研究发现，人们更快地做出第一选择，因为结果被低估

该分支机构的宝箱任务揭示了研究人员如何在不断变化的奖励和意想不到的结果中测试该计划。

研究：环境随机性减少了人类规划工作

最近的一项研究发表在该杂志上 自然通讯 它表明，当奖励变得不太可靠、变化更频繁或不太一致地依赖于他们所选择的行动时，人们就会减少计划工作。

在三个独立的在线实验中，随着环境随机性的增加，参与者在做出第一选择之前的反应更快。这些结果与个人在决定为该计划投入多少精力时权衡该计划的认知成本和潜在收益的结果是一致的。

现实世界中的随机性可能会让规划变得更具挑战性。随机性在现实世界中很常见，但人们如何在这种情况下平衡规划成本仍不清楚。意外疾病流行或天气模式变化等随机因素往往超出个人控制范围，并扰乱精心制定的计划。

在信息不完整或建议过时的情况下，环境可能会被认为不可靠，而信息的可信度会调节认知努力。在某些条件下，奖励是已知的，但会随着时间的推移而发生不可预测的变化，这种现象称为波动性。计划行动结果的不确定性也会影响决策。在随机环境中，确定最佳计划可能需要一定的认知能力。

关于该研究

在当前的研究中，参与者完成了规划任务，要求他们导航分支决策树并选择产生不同程度的波动性、可靠性和可控性最高点的路径。每个实验包括 100 名参与者（50 名男性、48 名女性和两名非二元性别），年龄分别为 36.9、37.8 和 38.0 岁，分别用于可靠性实验、不一致实验和对照实验。所有参与者均为成年人，英语流利，居住在美国（我们）实验中，300 名独特的参与者每人完成了不同的任务变体。

为了探索可信度如何影响人类规划，研究人员要求参与者远程完成一项任务。他们浏览了几个标有从一到九的值的宝箱，并试图获得尽可能多的积分。在每个分支，参与者选择向左还是向右移动，这个选择决定了他们接下来遇到的箱子。还包括带有编号标签的神秘箱子，这些标签不会预测随机分配的奖励，以改变可信度。参与者只有在选择了秘密宝箱后才知道它们是什么。在探索性分析中，团队将首选响应时间视为规划工作的间接衡量标准。

为了探索环境波动性，研究人员引入了在每个阶段对后续行中的箱子重新采样的可能性。模拟遥远结果的不确定性，更远的箱子可能会在参与者到达之前发生变化。该团队还探讨了反映对规划工作的控制的过渡噪声的影响。为此，他们将反转所选方向的概率从 0% 更改为 50%，这样选择向左就会导致向右移动，反之亦然。参与者被告知每个任务块内的随机化程度。研究人员使用广义线性混合效应模型（GLMM）和线性混合效应模型（线性MM）评估对选择、收入和响应时间的影响。

为了检查计划和参与者决策的过程，研究人员开发了几种计算认知模型来比较跨任务的可能决策策略。

模型用于预测参与者在每个阶段会选择哪些选项。研究人员假设参与者在做出每个选择时都会比较左右分支的感知价值。他们还比较了替代模型，其中参与者考虑了有限数量的未来步骤、高于价值阈值的箱子或具有最高排名的箱子。

每个游戏都由三角形排列的宝箱组成。在每个阶段，参与者在沿着树向下移动时选择向左或向右移动（此处显示的箭头仅供说明）。 B 可信度：以概率 q，参与者遇到一个神秘宝箱，该宝箱会产生 1 到 9 之间的随机值。 C 波动性：以概率 q，参与者当前位置下方的行中的任何宝箱都会以 1 到 9 之间的新随机值重新绘制（概率 q 向右翻转）。