愧疚感:听从命令和自己决定的对比

 

该研究设计了5个实验来探究,当人们的行为导致了悲惨的后果后,高代理条件和低代理条件中哪一种 会让他们感受到的负罪感更强。该研究假设当参与者在得知是自己的决定(高代理条件)造成严重后果 时会更有负罪感。但实际却与该假设相反,反而是当参与者听从上级命令时(低代理条件)更有负罪感。

背景信息

作者 Maayan S. Malter1 , Sonia S. Kim1 , and Janet Metcalfe2

期刊 Psychological Science

DOI 10.1177/09567976211002821

主体内容

目的

该研究想通过实验设计来探究个体在面对由自己导致的严重结果时,个体代理感与个体责任感和愧疚感 之间的因果关系。

理论推导

  • 前人的研究发现,个体的代理感会增加个人的参与度,从而影响他们对于时间的记忆和责任感。因此, 如果个体的代理感和责任感之间存在联系,那么高代理感的个体就更倾向于对不利结果负责。

  • 基于以上的理论推导得到了以下假设:如果个体的决策导致了不利的结果,那么高代理感的个体 感受到的责任感和愧疚感会高于低代理感的个体。

方法

  • 研究设计

为了研究这个问题,研究者选择了两个经典的难题:一是假设参与者是一名无人驾驶汽车的工程师,需要考虑 义务主义和功利主义的设计方式,以及告知他们代理感的高低;另一个则是在新冠疫情期间,你是决定是继续严格关闭以阻止病毒传播,还是部分重新开放以保护其他社区的人们的健康和福祉。

根据以上两个难题,该研究共设计了5个实验:

  1. 2×2 被试间设计

    自变量:参与者代理感(高,低),决策类型(义务主义,功力主义)

    因变量:参与者报告的愧疚感

  2. 2×2×2 被试间设计

    自变量:参与者代理感(高,低),决策类型(义务主义,功力主义),时间点(即可发生,5年后发生)

    因变量:参与者报告的愧疚感

  3. 2×2 被试间设计

    自变量:第三者代理感(高,低),第三者决策类型(义务主义,功力主义)

    因变量:参与者报告第三者会感受到的愧疚感

  4. 2×2 被试间设计

    自变量:Alex代理感(高,低),Alex决策类型(义务主义,功力主义)

    因变量:参与者报告Alex会感受到的愧疚感

  5. 2×2×2 被试间设计

    自变量:场景(1,2),代理感(高,低),政策选择(严格,宽松)

    因变量:参与者报告的愧疚感,COVID-19 威胁量表

结果

  • 实验一 代理感和决策类型之间存在交互作用。在选择义务主义时,低代理感参与者感受到的愧疚感显著高于高代理感参与者,但在选择功利主义时,愧疚感的差异不大。

  • 实验二 代理感的主效应显著,低代理感参与者的愧疚感显著高于高代理感参与者。时间点和决策类型的主效应均不显著,且决策类型和代理感之间不存在交互作用。

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  • 实验三 根据参与者报告的结果,当他们作为第三者时,高代理感的个体感受到的愧疚感显著高于低代理感者。

  • 实验四 根据参与者报告的结果,代理感的主效应不显著;决策类型的主效应显著,义务主义的愧疚感显著高于功利主义;决策类型和代理感之间的交互作用不显著。

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  • 实验五 代理感的主效应显著,低代理感参与者的愧疚感显著高于高代理感参与者;场景的主效应不显著;政策选择的主效应显著,选择宽松策略的参与者的愧疚感显著高于严格策略; 代理感和策略选择之间不存在交互作用。

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结论&讨论

  1. 当人们作为第三者去评价别人的行为决策以及他人面对不利结果的情绪体验时,参与者倾向于认为高代理感的个体会有更多的愧疚感。

  2. 但当人们成为了事件的主体时,结果却截然相反。参与者会认为,低代理感的个体会有更多的愧疚感。而这背后的原因可能是,他们觉得如果自己可以自由选择决策,一定不会发生这样的不利结果, 从而导致愧疚感的提高。

  3. 代理感和愧疚感之间的关系,取决于参与者是从第一人称视角去看待问题还是从第三人称视角去看待问题。当以第一人称视角去看问题时,低代理感的参与者会感受到更多的愧疚;而以第三人称视角去看问题时,结果则相反。

评价

  1. 该研究以经典难题入手设计实验,研究了个体对于决策后果的情绪体验,具有一定的创新性与现实意义。

  2. 该研究采用网络问卷的形式,虽然可以在短时间内获得大量的数据,但在真实性和代表性有值得怀疑的地方。

  3. 该研究从虚拟和真实的场景入手设计实验,对于较为真实的假设场景,不同经历的个体可能会存在较大的个体差异。

知识积累

效应量

  • 效应量(effect size)是反映统计检验效果大小或处理效应大小的指标,不受样本大小的影响。

  • 国内的许多研究仍仅以统计显著性检验来衡量一个研究的重要性,由于统计显著性检验容易受到样本容量大小的影响, 许多统计显著的研究结果其效应量可能很小。报告适当的效应量将是以后实验研究报告需要考虑的方面。

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