文|章鱼哥
编辑|比奇堡
在社会生活中，虽然不乏确定性现象，但大部分现象都是不确定的概率事件。
(资料图片仅供参考)
在关系推理中， 当我们面对确定性的自然现象时，往往会呈现出一种线性传递推理。
研究使用非社会性和社会性关系结构材料，探究环/线性传递结构是否能够分离，以及环性传递结构是否存在概率学习优势。
在现实世界中， 人们遇到的大部分事件都是概率事件，而不是确定性事件。 当人们面对概率事件时，由于事物间的关系是不确定的，所以我们很难根据前提去判断它们的关系。
这时， 线性传递推理可能并不适用，而需要进行非线性传递推理。
先前研究发现， 人和动物都能进行线性传递性推理。
比如A→B，B→C，A→C；但 只有人类和高社会性动物可以进行非线性传递推理 ，比如A→B，B→C，C→A。
但是，该领域的研究一般使用英文字母、日文或者实物图形等抽象的图像符号作为实验刺激，其 实验程序一般都比较单一固定，不具有多重属性、随机性、仿真性和生态化。
因为 现实生活中的刺激总是多维度的，具有多重属性 ，而刺激的多维性正是创造环性传递结构循环的关键特征。
环性传递结构大多是在多种属性或多种维度的结构中出现不同的顺序 ，比如“石头—剪刀—布”，往往具有概率性质。
所以，研究通过概率学习，采用骰子博弈游戏范式，一种更加接近生态化的，具有概率性质的博弈模型，可以更加真实地了解人们是如何学习关系信息的。
即人们如何内隐地学习和发现群体中各客体之间的联系。
三个实验采用不同的图像符号作为实验刺激，与关系学习的概念材料相比， 图像刺激在关系学习中更加具有优势。
不同的图像符号隐喻着不同的社会性/非社会性刺激 ，从骰子—面孔—人物，从抽象—具象—具体，从非社会性刺激—社会性刺激，层层递进。
更加生动鲜明地验证了 环/线性传递结构的分离，以及环性传递结构具有概率学习优势。
研究主要探讨以下两个问题：
一是通过概率学习是否能够分离环/线性传递结构？二是环性传递结构是否具有概率学习优势？
总讨论
人们倾向于做出匹配选项的客观概率的决策，如A出现的概率70%，B出现的概率是30%，那么他们70次选择A，30次选择B，被称为概率匹配。
从19世纪年代开始，概率匹配现象激发了众多研究者的热情，其主要是基于以下两个原因，首先 这是人类对于随机序列一种的非理性决策。
其次大多数的其它物种都能做出 理性的、最优的策略，即利益最大化。
那么，人们为何在决策中稳健地做出非理性的概率匹配策略，而不选择做出利益最大化的最优策略呢？
人们有着丰富的问题解决的经验，人们相信一些正确的顺序将能产生完全无误的结果， 一旦这些选择被多次强化，那他们就会产生迷信行为。
比如Yellott的经典实验，两盏灯随机安排在左边或右边闪烁，被试每一次预测哪一边会出现闪烁。
经过学习后，被试感知到左右闪烁出现的概率， 出现了采用匹配概率策略的现象。
但最后50个试次中，无论被试选择哪边，灯都会闪烁，即都发出被试做出了选择正确的反馈，但是被试还是会采取匹配概率策略。
有趣地是，被试还会描述出很一套很复杂的序列模型，并 表明这些序列模型最后导致他们的成功的原因。
每当实验结束时，主试询问被试是否有发现实验规律，他们都会描述各种复杂的。
可能与实验中内隐的关系结构并不相符的规律模型， 被试表明他们根据这些序列规律进行选择。
研究证明， 人们在随机序列中会寻找并陷入一个固定的模式中去，即人们大脑中原有的认知结构——关系图式。
在随机序列的知觉中，头脑中储存的认知结构使人们倾向于环性传递结构。
如果人们观察到的局部样本中过多地出现其中一种选项或者序列缺少变化性时，则会期望另一选项出现以改变这种状况。
大部分个体采用匹配概率策略是因为他们在随机序列中寻求对客观基础概率保持匹配而己 ；但是有极少数个体能采用利益最大化策略。
因为 他们是能正确知觉随机序列中的内隐规律，而是最大化地选择高概率选项。
研究一、二、三的结果都显示，在概率学习中，环/线性传递结构都得到了分离，且环性传递结构具有概率学习优势。
由于环性传递结构存在着“洞”， 即具有拓扑性质 ，它的加工过程采用整体结构加工；而线性传递结构不存在“洞”，是一种“非洞”的结构。
即 不具有拓扑性质，它的加工过程并没有采用整体结构加工，而是特征加工偏向。 所以，环/线性传递结构出现了分离。
研究一环/线性传递结构都没有达到匹配概率，但环性传递结构的准确率高于线性传递结构；研究二环性传递结构在模块4达到匹配概率，线性传递结构没有达到匹配概率。
因此， 环性传递结构比线性传递结构学习得更快，具有概率学习优势。 相比非社会性网络，社会性网络的环/线性传递结构都学习得较快。
在三组实验中，基于人物模型的环/线性传递结构都学习得最快的。
在这里，我们采用了一种概率学习的范式，其中各刺激间呈现的概率大小形成了刺激之间的关系结构，共同构成了一个复杂的环/线性传递结构。
我们研究了社会性和非社会性刺激在学习网络拓扑结构能力上的个体差异。
尽管被试能够同时学习社会性网络和非社会性网络，但 他们在社会性网络学习中的表现与他们在非社会性网络学习中的表现并不相同。
通过概率学习，被试对由社会性刺激所形成的关系结构有独特的预测作用， 但是对由非社会性刺激所形成的关系结构没有预测作用。
研究一、二、三的结果表明， 人们更偏好环性传递结构。 在概率学习中，环性传递结构比线性传递结构学习得更快，具有概率学习优势。
个体的长时记忆中存储着一种与文化相适应的无意识知识结构表征。
在不同的文化中，其实都存在环性思维和线性思维。
但是受中国传统文化熏陶的人们更倾向于以环性思维去整合不同客体间的关系， 强调人与自然之间相互制约相互平衡的关系。
所以他们所表现的认知结构为社会传递性的环性传递结构；但是 受西方传统文化熏陶的人们往往更倾向于以线性思维去分析不同客体的自然属性。
抽取出各客体之间共同的本质特征，强调不同客体间从内涵到外延一对一的映射，所以 他们所表现的认知结构为逻辑传递性的线性传递结构。
因为研究所参与实验的都是中国被试，他们在中国传统文化的背景下长大，所以他们更倾向于以环性思维去整合不同客体间的关系。
从而 相比线性传递结构，他们会更偏好环性传递结构。
由于人们对环性传递结构的偏好，所以在三组实验中，环性传递结构出现了明显的概率学习优势。
结论
采用骰子博弈游戏的范式，试图从概率学习的角度，探讨线性传递结构和环性传递结构是否可以分离，以及环性传递结构是否存在概率学习优势。
此外， 在不同概率模型条件下，环/线性传递结构在社会性刺激与非社会性刺激的模型下是否存在差异。
研究一的结果发现： 环性传递结构和线性传递结构的准确率存在显著性差异，且环性传递结构比线性传递结构学习得更快。
表明在概率学习中，环/线性传递结构得到了分离，且环性传递结构具有概率学习优势。
研究二的结果发现：
环性传递结构和线性传递结构的准确率存在显著性差异 ，且环性传递结构在模块4达到匹配概率，比线性传递结构学习得更快。
表明在概率学习中， 环/线性传递结构得到了分离，且环性传递结构具有概率学习优势。
在三组实验中，与研究一的非社会性网络相比，研究二和研究三的社会性网络的结构学习较快； 与线性传递结构相比，环性传递结构出现了明显的概率学习优势。
在概率学习的基础上，探究了环/线性传递结构的分离，并且生态化地揭示了社会性和非社会性刺激在学习网络拓扑结构能力上的个体差异。
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