推进应用行为科学：GAP 框架

我们的选择为何比想象中更重要

从登记养老金到在网上点击“同意”，我们每天的选择常被微妙的设计决策和强大的新技术悄然塑造。本文介绍了 GAP 框架，为希望负责任且高效地利用有关人类行为洞见的政府、企业和非营利组织提供了路线图。它展示了如何将关于习惯与偏差的经典观点与人工智能和现实世界约束结合起来，超越简单的“助推”，走向更聪明、公平且更透明的行为影响方式。

以全新的视角审视行为

GAP 框架的第一部分——通用工具，聚焦于行为科学已知的关于人们如何思考与行动的内容。作者将许多著名发现归纳为一个名为 SHELL 的简单透镜：我们的行为受社会影响、习惯、情绪、有限的心理带宽和有限自制力的引导。这个透镜帮助组织超越通常认为人们只需要更多信息或更大激励的假设。相反，它鼓励提出问题：人们是在模仿他人吗？处于自动驾驶状态吗？被复杂选项压得不知所措吗？疲惫或压力重负吗？通过 SHELL 看问题旨在成为设计任何解决方案之前的诊断步骤。

发现系统内部的隐藏障碍

一旦怀疑出行为的主要驱动因素，框架强调将行为审计作为揭示组织内部真实问题的方法。“淤泥（sludge）审计”寻找不必要的障碍——浪费时间和精力的表格、步骤与延误。偏见审计寻找招聘或贷款等决策中的不公平模式，而噪声审计则查找在本应以相似方式判断案件的人之间的随机不一致性。综合这些审计可以揭示系统何时令人困惑、不公平或不可靠。只有在完成这些诊断工作后，熟悉的“选择架构”理念才介入：通过默认选项、提醒或简化布局等对选项呈现方式进行小幅调整，旨在在不限制自由的前提下让好选择变得更容易。

将智能机器引入视野

GAP 的第二个支柱——算法，解释了如何让新型数据工具——尤其是人工智能——在被妥善使用时增强行为科学的能力。人工智能可以开启新的数据收集形式，从扫描数百万条信息以识别情绪与舆论，到运行大规模试验同时比较数十种干预。它还能够在庞大数据集中发现人类可能忽视的模式，例如形成习惯实际需要多长时间，或哪些因素最强烈地预测疫苗犹豫。此外，人工智能系统可以在恰当时刻、以大规模向用户提供定制提示或建议。与此同时，作者警告说，这些工具也可能被滥用于操纵人们或侵犯隐私，因此必须有伦理保障和监督。

让行为科学在真实组织中奏效

第三个支柱——实践考量，认识到即便是最好的理念若没有合适的人才、规则与方法也会失败。借助助记词 TEAM，作者讨论了如何建立行为洞察团队、决定是集中管理还是分散到各部门，以及如何结合来自心理学、经济学、数据科学、法律等领域的技能。他们强调需要明确角色、伦理准则并尊重诸如欧洲数据保护规则等隐私法律。成本同样重要：一些助推成本低且性价比高，而先进的人工智能系统则需要大量投资并进行谨慎的成本收益分析。最后，框架强调严谨测试的重要性——通过实验、实地试验和其他研究方法——以便组织不仅学到“什么管用”，还弄清对谁有效、在哪些情境下有效以及成本是多少。

把新旧要素整合起来

GAP 框架并非要取代诸如 COM-B、MINDSPACE 或 EAST 等流行模型，而是设计为位于它们之上并将各点连接起来。SHELL 与审计强化诊断，现有的行为改变模型有助于设计干预，算法扩展了可观测与可扩展的能力，而 TEAM 则使一切扎根于现实世界的结构、伦理与预算中。作者对其提议的局限性持坦率态度：GAP 并未列举每一种可能的技术，任何框架都有可能缩窄讨论或忽视可能需要的更深层次系统性变革。他们呼吁对不同策略进行更多比较研究，并随着技术与监管的发展对 GAP 进行更新。

这对日常生活意味着什么

简而言之，GAP 框架是将关于人类行为的科学以更聪明、更审慎方式应用的指南。它敦促实践者在匆忙提出解决方案前谨慎诊断问题，将人类判断与算法的模式识别能力配对，并建立使影响透明且公平的团队与规则。随着公共机构与公司越来越多地塑造我们的选择——无论在线还是离线——GAP 提供了一种方法，利用这些工具改善健康、金融与社会结果，同时尊重人们的自主与多样性。

引用: Costa, S., Mills, S., Duyck, W. et al. Advancing applied behavioral science: the GAP framework. Humanit Soc Sci Commun 13, 261 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06542-3

关键词: 应用行为科学, 助推与选择架构, 政策中的人工智能, 行为审计, 组织决策