1、 引言
安全标志在生产制造、采矿、交通运输等行业有着广泛应用。近些年,安全标志的相关作用引起了学术界和实业界的共同关注,成为工业工程管理领域和社会科学领域研究的焦点问题之一。安全标志的作用是提供风险信息,以便人们做出决策,是一种风险管理策略,在安全管理中占据重要地位。风险管理的方法分为三个层级:改善设计以消除风险、加强防护以隔离风险、传递信息以警示风险(Sanders& McCormick,1987)。显然,安全标志属于第三层级。前两个层级的措施可能由于技术或经济的原因而较难实现,这更加凸显了安全标志的重要作用。
以往对安全标志的研究集中于工效学和人因工程学科范畴,从安全标志本身的设计特征,以及目标受众的个体特征与情境因素这两大方面来研究影响安全标志有效性的变量(Yu,Chan,& Salvendy,2004)。由于人对安全标志的决策涉及知觉和认知过程,因此,探究人对安全标志信息的加工过程具有较大的理论价值和实践意义(DeJoya & Wogalterb,1993;Rogers,Lamson,& Rousseau,2000;Trumbo,2006) 。DeJoya 和 Wogalterb(1993) 构建了一个安全标志研究的理论框架,提出了沟通———人的信息处理(Communication - Human Information Processing,C- HIP)模型。这一模型提出了人对安全标志信息处理的五个步骤:注意、理解、态度和相信、动机、行为。注意是安全标志信息处理的第一步,安全标志只有先被注意到,人才会对其进行下一步的加工。
安全标志越能吸引注意,人就越倾向于做出遵从行为( Laughery,2006; Rogers,Lamson,& Rousseau,2000) 。然而,前人研究主要关注安全标志本身的特征,较少有研究关注安全标志是如何影响人们对潜在危险目标的认知加工过程 Rogers,Lamson 和Rousseau (2000) 认为安全标志能否吸引人们对于潜在危险目标的注意是衡量安全标志有效性的重要标准。安全标志词语是安全标志的重要组成部分,因此,本文的主要目的是研究安全标志词语对目标的注意效应的影响。
安全标志词语能够用来吸引人对潜在危险目标的注意(Laughery,2006;Rogers,Lamson,& Rousseau,2000;Wogalter,Conzola,& Smith - Jackson,2002)。
美国国家标准 ANSI Z535. 4 推荐的三个最常用的信号词是“危险”(DANGER)、“警告”(WARNING)和“小心”(CAUTION)。中国国家标准 GB2894 —2008和 GB15258 —2009 也推荐在安全标志中使用信号词(如“警告”、“危险”等)。不同的信号词对注意的吸引程度不同。比 如,Adams,Bochner 和 Bilik(1998) 发现“危险”比“小心”更能引起注意。
Wogalter 和 Silver(1990) 让被试对 84 个信号词在如下维度上打分:强度、受伤害程度、受伤害的可能性、对注意的吸引力、对标有信号词的产品的关注程度、可理解性,结果发现,这些维度间存在很强的相关性。因此,他们提出了一个总的维度即风险等级来概括上述维度。Yu,Chan 和 Salvendy(2004)等用中国被试测量了 16 个信号词的风险等级,结果表明,除了一个词语以外,剩下的 15 个词语能够根据风险等级得分被分为三个组:高风险词、中风险词和低风险词,并且分类结果与用美国人作为被试的研究一致。
安全标志词语理论研究是以对风险的研究为基础,对风险的研究可以追溯到心理学家 Slovic 对人的风险感知的研究(Slovic,Monahan,& MacGregor,2000) 。风险感知是指人们对风险事件的看法及反应,包括对风险的描述、评估。通过研究人对风险的感知方式,能够找到更好的方式来传递风险信息。
随着认知心理学的发展,研究人员发现,人们对风险的感知同时受到“分析系统”和“经验系统”的影响(Finucane,Slovic,Peters,& MacGregor,2004)。在分析系统下,人们以理性的、逻辑的方式来计算、评估风险,这一过程通常要消耗较长时间,受意识控制较多。而经验系统则以快速、直觉的判断方式工作,更偏向自动、非受控的加工过程。
事实上,人们对风险的判断并非完全理性,而是受到很多因素的影响。Kahneman,Slovic 和 Tversky(1982)的研究揭示了人在风险决策时的启发式思维及其导致的偏误,比如锚定效应、过分自信、易得性偏差)等。此外,人们对风险的判断在很大程度上还受到情绪的影响。在一项实验中,Slovic,Monahan和 MacGregor(2000)让若干心理学家和精神病专家评估一位精神病患者是否能够出院,一部分专家被告知:“每 100 位类似的精神病患者中有 20 位会有暴力行为”,另一组专家则被告知:“类似的患者有20% 的概率会有暴力行为”。结果发现,前一组专家中拒绝患者出院的有 41%,而在后一组专家中则只有 21%。虽然这两种信息在表达方式上有所不同,但是内涵一致,理性的决策结果应该是两者风险一致。然而,直接的数字表达(20 位) 比概率表达(20%)更容易使人形成具体的形象(比如几个正在施行暴力行为的患者),从而引起了更强烈的情绪反应(Slovic,Monahan,& MacGregor,2000)。进一步,总体情绪反应又影响了人对风险的判断,越强的负性情绪会引起越高的风险感知,这便是情绪启发式思维(Slovic,Finucane,Peters,& MacGregor,2007)。
近年来,神经科学研究同样提供了风险判断受情绪影响的证据,Vorhold 等(2007)在一项功能性磁共振成像(fMRI)研究中发现,风险评级任务激活了内侧前额叶皮质、额下回、小脑和杏仁核等脑区,而其中的杏仁核和前额叶皮质与情绪决策有关。研究表明,情绪相关信息的处理存在半球效应,右脑半球更多地涉及情绪刺激尤其是负性情绪刺激的处理(Heller,Nitschk,& Miller,1998)。因此,安全标志词语的不同风险等级能够引起人不同程度的情绪反应,使右脑处于较高的激活水平。此外,出现在一侧视野的刺激将由对侧脑区最先加工(Heller,Nitsch-ke,& Miller,1998),因而,词语风险等级引起的右脑激活水平的差异可能会影响到出现在左侧视野区域内目标的心理加工过程。
迄今为止,安全标志领域的大多数研究应用主观测量手段,使用 Likert 量表让被试对安全标志的风险打分(Chan & Ng,2009; Lesch,Rau,Zhao,&Liu,2009;Yu,Chan,& Salvendy,2004) 。主观测量手段往往产生偏差,因此,本文用心理学实验中的经典线索 - 靶范式(cue-target paradigm)来研究安全标志词语的注意效应。Posner 和 Cohen(1984) 发现,如果从线索呈现到靶子呈现之间的时间间隔(stimulus - onset asynchrony ,SOA)大于 300ms,被试对与线索位置一致的靶子(有效提示)的反应时长于与线索位置不一致的靶子(无效提示),出现返回抑制(inhibition of return,IOR)效应。返回抑制效应反映了人对以前注意过的区域的抑制,有利于对新的、未注意过的区域的视觉搜索(Klein,2000)。
然而,研究表明,风险、威胁相关负性刺激能够减弱IOR 效应的大小( Fox,Russo,& Dutton,2002) 。人在长期进化过程中形成了对威胁相关刺激的快速、自动的处理机制,对这类刺激的快速侦测能够使人迅速应对风险,以在环境中生存(?hman & Mineka,2001)。风险相关刺激对人具有重要性,更能够吸引并保持注意,因此,这些刺激能减弱 IOR 效应。
安全标志传递的是潜在风险信息,为了探究不同风险等级安全标志词语的有效性,本文用线索 -靶范式来研究安全标志词语的风险等级对目标注意(由 IOR 效应衡量)的调节作用。根据研究综述,我们提出本文的假设:(1)高风险等级相对于中、低风险等级的安全标志词语能够减弱 IOR 效应;(2)安全标志词语的风险等级对 IOR 效应的调节作用具有半球效应,当目标出现在视野左侧时,相对于右侧,此调节作用更显著。
2、 研究方法
2. 1 研究对象
实验被试是 26 位本科生或研究生(其中男生13 名) ,年龄平均值 24. 04 岁,标准差 2. 11。所有被试均为右利手,视力或矫正视力正常,完成实验后获得适当报酬。
2. 2 实验材料
刺激材料是 15 个中文安全标志词语,全都由两个汉字组成。词语的选择基于 Yu 等人的研究所使用的词语(Yu,Chan,& Salvendy,2004)。根据上述研究,词语划分为高风险、中风险和低风险三组,每组 5 个词,如表 1 所示。刺激材料图片用 MicrosoftVisio 2003 制作,实验呈现序列用 E-Prime 2. 0 编写。
2. 3 实验过程
实验采用线索 - 靶范式。实验开始前,被试首先阅读实验流程并签署知情同意书。在整个实验过程中,被试舒适地坐在隔音实验室的椅子上,刺激材料呈现在距离被试 90cm 的电脑屏幕上,小键盘固定在椅子的一个把手上供被试进行按键反应。被试一共完成 8 个 block 的实验。在每个 block 中,首先出现简短的实验说明,被试准备好并按任意键后,实验序列开始,每个 block 中有 30 个 trial。在每个 trial中(图 1),首先在屏幕中央出现“+ ”号,并在“+ ”
号左右各出现一个矩形框(高 2. 7cm × 宽 2. 5cm),持续时间为 1000ms。然后,在左框或右框中出现一个词语 ( 宋体,高 . 9cm × 宽 1. 9cm),词语呈现600ms 后消失。再过 200 ~ 400ms 间的随机时间间隔后,左框或右框中出现两个小圆点,它们可能是垂直排列的,也可能水平排列,被试要尽可能快和准确地对这两个小圆点的排列方式进行判断。被试按键盘上的一个键表示水平排列,另一个键表示垂直排列。被试按键后或者 800ms 后词语消失。为了避免线索对靶子的前掩蔽效应,词语(线索)出现在框内的上侧,小圆点(靶子)出现在框内下侧。正式实验前被试进行了 6 个 trial 的练习。实验结束后被试完成一份问卷,对这 15 个词语的情绪效价打分(从 -3到 3,-3 = 非常负性,0 = 中性,3 = 非常正性)。
词语出现的位置、词语与小圆点出现位置一致与否、小圆点的排列方式都在实验中作了均衡,并且每个被试所面对的实验序列顺序都不相同。被试反应的按键在所有被试间进行了均衡。
3、 实验结果
本文采用了 2(提示有效性:有效/无效) ×2(靶子位置:左/右) ×3(词语风险等级:高/中/低)的重复测量方差分析(repeated measure ANOVA),分析时对多重配对检验应用 Bonferroni 校正。在线索 - 靶范式中,当线索和靶子出现的位置在同侧时,为有效提示,反之为无效提示。
正确率 ANOVA 结果表明,提示有效性主效应(F(1,25) = . 746,p > . 05)、靶子位置主效应(F(1,25)= . 214,p > . 05)和词语风险等级主效应(F(1,25) = . 206,p > . 05)都不显著,也不存在提示有效性 × 词语风险等级交互效应(F(2,50) =1. 363,p > . 05) 、提示有效性 × 靶子位置交互效应(F(2,50)= . 001,p > . 05)、词语风险等级 × 靶子位置交互效应(F(2,50) = 1. 616,p > . 05)和提示有效性 × 靶子位置 × 词语风险等级三重交互效应(F(2,50) =. 715,p > . 05)。
反应时 ANOVA 结果显示,提示有效性主效应显著,F(1,25) =13. 17,p < . 01,效应量为 . 345,统计检验力为 . 937。有效提示的反应时( M =495. 50ms)大于无效提示的反应时(M =482. 42ms)。靶位(F(1,25) = . 654,p > . 05)、词语风险等级(F(2,50)= 1. 95,p > . 05)均无主效应。
同时,实验结果显示,提示有效性 × 词语风险等级的交互效应(F(2,50) = . 842,p > . 05)、提示有效性 × 靶子位置的交互效应(F(2,50) = . 079,p >. 05) 和词语风险等级 × 靶子位置交互效应 ( F (2,50)= . 132,p > . 05)不显著。然而,提示有效性 ×靶子位置 × 词语风险等级的交互效应显著,F(2,50)= 10. 07,p < . 01,效应量为 . 287,统计检验力为 . 966。为了进一步分析这个三重交互作用,下面将从两个层面进行分析。
首先,分别对词语高、中和低风险等级时的反应时进行 2(提示有效性) ×2(靶子位置)的方差分析。结果显示,对于高风险词语,提示有效性主效应在. 05 水平上显著,F(1,25) = 4. 63,p < . 05,效应量为. 156,统计检验力为. 543,有效提示下反应时长;而对于中、低风险词语,提示有效性主效应都在 . 01水平上显著,F(1,25) =11. 89/9. 12,ps < . 01,效应量分别为 . 322/. 267,统计检验力分别为 . 912/. 827,均为有效提示下反应时长。
其次,分别对靶子出现在左侧和右侧时的反应时进行 2(提示有效性) ×3(词语风险等级)的方差分析。结果显示,当靶子出现在左侧时,提示有效性主效应显著,F(1,25) = 10. 23,p < . 01,效应量为. 290,统计检验力为 . 867。同时,提示有效性 × 词语风险等级的交互效应显著,F(2,50) = 8. 50,p <. 01,效应量为 . 254,统计检验力为 . 947。简单效应分析结果表明,当靶子出现在左侧时(图 2),对于高风险的词语,提示有效性无显著差异,t (25) =- . 096,p > . 05;对于中、低风险的词语,有效提示的反应时(M = 495. 97ms/498. 90ms,中/低)均显著大于无效提示的反应时(M = 474. 57ms/478. 52ms,中/低),t(25) = 3. 969/4. 045,ps < . 01。当靶子出现在右侧时,提示有效性主效应显著,F(1,25) =8. 30,p < . 01,效应量为 . 249,统计检验力为 . 791,有效提示的反应时(M =496. 47ms)均显著大于无效提示的反应时(M = 484. 06ms)。但是,提示有效性× 词语风险等级的交互效应不显著,F ( 2,50 ) =1. 98,p > . 05。
以上两个层面的分析表明,词语风险等级和靶子位置可能共同影响提示有效性。为进一步清晰的分析此影响,以 IOR 抑制量(有效提示与无效提示反应时差值)为因变量,以靶子位置和词语风险等级为自变量,进行 2(靶子位置:左/右) × 3(词语风险等级:高/中/低)的重复测量方差分析。ANOVA 结果表明,靶子位置主效应(F(1,25) = . 079,p >. 05)和词语风险等级主效应(F(1,25) = . 842,p >. 05)不显著,但靶子位置 × 词语风险等级交互效应显著(F(2,50) = 10. 069,p < . 001)。简单效应分析结果表明,当靶子出现在左侧时,词语风险等级在IOR 抑制量上存在显著差异( F(2,50) = 8. 50,p <. 001),事后 t 检验显示,高风险词语的 IOR 抑制量(M = - . 59ms)分别小于中、低风险词语的 IOR 抑制量(M = 21. 40ms/20. 38ms),t(25) = . 002/. 004;中风险词语的 IOR 抑制量和低风险词语的 IOR 抑制量不存在显著差异,t(25) > . 05。当靶子出现在右侧时,词语风险等级在 IOR 抑制量上没有显著差异(F(2,50) = 1. 98,p > . 05)。
4、讨论
人对不同安全标志词语的注意程度不同(Ad-ams,Bochner,& Bilik,1998),在 C - HIP 模型中,注意是人处理安全标志风险信息的第一步,具有重要的研究意义。然而,前人的研究主要关注安全标志本身的心理加工过程,安全标志能否吸引人们对于潜在危险目标的注意才是衡量安全标志有效性的重要标准(Rogers,Lamson,& Rousseau ,2000)。因此,本文从新的视角探究不同风险等级安全标志词语的有效性,用心理学实验方法中经典的线索 - 靶范式研究安全标志词语的风险等级对目标的注意效应(IOR 衡量)的调节作用。
本研究中,平均 SOA 为 800 ~ 1000ms,大于300ms,在这样的实验条件下,表现出显著的注意返回抑制 ( IOR) 效应,和以往的研究结果相契合(Klein,2000;Posner & Cohen,1984)。IOR 效应反映了人对以前注意过的区域的抑制,有利于对新的、未注意过的区域的视觉搜索(Klein,2000)。然而,安全标志词语的风险等级能够调节 IOR 效应,高风险词语相对于中、低风险词语减弱了 IOR 效应。这是由于人在长期进化过程中形成了对威胁相关刺激的快速、自动的处理机制,以便能够迅速应对风险,在环境中生存(?hman & Mineka,2001)。因此,高风险词语更能吸引人的注意,从而减弱了对已经注意过的区域的抑制,即减弱了 IOR 效应。Fox,Rus-so 和 Dutton(2002) 的研究表明,风险、威胁相关负性刺激能够减弱 IOR 效应的大小,支持了我们的研究结果。
然而,在总体上,词语风险等级对 IOR 效应的调节作用是有限的,仅当靶子出现在左侧时才产生显著调节作用。在以往有关负性刺激对 IOR 效应的调节作用的研究中,有的使用特殊人群作为被试,如高特质焦虑人群(Fox,Russo,& Dutton,2002),有的使用唤醒度较高的图片刺激(Rutherford & Raymond,2010),这些研究中,刺激材料显著调节了被试的IOR 效应。而本研究的被试是正常被试,刺激材料是文字。这就使得在本研究中,词语对 IOR 效应的调节在总体上没有达到显著性水平。为什么词语对IOR 效应的调节只在左侧出现靶子时才产生呢? 我们推断,这与负性情绪刺激处理的偏侧优势有关。
首先,对实验后被试所填写的问卷分析表明,三类词语的平均情绪效价分别为 - 1. 91(高风险),- 1. 26(中风险)和 . 04(低风险)。t 检验显示,高风险等级和中风险等级词语的效价显著小于 0,ps < . 01,低风险等级词语的效价未通过显著性检验,p > . 05。
这就说明,高风险和中风险等级的词语能够在一定程度上产生负性情绪,而低风险等级词语则类似中性刺激,即不同的风险等级能够引起不同程度的情绪反应(Kahneman,Slovic,& Tversky,1982; Slovic,Monahan, & MacGregor,2000; Vorhold et al. ,2007) 。其次,研究表明,左右脑半球在对情绪刺激的处理上的参与程度不同,右脑半球更多地涉及情绪刺激尤其是负性情绪刺激的处理(Heller,Nitsch-ke,& Miller,1998),使右脑处于更高的激活水平。
第三,前人研究认为出现在一侧视野的刺激将由对侧脑区最先加工(Heller,Nitschke,& Miller,1998),因而右脑较高的激活水平会对出现在左侧视野的刺激加工产生影响。根据上述三点,我们认为,词语的风险等级差异会更多的影响人对出现在左侧视野的刺激信息的心理加工。因此,词语的风险等级对IOR 效应的调节作用,在靶子出现于左侧时显著,而对出现在视野右侧的靶子则无显著调节作用。以往的研究也支持我们的推断,Sapir 等在一项关于精神分裂患者 IOR 效应的研究中提出,右脑半球更高的激活水平能够导致对出现在左侧视野的视觉刺激更高的注意程度(Sapir,Dobrusin,Ben - Bashat,&Henik,2007)。Rankins 等研究了强迫症(obsessive- compulsive disorder,OCD)患者的 IOR 效应,结果表明,OCD 患者对出现在右侧的靶刺激表现出了IOR 效应,但出现在左侧的靶刺激却没有产生 IOR效应,他们认为这可能是由于 OCD 患者的右脑功能异常所产生的(Rankins,Bradshaw,Moss,& Geor-giou - Karistianis,2004)。
5、 结论
安全标志是一种风险信息的传递方式,安全标志词语的作用是用来吸引人对潜在危险目标的注意,在安全标志的设计中应用广泛,是工业工程管理和社会科学领域共同研究的焦点问题之一。本文主要得出如下几个结论:首先,目标具有显著的注意 IOR 效应;其次,安全标志词语的风险等级调节目标注意 IOR 效应,高风险的词语显著地减弱了 IOR 效应;再次,安全标志词语的风险等级对目标注意 IOR 效应调节作用具有偏侧优势,只有靶子出现在左侧时,词语风险等级才显著调节了 IOR 效应,这是由于负性情绪刺激处理的偏侧优势产生的。这使我们认为,至少在一定程度上,人们在认识安全标志词语时受到了情绪的影响,这也符合已有的大量有关风险感知的研究结果,即安全标志词语传递风险信息,人们在认识这种风险信息时,会在一定程度上受到情绪的影响。当然,我们的实验仅仅是一项探索,情绪对安全标志风险信息认知的影响还有待更深入的研究。
