冒险心理学

第二章 冒险究竟指什么 盖尔·金（Gayle King）65岁，来自得克萨斯州加尔维斯顿。远远看去，你就会觉得这位从事柏油研究的科学家像那种对风险避之不及的人。 事实上，他会坦率地告诉你，他不爱接受改变。他希望一切都能按部就班、循规蹈矩。他和妻子结婚40 年，生活幸福。（他也始终蓄着一种浓密的八字胡。）他总是穿着舒适的鞋子和夏威夷风的素雅暗纹衬衫。他有一整个衣柜的同种风格的衬衫，因此在放假聚餐时，他的家人总会为某件衬衫到底是何时、在何处买的争执不休。他曾环游世界，但更喜欢在邮轮的舒适客舱中完成旅行。作为一个骨子里的中西部人，他看重勤奋和礼貌，在生活中也践行着这样的标准。即使身处压力很大的情境下，他也脾气温和、表现得体。金的事业非常成功。虽然现在60多岁的他已经可以享受轻松的退休生活，但他喜欢固定收入带来的稳定性，于是继续工作，尽管更多的是兼职。我说过，远远看去，金是那种竭力抗拒冒险的人。不过，他很熟悉冒险行为。他在俄亥俄州的一个家庭农场里长大，父母从事着高风险的工作，所以他很小就明白，务农并不适合自己。 “农场上的工作完全没有保障，风险很高，压力也很大。”金指出，气候、政策和农产品市场行情等不确定因素会影响农场的运营。这份工作也很危险。尽管农场上的工作并没有多刺激，但畜牧业和种植业的从业者总是出现在高危职业排行榜上，每年都有相当数量的农场工人受伤或死亡。 考虑到农场生活的高风险性，金想找一个能够保障稳定性与安全性的工作。他为此努力着。上大学时，他选择了他所知道的*安全的职业领域：化学。 “当我进入这个领域，我就可以预料到自己未来的工作是什么样的了。你可以通过自己的受教育情况和经验判断出自己的薪酬大概在什么区间，”他坐在露台上的凳子上，远眺着海滩，手指轻轻敲着自己的肚子，“你甚至能在《化学》杂志的背面找到这些数字。拿到大学学位之后，我就找到了符合我心理预期的工作。那个时候我几乎顺理成章地得到了这样的工作，只要付出的努力足够。” 金在生活中总是通过这种方法来做决定。他会查找这些数据，尽己所能做出分析，并根据结果做出决定。“所以风险大小对我来说，是可以通过分析数据得出的。”金自信地表示。同时，他将自己的成功归因于他处理这些数据并根据结果做出安全决定的能力。 金解释风险的方法与经济学家通过实证方法研究风险的方式大致相同。在那个时代，风险并不涉及攀登珠穆朗玛峰、喝到人事不知或以100 英里的时速冲下一条黑暗而曲折的路。那时风险的概念很简单，指的是在决策行为中对某一特定结果的可能性的量化。 金是个理性、重逻辑的人。他信仰的是数据分析。他甚至形容自己“有时会过度分析”，尽管通过数据分析做出决定的方式令他有安全感。用金这种方式做决定的人并不占大多数。我知道自己不是。（但是，金做决定时也不总是依靠严格的数据分析，我们稍后会讨论这一点。） 变化中的冒险概念 想象一个简单的决策任务，比如掷硬币。如果正面朝上，你会赢得1 美元；如果不是，你什么也得不到。在这种情况下，风险是显而易见的。你有50% 的机会赢得1 美元，很容易吧？也就是说，你赢得1 美元的风险是50%，但你不会有实际的损失。所以，你知道可能出现的结果，还有50% 的概率赢钱，为什么不试试呢？ 但如果把条件改变一下，会发生什么呢？假设你只要问候别人，对方就会给你一枚50美分的硬币，你也可以选择通过掷硬币的方式赢得1 美元。规则还像之前一样：正面朝上，赢得1美元；正面朝下，则什么也得不到。此时的风险就变得复杂了一些。你可以只打个招呼，就拿着50美分径直离开；也可以赌一把，赢得1美元。现在，你必须在二者之间做出选择，一种情况是肯定能拿到钱（虽然少一些），另一种情况则是要么多拿一倍的钱，要么什么也拿不到。你会怎么选？ 尽管径直离开就能得到50美分的意外之财，但大多数人会选择赌一把。毕竟，这种游戏风险不高，况且赢钱的概率始终为50%。但如果对游戏做些改变，又会发生什么呢？比如，提高赌注，延迟支付奖金，必须进行多次游戏或者和你的朋友、上司、另一半或你的妹妹的一个漂亮的女同事玩，会发生什么呢？如果向游戏中加入情感因素，你会怎么办呢？或者让游戏更紧张？或者让你在一个无关任务中犯了好几个错误后再来玩这个游戏？这些正是经济学家、心理学家和神经科学家在过去几十年中一直研究的问题。他们进行了多次实验，不断调整变量，观察人们的决定行为有何差异。 约书亚·巴克霍尔兹（Joshua Buckholtz）是哈佛大学一位研究决策行为的神经学家，他表示，认知神经学领域对风险的定义与传统经济学的很像。“我们讨论风险时，讨论的实际是某个决定出现某种后果存在一定概率，而这些概率是已知的。”他解释道。 但与朴素经济学定义不同的是，这种“神经经济学”视角下的定义考虑到了风险认知的个体差异，承认人们不以同样的方式思考风险。 “以轮盘赌为例，在你下赌注之前，输赢概率非常清晰。所以，人们都会忽视那些风险较大的选项：如果我告诉你，赢10美元的概率是100%，赢12美元的概率是1%，我相信几乎所有人都会下注**个，”巴克霍尔兹说，“但人们对风险的接受度存在 差异。如果告诉你，赢10美元的概率是100%，赢1000美元的概率是30%，人们的决定就会有所差别。一些人会下注确定的10美元，另一些人则会下注风险较大的1000美元。因此，在不同的风险情境下，人们会比较不同决定的主观价值，包括某一决定的收益—亏损情况、不同后果的概率以及其他因人而异的具体影响因素，进而做出决定。” 虽然经济学中风险的概念已被逐渐扩展，囊括了“因人而异的具体影响因素”，但其逻辑性依然让盖尔·金这样的人信服。风险指的依然是出现特定后果的可能性，需要我们的理性分析。然而，研究决策行为的认知神经学家（有时也被称作“神经经济学家”）在经济学原理的基础上增加了一个重要观点—人们对待风险存在个体化差异。也就是说，我对某一决定的后果的可能性做出的判断可能与其他人的迥异。 不过，尽管考虑了个体化差异，这一定义仍有不足。我们现实生活中的大多数决定并不涉及意外之财、掷硬币或者轮盘赌等行为，不会穷尽各种后果的可能性，也并不必须明确地在确定和不确定的后果之间做出选择。另外，人们也不总能保持理性，虽然我们希望如此。所以，即便我们都采取盖尔·金的方式，通过严谨的数据分析做出决定——我们得承认，我们办不到——我们中大多数人也无法准确计算出某一决定的全部可能后果的发生概率。现实生活中的影响因素简直太多了。更重要的是，当我们做出选择时，也许我们自己都不清楚这一选择会带来的全部可能后果。 认知神经学家扩展了传统经济学对风险的定义，但这一定义仍无法有效地运用于实验室之外，那么，我们该如何将这一定义运用到现实生活中呢？我邀请朋友们帮我定义风险，得到了不同的回答。大多数人的定义都很具体。有一些人对风险有消极看法，认为它是“可怕的”“含糊的”“危险的”，而且是“一种无法预知结局的情况”。它被称作“赌博”或者“愚蠢的选择”。但另一些人的态度更加积极。他们表示风险是“刺激的”“令人充满活力的”，是“充满未知的”。 显然，如何看待风险取决于个人。你对风险的认知，与你的经历、价值观以及你是否渴望参加摩托车越野赛息息相关。因此，巴克霍尔兹使用了“主观价值”和“因人而异的具体影响因素”等对个体化差异的描述。个人认知是影响风险性决定的重要变量，决定了我们是大胆向前还是保守退后。 不过，不论积极或消极、具体或宽泛、共性或个性，所有对风险的定义都强调了不确定性。与传统的风险强调已知的可能性不同，现实生活中的风险意味着我们无法预知（也可能不想知道）行为的后果。 综上所述，科学家对风险或冒险并没有统一的定义。随着冒险研究从经济领域扩展到临床医学、流行病学等其他领域，这一定义也得到了相应的扩展。马文·扎克曼（Marvin Zuckerman）是一位走在前沿的人格心理学家，主要研究对象是寻求刺激者——为娱乐而寻求新奇经历的人。扎克曼将冒险定义为“对行为不良后果可能性的评估”。其他人将冒险定义为“可能造成损害的行为”。还有人将冒险定义为“*终将导致危险、伤害、病痛和死亡的行为”。通常来说，经济学家和认知神经学家关注的是个体如何计算冒险公式中诸多变量的价值，而其他科学家更关注的是这种计算会导致怎样的不良后果或如何避免它们。 即使是同一位科学家，对冒险的定义也可能不同。杰夫·库珀（Jeff Cooper）曾是加州理工学院进行决策行为研究的神经学家，如今在一家企业工作。当我询问他对冒险的定义时，他沉默了一会儿。 “我内心的教条主义与烦人的科学家立场让我认为，一切结果并非100%确定的行为都属于冒险。冒险决定与安全决定只存在程度上的差别，”他告诉我，“站在普通人的立场上，我认为冒险是一种选择，而这个选择很可能会带来糟糕的后果。我们认为冒险是危险的—真正的危险意味着真的存在这样的后果，且你很可能见证它。” 他提出了一个很好的观点。就算我们接纳优秀科学家的观点，坚持采用风险的基本定义，如果不将其放在实际语境中考察，我们对风险理解得再深刻也没有什么意义。如果我们不能把计算运用在实际生活中，它们又有什么意义呢？许多神经学家也在思考这一实实在在的问题。在期刊《认知科学趋势》（Trends in Cognitive Sciences）*近的一篇文章中，得克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）的博士后汤姆·舍恩伯格（Tom Schonberg）呼吁学界缩小理论意义上的和自然语境下的冒险行为之间的差异。他还呼吁学者们在进行研究时设计一些符合真实风险情境的实验，而不仅仅是赌博。他的同事莎拉·赫尔芬斯坦（Sarah Helfinstein）同意他的观点。 “经济学家将风险看作简单的结果差异的方法并不适用于现实生活。这并不是大多数人眼中的风险。现实中，这个词尤其常和吸毒、进行无保护性行为等情况联系在一起，”她解释道，“但很多神经科学家倾向于采用经济学中对风险的定义，因为方便量化，会用到很多数学方法，而科学家都喜欢数学。但这种方式也导致问题产生：我们真的像自己以为的那样在考察风险吗？换句话说，我们真的在考察普通人认为我们在考察的风险吗？” 像研究数学一样研究决策行为有其合理性。科学家喜欢采用这种方式，像盖尔·金一样的普通人也喜欢这种方式。然而，面对不同人群对风险定义的不同看法，我们应该如何让普通人更好地认知风险并做出更好的决定呢？我们应该如何收集必要的知识，明确哪些风险值得冒而哪些不值得呢？