許多人都對人類行為著迷。我們?yōu)槭裁催@樣做？我們的行為是如何受到影響或衡量的？為什么改變行為如此困難？

本系列文章分為上、下兩篇，將帶你一起走進人類行為研究，從認識“行為"開始，了解測量行為的不同方法，分享不同領(lǐng)域中最新的行為研究案例，并為你解答諾達思是如何幫助研究者進行行為分析的?；蛟S能為你的研究帶來新的思考路徑與實踐方向。

在這篇文章中，我們將介紹經(jīng)典的行為學(xué)理論，以及測量人類行為的不同方法。

對行為的理解
受約翰·華生 (John B. Watson) 和 斯金納（B.F. Skinner） 等著名思想家的影響，行為主義心理學(xué)在 1920 年至 1950 年間開始廣受矚目。行為主義注重可觀察的行為而非心理狀態(tài)，為研究人類行為提供了一種系統(tǒng)的方法。

行為主義：環(huán)境決定論
行為主義者認為，行為是在與環(huán)境的互動中習(xí)得的，所有行為都是通過經(jīng)驗習(xí)得的。行為分析是理解行為及其如何受環(huán)境因素影響的科學(xué)方法。它基于行為主義的原則，強調(diào)環(huán)境在塑造行為中的作用。

行為分析專注于識別影響行為的前因（行為發(fā)生前的情況）和后果（行為發(fā)生后的情況），然后利用這些信息制定能夠改變行為的干預(yù)措施。新行為主義中的兩個行為學(xué)習(xí)原則是經(jīng)典條件反射和操作條件反射。

• 經(jīng)典條件反射

經(jīng)典條件反射是指條件刺激與無條件刺激配對。一段時間后，這種新刺激會引發(fā)與無條件刺激相同的反應(yīng)，從而產(chǎn)生新的條件反射。
巴甫洛夫（Ivan Pavlov）對于狗的研究是這一原理的經(jīng)典例子。在實驗中，他將鈴聲（條件刺激）與食物的呈現(xiàn)（無條件刺激）配對。反復(fù)訓(xùn)練，狗在聽到鈴聲時就開始流口水，即使沒有提供食物（條件反射）。如此，新的行為便習(xí)得了。

• 操作性條件反射

操作性條件反射認為行為會受到后果影響，即行為發(fā)生后的獎勵/懲罰可以影響行為再次發(fā)生的可能性。
比如在課堂中老師在學(xué)生自主學(xué)習(xí)時給予激勵，或者在學(xué)生犯錯時進行批評，在這兩種情況下，老師都為學(xué)生的行為提供了后果。很有可能，學(xué)生在下次課堂中會積極參與課堂，并且在犯錯前會三思而后行。

這兩種學(xué)習(xí)理論很大程度上解釋了人類行為是如何形成的。然而，也有觀點認為行為主義未能考慮到自主意識、自我調(diào)節(jié)和其他類型的學(xué)習(xí)等重要因素。因此，也產(chǎn)生了另外兩種行為理論。



社會學(xué)習(xí)理論：觀察他人
社會學(xué)習(xí)理論由班杜拉 (Albert Bandura) 在 20 世紀(jì) 70 年代提出，他認為僅靠條件反射無法解釋所有行為。該理論的核心認為，人們通過觀察他人來學(xué)習(xí)。這種觀察學(xué)習(xí)不僅發(fā)生在觀察榜樣行為，而且還發(fā)生在聆聽行為描述或查看符號模型時，這就為我們提供了許多學(xué)習(xí)機會。
社會學(xué)習(xí)理論強調(diào)行為也受到心理認知的影響，如動機或思維。與行為主義的另一個區(qū)別是觀察學(xué)習(xí)并不一定會導(dǎo)致長久行為改變。即人們可能學(xué)習(xí)新的信息，但實際上并沒有表現(xiàn)出新行為。

到目前為止，我們已經(jīng)確定人類行為可以通過經(jīng)驗和觀察來塑造。關(guān)系框架理論描述了第三種學(xué)習(xí)行為方法。


關(guān)系框架理論：語言的作用
關(guān)系框架理論（RFT）是Steven Hayes等人在20世紀(jì)80年代提出的，它建立在經(jīng)典行為主義的基礎(chǔ)上，主要關(guān)注人類語言在學(xué)習(xí)新行為中的作用。該理論認為，語言使我們能夠間接學(xué)習(xí)新信息，關(guān)鍵的學(xué)習(xí)過程是刺激之間的關(guān)系或關(guān)系框架，即人類可以用語言將任何事物相互聯(lián)系起來。

舉個例子，假設(shè)你遇到三個新朋友： A、B和C。A向你介紹自己，并解釋說B是他的弟弟，C是他的父親。通過直接學(xué)習(xí)這些關(guān)系（B-A、C-A），你可以間接了解其他幾種關(guān)系，比如你可以得出 A是 B的兄弟 (AB) 和 C的兒子 (AC)。這在 RFT 中稱為“相互包含"。但你也可以理解為B是C的兒子（BC） ，C是B的父親（CB），這被稱為“組合互含"。

盡管這些關(guān)系可能看起來很明顯，但這個例子表明我們可以通過已知的關(guān)系或框架間接學(xué)習(xí)。當(dāng)我們知道的關(guān)系越多，就能推導(dǎo)出更多的關(guān)系。此外，就像社會學(xué)習(xí)理論一樣，該理論表明我們不需要實際經(jīng)驗來學(xué)習(xí)新信息。

為什么改變行為很難？
根據(jù)個人經(jīng)驗我們會發(fā)現(xiàn)，改變行為可能很困難。也許你曾嘗試多做運動或多吃健康食品，但一周后卻發(fā)現(xiàn)又回到了老樣子。

行為改變?yōu)楹稳绱死щy？

我們約 95% 的行為是由無意識驅(qū)動的，如果要意識所有的行為需要消耗太多的認知精力。因此，大部分都變成了自動化的習(xí)慣的一部分。此外，從行為主義角度出發(fā)，環(huán)境通過關(guān)聯(lián)和后果塑造我們的行為。因此，想要改變的行為的后果同樣很重要。比如你想要更頻繁地鍛煉，這種行為會帶來什么結(jié)果？精力更充沛，身體更健康，身材更好。但要做到這一點，你必須鍛煉、流汗，放棄舒適的休息時間?？梢园l(fā)現(xiàn)，新行為發(fā)生后不愉快的后果會立即出現(xiàn)，而你必須堅持?jǐn)?shù)周甚至數(shù)月，才能體驗到你的行為帶來的愉快的后果。因此，當(dāng)前可見的不愉快后果勝過長期抽象的獎勵就不足為奇了。
如果我們對95% 的行為都毫無意識，又怎么能指望改變它們呢？然而，這些原則同樣為我們提供了行為改變可能性的思路。



行為改變
利用自動化行為的一個有效方法是習(xí)慣疊加。具體來說，就是在原有習(xí)慣的基礎(chǔ)上再添加新的行為。比如當(dāng)你經(jīng)常忘記吃藥時，可以在已有習(xí)慣（如早上刷牙）上疊加新的吃藥行為。

通過讓新的行為成為自動化常規(guī)的一部分，你更有可能堅持下去。其好處在于，一旦新行為成為習(xí)慣，你就可以繼續(xù)疊加其他新行為。

后果的力量
同樣，可以利用后果的力量，讓你所期望的行為短期后果更加積極，同時讓拖延行為的短期后果付出更高的代價。
比如，你可以在每次吃健康餐時獎勵自己，簡單的表揚都會產(chǎn)生影響。積極想象行為的長期效益同樣有效。如果你想讓拖延行為的后果付出更高的代價，你可以嘗試與伙伴合作，互相監(jiān)督，制定懲罰機制。

改變你的環(huán)境
改變環(huán)境是另一個方法。如果電視正開著，你的運動服放在另一個房間，那么你更可能躺在沙發(fā)上而不是開始運動。相反，關(guān)掉電視，把運動相關(guān)的物品都準(zhǔn)備好，則更容易開始運動。
認知行為療法也是基于這個原則。在治療師的幫助下，自閉癥、帕金森癥、FSH人格障礙、或其他精神障礙患者的行為會被檢查并逐漸改變。
而為了盡可能為患者提供好的治療，對行為進行精確的測量和持續(xù)的研究至關(guān)重要。


定性與定量研究
測量人類行為的研究工具主要可分為定性測量和定量測量，以此就形成了兩種研究類型：定性研究和定量研究


什么是定性研究？
定性測量通過研究行為的潛在原因、觀點和動機，幫助研究者更深入地了解人類行為。通常用于探索性研究，有助于理解現(xiàn)象的來龍去脈，以及它們?nèi)绾斡绊憘€人和群體。注重細節(jié)，試圖解釋人們“如何"以及“為什么"這樣做。

測量定性數(shù)據(jù)的方法
這類研究的樣本量通常很小，因為需要大量人力。測量定性數(shù)據(jù)的方法包括深度訪談、焦點小組訪談、行為觀察及使用開放式非結(jié)構(gòu)化問卷，且最好在自然環(huán)境中進行。

什么是定量研究？
定量測量主要用于量化偏好、觀點、事實、行為和其他可定義的變量，從更大的樣本群體中歸納出結(jié)果。它用于解釋“有多少"及“多長時間"等問題。結(jié)果會以數(shù)字呈現(xiàn)，研究者可以對收集的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。測量定量數(shù)據(jù)的方法包括調(diào)查、結(jié)構(gòu)化問卷和使用封閉式調(diào)查。

結(jié)合定性和定量數(shù)據(jù)
行為研究的最終目的是發(fā)現(xiàn)真相。然而，如果沒有好的數(shù)據(jù)，結(jié)論只是猜測。將定性數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)相結(jié)合將為研究者提供有關(guān)某種行為及其各個方面的深入信息。兩種不同的方法相輔相成，可以平衡各自的不足。

行為觀察
研究人類行為非常重要的一部分是進行觀察。有比通過觀察某人的行為來解釋其行為更好的方法嗎？

觀察性研究
觀察性研究通常在家庭、工作場所或?qū)ｉT設(shè)計的觀察實驗室中進行。觀察一個人真實的行為是不介入，不打擾。通過使用行為觀察記錄分析系統(tǒng)（The Observer XT），可以拍攝觀察對象的一舉一動，而無需親臨現(xiàn)場，也可以對所有感興趣的行為進行編碼與分析，將定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)。

視頻觀察也是研究人類行為的好方法。視頻的使用極大地擴展了任何研究項目的范圍。通過視頻編碼，你可以對行為進行逐幀的精確描述。行為測定快速復(fù)盤系統(tǒng)（Viso）是在多個房間進行高質(zhì)量錄制音視頻的理想解決方案，可提供深入了解行為過程、行為表現(xiàn)所需的視頻材料。

觀察大腦行為
觀察一個人行為的另一種方法是觀察其內(nèi)部，更具體地說：觀測大腦。由于我們無法意識大腦內(nèi)部發(fā)生的大部分過程，因此研究大腦活動可以為理解人類行為提供新的視角。

可以通過觀察行為和大腦活動之間的相關(guān)性進行研究，如研究受傷的大腦及其對患者的影響。探究大腦活動有助于解決更多人類行為中尚未被了解的問題。

閱讀博客文章：《認知神經(jīng)科學(xué)三部曲 | 行為》，了解更多行為與認知神經(jīng)科學(xué)知識。

生理測量
盡管被試可能看起來很平靜，但他可能隱藏著巨大的壓力。為了揭示這種壓力水平，你可以將行為編碼與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取的生理測量數(shù)據(jù)結(jié)合起來進行分析。

在采集行為觀察數(shù)據(jù)時，同時獲取生理數(shù)據(jù)，如腦電、心電、肌電、血壓、皮膚電導(dǎo)和面部表情等。皮膚電導(dǎo)是一種測量皮膚電的方法，可作為心理或生理喚醒的指示；腦電圖可以記錄測試期間大腦的神經(jīng)元活動，而面部表情分析系統(tǒng)（FaceReader）可以追蹤面部表情，提供有關(guān)情緒狀態(tài)的數(shù)據(jù)。這些生理測量方法使我們想要研究由外部事件引起的生理和行為之間的相互作用成為可能。

讓多模態(tài)研究變得簡單
組合多種類型的測量要求很高，尤其是在使用來自不同制造商的測量工具時，必須進行校準(zhǔn)、啟動和同步。超模態(tài)行為洞察平臺（NoldusHub）就是一個用于人類行為研究的一體化研究平臺。

這款全新的軟件專為簡化多模態(tài)研究而設(shè)計，簡單而強大。旨在在全過程中簡化多模式研究，能夠消除使用一系列設(shè)備同時測量多種數(shù)據(jù)的麻煩，使研究者獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，以更全面地了解人類行為。


內(nèi)隱測量
雖然調(diào)查問卷對于獲取觀點、性格特征或（心理）健康問題方面十分有效，但也存在一定局限性。其中最重要的問題在于，回答可能存在偏差。社會贊許效應(yīng)認為，人們傾向于給出社會期望的答案，因此被試很有可能受到實驗環(huán)境的影響，或以某種方式回答所有問題。此外，我們無法總是意識到自己的想法、感受或行為，正如前文所提，人類大約 95% 的行為是無意識的、自動化的。因此，關(guān)于自己的一些信息可能不會引起我們的注意。

基于這些局限，研究者制定了隱性測量的方法來捕捉我們無意識的想法、情緒和行為。內(nèi)隱測試要求人們對不同的刺激做出快速反應(yīng)，其反應(yīng)時間的差異可以反映對某事的真實感受。例如一項內(nèi)隱偏好測試，會要求被試將電腦屏幕兩側(cè)的單詞分類。當(dāng)遇到積極詞匯（“好"、“快樂"）或貓的圖片時，被試必須選擇左邊；當(dāng)看到負面詞匯（“壞"、“丑"）或狗的照片時，要求選擇右邊。在另一階段，這些配對被顛倒過來。如果與“積極詞匯"和“貓"配對相比， “積極詞匯"和“狗"配對的反應(yīng)時更小，則表明被試對狗有內(nèi)隱偏好。其他內(nèi)隱測試也經(jīng)常被用于評估接近和回避行為、注意偏差或關(guān)系框架。

新方法和工具也逐漸被用于內(nèi)隱測量，如使用面部表情分析系統(tǒng)（FaceReader）自動追蹤并分析基本情緒、效價、喚醒度、情感狀態(tài)等，獲得被試直接且內(nèi)在的情緒反應(yīng)；使用眼動儀則可以追蹤其注視點的軌跡及注視區(qū)域等，使分析被試注意行為成為可能；使用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)系統(tǒng)獲取心率、皮電、腦電等生理數(shù)據(jù)，從生理角度分析行為，彌補外顯測量的不足。


人類行為是如此豐富而神秘，它涉及感知、情緒、認知思維等生理與心理的多個方面，在各個研究領(lǐng)域中都獲得了不同的關(guān)注。在本系列文章的下篇中，我們會分享不同領(lǐng)域中最新的行為研究案例，并為你解答諾達思是如何幫助研究者進行行為分析的。

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