群体决策中道德困境的认知机制：CNI模型揭示后果关注与规范遵从的动态平衡

本文针对群体决策是否比个体更倾向于功利主义选择这一争议问题，通过CNI模型分析发现：群体讨论通过双重机制（提升后果关注度C和降低规范遵从度N）促进功利主义判断，纠正了Rokosz等学者认为仅影响后果关注的结论。研究创新性地揭示"反常响应"减少对参数估计的干扰，为道德认知的群体极化现象提供量化解释，对组织决策和公共政策制定具有重要启示。

　　

道德决策领域长期存在一个有趣现象：当面临"牺牲一人拯救多人"的伦理困境时，群体讨论后的选择往往比个体更倾向于功利主义(Utilitarian)方案。这一现象最初由Keshmirian等学者在2022年发现，但对其内在认知机制的解释一直存在争议。传统观点认为群体讨论可能削弱对道德规范(Norms)的遵从，或增强对行为后果(Consequences)的考量，抑或仅仅是改变了行动倾向(Inaction bias)。

Rokosz等研究者2025年在《Cognition》发表的研究试图用CNI模型（Consequences-Norms-Inaction模型）厘清这一机制。该模型将道德决策分解为三个参数：C参数代表后果关注度，N参数反映规范遵从度，I参数表示不作为倾向。通过设计四类道德困境（规范与后果一致/冲突的四种组合），他们得出惊人结论：群体讨论仅提升C参数，对N参数无显著影响。

然而本文作者Baron和Skovgaard-Olsen通过精细的数据重分析发现，Rokosz等忽略了"反常响应"(Perverse responses)的关键干扰——即当个体在规范和后果均支持不作为时却选择行动的反常现象。群体讨论能显著减少这类逻辑混乱的响应，这种净化效应同时抬升C参数和压制N参数，导致二者变化在原始分析中相互抵消。通过将群体数据中的反常响应率替换为个体水平，研究清晰显示：群体讨论实际同步提升C参数（0.316→0.463）和降低N参数（0.457→0.308），变化幅度近乎相等（ΔC=0.147，ΔN=0.149）。

技术方法上，研究者采用多步骤验证策略：首先基于Rokosz提供的原始数据，运用CNI模型的数学架构（如C参数=(NormOmit.ConsAct-NormOmit.ConsOmit + NormAct.ConsAct-NormAct.ConsOmit)/2）计算参数；其次构建多项Logit模型分析反常响应的分布差异；最后通过模型平均加权法（m1权重0.57，m2 0.16，m3 0.28）确保统计稳健性。特别值得注意的是，针对计数数据的χ²检验（模拟p=0.0389）和HDI区间分析（如NormAct.ConsAct中4次反常响应的组间差异Δ=0.07，95% HDI [0.02,0.13]）提供了严谨的证据链。

研究结果部分揭示多个重要发现：

1. 1.

   反常响应的群体抑制效应：群体条件下4次反常响应发生率从个体水平的8%降至1%（Δ=0.07，HDI不包含0），证明社会互动能纠正逻辑混乱的决策。

2. 2.

   参数估计的掩蔽效应：当控制反常响应率不变时，群体讨论使N参数降幅达32.6%，远超原始分析的8.6%，说明Rokosz等低估了规范遵从度的变化。

3. 3.

   认知冲突的时间证据：援引Bago和De Neys(2019)的数据，规范与后果冲突时的决策耗时增加0.56秒，证实后果信息始终被加工，只是可能被规范覆盖。

讨论部分深入阐释了三个理论突破：首先，群体更倾向功利主义选择确实源于规范遵从的弱化（而不仅是后果关注的增强），这与Baron和Svedholm-H?kkinen(2025)提出的"道德规则缺乏逻辑基础"假说吻合。其次，方法论上指出CNI模型依赖反常响应的设计缺陷，建议采用Skovgaard-Olsen等(2025)的"记分任务"(Scorekeeping Task)来独立评估规范与后果权重。最后，提出群体极化的双路径解释：既可能因规范论证难以服众（社会认知路径），也可能因数字特征更易量化（信息加工路径）。

这项研究不仅修正了道德认知领域的关键结论，更开创性地展示社会互动如何重塑决策权重——就像化学实验中的"缓冲溶液"，群体讨论既增强"后果关注"的酸性，又中和"规范遵从"的碱性，最终使道德判断的pH值趋向功利主义平衡。这种精细的参数解析为理解陪审团裁决、医疗伦理委员会等群体决策场景提供了新的理论透镜。