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同伴在场对风险感知和行为意向的影响

摘要：本文研究了共同在场和自行车骑行行为之间的关系。我们认为，由于骑行者对风险行为高发的三种交通情境（如红灯、直行，左转）的看法不同，同行车手的出现将会在不同程度上促进或抑制骑行者的风险行为。年轻的骑行者（N = 207）被随机分配到两种实验情境（独行与同伴在场）。他们填写了一份基于情景实例的调查问卷，问卷情景包括他们在三种特定情景下实施风险行为的意向，以及他们对这些情景的风险感知和其作为骑行者的自我感知效率。我们假设，当个体认为实施风险行为的群体风险低于个人风险时，同行者的风险行为将会促使他们也采取行动。相反的，当个体认为实施风险行为的群体风险高于个人风险时，同行者的风险行为将会降低他们实施风险行为的意向。研究结果验证了假设。研究结果为减少骑行者风险行为的频率提供了建议，有助于开发新的、有效的教育和干预措施。

1 绪论

道路运输可以被定义为涵盖不同道路使用者（例如司机，行人，骑行者）相互作用的社会活动，这种社会活动使道路使用者能够根据他人的存在与否而采取不同的风险行为。例如，乘客的存在经常与实施安全行为有关（Baxter, Manstead, Stradling, Campbell, Reason, amp; Parker, 1990; Doherty, Andrey, amp; MacGregor, 1998; Evans, 1991; Hing, Stamatiadis,amp; Aultman-Hall, 2003; Isaac, Kennedy, amp; Graham, 1995; Reiszlig; amp; Kruuml;ger,1995; Rueda-Domingoa et al., 2004; Vollrath, Meilinger, amp; Kruger,2002），或者与实施危险行为有关（Lam, Norton, Woodward, Connor, amp;Ameratunga, 2003; Preusser, Ferguson, amp; Williams, 1998）。Sanders（1981）认为，旅客可以让驾驶员将他或她的注意力分为主要任务（驾驶）和与乘客的相互作用，导致认知冲突。这种冲突促使驾驶者降低驾驶速度（Black, 1978）来弥补对主要任务认知焦点的缺乏，当跨越交叉点（Ebbensen amp; Haney, 1973）时行驶更远的距离，更多地关注时间的进展（Evans, Wasielewski amp; Von Busenck, 1982），尊重“停止”标志或使用安全带（McKelvie amp; Schamer, 1988）。

尽管如此，乘客的出现也与驾驶员的危险行为有关，例如对驾驶活动的关注较少（Cooper,Atkins, amp; Gillen, 2005; Doherty et al., 1998; Vollrath et al., 2002），饮酒和驾驶（Leeamp;Abdel-Aty, 2008; Williams, Rappold, Ferguson, amp; Wells, 1997; Williams amp; Shabanova, 2002）以及加速（Simons-Morton, Lerner amp; Singer, 2005）。

然而，在大多数研究中，乘客是被动的旁观者；在我们观察其他从事同一活动的道路使用者进行风险行为的情况下会发生什么？

最近，研究人员开始将其注意力聚焦越来越多地暴露于道路交通事故中的弱势道路使用者（即行人和骑行者）（Walker, 2011）。促进环境可持续性和制定鼓励使用其他环保旅游方式的方案，有助于增加选择自行车或公共交通作为主要旅行方式的道路使用者人数。因此，我们可以观察到涉及骑行者和行人的道路交通事故的比例增加。此外，自2002年以来，行人之间的道路交通事故逐渐增多，在2009年道路交通事故中占比为13.7%。

最近的实证研究表明，在有行人或骑行者已经参与实施闯红灯行为时，行人（Rosenbloom, 2009; Zhou, Horrey amp; Yu, 2009）和骑行者（Wu, Yao amp; Zhang, 2012）更倾向于闯红灯。重要的是要提到，在这些研究中，其他的行人或骑行者对研究参与者来说只是陌生人。这可能增加了参与者匿名的感觉（e.g., Kelpi amp; Aksanen, 2014），并且可以对结果做出解释。那如果其他行人、骑行者是重要的人（例如家人，朋友，同事），结果会相似吗？如果重要的人存在是否会增加参与者社会压力，进而有助于抑制行人、骑行者的风险行为？

据我们所知，目前还没有正式的调查来研究其他“重要”骑行者（如朋友，同事，家庭成员）对参与者道路行为的影响。

2 研究目的和目标

本研究的总体目的是调查重要骑车者（共同在场）的出现对骑行者风险行为意图的影响。我们选择骑自行车这一常见的、环保的行为。预测试是为了确定骑行者的风险行为，并提出我们的假设。

3 预调查

59名（N males = 32）年龄段在23岁至38岁（M = 28.87; SD = 4.28），并且经常骑车（2-3次/周）的男性参加了预调查，预调查主要包括开放性问题。这些问题包括社会人口学指标（即性别，年龄），骑自行车习惯，以及单独骑行或有朋友在场时骑行者在面临交通问题时的风险承担、遵守交通规则的态度以及交通工具的选择。

该地区的运营商在法兰西岛不同的绿色地区采访了骑行者。她向参与者大声朗读问题，然后要求写下答案。调查时间大概是25分钟。

本研究进行专题和分类分析以找出组织参与者谈论自行车的优势与劣势的话题和类别，以及骑行者经常采用的冒险行为。根据他们的论述，单独骑自行车可以让他们以自己的速度骑车（n = 38），并专注于道路（n = 18）。类似的发现（Herslund amp; Joslash;rgensen, 2003; Miller, Kendrick, Coupland amp; Coffey, 2010）表明，易受伤害的道路使用者因驾驶员的感知失败而受到伤害，并将错误归咎为未能使自己更显眼（例如，看到但是没注意到这一错误）。与此相反，与同伴共同骑自行车会使他们在骑行活动中分心（n = 32），但使他们感到更安全（n = 26），而且会让其他道路使用者更容易注意到他们（n = 13）。

此外，参与者在单独骑行时更加谨慎，由于团体压力（n = 23），与朋友骑车（n = 43）更愿意冒险，这与其他发现强调社会压力对风险承担的作用相一致，对男性骑行者来说尤其如此（e.g., Ronay amp; Kim, 2006; Wilson amp; Daly, 1985）。当被问及遵守交通规则的态度时，骑行者表示难以遵守红灯（n = 30）和管理停车（n = 18），禁止进入（n = 8）和优先标志（n = 4）。他们还声称违反交通规则是为了避免发生碰撞事故或节省时间和精力。这些结果与部际路面安全观察站调查（2009年）一致，其中指出，导致骑行者事故的主要因素与违反交通规则有关（即直线骑行时闯红灯，忽略入境标志，左转失败，低能见度）。

4 主要内容

根据预调查的结果，我们准备开始研究重要同伴车手的出现对骑行者采取风险行为的意图的影响。我们的预调查结果表明，风险感知在是否参与风险行为中起着重要的作用。因此，我们认为，根据骑行者对风险事件的认知不同，重要的同伴车手的存在将促进或抑制危险行为。

基于以上分析，我们提出以下三个假设：

当骑行者认为群体风险低于个人风险时，重要的同行骑手的出现将增加实施危险行为的意图（假设1）。

此外，我们预期性别和年龄对风险感知和风险承担有影响。男性和年龄较小的参与者将会感觉到较低的风险，因此与女性相比，男性更倾向于实施危险行为（假设2），与年龄较大的参与者相比，年龄较小的参与者更倾向于实施危险行为（假设3）。

5 实验设计

为了验证这些假设，我们使用单因素被试间设计探讨情境类型（有利于冒险的三种情况）和被试变量对风险感知和风险行为意向的影响。被试变量包括实验条件（独行与同伴在场），性别（男性与女性）以及年龄（18-23岁与24-33岁）。

6 实验方法

6.1被试

本研究对207名（56.3%男性）18至33岁且经常骑自行车（2至6次/周）样本进行了在线调查。根据年龄（chi;() = 4.407, p ＜0.01）和骑自行车的经验（chi;() = 5.209, p ＜0.01），将其随机分配到两个实验组（独行与同伴在场）。然而，两个实验组的性别比例略有不同（chi;() = 36.205, p＜0.001），男性要略多于女性。

6.2实验程序

当骑行者通过点击链接的方式同意参与调查，他们会了解这项研究的总体目标。我们向参与者提供问卷调查表，预计填写时间约为35分钟。

6.3实验措施和工具

根据我们的预调查和以前的研究结果（ONISR, 2009; Wu et al., 2012），我们选择了会增加骑行风险的三种情况（即运行红光，在交叉点直行，左转）。此外，我们还创建了对应于这些情况的三种场景。在这些情况下将重要同行者的存在与否作为操纵变量。为了方便参与者的理解，我们提供了与这些场景相对应的图像。为了检查这些情景的有效性，邀请了三位专家（研究骑行频率的心理学博士）来判断这些场景的清晰度和内容，以及他们是否能够反映现实生活中的骑行环境。

6.4闯红灯

这是与闯红灯情况以及和场景相对应的图像（见图1）：

“你（和两个朋友）一起骑行在在双行路上去学校，到了带交通指示灯的 十字路口。在 十字路口10米前，灯变红hellip;hellip;独行情境：hellip;hellip;你上课要迟到了，所以你决定要闯红灯。 同伴在场：hellip;hellip;你上课要迟到了，你的朋友在 十字路口闯了红灯，因此，你决定和他一起闯红灯”。

图1 与闯红灯相对应的图像（独行情境）

6.5在 十字路口直行

这是与 十字路口中直线相对应的场景以及和场景相对应的图像（见图2）：

“你（和两个朋友）一起骑行经由双行的双向道路去学校。你即将到达你需要直行的十字路口。在你面前有一辆车向右转。你现在距离十字路口有5米远，车子正在放慢速度右转。独行情境：hellip;hellip;你不知道司机已经看到你，但你上课要迟到了，所以你决定加速，以便在司机右转之前穿越十字路口。 同伴在场：hellip;hellip;你不知道司机已经看到你，但你的朋友已经加速以在司机右转之前穿过十字路口，所以你决定跟他们一起加速。”

图2 与 十字路口直行相对应的图像（独行情境）

6.6左转

这是与左转相对应的场景以及和场景相对应的图像（见图3）：

“这是星期天下午，你（和两个朋友）正在一起骑车到你最喜欢的餐厅吃午饭。你正在一条双行双向道路上骑车，即将进入需要左转的十字路口。相邻车道上有一辆车即将到达十字路口。你现在距离十字路口有5米远；你将更多的手握在左边，并表达你想左转的意图。独行情境：hellip;hellip;你很饿，所以你决定左转，你希望自己能够在这辆车之前进入十字路口。 同伴在场：hellip;hellip;你很饿，你的朋友已经左转了，所以，你决定和他们做一样的选择，希望在这辆车之前进入十字路口。”

图3 与左转相对应的图像（ 同伴在场）

参与者被邀请参加基于在线情景的调查问卷。我们以之前关于司机（e.g., Delhomme, Cristea, amp; Paran, 2014; Horvath, Lewis, amp; Watson, 2012; Lenon, et al., 2011; Parker, Manstead, Stradling amp; Reason, 1992）和行人（e.g., Zhou et al., 2009）的实证研究为基础，制定了基于情景的问卷。每个情景中都有关于他们在场景中的风险行为意向和风险感知的问题。在问卷最后，他们必须回答几个基于人口学变量的骑行者自我效能感的问题。

6.6.1风险行为意向

使用三个项目来衡量与三种情景相关的意图（例如，“在上述情况下，闯红灯（直行或左转）的可能性”选择包括从不大可能到很可能）。三个项目的平均值为每种情况提供了参考值（闯红灯，alpha;=0.91； 十字路口直行，alpha;=0 .94；左转，alpha;=0 .94）。

6.6.2风险感知

风险感知是利用两个项目来衡量参与者在规定场景下发生闯红灯、 十字路口直行或左转事件的可能性，（例如，“您认为闯红灯、 十字路口直行或左转事件的可能性有多大，请根据您的实际感受选择，选项从不太可能到很可能）两个项目的平均值为每种情况提供了一个复合尺度（闯红灯，alpha;= 0.69；左转，alpha;= 0.75； 十字路口直行，alpha;= 0.61）。

6.6.3骑行者的自我效能感

利用五个题项来衡量骑行者的自我效能感（例如，一般来说，我有能力骑自行车）。 五个题项的平均分数作为骑行者的自我效能感度量（总体上，alpha;= 0.81）。

6.6.4人口学变量

我们对参与者年龄和性别进行了测量，并且还对参与者骑自行车的频率、与其他人（例如朋友，同事和家庭成员）一起骑行习惯、过去2年的道路交通事故发生次数进行了统计。

7 实验结果

7.1描述性分析

表1列出了骑行者的风险行为意图和风险感知的标准差、交通工具的选择以及骑行者的自我感知效率。

表1风险感知

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