1 引言

2019年中国互联网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2018年12月，中国网民规模达到 8.29亿，互联网的普及率为59.6%。其中，游戏用户已达到4.84亿，用户使用率为58.4%。网络游戏用户年龄范围主要集中在10～39岁之间，视频游戏已经成为青年人主要的娱乐方式，游戏对青年人心理与行为的影响也逐渐成为社会和研究者们关注的热点问题。

在以往研究中，多数研究集中在游戏的负面影响上，Anderson和Bushman（2001）提出一般攻击模型（general aggression model, GAM）来解释暴力游戏对攻击性行为的影响。基于该模型，研究者发现玩暴力视频游戏会产生暴力的认知（Gilbert, Daffern, Talevski, & Ogloff, 2013）、情绪（Hasan, Bègue, Scharkow, & Bushman, 2013）和行为（Adachi & Willoughby, 2011）。

然而并不是所有的游戏都是暴力游戏。根据一般攻击模型，暴力视频游戏会增加青少年的攻击行为，那么玩亲社会视频游戏是否能促进亲社会行为呢？在一般攻击模型的基础上，Buckley和Anderson（2006）提出一般学习模型（general learning model, GLM）来解释亲社会视频游戏对亲社会行为的影响。一般学习模型认为，个人因素和环境因素交互作用于个体内部状态，引发个体内部的认知、情绪、生理唤醒的改变，进而影响个体对行为的评估与决策，决策结果决定了个体的外显行为（张一, 陈容, 刘衍玲, 2016）。基于一般学习模型，Greitemeyer等人发现亲社会视频游戏中的亲社会内容会增加玩家的亲社会的认知（Greitemeyer & Osswald, 2011）、情感（Saleem, Anderson, & Gentile, 2012a）和助人行为（Saleem, Anderson, & Gentile, 2012b）。

1.1 游戏中的合作对合作行为的影响

Jerabeck和Ferguson（2013）通过辣椒分配法和囚徒困境分别测量攻击性行为和合作行为，探索游戏类型（亲社会暴力游戏、反社会暴力游戏或非暴力游戏）和游戏模式（单人或双人）对攻击性行为和合作行为的影响，结果表明，不同类型的游戏对玩家的攻击性行为无显著差异，但是合作玩游戏（相比单独玩游戏）可以显著降低玩家现实情景的攻击性行为；Velez和Ewoldsen（2013）通过问卷调查发现，与他人合作玩网络游戏的玩家更倾向于言语帮助和行为帮助。由此可以推断，在短时的游戏接触中，合作游戏模式可能是减弱攻击性行为，产生亲社会性行为的一个关键因素。基于一般学习理论，提出假设1：合作玩游戏可能会使合作行为水平提升。

1.2 性别和游戏习惯对合作行为的影响

一般学习模型中的短时效应认为个人因素和环境因素都会使个体状态发生改变。就个人因素而言，玩家的人格特质、游戏经验、性别差异等都会对视频游戏的迁移产生影响（吴四兰, 周宗奎, 牛更枫, 刘美婷, 2015）。人格特质方面，Ortiz de Gortari，Aronsson和Griffiths（2011）发现，游戏对受暗示性强的玩家产生的迁移作用更大；针对玩家的游戏经验，Jin和Li（2017）发现专家型玩家在游戏后的合作行为显著少于新手玩家；性别差异方面，相比男玩家，女玩家由于受到游戏角色身体比例的影响，更容易对自身体象产生消极评价（Barlett & Harris, 2008）。

从环境因素来看，游戏内容（暴力或亲社会）、游戏模式（单人或多人）也会对玩家的现实行为产生影响，如Jerabeck和Ferguson（2013）探索了单独或团队玩暴力或非暴力游戏对攻击性行为和亲社会行为的影响。本研究期望同时从个人因素（性别）和环境因素（游戏模式）进一步探索亲社会视频游戏对合作行为的促进作用。

合作行为存在性别差异，根据社会文化理论，社会赋予男性和女性不同的社会角色：女性被赋予照顾家庭的角色，往往倾向于无私、温暖、友好和合作；男性被期望拥有高的身份和地位，倾向于独立、自信和雄心勃勃（Eagly, 2009）。因此提出假设2：在经过合作游戏后，相比于男玩家，女玩家更倾向于选择合作。

一般学习模型认为，游戏接触对个体的影响有短时效应和长时效应。短时效应即个体因素和环境因素交互对个体内部状态的改变，从而改变评估、决策以及评估后的行为。当短时效应得到重复，游戏接触会对玩家产生长期影响，会改变玩家的认知图式和行为脚本，即长时效应（张一等, 2016）。个体在游戏中的社交互动会影响现实情境的社交，如与朋友使用游戏用语交流或在现实中更倾向与游戏朋友相处（Poels, Ijsselsteijn, & de Kort, 2015）。本研究推断玩家在游戏中的习惯（独自一人玩，与现实朋友玩，与网友玩）既可以作为个人偏好（选择参与游戏的方式），也可以作为环境变量（玩游戏时的社会背景）影响玩家游戏后的行为。因此提出假设3：单人和双人合作游戏后，玩家的游戏习惯会影响游戏后的合作行为。

1.3 合作的测量

以往研究多使用囚徒困境来测量合作行为（Ewoldsen et al., 2012; Jerabeck & Ferguson, 2013），但使用囚徒困境范式（如表1所示）测量合作行为存在明显的进攻优势策略（即选择进攻不会出现得0分的情况）；又由于囚徒困境严格来说不属于风险决策的情境（选择合作收益可能是20分或0分，两种结果相差20分，选择背叛收益可能是30分和10分，两种结果也相差20分），所以被试在囚徒困境中很可能为了风险规避而更倾向于选择背叛（即使被试想要合作）（Su et al., 2018）。

Chicken Game任务也是测量合作行为的范式（如表2所示）：一方面Chicken Game任务不存在背叛的优势效应；另一方面，在该任务中，选择背叛是高风险的（30分或−30分）行为，选择合作是低风险（10分或−10分）的行为，这点也符合现实社会困境中的高风险高回报、低风险低损失的情境，外部效度相比囚徒困境高。因此本研究选择Chicken Game范式来测量玩家游戏后的合作行为（Su et al., 2018）。

2 方法 2.1 被试

被试为38名年龄为18～26岁（M=21.05, SD=2.07）的在校本科生和研究生，男生17名，女生21名。另外，一名实验助手充当与被试进行游戏的陌生人。被试均为右利手，视力正常或矫正后正常，有玩游戏经历，但是均未玩过实验中使用的游戏。实验结束后给予被试报酬。

2.2 材料 2.2.1 游戏材料

亲社会视频游戏指游戏主题以亲社会内容为主, 并包含各种亲社会行为, 比如合作型游戏（Chambers & Ascione, 1987），含有助人内容、不含或含有较少暴力内容的游戏（Gentile et al., 2009），而且游戏目标是益于他人的游戏（Greitemeyer & Osswald, 2010）。Overcooked是一款模拟经营类合作型游戏。游戏内容是通过键盘操纵两个厨师（游戏角色）协作来完成客人预定的菜品。游戏目标是在4分钟内制作尽可能多的菜品以赚取更多的劳务费，所以游戏目标的实现很大程度依赖于两位玩家相互配合的程度。由于该游戏内容不含暴力内容、且需要玩家之间的合作互助以实现游戏目标，所以本文使用它作为实验材料。

选择Overcooked游戏中3-2关卡的单人模式和双人模式作为实验材料。3-2关卡的单人模式和双人模式的游戏目标、游戏内容等方面完全一致，唯一不同的是单人模式是一个玩家控制两个厨师，双人模式是两个玩家分别控制一个厨师。

2.2.2 Chicken Game任务

Chicken Game任务是研究人类合作行为的博弈任务。该任务有两个玩家，每个玩家有合作和背叛两种选择：当双方都选择合作时，双方都加10分；如果一方合作、另一方背叛，则合作者扣10分，背叛者加30分；如果双方都选择背叛，则双方都扣30分，正式实验前主试告诉被试最终的报酬与得分相关，分数越高，报酬越多。

2.3 实验设计

以2（性别：男/女、组间变量）×2（游戏模式：单人/双人、组内变量）的混合实验设计来测量性别和游戏模式对合作行为的影响；以3（游戏习惯：网友、朋友、独自）×2（游戏模式：单人、合作）的混合实验设计来测量游戏习惯和游戏模式对合作行为的影响。因变量为合作行为，指Chicken Game任务的10个试次中选择合作的次数。每一位被试都是先进行单人模式游戏，完成Chicken Game任务（前测）；再与另一位被试（实验助手，性别为女）一起完成同一关卡的双人模式游戏，再完成Chicken Game任务（后测）。

2.4 实验程序

实验前：被试填写基本情况调查表（性别、年龄、玩游戏的年限、是否玩过Overcooked游戏、最近一年经常玩的游戏等）；向被试介绍另一位参加实验的人（实验助手）。

单人模式：在被试单独完成单人模式的3-2关卡后，主试采用五点计分法采集被试在游戏过程中感受到的挫败感、游戏难度和熟练操作程度，然后告知被试，她/他将与另一位被试（实验助手）在两个隔间的两台电脑上进行在线的博弈任务。博弈任务是在E-prime程序上完成的，流程见图1，被试按F表示合作，J表示背叛，每次按键后会反馈博弈结果（被试不知道反馈结果是电脑以50%的概率伪随机产生的），并需要根据结果和自己的意愿再进行下一轮博弈（共10个trials），每一轮博弈得分都将决定被试最终获得的报酬，得分越高报酬越高。

双人模式：在被试与实验助手共同完成双人模式的3-2关卡后，主试采集被试在游戏过程中感受到的挫败感、难度和熟练操作程度，随后两人进入两个隔间，再进行一次Chicken Game任务（10个trials），后测博弈过程与前测一致。所有被试在实验完成后均没有对在线博弈产生质疑。

3 结果 3.1 实验操纵检查

从游戏操作方面来看，在对被试实验前游戏经历的调查中发现，78.95%（30个）的被试自我报告最经常使用手机玩游戏（如王者荣耀、跳一跳、欢乐球球等），21.05%（8个）的被试报告经常在电脑端玩游戏（如英雄联盟、Csgo、摩尔庄园等）。经常在电脑端玩游戏的被试，其游戏操作多为鼠标操作或鼠标配合个别按键操作，没有完全使用键盘操作的游戏经历。而本研究使用的Overcooked游戏，是通过键盘操作进行的（上下左右、AWSD、Shift、空格、Ctrl键等），所以被试实验前的游戏操作经验对本实验影响较小。

从游戏内容来看，63.16%（24个）的被试经常玩暴力游戏（如绝地求生、英雄联盟等），36.84%（14个）的被试经常玩中性内容游戏（如欢乐六边形、消消乐等）。因此推断被试在实验前的游戏经验中极少含有亲社会合作内容。

将控制组和实验组的挫败感、难度、熟练操作程度进行配对样本t检验，单人模式的挫败感（M=3.55, SD=0.80）高于双人模式（M=2.68, SD=0.96），t(37)=4.34，p<0.001；单人模式的难度（M=3.21, SD=0.81）高于双人模式（M=2.84, SD=0.68），t(37)=2.67，p<0.05；单人模式的熟练操作程度（数字越大代表对游戏操作越不熟练）（M=4.29, SD=0.84）大于双人模式（M=3.03, SD=0.85），t(37)=6.61，p<0.001。被试报告在单人模式游戏中感知到的游戏难度、挫败感都高于双人模式游戏，熟练操作程度低于双人模式，说明其在双人模式中产生了练习效应，所以本研究将两种游戏模式下的挫败感、难度、熟练操作程度的差值作为控制变量。

3.2 性别和游戏模式对合作行为的影响

重复测量方差分析结果显示性别对合作行为的主效应不显著F(1, 37)=1.32，p>0.05，η ${\,_{\rm p}^2}$ =0.04，游戏模式对合作行为的主效应显著，F(1, 37)=6.63，p<0.05，η ${\,_{\rm p}^2} $ =0.17，单人模式的合作行为（M=5.76, SD=2.28）低于双人模式（M=6.45, SD=2.20），性别、游戏模式对合作行为的交互作用显著，F(1, 37)=7.30，p<0.05，η ${\,_{\rm p}^2} $ =0.18。

简单效应分析得出（如图2所示），男性研究对象在单人模式游戏后的合作行为（M=6.06, SD=2.77）显著低于双人模式游戏后的合作行为（M=7.29, SD=2.23），t(16)=−4.44，p<0.001，Cohen’sd=−0.49，女性研究对象在两种模式游戏后的合作行为差异不显著；在单人模式游戏后，男性研究对象与女性研究对象游戏后的合作行为不显著；在双人模式游戏后，女性研究对象（M=5.76, SD=1.97）的合作行为显著低于男性研究对象（M=7.29, SD=2.23），t(36)= −2.25，p<0.05，Cohen’sd=−0.73。

3.3 游戏习惯和游戏模式对合作行为的影响

同样，游戏习惯（现实朋友/网络朋友/独自一人）对合作行为的主效应不显著，F(2, 36)=1.10，p>0.05，η ${\,_{\rm p}^2}$ =0.06，游戏模式对合作行为的主效应显著F(1, 37)=5.30，p<0.05，η ${\,_{\rm p}^2} $ =0.14，单人模式游戏后的合作行为（M=5.76, SD=2.28）低于双人合作模式游戏后的合作行为（M=6.45, SD=2.20），游戏习惯、游戏模式对合作行为的交互作用显著F(2, 36)=3.44，p<0.05，η ${\,_{\rm p}^2} $ =0.18。

简单效应分析得出（如图3所示），经常与网友一起玩游戏的被试在单人模式游戏后的合作行为（M=4.75, SD=2.09）显著小于双人模式游戏后的合作行为（M=6.17, SD=1.90），F(1, 32)=16.82，p<0.001，η ${\,_{\rm p}^2} $ =0.34，其他均不显著。

4 讨论

本研究验证了假设1，即双人合作模式的亲社会视频游戏可以促进博弈决策中的合作行为，这一结果与Velez和Ewoldsen（2013）的研究结果相一致。针对这一现象，社会互赖理论认为，在双人合作的情境下，目标的实现依赖于双方积极的配合，因此积极互赖被促进，而游戏任务的这种相互依赖性又会增加组内成员的责任感和凝聚力，使玩家意识到合作能够取得游戏的胜利，在这一过程中又促进了玩家的团队凝聚力和友情，使其在后续的博弈决策中的合作行为水平提升（郑淑贞, 盛群力, 2010）。此外，一般学习模型的短时效应认为：当与他人合作玩游戏这一环境因素输入后，个体内部的认知状态发生变化，个体意识到合作才能达到游戏的胜利，游戏结果输出后，个体对结果进行即时的评价来判断结果是否满意以及是否重要，得出积极评价后，个体会再一次评估思考后的行为，即合作能达到共赢，因而完成了一个从视频游戏中学习的过程，最终提高了博弈决策中的合作行为水平（Buckley & Anderson, 2006）。

男玩家与女玩家在合作游戏后的合作行为有差异。在单人模式游戏后，男玩家与女玩家的合作行为无差异，但是在双人模式游戏后，男玩家的合作行为要显著高于女玩家，也就是说男玩家在合作游戏后的博弈决策任务中更倾向于合作，这与Balliet，Li，Macfarlan和van Vugt（2011）的部分结果一致。他们通过元分析发现，在重复的小群体合作互动活动中，男性相比女性表现出更多的合作行为，而在大群体中，女性的合作行为要多于男性。本研究的实验是一名被试与一名实验助手共同完成两关游戏（练习和正式）和两轮博弈，更接近重复的小群体互动活动方式，而在社会困境任务中，当男性意识到合作能达到双赢时，往往对背叛和人际冲突的容忍度高于女性（Benenson et al., 2009），因而男玩家最终在博弈决策任务中表现出更多合作行为。此外，Hirnstein，Andrews和Hausmann（2014）发现，异性之间比同性表现出了更多的合作行为。根据进化理论，男性为了吸引女性，往往在异性面前表现得亲和大方（兰海强, 2014），又由于本研究的实验助手是一名女性，因此男玩家在实验过程的合作意愿更高；又由于女性对陌生人的合作意愿显著低于男性（Reevy & Maslach, 2001），因此，总体来说，合作游戏后男玩家在博弈决策中表现出的合作行为水平更高。

如何参与游戏的习惯也会对博弈决策中的合作行为产生影响，经常与网友一起玩游戏的玩家在双人合作游戏后的合作行为要显著多于单人游戏模式后的合作行为。启动效应理论认为，个体的社会认知与行为存在自动化的联结，当刺激激活个体的认知图式和行为脚本时，就会自动化地激活相应的情感、态度和行为（Ferguson & Bargh, 2004）。在双人合作模式的游戏中，被试是与陌生人合作玩游戏的，这一场景与同网友玩游戏的场景相似，这时启动效应激活了经常与网友玩游戏的被试的合作概念和合作行为图式，进而使他们表现出了更多的合作行为（Abbate, Ruggieri, & Boca, 2013）。而对于经常与现实中的朋友和独自一人玩游戏的被试来说，实验的游戏情景与被试的游戏习惯相似性较低，因而启动效应的影响较小。一般学习模型的长时效应认为，经常以某种习惯接触媒体，会改变个体的前认知和情绪结构，人格也会发生改变。经常与网友玩游戏的玩家在游戏中学会了与陌生人团队协作，因而更倾向于对陌生人表现出合作行为。虽然本文验证了一般学习模型，但是还存在不足。例如，虽然被试均未玩过Overcooked游戏，但其实验前玩同类型亲社会视频游戏的经验、中性游戏或暴力游戏中的小部分亲社会内容没有作为协变量控制，后续研究可以从这一方面出发提高结果的准确性。

本研究基于一般学习模型，首次探索了玩家如何参与游戏的习惯对博弈决策任务中合作行为的影响，一方面证明了短时亲社会视频游戏接触后，不同游戏习惯玩家在博弈决策中合作行为的差异，进一步证实了一般学习模型中游戏习惯的个人因素对游戏后合作行为的影响；另一方面也证实了，参与游戏的方式可以通过长时效应，影响玩家的合作行为。由于本研究探索的是陌生人之间的合作，所以可以推断亲社会视频游戏中的合作成分可能会有效推动新集体的合作。亲社会合作类视频游戏也许可以作为一种团队建设的方法促进企业新员工和学校新集体的合作行为。

5 结论

（1）双人合作模式游戏可以促进玩家在博弈决策任务中的合作行为；（2）双人合作模式游戏后，博弈决策任务中的合作行为存在性别差异，男玩家（相比女玩家）在博弈决策任务中的合作行为更多；（3）玩游戏的习惯影响博弈决策中的合作行为，相比于经常习惯与现实朋友玩游戏和独自玩游戏的玩家，经常习惯与网友玩游戏的玩家在双人合作模式游戏后的合作行为更多。