PS:青少年和青壮年的亲社会影响和机会主义从众行为

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解析作者 | 唧唧堂心理学导读库写作小组: XW

审校 | 唧唧堂心理学导读库写作小组：媛，WEN

编辑 | 悠悠

本文是针对论文《青少年与年轻群体的亲社会影响及机会主义顺应性 (Prosocial Influence and Opportunistic Conformity in Adolescents and Young Adults)》的一篇论文解析，该论文于2020年11月发表于《心理科学 (Psychological Science) 》。该研究作者包括Gabriele Chierchia, Blanca Piera Pi-Sunyer和Sarah-Jayne Blakemore。

研究背景与问题提出

Peer Pressure（同伴压力），你是否感同身受？

有研究表明，青春期常常伴随着社会影响的增加，尤其是来自同龄人的社会影响。你的生活是否也会受到同伴压力的影响？你会因此变得消极，比如做出不理智的决策；还是变得更积极，比如更加亲和？

本研究选择与真实捐赠挂钩的亲社会任务，考察社会影响来源（同龄人/成年人/计算机）和影响方向（与自己相比更自私/更利他）对不同年龄段的青少年的亲社会行为是否存在不同的影响。

方法

被试

本研究共招募220名被试，其中106名女性，年龄在11-35岁之间。被试的具体信息可见表1。

表1 被试人口学变量结果

为与前人研究结果进行比较，本研究将被试分为三个年龄组：较年轻的青少年/低龄青少年组（young adolescent, 11-14岁），中等年龄的青少年/中龄青少年组（mid-adolescent, 15-18岁）以及成年组（adult, 23-35岁）。年龄在后续数据处理过程中，还将作为连续变量参与进一步分析。

实验设计

本研究采用3（年龄：低龄青少年，中龄青少年，成年人）×3（影响来源：成年人，计算机，青少年）×2（影响方向：亲社会取向，利己取向）的混合实验设计，其中年龄为被试间变量，影响来源及影响方向为被试内变量。

本研究有四个主要的因变量指标：（1）阶段一的捐赠金额；（2）影响概率(influence probability)，具体计算方式为创建0与1向量的衡量标准，被试在两个阶段的捐赠数额未发生与其它捐赠者的影响方向一致的变化（数额未发生变化或发生了与影响方向相反的变化）则计为0，被试从阶段一到阶段二的捐赠金额变化与其它捐赠者的影响方向一致则计为1；（3）反应时(RTs)，考察反应时与年龄、影响方向等的关系，探究个体的亲社会行为是否受到决策风格的影响；（4）影响幅度(influence magnitude)，即被试从阶段一到阶段二，捐赠金额向影响方向改变的程度，具体计算方式为（阶段二捐赠金额－阶段一捐赠金额），与影响方向一致时计为绝对值，方向不一致时则计为其负数。

测量任务

亲社会影响任务（Prosocial-influence task）：为测量被试的亲社会行为，对前人研究范式(e.g., Böckler et al., 2016)进行适当改编，在实验开始后告知被试将参与一项慈善捐赠任务，分配给被试的50个代币与真实货币等价，要求被试向若干慈善机构捐赠合适的金额。此外，实验结束后，将从其中随机挑选一家慈善机构进行实际捐赠。流程示意图可见图1。

图1 慈善捐赠任务流程示意图

抽象推理任务（Abstract-reasoning task）：为排除在非言语推理能力方面存在的年龄差异与被试间差异对亲社会表现的影响，本研究还要求所有被试完成矩阵推理项目的测验(Chierchia et al., 2019)。该任务包含一个3×3的矩阵，已知八个抽象图案的形状，要求被试在四个备选项中选择缺失图案可能的形状。将该任务的正确率作为个体非言语推理能力的指标，并在后续分析中作为控制变量纳入。

结果

首次捐赠结果

采用广义线性混合模型(GLMM)考察年龄组在首次捐赠中的作用，结果发现年龄组作用显著，X2(2) = 72.13，p < 0.001；对比结果显示，成年组的捐赠金额少于所有青少年组。年龄作为连续变量参与分析时，也被发现与捐赠金额呈线性及三次线性关系（线性趋势：X2(2) = 55.84, p < .001; 三次趋势：X2(1) = 9.67, p = 0.002），结果可见图2下图。

图2 首次捐赠的年龄效应

对照模型还发现性别在首次捐赠中的主效应显著，X2(1) = 7.87，p = 0.005；且性别与年龄的交互作用不显著，X2(2) = 1.30，p = 0.521；对比结果显示，女性被试的捐赠金额普遍高于男性被试（女性-男性：contrast = 5.66, SE = 1.52, pBonf < 0.001）。基线捐赠金额的差异还可能导致年龄组间捐款差值（被试的捐款金额与参考来源的捐赠金额的绝对捐款差值）的差异。

影响概率(influence probability)

GLMM分析发现，影响来源的主效应显著，X2(2) = 39.48，p < 0.001，相比计算机随机呈现的捐赠结果，被试更容易受他人捐款金额的影响（青少年-计算机：contrast = 0.48, SE = 0.08, pBonf < 0.001；成人-计算机：contrast = 0.43, SE = 0.08, pBonf < 0.001）；交互作用均不显著。结果可见图3。

图3 影响来源对影响概率的作用

模型分析还发现，年龄的主效应显著，X2(2) = 16.02，p < 0.001，相比中龄青少年与成年人，低龄青少年更容易受到其它捐赠信息的影响（低龄青少年-中龄青少年：contrast = 0.63, SE = 0.18, pBonf < 0.001；低龄青少年-成人：contrast = 0.67, SE = 0.19, pBonf = 0.002），中龄青少年与成人组之间存在显著差异（结果可见图4上图）。同时，年龄作为连续变量纳入时，上述结论仍成立，X2(1) = 20.31，p < 0.001，即年龄与影响概率之间呈线性关系（结果可见图4下图）。

图4 影响概率的年龄效应

影响方向对上述年龄效应的调节呈边缘显著，X2(2) = 5.04，p = 0.08（可见图5上图）。具体而言，在亲社会取向的实验条件下，低龄青少年的影响概率高于成年人（低龄青少年-成人：contrast = 1.05, SE = 0.27, pBonf < 0.001），并边缘显著地高于中龄青少年（低龄青少年-中龄青少年：contrast = 0.65, SE = 0.25, pBonf = 0.061）；而不同年龄组在利己取向的实验条件下差异均不显著。

图5 年龄组与影响方向对影响概率的交互作用

当年龄作为连续变量纳入时，年龄与影响方向的交互作用显著，X2(1) = 3.95，p = 0.047（可见图5下图）。在利他取向的影响方向下，年龄对影响概率的降低作用比利己取向的实验条件更强（利他取向-利己取向：estimate = 13.87, SE = 6.98, p = 0.047）。另一项针对各年龄组内不同影响方向的统计分析发现，成年人更容易受到那些比自己更自私的“其他捐赠者”的影响（利他取向-利己取向：estimate = -0.75, SE = 0.28, pBonf = 0.025），这一差异在两个青少年组内均不显著；即成年组表现出更强的机会主义顺应性（opportunistic conformity：相比顺应亲社会的社会规范，更偏好利己规范的行为倾向）。

反应时(RTs)

GLMM分析发现，影响项（被试的捐赠金额是否发生了与影响方向一致的改变）的主效应显著，X2(1) = 8.08，p = 0.004。当被试向所观察的捐赠金额的方向调整自身的捐赠金额时，会比未被改变时所耗费的反应时更长（受影响-未受影响：contrast = 0.15, SE = 0.02, p < 0.001）。

后续分析还发现，影响项×年龄组×影响取向的三阶交互作用显著，X2(2) = 16.31，p < 0.001（可见图6上图）。具体而言，成人在抵抗亲社会取向的影响时，决策时间短于两个青少年组。与机会顺应效应一致的是，成人组是唯一抵抗利他性影响的耗时少于利己性影响的年龄组别。

图6 年龄组、影响方向及影响项对反应时的交互作用

将年龄作为连续变量纳入时，发现年龄的线性与二次分量与影响方向、影响项的三阶交互均显著（ps < 0.001）。对比结果表明，在利他取向的影响条件下，当被试不受他人捐赠金额影响时，反应时随年龄的增长而呈线性下降的程度相较于受到影响时更大（受影响-未受影响：contrast = 6.80, SE = 2.01, pBonf = 0.003）；而在利己取向的影响条件下，当被试受到他人捐赠金额的影响时，反应时在更大程度上与年龄的二次分量呈显著相关（受影响-未受影响：contrast = -5.21, SE = 1.96, pBonf = 0.031），结果可见图6下图。

影响幅度(influence magnitude)

在本研究中，以被试向所观察的捐赠方向改变自身捐赠金额的程度，作为衡量影响幅度的标准。线性混合模型的结果表明，影响来源的主效应显著，X2(2) = 6.40，p = 0.041。具体而言，其他群体对被试的影响幅度均大于计算机的影响作用（ps < 0.001）。年龄的主效应不显著，X2(2) = 1.30，p = 0.521。但年龄、捐款差值与影响方向的三阶交互作用显著，X2(2) = 16.56，p < 0.001（结果可见图7），即捐款差值和影响幅度之间的正相关会受到年龄和影响方向的影响。进一步分析发现，成人组在不同影响方向下的差异显著，这一捐款差值在两个青少年组中不显著或仅边缘显著。

此外，将年龄作为连续变量纳入时，其线性与二次分量与influence direction、delta的三阶交互均显著（线性：X2(1) = 8.74，p = 0.003；二次：X2(1) = 5.49，p = 0.019）。

图7 年龄组、捐赠捐款差值及影响方向对影响幅度的交互作用

小结

本研究采用亲社会任务，探究了不同信息来源以及不同影响方向对各年龄段的个体的捐赠行为的影响。结果发现，相比成年人，青少年的初始捐赠明显更多；同时，人们的捐赠更容易受到其他人、而非计算机信息呈现的影响，低龄的青少年尤甚。

不足与未来研究方向

受学校招募及实验安排等因素的限制，青少年被试所处测试环境的熟悉度及其群体大小与成人被试存在差异，因此可能会部分调节社会影响对不同年龄组个体的作用。后续研究需要进一步匹配测试组的人数及各项实验设置等。

其次，在本研究中尚未控制货币效用的年龄差异。有研究表明，货币的价值可能会随着年龄的增长而下降。虽然这一结论不适用于解释本研究的结果，但在未来的研究中，研究者仍需通过独立于实验任务的措施，评估不同年龄段个体对金钱感知价值的差异。

参考文献：

Chierchia, G., Piera Pi-Sunyer, B., & Blakemore, S. J. (2020). Prosocial Influence and Opportunistic Conformity in Adolescents and Young Adults. Psychological science, 31(12), 1585-1601.https://doi.org/10.1177/0956797620957625

解析作者: XW

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