《Communications Psychology》：A continuous appraisal account of gratitude dynamics in social interactions
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感恩（gratitude）是人际互动中的一种基本社会情绪。以往研究已识别出施助者行为与意图、受助者收益的评价是人际感恩的关键决定因素，但很大程度上忽略了感恩的连续评价属性，也未阐明当有益结果无法保证时，不同决定因素的综合评价过程如何展开。为此，研究人员开发了一
感恩（gratitude）是人际互动中的一种基本社会情绪。以往研究已识别出施助者行为与意图、受助者收益的评价是人际感恩的关键决定因素，但很大程度上忽略了感恩的连续评价属性，也未阐明当有益结果无法保证时，不同决定因素的综合评价过程如何展开。为此，研究人员开发了一种人际互动范式，要求参与者在互动的不同评价阶段报告其感受。在实验1（N = 52名参与者）中，研究人员证明该范式能够有效捕捉施助者行为与意图评价、以及受助者收益评价之间的交互作用。在实验2（实验2a：N = 61；实验2b：N = 150；实验2c：N = 72）中，研究人员考察了连续评价过程，结果表明施助者的帮助无需收益评价即可显著引发受助者的感恩，且帮助决策的结果进一步与初始决策交互作用，影响受助者对施助者的感恩。在实验3（实验3a：N = 62；实验3b：N = 150）中，研究人员将连续评价方法推广至更复杂的情境，考察了帮助效能（有效帮助vs. 无用帮助vs. 有害帮助）对感恩的影响。研究结果表明，施助者的帮助决策无需结果评价即可引发感恩；由施助者帮助决定性决定的结果对感恩有强烈影响；而并非直接受帮助影响的结果仍可促进或削弱感恩。综上，本研究通过连续评价框架推进了对人际感恩不同决定因素综合评估过程的理解。
论文解读：社会互动中感恩动态的连续评价机制研究
一、研究背景与问题提出
感恩（gratitude）被视为人际互动中的基本社会情绪，被称为“所有美德之母”，不仅影响互惠、慷慨、利他惩罚等社会与道德行为，也促进人类社会的发展。根据经典评价理论，感恩体验取决于三个关键决定因素的评估：施助者的意图、施助者的代价以及受助者所获收益的价值。以往实证研究支持了这些因素在感恩产生中的作用：施助者付出更高代价时受助者感恩更强；更大收益可促进感恩但具有情境依赖性；施助者意图的作用则更为微妙，即使意图未被明确揭示，对施助者行为与收益的评价也足以引发感恩。
然而，以往研究大多将感恩视为一种静态反应，仅在结果已知后考察评价过程，并假设施助者行为/意图与有形收益共同塑造感恩。这种静态方法忽视了现实社会互动中的一个重要事实：关于他人行为、意图及行为后果的相关信息往往是顺序揭示且存在不确定性的，而非一次性全部呈现。在真实帮助情境中，从接受帮助到结果实现之间常存在延迟。例如，朋友协助准备面试可能引发感恩，但若最终未获录用或帮助反而损害表现，感恩可能随帮助未能实现预期效果而减弱。这一例子既凸显了在不同阶段整合不同信息（如他人行为、意图与结果）的连续评价过程，也说明感知效能可能成为感恩的核心决定因素，反映对善意行为/意图是否有效转化为积极结果的评价。
尽管感恩依赖于对善意行为是否有效实现于结果的连续评价，以往研究很少分离施助者行为、意图、结果与帮助效能的各自贡献。在这些研究中，各成分信息通常被混淆，难以追踪感恩如何随新信息出现而更新。因此，关键问题仍然存在：感恩在结果接收前后如何发展？帮助效能（有效、无用或有害帮助）如何在不同评价阶段调节感恩？例如，尽管决定性有效的帮助预期比无效或有害帮助引发更强感恩，但负面结果的削弱效应也可能大于正面结果的增强效应，这些假设无法用静态评估方法验证。
二、研究设计与主要技术方法
为解决上述问题，研究人员采用多时间点设计，在结果前阶段（得知施助者帮助决策时）和结果后阶段（帮助结果揭示后）分别测量感恩，构建了阶段性评价框架。研究开发了一种人际互动骰子游戏范式：参与者作为受助者，与匿名伙伴配对掷两个骰子，目标为至少获得7分，失败则接受惩罚（噪音或金钱损失）。施助者可通过帮助增加1分，但需承担相应代价。研究通过独立操纵决策主体（人类vs. 计算机）来考察施助者意图的作用，通过操纵结果类型（失败vs. 临界通过vs. 通过）来区分帮助是否决定性决定积极结果，并在实验3中明确操纵帮助效能（积极+1、中性+0、消极-1）。实验采用被试内设计，参与者在不同评价阶段报告感恩或快乐情绪。研究包含实验室发现实验与在线重复实验，样本来自中国大学生及在线平台成人参与者。
三、研究结果
实验1：施助者意图与最终结果调节感恩强度
实验1（N = 52）验证了范式的有效性。2（决策主体：人类vs. 计算机）× 2（决策类型：帮助vs. 不帮助）× 3（结果：失败vs. 临界通过vs. 通过）重复测量方差分析（rm-ANOVA）显示，决策类型、决策主体和结果的主效应均显著，且存在决策类型×决策主体交互作用（F(1,51) = 34.17, p < 0.001）和决策类型×结果交互作用（F(2,102) = 21.74, p < 0.001）。当施助者帮助且意图被揭示时（人类帮助：6.76），感恩显著强于意图隐藏时（计算机帮助：5.77），支持假设1和2。当帮助决定性避免惩罚时（临界通过：7.46），感恩显著强于帮助冗余时（通过：6.10）和失败时（5.24），支持假设3。线性混合效应模型（LMM）分析表明，包含三水平分类结果区分的模型拟合最佳，支持感恩遵循阈值敏感模式而非获胜概率的梯度函数。实验1还测量了快乐情绪，结果显示与感恩类似但存在差异模式。
实验2：连续评价过程中感恩的更新机制
实验2包括实验室发现实验（2a，N = 61）、在线重复实验（2b，N = 150）和实验室重复实验（2c，N = 72），采用2（评价阶段：结果前vs. 结果后）× 2（决策主体）× 2（决策类型）× 3（结果）被试内设计。结果显示评价阶段×结果交互作用（F(2,120) = 67.41, p < 0.001）和评价阶段×决策类型×结果交互作用（F(2,120) = 25.60, p < 0.001）显著。
在结果后阶段，决策类型×结果交互作用显著（F(2,120) = 37.60, p < 0.001）：当施助者帮助时，临界通过条件（7.94）的感恩显著强于通过条件（6.83）和失败条件（6.15）。在结果前阶段，最终结果不调节感恩：当施助者帮助时，三种结果条件下的感恩差异不显著（临界通过：6.47；通过：6.53；失败：6.56），表明施助者的帮助决策本身即可引发感恩，无需结果评价。
通过计算结果后与结果前阶段的感恩差值，研究人员发现决定性帮助（临界通过）增强感恩的效应（1.47）显著强于冗余帮助（通过：0.30）和负面结果（失败：-0.40）的效应。负面结果的削弱效应（0.40）与冗余帮助的增强效应（0.30）差异不显著，但决定性帮助的增强效应显著大于两者。这些结果支持假设5（认知评价理论预测）而非假设4（前景理论预测），表明由施助者帮助决定性决定的积极结果对感恩的增强作用超过负面结果的削弱作用。实验2b和2c成功重复了这些发现。
实验3：帮助效能对感恩的调节作用
实验3包括实验室发现实验（3a，N = 62）和在线重复实验（3b，N = 150），采用2（评价阶段）× 3（效能：积极vs. 中性vs. 消极）× 3（结果）被试内设计，明确操纵帮助效能。结果显示帮助效能显著调节感恩：积极效能（+1）的帮助在结果前和结果后阶段均引发最强感恩，中性效能（+0）次之，消极效能（-1）最弱，支持假设6。此外，即使帮助未促成积极结果（无用或有害帮助），积极最终结果仍比负面结果引发更强感恩，支持假设7。这表明结果评价独立于帮助效能对感恩产生作用，即使受助者认识到结果并非由施助者行为所导致。
四、讨论与结论
本研究通过连续评价框架揭示了感恩的动态整合机制。研究发现：施助者的帮助决策无需结果评价即可引发感恩；由施助者帮助决定性决定的结果对感恩有强烈增强作用；并非直接受帮助影响的结果仍可促进或削弱感恩。决定性帮助的增强效应超过负面结果的削弱效应，支持认知评价理论而非前景理论的预测。研究还发现，施助者意图的揭示可增强感恩，但即使意图未被揭示，行为与结果的评价也足以引发感恩。快乐与感恩的测量显示两者高度相关但存在差异模式，提示未来研究可从基本情绪与社会情绪的社会功能角度澄清二者关系。
本研究的意义在于：通过多时间点测量范式，将感恩从静态评估拓展至连续评价框架，揭示了不同决定因素在不同评价阶段的独立与交互作用，为理解社会情绪如何整合多源评价相关信息提供了新视角。该范式还可推广至其他社会情绪的研究，为探索社会情绪的动态认知机制提供了方法论基础。
