐片段会让个体选择更多的甜味食物, 而与咸味匹配的音乐片段会让个体选择更多的咸味食物(Padulo et al., 2021)。与健康概念联结的音乐片段比与不健康概念联结的音乐片段会使得人们做出更多健康的食物选择(Peng-Li et al., 2021)。相比于听能够诱发城市意象的音乐, 人们在听能够诱发自然意象的音乐时会更多地做出以素菜为主的食物选择(Qiu & Wan, 2024)。基于前人的研究, 音乐对于食物选择的影响可能主要存在两种机制。一种机制是, 当音乐和不同类型的食物或概念之间存在联结时, 个体会更多地选择符合该联结的食物(Peng-Li et al., 2021); 而另一种机制是, 能够让人放松的背景音乐会导致更健康的食物选择(Kim & Magnini, 2016; Mathiesen et al., 2022), 因为个体在放松状态下可用的认知资源会更多, 从而更加深思熟虑地做出决定。

2.3 环境中的其他感官线索对饮食决策的影响

除了视觉和听觉线索外, 环境中的嗅觉以及温度感觉等其他线索也会影响个体的饮食决策, 但是目前这类研究还相对较少。相比于不呈现气味, 呈现甜瓜气味会使人们更有可能选择蔬菜, 而呈现梨香味会使人们更有可能选择水果甜点, 这可能是因为气味激活了水果和蔬菜等概念, 从而使得人们选择相应的食物(Gaillet et al., 2013)。Biswas和Szocs (2019)的研究结果表明, 呈现两分钟以上的不健康食物的气味(曲奇的味道)相比于不呈现环境味道或呈现两分钟以上的和健康相关的食物气味(草莓的味道), 会降低个体对于不健康食物的选择。而当气味仅仅呈现三十秒以内时, 呈现不健康食物的气味会比呈现健康食物的气味增加个体对于健康食物的选择。这可能是因为长时间暴露在不健康食物的气味中会激活个体的奖赏回路, 而奖赏回路的激活使得个体得到了满足, 从而减少实际食用不健康食物的欲望, 而短时间的暴露并不会引发这种补偿效应。

此外, 温暖的环境气味(例如, 肉桂的气味)相比于凉爽的环境气味(例如, 冬青的气味)会增加个体对于低热量食物的选择(Lefebvre, 2017; Lefebvre & Biswas, 2019)。而关于温度感觉的研究进一步表明, 个体在温度低的环境中会选择更多的高热量食物(Kim & Magnini, 2016)。在中国情境中也有类似的结果, 随着温度的增加中国被试也会减少自己所选择食物的量(Zhang et al., 2021)。综合来看, 嗅觉以及温度等感官线索主要通过与食物之间的联结和影响个体的心理状态两种方式来影响个体的饮食决策。环境气味可能和不同的食物存在联结, 从而使得个体选择该食物。此外, 特定的环境气味可能与温度概念存在联结, 而较热的环境下会抑制个体对于高热量食物的欲望, 从而减少个体对于高热量食物的选择(Kim & Magnini, 2016)。因此, 与较高温度相联结的气味也会减少个体对于高热量食物的选择(Lefebvre, 2017; Lefebvre & Biswas, 2019)。

2.4 环境中的单感官通道线索影响饮食决策的机制

以往关于感官线索影响个体消费行为的研究主要建立在“基础认知” (grounded cognition)理论之上, 该理论指出个体的身体状态、情境动作和心理模拟在感知加工过程中起着关键作用, 因此环境中的感官线索会通过具身的方式来影响个体的认知加工, 从而影响个体的消费行为(钟科 等, 2016; Barsalou, 2008; Krishna & Schwarz, 2014)。在此基础上, Krishna (2012)还提出感知觉加工会通过影响人们的情绪从而影响个体的消费行为, 这被称为“基础情绪” (grounded emotion)理论。因此, 基于感官营销中重要的基础认知以及基础情绪理论, 并结合已有的实证研究, 我们在本文中提出环境中的单感官线索影响饮食决策的可能机制有三种。

第一, 环境中的单感官线索可能会影响个体对于食物的感知, 从而影响个体的饮食决策结果。许多研究结果都表明, 环境中的视觉、听觉、嗅觉等感官线索都会影响个体对于食物本身的感知, 例如影响对于食物的味道预期, 进食欲望, 健康性感知等(Liem et al., 2023; Pantoja & Borges, 2021, Prescott, 2015; Schifferstein et al., 2017; Spence, 2018)。而个体对于食物本身的预期感知又会影响自身的食物选择结果(Chen & Antonelli, 2020; Vabø & Hansen, 2014)。因此, 环境中的单感官线索可能会通过改变人们对于食物的预期感知而影响食物选择。例如, 人们会感知到荤菜在绿色餐桌上比在红色餐桌上的视觉吸引力更高, 因此在绿色餐桌上选择更多的荤菜为主的食物组合。这一机制反映了一种自下而上的决策过程, 个体在不同环境感官线索下中对食物进行了感知觉加工, 并在此基础上做出了食物选择(White et al., 2020)。

第二, 环境中的单感官线索可能和食物之间存在图式一致性(schema congruency), 即在个体的长期记忆的表征中环境感官线索和食物之间具有一致性(Van Kesteren et al., 2013), 这种一致性会使得个体在特定的感官线索下选择与该线索一致的食物。人们会将具有图式一致性的信息联结在一起(Van Kesteren et al., 2013), 例如, 人们会将某种文化下的视觉线索和该文化下的食物联结在一起(Lee et al., 2016); 也可能会将表达自然主题的音乐和素菜这类健康食物联结在一起(Reinoso-Carvalho et al., 2016; Qiu & Wan, 2024)。这都反映了环境感官线索和特定的食物之间可能会存在图式一致性, 并且特定的环境感官线索会促进个体更多地选择与之具有图式一致性的食物。这一机制是一种自上而下的决策过程, 即个体先前的知识经验影响了决策过程, 并且可能抑制了食物的感知觉信息对于决策的影响(De Lange et al., 2010; White et al., 2020)。

第三, 环境中的单感官线索可能会影响个体的心理状态, 尤其是情绪反应, 从而影响个体的饮食决策结果。不同的环境感官线索会影响个体本身的情绪反应(包括愉悦和唤醒两个维度)甚至道德感等心理过程(Biswas et al., 2019; Huang et al., 2018), 而在不同情绪状态下, 个体会做出不同的食物选择结果(Gibson, 2006)。许多研究结果也都表明, 环境中的单感官线索会通过影响个体的愉悦度和唤醒水平等心理过程从而影响个体的食物选择结果(Xu & Labroo, 2014)。例如, 个体在唤醒程度高时会更容易做出不健康的食物选择(Biswas et al., 2019)。而这一机制既有可能通过影响自下而上的过程对决策结果发挥影响, 也有可能通过影响自上而下的过程对决策结果发挥影响(Mohanty et al., 2023)。一方面, 情绪状态可以影响个体对于食物感知觉的加工过程, 从而对自下而上加工过程产生影响(Ha & Lim, 2023), 另一方面, 情绪状态也会影响自上而下加工过程中信息的竞争优势, 从而影响食物选择结果(Mohanty et al., 2023)。

以上三种机制会通过自上而下和自下而上的方式对个体的饮食决策产生影响。在某些情况下, 自上而下和自下而上的信息处理可能相互协同, 从而影响个体的选择结果。例如, 个体的先验知识可能会帮助解释环境中的线索, 而外部线索的输入也可以补充和修正个体的先验知识(Mohanty et al., 2023)。在另一些情况下, 自上而下和自下而上的信息处理可能会发生竞争, 导致其中一种方式占据主导地位。例如, 个体自上而下的调控可能会影响对感官线索的接受和解释(Fang et al., 2020)。相反, 强烈的外部线索可能会调节情绪的影响, 导致决策过程更加基于具体的外部输入(Canbeyli, 2022)。因此, 自上而下和自下而上的机制既有可能发挥协同作用, 也有可能发挥竞争作用, 具体取决于当前具体的任务和情境。此外, 这三种影响机制也与基础认知理论及基础情绪理论紧密相连。一方面, 食物感知和图式一致性这两种机制与基础认知理论有关。个体对环境中感官线索的加工不仅影响了其对食物的评价, 还影响了对食物与预期图式一致性的感知, 这种认知过程进一步决定了个体最终的食物选择(Krishna & Schwarz, 2014)。另一方面, 情绪反应机制则与基础情绪理论有关。当个体处理感官线索时, 会产生特定的情绪反应, 这些情绪反应随后会对个体的食物选择产生影响(Krishna, 2012)。

不同通道的感官线索都可能会通过以上三种机制对于食物选择的影响发挥作用, 但是发挥作用的效果却各不相同。首先, 在食物感知上, 环境视觉线索会影响食物的视觉吸引力, 而环境听觉线索则不容易影响食物的视觉吸引力, 更多会影响食物的味道预期(Spence, 2018; Spence et al., 2019)。因此, 视觉和听觉线索在影响食物感知从而影响食物选择的路径中可能有着不同的作用。其次, 当视觉和听觉线索都和食物存在图式一致性时, 也可能对个体的饮食决策产生不同的影响。Lee等人(2016)的研究发现, 当环境中的听觉元素(即播放的音乐)和葡萄酒在文化上具有一致性时, 个体会选择葡萄酒而不是其他的酒类, 而当视觉装饰元素和葡萄酒在文化上有一致性时, 虽然葡萄酒的整体销量会增加, 但是并不会影响单个被试对于酒类的选择。此外, 在情绪反应上, 气味、音乐或灯光等环境因素会以不同的方式影响情绪反应, 气味主要会影响个体的愉悦感, 音乐主要会影响愉悦感和唤醒程度, 而灯光则会影响唤醒程度(Zarrouk & Ouerghemmi, 2019)。总的来说, 不同感官通道的线索都可能通过影响个体的食物感知、情绪状态以及基于线索与食物之间的图式一致性这三种机制来影响个体的饮食决策。然而, 由于线索的类型和强度各异, 它们在这些机制中可能会产生不同的影响, 最终导致个体的饮食选择也会有所不同。

3 环境中的多感官线索对饮食决策的影响及其机制

虽然在某些情境中, 个体的饮食决策只受到来自单个感官通道线索的影响, 并且先前大部分研究者主要关注了环境中的单感官线索对饮食决策的影响, 但是在一些情景中, 例如在无压力的情境下, 个体在饮食决策的过程中可能会加工来自多个感官通道的线索(Phillips-Wren & Adya, 2020)。在这些情景中, 个体会综合考虑多感官通道的信息, 并且根据每个信息的重要程度将所有信息进行整合, 然后做出自己的决策(Nakahashi & Cisek, 2023)。但是由于目前揭示环境中多感官线索影响饮食决策的直接证据较少, 因此在本节中, 我们将结合环境中多感官线索影响个体的食物感知等一些间接证据, 来试图揭示多感官线索影响饮食决策背后的机制。

相比于环境中单感官线索对食物选择的影响, 环境中的多感官线索对饮食决策的影响可能更为复杂。一方面, 多感官线索和单感官线索对食物感知的影响不同, 从而可能会对饮食决策产生不同的影响。与呈现单纯的音频线索相比, 同时呈现红色的照明颜色和音频线索时, 人们对于橙汁的甜味感知更强(Istiani et al., 2023)。与仅仅呈现环境光线或温度线索相比, 同时呈现两种线索会使得个体对食物产品的评价更积极, 更愿意做出购买选择(Doucé, 2022)。因此, 相比于环境中单感官线索, 多感官线索可能会对后续的选择产生不同的影响。另一方面, 在某些情况下, 一种环境感官线索只有和其他环境感官线索结合后, 才可能会对于个体的食物选择结果产生影响。Bschaden等人(2020)的研究结果表明, 灯光等单一环境因素只有与装饰等其他环境因素相结合, 才会对人们的食物消费行为产生影响。以上证据都说明, 环境中的多感官线索可能会和单感官线索在对个体的食物选择结果上产生不同的影响。这可能是因为个体在决策的过程中会对于来自不同感觉通道的多种线索进行加工, 即发生了多感官加工(multisensory processing; Fetsch & Noppeney, 2023)。基于先前研究, 我们在本文中提出了环境中的多感官线索影响饮食决策的机制(如图1所示)。

3.1 环境中多感官线索的加工

多感官加工是指处理多种感觉模式的输入和状态的一系列大脑功能, 而在加工过程中可能发生多感官整合, 抑制或交互等(Zaidel & Salomon, 2023)。首先, 多感官加工的过程中可能会发生多感官整合(multisensory integration), 即个体将来自不同感觉通道的信息整合在一起, 形成对于环境的整体表征(文小辉 等, 2009, 2011)。多感官整合在个体的决策过程中发挥着重要的作用(Mercier & Cappe, 2020), 人们会将餐厅中的自然图片, 鸟鸣声以及略微昏暗的光线这几类视听元素共建的环境整合为自然氛围的环境, 并且在这种环境中会比在平时的餐厅环境中更多地选择素菜(Vanhatalo et al., 2022)。此外, 在整合的过程中, 人们会自发地将以一种特定的方式将环境中不同感官通道的刺激匹配或联结在一起, 这反映了环境感官线索之间的跨通道一致性(Spence, 2011)。而跨通道一致性会促进个体的多感官整合过程(Brunel et al., 2015), 从而影响个体的饮食决策。在线上购物情境中, 与当前视觉情境跨通道一致的音乐相比于

不一致的音乐会导致个体作出更积极的反应, 例如对于食物类商品的评价更积极, 更愿意购买该商品, 也会花费更多的钱来购买该商品(Doucé et al., 2022)。因此, 播放与当前视觉情境跨通道一致的音乐可能也会促进个体对于食物类商品的选择。

其次, 多感官抑制(multisensory suppression)也可能会发生在多感官加工的过程中, 它是指对一种刺激的神经元或行为反应会因来自不同感官通道的另一种刺激而减少(Zaidel & Salomon, 2023)。例如, 个体对于环境视觉线索的加工可能被环境听觉线索的加工所抑制(康冠兰, 罗霄骁, 2020), 从而导致环境视觉线索对于食物选择的影响被削弱。相比于在绿色餐桌上, 人们会在红色餐桌上更多地选择以素菜为主的食物组合(Wan et al., 2022)。但是在加入音乐线索后, 餐桌颜色对于食物选择的影响就被削弱了(Qiu & Wan, 2024)。这一结果表明, 个体在加工多感官信息的过程中, 可能会发生多感官抑制, 从而影响个体的食物选择。此外, 多感官抑制可能会受到个体选择性注意的影响(Mozolic et al., 2008), 对一种感觉通道线索的注意会抑制个体对于其他感觉通道线索的注意。当人们选择在一种感觉通道线索上投入更多的注意时, 其他感觉通道的线索对于食物选择的影响就可能被削弱。

最后, 在多感官加工的过程中, 也可能会发生多感官交互(multisensory interaction)。多感官交互是指个体对于一种感觉通道信息的响应取决于另一种感觉通道的信息(Zaidel & Salomon, 2023)。个体在加工环境感官线索时, 也可能会产生多感官交互, 从而影响个体的食物选择结果。例如, 在存在复杂感官线索的情景中, 不同视觉情景下音乐对于食物选择的影响可能会有差异。具体来说, 在给被试呈现家庭环境的图片后, 放松音乐和紧张音乐下个体对于舒适食物的欲望以及食物的享乐预期均无显著差异; 而在给被试呈现户外环境的图片后, 放松音乐会比紧张音乐让个体对于舒适食物的欲望更强, 并且对于食物的享乐预期更强(Mathiesen et al., 2022)。因此, 在呈现家庭环境的图片后, 人们在放松音乐下和紧张音乐下对于食物的选择可能没有差异, 而在呈现户外环境的图片后, 人们在放松音乐下可能会比在紧张音乐下更多地选择舒适食物。而空间距离在多感官交互的过程中也发挥着重要的作用(Van der Stoep et al., 2015)。和触觉有关的多感官交互更有可能发生在近距离的空间中, 而无论视听线索是发生在身体的近处还是远处, 视听交互的特性或感知结果并不会因为距离的不同而有显著的变化。因此, 当环境中的感官线索出现的空间距离不同时, 不同线索之间的交互可能也会不同, 从而对于个体的食物选择产生不同的影响。

总的来说, 在面对环境中的多感官线索时, 个体首先会对复杂的线索进行多感官加工。其次, 在多感官加工后, 环境感官线索也会通过影响个体的食物感知, 影响个体的情绪状态, 或基于食物和感官线索之间的图式一致性对个体的饮食决策发挥作用。具体来说, 在多感官整合后, 不同感觉通道的信息会发挥一致的作用, 例如自然的画面和自然的声音会在整合后都促使个体选择更多的健康食物(Vanhatalo et al., 2022)。而在多感官抑制后, 起主导作用的感觉通道的线索会发挥作用, 而被抑制的感官线索的作用就会被削弱; 在多感官交互的情况下, 一种感觉通道的线索会对另一种感觉通道线索的作用产生调控作用。此外, 多感官整合、抑制和交互并不是简单的平行或互斥过程, 个体在进行多感官信息加工时, 这些机制可能会同时发生, 并且彼此之间存在相互作用与影响(Zaidel & Salomon, 2023)。而且这几种多感官加工的过程是复杂且动态的, 它们可能受到个体差异、任务需求、环境因素等多种变量的影响(Mozolic et al., 2008)。

3.2 多感官加工后食物选择的心理及生理机制

在多感官信息加工后, 环境中多感官通道的线索对饮食决策的影响过程和单感官通道的线索对饮食决策的影响过程可能共享相同的心理机制。首先, 环境中的多感官线索在被加工后, 可能会通过影响个体对于食物的感知来影响个体的饮食决策结果。不同的环境感官线索可以构建出不同的环境, 因此会影响个体在该环境下对于食物的感知(Bschaden et al., 2020; Doucé et al., 2022), 从而会对个体的食物选择结果产生影响。其次, 环境中的多感官线索在被加工后, 也会影响个体的情绪反应等心理状态, 从而影响个体的饮食决策结果。例如, 一些复杂的环境感官线索可能会被个体加工为舒适的环境, 降低个体的唤醒水平, 从而影响个体的食物选择结果(Mathiesen et al., 2022)。最后, 环境中的多感官线索和食物之间的图式一致性也会影响消费者的饮食决策结果。Vanhatalo等人(2022)的研究发现, 人们会在多种感官线索组成的自然环境中比在平时的餐厅环境中更多地选择素菜。这可能是因为自然氛围的环境和素菜之间存在图式一致性, 因此人们会在自然氛围的环境更多地选择素菜。此外, 在虚拟现实(virtual reality, VR)的场景中, 晴天野餐的自然环境更能增加人们对健康零食的喜爱和欲望(Pennanen et al., 2020), 这可能也是因为人们会将自然环境和健康食物感知为图式一致的信息, 从而可能影响个体的食物选择结果。

此外, 在生理机制上, 个体在对环境中多感官线索进行综合加工后所作出的食物选择, 可能与大脑中与食物相关的奖赏环路和控制环路有关(Christensen et al., 2022)。一方面, 食物选择行为可能受到大脑奖赏系统的影响, 该系统涉及到多个脑区的活动, 例如腹内侧前额叶(vmPFC)、眶额皮层(OFC)、前扣带回(ACC)等, 这些区域在食物的奖赏感知中起着关键作用(Alonso-Alonso et al., 2015; Ha et al., 2020)。另一方面, 以前背外侧前额叶皮层(dlPFC)和前扣带回(ACC)为代表的控制环路, 可能在食物选择的决策过程中发挥着重要的作用(Ha et al., 2020), 这些区域的激活可能直接影响个体对于食物的选择, 也可能会调控奖赏环路的激活从而影响食物选择(Alonso-Alonso et al., 2015; Christensen et al., 2022)。以上三种心理机制的作用与奖赏环路和控制环路的激活均可能有关。在个体加工多感官线索后, 个体对于食物的感知受到影响, 这可能是因为奖赏环路被激活从而提高了对于食物的感知评价, 也有可能是因为控制环路被激活从而降低了对于食物的感知评价。而食物和环境的图式一致性可能会导致个体在某一环境中, 对于具有图式一致性食物的奖赏加工增强, 而对于图式不一致性食物的抑制加工增强。此外, 个体在对环境中的感官线索进行加工后, 可能会产生的不同的情绪反应, 而情绪也会影响个体在面对食物时两种环路的反应(Gibson, 2006), 从而使得个体选择不同的食物。

3.3 环境中的多感官线索影响饮食决策的边界条件

在环境中的多感官线索影响饮食决策的过程中, 个体、食物以及环境等因素都可能会发挥作用(Chen & Antonelli, 2020)。因此, 我们在本文中也提出了环境中的多感官线索影响饮食决策的过程中可能存在的几个边界条件。

个体因素可能是环境中多感官线索影响饮食决策过程中的一个边界条件。第一, 个体因素可能会调控个体对于环境中多感官线索的加工, 从而影响饮食选择结果。人们在对于多感官线索的加工能力上存在差异(Murray et al., 2016), 例如老年人由于感官能力的退化可能使得多感官线索的加工受到影响(De Dieuleveult et al., 2017), 从而影响最后的食物选择结果。对于处在压力中的个体, 他们的认知资源有限, 并不会充分地对于多种感觉通道的线索进行整合, 更可能会只加工主要的感觉线索从而做出自身的选择(Blom et al., 2021; Schulte-Mecklenbeck et al., 2013)。第二, 个体因素也会调控多感官线索影响食物感知、图式一致性以及情绪状态这些心理机制的过程, 从而影响食物选择结果。例如, 幼儿可能并没有学习到某些感官线索和食物之间的图式一致性(Egner, 2014), 因此多感官线索和食物之间的图式一致性可能并不会过多地影响幼儿的食物选择结果。此外, 同一种音乐对独立型自我加工个体和依存性自我加工个体的食物感知会产生不同的影响(Xu et al., 2023), 因此对于持有不同自我建构的个体而言, 环境感官线索对于食物选择的影响可能也会存在差异。消费者的消费动机也可能会调控多感官加工对于食物选择自上而下的影响过程, 对于没有具体购买目标的消费者来说, 与线上购物环境一致和不一致的背景音乐(相比于无音乐)都会使他们产生更多积极的消费反应; 对于有具体购买目标的消费者来说, 与线上环境不一致的背景音乐(与无音乐相比)会使他们产生更多消极的消费反应, 而一致的背景音乐(与无音乐相比)并不会产生这种负面影响(Doucé et al., 2022)。第三, 个体在食物相关的生理机制的表现上可能存在差异, 因此也可能会调控多感官线索对于食物选择的影响。对于儿童来说, 他们对于食物的奖赏加工较强, 但是在控制相关的环路的激活上较弱(Ha et al., 2020), 因此涉及到控制环路的影响作用在儿童群体中可能会较弱。而当个体处在饱腹状态下, 奖赏相关的脑区激活程度会下降, 而dlPFC这一控制环路中的脑区激活会增强(Thomas et al., 2015), 因此同一个体在不同的状态下, 多感官线索对其食物选择的影响也会产生不同。

在环境中的多感官线索影响饮食决策的过程中, 线索操纵方法及实验范式等会导致选择情景出现差异, 在不同的情景中, 人们做出的选择结果可能也不同。一方面, 在实验室研究中, 为了精确地观测环境感官线索对食物选择的影响, 研究者通常会采用一系列严格的控制措施。例如仅改变一种或几种环境感官线索, 同时保持其他的环境感官线索恒定。然而, 不同研究中对环境感官线索的操控可能存在差别, 例如不同实验设置中所采用的亮度级别可能有所变化(Biswas et al., 2017; Huang et al., 2018), 这可能导致人们的食物选择结果之间出现差异。另一方面, 先前实验室研究所采用的食物选择范式大多是要求被试在两个食物中选择一个食物(Septianto, 2016; Peng-Li et al., 2021), 而这种选择范式的生态效度并不高, 因为在日常的选择情境中, 人们需要在多个食物中做出决策。Mathiesen等人(2022)在研究中采用了复杂的食物选择范式, 被试需要在多个食物原材料中进行选择来组成一个食物, 但是研究结果并没有重复先前研究中音乐对于食物选择的影响结果, 这可能就是因为食物选择范式不同从而导致了音乐线索对于食物选择结果产生了不同的影响。

社会文化环境也可能是环境中多感官线索影响饮食决策的一个边界条件。社会情景会影响着人们的饮食选择(王楚珺, 宛小昂, 2023), 而在不同的文化中, 环境感官线索可能有着不同的社会含义。例如, 在东方文化背景下, 红色和好运、幸福以及庆祝有关, 而在西方文化背景下红色却可能和禁忌罪恶等含义有关(李晓明 等, 2020; Yu, 2014), 因此在不同的文化背景下, 相同的环境感官线索对个体食物选择的影响可能不同。其次, 不同文化中的个体可能对于某一文化下的环境感官线索有着不同的理解。中国被试可以感知到中国民乐所要表达的主题, 因此在表达自然主题的中国民乐的条件下会更多地选择与自然场景具有图式一致性的素菜(Qiu & Wan, 2024), 而外国被试可能不容易理解中国民乐背后所要表达的场景或含义(Cowen et al., 2020), 因此在听到自然主题的中国民乐时可能并不会更多地选择素菜。此外, 不同文化背景的个体有着不同的饮食规范, 在一些文化背景下的个体会认为自己的民族饮食文化是决定自身食物选择最重要的因素(Sobal & Bisogni, 2009)。因此, 在一些文化背景下, 环境中的多感官线索对于食物选择的影响作用可能会被削弱。

综合来看, 环境感官线索对个体食物选择的影响可能存在情景依赖性。在一些情景中, 个体可能仅仅根据单一感官通道的线索作出决策, 而在其他情景中, 个体会对多感官通道的环境线索进行加工从而作出决策, 这种决策模式的多样性可能反映了个体在不同环境压力下对食物选择策略的适应性调整(Phillips-Wren & Adya, 2020)。通过进一步对比单感官线索和多感官线索影响食物选择的研究, 我们发现, 目前的相关研究结果之间的可比性较弱, 因为研究者采用的因变量都聚焦在食物选择上, 但是指标各不相同, 指标之间的不一致性可能导致难以直接比较不同研究的发现。此外, 已有的研究主要聚集于单感官线索对食物选择的影响, 具体来说, 研究者通过操纵实验室以及现场环境中的单一感官通道的线索, 从而测量个体在不同环境感官线索下的食物选择结果。而已有的环境多感官线索对食物决策的影响研究中, 研究者采用的研究方法也较为类似, 但是这种方法并不一定适用于环境多感官线索对于食物选择的影响, 我们将在下一节中具体进行讨论。

4 展望与总结

在饮食决策的过程中, 个体会加工来自各个感觉通道的环境信息, 而这些感官线索又会影响个体的饮食决策结果。目前有关环境感官线索影响个体饮食决策的研究主要聚集于单感官通道的线索对于饮食决策的影响, 并且已有研究揭示的机制也各不相同。在本文中, 我们首先总结了环境中不同的单感官线索对于饮食决策的影响效应, 并且提出了单感官线索影响饮食决策背后三种可能的机制。其次, 我们又梳理了环境中多感官线索在多感官加工后对于食物选择可能存在的影响, 进一步完善了环境中多感官线索影响饮食决策的机制。最后, 我们综合已有文献, 提出了环境中多感官线索影响饮食决策的心理学机制模型, 即个体在对环境感官线索进行多感官加工后, 可能通过会改变自身对于食物的感知, 改变自身的心理状态, 或基于环境感官线索和食物之间的图式一致性这三种路径来做出最终的饮食决策。在此模型基础上, 我们也提出了可能存在的边界条件。目前研究主要聚焦于环境中单感官线索对食物选择的影响, 但是由于环境感官线索类型的多样性以及食物决策的复杂性(Larson & Story, 2009; Leng et al., 2017), 有关这一问题的实证研究以及理论框架还需进一步完善。此外, 未来研究也应该基于已有的理论框架来探究有效的助推个体健康饮食的环境。因此我们将结合已有研究的不足, 对未来的研究方向进行阐述与展望。

第一, 个体在真实环境中进行饮食决策时, 接触到的环境感官线索非常丰富, 但是实验室情境往往会对这些线索进行简化, 而使用虚拟现实或增强现实这些技术手段可以帮助研究者探究环境中多感官线索对于饮食决策的影响。例如, 在VR设备中, 个体可以身临其境地体验真实的环境感官线索, 研究者可以在保证生态效度的同时对感官线索进行修改及操纵, 从而保障实验研究的严谨性(Torrico et al., 2020)。此外, 在真实情境中进行食物选择相关的实验的成本较高, 而虚拟现实技术可以生动地模拟出食物(Zhang et al., 2019, 2022), 从而降低实验成本。此外, 随着人工智能等技术的发展, 元宇宙世界的概念开始兴起, 未来的消费者可能会更多地沉浸在元宇宙这一类场景中, 并且在虚拟的环境中购物, 甚至做出自己的食物决策(Xi & Hamari, 2021)。因此, 探究虚拟环境感官线索对于个体食物选择的影响也可以有两种可能的方向, 一种方向是广泛借助虚拟现实技术来探究多感官线索对于食物选择的影响, 另一种方向是探究人们在虚拟的物理环境中的食物决策过程(Picket & Dando, 2019)。

第二, 目前人工智能等技术日渐成熟, 未来研究可以结合机器学习等相关的算法来研究多感官线索对饮食决策的影响。先前研究中, 环境感官线索基本都被视为分类变量, 例如环境光线会被分为明亮和昏暗两种条件, 音乐会被分为高音调和低音调两种条件等(Biswas et al., 2017; Huang et al., 2018)。但是在真实的场景中, 环境感官线索是连续变量, 环境光线的明度, 音乐的音调会在一个连续的范围中变化, 因此环境感官线索对于食物选择的影响会更为复杂。Kantono等人(2022)的研究发现, 个体对于食物的感知会根据声音响度的变化而产生倒U型变化, 类似的, 个体对于食物的选择也有可能会因为环境感官线索的变化而产生非线形的变化。人工神经网络(artificial neural network, ANN)可以模拟实验数据的非线性和复杂关系, 以建立实验数据中涉及的变量之间的联系(Kantono et al., 2022)。通过使用实验数据来训练ANN模型, 它就可以用作预测输入变量的任何值下的因变量。因此, 使用ANN等机器学习等算法可以帮助研究者更好地探究个体的食物选择如何随着环境感官线索的变化而非线形变化(Nunes et al., 2023)。此外, 未来研究也可以结合大数据和计算机视觉(computer vision)处理来探究环境中视觉线索对于食物选择的影响。通过广泛采样网络中的食物情景图片, 然后通过计算机视觉处理来分析其中的视觉线索以及食物内容, 可以帮助研究者在更具有生态效度的情境中探究环境视觉线索对于饮食决策的影响(Nunes et al., 2023)。

第三, 随着新型食物材料以及新型制作工艺的普及和推广, 未来研究也需要探究环境中的感官线索如何影响人们对采用了新型食物材料和制作工艺的食物的选择。随着技术的发展, 越来越多的新型食物(novel/future foods)开始出现(Mazac et al., 2022)。一方面, 通过使用细胞培养等技术可以生产人造肉、人造奶等(Mazac et al., 2022)。这类新型食物的出现不仅可以满足人们对于蛋白质的摄取等营养需求, 而且对温室气体排放、水和土地的利用等环境指标具有极大的改善作用(Humpenöder et al., 2022; Mazac et al., 2022)。另一方面, 预制菜(ready-to-cook foods)等采用新型制作工艺的产品目前迅速发展, 这些产品满足了人们对于快节奏生活的需求, 并且在一定程度上可以减少食物浪费(王娟 等, 2023; Aschemann- Witzel et al., 2023)。但是, 由于消费者存在对于新型食物的恐惧, 因此推广新型食物以及基于新型技术的食物产品较为困难(Siddiqui et al., 2022)。由于环境中的感官线索可以潜移默化地影响个体的食物选择(Krishna, 2012), 因此, 一种可能的方式是通过改变环境中的感官线索从而在潜意识层面增加消费者对于新型食物的选择。未来研究需要进一步探究多种感官线索对于新型食物选择的影响及其机制。

第四, 未来研究可以聚焦于饮食助推, 探索能够助推健康饮食的环境, 并且基于此设计有效的干预策略。降低个体对于肉类的选择不仅有利于个体自身的健康, 也有助于构建更加环保的环境(Springmann et al., 2018), 但是, 个体对于肉类的偏好却很难被改变(Lentz et al., 2018)。通过改变环境或者食物本身的感官线索, 可以助推个体做出更健康的饮食行为(李佳洁, 于彤彤, 2020; Qiu et al., 2023)。因此, 未来研究可以探究特定的环境感官线索组合对于个体健康食物决策的影响。基于此, 通过设计合理的物理微观环境, 也可以干预个体的饮食选择(Hollands et al., 2013)。例如, De Vries等人(2020)设计了一款仪器化的交互式餐桌, 通过改变餐桌的设计可以促进儿童对于蔬菜类食物的选择。此外, 食物选择的结果是基于环境因素和个体因素之间的交互(Chen & Antonelli, 2020), 未来研究也可以将环境中的多感官线索和其他可能影响食物选择线索相结合, 探索最有效的组合干预策略, 从而促进个体对于健康食物的选择。

总的来说, 人们在饮食决策的过程中, 首先会对来自不同感觉通道的线索进行多感官加工。在多感官加工后, 环境感官线索主要通过影响个体的食物感知、情绪状态或基于线索和食物之间的图式一致性对个体的饮食决策产生影响。而个体、食物以及环境等因素都有可能在环境中多感官线索影响饮食决策的过程中发挥作用。未来研究可以采用虚拟现实、人工神经网络等基于人工智能的技术对多感官线索影响食物选择的过程进行更加深入的探究, 并且可以基于已有的研究结果以及心理学模型设计合理的健康干预策略。

参考文献

黄静, 王正荣, 杨德春, 刘洪亮. (2018). 色彩营销研究:回顾与展望. 外国经济与管理, 40(10), 40−53.

康冠兰, 罗霄骁. (2020). 视听跨通道信息的整合与冲突控制. 心理科学, 43(5), 1072−1078.

冷亦欣, 青平, 孙山, 侯明慧. (2020). 环境亮度对食品消费决策的影响:食品安全感知的中介作用. 心理科学, 43(3), 705−711.

李佳洁, 于彤彤. (2020). 基于助推的健康饮食行为干预策略. 心理科学进展, 28(12), 2052−2063.

李晓明, 戴婷, 彭运石. (2020). 红色及图形表征对健康行为的助推作用. 心理科学, 43(6), 1425−1431.

王楚珺, 宛小昂. (2023). 共同进食影响食物消费的“双刃剑”效应及作用机制. 心理科学进展, 31(7), 1318−1330.

王娟, 高群玉, 娄文勇. (2023). 我国预制菜行业的发展现状及趋势. 现代食品科技, 39(2), 99−103.

文小辉, 李国强, 刘强. (2011). 视听整合加工及其神经机制. 心理科学进展, 19(7), 976−982.

文小辉, 刘强, 孙弘进, 张庆林, 尹秦清, 郝明洁, 牟海蓉. (2009). 多感官线索整合的理论模型. 心理科学进展, 17(4), 659−666.

余习德, 张小娟, 鲁成, 朱一奕, 高定国. (2017). 声音影响饮食行为:实证进展与理论构思. 心理科学进展, 25(6), 955−969.

钟科, 王海忠, 杨晨. (2016). 感官营销研究综述与展望. 外国经济与管理, 38(5), 69−85.

Alonso-Alonso, M., Woods, S. C., Pelchat, M., Grigson, P. S., Stice, E., Farooqi, S., ... Beauchamp, G. K. (2015). Food reward system: Current perspectives and future research needs. Nutrition Reviews, 73(5), 296−307.

Aschemann-Witzel, J., Asioli, D., Banovic, M., Perito, M. A., Peschel, A. O., & Stancu, V. (2023). Defining upcycled food: The dual role of upcycling in reducing food loss and waste. Trends in Food Science & Technology, 132, 132−137.

Barsalou, L. W. (2008). Grounded cognition. Annual Review of Psychology, 59, 617−645.

Biswas, D., Lund, K., & Szocs, C. (2019). Sounds like a healthy retail atmospheric strategy: Effects of ambient music and background noise on food sales. Journal of the Academy of Marketing Science, 47, 37−55.

Biswas, D., & Szocs, C. (2019). The smell of healthy choices: Cross-modal sensory compensation effects of ambient scent on food purchases. Journal of Marketing Research, 56(1), 123−141.

Biswas, D., Szocs, C., Chacko, R., & Wansink, B. (2017). Shining light on atmospherics: How ambient light influences food choices. Journal of Marketing Research, 54(1), 111−123.

Blom, S. S., Gillebaart, M., De Boer, F., Van der Laan, N., & De Ridder, D. T. (2021). Under pressure: Nudging increases healthy food choice in a virtual reality supermarket, irrespective of system 1 reasoning. Appetite, 160, 105116.

Brunel, L., Carvalho, P. F., & Goldstone, R. L. (2015). It does belong together: Cross-modal correspondences influence cross-modal integration during perceptual learning. Frontiers in Psychology, 6, 358.

Bschaden, A., Dörsam, A. F., Cvetko, K., Kalamala, T., & Stroebele-Benschop, N. (2020). The impact of lighting and table linen as ambient factors on meal intake and taste perception. Food Quality and Preference, 79, 103797.

Canbeyli, R. (2022). Sensory stimulation via the visual, auditory, olfactory and gustatory systems can modulate mood and depression. European Journal of Neuroscience, 55(1), 244−263.

Chen, P. J., & Antonelli, M. (2020). Conceptual models of food choice: Influential factors related to foods, individual differences, and society. Foods, 9(12), 1898.

Christensen, E. L., Harding, I. H., Voigt, K., Chong, T. T., & Verdejo-Garcia, A. (2022). Neural underpinnings of food choice and consumption in obesity. International Journal of Obesity, 46(1), 194−201.

Cowen, A. S., Fang, X., Sauter, D., & Keltner, D. (2020). What music makes us feel: At least 13 dimensions organize subjective experiences associated with music across different cultures. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(4), 1924−1934.

De Dieuleveult, A. L., Siemonsma, P. C., Van Erp, J. B., & Brouwer, A. M. (2017). Effects of aging in multisensory integration: A systematic review. Frontiers in Aging Neuroscience, 9, 80.

De Lange, F. P., Jensen, O., & Dehaene, S. (2010). Accumulation of evidence during sequential decision making: The importance of top−down factors. Journal of Neuroscience, 30(2), 731−738.

De Vries, R. A., Keizers, G. H., Van Arum, S. R., Haarman, J. A., Klaassen, R., Van Delden, R. W., ... Van den Boer, J. H. (2020, October 25−29). Multimodal interactive dining with the sensory interactive table: Two use cases. [Conference presentation abstract]. International Conference on Multimodal Interaction, Netherlands.

Doucé, L. (2022). The effect of high, partial, and low multisensory congruity between light and scent on consumer evaluations and approach behavior. Sustainability, 14(9), 5495.

Doucé, L., Adams, C., Petit, O., & Nijholt, A. (2022). Crossmodal congruency between background music and the online store environment: The moderating role of shopping goals. Frontiers in Psychology, 13, 883920.

Egner, T. (2014). Creatures of habit (and control): A multi-level learning perspective on the modulation of congruency effects. Frontiers in Psychology, 5, 1247.

Fang, Y., Li, Y., Xu, X., Tao, H., & Chen, Q. (2020). Top-down attention modulates the direction and magnitude of sensory dominance. Experimental Brain Research, 238(3), 587−600.

Fetsch, C. R., & Noppeney, U. (2023). How the brain controls decision making in a multisensory world. Philosophical Transactions of the Royal Society B, 378(1886), 20220332.

Gaillet, M., Sulmont-Rossé, C., Issanchou, S., Chabanet, C., & Chambaron, S. (2013). Priming effects of an olfactory food cue on subsequent food-related behaviour. Food Quality and Preference, 30(2), 274−281.

Gibson, E. L. (2006). Emotional influences on food choice: Sensory, physiological and psychological pathways. Physiology & Behavior, 89(1), 53−61.

Ha, O. R., & Lim, S. L. (2023). The role of emotion in eating behavior and decisions. Frontiers in Psychology, 14, 1265074.

Ha, O. R., Lim, S. L., & Bruce, A. S. (2020). Neural mechanisms of food decision-making in children. Current Nutrition Reports, 9(3), 236−250.

Hollands, G. J., Shemilt, I., Marteau, T. M., Jebb, S. A., Kelly, M. P., Nakamura, R., ... Ogilvie, D. (2013). Altering micro-environments to change population health behaviour: Towards an evidence base for choice architecture interventions. BMC Public Health, 13, 1−6.

Huang, X., & Labroo, A. A. (2020). Cueing morality: The effect of high-pitched music on healthy choice. Journal of Marketing, 84(6), 130−143.

Huang, X. I., Dong, P., & Labroo, A. A. (2018). Feeling disconnected from others: The effects of ambient darkness on hedonic choice. International Journal of Research in Marketing, 35(1), 144−153.

Humpenöder, F., Bodirsky, B. L., Weindl, I., Lotze-Campen, H., Linder, T., & Popp, A. (2022). Projected environmental benefits of replacing beef with microbial protein. Nature, 605(7908), 90−96.

Istiani, N. F. F., Masullo, M., Ruggiero, G., & Maffei, L. (2023). The influence of multisensory indoor environment on the perception of orange juice. Food Quality and Preference, 112, 105026.

Kantono, K., How, M. S., & Wang, Q. J. (2022). Design of experiments meets immersive environment: Optimising eating atmosphere using artificial neural network. Appetite, 176, 106122.

Kim, S., & Magnini, V. P. (2016). Prompting restaurant diners to eat healthy: Atmospheric and menu-related factors. Journal of Food Service Business Research, 19(3), 236−254.

Krishna, A. (2012). An integrative review of sensory marketing: Engaging the senses to affect perception, judgment and behavior. Journal of Consumer Psychology, 22(3), 332−351.

Krishna, A., & Schwarz, N. (2014). Sensory marketing, embodiment, and grounded cognition: A review and introduction. Journal of Consumer Psychology, 24(2), 159−168.

Larson, N., & Story, M. (2009). A review of environmental influences on food choices. Annals of Behavioral Medicine, 38(suppl_1), s56−s73.

Lee, D., Moon, J., Rhee, C., Cho, D., & Cho, J. (2016). The effect of visual and auditory elements on patrons’ liquor-ordering behavior: An empirical study. International Journal of Hospitality Management, 55, 11−15.

Lefebvre, S. (2017). The effect of food labeling and environmental cues on food consumption judgments and choices [Unpublished doctoral dissertation]. University of Central Florida.

Lefebvre, S., & Biswas, D. (2019). The influence of ambient scent temperature on food consumption behavior. Journal of Experimental Psychology: Applied, 25(4), 753−764.

Leng, G., Adan, R. A., Belot, M., Brunstrom, J. M., De Graaf, K., Dickson, S. L., ... Smeets, P. A. (2017). The determinants of food choice. Proceedings of the Nutrition Society, 76(3), 316−327.

Lentz, G., Connelly, S., Mirosa, M., & Jowett, T. (2018). Gauging attitudes and behaviours: Meat consumption and potential reduction. Appetite, 127, 230−241.

Liem, D. G., Mawas, M., & Keast, R. S. (2023). Evoked sensory stimulation of the eating environment, impacts feeling of presence and food desires in an online environment. Food Research International, 167, 112645.

Lowe, C. J., Morton, J. B., & Reichelt, A. C. (2020). Adolescent obesity and dietary decision making—A brain-health perspective. The Lancet Child & Adolescent Health, 4(5), 388−396.

Mathiesen, S. L., Moula-Stahli, D., Byrne, D. V., & Wang, Q. J. (2022). Leaving your comfort zone for healthier eating? Situational factors influence the desire to eat comfort food and simulated energy intake. Food Quality and Preference, 100, 104605.

Mazac, R., Meinilä, J., Korkalo, L., Järviö, N., Jalava, M., & Tuomisto, H. L. (2022). Incorporation of novel foods in European diets can reduce global warming potential, water use and land use by over 80%. Nature Food, 3(4), 286−293.

Mercier, M. R., & Cappe, C. (2020). The interplay between multisensory integration and perceptual decision making. NeuroImage, 222, 116970.

Mohanty, A., Jin, F., & Sussman, T. (2023). What do we know about threat-related perceptual decision making?. Current Directions in Psychological Science, 32(1), 18−25.

Mozolic, J. L., Hugenschmidt, C. E., Peiffer, A. M., & Laurienti, P. J. (2008). Modality-specific selective attention attenuates multisensory integration. Experimental Brain Research, 184(1), 39−52.

Murray, M. M., Lewkowicz, D. J., Amedi, A., & Wallace, M. T. (2016). Multisensory processes: A balancing act across the lifespan. Trends in Neurosciences, 39(8), 567−579.

Nakahashi, A., & Cisek, P. (2023). Parallel processing of value-related information during multi-attribute decisions. Journal of Neurophysiology, 130(4), 967−979.

North, A. C., Sheridan, L. P., & Areni, C. S. (2016). Music congruity effects on product memory, perception, and choice. Journal of Retailing, 92(1), 83−95.

North, A. C., Shilcock, A., & Hargreaves, D. J. (2003). The effect of musical style on restaurant customers' spending. Environment and Behavior, 35(5), 712−718.

Nunes, C. A., Ribeiro, M. N., de Carvalho, T. C., Ferreira, D. D., de Oliveira, L. L., & Pinheiro, A. C. (2023). Artificial intelligence in sensory and consumer studies of food products. Current Opinion in Food Science, 50, 101002.

Padulo, C., Mangone, M., Brancucci, A., Balsamo, M., & Fairfield, B. (2021). Crossmodal congruency effects between sound and food pictures in a forced-choice task. Psychological Research, 85(6), 2340−2345.

Pantoja, F., & Borges, A. (2021). Background music tempo effects on food evaluations and purchase intentions. Journal of Retailing and Consumer Services, 63, 102730.

Peng-Li, D., Byrne, D. V., Chan, R. C., & Wang, Q. J. (2020). The influence of taste-congruent soundtracks on visual attention and food choice: A cross-cultural eye-tracking study in Chinese and Danish consumers. Food Quality and Preference, 85, 103962.

Peng-Li, D., Mathiesen, S. L., Chan, R. C., Byrne, D. V., & Wang, Q. J. (2021). Sounds Healthy: Modelling sound-evoked consumer food choice through visual attention. Appetite, 164, 105264.

Pennanen, K., Närväinen, J., Vanhatalo, S., Raisamo, R., & Sozer, N. (2020). Effect of virtual eating environment on consumers’ evaluations of healthy and unhealthy snacks. Food Quality and Preference, 82, 103871.

Phillips-Wren, G., & Adya, M. (2020). Decision making under stress: The role of information overload, time pressure, complexity, and uncertainty. Journal of Decision Systems, 29(sup1), 213−225.

Picket, B., & Dando, R. (2019). Environmental immersion’s influence on hedonics, perceived appropriateness, and willingness to pay in alcoholic beverages. Foods, 8(2), 42.

Prescott, J. (2015). Multisensory processes in flavour perception and their influence on food choice. Current Opinion in Food Science, 3, 47−52.

Qiu, L., & Wan, X. (2024). Nature’s beauty versus urban bustle: Chinese folk music influences food choices by inducing mental imagery of different scenes. Appetite, 199, 107507.

Qiu, L., Wang, C., & Wan, X. (2023). Reduced liking and wanting for high-caloric foods: The transfer effect of sensory-specific satiety through repeated imagination. Food Quality and Preference, 111, 104987.

Reinoso-Carvalho, F., Van Ee, R., & Rychtáriková, M. (2016, June 13−15). Matching soundscapes and music with food types [Conference presentation abstract]. EuroRegio 2016, Porto, Portugal.

Reutner, L., Genschow, O., & Wänke, M. (2015). The adaptive eater: Perceived healthiness moderates the effect of the color red on consumption. Food Quality and Preference, 44, 172−178.

Schifferstein, H. N., Howell, B. F., & Pont, S. C. (2017). Colored backgrounds affect the attractiveness of fresh produce, but not its perceived color. Food Quality and Preference, 56, 173−180.

Schulte-Mecklenbeck, M., Sohn, M., de Bellis, E., Martin, N., & Hertwig, R. (2013). A lack of appetite for information and computation. Simple heuristics in food choice. Appetite, 71, 242−251.

Septianto, F. (2016). “Chopin” effect? An exploratory study on how musical tempo influence consumer choice of drink with different temperatures. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 28(5), 765−779.

Siddiqui, S. A., Zannou, O., Karim, I., Kasmiati, Awad, N. M., Gołaszewski, J., ... Smetana, S. (2022). Avoiding food neophobia and increasing consumer acceptance of new food trends—A decade of research. Sustainability, 14(16), 10391.

Sobal, J., & Bisogni, C. A. (2009). Constructing food choice decisions. Annals of Behavioral Medicine, 38(suppl_1), s37−s46.

Spence, C. (2011). Crossmodal correspondences: A tutorial review. Attention, Perception, & Psychophysics, 73(4), 971−995.

Spence, C. (2018). Background colour & its impact on food perception & behaviour. Food Quality and Preference, 68, 156−166.

Spence, C., Reinoso-Carvalho, F., Velasco, C., & Wang, Q. J. (2019). Extrinsic auditory contributions to food perception & consumer behaviour: An interdisciplinary review. Multisensory Research, 32(4-5), 275−318.

Springmann, M., Clark, M., Mason-D’Croz, D., Wiebe, K., Bodirsky, B. L., Lassaletta, L., ... Willett, W. (2018). Options for keeping the food system within environmental limits. Nature, 562(7728), 519−525.

Stroebele, N., & De Castro, J. M. (2004). Effect of ambience on food intake and food choice. Nutrition, 20(9), 821−838.

Thomas, J. M., Higgs, S., Dourish, C. T., Hansen, P. C., Harmer, C. J., & McCabe, C. (2015). Satiation attenuates BOLD activity in brain regions involved in reward and increases activity in dorsolateral prefrontal cortex: An fMRI study in healthy volunteers. The American Journal of Clinical Nutrition, 101(4), 701−708.

Torrico, D. D., Han, Y., Sharma, C., Fuentes, S., Gonzalez Viejo, C., & Dunshea, F. R. (2020). Effects of context and virtual reality environments on the wine tasting experience, acceptability, and emotional responses of consumers. Foods, 9(2), 191.

Vabø, M., & Hansen, H. (2014). The relationship between food preferences and food choice: A theoretical discussion. International Journal of Business and Social Science, 5(7), 145−157.

Van der Stoep, N., Nijboer, T. C. W., Van der Stigchel, S., & Spence, C. (2015). Multisensory interactions in the depth plane in front and rear space: A review. Neuropsychologia, 70, 335−349.

Vanhatalo, S., Liedes, H., & Pennanen, K. (2022). Nature ambience in a lunch restaurant has the potential to evoke positive emotions, reduce stress, and support healthy food choices and sustainable behavior: A field experiment among Finnish customers. Foods, 11(7), 964.

Van Kesteren, M. T., Beul, S. F., Takashima, A., Henson, R. N., Ruiter, D. J., & Fernández, G. (2013). Differential roles for medial prefrontal and medial temporal cortices in schema-dependent encoding: From congruent to incongruent. Neuropsychologia, 51(12), 2352−2359.

Wan, X., Qiu, L., & Wang, C. (2022). A virtual reality‐based study of color contrast to encourage more sustainable food choices. Applied Psychology: Health and Well‐Being, 14(2), 591−605.

White, T. L., Thomas-Danguin, T., Olofsson, J. K., Zucco, G. M., & Prescott, J. (2020). Thought for food: Cognitive influences on chemosensory perceptions and preferences. Food Quality and Preference, 79, 103776.

Xi, N., & Hamari, J. (2021). Shopping in virtual reality: A literature review and future agenda. Journal of Business Research, 134, 37−58.

Xu, A. J., & Labroo, A. A. (2014). Incandescent affect: Turning on the hot emotional system with bright light. Journal of Consumer Psychology, 24(2), 207−216.

Xu, J., Guo, X., Liu, M., Xu, H., & Huang, J. (2023). Self-construal priming modulates sonic seasoning. Frontiers in Psychology, 14, 1041202.

Yu, H. C. (2014). A cross-cultural analysis of symbolic meanings of color. Chang Gung Journal of Humanities and Social Sciences, 7(1), 49−74.

Zaidel, A., & Salomon, R. (2023). Multisensory decisions from self to world. Philosophical Transactions of the Royal Society B, 378(1886), 20220335.

Zarrouk, A. A., & Ouerghemmi, C. (2019). Influence of atmospheric cues on the consumers’ behaviour: Moderating effects of the aesthetic centrality of the store and the purpose of the visit. International Journal of Research, Innovation and Commercialisation, 2(2), 126− 156.

Zellner, D., Geller, T., Lyons, S., Pyper, A., & Riaz, K. (2017). Ethnic congruence of music and food affects food selection but not liking. Food Quality and Preference, 56, 126−129.

Zhang, C., Liao, H., Wang, F. Z., & Li, R. (2021). Ambient temperature and food behavior of consumer: A case study of China. Weather, Climate, and Society, 13(4), 813−822.

Zhang, W., Chen, Z., Huang, J., & Wan, X. (2019). The influence of placing orientation on searching for food in a virtual restaurant. Food Quality and Preference, 78, 103728.

Zhang, W., Wang, C., & Wan, X. (2022). Influence of container color on food ratings and choices: Evidence from a desktop VR study. Food Quality and Preference, 96, 104448.

The effect of environmental sensory cues on dietary decision-making

and its mechanisms

QIU Linbo, WAN Xiaoang

(Department of psychological and cognitive sciences, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

Abstract: Numerous studies have shown that the surrounding environment can influence people’s dietary decisions. On one hand, unisensory environmental cues, such as visual, auditory, and olfactory cues alone, have been shown to have different effects on individuals’ dietary decision-making. These cues primarily function by influencing people's perception of food, mental state, and/or the schema congruency between the cues and the foods. On the other hand, recent studies have also demonstrated that multisensory environmental cues can influence dietary decisions. A number of factors, such as individual traits and motivations, choice paradigms and scenarios, and sociocultural contexts may all play moderating roles in the effects of multisensory environmental cues on dietary decision-making. Future research can utilize virtual reality, machine learning, and other technologies to further investigate the underlying mechanisms of such influences, which has direct implications in developing effective health intervention strategies.

Keywords: multisensory processing, food choice, food environment, food consumption, health intervention