【摘要】对于突发危机事件中的群体认知和群体行为研究,受研究伦理和研究方法的约束,研究者难以实时获得研究对象内在的心理认知过程和外在的客观行为结果。基于虚拟情境可以激发被试相应的情绪体验和生理唤醒,提出了一种新的实验研究方法并设计和实现了3层结构的计算机集散控制系统,用以展现交互式虚拟突发危机情境、实时采集被试群体的行为数据和生理数据、完成虚拟突发危机情境中的群体认知和群体行为的认知神经科学研究。
关键词：突发危机事件;虚拟情境;群体认知;群体行为
近年来,各类突发危机事件频发。人群在灾难面前,在非常规的、突如其来的事变之前往往会惊慌失措,引发非常规的群体行为,给社会造成重大的生命和财产损失。例如1994年12月8日克拉玛依大火时群体在恐慌中逃生;2010年11月22日柬埔寨首都的严重踩踏事件;2011年2月11日江苏响水县因谣言引发的群体逃生事件;2011年3月日本地震后核泄漏引发的中国民众抢盐事件;2013年10月13日印度中央邦一座寺庙附近发生的踩踏事件;2014年12月31日上海外滩广场发生群众拥挤踩踏事故等。
突发危机事件发生时,恐慌可能在人群中传播,使群体中的个体失去了理性思考、独立思考的能力,做出错误的判断和选择。惊慌失措或盲目从众行为,对个人而言可能失去了本可以逃生的机会,对社会而言可能放大了突发危机事件的破坏力。因此,找到合理可行的应对和解决突发危机事件中恐慌性群体行为的方法,并对各类人群进行相应的教育和普及就显得非常迫切。为了达到这个目的,必须首先理解突发危机事件中群体认知和群体行为的成因。本文提出了探索突发危机事件中群体认知和群体行为的科学方法和具体实践该方法的实验系统。
1 现有研究方法及其存在的问题
群体行为是指由两个或以上相互影响、相互作用、相互依赖的个体组成的集合体自发形成的行动。群体行为产生的过程中,群体认知也同时相应的形成。群体认知推动和决定着群体行为的方向。群体认知包括群体中个体之间信息获取、信息存储、信息传递和信息使用的过程[1]。群体认知依赖于其中每个个体的独立认知,但又不仅仅只是个体认知简单的汇总或叠加。它是一个复杂的形成过程,受环境、时间、群体组成成分的影响。它更依赖于群体成员的相互关系,并以此关系为基础将个体认知汇聚。
突发危机事件情境中的群体认知和群体行为是一个研究热点。从实际案例来看,突发危机事件群体中存在着利他行为和合作,但是,通常群体行为往往以消极的方式呈现,如踩踏、哄抢等行为。从上述提到的如柬埔寨首都的严重踩踏事件、江苏响水县因谣言引发的群体逃生事件、日本地震后核泄漏引发的中国民众抢盐事件来看,群体认知偏差是真实存在的。诸如惊慌失措、缺乏经验、时间压力等因素,会使群体中的个体失去了理性思考、独立思考的能力,进而导致认知偏差。有认知偏差的个体盲目地以别人的决策作为自己的决策。很多有认知偏差的个体互相影响,又会产生群体认知偏差,在群体认知偏差作用下,就有可能涌现出非常规的群体行为。
国内外对于突发危机事件中群体的逃生行为、决策过程等的研究,采用了多种研究方法。鉴于某些真人实验存在高危险性和不易操作性,如火灾中的群体逃生,有的研究者采取事后访谈或调查问卷等内省法的方式获得数据[2],但往往是在事件发生的一段时间后才进行,这种方式主要依赖于当事人的记忆,容易出错和产生虚构的成分,得到的数据可能与实际发生的有出入[3]。
除了采用事后访谈或调查问卷等内省法进行研究外,还有下列研究方法：
基于虚拟突发危机情境的群体认知与行为实验方法,设计并实现了一个实验系统。该系统是一个3层结构的计算机集散控制系统,其体系结构如图4所示,可以支持100名被试同时参加实验。最底层为脑电信号采集仪,每位被试一台。中间层为PC机,是客户/服务器结构的客户机端,也是每位被试一台,客户机给每位被试提供虚拟突发危机情境、采集下位单片机系统发送的脑电数据、接受被试的行为决策信息、向上位机的服务器提供本机被试的决策信息和相应的状态。最高层为客户/服务器结构的服务器端,控制整个实验的进程。
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现有研究表明,虚拟情境可以激发被试相应的情绪体验和生理唤醒[10]。当被试达到所需唤起程度的情绪体验时,被试会对刺激产生一个较高程度的应激反应,进而影响其决策[11-12]。同时,研究发现,情绪的生理唤起,除了用心率、呼吸频率和皮肤电阻等变化表示外,也可用脑电的变化表示[13]。本文认为,在突发危机事件的研究中引入虚拟情境可以提供更接近真实的交互场景,增强被试的情绪体验,并收集到更客观的测量指标。本文基于突发危机事件的群体认知与行为实验的要求和特点,提出了虚拟突发危机情境的群体认知与行为实验研究方法。本方法建立了一个虚拟的突发危机事件情境,把突发危机事件和群体影响结合为整体的突发危机事件中的群体情境,让被试群体同时在该情境中参加实验,期望让被试感受类似真实突发危机事件中群体情境的刺激,研究在这种情境中认知和行为受到的影响。所研发的实验系统对被试发出突发危机情境刺激,采集被试的行为(决策)数据和生理(脑电)数据,研究被试群体在虚拟突发危机情境中产生的认知偏差和群体行为。
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(3)演习法。以火灾逃生为例,被试在知情、不知情或部分知情的情况下进行火灾疏散演习(有的通过制造烟雾来增加真实性),实验者在演习中利用摄像头或人工方式记录被试的行为,在被试到达出口后通过组织被试填写问卷或接受访谈的方式获取其他数据[3,8]。但是由于受到实验伦理约束,演习法中设定的演习场景往往与实际发生的灾难场景存在较大差异,无法让被试产生身临其境的感受,因而其行为与实际情况有差异。其次,对于被试的心理过程还是依赖被试在演习之后通过内省法获得,无法避免内省法的主观性造成的偏差、无法了解心理过程的内在运行机制。此外,实验组织者无论是通过现场观察法记录被试行为,还是事后分析录像,都可能存在信效度不高、可重复性差等问题。
综上所述,群体行为涌现的原因与机制的探索,目前还没有很科学的方法,现有方法往往无法获得客观的、可重复的、可测量的、具有概括性的科学结论。因此,对于自然及人为因素引起的突发危机事件中的群体认知与行为的实验研究还需要探索更有效的方法。
2 认知神经科学的研究方法
认知神经科学得益于脑科学、心理学、计算机技术、人工智能及其他相关学科交叉研究的贡献。人的行为受到脑的控制,随着现代测量技术的发展,研究者可以借助实验仪器(例如EEG、CT或f MRI等)测量人的脑神经活动,在脑神经层面解读人的行为。认知神经科学研究方法能够改进内省法的局限性。但是目前的研究主要针对个体认知,即使是考虑群体的影响,群体也并不是真实存在的[9],原因是实验仪器仅能用于个体测量。对于具有一定规模的群体,只能按照时间顺序逐个进行测量,不能表现真实群体中群体对个体的影响、个体对群体的影响以及群体行为的趋势等,更不能产生和观察群体行为的涌现。
3 当前心理学实验软件的特点和局限
当n=3时,η2/η1=1;当n≥4时,η2/η1＞1。并且,随着n的增加,η2/η1不断增大。
(1)计算机能够以多种方式向被试呈现刺激,以支持不同类型实验的需求。例如随机化、可以选择刺激、可重复等;在包含视知觉的情境中,不但要求刺激的产生具有精确性,还要具有可重复性。
(2)因为时间是心理实验的常用反应变量和控制变量,所以对时间的记录和控制是实验的基本要求,用计算机记录和控制心理学实验的时间就可以很精确,例如对于开始刺激时间、刺激时长等可以进行预设。
(3)可以同步获取生理数据。计算机系统可以连接生理指标测量仪器,在实验期间可以同步获取被试的生理数据。不同于包含主观成分的被试的行为(选择)数据,被试的生理数据是纯粹客观数据(生理数据包括脑电、肌电、磁共振、近红外光谱等)。因为生理数据不受被试主观影响和控制,所以这种客观数据在心理学研究中尤为珍贵。利用计算机系统可以准确地记录生理数据的相关信息,如数据产生时间、该时刻对应的被试行为或选择。
(4)可以减少实验组织者对被试的影响。因为实验组织者在开展实验的过程中不必直接对被试进行实验指导,被试仅仅和计算机打交道,所以被试不了解实验组织者的具体意图和倾向。
心理学研究者为了实验需要,可能需要自行组织编制相应的计算机实验程序;此外,许多公司和机构也开发了满足上述需求或部分需求的心理学实验生成系统,例如,NBS公司的Presentation、Millisecond Software公司的Inquisit、Psychology Software Tools公司的E-Prime以及Arizona大学的DMDX等。不同软件在上述功能的实现方面有所不同、各有侧重,例如E-Prime能进行可视化编程,Presentation可呈现3D刺激等。这些实验软件易学易用,对编程知识和经验不足的心理学研究者和学生很有帮助。
但是,上述软件用于虚拟突发危机情境的群体认知与行为实验研究,还存在如下不足：① 不具备群体中个体之间的交互;②不能体现群体行为趋势对个体产生的影响;③ 没有个体行为对情境产生的影响——资源;④ 没有个体行为对情境产生的影响——事态;⑤ 不能体现个体行为的无限性和群体行为的有限性。
产生上述问题的主要原因是因为上述系统的研究对象是个体。尽管可以有很多人参加实验,但是被试之间没有相互影响。因此,在技术实现上,不需要客户机之间的通信、客户机之间和服务器之间没有制约。如果增加通信和制约,在软件通信和控制方面会复杂很多。
4 新实验研究方法需要解决的问题和对策
(2)计算机仿真法。该方法利用简单数学规则定义出很多“简单人”,由这些“简单人”模拟人类在特定条件下的群体逃生行为。但是,“简单人”的认知遵循事先预定的“规则”,不受情绪感染而改变偏好、不受利益驱使而反复无常。尽管有些研究者加入了“情绪计算”成分[6-7],但是还是事先编好的“规则”,和其他类型的规则没有区别。人与机器的本质区别就是没有固定的、事先编好的“规则”,而是随时可以改变、生成新的“规则”。
与传统CBTC系统相比，新一代CBTC系统引入“以列车为核心”和“车车通信”两个概念。“以列车为核心”是指列车的移动授权计算、进路办理由列车自己完成，不再经由传统的轨旁设备来实现。“车车通信”是指两列列车间的直接通信，可使前后两列列车自主实现安全防护[5]。本文重点关注列车之间直接通信的车车通信技术，考虑将LTE (长期演进)D2D(设备到设备)技术应用于车车通信之中，并设计可行的技术方案，仿真分析系统的性能。
由于文物时间跨度较大，性质特殊，部分文物旅游资源很难准确划定其时代和类型，本研究所确定的四川省国家重点文物旅游资源的数量统计尚存在不够精准之处.此外，四川省作为文物大省，除上述文物旅游资源外，还拥有大量的非国家重点文物旅游资源.这些资源具有不同的保护等级，其中不乏具有相当旅游开发价值的资源，但限于目前资料，无法将其纳入讨论的范畴.今后，宜进一步加强调研，完备统计资料，以便更加准确把握全省文物旅游资源的时空特征，从而为政府部门科学合理地进行文物旅游资源保护和开发决策提供可靠的依据.
本文将一个突发危机事件分为若干个阶段,每一个阶段又由若干情节构成,在每个情节中需要进行若干决策。在图1、2中,以图中的一个节点表示一个情节。接下来,逐一分析本方法要解决的关键问题并给出相应的对策。
4.1 群体中个体之间的交互
在真实的突发危机事件中个体与群体之间有两种交互：① 个体可以看到较远的周围群体的情况,例如看到人们往某一个方向奔跑;② 个体仅具备可以和邻近一个或多个个体进行交互(商量)的可能性和条件。
为了在2020年东京奥运会上实现8K直播，12月1日，日本正式启动了16个4K频道和1个8K频道信号的电视广播，成为世界上铺开4K卫星电视频道最多的国家和第一个开通8K免费卫视的国家。
图1 虚拟突发危机情境设计策略1
图2 虚拟突发危机情境设计策略2
为了模拟真实事件的第1种交互,本方法设定每个节点内的个体可以看到之前其他人的决策结果。如图1所示,在B1节点的被试,可以看到有多少其他被试分别选择了下一步的C1～C4节点。
为了模拟真实事件的第2种交互,本方法将节点内进行同一个决策的个体分为一组,组内的个体可以通过通信窗口用打字方式交流意见。
具体实现时,为了适用于不同的实验目的,系统允许实验设计者对每个个体在不同节点的交互权限进行设置。
4.2 群体行为趋势对个体产生的影响
本方法为被试提供一个查看群体行为状态的按钮,如果被试点击该按钮,则显示当前节点内其他被试的决策情况(例如图1中,在B1节点的被试,可以看到当前总人数,已经有多少人分别选择了C1～C4节点)。本文提出的鉴别方法为：被试在某节点的行为可能受到了群体行为的影响,当且仅当该被试点击了群体行为状态窗口,并且该被试修改了自己的决策。
该鉴别方法也存在不足,只能确定该被试参考了别人的行为,但是无法区分在参考之后被试是经过独立思考给出的新决策还是直接套用了别人的决策。若进一步严格质疑,还可能存在这种可能：即使参考了别人的行为也未必是受群体行为的影响。但是,可以肯定,没有参考别人的行为(没有点击群体行为状态按钮)的决策肯定是独立决策。因此,上述鉴别方法可以严格分离出没有受到群体影响的行为。除去没有受到群体影响的行为,其余都可能是受到群体影响的行为。
4.3 虚拟突发危机情境设计——资源
逃生通道、逃生工具和救生物资等,都是突发危机事件中的稀缺资源。在真实的突发危机事件中,如果个体发现自己的最优选择已经被其他人占用,就必须考虑其他方案。例如发现前面的通道挤满了人,自己一时无法通过,就需要寻找其他路径。为了模拟真实事件,本方法将这类稀缺资源变量设置为整个实验系统中的全局变量,系统的服务器端和客户端均实时监测、更新这些变量,并受其制约。
4.4 虚拟突发危机情境设计——事态
在真实事件中,人群在狭窄的空间中互不相让地拥挤就有可能发生踩踏。在虚拟情境中,有偏差的认知和错误的行为一旦超过一定的阈值,也将导致虚拟事态发生变化,这样才更接近现实。因此,本方法事先设定阈值,当某变量超过某阈值时,实验系统就开始启动一个新的事态分支,即进入一个新的、满足特定条件才可以进入的节点。
4.5 虚拟突发危机情境设计——个体行为的无限性和群体行为的有限性
前述心理学实验软件呈现给被试的,无论是前测还是后测,本质上还是一张问卷,和传统调查问卷的区别仅仅是呈现方式(从纸张换为屏幕)和呈现手段(由文字、图片升级为声音、视频等)不同。而在现实世界中,一个人某时刻所做决策的一步之差可以导致后继命运的天壤之别,每个个体因为在不同时刻都有自己的决策,从而形成自己独特的人生轨迹,而人类社会的演化过程就是由人类个体不同的人生轨迹组合而成的。在突发危机情境中,个体被试在不同节点的决策就构成了其个体的人生轨迹,这些个体人生轨迹的集合就构成了群体(的演化)行为。如上文所述,本文将一个突发危机事件分为若干阶段,每个阶段有若干节点,并以路径来描述个体人生轨迹。突发危机事件中个体的人生轨迹各不相同,意味着本方法的实验系统必须能模拟并呈现不同的个体路径。如何划分阶段和设置节点、有效地实现不同个体路径,并通过众多个体路径去发现是否存在有共性的、有规律的东西,对本方法的系统设计而言是非常具有挑战性的。
本文提出了两种虚拟突发危机情境设计策略。图1展示了基于第1种虚拟突发危机情境设计策略的一个例子。对于每一个被试而言,在每一个阶段的某一个节点中,实验系统将呈现包括虚拟情境的故事情节、用于情绪唤起的刺激、要求被试完成的任务等。当进入一个节点后,实验系统会根据被试在完成任务时选择的决策不同,呈现给被试下一阶段的节点。实验设计者将为每个节点,根据被试在完成任务时选择的决策不同而设计相应的下一阶段节点。由图1可见,对于处于B1节点的被试,实验系统将在下一阶段把被试带领到C1～C4节点;对于处于B2节点的被试,实验系统将在下一阶段把被试带领到C5～C8节点。该示例中,阶段2包含4个节点,阶段3则包含42共16个节点。图2展示了基于第2种策略设计的一个例子。本文给每一个阶段只设置了4种节点。但是从被试个体的角度看,在完成任务时选择不同的决策,后续阶段同样(与图1相比)进入4种不同的节点中的一个。
如果虚拟突发危机情境共有n个阶段,则每个阶段包含若干节点,每个节点(除阶段n的节点外)都有k个分支,其中,n≥3,k≥2,n,k∈N+。阶段1为开始阶段,包含1个节点;阶段n为结束阶段,也只包含1个节点。即从开始到结束,每个被试在两种策略下都分别经过n个节点。
实验系统的运行界面如图5所示。其中,图5(a)所示为服务器端运行界面,图5(b)所示为客户端登录窗口,图5(c)、(d)所示为客户端运行界面。
比较上述两种情境策略,其区别主要体现在如下几个方面：
(1)效率。由于实验设计者需要为每一个节点单独匹配相应虚拟情境的故事情节、用于情绪唤起的刺激、要求被试完成的任务。在每一个节点上,都需要实验设计者投入很大的精力进行设计。因此,节点数越多,实验设计耗时就越多。
对于第1种情境设计策略,共有
(个)节点,可组合出kn-2种不同的路径,所以每个节点的使用效率
(条/节点)。由于k≥2,故η1是n的增函数,当n=3时,η1取到最小值,为k/(k+2)。 另外,因为
所以。
(2)实验实施。在第1种策略中,随着阶段数的增加,被试将被分散到不同的节点中,当阶段数达到一定的数目后,很多节点可能只有一个被试参与。即想研究某一阶段、某一节点有多少人时,很难达到统计学上对被试数量的要求;在第2种策略中,由于每个阶段最多只有k个节点,被试永远最多只被分为k组,使得每个测试点更容易达到一定的人数,以符合统计学上要求的标准和条件。
对于第2种情境设计策略,共有
(个)节点,同样可走出kn-2种不同的路径,故每个节点的使用效率(条/节点)。由于k≥2,n≥3,故η2≥k/(k+2)。
第三个驱动是装备制造业和新经济发展。今年以来，传统行业用电低速增长的同时，新兴产业用电增速遥遥领先。前三季度，汽车制造业、金属制品业、计算机通信设备制造业、通用设备制造业用电增速均超10%。服务业中的数据中心等用电量大幅增长。
第2种策略相比于第1种策略,节点使用的效率比为
在心理学研究(这里专指计算机在传统心理学中的应用,不包括用计算机模拟人的心智、人工智能和计算机医疗检测仪器)、尤其是实验心理学研究中使用计算机有很多优点,除了可以提供音频、视频等传统纸质问卷不能提供的刺激方式外,还包括：
想到国内鼎鼎大名的某迅，他们的两款社交软件在中国独霸天下已经很多年了，说他们一家独大毫不为过。可是，使用这两款社交软件的人都知道，他们三天两头在更新软件，甚至更新频率之快都让人不胜其烦。这是为什么呢？当然就是一种居安思危的成熟的企业战略。每次更新，占用内存都更少，功能都更多，操作都更方便。为了什么？就是为了防患于未然，牢牢地抓住用户，时刻防止有横空出世的同类软件争夺其市场份额。所以某信、某南极小动物在中国长盛不衰地占据了压倒性优势。
若虚拟突发危机情境有10个阶段,则每个节点都有4个分支方式,即n=10,k=4时,
即采用第2种策略要比第1种策略的效率高2 000多倍。
因此,在实验系统实现过程中采用策略2有助于为实验设计者节省大量的人力、物力和财力。
采用SPSS 22.0 软件进行分析。以每个个体叶片性状的算术平均值作为该个体的性状值，采用单因素方差分析(one-way ANOVA)和Tukey后置检验法，对4个样地长柄双花木不同发育阶段叶功能性状的差异进行方差分析和差异显著性检验(α = 0.05)。采用Pearson相关性分析，对长柄双花木叶片功能性状与发育阶段(幼苗、幼树、成树)间的相关性进行检验并对各叶功能性状进行主成分分析(按照特征值大于1的原则提取主成分)，检验不同阶段叶性状症候群在主成分轴上的位置变化。由于叶片采集时是按树高和基径来划分发育阶段，所以发育阶段的数值以该发育阶段的平均树高代替。
第一，优化监督制度。均衡配置自上而下、平行监督、自下而上的三重监督权力，破除信息不对称的固有障碍，降低政府机会主义的主观愿望。
第1种策略也很难有被试之间的相互配合。换言之,过多的分支可能导致在每条路径上的人数都很少,无法形成群体行为,更不会有群体行为的涌现;而第2种策略在被试的路径集合中,可能发现诸如群体行为涌现等现象。
(3)真实性。在第1种策略中,本阶段处于不同节点的被试而言,下一阶段也基本不会在同一节点中相遇(特殊的需要汇集的节点例外)。而在第2种策略中,上一阶段选择了不同路径的被试在后续阶段还可能再汇集和再分散。这样的安排更符合真实情况。以海难类的实验题材为例,海难发生时在同一个房间的被试可能会选择通过不同的路径如楼梯、电梯,选择经过不同的地点如餐厅、舞厅、休息室等到达甲板的同一位置。这样的过程也符合在真实事件中逃生者从某一阶段的汇集、到下一阶段的分散、再到下一阶段的再聚集的现象。
因此,第2种策略更为合适,或者以第1种策略和第2种策略相结合的方式进行设计,若单独使用第1种策略,在少阶段的情况下可以考虑。
第2种策略实现了个体行为的无限性和群体行为的有限性。如当n=10,k=4时,每个被试仅仅经历了10个阶段,但是其可能的行为轨迹可以达到48=65 536条,这就是个体行为的无限性。对实验设计者而言,满足统计学要求的、可供研究的群体行为采集点有34个,这就是群体行为的有限性。个体行为的无限性和群体行为的有限性使虚拟突发危机情境中的群体行为接近真实突发危机事件中的群体行为。
4.6 实现同步脑电信号采集
本实验系统为每一位被试配一台脑电信号采集仪,如图3所示。采集仪开机、复位后采集8个电极(8导)的脑电信号,首先对直接从被试头部获取的脑电信号进行前置放大,然后是陷波、滤波,由ADS1198对八通道信号进行A/D转换。脑电信号被转换为16位二进制数,MC9S12XS128单片机系统控制ADS1198采样/转换,并接受其转换后的数据。最后,通过蓝牙发送模块发送给实验系统的PC机(就是实验系统中每一位被试的客户机),PC机将所接收的数据存入数据文件中。当PC机所接收的数据量达到实验设计要求的采集量时,给单片机发出停止数据采集的指令,并复位相关的硬件软件[14]。
图3 脑电信号采集仪
脑电信号采集仪设计、使用了前置放大,增加了共模抑制比和信噪比,再经A/D转换,提高了脑电信号的分辨粒度。PC机保存的是经过陷波、高通、低通等硬件滤波后的原始脑电信号。
5 实验系统的体系结构与实验过程
(1)动物实验法。一些研究者认为某些动物在逃生等基本应激反应方面与人类有一定的相似性[4]。有学者把动物行为的实验结论推广到人类,例如用小鼠的逃生行为类推人类的逃生行为[5]。但是由于动物的认知和人类认知之间的差异,由推广得到的结论其合理性值得商榷。
图4 本实验系统的体系结构
在项目选址过程中将相关指标因子按照隶属关系划分为不同的层次结构，采用层次分析法来确定指标因子的权重[9]。具体过程如下：
5.1 对整个系统集中控制的服务器端
服务器控制整个基于虚拟突发危机情境的群体认知与行为实验进程。服务器首先扫描客户端的连接状态,确认各个客户端确实已经准备好实验后,向各个客户端发布同步实验开始命令。实验开始后,服务器端将每隔一个特定时间轮询客户端的连接状态,检查连接是否正常,以保证实验顺利进行(见图5(a))。如果某个客户端不能与服务器正常连接,服务器将在系统记录的相应标记块中标记出该客户端的断线信息,以保证其他客户端与服务器的正常运行,即不会因为一个客户端出错而影响整体实验的进度。对于需要同步的节点,服务器会每隔特定时间轮询客户端是否已进行到指定实验进度点(即测试相关变量是否为特定值)。当所有参与实验的客户端全部到达指定状态后,服务器向所有客户端发布开始下一阶段的指令,客户端开始执行相关节点(播放代表故事情节的媒体文件、任务内容、展现更新后的群体行为状态等)。
5.2 与被试互动的客户端
参加实验的每一位被试在实验开始前要佩戴好脑电信号采集仪的相关电极,客户端的设备检测程序自动检测蓝牙通信和各电极的连接状态,当连接正常时通知服务器本客户端已准备就绪。然后被试登录系统填写个人的相关信息,并点击完成按钮将个人信息提交给服务器端等待实验开始指令(见图5(b))。服务器启动整个系统实验后,被试通过客户端观看虚拟突发危机事件的媒体文件,根据突发危机事件的发展回答系统提出的问题(认知和行为测试)。客户端将被试的状态信息、决策变量和涉及共享变量的回答或选择结果提交给服务器。对于被试个体的决策变量,服务器作为群体行为信息发布给各个被试。对于共享变量,服务器根据事先设定好的条件判断该共享资源是否可以分配给相应的被试：如果可以分配,服务器将修改该共享资源值,将该共享资源分配结果(即相应被试成功占用该共享资源)反馈给相应被试,并将共享资源值更新的消息发送给每一个客户端;如果不符合分配条件,服务器将申请该共享资源失败的结果发送给相应被试。
图5 实验系统的运行界面
5.3 实验过程
实验开始之初,所有被试均处于相同的虚拟情境中(在本文的设计中称为“平静期”)。在此期间被试要完成一些相应的心理学认知和行为测试,同时,客户端也控制脑电信号采集仪采集被试“平静期”的脑电数据,与随后突发危机情境(称为“危机期”)的行为与脑电数据进行比较。随着实验的发展,被试因为不同的认知和行为决策,而进入不同的节点,然后由服务器端控制总体“危机期”的开始,例如地震、火灾发生了。每个被试按照预先设置可以在所处的节点(虚拟情境)中,看到或有条件地看到当时处于相同节点中其他被试的行为和决策,部分被试可以在通信窗口中针对相同问题进行讨论(见图5(c)、(d))。整个系统的公共资源是有限的,例如,电梯每次最多可以容纳13个人,随着不同的被试进入电梯,可用资源在减少,满员后其他人不能再进入,以此模拟真实事件中人群的彼此相互影响和制约。
如果当前被试的行为和决策已经是该节点的最后一个测试,客户端将判断是否可以进入下一节点。如果被试即将进入“危机期”的节点,被试需等待服务器的指令才能进入下一“虚拟情境”。此时,客户端将播放等待期间的相应媒体文件。服务器每隔特定时间轮询所有客户端是否到达指定节点,当所有被试都进行到可以进入“危机期”时,服务器将向客户端发送开始指令,客户端将开始运行突发危机情境,从而使系统像现实世界一样,不同场所的人群,在同一时刻感受到突发危机事件的来临。例如,地震发生时,无论是建筑内的被试还是建筑外的被试,都是同时发生的,要求被试在同一时间内开始反应。如果当前节点已经是整个实验的最后节点,当所有节点所对应的媒体文件播放完毕,客户端将提示被试实验结束,退出实验系统。
5.4 脑电信息采集与处理
在整个实验过程中,客户端始终根据实验设计要求在指定节点向脑电信号采集仪发送采集控制信号。此外,客户端还每隔特定间隔向脑电信号采集系统发送检测连接状态,如果发现相关电极接触不好,则立刻提醒被试注意,以保证脑电信号采集仪能有效采集脑电信息。
通过实验发现,从对被试发出刺激,到采集到被试的反馈信息(脑电和选择结果)并不是严格实时(一一对应)的,除了上述通信协议需要占用一定的时间外,操作系统对鼠标、键盘、显示器和硬盘的处理,以及客户机和服务器的通信等,都会占用CPU时间,而且无法测量出实际占用时间。从对被试发出刺激,到采集到被试的反馈信息,无法精确到“时刻”的对应,所谓的同时发生意义不大。因此,有意义的,还是在一个“时间段内”的总体变化。例如“平静期”5 s的脑电和“危机期”5 s的脑电整体变化趋势。
水稻的分蘖期到乳熟期，不同渗漏强度下土壤水分变化特征如图1。总体来看，渗漏强度越大的稻田土壤含水率下降越快。分蘖期水稻植株耗水较慢，不同处理间土壤水分变化差异较明显，此时土壤水分下降速率D3>D2>D1，分蘖期末晒田期间土壤含水率降低到一个较低水平。拔节孕穗期水稻生长耗水量大且快，土壤水分从饱和下降到水分下限时间较分蘖期短。抽穗开花期土壤水分下降速率D2>D3>D1，这可能是因为渗漏强度为2 mm/d的水稻后期长势较好，植株蒸腾量增大，使得D2处理水分下降速率快于D3处理。乳熟期不同处理间土壤水分下降速率差异较小。
对脑电信号传统的分析方法主要有时域分析法和频域分析法。以频域分析法为例,主要是对脑电的功率谱估计,如加窗平均周期法(welch法)。将脑电序列采样数据分为K段,每段长度为L,其中第i段脑电数据点记为xi(1),xi(2),…,xi(L)。设w(n)为使用的窗口函数,则该窗口对于不同频率的功率谱估计为
其中,是该窗口函数的加权系数。
对比“平静期”和“危机期”脑电信号时发现频率分布等有变化,但是该变化没有明显的规律。当计算、比较“平静期”和“危机期”脑电信号的功率时,发现被试群体总体变化明显。基于此,在研究上述“平静期”5 s的脑电和“危机期”5 s的脑电整体变化趋势时,采用如下处理方法,以平均功率为主要指标。具体到本实验的数据处理,使用16位A/D转换器,转换结果是以补码表示的带符号数。正数数值范围为0～7FFFH,负数数值范围为FFFFH～8 000H,等采样间隔为2 ms。记原始脑电信号序列为s(1),s(2),…,s(N),转化为十进制表示的信号序列为s*(1),s*(2),…,s*(N),经过滤波、伪迹去除(如眼电伪迹)的脑电信号序列为x(1),x(2),…,x(N)。则脑电信号在n1≤n≤n2上的功率为
将现有允许掉头标志更换为禁止掉头标志，引导掉头车辆通过选择其他路线到达目的地，降低对杨庄东街南北向直行车辆的影响. 由南向北方向掉头车辆，引导路线.
通过计算、比较“平静期”和“危机期”脑电信号的功率时,发现被试群体总体的功率比变化明显,存在显著差异。可以通过找寻引起变化的刺激源,解释变化和认知能力的关系等工作,将是进一步研究的问题。
6 结 语
本文提出了一种虚拟突发危机情境中群体认知与行为的实验研究方法,设计并实现了相应的实验系统。本文方法是自然科学方法与社会科学方法相结合的实验研究方法;实验期间被试面对的是“机器提供的情境”,实验客体不了解实验的真实目的,可以减少社会科学实验中的“霍桑效应”;实验主体不与实验客体直接交互,避免社会科学实验中的“期望效应”。本文方法实时获取被试的行为数据和脑电等生理数据,通过客观数据发现被试的情绪、认知、决策等与外界刺激、交互作用的相关性和规律性,减少了问卷调查等内省法中的主观性偏差。不同于事先预定规则的仿真法,本文方法通过群体中个体之间的交互、个体与虚拟情境的交互,将真人客体的非理性、自主性、受感染性、模仿性、群体极化以及群体无意识等特性代入虚拟情境中,为研究突发危机事件中群体行为的涌现创造了条件。实验系统的服务器控制整体实验进程,并在需要的时刻同步全体被试,能够确保被试无法回溯或改变过去的行为,模拟了现实世界中突发危机事件的同步和时空不可逆特征。此外,该实验系统在普通的、具有网络的微机实验室即可进行试验,因此具有经济性和可推广性。
我只关心那条手帕，许飞往我手里塞了一样硬硬的东西就被寡妇抓上了车。等大车扑哼扑哼开走时，我撑开手来，是一张骨牌，是那天我摔下去时，攥在手里的。
参考文献：
[1]Gibson C B.From knowledge accumulation to accommodation：Cycles of collective cognition in work groups[J].Journal of Organizational Behavior,2001,22(2)：121-134.
[2]Aguirre B E,Torres M R,Gill K B,et al.Normative collective behavior in the station building fire[J].Social Science Quarterly,2011,92(1)：100-118.
[3]Kobes M,Helsloot I,de Vries B,et al.Way finding during fire evacuation：An analysis of unannounced fire drills in a hotel at night[J].Building and Environment,2010,45(3)：537-548.
[4]Lang P J,Davis M,Ohman A.Fear and anxiety：Animal models and human cognitive psychophysiology[J].Journal of Affective Disorders,2000,61(3)：137-159.
[5]李虹,高阳.真实火灾和模拟火灾情境下小鼠的逃生决策比较[J].心理学报,2013,45(9)：993-1003.
[6]Helbing D,Farkas I,Vicsek T.Simulating dynamical features of escape panic[J].Nature,2000,407(6803)：487-490.
[7]Mao T,Ye Q,Jiang H,et al.Evoking panic in crowd simulation[J].Transactions on Edutainment VI,2011,6758：79-88.
[8]Turner S J.Preparation for a fire disaster in a longterm care facility.A staff development perspective[J].Journal of Nursing Staff Development：JNSD,1991,7(3)：134-137.
[9]Edelson M,Sharot T,Dolan R J,et al.Following the crowd：Brain substrates of long-term memory conformity[J].Science,2011,333(6038)：108-111.
[10]Luminet I V O,Bouts P,Delie F,et al.Social sharing of emotion following exposure to a negatively valenced situation[J].Cognition&Emotion,2000,14(5)：661-688.
[11]Wickens C D,Stokes A,Barnett B,et al.The effects of stress on pilot judgment in a MIDIS simulator[M].Time Pressure and Stress in Human Judgment and Decision Making,Svenson O,Maule A J.Boston,MA：Springer US,1993.
[12]Benson III L,Beach L R.The effects of time constraints on the prechoice screening of decision options[J].Organizational Behavior&Human Decision Processes,1996,67(2)：222-228.
[13]Allen J J B,Kline J P.Frontal EEG asymmetry,emotion,and psychopathology：The first,and the next 25 years[J].Biological Psychology,2004,67(1-2)：1-5.
[14]赵家骏,沈惠璋,王翌清.多路并行心电脑电便携式仪器的设计与实现[J].中国医学物理学杂志,2015,32(3)：407-411.
An Experimental Research Method on Collective Cognition and Behaviors in Virtual Situations for Emergencies and Its Realization
DONG Jing1,SHEN Huizhang1,WU Ruiming1,ZHAO Jidi1,2
(1.Antai College of Economics and Management,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200030,China;2.School of Public Administration,East China Normal University,Shanghai 200062,China
【Abstract】Constrained by research ethics and research methods in the study of collective cognition and collective behaviors in emergencies,it is difficult for researchers to obtain the real-time internal psychological cognitive and external objective behavior of individuals.Based on the fact that virtual situations could evoke corresponding emotional experiences and physiological arousal,a new experimental research method was proposed,a three-layer distributed control system was designed and implemented to show interactive virtual emergency situations.The real-time behavioral data as well as the physiological data from subjects were collected,and the cognitive neuroscience research on collective cognition and collective behaviors in virtual situations for emergencies was accomplished.
Key words：emergency;virtual situations;collective cognition;collective behavior
中图分类号：C 931.6
文献标志码：A
文章编号：1005-2542(2019)03-0448-09
收稿日期：2017-08-15
修订日期：2018-04-20
基金项目：国家哲学社会科学基金重大项目(11&ZD174);上海交通大学文理交叉专项基金资助项目(13JCRZ01
作者简介：董 静(1984-),女,博士生。研究方向为信息系统。E-mail：dongjing@sjtu.edu.cn
标签：群体论文; 节点论文; 情境论文; 危机论文; 认知论文; 社会科学总论论文; 管理学论文; 管理技术与方法论文; 《系统管理学报》2019年第3期论文; 国家哲学社会科学基金重大项目(11&ZD174) 上海交通大学文理交叉专项基金资助项目(13JCRZ01)论文; 上海交通大学安泰经济与管理学院论文; 华东师范大学公共管理学院论文;