超越简单实验：韦斯利·舒尔茨等人的社会规范与用电量关系研究

让我们从以下三个概念入手来实现从简单实验到丰富实验的突破：效度、处理效应的异质性和原理。

刚开始做实验的研究者往往会把注意力集中在一个具体的、范围狭小的问题上：这个处理能“起作用”吗？例如，一个志愿者打来的电话能促使一个人投票吗？将网站按钮从蓝色换成绿色能增加广告的点击率吗？不过遗憾的是，对于“起作用”的不严谨的措辞掩盖了这样一个事实，即研究范围狭隘的实验是无法真正反映一个处理是否能够在一般意义上“起作用”的。相反，该类型实验其实是为了回答一个更具体的问题：在特定的时间对特定数量的参与者进行此次特定的实验，会产生怎样的平均效应呢？我个人会把以这种范围狭小的问题作为出发点的实验称为简单实验。

简单实验能够提供有价值的信息，但无法回答许多重要且有趣的问题，例如是否有人会对某一处理表现出比别人更为明显或更不易被察觉的反应；是否有另一个更为有效的处理方案；以及这一实验是否涉及更广泛的社会理论。

接下来，我将通过韦斯利·舒尔茨（Wesley Schultz）及其同事在2007年针对社会规范与用电量之间的关系所开展的模拟实地实验来说明超越简单实验的价值所在。实验中，舒尔茨和同事选取了位于圣马科斯和加利福尼亚州的约300个家庭作为实验对象，并在他们家门前挂上了写有鼓励人们节约用电的信息的门挂牌。然后，舒尔茨和同事分别在一周后和三周后测量了这些信息对用电量的影响。更详细的实验设计描述参见图4.3。

实验是在两种不同的实验条件下开展的。在第一种实验条件下，实验对象收到的是一般的节能建议（例如使用风扇而不是空调）和他们各自的用电情况与所在小区的平均用电情况的对比信息。舒尔茨和同事称该实验条件为描述性规范实验条件，因为该小区的用电情况体现了一种典型行为（即描述性规范）。舒尔茨和同事在研究实施处理后该被测群体的用电情况时发现，无论从短期还是长期来看，这一处理似乎都没有任何效果。换言之，这一处理似乎并不能够“起作用”（图4.4）。

图4.3　舒尔茨等人的实验设计原理图。在该实地实验中，研究人员需在8周时间内拜访圣马科斯和加利福尼亚州约300个家庭。每次拜访时，研究人员都需手动记录下相应家庭电表的读数。在其中的两次拜访中，他们还需将写有家庭用电情况的门挂牌挂在相应家庭的门上。该项实验的研究课题是，这些信息的内容如何影响居民用电量。

幸运的是，舒尔茨和同事并没有满足于这一简单的分析。其实在实验开始前，他们曾推断，用电量大的居民，即高于平均用量的居民，其用电量可能会减少；而用电量小的居民，即低于平均用量的居民，其用电量则可能会增加。然后当他们仔细研究具体数据时发现，的确是这样的（图4.4）。因此，看起来没有任何效果的处理，实际上是产生了两个相互抵消的效果。其中在低用电量群体中所产生的适得其反的上涨效果则是“飞去来器效应”的一个例子，即某一处理产生了与原目标相反的效应。(www.xing528.com)

第二种实验条件下的实验与第一种是同时进行的。在该实验条件下，被测家庭收到了几乎完全相同的门挂牌，上面写有一般节能建议和他们各自的用电情况与所在小区的平均用电情况的对比信息，不过还增加了一个小细节：对于低用电量居民，研究人员会额外附上表情符号☺；而对于高用电量居民，研究人员则会额外附上☹。这些表情符号旨在运用研究人员所称的指令性规范。指令性规范旨在表明什么是被人们赞同（或者不赞同）的行为，而描述性规范旨在表明人们应该做什么（Reno，Cialdini and Kallgren 1993）。

通过加上这个小小的表情符号，研究人员大大减轻了在低用电量居民中所出现的“飞去来器效应”（图4.4）。因此，这一简单的改变（受到一个抽象的社会心理学理论的启发）使原本似乎不可行的项目变得可行了，与此同时，这一实验还能使人们更进一步地理解社会规范是如何影响人类行为的。

图4.4　舒尔茨等人的研究结果。图中第一栏表明，描述性规范所产生的平均处理效应（即对被测群体整体用电量的影响）几乎为零。但是，第二栏表明，该平均处理效应实际上包含了两种相互抵消的效应。对于高用电量居民，描述性规范会降低他们的用电量，但是对于低用电量居民，描述性规范反而会增加他们的用电量。最后，第三栏表明，第二种处理，即同时运用描述性和指令性规范，对高用电量居民产生的影响与第一种处理几乎相同，但是减轻了在低用电量居民中所出现的“飞去来器效应”。该图根据舒尔茨等人的研究结果绘制。

然而，你也可能会发现，舒尔茨及其同事的实验与其他实验有一点不同。那就是，这个实验并没有像随机对照实验那样有一个对照组。其实通过对比该实验设计跟雷斯蒂沃和范德里杰特的实验设计，就能阐明以下两种主要实验设计的差异。在“被试间”设计中，比如雷斯蒂沃和范德里杰特的实验设计，会设置一个实验组和一个对照组。但在“被试内”设计中，则是把参与者在接受实验处理前和后的行为做对比（Greenwald 1976；Charness，Gneezy，and Kuhn 2012）。在采用被试内设计的实验中，每个参与者似乎同时也是自己的对照组。被试间设计的优势在于降低了混淆变量的干扰（正如我在前文中提及的），而被试内设计的优势则在于提高了估计结果的准确性。然后，在后面的章节中我会针对如何设计数字实验给出建议，其中就会涉及混合设计，该设计融合了被试内设计的高准确度以及被试间设计的低干扰性（见图4.5）。

总的来说，舒尔茨及其同事的实验的设计和结果都说明了超越简单实验的价值。幸运的是，并非只有创造性的天才才能设计出这样的实验。社会科学家已经提出了三个理念来指导我们设计出更丰富的实验：（1）效度；（2）处理效应的异质性；（3）原理。也就是说，如果你在设计实验的时候牢记这三个理念，那么你自然而然地会设计出一个更有趣有用的实验。舒尔茨及其同事精妙的实验设计和令人兴奋的成果启发了一系列在部分程度上可以算作数字化的实地实验，我将通过对这些后续实验进行描述来进一步阐明应该如何应用这三个理念。然后你会发现，通过更为细致的设计、实施、分析和解读，你也能够实现从简单实验到丰富实验的突破。

图4.5　上图为三种实验设计。首先，标准的随机对照实验采用的是被试间设计。采用被试间设计的实验的一个典型例子就是雷斯蒂沃和范德里杰特进行的实验，该实验旨在研究谷仓之星与用户对维基百科的贡献之间的关系：研究人员把参与者随机分为实验组和对照组，并给实验组的参与者每人一枚谷仓之星，然后比较两组的结果。第二种实验设计是被试内设计。舒尔茨及其同事进行的两个关于社会规范和用电量间关系的实验就用到了被试内设计：研究人员对比了参与者在接受处理前和接受处理后的用电量。被试内设计有利于提高统计数据的准确性，但是可能受到混淆变量的干扰（比如处理前和处理期间的天气变化）（Greenwald 1976；Charness，Gneezy，and Kuhn 2012）。被试内设计有时也被称为重复测量设计。最后是混合设计，它兼备了被试内设计的高准确度和被试间设计的低干扰性。在混合设计中，研究人员会比较实验组和对照组的结果变化。如果研究人员已经掌握了处理前信息（在许多数字实验中都是这样的），混合设计通常比被试间设计更可取，因为前者能够提高估计结果的精确度。