风险偏好、信息完整性对职业决策信息加工的影响，本文主要内容关键词为：信息论文,完整性论文,风险论文,加工论文,职业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 引言
伴随决策领域的深入研究，不少理论尝试着对个体决策过程进行解释，如前景理论(Kahneman & Tversky,1979)等。然而，大量的实验研究显示，一些被试在决策或选择任务上的反应与理论预期的个体反应倾向存在着差异(如Lopes,1987)。这种偏差可能源于个体稳定的风险偏好(Lopes,1987; Soane & Chmiel,2005)，也可能受到诸如风险信息模糊性(Ellsberg,1961；Rode,Cosmides,Hell,& Tooby,1999)、信息完整性(Ebenbach & Moore,2000; Potter & Beach,1994)等决策情境因素的影响。
一些研究者提出采用过程追踪的研究取向探讨这一主题，即通过收集个体决策过程中的信息来构建其决策过程，并对决策结果进行预测和解释(如Schulte－Mecklenbeck,Kühberger,& Ranyard,2011)。McDougal(1995)采用信息板技术，对风险偏好存在差异的个体在决策过程中信息搜索的方式进行了探讨，发现高风险偏好的个体与低风险偏好的个体对安全选项(高概率—低收益)的关注程度相当，且均超过对风险选项(低概率—高收益)的关注；但当决策的预期收益相对较低时，高风险偏好比低风险偏好的个体搜索更多的信息，更关注风险选项。这一结论显示，风险偏好差异影响个体信息加工过程，进而可能导致在决策任务中选择偏好的差异。
在决策研究领域中，个体在不确定情境下的决策过程得到了广泛的研究和讨论。Ellsberg(1961)的开创性经典研究揭示了个体的模糊性规避现象(模糊性效应)，这一效应得到了后续大量研究的支持(如Gneezy,List,& Wu,2006等)。所谓模糊性效应，指当个体面临两个选项，一个选项的概率信息已知，而另一个选项的概率信息表述模糊或缺失时，个体倾向于选择前者，即便二者的预期效价一致(Rode et al.,1999)。
模糊性效应的研究结果表明，当决策中的某些信息存在缺失或不明确时，个体的在决策过程中的选择偏好会受到一定的影响。在此基础上，一些研究者聚焦于探讨决策信息(非概率信息)缺失时，个体决策过程及结果是否受到影响(如K
rner,Gertzen,Bettinger,& Albert,2007等)。前人研究发现，决策任务选项内缺失信息的数量与个体对该选项的评价呈负相关，且与个体选择该选项的可能性相关(Bonaccio & Dalal,2010; Potter & Beach,1994)；而同时不同个体对缺失信息的解释存在差异，继而采用不同的应对策略，导致不同的决策结果(Ebenbach & Moore,2000)。显然，缺失信息可能使个体采用与信息完整时不同的信息加工方式。就此，Krner等人(2007)使用信息板技术对不完整信息情境下个体的决策过程进行了探讨，发现个体倾向于采用一种依据线索重要性程度，依次对每一线索下各选项的赋值进行比较的决策策略。可见，当信息缺失时，个体的决策信息加工受到了影响。
基于上述研究，本研究旨在探讨以下几个问题：(1)高风险偏好与低风险偏好被试的信息加工过程是否存在差异；(2)当决策情境中存在信息缺失时，是否会影响个体的决策信息加工；(3)信息完整性对高风险偏好与低风险偏好个体的决策信息加工过程的影响是否不同。
2 方法
2.1 实验设计
采用2(风险偏好：高、低)×2(信息完整性：完整、不完整)的混合实验设计。其中风险偏好为被试间变量，信息完整性为被试内变量。信息完整性指描述职业相关特征的信息是否完全可获得。完整信息条件下，所有选项所有职业属性赋值均可获悉；不完整信息条件下，个别选项某些职业属性下赋值为空(即未知)。
实验涉及的因变量指标如下：(1)决策加工信息量，指被试在每一个信息板上点击次数的总和，表示个体做出决策时检索的信息数量；同时分别考察职业特征描述性线索(实验材料中前6条描述职业情况的线索)与求职成功可能性线索(实验材料中最后一条线索，即招聘/应聘比率)的点击次数。(2)线索点击次数百分比，即每条线索平均点击次数占决策加工信息量的比例。(3)搜索深度(depth of search,DS)，DS＝点开单元格个数/所有单元格个数。
2.2 被试
大学本科大三、大四在校学生125人(均处于求职过程)。通过职业风险偏好材料抽取职业风险偏好高和低的被试，通过单样本Kolmogorov－Smirnov检验，得被试总体得分呈正态分布，且风险偏好得分M=12.69，SD=3.10，最高分为19分，最低分为1分。分别选取均值一个标准差以上，及一个标准差以下的被试为高风险偏好与低风险偏好。即得分大于等于17分为高风险偏好，得分小于等于9分为低风险偏好。得高风险偏好被试16人，低风险偏好被试15人。
2.3 材料
2.3.1 求职风险偏好测试材料
通过对大四求职学生的访谈，以及对常用求职网站中呈现的求职信息的分析，抽取出13条求职线索。将13条线索编制成问卷，采用Likert评分，评分范围为1至7，1表示“非常不重要”，7表示“非常重要”。要求被试对每一线索在求职过程中对其求职决策的重要性进行评分。共发放问卷50份，回收有效问卷43份。各线索评分的均值如表1所示。
由表1，抽取排序前6的线索作为当前大学生求职时最为关注的线索，即晋升机会、薪酬、人际关系、与自身条件相符、工作所在地、兴趣。依据线索重要性排序，令两个线索为一组，共分为三组，即第一组为晋升机会和薪酬、第二组为人际关系和与自身条件相符、第三组为工作所在地和兴趣。
在此基础上，编制职业风险偏好测试材料。经检验，该测试材料的内部一致性系数α=.722，具有跨项目的一致性。测试材料共包括21个项目。每一个项目均以表2形式呈现，职位1、职位2的线索赋值在不同的项目上不同，并始终保持组内的赋值相同；且所有的线索赋值均为“高”或“低”(表示该备选职位的线索与被试的主观预期的匹配程度)。依据线索的重要性程度，将基准概率按如下形式操纵：在招聘/应聘比率上，若该备选职位所有线索赋值均为低则概率为100％；仅第一组赋值为高则概率为27％；仅第二组赋值为高则概率为50％；仅第三组赋值为高则概率为73％。依照概率计算，线索高低排列方式，生成21组材料，其中2组为侦测项目(即备选职位中有一个在各方面均优于另一个职位)，19个为计分项目。
侦测项目不计分，若被试在2个侦测项目上均选择不合常理的选项，则该被试的数据作废。测试材料按照被试的最终选择计分。选择招聘/应聘比率高的为保守方案，计0分；反之则为冒险方案，计1分。累加被试在19个测试项目上的得分，作为被试的职业风险偏好得分，得分越高表示被试越倾向于在职业决策中冒险。
2.3.2 信息板材料
采用表1抽取的6条线索作为职业线索，设置3个备选职位，以行显示职业属性，列显示职位信息的形式呈现。其中所有职业属性的赋值均为“高”、“一般”、“低”，表示该职位该属性上的赋值与被试期望的匹配程度。在信息板材料赋值时，所有属性赋值均由随机函数生成；随机选取了4种职业线索的排序方式，在完整信息与不完整信息的信息板材料中分别采用2种排序方式，最后一行始终呈现风险信息类型变量。为收集相应的因变量，每个备选职位在每条线索上的值在对应的单元格被点击前均不可见，且点开下一个单元格后前一个单元格的赋值消失。
信息板材料共2种，分别对应2种实验条件：完整信息与不完整信息。完整信息信息板如表3所示；不完整信息材料则随机的隐去前6条职业线索中的若干赋值。在不完整信息条件下，所有空白信息位置均通过随机函数生成(招聘/应聘比率线索不会出现空白信息)。为保证空白信息出现概率，空白单元格数量在3到6不等，且不存在某一个线索赋值均为空的信息板材料。
2.4 实验程序
实验过程采用个别施测的形式，在计算机上进行。由主试向被试呈现信息板操作演示动画，并讲解实验要求和操作方式。被试无疑问后，进入实验程序，填写个人信息。呈现指导语，被试无疑议后，点击确定按钮，进入练习阶段，完成1个信息板的练习操作后，进入正式实验阶段，呈现8个信息板材料。每个信息板材料均无时间限制。完成每一个信息板的选择之后，被试按照自己的需求，选择休息或点击继续实验。所有被试均进行2种实验条件，按照预先给定的次序分别进行2个实验水平。实验顺序在被试间进行平衡。
3 结果
3.1 决策加工信息量
3.2 决策线索偏好
为具体考察被试对于不同线索的偏好，以及实验条件是否会影响被试的决策线索偏好，将表4数据进行分解转换得表5。在每一线索下，以风险偏好、信息完整性为自变量，对表5中数据进行2×2重复测量方差分析。在晋升机会线索上，风险偏好主效应显著，F(1，29)=8.54，p＜.01，
=.23；在人际关系线索上，信息完整性主效应显著，F(1，29)=5.53，p＜.05，=.16；在招聘/应聘比率线索上，风险偏好主效应显著，F(1，29)=14.24，p＜.001，=.33，信息完整性主效应显著，F(1，29)=6.21，p＜.05，=.18。
3.3 决策模式
表6呈现了不同实验条件下被试的信息加工深度(搜索深度，DS)。以风险偏好、信息完整性为自变量，对表6中DS指标采用2×2重复测量方差分析得，风险偏好主效应不显著，F(1，29)=1.32，p＞.05，=.04；信息完整性的主效应不显著，F(1，29)=.05，p＞.05，=.002；二者的交互作用不显著，F(1，29)=.08，p＞.05，=.003。
由于在信息不完整的条件下，被试可能查看到空的信息，故剔除被试对空白单元格的点击后，即得被试实际获得的有效信息量占总体的比例。对表6中DS′指标采用2×2重复测量方差分析得，风险偏好主效应不显著，F(1，29)=1.58，p＞.05，η[2]=.05；信息完整性主效应不显著，F(1，29)=.25，p＞.05，=.009；二者间的交互作用不显著，F(1，29)=.46，p＞.05，=.02。显示，被试搜索的有效信息数并未明显受到实验条件的影响。
采用配对样本t检验考察DS与DS′指标是否存在显著差异，得低风险偏好被试在这两个指标上存在显著差异，t(14)=-3.69，p＜.01。显示了低风险偏好被试搜索的有效信息量受到信息完整性的影响较大；而高风险偏好被试获得的有效信息数量则并未受到信息完整性的影响。
4 讨论
4.1 风险偏好对职业决策信息加工的影响
高风险偏好与低风险偏好个体在进行本实验中的决策过程时，并未在决策模式中表现出明显的差异，然而二者在个别线索上却存在显著的偏好差异。
本研究中采用了6条职业特征描述性线索与1条求职成功可能性线索，而其中高风险偏好与低风险偏好个体在晋升机会线索与求职成功可能性线索上表现出了显著的关注度差异。具体对实验中采用的6条职业特征描述线索的含义进行分析，薪酬表示的是就业之后所获得的报酬、人际关系表示环境中的人际互动氛围、工作所在地即就业单位所处的地点(城市与否等)、与自身条件相符表示工作内容与自身能力特点的契合程度、兴趣表示工作特征符合自身偏好的程度、晋升机会表示未来工作发展中升职机会。显然，与其他5条职业特征描述性线索相比，晋升机会的含义更为模糊，因为升职所带来的价值或利益是不确定的。在这一线索上，低风险偏好被试表现出了比高风险偏好被试更明显的不确定性规避行为(Kahaneman & Tversky,1979)，显示了在决策线索中，低风险偏好被试对于具有相对可靠回报的线索予以更多的关注。
而另一方面，当线索本身具有表示选择的可靠性的信息(如概率)时，高风险偏好与低风险偏好被试同样体现出明显的线索偏好差异。在各实验条件下，高风险偏好被试对求职成功可能性线索的加工程度均最低；而低风险偏好被试对该线索的关注程度则与其他线索相仿。可见，当决策线索本身不具备风险相关不确定性时，个体的风险偏好并不影响其对于线索的关注程度；而当决策线索潜在的或直接表征风险、不确定性时，个体的风险偏好会影响其在决策过程中对于该线索的关注程度。
这提示了二者在风险决策过程中信息加工方式的差异。高风险偏好被试倾向于关注决策选项的属性特征，在决策时则相对忽略达成的可能性，或换言之概率；这种忽视可能源自信息检索过程中对相关信息的忽略(较低的线索点击百分率)。低风险偏好被试追求稳定可靠的收益，对可能性线索的加工与其他线索相仿。这种由信息检索过程中对概率线索选择性的关注偏差，可能导致了两类被试决策认知加工过程中的差异。
4.2 信息完整性对职业决策信息加工的影响
在现实生活中大部分决策均是在信息不完备或存在不确定性的情境下进行的，这种可获得信息质量(完整性、确定性)的差异对个体决策信息加工过程亦存在着相当的影响。
当决策信息不完整时，个体在信息加工过程中，对于成功可能性，即选项的概率线索的关注程度提高。这种线索偏好的改变，体现了当环境中可利用线索有限时，人们倾向于关注与选项的可行性(成功可能性、概率)相关的线索。这一结论与Payne,Bettman和Johnson(1988)的研究结果相似，即当限制个体的信息搜索时间时，人们会倾向于更多的关注概率线索。可见，当决策情景中可获得信息受到限制，人们会适应性的倚重概率线索，进行决策。
同样的，信息完整性并未对个体的加工深度产生影响。由信息搜索深度DS指标可见，尽管职业决策对个体具有相当的重要性，并且实验前要求被试认真的完成每一次的选择，但是大部分被试的搜索深度为.70左右，即被试实际做出决策所需的信息仅占可获得信息的70％。表现出保留一定不确定性的倾向(Jacoby et al.,1994)；从另一个角度而言，也表现出决策过程中的有限理性，或简化决策问题的倾向，在一定程度上与前人提出的观点相一致(Todd & Gigerenzer,2000)。且在DS′指标上，个体的搜索深度依然未产生显著的变化，显示了个体的信息搜索深度并未由于信息不完整而增加。可见，个体存在一种倾向，即做出一定的信息搜索的努力(寻找一定数量的信息)，并将决策建立在这些信息之上(无论获得的信息中是否存在无效信息)。这种无关信息有效性的搜索终止规律是否具有普遍性，依然值得在未来的研究中加以考察。
可见，当信息不完整时，人们会选择性的偏好概率性线索以提高决策的效度。同时信息完整性会影响人们对决策信息的加工，却不影响人们做出决策所需要的信息总量。上述发现为风险决策信息加工过程的研究提供了一些新的视角，并有待进一步研究上述变量对个体决策过程信息加工机制的影响。
5 结论
本研究结果表明，低风险偏好被试比高风险偏好被试更多关注可行性(成功率)相关的线索；当信息不完整时，个体更多的关注可行性(成功率)相关线索；个体做出决策所搜集的信息数量并未受到可获得信息数量的影响，即使搜集到的信息并未增加任何有效信息量(点击空白单元格)。