决策中的情绪研究论文

决策中的情绪研究论文（共5篇）

1.决策中的情绪研究论文 篇一

情感信息处理是认知科学和人工智能一直关注和研究的方向, 建立和谐的人机环境是人类梦寐以求的美好愿望。近年来, 神经科学、心理学和认知科学等领域的研究进一步表明:情感情绪的经历在人们的推理、学习、记忆、决策和创造性等方面扮演着非常重要的角色。因此, 人工情绪是人工智能领域中日益受到关注的一个新的研究方向。

人类的智能不仅表现为正常的理性思维和逻辑推理能力, 同样也表现为正常的情感能力, 实现和谐的人机交互环境的关键在于让计算机具备人类情感的能力。如果要使计算机和机器人具有情感表达或者情感理解力, 那么计算机和机器人就要拥有完善的情感模型和认知模型。本文从人工情感和认知的角度, 根据情绪认知评价理论对人机交互中计算机和机器人的情感行为决策进行探讨, 阐述了目前研究中涉及的理论与技术以及进一步研究的方向。

1 基础知识

1.1 情感与情绪

情绪是人们对客观事物的态度及体验, 主要与人们的日常工作和生活需要相联系, 具有情景性、暂时性和明显的外部表现, 通常是在人们的需要或需求是否获得满足的情况下产生的。一个非常常见的情绪在产生的时候, 会受人的生活环境、社会习俗和文化教养的影响和制约, 不同的环境或不同的学历背景下可能会产生不同的情绪。情感是人对其社会性需要是否得到满足而产生的较复杂而又稳定的态度体验, 具有稳定性、深刻性、持久性, 不一定有明显的外部表现。

认知科学 (Cognitive Science) 是探索人类感知和思维信息处理过程的学科, 包括从感觉的输入到复杂问题求解, 从人类个体到人类社会的社会交互能力, 以及人类智能和机器智能的联系。认知心理学 (Cognitive psychology) 主要是以信息加工为手段, 其核心是输入和输出之间发生的内部心理过程。认知心理学的主要特点是强调知识在认知过程中的作用, 认为知识是决定人类行为的主要因素。它是以信息加工处理的观点研究人们的记忆思维和言语等心理过程, 以及人们认知发展的一门学科。

1.2 人工情感与情感计算

人工情感是人工智能研究领域中越来越受关注的新的研究课题。人工情感的研究目的就是探讨情感在人们日常生活和工作中所扮演的一些角色和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。人工情感是利用信息科学的手段对人类情感过程进行模拟、识别和理解, 使机器能够产生类人情感, 并与人类进行自然和谐的人机交互的研究领域。目前对人工情感的研究主要分为3个领域:情感计算、感性工学和人工心理。

按照MIT情感研究小组Picard教授的定义, 情感计算是关于、产生于或故意影响情感方面的计算, 主要集中在情感发生、情感识别和情感表达上, 直接研究人类的情感过程 (人类情感的本质内核和运动形式) , 力图使计算机拥有情感, 即构建能够具有“自发情感的情感平台”, 从而具有情感决策能力和情感行为。情感计算是一个高度综合化的技术领域, 通过计算科学与心理科学、认知科学的结合, 研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点, 设计具有情感反馈的人机交互环境, 将有可能实现人与计算机的情感交互。人工心理就是利用信息科学的手段, 对人的心理活动 (着重是人的情感、意志、性格、创造) 再一次进行更全面的人工机器模拟。

2 情感认知评价理论

2.1 情感与认知过程

人们常常用情感一词来形容具有稳定且深刻的社会内涵的高级感情。从人的大脑角度来看, 情感和情绪是同一物质过程的心理形式, 是同一件事情的两种反映或两个着眼点。其实情感一词既包括“感”字又包括“情”字, “感”有感受之意, 但“情”字又有区别于感觉的感情之解。由此可知, 情感属于感情性反应的范畴, 主要表明情绪过程的感受方面, 也就是情绪过程的主观体验方面。美国心理学家普里布拉姆说:“人的体验和感受对正在进行着的认知过程起评价和监督的作用。”她的这个解释突出地表达了情感、体验的性质和作用。

认知过程是个体认知活动的信息加工处理过程, 认知心理学将认知过程看成是一个由获取信息、编码、存储、提取和使用等连续的认知操作行为组成的按一定方法进行信息加工的系统。接受直接作用于感官的刺激信息被称作信息的获取, 如感觉。感觉主要用来获得外界信息。将一种形式的信息转换为另一种形式的信息被称作信息的编码, 以利于信息的贮存、提取和使用。个体在知觉、表象、想象、记忆、思维等认知活动中都有相应的信息编码方式。在认知过程中, 通过信息的编码, 外部客体的特性可以转换为具体形象、语义或命题等形式的信息, 再通过贮存, 保持在大脑中。这些具体形象、语义和命题实际就是外部客体的特性在个体心理上的表现形式, 是客观现实在大脑中的反映。

2.2 情绪认知评价理论

情绪产生的基本过程是刺激情景——评估——情绪。对于同一刺激情景, 由于对刺激的评估不同或者环境不同就会产生不同的情绪反应。情绪是由大脑皮层和皮下组织协同活动而产生的, 大脑皮层的兴奋是产生情绪行为的最重要的条件。拉扎勒斯的情绪认知评价理论认为情绪是人和环境相互作用的产物, 人不仅接受环境中的刺激事件对自己的影响, 同时要调节自己对于刺激的反应, 情绪是个体对环境事件知觉到有害或有益的反应, 主要包括初评价、次评价和再评价。初评价是对刺激利害关系及程度的评价, 次评价是对刺激事件可控性的评价, 再评价是对情绪和反应的有效和适宜性的反馈评价。

美国MIT情感计算研究小组的Picard和Hyungil Ahn根据情绪认知评价理论中非常重要的一点——认知过程是决定情绪性质的关键因素, 提出了一个简单情绪模型:

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式中:e代表当前情绪状态, c'代表下一认知状态, e'代表下一情绪状态。

3 基于情绪认知评价理论的情感决策

3.1 算法思想

在目前的人工智能和机器学习中, 大多数学习与决策算法只考虑了来自于外部目标或代价的外在动机的奖励, 而忽略了来自于机器自身内在认知与情感的动机奖励。近年来, 受到认知神经学和认知心理学关于情感与认知研究的启发, 一些学者开展了将认知模型与来自内在情感的动机模型相结合的研究工作。Velasquez将情感与动机、感知、学习、行为和控制结合起来, 建立了一个完整的系统。Gadanho则从另外一种途径来利用情感机制, 将情感与自适应控制和强化学习进行结合, 利用情感并结合认知系统提出了一个特殊的机器人控制结构ALEC。受人类学习过程和近来的神经科学、心理学研究的启发, MIT情感计算研究小组提出了一个新的基于情感和认知的学习与决策框架。因此, 现在研究者在研究智能机器的过程中已经不再把认知和情绪分离开来考虑, 而是要把认知和情绪联系起来进行分析, 因为在不同的认知和环境情况下, 人们可能对同一件事件或者事务产生不同的情绪。

3.2 情绪认知评价框架模型

在基于情绪认知评价理论的情感决策模型框架中, 主要的4个模块分别是:感知模块、情绪模块、认知模块、情绪行为模块。感知模块实时获得外部普通人和环境的刺激以及机器内在认知状态。情绪模块存贮了机器可能拥有的情绪状态, 在这里主要用到了四种情绪 (喜悦、悲伤、恐惧、生气) 。认知模块的主要任务是根据环境感知信息、知识库中的领域知识和机器的情绪状态, 进行任务的行为规划, 并将规划的情绪行为信息发送给情绪行为模块进行控制与实施, 同时也给感知模块反馈当前机器的情绪状态。情绪行为模块可以同时接受来自感知模块和认知模块的行为输入和内部状态属性, 运用行为控制模块, 选择合适的基本情绪反应行为。该模型主要思想框架如图1所示。

3.3 算法步骤

(1) 初始化情感虚拟人的情感状态集A={喜悦、悲伤、恐惧、生气}和认知状态集C={幼年、少年、青年、成年}。

(2) 获取当前的认知状态ct∈{c1, …, c|C|}、当前的情感状态ar∈{a1, …, a|A|}。

(3) 把当前的认知状态信息和情感状态信息送到BP神经网络的输入层中, 通过决策值公式 (决策测值QDM由来自认知评价系统的外部决策值Qext和来自情感模型的内在决策值Qint构成) 。

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计算输出决策Q值;

(4) 根据Boltzmann选择策略计算出行为策略dt

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其中, T为温度系数;

(5) 执行决策dt, 并且根据公式计算获得外部奖励值rext。

(6) 分别更新外部决策值Qext和内在决策值Qint。

(7) 获得一个新的情感状态at+1, 并且t←t+1, 返回第 (2) 步。

4 仿真试验

为了验证方法的可行性, 在仿真环境下的情感迷宫模型中对其进行验证。情感智能体 (用猫表示) 在迷宫中通过学习能够以最快的速度找到情感 (用老鼠表示) , 并且躲避寻找过程中不需要的其他情感。当情感智能体通过感知模块获得当前认知状态和情感状态, 并通过Boltzmann选择策略计算出行为策略, 执行相应动作, 如果遇到障碍物则会受到惩罚;如果没有遇到障碍物则得到奖励。情感智能体在情感迷宫中寻找目标情感和性能的表现如图2所示。在图2所示的情感迷宫模型和性能曲线中, 基于情绪认知评价理论的情感决策算法的参数选择如下:情绪只有两种:高兴和不高兴, 当寻找到目标情感时情绪状态为高兴, 反之没有寻找到目标情感时情绪状态为不高兴;学习效率alpha=0.1;折扣因gamma=0.8;温度参数初始值T=100。

5 结束语

本文基于情绪认知评价理论和情感与认知的学习决策思想, 提出了基于情绪认知评价理论的人机交互中的情感决策。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应, 进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉, 甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。多模式的情感交互技术能构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景, 而机器人、智能玩具、游戏等产业则能构筑出更加拟人化的风格和更加逼真的场景。总之, 如果计算机和机器拥有了认知和情感, 那么它们才是真正的智能机器人, 这也是人工智能领域研究的宏伟目标之一。

摘要：情感信息处理一直是人工智能研究的方向, 让计算机具有类人的情绪、能与人进行有情感的交互是人工智能研究的目标之一。基于情绪认知评价理论和情感与认知的学习决策思想, 提出了基于情绪认知评价理论的人机交互中的情感决策, 并将该情感决策思想在情感智能体寻找目标情感的仿真试验中进行了验证, 达到了预期的试验目标。

关键词：情感计算,人工情感,情感决策

参考文献

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2.决策中的情绪研究论文 篇二

关键词：情绪状态；篮球裁判员；判罚决策

中图分类号：G841文献标识码：A文章编号：1006-2076（2014）03-0072-04

收稿日期：2014-03-13

作者简介：李大平（1974-），女，四川德阳人，副教授，研究方向体育教学与体育人文社会学。

作者单位：1.绵阳师范学院 体育与健康教育学院，四川 绵阳621000；2.山东理工大学体育学院，山东 淄博255049

篮球裁判员是篮球比赛的组成要素之一，当今的篮球比赛不仅要求裁判员具备扎实的专业理论知识和丰富的临场判罚经验，而且要拥有过硬的情绪调节能力，能够对比赛场上犯规、违例等突发事件随机应变，冷静处理。然而，篮球比赛中裁判员出现误判、漏判的现象却屡见不鲜，甚至NBA、世锦赛等高水平赛事中的国际级裁判同样也在所难免。除了篮球裁判员自身专业水平、道德素质等原因影响之外，裁判员临场情绪状态也影响裁判员的判罚决策能力。

情绪在行为决策中占有中心地位。Zajonc认为人类在决策过程中情绪反应快于认知评价，这说明人们可以自动产生情绪从而影响个体对于信息的加工和判断[1-2]。以往许多针对运动领域中情绪决策的研究，包括不同类型的情绪状态、不同运动项目中情绪状态对决策判断的影响，其中大多针对运动员在正负情绪诱导下对决策判断的影响，但是对裁判员判罚决策能力的研究仅涉及到理论探讨，较少对其进行实证研究，并且针对不同程度情绪状态对行为影响的研究很少涉及[3]。比如韩毅（2003）分析了足球裁判员临场注意稳定性与判罚情况的关系，指出较好的临场情绪能够确保注意力的相对稳定[4]。张素婷等（2013）研究篮球运动员的情绪和情绪调节策略对决策的影响，得出消极情绪状态下的决策正确率低于积极情绪状态下的决策正确率[5]。冯健（2002）利用问卷调查得出情绪状态对于篮球裁判员临场执法的影响[6]。杜峰、田卫征（2007）从运动主体的情绪视角出发，讨论了情绪与运动员个体判断决策的关系[7]。因此，研究不同程度情绪状态对篮球裁判员判罚决策的影响尤为重要。本研究拟采用情绪诱导法，通过两部电影片段视频诱发篮球裁判员不同程度的紧张情绪，探讨篮球裁判员的情绪状态对临场判罚决策的影响，以期了解裁判员专业水平和不同程度情绪状态之间的交互作用，为篮球裁判员临场情绪调控提供理论依据。

2研究方法

2.1被试

山东体育学院学报第30卷第3期2014年6月 李大平，等篮球裁判员紧张情绪状态对判罚决策影响的实验研究No.3 2014 共选取篮球裁判员30人，其中高水平裁判员和低水平裁判员各15人。高水平裁判员的选取标准为取得国家一级及以上裁判资格，低水平裁判员为取得篮球二级裁判员资格。高水平裁判员平均年龄28.5岁，标准差为3.2岁；低水平裁判员平均年龄为21.2岁，标准差为4.6岁。为排除性别因素的干扰，被试均为男性，且视力或者矫正视力正常。所有被试都是自愿参加实验，并且以前没有类似实验经历。

2.2实验设计

研究采用2×2两因素混合实验设计，两个自变量分别是篮球裁判员的专业水平和情绪状态。专业水平为被试间变量，分为高水平裁判员和低水平裁判员；情绪状态为被试内变量，分为高紧张状态和低紧张状态。因变量是裁判员的判罚决策能力，包括决策得分和判断时间。

2.3实验材料

2.3.1Plutchik情绪评定量表

为了获得被试的情绪估计，该实验采用Plutchik制定的单词汇感情维量情绪评定量表[8]。此量表在很广的感情范围内测量应激状态十分敏感，而且具有高的信度。该量表中的基本情绪用一个形容词组成，制定一个五点计分量表。要求被试在五点量表上对情绪进行估计，其中5表示体验到的情绪高，1表示体验到的情绪非常微弱或者没有。随着等级的增加，体验到的情绪依次增加。本实验将情绪量表得分在2分以下定义为低紧张情绪状态，将4分以上定义为高紧张情绪状态。

2.3.2影视片段和前测

以往研究表明对于熟悉的情绪材料更容易诱发情绪体验[9]，因此本实验根据靳霄（2009）对情绪诱发材料的评价方法和情绪诱导片断，将《Dead Silence》中的片断作为高紧张情绪状态的诱导材料[10]，将电影《新警察故事》中的片断作为低紧张情绪状态的诱导材料。为区别两种情绪诱导材料诱发紧张情绪的不同程度，首先利用主观报告的方法对诱导情绪材料的效果进行前测。随机抽取大学生20人，被试坐在电脑之前戴耳机观看视频片断，要求被试在视频结束之后立刻报告即时情绪状态，被试观看两个视频材料之间相隔一周以保证被试清除所有残余的不愉快情绪。将两次情绪诱发效果进行配对样本t检验，统计结果表明两种程度的紧张情绪状态诱发效果非常显著：

2.3.3测试工具

笔记本电脑一台，测试系统的情景画面主要是利用photoshop软件从篮球比赛犯规图片中剪辑合成，利用Eprime1.1记录被试反应时间。在篮球比赛中球员身体接触比较多，包含大量的犯规、违例现象，都需要裁判员迅速做出准确及时的判罚，全面准确地统计犯规情况比较困难，因此在该研究中只统计强侧区域防守队员和持球进攻队员身体接触时的犯规情况。情景画面必须满足：画面质量较好，进攻和防守队员动作清晰，隐藏画面中裁判员判罚动作。将所选取的图片呈予相关专家进行挑选标记并做出判断，删除一些有争议的片断，图片共计80张，其中犯规图片60张，所有图片随机呈现。

2.4实验程序

实验在一间明亮的教室内进行。实验前给被试详细介绍实验内容，并通过沟通使其原始情绪状态尽量保持一致，然后对被试进行紧张情绪诱导，在被试观看完电影片断之后，要求立刻回忆片段内容并认真完成情绪量表测试。实验指导语为：请仔细观看图片中的防守队员和持球进攻队员，并快速准确地判断是否出现犯规动作，如果出现，请迅速点击键盘“F”键，如果没有犯规动作请点击“J”键，按键之后屏幕出现空屏，请在此时口头报告出犯规球员和犯规类型，主试记录。被试双目注视电脑屏幕中央，首先屏幕中央出现一个注视点“+”500ms，然后是任务图片，被试按键之后出现空屏，按空格键之后开始下一个试次。为排除练习效应和情绪干扰，被试先完成一种情绪诱导下的实验一周后再完成另一种情绪诱导下的实验，并且被试接受两种程度情绪诱导的顺序作平衡处理。实验共80个试次，大约需要用时20分钟。测试结束后，向被试者表示感谢。

3结果

利用Excel和SPSS13.0对数据进行统计处理。首先对两组被试完成的情绪评定量表测试进行t检验，结果高紧张情绪组平均值为4.47，标准差为0.507，低紧张情绪组平均值为2.33，标准差为0.547，t（29）=17.147，P<0.001，说明两种不同程度的情绪诱导方式确实引起了被试不同的情绪状态。采用Pearson列联系数检验变量之间相关性，见表1。

由表1可知，所有裁判员决策准确性得分和决策时间之间相关性非常显著（r=-0.896，P<.01），表现出决策准确性得分高的被试决策时间短，决策准确性低的被试决策时间长。决策得分和紧张情绪水平之间相关性不显著（r=0.058，P>.05），紧张情绪水平越高其决策得分也高，反之紧张情绪水平低，决策得分低。决策时间和紧张情绪水平之间的负相关不具有显著性（r=-0.050，P>.05），即紧张情绪高的被试决策时间短，反之，紧张情绪低的被试决策时间长。

4讨论

4.1情绪诱导结果与变量之间的相关性

首先该实验对两种程度的紧张情绪诱发的效果是很成功的。Yuen等（2003）对愉快和悲伤情绪的诱发途径和效果的研究中发现电影诱导和礼物诱导的程序是高度有效的，但未涉及诱发材料的回顾[11]。本实验在借用电影片段诱发紧张情绪的基础上，在情绪量表测试之前，要求被试回忆所观看的内容，进一步巩固情绪诱发的效果。通过相关分析发现，决策时间和紧张情绪水平呈负相关，即情绪紧张程度高的被试较情绪紧张程度低的被试判罚决策时间短。当比赛双方队员差距较小或者比赛较激烈的时候，裁判员要保持较高的紧张情绪状态，这种情绪可能会提高裁判员对于犯规信息的加工速度，导致判断时间减少，专业水平得到自然稳定的发挥，不需要太多的顾虑，缩短决策时间，从而能够敏锐地察觉犯规信息并且快速做出决策。裁判员在这种流畅自如的比赛过程中进行决策行为，导致决策时间和紧张情绪水平呈负相关。决策准确性和紧张情绪水平之间表现出一定的正相关，说明适度的紧张情绪状态能够提高裁判员的决策正确率。

4.2篮球裁判员不同程度紧张情绪状态下的判罚决策能力

本实验将专业水平和紧张性情绪状态作为自变量，以往对情绪与决策的研究往往单纯诱发情绪两极，即正性和负性情绪下对决策的影响，如庄锦英（2003）等，证明判断任务中的情绪启动效应，即在正性情绪下被试容易做出正性的判断，在负性情绪下容易做出负性的判断[12]。本研究虽然没有得出不同程度紧张情绪状态显著的主效应，假设没有得到完全验证，但得出了专业水平显著的主效应，以及该变量与不同程度紧张情绪状态专业水平之间存在显著的交互作用，说明高水平裁判员和低水平裁判员在不同程度的紧张情绪状下的判罚决策不一致。高水平裁判员在高紧张情绪下的正确率高于低紧张情绪状态，在高紧张情绪状态下的决策时间快于低紧张情绪状态；低水平裁判员表现则相反，在高紧张情绪状态下的正确率低于低紧张情绪状态，而在高紧张情绪状态下决策时间长于低紧张情绪状态。由于低水平裁判员的专业能力和自信心水平比高水平裁判员低，低水平裁判员在低的紧张情绪状态下能够保持较警觉的临场状态，相反其较高的紧张情绪状态往往导致其过度紧张，限制大脑对于犯规信息的认知加工速度，致使其决策反应时间变长，正确率减少。高水平裁判员的表现与低水平裁判员截然相反。究其原因可能是以下两点所致：一是高水平裁判员的情绪调控能力较强，虽然受到高紧张情绪状态的诱导，但是高水平裁判员能够在执行判罚决策之前迅速调整情绪状态，而且高水平裁判员参加的比赛往往水平高，需要裁判员这种灵活机敏的心理素质，较强的紧张情绪诱导可能导致裁判员产生赛前特有的应激状态；还有一种可能是高水平裁判员执裁经验丰富，专业知识全面，虽然高水平裁判员在执裁过程中也受到情绪状态的影响，由于其大脑中储存的犯规信息量较多，形成数量较多的“心理图式”，在判罚过程中，高水平裁判员能够将犯规信息与“心理图式”自动匹配，致其较少地受到情绪状态的影响。

5小结

本文采用认知心理学的实验技术，使用情绪诱导法，研究了篮球裁判员的不同紧张情绪状态对临场判罚决策的影响，比较了不同水平裁判员之间的差异。实验结果发现，高水平裁判员在高紧张情绪状态判断决策能力好于低紧张情绪状态，低水平裁判员在低紧张情绪状态下判断决策能力好于高紧张情绪状态；专业水平不同的裁判员在不同程度的紧张情绪状态下产生了相反的实验决策效应。提示在针对裁判员专业技能培养和训练的同时关注裁判员临场情绪状态的调控能力，尤其是加强裁判员情绪较紧张时能自主调节技能的训练，避免过度紧张。另外，裁判员临场要保持一定的警觉性和抗干扰能力、注意力的稳定性和转移与分配能力，以利于裁判员临场及时准确地搜索到赛场上的犯规信息。

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3.情绪在体育教学中的研究 篇三

一、建立师生间深厚的感情

“亲其师才能信其道”。教学过程中的师生关系不仅是知识传授, 更重要的是情感的交流。成功的体育教学取决于多种因素。其中教师的情感是很重要的因素之一。教师的情感在体育教学中起到信号、感染和鼓励的作用, 教师与学生的合作, 重要的一点是要学生对教师产生喜爱的情感, 形成一种融洽、和谐、轻松的课堂气氛, 这是调节学生主体性和学生情绪的最基本的条件。

二、言传身教, 以良好的情绪感染学生

体育教师的职业是以形象塑造形象的职业。体育教师并不只是以知识的形态, 而且是小整体, 作为一个“审美客体”综合亮相在学生前面, 存在于学生心目之中, 所以教师一进课堂就必须以饱满的热情、良好的情绪和真诚的微笑面对学生, 让学生感受到教师平易近人、和蔼可亲, 以良好的心态, 积极的情绪主动参与课堂学习。

体育教师不但要做到言传, 而且要做到身教, 身教胜于言教。体育教师上课时着装整齐、精力充沛、精神饱满, 这本身就给学生做出了样子, 用自己的形象感染学生。教师上课语言准确、简练, 又不失幽默, 教学内容丰富多样多彩, 且组织形式灵活, 示范动作优美, 器材布置新颖得当, 这样就可以让学生和教师产生“情绪共鸣”, 为上好一节课打下了一个良好的基础。

三、善于观察正确诱导, 培养学生积极情绪, 克服消极情绪

在进行大运动量练习或学生在遇到困难时, 要运用谈话、观察面部表情、言语表情、完成动作的质量、练习的自觉性, 来驾驭他们的情绪状态。分析他们对运动量的安排和教学组织方法是否满意, 是否乐意接受。针对在技术教学时学生不能完成动作或练习不积极这一种现象, 要更多地从教师本身找原因, 看看教学方法安排是否得当, 不要一味地训斥学生。动作没完成, 学生自己就不高兴, 如果再这样批评, 就等于火上加油, 使学生产生胆怯、灰心、懊恼和自卑的减力性情绪, 学生处于这样的情绪状态, 就会对所学内容听若无闻, 视若无睹, 有时还会对教师产生抵触情绪。

四、用表情和语言激发学生的情绪

在体育练习过程中, 学生动作失败时, 体育教师的表情和语言都会对学生的情绪产生积极的作用, 这时要以肯定成绩为主。否则, 就会使他们情绪低落, 影响下一动作的完成而造成动作的失败。但是也要注意学生成功时, 满意的喜悦的情绪不要过于高涨, 这会使皮质中枢过于兴奋, 不能处于适度的紧张状态, 造成注意力涣散, 反应迟钝, 动作失误增多。

五、营造轻松活泼、气氛热烈的教学环境

创造轻松活泼的课堂气氛, 增加课堂教学的新鲜感, 力求使教学活动生动有趣, 这样有利于恐惧情绪的消除。在课堂上可以先结合本堂教学内容, 带领学生做一些游戏, 使本堂教学有一个良好的开端。在教学内容的设置上, 要富有趣味性、变化性, 使学生不感到枯燥无味。及时发现并克服学生中出现的紧张情绪, 注意保持良好的课堂气氛, 消除学生对技术动作的恐惧情绪心理, 使学生能够尽快掌握技术动作。

六、做好场地器材的准备工作

做好场地器材的准备工作, 这是完成教学任务的物质保证, 也是激发情绪不可少的措施之一。从心理角度出发, 良好的场地器材布置能影响到学生锻炼的兴趣、感情、信心、意志和运动能力。松软平整的沙坑会引起学生练习跳远的极大兴趣;宽大松软的海绵包能吸引学生在跳高架前跃跃欲试;篮球圈上挂上球网, 同学们投篮时就会争相前往;径赛练习时, 场地平整、跑道清晰, 同学们练习时就会显得格外兴奋……以上这些都有助于激发和提高学生的情绪。

七、组织形式多样化, 练习内容选择化

为了适应学生活动的需要, 体育课的组织形式多样化, 练习内容的选择化, 这也是调节和提高学生情绪的重要措施。每节课在基本练习完成的前提下, 抽出一定时间进行特长 (兴趣项目) 练习或集中一段时间学习新教材, 剩余时间进行兴趣选项练习, 其形式就是把爱好一致、脾气合得来且人际关系融洽的一些人结合在一起的“小集团”方式进行。这样的组合对组织纪律及完成动作大有益处。“游戏法”和“竞赛法”贯穿于练习的全过程。实践证明, 这种练习适合学生心理发展和生理运动规律, 可极大地调动学生的情绪, 有效地提高学生身体素质的专项技术水平。

八、运用体育游戏

体育游戏是完成体育教学任务的一条有效途径。由于中小学生的神经过程兴奋和抑制不平衡, 神经活动第一信号系统占主导地位。根据这一特点。在体育教学过程中, 为避免学生产生枯燥厌倦的情绪, 适当地穿插一些体育游戏, 能起到集中注意力和提高兴奋性的作用, 把某些教学内容变换成体育游戏进行。

结论和建议

体育教学中情绪的体验往往最为深刻。保持情绪的稳定将会是体育教学成功的保证。激发体育教学的情绪是多样化的。在体育教学中, 体育教师要加强思想修养, 在加强培养学生稳定的情绪状态的同时, 注意培养自己的良好情绪, 克服粗暴、急躁的缺点。使学生学会在体育课中善于控制自己的情绪。利用良好的情绪能够增强体力这一心理规律更好地进行体育教学, 提高体育教学质量。

4.决策中的情绪研究论文 篇四

关键词：性别 风险决策 成就动机 后悔

后悔是人们在日常生活中经常会产生的情绪，当人们意识到如果自己当初做了其他的选择则可能会有更好的结果时会出现的情绪反应。在我们的日常生活中，大家常常会看到一些人比另一些人更容易出现后悔的反应。由此可知个体的人格特征对后悔的产生和体验可能有比较大的影响。

成就动机指的是个体做与成就相关的任务时，倾向于选择成功的可能性大的任务还是失败的可能性大的任务。个体的成就动机包括追求成功的动机和避免失败的动机两部分。个体在追求成功的同时也会去考虑出现失败的可能性。因此追求成功的动机和避免失败的动机共同影响着个体去选择成就任务。如果个体去追求成功的动机较强，他的注意力会更多地放在成功上，尽自己最大的努力以求实现目标；如果个体有较强的避免失败的动机，他更多地去关注可能导致失败的方面，更可能选择失败可能性较小的目标。 因此，本研究考查成就动机这一人格特点对做风险决策后出现的后悔情绪的影响。

一、研究方法

（一）被试

被试为河北师大学生160人，其中男生80人，女生80人。收回有效问卷140份，筛查出低成就动机组32人，高成就动机组32人。对成就动机量表的得分做独立样本T检验，两组被试的成就动机水平差异显著。

（二）实验设计

实验采用2（性别）*2（风险决策）*2（成就动机）的混合设计。性别分男、女两类，风险决策分高、低两个水平，成就动机分高、低两个水平。其中风险决策为被试内变量，性别和成就动机为被试间变量。被试的后悔程度为因变量。

（三）实验程序和实验材料

1.成就动机量表。采用1988年挪威心理学家K. A. Hegtbet和我国心理学研究者叶仁敏合作译制的中文版本的成就动机量表。修订后的成就动机量表（AMS）信效度较高。该量表由避免失败的成就动机分量表和追求成功的成就动机分量表组成，每个分量表都有15道题，采用的是4点量表评分，4代表非常符合，1代表非常不符合。

2.风险决策故事。被试阅读一则与风险决策有关的故事，假装自己就是故事的主人公，面对故事中的场景，自己会怎样选择，如果选择失利而产生后悔情绪，采用7级评分对自己的后悔情绪进行打分。（7代表非常后悔，1代表稍微有点后悔）。

（四）实验结果

性别、风险决策及成就动机对后悔强度的影响

由表8可以看出，性别的主效应显著，F（1，60）=9.979，p=0.002；风险决策的主效应不显著，F（1，60）=0.553，p=0.460；成就动机的主效应显著，F（1，60）=6.816，p=0.011；风险决策与性别的交互作用显著，F（1，60）=5.925，p<0.05；性别和成就动机的交互作用不显著，F<1；风险决策与成就动机的交互作用不显著，F（1，60）=1.879，p=0.176；风险决策、性别和成就动机三者的三重交互作用不显著，F<1；

二、讨论

本实验采取故事法研究范式，研究的结果初步支持了研究的假设。其结果发现，在作出风险较高的决策后，男性的后悔强度明显低于女性；在作出风险较低的决策后，女性与男性的后悔强度差异不显著。低成就动机者的后悔强度显著高于高成就动机者。在女性中，作出风险较高的决策后的后悔强度显著地高于作出风险较低的决策后引起的后悔；而在男性中，作出风险较高的决策与作出风险较低的决策引起的后悔强度差异不显著。景怀斌曾经对中国人的性别差异进行过研究，发现无论是哪个年龄阶段，中国女性的成就动机普遍低于男性。由此可以看出女性在做决策时倾向于回避高风险，因为高风险伴随的高损失会使其产生比较大的情绪波动，风险较高的决策可能出现较大的损失，造成的情绪波动较大，因此做风险较高的决策后产生的后悔情绪显著地高于做风险决策后产生的后悔情绪。

三、结论

在作出风险较低的决策后，女性与男性的后悔强度差异不显著；而在作出风险较高的决策后，男性的后悔强度明显低于女性；

在作出风险较低的决策后，成就动机较低的人与成就动机较高的人的后悔强度差异不显著；在作出风险较高的决策后，成就动机较高的人的后悔强度明显低于成就动机较低的人。

参考文献：

[1]Looms G.Sugden R.Regret theory：An alternative theory of rational choice under uncertainty[J].Economic Journal，1982，92：805-824.

[2]Weiner B.A. Theory of Motivation for some classroom experiences1 J2. Journal of Educational Psychology. 1979，71（1）：3-25.

[3]Elliot E.S，Dweck C.S.Goals：An approach to motivation&achievement1 J2. Journal of Personality& Social Psychology.1998，54（1）：5-12.

[4]贺晓玲.成就动机对反事实思维影响的实验研究[J].湖北成人教育学院学报，2012，18（3）：23-24.

[5]Kahneman D， Miller D T. Norm theory：Comparing reality to its alternatives[J]. Psychological Review， 1986（93）：136-153.

（责编 金 东）

摘要：本研究在河北师大随机选取160名大学生进行试验，首先选用叶仁敏修订的成就动机量表（AMS）进行施测，从中选出有效被试64名，其中低成就动机者32名，高成就动机者32名。采用故事法研究范式让被试对自己作出风险决策后出现的后悔情绪去进行评定。对实验数据进行整理和分析，结论如下：（1）在作出风险较低的决策后，女性与男性的后悔强度差异不显著；而在作出风险较高的决策后，男性的后悔强度明显低于女性；（2）在作出风险较低的决策后，成就动机较低的人与成就动机较高的人的后悔强度差异不显著；在作出风险较高的决策后，成就动机较高的人的后悔强度明显低于成就动机较低的人。

关键词：性别 风险决策 成就动机 后悔

后悔是人们在日常生活中经常会产生的情绪，当人们意识到如果自己当初做了其他的选择则可能会有更好的结果时会出现的情绪反应。在我们的日常生活中，大家常常会看到一些人比另一些人更容易出现后悔的反应。由此可知个体的人格特征对后悔的产生和体验可能有比较大的影响。

成就动机指的是个体做与成就相关的任务时，倾向于选择成功的可能性大的任务还是失败的可能性大的任务。个体的成就动机包括追求成功的动机和避免失败的动机两部分。个体在追求成功的同时也会去考虑出现失败的可能性。因此追求成功的动机和避免失败的动机共同影响着个体去选择成就任务。如果个体去追求成功的动机较强，他的注意力会更多地放在成功上，尽自己最大的努力以求实现目标；如果个体有较强的避免失败的动机，他更多地去关注可能导致失败的方面，更可能选择失败可能性较小的目标。 因此，本研究考查成就动机这一人格特点对做风险决策后出现的后悔情绪的影响。

一、研究方法

（一）被试

被试为河北师大学生160人，其中男生80人，女生80人。收回有效问卷140份，筛查出低成就动机组32人，高成就动机组32人。对成就动机量表的得分做独立样本T检验，两组被试的成就动机水平差异显著。

（二）实验设计

实验采用2（性别）*2（风险决策）*2（成就动机）的混合设计。性别分男、女两类，风险决策分高、低两个水平，成就动机分高、低两个水平。其中风险决策为被试内变量，性别和成就动机为被试间变量。被试的后悔程度为因变量。

（三）实验程序和实验材料

1.成就动机量表。采用1988年挪威心理学家K. A. Hegtbet和我国心理学研究者叶仁敏合作译制的中文版本的成就动机量表。修订后的成就动机量表（AMS）信效度较高。该量表由避免失败的成就动机分量表和追求成功的成就动机分量表组成，每个分量表都有15道题，采用的是4点量表评分，4代表非常符合，1代表非常不符合。

2.风险决策故事。被试阅读一则与风险决策有关的故事，假装自己就是故事的主人公，面对故事中的场景，自己会怎样选择，如果选择失利而产生后悔情绪，采用7级评分对自己的后悔情绪进行打分。（7代表非常后悔，1代表稍微有点后悔）。

（四）实验结果

性别、风险决策及成就动机对后悔强度的影响

由表8可以看出，性别的主效应显著，F（1，60）=9.979，p=0.002；风险决策的主效应不显著，F（1，60）=0.553，p=0.460；成就动机的主效应显著，F（1，60）=6.816，p=0.011；风险决策与性别的交互作用显著，F（1，60）=5.925，p<0.05；性别和成就动机的交互作用不显著，F<1；风险决策与成就动机的交互作用不显著，F（1，60）=1.879，p=0.176；风险决策、性别和成就动机三者的三重交互作用不显著，F<1；

二、讨论

本实验采取故事法研究范式，研究的结果初步支持了研究的假设。其结果发现，在作出风险较高的决策后，男性的后悔强度明显低于女性；在作出风险较低的决策后，女性与男性的后悔强度差异不显著。低成就动机者的后悔强度显著高于高成就动机者。在女性中，作出风险较高的决策后的后悔强度显著地高于作出风险较低的决策后引起的后悔；而在男性中，作出风险较高的决策与作出风险较低的决策引起的后悔强度差异不显著。景怀斌曾经对中国人的性别差异进行过研究，发现无论是哪个年龄阶段，中国女性的成就动机普遍低于男性。由此可以看出女性在做决策时倾向于回避高风险，因为高风险伴随的高损失会使其产生比较大的情绪波动，风险较高的决策可能出现较大的损失，造成的情绪波动较大，因此做风险较高的决策后产生的后悔情绪显著地高于做风险决策后产生的后悔情绪。

三、结论

在作出风险较低的决策后，女性与男性的后悔强度差异不显著；而在作出风险较高的决策后，男性的后悔强度明显低于女性；

在作出风险较低的决策后，成就动机较低的人与成就动机较高的人的后悔强度差异不显著；在作出风险较高的决策后，成就动机较高的人的后悔强度明显低于成就动机较低的人。

参考文献：

[1]Looms G.Sugden R.Regret theory：An alternative theory of rational choice under uncertainty[J].Economic Journal，1982，92：805-824.

[2]Weiner B.A. Theory of Motivation for some classroom experiences1 J2. Journal of Educational Psychology. 1979，71（1）：3-25.

[3]Elliot E.S，Dweck C.S.Goals：An approach to motivation&achievement1 J2. Journal of Personality& Social Psychology.1998，54（1）：5-12.

[4]贺晓玲.成就动机对反事实思维影响的实验研究[J].湖北成人教育学院学报，2012，18（3）：23-24.

[5]Kahneman D， Miller D T. Norm theory：Comparing reality to its alternatives[J]. Psychological Review， 1986（93）：136-153.

（责编 金 东）

摘要：本研究在河北师大随机选取160名大学生进行试验，首先选用叶仁敏修订的成就动机量表（AMS）进行施测，从中选出有效被试64名，其中低成就动机者32名，高成就动机者32名。采用故事法研究范式让被试对自己作出风险决策后出现的后悔情绪去进行评定。对实验数据进行整理和分析，结论如下：（1）在作出风险较低的决策后，女性与男性的后悔强度差异不显著；而在作出风险较高的决策后，男性的后悔强度明显低于女性；（2）在作出风险较低的决策后，成就动机较低的人与成就动机较高的人的后悔强度差异不显著；在作出风险较高的决策后，成就动机较高的人的后悔强度明显低于成就动机较低的人。

关键词：性别 风险决策 成就动机 后悔

后悔是人们在日常生活中经常会产生的情绪，当人们意识到如果自己当初做了其他的选择则可能会有更好的结果时会出现的情绪反应。在我们的日常生活中，大家常常会看到一些人比另一些人更容易出现后悔的反应。由此可知个体的人格特征对后悔的产生和体验可能有比较大的影响。

成就动机指的是个体做与成就相关的任务时，倾向于选择成功的可能性大的任务还是失败的可能性大的任务。个体的成就动机包括追求成功的动机和避免失败的动机两部分。个体在追求成功的同时也会去考虑出现失败的可能性。因此追求成功的动机和避免失败的动机共同影响着个体去选择成就任务。如果个体去追求成功的动机较强，他的注意力会更多地放在成功上，尽自己最大的努力以求实现目标；如果个体有较强的避免失败的动机，他更多地去关注可能导致失败的方面，更可能选择失败可能性较小的目标。 因此，本研究考查成就动机这一人格特点对做风险决策后出现的后悔情绪的影响。

一、研究方法

（一）被试

被试为河北师大学生160人，其中男生80人，女生80人。收回有效问卷140份，筛查出低成就动机组32人，高成就动机组32人。对成就动机量表的得分做独立样本T检验，两组被试的成就动机水平差异显著。

（二）实验设计

实验采用2（性别）*2（风险决策）*2（成就动机）的混合设计。性别分男、女两类，风险决策分高、低两个水平，成就动机分高、低两个水平。其中风险决策为被试内变量，性别和成就动机为被试间变量。被试的后悔程度为因变量。

（三）实验程序和实验材料

1.成就动机量表。采用1988年挪威心理学家K. A. Hegtbet和我国心理学研究者叶仁敏合作译制的中文版本的成就动机量表。修订后的成就动机量表（AMS）信效度较高。该量表由避免失败的成就动机分量表和追求成功的成就动机分量表组成，每个分量表都有15道题，采用的是4点量表评分，4代表非常符合，1代表非常不符合。

2.风险决策故事。被试阅读一则与风险决策有关的故事，假装自己就是故事的主人公，面对故事中的场景，自己会怎样选择，如果选择失利而产生后悔情绪，采用7级评分对自己的后悔情绪进行打分。（7代表非常后悔，1代表稍微有点后悔）。

（四）实验结果

性别、风险决策及成就动机对后悔强度的影响

由表8可以看出，性别的主效应显著，F（1，60）=9.979，p=0.002；风险决策的主效应不显著，F（1，60）=0.553，p=0.460；成就动机的主效应显著，F（1，60）=6.816，p=0.011；风险决策与性别的交互作用显著，F（1，60）=5.925，p<0.05；性别和成就动机的交互作用不显著，F<1；风险决策与成就动机的交互作用不显著，F（1，60）=1.879，p=0.176；风险决策、性别和成就动机三者的三重交互作用不显著，F<1；

二、讨论

本实验采取故事法研究范式，研究的结果初步支持了研究的假设。其结果发现，在作出风险较高的决策后，男性的后悔强度明显低于女性；在作出风险较低的决策后，女性与男性的后悔强度差异不显著。低成就动机者的后悔强度显著高于高成就动机者。在女性中，作出风险较高的决策后的后悔强度显著地高于作出风险较低的决策后引起的后悔；而在男性中，作出风险较高的决策与作出风险较低的决策引起的后悔强度差异不显著。景怀斌曾经对中国人的性别差异进行过研究，发现无论是哪个年龄阶段，中国女性的成就动机普遍低于男性。由此可以看出女性在做决策时倾向于回避高风险，因为高风险伴随的高损失会使其产生比较大的情绪波动，风险较高的决策可能出现较大的损失，造成的情绪波动较大，因此做风险较高的决策后产生的后悔情绪显著地高于做风险决策后产生的后悔情绪。

三、结论

在作出风险较低的决策后，女性与男性的后悔强度差异不显著；而在作出风险较高的决策后，男性的后悔强度明显低于女性；

在作出风险较低的决策后，成就动机较低的人与成就动机较高的人的后悔强度差异不显著；在作出风险较高的决策后，成就动机较高的人的后悔强度明显低于成就动机较低的人。

参考文献：

[1]Looms G.Sugden R.Regret theory：An alternative theory of rational choice under uncertainty[J].Economic Journal，1982，92：805-824.

[2]Weiner B.A. Theory of Motivation for some classroom experiences1 J2. Journal of Educational Psychology. 1979，71（1）：3-25.

[3]Elliot E.S，Dweck C.S.Goals：An approach to motivation&achievement1 J2. Journal of Personality& Social Psychology.1998，54（1）：5-12.

[4]贺晓玲.成就动机对反事实思维影响的实验研究[J].湖北成人教育学院学报，2012，18（3）：23-24.

[5]Kahneman D， Miller D T. Norm theory：Comparing reality to its alternatives[J]. Psychological Review， 1986（93）：136-153.

5.决策中的情绪研究论文 篇五

从20世纪90年代以来, 中国服务业发展迅猛, 呈现出与工业并驾齐驱的态势。在我国经济转型的过程中, 服务业的发展对于建设现代产业体系意义重大。为转变经济发展方式, 推动产业结构优化升级, 提高产业国际竞争力, 广东省以科学发展观为指导, 做出关于加快建设我省现代产业体系的决定。该决定提出, 我省现代产业体系的主体框架包括以现代服务业和先进制造业为核心的六大产业, 建设我省现代产业体系的发展目标包括:到2012年, 三次产业结构趋于合理, 服务业占三次产业的比重为50%左右, 到2020年, 三次产业结构更加合理, 现代服务业成为主导产业, 在第三产业中比重超过60%。因此, 服务业的发展将对我省今后经济转型有重要意义。

与工业相比, 服务业具有无形性、易逝性、多变性、生产与消费同一性、不可分离性等特点, 服务企业关注的焦点也与工业企业不同。工业企业管理的重点主要在于产品质量与生产效率, 但是, 服务企业更多需要关注顾客满意, 而且员工与顾客的交往过程对于顾客满意有重要影响, 有学者更称之为维持客户关系的“关键时刻” (moments of truth) 。除了具体的有形产品或服务内容外, 服务员工的行为表现也会对顾客满意产生重要影响, 因此, 研究服务员工的行为表现如何对顾客产生影响的机制成为管理研究的重要话题。西方学者提出的情绪感染理论比较适合解释上述问题, 近年我国学者也开始运用该理论进行研究。本文回顾了中外关于情绪感染的研究, 着重介绍情绪感染个体差异影响员工绩效的相关研究, 并报告作者一项关于情绪感染个体差异测量的实证研究, 最后对进一步的研究提出建议。

1 中外关于情绪感染的研究

在20世纪初期的管理研究中, 情绪是一个被忽视的领域, 很少引起研究者的关注。伴随着服务行业的兴盛以及人本主义思潮的发展, 1980年代中后期, 情绪问题逐渐被管理研究所重视, 关注的焦点在于不同环境下员工如何表达自己的情绪以及员工情绪表达与工作绩效的关系等, 即情绪劳动。Hochschild (1983) 首次提出了“情绪劳动”的概念, 她认为情绪劳动是个体致力于情感管理, 目的是在公众面前创造一个可以观察到的脸部表情和身体动作, 即情绪劳动要求个体表达或抑制情绪, 在工作中保持一个让大家感到舒适的表情[1]。情绪劳动的概念隐含着一个假设, 就是员工的情绪会对顾客及相关角色产生影响, 从而影响组织绩效。为解释其中的影响机制, Hatfield, Cacioppo和Rapson (1994) 提出, 个体在交互过程中, 会自动和持续的模仿和同步于他人的面部表情动作、声音、姿势、动作和行为等, 并倾向于时刻捕捉他人的情感。他们把这一过程称之为“情绪感染”, 并进一步把情绪感染定义为:一种自动的模仿和同步于他人的表情、声音、姿势和动作的倾向性, 其结果往往使得情绪聚合并统一[2]。情绪感染理论的提出, 把过去关于情绪的研究上升为理论高度, 而且改变了过去大多数研究从认知的角度去研究员工—顾客交往的传统。

在管理研究中, Verbeke (1997) 首先应用情绪感染理论, 研究了情绪感染与员工绩效的关系[3], Push (2001) 则从情绪劳动的观点出发, 提出在服务接触中, 雇员的情绪展示会影响顾客感受, 而这种情绪展示并不是雇员表达的职业性情绪, 而是雇员内心的情绪。雇员在展示外部情绪的同时会不自觉的通过表情和声音泄露出其自身的真实情绪, 这种真实情绪会感染给顾客, 并影响顾客的情绪变化[2][4]。Tsai (2001) 对员工正面情绪展示的前置变量与后果变量进行实证研究, 结果表明, 员工的正面情绪展示会提高顾客再次光临以及表达正面评价的意愿[5]。Homburg和Stock (2004) 基于B-to-B情景也展开了类似的研究, 认为员工体验到的工作压力水平是与员工工作满意相关的, 一位很不满意的员工会不经意地通过脸部表情展现出高度的情绪紧张, 这种紧张会被顾客感觉到并通过情绪感染影响顾客的满意。同时, 这也会给顾客带来认知上的紧张, 从而降低顾客满意水平[6]。Homburg和Stock (2004) 的研究结论表明, 员工工作满意在企业追求顾客满意中扮演重要角色。Grandey, Fisk, Mattila, Jansen和Sideman (2005) 研究情绪表达的真实性对雇员友善和接触满意的关系, 同时考虑了工作绩效和繁忙程度对以上关系的影响[2]。Henning-Thurau等人 (2006) 则采用租借录像带的真实场景实验, 证实了情绪感染在服务接触中是真实存在的[2]。在外国的研究者中, Wangenheim, Evanschitzky和Wunderlich (2007) 和Brown和Lam (2008) 两篇文章都对相关问题进行综合分析, 并探讨了情绪感染机制问题[7][8]。

在我国学者中, 杜建刚和范秀成 (2007) 以情绪感染为理论依据, 详细探讨了顾客在服务补救中的情绪反应机制, 并提出了情绪对满意和行为影响的概念模型。作者采用真实情景录像模拟法, 通过对学生样本的实验研究, 验证了情绪感染在服务补救情景中是真实存在的, 同时论证了情绪对顾客满意和行为的直接作用[9]。在另一篇文章中, 杜建刚和范秀成 (2009) 对服务消费中多次情绪感染对消费者负面情绪的动态影响机制, 验证了在服务消费中, 正向情绪感染和负向情绪感染都是真实存在的, 并且服务人员的情绪、语言和行为都会对消费者负面情绪产生持续的动态影响, 同时证实了情绪感染敏感度对情绪感染过程产生明显的调节作用[2]。金立印 (2008) 则在情绪感染的视角下, 通过以银行服务为背景的实证分析考察了服务接触中的员工沟通行为对顾客情感和行为反应的影响[10]。总的来看, 我国学者应用情绪感染概念以及相关理论进行的管理研究还比较少。

2 情绪感染个体差异对员工个绩效的影响

Hatfield等 (1994) 提出的情绪感染理论试图说明两人之间通过非语言暗示传递的情绪是如何影响沟通动态过程的, 这个理论还包含了个体差异的观点, 即关注人们或者是通过自己的情绪感染他人的能力, 或者是被他人情绪感染的倾向。情绪感染理论认为, 人们在被他人情绪感染或者将自己情绪传递给他人的方式上存在明显的个体差异。在交往过程中, 人们会倾向于模仿他人的脸部表情、声音、手势或其他行为, 但在情绪感染理论中, 脸部表情往往才是关心的重点。既然人们会相互模仿, 那么就会有一部分人是情绪的有力传播者, 他们能够通过情绪影响其他人, 另一部分人会是他人情绪的容易接受者。必须强调的是, 传播者的这种控制能力并不表现为有意识的过程, 而是一个自然发生而且内隐的过程。至于容易受别人情绪影响的人, 他们的注意力倾向于关注他人, 因此, 他们更容易受到他人情绪的影响。这样, 其结果就是与他人的融洽关系更容易实现。正因为这样, 敏感的人更容易让与其沟通的人 (比如是顾客) 感到放松, 从而后者更愿意与其分享更多的信息。敏感的人和他/她的谈话对象之间就可以在交谈过程中有共同语言。如同上面所说的控制能力, 这种因为他人而发生的注意力卷入也表现为无意识和自动的过程。

在管理研究中, 情绪感染的个体差异是否对员工绩效产生影响是人们关心的重点。根据上面的论述, 个体差异包括两个方面, 即通过情绪影响他人的能力以及被他人情绪感染的倾向 (或敏感度) , 研究情绪感染的学者试图验证这两方面的个体差异是否对员工绩效产生影响。在这些研究中, 对个体差异的测量是基础工作, 下面对这两方面个体差异的测量及相关研究做简单的介绍。在情绪影响他人的能力的测量上, Friedman等 (1980) 提出情绪表达 (emotional expressiveness) 的概念, 即运用脸部表情, 声音, 手势和肢体动作来传递情绪。为此, 他们还开发了测量情绪表达 (emotional expressiveness) 的自我报告式的测量量表, 即ACT量表 (Affective Communication Test) 。Friedman等 (1980) 还认为, ACT量表得分高的人往往从事对表达能力要求高的工作, 并往往被他人认为能够恰当地通过非语言方式表达情绪。Rafaeli (1989) 和Morris和Feldman (1996) 均认为情绪表达的概念及其测量有助于组织为那些从事情感性劳动的工作岗位选择员工[4]。Pugh (2001) 运用Friedman等 (1980) 提出的情绪表达概念及其测量方法, 证实了在员工与顾客交往的过程中, 员工的情绪表现力与员工向顾客展示的情绪正相关, 从而带来顾客的积极情感以及他们对服务质量的正面评价[4]。Klein和Cacioppo (1993) 则提出了脸部表达量表 (Facial Expressiveness Scale) , Verbeke (1997) 则运用该量表进行一项情绪感染个体差异对员工绩效影响的实证研究[3], 并报告在该研究中脸部表达量表的信度达到0.83。

至于被他人情绪感染敏感度的测量上, Mehrabian和Epstein (1972) 提出情绪同情 (emotional epathy) 量表, Davis (1980, 1983) 提出了同情关心 (empathic concern) 量表, Stiff等 (1988) 则提出了沟通响应 (communicative responsiveness) 量表, Omdahl和O’Donnell (1999) 在此基础上研究了上述情绪同情、同情关心和沟通响应对护士工作压力与职业承诺的影响[11]。Doherty, Orimoto, Hebb和Hatfield (1993) 提出了情绪感染量表, Verbeke (1997) 则运用该量表进行一项情绪感染个体差异对员工绩效影响的实证研究。在Verbeke (1997) 的研究中, 情绪感染量表包含13道题, 删除了原量表中反向计分的5道题, 简化后的量表在研究中的信度为0.70[3]。杜建刚和范秀成 (2009) 在Verbeke (1997) 和Omdahl和Donnell (1999) 的基础上则提出了测量情绪感染敏感度的量表, 包括“当某人向我微笑, 我会感到快乐”、“看到他人情绪低落, 我也会心情不佳”、“看到感动的场景, 我会激情难抑”、“我会非常敏锐地捕捉他人的情绪变化”、“看到他人挑衅的面孔会马上使我愤怒”、“我非常在意他人的情绪变化”、“同我喜欢的人在一起使我心情快乐”、“看到剧烈争吵的场面会使我心跳加快”等8问项, 并报告该量表的信度值为0.85, 达到较高信度[2]。

以下介绍Verbeke (1997) 进行一项情绪感染个体差异对员工绩效影响的实证研究。Hatfield等 (1994) 认为, 虽然理论上一些人是情绪的接收方, 另一些人是情绪的传递方, 但这些分类不是相互排斥的。基于上述理解, Verbeke认为, 对于这个问题采取组合的观点会更加务实。虽然Hatfield等 (1994) 没有明确论述这一点, 但Verbeke为此提出一个四分图的方法, 如表1。第一种类型的人属于激励型, 他们可以通过自己的情绪影响他人, 也可以被他人的情绪所感染。第二种类型叫做同情型, 他们对他人的情绪很敏感, 但却无法通过自己的情绪影响他人。第三种类型叫做率直型, 他们能影响他人, 但他们这样做当中没有表现出同情心。最后一种类型叫做麻木型, 这种人既无法影响他人, 又不会被他人影响。

情绪感染理论认为, 顾客会捕捉到与顾客接触的员工的情绪状态, 这种情绪状态是与员工的工作满意相关的, 而且这种情绪是员工无法有意识去控制的。基于情绪感染的分析框架, Verbeke提出了这样一个问题, 从长期的观点来看, 销售人员与情绪相关的个体差异究竟是销售组织的资产还是负债。为此, 他提出了若干研究假设, 其中包括: (1) 在绩效方面, 激励型销售人员会比同情型的表现更好, 接下来依次是率直型和麻木型; (2) 同情型员工会比激励型、率直型和麻木型员工更容易感到倦怠。由此可以认为, 影响和同情顾客 (及其他工作对象) 的能力可以看作是资产。然而, 同情心, 作为情绪接收方 (包括激励型和同情型) 的个人特征, 可以被看作是负债, 因为这更容易让员工感到倦怠。总的来讲, 数据分析结果基本支出上述假设, 由于能够传递情绪或捕捉情绪, 激励型和同情型员工的绩效表现更好[3]。

3 情绪感染个体差异测量的实证分析

情绪感染及其个体差异的概念给管理研究带来了新的视角, 同时, 如何测量情绪感染个体差异则成为相关研究的基础。在相关文献中, 对情绪感染个体差异的测量分成两个方面, 一方面是测量通过情绪影响他人的能力, 另一方面是测量被他人情绪感染的倾向。根据Verbeke (1997) 的研究, 第一个方面的测量可以采用Klein和Cacioppo (1993) 开发的脸部表达量表, 该量表包括10道题, 具体为调查问卷中的1-10题 (见附表1和附表2) 。第二个方面的测量可以采用Doherty等 (1993) 提出的情绪感染量表, 该量表包括18道题, 具体对应调查问卷中的第11-28题 (见附表1和附表2) 。

笔者针对情绪感染个体差异的量表做了一项实证研究, 目的是检验Klein和Cacioppo (1993) 的脸部表达量表和Doherty等 (1993) 的情绪感染量表在中国情景下的效度和信度。在实际的研究中, 外国研究者提出的英文量表翻译成了中文量表, 并同时出现在调查问卷中 (见附表1和附表2) 。Verbeke (1997) 的研究采用7点打分制的李克特量表, 1表示回答者认为某方面从不这样, 7表示回答者认为某方面总是这样, 本研究则做了一点修改, 即改为6点打分制, 1表示完全不同意, 2表示不同意, 3表示略微不同意, 4表示基本同意, 5表示同意, 6表示完全不同意。本次研究的问卷调查在笔者的本科学生中进行, 共发放132份问卷, 收回129份, 回收率是97.7%, 其中有效问卷117份, 占回收问卷的90.7%。在117份有效问卷中, 没有漏答的题项。

笔者首先对脸部表达量表进行项目分析。脸部表达量表没有反向计分题项, 在分析过程中, 笔者把每位回答者对调查问卷第1题至第10题的分值进行加总, 得到每位回答者的量表总分, 然后按照总分的高低排列, 把得分在前27%的应答者作为高分组, 把得分在后27%的应答者作为低分组。利用SPSS13.0作为分析软件, 用T检验检验高低二组在题项上的差异, 具体就是针对高低分两组, 执行【Analyze】/【Compare Means】/【Independent-Samples T Test】程序, 得到分析结果, 该结果摘要如表2, V1到V10对应调查问卷第1题到第10题, 也即该量表的第1题到第10题。

注:***代表p<0.001

项目分析没有发现必须删除的题项。接下来对脸部表达量表进行信度分析, 具体就是对第1题到第10题执行【Analyze】/【Scale】/【Reliability Analysis】程序, 结果显示Cronbach信度系数为0.701, 而且删除第10题后, 该系数会提高到0.712。结合上述的项目分析, 第10题的显著性 (双侧) 为0.006, 且决断值为2.828, 均低于其他题项, 因此笔者决定删除第10题。接下来对第1至第9题再次进行因素分析, 按照特征值 (Eigenvalue) 大于1的原则抽取因素, 转轴方法则选择最大变异法 (Varimax) , 结果显示KMO值为0.634, 表示勉强可进行因素分析。此外, Bartlett球形检验的卡方值为194.209 (自由度为36) , 显著性小于0.001, 因此, 进行因素分析是可以的。本次因素分析共抽取了3个因素, 这三个特征值的解释变异量分别为30.952%、14.016%和13.401%, 三者合计共解释了58.368%的变异量。转轴后的成分矩阵如表5。

因素分析结果表明, 第一个因素包含调查问卷中的第5、7、4、6题, 第二个因素包含第2、8、1题。此外, 第三个因素包含第3、9题, 由于该层面所包括的题项数太少, 不适宜单独构成一个因素, 因此笔者将这两题删除, 并进行第二次因素分析。第二次因素分析仍然按照特征值 (Eigenvalue) 大于1的原则抽取因素, 转轴方法仍选择最大变异法 (Varimax) , 结果显示KMO值为0.696, Bartlett球形检验的卡方值为138.425 (自由度为21) , 显著性小于0.001, 因此, 进行因素分析是可以的。本次因素分析共抽取了2个因素, 这两个特征值的解释变异量分别为36.241%和17.273%, 两者合计共解释了53.513%的变异量。

第二次因素分析表明, 第二次因素分析按照特征值 (Eigenvalue) 大于1的原则抽取因素, 仍然稳定地抽出两个因素, 第一个因素包含第5、7、4、6题, 第二个因素包含第2、8、1题, 这与第一次因素分析的因素结构完全相同, 同时KMO值为0.696, 合计解释变异量也达到53.513% 。此外, 对第5、7、4、6、2、8、1题进行信度分析, 结果显示Cronbach信度系数为0.695, 因此可以说由第5、7、4、6、2、8、1题构成的量表可以比较有效测量应答者的脸部表达, 也即通过情绪影响他人的能力。但必须看到, 整理后包含7题项的脸部表达量表的信度低于Verbeke (1997) 报告的信度0.83, 这一点需要后续其他研究注意。

实证研究数据分析的第二部分是对情绪感染量表进行分析, 该量表包含18道题目。由于在实际调查的问卷中, 该量表放在前一量表之后, 且题号是统一编排的, 因此该量表的18个题项分别对应调查问卷中的第11-28题。根据文字含义, 调查问卷中的第11、12、18、24、26题为反向计分题项, 在项目分析之前需要对这些题项重新计分。针对情绪感染量表进行项目分析的步骤同上, 其结果摘要如表3, V11到V28对应问卷的第11题到第28题, 也即该量表所有18题。

注:***代表p<0.001

针对情绪感染量表的项目分析结果显示, 调查问卷中的第18、19、20题需要删除。接下来对删除上述三题后的题项进行因素分析, 按照特征值 (Eigenvalue) 大于1的原则抽取因素, 转轴方法则选择最大变异法 (Varimax) , 结果显示KMO值为0.600, 表示勉强可进行因素分析。因素分析按照特征值 (Eigenvalue) 大于1的原则抽取6个因素, 此外, 本研究还进行分别指定抽取因素数为5个、4个的因素分析。

上述三次因素分析的结果显示, 调查问卷中的第12、24题在每次的因素分析中都构成一个因素层面, 但其解释的变异量均很低, 仅有8.862%, 且由于该层面所包括的题项数太少, 不适宜单独构成一个因素, 可以将这两题删除, 这一点也可从信度分析中得到支持。对情绪感染量表删除18、19、20题后的题项进行总量表的Cronbach信度系数分析, 其结果显示Cronbach信度系数为0.673, 且提示若删除第12题后Cronbach信度系数可以提高到0.688。删除第12题后的信度分析结果显示此时的Cronbach信度系数提高到0.688, 但结果仍然提示删除第24题后信度系数可以提高到0.697。删除第24题后的信度分析结果显示此时的Cronbach信度系数提高到0.697, 而且现在无法通过删除题项来提高Cronbach信度系数了。基于上述分析, 笔者决定删除第12、24题, 再次进行因素分析。

由于原来在对包含12、24题的题项进行指定提取4个因素的因素分析中, 12、24题所构成的第4四个因素层面是解释变异量最少的层面, 因此, 删除12、24题后, 有理由认为剩下的题目应当呈现三因素的结构。所以, 在删除12、24题后进行的因素分析中, 指定提取因素的个数为3个。这次因素分析的结果显示, KMO值为0.637, Bartlett球形检验的卡方值为266.877 (自由度为78) , 显著性小于0.001, 因此, 进行因素分析是可以的。在指定抽取3个因素的条件下, 第一因素包含17、16、28、15题, 第二个因素包含25、14、22、11题, 第三个因素包含26、13、23、21、27题, 合计解释变异量也达到46.127%, 本次分析呈现的因素结构恰好与原来指定4因素的分析结果类似, 都呈现出一致的因素结构, 同时, 信度分析表明Cronbach信度系数也达到0.697, 因此可以说由调查问卷中的第17、16、28、15、25、14、22、11、26、13、23、21、27题构成的量表可以比较有效测量应答者的情绪感染, 也即被他人情绪影响的倾向。不过, 我们必须看到, 整理后包含13题项的情绪感染量表的效度不是很理想。其次, 信度虽然接近Verbeke (1997) 的13题项量表, 但与杜建刚和范秀成 (2009) 提出的8问项量表的信度值0.85相比, 本研究得到的量表信度还不是很理想。

4 结论

综上所述, 在管理研究, 情绪感染理论在理解人与人之间的交往中提供了独特的视角, 特别是在员工与顾客沟通的研究中, 这种视角显得更有意义。一些西方学者已经开始通过实证研究探讨情绪感染在员工与顾客沟通中的作用, 取得相当有价值的结论。本文进行了一项实证研究, 目的是检验外国研究者提出的情绪感染个体差异量表在中国进行施测时的效度和信度, 数据分析结果表明, 人们通过情绪影响他人的能力主要由两个因素构成, 两个因素合计解释变异量也达到53.513%, 信度系数达到0.695, 因此该量表可以比较有效测量应答者的脸部表达;被他人情绪影响的倾向主要由三个因素构成, 三个因素合计解释变异量也达到46.127%, 信度系数达到0.697, 因此该量表可以比较有效测量应答者的情绪感染敏感度。然而, 从数据分析的过程来看, 两个量表的信度都不是很理想, 而且, 后一个量表对情绪感染敏感度测量的建构效度不是很高, 相关研究可以尝试应用其他量表, 如杜建刚和范秀成 (2009) 提出的8题项量表。总的来说, 情绪感染理论中两个由西方学者开发的个体差异量表可以在中国情景来应用, 不过其效度和信度还需要更多的实证研究加以探讨。此外, 其他研究若应用到情绪感染的概念, 以及对情绪感染个体差异进行测量, 可以借鉴本研究的具体做法和相关结论。

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