【摘 要】
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研究背景:累积期望理论(CPT)发现,人们常常高估小概率事件而低估大概率事件,使得概率权重函数在小概率时凸出而在大概率时凹陷(倒S型曲线),这种概率信息的估计偏差严重影响人
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研究背景:累积期望理论(CPT)发现,人们常常高估小概率事件而低估大概率事件,使得概率权重函数在小概率时凸出而在大概率时凹陷(倒S型曲线),这种概率信息的估计偏差严重影响人们的日常生活(如彩票心理、保险心理等)。如何减少这种偏差?基于概率偏差的情绪-认知解释及建构水平理论(CLT),我们提出社会距离能减少概率信息的估计偏差。研究方法:采用Tversky和Kahneman(1992)概率估计偏差的研究范式,我们通过两个实验检验上述假设。实验1和2均采用2(社会距离:近vs.远)×2(概率:小概率vs.中大概率)×2(情境:获益vs.损失)的混合实验设计,其中社会距离为组间变量,其余为组内变量,因变量为被试的概率权重。实验1中,我们通过为自我决策(近)和为陌生他人决策来操纵社会距离。实验2中,我们通过为近距离他人决策(近)和为远距离他人决策来操纵社会距离。研究结果:相对于近社会距离情况下(自我决策或近距离他人决策),个体在远社会距离情况下(为他人决策或为远距离他人决策)较少地对小概率事件出现高估,同时也较少地对中大概率事件出现低估。概率权重函数曲线的曲度γ(反映了概率估计偏差程度,0<γ≤0,γ越小表明概率偏差越大)随着社会距离的增加而逐渐接近于1。另外,相对于损失情境,在获益情境下社会距离对概率偏差的较弱效应更明显。
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