凯文·贾博（Kevin Jarbo）（Twitter： @kicksncognition ，Web： www.kicksandcognition.com ）
您是否曾经去过一家没有名字的忙碌的咖啡店，而是咖啡师在下达订单后便立即下单？ 如果您是少数几个客户之一，或者您的饮料与其他客户截然不同，那么确定哪个是您的饮料就没有什么问题了。
现在，考虑一下您以前可能遇到过的情况，即同时制作了几杯类似杯子中的不同饮料。 为了急需获得宪法规定的咖啡因剂量，您如何快速确定自己喝的是哪种饮料？ 如果您错误地选择了错误的订单怎么办？ 如果您的饮料没有脱颖而出，并且您不确定自己是哪种饮料，那么您喝一杯特定的杯子会比其他时候更快或更慢吗？ 如果您没有得到您所期望的，那对您或另一位客户将造成多大的悲剧？
“我只需要一点咖啡和很多耶稣” –伏尔泰
这个咖啡馆难题是许多人想每天喝点啤酒然后重新上班的日常决定的一个典型例子。 更具体地说，这是一种冒险的空间决策 。 决定的空间部分很简单： 我应该拿起杯子 在哪里 ？ 但是，使这一决定具有风险的是，由于同时准备了更多类似的订单，因此您拿到正确杯子的机会会减少，即，选错杯子的风险会增加。 不确定性在这里也是一个重要因素，因为当增加杯子时，风险不仅会增加，而且当您必须从更多杯子中进行选择时，您也将不确定哪个杯子属于您。 那么，当一个人在不确定性不断增加的情况下试图做出危险的空间决策时，会发生什么呢？ 这是我与前任实验室长Rory Flemming（Twitter：@DontRoryAboutIt）和我的博士顾问Tim Verstynen（Twitter：@tdverstynen）在最近发表的一项研究“空间不确定性影响空间决策时避免回避”时所解决的问题，现在从事实验性脑研究 （Jarbo，Flemming和Verstynen，2017年）。
我们决定解决这个问题的方式受到早期感觉运动整合理论（即最大预期增益框架）的强烈启发。 JuliaTrommershäuser通过一系列研究开发并提出了这一理论，探索了人们如何结合外部空间信息（例如，您看到的视觉目标刺激）和内部运动可变性（例如，您的目标有多好）的估计来执行目标导向的运动（Trommershäuser，2009；Trommershäuser，Maloney和Landy，2003，2008）。 在她的实验中，她要求人们快速触碰触摸屏显示器，以触摸与红色的非目标圆圈重叠的绿色目标圆圈（请参见下图）。 下图中的点表示参与者触摸任务的多次尝试的点。
在某些试验中，落入红色非目标圈的射程受到了惩罚，通过这种实验操作，Trommershäuser和她的同事观察到，尽管人们试图击中绿色目标圈，但他们也将射程偏向远离惩罚区域与目标重叠的红色圆圈。 这些发现为使用最大预期收益框架中提出的数学模型提供了基础，以解释人们如何考虑他们对视觉刺激的估计以及他们做出最佳运动决策的目标能力。 在过去的15年中，Heather Neyedli（Neyedli＆LeBlanc，2017; Neyedli＆Welsh，2013）和Megan O’Brien和Alaa Ahmed（O’Brien＆Ahmed，2015，2016）等其他研究人员都在努力最大期望收益模型，以更好地了解有关处罚的上下文信息如何影响人们（ 即使是人们）对其视觉引导的行为做出最佳决策。
继续进行此工作，我们调整了视觉刺激，以探索最大期望增益模型的一些未经测试的预测。 尤其是，我们询问，空间目标位置不确定性的增加是否会增加多少人偏向于运动以避免潜在损失。 基本上，当我们使人们难以确定最佳选择时，我们想看看人们的行为如何根据冒险的决定而改变。 这对于理解在最佳方案确实不清楚的情况下如何改善人们在高额赌注决策上的选择可能非常重要。
在我们最近发表的研究中（Jarbo，Flemming，＆Verstynen，2017），我们使用了一项名为Danger Zone的实验任务，其中20名健康的成年人受试者使用计算机鼠标来选择视觉目标内的位置。 目标由一团白点组成，这些白点在计算机屏幕上的随机位置短暂出现了300毫秒，然后消失了。 一个由红色点云表示的非目标危险区域也随目标一起出现，因此每次试验中每个点云的中心恰好相距50像素。 参与者有无限的时间来估计和单击目标点中心的位置，以便在试验中获得最大的点数。 在某些试验中，在其他试验中，目标点更靠近在一起（低方差），或散开得更远（高方差）。 我们还进行了一些惩罚试验，其中根据选择距危险区中心的接近程度而失分。
重要的是，这些试验条件使我们能够通过实验控制目标中心估计值的不确定性（即方差），在以前的工作中并未使用该方法，因为使用圆代替了点云。 通过在高方差条件下增加点的扩散，与低方差条件下相比，人们对目标点云中心的确切位置的猜测更加不确定。 与过去的研究类似，我们控制了在有或没有惩罚条件下进行试验选择的预期收益（即得分）。 结合使用这些实验性操作，我们能够使用“危险地带”任务来测试人们是否认为他们在试验中获利或损失的可能性或多或少具有风险或不确定性时是否改变了选择行为。
通过记录参与者在每个试验中进行选择的地点和速度，我们可以了解他们尝试最大化得分的程度，以及至关重要的是他们尝试最小化损失的程度 。 正如最大预期收益模型所预测的那样，人们在惩罚条件下远离危险区域选择了很多 。 另外，在以前未经检验的假设中，我们发现当目标中心更难定位时，人们还可以在高方差条件下避开危险区。 实际上，在高方差条件下的试验中，人们选择远离危险区最远，并花费了最长的时间才开始移动（即，反应时间最慢）。 总体而言，我们的结果强烈表明，当我们对决策的预期结果不太确定时，为了避免可能的损失，我们会放慢速度并偏向我们的行动。 下次当您考虑快速前往拥挤的咖啡馆并希望获得正确的订单并节省时间时，您应该避开那个危险区域！！！
既然我们有一些证据表明，随着人们感知的风险随着不确定性的增加，人们在空间决策过程中会竭尽全力避免损失，我们可以进一步进行这项工作。 例如，我们可以开始提出这样的问题：当损失的种类改变而风险和不确定性的程度保持不变时，人们如何改变其决策行为。 在我与匹兹堡大学历史与哲学哲学学院的同事大卫·科拉索（DavidColaço）的当前论文工作中，我们试图弄清楚损失对风险性空间决策的情境框架如何影响人们为避免不同而改变行为的方式损失类型。 特别是，我们要求人们像危险区域一样执行任务，但告诉他们目标和非目标代表敌人，盟友或树木的位置。 他们的目标是对敌人执行无人驾驶攻击或向盟友运送弹药，这使我们能够探索有人认为他们在进行潜在有害行动的程度是否改变了他们做出危险的空间决策的方式。 通过这个项目，我们希望在道德哲学和认知心理学之间架起桥梁，以期获得关于洞察到道德困境的道德推理和判断如何影响无人机决策行为的见识，例如对无人机袭击造成盟军伤亡的影响。
凯文·贾波（Kevin Jarbo）是卡内基梅隆大学心理学系和神经认知基础中心的五年制博士研究生
参考文献
Jarbo，K.，Flemming，R.，＆Verstynen，TD（2017）。 感官的不确定性影响空间决策过程中的回避。 实验性脑研究 ，1–9。 https://doi.org/10.1007/s00221-017-5145-7
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