不同类型罪犯在爱荷华赌博任务中的决策功能缺陷，本文主要内容关键词为：罪犯论文,不同类型论文,缺陷论文,功能论文,爱荷华论文，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。
分类号 B849：C91
1 引言
情感决策(affective decision making)是同时包含情感与逻辑的决策过程，旨在做出对个体将来有利或对他人和社会有利的选择和决定(李红，高山，白俊杰，2005)。情感决策功能缺陷会带来严重的个人或社会后果，如吸毒、违法犯罪等。犯罪行为是罪犯行为决策的结果，罪犯在现实生活中做出是否卷入犯罪活动的决定，如是否吸毒，是否采用暴力方式解决问题等。犯罪行为决策涉及多种不确定性因素，如作案准备程度、作案时的环境条件、犯罪损失(刑罚程度)、犯罪收益等，是一种不确定性决策(宋胜尊，傅小兰，2005)，这种决策需要综合情感与逻辑形成决策结果。罪犯因为做了错误的决策而违反法律，那么不同类型罪犯的情感决策功能是否都存在缺陷？如果是，造成缺陷的原因是什么，是否相同？本研究主要关注这两个问题。
爱荷华赌博任务(Iowa Gambling Task，IGT)是测量情感决策功能的经典实验室任务，他的最大特点是模仿现实生活中的决策情景：既有奖励，也有惩罚，且奖惩具有不确定性。在Behcara等1994年的IGT中(Bechara，Damasio，Damasio，&Anderson，1994)，被试在四副牌中进行选择，其中两副是即时收益大(100美元)而长远看来会损失的不利纸牌(A和B：每10张纸牌损失250美元)，另外两副即时收益小(50美元)但长远看来会获益的有利纸牌(C和D：每10张纸牌赢得250美元)。被试无法精确计算每副牌的净收益或者净损失，也不知道需要选择多少张牌(任务实际需要进行100次选择)。被试的目的是尽量多的赢钱。IGT最初是用来测量腹内侧前额叶皮层(Ventromedial Prefrontal Cortex，VMPFC)受损者的决策功能，他们的智力和认知能力正常，但社会功能严重受损。在IGT中，VMPFC受损者持续偏好不利纸牌，正常被试则随着选择的进行由偏好不利纸牌转向为偏好有利纸牌，Bechara等人认为VMPFC受损者的这种选择行为是由他们对“未来的短视(myopia for the future)”造成的(Bechara et al.，1 994)。Damasio等人以躯体标记假说(somatic marker hypothesis)解释VMPFC受损者的决策功能受损(Damasio，Everitt，& Bishop，1996)。躯体标记信号在生物调节的过程中出现，可以通过情绪和情感表达，也可以通过大脑来表征躯体状态的改变。这种躯体标记信号可在内隐或者外显的水平上影响人们对刺激进行反应的过程。在IGT中，奖赏或者惩罚引起的躯体状态变化会成为决策执行后出现某种特定后果的潜在信号，这些情绪和情感性躯体信号调节着个体的行为反应模式。Bechara等人(1997)通过对10名正常人和6名VMPFC受损者的比较研究，为躯体标记假说提供了实验证据(Bechara，Damasio，Tranel，& Damasio，1997)，他们认为VMPFC功能受损可能阻断了与个人情绪经验相关的通路，因此VMPFC受损者不能依据躯体标记做出有利决策。
根据躯体标记假说，额叶的器质和功能异常以及情绪加工异常可能导致决策者在IGT中做出不利决策。目前，对精神病态(Blair，2001；Mitchell，Colledge，Leonard，& Blair，2002)、具有精神病态趋势的亚临床个体(van Honk，Hermans，Putman，Montagne，&Schutter，2002)、物质成瘾者、病理性赌博者、酗酒者(Barry & Petty，2008；Goudriaan，Oosterlaan，de Beurs，& van den Brink，2005)以及破坏性行为障碍者(Ernst et al.，2003)的研究发现，他们在IGT中的表现与VMPFC受损者类似，倾向于选择不利纸牌，做出不利决策。已有研究显示，部分类型罪犯的额叶、脑岛、杏仁核、颞叶等在结构和功能上存在一定程度的异常。反社会人格障碍者(比如暴力罪犯)的前额叶体积比普通人减少了11％，面对社会压力刺激时，自主反应(通过皮肤电和心率测量)也显著低于普通人(Raine，Buchsbaum，&Lacassea，1997；Raine，Lencz，Bihrle，LaCasse，&Colletti，2000)；反社会人格障碍男性罪犯右侧颞叶的体积也有所减小(Dolan，Deakin，Roberts，&Anderson，2002)。冲动性谋杀犯前额叶的葡萄糖代谢低于普通人，右半球皮层下结构(杏仁核，中脑，海马，丘脑)代谢却高于普通人(Raine et al.，1998)。Yang等人对反社会人格障碍者的综述表明，他们的额叶、杏仁核以及颞叶存在器质和功能性障碍(Yang，Glenn，& Raine，2008)。另一些研究显示，部分类型罪犯的情绪加工受损。精神病态罪犯(psychopathic criminal)和边缘人格障碍罪犯面对正性和负性情绪刺激时，其自主唤醒、惊跳反射、面部情绪表达、自我报告的情绪体验都显著的低于正常人(Herpertz et al.，2001；Patrick，Bradley，&Lang，1993)。根据躯体标记假说，不同类型罪犯在IGT中可能都倾向于选择不利纸牌，做出不利决策。
这里存在另一个关键问题，即使所有类型罪犯在IGT中都做出不利决策，造成不利决策的心理功能缺陷相同吗？IGT比较复杂，包含多个对决策十分重要的影响因素。在IGT中做出不利决策，可能是因为对奖励的高敏感性，也可能是因为对惩罚的低敏感(Bechara，Tranel，&Damasio，2000)，还可能二者同时存在(Fridberg et al.，2010)；工作记忆缺陷可能导致决策者在IGT中决策成绩下降(Dretsch & Tipples，2008)；个体无法克服先前选择不利纸牌形成的优势反应，不能完成行为反转(reversal)也可能导致决策者更多选择不利纸牌(Fellows & Farah，2003)。因此，IGT中表现出来的决策功能缺陷可能是由不同的心理功能缺陷所致。
为解决这个问题，研究者们最近开始使用认知模型来解构IGT(Ahn，Busemeyer，Wagenmakers，&Stout，2008；Busemeyer & Stout，2002；Yechiam，Busemeyer，Stout，& Bechara，2005)。认知模型是分析认知任务所包含的心理过程的一种重要工具，它能将心理过程分解出来，并评估它们在认知任务中的作用大小。认知模型的使用由来已久，信号检测论就是用于评估感觉测量任务中个体的主观标准和感受性的认知模型(Green & Swets，1966)。预期效用学习模型(Expectancy Utility Learning model，EUL)目前广泛运用于解释决策者在IGT中的决策行为(Yechiam，Busemeyer，Stout，& Bechara，2005)，它假设：
(1)效用是收益与损失的加权平均数。对收益赋予的权重越大，对奖励的敏感性越高；对损失赋予的权重越大，对惩罚的敏感性越高。
(2)预期效用是当前选择某副牌获得的即时效用与过去选择该牌所获得的总效用的加权平均数，它随着选择的进行而不断更新。对当前选择的牌所获得的效用赋予权重越大，预期效用更新越快，决策者受即时结果的影响越大；对过去选择该牌所获得的总效用赋予权重越大，预期效用更新越慢，受即时结果的影响越小；没有被选择的牌则预期效用不变。
(3)实际决策不仅取决于每副牌的预期效用，还取决于决策者是否运用这些效用。如果运用，则预期效用越高的牌被选择的概率越大，实际选择与预期效用之间的一致性就越高；如果不运用，则预期效用与实际选择相互独立，实际选择与预期效用之间的一致性就越低，表现出随机选择的趋势。
Yechiam等人(2005)运用EUL模型综合分析了VMPFC受损者、年轻的多种毒品成瘾者、年轻的酗酒者、吸食大麻者、亨廷顿氏症患者、帕金森症患者、阿斯伯格综合症患者、右侧躯体感觉皮层及岛叶受损者以及正常老年人在IGT中的决策行为，虽然不同类型被试都表现出决策功能缺陷，但造成这些缺陷原因并不相同。VMPFC受损者受即时结果的影响显著高于正常人；帕金森症患者、阿斯伯格综合症患者和右侧躯体感觉脑区及岛叶受损者比正常人更注重损失；吸食大麻者、可卡因成瘾者、亨廷顿氏症患者和正常老年人比正常人更看重收益；而年轻的酗酒者、年轻的多种毒品成瘾者与正常人没有显著差异(Yechiam et al.，2005)。这项研究表明EUL模型能够测量出相似决策行为背后的不同心理过程。随后，Yechiam等人(2008)采用EUL模型分析了包括涉毒犯、抢劫犯、暴力犯、交通肇事、性罪犯、盗窃犯在内的6类共81名罪犯在IGT中的决策心理过程，并将他们与可卡因成瘾者、其他毒品成瘾者以及眶额叶皮层(orbito frontal cortex)受损者对比，发现不同类型罪犯的决策行为表现相似，但决策心理过程不同。抢劫犯在决策的过程中把损失看得很重，并且受即时结果的影响很大；暴力犯和眶额叶皮层受损者表现类似，看重即时收益；性犯罪、盗窃犯与可卡因成瘾者和其他毒品成瘾者类似，不看重损失(Yechiam et al.，2008)。
Yechiam等人的研究表明(Yechiam et al.，2008)，不同类型罪犯在IGT任务中的决策功能缺陷是由不同的心理功能缺陷所致。但是Yechiam等人的研究存在以下不足之处：
(1)被试类型有限。如未分析经济犯、涉黑犯，而这两类罪犯对社会安定的影响巨大。
(2)部分类型罪犯的被试数量有限。如抢劫犯只有6人，暴力犯只有10人，其结果的稳定性有待验证。
(3)EUL模型也存在不足。①该模型假设效用是实际收益和损失的线性函数，线性假设有三点不足：首先，线性函数可以解释数量较小的得失，对数量较大的得失的解释会产生偏差；其次，线性函数无法解释“得失频率”(gain-loss frequency)效应(Erev & Barron，2005)。比如4次损失1元比一次损失4元更糟糕，虽然两种情况都是损失4元。Chiu和Lin等人的系列研究发现，IGT中的决策行为受“得失频率”的影响(Chin et al.，2008；Lin，Chiu，Lee，& Hsieh，2007)；第三，线性函数假设对奖励赋予的权重高就意味着对惩罚赋予的权重低，反之亦然，即对奖励敏感就对惩罚不敏感，对惩罚敏感就对奖励不敏感。但实际上人们可同时对奖励和惩罚敏感，或同时对奖励和惩罚不敏感，也可只对其中一个敏感，二者相互分离(Bechara et al.，2000；Fridberg et al.，2010)。②EUL模型假设没有被选择的牌预期效用不变，但实际上无论牌有没有被选择，预期效用都会随着时间的延长而不断折扣(Kirby，1997)。
因此，有必要对更全面的犯罪类型、数量更多的被试采用更完善的认知模型去探讨不同类型罪犯的决策功能缺陷及其原因。Ahn等人(Ahn，Busemeyer，Wagenmakers，& Stout，2008)提出的前景效用学习模型(Prospect Utility Learning model，PUL)是对EUL模型的改进。与EUL模型一致，PUL模型在分析决策者在IGT中的决策行为时也基于三个基本假设(Ahn et al.,2008)：
(1)个体对收益或者损失的评估可以通过单维的效用函数来表达。
(2)通过对先前选择获得的体验效用的学习，决策者形成对牌的收益或损失的预期效用。
(3)牌的预期效用决定了它被选择的概率。
与EUL模型不同，PUL模型中的效用采用前景理论的非线性函数进行计算(Tversky &Kahneman，1992)，该函数可以将奖励和惩罚的敏感性分离，同时考虑到“得失频率”效应。预期效用采用衰退补强法则(decay-reinforcement rule)计算，该计算法则假设每副牌的预期效用都会随着选择的进行而不断折扣。
综上所述，本研究采用IGT测量不同类型罪犯的决策功能，探讨他们在情感决策中是否都存在功能缺陷。如果存在，再采用PUL认知模型分析导致决策功能缺陷的心理功能缺陷，并比较心理功能缺陷是否相同。
2 方法
2.1 被试
从某劳教所、某监狱随机选择268名男性罪犯参加实验，给每名被试一支签字笔作为报酬。数据分析时，46名被试被排除，其中不能理解任务要求4人；受过严重脑外伤30人；不识字5人；按照某种固定顺序循环选择2人，如一直按牌1、牌2、牌3、牌4的顺序循环选择；只选择一副纸牌5人，如只选择牌1。最后样本包括222名罪犯，平均年龄34.06±10.14岁，受教育程度9.04±3.30年，均无精神病史，视力或者矫正视力正常，色觉正常，右利手。根据监狱管理规定将罪犯分为8类：吸毒犯(已戒除，平均戒除1.40±0.46年)29名、涉毒犯(运送毒品，贩卖毒品，非法持有毒品，均不吸毒)31名、暴力犯(故意杀人，故意伤害)30名、抢劫犯26名、盗窃犯33名、经济犯(职务犯罪，合同诈骗)31名、性犯罪(强奸，抢劫强奸)21名、涉黑犯21名。控制组来自于普通工厂，共32名男性，平均年龄32.78±2.90岁，受教育程度10.03±0.86年，在年龄和受教育程度上与罪犯组相匹配。均无精神病史，视力或者纠正视力正常，色觉正常，右利手。不同类型被试的基本情况见表1。
表1 被试基本情况表M(SD)
罪犯类型 年龄(岁) 教育程度(年)
刑期(年)
吸毒 36.38(6.46) 10.72(2.23)
2.00(0.23)
涉毒 40.52(11.13) 8.24(2.48) 15.96(6.04)
暴力 33.47(7.91) 7.25(3.38) 15.65(5.92)
抢劫 27.35(5.28) 8.10(3.21) 11.12(5.56)
盗窃 30.97(8.65) 7.82(2.35)
7.00(6.34)
经济 42.65(11.68)12.87(3.30) 10.56(4.93)
性犯罪 28.10(8.16) 8.33(2.61) 12.38(5.49)
涉黑 28.62(6.80) 8.55(2.33) 12.41(8.09)
控制组 32.78(2.90) 10.03(0.86)
2.2 实验任务
在Pentium Ⅳ便携式计算机(14英寸彩色显示器)上执行汉化的IGT。根据预实验结果，为避免被试将牌正面的红色和黑色视为输赢标准，将其全部设置为黑色。将牌的标记A、B、C、D分别换成更易识别的1、2、3、4。为防止被试因连续选择某副牌而出现无牌再选的情况，将每副牌的数量由Bechara等人(1994)的40张增加到60张。将Bechara等人(1999)的指导语译为中文作指导语(Bechara，Damasio，Damasio，& Lee，1999)。
电脑版本的IGT程序如下：在屏幕顶部呈现绿色条，提示被试每次选择后的收益余额，其长度与收益余额成正比。绿色条下面呈现标记本金的红色条，数值固定为2000元。红色条下面呈现四副纸牌，标记为牌1、牌2、牌3、牌4。纸牌先以背面呈现给被试，要求其根据自己的判断每次从4副牌中任意选择某副牌中的1张牌，用鼠标点击自己选择的牌，该牌翻为正面，同时反馈该次选择的收益额和损失额。选择牌1，每次可获得100元，连续选择10张，则其中5张在每次获得100元的同时，产生150元至350元不等的损失，总共损失1250元，10张牌净损失250元。选择牌2，每次也可获得100元，每10张中有1张在获得100元的同时损失1250元，10张牌净损失250元。选择牌3，每次可获得50元，连续选择10张，其中5张在获得50元的同时损失50元，总共损失250元，10张牌净收益250元。选择牌4，每次可获得50元，每10张牌中有1张在获得50元的同时损失250元，10张牌净收益250元。长远而言，牌1和2为不利纸牌，多选会导致损失；牌3和4为有利纸牌，多选会带来收益。牌1的损失频率高于牌2，牌3的损失频率高于牌4。每副牌的具体得失结构见表2。实验包括100次选择，按顺序将每10次选择划为1个区组(block)，共10个区组。
2.3 实验设计与程序
实验采用10(区组)×9(被试类型：8类罪犯和控制组)混合设计。被试先填写基本情况表，然后在电脑上完成IGT。实验不设置练习，在实验开始前，对被试提供详细的指导语，并示范操作方法。对鼠标操作不熟悉者，先熟悉鼠标操作。完成实验每人大概需要20分钟。
2.4 数据分析方法
首先分析纸牌的选择情况，判定被试是否存在决策功能缺陷。然后运用PUL模型分析导致决策功能缺陷的心理功能缺陷。最后将PUL模型与EUL模型进行对比，验证PUL模型的拟合度是否优于EUL模型。认知模型采用R统计语言编写。
2.4.1 效用函数
该函数假设效用是实际净收益的幂函数。x(t)=win(t)-│loss(t)│，它代表第t次选择的净收益。α(0＜α＜1)控制效应函数形状，当α越接近于0，函数形状越像阶跃函数(step function)，表示不同大小的实际收益引起的主观效用趋于相同；当α接近于1时，主观效用与实际收益或者损失呈直线变化趋势。λ(0＜λ＜10)是损失规避参数，表示个体对损失的敏感性，当λ接近于0时，损失被知觉为中性事件，效用接近0；当λ等于1时，相同数量损失和收益带来数量相同但效价相反的效用；当λ大于1时，相同数量的损失引起的效用大于相同数量的收益引起的效用，表现为损失规避。
2.4.2 预期效用更新函数
PUL模型：
。该函数假设预期效用随选择的进行不断折扣，预期效用更新为第t次选择时获得的效用u(t)。A(0＜A＜1)是近因效应参数，表示过去预期效用折扣的程度。A值越大，过去的预期效用折扣越小，新的预期效用受当前效用的影响越小；A值越小，过去预期效用折扣越大，新的预期效用受当前效用的影响越大。
2.4.3 选择法则
是选择牌.j的概率，它是牌.j的预期效用的递增函数，是其他三副牌的预期效用的递减函数。公式中θ(t)为敏感性参数(sensitivity parameter)，它反应决策者对预期效用的敏感性。敏感性参数越大，选择与预期效用越一致；敏感性参数越小，选择与预期效用越不一致。
EUL模型：敏感性随着选择的进行升高或降低。被试的经验可随着选择的增多逐渐积累，对自己的预期效用更加自信，敏感性也随之增加；敏感性也可能随着选择的增多逐渐降低，因为被试可能疲劳或者是觉得无聊。EUL模型假设每次选择之间是相互关联的，敏感性是选择次数的幂函数，
是一致性参数。正值表示敏感性增加，负值表示敏感性降低。
PUL模型：该模型假设选择之间相互独立，
为一致性参数，c值越小，敏感性越低，c值越大，敏感性越高。选择之间相互独立的假设可以使该模型的适用性更高，可用于分析除IGT以外的有多个选项的赌博任务，如东吴赌博任务(Soochow Gambling Task，SGT)。SGT是对IGT的一种变形，反应IGT中的“得失频率”对决策行为的影响(Chiu et al.,2008)。
2.4.4 模型的比较 为确认两种模型对数据的拟合度，将两种模型分别与随机基线模型(randombaseline model)和连续基线模型(constant baselinemodel)进行比较，计算其提升指数(improvementindex)
。随机基线模型假设决策者从每副牌中进行随机选择，每副牌被选择的概率均为0.25；而连续基线模型假设决策者选择每副牌的概率随着选择的进行保持连续，这个概率可从被试100次选择中直接进行估计。=2·log likeihooddifference-k·ln(N)，公式中k是两模型参数个数的差异，N为观测的次数(本研究中为100)。比如EUL模型有三个参数，而随机基线模型只有一个参数，因此=2·ln(100)≈9.2。由于模型的参数个数越多，对数据的拟合越好，因此不同模型进行比较时需要考虑模型的复杂程度。本研究参照Ahn等人(2008)的研究，采用贝叶斯信息标准测度(Bayesian Information Criterion，BIC)来控制模型的复杂程度。BIC=-Δk·1n(N)，N是观测的次数，Δk是不同模型的参数个数的差异。BIC为正值表示在控制了模型的复杂程度之后拟合程度依然很好，值越大表示拟合越好。
3 结果
3.1 纸牌选择结果
3.1.1 选择策略的改变 将年龄、受教育程度、刑期作为自变量，各个区组有利纸牌选择比例作为因变量进行重复测量方差分析，以Greenhouse Geisser法校正自由度(下同)，三者的主效应均不显著，也无任何显著的交互作用(ps＞0.1，
均小于0.01)。以8种罪犯类型为自变量，各区组有利纸牌选择比例为因变量进行重复测量方差分析，区组主效应不显著，F(9，1926)=1.78，p=0.08；区组与罪犯类型交互作用不显著，F(63,1926)=0.74，p=0.93，因此将8类罪犯合并为一组与控制组进行比较。以被试类型和区组为自变量，各区组有利纸牌选择比例作为因变量进行重复测量方差分析，区组主效应显著，F(9,2268)=3.25，p=0.001；区组与被试类型交互作用显著，F(9,2268)=5.47，p＜0.001。简单效应分析显示，从第6个区组开始，控制组的有利纸牌选择比例显著高于罪犯组(ps＜0.05)。图1呈现了罪犯组与控制组在各个区组内有利纸牌的选择比例。
为检验被试选择策略的转换，以有无损失和被试类型(罪犯组和控制组)为自变量，选择变换的比率为因变量进行方差分析。有无损失主效应边缘显著，F(1,492)=2.89，p=0.072；被试类型主效应边缘显著F(1,492)=3.24，p=0.06；有无损失和被试类型交互作用不显著，F(1,492)=0.01，p=0.92。事后比较发现，有损失的时候转换概率显著高于无损失时的概率，控制组的转换概率显著高于罪犯组的。对8类罪犯的转换概率进行方差分析。罪犯类型主效应显著，F(7,424)=5.55，p＜0.001；有无损失的主效应显著，F(1,424)=6.05，p=0.014；罪犯类型与有无损失交互作用不显著，F(7,492)=0.055，p＞0.05。事后比较发现，经济犯的转换概率显著大于其他7类罪犯(ps＜0.05)；涉黑犯的转换率显著小于除暴力和涉毒犯以外的其他类型罪犯。
3.1.2 不同纸牌的选择数量 以被试类型和区组为自变量，每副牌的选择比例为因变量进行重复测量方差分析，牌的主效应显著，F(3,756)=22.08，p＜0.001，区组与牌的交互作用显著，F(27,6804)=2.07，p=0.001，牌和被试类型交互作用显著，F(3,756)=6.35，p＜0.001，区组、牌、被试类型三者交互作用显著，F(27,6804)=2.58，p＜0.001。简单效应分析显示，从第6个区组开始，控制组选择牌2的比例显著少于罪犯组，选择牌4的比例显著高于罪犯组，从第8个区组开始，控制组选择牌3的比例显著高于罪犯组(ps＜0.05)，两组在牌1的选择上没有显著差异。图2呈现了两组被试在不同区组中每副牌的选择次数。
图1 罪犯组与控制组在各个区组中有利纸牌选择比例
图2 罪犯组与控制组在各个区组中每副纸牌的选择次数
以8类罪犯类型为自变量，牌1、2、3、4的选择次数为因变量进行重复测量方差分析，牌的主效应显著，F(3,642)=2.44，p＜0.001，牌2的37.67次显著高于其他三副牌(ps＜0.001)，牌4的24.46次显著地高于牌1的19.27次和牌3的18.60次(ps＜0.001)，牌1和牌3的选择比例没有显著差异；牌与罪犯类型的交互作用不显著F(21,642)=0.52，p=0.95。以相同的方法对控制组进行分析，牌的主效应显著，F(3,93)=8.66，p＜0.001，牌1的16.63次显著少于其他三副牌，牌2与牌3和牌4没有显著差异，牌3的23.44次少于牌4的31.38次。将罪犯合并为一组与控制组进行比较，牌的主效应显著，F(3,756)=22.08，p＜0.001；被试类型与牌的交互作用显著，F(3,756)=6.35，p＜0.001。简单效应分析发现，两类被试牌1的选择没有显著差异，F(1,252)=1.90，p=0.17；牌2的选择存在显著差异，F(1,252)=8.40，p=0.004，罪犯组显著高于控制组；牌3的选择存在显著差异，F(1,252)=4.48，p=0.035，罪犯组显著低于控制组；牌4的选择存在显著差异，F(1,252)=7.24，p=0.008，罪犯组显著低于控制组。
3.1.3 得失频率对选择行为的影响 以损失频率高低、奖励高低以及被试类型为自变量，每个类型的牌的选择为因变量进行重复测量方差分析。损失频率主效应显著，F(1,252)=61.15，p＜0.001，低损失频率的牌选择次数显著大于高损失频率的牌；损失频率与被试类型交互作用不显著，F(1,252)=0.60，p＞0.05；奖励的主效应不显著，F(1,252)=0.459，p＞0.05；奖励和被试类型交互作用显著，F(1,252)=14.05，p＜0.001，简单效应分析发现，罪犯组对高奖励的牌的选择显著大于低奖励的牌(p＜0.001)；损失频率、奖励、被试类型三者交互作用不显著，F(1,252)=2.41，p＞0.05。
3.2 基于PUL认知模型分析
以被试类型为自变量，四个参数为因变量进行方差分析发现，α值的被试类型主效应显著，F(8,253)=2.109，p=0.04；c值的被试类型主效应边缘显著F(8,253)=1.87，p=0.07；λ值的被试类型主效应显著，F(8,253)=8.56，p＜0.001，A值的被试类型主效应不显著，F(8,253)=0.91，p=0.51。事后多重比较发现，暴力犯的α值显著低于除涉黑犯以外的其他类型被试(ps＜0.05)。在λ值上，经济犯和性罪犯与控制组没有显著差异，其他6类罪犯之间没有显著差异，经济犯、性罪犯和控制组显著大于其他6种类型罪犯(ps＜0.01)。在c值上，控制组显著低于暴力犯(p=0.05)和涉黑犯(p=0.03)；经济犯显著低于涉毒犯(p=0.05)、暴力犯(p=0.005)、盗窃犯(p=0.04)、性罪犯(p=0.02)和涉黑犯(p=0.004)。表3呈现了不同类型被试的a，λ，A，c参数值。
3.3 EUL和PUL模型的比较
对PUL模型优于随机基线模型与EUL模型优于随机基线模型的BIC值进行配对t检验，结果所有类型被试的PUL模型BIC值均显著大于EUL模型(ps＜0.001)；所有类型被试的PUL优于连续基线模型的BIC值也都显著大于EUL模型优于连续基线模型的BIC值(ps＜0.001)。表4呈现了PUL模型和EUL模型分别与两种基线模型对比的BIC值。
4 讨论
4.1 不同类型罪犯的决策功能缺陷
就决策进程中有利纸牌选择比例[(牌3+牌4)/10]而言，控制组从第6个区组开始显著地高于罪犯组，各类型罪犯之间没有显著差异，这与前人研究有相似之处。Yechiam等人(2008)研究发现，控制组大概从第4个区组开始，有利纸牌选择比例显著高于罪犯组，各类罪犯间没有显著差异。Behcara等人(1997)发现正常被试完成IGT经过四个阶段，后面两个阶段是直觉(hunch)阶段和概念(conceptual)阶段。在第50次选择左右，决策者进入直觉阶段，认识到牌1和牌2具有风险，开始回避这两副牌，转向有利纸牌3和4；在第80次左右进入概念阶段，决策者能够理解任务的规律，持续回避不利纸牌，选择有利纸牌。本研究中控制组从第6个区组(即第60次选择左右)开始，选择牌2的比例呈下降趋势，选择牌3和牌4的比例呈上升趋势，表现出对牌2的回避，对牌3和牌4的偏好。控制组通过选择策略的转变以做出有利决策，这与Bechara等人的研究结果相似。Behcara等人(1994，1997)的两项研究发现，VMPFC受损者持续选择不利纸牌，偶尔尝试有利纸牌。罪犯组的表现与VMPFC受损者类似，他们持续在不利纸牌中进行选择。
值得注意的是，控制组和罪犯组对每副牌的偏好与Bechara等人(1994)的研究结果不完全相同。Bechara等人(1994)的研究中，控制组对损失频率不同的牌1和2的选择没有显著差异，牌3和4也没有显著差异，VMPFC受损者与之类似。本研究中，控制组选择损失频率低的牌2显著多于损失频率高的牌1，牌4显著多于牌3；罪犯组的表现类似，无论是有利纸牌还是不利纸牌，损失频率低的牌的选择比例都显著大于损失频率高的牌，且牌2的选择比例最高；两组被试在牌1上没有显著差异。Chiu等人(2008)指出，IGT中的“得失频率”是影响决策行为的一个重要因素，正常人更偏好损失频率低的牌。Bechara团队后期的研究中也出现了这种效应，在一项关于精神分裂症患者的研究中(Sevy et al.，2007)，患者对牌2的选择显著高于牌1，约为牌1的1.6倍。
惩罚频率对罪犯组和控制组具有相同的影响，两类被试都倾向于选择低惩罚频率的牌；但奖励高低对两类被试的影响不同，罪犯组选择高奖励的牌显著多于低奖励的牌，而控制组在高低奖励牌的选择上没有显著差异。这表明在IGT中，得失频率可以影响被试的决策行为。同时，罪犯组和VMPFC受损者对每副纸牌的偏好也不同，这可能反应二者决策功能缺陷的原因不同，VMPFC受损者对不利纸牌1和2同样的偏好反应他们对“未来的短视”(Behcara et al.，1994)。罪犯对于损失频率低、即时奖励高的牌2的偏好可能由多种原因造成，这将在下一部分详细讨论。无论如何，他们都倾向于选择不利纸牌，存在决策功能缺陷。
4.2 造成不同类型罪犯决策功能缺陷的原因
4.2.1 认知模型的比较 统计结果表明，PUL模型对所有类型被试的数据拟合度均好于EUL模型。如前所述，PUL模型发展了EUL模型，本研究的结果也提供了实验证据，PUL模型比EUL模型能更好地解释个体在IGT中的决策行为，进一步拓展了Ahn等人(Ahn et al.，2008)的研究。PUL模型的拟合度更好可能是因为它一方面采用前景效用的幂函数对奖励和惩罚敏感性进行了分离；同时幂函数也将“得失频率”纳入统计分析，从本研究结果看，被试的决策行为受“得失频率”的影响。另一方面，它对效用的折扣的计算方式较EUL模型更合理。
4.2.2 收益和损失敏感性 参数α和λ共同决定个体对收益或者损失的敏感性。α值越小表示函数形状越像阶跃函数，不同大小收益的主观效用趋于相同；λ值越小表示损失规避越小，损失引起的心理效用越小。暴力犯的α和λ是所有类型罪犯中最小的。α值比其他类型罪犯更小，表示暴力犯对收益的敏感性比其他类型罪犯更低。在引起相同的心理效用的情况下，暴力犯需要更大的奖励刺激量，其他类型罪犯只需要较小的奖励刺激量。由于对奖励的敏感性低，暴力犯可能也无法区分较小的刺激量间的差异。同时，λ值较小表示暴力犯对惩罚也不敏感，惩罚引起的心理效用很小。这与他们在牌的选择行为上是一致的，大惩罚没有改变他们对大收益的牌2的偏好，而在小收益的牌3和牌4的选择上则没有显著差异。这种特点反应了为什么暴力犯喜欢诉诸暴力且重犯率高，因为通过暴力才可以获得更大的愉悦刺激，并且惩罚往往不能改变其暴力行为。
暴力犯对收益和损失都不敏感可能是由前额叶功能缺陷所致。在连续作业的任务中，谋杀犯的内侧前额叶和外侧前额叶的葡萄糖代谢显著低于控制组(Raine et al.，1997；Raine et al.，1994；Raine et al.，2000)。已有研究发现，前额叶参与到奖励和惩罚的加工当中。内侧前额叶和纹状体一起表征不确定条件下选项的价值(Levy，Snell，Nelson，Rustichini，& Glimcher，2010)。当反馈的奖励或者惩罚增加时，眶额叶皮层激活(Elliott，Friston，& Dolan，2000)。在惩罚或者是没有预期到的惩罚中，眶额叶皮层也激活(O'Doherty，Critchley，Deichmann，& Dolan，2003)。灵长类动物的眶额叶皮层对奖励和惩罚的预期进行编码(Roesch & Olson，2004)。由此可见，暴力犯的前额叶功能障碍可能导致他们对奖励和惩罚都不敏感。
涉黑犯与暴力犯类似，其α值和λ值均小于其他类型罪犯和控制组，在每副牌的选择上面也与暴力犯类似，他们最倾向于选择牌2，其选择次数显著多于牌1和牌3，牌3和牌4的选择没有显著差异。这表明涉黑犯与暴力犯类似，对奖励和惩罚都不敏感。这和两种类型罪犯都倾向于采用暴力的犯罪形式的特点相吻合。
涉毒犯、盗窃犯、抢劫犯、吸毒犯(已戒除)比较类似，其α值与控制组没有显著差异，而λ值显著低于控制组，这表明他们对奖励的敏感性与控制组没有显著差异，但是对损失的敏感性显著低于控制组，损失规避很低。奖赏加工正常和低损失规避的共同作用可能驱动决策者更多选择收益大、损失也大的牌。因为奖赏引起的效用保持正常，而大的损失引起的心理效用很小，整合起来就表现为这类牌的效用比收益小、损失小的牌的效用更大。同时，由于他们对“得失频率”敏感，因此在这两副大收益的牌中他们应当偏向损失频率低的牌。据此他们应当更多的选择牌2，这与他们实际选择行为一致。
涉毒犯、盗窃犯、抢劫犯对损失不敏感可能是因为他们希望通过获得财富和社会资源来增加地位、维持或者是重建他们的生活方式，导致他们对犯罪的风险进行了折扣或者忽视(Shover & Honaker，1992)。吸毒犯(已戒除)对损失的敏感性显著低于控制组，没有表现出对奖励的高敏感性，这与先前的研究结果不同。Fridberg等人采用PUL模型分析慢性大麻滥用者在IGT中的决策行为发现，他们不仅对损失的敏感性显著低于控制组，对奖励的敏感性也显著高于控制组(Fridberg et al.，2010)。这种差异可能是因为被试选取不同，本研究采用的被试是毒瘾戒除者，而不是处在成瘾阶段的被试。有研究发现，可卡因成瘾戒除25天的被试在完成IGT任务时右侧眶额叶激活显著大于健康成人(Bolla et al.，2003)，而眶额叶皮质在与奖励相关的行为中参与抑制决策加工(Bechara et al.，2000；Fan，Flombaum，McCandliss，Thomas，& Posner，2003；Krawczyk，2002)。因此，可能是由于成瘾戒除者眶额叶更大的激活抑制了对奖励的加工，未表现出对奖励的高敏感性。
4.2.3 预期效用更新 各类罪犯与控制组在预期效用更新方面差异不显著，这与先前研究吻合。Lane等人发现急性物质成瘾者虽然表现出风险寻求行为增加，但是没有在预期的更新方面表现出变化(Lane，Yechiam，& Busemeyer，2006)。Stout等人发现男性可卡因成瘾者在学习效率参数上与男性控制组没有显著差异(Stout，Busemeyer，Lin，Grant，& Bonson，2004)。Bishara等人发现，年轻的可卡因成瘾者与非成瘾的控制组在EUL模型三个参数上均没有显著差异(Bishara et al.，2009)。罪犯组与控制组在近因效应上无显著差异，表明他们对过去事件的预期效用折扣与正常人无异。新的预期效用的形成并没有显著受当前选择的即时效用的影响，即罪犯组并没有表现出对即时结果的过高关注，结合收益与损失敏感性可知，罪犯组的决策功能缺陷不是由于对“未来的短视”造成的，而与他们对奖励和惩罚的加工异常有关。这与VMPFC受损者由对“未来的短视”造成的决策功能缺陷不同。正是因为这种决策心理特点的差异，导致他们对牌的偏好不同，VMPFC受损者更加偏好即时收益大的两副不利纸牌1和2，而各类罪犯则只偏好不利纸牌中的牌2。
4.2.4 选择一致性 控制组的选择一致性显著低于暴力犯和涉黑犯，并且也低于除经济犯以外的其他类型罪犯。从选择转换率来看，控制组被试在没有损失的情况下，选择保持不变，只要一遭受损失，他们立即改变自己的选择。因此他们采用了“赢则留，输则走”的选择策略，这使得其选择一致性低。Chiu等人以及Mitropoulos等人的研究表明，正常被试在不确定性决策中可能采用这种策略(Chiu et al.，2008；Mitropoulos，2003)。张锋等人(2008)研究发现，海洛因戒除组和控制组对单纯收益的选项(没有损失的选项)的反应模式一致，在遭受损失的选项上使用不同的策略，控制组倾向于通过变换选择来回避惩罚，而戒除组被试仍维持先前的决策策略。因此，“赢则留，输则走”的选择策略可能导致控制组在牌之间不停地转换，从而表现出较低的选择一致性。
经济犯的选择一致性在所有类型被试中最低，这与他的选择转换率高于其他所有类型的罪犯相一致。这可能反应他们比其他类型的罪犯更谨慎，通过不断的变换选择来回避惩罚。有研究表明，在IGT中，连续多次选择同一张牌会增加人们转换选项的概率(Zhao & Costello，2007)。不管是不是有利纸牌，谨慎因素都告诉人们不要连续选择某一张牌，因为人们认为连续发生相同的事件会增加不同事件发生的概率(Kahneman & Tversky，1972)。因此，谨慎性高的个体在连续获益的情况下更可能变换选择。经济犯的高谨慎性与他们在现实中犯罪方法更为隐蔽、逃避打击更坚决的实际情况相吻合。
除经济犯以外的其他类型罪犯的选择一致性都较高，这可能有2个原因。(1)罪犯知道牌2是不利纸牌，但是由于先前形成的优势反应，他们不能够转换。在IGT中，不利纸牌先呈现一段时间的大奖励之后再出现大的惩罚，此时个体形成了对不利纸牌的优势反应。在惩罚出现之后，被试需要完成行为反转，转向有利纸牌才能达到正常的成绩。Fellows和Farah发现VMPFC受损者在不需要反转学习的IGT变式任务中成绩受损减弱，这一结果支持了刺激强化反转对IGT实验结果的解释(Fellows & Farah，2003)。其他研究也支持VMPFC参与快速的刺激强化学习以及反转，如在反转学习中，VMPFC的反应差异取决于是否需要行为反转(O'Doherty et al.，2003)。(2)罪犯不知道牌2是不利纸牌，因此没有进行转换，即他们没能正确认识任务规律，始终认为牌2是有利纸牌，更能够让他们赢钱，因此持续选择牌2。结合前面参数的可知，暴力犯、涉黑犯、涉毒犯、盗窃犯、抢劫犯、吸毒犯(已戒除)更有可能是由于原因(2)所致，他们对惩罚的低敏感性，没有对惩罚的量进行完全加工，而由于奖赏加工正常，从而形成牌2具有更大效用的认识，因此做出持续选择牌2的决策。性罪犯选择一致性高可能是由于原因(1)所致，他们对奖励和惩罚的加工以及预期效用更新都与控制组无异，他们能对牌形成正确的预期效用。因此，可能是由于他们不能完成行为的反转造成持续选择不利纸牌2。这种行为反转障碍可能造成他们无法抑制重复犯罪，从而导致更高的重犯率。
4.3 本研究的应用价值
本研究对罪犯的改造具有一定的指导作用。监狱的一个重要工作就是对罪犯进行改造，让罪犯在出狱之后不再犯罪。但是，我国的重犯率的增长反映了改造效果不太理想(刘强，王贵芳，2008)。Farabee(2005)认为，监狱对罪犯改造效果低下的一个主要原因是没有对罪犯进行合理的分类，决定罪犯进入那一类矫正项目没有一个科学的程序与依据。目前，关于罪犯的分类方法主要有三大类，一为量刑的刑事学类型；二为鉴定和鉴别的诊断学类型；三为教育、改造的技术学类型(肖兴政，2001)。与改造相联系的分类都是依据对罪犯改造的一些临床经验设想出的假定性类型，并没有实证的分类研究做支持。本研究结果表明不同类型罪犯的决策行为具有不同的心理特点，一方面说明对罪犯进行分类改造的必要性，另一方面也为罪犯分类改造提供了理论依据。暴力犯和涉黑犯对收益和损失都不敏感且对过去事件效用忘记很快，监狱在改造时可将这两类罪犯纳入同一改造程序，一方面设法提高其对收益和惩罚的敏感性，另一方面加强他们对过去事件的效用的体验与记忆。吸毒犯(已戒除)、涉毒犯、盗窃犯、抢劫犯可纳入同一改造程序，着重增加他们对惩罚的敏感性，增强惩罚对他们产生的效用。对性犯罪这类无法克服先前反应优势的罪犯需要加强训练他们的行为抑制能力，例如通过延迟强化、延迟满足等方式来提高其行为抑制能力。
5 结论
本研究结果与Bechara等人研究结果不完全相同，说明IGT是一个比较敏感的任务，不同类型被试的决策特点在IGT的决策进程中都能得到反应。罪犯组与控制组对低损失频率牌的共同偏好以及对奖励的不同偏好表明，在IGT中“得失频率”会影响决策者的决策行为。EUL模型和PUL模型均可用于分析IGT中决策者的决策心理过程，但PUL模型对决策行为的拟合度更佳。不同类型罪犯在爱荷华赌博任务中更偏好不利纸牌2，说明他们在情感决策任务中都存在决策功能缺陷。通过PUL模型的分析，暴力犯和涉黑犯类似，他们对收益和损失都不敏感，对过去事件的预期效用折扣很快。吸毒犯(已戒除)、涉毒犯、盗窃犯、抢劫犯类似，他们对奖赏的加工与常人无异，但都对损失不敏感。经济犯在决策中表现得比其他类型罪犯更加谨慎。性罪犯对优势行为的反转能力存在缺陷。本研究结果对罪犯的分类改造具有一定的指导作用。总之，本研究获得以下主要结论：(1)不同类型罪犯在爱荷华赌博任务中都存在决策功能缺陷。(2)导致不同类型罪犯决策功能缺陷的原因不同。
致谢：感谢审稿专家富有建设性的意见。感谢中国科技大学的邬林在程序编写中提供的帮助。感谢曾勇刚干警在数据搜集过程中的大力支持。感谢西南大学龙长权、索涛、赵光、欧阳含璐等人对本文提出的宝贵意见。