驾驶员情绪状态对驾驶决策的Logistic回归分析*

梁超陈晓晨

自上世纪80年代，“路怒”被引用到牛津大辞典后，越来越多的学者开始关注情绪状态在驾驶行为中的影响作用［1－2］。情绪是具有在特定时间里被特定事件所唤起的特征。驾驶过程中的消极情绪会改变驾驶员对于驾驶有关刺激的认识，注意视野变窄，加工受限，改变对其他驾驶员和他们行为的理解，最终提高了驾驶潜在的危险性。然而在行车过程中，除了包括与撞车或道路关闭引起无法到达目的的消极情绪之外，还包括与成功到达目的地有关的积极情绪。而决策作为驾驶行为中的重要环节，在一定程度上必然会受到情绪的影响。Slovic等人的研究结果认为，如果不考虑当前的道路或交通环境和目标状态之间的差异所引起的情绪元素，那么驾驶员在做决策过程中就不存在差异了［3］。分析驾驶员的情绪状态对驾驶决策的影响，能够帮助驾驶员有效的调节与控制情绪，做出正确的驾驶决策提供科学性的依据，进而达到提高安全驾驶的目的。

1 对象与方法

1．1 对象随机招募驾驶员90名参加爱荷华赌博任务(IGT)，从中选取在IGT中(C+D)－(A+B)得分排名占整体的前27%和后27%的驾驶员，分数占整体的前27%名被试，在IGT中(C+D)－(A+B)得分高的驾驶员更趋向于规避风险，得分低的驾驶员更趋向于勇于冒险(t=1．812，df=36，P＜0．05);最后获得有效数据38人。其中驾龄＜5年的驾驶员21人，驾龄在5年以上的驾驶员17人;规避风险类型的驾驶员20人，勇于冒险风险类型的驾驶员18人。

1．2 方法爱荷华赌博任务实验采用联想笔记本电脑运行。该程序如下:在屏幕上方呈现4副纸牌，标记为A、B、C、D。其中纸牌A、B为不利纸牌，纸牌C、D为有利纸牌。纸牌以背面呈现给被试，要求被试根据自己的判断每次从4副牌中任选其中1张牌，用鼠标点击该牌，该牌翻为正面，并反馈该牌面的收益额和损失额。纸牌下方有两个计数条，红色计数条表示原始钱数，即本金2000元，数值不变，绿色计数条为被试每次选择后的收益余额，其长度与收益余额成正比［4］。

本研究采用祝蓓里修订的情绪状态量表(POMS)［5］。该量表由40个描述不同情绪状态的形容词构成，共7个分量表。量表的计分方法为5点计分:“几乎没有”为0分;“有一点”为1分，“适中”为2分，“相当多”为3分，“非常的”为4分。7个分量表的维度分别为:紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱与自尊。情绪状态总分(TMD)等于5个消极的情绪(紧张、愤怒、疲劳、抑郁和慌乱)得分之和减去两个积极情绪(精力，自尊感)得分之和+100。其中，消极情绪得分越高，心境干扰程度越大;积极情绪分数越高，心境干扰程度越低;情绪状态总分数越高，表明更有消极的情绪状态，即心情更为纷乱、烦闷或失调。该量表在国内驾驶员群体中具有良好的信度与效度，POMS总体的内部一致性信度为0．837，分半信度为0．817［6］。

1．3 统计处理应用SPSS 18．0统计软件对数据进行方差分析、logistic回归分析等统计分析。

2 结果

2．1 驾驶员情绪状态的描述性统计由于Logistic回归要求在被试群体数量不够充分的情况下，尽量减少自变量的维度以保证自变量对因变量的影响作用，因此，本研究采用积极情绪状态得分、消极情绪状态得分来衡量驾驶员的情绪状态，见表1。

表1 驾驶员情绪状态的描述性统计分析(±s，n=38)

表1 驾驶员情绪状态的描述性统计分析(±s，n=38)

项积极情绪状态消极情绪状态驾龄小于5年男20．600±8．83421．900±16．目182女20．818±2．67630．454±16．765驾龄大于5年男23．250±6．56615．50±12．325女30．200±3．7019．800±4．764

2．2 驾驶员情绪状态的多因素方差分析以积极情绪状态、消极情绪状态各维度得分为因变量，作2(性别:男、女)×2(驾龄:5年以下、5年以上)的多因素方差分析，分析驾驶员的情绪状态。研究结果发现，积极情绪状态的驾龄主效应显著［F(1，37)=7．965，P＜0．05］，老手的积极情绪状态得分大于新手的积极情绪状态得分(Z26．725＞Z20．709);性别与驾龄的交互作用显著［F(1，37)=2．493，P＜0．05］。消极情绪状态的驾龄主效应显著［F(1，37)=7．573，P＜0．05］，新手的消极情绪状态得分大于老手的消极情绪状态得分(Z26．177＞Z12．650);性别与驾龄的交互作用显著［F(1，37)=2．102，P＜0．05］。

进一步采用简单效应分析性别与驾龄的交互作用结果显示:在积极情绪状态下，男性的不同驾龄的积极情绪状态得分差异不显著［F(1，35)=0．78，P＞0．05］，女性不同驾龄的积极情绪状态得分差异显著［F(1，35)=5．58，P＜0．05］，老手积极情绪状态得分大于新手的积极情绪状态得分(Z 30．200＞Z20．818);在消极情绪状态下，老手不同性别的消极情绪状态得分差异不显著［F(1，35)=1．78，P＞0．05］，新手不同性别的消极情绪状态得分差异显著［F(1，35)=3．24，P＜0．05］，女性的消极情绪状态得分显著高于男性(Z30．455＞Z21．900)。

以驾驶员情绪状态中的积极情绪状态、消极情绪状态为自变量，驾驶决策类型为因变量，做二分类变量的Logistic回归，其中0代表规避风险，1代表勇于冒险，见表2。

表2 情绪状态对驾驶决策的Logistic回归分析结果(n=38)

表2显示，积极情绪状态与消极情绪状态都进入到回归方程中(P＜0．05)。回归方程为Logit(P)=－1．370+1．062 X1－1．008X2，对回归方程进行似然性检验，χ2值为50．639，df=2，P＜0．05，达到显著水平，说明使用积极情绪状态和消极情绪状态两个变量时，所估计的模型对样本的配适度优于虚无模型(所有的变量系数均为0时);统计量Cox＆Snell R2=0．566，Nagelkerke R2=0．726，均表明模型拟合较好;积极情绪状态和消极情绪状态两个变量系数的Waldχ2检验均在0．05的显著水平上通过检验，说明两个自变量对模型都具有一定的解释能力。因变量分类研究结果表明，该模型对规避风险和勇于冒险的正确预测率为82%和85．1%，对整体的正确预测率为83．6%。

2．3 性别、驾龄的调节变量检验为进一步探讨情绪状态对驾驶决策的影响，即驾龄与性别是否为情绪状态对驾驶决策的调节变量，故进行驾龄与性别的调节变量检验。以驾驶员的决策类型为因变量，将积极情绪状态与消极情绪状态作为自变量进行回归分析。由于因变量为二因素变量，因此采用Logisitic回归分析法，分析驾龄调节变量的效果，其中0代表规避风险，1代表勇于冒险;把驾龄、性别转换为0/1计分，0代表新手，1代表老手，0代表女性，1代表男性。Logistic中的调节效应可以通过驾龄、性别与风险感知中的各个因素的交互作用体现，结果见表3。

表3 驾龄、性别的调节变量检验结果(n=38)

由表4可见，当考虑到驾龄、性别因素时，驾龄、性别、积极情绪状态、驾龄和消极情绪状态交互作用、性别与积极情绪状态交互作用进入回归方程，根据模型二的结果，回归方程为Logit(P)=－2．289+5．539X1－6．524X2+1．138X3－5．834 X4+2．283X5。对回归方程进行似然性检验，χ2值为23．811，df=8，P＜0．01，达到显著水平。Cox＆Snell R2=0．602，Nagelkerke R2=0．753，均表明模型拟合较好;其中，驾龄对决策类型有影响(β=5．539，P＜0．01)，性别对决策类型有影响(β==6．524，P＜0．01);积极情绪状态对决策类型有影响(β=1．138，P＜0．05);驾龄与消极情绪状态的交互作用显著(β=-5．834，P＜0．01)，性别与积极情绪状态的交互作用显著(β=2．283，P＜0．05)。因变量分类研究结果表明，该模型对规避风险和勇于冒险的正确预测率为75%和80．6%，对整体的正确预测率为77．8%。

进一步分析驾龄与消极情绪状态的交互作用，将数据按照驾龄分组，分析不同驾龄与消极情绪状态是否存在交互作用，研究结果发现，老手的不同性别的消极情绪状态得分交互作用不显著(β=0．460，P＞0．05)，新手的不同性别的消极情绪状态交互作用显著(β=-1．501，P＜0．05)，新手的消极情绪状态得分比老手的消极情绪状态得分对决策类型的影响更大。

进一步分析性别与积极情绪状态的交互作用，将数据按照性别分组，分析不同性别与积极情绪状态之间是否存在交互作用，研究结果发现，男性与不同驾龄的积极情绪状态交互作用不显著(β=-0．831，P＞0．05)，女性与不同驾龄的积极情绪状态的交互作用显著(β=-1．810，P＜0．05)，女性的积极情绪状态分数比男性的积极情绪状态分数对决策类型的影响更大。

3 讨论

采用情绪状态量表分析驾驶员的情绪状态特征。问卷应用于正式施测群体38名驾驶员，对其性别与驾龄的两因素方差分析表明，驾驶员的积极情绪状态与消极情绪状态随着性别与驾龄的变化而发生改变，这一研究结果与以往研究相类似［7-8］。情绪状态的不同维度交互作用结果显示，女性老手的积极情绪状态得分显著高于新手的积极情绪状态得分;新手驾驶员中，女性的消极情绪状态得分显著高于男性。POMS对问卷得分的结果分析认为，积极情绪状态得分高的群体，在日常生活中心境干扰程度小，表现出有充沛的精力和较高的自尊感，自信心较强;而消极情绪状态得分高的群体，在日常生活中心境干扰程度大，表现出心情纷乱、烦闷或失调，容易紧张或疲劳，缺乏自信心［9］。由此，可以发现，在女性群体中，老手相对于新手在行车过程中心境干扰程度小，能有充沛的精力和信心操控车辆;而在新手驾驶员群体中，女性相对于男性在行车过程中更容易表现出紧张、疲劳、不适或缺乏自信的状态。

将积极情绪状态与消极情绪状态作为自变量水平的两因素，分析情绪状态对驾驶决策的影响，从研究结果可以发现，积极情绪状态得分越高，消极情绪状态得分越低，驾驶决策类型为勇于冒险的可能性越大。当考虑到驾龄与性别因素时，驾龄与性别分别通过积极情绪和消极情绪影响了决策类型可能发生的概率。也就是说，决策类型与情绪状态的关系，会随着驾龄与性别的差异而表现不同，与以往研究结果相类似［10-11］。驾龄进一步分析交互作用的结果发现，当性别一致时，老手积极情绪状态的差异对决策类型没有产生影响，而新手在积极情绪状态维度得分高，在消极情绪状态得分一致的情况下，驾驶决策类型为勇于冒险的可能性越大。老手积极情绪状态得分对决策类型影响不显著的主要原因，可能是由于驾驶经验的作用，老手在行车过程中更为平静，能有效处理突发事件带来的影响，自信心较强;新手在积极情绪状态下得分对驾驶决策类型表现出显著影响的原因，可能是由于新手缺乏驾驶经验，当面对复杂的交通路况时，积极情绪状态得分高的新手，较为沉着、冷静，并有足够的精力与自信操控车辆，表现不断变道、超车等复杂的驾驶行为，而积极情绪状态得分较低的新手，在面对复杂交通状况时，过于紧张，对车辆的自控能力不足，表现出急刹车等迅速制动的驾驶行为。而性别的交互作用结果显示，男性在消极情绪状态下的得分对预测驾驶决策类型影响不大;而女性如果在积极情绪状态得分较高，消极情绪状态得分相一致的情况下，决策类型为勇于冒险的可能性更大。男性在消极情绪状态中得分对预测驾驶决策影响不大的主要原因，可能是男性相对于女性来说，本身就有着良好的操控车辆的能力，而且大多数男性比女性表现出更多的冒险行为［12-13］，所以其在积极情绪状态上的得分差异对驾驶决策影响不大;而女性在积极情绪状态下得分较高时，说明其对自己操控车辆的行为更为自信，能有效的控制车辆，相对于积极情绪状态得分低的女驾驶员，表现更为灵活的驾驶行为。

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