熟悉度与回忆在基于价值的决策中的作用机制研究

本研究针对基于价值的决策过程中记忆检索机制这一核心问题，通过构建熟悉度驱动决策模型（FB-DMM），揭示了熟悉度信号如何通过全局匹配机制预测决策偏好。研究发现，在相同频率选项对中，FB-DMM能准确预测参与者对高价值选项的选择倾向；而在相同价值选项对中，参与者会拒绝高频低价值选项，表明回忆过程介入决策。通过时间压力实验（Experiment 2）证实，限制决策时间会削弱回忆检索，使决策更依赖熟悉度信号。该研究发表于《Cognition》，为理解记忆双加工理论（熟悉度 vs. 回忆）在决策领域的应用提供了量化模型支持。

　　

在日常生活和商业决策中，人们常常需要基于模糊记忆快速做出选择。比如在餐厅推荐系统中，用户面对似曾相识的选项时，是依赖"熟悉感"还是主动回忆具体体验？这一现象背后涉及认知科学的核心争议：基于价值的决策究竟由快速的熟悉度信号驱动，还是需要缓慢的细节回忆？传统研究认为熟悉度仅能支持简单识别，而德国康斯坦茨大学的研究团队通过创新性实验设计，首次证明熟悉度信号通过"目标导向的全局匹配"机制，能独立预测复杂价值决策。

研究人员开发了熟悉度驱动决策模型（Familiarity-Based Decision Making Model, FB-DMM），该模型基于范例理论（exemplar models），将选项特征与情境线索（如期望价值水平）整合计算。实验采用20线段的抽象图案作为刺激材料，通过系统控制选项呈现频率（1-10次）和价值等级（5-50分），构建了相同频率不同价值（same-frequency pairs）和相同价值不同频率（same-value pairs）两类关键决策对。

关键技术包括：1）计算机化行为实验平台呈现学习-决策双阶段任务；2）时间压力操纵（2秒限时 vs. 自由时间）干扰回忆过程；3）后续记忆测试量化回忆准确率；4）基于最大似然估计的模型拟合比较FB-DMM与回忆模型（recollection-based model）的预测力。

1. Introduction
研究以餐厅选择为例，指出熟悉度（familiarity）作为"似曾相识"的主观感受，与能提取细节的回忆（recollection）存在加工差异。通过文献综述强调，现有研究未能明确何时决策仅需熟悉度信号。FB-DMM创新性地引入期望水平（aspiration level）作为情境检索线索，提出熟悉度匹配包含选项特征与价值目标的协同计算。

2. Experiment 1
49名参与者完成学习阶段（记忆图案-价值关联）和决策阶段（270次二选一）。结果验证FB-DMM核心预测：在相同频率对中，高重复选项更受青睐（如7次 vs. 5次重复，选择率68.3%）；但低价值高频选项被显著拒绝（如价值5分时仅32.6%选择高频项），与模型预测的随机选择（50%）存在17.4%偏差，暗示回忆介入。

3. Experiment 2
117名参与者分时间压力组（n=57）和对照组（n=60）。关键发现：1）时间压力使低价值对的拒绝率降低7.5%（p=0.029），支持回忆削弱假说；2）记忆测试显示高频低价值项回忆准确率达6