[学术译文] 默认选项能拯救生命吗?

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2016.10.31 21:35* 字数 3355

译者:这是我第一次在翻译学术论文,原文为:Do Defaults Save Lives by Eric J. Johnson and Daniel Goldstein。这是一篇了不起但又内容浅显易懂的学术论文,我曾在研究复选框设计相关课题时发现了这篇文章,读后被作者的观察视角所震撼,也从此开始对表单设计开始关注。

摘要:这篇文章主要内容是选择题的默认选项会对结果产生意想不到的巨大影响,欧洲各国因为在器官捐献的同意书上选择不同的默认选项,而导致了捐献同意率的巨大差异,进而对实际捐献率产生了连带影响。作者认为美国的器官捐献了较低,只要将同意书的默认选项从不捐献改为捐献,就能够每年多拯救成千上万的生命。

正文

从1995年开始,有超过45000的人在等待器官捐献的过程中死去。一项经常被引用的调查显示,85%的美国人赞成器官捐献,但是只有不到一半的人下定决心这么做,而只有28%的人真的在器官捐赠卡上签了字。同样的,在德国、西班牙和瑞典,对于器官捐献,赞同和行动的鸿沟直接影响的就是生存与死亡。

是什么促使人们成为潜在的器官捐献者?在欧盟里,捐献率在国家之间又有很大的差别,但是每年的变化却很小。即便当一些可变因素(如交通设施、经济、教育和信仰等)相差不大(5),捐献率的巨大差异依旧存在。为什么?

大部分机构将“不捐献”作为默认选项,所以当一个人无法选择时,就必然导致一个结果(6, 7)。欧洲国家有两种器官捐献的默认选项。在一些国家,人们默认就是器官捐献者,除非他们申请不捐献;在另一些国家,人们如果不申请就不是器官捐献者。

人们有一种惯常的想法,那就是感觉器官捐献的价值太低了,这种想法存在并影响着大家的决定。这种观点让器官捐献市场的机构越来越少(8, 9),包括付给捐献者和捐献者家庭的报酬(10, 11),甚至有些人建议人的器官在死亡后应该变成公共财产(12)。想要改变社会态度的活动(13)被广为传播。在古典经济学中,默认选项的影响有限:当默认选项不符合偏好时,人们应该选择另一种。

一种新奇的研究假象将人们的偏好描绘成构建而成的。也就是说,在一个人被询问偏好之前,其偏好并不是清晰的(14-16)。如果成为器官捐献者的偏好也是被构建的,那么默认选项就能通过三种方式影响人们的决定:第一,决策者可能相信默认选项是被政策制定者作为推荐的选项建议的。第二,做一个觉得通常需要花费一些功夫,然而接受一个默认选项却不费力气。很多人宁愿避免做一个关于器官捐赠的决定,因为这个决定可能即不愉快又有压力(17)。像填写表格这样的体力消耗也可能增加接受默认选项的几率(18)。最后一点,默认选项通常代表的是当前已有的状态,而改变通常是需要权衡利弊的。心理学研究表明人们总感觉损失的部分比获取到的更大,哪怕实际上是相同的,这种理论常被称为损失厌恶(19)。因此,默认选项的改变可能会导致选择的改变。

以默认选项为自变量,捐献率为因变量的在线调查

政府、公司和社会机构无意中进行了一项测试默认选项的影响力的实验。关于保险选购(20)、网络隐私政策的选择(12, 22),以及退休金储蓄等级(23)的研究都显示了其巨大的影响力,而且还经常伴随着金钱相关的后果。

默认选项和器官捐献

我们在三项研究中调查了默认选项对捐献同意率的影响(24):161个参与者被询问他们是否愿意捐献器官,提供的问题有三种,每种的默认选项都不同。在勾入条件组里,参与者被告知他们刚刚改变了政策,默认选项是不捐献器官,并且他们有一次机会可以改变选择。在勾出的条件组里,其它方面相同,只是默认选项是捐献器官。第三个是参照组,参与者没有被给予任何默认选项。参与者只需要点击一下鼠标就能改变他们的选择,大大减小了解释说明的时间。

各国的器官捐献率(勾入条件组为金色,勾出条件组为蓝色)

问题的形式对结果产生了巨大的印象(如图):勾出条件组的捐献率是勾入条件组的两倍。而勾出条件组的结果与参照组(没有默认选项)并没有很大的不同。因此在勾出条件组的美国,捐献了就非常低。

在过去的二十年里,一些欧洲国家使用勾入或勾出默认选项的方法来询问个人捐献器官的意愿。个人的实际选择可能收到政府教育活动、社会健康机构努力、文化和基础设施等因素的影响。我们研究了两种条件组中的欧洲国家的器官捐献率。我们通过联系好几个国家的相关机构补充了Gabel(25)的报告数据,这样我们才得以估算到实际的捐献同意率,这个数字包括勾入条件组里勾入的人和勾出条件组里没有勾出的人。如果人们在考虑器官捐献时真有那么强的取向的话,默认选项应该没有多大的影响才对。然而可以在图表中看到,默认选项对结果产生了巨大的改变:四个勾入条件组的国家(金色)比起勾出条件组的国家(蓝色),拥有更低的器官捐献率。两组数据并没有相互交叠的部分,并且之间的差距达到了将近百分之60。这些实际结果比我们实验获得的结果要明显得多,是因为在实际生活中,改变选择的代价更高(需要填表、打电话和寄邮件)。所以就算为提升捐献率而付出很大的努力,数据依旧很低。例如荷兰在1998年通过教育活动和大量的信件(在这个只有一千五百万人口的国家里发出了一千二百万封)劝说公民注册器官捐献,然而并没有什么改变(26)。

增加捐献同意率就能提高实际捐献率吗?有很多原因阻挠已注册的潜在捐献者实际行动,其中包括:家人的反对、医生会因为捐献是默认选项而有所顾忌、配型不符,以及信仰、文化和设备等。

为了了解更多,我们从更多的国家中分析了1991至2001年间(27)每百万人的实际尸体捐献。我们使用多种回归分析方式研究了这些数据,并以各国提供的默认选项作为自变量。为了控制各国捐献意愿、交通设施、教育等级和信仰的不同,我们将这些也作为条件包括在内(5),并且有一个与年份相关的变量参数。

1999-2001的捐献率(蓝色是本研究的数据,红色是Gimbel的数据)

这项研究给出了一个强有力的结论。尽管年与年之间没有变化,但默认选项的影响却非常大:当默认选项是捐献时,捐献率多了16.3%(P<0.02),数量为16.4百万(默认选项是不捐献时捐献的数量是14.1百万,图中的蓝线)。使用同样的方法只看1999年的欧洲国家(包括更多东欧国家),Gimbel等人(5)的报告显示默认选项为捐献的国家的捐献数量为16.9百万,相比默认选项为不捐献的国家的10.8百万多了56.5%(图中的红线)。这两组数据变化有所不同可能是国家不同导致的:Gimbel等人分析的国家里有些捐献率要低很多。

结论

政策该如何制定默认选项呢?首先要考虑到每一项政策都必须有一个不作为的默认选项,并且修改这个默认选项会导致体力、脑力甚至情感的消耗。上文已经提及,不论是全国调查还是无默认选项的实验都表面了美国人是倾向于捐献器官的。这意味着当前的器官捐献同意书的形式导致了对大部分人来说选择他们偏好选项的代价过高(28)。

第二,明白默认选项可以导致两种误分类:想要捐献的人没有表明,或者不想捐献的人被划分为捐献者。在划分错误和拯救患者之间该如何平衡,这也许需要人类学和心理学来解答,这需要更多的研究了解。例如,默认选项对捐赠率的影响究竟更多是因为修改的代价过高还是损失规避?

在权衡利弊之前,必须要清楚的是,默认选项会对很多人的生命造成重大的影响。

我们和Gimbel等人的数据都表明对美国而言,改变默认选项就可能将每年的捐献率提高好几千。因为每个捐献则能够被移植三次,所以这个改变能够拯救很多生命。我们的结论反对默认选项无影响的理论(29)。相关的决策制定因将默认选项视为重要影响条件。

参考文献

1. The Gallup Organization, “The American Public's Attitude Toward Organ Donation and Transplantation”(Gallup Organization, Princeton, NJ,1993).

2. S. M. Gold, K. Shulz, U. Koch, The Organ Donation Process: Causes of the Organ Shortage and Approaches to a Solution (Federal Center for Health Education, Cologne, 2001),

3. H. Gäbel, H. N. Rehnqvist, Transplant. Proc. 29, 3093 (1997).

4. C. Conesa et al., , Transplant. Proc. 35,1276 (2003).

5. R. W. Gimbel, M. A. Strosberg, S. E. Lehrman, E.

Gefenas, F. Taft, Progr. Transplant. 13, 17 (2003).

6. R. H. Thaler, C. Sunstein, Univ. Chicago Law Rev., in press.

7. C. Camerer, S. Issacharoff, G. Loewenstein, T. O'Donoghue, M. Rabin, Univ. Penn. Law Rev. 151, 2111 (2003).

8. M. Clay, W. Block, J. Soc. Polit. Econ. Stud. 27, 227 (2002).

9. J. Harris, C. Erin, BMJ 325, 114 (2002).

10. C. E. Harris, S. P. Alcorn, Issues Law Med. 3, 213 (2001).

11. D. Josefson, BMJ 324, 1541 (2002).

12. J. Harris, J. Med. Ethics 29, 303 (2003).

13. J. S.Wolf, E. M. Servino, H. N. Nathan, Transplant. Proc. 29, 1477 (1997).

14. J. W. Payne, J. R. Bettman, E. J. Johnson, Annu. Rev. Psychol. 43, 87 (1992).

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16. D. Kahneman, A. Tversky, Eds., Choices, Values, and Frames (Cambridge Univ. Press, Cambridge, 2000).

17. J. Baron, I. Ritov, Org. Behav. Hum. Decision Processes 59, 475 (1994).

18. W. Samuelson, R. Zeckhauser, J. Risk Uncertainty 1, 7 (1988).

19. A. Tversky, D. Kahneman, Q. J. Econ. 106(4), 1039

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20. E. J. Johnson, J. Hershey, J. Meszaros, H. Kunreuther, J. Risk Uncertainty 7, 35 (1993).

21. S. Bellman, E. J. Johnson, G. L. Lohse, Commun. ACM (Assoc. Comput. Machin.) 44, 25 (February 2001).

22. E. J. Johnson, S. Bellman, G. L. Lohse, Marketing Lett. 13, 5 (February 2002).

23. B. C. Madrian, D. Shea, Q. J. Econ. 116(1), 1149 (2001).

24. Methods and details of analysis are available as supporting material on Science online.

25. H. Gäbel,“Donor and Non-Donor Registries in Europe”(on behalf of the committee of experts on the Organizational Aspects of Co-operation in Organ Transplantation of the Council of Europe, Brussels,

2002).

26. M. C. Oz et al., J. Heart Lung Transplant. 22, 389 (2003).

27. We used a times series analysis to account for possible changes in transplant technology and infrastructure, as well as the effects of continuing public education campaigns.

28. An alternative advocated by the American Medical Association (30) is mandated choice, which imposes the cost of making an active decision on all. This practice is currently employed in the state of Virginia, but, consistent with the constructive preferences perspective,

about 24% of the first million Virginians asked said they were undecided (31).

29. A. L. Caplan, JAMA 272, 1708 (1994). 30. American Medical Association, “Strategies for cadaveric organ procurement: Mandated choice and presumed consent” (American Medical Association,

Chicago, 1993).

31. A. C. Klassen, D. K. Klassen, Ann. Intern. Med. 125, 70 (1996).

32. This research has been supported by the Columbia University Center for Decision Science and the Columbia Business School Center for Excellence in EBusiness.


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