难以觉察的虚假信息锚定效应

　 第 18 卷 　第 8 期 　2008 年 8 月 难以觉察的虚假信息锚定效应 3 曲　琛1 　罗跃嘉1 ,2 3 3 1. 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室 , 北京 100875 ; 2. 中国科学院心理研究所心理健康重点实验室 , 北京 100101 　2007212225 收稿 , 2008201224 收修改稿 　 3 国家自然科学基金 (批准号 : 30670698) 、教育部重点项目 (批准号 : 106025)和教育部创新团队资助项目 　3 3 通信作者 , E2mail : luoyj @bnu. edu. cn 摘要 　　用一个 ERP 实验考察了符合自然情境下 , 外部未知信息和虚假信息对具备一定自发锚知 识的被试进行数字判断任务的影响. 行为结果发现 , 未知信息和虚假信息都同化了最终的结果判 断 , 出现了明显的锚定效应 : 高锚导致最终判断值偏高 , 低锚导致最终判断值偏低. 其中 , 虚假 信息比未知信息的锚定程度略弱. ERP 数据为锚定加工机制提供了电生理证据 : 加工初期是外部 锚占优的自动化通达阶段 , 虚假锚和未知锚的数量大小命题同样得到通达 , 出现了与通达相关的 N300 , 加工后期自发锚信息参与整合加工 , 不可行低锚比可行高锚 L PC 波幅更大 , 源定位发现与 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 达调整需求相关的额中回更多参与了低锚条件下的加工. 这表明 , 当自发锚信息与外部锚通达 的命题一致时 , 易化通达加工 , 反之则抑制通达加工 , 进行受控的调整加工. 关键词　　虚假锚 　锚定效应 　通达 　调整 　事件相关电位 　　人类的决策判断通常是建立在比较的基础上 , 无论是估计一个西瓜的重量还是做自我个性评估 , 都需要一个比较的参照点[1 ] . 我们并非生活在真空 中 , 各种外界信息在比较的过程中都有可能影响决 策判断. 锚定效应 (anchoring effect ) 就是一种非常 典型的判断偏差 , 即最终的决策和行为被先前出现 的锚值同化 , 而得到一个相近的结果 : 较高的锚值 得到一个较高的估计值 ; 较低的锚值得到一个较低 的估计值. Tversky 和 Kahneman[2 ] 在 1974 年的实 验里首次发现锚定效应. 实验中 , 被试首先需要回 答联合国中非洲国家的比例是高于还是低于 10 %或 65 % , 而这个 10 或 65 是随机转动幸运轮得到的结 果 , 随后 , 要求被试给出联合国里非洲国家比例的 具体估计值. 结果发现 , 在 10 %条件下 , 最终的估 计值偏低 , 在 65 %条件下 , 估计值则偏高. 锚定效应在生活中十分常见. 在商务贸易领域 , 首次报盘价常常充当了锚值 , 对最后的成交价格产生 影响[3 —5] ; 在法庭中 , 法官最终的判决常常受到原告 辩护律师提案的影响[6 , 7 ] ; 在内隐判断中 , 最终的抉择 也取决于自我锚定机制 : 喜欢它 , 只因喜欢自己[8 ] . 然而在以往的研究中 , 锚信息的真实性通常是 不确定的 , 例如辩护律师的提案或卖家的报盘都可 能合理也可能不合理 , 这些不确定信息对决策判断 的锚定效应已经得到充分的证实. 但是在实际决策 判断中有些参考信息本身就是假的 , 尤其是传媒业 更加发达的今天 , 一些媒体或个人受利益驱动不惜 散布虚假信息 , 混淆人们的视听. 举例来说 , 如果 你想通过网络了解一下中国同性恋者的数量 , 那么 任何一个搜索引擎都可以提供给你五花八门的数 字 : 3 % , 5 % , 9 % , 11 % , 甚至同性恋群体中有 人号称是 20 %. 我国的人口基数很大 , 这 5 个数字 代表的数量差异巨大 , 很明显至少有 4 个是虚假的 信息 , 尤其“20 %”毋庸置疑是虚假的. 那么 , 这 些明知是虚假的信息是否也会充当了锚 , 将我们的 决策判断锚定在这些虚假的数字左右 ? 这是进行本 研究的一个重要目的. 当前主要有 3 种理论解释锚定效应的发生机 制. Mussweiler 等[9 ] 提出的选择通达模型认为锚定 388 是因为与锚一致的信息自动化地过度通达 , 从而影 响了对目标问题的决策. 例如 , 当“甘地的寿命是 长于还是短于 79 岁 ?”作为一个锚问题出现时 , 被 试就会考虑甘地是否长寿这个问题. 由于人类的本 能是趋于“证实”假设[10 , 11 ] , 所以与长寿有关的信 息不成比例地被激活. 在接下来对甘地的寿命进行 绝对估计时 , 人们就从工作记忆中大量通达的信息 中提取了一个作为估计值. 因此 , 这个估计值取决 于被激活在工作记忆中的知识类型 (即甘地是长寿 还是英年早逝) . Kanneman 等[2 ] 则提出了调整启发 式模型 , 认为锚定是一个以锚值为起点的调整加 工 , 例如 , 在前面提到的幸运轮实验中 , 被试对联 合国中非洲国家的比例一无所知 , 只能将转动幸运 轮得到的数字作为一个调整的起点. 当调整到一个 看似可能的值时 , 就会停下来 , 实际上这个值只是 处于一个可以接受区间的边缘部分 , 而正确答案却 处于这个区间的中央. 因此 , 最终的结果更接近于 锚值[ 12 —14 ] . 最近有研究者整合了这两种观点 , 提出 了锚定的双加工理论模型 , 这种模型将锚区分为外 部锚和自发锚两种 , 认为锚定的加工机制取决于锚 的来源 , 当锚值是外部提供时 , 由于这个值有可能 是正确的 , 在这个评估过程中 , 锚一致信息过度通 达影响了后面的决策任务 ; 当锚值来自人们的背景 知识 , 由于这个值接近正确值但不是正确值 , 那么 人们需要对其进行调整加工 , 由于调整往往是不足 的 , 导致了在后面决策任务中的结果接近这个自发 锚[15 ] . 有研究发现外部锚条件下 , 目标出现后的 300 ms 左右会出现一个与通达相关的负波 ; 自发锚 条件下 , 有一个从 250 ms 开始晚正成分与调整相 关 , 反映了高低锚加工难度上的差异[16 ] . 双加工模型清晰地界定了自发锚和外部锚分别 引起的调整和通达两种加工 , 具有较强的解释力. 然而真实生活中的决策判断情境显然更为复杂 , 外 部锚和自发锚往往不是单独存在的 , 人们通常具备 一定的知识 , 可以自发产生一个锚点 , 同时却需要 面对一个外部锚 , 可以称之为双重锚. 例如 , 在购 置房产时 , 人们往往对这一区的房价有一定的了 解 , 有一个心理价位 , 但在售楼中心 , 售楼小姐对 您选中的那套房子报出一个相对比较高的价格 , 她 的高出价是否会成为一个锚 , 导致讨价还价之后的 成交价仍然高于您的心理价位呢 ? 而且此时的加工 是通达 ? 调整 ? 还是二者可以同时并存 ? 如果调整 和通达可以整合并存 , 那么是否存在哪一种加工是 优势加工 ? 对双重锚定加工的探讨可以进一步了解 两种加工的竞争与合作关系 , 从而扩充锚定双加工 的理论模型 , 这是本研究的第二个目的. 为此 , 我们采用事件相关电位技术 ( ERP) , 考 察具备相关知识能够自发产生锚的条件下 , 真假未 知的外部锚和虚假外部锚对决策判断的影响. 实验 采用点图范式 , 在正式实验之前 , 被试需要学习一 些点图 , 确保被试具备产生自发锚的知识 , 在接下 来正式实验中 , 仍然提供给被试一些偏高或偏低的 数字 , 充当外部锚 , 用不同颜色呈现这些外部锚数 字便于被试区分出虚假信息和真假未知信息 , 进而 考察被试对点图的估计是否仍然会受到外部锚数字 的影响 , 虚假信息是否会削弱锚定效应. 锚定效应一直以来都受到经济学和心理学领域 研究者的共同关注 , 采用认知神经科学的手段研究 锚定效应 , 有助于了解锚定的神经机制 , 进而从行 为、认知和脑三个方面解释锚定加工的产生机制 , 更有效地提高人类的决策判断的准确性. 1 　 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 1. 1 　被试 16 名来自北京师范大学的本科生有偿参加了本 实验 , 平均年龄和 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差为 (18. 5 ±1. 6) 岁 , 右利 手 , 矫正视力正常 , 无脑部创伤史. 实验中 , 有 1 名被试因程序出错中止了实验 , 参与行为结果统计 的被试数为 15 名 , 在 ERP 数据统计分析时 , 一名 被试因为伪迹过多而被剔除 , 最后参与统计分析的 被试数为 14 名 (6 男 8 女) . 1. 2 　刺激材料 本实验采用 2 (锚值 : 高锚、低锚) ×2 (锚可信 度 : 未知、虚假)的被试内实验 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 . 目标图形是 6 幅黑白图片 , 图中是布满黑点的 圆 , 被试任务是估计黑点的数量. 在评定实验中邀请 35 名没有参加正式实验的被试对 6 个目标圆形的点 数进行估计 , 结果发现被试的估计值普遍低于实际 值 , 说明被试确实对圆形内黑点数量一无所知. 取平 均估计值分别加减一个标准差作为高锚数字和低锚数 字[9 ] . 需要指出的是 , 对于这 6 个目标图形的实际点 488 　第 18 卷 　第 8 期 　2008 年 8 月 数来说 , 低锚数字和高锚数字的极端程度不同 , 由于 本实验中被试对点图有一定的了解 , 所以对他们来说 低锚数字偏低 , 高锚数字则略高. 操纵高低锚数字的 可行性不同是为了考察自发锚知识对估计任务的影 响. 在这些数字加减 1 得到另外一组非常接近的数 字 , 在呈现锚数字时 , 对这两组数字分别采用黄色和 蓝色进行标识 , 在指导语中告知被试 , “如果黄色数 字是未知数字 , 有可能是后面的图形内地点数 , 也有 可能不是 , 蓝色数字是虚假数字 , 这个数字一定不是 后面的图形点数”, 黄蓝两种颜色在被试间平衡. 采 用类似的数字却标识不同的真假性是为了考察虚假信 息是否会对估计任务产生影响. 结合 4 种处理条件 , 得到 24 个实验项目 , 为了 满足 ERP 实验的重复叠加要求 , 每个实验项目重 复出现 10 次 , 最后总共有 240 个试次 ( t rial) , 分 4 个 block 组呈现 , block 之间休息 5 min. 1. 3 　程序 被试坐于隔音室内一张舒适的椅子上 , 两眼注 视屏幕中心点 , 眼睛距屏幕 75 cm , 目标圆形的视 角为 8. 6°. 被试的任务是估计点图中的点数 , 图 1 是实验流程示意图 , 用 E2Prime 软件编制实验程 序. 首先出现一个注视点 300 ms , 提醒被试注意即 将出现的提示数字 , 提示数字呈现 1000 ms 后 , 接 着出现一个呈现时长为 200 —400 ms 之间随机的空 屏 , 空屏之后呈现目标圆形 1500 ms , 接着出现一 个“ ?”提示 , 时长为 1000 ms , 提示被试需要立即 说出这个估计值 , 间隔 1500 ms 后 , 开始下一个实 验项目 , 用录音笔记录被试的口头 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 并加以转 换. 完成实验总共需要 40 min. 图 1 　一个试次内刺激呈现时间流程 1. 4 　ERP 记录及数据分析 实验仪器为 NeuroScan ERP 工作站. 记录电极 固定于 64 导电极帽. 以左耳乳突为参考电极点 , 闲置原有的另一只参考电极 , 取 T7 电极连于右乳 突 , 形成单极导联. 离线分析时以置于右乳突的有 效电极进行再参考 , 即从各导联信号中减去 1/ 2 该 参考电极所记录的信号. 双眼外侧安置电极记录水 平眼电 ( H EO G) , 位于左眼上下眶的电极记录垂直 眼电 (V EO G) . 头皮与电极之间的阻抗小于 5 kΩ 的信号经放大器放大 , 记录连续 EEG , 滤波带通为 0. 05 —100 Hz , 采样频率为 500 Hz/ 导 , 离线式 (Offline) 叠加处理 , 分析时程是从目标刺激呈现前 200 ms 到呈现后 1000 ms , 基线为刺激呈现前 200 ms , 分别对“未知低锚”, “虚假低锚”, “未知 高锚”和“虚假低锚”4 种实验处理诱发的 ERP 进 行平均叠加. 眼动伪迹和其他伪迹使脑电电压超过 ±80μV 的脑电事件被自动剔除. 测量 N300 (250 —350 ms)和 L PC(400 —800 ms) 的平均波幅 , 进行重复测量方差分析. N300 平均 波幅的重复测量方差分析包含两个实验因素 : 锚值 (高锚、低锚) 和锚可信度 (未知、虚假) , 两个与 头皮分布有关的因素 : 左右 (左、中、右) 和前后 ( F , C , CP , P 和 PO) . 总共分析 15 个电极 : Fz , Cz , CPz , Pz , POz , F3 , C3 , CP3 , P3 , PO5 , F4 , C4 , CP4 , P4 和 PO6. 由于 L PC 主要出现在中后 部 , 所以分析 C3 , CP3 , Cz , CPz , C4 , CP4 电极上的 L PC平均波幅. 采用 Greenhouse2Geisser 法矫正 p 值. 2 　结果 2. 1 　行为数据 将被试对目标圆形的估计值转化为 z 分数形式进 行统计分析 , 平均值和标准差如图 2 所示 , 负值表示 估计值低于平均值 , 正值代表估计值高于平均值. 2 (锚可信度 : 未知 , 虚假) ×2 (锚值 : 高锚、低锚)重 复测量方差分析发现 , 锚值有主效应 F (1 , 14) = 28. 525 , p < 0. 001 , 高锚引起的估计值偏高 (0. 13 ± 0. 02) , 低锚引起的估计值偏低 (0. 12 ±0. 02) ; 锚可 信度主效应显著 , 虚假锚引起的估计值偏高 (0. 44 ± 0. 05) , 未知锚引起的估计值偏低 ( - 0. 43 ±0. 05) , F(1 , 14) = 80. 09 , p < 0. 001 ; 交互作用显著 , F(1 , 14) = 6. 348 , p = 0. 025. 进一步的简单效应分析表明 , 在低锚条件下 , 未知锚引起的估计值 ( - 0. 6 ±0. 21) 588　第 18 卷 　第 8 期 　2008 年 8 月 比虚假锚引起的估计值 ( - 0. 25 ±0. 27) 偏低 , F(1 , 14) = 93. 02 , p < 0. 001 ; 在高锚条件下 , 未知锚引起 的估计值 (0. 35 ±0. 21) 比虚假锚引起的估计值 (0. 51 ±0. 18)更低 , F(1 , 14) = 51. 20 , p < 0. 001. 这表明 虚假锚条件下 , 被试仍然出现了明显的锚定效应. 在 低锚条件下 , 虚假锚定效应被削弱 , 估计值偏高 , 但 是在高锚条件下 , 虚假锚引起的锚定偏差更大. 于是 尝试对原始数据进行检查发现虚假高锚条件下 , 被试 往相反的方向向上调整得到一个更为不可行的估计 值 , 所以得到了一个更正的 z 值. 图 2 　在 4 种条件下被试对目标的估计值的 平均值和标准差( z分数) 为了进一步了解虚假锚和未知锚引起的锚定偏 差大小 , 将每个实验项目的实际估计值与锚值之差 的绝对值转化为 z 分数再次进行重复测量方差分 析. 结果发现 , 锚可信度的主效应显著 , F(1 , 14) = 46. 39 , p < 0. 001 , 虚假锚引起的估计值偏离锚值 的量 (0. 26 ±0. 04) 比未知锚条件下估计值偏离锚值 的量 ( - 0. 27 ±0. 04) 更大 , 即虚假锚削弱了锚定偏 差 , 正值表示目标值与锚值的距离大于平均值 , 负 值表示目标值与锚值的距离小于平均值. 2. 2 　脑电数据 图 3 是被试在估计任务的脑电波形头皮分布. 在 刺激呈现后 250 —350 ms 之间有 N300 成分 , 在 400 — 800 ms 之间有一个晚正成分 (L PC , late positive com2 ponent) . 统计分析 N300 和 L PC的结果报告如下 : N300 重复测量方差分析没有发现刻度和锚值的显著主 效应 , 也没有与这两个因素有关的显著交互作用. 左 右有显著主效应 , 左边和右边的 N300 波幅显著大于中 线部分 ; 前后主效应显著 F(4 , 52) = 9. 226 , p = 0. 002 , 多重比较发现在前额部波幅最大( - 2. 64 ±0. 69) . LPC (晚正成分) 目标呈现后 400 —800 ms 之间 , 可以看到一个 明显的晚正成分 (L PC) . 对平均波幅进行重复测量 方差分析 , 发现锚值高低的主效应边缘显著 , F(1 , 13) = 4. 565 , p = 0. 052 , 无论是未知锚还是虚假 锚 , 低锚值引起的 L PC 波幅 (4. 29 ±1. 11)比高锚值 引起的 L PC 波幅 (3. 93 ±1. 17)更大 ; 前后的主效应 边缘显著 , F(1 , 13) = 4. 280 , p = 0. 059 , 顶叶中 部的 L PC 波幅 (4. 45 ±1. 21) 比中央区的 L PC 波幅 (3. 77 ±1. 07) 更大 ; 锚值高低和前后分布的交互作 用显著 , F(1 , 13) = 5. 332 , p = 0. 038 , 简单效应 分析发现 , 在顶叶中部 , 低锚诱发的 L PC 波幅 (4. 27 ±1. 26)比高锚诱发的 L PC 波幅 (3. 59 ±1. 10) 更大 , F(1 , 13) = 6. 79 , p = 0. 022. 没有发现与锚可信度相关的显著效应. 2. 3 　源分析 使用 B ESA (5. 1. 2) 对 4 种条件下的平均波形 进行偶极子源定位分析 , 考察锚定效应的发生源. 基于四壳球模型 , 用一个自由偶极子分别对 4 种实 验条件下的脑电进行源定位 , 选定时间段为 500 — 600 ms , 结果发现未知低锚和虚假低锚条件下进行 主成分分析 , 得到了十分相近的结果. 都发现一个 主成分分别能解释总变异的 99. 3 %和 99. 2 % , 分别 采用一个偶极子进行拟合 , 发现未知低锚的偶极子 Talairach 坐标为 : - 14 , 16 , 60 , 虚假低锚的偶极 子 Talairach 坐标为 : - 14 , - 6 , 64 , 残差分别为 15. 27 %和 16. 9 %. 两个偶极子位置极为相近 , 全部 位于额中回附近. 未知高锚和虚假高锚条件的主成分 分析分别为 98. 9 %和 98. 5 % , 但是采用一个偶极子 拟合数据时发现残差太大 , 必须用三个偶极子才可能 拟合 , 可能说明高锚和低锚两种条件下的加工有不同 的脑区分布. 考虑到 ERP 数据发生源定位的局限性 , 决定采用逆推的方法[17 ] . 即用低锚条件下的偶极子结 果 , 逆推高锚条件下的残差. 于是将高锚条件下的偶 极子定于额中回 ( Talairach 坐标 : - 14 , - 6 , 60) , 发现用这个偶极子解释未知高锚条件500 —600 ms时 间窗口下的脑电数据 , 残差为 36. 79 %. 解释虚假高 锚时残差为 39. 86 %. 表明与高锚条件相比 , 额中回 更能解释低锚条件下 500 —600 ms 的脑电变化. 图 4 为未知低锚条件下的偶极子定位图. 688 　第 18 卷 　第 8 期 　2008 年 8 月 3 　讨论 实验目的在于考察被试在具备自发锚知识的条 件下 , 外部未知锚和虚假锚对数字估计任务的影 响. 实验操纵了两个变量 : 锚可信度和锚值高低. 高低锚值设置与前人的研究有所不同 , 对具有自发 锚知识的被试来说 , 高锚是一个略高但是相对比较 可行的值 , 低锚是一个很低并且相对不太可行的 值 , 这样设置是为了便于考察自发锚知识对决策的 影响. 结果表明即使在虚假锚条件下 , 高锚仍然引 起较高的估计值 , 低锚引起较低的估计值 , 即虚假 数字仍然无法避免锚定偏差. 进一步统计分析目标 788　第 18 卷 　第 8 期 　2008 年 8 月 估计值偏离锚值的程度发现虚假锚引起的估计值比 未知锚更偏离了锚值 , 即虚假锚削弱了锚定的程 度. ERP 结果中目标图形呈现后的 300 ms 左右出现 一个负成分 , 但是虚假锚和未知锚并没有波幅上的 显著差异 , 根据前人的研究 , N300 成分可能与锚 一致信息的激活通达有关 , 其发生源位于后扣带回 的背侧[18 ] , 表明很可能两种锚信息得到同样的激活 通达. 分布在中后部 L PC 出现了显著的锚值大小主 效应 , 低锚比高锚引起的 L PC 更大 , 源定位分析发 现低锚更多地激活了前额叶. 以下从两个方面讨论 不同条件下锚定加工的过程和结果. 3. 1 　锚数字的双重属性与选择通达模型 迄今为止 , 大部分研究者都发现锚定效应尤其 是外部锚引起的锚定效应是“或全或无”的 , 一方 面 , 许多可能削弱锚定偏差的因素都收效甚微 , 比 如预警 , 金钱动机 , 醉酒等方法[18 —20 ] ; 另一方面 , 有研究者发现 , 如果比较问题与目标问题不重合 , 即不是同一个维度的信息 , 就不会出现锚定效应 , 比如比较问题是 : 科隆大教堂的高度是高于还是低 于 320 m , 绝对估计问题是 : 科隆大教堂的长度是 多少 , 那么后面对长度的估计就不受前面高度的影 响[9 ] . 本研究中的虚假锚现象是首次发现锚定效应 存在并可能被削弱. “科隆大教堂”的研究说明锚定效应不是单纯 的数字启动 , 而是启动了一个与锚信息一致心理模 型. 当目标问题与这个心理模型没有共享的维度 时 , 就不会发生锚定效应. 也曾有研究者提出锚定 是一种数字启动 , 即锚定是因为锚数字及其周围的 数字被启动引起的[21 —23 ] , 例如 Wilson 等[22 ] 的研究 中采用基本锚定范式 , 即只有一个与目标问题无语 义相关的数字 , 仍然发现了锚定效应. 但是后来发 现基本锚定范式下的锚定很微弱难以重复 , “基本 锚定效应是一种脆弱的现象 , 仅仅限定在 Wilson 等的实验里. 一些细小的变化都会消除锚定偏 差”[24 ] . 最终选择通达模型提出锚定是因为启动通 达了一个锚一致的心理模型或命题 , 从而代替了数 字启动理论. 然而 , 本实验中发现的虚假信息锚定现象或许 有助于重新考虑数字启动模型. 出现在锚定现象中 的锚数字本身具有双重属性 : 表面数值属性和内部 数量命题属性. 实验中 , 虽然没有明显的比较问题 出现 , 但是未知锚和虚假锚都与目标圆形有直接对 应的关系 ———“这个数字可能是或一定不是图中黑 点数量”. 虚假锚的提示明确否定了数字的表面数值 属性 , 却没有否定它的内部数量命题属性 , 虚假锚 的出现仍然可能激活一个“圆形内部点数很多或点 数很少”命题属性 , 所以产生了锚定效应. 但由于 表面数值属性被否定了 , 所以数字启动被抑制了 , 被试不得不另外给出一个数字 , 于是得到了一个相 对偏离锚值的目标值 , 引起了锚定效应的削弱. 本 实验的 ERP 结果中也发现 , 虚假锚条件下仍然出 现了 N300 , 并且与未知锚的 N300 波幅相比没有显 著差异 , 在词汇判断研究中 , N300 出现在对称启 动任务中 , 即启动词与目标词语意相似而且同属于 一个类别 , 研究者认为 N300 与类别语意相似有 关[ 25 ] . 因此可以推断本实验中 N300 可能并非反映 简单的数字启动 , 而是更多地与这种“圆形内点数 偏小或偏小”的语意命题通达有关 , 虚假低锚与未 知低锚一样激活了数字的命题属性 , 而且激活程度 没有差异. 因此 , 我们提出数字双重属性的选择通达假 设 , 即数值属性启动和命题属性启动是互为补充 的 : 在大部分锚定研究中 , 由于锚值是未知的 , 所 以数字启动和命题知识启动时一致并存的 , 表现出 外部动机无法削弱的锚定效应 ; 命题启动单独存在 仍然是产生锚定的充分条件 , 只是这种锚定可能被 削弱 , 例如实验中发现的虚假信息锚定效应和前人 发现的极端锚现象 ; 数字启动单独存在也有可能引 起锚定效应 , 但是这种锚定很脆弱 , 例如基本锚定 现象. 用这个锚数字的双重属性选择通达理论可以解 释比较特殊的“极端锚现象”, 即一个极端到不可 能发生的锚 (甘地的寿命长于还是短于 271 岁) 同样 可以引起锚定效应[9 ] , 在极端锚条件下 , 锚数字的 数值属性被抑制而命题属性却过度通达 , 最后同样 引起锚定效应. 3. 2 　通达与调整的整合加工 锚定加工的现有理论假设了两种可能加工 : 通 达加工和调整加工. 本实验在自发锚和外部锚并存 的条件下 , 试图探索是否存在一种通达和调整的整 888 　第 18 卷 　第 8 期 　2008 年 8 月 合加工. 如上所述 , 选择通达理论可以解释目前的 行为结果. 实际上调整理论也可以解释 , 因为虚假 信息作为一个错误的锚点需要被试调整更多 , 所以 虚假信息削弱了锚定效应. 但是 ERP 结果中出现了 与通达相关 N300 , 而不是与调整相关的慢正走向 , 说明当前的加工不完全是调整加工. 因此即使是拥 有自发锚知识 , 但是只要出现外部锚 , 锚定加工过 程就不再完全是调整加工. 还剩下两种可能 : 通达 加工和通达与调整的整合加工. 实验的 ERP 结果发现低锚比高锚引起的 L PC 更大 , 由于实验中高锚比低锚更可行 , 所以锚可行 性对 L PC 的影响证实了自发锚知识在后期加工中的 作用. 那么 , 如果这是一个完全的通达加工 , 过度 通达的锚一致信息堵塞了工作记忆 , 使被试最终提 取了其中一个锚一致的数字作为估计值. 从通达到 选择输出 , 是一个自动化的加工过程 , 高低锚的加 工难度应该是一致的 , 不会出现 L PC 上的差异. 因 此 , 本实验的结果并不支持两种锚并存条件下的锚 定完全是选择通达加工. 只剩下一种可能 : 通达与调整的整合加工. 那 么 , 通达和整合是以什么形式出现 ? 进一步思考这 4 种条件下的加工机制. 在未知高锚条件下 , 锚信 息提供了一个十分可行的值 , 此时数字启动和命题 启动并存 , 这个值和数量命题都被激活通达 , 证实 的本能促使被试寻找与锚一致的信息 , 这时长时记 忆中存储的自发锚知识很快得到提取 , 更加证实了 锚的可行性 , 促进了锚命题的通达 , 被试甚至可以 直接给出一个与锚一致的数字. 虽然在行为结果中 并没有发现高锚和低锚的显著主效应 , 但是 , 在未 知高锚条件下 , 目标值与锚值相同的占总数 67 % , 在未知低锚条件 , 目标估计值与锚值相同的却只占 到 23. 7 % , 表明未知低锚条件下对原有锚值进行了 微调 , 因为自发锚的知识使被试觉察到低锚的不可 行性 , 所以进行了调整加工 , 但是受到过度通达的 调整是在激活的“圆形内点数偏小”的命题下进 行 , 因此调整幅度较小 , 仍然得到一个偏小的值. 调整是一种受控加工 , 比起自动化的通达加工 , 难 度更大 , 需要更多的资源 , 源定位发现偶极子位于 额中区附近. 脑成像的研究也发现后侧额中区 (pM2 FC) 的激活表明当前任务需要更多的调整加 工[26 , 27 ] , 因此可以推断未知低锚条件下进行的是调 整加工. 在虚假高锚条件下 , 开始没有数字启动只 有命题启动 , 后来由于锚值比较可行 , 与自发锚知 识时一致 , 所以自发锚知识促进了命题的通达 , 被 试在这个“圆形内点数偏多”的命题下 , 无需调 整 , 直接给出一个与命题一致的偏高的数字. 在被 试的目标估计值中有 58. 3 %都明显高于锚值 , 这表 明被试在偏大命题的驱动下 , 给出了更大的估计 值 , 因而这时通达加工是优势加工. 在虚假低锚条 件下 , 被试的自发锚知识则抑制了前面对“目标圆 形内点数偏小”的命题通达 , 被试明确意识到锚值 需要调整 , 调整加工成为优势加工 , 但是由于命题 的驱动 , 仍然得到了一个偏小的值. 总的来说 , ERP 结果表明了在自发锚和外部锚 并存条件下 , 决策判断初期 , 虚假外部锚和未知锚 一致的命题都得到同样激活通达 , 在后期自发锚知 识参与了决策 , 与自发锚一致的信息过度通达 , 得 到一个与锚一致的结果 , 与自发锚不一致的锚信息 则引起调整加工 , 但是受到已经通达的锚命题影 响 , 仍然得到明显的锚定效应. 4 　结论 研究结果充分证明了虚假信息对决策加工结果 的影响 , ERP 发现自发锚信息对决策加工过程的影 响发生在加工后期 , 不可行条件下发生于额中回的 L PC 波幅更大. 就文中两个研究目的来说 , 首先虚 假信息引起的锚定效应得到了证实 , 结合行为结果 和 ERP 结果 , 详细划分数字的表明数值属性和内 部数量命题属性 , 提出了互为补充的数值启动和命 题启动两种通达要素 , 从而有效地解释了虚假锚现 象 , 扩充了当前对通达加工的理论认识. 其次 , 通 达加工与调整加工的整合加工假设也得到了证实 , 在外部锚和自发锚并存条件下 , 加工的初期阶段是 外部锚占优的通达加工 , 自发锚信息在后期参与加 工 , 易化通达加工 , 或者抑制通达加工进行调整加 工. 总而言之 , 由虚假锚现象引起的对数值启动和 命题启动的划分界定 , 以及双重锚条件下通达加工 和调整加工的整合加工模式 , 都有助于完善当前的 锚定双加工模型. 由此可知 , 身边的虚假信息一样可以影响我们 的信息加工 , 导致判断偏差. 数字兼具表面数值属 性和内部数量命题属性 , 人们能够主动避免虚假信 988　第 18 卷 　第 8 期 　2008 年 8 月 息的数值属性污染 , 却可能自动化通达命题属性. 尤其是虚假信息往往以一个夸张的形式出现来吸引 眼球 , 传达着一个十分强烈的命题 , 很可能正在悄 无声息地改变着我们的认知世界. 因此 , 加大信息 传播的立法和管理力度 , 加强新闻媒体以及信息发 布者的自律意识和职业道德水平 , 最大程度地减少 虚假信息的发布与传播值得有关部门的重视. 同时 , 作为社会个体 , 在警惕虚假信息表面数字的同时 , 更应该警惕虚假信息背后的夸张命题. 参 　考 　文 　献 1 　Mussweiler T. 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