
一项针对心理学学生的新实验发现,压力会使人更倾向于选择那些不那么健康但味道更好的食物。不过,如果事先承诺选择健康食品,则可以抵消这一影响。然而,在所有实验情境下,参与者选择美味但不健康食物的次数仍然远超健康但口感较差的食物。这项研究成果已发表在《心理神经内分泌学》期刊上。
预先承诺是一种策略,指的是个人提前做出决定,以此来限制自己未来的选择范围。当一个人预感到自己可能在当下那一刻会做出违背长期利益的行为时,就会用到这种方法。通过提前设置障碍或规则,预先承诺有助于保护个体免受诱惑、冲动或意志薄弱的干扰。生活中常见的例子包括设置自动储蓄——在有机会花掉之前先把钱存起来;或者在开始工作前移除干扰——比如屏蔽社交媒体账号、把手机放在另一个房间。在这些情形中,预先承诺都起到了帮助个体将眼前行为与长期目标对齐的作用。预先承诺可以是个人化的(如对自己许下一个承诺),也可以是外部的(如签订合同或使用某种约束设备)。
人们最常做出的与长期利益相悖的选择之一,就是吃什么以及吃多少。在这种情况下,人们往往会选择味道更好但不够健康的食物,而不是那些更健康但口感逊色的选项。这种现象在人们感到压力大、疲劳或情绪不佳时尤其常见。
该研究的主要作者保罗·A·G·福布斯及其同事希望探究,预先承诺是否能帮助人们坚持自己健康饮食的愿望。他们设计了一套实验流程,让参与者提前查看成对的食物,并决定是否要提前取消其中不健康选项的后续选择资格。
最终的分析样本包括了29名心理学学生(最初招募了35名),平均年龄22岁,其中25人为女性。每位参与者完成了两次实验,间隔平均为16天。在研究开始前,参与者先填写了一份在线问卷,对285种食物的健康程度、美味程度和吸引力进行评分。他们还报告了自己食用不同类型食物的频率,并完成了关于自我调节能力、冲动性以及元认知前瞻性记忆的评估。
根据问卷结果,研究者为每位参与者单独创建了96组食物配对。每组中包含两种食物:一种被参与者评定为更健康但味道较差,另一种则被评定为更美味但不健康。如果参与者从不吃肉或鱼,那么包含这些成分的食物会在配对前被移除。
参与者在两种不同的条件下完成了两次实验。在“压力状态”下,他们需要交替进行两项任务:一是将手浸入冰水中,二是在压力下完成心算任务,同时被告知自己正在被录像,并且实验者会不断给予负面反馈。这套设计的目的是人为制造压力。而在“无压力状态”下,参与者只需将手浸入温水之中,完成简单的计数任务,没有人对他们的表现进行评估。每种实验条件都包含两次这样的诱导程序。
在第一次压力诱导(或对照程序)之后,参与者进入了实验的“预承诺阶段”。在这一阶段,他们会看到之前创建好的食物配对。在某些配对(称为“观察试验”)中,参与者仅仅是被展示这一对食物;而在其他配对(称为“限制试验”)中,参与者则被允许提前将其中不健康的那个选项从后续选择中剔除。完成这一阶段后,参与者再次接受一次压力诱导(或温水任务),随后进入“选择阶段”。
在选择阶段,参与者会再次看到预承诺阶段中出现过的食物配对,但这次他们需要真正决定想吃哪一种。对于那些在预承诺阶段属于“观察试验”的配对,两种食物都是可选范围。对于“限制试验”中参与者没有主动剔除不健康选项的那些配对,情况也是一样——两种食物都保留。但是,对于那些参与者已经提前决定剔除不健康选项的配对,他们最终只能选择健康的那一种。
结果显示,在所有情况下,参与者选择味道更好但不健康食物的频率,都远远高于选择更健康但口感较差食物的频率。在“观察试验”中,仅有21%的试验选择了更健康的选项;而在“限制试验”(参与者可以选择提前剔除不健康食物,但并非强制)中,这一比例上升到了30%。不过需要指出的是,在参与者提前决定剔除不健康食物的那些试验中,他们在选择阶段实际上已经没有选择了——健康食品是唯一的选项。
进一步分析发现,参与者在压力状态下,选择不健康但更美味食物的倾向会有所增加。然而,这一效应只在“观察试验”(参与者最初只是观看食物配对)中出现,在“限制试验”(学生可以在早期阶段选择剔除不健康食物)中则消失了。研究作者总结道,主观压力的增加会提高人们选择不健康但更美味食物的倾向,但这一效应会被与压力情境相关的预先承诺行为所抵消。因此,他们的发现证实了预先承诺在压力环境下的有效性。这对旨在促进更健康饮食选择的干预措施具有重要启示,尤其是在高压力环境中,这类干预可能对饮食自控能力较低的人群尤其有益。
这项研究为理解食物选择的心理学机制提供了新的视角。但需要注意的是,在预承诺阶段决定剔除某一食物后,参与者在该试验的选择阶段就不再拥有选择权。这虽然与现实生活中的预承诺机制完全一致——通过强迫自己在后期做出更健康的选择——但也反过来说明,该策略的成功与否完全取决于个体最初是否愿意主动限制自己的选择自由。此外,本研究的研究对象仅为数量很少的心理学学生,在更大规模、人口结构更多样化的群体中,研究结果可能会有所不同。
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