日常经验研究：一种独具特色的研究方法

来源:用户上传      作者: 李文静　郑全全

　　摘要 日常经验研究是一种通过研究日常生活中各种事件发生时人们的瞬时感受而在自发、自然的情景中对人的心理现象、过程进行探索的方法。其目的是通过获得关于个人日常生活中某些特定事件或特定时刻的详细描述，来提取有关思维、情绪、行为的持久性、周期性、变化以及时间结构等方面的信息，并确定上述因素之间的情境性以及倾向性相关。日常经验研究的价值和意义在于在方法论三角互证原则的指导下，与其他各种方法结合起来，帮助研究者从不同角度理解心理现象及其过程，从而达到最大限度地探索、了解人类心理世界的目的。
　　关键词 日常经验，经验取样，多层模型。
　　分类号 B841
　　
　　日常经验研究是一种通过研究日常生活中各种事件发生时人们的瞬时感受而在自发、自然的情景中对人的心理现象、过程进行探索的方法。作为一种研究社会过程的范式，日常经验研究方法的研究对象是日常生活中各种事件发生的“当下”人们的主观感受。日常经验研究强调对日常生活经验进行直接而即时的报告，并不太关注“用内部效度最大化的方法对因果假设进行检验；相反，它要考察的是随波逐流于日常的、自发的行为洪流中的某一特定心理过程或现象”[1]。日常经验研究方法的背后隐藏了这样一个假设――日常生活事件并非琐碎芜杂、无足轻重的，相反，它们有着独特的结构和节奏；对日常生活事件细致、深入的研究能够帮助我们洞察人类的行为。
　　
　　1日常经验研究设计
　　
　　1.1 研究目的
　　日常经验研究针对的是人们当下的心理体验，试图通过获得关于个人日常生活中某些特定事件或特定时刻的详细描述，来提取有关思维、情绪、行为的持久性、周期性、变化以及时间结构等方面的信息，并确定上述因素之间的情境性以及倾向性相关。较之其他方法，它更为关注个体内心理现象及其随时间发生的变动。
　　1.2取样方法
　　根据获取数据的不同框架可以将日常经验研究的取样方法分为间隔追随记录、信号追随记录以及事件追随记录。间隔追随记录也叫时间追随记录，参与者在有规律的、预先设定好的时间间隔内报告他们的经验感受，使用的时间间隔往往具有一定的逻辑或理论意义，例如最常用的“每天”，其他的还包括每4小时、每天早晚10点整、每隔15分钟等；信号追随记录是最常用的经验取样方法，它要求参与者将接收到信号那一刻的瞬时行为记录下来，信号由专门的仪器发送，可以是随机的也可以是固定频率的，或者是二者的混合；事件追随记录则要求参与者无论何时何地，只要发生了满足预设定义的事件就要记录下来。三种记录形式的具体特点见表1。
　　需要注意的是，这三种取样方法是针对特定的操作环境和理论目标设计的。它们之间的区别不仅在于流程不同，在某种程度上，研究结果也要依赖于取样方法的选择。此外，并不是说只有上述三种取样形式。某些情况下，混合形式的经验取样反而更加“具有回答某些新颖而有趣的问题的潜力”[2]。因此，经验研究取样形式的选择需要研究者综合考虑研究目的、变量出现（或变动）的相对频率、（可能会降低报告精确度的）时间框架以及参与者负担等多方面因素。
　　
　　表1 三种取样方式的比较
　　
　　1.3研究工具的选择
　　日常经验方法研究工具的选择主要包括记录内容的选择和记录工具的选择。
　　1.3.1 经验文本记录的内容
　　目前较为常用的记录内容类型主要有开放式问题、等级式量表及清单式量表三种（三种类型的具体特点见表2）。记录内容形式的选择有赖于研究者的研究目的和兴趣――探索性研究较常使用开放及半开放式的清单式量表，而假设验证性研究则更倾向于使用等级式量表以对现象的操作机制、中间变量等进行解释。
　　
　　表2 三种记录内容类型比较
　　
　　1.3.2 记录工具
　　日常经验研究的记录工具包括纸笔记录和电子记录两种，其中最常用是纸笔记录。纸笔记录简单易行，省时省力；但在控制回忆误差、检验参与者服从程度以及输入、处理数据等方面存在很大不足。电子数据记录则通过专门程序、使用手提电脑等便携式数码设备发送信号、呈现记录问题、收集信息。电子记录的优势是能对参与者记录的确切时间进行标记，为检验参与者的服从性提供了可靠依据；问题呈现方式灵活多样；简化了数据的输入、管理工作，提高了数据处理的准确性。但另一方面，电子记录花费较大，受多种情境条件制约，操作的复杂程度也较高。
　　1.4 几种常见的日常经验研究方法
　　1.4.1 罗切斯特交往记录（Rochester Interaction Record，RIR）
　　RIR属于事件追随记录的一种，它是Wheeler和Nezlek专门针对交往活动而设计的一种“密集性重复测量方法”[3]，要求参与者在符合预设定义的事件发生之后，立即完成一系列以标准化表格形式呈现的等级评价量表及描述性项目问卷。例如在一项研究中，实验人员要求被试在一段时间内从质量和数量两个方面对每天的社会交往活动进行记录。记录的内容包括每次交往活动对象的性别、年龄以及被试与对方的关系等；此外，被试还需要记录下每次交往活动发生的具体时间、地点以及行为，并对每次活动的质量从愉悦程度、亲密度、自信感、得到的反应程度及其对交往活动的影响程度等几个方面进行评价。
　　1.4.2 日记研究（Diary Method）
　　日记法是最典型的日常经验研究方法之一，是在RIR基础之上建立起来的一种日常经验研究方法。日记指的是“任何以追踪有关时间变迁的信息为目的的日常事件记录程序，或是在较短一段时间内针对被试的经验、认知、行为以及社会交往过程方面的信息记录数据进行收集的研究方法”[4]。日记研究最鲜明的特征就是以“自然天”为周期来收集数据，要求被试在每天临睡前对一天当中的主要经验（特别是那些符合规定的目标行为或事件如社会交往、心境状态等）进行记录。通过对日记资料进行分析，研究者既可以了解到现象、行为的动态变化情况，又能够灵敏地捕捉到发生频率很小的特殊事件。
　　1.4.3 经验取样法（Experience Sampling Method，ESM）
　　经验取样法是最早也是最为经典的信号追随记录，是一种“在自然情境中对日常经验以及当下行为进行深度研究”[5]的方法，它要求“参与者在从事日常行为的过程中进行一系列自我报告”[6]。在多数心理学研究中，参与者需要随身携带一个电子呼叫装置和一本自我报告手册（其内容主要是若干用于测量特定变量的问卷），参与者在接收到电子信号的同时记录下该刹那的行为、想法、感受等。此外，参与者还要报告经验发生时的情境特征，包括社会性方面以及环境特征方面等。
　　1.4.4 生态瞬时评估法（Ecological Momentary Assessment，EMA）
　　生态瞬时评估法是经验取样法的一个变式，目的是在自然的生活情境中对人们的日常性经验进行取样。该方法要求参与者“报告他们的一般特征或态度，或是要求参与者尝试着去总结其典型体验或行为反应”[8]。该方法的突出之处是将自我报告与个体在自然状态下的瞬时生理状态（如血压、脉搏、）联系起来，以便在自然情境下获得关于人们日常经验的详细信息。ESM既可以采用信号追随记录，也可以采用事件追随记录。
　　例如在一项研究中，研究者使用EMA对儿童情感障碍进行考察。在8周的时间内共进行了60次电话采访。访问的内容包括接到电话时的地点/行为、当时的社会背景信息、被试对当时情绪状态的评价、正在使用的媒体工具（包括电视、音乐、网络、书籍等）、预期的后续行为以及接到电话之前24小时内发生的重大事件。为了降低被试的负担，每次采访只涉及上述信息中的几个方面。除此之外，被试还要在进行电话采访的几周内佩戴腕部生理测定仪（wrist actigraphy），以记录每分钟的生理数据（包括血压、脉搏、心率等），从而获得有关被试静息―活动节律、睡眠―觉醒周期等方面的信息。

　　1.4.5 描述性经验取样（Descriptive Experience Sampling）
　　与以上几种方法不同的是，DES是一种非量化的经验取样方法，旨在“对内在体验的描述而非基于精细描述基础上的量化”[7]，“被试要做的就是‘冻结’其当下经验，并对其进行简短描述……（研究者）的兴趣并不在于解释他们为什么这么想、为什么这么做……（而）只是想让他们（被试）描述自然发生的个人体验”[9]。与前几种方法不同的是，描述性经验取样是一种质性研究方法，鼓励参与者发展属于自己的解释性语言来记述自身的感受。
　　
　　2 日常经验研究数据的分析
　　
　　与其他研究数据相比，经验研究数据具有以下几个特点。首先，由于研究中要对同一问题进行反复测量，因此个体内数据之间并非独立；其次，时间关系模式（temporal pattern）或周期性循环可能导致数据内部具有某种程度的嵌套；再次，记录数据之间可能存在序列性相关；最后，数据在数量及变动上可能表现出不均衡。因此，对日常经验研究数据的分析要比通常的数据分析复杂得多。
　　日常经验数据的分析可以采用的方法包括聚类及分解分析、个体内回归分析以及多层模型分析三种。前两种方法发展历史较长，分析技术成熟，故而使用范围相当广泛，但这两种方法在分析日常数据时往往会遇到一些难题。例如，它们往往要求所有分析单元内的观测次数相等，观测数据之间彼此相互独立；更重要的是，它们对误差的理解过于简单，往往一概而论地将本该作为随机效应进行建模的误差项当作了固定效应进行处理，且无法“同时兼顾与抽样个体有关的随机误差以及与抽样活动有关的随机误差”[10]。对日常经验数据来说，更适合使用多层模型来进行分析。
　　2.1 日常经验数据分析的三个中心问题
　　标准的日常经验研究通常包括个体内和个体间两个分析水平，涵盖了三个问题：一是从个体内（微观）角度考察变量在个体内部的嵌套情况，分析个人经验随时间的变化过程。个体内变动过程的模拟十分复杂，但它却是透彻理解日常经验的最有效途径。因此，无论研究者对时间变化感兴趣与否，最好在过程模型当中包含关于时间及周期性效应的参数。
　　二是从个体间（宏观）角度就个体间差异、个体间效应的交互作用及其相关假设进行分析、解释并建立起变量随时间的变化模型。在这里，对时间过程的建模包含了两个基本问题，一个是确定研究开始时参与者的一般水平，另一个则是分析个体的变量水平随时间而发生变化的一般过程。
　　三是分析个体间与个体内水平之间的交互作用，从而探究个体反应偏差的系统性变动对个体间因素的意义和影响。
　　2.2 使用多层模型对日常经验数据进行分析
　　多层模型也叫做多层嵌套模型或多层线性模型，其概念逻辑遵循了个体内回归的思路，但又进行了一定修正。其基本原理是将变量的变异分解为两个部分，一部分是同一小组内的个体差异，另一部分则是不同小组之间的个体差异。多层模型允许同时对个体内效应、个体间效应及其交互作用进行判定；能够在每个分析单元记录数不均衡（包括数据缺失）的情况下处理多重连续性预测指标；简化了将变量作为随机效应的处理方法；最为重要的是，多层模型充分运用了极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），尽管运算过程相对复杂，但却大幅提高了参数估计的准确性。
　　2.2.1 基本模型
　　建立多层模型的第一步是建立一个不含任何自变量的空模型（null model）。空模型又叫做完全无条件模型（totally unconditional model），指的是每个水平的模型中只包括截距而没有斜率，这种模型表示的是每个水平上y的总体变异，说明了每一水平上变异的总量，而变异量在各水平上的分布情况又为下一步分析的方向提供了有力的证据和线索。
　　假设一项研究考察的是在两周的时间内参与者的社会交往情况。那么，基本模型就应该表示为如下形式。
　　（1）微观水平（个体内水平）：
　　yij= β0j+eij （1）
　　在这里，yij表示的是第i个被试在第j天的交往情况，β0j作为一个回归系数表示的是该个体在两周中的平均交往状况，eij为误差，其方差即交往情况在微观水平上的残差。
　　（2）宏观水平（个体间水平）
　　β0j=γ00+μ0j （2）
　　在这个模型中，γ00表示了样本范围内的平均交往情况，μ0j是β0j的误差，其方差即代表了交往情况在宏观水平上的残差。
　　2.2.2 初步模型
　　假设一项研究考察了30名被试在10天中主观幸福感与情绪状态之间的关系。参与者每天按照程序设计要求报告主观幸福感（因变量）和情绪状态（自变量）的水平。除此之外，被试还要进行内外控类型的测量，因为内外控作为一个倾向型特质对主观幸福感―情绪状态之间的关系具有一定的缓冲作用。那么，在个体内水平上的模型应该是：
　　yij=b0j + b1j xij + eij （3）
　　yij指的是第j个参与者在第i天的幸福感水平，b0j是该个体在14天中的平均幸福感水平，xij是该个体当天的情绪状况，b1j是回归系数，它说明了在给定某天，情绪状况1个单位的变化所造成的主观幸福感变化的程度，eij为误差。
　　而个体间水平的模型则表示为：
　　b0j =a0+a1zj+μ0j（4）
　　b1j=c0+c1jzj+μ1j（5）
　　其中，方程（4）中的a0指的是样本范围内的幸福感的平均得分，zj代表了个体的内外控类型，a1是回归系数，说明了内外控类型一个单位的变化所导致的个体平均主观幸福感变化的程度，μ0j为误差。
　　方程（5）中，c0代表了样本中情绪状态对主观幸福感的平均效应，zj是内外控类型分数，c1为回归系数，说明了内外控类型一个单位的变化产生的主观幸福感－情绪状态关系斜率的变化程度，μ1j为误差。换句话说，c1表示了内外控类型对主观幸福感－情绪状态之间的关系是否具有缓冲作用。
　　将模型4和模型5合并入模型3就得到：
　　Yij=a0+a1zj+μ0j+(c0+c1zj+μ1j) xij+eij（6）

　　或者，形式更简单的：
　　Yij=a0+a1zj+c0xij+c1zjxij+μ0j+μ1jxij+eij（7）
　　模型右边的第2、3、4项分别表示了z和x的主效应以及二者的交互作用，eij仍然是方差－回归分析的误差。多层模型与普通方差分析的不同之处就在于，通常的方差分析忽略了μ0j和μ1jxij，这两项分别代表了随机效应的截距和斜率。在随机效应模型中，这两项的意义在于保证了我们得到的推论是无偏差的；没有了它们，关于测量变量的推论就无法顺利地推广到母本中去。
　　
　　3 对心理学日常经验研究的评价
　　
　　3.1 日常经验研究方法的优势
　　3.1.1能够揭示有意义的个体内变量及个体内过程，更好地解释某些心理过程
　　人的心理现象是一个动态的过程。个体内因素与心理现象的本质之间有着密切关联，有时这种关联至关重要。日常经验研究注意到了这一点，从微观层面展开研究，为人们提供了一种独到的手段和视角。
　　3.1.2 降低了参与者的回忆偏见，提高了研究结果的准确性
　　在传统的回忆性调查研究中，参与者报告的准确性很大程度上要受事件记忆（episodic memory）及语义记忆（semantic memory）的干扰。而日常经验研究则试图“通过在关键状态或事件发生时直接进行评定来降低回忆的不准确性”[2]。与前者相比，围绕着特定事件进行即时报告、评价所得到的情境性结果更为接近个体的真实经验。
　　3.1.3 在自发、自然的环境中进行研究，大大提高了研究的生态效度
　　日常经验研究使得在真实的时间、地点、社会情境中研究人类的经验和行为成为了可能。其最基本的优势就在于能够在自然、自发的情境中报告相关事件及经验，“为人们提供了一条用其他方法无法得到的、获取人们生活主观因素的翔实数据的途径”[6]。
　　3.2 日常经验研究方法的局限
　　3.2.1对参与者的依赖性极强
　　由于参与者要在几天甚至几周的时间内按照研究者的指示进行描述记录、完成问卷，所以即便通过一系列措施来减轻参与者负担，但研究给参与者的正常生活带来的影响仍是不可避免的。因此，参与者的服从性问题对日常经验研究的意义就显得格外重大。
　　3.2.2 抽样及数据点选取的代表性问题
　　由于各方面条件的限制，日常经验研究的抽样规模往往较小。尽管有研究者提出可以通过增加数据取样点来平衡样本规模的弊端，但对于混合了个体内及个体间分析的多层次研究来说，参与者数量的不足必然会引起对数据代表性的质疑。此外，密集的数据采集固然能够获得较多信息，但这是以增加参与者负担、进而增加虚假反应概率、降低参与者服从度为代价的。更为重要的是，参与者对一个信号的反应疏漏很可能关系到一个甚至多个利害攸关的变量，乃至对个体变动产生系统性的影响。
　　3.2.3 花费较大
　　研究开始之前要对参与者进行培训，由于需要参与者的高度配合而要支付一定报酬，使用电子方法还需要额外的资金投入，这些都增加了日常经验研究的资金投入。
　　3.2.4 数据分析方法欠完善
　　尽管目前的分析方法已经有了极大发展，研究者们致力于采用更为严谨的分析方法如多层随机系数模型（Multilevel Random Coefficient Modeling，RMCM）等来分析日常事件经验，但囿于目前的技术条件所限，现有的统计分析软件仍然无法对三层以上的模型进行分析处理。另外，在如何在常态、同质性前提无法满足的情况下处理数据，如何判断多层设计的效力，如何处理密集重复测量中的时间周期等问题上，学者们的观点存在很大分歧，尚有待进一步讨论予以完善。
　　3.3 日常经验研究的适用范围
　　综上所述，在以下情况下适于或是应该采用日常经验研究方法[1]：（1）需要在自然、自愿、自发的情境中对现象进行观察；（2）回忆以及其它偏差可能导致误导性事件；（3）出于伦理或效力原因而无法在实验室条件下复制某一社会过程；（4）对个体间模式及时间模式有明确要求；（5）生态效度是研究追求的首要目标。
　　
　　4 小结
　　
　　日常经验研究已经被广泛应用于人种学、社会学、心理学、教育学、组织管理等领域。心理学研究者运用日常经验研究方法对社会交往过程、动机、情感、应激与健康、自我、团体间关系、人格理论、精神分析、组织行为等方面的问题展开了深入而细致的研究，极大地推动了相关方面理论及实践的发展。研究者还致力于进一步拓展、深化日常经验研究的应用范围。随着人们对心理现象及其过程的认识不断深入、统计分析方法的不断发展，日常经验研究的分析方法必将日趋成熟，产生出更适于日常生活情境下个体内过程的信、效度检验方法。
　　日常经验研究的目的并不仅仅是作为传统心理学研究方法的补充，对现有的研究结果进行复制或检验，也不是要推翻、取代传统的研究方法。日常经验研究的根本目的是在方法论三角互证（methodological triangulation）原则的指导下，与其他各种方法结合起来，帮助研究者从不同角度理解心理现象及其过程的面貌和性质，从而达到最大限度地探索、了解人类心理世界的目的。随着人们认识的不断深入，理论的复杂程度不断增加，催生的前沿问题也越来越交叉化、多元化。为了弥补单一方法无法避免的局限性，也为了在更广泛、更综合的范围内考察心理问题，我们格外需要采用多种研究方法来提高研究的准确性和可靠性。
　　
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