幫忙失敗后我會被差評嗎？好心幫倒忙中的預測偏差

/幫忙失敗后我會被差評嗎？好心幫倒忙中的預測偏差【摘要】好心幫倒忙事件時有發(fā)生，幫忙失敗的施助者往往認為受助者會苛責自己，因而可能不愿再次提供幫助。這種預測準確嗎？通過6個研究(N=1763)，對比施助者對受助者反應的預測和受助者的實際反應，發(fā)現(xiàn)了施助者在好心幫倒忙時的預測偏差：他們高估了受助者的負面反應。而在幫忙成功時，施助者未出現(xiàn)預測偏差或預測偏差的強度較弱。導致該預測偏差的原因是，施助者更為關注自身的能力，以為受助者也關注自己的能力，而受助者更為在意施助者的溫暖程度。【關鍵詞】預測偏差；幫助；能力；溫暖；判斷與決策 1引言 一個好漢三個幫。助人行為對個人成功、社會進步乃至世界發(fā)展都起到關鍵作用。然而，幫助的結果未必理想，“抱薪救火”描述的就是幫倒忙的事例。生活中，類似事件時有發(fā)生，例如幫人拖地卻打翻了水桶，幫人倒車卻發(fā)生了刮擦……在幫忙失敗后，施助者往往認為受助者會責怪埋怨自己，將來不愿再找自己幫忙。這些想法可能會使施助者未來在面對他人的請求時變得遲疑，甚至見危不助、見難不幫，最終可能導致不和諧的社會氛圍。 如何避免好心幫倒忙后施助者見危不助、見難不幫？解決該問題的一條思路是，思考施助者是否夸大了好心幫倒忙帶給受助者的負面影響。本研究旨在探討好心幫倒忙的施助者對受助者反應的預測是否準確。本研究提出，施助者高估了好心幫倒忙后受助者的消極反應，即低估了受助者的積極反應，并采用多個情境檢驗這種預測偏差，揭示其心理成因。 1.1幫助情境中的預測偏差 在社會互動中，人們對他人想法和行為的預測往往偏離他人的實際情況，這種預測偏差(misprediction)普遍存在。例如，人們會高估他人選擇常見選項的可能性(Reit&Critcher，2020)；高估他人與高社會地位者交朋友的意愿(Garciaetal.，2019)；表達感激者低估被感激者的積極感受，高估他們的尷尬程度(Kumar&Epley，2018)；與他人分享自身成就者低估他人聽后的消極體驗(Scopellitietal.，2015)；說者低估聽者對他們的喜歡程度(Boothbyetal.，2018)；故事講述者預測聽眾喜歡聽新穎的故事，而事實上聽眾更喜歡聽熟悉的故事(Cooneyetal.，2017)。 在幫助情境中，預測偏差也時常發(fā)生(王逸璐，謝曉非，2019)。在幫助行為發(fā)生前，求助者會低估他人答應幫助自己的可能性(Flynn&Bohns，2008)，而施助者會低估求助者在求助時的尷尬程度(Bohns&Flynn，2010)。在幫助過程中，受助者會低估施助者愿意花費的時間和精力(Newarketal.，2017)；施助者傾向于提供家長式(paternalistic)幫助，忽視賦予受助者選擇自主權，而受助者希望得到自主式(agentic)幫助，渴望自主權(Schroederetal.，2017)。在幫助行為完成后，施助者會錯誤預測受助者愿意給予自己的回報，以為受助者會依據(jù)施助者付出的代價給予回報，而受助者實際上依據(jù)自身獲益大小給予回報(Zhang&Epley，2009)。 盡管研究者已經(jīng)探討了幫助情境中的預測偏差，但多關注幫忙成功的情境，忽視了幫忙失敗。相較于幫忙成功，在幫忙失敗時，施助者對受助者反應的預測是否會表現(xiàn)出獨特的預測偏差？該問題具有重要的理論和現(xiàn)實意義。在理論層面，探討幫忙失敗情境中獨特的預測偏差有助于推進預測偏差的研究，并揭示導致預測偏差的心理機制；在現(xiàn)實層面，有利于減少幫忙失敗者的顧慮，促進其繼續(xù)提供幫助，做出利于他人與社會的行為。 1.2好心幫倒忙中的溫暖與能力 助人行為涉及兩方面：動機與結果。動機方面，只要是真正的幫助，不論結果如何，施助者的行為都應出于善意，因此本研究只關注施助者意圖良好的情況，假借幫忙之名陷害他人的情況不在本文討論范圍之內(nèi)。①結果方面，如果幫忙成功，則會使受助者獲益，此時，施助者展現(xiàn)出較強的能力。相反，如果幫忙失敗，則會使施助者遭受損失，也就是施助者好心卻幫了倒忙。此時，失敗的幫忙結果體現(xiàn)了施助者能力不足，這是好心幫倒忙獨具的特征。綜上，好心幫倒忙是指，施助者出于善意為陷入困難的人提供幫助，但是幫忙失敗，受助者反而因此遭受了損失。例如，施助者幫人倒車卻發(fā)生了刮擦，幫人搬行李箱卻磕壞了箱子里的貴重物品……在好心幫倒忙的情境中，施助者在展現(xiàn)其溫暖的同時，也暴露了其能力不足。 而溫暖(warmth)與能力(competence)恰是社會認知的兩個基本維度，人們會從這兩方面判斷一個人(Fiskeetal.，2007)。溫暖反映的是知覺對象的意圖，友好、善意、真誠、可信都體現(xiàn)了溫暖；而能力反映的是知覺對象能否實現(xiàn)其意圖，聰明、具備勝任力、具有創(chuàng)造力、高效都體現(xiàn)了能力(Fiskeetal.，2002)。 盡管溫暖和能力對社會判斷都很重要，但是，相比評價自己，人們在評價他人時更看重他人的溫暖程度，不那么看重他人的能力(Wojciszke，2005)。從理論上而言，溫暖屬于對他人有利的特質(other-profitabletrait)，因此人們在意他人是否溫暖，因為自己能從他人的溫暖中獲益，例如獲得他人幫助；而能力屬于對自我有利的特質(self-profitabletrait)，因此人們重視自己是否有能力，因為自己能從自身較強的能力中獲益，例如取得事業(yè)成功。實證研究也為上述觀點提供了證據(jù)。Wojciszke(1994)發(fā)現(xiàn)，被試對他人的評價更多地受他人是否溫暖的影響，而較少受他人是否有能力的影響；但對自己的評價則更多地受自己是否有能力的影響，而較少受自己是否溫暖的影響。Abele和Wojciszke(2007)要求被試為自己或者他人選擇一項培訓。結果表明，被試傾向于為他人選擇能提高溫暖程度的培訓，而為自己選擇能提升能力的培訓。在判斷自己與他人時賦予能力和溫暖不同的權重，導致表達感激者更在意自己表達感激的措辭是否恰當，而接受感激者則更看重感激行為所蘊含的積極的社會意義(Kumar&Epley，2018)。 根據(jù)上述邏輯，在好心幫倒忙的情境中，相比施助者對自己的判斷，受助者在判斷施助者時更為看重溫暖程度、較不在意能力。 1.3預測中的錨定效應與預測偏差 由于人們無法觸及他人的想法，而提取自己的想法則比較容易，因此在估計他人的想法時，人們首先錨定(anchor)在自身視角上，然后朝著他人視角調整(adjustment)，但是這種調整往往不夠充分(Tamir&Mitchell，2013)，因而導致預測偏差，例如高估他人與自身態(tài)度的一致性(Krueger&Clement，1994)。 在好心幫倒忙的情境中，施助者較為看重自身的能力，由于錨定效應，他們錯誤地預測受助者也較為在意自己的能力。而事實上，受助者較為看重施助者的溫暖。由于幫助是溫暖的體現(xiàn)，而幫忙失敗則顯示了施助者較低的能力，因此，施助者所預測的受助者的反應要比受助者的實際反應更消極。綜上，本研究的假設如下。 假設1：在好心幫倒忙的情境中，施助者會高估受助者的消極反應，換言之，會低估受助者的積極反應。 在研究中，我們對比了施助者對受助者反應的預測與受助者的實際反應，從而檢驗施助者是否表現(xiàn)出預測偏差。其中，研究1、2、4、5采用4個指標來體現(xiàn)受助者的反應：對施助者的感激程度、對施助者的滿意程度、再次向該施助者求助的意愿、推薦他人向該施助者求助的意愿。前兩個指標反映了幫忙當下的體驗，是典型的心理感受，后兩個指標反映了未來的行為意愿。研究3采用與利益相關的金錢指標，以期更全面地考察受助者的反應。 假設2：出現(xiàn)上述預測偏差的原因在于，相比施助者的預測，受助者實際更關注施助者的溫暖，不那么關注施助者的能力。 1.4競爭假設 除了能力與溫暖的假設，另外兩個假設看似也能解釋好心幫倒忙時施助者的預測偏差。 首先是聚光燈效應(spotlighteffect)，它是指人們高估他人對自己的關注程度(Gilovichetal.，2000)。人們錯誤地認為他人如自己一般關注我們，就好似自己站在聚光燈下吸引了全場的目光。但事實上，他人并不會如此關注我們。根據(jù)聚光燈效應，人會夸大自身行為對他人的影響。在好心幫倒忙時，由于聚光燈效應，施助者可能十分關注自己失敗的行為，放大其對受助者的影響，進而高估了受助者的消極反應。然而，根據(jù)聚光燈效應，人會放大自己的一切行為，包括成功的與失敗的。因此，施助者不僅會在幫忙失敗后高估受助者的消極反應，還會在幫忙成功后高估受助者的積極反應。按照這種解釋，施助者在幫忙成功和失敗時產(chǎn)生預測偏差的方向應不同。如果幫忙成功時不存在預測偏差，或是存在與幫忙失敗同方向的預測偏差，便可排除聚光燈效應的解釋。 其次是社會贊許性，它是指人們以社會所期許的方式行事(Zerbe&Paulhus，1987)。在幫助情境中，社會規(guī)范要求受助者涌泉相報。因此，在獲得幫助后，哪怕結果不理想，受助者也會掩飾自己的不滿，表現(xiàn)得比實際更加感激，從而導致施助者高估受助者的消極反應，即低估受助者的積極反應。鑒于社會規(guī)范，無論幫忙成功還是失敗，受助者都要夸大自己的感激。因此，按社會贊許性的解釋，在幫忙成功和失敗時，施助者會同等程度地低估受助者的積極反應。如果幫忙成功時不存在或存在較小的預測偏差，便可排除社會贊許性的解釋。 然而，根據(jù)“施助者較為關注能力、受助者較為關注溫暖”的假設，在幫忙成功時，由于施助者既體現(xiàn)了溫暖又體現(xiàn)了能力，因此施助者對受助者的預測不會有很大偏差，而在幫忙失敗時，施助者會出現(xiàn)預測偏差。換言之，幫忙失敗時的預測偏差應大于幫忙成功時。 為分離上述三種假設，本研究設置了幫忙成功和失敗組，通過對比兩種情況下預測偏差的方向與強度，檢驗在好心幫倒忙的情境中施助者的預測偏差的原因，揭示好心幫倒忙較之好心幫成忙的獨特性。 1.5研究概覽 我們通過6個研究檢驗好心幫倒忙情境中施助者的預測偏差，并揭示其原因。研究1采用教輪滑的情境，設置幫忙成功和失敗兩個條件，檢驗幫忙失敗中的預測偏差是否存在，如果存在，與幫忙成功時的預測偏差是否同方向，以及預測偏差的強度是否大于幫忙成功時，以此排除競爭假設并揭示幫忙失敗較之幫忙成功的獨特性。研究2a和2b采用倒車的情境，探討在主動性幫忙和響應性幫忙時，好心幫倒忙中獨特的預測偏差是否穩(wěn)定存在。研究3采用招待客人情境，探討好心幫倒忙的預測偏差能否影響后續(xù)涉及金錢的行為。研究4采用搬箱子的情境，檢驗好心幫倒忙中預測偏差的穩(wěn)定性，并探討施助者和受助者對施助者能力與溫暖的感知是否是造成預測偏差的原因。研究5采用搬箱子的情境，通過記錄被試在預測或判斷時產(chǎn)生的實時想法，進一步探討預測偏差的原因。 根據(jù)G*power的計算，對于中等效應量(f=0.25)，要達到0.95的統(tǒng)計效力，每個條件至少需要52.5人。我們在所有實驗中，每個條件招募被試60至70名，以確保足夠的統(tǒng)計效力。 2研究1：教輪滑 研究1采用幫忙教輪滑的情境檢驗假設1，探討好心幫倒忙情境中是否存在施助者對受助者的預測偏差。我們設置了幫忙成功和失敗兩個條件，從而檢驗相比好心幫成忙，好心幫倒忙中的預測偏差是否具有獨特性，并考察聚光燈效應和社會贊許性是否足以解釋好心幫倒忙中的預測偏差。 2.1被試與設計 281名被試參與了研究，其中男性138名、女性143名，平均年齡為27.31歲(SD=7.13歲)。研究采用2(結果：成功/失敗)×2(角色：施助者/受助者)的被試間設計。 2.2流程 施助者條件中的被試閱讀情境，想象自己與朋友小張去公園游玩，看到不少人在玩輪滑。不會輪滑的小張有些心動，想請會輪滑的自己帶他玩，自己答應了小張。幫忙成功組的被試被告知，在帶小張滑行的過程中，自己小心翼翼，小張滑得很順利，沒有摔倒或者受傷。幫忙失敗組的被試被告知，在帶小張滑行的過程中，自己不小心摔了一跤，小張被拉著摔倒，身上擦傷了好幾處。 受助者條件中的被試閱讀類似的情境，只是把自己想象成被朋友小張帶著輪滑的受助者。 閱讀情境后，施助者預測受助者的反應：“你覺得小張對你是埋怨還是感激”(-7=非常埋怨，7=非常感激)、“你覺得小張對你有多滿意”(-7=非常不滿，7=非常滿意)、“如果以后小張再遇到困難，你覺得小張是否愿意再找你幫忙”(1=毫不愿意，7=非常愿意)、“如果以后其他人想找你幫忙，你覺得小張會如何反應”(1=極力勸阻，7=非常支持)。 受助者判斷自身的反應：“你對小張是埋怨還是感激”(-7=非常埋怨，7=非常感激)、“你對小張有多滿意”，(-7=非常不滿，7=非常滿意)、“如果以后你再遇到困難，是否愿意再找小張幫忙”(1=毫不愿意，7=非常愿意)、“如果以后其他人想找小張幫忙，你會如何反應”(1=極力勸阻，7=非常支持)。 最后，被試填寫性別和年齡。 2.3結果與討論 首先，以感激程度為因變量，進行2(結果)×2(角色)的方差分析(表1)。結果的主效應顯著，F(xiàn)(1，277)=346.37，p＜0.001，=0.56。成功時被試預測或判斷的感激程度(M=5.76，SD=1.40)高于失敗時(M=0.94，SD=2.94)。角色的主效應顯著，F(xiàn)(1，277)=30.31，p＜0.001，=0.10。受助者實際的感激程度(M=4.04，SD=2.89)高于施助者的預測(M=2.62，SD=3.61)。 最重要的是，結果與角色的交互作用顯著，F(xiàn)(1，277)=7.84，p=0.005，=0.03。成功時，施助者低估了受助者的感激程度，F(xiàn)(1，137)=9.23，p=0.003，=0.06；失敗時，施助者更大程度低估了受助者的感激程度，F(xiàn)(1，140)=21.86，p＜0.001，=0.14。該結果說明好心幫倒忙時的預測偏差大于好心幫成忙時。 其次，以滿意程度為因變量，進行2(結果)×2(角色)的方差分析(表1)。結果的主效應顯著，F(xiàn)(1，277)=338.49，p＜0.001，=0.55。成功時被試預測或判斷的滿意程度(M=5.78，SD=1.36)高于失敗時(M=0.83，SD=3.17)。角色的主效應顯著，F(xiàn)(1，277)=41.76，p＜0.001，=0.13。受助者實際的感激程度(M=4.15，SD=2.90)高于施助者的預測(M=2.42，SD=3.80)。 最重要的是，結果與角色的交互作用顯著，F(xiàn)(1，277)=8.69，p=0.003，=0.03。成功時，施助者低估了受助者的滿意程度，F(xiàn)(1，137)=19.18，p＜0.001，=0.12；失敗時，施助者更大程度低估了受助者的滿意程度，F(xiàn)(1，140)=26.85，p＜0.001，=0.16。該結果說明好心幫倒忙時的預測偏差大于好心幫成忙時。 第三，以再次求助意愿為因變量，進行2(結果)×2(角色)的方差分析(表1)。結果的主效應顯著，F(xiàn)(1，277)=109.02，p＜0.001，=0.28。成功時被試預測或判斷的再次求助意愿(M=6.24，SD=0.72)高于失敗時(M=4.99，SD=1.28)。角色的主效應顯著，F(xiàn)(1，277)=16.68，p＜0.001，=0.06。受助者實際的再次求助意愿(M=5.86，SD=1.15)高于施助者的預測(M=5.37，SD=1.23)。 最重要的是，結果與角色的交互作用顯著，F(xiàn)(1，277)=5.64，p=0.018，=0.02。成功時，施助者準確預測了受助者的再次求助意愿，F(xiàn)(1，137)=2.85，p=0.094，=0.02；失敗時，施助者低估了受助者的再次求助意愿，F(xiàn)(1，140)=14.22，p＜0.001，=0.09。該結果說明僅在幫忙失敗時存在預測偏差，好心幫倒忙的施助者低估了受助者的再次求助意愿。 第四，以推薦意愿為因變量，進行2(結果)×2(角色)的方差分析(表1)。結果的主效應顯著，F(xiàn)(1，277)=76.42，p＜0.001，=0.22。成功時被試預測或判斷的推薦意愿(M=5.91，SD=0.93)高于失敗時(M=4.84，SD=1.15)。角色的主效應顯著，F(xiàn)(1，277)=7.64，p=0.006，=0.03。受助者實際的推薦意愿(M=5.54，SD=1.08)高于施助者的預測(M=5.20，SD=1.24)。 最重要的是，結果與角色的交互作用顯著，F(xiàn)(1，277)=5.86，p=0.016，=0.02。成功時，施助者準確預測了受助者的推薦意愿，F(xiàn)(1，137)=0.07，p=0.792，＜0.01；失敗時，施助者低估了受助者的推薦意愿，F(xiàn)(1，140)=11.67，p＜0.001，=0.08。該結果說明僅在幫忙失敗時存在預測偏差，好心幫倒忙的施助者低估了受助者的推薦意愿。 研究1支持了假設1：在好心幫倒忙時，施助者對受助者反應的預測比受助者的實際反應更加消極。不論幫忙成功還是失敗，施助者的預測分數(shù)均低于受助者的實際評價，這排除了聚光燈效應的解釋。在幫忙成功時，在感激和滿意程度這兩個指標上發(fā)現(xiàn)了施助者對受助者的低估，這一結果可能由受助者的社會贊許性導致，受助者出于社會規(guī)范隱藏了自己的不滿情緒。最重要的是，施助者在幫忙失敗時的預測偏差大于幫忙成功時，揭示了幫忙失敗較之幫忙成功的獨特效應，也說明社會贊許性不足以解釋好心幫倒忙時施助者的預測偏差，還存在其他獨屬于好心幫倒忙情境的心理機制。 3研究2：倒車 研究2在倒車情境中檢驗好心幫倒忙時施助者的預測偏差是否會穩(wěn)定出現(xiàn)，并考察幫忙形式是否會影響預測偏差。幫忙分為響應性幫忙和主動性幫忙，前者指受助者提出請求后施助者答應幫忙，后者指施助者在受助者未提出請求前主動施以援手。兩種幫忙形式可能會引發(fā)不同的心理反應，例如受助者會抗拒主動性幫忙，認為它侵犯了自己的自主性(Spitzmulle&vanDyne，2013)。研究2考察好心幫倒忙時施助者的預測偏差是否存在于兩種幫忙形式中。 3.1研究2a 3.1.1被試與設計 529名被試參與了研究，其中男性229名、女性300名，平均年齡為22.70歲(SD=2.79歲)。研究采用2(結果：成功/失敗)×2(角色：施助者/受助者)×2(形式：主動性/響應性)的被試間設計。 3.1.2流程 施助者條件中的被試閱讀情境，想象朋友小王覺得停車困難。在主動性幫忙條件中，被試主動提出幫小王停車。在響應性幫忙條件中，小王問被試能否幫他停車，被試答應了。在幫忙成功條件中，被試倒車時小心翼翼，倒車過程十分順利，沒有發(fā)生刮擦。在幫忙失敗條件中，被試倒車時小心翼翼，但還是與一輛車發(fā)生了刮擦。 受助者條件中的被試閱讀類似的情境，只是把自己想象成被朋友小王幫忙倒車的受助者。 閱讀情境后，施助者預測受助者的反應，受助者判斷自身的反應，包括感激程度、滿意程度、再次求助意愿、推薦意愿，條目與研究1中的類似，只是“小張”被替換成了“小王”。最后，被試填寫性別和年齡。 3.1.3結果與討論 在研究1中，4個因變量指標上的結果非常類似。因此，鑒于篇幅，我們將每名被試在4個指標上的打分進行標準化后求均值，并將其稱為評分，評分越高說明被試的預測或評價越積極。我們僅在正文中詳細報告評分的結果，也在表2中羅列了4個因變量指標上的均值與標準差，以及差異檢驗的統(tǒng)計值。 首先，為考察幫忙形式是否會影響評分，進行2(結果)×2(角色)×2(形式)的方差分析。結果顯示，與形式相關的所有交互作用均不顯著，ps＞0.190，說明幫忙形式不會與結果和角色共同影響評分，所以在后續(xù)統(tǒng)計分析中，我們不再考慮幫忙形式這一變量。 其次，對評分進行2(結果)×2(角色)的方差分析。結果的主效應顯著，F(xiàn)(1，525)=1288.99，p＜0.001，=0.71。成功時被試預測或判斷的評分(M=0.78，SD=0.41)高于失敗時(M=-0.72，SD=0.57)。角色的主效應顯著，F(xiàn)(1，525)=44.53，p＜0.001，=0.08。受助者的實際評分(M=0.18，SD=0.82)高于施助者的預測(M=-0.16，SD=0.94)。 最重要的是，結果與角色的交互作用顯著，F(xiàn)(1，525)=15.49，p＜0.001，=0.03。成功時，施助者低估了受助者的評分，F(xiàn)(1，252)=4.83，p=0.029，=0.02；失敗時，施助者更大程度低估了受助者的評分，F(xiàn)(1，273)=47.42，p＜0.001，=0.15。這一結果說明好心幫倒忙時的預測偏差大于好心幫成忙時。 研究2a重復了研究1的結果，發(fā)現(xiàn)在好心幫倒忙時，施助者高估了受助者的消極反應，即低估了受助者的積極反應，再次為假設1提供支持。不論幫忙成功還是失敗，施助者的預測分數(shù)均低于受助者的實際評價，這排除了聚光燈效應的解釋。另外，在某些指標上，施助者在幫忙成功時也低估了受助者的積極反應，這可能由受助者的社會贊許性導致。但是，施助者在幫忙失敗時的預測偏差大于幫忙成功時，揭示了幫忙失敗較之幫忙成功的獨特效應，再次說明社會贊許性不足以解釋好心幫倒忙時施助者的預測偏差，還存在其他原因。 需要注意的是，在再次求助意愿和推薦意愿兩個指標上，施助者的預測和受助者的判斷都接近量表的上限，因此，我們無法確定是天花板效應導致了施助者的預測接近受助者的判斷，還是在幫忙成功時施助者真能準確預測受助者的反應。為解決該問題，研究2b采用無量程限制的測量方法，在倒車情境中再次對比幫忙成功與失敗時施助者的預測偏差。 3.2研究2b 為解決天花板效應的問題，我們采用了Hsee和Tang(2007)提出的無限制量表的測量方法，先給被試一個參考事件，告訴被試該事件引發(fā)的心理感受在無限制量表上對應的數(shù)值，再提供目標事件(幫忙成功或失敗)，要求被試在同一量表上評估目標事件引發(fā)的心理感受。 3.2.1被試與設計 281名被試參與了研究，其中男性149名、女性132名，平均年齡為27.58歲(SD=5.20歲)。研究采用2(結果：成功/失敗)×2(角色：施助者/受助者)的被試間設計。 3.2.2流程 在研究的第一部分中，施助者條件中的被試想象朋友小A外出了大半天，回來后感到口很渴，自己給小A遞了一瓶水喝。被試考慮自己的這一舉動會使小A對自己產(chǎn)生怎樣的感受，然后把這種感受對應于坐標軸上的數(shù)字“5”。在該坐標軸上，負值表示消極感受，分值越低代表感受越消極；正值表示積極感受，分值越高代表感受越積極。 受助者條件中的被試想象自己外出了大半天，回來后感到口很渴，朋友小A給自己遞了一瓶水喝。接下去，同樣把自己產(chǎn)生的感受對應于坐標軸上的數(shù)字“5”。 在研究的第二部分中，施助者條件中的被試閱讀研究2a中的幫忙倒車情境，幫忙結果或成功或失敗，幫忙形式為響應性幫忙。閱讀后，被試需要以第一部分中的遞水事件為參照，預測受助者的反應。如果被試覺得倒車事件讓受助者產(chǎn)生積極感受，需要打一個大于0的分數(shù)，分值越高代表感受越積極。例如，如果被試覺得“倒車”讓受助者產(chǎn)生的積極感受等于“遞水”，需要給“倒車”打5分；如果覺得“倒車”讓受助者產(chǎn)生的積極感受高于“遞水”，需要打一個大于5的分數(shù)；如果覺得“倒車”讓受助者產(chǎn)生的積極感受低于“遞水”，需要打一個大于0小于5的分數(shù)。如果被試覺得“倒車”事件讓受助者產(chǎn)生消極感受，需要打一個小于0的分數(shù)，分值越低代表感受越消極。如果被試覺得“倒車”事件讓受助者產(chǎn)生中性感受，需要打0分。 受助者條件中的被試閱讀研究2a中的幫忙倒車情境，幫忙結果或成功或失敗，幫忙形式為響應性幫忙。然后以第一部分中的“遞水”事件為參照，評判自己的反應。總之，在研究2b中，被試的打分無上下限，因此不會出現(xiàn)天花板或地板效應。 最后，被試填寫性別和年齡。 3.2.3結果與討論 參考Jung等人(2020)的做法，對被試打分的極端值進行縮尾處理，將小于2.5百分位的數(shù)值替換為2.5百分位數(shù)值，將大于97.5百分位的數(shù)值替換為97.5百分位數(shù)值。 以被試的打分為因變量，進行2(結果)×2(角色)的方差分析。結果的主效應顯著，F(xiàn)(1，277)=25.82，p＜0.001，=0.09。成功時被試預測或判斷的分數(shù)(M=14.77，SD=22.90)高于失敗時(M=3.20，SD=13.35)。角色的主效應不顯著，F(xiàn)(1，277)=0.76，p=0.384，＜0.01。 結果與角色的交互作用顯著，F(xiàn)(1，277)=4.85，p=0.029，=0.02。成功時，施助者(M=16.24，SD=24.58)準確預測了受助者(M=13.29，SD=21.15)的評分，F(xiàn)(1，138)=0.58，p=0.447，＜0.01；失敗時，施助者(M=0.05，SD=4.57)低估了受助者(M=6.89，SD=18.43)的評分，F(xiàn)(1，139)=9.75，p=0.002，=0.07。該結果說明，在沒有天花板或地板效應時，施助者的預測偏差僅存在于好心幫倒忙時，在好心幫成忙時不存在預測偏差，從而揭示了該預測偏差在好心幫倒忙情境中的獨特性。 綜上，研究1和2支持了假設1，發(fā)現(xiàn)了施助者在好心幫倒忙時的預測偏差，他們低估了受助者的積極反應，且排除了聚光燈效應的解釋，也說明社會贊許性不足以解釋施助者在好心幫倒忙時的預測偏差，還有其他更為重要的原因。 4研究3：招待客人 在前兩個研究中我們采用了感激程度、滿意程度、再次求助意愿、推薦他人求助意愿等因變量指標。在接下來的研究3中，我們采用了一種比之前這些指標更為客觀且涉及利益的指標——金錢，進一步檢驗好心幫倒忙時施助者的預測偏差。并且，我們使用招待客人情境，以檢驗預測偏差的穩(wěn)定性。 4.1被試與設計 264名被試參與了研究，其中男性135名、女性129名，平均年齡為28.44歲(SD=4.66歲)。研究采用2(結果：成功/失敗)×2(角色：施助者/受助者)的被試間設計。 4.2流程 施助者條件中的被試閱讀情境，想象自己去一個餐館吃飯，店里人很多，老板正忙得不可開交，有幾個客人點了粥，由于粥桶就在自己座位旁邊，老板便詢問自己能否幫忙招呼要粥的客人，自己答應了店老板。幫忙成功組的被試被告知，自己順利盛好了粥，一點也沒灑出來，然后遞給了客人。幫忙失敗組的被試被告知，自己在盛粥時碰倒了粥桶，整桶粥散了一地，幾個碗也掉在地上摔碎了。 受助者條件中的被試閱讀類似的情境，只是把自己想象成被一位客人幫忙的餐館老板。 閱讀情境后，幫忙成功組的施助者被告知自己此次餐費共計100元，然后預測受助者會給自己優(yōu)惠的金額，“你覺得店老板會給你優(yōu)惠多少錢以示感謝？”受助者則給出自身的判斷，“你會給這位客人優(yōu)惠多少錢以示感謝？” 幫忙失敗組的施助者被告知造成的損失共計100元，然后預測受助者會向自己索賠的金額，“你覺得店老板會要你賠多少錢給他？”受助者則給出自身的判斷，“你會要這位客人賠多少錢給你？” 最后，被試填寫性別和年齡。 4.3結果與討論 以金錢數(shù)額為因變量，進行2(結果)×2(角色)的方差分析。角色的主效應顯著，F(xiàn)(1，260)=9.62，p=0.002，=0.04。施助者的預測(M=28.77，SD=25.93)高于受助者實際的反應(M=19.45，SD=21.84)。結果的主效應不顯著，F(xiàn)(1，260)=2.97，p=0.086，=0.01。 結果與角色的交互作用顯著，F(xiàn)(1，260)=24.01，p＜0.001，=0.08。成功時，施助者(M=18.85，SD=18.45)準確預測了受助者(M=23.93，SD=20.64)給予的優(yōu)惠金額，F(xiàn)(1，126)=2.13，p=0.147，=0.02；失敗時，施助者(M=37.54，SD=28.45)高估了受助者(M=14.97，SD=22.24)的索賠金額，F(xiàn)(1，134)=26.46，p＜0.001，=0.16。這一結果說明只有在好心幫倒忙時施助者會產(chǎn)生預測偏差，而好心幫成忙時施助者可以準確預測受助者的反應。 綜上，研究3在金錢指標上重復了研究1和研究2的結果，只有在好心幫倒忙時存在預測偏差，施助者高估了受助者的索賠金額。在接下來的研究中，我們將探討產(chǎn)生這一預測偏差的原因。 5研究4：搬箱子 研究4采用搬箱子的情境，檢驗預測偏差的穩(wěn)定性，同時探討產(chǎn)生預測偏差的原因。根據(jù)上文所述，相比施助者的預測，受助者實際更關注施助者的溫暖，不那么關注施助者的能力，因此施助者會高估受助者的消極反應。然而，被試很難自省對某方面的關注程度，遵循Kumar和Epley(2018)的做法，我們測量了被試感知到的施助者的溫暖(以熱心程度體現(xiàn)，Wangetal.，2017)和能力。由于好心幫倒忙這一事件本身具有低能力高溫暖屬性，若被試在能力感知上的評分越低，則可能反映出被試越看重能力；若被試在溫暖感知上的評分越高，則說明被試可能越在意溫暖。 5.1被試與設計 285名被試參與了研究，其中男性116名、女性169名，平均年齡為29.38歲(SD=8.28歲)。研究采用2(結果：成功/失敗)×2(角色：施助者/受助者)的被試間設計。 5.2流程 施助者條件中的被試想象自己與小孫一起回家。小孫把易碎物品放在行李箱里帶回家。到了地鐵站，正好遇到電梯維修，小孫需要把很重的行李箱搬上樓梯，他請自己幫忙搬箱子，自己答應了。幫忙成功組的被試被告知，搬運過程很順利，行李箱里的物品完好無損。幫忙失敗組的被試被告知，在搬運中有些磕碰，行李箱里的物品碎了。 受助者條件中的被試閱讀類似的情境，只是把自己想象成被小孫幫忙搬箱子的受助者。 閱讀情境后，施助者先預測受助者對自己的能力(“你認為小孫會覺得你的能力如何”，1=很差，7=很好)和溫暖程度(“你認為小孫會覺得你的熱心程度如何”，1=很差，7=很好)的感知，再預測受助者的感激程度、滿意程度、再次求助意愿、推薦意愿，具體條目與研究1類似，只是“小張”被替換成了“小孫”。 受助者先評判施助者的能力(“你覺得小孫的能力如何”，1=很差，7=很好)和溫暖程度(“你覺得小孫的熱心程度如何”，1=很差，7=很好)，再判斷自身的感激程度、滿意程度、再次求助意愿、推薦意愿，具體條目與研究1類似，只是“小張”被替換成了“小孫”。 最后，被試填寫性別和年齡。 5.3結果與討論 5.3.1因變量 與研究2a相似，我們將每名被試在4個指標上的打分進行標準化后求均值，得到評分指標，評分越高說明被試的預測或評價越積極。我們僅在正文中詳細報告評分的結果，也在表3中羅列了4個因變量指標上的均值與標準差，以及差異檢驗的統(tǒng)計值。 對評分進行2(結果)×2(角色)的方差分析。結果的主效應顯著，F(xiàn)(1，281)=323.10，p＜0.001，=0.54。成功時被試預測或判斷的評分(M=0.63，SD=0.40)高于失敗時(M=-0.64，SD=0.80)。角色的主效應顯著，F(xiàn)(1，281)=26.95，p＜0.001，=0.09。受助者的實際評分(M=0.18，SD=0.81)高于施助者的預測(M=-0.19，SD=0.94)。 最重要的是，結果與角色的交互作用顯著，F(xiàn)(1，281)=12.84，p＜0.001，=0.04。成功時，施助者準確預測了受助者的評分，F(xiàn)(1，141)=2.90，p=0.091，=0.02；失敗時，施助者低估了受助者的評分，F(xiàn)(1，140)=24.64，p＜0.001，=0.15。該結果說明施助者的預測偏差僅存在于好心幫倒忙時，支持了假設1。 5.3.2中介變量 對能力進行2(結果)×2(角色)的方差分析(表3)。結果的主效應顯著，F(xiàn)(1，281)=307.39，p＜0.001，=0.52。成功時被試預測或判斷的能力(M=5.88，SD=0.84)高于失敗時(M=3.74，SD=1.25)。角色的主效應顯著，F(xiàn)(1，281)=16.30，p＜0.001，=0.06。受助者對施助者能力的評分(M=5.06，SD=1.43)高于施助者的預測(M=4.56，SD=1.55)。 結果與角色的交互作用顯著，F(xiàn)(1，281)=4.31，p=0.039，=0.02。成功時，施助者準確預測了受助者對能力的評分，F(xiàn)(1，141)=2.90，p=0.086，=0.02；失敗時，施助者低估了受助者對能力評分，F(xiàn)(1，140)=13.74，p＜0.001，=0.09。該結果表明在幫忙失敗時，施助者低估了受助者對其能力的感知，說明受助者對能力的重視程度不及施助者對受助者的預測。 對溫暖進行2(結果)×2(角色)的方差分析(表3)。結果的主效應顯著，F(xiàn)(1，281)=53.55，p＜0.001，=0.16。成功時被試預測或判斷的溫暖程度(M=6.50，SD=0.72)高于失敗時(M=5.68，SD=1.18)。角色的主效應顯著，F(xiàn)(1，281)=17.21，p＜0.001，=0.06。受助者對施助者溫暖程度的評分(M=6.32，SD=0.91)高于施助者的預測(M=5.86，SD=1.15)。 結果與角色的交互作用顯著，F(xiàn)(1，281)=9.47，p=0.002，=0.03。成功時，施助者準確預測了受助者對溫暖程度的評分，F(xiàn)(1，141)=0.97，p=0.325，＜0.01；失敗時，施助者低估了受助者對溫暖程度的評分，F(xiàn)(1，140)=18.42，p＜0.001，=0.12。該結果表明在幫忙失敗的情況下，施助者低估了受助者對其溫暖程度的感知，說明受助者對溫暖的重視程度高于施助者對受助者的預測。 5.3.3中介效應 以角色為自變量，能力為中介變量，結果為調節(jié)變量，評分為因變量，進行Bootstrap抽樣5000次的中介分析。幫忙成功時，95%置信區(qū)間為[-0.01，0.11]，包含0，說明能力的中介效應不顯著；幫忙失敗時，95%置信區(qū)間為[0.16，0.52]，不包含0，說明能力的中介效應顯著(圖1)。 以角色為自變量，溫暖為中介變量，結果為調節(jié)變量，評分為因變量，進行Bootstrap抽樣5000次的中介分析。幫忙成功時，95%置信區(qū)間為[-0.04，0.12]，包含0，說明溫暖的中介效應不顯著；幫忙失敗時，95%置信區(qū)間為[0.11，0.37]，不包含0，說明溫暖的中介效應顯著(圖2)。 這些結果表明，首先，在幫忙成功時，施助者不存在對受助者的預測偏差，在幫忙失敗時，施助者低估了受助者對施助者的評價，這一結果支持了假設1。其次，施助者之所以在幫忙失敗時具有預測偏差，是因為相比施助者對受助者的預測，受助者更不在意施助者的能力，更在意施助者的溫暖程度，這一結果支持了假設2。在本研究中，我們以對能力和溫暖的感知間接反映了被試對其的看重程度，在研究5中，我們將采用質詢的方法直接測量被試對能力和溫暖的看重程度。 6研究5：實時想法 研究4初步發(fā)現(xiàn)了溫暖和能力是導致施助者預測偏差的原因，研究5將記錄并分析被試在預測或判斷時的想法，進一步探討施助者和受助者對施助者所展現(xiàn)的能力與溫暖的關注程度是否存在差異。 根據(jù)質詢理論(querytheory)，人們的偏好會反映在其考慮問題的過程中(Johnsonetal.，2007)。質詢理論有三個假設。第一，人們會將決策問題拆解成若干個質詢。例如，當思考有多感激施助者時，受助者可能會將問題拆解為“施助者的意圖如何”和“施助者的能力如何”。第二，人們按一定的順序進行質詢，先進行的質詢反映了人們更為看重的方面。如果受助者在意施助者的意圖，就會先考慮“施助者的意圖如何”，再考慮“施助者的能力如何”；如果在意施助者的能力，就會以相反順序進行考慮。第三，較早的質詢會得到較多數(shù)量的內(nèi)容。如果受助者先考慮“施助者的意圖如何”，就會產(chǎn)生較多此方面的想法，后考慮“施助者的能力如何”，就會產(chǎn)生較少此方面的想法。 現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，通過記錄被試在判斷與決策過程中的想法，計算質詢順序(queryorder)和質詢內(nèi)容(querycontent)指數(shù)，能反映被試看重的因素(Lu&Xie，2014)。根據(jù)假設2，受助者應該比施助者更早更多考慮施助者的溫暖程度，更晚更少考慮施助者的能力。另外，由于前幾個研究的結果表明，較之幫忙成功，施助者的預測偏差在好心幫倒忙的情境中具有獨特性，因此，本研究只考慮幫忙失敗的情況。 6.1被試與設計 123名被試參與了研究，其中男性49名、女性74名，平均年齡為21.36歲(SD=2.67歲)。被試被隨機分配至施助者或受助者的條件中。 圖1能力的中介作用(研究4) 注：圖中系數(shù)為標準化的回歸系數(shù)，**表示p＜0.01，***表示p＜0.001。 圖2溫暖的中介作用(研究4) 注：圖中系數(shù)為標準化的回歸系數(shù)，**表示p＜0.01，***表示p＜0.001。 6.2流程 被試閱讀研究4中的搬箱子情境，并寫下當時腦海中產(chǎn)生的3至6條想法(Lu&Xie，2014)。之后，施助者預測受助者的反應，受助者判斷自身的反應，包括感激程度、滿意程度、再次求助意愿、推薦意愿，具體條目同研究4。最后，被試填寫性別和年齡。 6.3編碼 兩位不知實驗假設的編碼者將被試羅列的每條想法歸為以下三類中的一類：與施助者的能力相關(反映幫忙的結果)、與施助者的溫暖相關(反映幫忙的意圖)、其他。具體示例如表4所示。 兩位編碼者對86.60%的想法分類一致，不一致的想法由第三位編碼者決定最終歸類。之后，刪除其他想法，保留與施助者能力和溫暖相關的想法，按公式(1)和(2)為每位被試計算質詢順序指數(shù)和質詢內(nèi)容指數(shù)(Johnsonetal.，2007；Lu&Xie，2014)。 質詢順序指數(shù)=2×(MR溫暖-MR能力)/n(1) 質詢內(nèi)容指數(shù)=n能力-n溫暖/n能力+n溫暖(2) 其中，表示與施助者溫暖相關想法的秩次的中位數(shù)，表示與施助者能力相關想法的秩次的中位數(shù)，n表示所列想法的條數(shù)，表示與施助者能力相關想法的條數(shù)，表示與施助者溫暖相關想法的條數(shù)。質詢順序指數(shù)越大，說明被試越先產(chǎn)生與施助者能力相關的想法；質詢內(nèi)容指數(shù)越大，說明被試產(chǎn)生的與施助者能力相關的想法越多。順序指數(shù)和內(nèi)容指數(shù)的范圍都從-1到1。如果質詢順序指數(shù)為1，表明所有能力相關想法都先于溫暖相關想法出現(xiàn)；如果質詢順序指數(shù)為-1則表示相反的情況。如果質詢內(nèi)容指數(shù)為1，表明被試羅列的所有想法都是能力相關的；如果質詢內(nèi)容指數(shù)為-1，則表示相反的情況。如果被試產(chǎn)生的s個想法都只涉及溫暖與能力中的一方面，那么采用保守的計算法，將另一方面的秩次的中位數(shù)設為s+1，且將n也設為s+1。 16名被試羅列的想法與施助者的能力與溫暖均無關，這些被試不計入之后關于能力與溫暖的統(tǒng)計。 6.4結果與討論 6.4.1因變量 與研究2a相似，我們將每名被試在4個指標上的打分進行標準化后求均值，得到評分指標，評分越高說明被試的預測或評價越積極。我們僅在正文中詳細報告評分的結果，也在表5中羅列了4個因變量指標上的均值與標準差，以及差異檢驗的統(tǒng)計值。施助者低估了受助者的評分，F(xiàn)(1，121)=11.37，p=0.001，=0.09，顯示了施助者的預測偏差。 6.4.2中介變量 施助者的質詢順序指數(shù)高于受助者的指數(shù)(表5)，F(xiàn)(1，105)=8.23，p=0.005，=0.07，說明施助者比受助者更早想到了施助者的能力，更晚想到了施助者的溫暖程度。施助者的質詢內(nèi)容指數(shù)高于受助者的指數(shù)，F(xiàn)(1，105)=8.24，p=0.005，=0.07，說明施助者比受助者產(chǎn)生更多關于施助者能力的想法，更少關于施助者溫暖程度的想法。這些結果說明，相比受助者的實際情況，施助者以為受助者更在意施助者的能力，更不在意施助者的溫暖程度。 6.4.3中介效應 以角色為自變量，質詢順序指數(shù)為中介變量,評分為因變量，采用Bootstrap法抽取5000次進行中介分析。結果顯示，95%置信區(qū)間為[0.01，0.24],不包括0，質詢順序指數(shù)的中介效應顯著(圖3)。再以質詢內(nèi)容指數(shù)為中介變量，進行相同的中介分析。結果顯示，95%置信區(qū)間為[0.01，0.24]，不包括0，質詢內(nèi)容指數(shù)的中介效應顯著(圖3)。 這些結果說明，相比施助者對受助者的預測,受助者更不看重施助者的能力，更看重施助者的溫暖程度，這一差異導致施助者低估了受助者對自己的評價。研究5通過記錄并分析施助者與受助者的實時想法，為假設2提供支持。 圖3質詢順序指數(shù)和質詢內(nèi)容指數(shù)的中介作用(研究5) 注：圖中系數(shù)為標準化的回歸系數(shù)，*表示p<0.05，**表示p<0.01。 7總討論 本研究發(fā)現(xiàn)了好心幫倒忙中施助者對受助者的預測偏差并揭示了其心理成因。研究1、2a、2b、3的結果表明，在幫忙失敗時，施助者高估了受助者的消極反應，也即低估了受助者的積極反應；無論提供的是主動性還是響應性幫助，施助者都表現(xiàn)出類似的預測偏差；該預測偏差具有獨特性，在幫忙成功時，施助者不存在對受助者的預測偏差或預測偏差強度較弱；社會贊許性和聚光燈效應均不足以解釋上述預測偏差。研究4和5通過不同方式測量被試對施助者能力和溫暖的關注程度發(fā)現(xiàn)，施助者在預測受助者的反應時，以為受助者更關心自己的能力，但受助者在實際判斷時更關注施助者的溫暖程度。該差異導致了上述預測偏差。 7.1理論意義 在探討人們對他人的預測偏差時，現(xiàn)有研究多關注人際互動中的非沖突事件，如表達感激(Kumar&Epley，2018)、與人交談(Boothbyetal.,2018)、講述故事(Cooneyetal.,2017)、送禮等(Goodman&Lim，2018；Kuporetal.,2017)，這些事件對他人造成傷害的可能性較小。在幫助的背景下，研究者也多著眼于幫忙成功的事件(Zhang&Epley，2009),而幫忙成功也不會引發(fā)人際沖突。那么，在可能造成人際沖突的情境中，是否存在預測偏差？相較于非沖突情境，人際沖突情境中的預測偏差是否具有獨特表現(xiàn)？目前，僅有Levine和Cohen(2018)的研究關注了該問題，她們發(fā)現(xiàn)，對于實話實說這一可能引發(fā)人際沖突的事件，人們高估了它給聽話者造成的消極影響。這是由于實話實說者誤認為聽者非常在意實話的具體內(nèi)容，卻忽視聽者也在意交流的目的。 與Levine和Cohen(2018)研究不同的是，本研究關注幫倒忙這一可能會引發(fā)人際沖突的事件，并著眼于施助者與受助者對溫暖與能力的在意程度,結果顯示，施助者低估了預測者的積極反應，而且該預測偏差具有獨特性，在相應的非沖突事件——幫忙成功——中，該預測偏差消失或強度減弱。該結果暗示，沖突情境和非沖突情境并不對稱，沖突情境尤其獨特。未來研究不妨進一步關注沖突情境的預測偏差，并與非沖突情境中的預測偏差進行對比，考察它們在偏差的強度或方向上是否不同。 此外，本研究拓展了行為決策理論。負性偏差(negativitybias)是行為決策理論中的重要部分，它是指人們對負性信息比對正性信息更為敏感(Baumeisteretal.,2001)，損失厭惡(lossaversion)是負性偏差的具體表現(xiàn)之一(Kahneman&Tversky,1979)。本研究揭示了相比非沖突事件，人們的預測過程對沖突事件