1. 引言
人们在做出决策特别是一些重要决策时，比如高考后填报志愿，毕业后找工作等，往往不是通过一己之力找到最佳的解决方案，而是会主动或被动地寻求他人建议。他人建议不仅能为我们提供看待问题的不同视角，还能提供更多的信息，有助于提高决策的质量(Minson et al., 2011; Gino & Schweitzer, 2008)。因此，选择一位合适的建议者是尤为重要的。
一般而言，建议者被认为是提供判断和行动方案的人(Gino et al., 2012; Gino & Schweizer, 2008; Polman, 2012)。以往建议研究主要基于“决策者–建议者系统”范式(Judge-Advisor System, JAS) (Sniezek & Buckley, 1995)，关注个体在采纳建议时的策略及影响因素(孙露莹等，2017；Bailey et al., 2022)，并没有过多关注采纳建议前的建议者选择过程，而对建议者具备的相关特质的偏好和选择有时会对决策结果产生关键性的影响(Hur et al., 2020)，因此本研究关注个体做出最终决策前的建议者选择过程，以揭示建议者选择的普遍规律，为实际选择提供一定的借鉴和启示。
如上文所述，在JAS范式的研究中，建议者大多是由实验者在特定情境中编造的，并不会与决策者进行互动(Budescu & Rantilla, 2000; Schrah et al., 2006)。然而在日常生活中，建议者与决策者的关系通常是建立在一个可以持续互动的情感基础上的(Hoffman et al., 1994; List, 2004)。因此，有研究者对现实背景下的“建议者”进行了重新定义，即不仅仅是在一次性的任务中简单地提出与任务相关的建议，更重要的是在一个相对持久的关系中为决策者提供情感的支持与反馈(Heath & Gonzalez, 1995; Noe et al., 2002)。本文中提到的“建议者”正是基于这一理论观点(Hur et al., 2020)，即建议者不仅在某一任务情境中提供解决问题的建议，同时与决策者因情感联结而存在较为长期的关系。这种界定也有助于更好地将所得结论推及到现实决策。
那么在现实情境下，个体在选择建议者时，会将何种类型的建议者作为可与自身建立情感联系的对象？或者说个体更倾向于选择具有什么特质类型的建议者？人们在选择建议者时，会对其潜在的不同特征(如专业水平，经验等)进行衡量，其本质仍属于社会认知的内容。因此对建议者类型的划分可以参照社会认知所涉及的维度。
社会认知的内容结构最早是由Fiske et al. (2002)在刻板印象内容模型(SCM)中正式提出，包括两个基本维度：其中一个与热情(warmth)或社会性特质有关，另一个与能力(competence)或智力型特质有关。热情是对意图的感知，如友好、助人、真诚等；能力是对实现这种意图的能力感知，如智力、技能、高效率等(佐斌等，2015)。有关该“大二”模型的研究主要集中于模型的普适性及两维度代表性、命名准确性，两维度内部的关系和两维度的权重差异和偏好问题(张庆，王美芳，2011；佐斌等，2015)。但是尚未有研究系统探究在建议者选择中，人们会更看重热情还是能力。
根据“大二”模型，个体在热情与能力两个基本维度的选择上存在着“热情优先(the primacy of warmth)”效应。比如研究表明，人们对热情的判断在时间上快于对能力的判断(Ybarra et al., 2001)，人们对热情的判断在时间上早于对能力的判断(Willis & Todorov, 2006)，人们更倾向于利用热情信息对他人进行判断(Ybarra et al., 2008)。对于这一现象有两种解释观点：目的/能力解释(intention/ability account)和双重收益解释(double interest account)。前者是从进化的角度，认为与他人能否实施其意图的能力相比，他人的意图对判断者来说具有更重要的生存价值(Wojciszke & Abele, 2008)。后者认为热情特质反映了他人获益，即他人可以直接从特质拥有者的热情特质中获益，而能力反应个体自身获益，即能力更多的会给特质拥有者获得回报(Abele & Wojciszke, 2007)。
那么在建议者选择中，人们是否也会表现出热情优先效应？更为具体地，当建议者的热情和能力特质不可兼得时，或者当个体面临高热情–低能力或高能力–低热情建议者时，个体是否也会更看重热情维度而非能力？基于此，本研究选取了与大学生生活贴近的毕业论文导师选择情境(王修欣等，2022)，通过两个实验探讨该问题。实验1通过文字描述给被试呈现了高热情–低能力导师和高能力–低热情导师。实验2则以过去两届毕业生评分的方式呈现两位导师信息，以减少文字描述的主观性，增加实验的内部效度。
2. 实验1：以文字主观描述导师信息
2.1. 研究目的
实验1用文字描述了不同导师的信息，让被试评价选择意愿并做出选择，以初步探究个体选择建议者时是否存在热情优先效应。
2.2. 研究方法
2.2.1. 被试
样本量通过事先的功效计算(power analysis)确定(Faul et al., 2007)。研究主要采用配对样本t检验进行数据分析，设定显著性水平为0.05，统计检验力为0.8，为了获得中等效应量，至少需要34名被试。研究最终招募64名大学生被试，根据两道测谎题剔除无效数据5个，剩余有效数据59个。最终有效被试年龄在18至21岁之间(M = 19.35, SD = 0.75)，其中男生10名。
2.2.2. 研究设计
采用单因素被试内设计，自变量为评价对象，包括高热情–低能力建议者和高能力–低热情建议者两个水平。因变量为被试对不同评价对象的选择意愿和选择行为，其中被试的选择意愿有两种测量方式。
2.2.3. 研究程序
研究中让被试想象自己是一名大四的学生，需要选择毕业论文指导老师。接下来会给被试呈现两个导师的描述，对于高热情–低能力导师描述为：乐于助人，很有耐心，也是一个好的倾听者；但是缺乏自信，在学术上创新性不足，做事也缺少条理性。对于高能力–低热情导师描述为：非常自信，在学术上有创新性，做事条理分明；但是对他人有些漠不关心，缺少耐心，也不太善于倾听。材料中用“A”和“B”分别指代两位导师，并对其呈现顺序进行了平衡。
采用Likert 7点量表测量被试选择意愿，即让被试分别评价在多大程度上愿意选择高热情–低能力或高能力–低热情导师，1代表非常不愿意，4代表不确定，7代表非常愿意。此外，采用11点量表测量被试的选择意愿，即让被试评估在两位导师间更愿意选择哪一位，1代表非常愿意选择高热情–低能力导师，6代表不确定，11代表非常愿意选择高能力–低热情导师。随后让被试在两位导师间进行选择。
接着进行操纵有效性检验，让被试对两位导师以下表述的赞同程度在1到7中进行评价，1代表非常不赞同，7代表非常赞同：“A导师非常有能力”、“A导师非常热情”、“B导师非常有能力”、“B导师非常热情”。然后让被试回答两道测谎题，“在刚才的情境中让您想象自己是大几的学生？”“在刚才的情境中让您选择什么指导老师？”最后，让被试填写性别、年龄和年级等基本信息。
2.3. 研究结果
被试的性别、年龄和建议者的呈现顺序对因变量没有显著影响，在数据分析中不再考虑。
2.3.1. 操纵有效性检验
以评价对象和评价维度(能力/热情)为自变量，被试的赞同程度为因变量，进行重复测量的方差分析。结果表明：评价对象主效应显著，F (1, 54) = 19.10，p < 0.001，偏η2 = 0.26，被试对高热情–低能力建议者的评分(M = 4.92, SD = 1.95)高于高能力–低热情建议者(M = 4.23, SD = 2.37)。评价维度主效应显著，F (1, 54) = 17.63，p < 0.001，偏η2 = 0.25，被试对热情维度的评分(M = 4.25, SD = 2.41)低于能力维度(M = 4.89, SD = 1.91)。
此外，两者的交互作用显著，F (1, 54) = 302.58，p < 0.001，偏η2 = 0.85。简单效应分析表明(表1)，被试认为高热情–低能力建议者比高能力–低热情建议者更热情，F (1, 54) = 357.32，p < 0.001，偏η2 = 0.87；认为高能力–低热情建议者比高热情–低能力建议者更有能力，F (1, 54) = 94.55，p < 0.001，偏η2 = 0.64。这些结果均表明对不同建议者的操纵是有效的。
Table 1. Descriptive statistics of subjects’ ratings on the different dimensions (M ± SD)
表1. 被试对不同维度评分的描述统计(M ± SD)
2.3.2. 评价对象对建议者选择意愿的影响
以评价对象为自变量，被试分别对两位导师的选择意愿为因变量，进行配对样本t检验。结果表明：评价对象会对被试建议者的选择意愿的影响边缘显著，t (58) = 1.86, p = 0.068。被试对高热情–低能力建议者的选择意愿(M = 4.64, SD = 1.52)趋向高于高能力–低热情建议者(M = 4.00, SD = 1.58)。
以评价对象为自变量，被试在两个导师间更愿意选择哪个的选择意愿为因变量，进行单样本t检验，检验值为量表的中值6。结果表明：评价对象的选择意愿评分显著小于量表中值(M = 5.47, SD = 3.15)，t (58) = 13.34，p < 0.001，Cohen’s d = 3.50。这意味着，相比于选择高能力–低热情建议者，被试更愿意选择高热情–低能力的建议者。
2.3.3. 评价对象对建议者选择行为的影响
以评价对象为自变量，被试的选择行为为因变量，进行卡方检验。结果表明：被试更多选择高热情–低能力建议者(f0 = 39)而非高能力–低热情建议者(f0 = 20)，c2 (1) = 6.12，p = 0.013。
2.4. 讨论
实验1采用选择意愿和选择行为，系统探究了个体在建议选择中的偏好。结果表明个体更倾向于选择高热情–低能力，表明社会认知中的热情优先效应在建议者选择中仍然存在。然而，实验1的材料对于建议者的描述具有一定的主观色彩。因此实验2将对建议者的文字描述改为客观的评分，对热情和能力程度进行量化，以提高实验的内部效度。
3. 实验2：以数字评分客观呈现导师信息
3.1. 研究目的
实验2旨在进一步探究个体为自己选择建议者时是否存在热情优先效应。
3.2. 研究方法
3.2.1. 被试
样本量功效计算与实验1相同，研究共发放问卷164份，有效问卷为115份，有效率为70.12%。有效被试中男生36名，年龄在18至21岁之间(M = 19.50, SD = 0.72)。
3.2.2. 研究设计
同实验1。
3.2.3. 研究程序
情境仍为实验1中的导师选择情境，但是对导师的热情和能力水平，采用评分的形式呈现。具体地，告知被试导师评分为前两届毕业生对这些导师的评分情况。具体评分见表2，其中根据热情和能力水平的差异共分为高、中、低三组，分值差别分别是3、6和9。研究中对导师的呈现顺序进行了平衡。因变量的测量与操纵有效性检验均与实验1相同。
Table 2. Ratings of the three groups of tutors on the different dimensions
表2. 三组导师在不同维度的评分情况
3.3. 研究结果
被试的性别、年龄和建议者的呈现顺序对因变量没有显著影响，在数据分析中不再考虑。
3.3.1. 操纵有效性检验
将评价对象和评价维度(能力/热情)为自变量，被试的赞同程度为因变量，进行重复测量的方差分析。结果表明：
在低差异组中，评价对象主效应不显著，F (1, 114) = 2.600，p = 0.110，评价维度主效应不显著，F (1, 114) = 2.223，p = 0.139而自变量间交互作用显著，F (1, 114) = 55.302，p < 0.001，偏η2 = 0.327。简单效应分析表明，被试认为高热情–低能力建议者(M = 5.63, SD = 1.333)比高能力–低热情建议者(M = 4.83, SD = 1.344)更热情，F (1, 114) = 52.309，p < 0.001，偏η2 = 0.315；认为高能力–低热情建议者(M = 5.64, SD = 1.201)比高热情–低能力建议者(M = 5.02, SD = 1.284)更有能力，F (1, 114) = 32.748，p < 0.001，偏η2 = 0.223。这些结果表明问卷中对低差异组建议者的评分设置是有效的。
在中差异组中，评价对象主效应显著，F (1, 114) = 17.264，p < 0.001，偏η2 = 0.132，被试对高热情–低能力建议者的评分(M = 5.37, SD = 1.328)高于高能力–低热情建议者(M = 5.09, SD = 1.371)，评价维度主效应不显著，F (1, 114) = 0.057，p = 0.811。此外，自变量间交互作用显著，F (1, 114) = 169.433，p < 0.001，偏η2 = 0.598。简单效应分析表明，被试认为高热情–低能力建议者(M = 6.04, SD = 1.012)比高能力–低热情建议者(M = 4.40, SD = 1.220)更热情，F (1, 114) = 189.988，p < 0.001，偏η2 = 0.625；认为高能力–低热情建议者(M = 5.77, SD = 1.155)比高热情–低能力建议者(M = 4.70, SD = 1.270)更有能力，F (1, 114) = 67.120，p < 0.001，偏η2 = 0.371。这些结果表明问卷中对中差异组建议者的评分设置是有效的。
在高差异组中，评价对象主效应不显著，F (1, 114) = 1.612，p = 0.207，评价维度主效应不显著，F (1, 114) = 0.042，p = 0.839。而自变量间交互作用显著，F (1, 114) = 90.243，p < 0.001，偏η2 = 0.442。简单效应分析表明，被试认为高热情–低能力建议者(M = 5.47, SD = 1.259)比高能力–低热情建议者(M = 4.22, SD = 1.349)更热情，F (1, 114) = 77.368，p < 0.001，偏η2 = 0.404；认为高能力–低热情建议者(M = 5.37, SD = 1.280)比高热情–低能力建议者(M = 4.30, SD = 1.370)更有能力，F (1, 114) = 57.364，p < 0.001，偏η2 = 0.335。这些结果表明问卷中对高差异组建议者的评分设置是有效的，如表3所示。
Table 3. Descriptive statistics of subjects’ ratings on different dimensions of different tutors (M ± SD)
表3. 被试对不同导师不同维度评分的描述统计(M ± SD)
3.3.2. 评价对象对建议者选择意愿的影响
以评价对象为自变量，被试分别对两位导师的选择意愿为因变量，进行配对样本t检验。结果表明：在低差异组中，评价对象会对被试建议者的选择意愿具有显著影响，t (114) = 2.919，p = 0.004 < 0.05，Cohen’s d = 0.368。被试对高热情–低能力建议者的选择意愿(M = 5.63, SD = 1.217)高于高能力–低热情建议者(M = 5.14, SD = 1.438)；在中差异组中，评价对象会对被试建议者的选择意愿具有显著影响，t (114) = 3.057，p = 0.003 < 0.05，Cohen’s d = 0.395。被试对高热情–低能力建议者的选择意愿(M = 5.48, SD = 1.241)高于高能力–低热情建议者(M = 4.95, SD = 1.433)；在高差异组中，评价对象会对被试建议者的选择意愿没有显著影响，t (114) = 0.943，p = 0.347。但是被试对高热情–低能力建议者的选择意愿(M = 4.98, SD = 1.439)高于高能力–低热情建议者(M = 4.80, SD = 1.476)，结果具有显著的趋势。
以评价对象为自变量，被试在两个导师间更愿意选择哪个的选择意愿为因变量，进行单样本t检验，检验值为量表的中值6。结果表明：在低差异组中，评价对象会对被试建议者的选择意愿产生显著影响，t (114) = −2.349，p = 0.021 < 0.05，Cohen’s d = −0.440。建议者的选择意愿评分显著小于量表中值(M = 5.33, SD = 3.057)，具体来说，相比于选择高能力–低热情建议者，被试更愿意选择高热情–低能力建议者作为建议者；在中差异组中，评价对象会对被试建议者的选择意愿产生显著影响，t (114) = −1.994，p = 0.049 < 0.05，Cohen’s d = −0.374。建议者的选择意愿评分显著小于量表中值(M = 5.43, SD = 3.087)，具体来说，相比于选择高能力–低热情建议者，被试更愿意选择高热情–低能力建议者作为建议者；在高差异组中，评价对象没有对被试建议者的选择意愿产生显著影响，t (114) = −1.157，p = 0.250。但是建议者的选择意愿评分小于量表中值(M = 5.67, SD = 3.022)，即相比于选择高能力–低热情建议者，被试倾向于选择高热情–低能力建议者作为建议者，结果具有显著的趋势。
3.3.3. 评价对象对建议者选择行为的影响
以评价对象为自变量，被试的选择行为为因变量，进行卡方检验。结果表明：
在低差异组中，评价对象对建议者选择行为具有产生显著影响，c2 (1) = 7.313，p = 0.007 < 0.05。具体而言，被试为自己选择高热情–低能力建议者(f0 = 72)时要多于选择高能力-低热情建议者(f0 = 43)。
在中差异组中，评价对象对建议者选择行为具有产生显著影响，c2 (1) = 7.313，p = 0.007 < 0.05。具体而言，被试为自己选择高热情–低能力建议者(f0 = 72)时要多于选择高能力–低热情建议者(f0 = 43)。
在高差异组中，评价对象对建议者选择行为没有产生显著影响，c2 (1) = 3.139，p = 0.076，然而被试为自己选择高热情–低能力建议者(f0 = 67)时要多于选择高能力–低热情建议者(f0 = 48)。
3.4. 讨论
实验2采用客观评分的方式呈现导师信息，得到了与实验1相似的结果，即人们更倾向于选择高热情–低能力的导师。实验2还操纵了热情和能力维度上的差异，发现中、低差异组中，评价对象对建议者选择意愿、倾向和选择行为具有显著影响；而高差异组中，评价对象对建议者选择意愿和选择行为没有显著影响，但有显著的趋势。
4. 总讨论
个体在选择建议者时更看重热情还是能力？根据大二模型，个体在进行社会认知时，会对热情与能力这两个基本维度进行权衡。而且以往有研究表明，人们在权衡时会更看重热情，即表现出热情优先效应。本研究基于社会认知的热情–能力模型，通过两个实验对此进行了探讨。研究结果较为一致地表明，人们在选择建议者时更看重热情而非能力。本研究将大二模型扩展至建议者选择情境，即发现人们在选择建议者时，也存在这种热情优先效应。
以往研究也有一些类似的发现。比如研究表明，个人基于经验或专业水平预测自己对建议者的选择，而实际在决策时却基于建议者表现的积极性(Hur et al., 2020)。相反，尽管接受批评会令人不悦，但相比于积极的反馈而言，这种建设性的批评会有更高的信息价值(Dweck & Leggett, 1988; Ruttan & Nordgren, 2016; Trope & Brickman, 1975)。在预测自己选择何种建议者时，人们往往会低估这种情感支持的作用；当人们真正在选择建议者时，会不自觉地对建议者表现出的积极性进行回应。
“热情优先效应”预测了个体为自己选择建议者时的选择意愿和选择行为，解释水平理论或许可提供一些解释。根据解释水平理论，当个体与被感知事物的心理距离较近时倾向于利用低水平建构(Trope & Liberman, 2003)。心理距离是以自我为中心，随时间、空间、概率和社会距离的增加而变远(Trope & Liberman, 2010)。当个体为自己决策时，以自我为锚定点，此时心理距离应为零。由此可以推断出个体为自己选择建议者时倾向于利用低水平解释。而在低水平解释下，人们更关注可得性(feasibility)，偏爱简便易行的选项(Zhao et al., 2007)，因此为自己决策时更大程度上受到可得性高低的影响(徐惊蛰，谢晓非，2011)。
在建议者选择时，建议者的热情程度指建议者是否愿意积极参与到对决策者的建议过程中。热情程度越高说明建议者越能与决策者形成一个良好的互动关系，并能即时地对建议结果进行反馈。同时，热情的建议者对我们来说一般是可得的，他们可以是与我们关系好的老师、朋友、父母等等。而有能力的建议者，比如某个领域的专家、教授等，他们的专业水平较高，却是我们日常生活中无法接触到的，甚至有时需要花费一定的金钱才可以获得建议。这经常会让我们望而止步，并转而选择易得的热情建议者。
一般认为建议者的能力越高，为决策者提供的信息价值越高，最终的决策质量越好。为了做出更好的决策，个体在选择建议者时应该更加看重能力特质。而实际上我们会更倾向选择高热情特质的建议者。这也说明我们并不一定是决策上的“经济人”，而是会存在认知上的偏见。我们倾向于认为热情、耐心且友好的建议者会更加适合自己，而对权威性、高能力的建议者敬而远之。虽然热情他人的建议有时也能得到满意的结果，但可能难以助力个体得到最优决策。这是值得人们在日常生活中警惕的。
本研究为人们如何选择建议者提供了借鉴意义，但存在一些不足。首先，本研究重点探讨的是生活中的“两难现象”，即热情和能力特质不可兼得时的建议者选择情境，这样的设置具有一定的合理性。但是现实生活中两者可能有更加复杂的关系(佐斌等，2014)，值得未来研究关注。其次，实验1与实验2都采用导师选择情境，选择的被试都是大学生，该结果是否能够推论到其他生活中的决策场景中也需要谨慎考虑。
5. 结论
人们在建议者选择中会表现出热情优先效应，即更看重热情维度而非能力维度。