駕駛員情緒狀態(tài)對駕駛決策的Logistic回歸分析*

梁超陳曉晨

自上世紀80年代，“路怒”被引用到牛津大辭典后，越來越多的學者開始關注情緒狀態(tài)在駕駛行為中的影響作用［1－2］。情緒是具有在特定時間里被特定事件所喚起的特征。駕駛過程中的消極情緒會改變駕駛員對于駕駛有關刺激的認識，注意視野變窄，加工受限，改變對其他駕駛員和他們行為的理解，最終提高了駕駛潛在的危險性。然而在行車過程中，除了包括與撞車或道路關閉引起無法到達目的的消極情緒之外，還包括與成功到達目的地有關的積極情緒。而決策作為駕駛行為中的重要環(huán)節(jié)，在一定程度上必然會受到情緒的影響。Slovic等人的研究結果認為，如果不考慮當前的道路或交通環(huán)境和目標狀態(tài)之間的差異所引起的情緒元素，那么駕駛員在做決策過程中就不存在差異了［3］。分析駕駛員的情緒狀態(tài)對駕駛決策的影響，能夠幫助駕駛員有效的調節(jié)與控制情緒，做出正確的駕駛決策提供科學性的依據，進而達到提高安全駕駛的目的。

1 對象與方法

1．1 對象隨機招募駕駛員90名參加愛荷華賭博任務(IGT)，從中選取在IGT中(C+D)－(A+B)得分排名占整體的前27%和后27%的駕駛員，分數占整體的前27%名被試，在IGT中(C+D)－(A+B)得分高的駕駛員更趨向于規(guī)避風險，得分低的駕駛員更趨向于勇于冒險(t=1．812，df=36，P＜0．05);最后獲得有效數據38人。其中駕齡＜5年的駕駛員21人，駕齡在5年以上的駕駛員17人;規(guī)避風險類型的駕駛員20人，勇于冒險風險類型的駕駛員18人。

1．2 方法愛荷華賭博任務實驗采用聯想筆記本電腦運行。該程序如下:在屏幕上方呈現4副紙牌，標記為A、B、C、D。其中紙牌A、B為不利紙牌，紙牌C、D為有利紙牌。紙牌以背面呈現給被試，要求被試根據自己的判斷每次從4副牌中任選其中1張牌，用鼠標點擊該牌，該牌翻為正面，并反饋該牌面的收益額和損失額。紙牌下方有兩個計數條，紅色計數條表示原始錢數，即本金2000元，數值不變，綠色計數條為被試每次選擇后的收益余額，其長度與收益余額成正比［4］。

本研究采用祝蓓里修訂的情緒狀態(tài)量表(POMS)［5］。該量表由40個描述不同情緒狀態(tài)的形容詞構成，共7個分量表。量表的計分方法為5點計分:“幾乎沒有”為0分;“有一點”為1分，“適中”為2分，“相當多”為3分，“非常的”為4分。7個分量表的維度分別為:緊張、憤怒、疲勞、抑郁、精力、慌亂與自尊。情緒狀態(tài)總分(TMD)等于5個消極的情緒(緊張、憤怒、疲勞、抑郁和慌亂)得分之和減去兩個積極情緒(精力，自尊感)得分之和+100。其中，消極情緒得分越高，心境干擾程度越大;積極情緒分數越高，心境干擾程度越低;情緒狀態(tài)總分數越高，表明更有消極的情緒狀態(tài)，即心情更為紛亂、煩悶或失調。該量表在國內駕駛員群體中具有良好的信度與效度，POMS總體的內部一致性信度為0．837，分半信度為0．817［6］。

1．3 統(tǒng)計處理應用SPSS 18．0統(tǒng)計軟件對數據進行方差分析、logistic回歸分析等統(tǒng)計分析。

2 結果

2．1 駕駛員情緒狀態(tài)的描述性統(tǒng)計由于Logistic回歸要求在被試群體數量不夠充分的情況下，盡量減少自變量的維度以保證自變量對因變量的影響作用，因此，本研究采用積極情緒狀態(tài)得分、消極情緒狀態(tài)得分來衡量駕駛員的情緒狀態(tài)，見表1。

表1 駕駛員情緒狀態(tài)的描述性統(tǒng)計分析(±s，n=38)

表1 駕駛員情緒狀態(tài)的描述性統(tǒng)計分析(±s，n=38)

項積極情緒狀態(tài)消極情緒狀態(tài)駕齡小于5年男20．600±8．83421．900±16．目182女20．818±2．67630．454±16．765駕齡大于5年男23．250±6．56615．50±12．325女30．200±3．7019．800±4．764

2．2 駕駛員情緒狀態(tài)的多因素方差分析以積極情緒狀態(tài)、消極情緒狀態(tài)各維度得分為因變量，作2(性別:男、女)×2(駕齡:5年以下、5年以上)的多因素方差分析，分析駕駛員的情緒狀態(tài)。研究結果發(fā)現，積極情緒狀態(tài)的駕齡主效應顯著［F(1，37)=7．965，P＜0．05］，老手的積極情緒狀態(tài)得分大于新手的積極情緒狀態(tài)得分(Z26．725＞Z20．709);性別與駕齡的交互作用顯著［F(1，37)=2．493，P＜0．05］。消極情緒狀態(tài)的駕齡主效應顯著［F(1，37)=7．573，P＜0．05］，新手的消極情緒狀態(tài)得分大于老手的消極情緒狀態(tài)得分(Z26．177＞Z12．650);性別與駕齡的交互作用顯著［F(1，37)=2．102，P＜0．05］。

進一步采用簡單效應分析性別與駕齡的交互作用結果顯示:在積極情緒狀態(tài)下，男性的不同駕齡的積極情緒狀態(tài)得分差異不顯著［F(1，35)=0．78，P＞0．05］，女性不同駕齡的積極情緒狀態(tài)得分差異顯著［F(1，35)=5．58，P＜0．05］，老手積極情緒狀態(tài)得分大于新手的積極情緒狀態(tài)得分(Z 30．200＞Z20．818);在消極情緒狀態(tài)下，老手不同性別的消極情緒狀態(tài)得分差異不顯著［F(1，35)=1．78，P＞0．05］，新手不同性別的消極情緒狀態(tài)得分差異顯著［F(1，35)=3．24，P＜0．05］，女性的消極情緒狀態(tài)得分顯著高于男性(Z30．455＞Z21．900)。

以駕駛員情緒狀態(tài)中的積極情緒狀態(tài)、消極情緒狀態(tài)為自變量，駕駛決策類型為因變量，做二分類變量的Logistic回歸，其中0代表規(guī)避風險，1代表勇于冒險，見表2。

表2 情緒狀態(tài)對駕駛決策的Logistic回歸分析結果(n=38)

表2顯示，積極情緒狀態(tài)與消極情緒狀態(tài)都進入到回歸方程中(P＜0．05)。回歸方程為Logit(P)=－1．370+1．062 X1－1．008X2，對回歸方程進行似然性檢驗，χ2值為50．639，df=2，P＜0．05，達到顯著水平，說明使用積極情緒狀態(tài)和消極情緒狀態(tài)兩個變量時，所估計的模型對樣本的配適度優(yōu)于虛無模型(所有的變量系數均為0時);統(tǒng)計量Cox＆Snell R2=0．566，Nagelkerke R2=0．726，均表明模型擬合較好;積極情緒狀態(tài)和消極情緒狀態(tài)兩個變量系數的Waldχ2檢驗均在0．05的顯著水平上通過檢驗，說明兩個自變量對模型都具有一定的解釋能力。因變量分類研究結果表明，該模型對規(guī)避風險和勇于冒險的正確預測率為82%和85．1%，對整體的正確預測率為83．6%。

2．3 性別、駕齡的調節(jié)變量檢驗為進一步探討情緒狀態(tài)對駕駛決策的影響，即駕齡與性別是否為情緒狀態(tài)對駕駛決策的調節(jié)變量，故進行駕齡與性別的調節(jié)變量檢驗。以駕駛員的決策類型為因變量，將積極情緒狀態(tài)與消極情緒狀態(tài)作為自變量進行回歸分析。由于因變量為二因素變量，因此采用Logisitic回歸分析法，分析駕齡調節(jié)變量的效果，其中0代表規(guī)避風險，1代表勇于冒險;把駕齡、性別轉換為0/1計分，0代表新手，1代表老手，0代表女性，1代表男性。Logistic中的調節(jié)效應可以通過駕齡、性別與風險感知中的各個因素的交互作用體現，結果見表3。

表3 駕齡、性別的調節(jié)變量檢驗結果(n=38)

由表4可見，當考慮到駕齡、性別因素時，駕齡、性別、積極情緒狀態(tài)、駕齡和消極情緒狀態(tài)交互作用、性別與積極情緒狀態(tài)交互作用進入回歸方程，根據模型二的結果，回歸方程為Logit(P)=－2．289+5．539X1－6．524X2+1．138X3－5．834 X4+2．283X5。對回歸方程進行似然性檢驗，χ2值為23．811，df=8，P＜0．01，達到顯著水平。Cox＆Snell R2=0．602，Nagelkerke R2=0．753，均表明模型擬合較好;其中，駕齡對決策類型有影響(β=5．539，P＜0．01)，性別對決策類型有影響(β==6．524，P＜0．01);積極情緒狀態(tài)對決策類型有影響(β=1．138，P＜0．05);駕齡與消極情緒狀態(tài)的交互作用顯著(β=-5．834，P＜0．01)，性別與積極情緒狀態(tài)的交互作用顯著(β=2．283，P＜0．05)。因變量分類研究結果表明，該模型對規(guī)避風險和勇于冒險的正確預測率為75%和80．6%，對整體的正確預測率為77．8%。

進一步分析駕齡與消極情緒狀態(tài)的交互作用，將數據按照駕齡分組，分析不同駕齡與消極情緒狀態(tài)是否存在交互作用，研究結果發(fā)現，老手的不同性別的消極情緒狀態(tài)得分交互作用不顯著(β=0．460，P＞0．05)，新手的不同性別的消極情緒狀態(tài)交互作用顯著(β=-1．501，P＜0．05)，新手的消極情緒狀態(tài)得分比老手的消極情緒狀態(tài)得分對決策類型的影響更大。

進一步分析性別與積極情緒狀態(tài)的交互作用，將數據按照性別分組，分析不同性別與積極情緒狀態(tài)之間是否存在交互作用，研究結果發(fā)現，男性與不同駕齡的積極情緒狀態(tài)交互作用不顯著(β=-0．831，P＞0．05)，女性與不同駕齡的積極情緒狀態(tài)的交互作用顯著(β=-1．810，P＜0．05)，女性的積極情緒狀態(tài)分數比男性的積極情緒狀態(tài)分數對決策類型的影響更大。

3 討論

采用情緒狀態(tài)量表分析駕駛員的情緒狀態(tài)特征。問卷應用于正式施測群體38名駕駛員，對其性別與駕齡的兩因素方差分析表明，駕駛員的積極情緒狀態(tài)與消極情緒狀態(tài)隨著性別與駕齡的變化而發(fā)生改變，這一研究結果與以往研究相類似［7-8］。情緒狀態(tài)的不同維度交互作用結果顯示，女性老手的積極情緒狀態(tài)得分顯著高于新手的積極情緒狀態(tài)得分;新手駕駛員中，女性的消極情緒狀態(tài)得分顯著高于男性。POMS對問卷得分的結果分析認為，積極情緒狀態(tài)得分高的群體，在日常生活中心境干擾程度小，表現出有充沛的精力和較高的自尊感，自信心較強;而消極情緒狀態(tài)得分高的群體，在日常生活中心境干擾程度大，表現出心情紛亂、煩悶或失調，容易緊張或疲勞，缺乏自信心［9］。由此，可以發(fā)現，在女性群體中，老手相對于新手在行車過程中心境干擾程度小，能有充沛的精力和信心操控車輛;而在新手駕駛員群體中，女性相對于男性在行車過程中更容易表現出緊張、疲勞、不適或缺乏自信的狀態(tài)。

將積極情緒狀態(tài)與消極情緒狀態(tài)作為自變量水平的兩因素，分析情緒狀態(tài)對駕駛決策的影響，從研究結果可以發(fā)現，積極情緒狀態(tài)得分越高，消極情緒狀態(tài)得分越低，駕駛決策類型為勇于冒險的可能性越大。當考慮到駕齡與性別因素時，駕齡與性別分別通過積極情緒和消極情緒影響了決策類型可能發(fā)生的概率。也就是說，決策類型與情緒狀態(tài)的關系，會隨著駕齡與性別的差異而表現不同，與以往研究結果相類似［10-11］。駕齡進一步分析交互作用的結果發(fā)現，當性別一致時，老手積極情緒狀態(tài)的差異對決策類型沒有產生影響，而新手在積極情緒狀態(tài)維度得分高，在消極情緒狀態(tài)得分一致的情況下，駕駛決策類型為勇于冒險的可能性越大。老手積極情緒狀態(tài)得分對決策類型影響不顯著的主要原因，可能是由于駕駛經驗的作用，老手在行車過程中更為平靜，能有效處理突發(fā)事件帶來的影響，自信心較強;新手在積極情緒狀態(tài)下得分對駕駛決策類型表現出顯著影響的原因，可能是由于新手缺乏駕駛經驗，當面對復雜的交通路況時，積極情緒狀態(tài)得分高的新手，較為沉著、冷靜，并有足夠的精力與自信操控車輛，表現不斷變道、超車等復雜的駕駛行為，而積極情緒狀態(tài)得分較低的新手，在面對復雜交通狀況時，過于緊張，對車輛的自控能力不足，表現出急剎車等迅速制動的駕駛行為。而性別的交互作用結果顯示，男性在消極情緒狀態(tài)下的得分對預測駕駛決策類型影響不大;而女性如果在積極情緒狀態(tài)得分較高，消極情緒狀態(tài)得分相一致的情況下，決策類型為勇于冒險的可能性更大。男性在消極情緒狀態(tài)中得分對預測駕駛決策影響不大的主要原因，可能是男性相對于女性來說，本身就有著良好的操控車輛的能力，而且大多數男性比女性表現出更多的冒險行為［12-13］，所以其在積極情緒狀態(tài)上的得分差異對駕駛決策影響不大;而女性在積極情緒狀態(tài)下得分較高時，說明其對自己操控車輛的行為更為自信，能有效的控制車輛，相對于積極情緒狀態(tài)得分低的女駕駛員，表現更為靈活的駕駛行為。

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