
延迟折扣任务
延迟折扣任务(DDT)是一种评估个人如何随时间评估奖励的工具。它衡量个人倾向于偏好较小的即时奖励而非较大的延迟奖励的倾向。这种行为被称为延迟折扣。DDT帮助研究人员理解人们如何做出决策、控制冲动,并广泛应用于经济学、心理学和神经科学等领域。
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延迟折扣任务的历史
延迟折扣作为一种研究范式的起源追溯到经济学与心理学的交叉点。经济学家首先开发了像折扣效用模型这样的模型,以解释价值通常如何与未来结果相关联。心理学家随后调整这些观点以探索人类决策,尤其是我们倾向于更喜欢当前较小的奖励而非未来较大的奖励。早期实验使用简单的选择问题,即现在或将来的金钱,来测量人们如何贬低延迟奖励。随着时间的推移,这些任务变得更加系统化,从基本的纸质格式转向计算机化版本,提高了准确性并允许更广泛的应用(da Matta, 2012)。
总体而言,延迟折扣任务源于经济理论与心理学研究的结合,现已广泛用于更好地理解人类和动物的冲动性和决策。
延迟折扣任务的描述

在典型的延迟折扣任务中,参与者面临一个在延迟奖励/商品与较小的可立即获得的奖励之间的二选一选择。例如,从明天获得100美元或一个月后获得101美元。这个方法揭示了个体的“折扣率”,指示他们对立即满足的偏好相对于较大、延迟的好处。
任务的结构和试验次数可以在每个任务中有所不同,但共同特征包括对奖励金额和延迟的系统性操控,使用像固定延迟奖励(FDR)或固定即时奖励(FIR)的方法。这些确保根据参与者先前的反应调整金额或延迟,并准确确定他们的折扣率(da Matta et al., 2012)。
延迟折扣任务中的试验示例
在典型的延迟折扣任务中,参与者被要求在较小的即时奖励和较大的延迟奖励之间做出选择。以下是试验进行的示例:
- 立即获得100美元或一个月后获得101美元
- 立即获得100美元或一个月后获得104美元
- 立即获得100美元或一个月后获得128美元
延迟折扣任务的常见变体
延迟折扣任务有几种常见变体,以探索跨时间选择的不同方面。常见的程序包括固定金额程序(参与者在一个恒定的即时奖励和一个较大的延迟奖励之间做出选择)、一个调整程序(调整即时奖励以找到无差异点)、调整延迟程序(延迟较大奖励的时间变化以寻找无差异)以及概率设计(例如,确保现在能获得少量奖励,或是后续在特定概率下获得较大奖励)。
刺激选项多种多样,最常见的是假设性的金钱,但也包括真实的货币奖励、健康结果(例如,未来变得更健康与现在享受不健康食物)、教育成就、环境效益,甚至是赌博结果。在这里了解有关延迟折扣任务中使用的不同类型刺激的更多信息.
固定序列程序
不同的延迟折扣任务使用不同的方法展示奖励选择。以下是两种固定变体的示例(Tesch & Sanfey, 2008):

- 固定延迟奖励(FDR): 在FDR方法中,延迟奖励在各次试验中保持不变,而即时奖励从较低值开始,并在每次试验中逐渐增加,直到参与者在两个选项之间达到无差异点。
- 例如:选择立即获得5美元、10美元、15美元或20美元,还是一个月后获得25美元。
- 固定即时奖励(FIR): 在FIR方法中,即时奖励保持不变,而延迟奖励逐渐减少,直到参与者达到无差异点。
- 例如:选择立即获得5美元,还是一个月后获得25美元、20美元、15美元或10美元。
研究表明,参与者在FIR任务中比在FDR任务中倾向于更大幅度地折扣延迟奖励(Tesch & Sanfey, 2008)。
延迟折扣任务的调整程序
还可以根据参与者的选择使用基于调整程序的更动态或自适应的方法,这种方法也被称为“自适应楼梯”方法(Rodzon, K., Berry, M. S., & Odum, A. L., 2011)。
在延迟折扣任务的调整程序中,根据参与者的先前选择调整所提供的即时奖励金额。如果他们选择即时奖励,那么在下一次试验中其价值将会减少;如果他们选择延迟选项,那么在下一次试验中即时奖励的价值会增加(见下面的示例)。此方法有效地找出“无差异点”——在特定延迟奖励下,使两个选项同样具有吸引力的即时奖励值。
以下是使用调整程序的3个示例试验,假设固定延迟奖励为一个月的100美元:
- 试验1: 您更喜欢现在获得50美元还是一个月后获得100美元?(初始选项提供延迟金额的一半)
- 试验2(假设参与者选择一个月后的延迟奖励) :您更喜欢现在获得75美元还是一个月后获得100美元?(由于他们在试验1中偏好延迟选项,增加了即时金额)
- 试验3(如果参与者在试验2中选择“现在75美元”):您更喜欢现在获得62.50美元还是一个月后获得100美元?(由于他们偏好即时选项,减少了即时金额)
调整延迟程序
在延迟折扣任务的调整延迟程序中,而不是变化即时奖励金额,时间延迟到较大的/后来的奖励会根据参与者的选择系统性变化(Koffarnus, M. N., & Bickel, W. K., 2014)。
例如,参与者可能会被问及是否更喜欢“立即获得500美元”还是“2年后获得1000美元”。如果他们选择立即获得500美元,这表明时间延迟对1000美元的等待太长,因此下一次试验可以在较短延迟下提供1000美元。
相反,如果他们选择在X天获得1000美元,意味着X天的时间不足以显著贬值1000美元,因此下一次试验可能会提供更长延迟的1000美元。
这个迭代过程精确锁定了参与者在立即较小奖励和较大延迟奖励之间无差异的特定延迟,从而允许计算其个体折扣率。
概率设计用于收益和损失
延迟折扣任务的另一种方法是引入概率因素,即在任务中引入概率性收益或损失。
例如,参与者将面临确定会被奖励的固定收益,或在未来以一定概率获得更大金额的选择。概率将以百分比的形式表示,例如“现在获取 $100” 对比 “95% 的机会在 3 个月内获得 $200。”(杜,W.,格林,L.,和迈尔森,J.,2002)。
这种方法也可以用损失的方式来表述。例如,“你会更喜欢…立即损失 $500 还是两年后损失 $1000?”(考克斯,D. J.,和达利,J.,2016)。

延迟折扣任务中的试验进展和刺激呈现
在延迟折扣任务中,2 选1的选择可以按升序、降序或随机顺序呈现(da Matta, A., Gonçalves, F. L., 和 Bizarro, L., 2012):
- 升序: 感兴趣的价值正向增加,例如一天、一个月、一年等。
- 降序: 感兴趣的价值减少,例如一年、一个月、一天等。
- 需要注意的是,与以随机顺序呈现选择的受试者相比,升序和降序方法通常会产生更一致的结果,表现出更短的反应时间。
- 随机顺序: 随机顺序涉及随机显示价值选项,而不按照升序或降序进行排列。 值得注意的是,当任务遵循随机顺序时,延迟折扣的程度更高。
延迟的处理方式可能会影响观察结果,因此在实施和管理延迟折扣任务时,必须考虑这一重要参数(罗布莱斯,E. 和 瓦尔加斯,P. A.,2008)。
在延迟折扣任务中的注意检查和抓取试验
在参与者参与延迟折扣任务时,检查注意力不集中也很常见。随着任务的进行,参与者将被呈现一个“抓取试验”,在该试验中“正确”答案很明显。例如:
- 你更喜欢今天 $10 还是明天 $5?
- 你更喜欢今天 $100 还是两年后 $25?
如果参与者没有选择合理/正确的答案,那么他们将被认为没有专注,因此会被排除在分析之外(阿尔莫格等,2023)。
延迟折扣任务中的框架效应
另一个重要的方面是框架效应,包括奖励是如何框架的。例如,这涉及评估时间的框架或呈现方式——确定当询问参与者是否愿意在“4 周”或“一个月”内获得奖励时,其选择是否存在差异。一项研究发现,当时间以日期(例如,mm/dd/yyyy)框架时,与日历法(例如,“3 个月后”)相比,折扣程度较小,而当时间以天数(例如,28 天)框架时,与日历法(例如,1 周)相比,折扣程度较大(德哈特,W. B.,和奥杜姆,A. L.,2015)。
延迟折扣任务的刺激选项
在 DD 任务中,由于其普遍价值、操作简便和可推广性,金钱通常作为该任务中的刺激。然而,也有研究利用不同的刺激(食物或酒精)作为奖励,使研究人员能够了解可消费奖励是否改变了参与者的偏好和冲动。研究表明,像酒精和食物这样的可消费奖励被折扣得比金钱更严重(奥杜姆和雷诺,2003)。
在延迟折扣任务中使用的刺激范围超出了金钱、食物或酒精。各种类型的因素已被用来探索不同的研究领域。
在线延迟折扣任务
在在线设置中,参与者通常需要在当前获取一定数量的假想金钱和在未来某个时间获取大量假想金钱之间做出选择。
在 Labvanced 中,延迟折扣任务包含两个练习试验 + 36 个任务试验。使用了 12 个时间间隔(1 天、4 天、7 天、1 周、2 周、4 周、1 个月、6 个月、12 个月、1 年、5 年和 10 年)和三个假设的折扣率(k = 0.1,k = 0.05 和 k = 0.005)来创建任务试验。奖励调整结构基于 Leverett 等人(2022)描述的方法。
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延迟折扣任务中收集的数据

DDT 收集几种类型的数据以分析个人的折扣行为:
- 参与者选择: 在即时和延迟奖励之间选择,提供对偏好模式的洞察。
- 无差异点: 这一点代表参与者认为即时和延迟奖励等价的主观价值。
- 折扣率 (k): 表示一个人折扣未来奖励的速度的参数,更高的 k 值表明对即时奖励的偏好更强,决策更具冲动性。
- 曲线下面积 (AuC): 曲线下面积 (AuC) 是一个简单的度量,反映一个人对即时奖励和延迟奖励的偏好程度。较低的 AuC 表示更具冲动的选择;较高的 AuC 则表示更好的自我控制。
- 反应时间 (RT): 作出每个选择所花费的时间。
- 生理和神经数据: 收集如心率或脑成像等指标,以探索决策过程的生物学机制。
- 眼动: 眼动追踪指标可用于理解个体在决策过程中如何视觉处理和权衡选项。在在线版本中,还可以激活 Labvanced 的同行评审网络摄像头眼动追踪 以收集注视数据。
在下面的图像中,您可以看到在 Labvanced 中录制时,收集的数据是什么样的。数据展示了任务的基本细节,例如试验 ID 和条件 ID。此外,还收集了进一步的任务特定数据,例如点击选择框(即时奖励选项或延迟选项)、d 值(延迟时间间隔以天为单位)、延迟持续值(延迟时间间隔)、因子(每个试验使用的时间延迟持续的分类表示,包括抓取试验)、k 值(折扣金额的速率)、延迟位置(延迟选项是呈现在左侧还是右侧)、反应时间、奖励金额值(即时奖励金额选择展示)等更多内容!

需要考虑的可能混淆因素

几个因素可能会影响 DDT 的表现,从而可能混淆结果:
- 性别: 性别相关的动机和认知过程可能会混淆延迟折扣的解释。例如,研究表明,患有 ADHD 的女孩可能比男孩表现出更大的冲动性(更陡的延迟折扣),尤其是在奖励是即时并实时体验时(罗施和莫斯托夫斯基,2015)。
- 文化: 文化可以影响人们如何看待时间和价值奖励。例如,西方人(例如,美国人)往往表现出更多的冲动和不一致的选择,较陡地折扣未来奖励,而东方人(例如,日本人)则倾向于较具未来导向和自我控制(高桥等,2009)。
- 压力: 由于压力会影响决策,因此它可能会混淆 DDT 的结果。研究表明,感知压力较低的个体往往更倾向于选择即时奖励,表现出更高的冲动性。相反,感知压力较高的人可能表现出更多的自我控制(莱姆佩特等,2012)。
- 物质使用: 使用酒精、吸烟或药物等物质可能会影响与延迟折扣相关的认知功能。重度吸烟者或依赖物质的人往往比没有此类历史的人更偏爱即时奖励(布西内尔等,2010)。
- 社会人口因素: 社会人口因素如父母教育水平、家庭收入、父母婚姻状况等可以强烈影响延迟折扣任务的表现。在一项大规模研究中,这些因素被发现比精神疾病家族史更能预测冲动决策(斯隆等,2023)。
- 精神疾病: 精神疾病以不同的方式影响延迟折扣,使其成为解释时的重要混淆因素。荟萃分析证据表明,患有双相障碍、边缘性人格障碍、抑郁症和暴食症等疾病的个体往往比对照组更倾向于折扣延迟奖励(阿姆隆等,2019)。
相关的认知功能
延迟折现任务的表现与各种认知功能相关。这些主要包括:
- 抑制控制与冲动性: 冲动性是没有深思熟虑而行动的倾向,是与未能抑制反应、缺乏抑制控制和/或对负面或延迟后果缺乏敏感性相关的复杂过程 (Berry, M. S., et al., 2014)。对即时奖励的更高偏好表示更大的冲动性,因为它反映了等待更好结果的能力或意愿的缺乏。
- 决策: 决策是选择多种替代方案中的一种行动方案的认知过程。在延迟折现任务中,参与者参与到权衡未来奖励价值与即时满足之间的过程中。
- 情节未来思维 (EFT): 这简单意味着想象自己在未来的情境中。当人们想到可能发生的积极和详细事件时,他们往往会将未来的奖励视为更重要。这帮助他们等待更大的奖励,而不是立即获得较小的奖励 (Daniel et al., 2015)。
延迟折现任务的应用
延迟折现 (DDT) 在许多领域都有广泛的应用。以下是一些例子:

- 赌博: 通过对有赌博问题的参与者应用延迟折现任务,研究者旨在理解与赌博行为相关的冲动性。通过不同的延迟支付时间间隔,DD任务测量个体随时间对奖励的价值评估,以及这种评估在有问题的赌徒、习惯性赌徒和非赌博对照组中的差异。研究结果显示,赌徒的冲动性来源于对立即满足的强烈渴望和对未来后果的普遍漠视 (Ring et al., 2021)。
- 成瘾: 延迟折现任务在理解成瘾方面得到了广泛应用。DD任务被用作与成瘾行为相关的冲动性测量,包括互联网成瘾和物质使用障碍,研究表明,成瘾者的DD比率往往更陡峭,表明他们更偏好即时奖励,这反映出冲动控制的受损 (Cheng et al., 2021)。
- 财务管理: 延迟折现任务在理解财务行为方面也很相关。更高的延迟折现率与冲动的财务决策相关,例如超支、不足的储蓄和风险投资。研究表明,财务素养较高的个体倾向于具有较低的DD比率,使他们更加面向未来,更善于进行长期规划。因此,提高财务素养可以减少冲动性,促进负责任的财务决策 (Katauke et al., 2023)。
- 心理病理学: 一项研究考察了9到11岁儿童的延迟折现行为,研究了精神疾病家族史对这一行为的影响。通过分析在儿童时期奖励价值评估认知过程的发展,该研究突出了冲动性在早期决策中的重要性及其对未来心理健康结果的潜在影响 (Sloan et al., 2023)。
- 组织心理学: 在一项研究中,研究人员旨在确定个体对奖励的选择方式是否影响他们的工作满意度。他们收集了有关参与者习惯的信息,通过这些细节,研究人员发现每个人倾向于更喜欢即时奖励(如现在吃零食)与等待更大未来奖励(如长期保持健康)之间的差异。研究发现,倾向于即时奖励的人一般对工作不太满意 (de Ruijter et al., 2023)。
结论
延迟折现任务是理解个体如何评估未来奖励和随着时间做出决策的宝贵工具。通过其灵活有效的设计来分析选择、反应时间和相关的认知功能,研究人员可以获得广泛的行为模式和行动的见解!
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