研究

心智模式的引出:自然资源管理背景下访谈程序的比较

• 摘要
• 简介
• 心智模型及其启发式
• 方法
  • 口语面试过程
  • Diagrammatic-oral面试过程
  • 基于小溪的，即，位于，面试程序
  • 以房子为基础，即，不位于，面谈程序
• 数据分析与结果
  • 引出的概念数量
  • 功能连杆的数目
  • 心智模型密度
  • 视角分析:具体反应和一般反应的比较
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

自然资源管理(NRM)领域的研究人员越来越认识到探索人类与环境相互作用的认知维度的价值(Abel et al. 1998, Walker et al. 2006)。近年来，研究注意力已经从人们“应该”如何做决定转移到探索支撑人们推理、决策和行为的认知结构(Beratan 2007, Etienne et al. 2011, Mathevet et al. 2011, Lynam et al. 2012)。自Moore和Golledge(1976)的研究以来，环境认知(即研究个体如何构建关于环境问题的思维、他们如何学习这些认知以及这些认知如何影响行为的研究)一直是一个成熟的研究领域，但将其应用于NRM语境提出了具体的方法论挑战。例如，NRM研究人员需要能够研究人们对环境系统概念的方法，这些环境系统既复杂又动态。它们还需要适合在现场环境中使用的方法，而不是在实验室环境中，因此必须考虑可能影响认知的情境因素，如感觉线索和情绪(Smith和Semin, 2004)。

NRM研究者和从业者特别感兴趣的是深入了解构建人们与复杂动态环境互动的认知结构，并探索这些结构在个人和社会群体之间的差异(Abel等人1998，Özesmi和Özesmi 2004, Dray等人2006,Baynes等人2011,Etienne等人2011,Stone-Jovicich等人2011,Lynam等人2012)。心理模型构建已经被认为是在NRM背景下检验认知的合适方法，因为它捕捉了人们如何动态地构思环境系统来运作。心理模型是引导人们与周围世界互动的内在认知结构(Craik 1943, Johnson-Laird 1983)。理解人们的心理模型可以为人类对环境系统的管理提供关键的见解。直接接触别人的想法是不可能的。因此，研究人员必须依赖那些不涉及直接观察或测量的方法来引出和表示心智模型。尽管人们对启发式方法给予了大量关注，但很少有人对不同的启发式程序对表达的心智模型的影响进行了严格的研究(Jones et al. 2011)。如果要在NRM中使用心智模型构建作为探索人们对环境相关系统认知的一种手段，就需要进一步研究来加深我们对引出方法和工具如何影响这些心智模型的表征，并可能影响在引出过程中针对的认知结构的理解(Lynam et al. 2012)。我们探讨了不同的启发式程序对与NRM相关的复杂动态现象表达心智模型的内容和关系的影响。术语“启发”是指鼓励一个人将心智模式外化的探究过程。 An “expressed mental model” is that which a person conveys in an interview situation, i.e., through the elicitation process.

心智模型及其启发

心理学和认知科学文献(Johnson-Laird 1983, Matlin 1998)断言，人们必须能够在心理上代表外部世界，并与之互动。心理模型作为一种认知表征结构的定义与许多其他认知构念重叠，如图式(Brewer和Trevens, 1981)。然而，心智模型区别于这些构念的一个关键特征是，它是一种“动态”表征，可以像模拟一样运行，允许个体在行动之前测试不同的场景(Craik 1943)。这种心智模式的定义适合于它在NRM领域的应用，NRM以相互作用的社会和生态过程为特征，我们采用的定义也是如此。我们主要关注心智模型的动态功能，因为这是它们区别于其他结构的地方。Jones等人(2011)概述了心理模型构造在NRM领域的应用，包括应用的引出程序的总结。对NRM文献的回顾表明，心理模型已经被引出来理解人们行为的基础(Baynes et al. 2011);集成不同的视角以提高对给定系统的整体理解(Özesmi和Özesmi 2004);探索利益相关者理解的异同，以改善沟通(Abel et al. 1998);并在有争议的情况下支持决策和谈判过程(Dray et al. 2006)。

为了适应不同的研究背景和目的，在不同的学科中使用了各种各样的心理模型引出程序，例如，包括系统动力学(Doyle等人2008年)、人机交互(Cooke 1999年)和风险沟通(Morgan等人2002年)的研究。对所使用的引出程序的回顾表明，它们在两个关键维度上存在差异:(1)情境和非情境维度，以及(2)基于口头和视觉的维度。这些维度提供了一个起点，开始探索不同的面试程序可能会如何影响人们在启发式练习中表达的心理模型。位于和非位于程序之间的差异，涉及的位置，引出面谈是进行的。例如，Abel等人(1998)所执行的“定位”程序包括在与所引出的现象相对应的位置引出一个人的心理模型。一个“非情境”的过程涉及到在一个远离感兴趣现象的位置引出一个人的心理模型。大多数心理模型引出程序都是以非情境访谈的方式进行的(Etienne et al. 2011, Stone-Jovicich et al. 2011)。也就是说，心理模型通常是在面试官和/或受访者方便的环境中引出的，比如在参与者的家里，但不是特别与面试的主题相关。情境与非情境程序维度提供了一个有趣的比较点。它使我们能够探索物理环境对人们在特定情况下形成和使用的心理表征有什么影响。

在口腔和视觉为基础的维度上，Carley和Palmquist(1992)提倡使用口腔为基础的程序。他们指出，从文本中提取的符号或言语结构，如访谈记录，可以被认为是个体认知结构的完整符号表征的一个样本。他们认为语言提供了一扇“观察个体心灵的窗口”(Carley and Palmquist 1992:603)。口头访谈是一种常见的基于口头的心智模式引出技术(Morgan et al. 2002)。其他基于口头的技巧包括语义接近和单词关联任务(Rowe和Cooke 1995, Langan-Fox等人2006)。

Kearney和Kaplan(1997)不同意语言结构本身可以作为个体认知结构的代表。相反，他们采用了一种意象的方法来引出心智模型。以口头和视觉为基础的程序结合在一起的理论得到了一些研究的支持，这些研究表明认知不仅是基于语言的，而且口头和形象思维是由两个不同的系统(尽管部分相连)进行的(Kearney和Kaplan 1997)。Kearney和Kaplan认为记忆中的语义组织可能不同于记忆中物体或概念的组织。通过视觉图表练习创建的视觉/空间阵列被认为与人类信息处理高度兼容(Pezdek和Evans，在Kearney和Kaplan 1997年引用)。Kearney和Kaplan(1997)承认，面试程序可以对一个人的认知能力产生影响，从而获得更深刻的信念。他们认为，创造一个理解的视觉表征可以帮助受访者通过“映射”它的过程探索他或她自己的心理模型。

方法

我们比较了四种启发式面试程序，它们在之前概述的两个维度上有所不同:面试地点和面试任务。比较的程序是(1)一个开放式的口头访谈任务(2)一个开放式的图表式口头访谈任务，参与者有机会在口头和视觉上表达他们的理解。这两个访谈任务在(1)“情境”和(2)“非情境”语境下进行比较。前者涉及在与感兴趣的现象相对应的地点进行启发式访谈，使受访者能够立即获得相关的知觉线索。在这种情况下，启发式访谈是在小溪中进行的，即小溪，位置，因为访谈话题涉及小溪系统。非情境访谈在中立的地点进行，即在受访者的家中，远离感兴趣的现象。这四种组合分别被称为creek-oral、house-oral、creek-diagram -oral和house-diagram -oral。

这项研究的参与者是农村和城市周边的居民，他们是Noosa和District Landcare的成员或同事，District Landcare是一个非营利的志愿环境组织，总部位于澳大利亚昆士兰的东南部。40人接受了采访，即16名女性和24名男性，他们的职业背景各异。参与者的年龄在25岁到60岁之间。人们被随机分配到四个面试程序中的一个。一些受访者没有正确完成任务，因此他们的访谈在数据分析的不同方面不得不打折扣。

进行了12次试航面谈。试点试验阶段对于确定所涉专题的具体程度很重要，并提供了一个宝贵的机会来设计一套使用试探性问题的准则。

四种访谈程序均为半结构式访谈。在访谈开始时，所有参与者都被要求给出一般性的回答。所有访谈都被录音并逐字转录，并保留在口头图表程序中产生的图纸。

口语面试过程

在每次半结构化的口头访谈开始时，参与者都会被问到以下问题:“你能解释一下你是如何理解小溪边的植被对水质的影响的吗?”试探性问题是根据受访者的回答，遵循一套指导方针，主要涉及“如何”和“为什么”的问题。因为我们关注的是激发人们对生态过程的理解，即植被对河流系统水质的影响，探究性问题也包括要求参与者在相关时扩展他们的因果解释。例如，受访者被问到:“这会产生流动效应吗?”或者“然后呢?”也使用了回声，或重复探测。为了确保受访者已经传达了他或她的心理模型的程度，受访者被问到:“还能想到其他什么吗?”一旦受访者表示没有别的想法，这就意味着面试结束了。

Diagrammatic-oral面试过程

在这个过程中，问题是这样的:“你可以用图片或图表向我解释一下你是如何理解小溪边的植被对水质的影响的吗?”研究人员为参与者提供了一张大纸，一块可以倚靠的木板，以及各种彩色笔。参与者被要求画一幅图或图表来表示他们对问题的答案。他们被告知可以使用文字、图片或两者结合。他们还被要求口头解释他们所画的图片或图表。在口头采访中提出的试探性问题也被用于这一程序。随后概述的房屋-图解-口头程序和溪流-图解-口头程序的后勤工作略有不同。

基于小溪的，即，位于，面试程序

基于小溪的采访在受访者的财产或邻近的小溪中进行。出于后勤方面的原因，我们在公共场所的一条小溪采访了一名参与者。最初的设想是，所有溪流-口头访谈都将作为样带访谈进行(跟随Abel等人1998)，所有溪流-图解-口头访谈都将作为定点访谈进行，因为同时行走和绘图会带来逻辑上的困难。在访谈中，有7个访谈是横断面访谈，3个访谈是定点访谈。这是由于某些限制，阻止我们沿着小溪行走，包括植被的厚度，财产边界，以及由于围栏而无法进入小溪。在10个图解式的口头访谈中，有9个涉及站在一个地方，因为在同一时间走路和画画更难。

以房子为基础，即，不位于，面谈程序

家庭访谈是在受访者的家中进行的。这个程序很简单，所有的面谈都以类似的方式进行。

数据分析与结果

从所有受访者收集的文字记录数据被系统地比较，以确定访谈程序是否引发了不同的参与者的回答。在20名被要求参与图表式访谈的受访者中，有4人选择不画画，因为他们对画画的任务感到不舒服。这4次访谈的文本没有被分析。其中一次访谈是对一对夫妇而不是个人进行的。这个采访记录也打折了。

四种方法被用来检查启发过程和表达的心理模型之间的关系:第一是每个心理模型中表达的概念的数量。第二是功能联系的数量，即因果关系，在每个心智模型中表达。第三个是心智模型的密度或功能链接与概念的比例。最后，第四个是心理模型的特殊性或者说心理模型的特殊性和一般性之间的比例。

引出的概念数量

内容分析被用来确定是否可以在四个访谈程序中确定模式，根据参与者表达的不同概念的“数量”，省略重复。口头和图解式口头访谈的录音都被以同样的方式转录和分析。内容分析编码过程包括识别每个转录本中的概念(Abel等，1998年)。我们将概念变量定义为对象或名词，如“营养物”或“土壤”;过程，如“蒸发”或“侵蚀”;或者代理人，比如“农民”或“地主”。随后提供了编码过程的示例。指定从这段文本中提取的概念。

“树”在“地上”掉“叶子”，还有各种各样的其他东西。它们创造了一个“过滤器”，当“水”进入我们的“小溪”时，这里所有的“植被”有助于打破“水”，所以它不会造成“侵蚀”。它有助于防止“侵蚀”。

一旦所有的抄本都被编码，概念被列在电子表格中，同义词被识别并相应地标记。最后的电子表格显示了所有受访者提到的完整的概念列表，哪些概念是哪个受访者提到的，以及每个概念的同义词(如果有的话)。在电子表格中分别计算了四个访谈程序的总数，以显示有多少受访者提到了每个概念。总数也被计算为受访者参与基于小溪的采访，基于房屋的采访，口头采访，和图表口头采访。考虑到概念的数量反映了一个稀疏和高度分散的数据集，利用统计软件包R (R Development Core Team 2011)，使用一个带有准泊松误差项和日志链接函数的广义线性模型(GLM) (Crawley 2007)，来测试不同的访谈程序对所得到的概念数量的影响。显著性检验采用学生t检验。考虑到使用的样本量和研究的目的，使用的模型和统计检验被选择来适合设计。

将GLM应用于数据，以探索与实验条件相关的两个因素:访谈地点，即以小溪为基础的vs .以房子为基础的，以及访谈任务，即图表式的vs .口头访谈。问题是面试地点，面试任务，或者地点和任务的互动是否会影响引出概念的数量和类型。该模型还检验了受访者的社会人口变量，即年龄、性别和职业背景，是否影响因变量，在这种情况下，引出的概念数量。

结果显示，地点对访谈中表达的概念数量有显著影响，基于小溪的访谈比基于住宅的访谈引出更多的概念(表1;T值=−2.718,p = 0.0104, df = 33, SE = 0.0309)。在不同的访谈任务中，即图表式和口头式，所引出的概念数量没有统计学上的显著差异。

功能连杆的数目

参与者表达概念之间因果关系的程度也被检查。我们把因果关系称为“功能联系”。我们的分析试图探索不同的访谈程序是否影响受访者表达的功能联系的数量，如在访谈记录中确定的。因此，它不仅用于考察表达的心理模型中包含了什么信息，也就是对象和概念，还用于考察这些信息是如何在表达的心理模型中组织起来的(Carley和Palmquist, 1992)。

从文本体中系统地提取关系的方法论过程并不简单(Wrightson 1976, Carley 1993, Becu等人2003,Dray等人2006)，需要开发一个全面的编码策略。在制定功能联系的编码策略时，最初的选择涉及确定要从文本中提取的关系的意义或类型。我们将“功能联系”定义为一种动作或功能，通常用动词表示，连接两个概念:概念a和概念b。例如，将“根持有银行”这句话编码为:概念a =“根”;Function或action = " hold ";概念B =“银行”。每个文本中确定的功能联系使用Microsoft Excel记录在一个矩阵中。

为了研究诱导过程对功能机构数量的影响，采用拟泊松误差项和日志链接函数的GLM方法来计算功能机构的数量。考察了面试地点、面试任务、面试地点和任务的交互作用以及年龄、性别和职业背景等社会人口变量对功能联系数量的影响。

表达功能联系的数量在四个诱导程序之间没有差异(表2)。在社会人口变量之间也没有差异。

心智模型密度

Özesmi和Özesmi(2004)断言，关系的比率，即功能联系，与参与者表达的概念提供了密度的衡量标准。他们指出，密度提供了一个“连接指数”，表明所代表的心智模型是“连接还是稀疏”(Özesmi和Özesmi 2004:50)。高密度测量表明受访者感知到“变量之间的大量因果关系”(Özesmi和Özesmi 2004:50)。

密度(D)，被计算为连接数(C)，即功能联系，由可能的连接总数(Hage和Harary，引用Özesmi和Özesmi 2004)。可能联系的数量是通过计算受访者提到的概念的总数(N)，然后乘以N - 1来计算的，因为在这种分析中，一个概念不能与自己形成联系。计算每个心理模型表示密度的公式如下:D = C/[N × (N−1)]。使用准泊松误差项和日志链接函数的GLM也被应用于每个表达的心理模型的“密度”得分，以确定在访谈程序之间是否存在显著差异。

基于住宅的访谈所引出的心智模型的密度是基于溪流的访谈的两倍(表3;T值= 3.319,p = 0.0022, df = 33, SE = 0.2143)。与基于小溪的访谈相比，基于家庭的访谈中每个概念表达的关系是基于小溪的访谈的两倍。在图解口头和口头访谈程序中表达的心理模型的密度没有观察到差异，密度在经过测试的社会人口变量中没有变化。

视角分析:具体反应和一般反应的比较

数据也被分析，以评估不同的面试程序是否影响了受访者在回答面试问题的角度。换句话说，从什么角度，即更“具体”或更“一般”，受访者考虑采访主题和回应?

通过记录访谈对象是否以“具体的”与“一般的”术语回应，将视角分析应用到口头记录中。特定回应被定义为受访者提及某事物的特定或特定实例的回应，如发生在特定场所的特定小溪或过程。这种类型的反应是指特定的局部区域或环境的特征。例如，下面是一个具体的回答:“这个地区的一个优点是它可以洪水泛滥，水可以上涨，但在一天左右的时间里，它会渗入地下或被冲走。”在这种情况下，受访者指定了“这个区域”，一个特定的地区，而不是谈论洪水的一般影响。如果受访者没有指定一个特定的实例，文本将被编码为一般回答。一般的回答是一个没有明确应用于特定实例的想法。例如，一段被认为是一般性回答的采访片段是这样的:“树叶帮助水浸入，我认为它在地面上提供了一层覆盖物，这样当水打到它时，它不会像打到土壤本身那样猛烈，然后土壤立即被侵蚀。”在这种情况下，受访者没有将这个想法应用到一个特定的实例或明确地陈述一个特定的情况。这个人用更一般或抽象的术语来描述一个过程。

使用NVIVO 8逐行编码转录本。在编码过程完成时，NVIVO揭示了分配给每个节点的文本文档(即转录本)占总文本文档的百分比。这样就可以确定每个访谈记录中“具体”和“一般”的比例。

GLM再次用于确定不同的访谈程序，即自变量，是否会影响受访者的回答是更笼统的还是具体的，还是两者的结合，即因变量。没有指定准泊松误差，而是指定了高斯误差结构，它定义了均值与方差的关系，因为数据显示为正态分布。

GLM只分析了“具体”回答数据，因为具体和一般的回答数据代表了被编码为“具体”或“一般”的访谈记录的百分比。每个文字记录的一小部分也被编码为“其他”。以特定方式回答的访谈在溪流访谈中所占比例(中位数= 73.61%)显著高于家庭访谈(中位数= 29.33%)(表4;T值=−3.135,p = 0.0036, df = 33, SE = 8.547)。回答的比例是具体的，或一般的，没有改变测试的社会人口变量。

讨论

结果揭示了基于小溪和基于房屋的程序之间的差异，在心理模型内容检查的四种措施中的三种。在基于小溪的地点引出的心智模型比在受访者家中引出的心智模型有更多的概念和更具体的概念。在受访者家中所产生的心智模式比在溪边所产生的心智模式更为密集。功能联系的数量，即因果关系的指数，没有不同的引出程序或测试的社会人口变量。在图表与口头任务之间，或在三个社会人口变量:年龄、性别和职业经验之间，没有一个测量值有显著差异。尽管不是基于广泛的数据集，但结果足以为那些寻求在NRM上下文中使用心智模型的人提供一些明确的指导方针。

由于已经提到的许多原因，我们仍然不知道人们在多大程度上拥有完整的、很大程度上已成型的心理模型，或者他们在何种程度上编制了针对特定情况的心理模型(Jones et al. 2011, Lynam et al. 2012)。数据告诉我们的是，诱导或表达的心智模型在内容和结构上都是高度特定于情境的。

这些结果对于那些试图在NRM环境中引出心智模型的人具有重要的意义;当人们被问及他们的信仰与世界某些元素的运作方式之间的关系时，我们应该会期待一些不同的回答。在家庭环境中引出的心理模型可能包括更一般的概念，比在现场环境中引出的心理模型更密集，后者可能更具体，包含更多的概念。可能是家庭访谈引出了一个人的心理模型的更“核心”或长期的方面，而实地访谈可能为这个核心材料添加更多的情境线索的内容和联系。此外，由于心理模型可以部分独立，部分共享(Lynam et al. 2012)，家庭访谈中引出的内容可能倾向于社会构建和共享知识，这是研究参与者很容易识别的小河行为方面。我们建议引出心理模型的目的应该是这些决定的重要决定因素。例如，研究人员或从业人员可能有兴趣了解在制定总体计划(例如，一个地区的环境管理)或采取具体行动(例如，修复一条特定的小溪)时将发挥作用的那种心理模型。

与利纳姆等人(2012)的模型一致，我们预计，当人们需要依赖社会共享的知识来构建他们的心理模型时，即在缺乏情境线索的情况下，如在家庭环境中，被激发的心理模型在受访者中会更相似或更符合双方的意愿，这种共识反映了潜在的共享概念。我们观察到，在一些问题上密切合作的群体(Mathevet et al. 2011)以及那些拥有相似文化取向的群体(Stone-Jovicich et al. 2011)都存在这种情况。

心理模型也可以用来探索理解的异同，以改善利益相关者之间的沟通(Abel et al. 1998)。在项目的初始阶段，可以引出具体的心理模型，以广泛地了解涉众。引出更多的概念提供了更大的机会来识别利益相关者心理模型中概念的重叠和差异，以及潜在动态中存在或不存在的联系。这为确定利益相关者理解的相似性和差异性提供了更大的机会。

另一方面，更通用的心智模型的引出可能适合于处理高度有争议的问题的研究，以便更好地理解和研究利益相关者心智模型的基本异同。当有一个共同的理解时，沟通就会得到改善(Abel et al. 1998)。在根深蒂固的通用心智模型中确定理解的重叠可以为讨论提供一个坚实的基础。还揭示了更根深蒂固的差异，表明在涉众干预中可能需要更多关注和关注的领域。通过引出更一般、更情境线索化和个性化的心理模型，从业人员和研究人员可能能够识别心理模型的共同点，即共享的元素，以及个性化的元素，并通过这种分析建立心理模型的可接受区域和冲突区域。

有趣的是，我们发现，就表达的心智模式的内容或关系而言，两种访谈任务(即图表式访谈和口头访谈)之间没有显著差异。这是一个有趣的发现，因为从理论上讲，将口头和图表任务相结合的引出技巧被认为可以挖掘两种不同的认知模式:口头和视觉(Kearney and Kaplan 1997)。我们选择了一种图解-口头技巧来进行比较，因为预计它将帮助个体表达他们的心理模型，从而引出更多的概念和关系。我们的发现不支持这些假设，因为没有发现图表口头访谈和口头访谈中表达的心理模型之间的显著差异。这可能是由于在二维、静态的基于视觉的媒体上(即用纸笔)表现动态现象(即动态小溪)的挑战，或者是由于我们的样本量太小。

结论

我们已经证明了位置是心智模型引出的一个重要因素。因此，NRM从业者应该考虑到他们进行心智模式启发式练习的物理环境会如何影响他们所引出的心智模式。采访的地点可以根据研究的目的来选择。在选择情境启发程序的项目中，对于实践者来说，在自然环境中进行实地工作时，考虑到诸如天气条件和场地可达性等后勤问题是很重要的。

我们的结果没有发现口头或组合图解-口头程序在引出心智模型方面的差异，因此对绘制任务尤其是引出心智模型的有效性提出了质疑。需要进一步的研究来确定在什么研究背景下，哪些参与者画的任务好。

对于NRM研究者和NRM实践者来说，心智模型仍然是一个重要的概念，因为他们试图理解人们是如何思考自然资源系统的。通过对目的和背景的谨慎和敏感，目前可用的工具和分析程序提供了对资源用户和管理者的认知世界获得丰富见解的手段。

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