快速还是节俭？二者不可兼得：时间压力下的决策启发外文翻译资料

快速还是节俭？二者不可兼得：时间压力下的决策启发

Sebastian Bobadilla-Suarez and Bradley C. Love

英国伦敦大学学院和艾伦·图灵研究所

摘 要：启发式是简单而有效的策略，人们用它来制定决策。由于启发式不需要所有可用的信息，因此，它被认为是易于实施的，也不会耗费有限的认知资源，这使得启发式具有快速和节俭的特点。我们通过比较两种流行的启发式（即“计数”和“取最好”）的认知需求，来考究启发式的庞大概念。我们认为，在信息使用方面节俭的启发式可能并不总是快速的，因为注意力控制需要在特定的环境中实现聚焦。我们的发现支持了这一假设，“取最好”在信息使用方面虽然更为节俭，但在时间压力下，它的实现速度较慢，而且效果也不如“计数”。当通过改变刺激的形式来降低“取最好”的搜索成本时，这种效果就会逆转。这些发现表明，启发式是异构的，应该根据它们的认知需求进行区分，以确定一种启发式的最佳应用环境。

关键词：启发式；反应时；选择性注意；搜索成本；决策

一些决策的过程是缓慢的，且对信息要求严格，而另一些则是“快速和节俭的”(Gigerenzer amp; Gaissmaier, 2011)，尽管Newell等人(2003)和Newell(2005)对于启发式使用的流行持有反对意见。考虑这样一个情境：一个孩子突然过马路去捡球。司机只有不到一秒钟的时间来评估情况，并决定是在不急转弯的情况下猛踩刹车，还是踩刹车后急转向人行道。前一种选择有伤害孩子的风险，后一种选择有伤害其他行人的风险。最优决策取决于车辆的速度、与他人的距离、车辆的停车距离、人行道上的人数、驾驶员的能力等线索。快速整合所有这些信息的最佳方法是什么?以最优的方式表示和整合所有这些信息也许是不可能的，或者太耗时了。

计算密集型决策策略的替代品通常被称为快速和节俭的启发式(Todd amp; Gigerenzer, 2000)。启发式的快速之处在于它可以快速应用；而就节俭而言，它使用更少的信息进行决策，而不是选择性地权衡所有信息源这样更复杂的过程。尽管启发式使用来自环境的信息较少，但在实践中，它们可以表现得非常好，在某些决策问题上常常优于回归方法(Czerlinski， Gigerenzer, amp; Goldstein, 1999)。启发式被描述为“高效认知过程，有意识或无意识地忽略了部分信息”(Gigerenzer amp; Gaissmaier, 2011)，以及“在真实环境中使用最少的时间、知识和计算做出合适的选择”(Todd amp; Gigerenzer, 2000)。这种对启发式的描述不同于早期的说法，即将启发式描述为理性决策过程的不完全近似(Tversky amp; Kahneman, 1974)。

当复杂的决策策略（如多元线性回归）由于资源限制（如缺乏时间）无法实现时，人们可能会使用其他策略，如启发式(Todd amp; Gigerenzer, 2000)。在本研究中，我们考虑了两种流行的启发式在由时间约束所反映的认知加工需求方面是否存在差异。具体来说，我们比较了两种流行的启发式，“计数”(Tallying, TAL)和“取最好”(Take-the-Best, TTB)，并通过下面的示例介绍这两种启发式。这些启发式是在前人工作的基础上发展起来的，如仅考虑最具鉴别性特征值的词典启发式 (Fishburn, 1967; Tversky, 1969)、大多数确定维度的启发式(Russo amp; Dosher, 1983)以及等权策略(Dawes, 1979)。

假设有人想预测，是中国的国内生产总值(GDP)增长更高，还是印度的GDP增长更高。这基于他们的生产力、自然资源财富和出口的多样性等等。TAL启发式选出的国家是在大多数测量维度上胜过另一个的国家。TAL启发式不像线性回归那样选择性地对线索进行加权，而只是计算选项的优势线索数量(Gigerenzer amp; Gaissmaier, 2011)。另一方面，TTB启发式根据最具预测性的线索进行选择，只在出现平局时考虑下一个最佳线索。这意味着，TTB在决定标准(例如，在预测是中国还是印度时)时，根据线索的预测有效性对其进行了排序。TTB按顺序进行搜索，直到找到一个判别线索，因此，可能只考虑第一个最佳线索就做出决定。这两个启发式在实践中都是有效的，但是它们的选择可能有所不同，如图1中我们第一个实验的示例试次所示。

图1。实验1练习阶段的示例试次。被试被要求根据所提供的经济统计值，选出下一年国内生产总值(GDP)较高的国家。被试被分配到“计数”(TAL)或“取最好”(TTB)条件下，并被要求根据各自的启发式预测结果来做出反应。在这个示例试次中，TAL会选择B国，因为4个线索具有更高的值(选中标记)，而A国仅在一个线索上更优。相比之下，TTB会选择A国，因为最佳判别线索(在本例中为第三预测线索，即“就业机会增加”)的值优于B国。这一数字的彩色版本见网上文章。

我们假设这两种启发式在认知加工需求上是不同的，即什么是快速的、什么是节俭的取决于环境所调用的认知过程。在实验1中，我们预测TTB在时间压力下的表现会比TAL差，而在实验2中，我们预测结果是相反的。尽管有人可能期望TTB是快速的，只要它采样的信息很少(Broder amp; Gaissmaier, 2007; Khader等人, 2011)，但是实验1中TTB使用者的认知需求应该很高，因为刺激的形式导致需要一个费力的顺序搜索过程。相比之下，实验2中的刺激形式减少了这种搜索负担，同时使TAL使用者执行快速求和的操作更加困难。

我们的实验程序旨在通过偏离TTB的原始表述（Gigerenzer ＆ Todd, 1999）来扩大探究的范围，其中决策是根据环境的记忆做出的；而我们的方法则是邀请被试根据环境中给定的线索进行推理。虽然记忆需求是启发式应用的一个重要方面，但我们的研究更多地关注启发式应用的注意需求。前人的相关研究已经发现，TTB的微妙复杂性在于它需要一个关于线索有效性的层次结构(Dougherty, Franco-Watkins, amp; Thomas, 2008; Juslin amp; Persson, 2002)，非补偿策略(如TAL)会受到线索显著性的影响(Platzer amp; Broder, 2012)。

与计算密集型算法（如线性回归）相比，TAL和TTB在算法的很多方面有共同之处。它们最突出的相似之处在于，它们都忽略了线索之间的协方差结构(Parpart, Jones, amp; Love, 修订中)，也都忽略了相对线索权重的大小。

尽管有这些相似之处，这两种启发式在认知需求上可能有所不同。例如，TTB实现了最佳判别线索的搜索(这被批判是耗时的; Broder amp; Gaissmaier, 2007)和一定程度的认知控制，即选择注意相关线索并抑制无关线索。这种顺序控制过程被认为是费力的，也是耗时的，而本质上是连续的(Posner amp; Presti, 1987)。实际上，TTB指示人们进行串行搜索，这在我们的第一个实验中是视觉引导搜索。这种视觉引导搜索是自上而下的注意力控制机制研究的常见领域(Mozer amp; Baldwin, 2008; Wolfe, Cave, amp; Franzel, 1989)。

TAL的认知需求可能与TTB的认知需求大不相同。我们认为，TAL需要人们对刺激做出快速总结的能力。有关数字的相关研究表明，人们可以非常迅速地进行这类操作，而不需要显式计数(Feigenson, Dehaene amp; Spelke, 2004; Mandler amp; Shebo, 1982)。如果给出正确的线索表示形式，TAL决策问题可以简化为低水平的感知分类问题(如, Palmer, Huk, amp; Shadlen, 2005)。但是，如果表示形式不适合这种操作（如像我们在实验2中的操作），我们预测TAL的表现应该会下降。

在实验1中，我们预测在时间压力条件下，即使TAL考虑了刺激的更多方面，TAL启发式的遵从性也会高于TTB。在实验2中，我们试图通过消除TTB的搜索成本并改变刺激形式，来逆转这种效果。这种刺激形式是以一种阻碍快速求和操作（这种快速求和操作是利于TAL表现的）的方式呈现的。这两项研究的共同目标是确认：启发式不仅应该从它们在各种信息环境中的表现来理解，而且应该从它们参与的认知过程来理解。

实验1

在实验1中，我们检验了“由于需要搜索成本和注意力控制，TTB启发式并不总是快速决策的”的假设。对于某些刺激形式，TAL应该可以比TTB更快。例如，以颜色编码的刺激线索能够被快速感知整合，使TAL比TTB更快。此外，TAL的使用不受试验中线索位置随机化的影响，因为TAL对所有线索的处理都是相同的，并进行求和。相反，TTB的搜索需求会因这种随机化而增加，并且不会受益于颜色编码。因此，我们预测在这些条件下TAL应该比TTB更快，这是由每个启发式的基本资源需求导致的。

方法

被试。被试(共206名，其中女性95名)是在Amazon Mechanical Turk上招募的，这是一个经常用于心理研究且反响不错的在线研究平台(Crump, McDonnell， amp; Gureckis, 2013)。被试均来自美国，并被分配到TAL条件(共107名，其中女性58名)或TTB条件(共99名，其中女性39名)下。他们完成了一个大约40分钟的学习和决策任务并得到2.5美元。在每种条件下，表现最好的被试都会得到20美元的奖金。他们的平均年龄为37.9岁(SD = 12.56)。这项研究得到了当地伦敦大学学院伦理委员会的批准。

实验设计和材料。被试间设计是，被试被明确指示在一项二选一的迫选任务（如选择哪个国家的GDP会更高）中使用TAL或TTB。每个被试首先完成一个练习试验(72个试次)，然后完成由两个测试模块组成的测试试验。无论是自由控制时间的测试模块(72次试次)还是有时间限制的测试模块(72次试次)，都在各个试次之间进行了平衡。每个被试的试次顺序都是随机的。

被试内设计是，72个相同的试次被用于三个实验部分(练习、自由控制测试和时间加速测试)。试次的设计是使一种反应与TAL一致，另一种反应与TTB一致。换句话说，在每个试次中，两种启发式的反应结果是不同的，这使得所使用的启发式能够被识别。两种启发式都可以实现最佳效果，因为我们测量了被试对指定启发式的遵从性(对启发式的遵从性指被正确理解的百分比)。相反，随机响应下的预期表现是偶然的(50%)。线索的呈现顺序是在逐项试验的基础上随机化的。

每个实验部分的72个试次，按照三个难度等级分为三种试次类型。72个试次被平均分成三种类型，即每个难度等级有24个试次。每个启发式的难度定义不同。对于TTB，按难度递增的顺序依次为Q1(线索1)、Q2(线索2)、Q3(线索3)。Q1试次是指仅检索最佳线索值就足以按TTB给出反应的试次。类似地，Q2试次需要检索第二线索的值，Q3试验需要检索第三线索的值。对于TAL来说，按照难度递增的顺序依次为3 (Delta;3)、2 (Delta;2)和1 (Delta;1)。3试次类型是指，其中一个选项更好是由于三个线索值有差异的试次；2试次类型指，其中一个选项更好是由于两个线索值有差异的试次；1试验类型是指,其中一个选项更好是由于一个线索值有差异的试次。控制每个启发式的难度水平也是验证被试在每个实验条件下仍然尝试实现各自启发式的一种方法。对于TAL和TTB两种条件，试次都是从相同的试次库中随机抽取的(具体抽样程序的详细信息，请参阅网上补充材料B部分的表1和表2)。

每个试次中显示的七个线索是经济统计数据，这些数据能够预测，一个发展中国家是否会在下一年实现比另一个发展中国家更高的国内生产总值(GDP)水平(有关统计数据的列表，请参阅网上可获得的补充材料a部分)。这些统计数据是人为创建的，并不对应于任何真实世界的数据，这与我们关注启发式遵从性(而不是真实世界的表现)是一致的。我们选择这个领域是希望它在一般意义上是熟悉的，但也不太可能使用先验知识来指导决策(即不会强烈干扰制定启发式的使用)。

实验程序。每个试次中都会向被试展示7条线索，并要求他们选择哪个国家下一年的GDP会更高。两种选择分别是是“A国”或“B国”。每个试次中，被试看到7项经济统计数据，每个国家都有一个值(参见图1中的刺激演示示例)。两个选项(例如两个发展中国家)的每一项统计数据都进行比较。当一个选项的数据，优于另一个选项的数据时，显示复选标记；低于另一个选项的数据时，显示红叉；与另一个选项的数据相同时，显示黑色等号)。在练习阶段的每个试次中都会列出一个按重要性排序的统计数据列表，测试阶段则没有这个列表，不同被试的重要性排序是随机的。在开始练习阶段之前，被试都会接受详细的指导，即如何使用与被分配到的条件(TAL或TTB)对应的启发式。

在练习阶段，被试将看到7项经济统计数据（每个国家都有一个值）以及按重要性排列这些统计数据的列表。在被试做出反应后，屏幕上立即提供反馈。如果被试按照启发式回答，屏幕会显示“不错!你理解了规则!”，并根据启发式解释为什么这样选择是正确的。如果被试没有按照启发式回答，屏幕会显示“不对，你没有理解规则。”，并根据启发式解释为什么这样选择是不正确的。在反馈过程中，屏幕上仍会显示每个国家的统计数据值，但不显示统计数据重要性排序的列表。在反馈过程中没有显示列表，是为了减少被试对列表的依赖，并激励被试更好地参与任务。被试不会被直接询问关于线索有效性的认识。在被试决定进入下一个试次前，反馈会被呈现出来，接着是一个空白的

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