孟昊 馬錦飛 馮雨

摘 要 本研究探討道歉車(chē)語(yǔ)對(duì)駕駛員憤怒的作用。采用情境問(wèn)卷對(duì)618名駕駛員進(jìn)行測(cè)試，采取單因素組間設(shè)計(jì)的研究方法，自變量包括車(chē)語(yǔ)組和無(wú)車(chē)語(yǔ)組兩個(gè)水平，因變量是每個(gè)情境的憤怒等級(jí)評(píng)分以及責(zé)任推斷評(píng)分。結(jié)果顯示在有道歉車(chē)語(yǔ)的情境中，駕駛員責(zé)任推斷的分?jǐn)?shù)明顯降低，駕駛員的憤怒情緒也明顯降低?；貧w分析表明，駕駛員對(duì)攻擊性駕駛員的責(zé)任推斷越多，對(duì)其產(chǎn)生的憤怒情緒也越多。這表明道歉車(chē)語(yǔ)可以明顯減少被攻擊駕駛員的敵意性責(zé)任推斷，進(jìn)而減少憤怒情緒;道歉車(chē)語(yǔ)對(duì)被攻擊駕駛員的憤怒等級(jí)有明顯的抑制作用。

關(guān)鍵詞 道歉車(chē)語(yǔ);駕駛員憤怒;責(zé)任推斷

分類(lèi)號(hào) B849

DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2020.01.005

1 引言

據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年發(fā)生交通事故約為16萬(wàn)余起，其中因駕駛?cè)藛T情緒不穩(wěn)定所造成的事故約占35.7%（朱國(guó)鋒， 何存道， 2003）。道路交通堵塞、駕駛?cè)藛T情緒急躁已經(jīng)成為導(dǎo)致交通事故的重要因素。“駕駛憤怒”能夠更加準(zhǔn)確地形容駕駛員的情緒狀態(tài)，是駕駛過(guò)程中最常見(jiàn)的消極情緒。駕駛憤怒是在駕駛過(guò)程中發(fā)生的具有負(fù)性情緒性質(zhì)的、包含認(rèn)知、行為反應(yīng)的多維結(jié)構(gòu)，是從輕微激惹到極度憤怒的體驗(yàn)過(guò)程。

有研究者認(rèn)為，駕駛憤怒之所以成為一種普遍存在的社會(huì)現(xiàn)象，主要是由于消極社會(huì)認(rèn)知和溝通不暢。道路作為社會(huì)情境的縮影，汽車(chē)的封閉性阻止了駕駛員對(duì)其他道路使用者社會(huì)存在的感知，強(qiáng)化了領(lǐng)域概念，使駕駛員彼此隔離和匿名，阻礙了駕駛員之間的社會(huì)交流（Leckie & Hopkins， 2002）。在駕駛環(huán)境中，駕駛員與其他道路使用者之間缺乏非言語(yǔ)溝通渠道，他們難以建立眼神交流，難以通過(guò)理解面部表情或使用手勢(shì)來(lái)實(shí)現(xiàn)社會(huì)互動(dòng)，從而引起駕駛員攻擊性駕駛行為。駕駛員之間交流的重要方式是道歉車(chē)語(yǔ)（Apologetic vehicle signal），道歉車(chē)語(yǔ)是指通過(guò)操作車(chē)輛的喇叭、車(chē)燈等，從而使其他駕駛員了解汽車(chē)將要進(jìn)行的動(dòng)作（Renge， 2000）。車(chē)語(yǔ)是公路交流的渠道，表征駕駛行為的意圖，向其他道路使用者警示危險(xiǎn)以及表達(dá)駕駛員的情緒（Renge， 2000）。

正確理解其他駕駛員的車(chē)語(yǔ)意圖，是駕駛員的安全技能之一。按照車(chē)語(yǔ)表達(dá)渠道，車(chē)語(yǔ)可以分為正式信號(hào)、非正式信號(hào)、體語(yǔ)三類(lèi)，一些非正式信號(hào)經(jīng)常被其他駕駛員所誤解（Renge， 2000）?；旌宪?chē)語(yǔ)在日常車(chē)語(yǔ)中使用得更頻繁，即正式車(chē)語(yǔ)和非正式車(chē)語(yǔ)一起使用。良好的車(chē)語(yǔ)溝通可以將駕駛員的意圖及時(shí)通知給其他道路使用者，并提供更多的補(bǔ)充信息。Ba等人（2015）研究了車(chē)語(yǔ)的意圖和示范作用，通過(guò)駕駛模擬器來(lái)探討同一種車(chē)語(yǔ)在不同交互情境下的編碼意義，以及對(duì)態(tài)度、情緒反應(yīng)和視覺(jué)注意的影響。研究表明，車(chē)語(yǔ)可以改變駕駛員互動(dòng)的主觀評(píng)價(jià)，以及對(duì)其他駕駛員的態(tài)度和情緒反應(yīng)（Ba， Zhang， Reimer， Yang， & Salvendy， 2015）。由此可以推論，適當(dāng)?shù)牡狼杠?chē)語(yǔ)往往表現(xiàn)出駕駛員的善意和禮貌，而沒(méi)有車(chē)語(yǔ)指示的駕駛行為往往被認(rèn)為是粗魯和攻擊性的，適當(dāng)?shù)能?chē)語(yǔ)有助于在駕駛員之間建立更加和諧的道路社會(huì)關(guān)系。

根據(jù)歸因理論，在模糊的攻擊情境中，責(zé)任推斷越強(qiáng)，駕駛員的憤怒情緒和攻擊性意圖就越強(qiáng)（Wickens， Wiesenthal， Flora & Flett， 2011）。在駕駛情境中，由于交通環(huán)境的復(fù)雜性和駕駛員認(rèn)知加工能力的有限性，導(dǎo)致個(gè)人操作失誤或情境誘發(fā)的模糊攻擊隨處可見(jiàn)（Lennon， Watson， Arlidge， Fraine， 2011）。特別是車(chē)輛封閉性和匿名性，導(dǎo)致駕駛員試圖表達(dá)憤怒、接受反饋或道歉的途徑有限，很難在封閉性的高速駕駛情境中，及時(shí)將自己的意圖傳遞給其他駕駛員。因此造成駕駛員在判斷其他道路使用者的行為意圖時(shí)，會(huì)產(chǎn)生“歸因偏差”，進(jìn)而產(chǎn)生消極的互動(dòng)、態(tài)度和情緒。歸因理論指出，責(zé)任推斷是影響情緒和行為歸因傾向的中介因素，本研究以道歉車(chē)語(yǔ)表達(dá)作為自變量，探討在相同的憤怒誘發(fā)駕駛情境中，當(dāng)駕駛員接收到對(duì)方表達(dá)歉意的車(chē)語(yǔ)時(shí)，是否能夠有效地抑制敵意性的責(zé)任推斷，進(jìn)而冷卻駕駛員的憤怒情緒反應(yīng)。這對(duì)于構(gòu)建和諧交通環(huán)境、維護(hù)道路安全具有重要意義。

2 研究方法

2.1 研究對(duì)象

在大連市隨機(jī)對(duì)650名駕駛員進(jìn)行情境問(wèn)卷測(cè)試，測(cè)試問(wèn)卷分為兩個(gè)版本，兩個(gè)版本的駕駛情境除了有無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)之外，其他的駕駛環(huán)境相同，每種版本問(wèn)卷各325份?；厥?18份有效的問(wèn)卷，回收率是95.1%，其中有車(chē)語(yǔ)版本問(wèn)卷316份，無(wú)車(chē)語(yǔ)版本問(wèn)卷302份。問(wèn)卷調(diào)查中駕駛員狀態(tài)分布如表1。

2.2 研究設(shè)計(jì)

本研究采取單因素組間設(shè)計(jì)，自變量包括兩個(gè)水平：車(chē)語(yǔ)組和無(wú)車(chē)語(yǔ)組。車(chē)語(yǔ)組是指在駕駛憤怒誘發(fā)情境中，同時(shí)提示被試，做出敵意性駕駛行為的駕駛員使用了道歉車(chē)語(yǔ)信號(hào);無(wú)車(chē)語(yǔ)組是指在駕駛憤怒誘發(fā)情境中，做出敵意性駕駛行為的駕駛員沒(méi)有任何道歉車(chē)語(yǔ)使用的提示。將被試隨機(jī)地分配到兩個(gè)版本的測(cè)試中，每一個(gè)情境下面會(huì)有憤怒等級(jí)的評(píng)分以及責(zé)任推斷的評(píng)分，評(píng)分的方式采用5等級(jí)評(píng)分制。

2.3 研究工具

有研究表明，在危險(xiǎn)情境和阻礙情境中，易產(chǎn)生駕駛憤怒情緒（Du， Shen， Chang， & Ma， 2018）。本研究在前人研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)駕駛憤怒量表（DAS）以及駕駛憤怒傾向量表（PADA）確定了8個(gè)駕駛憤怒誘發(fā)情境，其中4個(gè)危險(xiǎn)情境，4個(gè)阻礙情境。這8個(gè)情境分為有無(wú)車(chē)語(yǔ)兩個(gè)版本，有車(chē)語(yǔ)的版本是在正常駕駛情境的基礎(chǔ)上增添了一些類(lèi)似于鳴笛、打轉(zhuǎn)向燈、開(kāi)雙閃等致歉類(lèi)的車(chē)語(yǔ)信號(hào)，其他和無(wú)車(chē)語(yǔ)版本相同。

2.4 測(cè)量方法

通過(guò)與駕駛員訪談提煉出在憤怒情境中道歉車(chē)語(yǔ)的最佳使用方式，形成正式車(chē)語(yǔ)問(wèn)卷。情境問(wèn)卷是通過(guò)文字來(lái)展現(xiàn)駕駛憤怒誘發(fā)情境，要求駕駛員想象自己處于這種情境中會(huì)有什么樣的體驗(yàn)。兩個(gè)版本的每個(gè)情境下各有兩個(gè)問(wèn)題要求被試評(píng)分， 兩個(gè)問(wèn)題參照了Christine和Wickens（2011）的研究。問(wèn)題1：你認(rèn)為對(duì)方駕駛員個(gè)人對(duì)此駕駛行為承擔(dān)多少責(zé)任。問(wèn)題2：你對(duì)這個(gè)駕駛員的憤怒程度是多少。讓駕駛員對(duì)“攻擊者”進(jìn)行責(zé)任推斷和憤怒水平評(píng)估，采用1（不需負(fù)責(zé)）到5（全責(zé)）的5級(jí)評(píng)分。問(wèn)卷具有良好的信度以及效度，駕駛憤怒項(xiàng)目的內(nèi)部一致性系數(shù)為0.91（車(chē)語(yǔ)組）和0.92（無(wú)車(chē)語(yǔ)組），駕駛憤怒和駕駛攻擊傾向測(cè)量項(xiàng)目的效度為0.46～0.96（車(chē)語(yǔ)組）和0.31～0.87（無(wú)車(chē)語(yǔ)組）。

2.5 統(tǒng)計(jì)處理

采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)和回歸分析的方法，比較有無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)對(duì)駕駛員的憤怒等級(jí)、責(zé)任推斷等級(jí)的差異。我們還將駕駛員的責(zé)任推斷作為預(yù)測(cè)變量，駕駛員憤怒等級(jí)作為結(jié)果變量作層次回歸分析，以此預(yù)測(cè)責(zé)任推斷對(duì)駕駛員憤怒的作用。

3 結(jié)果

3.1 有無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)情境下責(zé)任推斷等級(jí)的差異 ?從表2可以看出，用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)對(duì)有無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)兩個(gè)版本的駕駛員責(zé)任推斷進(jìn)行分析，結(jié)果表明有道歉車(chē)語(yǔ)的責(zé)任推斷的總平均分要比無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)駕駛情境中的責(zé)任推斷總平均分低。在8個(gè)情境中，與無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)駕駛情境相比，在有道歉車(chē)語(yǔ)的駕駛情境中責(zé)任推斷評(píng)分明顯降低。

3.2 有無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)情境下憤怒等級(jí)的差異

從表3可以看出，用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的方法對(duì)有無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)情境的駕駛員憤怒進(jìn)行分析，結(jié)果表明與無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)駕駛情境相比，有道歉車(chē)語(yǔ)駕駛情境的憤怒平均分明顯偏低。駕駛情境2（搶道情境）、情境5（危險(xiǎn)超車(chē)情境）、情境6（加塞情境）、情境7（亂用遠(yuǎn)光燈情境）和情境8（搶道情境）這五個(gè)情境，在有道歉車(chē)語(yǔ)的情況下，駕駛員的憤怒等級(jí)明顯降低。情境1（搶道情境）、情境3（超車(chē)情境）和情境4（搶車(chē)位情境）中駕駛員的憤怒等級(jí)沒(méi)有明顯的變化。

3.3 駕駛員的責(zé)任推斷對(duì)其憤怒等級(jí)有預(yù)測(cè)作用 ?將數(shù)據(jù)拆分為有車(chē)語(yǔ)組和無(wú)車(chē)語(yǔ)組兩組，分別以駕駛員的責(zé)任推斷作為預(yù)測(cè)變量，以駕駛員憤怒等級(jí)作為結(jié)果變量作層次回歸分析，第一層（ENTER法）引入年齡、性別和駕齡，第二層（STEPWISE法）引入責(zé)任推斷。從表4可以看出，對(duì)于無(wú)車(chē)語(yǔ)組，駕駛員的責(zé)任推斷能夠正向預(yù)測(cè)駕駛員的憤怒等級(jí)。從表5可以看出，對(duì)于有車(chē)語(yǔ)組，年齡對(duì)憤怒等級(jí)具有負(fù)向預(yù)測(cè)作用，年齡越大的駕駛員，憤怒等級(jí)越低，同時(shí)駕駛員的責(zé)任推斷依舊可以正向預(yù)測(cè)駕駛員的憤怒等級(jí)。

4 討論

4.1 道歉車(chē)語(yǔ)降低駕駛員責(zé)任推斷的敵意性程度 ?在有道歉車(chē)語(yǔ)的駕駛情境中駕駛員的憤怒等級(jí)與無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)相比顯著降低。以往研究表明：駕駛員的責(zé)任推斷影響駕駛員對(duì)事件的情緒感受，從而影響駕駛員攻擊性行為的發(fā)生（Blanchard， Barton， & Malta， 2000）。本研究對(duì)駕駛員在有無(wú)車(chē)語(yǔ)兩個(gè)版本的8個(gè)情境中的責(zé)任推斷進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)在有道歉車(chē)語(yǔ)的8個(gè)情境中，駕駛員對(duì)有冒犯行為駕駛員的責(zé)任推斷明顯消除，說(shuō)明道歉車(chē)語(yǔ)可以有效地緩解駕駛員對(duì)他人的敵意性推斷。使用道歉車(chē)語(yǔ)后，駕駛員對(duì)冒犯駕駛員的歸因可能更傾向于外在不穩(wěn)定因素或者內(nèi)部不穩(wěn)定性的非敵意性歸因，例如，冒犯可能源于路況或者對(duì)方的無(wú)意之舉，而對(duì)于做出了冒犯行為而不使用道歉車(chē)語(yǔ)的駕駛員，更可能歸因于內(nèi)部穩(wěn)定的敵意性歸因和責(zé)任推斷。

4.2 道歉車(chē)語(yǔ)對(duì)駕駛員的憤怒有抑制作用

以往研究表明，車(chē)語(yǔ)對(duì)駕駛員的溝通有重要作用，車(chē)語(yǔ)直接影響著駕駛員人際關(guān)系的主觀評(píng)價(jià)以及態(tài)度表現(xiàn)（Ba， Zhang， Reimer， Yang， & Salvendy， 2015）。本研究得到了相似的發(fā)現(xiàn)，與無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)的駕駛情境相比較，在有道歉車(chē)語(yǔ)的駕駛情境下，駕駛員的憤怒等級(jí)偏低。特別是在情境2（搶道情境）、情境5（危險(xiǎn)超車(chē)情境）、情境6（加塞情境）、情境7（亂用遠(yuǎn)光燈情境）以及情境8（搶道情境）這五個(gè)情境中，在有道歉車(chē)語(yǔ)的情境下駕駛員的憤怒等級(jí)要更低。而在情境1（搶道情境）、情境3（超車(chē)情境）、情境4（搶車(chē)位情境）這三個(gè)情境在有無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)兩個(gè)版本中，駕駛員的憤怒等級(jí)沒(méi)有明顯變化。原因可能是情境1、情境3以及情境4這三個(gè)駕駛情境沒(méi)有威脅駕駛員的駕駛安全，駕駛員對(duì)阻礙行為的憤怒等級(jí)不高（Du， Shen， Chang， & Ma， 2018），而在其他五個(gè)情境中，出現(xiàn)了威脅駕駛員安全的情境，從而引起更高的駕駛員憤怒水平，因此在這些情境中使用合適的道歉車(chē)語(yǔ)，對(duì)駕駛員憤怒的抑制作用更強(qiáng)。

4.3 責(zé)任推斷可以有效預(yù)測(cè)駕駛員憤怒

以往有理論認(rèn)為，責(zé)任推斷影響個(gè)人的歸因方式，進(jìn)而影響駕駛員的憤怒情緒，本研究通過(guò)回歸分析，進(jìn)一步對(duì)該理論假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示對(duì)于無(wú)道歉車(chē)語(yǔ)組，年齡無(wú)法預(yù)測(cè)責(zé)任推斷對(duì)憤怒的影響;對(duì)于有道歉車(chē)語(yǔ)組，年齡對(duì)憤怒有負(fù)向預(yù)測(cè)作用，年齡越大，憤怒等級(jí)越小。當(dāng)沒(méi)有道歉車(chē)語(yǔ)這種駕駛禮儀時(shí)，所有年齡段的駕駛員都會(huì)為對(duì)方的不文明駕駛方式所激怒，這時(shí)責(zé)任推斷起主要預(yù)測(cè)作用。但是如果有道歉車(chē)語(yǔ)，那么責(zé)任推斷依舊起主要預(yù)測(cè)作用，但不同的是，這時(shí)年齡也開(kāi)始起預(yù)測(cè)作用，年齡越大的駕駛員，對(duì)憤怒的抑制程度更明顯。原因可能是年齡大的駕駛員對(duì)社交類(lèi)的社會(huì)線索更敏感，如果有社交線索呈現(xiàn)，他們會(huì)表現(xiàn)得更寬容。但寬容是相對(duì)的、有條件的，只有在對(duì)方使用車(chē)語(yǔ)表達(dá)歉意的時(shí)候，年齡大的駕駛員才會(huì)表現(xiàn)寬容。道歉車(chē)語(yǔ)可以改變駕駛員對(duì)冒犯事件的責(zé)任推斷，從而初步找到了道歉車(chē)語(yǔ)對(duì)駕駛憤怒產(chǎn)生影響的認(rèn)知機(jī)制線索：雖然被冒犯，但是對(duì)方用車(chē)語(yǔ)表達(dá)了歉意（或謝意），因此從非敵意的角度對(duì)其冒犯行為進(jìn)行重新歸因，達(dá)到了諒解的效果，認(rèn)知上的解釋降低了憤怒水平。未來(lái)研究還應(yīng)繼續(xù)考察歸因因素在這一認(rèn)知機(jī)制中的重要作用。

5 結(jié)論

本研究采用情境問(wèn)卷的測(cè)試方法，從整體上比較了8個(gè)駕駛情境，探討道歉車(chē)語(yǔ)對(duì)駕駛員憤怒等級(jí)的重要作用，結(jié)果表明，責(zé)任推斷可以有效地預(yù)測(cè)駕駛員憤怒;道歉車(chē)語(yǔ)可以降低駕駛員的敵意性責(zé)任推斷，對(duì)駕駛員的憤怒有抑制作用。

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Abstract

This study aimed to explore the effect of apologetic vehicle signal on drivers anger. 618 drivers were tested with the situation questionnaire. This study adopted a single-factor inter-group design， in which the independent variables were divided into two levels： the vehicle signal group and the non-vehicle signal group. And the dependent variables were the anger score and the responsibility inference score of each situation. The results show that the scores of drivers responsibility inference and the anger are significantly reduced in the situation of apologetic vehicle signal. Regression analysis shows that the more drivers responsibility inference to aggressive drivers， the more anger they would have. This shows that drivers who use apologetic vehicle signal can obviously reduce other drivershostile responsibility referring to them and decrease their anger. The apologetic vehicle signal has a significant effect on the driversanger， and they restrain driversscore of anger.

Key words： apologetic vehicle signal; driversanger; responsibility referring