抽象的
人们期望在类似情况下得到与他人同等的待遇。本研究调查了在类似情况下对他人进行平等或不平等的待遇是否以及如何影响个人对不公平的反应,方法是通过证明他们公平考虑的参考点。25 名参与者在玩改编版的最后通牒游戏时接受了扫描。在实验过程中,参与者不仅被告知其提议者给出的提议,还被告知另一个提议者-响应者组合的分配方案。结果表明,与平等提议相比,当其他响应者收到不平等提议时,参与者更有可能接受不平等提议,并报告更高的公平评级。当只有参与者(而非其他响应者)收到平等提议时,观察到双侧前岛叶和背侧前扣带回活动更强烈,而当他们两人都收到不平等提议时,右侧背外侧前额叶皮层活动更强烈,尤其是当参与者接受不平等提议时。总的来说,结果表明,在类似情况下其他人是否得到平等对待也在响应者的公平相关社会决策中发挥着重要作用。
介绍
在社会交往中,人类受公平考虑的驱动。为了消除他们认为不公平的不平等,人们可能会拒绝不平等的分配,即使要付出代价。最后通牒博弈 (UG) 的研究提供了相关证据(Sanfey等人,2003 年;Tabibnia等人,2008 年;Dulebohn等人,2009 年;Güroğlu等人,2010 年、2011 年)。在最后通牒博弈中,一个玩家(提议者)提出如何分配一笔钱。如果另一个玩家(响应者)接受分配方案,他们俩都会得到建议的分配方案,如果响应者拒绝分配方案,他们俩都一分钱都得不到。结果表明,响应者会接受所有平等的报价,但可能会拒绝不平等的报价,尤其是占总数 20% 以下的报价(Güth等,1982;Camerer 和 Thaler,1995),这表明感知公平在决策中的重要作用。此外,受访者对普遍性问卷中公平性的判断不仅受到所提议的收入差距的影响,还受到背景因素的影响,例如提议者的意图(Falk et al.,2003;Sutter,2007;Güroğlu et al .,2010,2011),提议者与受访者之间的社会距离(Bohnet and Frey,1999;Wu et al.,2011a)以及得失背景(Buchan et al.,2005;Zhou and Wu,2011;Guo et al.,2013)。
在影响公平判断的背景因素中,人们关心与自己处境相似的其他人(即同龄人)(Bewley,1999;Wu et al.,2011b)并期望得到与自己平等的对待(Bohnet and Zeckhauser,2004)。例如,员工通常不会将自己的薪水与雇主的收入进行比较,而是与类似职位员工的工资进行比较(Babcock et al.,1996)。人们的公平考虑如何取决于同事的待遇,这个问题至关重要,其影响深远,涉及从社会福利制度的设计到企业激励机制的优化。因此,本研究利用功能性磁共振成像(fMRI),采用改进的UG版本,旨在阐明个体的公平考虑如何受到同事平等或不平等待遇的调节,以及背后的神经机制。
先前使用 UG 范式的神经影像学研究已经确定了几个与公平考虑有关的大脑区域,包括前岛叶 (AI)、背侧前扣带皮层 (dACC) 和背外侧前额叶皮层 (DLPFC) ( Sanfey等人,2003 年;Dulebohn等人,2009 年;Güroğlu等人,2010 年、2011 年;Corradi-Dell'Acqua等人,2013 年)。最近的实证证据表明,AI 和 / 或 dACC 参与检测和应对违反规范的行为,因此,在 UG 中,AI 和 dACC 在不公平提议期间的活动可能与违反社会规范的行为有关(Montague 和 Lohrenz,2007 年;Spitzer等人,2007 年;King-Casas等人,2008 年;Güroğlu等人,2010 年、2011 年;Strobel等人,2011年;Civai等人,2012 年;Chang 和 Sanfey,2013 年)。UG 中的 DLPFC 的参与也与公平相关的决策有关(Sanfey等人,2003 年;Güroğlu等人,2010 年、2011 年)。值得注意的是,已有研究表明,右侧 DLPFC 功能与 UG 中不等分的接受率呈负相关,这表明右侧 DLPFC 可能在与公平相关的接受行为中发挥关键作用(van't Wout等人,2005 年;Knoch等人,2006 年、2008 年)。
为了测试在类似情况下给予他人的平等或不平等待遇是否以及如何影响响应者的公平考虑及其潜在的神经基础,我们设计了一个改编版的UG。在改编的UG中,两对玩家玩UG,而参与者在其中一对中扮演响应者(图1 A)。在不平等单一条件下,给参与者的报价不平等(即Ұ5:Ұ45或Ұ10:Ұ40),而给另一对响应者的报价平等(即Ұ25:Ұ25)。在不平等两者条件下,给两对响应者的报价是相同的不平等报价。在平等条件下,两对中的报价是平等的。
我们对在单一不平等和双方不平等条件下响应者对不平等提议的行为和神经反应感兴趣。在没有显著的背景线索表明其他情况时,平等分配是公平考虑过程中的默认社会规范(Messick 和 Schell,1992;Messick,1995;Civai等人,2012)。然而,当提供了显著的背景线索时,公平考虑的参考点可能会偏离平等分配。最近的一项研究表明,过去的经验可以通过改变公平判断的参考点来导致人们接受更加不平等的分配(Herz 和 Taubinsky,2013)。Chang和 Sanfey(2013)进一步指出,个人特定于环境的期望可以用作公平参考点,并且更高的期望违背与 dACC 活动增加有关。在本研究中,我们直接设置了受到平等对待或不平等对待的响应者参考组,这为公平参考点的转变提供了直接的背景线索。当其他响应者获得平等的分配时,公平判断中的平等规范将得到确认。提议者在“不平等单一”条件下的违反规范行为应该比在“不平等双方”条件下更明显,他们的不平等提议应该引发更强烈的不公平感知。因此,我们预计与“不平等双方”条件相比,“不平等单一”条件下与违反规范相关的 AI/dACC 的激活程度会更高。当其他响应者收到低于平等分配的提议时,公平的参考点可能会转移到平等以下。不平等的提议应该被认为不那么不公平,从而降低接受阈值。因此,与“不平等单一”条件相比,“不平等双方”条件下应该观察到与 UG 中的接受行为相关的右侧 DLPFC 活动。
方法
參與者
25 名来自大学社区的右利手志愿者(视力正常或矫正至正常)参与了本次实验 [18 名女性,平均年龄 = 21.44 ± 3.38 (sd) 岁]。所有参与者均未报告有显著异常的神经系统病史。所有参与者在扫描前均知情同意。
材料
从《中国人脸部情感图片系统》(龚等,2011 )中选取72张脸部图片作为材料,随机分配到3个条件(不平等-单一、不平等-同时和平等),每个条件24张脸部图片。在每种条件下,被试对中选择8张脸部作为提议者,在另一对中选择8张脸部作为提议者,8张脸部作为回应者,其中一半为女性脸部。这些图片在不同条件下进行平衡,以平衡情绪价、唤醒度和吸引力。
程序
在扫描之前,参与者被告知游戏规则,他们将分别作为响应者与 24 位不同的提议者进行游戏。他们还被告知,另外 24 名学生也以响应者的身份与另外 24 位不同的提议者玩同样的游戏,所有关于分钱的提议都是在实验前从真人那里收集的。在每次试验中,参与者不仅会看到来自他们提议者的提议,还会看到来自其他 24 对中的一对的提议,而不会收到关于另一对响应者行为的反馈。参与者被告知,他们将在另一对响应者受到不同对待的背景下判断当前提议的公平性,他们应该根据自己认为的公平性做出最终决定。参与者还被告知,对于每次试验中的两对,响应者的决定只会向他们自己的提议者透露,因此他们的决定不会影响另一对提议者的提议;试验之间的所有提议和决定都是相互独立的。此外,参与者还被告知,他们将根据他们的决定获得报酬(经过某种转变以减少所涉及的金额)。报酬为游戏中随机选取10%的试玩次数所获得的金钱数额(若最终支付金额低于50元,则支付50元)。
然后他们在扫描仪中完成 24 次试验(图 1 A),每种条件 8 次。所有试验都是随机呈现的,并同时获取功能图像。每次试验开始时,先呈现两对面孔 4 秒,然后呈现两个提议者的提议 6 秒。在平等条件下,向参与者和另一对中的响应者提供平等的提议(Ұ25:Ұ25)。在不平等-两者条件下,向参与者提供的提议与向另一对中的响应者提供的提议相同(四次试验Ұ5:Ұ45 和四次试验Ұ10:Ұ40)。在不平等-单一条件下,向参与者提供的提议不平等(四次试验Ұ5:Ұ45 和四次试验Ұ10:Ұ40),而向另一对中的响应者提供的提议始终平等(Ұ25:Ұ25)。随后,出现一个 3 秒的决策提示,要求被试在 3 秒内做出决定(接受或拒绝)。每次试验都以 1 到 3 秒的刺激间隔进行抖动,在此期间呈现一个黑色注视十字。
扫描后,研究人员向参与者呈现与扫描仪内部相同的刺激,并要求参与者使用九点李克特量表来评价他们对每个提议的公平程度,其中 1 表示极其不公平,9 表示极其公平。
fMRI图像采集与分析
扫描在 fMRI 实验室(华东师范大学,上海)的 3 T 西门子扫描仪上进行。使用梯度回波平面成像 (EPI) 序列(TR = 2200 毫秒,TE = 30 毫秒,FOV = 220 毫米,矩阵大小 = 64 * 64)获取功能图像。获取了与 AC-PC 线平行的 35 个切片(切片厚度 = 3 毫米,间隙 = 0.3 毫米)并覆盖整个大脑。丢弃获取的前五个 TR 以允许 T1 平衡。在功能运行之前,使用 T1 加权多平面重建序列(TR = 1900 毫秒,TE = 3.42 毫秒,192 个切片,切片厚度 = 1 毫米,FOV = 256 毫米,矩阵大小 = 256 * 256)获取高分辨率结构图像。
数据预处理和统计分析采用统计参数映射(SPM5,伦敦 Wellcome 认知神经病学系)进行。在数据预处理过程中,前五张功能图像被丢弃以允许扫描仪平衡效应。然后将所有数据在空间上重新对齐到第一个时间序列的第一张图像。使用 SPM5 中的“统一分割”功能计算每个参与者的平均 EPI 图像并将其空间归一化为蒙特利尔神经研究所 (MNI) 单个参与者模板。随后将得到的参数应用于功能图像,并将所有图像转换为标准 MNI 空间(重新采样为 2 * 2 * 2 mm 3体素大小)。最后,使用 8 mm 全宽半最大各向同性高斯核对数据进行平滑。
使用 SPM5 中实现的一般线性模型进行统计分析。在第一级分析中使用事件相关设计,包含三种类型的事件(相等、不等-两者和不等-单一)。事件与典型血流动力学响应函数及其时间导数卷积。所有编码试验均以从要约开始时间开始的零持续时间建模。为面部呈现和决策创建了额外的无兴趣回归量。设计矩阵中还采用了六个建模运动相关方差的回归量和一个建模总体平均值的回归量。模型中还应用了截止时间为 128 秒的高通时间滤波。对于第一级分析中的每个受试者,通过应用“1 0”对比度计算三种类型事件(相等、不等-两者和不等-单一)的简单主效应。然后使用随机效应模型(SPM5 中的灵活因子设计)在第二组级别分析三个第一级个人对比图像。
计算 (不平等-两者 + 不平等-单一)/2 − 平等对比度来寻找与不公平相关的大脑区域。还计算了反向对比度。通过不平等-单一-不平等-两者和反向对比计算出不同不平等条件之间的不同激活。为了进一步测试在类似情况下向他人提供平等或不平等的待遇如何影响参与者与不公平相关的大脑激活,使用在不平等-单一-不平等-两者和反向对比中确定的特定激活来计算感兴趣的区域 (ROI)。每个 ROI 都包含以峰值或局部最大值坐标为中心的 6 毫米球形区域内的激活簇中的所有重要体素。整篇文章中 ROI 的定义方式相同。
为了确定与不平等-两者条件下的接受行为相关的大脑区域,我们建立了一个新模型,该模型仅包含不平等-两者条件和平等条件下的接受试验(平等条件下的所有试验均被接受;参见行为结果)。由于不平等-两者条件下缺乏接受试验,三名参与者被排除在本次分析之外。我们通过相关性分析进一步搜索了从上述对比中检测到的 BOLD 信号变化随相应接受率变化的大脑区域。整篇文章中始终使用体素级阈值P < 0.001(未校正)和空间范围阈值k > 15。
结果
行为结果
配对t检验显示,不平等的两次试验的接受率和公平性评级低于平等试验(t s > 5.05,P s < 0.01)(图 1 B)。此外,不平等的两次试验的接受率和公平性评级显著高于不平等的单次试验(t s > 5.10,P s < 0.01,经连续 Bonferroni 校正后显著性为 5%)(图 1 B)。
fMRI 结果
不平等试验期间与平等试验期间相比的整体大脑活动
数据分析表明,在将不平等试验与平等试验 [(不平等-两者 + 不平等-单一)/2 − 平等] 进行对比时,双侧 AI (MNI -32 26 2 和 40 20 0) 和 DLPFC (MNI -40 56 4 和 34 6 56) 存活下来,而在反向对比中没有区域被激活 (表 1 )。当将不平等-单一试验与平等试验进行比较时,观察到双侧 AI (MNI -32 26 2 和 32 28 -2)、dACC (MNI 14 24 28) 和左侧 DLPFC (MNI -44 52 6) 的活动增加。不平等-两者与平等的对比显示左侧 AI (MNI -30 26 2) 和双侧 DLPFC (MNI -40 56 4 和 46 22 44) 被激活。我们进一步比较了已接受的不平等-双方试验与平等试验。发现左侧 AI(MNI -28 26 2)和双侧 DLPFC(MNI -42 54 4 和 40 16 52)中存在类似的激活。此外,右侧 AI(MNI 42 22 0)也激活了。相反的对比显示没有激活的 ROI。
边 。 | 地区 。 | 峰值激活 。 | t值 。 | 体素 。 | ||
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十 。 | 是 。 | 是 。 | ||||
不平等–平等 | ||||||
大号 | 辅助运动区 | −4 | 18 | 四十八 | 11.36 | 51,733 |
大号 | 人工智能 | −32 | 二十六 | 2 | 8.38 | |
R | 40 | 20 | 0 | 4.54 | ||
大号 | 外侧前额叶皮质 | −40 | 56 | 4 | 5.07 | |
R | 三十四 | 6 | 56 | 4.25 | ||
大号 | 颞中回 | −52 | −18 | −10 | 5.81 | 433 |
大号 | −52 | 0 | −20 | 3.91 | 二十六 | |
R | 额上回 | 三十 | 66 | 2 | 4.73 | 55 |
大号 | 内侧颞极 | −48 | 10 | −30 | 4.71 | 76 |
R | 海马体 | 24 | −38 | −2 | 4.41 | 93 |
R | 梭状回 | 四十二 | −14 | −32 | 4.21 | 58 |
R | 颞上回 | 50 | −10 | −8 | 4.16 | 93 |
R | 58 | −36 | 10 | 3.84 | 112 | |
大号 | 上内侧回 | −6 | 56 | 三十八 | 3.71 | 二十六 |
大号 | 岛叶后部 | −32 | −30 | 20 | 3.65 | 19 |
平等与不平等 | ||||||
没有区域 |
边 。 | 地区 。 | 峰值激活 。 | t值 。 | 体素 。 | ||
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十 。 | 是 。 | 是 。 | ||||
不平等–平等 | ||||||
大号 | 辅助运动区 | −4 | 18 | 四十八 | 11.36 | 51,733 |
大号 | 人工智能 | −32 | 二十六 | 2 | 8.38 | |
R | 40 | 20 | 0 | 4.54 | ||
大号 | 外侧前额叶皮质 | −40 | 56 | 4 | 5.07 | |
R | 三十四 | 6 | 56 | 4.25 | ||
大号 | 颞中回 | −52 | −18 | −10 | 5.81 | 433 |
大号 | −52 | 0 | −20 | 3.91 | 二十六 | |
R | 额上回 | 三十 | 66 | 2 | 4.73 | 55 |
大号 | 内侧颞极 | −48 | 10 | −30 | 4.71 | 76 |
R | 海马体 | 24 | −38 | −2 | 4.41 | 93 |
R | 梭状回 | 四十二 | −14 | −32 | 4.21 | 58 |
R | 颞上回 | 50 | −10 | −8 | 4.16 | 93 |
R | 58 | −36 | 10 | 3.84 | 112 | |
大号 | 上内侧回 | −6 | 56 | 三十八 | 3.71 | 二十六 |
大号 | 岛叶后部 | −32 | −30 | 20 | 3.65 | 19 |
平等与不平等 | ||||||
没有区域 |
注:坐标(mm)位于 MNI 空间。L = 左半球;R = 右半球。P < 0.001(未校正),k > 15。
边 。 | 地区 。 | 峰值激活 。 | t值 。 | 体素 。 | ||
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不平等–平等 | ||||||
大号 | 辅助运动区 | −4 | 18 | 四十八 | 11.36 | 51,733 |
大号 | 人工智能 | −32 | 二十六 | 2 | 8.38 | |
R | 40 | 20 | 0 | 4.54 | ||
大号 | 外侧前额叶皮质 | −40 | 56 | 4 | 5.07 | |
R | 三十四 | 6 | 56 | 4.25 | ||
大号 | 颞中回 | −52 | −18 | −10 | 5.81 | 433 |
大号 | −52 | 0 | −20 | 3.91 | 二十六 | |
R | 额上回 | 三十 | 66 | 2 | 4.73 | 55 |
大号 | 内侧颞极 | −48 | 10 | −30 | 4.71 | 76 |
R | 海马体 | 24 | −38 | −2 | 4.41 | 93 |
R | 梭状回 | 四十二 | −14 | −32 | 4.21 | 58 |
R | 颞上回 | 50 | −10 | −8 | 4.16 | 93 |
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大号 | 上内侧回 | −6 | 56 | 三十八 | 3.71 | 二十六 |
大号 | 岛叶后部 | −32 | −30 | 20 | 3.65 | 19 |
平等与不平等 | ||||||
没有区域 |
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大号 | 辅助运动区 | −4 | 18 | 四十八 | 11.36 | 51,733 |
大号 | 人工智能 | −32 | 二十六 | 2 | 8.38 | |
R | 40 | 20 | 0 | 4.54 | ||
大号 | 外侧前额叶皮质 | −40 | 56 | 4 | 5.07 | |
R | 三十四 | 6 | 56 | 4.25 | ||
大号 | 颞中回 | −52 | −18 | −10 | 5.81 | 433 |
大号 | −52 | 0 | −20 | 3.91 | 二十六 | |
R | 额上回 | 三十 | 66 | 2 | 4.73 | 55 |
大号 | 内侧颞极 | −48 | 10 | −30 | 4.71 | 76 |
R | 海马体 | 24 | −38 | −2 | 4.41 | 93 |
R | 梭状回 | 四十二 | −14 | −32 | 4.21 | 58 |
R | 颞上回 | 50 | −10 | −8 | 4.16 | 93 |
R | 58 | −36 | 10 | 3.84 | 112 | |
大号 | 上内侧回 | −6 | 56 | 三十八 | 3.71 | 二十六 |
大号 | 岛叶后部 | −32 | −30 | 20 | 3.65 | 19 |
平等与不平等 | ||||||
没有区域 |
注:坐标(mm)位于 MNI 空间。L = 左半球;R = 右半球。P < 0.001(未校正),k > 15。
不同不平等条件下的大脑活动不同
单一不平等-两者不平等的对比显示双侧 AI(MNI -34 26 2 和 26 18 -18)和 dACC(MNI 8 22 28)的活动更强,而在相反的对比中则观察到位于右侧 DLPFC(MNI 44 22 44)的一个簇(表 2,图 2)。进一步基于双侧 AI、dACC 和右侧 DLPFC 的激活进行了 ROI 分析。结果显示,双侧 AI 和 dACC 在单一不平等试次中表现出比两者不平等试次更强的活动,而右侧 DLPFC 在两者不平等试次中的活动高于两者不平等试次(t s > 4.22,P s < 0.01)(图 2)。
边 。 | 地区 。 | 峰值激活 。 | t值 。 | 体素 。 | ||
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十 。 | 是 。 | 是 。 | ||||
不平等-单一-不平等-两者 | ||||||
R | 罗兰氏鳃盖 | 四十四 | −4 | 14 | 8.33 | 57,552 |
大号 | 人工智能 | −34 | 二十六 | 2 | 6.21 | |
R | 二十六 | 18 | −18 | 5.27 | ||
R | 前扣带皮层 | 8 | 22 | 二十八 | 5.34 | |
R | 皮层回 | 40 | −82 | −18 | 3.66 | 16 |
不平等-两者-不平等-单一 | ||||||
R | 外侧前额叶皮质 | 四十四 | 22 | 四十四 | 4.21 | 108 |
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R | 罗兰氏鳃盖 | 四十四 | −4 | 14 | 8.33 | 57,552 |
大号 | 人工智能 | −34 | 二十六 | 2 | 6.21 | |
R | 二十六 | 18 | −18 | 5.27 | ||
R | 前扣带皮层 | 8 | 22 | 二十八 | 5.34 | |
R | 皮层回 | 40 | −82 | −18 | 3.66 | 16 |
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R | 外侧前额叶皮质 | 四十四 | 22 | 四十四 | 4.21 | 108 |
注:坐标(mm)位于 MNI 空间。L = 左半球;R = 右半球。P < 0.001(未校正),k > 15。
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R | 罗兰氏鳃盖 | 四十四 | −4 | 14 | 8.33 | 57,552 |
大号 | 人工智能 | −34 | 二十六 | 2 | 6.21 | |
R | 二十六 | 18 | −18 | 5.27 | ||
R | 前扣带皮层 | 8 | 22 | 二十八 | 5.34 | |
R | 皮层回 | 40 | −82 | −18 | 3.66 | 16 |
不平等-两者-不平等-单一 | ||||||
R | 外侧前额叶皮质 | 四十四 | 22 | 四十四 | 4.21 | 108 |
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R | 罗兰氏鳃盖 | 四十四 | −4 | 14 | 8.33 | 57,552 |
大号 | 人工智能 | −34 | 二十六 | 2 | 6.21 | |
R | 二十六 | 18 | −18 | 5.27 | ||
R | 前扣带皮层 | 8 | 22 | 二十八 | 5.34 | |
R | 皮层回 | 40 | −82 | −18 | 3.66 | 16 |
不平等-两者-不平等-单一 | ||||||
R | 外侧前额叶皮质 | 四十四 | 22 | 四十四 | 4.21 | 108 |
注:坐标(mm)位于 MNI 空间。L = 左半球;R = 右半球。P < 0.001(未校正),k > 15。
录取率相关性分析
进行相关性分析以确定从接受的不平等-两者与平等对比中检测到的 BOLD 信号变化随相应接受率变化的大脑区域。在右侧 DLPFC(MNI 30 18 56)中发现显著的负相关性。然后,我们将相关性分析中的激活与不平等-两者-平等对比中的激活重叠。右侧 DLPFC 中的簇重叠(图 3)。
公平评级的参数分析
还对公平性评分进行了参数分析。双侧 AI(MNI -34 24 4 和 26 22 -14)和 DLPFC(MNI -28 14 56 和 32 10 60)与公平性评分呈负相关,表明当参与者报告的公平性评分较低时,这些区域的大脑活动较多。没有区域与公平性评分表现出显著的正相关性。
讨论
本研究旨在调查在类似情况下给予他人的平等或不平等待遇是否以及如何影响 UG 中响应者的公平考虑。在行为层面,与平等条件相比,在两种不平等条件下都发现公平评级和接受率下降。更重要的是,与不平等单一条件相比,响应者在不平等-两者条件下更有可能接受不平等的提议,并报告更高的公平评级,这表明当他们的同伴收到不平等的提议时,与他们的同伴收到平等的提议相比,不平等的提议被认为不那么不公平。在神经层面,与不平等单一试验相比,在不平等-两者试验期间观察到了更大的右侧 DLPFC 活动和更低的 AI/dACC 活动。这些发现表明,提议者给出的平等或不平等提议并不是响应者在 UG 中判断公平的唯一决定因素。他们的同伴是否得到平等的提议也在他们对不公平的行为和神经反应中起着重要作用。
高等教育中的不平等报价被视为违反公平规范的行为(de Quervain等人,2004 年;Spitzer等人,2007 年;King-Casas等人,2008 年;Güroğlu等人,2010 年、2011 年)。与人工智能与违反规范相关的先前论点一致(Montague 和 Lohrenz,2007 年;Spitzer等人,2007 年;King-Casas等人,2008 年;Strobel等人,2011 年;Chang 和 Sanfey,2013 年),数据分析表明,与平等报价相比,不平等报价期间的人工智能活动更为活跃。人工智能在应对规范违规行为方面的作用得到了以下结果的支持:与不平等的双重条件相比,在不平等的单一条件下发现了更多的人工智能活动。与不平等的单一条件相比,参与者在不平等的双重条件下报告了更高的公平评级,并且接受的次数更多,这表明,在标准 UG 中,在公平性考虑期间作为社会规范的平等分配不应被视为在其他响应者受到不平等对待时公平判断的参考点。另一方面,当其他响应者得到平等对待时,平等分配被确认为公平性考虑的参考点。因此,提议者在不平等的单一条件下的规范违规行为会更加明显,导致与不平等的双重试验相比,不平等的单一试验中与规范违规相关的人工智能活动更多。伴随着 AI 活动的出现,dACC 也在单一不平等条件下表现出显著的激活,而不是在两者不平等条件下的激活,这表明 AI/dACC 网络参与了规范违反行为(Güroğlu et al., 2010,2011)。
另一个与公平考虑有关的重要大脑区域是 DLPFC。DLPFC 参与决策制定与自上而下的执行控制有关,这些控制包括拒绝不公平提议(Sanfey等人,2003)或接受不公平提议(Güroğlu等人,2010、2011)。在本研究中,相对于单一不平等试验,右侧 DLPFC 在两者均不平等试验中被激活。当仅限于接受试验时,两者均不平等与平等的对比也激活了右侧 DLPFC,这表明右侧 DLPFC 可能与两者均不平等条件下的接受行为有关。相关性分析进一步表明,在接受两者均不平等试验期间右侧 DLPFC 的激活与接受率呈负相关。右侧 DLPFC 在相关性分析和不平等-两者-平等对比中重叠,这表明当同龄人也受到与自己一样的不平等对待时,接受率较低的个体的右侧 DLPFC 活动更高。这与使用重复经颅磁刺激(Knoch等人,2006 年)和阴极经颅直流电刺激(Knoch等人,2008 年)的聚合证据一致,这些证据表明,右侧 DLPFC 功能紊乱,而不是左侧 DLPFC,会增加 UG 中不平等提议的接受率。总之,我们的结果表明右侧 DLPFC 可能参与接受冲动的执行控制(Güroğlu等人,2010 年、2011 年)。
我们的结论来自一种设计,其中参与者与另一个人之间的比较是显著的。明确提供比较可能鼓励参与者有意识或无意识地将比较更充分地纳入决策中。生活也使比较变得明确,因此我们的结论的相关性仍然成立。尽管如此,未来的研究应该调查比较的显著性作为潜在的调节变量。
我们考虑了对结果的三种进一步解释。首先,AI 和 dACC 可能对不平等的单一条件比不平等的两者条件更敏感,因为前者是不匹配条件,后者是匹配条件;不匹配条件可能只是使不公平更加突出,因此更容易被发现。根据这种解释,个人在不平等的单一条件下对不公平的反应应该比不平等的两者条件下更快。使用与 fMRI 实验相同的材料和程序,我们要求 23 名新参与者按下不同的按钮,以表明他们每次试验中是否获得了相等的金额。不平等的单一条件和不平等的两者条件之间的反应时间(或准确性)没有显著差异(反应时间,不平等的单一条件:1248 ± sd = 426 毫秒vs不平等的两者条件:1239 ± 485 毫秒,t (22) = 0.22,P = 0.83)。为了解释这种不显著的差异,请注意Ilic等人(2013)的发现,对于不同的材料,反应时间的匹配-不匹配差异约为总反应时间的 10%,即,对于大约 1240 毫秒的反应时间,如果存在匹配-不匹配差异,则预计大约 124 毫秒的差异是合理的。我们发现错误方向上的差异为 9 毫秒(标准误差 = 40 毫秒,根据Dienes,2011 ,更正为 42 毫秒)。计算了贝叶斯因子,将 H1 的预测建模为半正态,标准差为 124 毫秒(根据Dienes,2011 ,即将出版),得出 B = 0.28。B 表示数据为零假设提供了实质性支持。也就是说,与不平等的两者条件相比,在单一不平等条件下,不公平本身并不容易被发现。
我们结果的第二种解释是,人们通常认为不公平的分担不那么令人厌恶,我们的结果是这种更普遍现象的一个特例。例如,如果给参与者平等的分配,而给另一对参与者不平等的分配(我们没有使用这种条件),AI 和 dACC 也会比在“不平等”条件下更活跃。这个猜想值得检验,但如果发现是错误的,我们的假设仍然成立。参与者被要求为自己做决定,而不是为另一对中的回答者做决定;另一对中的回答者是否受到平等或不平等的对待,只为参与者的公平考虑提供了一个背景线索。参与者没有收到关于另一对中回答者行为的任何反馈。参与者可能关注的是他们自己的公平性。有人认为,当人们参与一项额外的任务,分散了对他人痛苦的注意力时,他们不会自动分享他人的痛苦(Gu 和 Han,2007)。因此,当不公平只发生在他人身上(而不发生在自己身上)时,参与者可能不会明确或自动地分担另一对中响应者的痛苦。
第三种解释是,当要求参与者为自己或他人接受或拒绝不平等分配时,AI 会对他人的不公平感到敏感(Civai等人,2012 年;Corradi-Dell'Acqua等人,2013 年)。因此,人们可以预测 AI 激活的总量会根据自己和他人的不公平总和而增加。数据证明这一理论是错误的;它预测在双方不平等而不是单一不平等条件下 AI 激活的程度会更高。在我们的范例中,参与者只被要求扮演 UG 作为响应者,并根据另一对中向响应者提供的同时发生的信息自己做出决定,这完全改变了Civai等人(2012 年)和Corradi-Dell'Acqua等人(2013 年)中的任务的视角。
最近的神经影像学研究集中于如何区分 UG 中的混杂因素,以进一步分离公平相关决策过程中涉及的变量。例如,Tabibnia等人(2008 年)将对公平的偏好与对物质利益的渴望区分开来。Tricomi等人(2010 年)进一步将对不平等的厌恶与社会形象或互惠区分开来。我们的研究为这一研究计划做出了贡献。在本研究中,操纵了两种条件,参与者收到相同的不平等待遇,但获得了有关其他类似人员是否受到平等对待的不同信息,这使我们能够直接探究在相同程度的不平等期间,人们的公平考虑如何受到指称他人与自己之间的比较的影响。单一不平等和两种不平等条件下不同的行为和神经反应模式表明,人们的公平考虑是动态的,不平等和不公平之间没有一一对应的关系。人们寻求的可能不是绝对平等,而是相对公平。
结论
本研究通过证明响应者公平考虑的参考点,研究响应者对 UG 中不公平行为和神经反应是否以及如何受到同伴平等或不平等提议的影响。具体而言,与同伴获得平等提议相比,参与者在同伴获得不平等提议时更有可能接受不平等提议,并报告更高的公平评级。当只有参与者(而不是同伴)获得平等提议时观察到更多的 AI/dACC 活动,而当他们两人都收到不平等提议时发现右侧 DLPFC 活动更活跃,尤其是当参与者接受不平等提议时。相关性分析的证据进一步表明,接受率较低的个体的 DLPFC 活动更活跃,这表明右侧 DLPFC 可能与接受冲动的执行控制有关。总之,结果表明提议者给出的平等或不平等提议并不是响应者判断 UG 中公平的唯一决定因素,在类似情况下的其他人是否得到平等的提议也在响应者与公平相关的社会决策过程中发挥着重要作用。
利益冲突
沒有申明。
该研究得到国家自然科学基金(31271090)、上海市教委创新项目(12ZS046)的资助。