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    基于雙IGT任務(wù)的礦工風險決策試驗研究

    2021-10-17 14:00:28賈愛芳田水承郭昕玥
    煤礦安全 2021年9期
    關(guān)鍵詞:紙牌被試者懲罰

    賈愛芳,田水承,郭昕玥,唐 凱

    (1.西安科技大學 安全科學與工程學院,陜西 西安 710054;2.晉城職業(yè)技術(shù)學院 礦業(yè)工程系,山西 晉城 048000;3.西南大學 計算機與信息科學學院,重慶 400715)

    目前,我國煤礦生產(chǎn)中由于風險決策不當造成煤礦事故不勝枚舉,信陽“3·13”透水事故,新疆“10·24”重大頂板事故,四川“4·10”煤壁垮塌事故,神華“9·15”頂板事故,牙克石“9·07”放炮事故,義煤“6·5”沖擊地壓事故等都是由于風險決策失誤造成的嚴重煤礦事故。1994年Bechara首次設(shè)計了風險決策任務(wù)—愛荷華博弈任務(wù)[1],具有很好的生態(tài)效度。王欣的對不同領(lǐng)導水平大學生風險決策傾向的研究[2],王玉潔的沖動性對大學生風險決策的影響研究[3],JorieL等的頻繁使用大麻對大學生風險決策影響研究[4],許盼盼的獎勵敏感性和冒險行為對青少年風險決策的影響的研究[5],劉笑笑的初中生風險決策傾向研究[6],Jennifer等的咖啡因?qū)和颓嗌倌觑L險決策影響研究[7],Melissa等的焦慮對風險決策影響研究,田菊的老年人風險決策傾向研究[8],都是通過IGT任務(wù)進行的試驗研究,但以上這些研究針對的人群是大學生、青少年、老年人,對礦工的風險決策的研究很少,而礦工又是最危險的職業(yè),幾乎時時刻刻都要面對風險,作出決策。因此,利用雙IGT(Iowa GambLing Task)任務(wù)對礦工風險決策傾向進行了研究。

    1 研究方法

    1.1 參與者與研究測評工具

    邀請高平某煤礦一線職工44人作為參與者,男性,右利手,裸眼或矯正視力正常,崗位在煤礦井下或者經(jīng)常需要下井工作。

    1)特質(zhì)自我控制量表。選用Tangney等設(shè)計編寫并驗證的[9],被譚樹華和郭永玉修訂的自我控制量表簡化版[10],該量表分為5部分:總體自律、沖動控制、健康習慣、抵御誘惑和可靠性,共13個題目;該量表采用李克特5點計分,其中:1為完全不符合,2為比較不符合,3為既沒有不符合也沒有符合,4為比較符合,5為完全符合,總分越高表明個體特質(zhì)性自我控制水平越低。

    2)礦工風險偏好問卷。選用李紅霞教授等編制的礦工風險偏好問卷評估參與者的風險偏好[11],該問卷分為3部分:風險認知偏好、風險情感偏好、行為意向偏好,共14個題目;該量表采用李克特5點計分,其中:1為從未如此;2為很少如此;3為說不清楚;4為有時如此;5為總是如此。3部分都是正向計分,得分越高,風險偏好越強。

    3)積極消極情緒量表。為了精確評估參與者的情緒,實驗選用了Watson和Tellegen的情緒自評量表PANAS的中文版[12],用于測定中國礦工的情緒。該量表由描述情緒的20個形容詞組成,參與者被要求在李克特5點量表上對體驗到的情緒做一一評估,其中:1為幾乎沒有;2為有一點兒;3為適中;4為相當多;5為非常多。量表包括正向情緒和負向情緒2部分,正向情緒分高,擁有快樂的情緒,分數(shù)低表明淡漠;負向情緒分高,表示個體主觀感覺困惑,痛苦的情緒狀態(tài),分數(shù)低表示鎮(zhèn)定。

    1.2 愛荷華博弈任務(wù)

    1)突出獎勵。試驗1是突出獎勵的實驗。采用Eprime軟件編寫,參照Bechara等人的研究[1],以4副紙牌為試驗材料,并以A、B、C、D加以標記。試驗起始資金20元,要求被試通過選牌來贏利。紙牌的獎懲參考Bechara等人(1994)的規(guī)則,但將獎金同比例縮小,且該規(guī)則突出獎勵。紙牌A每張獎勵1元,連續(xù)10張牌中有5張牌收益1.5~3.5元不等,總收益金額為12.5元,凈損失金額7.5元;紙牌B每張獎勵1元,連續(xù)10張牌中有1張牌損失12.5元,凈損失金額3.5元;從長遠來看,紙牌A、B為不利紙牌,但損失率不同。紙牌C每張獎勵0.5元,連續(xù)10張牌中損失0.25~0.75元不等,總收益金額2.5元,凈收益金額0元;紙牌D每張獎勵0.5元,連續(xù)10張牌中有1張牌損失2.5元,凈收益金額2元。從長遠來看,紙牌C、D為有利紙牌,收益率不同。ABCD 4副紙牌出現(xiàn)在屏幕上,要求被試用鍵盤輸入自己選擇的紙牌,同時屏幕上反饋該次選擇的紙牌,收益金額或者損失金額,以及收益的總金額和上次選擇的紙牌類型;試驗一共選擇100次紙牌,每選擇1次,有可能盈利,也有可能損失;試驗要求被試盡可能多盈利,少損失。

    2)突出懲罰。試驗2是突出懲罰的實驗。將上面獎懲金額正負相反,A、B成為有利牌,C、D成為不利牌,獎勵金額變成懲罰金額;懲罰金額變成獎勵金額;紙牌種類,試驗流程與實驗1相同。試驗采用單因素試驗設(shè)計,按照Bechara等人(1994)的研究,將100次的決策進程分為5個模塊,每個模塊可以選擇20次。因變量為每個被試的凈分數(shù)(有利紙牌選擇次數(shù)-不利紙牌選擇次數(shù)),被試對不同類型紙牌的選擇次數(shù)分布如圖2,凈分數(shù)越小,表明越傾向選擇不利紙牌,其行為反應(yīng)越冒險。

    2 試驗過程

    試驗在高平市某煤礦的機房內(nèi)進行,主試有1名博士生和1名本科生擔任,試驗開始前,被試者首先填寫試驗知情同意書,情緒調(diào)查問卷,礦工風險偏好問卷,特質(zhì)自我控制量表。接著主試宣講試驗內(nèi)容,并反復強調(diào)實驗報酬按照試驗最后獲得的獎金的20%發(fā)放。

    3 數(shù)據(jù)分析

    3.1 紙牌的選擇次數(shù)

    采用SPSS25.0、EXCEL 19.0和GraphPad Prism 5.0軟件進行數(shù)據(jù)分析。在IGT任務(wù)中,“突出獎勵”試驗的高頻收益牌和低頻收益牌分別包含低頻懲罰牌和高頻懲罰牌;而“突出懲罰”試驗的高頻損失牌和低頻損失牌分別包含高頻收益牌和低頻收益牌;因此需對被試者對不同類型紙牌選擇次數(shù)進行分析,以考察被試者的選牌特點。被試者對不同類型紙牌的選擇次數(shù)如圖1。被試者對有利紙牌和不利紙牌選擇平均次數(shù)的趨勢如圖2。

    圖1 被試者對不同類型紙牌的選擇次數(shù)(M±SD)Fig.1 Number of CARDS selected by subjects for different types(M±SD)

    圖2 被試者對有利紙牌和不利紙牌選擇次數(shù)趨勢圖(M±SD)Fig.2 Trend chart of the selection times of favorable and unfavorable CARDS(M±SD)

    由圖1和圖2可以看出,在突出獎勵的條件下,被試者對不利紙牌的選擇次數(shù)(均值M=101.67,標準差SD=26.85)大于對有利紙牌的選擇次數(shù)(M=79.13,SD=26.67);在突出懲罰條件下,被試者對有利紙牌的選擇次數(shù)(M=132.6,SD=25.24)大于對不利紙牌的選擇次數(shù)(M=78.07,SD=15.99)。采用配對樣本T檢驗,有利紙牌和不利紙牌進行檢驗,檢驗結(jié)果表明:突出獎勵條件下,選擇不利紙牌和有利紙牌的差異性沒有達到顯著t=1.63,概率P=0.125>0.05;突出懲罰條件下,選擇有利牌次數(shù)和選擇不利牌的次數(shù)的差異性非常顯著(t=5.3,P=0<0.001)。突出獎勵條件下,被試對高額獎勵風險決策更冒險;突出懲罰條件下,被試選擇懲罰較大但實際為有利牌即A、B牌較多,而選擇C、D牌較少,即突出懲罰條件下,被試的風險決策更趨保守。

    3.2 紙牌凈分數(shù)的統(tǒng)計分析

    為研究試驗1與試驗2各決策模塊凈分數(shù)之間的關(guān)系,采用5(決策模塊)×2(組別)的混合設(shè)計,以決策模塊凈分數(shù)為因變量,為組別為自變量,進行混合測量方差分析。雙試驗各決策模塊凈分數(shù)得分趨勢如圖3。

    圖3 雙實驗各決策模塊凈分數(shù)得分趨勢(M±SD)Fig.3 Trend of net scores of each decision module in the double experiment(M±SD)

    “突出獎勵”和“突出懲罰”試驗,由決策模塊1到?jīng)Q策模塊5,曲線趨勢逐漸上升,且試驗2曲線上升趨勢更明顯?!巴怀鰬土P”各決策模塊平均凈分數(shù)(M1=5.5,SD=-4.8),(M2=6.55,SD=10.13),(M3=5.82,SD=9.68),(M4=7.59,SD=9.67),(M5=9.86,SD=6.72)均大于“突出獎勵”各決策模塊凈分數(shù)(M1=-4.82,SD=7.37),(M2=-5.59,SD=9.12),(M3=-4.73,SD=11.49),(M4=-2.14,SD=13.42),(M5=-5.32,SD=10.8);模塊主效應(yīng)不顯著F(2,44)=1.03,P=0.39;模塊組別主效應(yīng)顯著F(2,44)=29.19,P=0;模塊與組別“突出懲罰”條件下,被試者風險決策傾向更保守;別交互效應(yīng)不顯著F(2,44)=0.89,P=0.35。“突出獎勵”條件下,被試者風險決策傾向更冒險,這與前景理論相符合,人們總是對懲罰比較敏感,在突出懲罰條件下,人們很快就發(fā)現(xiàn)那些是有利牌,那些是不利牌,且更多的選擇有利紙牌;而在突出獎勵條件下,人們顯然比較遲鈍,對有利紙牌和不利紙牌不敏感,卻被高額獎金所吸引,為了高額獎金更多的選擇不利紙牌。

    3.3 調(diào)查問卷與凈分數(shù)相關(guān)性分析

    1)調(diào)查問卷與“突出獎勵”凈分數(shù)的相關(guān)性分析。采用典型相關(guān)性分析,問卷變量與“突出獎勵”凈分數(shù)的相關(guān)性分析結(jié)果見表1。凈分數(shù)與風險偏好負邊緣顯著相(相關(guān)系數(shù)r=-0.382,概率P=0.072),即風險偏好越強被試的冒險傾向越強;凈分數(shù)與正向情緒邊緣顯著相關(guān)(r=0.4,P=0.059),即情緒越積極凈分數(shù)越高,被試風險決策的冒險傾向越弱;凈分數(shù)與崗位、工作即風險偏好越強,凈分數(shù)越低,被試風險決策年限、井下工作年限、受教育程度、年齡、特質(zhì)自我控制、負向情緒不相關(guān)或存在弱相關(guān)關(guān)系。

    表1 問卷變量與“突出獎勵”凈分數(shù)的相關(guān)性分析Table 1 Correlation analysis between questionnaire variables and the net score of“Outstanding reward”

    2)調(diào)查問卷與“突出懲罰”凈分數(shù)的相關(guān)性采用典型相關(guān)性分析,問卷變量與“突出懲罰”凈分數(shù)的相關(guān)性分析見表2。凈分數(shù)與特質(zhì)自我控制顯著負相關(guān)(r=-0.457,P=0.049),即特質(zhì)控制能力越強,凈分數(shù)越低,被試者風險決策越傾向于冒險;風險偏好與負向情緒顯著相關(guān)(r=0.471,P=0.042);風險偏好與年齡顯著負相關(guān)(r=-0.474,P=0.04),即年齡越小風險偏好越強,年齡越大,風險偏好越弱;特質(zhì)自我控制與受教育程度邊緣顯著相關(guān)(r=0.415,P=0.077);正向情緒與井下工作年限顯著負相關(guān)(r=-0.399,P=0.091);即井下工作年限越長,被試者正向情緒得分越低;負向情緒與受教育程度顯著相關(guān)(r=0.643,P=0.003),這與受教育程度越高,工作中的責任越大,壓力越大,負向情緒積累越多有關(guān)。

    表2 問卷變量與“突出懲罰”凈分數(shù)的相關(guān)性分析Table 2 Correlation analysis between questionnaire variables and the net score of“highlight penalty”

    4 結(jié)語

    1)“突出獎勵”試驗中,參與者對有利紙牌的選擇次數(shù)小于不利紙牌的選擇次數(shù),“突出懲罰”試驗中,參與者對有利紙牌的選擇次數(shù)大于不利紙牌的選擇次數(shù);但根據(jù)T檢驗的結(jié)果,前兩者沒有達到差異性顯著,而后兩者差異性非常顯著;這說明“突出獎勵”試驗中,參與者風險決策冒險傾向不明顯,而“突出懲罰”試驗中,參與者對高額懲罰條件下風險決策傾向更冒險,對低額懲罰條件下冒險決策傾向更保守。

    2)“突出獎勵”和“突出懲罰”2類試驗的5個模塊凈分數(shù)有逐漸上升的趨勢,且后者的凈分數(shù)遠遠大于前者;采用混合測量方差進行整體分析,分析表明,模塊主效應(yīng)不顯著,組別主效應(yīng)非常顯著,模塊與組別交互作用不顯著;這說明“突出懲罰”條件下,參與者的風險決策更保守,而“突出獎勵”條件下,參與者的風險決策傾向更冒險。

    3)“突出獎勵”條件下,凈分數(shù)與風險偏好及正向情緒邊緣相關(guān)顯著,而與其他變量不相關(guān)或存在弱相關(guān);“突出懲罰”條件下,凈分數(shù)與特質(zhì)自我控制顯著相關(guān),而與其他變量不相關(guān)或存在弱相關(guān)。

    4)在煤礦生產(chǎn)中,要注意加強礦工風險意識,提高礦工特質(zhì)自我控制能力,調(diào)節(jié)礦工情緒,使礦工保持良好的風險意識,積極的情緒,強勢的自我控制能力;從而保證煤礦安全生產(chǎn)。

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