许多人都对人类行为着迷。我们为什么这样做？我们的行为是如何受到影响或衡量的？为什么改变行为如此困难？
本系列文章分为上、下两篇，将带你一起走进人类行为研究，从认识“行为”开始，了解测量行为的不同方法，分享不同领域中最新的行为研究案例，并为你解答诺达思是如何帮助研究者进行行为分析的。或许能为你的研究带来新的思考路径与实践方向。
在这篇文章中，我们将介绍经典的行为学理论，以及测量人类行为的不同方法。
对行为的理解
受约翰·华生 (john b. watson) 和 斯金纳（b.f. skinner） 等著名思想家的影响，行为主义心理学在 1920 年至 1950 年间开始广受瞩目。行为主义注重可观察的行为而非心理状态，为研究人类行为提供了一种系统的方法。
行为主义：环境决定论
行为主义者认为，行为是在与环境的互动中习得的，所有行为都是通过经验习得的。行为分析是理解行为及其如何受环境因素影响的科学方法。它基于行为主义的原则，强调环境在塑造行为中的作用。
行为分析专注于识别影响行为的前因（行为发生前的情况）和后果（行为发生后的情况），然后利用这些信息制定能够改变行为的干预措施。新行为主义中的两个行为学习原则是经典条件反射和操作条件反射。
经典条件反射
经典条件反射是指条件刺激与无条件刺激配对。一段时间后，这种新刺激会引发与无条件刺激相同的反应，从而产生新的条件反射。
巴甫洛夫（ivan pavlov）对于狗的研究是这一原理的经典例子。在实验中，他将铃声（条件刺激）与食物的呈现（无条件刺激）配对。反复训练，狗在听到铃声时就开始流口水，即使没有提供食物（条件反射）。如此，新的行为便习得了。
操作性条件反射
操作性条件反射认为行为会受到后果影响，即行为发生后的奖励/惩罚可以影响行为再次发生的可能性。
比如在课堂中老师在学生自主学习时给予激励，或者在学生犯错时进行批评，在这两种情况下，老师都为学生的行为提供了后果。很有可能，学生在下次课堂中会积极参与课堂，并且在犯错前会三思而后行。
这两种学习理论很大程度上解释了人类行为是如何形成的。然而，也有观点认为行为主义未能考虑到自主意识、自我调节和其他类型的学习等重要因素。因此，也产生了另外两种行为理论。
社会学习理论：观察他人
社会学习理论由班杜拉 (albert bandura) 在 20 世纪 70 年代提出，他认为仅靠条件反射无法解释所有行为。该理论的核心认为，人们通过观察他人来学习。这种观察学习不仅发生在观察榜样行为，而且还发生在聆听行为描述或查看符号模型时，这就为我们提供了许多学习机会。
社会学习理论强调行为也受到心理认知的影响，如动机或思维。与行为主义的另一个区别是观察学习并不一定会导致长久行为改变。即人们可能学习新的信息，但实际上并没有表现出新行为。
到目前为止，我们已经确定人类行为可以通过经验和观察来塑造。关系框架理论描述了第三种学习行为方法。
关系框架理论：语言的作用
关系框架理论（rft）是steven hayes等人在20世纪80年代提出的，它建立在经典行为主义的基础上，主要关注人类语言在学习新行为中的作用。该理论认为，语言使我们能够间接学习新信息，关键的学习过程是刺激之间的关系或关系框架，即人类可以用语言将任何事物相互联系起来。
举个例子，假设你遇到三个新朋友：a、b和c。a向你介绍自己，并解释说b是他的弟弟，c是他的父亲。通过直接学习这些关系（b-a、c-a），你可以间接了解其他几种关系，比如你可以得出 a是b的兄弟 (ab) 和 c的儿子 (ac)。这在 rft 中称为“相互包含”。但你也可以理解为b是c的儿子（bc） ，c是b的父亲（cb），这被称为“组合互含”。
尽管这些关系可能看起来很明显，但这个例子表明我们可以通过已知的关系或框架间接学习。当我们知道的关系越多，就能推导出更多的关系。此外，就像社会学习理论一样，该理论表明我们不需要实际经验来学习新信息。
为什么改变行为很难？
根据个人经验我们会发现，改变行为可能很困难。也许你曾尝试多做运动或多吃健康食品，但一周后却发现又回到了老样子。
行为改变为何如此困难？
我们约 95% 的行为是由无意识驱动的，如果要意识所有的行为需要消耗太多的认知精力。因此，大部分都变成了自动化的习惯的一部分。此外，从行为主义角度出发，环境通过关联和后果塑造我们的行为。因此，想要改变的行为的后果同样很重要。比如你想要更频繁地锻炼，这种行为会带来什么结果？精力更充沛，身体更健康，身材更好。但要做到这一点，你必须锻炼、流汗，放弃舒适的休息时间。可以发现，新行为发生后不愉快的后果会立即出现，而你必须坚持数周甚至数月，才能体验到你的行为带来的愉快的后果。因此，当前可见的不愉快后果胜过长期抽象的奖励就不足为奇了。
如果我们对95% 的行为都毫无意识，又怎么能指望改变它们呢？然而，这些原则同样为我们提供了行为改变可能性的思路。
行为改变
利用自动化行为的一个有效方法是习惯叠加。具体来说，就是在原有习惯的基础上再添加新的行为。比如当你经常忘记吃药时，可以在已有习惯（如早上刷牙）上叠加新的吃药行为。
通过让新的行为成为自动化常规的一部分，你更有可能坚持下去。其好处在于，一旦新行为成为习惯，你就可以继续叠加其他新行为。
后果的力量
同样，可以利用后果的力量，让你所期望的行为短期后果更加积极，同时让拖延行为的短期后果付出更高的代价。
比如，你可以在每次吃健康餐时奖励自己，简单的表扬都会产生影响。积极想象行为的长期效益同样有效。如果你想让拖延行为的后果付出更高的代价，你可以尝试与伙伴合作，互相监督，制定惩罚机制。
改变你的环境
改变环境是另一个方法。如果电视正开着，你的运动服放在另一个房间，那么你更可能躺在沙发上而不是开始运动。相反，关掉电视，把运动相关的物品都准备好，则更容易开始运动。
认知行为疗法也是基于这个原则。在治疗师的帮助下，自闭症、帕金森症、fsh人格障碍、或其他精神障碍患者的行为会被检查并逐渐改变。
而为了尽可能为患者提供好的治疗，对行为进行精确的测量和持续的研究至关重要。
定性与定量研究
测量人类行为的研究工具主要可分为定性测量和定量测量，以此就形成了两种研究类型：定性研究和定量研究
什么是定性研究？
定性测量通过研究行为的潜在原因、观点和动机，帮助研究者更深入地了解人类行为。通常用于探索性研究，有助于理解现象的来龙去脉，以及它们如何影响个人和群体。注重细节，试图解释人们“如何”以及“为什么”这样做。
测量定性数据的方法
这类研究的样本量通常很小，因为需要大量人力。测量定性数据的方法包括深度访谈、焦点小组访谈、行为观察及使用开放式非结构化问卷，且最好在自然环境中进行。
什么是定量研究？
定量测量主要用于量化偏好、观点、事实、行为和其他可定义的变量，从更大的样本群体中归纳出结果。它用于解释“有多少”及“多长时间”等问题。结果会以数字呈现，研究者可以对收集的数据进行统计分析。测量定量数据的方法包括调查、结构化问卷和使用封闭式调查。
结合定性和定量数据
行为研究的最终目的是发现真相。然而，如果没有好的数据，结论只是猜测。将定性数据与定量数据相结合将为研究者提供有关某种行为及其各个方面的深入信息。两种不同的方法相辅相成，可以平衡各自的不足。
行为观察
研究人类行为非常重要的一部分是进行观察。有比通过观察某人的行为来解释其行为更好的方法吗？
观察性研究
观察性研究通常在家庭、工作场所或专门设计的观察实验室中进行。观察一个人真实的行为是不介入，不打扰。通过使用行为观察记录分析系统（the observer xt），可以拍摄观察对象的一举一动，而无需亲临现场，也可以对所有感兴趣的行为进行编码与分析，将定性数据转化为定量数据。
视频观察也是研究人类行为的好方法。视频的使用极大地扩展了任何研究项目的范围。通过视频编码，你可以对行为进行逐帧的精确描述。行为测定快速复盘系统（viso）是在多个房间进行高质量录制音视频的理想解决方案，可提供深入了解行为过程、行为表现所需的视频材料。
观察大脑行为
观察一个人行为的另一种方法是观察其内部，更具体地说：观测大脑。由于我们无法意识大脑内部发生的大部分过程，因此研究大脑活动可以为理解人类行为提供新的视角。
可以通过观察行为和大脑活动之间的相关性进行研究，如研究受伤的大脑及其对患者的影响。探究大脑活动有助于解决更多人类行为中尚未被了解的问题。
阅读博客文章：《认知神经科学三部曲| 行为》，了解更多行为与认知神经科学知识。
生理测量
尽管被试可能看起来很平静，但他可能隐藏着巨大的压力。为了揭示这种压力水平，你可以将行为编码与数据采集系统获取的生理测量数据结合起来进行分析。
在采集行为观察数据时，同时获取生理数据，如脑电、心电、肌电、血压、皮肤电导和面部表情等。皮肤电导是一种测量皮肤电的方法，可作为心理或生理唤醒的指示；脑电图可以记录测试期间大脑的神经元活动，而面部表情分析系统（facereader）可以追踪面部表情，提供有关情绪状态的数据。这些生理测量方法使我们想要研究由外部事件引起的生理和行为之间的相互作用成为可能。
让多模态研究变得简单
组合多种类型的测量要求很高，尤其是在使用来自不同制造商的测量工具时，必须进行校准、启动和同步。超模态行为洞察平台（noldushub）就是一个用于人类行为研究的一体化研究平台。
这款全新的软件专为简化多模态研究而设计，简单而强大。旨在在全过程中简化多模式研究，能够消除使用一系列设备同时测量多种数据的麻烦，使研究者获得高质量的数据，以更全面地了解人类行为。
内隐测量
虽然调查问卷对于获取观点、性格特征或（心理）健康问题方面十分有效，但也存在一定局限性。其中最重要的问题在于，回答可能存在偏差。社会赞许效应认为，人们倾向于给出社会期望的答案，因此被试很有可能受到实验环境的影响，或以某种方式回答所有问题。此外，我们无法总是意识到自己的想法、感受或行为，正如前文所提，人类大约 95% 的行为是无意识的、自动化的。因此，关于自己的一些信息可能不会引起我们的注意。
基于这些局限，研究者制定了隐性测量的方法来捕捉我们无意识的想法、情绪和行为。内隐测试要求人们对不同的刺激做出快速反应，其反应时间的差异可以反映对某事的真实感受。例如一项内隐偏好测试，会要求被试将电脑屏幕两侧的单词分类。当遇到积极词汇（“好”、“快乐”）或猫的图片时，被试必须选择左边；当看到负面词汇（“坏”、“丑”）或狗的照片时，要求选择右边。在另一阶段，这些配对被颠倒过来。如果与“积极词汇”和“猫”配对相比， “积极词汇”和“狗”配对的反应时更小，则表明被试对狗有内隐偏好。其他内隐测试也经常被用于评估接近和回避行为、注意偏差或关系框架。
新方法和工具也逐渐被用于内隐测量，如使用面部表情分析系统（facereader）自动追踪并分析基本情绪、效价、唤醒度、情感状态等，获得被试直接且内在的情绪反应；使用眼动仪则可以追踪其注视点的轨迹及注视区域等，使分析被试注意行为成为可能；使用数据采集系统系统获取心率、皮电、脑电等生理数据，从生理角度分析行为，弥补外显测量的不足。
人类行为是如此丰富而神秘，它涉及感知、情绪、认知思维等生理与心理的多个方面，在各个研究领域中都获得了不同的关注。在本系列文章的下篇中，我们会分享不同领域中最新的行为研究案例，并为你解答诺达思是如何帮助研究者进行行为分析的。
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