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    認知復雜性的概念演化及其前因結果

    2023-06-13 14:41:06段錦云施李曉云
    心理研究 2023年3期
    關鍵詞:構念復雜性分化

    郭 薇 段錦云 施李曉云

    (1 華東師范大學心理與認知科學學院,上海 200062; 2 新疆師范大學心理學院,烏魯木齊 830017)

    1 引言

    個體如何理解、判斷紛繁復雜的世界,并以此為依據(jù)做出恰當?shù)男袨榉磻?認知復雜性(cognitive complexity)作為重要的信息加工變量,反映了個體思考的復雜程度, 表明了個體如何構建其所處的世界。這一領域的研究將認知結構變量與社會感知、判斷發(fā)生的刺激條件緊密地聯(lián)系在了一起(Burleson& Denton, 1997; Woodard et al., 2021), 為洞察個體的理解與判斷提供了更細致的觀察視角。此外,認知復雜性與社會信息處理能力、 人際交往(Burleson & Caplan, 1998; Gelar, 2008)、心理健康(陳會昌, 張紅梅, 2007)、行為決策(Moore &Tenbrunsel, 2014; Suedfeld, 2010)、組織績效(Vogelgesang et al., 2014)等緊密相關。 鑒于認知復雜性的重要性,對認知復雜性的持續(xù)研究值得重視。

    自1955年Kelly 提出個人建構理論(personal construct theory)以來,認知復雜性慢慢進入心理學研究者的視野。 大量學者針對認知復雜性的結構提出了不同的操作性定義,并開發(fā)了相應的評估工具。但由于缺乏一個清晰而連貫的脈絡來理解認知復雜性的內涵和外延, 這一領域的發(fā)展在很大程度上受到了限制。通過文獻梳理發(fā)現(xiàn),認知復雜性概念提出伊始, 許多研究者將分化作為認知復雜性的基本特征開展研究, 更高水平的分化意味著個體能夠通過更多維度去思考特定的主題 (Bieri, 1955; Scott,1962)。而后續(xù)又有學者從分化和整合兩個方面對個體信息處理的水平開展研究 (Crockett, 1965;Schroder, 1967; Suedfeld & Tetlock, 1977; Suedfeld et al., 1992)。 然而,這些理論發(fā)展的經(jīng)典測量工具需要對材料進行編碼及人工評分, 大樣本施測耗費大量的人力及時間成本。 隨著近幾年計算機在測量中的應用改善了這一問題, 認知復雜性的研究有了進一步的發(fā)展(Conway, 2014)。 基于此,本文將認知復雜性的概念發(fā)展及相應的測量工具開發(fā)劃分為分化、分化與整合兩個階段,以厘清認知復雜性的內涵和工具的適用范圍。 對認知復雜性前因的細致梳理可以更好地理解、驗證、發(fā)現(xiàn)它與重要變量之間的關系,有助于在未來的研究中更好地預測、解釋及應用認知復雜性。此外,全面地梳理認知復雜性的結果有助于更好地理解認知過程對個體的影響,推動認知復雜性研究在不同領域的應用。

    2 認知復雜性的概念演化及測量

    最初學者對認知復雜性的界定都聚焦于構念系統(tǒng)的分化, 識別更多維度的人被認為比識別更少維度的人更具認知復雜性(Conway et al., 2014)。 構念是個體解釋、預期、評估和理解外部世界的基本認知結構(Kelly, 1955)。 隨著研究的日趨深入,認知復雜性的概念并不僅僅局限于構念系統(tǒng)的分化,而是進一步發(fā)展為在分化的基礎上對構念的進一步組織和整合。

    2.1 分化

    基于構念系統(tǒng)的分化程度, 以下幾位學者認為認知復雜性的相對復雜/簡單是解釋、理解他人行為的重要因素,也是個體認知系統(tǒng)的一種結構性、發(fā)展性特征。

    2.1.1 Bieri 對認知復雜性的理解

    個人建構理論(personal construct theory)指出,每個人都有自己的個人建構系統(tǒng), 像科學家一樣在生活中不斷地形成假設,進行實驗,預測并檢驗假設的正確性(Kelly, 1955)。 通過“假設-實驗-檢驗”的科學過程,個體創(chuàng)造并豐富著個人構念,并通過個人構念指導行為,認知世界。 Kelly(1955)認為構念具有二重性和差異性, 在認識事物時習慣將事物放入一個對立的模式中(例如,黑/白、陰/陽、上/下等等),且不同個體會使用不同的構念來觀察、推斷、理解和預測世界。

    Bieri(1955)基于個人建構理論,引入了認知復雜性的概念, 并將其定義為個體構念系統(tǒng)的分化程度。 其中,分化(differentiation)是指個體在一個特定的話題上所喚起的不同概念的數(shù)量。一般來說,構念系統(tǒng)分化程度越高,個體的認知復雜水平越高;而構念系統(tǒng)分化程度越低, 個體的認知越簡單(O’Keefe& Sypher, 1981)。

    Bieri(1955)進一步修訂了Kelly(1955)開發(fā)的角色結構匯集測驗 (role construct repertory test,簡稱Rep Test)用于測量認知復雜性(見表1)。 測驗選取個體在判斷他人時常用的外向/害羞、 獨立/依賴等人格維度(張梅, 辛自強, 2008)。 Bieri(1966)認為, 如果個體評估他人時在不同維度上的評價存在較大差異,則說明個體認知復雜性程度較高;相反則表明其認知復雜性較低。

    表1 關注分化的評估工具簡介

    Rep Test 作為測量認知復雜性的經(jīng)典方法為眾多研究所使用,其指標和計算方法不盡相同,包括對構念的匹配平均分、相關分析所得的組內相關、基于因素分析所得第一因素解釋率、Fiedler 分數(shù)等 (辛自強, 池麗萍, 2017)。但實際使用中如何選取適當?shù)闹笜诉M行計算, 如何在大樣本群體中進行測量和評分,都是研究者需要解決的問題。為了克服這些障礙,Woznyj 等(2020)將Bieri(1955)測驗的測量內容和計分方法與互聯(lián)網(wǎng)平臺施測技術進行了結合,并使用在線調查管理網(wǎng)站Qualtrics 對測量結果進行自動評分和分析, 這為后續(xù)學者開展認知復雜性的研究提供了更便捷、高效的選擇。

    2.1.2 Scott 對認知復雜性的理解

    Scott(1962)認為,個人的認知內容由客體概念和屬性概念組成。 客體概念由個體所理解的事物和認知圖示組成;抽象的屬性概念內嵌于客體概念中,即同一個屬性可能存在于不同客體, 但在不同客體上的表征程度會有所差異。 而認知結構是指客體概念和屬性概念之間的關系。 Scott (1962) 與Bieri(1955)相比,對分化的理解較為深入,更關注認知結構的差異性。因此,Scott(1962)將認知復雜性定義為個體用來描述特定領域概念的獨立維度數(shù)量, 表現(xiàn)為個體在認識和理解周圍環(huán)境時所使用的互斥性或互不相容的概念數(shù)目。

    在測量方法上,Scott(1962)認為Rep Test 在評估認知結構的分化程度時, 完全依賴受試者個性的詞匯是有失偏頗的; 此外, 任務實施和計分過于復雜,且需要較長時間,容易引起參與者的厭煩。 基于此,Scott (1962) 提出了客體分類法(object sorting test)以測量認知結構的分化程度(見表1)。 其中,客體對象常為各種國家,也可以根據(jù)研究需要用照片、圖畫、單詞等替換。 分組任務中,若兩個組包含了相同成員,則認為它們表征了相同的屬性;反之則表征了對立的屬性或一個基本維度的不同類別。 認知復雜性的評估應用了信息論中測量離中趨勢的H 指數(shù)來進行計算。 公式如下:

    其中,H 代表絕對復雜性,指參與者的分類系統(tǒng)中產(chǎn)生的信息維度的數(shù)量;N 是被分類的客體總數(shù);Ni 是特定聯(lián)合組的數(shù)量。 Scott(1962)認為,不同的屬性越多,維度復雜性越高。 相比Bieri(1955)的測量方法, 該測量工具縮短了測量時間, 計分也更容易。 但由于測量過程中仍需要研究者判斷被試分組的模式,因此對研究者的要求較高。

    2.1.3 Graf-Vlachy 對認知復雜性的理解

    Graf-Vlachy(2020)等將認知復雜性定義為個體進行多樣化思維以及細微差別思維的程度。 這里的細微差別是指個體不以簡單粗暴的方式進行非黑即白的判斷,而是能夠敏銳發(fā)現(xiàn)差異的思維過程,關注的是思維結構的分化程度。

    基于這一定義,Graf-Vlachy 開發(fā)了詞典參照評估工具(見表1),通過《多樣性詞典》《細微差異詞典》《比較詞典》評估個體語言模式的多樣性、細微差別和比較特征(Graf-Vlachy, 2020)。 《多樣性詞典》收錄了“但是”“例外”和“然而”等詞,其衡量標準是這類詞匯的使用數(shù)量除以個體在語音樣本中的所有語言詞匯個數(shù)。 這些詞語的使用表征了溝通的開放性、透明性以及溝通方式的復雜性?!都毼⒉町愒~典》由“弱”和“強”語氣詞詞典構成?!度踉~典》收錄了“好像”“可能”“大約”“顯然”和“似乎”等反映思維的細微差別詞語,表示低確定性;《強詞典》收錄了“總是”“將會”“必須”“完全”和“純粹”等表示高度確定性、絕對主義或黑白思維的詞語。 對細微差別的衡量標準是用弱詞數(shù)量除以個體在語音樣本中說出的強詞與弱詞的總數(shù)。《比較詞典》收錄了“更好”“更早”“更低”和“更難”等詞,這些詞語表明個體同時在考慮多個不同的概念, 其衡量標準是比較詞在所有詞語中所占的比率。 研究者基于個體使用詞典的詞匯比例來衡量認知復雜性這一心理屬性, 認知復雜性的得分為多樣性、 細微差別和比較三個指標的平均數(shù)(Graf-Vlachy, 2020)。

    盡管詞典參照評估法缺乏對語義的評估, 但已有研究基于詞典評估來衡量抽象性/具體性(Pan et al., 2018)、外向性(Malhotra et al., 2018)等心理屬性, 因而該方法也是值得信賴的。 相比于Bieri(1955)與Scott(1962)提出的傳統(tǒng)測量方法,詞頻統(tǒng)計不僅能夠借助計算機快速分析大量文本, 還能有效規(guī)避人類編碼者的疲勞效應, 并確保統(tǒng)計結果具有多次測量一致性, 這為文本分析提供了較好的測量工具。

    2.2 分化與整合

    以下幾位學者認為對構念的進一步整合也應是認知復雜性的重要方面。 對于認知復雜性是特質還是狀態(tài)變量,學者們也展開了廣泛討論。

    2.2.1 Crockett 對認知復雜性的理解

    Werner(1957)的發(fā)展理論認為概念合成不是通過單一的操作模式實現(xiàn)的, 而是有各種各樣的合成過程。在智力成長過程中,簡單低階的概念合成通過分化增多,再經(jīng)過整合減少,最終形成更高級的概括形式。 Crockett 將個人建構理論與Werner 的發(fā)展理論聯(lián)系起來,指出認知復雜性反映了個體構念系統(tǒng)的分化程度、清晰程度(具有抽象、精細的構念系統(tǒng)),以及整合程度(組織化、相互關聯(lián)的程度),有領域特異性 (Crockett, 1965; Burleson & Waltman, 1988)。相對分化、抽象、更具組織性的構念系統(tǒng)的個體具有較高水平的認知復雜性, 反之則具有較低的認知復雜性(Crockett, 1965; Burleson & Caplan, 1998)。

    聚焦人際結構,Crockett(1965)開發(fā)了角色分類問卷 (role category questionnaire, RCQ)(見表2)。RCQ 主要通過對構念進行編碼,以列出自由描述任務中產(chǎn)生的獨特結構數(shù)量來衡量人們如何區(qū)分、整合與溝通相關的認知過程 (O’Keefe & Sypher,1981; Burleson & Waltman, 1988; 張梅, 辛自強, 2008)。 每個描述任務中列出的獨特結構的總數(shù)獨立相加,以產(chǎn)生一個結構差異指數(shù)。 分數(shù)越低表明可用的結構越少,描述人的系統(tǒng)越簡單;分數(shù)越高則表明用以描述人的系統(tǒng)越復雜。作為一種定性分析工具,RCQ 需要研究者投入更多的時間,以完成編碼員培訓、書面材料逐一編碼等大量工作。 與傳統(tǒng)的角色結構匯集測驗和客體分類測驗相比,RCQ 相對開放,允許受訪者提供他們自己的結構, 并以受訪者描述他人的人際維度的數(shù)量作為認知分化的指標, 充分考慮了結構的抽象性程度和對構念系統(tǒng)的組織。

    表2 關注分化與整合的評估工具簡介

    2.2.2 Schroder 對認知復雜性的理解

    Schroder 等(1967)提出“概念復雜性(conceptual complexity)”這一術語,是指針對某個主題存在的分化的數(shù)量和整合的數(shù)量,即有多少不同的、可對比的維度以及在不同的維度之間建立聯(lián)系的次數(shù)。 在這些概念化中,分化是整合的基礎,整合是對分化的進一步升華。 因此,看到多重維度的人比沒有看到的人認知更復雜; 而看到不同維度重疊的人比只看到不同維度但不能識別它們聯(lián)系的人認知更復雜。

    此外,概念復雜性也被認為是一種特質。 在概念上,認知復雜性與認知能力截然不同,認知能力是指一個人推理和解決問題的能力 (Condon &Revelle, 2014),而認知復雜性作為一種特質通常被概念化為在不同的時間和不同的情況下仍能持續(xù)影響個體行為、 認知或情緒的心理結構(Suedfeld, 2010)。

    2.2.3 Suedfeld 和Tetlock 對認知復雜性的理解

    在認識到環(huán)境因素與信息處理的影響后,Suedfeld 和Tetlock(1977)提出了“綜合復雜性(Integrative complexity)”這一概念。 綜合復雜性仍然關注分化和整合的程度, 傾向于將認知復雜性看作一種更短暫的、 與情境相關的特征, 而不是一種特質(Suedfeld & Tetlock,1977; Suedfeld et al.,1992)。 研究表明,認知復雜性水平不僅在個體中存在差異,且同一個體在面對不同環(huán)境時復雜性水平也會有所差異(Suedfeld & Tetlock,1977)。 認知復雜性的程度被認為是由穩(wěn)定的內部因素(如概念復雜性)、個體身心狀態(tài)(如疲勞、情緒喚醒)和外部情境因素(如危險和時間壓力)共同決定的,受到內外部因素的綜合影響(Suedfeld, 2010; Suedfeld et al., 1992)。

    Suedfeld(2010)認為盡管概念復雜性強調認知復雜性的特質成分, 綜合復雜性強調認知復雜性的狀態(tài)成分,但這種區(qū)別完全是理論上的,這兩種結構的度量在功能上是相同的, 在概念上都關注了從分化到整合的認知結構(Suedfeld, 2010; Suedfeld et al., 1992)。 因此,開發(fā)的共用的評估工具主要有句子/段落補全測驗(SCT/PCT)及檔案分析工具(見表2)。 對比這兩個工具,它們的評分標準相同,即研究者需要對認知復雜性從1(無分化無整合)到7(高度分化和高度整合)進行賦分,分數(shù)2,4 和6 代表概念結構的過渡水平(Baker-Brown et al., 1992)。 由于需要人工編碼, 有爭議性的道德或政治立場的材料往往會挑戰(zhàn)編碼者的客觀性。因此,編碼時應采取雙盲評分程序, 并要求不同個人偏好的編碼員分別賦分。 相較于SCT/PCT, 檔案分析具有兩個優(yōu)點:其一, 生態(tài)效度較高, 檔案材料取自生活中已有的材料, 并不是基于特定研究背景產(chǎn)出的相關材料;其二,檔案分析注重結構而不是內容,沒有對任何立場的固有偏見。

    由于人工評分相對耗時, 對評分人員的要求較高,句子/段落補全測驗(SCT/PCT)和檔案分析這兩類評估方法并沒有得到充分地利用。 為了方便大樣本施測,Conway 等于2014年開發(fā)了一個基于賦分指南(Baker-Brown et al., 1992)的自動化評分軟件AutoIC。 該軟件既考慮了綜合復雜性的差異化成分, 也考慮了綜合復雜性的整合成分。 分析表明,AutoIC 與綜合復雜性的人工評分相關較高(平均α=0.62;平均r=0.46),當控制復雜性的表面標記時,這種相關關系仍然顯著(Conway et al., 2014)。

    綜上, 幾乎所有認知復雜性領域的學者都指出分化是認知復雜性的基本特征,從“分化”到“分化與整合” 的概念演化可以清晰地看到對認知復雜性的認識由表及里,日趨深入。它既可以表征個體認知系統(tǒng)的一種結構性、發(fā)展性特征,也可以從動態(tài)的視角來理解和看待。

    3 影響認知復雜性的因素

    3.1 內部因素

    從認知過程的發(fā)展來看, 個體思維能力的發(fā)展可以有效推動認知復雜性的發(fā)展。研究發(fā)現(xiàn),認知復雜性與個體大腦的白質完整性、 較好處理速度和執(zhí)行功能相關(Kaup et al., 2018)。此外,認知復雜性中的分化和整合有所不同但又相互依存, 二者是沿著不同的軌跡發(fā)展的獨特的認知過程 (Duys &Hedstrom, 2000; Wilkinson et al., 2020)。 其中,認知復雜性中整合能力的提升與推理能力的發(fā)展高度相關( Moore & Tenbrunsel, 2014)。

    3.2 外部因素

    認知復雜性中分化的發(fā)展依賴于經(jīng)驗、 訓練以及多樣性環(huán)境 (Duys & Hedstrom, 2000; Tadmor et al., 2012; Wilkinson & Dewell, 2019)。 對職業(yè)經(jīng)理人的認知復雜性的研究發(fā)現(xiàn), 基于分化的認知復雜性會隨著工作年限、 個體專業(yè)知識的增加而變得更加復雜,行業(yè)活力略微放大了這一趨勢,行業(yè)動蕩和職位權力也略微減弱了這一趨勢(Graf-Vlachy et al., 2020)。 這種認知復雜性表現(xiàn)出一種持久的、根深蒂固的傾向,同時,在其任期中也會觀察到認知復雜性相對個體基線水平呈現(xiàn)出相當大的差異(Graf-Vlachy, 2020)。 因此,Graf-Vlachy 的研究也印證了認知復雜性既有特質的部分, 也有狀態(tài)的部分。對國家領導人的認知復雜性研究發(fā)現(xiàn),基于分化與整合的認知復雜性會受到經(jīng)濟局勢和政治局勢變動的影響(Suedfeld, 2010)。

    4 認知復雜性對個體的影響

    4.1 認知復雜性對個體決策的影響

    認知復雜性作為個體認知過程的重要指標,顯著影響個體搜索和解釋信息的認知取向。研究發(fā)現(xiàn),擁有更復雜的構念系統(tǒng)的個體具有較強的社會信息處理能力,而社會知覺、信息產(chǎn)生、信息接受過程的控制都需要利用個體的社會信息處理能力(Burleson& Caplan, 1998; Burleson & Denton, 1997)。

    基于分化的認知復雜性測量發(fā)現(xiàn), 高認知復雜性的決策者具有較高的推理能力和反思能力, 更易做出理性決策, 也有助于個體在不確定的環(huán)境中做出較優(yōu)的決策; 低認知復雜性者更容易采納他人意見,對問題的思考和分析不夠深入,更依賴和信任他人的建議(張文慧等, 2005)。

    基于分化與整合的認知復雜性測量發(fā)現(xiàn), 國家領導人的認知復雜性的降低可以有效預測領導人的戰(zhàn)爭決策。 綜合復雜性較高的個體對問題的態(tài)度并不極端,這是由于他們能夠更好地整合、理解關于該問題的不同方面和復雜爭論, 從而減少了態(tài)度的兩極分化和社會沖突 (De Vries & Walker, 1987;Suedfeld, 2010)。 但也有研究發(fā)現(xiàn)認知復雜性與道德決策呈曲線關系, 認知簡單和認知復雜都有助于做出道德上較優(yōu)的決策, 在一定范圍內認知復雜性與道德決策正相關, 超過某一界限則與道德決策負相關, 這可能與個體利己和利他的動機有關(Moore& Tenbrunsel, 2014)。

    4.2 認知復雜性對個體人際互動的影響

    自Rep Test、RCQ 使用以來, 認知復雜性作為一種代表社會認知結構特點的個體差異變量被廣泛用于社會心理學領域, 特別是在人際交往方面取得了豐碩的成果 (Burleson & Caplan,1998; O’keefe& Sypher, 1981)。 通過Rep Test 的測量,基于分化的認知復雜性能夠直接和間接地影響個體的壓力應對, 研究發(fā)現(xiàn)高認知復雜性的個體較少受到人際關系帶來的沖擊,應對各種壓力環(huán)境的能力較強,較少產(chǎn)生焦慮(卜楠, 杜秀芳, 2015; 陳會昌, 張紅梅,2007; 楊曉莉 等, 2009), 這與Kelly 提出的個人建構理論的觀點是吻合的。

    此外,基于分化與整合的認知復雜性研究發(fā)現(xiàn),贏得連任的總統(tǒng)的認知復雜性與個人魅力正相關(Wasike, 2017)。 認知復雜性能有效地預測個體的受歡迎程度, 也會極大地影響個體的交往能力(Gelar, 2008; 張梅等, 2011; Crockett, 1965)。

    4.3 認知復雜性對個體工作行為的影響

    認知結構的相對復雜/簡單對于解釋和預測組織行為至關重要, 因為它能夠洞察員工如何在他們的環(huán)境中感知和處理信息。在組織行為學領域,不管是基于分化還是基于分化與整合, 認知復雜性已被證明與工作決策和工作績效有關, 且認知復雜性較高的員工在處理工作問題時多采用分析式加工策略, 擁有更多的備選方案, 從而取得更好的績效(Vogelgesang et al., 2014; Wofford, 1994)。

    對于特定職業(yè)而言, 隨著心理咨詢師的認知復雜性(基于分化與整合)的提高,他們表現(xiàn)出更多元化的視角, 咨詢方法更靈活, 對個案的概念化更全面,這有助于幫助咨詢師增強自信、減少偏見(Duys& Hedstrom, 2000; Magaletta & McLearen, 2015;Wilkinson et al., 2020)。

    5 評價與展望

    5.1 現(xiàn)有研究評價

    首先,認知復雜性的概念及測量的發(fā)展,為研究者們從事認知復雜性的研究奠定了良好的基礎。 作為反映認知結構差異的個體變量, 認知復雜性的研究至今已有半個多世紀的歷史。 Bieri, Scott, Graf-Vlachy 和Woznyj 關注個體構念的分化程度,Crockett, Schroder 和Suedfeld 不僅關注構念的分化,還關注個體構念系統(tǒng)的整合程度, 學者們對認知復雜性的理解日漸豐富和全面。 多樣的測量工具廣泛使用于不同的研究領域, 角色結構匯集測驗一直用于社會認知方面的研究, 在人際交往領域的大多數(shù)研究都采用了角色分類問卷 (Burleson & Caplan,1998),客體分類測驗和詞典參照評估則更適用于組織行為學領域的研究 (Graf-Vlachy et al., 2020;Zinkhan, 2004), 綜合復雜性的測量用于政治心理學和臨床心理學的諸多研究(Suedfeld, 2010)。

    其次,明晰了促進認知復雜性發(fā)展的因素。認知復雜性的特質成分受個體自然成熟的影響, 認知復雜性的狀態(tài)成分受專業(yè)知識儲備、推理能力、受教育水平、環(huán)境等的影響。因此,在理解認知復雜性時,應合理地看待認知復雜性的發(fā)展變化, 這是一個從量變到質變的過程。 提高個體認知復雜性可以通過培訓、繼續(xù)教育以及促進知識積累等方式實現(xiàn)。

    最后,以往研究關注認知復雜性對社會認知、社會交往及工作行為的影響, 這為個體發(fā)展以及職業(yè)行為的塑造提供了有效的干預視角。 但以往研究對認知復雜性的消極影響的探究相對較少; 在組織研究中,管理者和員工的認知復雜性對特定行為、組織結果的作用機制還不完善。

    5.2 未來研究展望

    5.2.1 進一步厘清認知復雜性的概念和適用范圍

    以往研究中認知復雜性的概念表述、 側重點都有所不同,這也就決定了使用的領域有所不同。早期理論中, 構念系統(tǒng)的復雜性與簡單性對應著高分化和低分化。由于復雜是從差異化的角度理解的,那么簡單意味著低分化。 但當分化和整合構成了認知復雜性的新內涵后,整合也是一種簡單的體現(xiàn)。那么如何理解認知簡單性的問題就擺在了研究者面前。 復雜系統(tǒng)兼具高度可分化和集成性的特點, 而簡單系統(tǒng)則為低水平分化和低集成。 未來需進一步厘清不同認知復雜性概念之間的關系, 特別是分化和整合的關系, 在比較以往的研究成果或探討認知復雜性的影響時應進一步探討和明確研究中所采納的認知復雜性的操縱性定義和相應的工具, 以確保研究的構念效度。

    5.2.2 探究認知復雜性的消極影響

    以往的研究大多聚焦于認知復雜性的積極影響,特別是對社會交往、行為決策等的積極影響。 但也有學者指出, 認知復雜性的提高可能會使決策變得更加困難, 因為管理者會在心理上面臨更廣泛的相互交織的概念、問題和選擇(Graf-Vlachy et al.,2020)。 簡單的思維可能會讓管理者快速決策、發(fā)起改變,而復雜的思維也可能導致個體瞻前顧后,反而停留在現(xiàn)狀(Dane, 2010)。 因此,可以進一步關注認知復雜性的消極影響, 并在復雜的組織環(huán)境中尋找證據(jù)。具體而言,可以進一步探究不同群體認知復雜性對組織行為產(chǎn)生負向影響的邊界條件和中介因素, 從而為管理者的有效決策和組織的良性運轉提供保障。

    5.2.3 完善認知復雜性的影響機制

    在理解認知復雜性時, 應同時考慮認知復雜性的狀態(tài)成分和特質成分。 當認知復雜性作為狀態(tài)變量考慮時,我們可以探索個體、組織內外因素對它的影響以及它的變化對個體、組織變量的影響。當認知復雜性作為相對穩(wěn)定的特質來看時, 我們可以更多地思考它的發(fā)展和形成。 在認知復雜性的前因研究中,研究群體以企業(yè)高管、心理咨詢師為主,大多聚焦于專業(yè)知識的累積程度、從業(yè)經(jīng)驗等因素的討論,未來可以更多地結合神經(jīng)認知科學的研究成果進一步豐富對認知復雜性的了解。同時,可以擴大研究群體,進一步考察認知復雜性的一系列背景驅動因素,進一步挖掘不同情景下的認知復雜性發(fā)展, 從而完善認知復雜性的影響機制研究。

    5.2.4 拓展認知復雜性研究的應用

    對于認知復雜性的結果變量的探究早期活躍在社會心理學領域, 但認知復雜性作為重要的信息加工變量,值得在不同的領域開展研究。在管理決策和領導行為領域, 以往的研究發(fā)現(xiàn)決策者的認知能力會影響建議接受速度(Barham et al., 2018)。 盡管認知復雜性不同于認知能力 (Condon & Revelle,2014),但認知復雜性作為個體理解、判斷外在世界的重要結構特征, 可能影響決策者對建議內容的分析與判斷以及對建議者的信任, 后續(xù)研究可以繼續(xù)探討它對建議采納的影響機制及邊界條件等。

    此外, 復雜性和道德決策之間的曲線關系進一步說明在組織研究中非線性效應可能一直被忽視。未來可以進一步系統(tǒng)地考慮認知復雜性與結果變量之間存在非線性關系的可能性, 探討認知復雜性對組織結果產(chǎn)生最大效應的“均衡點”,從而更好地應用于個體與組織的發(fā)展。

    總之, 在信息化高速發(fā)展的當下, 認知復雜性是一個有趣且值得深入探索的領域。采用高效、自動化的計分系統(tǒng)作為研究工具正變得越來越普遍,這為我們更全面地測量、了解認知復雜性提供了可能。未來的研究可以圍繞以上幾點進一步展開, 更清晰地揭示認知復雜性的結果及影響機制, 推動認知復雜性研究在不同領域的應用。

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