管理基础研究及其方法 13

管理研究设计与方法（第3版）RESEARCHDESIGNANDMATHDOLOGYINMANAGEMENT第1篇

管理研究概述第1章

管理研究概述第2章理论框架与研究假设第3章

管理研究的范式第2篇

管理研究设计第4章

测量量表、问卷设计及调研实施第5章

基于二手数据的研究设计：来源、分析与应用第6章实验研究设计第7章

文本分析与计算机辅助文本分析第3篇

管理研究方法第8章

相关分析和线性回归分析方法第9章

中介效应及其检验操作第10章

调节效应及其检验操作第11章

非线性问题及其检验操作第12章

内生性问题及其控制第4篇

管理研究前言方法第13章

社会网络分析方法及其操作第14章

神经科学研究及其应用第15章

人工智能时代管理研究方法与应用第14章

神经科学研究及其应用PART0114.2常见的神经科学研究方法14.4神经科学研究的分析框架14.1管理学+神经科学的意义14.3神经科学研究的实验范式14.5fNIRS数据分析简介PART01管理学+神经科学的意义意识vs.潜意识：大脑的信息加工规律人类决策的基本特征诺贝尔奖得主Kahneman和Tversky揭示：决策既非最优，也非完全理性我们自认为在做出有意识、有控制的决策，实则深受无意识加工影响框架效应和情境线索等常在不知不觉中影响我们的选择认知资源有限性大脑认知资源相对有限，需应对复杂环境中的不确定性为节约资源，人类依赖直觉型决策系统，在信息有限时快速做出决定大多数决策在无意识中产生，难以自我追溯原因哈佛大学教授GeraldZaltman观点："消费者95%的购买决策在潜意识中产生"意愿vs.无意愿：决策中的主观偏差主观报告方法的局限性"不能说"的困境：受认知资源限制，人们可能无法准确表达自己的感受和态度"不想说"的倾向：受社会规范、印象管理等因素影响，问卷上的外显态度可能与真实内隐态度存在差距，道德决策研究尤其面临这一问题对研究方法的启示需要引入新技术，更客观地测量内隐认知过程和态度

人类决策的微观基础与认知框架决策行为的形成机制进化心理学视角：基因与环境相互作用塑造决策模式认知科学视角：具体情境下的决策受大脑认知处理过程支配图14-1Yu（2023）提出的人类决策的微观基础与认知框架神经科学在管理学研究中的意义揭示决策的内隐过程提供传统方法难以获取的内隐信息案例：Plassmann等（2008）葡萄酒研究验证与补充现有理论从神经层面检验管理理论的有效性案例：Yoon等（2006）品牌人格化研究提升行为预测准确性神经数据可能比自我报告更准确预测市场反应广告效果（Falk等，2012）电影票房（Boksem&Smidts，2015）音乐销量（Berns&Moore，2012）众筹结果（Genevsky等，2017）神经科学在管理学研究中的挑战生态效度问题多数研究在实验室进行，与现实场景有差距严格控制环境降低外部干扰，但也限制应用价值样本量限制小样本可获得与大样本行为研究相当的结果重复测量设计可提高可靠性逆向推理风险解决方案理论驱动的实验设计：直接操纵预测的心理过程功能连接分析：考察多脑区网络，而非单一脑区，更全面理解认知加工过程PART02常见的神经科学研究方法行为测量技术面部表情分析FACS：基本情绪识别fEMG：实时肌肉运动，识别微表情眼动追踪注视顺序、时长、瞳孔变化应用：广告、网页、包装设计内隐联结测试（IAT）测量内隐态度，基于反应时例：品牌态度测量（Dimofte,2010）生理测量技术皮肤电反应（GSR）原理：皮肤电阻随情绪唤起变化应用：广告效果测试、情绪激活测量局限：不能区分情绪效价（需结合其他方法）激素测量内源性效应：基线激素水平与行为关联（如睾酮与风险决策）外源性效应：外部激素操纵对行为的影响（如睾酮给药实验）趋势：与脑成像结合（如Mehta&Beer,2009）EEGfNIRSfMRI脑成像技术脑成像技术脑电图（EEG）原理：记录头皮电信号，反映神经元活动特点：高时间分辨率（毫秒级），较低成本，适用自然场景，空间分辨率较低常用指标：事件相关电位（ERPs）P300：注意与新异性N400：认知冲突（品牌联想）LPP：情绪加工脑成像技术功能磁共振成像（fMRI）原理：血氧水平依赖（BOLD）信号优点：高空间分辨率（毫米级）局限：高成本、身体限制大功能近红外光谱（fNIRS）原理：近红外光穿透组织，测血红蛋白浓度变化优点：便携、抗干扰强、适合自然交互场景应用：超扫描研究等（多人脑同步）(http://www./projects/magnet)(NIRscout,USA)脑成像技术比较项目fMRIEEGfNIRS空间分辨率+~–时间分辨率–+~身体运动限制––+连续测量––+成本–++注:+,–,以及~分别代表较好，中等，较差。fMRI,functionalmagneticresonanceimaging,功能性磁共振成像;EEG,electroencephalography,脑电;fNIRS,functionalnear-infraredspectroscopy,近红外光谱脑功能成像技术。资料来源：HeL,FreudenreichT,YuWH,etal.Methodologicalstructureforfutureconsumerneuroscienceresearch[J].Psychology&Marketing,2021,38(8):1161-1181.脑刺激技术经颅磁刺激（TMS）原理：电磁脉冲暂时干扰脑区功能优势：建立脑区与行为的因果关系应用：决策神经机制研究经颅直流电刺激（tDCS）原理：低强度直流电调节皮层兴奋性效果：即时效应+后效应用：调节风险决策、学习、注意力等PART03神经科学研究的实验范式单脑研究范式：从激活到网络传统焦点：单个脑区激活（如OFC、mPFC、dlPFC）例：“首选品牌”效应局限：逆向推理风险（脑区－认知非一一对应）发展趋势：功能连接分析（如vmPFC-frontoparietal连接）揭示认知网络，提供更全面解释例：Zaki等（2007）疼痛感知研究多脑研究范式为何需要：真实决策常受社会影响核心方法：超扫描技术（同时测量多人脑活动）关键指标：脑活动同步性（INS）例：面对面游戏（Tang等）、无领导小组讨论（Jiang等）群脑研究范式：群体共鸣与脑网络为何需要：刻画群体共性反应（如广告共鸣）核心方法：群体脑网络（图论模型）节点＝参与者脑区边＝脑活动同步性网络属性：连接强度、密度、聚类、效率等工具：GRETNA工具箱（Matlab）等PART04神经科学研究的分析框架PART04神经科学研究的分析框架脑间功能连接分析相关分析预处理计算偏相关系数（可尝试不同的时间延迟处理）群体活动：构建图论模型参数小波相干分析WTC(Wavelettransformcoherence)（因果分析）Grangercausality群体脑网络分析基于图论的群体脑网络分析动态过程分析分析目标揭示随时间变化的脑活动动态过程关键技术滑动窗口法分析连续时间窗口中信号相关性捕捉特定时间点的神经反应应用案例广告效果研究（Barnett&Cerf，2017）方法价值捕捉动态细节：提升时间分析精度深化机制理解：连接神经活动与具体行为提供实践指导：为内容优化指明关键时间点PART05fNIRS数据分析简介fNIRS数据分析简介fNIRS成像原理与数据特点fNIRS实验设计要点fNIRS实验操作要点fNIRS数据分析要点01fNIRS成像原理与数据特点fNIRS成像原理HRF:HemodynamicResponseFunctionfNIRS数据特点理想状态下的fNIRS数据fNIRS的真实数据02fNIRS实验设计要点实验设计注意事项一定要注意基线问题基于认知减法原则，设计好实验条件和控制条件保证有效的试次数了解fNIRS局限性受测量深度的限制，fNIRS不能回答涉及较深皮层和深部核团的认知功能等理论问题。受空间分辨率的限制，fNIRS不适合全脑探索性研究，只能研究特定认知功能脑区相关的理论问题。受慢信号本质的限制，fNIRS不能在时间进程上回答早期（快速）认知过程的理论问题。实验试次数实验设计Block设计fNIRS检测的是血氧浓度变化的相对值，因此需要有足够的baseline作为参考基准。Event设计fNIRS数据不需要多次叠加，更适合采用事件相关设计，且实验任务时间可长可短“Rapid”ERdesign(2–5sinter-trialinterval,ITI)

Fix/JitteredITI+RANDOMIZE“Slow”ERdesign(15–30sITI)可能的干扰变量？在实验设计中，结合实验任务和被试群体特征及状态，需要考虑可能的干扰变量。性别、年龄、可支配收入、受教育程度…疲劳程度、情绪状态、大五人格、共情能力…个人偏好、刺激吸引力、任务熟悉程度…尽可能使用已有的、经过验证的实验范式和问卷否则要进行操纵检验、进行信效度分析实验范式03fNIRS实验操作要点兴趣脑区选择fNIRS由于通道数以及探测深度的局限性，不大适合探索性研究，更适合开展理论驱动的研究。合理选择兴趣脑区至关重要查阅文献，确定兴趣脑区根据兴趣脑区，设置ProbeProbe定位两步走实验前，先通过3D定位仪进行精准定位，确定定位标准；实验中，根据10-20定位系统，结合定位标准，佩戴Probe。精准定位数据导出光极佩戴注意事项Cap或holder要尽可能的贴合被试头型（以便光极能紧密贴合头皮，并防止Probe位置滑移）。小心拨开被试头发，使光极尽可能的贴紧头皮。告诉被试实验过程中不要触碰Probe， 尽量不要做与实验无关的动作， 以降低运动噪声。Marker标定实验任务中的每次事件（例如，trial的on-off）变化，以及被试的每次行为反应都需要用Marker标定出来，以利于数据处理。实验程序中一定要记录每个事件的onsettime,offsettime,duration。视频记录每次实验都需要记录视频信息，以便事后分析、查验。实验流程中的注意事项开机流程先记录fNIRS，再运行实验程序，实验程序结束后再停止fNIRS记录。预实验的重要性在正式实验之前，一定要进行预实验熟悉实验流程验证实验程序确认实验效应访谈被试感受优化实验细节04fNIRS数据分析要点实验数据分析流程先查看原始数据，熟悉数据结构和数据状态按照预定方案分析数据如果结果和预期一致，结束分析如果不一致，查看数据分布情况如果数据分布存在某种趋势或聚类模式存在隐藏干扰变量如果数据成均匀分布情况效应不存在数据颗粒度太大，进行精细分析fNIRS数据成分认知活动所引起的血氧变化信号噪声运动伪迹（头动）生理系统噪声（呼吸、心跳…）机器噪声生理非系统噪声（血流变化）运动伪迹头动低频率头动状态分析：删除数据片段、平滑处理、均值替代时间序列分析：平滑处理、均值替代软件自动分析与矫正：NIRS_KIT高频率头动ICA或删除数据身体姿态改变（注意实验过程中的视频记录工作！）删除数据生理系统噪声带通滤波0.01–0.08HZ（NIRS_KIT）或者0.02–0.08HZ0.01–0.1HZ或者0.02-0.2HZ机器噪声信号漂移NIRS_KIT生理非系统噪声由情绪改变、运动所引起的血流变化含氧-脱氧信号特征匹配（一般一定需要汇报HbO和Hbb结果）短导预处理方法常规方法（NIRS_KIT）数据裁剪（可选）漂移校正运动伪迹矫正带通滤波附加分析方法基线校正（针对相对变化特征）标准化处理（z-score）fNIRS数据分析注意点血氧响应信号（慢信号）响应时间时间延迟问题应对方法快设计：时间延迟（4sec）慢的事件相关设计：无需考虑参考文献He,L.,Freudenreich,T.,Yu,W.H.,Pelowski,M.,&Liu,T.*(2021).Methodologicalstructureforfutureconsumerneuroscienceresearch.Psychology&Marketing.38(8),1161-1181.Doi:10.100