引言
在日常生活中，人们常常依据两大主要信息来源做出风险决策，即自身的直接经验以及对他人行为和结果的观察（Carter 等, 2012; Qiu 等, 2021; Schakowski 等, 2026; Yoon 等, 2021）。例如，投资者可能根据个人以往交易中的盈亏来决定是否进入一个波动剧烈的市场，也可能根据观察其他投资者的成败来做出判断。这表明风险相关信息并非通过单一途径获取。相反，人们既可以从自身经历中学习风险，也可以从他人的经历中学习风险（Bandura, 1969; Ford 等, 2007; Moorhead 等, 2013）。因此，理解这些不同的风险信息来源如何影响决策，对于解释个体如何在不确定环境中调整自身行为具有重要意义。
个人经历和观察经历可能以不同的方式影响风险决策。个人经历通过自身的行为和结果获得，通常与更强的能动性和自我相关性相关。相比之下，观察经历是通过间接观察他人的行为和结果而获得的（Schulte-Mecklenbeck 等, 2024; Viscusi 和 Zeckhauser, 2015）。这些差异表明两种来源的影响可能出现在风险加工的不同阶段，特别是在初步评估阶段和基于结果的再评估阶段（Behrens 等, 2008, 2010; d'Acremont 等, 2009; Man 等, 2024; Metzger & Flanagin, 2013）。在初步评估阶段，当个体评估潜在风险时，个人经历通常会带来更高的情境参与度和对风险信息的更高敏感性（Z. Liu, Liu 等, 2022; Sheeran 等, 2014）。相反，观察经历往往伴随着较低的行为能动性，这可能降低该阶段的风险敏感性（Schulte-Mecklenbeck 等, 2024; Trautmann 和 van de Kuilen, 2012; Trope 和 Liberman, 2010; Viscusi 和 Zeckhauser, 2015）。此外，在基于结果的再评估阶段，个体会将实际结果与预期进行比较，并据此调整风险评估。当反馈来自他人的结果时，社会参照尤为突出，从而放大了社会影响对风险感知和决策的作用（Bursztyn 等, 2014; Kaustia 和 Knüpfer, 2012; Pittnauer 等, 2021）。然而，这些阶段性影响如何随时间反映在神经活动中仍不清楚。
脑电图（EEG）提供了一种考察这些阶段性影响的有效方法。在初步评估阶段，一个候选的神经相关指标是额中央区P2成分，即在刺激 onset 后约200毫秒出现的一个正向波形（Crowley 和 Colrain, 2004; Ibanez 等, 2012）。以往研究表明，P2幅度随感知风险水平的变化而变化，表明该成分对风险相关信息的早期评估具有敏感性（Kiat 等, 2016; S. Li 等, 2025; Z. Liu, Liu 等, 2022; Z. Liu 等, 2023; Schuermann 等, 2012）。例如，在赌博和序贯决策任务中，当个体处理高风险而非低风险选项时，P2幅度会增加（Kiat 等, 2016; Schuermann 等, 2012）。在序贯风险任务中，P2活动已被证明与外显反应之前的风险预决策评估有关（Z. Liu, Liu 等, 2022）。虽然传统事件相关电位（ERP）可以指示神经参与的程度，但无法充分揭示神经表征的区分性。为了补充ERP分析，时间分辨的多变量模式分析（MVPA）可以用来检验神经活动模式是否能区分不同风险水平，以及这些表征在不同经历条件下是否存在差异。近期研究将时间分辨MVPA应用于序贯风险任务，解码由相邻方框引发的不同风险水平的神经活动模式。解码准确率越高，表明大脑越能清晰地区分不同风险水平（Li 等, 2025; Liu 等, 2025, 2022）。在先前的研究基础上，我们探讨了个人经历是否与对风险信息更强的早期敏感性相关，如更大的P2反应和更高的风险水平解码准确率所反映的那样。
在基于结果的再评估阶段，我们关注奖励正电位（RewP；以往常称为反馈相关负性电位，FRN）时间范围内的额中央区反馈相关活动，作为结果评估的指标。RewP/FRN通常在反馈 onset 后200至300毫秒出现，目前通常被解释为与奖励相关的正电位，其对有利结果的幅度大于不利结果（Foti 等, 2011; Proudfit, 2015）。该时间窗口内的活动也与反馈加工、强化学习和表现监控有关（Bernat 等, 2011; Martini 等, 2025; Nieuwenhuis 等, 2005; Santesso 等, 2012）。重要的是，当个体观察他人的结果（包括替代性奖励情境）时，该时间范围内的反馈相关活动可以被诱发或调节（Levinson 等, 2017, 2022; Marco-Pallares 等, 2010），这表明观察经历可能在基于反馈的更新过程中尤为重要。在本研究中，我们检验了观察经历是否与基于结果再评估阶段的神经活动更强烈地相关。综合而言，这些分析使我们能够探讨个人经历和观察经历是否与风险决策过程中不同的加工阶段及其相应的神经相关指标有关。
在本研究中，我们将序贯风险任务与EEG相结合，以探索个人经历和观察经历在风险决策中的阶段性神经相关指标。通过将行为建模与ERP及时间分辨解码分析相结合，我们探讨了这两种经历来源在初步评估阶段和基于结果的再评估阶段是否以不同的方式显现影响。在初步评估阶段，我们检验了个人经历是否通过对风险信息更高的敏感性与之相关，如更大的P2幅度和对相邻风险水平更高的时间分辨解码准确率所反映的那样。我们还通过跨条件解码探讨了风险表征是否在不同个人经历之间共享。在基于结果的再评估阶段，我们检验了观察经历是否与RewP活动中更强的结果效价区分相关，表现为收益和损失反馈之间更大的差异。综合而言，这些分析使我们能够探讨个人经历和观察经历是否通过不同的加工阶段及其相应的神经相关指标影响风险决策。
