社交焦慮調(diào)節(jié)社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期的形成過程：基于漂移擴(kuò)散模型的視角

摘 要 社交焦慮的個(gè)體具有異常的社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期機(jī)制。預(yù)期違反模型認(rèn)為預(yù)期包括一般性預(yù)期和情境性預(yù)期，一般性預(yù)期為情境性預(yù)期的形成提供信息且過程中受到個(gè)體差異的影響。在社會(huì)評(píng)價(jià)研究領(lǐng)域，尚未探索社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期的形成過程和社交焦慮對(duì)這一過程的影響機(jī)制。研究使用漂移擴(kuò)散模型來解析情境性社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期，旨在探究積極與消極預(yù)期過程的差異，并考察社交焦慮和一般性社會(huì)預(yù)期對(duì)情境性社會(huì)預(yù)期過程的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于消極評(píng)價(jià)預(yù)期，積極評(píng)價(jià)預(yù)期信息積累速度更快、起點(diǎn)更高；社交焦慮在一般性社會(huì)預(yù)期和情境性預(yù)期過程（信息積累速度和起點(diǎn)偏向）中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)為理解社交焦慮影響社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期的形成過程提供新的視角。

關(guān)鍵詞 社交焦慮 社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期 預(yù)期違反模型 漂移擴(kuò)散模型

1 引言

社交焦慮是指個(gè)體在社交場合中的過度擔(dān)憂、緊張和不安。存在社交焦慮困擾的個(gè)體可能在社交和日常功能方面存在問題，嚴(yán)重者甚至發(fā)展為社交焦慮障礙（Vilaplana-Pérez et al.， 2021）。社交焦慮好發(fā)于青春期和成年早期，據(jù)《中國青年報(bào)》報(bào)道，超過80%的中國大學(xué)生具有社交焦慮癥狀（程思等，2021）。對(duì)具有不同程度社交焦慮癥狀個(gè)體的社會(huì)認(rèn)知過程進(jìn)行研究，有助于了解社交焦慮的認(rèn)知機(jī)制（Hur et al.， 2020）。根據(jù)雙價(jià)評(píng)價(jià)恐懼模型（bivalent fear of evaluation model; Weeks amp; Howell，2012），社交焦慮個(gè)體對(duì)消極評(píng)價(jià)和積極評(píng)價(jià)都非常敏感，因?yàn)閮烧呔灰曌魍{個(gè)體生存的危險(xiǎn)信號(hào)。大量實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)高社交焦慮個(gè)體的社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期存在異常（Caouette et al.， 2015; Gu et al.， 2020;van der Molen et al.， 2018）。本研究基于漂移擴(kuò)散模型（DDM; Ratcliff et al.， 2016）視角，探究社交焦慮對(duì)社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期形成的影響。

預(yù)期是對(duì)未來事件發(fā)生可能性和程度的主觀信念，塑造和影響著我們的認(rèn)知和行為（Hoorens，2012）。Rief 等（2015）認(rèn)為預(yù)期包括一般性預(yù)期和情境性預(yù)期。其中，一般性預(yù)期是指個(gè)體面臨一系列相似情境或事件時(shí)，形成對(duì)可能結(jié)果的抽象化預(yù)期，這種預(yù)期基于經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，在未來類似情境中作為判斷和決策的基礎(chǔ)依據(jù)。而情境性預(yù)期是指個(gè)體在某一特定情況下，形成具體的、更加準(zhǔn)確的預(yù)期，這種預(yù)期能夠在實(shí)際情境中推動(dòng)個(gè)體做出最終的判斷。Panitz 等（2021）進(jìn)一步提出了預(yù)期違反模型（model of violated expectations）來描述預(yù)期的形成和更新過程。本研究關(guān)注該模型對(duì)預(yù)期形成過程的假設(shè)：個(gè)體的一般性預(yù)期為情境性預(yù)期提供基本信息，且這一過程受到個(gè)體差異（如本研究關(guān)注的社交焦慮）的調(diào)節(jié)。

為了探究社交焦慮對(duì)社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期形成過程的影響，本研究使用量表測量被試的社交焦慮和一般性社會(huì)預(yù)期（Kube et al.， 2017; Peters et al.， 2012）。然而，鮮有前人研究關(guān)注情境性社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期的測量范式（何振宏， 張丹丹， 2018）。為了考察個(gè)體對(duì)情境性社會(huì)評(píng)價(jià)的預(yù)期過程，需要啟動(dòng)被試的情境性社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期。因此，本研究利用結(jié)構(gòu)化訪談，引導(dǎo)被試相信有志愿者正在觀看和評(píng)價(jià)他們的訪談表現(xiàn)（Koban et al.， 2023; Zhang et al.， 2023）。另外，為了測量個(gè)體的情境性社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期表現(xiàn)，本研究改編自我參照加工任務(wù)（Castagna， Waters， Edgar， etal.， 2023），開發(fā)社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期任務(wù)。該任務(wù)將情境性社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期具象化為某一形容詞的二元決策過程，要求被試通過按鍵反應(yīng)，預(yù)期自己是否會(huì)被某一積極或消極形容詞評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)流程請(qǐng)見圖2。

在衡量預(yù)期的行為指標(biāo)方面，前人研究大多關(guān)注了積極或消極詞匯的確認(rèn)率以及反應(yīng)時(shí)表現(xiàn)（何振宏， 張丹丹， 2018; Rodman et al.， 2017）。然而，預(yù)期違反模型認(rèn)為，情境性預(yù)期的過程涉及多種認(rèn)知階段或成分，如信息的編碼，處理和行為的執(zhí)行等（Panitz et al.， 2021），確認(rèn)率和反應(yīng)時(shí)無法準(zhǔn)確表征情境性預(yù)期的心理過程?；谧C據(jù)積累假設(shè)的DDM 具有解析反應(yīng)時(shí)分布、提供個(gè)體參數(shù)的能力。本研究將經(jīng)典DDM 輸出的四類參數(shù)與社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期過程的不同認(rèn)知階段或成分聯(lián)系起來（Parker amp;Ramsey， 2024）。根據(jù)社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期任務(wù)，從呈現(xiàn)詞匯直至被試做出預(yù)期按鍵反應(yīng)的過程中，涉及如圖1 所示的四個(gè)關(guān)鍵參數(shù)：（1）非決策時(shí)間t 0：被試編碼信息、執(zhí)行按鍵動(dòng)作等非信息積累時(shí)間的總和；（2）閾限a：被試認(rèn)為需要積累多少信息才能達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)，這一閾限反映了被試對(duì)預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)的整體認(rèn)知；（3）起點(diǎn)偏向z ：被試在形成預(yù)期時(shí)所具有的先驗(yàn)偏好，這決定了他們信息積累的起點(diǎn)；（4）漂移率v ：被試積累預(yù)期信息的方向和速率，直接表征了他們?cè)谛纬深A(yù)期時(shí)信息的動(dòng)態(tài)積累模式。DDM 已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于社會(huì)領(lǐng)域的二元選擇反應(yīng)任務(wù)（Chen amp; Krajbich， 2018; Johnson et al.， 2017）。Castagna， Waters 和Crowley（2023）應(yīng)用DDM 在自我參照加工任務(wù)中考察了自我評(píng)價(jià)過程，結(jié)果發(fā)現(xiàn)了積極評(píng)價(jià)的漂移率v 和起點(diǎn)偏向z 與社交焦慮癥狀呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系；消極評(píng)價(jià)的漂移率v 與社交焦慮呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。區(qū)別于上述研究關(guān)注的自我評(píng)價(jià)，本研究嘗試將DDM 應(yīng)用于解析個(gè)體對(duì)社會(huì)評(píng)價(jià)的情境性預(yù)期過程，對(duì)比積極和消極詞匯的情境性預(yù)期過程和結(jié)果的差異，并根據(jù)預(yù)期違反模型關(guān)于預(yù)期形成過程的假設(shè)，探究社交焦慮在一般性社會(huì)預(yù)期和情境性預(yù)期過程之間發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用。

綜上，本研究利用量表測量被試的一般性社會(huì)預(yù)期和社交焦慮水平，通過社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期任務(wù)的行為反應(yīng)（按鍵和反應(yīng)時(shí)）擬合DDM 得到被試的情境性社會(huì)預(yù)期參數(shù)。本研究有兩個(gè)主要目的。第一，檢驗(yàn)積極和消極詞匯的情境性預(yù)期過程和結(jié)果的差異。雙價(jià)評(píng)價(jià)恐懼模型提示積極評(píng)價(jià)和消極評(píng)價(jià)的認(rèn)知加工過程是相對(duì)獨(dú)立的，前人研究發(fā)現(xiàn)健康成年個(gè)體在社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期中，傾向于確認(rèn)積極的評(píng)價(jià)并否認(rèn)消極的評(píng)價(jià)，這與積極自我偏向的理論一致（Elder et al.， 2022; Rodman et al.， 2017）。因此，本研究假設(shè)，相對(duì)于消極詞匯，積極詞匯預(yù)期具有更大的確認(rèn)率、漂移率v 和更高的起點(diǎn)偏向z。第二，本研究旨在探索社交焦慮在預(yù)期形成過程的影響機(jī)制。預(yù)期違反模型描述預(yù)期形成的部分指出，一般性社會(huì)預(yù)期為情境性預(yù)期提供基本信息，社交焦慮將會(huì)調(diào)節(jié)預(yù)期形成的過程。因此，本研究假設(shè)，一般性社會(huì)預(yù)期對(duì)情境性預(yù)期的漂移率v 存在顯著主效應(yīng)，正向影響積極評(píng)價(jià)的漂移率v，負(fù)向影響消極評(píng)價(jià)的漂移率v。此外，社交焦慮將調(diào)節(jié)一般性和情境性社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期參數(shù)的關(guān)系，高社交焦慮會(huì)削弱一般性社會(huì)預(yù)期與漂移率v 的關(guān)系。

2 方法

2.1 被試

基于社交焦慮和DDM 參數(shù)（Castagna， Waters，amp; Crowley， 2023）的已有研究，社交焦慮與漂移率、起點(diǎn)偏向之間的相關(guān)系數(shù)r 的絕對(duì)值范圍在.27～.41之間。因此，本研究設(shè)置效應(yīng)量為.27，顯著性水平α = .05， 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力1 -β = .80， 根據(jù)G*Power 3.1 計(jì)算得出需要的樣本量為81 人。因此，我們通過發(fā)布招募廣告的方式，在全國的大學(xué)生群體中，有償招募到了100 名被試，被試平均年齡為22.58 歲。其中男生37 人，女生63 人。

2.2 量表

2.2.1 社交焦慮

社交焦慮癥狀采用簡版社交互動(dòng)焦慮量表（SIAS-6）和社交恐懼癥量表（SPS-6）進(jìn)行測量（Peterset al.， 2012）。該量表要求被試根據(jù)李克特5 點(diǎn)計(jì)分，評(píng)價(jià)每個(gè)題目的符合程度，0 代表“完全不符合”，4 代表“完全符合”，例如“我不敢和他人有眼神交流”。本研究用SIAS-6 和 SPS-6 共12 道題目的總分代表被試的社交焦慮程度，總分越高代表社交焦慮癥狀水平越高。該量表在樣本中的內(nèi)部一致性系數(shù)為.91，量表的信度良好。

2.2.2 一般性社會(huì)預(yù)期

一般性社會(huì)預(yù)期量表改編自Kube 等（2017）編制的抑郁預(yù)期量表，為了使該量表能夠測量日常社會(huì)情境中的社會(huì)預(yù)期，本研究參考前人做法，使用量表的“傾訴問題”和“一般性預(yù)期”兩個(gè)維度的題目（Kube， 2023; Kube et al.， 2022）。一般性社會(huì)預(yù)期量表要求被試根據(jù)李克特7 點(diǎn)計(jì)分，評(píng)價(jià)每個(gè)題目的符合程度，1 代表“完全不符合”，7 代表“完全符合”，例如“大部分人會(huì)喜歡真實(shí)的我”。該量表共8 道題目，其中5 道題反向計(jì)分。本研究采用8 道題目的總分代表被試的一般性社會(huì)預(yù)期，總分越高代表一般性社會(huì)預(yù)期越高。該量表在樣本中的內(nèi)部一致性系數(shù)為.84，量表的信度良好。

2.3 訪談和實(shí)驗(yàn)材料

為了啟動(dòng)被試的社會(huì)情境性預(yù)期體驗(yàn)，我們?cè)谡綄?shí)驗(yàn)之前通過線上結(jié)構(gòu)化訪談創(chuàng)設(shè)仿真的社交情境，在訪談中，首先呈現(xiàn)8 位真實(shí)拍攝的陌生大學(xué)生志愿者面孔圖片和虛構(gòu)的姓名，同時(shí)告知被試：他們正在實(shí)時(shí)觀看你的訪談并根據(jù)你的訪談表現(xiàn)給出評(píng)價(jià)詞匯。訪談過程中，屏幕會(huì)依次呈現(xiàn)6 個(gè)個(gè)人相關(guān)的問題（Zhang et al.， 2023），要求被試限時(shí)1 分鐘回答。社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期任務(wù)改編自經(jīng)典的自我參照加工任務(wù)（Castagna et al.， 2023），每個(gè)試次都會(huì)呈現(xiàn)詞匯并提問被試“請(qǐng)預(yù)期他們是否會(huì)用以下詞匯描述你？”。社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期任務(wù)中的詞匯來自中文人格特質(zhì)詞庫（黃希庭， 張蜀林， 1992），由主試團(tuán)隊(duì)（包含3 位在讀心理學(xué)碩士研究生）討論并挑選了熟悉度較高（詞庫中評(píng)分＞ 3）且能夠衡量個(gè)體訪談表現(xiàn)的二字積極和消極形容詞各40 個(gè)。本研究還額外檢驗(yàn)了筆畫數(shù)，發(fā)現(xiàn)無顯著效價(jià)差異，t （78） = .37， p gt; .05。

2.4 社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期任務(wù)

在實(shí)驗(yàn)中，每個(gè)試次要求被試通過按鍵反應(yīng)來預(yù)期志愿者是否會(huì)通過呈現(xiàn)的形容詞描述自己，按F 代表“是”或J 代表“否”。該實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)分為兩個(gè)組塊，組塊之間設(shè)置了休息時(shí)間。每個(gè)組塊包含40 個(gè)試次，每個(gè)試次直到被試完成按鍵后消失，試次間呈現(xiàn)500 ms 的十字注視點(diǎn)。在每個(gè)組塊中，共有20 個(gè)積極形容詞和20 個(gè)消極形容詞的試次，兩個(gè)組塊之間的形容詞不會(huì)重復(fù)。試次的呈現(xiàn)為偽隨機(jī)設(shè)計(jì)，連續(xù)呈現(xiàn)的積極或者消極詞匯不超過兩個(gè)。在正式實(shí)驗(yàn)開始之前設(shè)有指導(dǎo)語和三個(gè)練習(xí)試次，幫助被試了解實(shí)驗(yàn)規(guī)則。

2.5 程序

所有招募到的被試在知情同意后加入微信群，通過在線共享表格預(yù)約實(shí)驗(yàn)時(shí)間。主試在預(yù)約的時(shí)間邀請(qǐng)被試用手機(jī)進(jìn)入騰訊會(huì)議，閱讀指導(dǎo)語和注意事項(xiàng)，并通過全程開啟的攝像頭觀察被試有無認(rèn)真對(duì)待實(shí)驗(yàn)。隨后，被試進(jìn)入Credamo 見數(shù)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，該平臺(tái)將所有素材先下載到電腦后再開始實(shí)驗(yàn)，可以避免網(wǎng)絡(luò)延遲帶來的影響。且平臺(tái)記錄被試的按鍵反應(yīng)時(shí)精確到毫秒，充分保證反應(yīng)時(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)的流程圖如圖2 所示。被試需要：（1）填寫社交焦慮和一般性社會(huì)預(yù)期問卷；（2）進(jìn)行線上結(jié)構(gòu)化訪談以啟動(dòng)被試的情境性預(yù)期，訪談完畢后顯示“訪談結(jié)束，正在收集志愿者對(duì)您的評(píng)價(jià)，請(qǐng)您稍作休息，耐心等待”；（3）開始社會(huì)評(píng)價(jià)任務(wù)，通過按鍵預(yù)期情境性社會(huì)評(píng)價(jià)。

2.6 數(shù)據(jù)分析

本研究對(duì)社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期實(shí)驗(yàn)的按鍵反應(yīng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算積極和消極形容詞的確認(rèn)率、平均反應(yīng)時(shí)，作為積極情境性預(yù)期和消極情境性預(yù)期結(jié)果的指標(biāo)。為了篩查未認(rèn)真對(duì)待的被試，剔除了主試記錄的2位在訪談期間未開口作答的被試，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)的按鍵反應(yīng)時(shí)，剔除了6 位存在5 個(gè)以上單個(gè)試次反應(yīng)時(shí)小于500ms 的被試。此外，根據(jù)Voss 等（2015）的建議，反應(yīng)時(shí)的快速異常值對(duì)DDM 的估計(jì)會(huì)產(chǎn)生影響，本研究在后續(xù)參數(shù)估計(jì)的過程中排除了58 個(gè)反應(yīng)時(shí)小于500ms 的所有試次，占總試次的0.78%。

在DDM 參數(shù)設(shè)置方面，Voss 等（2015） 提出模型應(yīng)盡量簡約，本研究采用閾限a、非決策時(shí)間t0、漂移率v 和起點(diǎn)偏向z 來描述情境性預(yù)期的形成過程。其中，閾限a 代表確認(rèn)預(yù)期的信息總量，a 參數(shù)值越高反映被試認(rèn)為達(dá)到預(yù)期詞匯的標(biāo)準(zhǔn)越高；非決策時(shí)間t0 代表編碼信息、按鍵動(dòng)作等非信息積累時(shí)間的總和，t0 參數(shù)值越高反映被試非決策時(shí)間越長；漂移率v 代表預(yù)期信息的積累方向和速率，若為正，代表向著預(yù)期確認(rèn)的方向積累信息，若為負(fù)，代表向著預(yù)期否認(rèn)的方向積累信息，v 參數(shù)的絕對(duì)值越大反映被試積累信息的速率越快；起點(diǎn)偏向z 代表預(yù)期的先驗(yàn)傾向或偏好，z 參數(shù)值越高反映被試在信息積累之前越傾向于確認(rèn)預(yù)期。前人研究發(fā)現(xiàn)，漂移率v 和起點(diǎn)偏向z 隨形容詞效價(jià)變化的DDM 模型能夠最好的擬合個(gè)體的自我評(píng)價(jià)預(yù)期過程（Castagna， Waters， amp; Crowley， 2023）?；诖?，本研究利用與該研究一致的包含6 個(gè)自由參數(shù)（a、t0、vpos、vneg、zpos 和zneg）的DDM 來表征被試的積極和消極情境性預(yù)期過程。

本研究采用fast-dm-30（Voss et al.， 2015） 內(nèi)置的Kolmogorov-Smirnov 算法（ 簡稱KS 算法）估計(jì)DDM 參數(shù)。KS 算法被證明具有穩(wěn)健的參數(shù)估計(jì)表現(xiàn)（Lerche et al.， 2017），在研究中被廣泛應(yīng)用（Duderstadt et al.， 2022， 2024; Fish et al.， 2018;Yankouskaya et al.， 2020）。為了尋找最優(yōu)參數(shù)集，fast-dm-30 將KS 值轉(zhuǎn)換為p 值，通過SIMPLEX 算法得到p 值最大時(shí)DDM 的最優(yōu)參數(shù)解。較小的p值代表預(yù)測的反應(yīng)時(shí)分布與實(shí)際的反應(yīng)時(shí)分布存在顯著差異，無法良好地?cái)M合該個(gè)體的數(shù)據(jù)。然而，輸出的p 值大小受到擬合檢驗(yàn)的保守性、條件變化的復(fù)雜性以及試次數(shù)量的影響（Voss et al.， 2013），因此，p 值的解釋和推斷存在問題。根據(jù)Voss 等（2013）的建議，本研究根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算的參數(shù)特征，通過fast-dm 的construct-samples 命令創(chuàng)建了1000 個(gè)模擬數(shù)據(jù)集，并對(duì)模擬數(shù)據(jù)用相同的參數(shù)設(shè)置重新擬合DDM，從結(jié)果中獲取p 值的分布，將這個(gè)分布的1% 分位數(shù)的p 值的設(shè)置為臨界值，如果實(shí)際樣本中p 值小于這個(gè)臨界值，則認(rèn)為模型擬合不佳。模擬研究顯示，當(dāng)p ＜ .62 時(shí)，模型擬合存在問題，基此，排除了7 名被試的數(shù)據(jù)，最終共85 位被試納入了后續(xù)分析，超過功效分析計(jì)算的樣本量最低標(biāo)準(zhǔn)。

本研究采用基于R 的Jamovi 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。第一，采用配對(duì)樣本t 檢驗(yàn)，目的是揭示情境性預(yù)期的確認(rèn)率、反應(yīng)時(shí)和過程參數(shù)的效價(jià)差異。第二，采用相關(guān)分析，目的是探索一般性社會(huì)預(yù)期、社交焦慮和DDM 參數(shù)的關(guān)系。第三，采用一般線性模型分析，目的是揭示一般性社會(huì)預(yù)期和社交焦慮對(duì)DDM 參數(shù)的影響。具體來說，將DDM 參數(shù)作為因變量，同時(shí)考察一般性社會(huì)預(yù)期和社交焦慮的主效應(yīng)和交互效應(yīng)（自變量經(jīng)過中心化處理）。如果交互效應(yīng)顯著，進(jìn)一步進(jìn)行簡單效應(yīng)分析。根據(jù)社交焦慮水平，將被試分為高社交焦慮組（M +SD ）和低社交焦慮組（M-SD ），檢驗(yàn)高、低社交焦慮水平下，一般性社會(huì)預(yù)期和DDM 參數(shù)的線性關(guān)系。

3 結(jié)果

配對(duì)樣本t 檢驗(yàn)的結(jié)果如表1 所示。相對(duì)消極評(píng)價(jià)預(yù)期，個(gè)體的積極評(píng)價(jià)預(yù)期具有更高的起點(diǎn)偏向z 和漂移率v。此外，漂移率v 的絕對(duì)值不存在顯著的效價(jià)差異。個(gè)體的積極評(píng)價(jià)預(yù)期的確認(rèn)率顯著高于消極評(píng)價(jià)預(yù)期的確認(rèn)率；積極評(píng)價(jià)預(yù)期的平均反應(yīng)時(shí)顯著低于消極評(píng)價(jià)預(yù)期的平均反應(yīng)時(shí)。

相關(guān)分析結(jié)果如表2 所示。個(gè)體的社交焦慮與一般性預(yù)期呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。社交焦慮與積極評(píng)價(jià)預(yù)期的漂移率v、消極評(píng)價(jià)預(yù)期的起點(diǎn)偏向z 呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；與消極評(píng)價(jià)預(yù)期的漂移率v、積極評(píng)價(jià)預(yù)期的起點(diǎn)偏向z 呈顯著正相關(guān)關(guān)系；與閾限a 和非決策時(shí)間t0 無顯著相關(guān)關(guān)系。一般性社會(huì)預(yù)期與積極評(píng)價(jià)預(yù)期的漂移率v、消極評(píng)價(jià)預(yù)期的起點(diǎn)偏向z 呈顯著正相關(guān)關(guān)系；與消極評(píng)價(jià)預(yù)期的漂移率v、積極評(píng)價(jià)預(yù)期的起點(diǎn)偏向z 呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；與閾限a 呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；與非決策時(shí)間t0 無顯著相關(guān)關(guān)系。

一般線性模型的結(jié)果如表3 所示。模型1 以積極評(píng)價(jià)預(yù)期的漂移率vpos 為因變量，F(xiàn)（3， 81） = 13.83，p lt; .01， R2 =.34，Cohen' s f 2 =.52，結(jié)果顯示一般性社會(huì)預(yù)期和社交焦慮的主效應(yīng)和交互效應(yīng)均顯著；模型2 以消極評(píng)價(jià)預(yù)期的漂移率vneg 為因變量，F(xiàn)（3，81） = 20.57， p lt;.01， R2 =.43，Cohen' s f 2 =.75，結(jié)果顯示一般性社會(huì)預(yù)期和社交焦慮的主效應(yīng)和交互效應(yīng)均顯著；模型3 以積極評(píng)價(jià)預(yù)期的起點(diǎn)偏向zpos 為因變量，F(xiàn)（3， 81） = 4.06， p =.01， R2 =.13，Cohen' s f2 =.15，結(jié)果顯示只有一般性社會(huì)預(yù)期和社交焦慮的交互效應(yīng)顯著。模型4 以消極評(píng)價(jià)預(yù)期的起點(diǎn)偏向zneg 為因變量，F(xiàn)（3， 81） = 4.46， p ＜ .01， R2 =.14，Cohen' s f 2 =.17，結(jié)果顯示只有一般性社會(huì)預(yù)期的主效應(yīng)顯著。此外，本研究分別以閾限a 和非決策時(shí)間t0 作為因變量，結(jié)果顯示，兩個(gè)一般線性模型均不顯著：F1（3， 81） = 1.80， p gt; .05， R2 =.06；F2 （3， 81）= 1.32， p gt; .05， R2 =.05。

簡單效應(yīng)分析結(jié)果如圖3 所示。在模型1 中，對(duì)高社交焦慮組（M + SD）來說， 一般性社會(huì)預(yù)期與漂移率vpos 無顯著線性關(guān)系，β = .03， F （1， 81） = .04， p gt;.05；對(duì)低社交焦慮組（M - SD）來說， 一般性社會(huì)預(yù)期對(duì)漂移率vpos 存在顯著正性影響，β = .55， F （1， 81） =15.06， p ＜ .01。在模型2 中，對(duì)高社交焦慮組來說，一般性社會(huì)預(yù)期與漂移率vneg 無顯著線性關(guān)系，β =-.15， F（1， 81） = 1.48， p gt; .05；對(duì)低社交焦慮組來說， 一般性社會(huì)預(yù)期對(duì)漂移率vpos 存在顯著負(fù)性影響，β =-.65， F（1， 81） = 23.76， p ＜ .01。在模型3 中，對(duì)高社交焦慮組來說， 一般性社會(huì)預(yù)期對(duì)起點(diǎn)偏向zpos 存在顯著正性影響，β = .36，F(xiàn)（1， 81） = 5.87， p lt; .05；對(duì)低社交焦慮組來說， 一般性社會(huì)預(yù)期對(duì)漂移率zpos 無顯著線性關(guān)系，β = -.10， F（1， 81） = .41， p gt; .05。

4 討論

本研究有兩個(gè)主要目的，第一，檢驗(yàn)積極和消極詞匯的情境性預(yù)期參數(shù)差異。第二，探索社交焦慮在一般性社會(huì)預(yù)期和情境性預(yù)期參數(shù)之間的調(diào)節(jié)作用。為了實(shí)現(xiàn)第一個(gè)目的，本研究通過DDM 解析情境性預(yù)期過程的參數(shù)，揭示了積極和消極評(píng)價(jià)預(yù)期過程的參數(shù)、確認(rèn)率和反應(yīng)時(shí)的差異。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于消極評(píng)價(jià)預(yù)期，個(gè)體的積極評(píng)價(jià)預(yù)期信息積累更快、起點(diǎn)更高。積極評(píng)價(jià)預(yù)期的確認(rèn)率顯著高于消極評(píng)價(jià)預(yù)期的確認(rèn)率，積極評(píng)價(jià)預(yù)期的平均反應(yīng)時(shí)顯著低于消極評(píng)價(jià)預(yù)期。為了實(shí)現(xiàn)第二個(gè)目的，本研究采用一般線性模型分析，探究一般性社會(huì)預(yù)期以及社交焦慮對(duì)情境性預(yù)期參數(shù)的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，一般性社會(huì)預(yù)期和社交焦慮的主效應(yīng)以及它們的交互效應(yīng)均顯著影響信息積累速度；交互效應(yīng)同樣影響了積極預(yù)期的信息加工起點(diǎn)；一般性社會(huì)預(yù)期的主效應(yīng)顯著影響消極信息的加工起點(diǎn)。影響和調(diào)節(jié)作用的具體方向請(qǐng)見結(jié)果。這些發(fā)現(xiàn)驗(yàn)證了社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期中的積極自我偏向，拓展了對(duì)社交焦慮影響社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期形成機(jī)制的理解。

4.1 DDM 解析情境性評(píng)價(jià)預(yù)期過程

DDM 是證據(jù)積累模型的典型代表，Evans 和Wagenmakers（2020）認(rèn)為這類模型能夠作為標(biāo)準(zhǔn)化的測量工具，輸出比按鍵和反應(yīng)時(shí)更加準(zhǔn)確和易于解釋的參數(shù)。然而，劉逸康和胡傳鵬（2023）發(fā)現(xiàn)僅有來自知覺決策領(lǐng)域的證據(jù)驗(yàn)證了DDM 的核心假設(shè)。因此，他們建議研究者在其他領(lǐng)域（如社會(huì)領(lǐng)域）應(yīng)用和解釋DDM 參數(shù)結(jié)果時(shí)，對(duì)DDM基本假設(shè)進(jìn)行清晰表述并謹(jǐn)慎地推斷結(jié)論。Parker和Ramsey（2024）的綜述為證據(jù)積累模型在社會(huì)認(rèn)知過程的應(yīng)用提供了完善的框架和流程，該框架認(rèn)為該模型的應(yīng)用包括參數(shù)估計(jì)和模型比較兩種路徑。本研究采用DDM 的參數(shù)估計(jì)路徑，首先，根據(jù)預(yù)期違反模型關(guān)于預(yù)期形成過程的描述，闡釋情境性預(yù)期過程與DDM 參數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系；第二，根據(jù)前人研究模型比較的結(jié)果（Castagna， Waters， amp;Crowley， 2023）設(shè)置模型待估計(jì)參數(shù)并選擇較為穩(wěn)健的KS 算法估計(jì)參數(shù)（Lerche et al.， 2017）；第三，通過模擬研究，在個(gè)體層面檢查模型擬合情況，排除擬合不良的被試（Duderstadt et al.， 2022）；第四，探索條件間的DDM 參數(shù)差異和一般性社會(huì)預(yù)期、社交焦慮對(duì)DDM 參數(shù)的影響。最終，研究結(jié)果驗(yàn)證了一般性社會(huì)預(yù)期將影響情境性預(yù)期形成過程的信息積累速度和加工起點(diǎn)偏向，且社交焦慮在預(yù)期形成過程發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。

4.2 社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期中的積極自我偏向

積極自我偏向是指個(gè)體在評(píng)價(jià)自身特質(zhì)或能力時(shí)傾向于得到正面的、積極的結(jié)果。Rodman 等（2017） 的研究發(fā)現(xiàn)這種積極自我偏向會(huì)影響社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期過程，成年個(gè)體會(huì)高估自己收到積極評(píng)價(jià)的概率。本研究對(duì)比了不同效價(jià)的情境性評(píng)價(jià)預(yù)期參數(shù)，從條件間差異的角度驗(yàn)證了社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期中的積極偏向。從預(yù)期信息積累的過程來看，當(dāng)預(yù)期積極評(píng)價(jià)時(shí)，被試的平均漂移率vpos 為正，意味著被試平均向著確認(rèn)積極預(yù)期的方向積累證據(jù)；當(dāng)預(yù)期消極評(píng)價(jià)時(shí)，被試的平均漂移率vneg 為負(fù)，意味著被試平均向著否認(rèn)消極預(yù)期的方向積累證據(jù)。然而，積極和消極平均漂移率的絕對(duì)值不存在顯著性差異。我們利用貝葉斯因子法進(jìn)行零假設(shè)檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)BF01 = 6.64， 表示中等程度的證據(jù)支持積極和消極平均漂移率的絕對(duì)值一致（胡傳鵬等， 2018）。這代表積極和消極評(píng)價(jià)的速率相同，積極偏向的產(chǎn)生來源于信息積累的方向而非速率。從預(yù)期信息的加工起點(diǎn)來看，積極預(yù)期的起點(diǎn)偏向zpos 顯著高于消極預(yù)期的zneg。本研究補(bǔ)充檢驗(yàn)了閾限a 減起點(diǎn)偏向zpos（M = 1.67， SD = .78）和閾限a減起點(diǎn)偏向zneg（M = 1.92， SD = .85）的差異，配對(duì)樣本t 檢驗(yàn)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，二者存在顯著差異，t（84）= -9.58， p lt; .01， Cohen' s d = -1.04，這一結(jié)果表明，個(gè)體平均只需要積累更少的證據(jù)即可預(yù)期得到積極的評(píng)價(jià)。此外，為了探索個(gè)體預(yù)期過程的積極偏向和社交焦慮的關(guān)系，參考Castagna， Waters， Edgar 等（2023）的做法，我們計(jì)算了漂移率v 的條件間差值（Δv = vpos - vneg）和起點(diǎn)偏向z 的條件間差值（Δz= zpos - zneg）代表積極偏向程度。并進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)社交焦慮與Δv（r = - .51， p ＜ .01）、Δz（r = - .51， p ＜.01）均存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。高社交焦慮個(gè)體的情境性預(yù)期加工過程中的積極偏向較低，因而具有負(fù)性的社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期特征（Dixon et al.， 2022; Rief et al.，2015）。

4.3 社交焦慮調(diào)節(jié)一般性社會(huì)預(yù)期與情境性預(yù)期過程參數(shù)的關(guān)系

在積極和消極評(píng)價(jià)預(yù)期的形成過程中，一般性社會(huì)預(yù)期和社交焦慮的主效應(yīng)對(duì)漂移率均具有顯著的直接影響。我們還進(jìn)一步檢查了漂移率的絕對(duì)值|vpos| 和|vneg| 與社交焦慮的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)二者與社交焦慮存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系（r = - .43， p ＜ .01; r= - .44， p lt; .01）。社交焦慮的認(rèn)知行為模型認(rèn)為患者會(huì)大量思考評(píng)價(jià)者對(duì)自身的看法，導(dǎo)致證據(jù)積累速率的減緩（Heimberg et al.， 2014）。研究結(jié)果揭示了社交焦慮調(diào)節(jié)一般性社會(huì)預(yù)期與情境性預(yù)期過程參數(shù)的關(guān)系。具體來說，社交焦慮削弱了一般性社會(huì)預(yù)期和預(yù)期信息積累速度之間的關(guān)系，在高社交焦慮組中二者之間已經(jīng)不存在顯著的線性關(guān)系。在情境性預(yù)期的信息積累過程中，高社交焦慮會(huì)干擾個(gè)體對(duì)一般性社會(huì)預(yù)期信息的利用和處理，使得這些信息在積累社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期信息時(shí)不起作用（Panitzet al.， 2021; Vassilopoulos， 2005）。此外，在積極評(píng)價(jià)預(yù)期條件下，社交焦慮強(qiáng)化了一般性社會(huì)預(yù)期和信息加工起點(diǎn)的關(guān)系，高社交焦慮組的一般性社會(huì)預(yù)期顯著正向影響起點(diǎn)偏向zpos。也就是說，在積極情境性預(yù)期信息積累之前，高社交焦慮的被試依賴一般性社會(huì)預(yù)期決定積極評(píng)價(jià)預(yù)期加工的起點(diǎn)。Weeks（2010）發(fā)現(xiàn)高社交焦慮個(gè)體傾向于最低限度地認(rèn)為自己的表現(xiàn)能夠帶來積極的評(píng)價(jià)。本研究推斷，這一發(fā)現(xiàn)可能代表社交焦慮者的在積極評(píng)價(jià)預(yù)期情境中的一種心理防御機(jī)制，以避免因?yàn)闀簳r(shí)的社交情境表現(xiàn)，形成積極預(yù)期后遭遇預(yù)期違反，帶來更加負(fù)性的情緒體驗(yàn)（Panitz et al.， 2021; Wilsonet al.， 2023）。然而，在消極評(píng)價(jià)預(yù)期條件下，該交互效應(yīng)不顯著，只有一般性社會(huì)預(yù)期的主效應(yīng)能夠負(fù)向影響消極預(yù)期信息加工起點(diǎn)（zneg）。這些發(fā)現(xiàn)提示社交焦慮在不同效價(jià)預(yù)期的起點(diǎn)階段發(fā)揮不同的調(diào)節(jié)作用，驗(yàn)證了雙價(jià)評(píng)價(jià)恐懼模型的觀點(diǎn)，為理解社交焦慮影響不同效價(jià)的社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期形成過程提供新的證據(jù)。

4.4 局限及未來方向

本研究存在如下局限性。首先，被試均為在校大學(xué)生，即使具有較高的社交焦慮癥狀水平，也未必存在顯著的病理性癥狀，這限制了結(jié)論的臨床推廣性。未來應(yīng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，比較社交焦慮障礙被試與正常被試的社會(huì)評(píng)價(jià)預(yù)期表現(xiàn)。其次，本研究在評(píng)價(jià)詞匯材料選取上考慮了效價(jià)和熟悉度，平衡了詞長和筆畫數(shù)，但未考慮喚醒度和詞匯之間的語義關(guān)系等因素（Elder et al.， 2023）。最后，本研究按照Parker 和Ramsey（2024）提供的參數(shù)估計(jì)框架，采用KS 算法估計(jì)參數(shù)結(jié)果，這一過程未考慮其他平行模型可能具有更好地描述數(shù)據(jù)的能力。實(shí)際上，其他估計(jì)方法比如最大似然法（Chen amp; Krajbich，2018）、貝葉斯分層估計(jì)法（Hu et al.， 2022; Wieckiet al.， 2013）可以進(jìn)一步計(jì)算貝葉斯信息準(zhǔn)則或偏差信息準(zhǔn)則等擬合度指標(biāo)，為模型擬合優(yōu)劣提供依據(jù)（郭鳴謙等， 2023）。未來研究有必要基于模型比較的流程，設(shè)立多個(gè)競爭模型，更加深入地探討情境性評(píng)價(jià)預(yù)期的認(rèn)知過程。

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本項(xiàng)目得到國家自然科學(xué)基金（31972906）、教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目（23YJC190039）和重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目（CYS23164）的資助。