Impulsivity and self-reported driving behaviour among Chinese employee drivers: testing personal innovativeness in IT as a moderator
这项研究发现，虽然冲动性与中国雇员驾驶员负面的自报告驾驶行为显著相关，但信息技术个人创新性并不能调节这些关联。
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驾驶需要稳定的手和冷静的心态。当驾驶员坐在方向盘后时，他们必须不断过滤掉干扰，等待合适的时机变换车道，并抵制在交通减速时加速的冲动。这种在行动前停顿并思考的能力被称为自我调节。科学家们早已知道，有些人比其他人更难以做到这一点。一种被称为“冲动性”的人格特质描述了一种在充分考虑后果之前就快速行动的倾向。在驾驶语境下，这可能表现为跟车过近、闯红灯或突然进行不安全的变道。研究人员发现，冲动性得分较高的人往往会报告更多这类冒险行为。
然而，现代世界为道路增加了新的复杂性。我们生活在一个信息技术无处不在的时代。许多人渴望尝试最新的应用程序、小工具和数字工具。这种对尝试新技术的普遍意愿被称为“个人创新性”。这是一种表明一个人乐于体验新数字体验的特质。安全研究人员产生了一个自然的问题：这种尝试新技术的渴望是否会改变冲动性对驾驶的影响？也许一个既冲动又热衷于尝试新事物的人，更容易被手机或导航系统分散注意力，从而导致更多错误。又或者，他们对技术的狂热有助于他们更好地管理自己的冲动。理解这种关系可以帮助解释为什么有些驾驶员面临更高的风险，即使他们在其他方面看起来很相似。
一个中国研究团队致力于使用一大群员工驾驶员来调查这个特定问题。他们将重点放在山东省的私家车通勤者身上，该地区拥有大量的每日驾驶人口。这项研究涉及492名每周至少开车去上班一次的个人。他们不是专业的卡车或巴士司机，而是普通的通勤者。研究人员通过一份调查收集数据，调查内容涉及参与者的基本人格特质、他们的技术习惯以及他们在道路上的典型行为。调查包括了关于他们是否经常不假思索地行动、采纳新设备的快慢程度，以及他们在驾驶过程中发生错误或违反交通规则的频率等问题。
研究人员首先证实了以往研究所提出的观点：冲动性与危险驾驶之间存在明确的联系。数据显示，冲动性得分较高的驾驶员更有可能报告犯错，例如错过转弯或忘记检查后视镜，以及违章行为，如超速或激进驾驶。即使在研究人员考虑了驾驶员的年龄、性别和驾龄后，这一联系依然成立。简单来说，无论驾驶时间长短，冲动性都是预测驾驶过程是否困难的一个强有力指标。
随后，团队将注意力转向了第二个问题：一个人的技术热情是否会改变这一局面？他们观察了对于热爱尝试新技术的人与对于新技术持谨慎态度的人而言，冲动性与不良驾驶行为之间的联系是否存在差异。结果出人意料地清晰。研究发现，没有证据表明一个人对信息技术的尝试意愿改变了其冲动性与驾驶行为之间的关系。无论一名驾驶员是渴望采用最新的数字工具，还是更倾向于坚持使用已知的东西，他们的冲动水平都会以完全相同的方式预测其驾驶错误。研究人员进行了仔细测试，观察了不同类型的驾驶错误和激进行为，结果保持一致。对技术实验的热情既没有让冲动的驾驶员变得更安全，也没有让他们变得更危险。
了解这项研究测量了什么以及没有测量什么非常重要。研究人员依赖于驾驶员对自身的描述。他们要求参与者回忆一般的驾驶习惯和对技术的感受，而不是实时观察他们的驾驶情况或追踪他们实际的手机使用情况。“个人创新性”的衡量标准是一个关于某人是否喜欢尝试新事物的广泛问题，而不是关于某人在驾驶时检查手机频率的具体记录。因此，这项研究无法告诉我们使用特定的应用程序或设备是否会导致事故。它仅仅表明，对技术的普遍兴趣似乎并不影响驾驶结果。研究人员指出，关于技术的提问非常宽泛，并未捕捉到驾驶员可能被屏幕分心的具体时刻。
该研究还强调了数据收集中的一些局限性。参与者是从十六个不同城市的某些工作场所招募的，但研究人员无法确切核实选拔过程是如何运作的，也无法确定该群体是否完美代表了该地区的所有驾驶员。此外，调查询问的是一般的道路行为，而非具体的通勤行程。尽管存在这些限制，但所使用的统计方法是稳健的，旨在确保研究结果并非由于偶然或数据不均衡引起。研究结果在不同类型驾驶错误中的一致性，使研究人员对他们的主要结论充满信心。
最终，这项研究通过区分两个不同的概念，理清了驾驶安全的格局。它证实了在中国的员工驾驶员中，冲动性是危险驾驶行为的一个可靠指标。同时，它排除了“对新技术的普遍热爱是这种风险的缓冲器或放大器”这一观点。研究结果表明，如果我们想要了解为什么一名驾驶员容易出错，我们应该关注其人格和自我控制能力，而不是对待小工具的态度。虽然技术在现代生活中扮演着巨大的角色，但这项研究表明，仅仅是尝试新数字工具的意愿，并不会改变一个冲动的人在方向盘后的基本行为方式。未来的研究需要更深入地观察驾驶员究竟如何以及何时使用特定设备，以观察那些特定的行为——而非一般的态度——是否才是理解道路上数字分心的关键。
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