第三方权力对多人公平决策的影响：基于计算建模的规范执行机制研究

本研究通过改良版三人最后通牒游戏(UG)结合计算建模方法，探讨第三方决策权(无权力vs.有权力)对多人公平决策的影响。结果表明，参与者对不同角色表现出差异化的不平等厌恶程度：当第三方无权力时执行公平规范(fairness norm)，而有权力时同时执行公平规范与社会比较规范(social comparison norm)。责任扩散(diffusion of responsibility)会削弱对有权力第三方情境下违规行为的惩罚。该研究完善了多人情境下的不平等厌恶理论(inequity aversion theory)，为促进合作与规范遵守行为提供了新见解。

　　

在人类社会交往中，公平(fairness)如同隐形的粘合剂，维系着个体间的合作与信任。从儿童争夺玩具到国际经贸谈判，人们对公平的追求贯穿生命始终。经典的最后通牒游戏(Ultimatum Game, UG)揭示了人类宁愿牺牲利益也要惩罚不公平行为的现象，但现实社会往往涉及多方互动——当第三方角色介入时，决策权力分配如何影响公平感知？这正是杭州师范大学研究团队在《Acta Psychologica》发表的最新研究要解决的核心问题。

传统UG研究局限于两人互动，而现实决策常涉及旁观者或协作者。既往研究发现，人们对被动第三方(unpowered third party)存在公平关切，但当第三方拥有决策权(powered third party)时，社会比较(social comparison)可能成为新的干扰因素。更复杂的是，经典不平等厌恶理论(Fehr–Schmidt模型)无法解释多人情境中差异化的厌恶权重，甚至忽略了人们可能偏好有利不平等(advantageous inequity preference)的心理现象。这些理论缺口呼唤更精细的实验设计与建模方法。

为解决这些问题，研究人员设计了包含22种分配方案的改良版三人UG实验，通过计算建模(computational modeling)和层级贝叶斯分析(Hierarchical Bayesian Analysis, HBA)解码决策机制。32名非心理学/经济学专业大学生完成两种任务：第三方无权力的经典UG与第三方有权力的改良UG，通过接受率(ARs)、反应时(RTs)和公平评分(FRs)多维度测量决策行为，并采用责任评分问卷探究心理机制。

关键实验方法
研究采用混合实验设计，通过G*Power 3.1计算样本量(α=0.05, power=0.90)。任务顺序采用ABBA平衡，使用广义线性混合模型(GLMMs)分析22种分配方案下的决策模式。基于Fehr–Schmidt模型构建6种计算模型，通过留一法信息准则(LOOIC)选择最优模型。神经机制方面引用既往研究的ERP成分(如MFN、EPN)和脑区激活(如AI、dmPFC)辅助解释行为结果。

研究结果

1. 方差分析结果
接受率(ARs)显示：第三方有权力时总体接受率更高(52.54% vs. 45.70%)，尤其在"己方公平-他方不公平"(SFOU)条件下差异显著(82.81% vs. 59.38%)。反应时(RTs)揭示决策冲突强度：SFOU条件耗时最长，反映公平规范与自利间的权衡。公平评分(FRs)表明，第三方无权力时对己方/他方不公平的评分无差异，而有权力时更关注己方利益。

2. 计算建模结果
模型比较支持改进的Fehr–Schmidt模型(Model 6)：

• 无权力第三方：对提议者(α₁=0.59)和第三方(α₂=0.61)的不利不平等厌恶(disadvantageous inequity aversion)权重相当，且存在有利不平等厌恶(δ=0.27)
• 有权力第三方：对第三方的不利不平等厌恶更强(α₂=1.60>α₁=0.68)，并出现有利不平等偏好(δ=?0.28)

3. 责任评分机制
GLMMs分析显示：无权力条件下责任评分始终负向预测接受率(B=?1.10)；有权力时该效应仅在高收益条件显著(B=?0.99)，证实责任扩散的调节作用。

结论与意义
该研究突破性地揭示了第三方权力通过双重路径影响公平决策：无权力时激活"道德义务模式"，人们平等关注各方公平；有权力时转为"社会比较模式"，通过上行比较增强不利不平等厌恶，下行比较产生有利不平等偏好。责任扩散机制解释了权力情境下惩罚行为的衰减——这如同"旁观者效应"在经济学领域的映射。

理论层面，研究通过参数化建模完善了多人UG的不平等厌恶理论，首次量化了α₁/α₂权重差异和δ偏好系数。实践层面，对组织管理(如仲裁制度设计)和儿童社会化教育具有启示意义——赋予弱势方决策权可能意外降低群体合作效率。未来研究可结合fMRI技术探索dmPFC-dACC(背内侧前额叶-背侧前扣带回)环路在权力分配中的调控作用，或考察社会比较倾向(SCO)的个体差异影响。

这项研究如同在行为经济学迷宫中的一盏明灯，不仅照亮了多人互动中权力动态的认知机制，更提供了用计算模型解码社会规范的典范。当AI日益参与人类决策时，这些发现对设计具有"公平意识"的算法具有重要参考价值。