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本文是针对论文《普遍化逻辑指导道德判断（The logic of universalization guides moral judgment）》的一篇论文解析，该论文于2020年10月发表于《美国科学院院报（PNAS）》期刊上。本研究作者包括Sydney Levine，Max Kleiman-Weiner，Laura Schulz，Joshua Tenenbaum和Fiery Cushman。
研究背景与问题提出
“想象一下，如果每个人都这样做会发生什么？”这种逻辑常出现在我们对不同社会困境的日常评估中。本研究将这种道德判断机制称为“普遍化”：通过假设“如果每个人都做同样的事情会发生什么”来决定一个人的行为是否道德。本研究的目的是理解普遍化逻辑的含义，普遍化是否真实存在以及对当前道德心理学理论的意义。
阈限问题：如果只有少数人做出某特定的行为，不会有人受到伤害。当很多人做出该行为时（即超出临界值），每个人都会受到伤害。研究者将该范围称为伤害阈限。如图所示。
图1 行动人数n与所得总效用U(n)之间的关系
普遍化模型以及替代模型
普遍化模型：首先比较两种人数（n）做出行为时的效用（U）：n=0以及n=ni;然后将道德判断建模为（U(n)-U(ni)）之间效用差异的关系，公式如下：
其中τ表示效用最大化对道德判断的影响强度，偏差β则表示当效用近似相等时，人们是偏向于可接受还是不可接受的判断。如图2（A）所示，这个模型独特地预测了道德可接受性是1）利益相关方的数量n和2）效用函数U（n）（即效用如何随着行为的人数n的增加而变化）的函数。
基于结果模型：图2（B）。在本研究中，基于结果的模型将取决当前执行行为的实际人数na与再多一人执行行为人数na+1间的效用差异（U(na)-U(na+1)），公式如下：
式中的τ和β与上述解释相同，但在该模型中，结果不受人数ni的影响。
悲观结果模型：该模型悲观地假设任何对执行某行为感兴趣的人最终都会做出某行为。因此，将na=ni代入上面的公式得到以下公式：
该模型也对利益相关方的数量和伤害阈限非常敏感。但只有当利益相关方的数量在“伤害阈限”范围内时，才会判断行为是错误的，图2（C）。
基于规则的模型：它预测可接受性判断是规则存在与否的函数，公式如下：
其中p表示规则对道德判断的影响，图2（B）。
基于规范的模型：人们通常会考虑有多少人违反规范。不是对效用U敏感，而是对没有服从规范人数np/n的人数比例敏感，图2（D）：
其中τ表示规范对道德判断的影响，阈限0
图2 普遍化模型图以及代替模型图
研究方法和结果
实验1：检验人们是否认可普遍化逻辑。通过MTURK招募150名被试，无效排除20人。首先被试需要阅读12篇涉及违反道德的短篇故事，包括伤害（打人）、不公平（不共享资源）、效用最大化（本可以帮助更多人却帮助少数人）、阈限问题（捕鱼不利于可持续性）四种类型。然后提供四种匹配不同类型的解释（这伤害了某个人；这不公平；那个人本可以帮助更多人；如果每个人都这么做，结果很糟糕），并询问每种解释是否可信。
结果：对阈限问题的回答表明，普遍化（77%）是最好的解释，可信程度远远高于基于伤害（20%）的解释（χ^2(1)=257, p<0.0001）、基于公平（32%）的解释（χ^2(1)=164, p<0.0001）、效用最大化（9%）解释（χ^2(1)=369, p<0.0001）。此外，特定类型对应的解释也都是有效的（90%伤害，87%公平，74%效用最大化，ps<0.0001）。
图3 实验1结果
实验2a验证普遍化的特征：与利益相关方数量的关系。通过MTURK招募1000名被试参与该实验，无效排除394人。采用单因素（低兴趣/高兴趣）被试间实验设计。被试阅读一个钓鱼故事：20名游客钓鱼，一种新的鱼钩可以增大钓鱼数量。少于3名游客使用鱼钩，不会有任何负面后果；超过7名游客使用鱼钩，不久鱼类种群会全面崩溃。实验操作感兴趣人数（低兴趣条件：其他游客都对新鱼钩不感兴趣ni=0；高兴趣条件：其他游客都对新鱼钩感兴趣ni=19，感兴趣但不使用）。不同条件下约翰都使用新鱼钩。被试需回答是否可以接受约翰的行为。另外招募200名被试来做解释判断，与实验1类似但被试阅读实验2a中高兴趣条件情景，无效排除60人。
结果：低兴趣条件下的行为比高兴趣条件下更能接受（低兴趣：76%；高兴趣：44%；χ^2(1)=62, p<0.001，双尾检验，VCramer = 0.32, CI95% [0.25, 0.40], n = 608）。此外，解释判断结果表明，普遍化（86%）最能解释约翰在高兴趣条件中的行为。综上所述，相关方数量是很重要的特征，对此排除基于规则、结果和悲观结果模型。
实验2b 检验普遍化的特征：对伤害阈限的敏感度。通过MTURK招募431名被试，无效排除181人。实验操纵有无伤害阈限（阈限条件：故事同2a，且明确指出超过5人使用新鱼钩将崩溃；无阈限条件：不同之处在于没有说明超过阈限鱼群将崩溃）。
结果：无阈限条件下的接受度（93%）显著高于阈限条件（51%；χ^2(1)=58.61, p<0.001，双尾检验，VCramer = 0.48, CI95% [0.36, 0.60], n = 250），排除基于规范的模型。
实验3：把对约翰的影响和对其他渔民的影响区分开。通过MTURK招募840名被试，无效排除284人）。采用2（情境：渔民/游船）×2（条件：高兴趣/低兴趣）被试间实验设计。渔民情境同实验2，将游客改为渔民；游船情境：约翰经营一艘机动旅游船，使用一种新的机油来增加利润，约翰的事业不受渔民的影响，Uj(20)>Uj(0)。但当太多人使用新的机油时，机油破坏鱼群，渔民的效用会降低，Uf(20)
结果：如图4左图所示，logistic回归分析发现条件、情境主效应显著（P<0.0001; P<0.001），交互作用不显著（P=0.59）。表明人们并没有只关注约翰的效用，而是关注大家的效用。效用结果如4右图，在渔民情境下，三种情况判断约翰和每个人效用差异显著（p<0.0001）。在游船情境下，仅判断渔民效用时差异显著（p<0.0001）。综上，当应用普遍化时，人们考虑的效用范围很广，关心所有人的效用。
图4 实验3结果
实验4a 对普遍化模型进行更细致的预测。实验中包括利益相关方数量ni∈[0,2,7,8,13,19]，同时改变伤害阈值：低阈值发生在4-7，高阈值发生在10-14。结果发现，当利益相关方的数量超过伤害阈值时，道德接受性下降最快（图5）。
图5 实验4a结果
实验4b改进预测模型，拟合经验效用函数。一组新的被试阅读实验4a故事，并在不同的n设置下对效用结果进行评分，结果如图6左图所示。接下来评估模型是否达到了与道德可接受性数据的良好拟合。通过优化参数τ和β的值，将研究4中被试的道德判断数据拟合到普遍化模型（普遍化公式）。结果发现预测模型和主观数据之间有很强的对应关系，如图6右图所示。表明被试的主观感知最能预测道德判断。
图6 实验4b结果
实验5：将该方法扩展到4-11岁的孩子和一部分成年人。在波士顿社区招募儿童被试，从MTURK招募成人被试，共201名被试接受刺激。实验5的情景类似前面实验情景，换成了小朋友收集石头。
结果：成人样本的结果重复了研究2a中的发现：低兴趣比高兴趣条件更容易接受(χ^2(1)= 42.3, P = < 0.0001)。儿童样本中，低兴趣比高兴趣条件更容易接受（χ^2(1) = 6.85, P = 0.009, 双尾检验, VCramer = 0.19, CI95% [0.06, 0.34], n = 185）。表明该方法不仅适用于成人，儿童也具有普遍化逻辑思维。
小结
通过5项实验，本研究证明了普遍化逻辑真实存在以及对当前道德心理学理论的意义。首先，实验1通过阅读12篇涉及违反道德的短片故事及对应的解释，来验证普遍化逻辑的存在。其次，实验2根据普遍化模型的两个特征设计实验，排除其他替代模型。之后，实验3通过将个人效应和群体效用区分开以证明当应用普遍化时，人们考虑的效用范围很广。再者，实验4通过合并被试主观感知效用函数的数据，从而进一步验证本研究所提出的计算模型。最后，实验5将普遍化逻辑扩展到4-11岁儿童中，表明成人和儿童有时都会采用普遍化的逻辑来进行道德判断。
不足与未来展望
1）本研究提出了支持普遍化认知机制的重要问题。但是哪条规则对所有人是最好的？或者说，每个人都同意哪条规则？区分这些可能性是未来研究的一个重要方向。
2）人们是如何从对一个人单一行为的观察中推断出相关的普遍化原则？这与归纳推理的一般问题相呼应，在这种情况下，给定一个策略或规则的输出，如何推断其潜在的生成结构？
3）普遍化的应用范围有多广？
4）虽然许多被试选择普遍化，但也有人使用了不同的策略。如果策略的选择是一个稳定的个体特征，那么什么样的人口或文化因素可以预测它？
5）普遍化与其他道德判断机制之间的关系是什么？
参考文献
Levine, S., Kleiman-Weiner, M., Schulz, L., Tenenbaum, J., & Cushman, F. (2020). The logic of universalization guides moral judgment. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 117(42), 26158-26169.
https://doi.org/10.1073/pnas.2014505117
解析作者: 团子
