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0. 引言
电动自行车已经成为我国大部分城市的主要出行方式之一。电动自行车给居民出行提
供便捷的同时, 对道路交通安全产生了不可忽视的影响。根据公安部交通管理局的数据显
示, 2013—2017 年期间, 全国涉及电动自行车的交通事故总量为 56 200 起, 其中导致 8 431
人死亡, 63 400 人受伤, 直接经济损失高达 1.11 亿元
[1]
。相较于普通自行车, 电动自行车引
发的交通事故数量更多, 且事故后果更严重
[2]
。相关研究表明, 电动自行车骑行人的风险骑
行行为(闯红灯
[3]
、超速
[3]
、酒后骑行
[4]
、逆行
[4]
、占用机动车道
[5]
、戴耳机听音乐
[6]
、使用手
机
[6]
等)是导致电动自行车相关交通事故的主要原因之一。现有研究主要从交通运行信息(骑
行人数量
[7]
、等待位置
[7]
、机动车交通量
[8]
等)、交通设施条件(交叉口类型
[9]
、交叉口规模
[9]
、遮雨棚
[10]
、交通信号灯
[11]
等)等方面, 研究其对电动自行车骑行人闯红灯行为的影响。
Yao 等
[12]
首次研究了个人心理因素对电动自行车骑行人风险骑行行为(急刹车、随意变道等)
的影响, 采用结构方程模型分析指出骑行人的态度、风险感知对风险骑行行为有显著影
响。在此基础上, Yang 等
[13]
基于扩展计划行为理论, 新增了道德规范、风险感知、从众倾
向、自我认知和示范性规范作为扩展变量, 研究心理因素对电动自行车骑行人闯红灯行为
意向的影响, 研究表明态度、知觉行为控制、道德规范、自我认知是影响闯红灯行为意向
的主要因素。现有研究探究了交通运行信息、交通设施条件和个人心理因素对电动自行车
骑行人风险骑行行为的影响机理, 为相关政策和措施的制定提供了有益参考。
Gray
[14]
于 1970 年提出了初始强化敏感性理论(original reinforcement sensitivity theory, o-
RST)。该理论基于动物学习和神经生理机制, 认为个体对惩罚和奖励的刺激信号敏感, 并
通过强化效应调节个体的行为和动机。强化敏感性是指个体在呈现强化刺激物时的反应性,
即所引发的行为、情绪以及动机的改变趋势和改变程度, 具体包括惩罚敏感性和奖励敏感
性。o-RST 认为行为趋近系统(behavioral approach system, BAS)和行为抑制系统(behavioral
inhibition system, BIS)是调节个体行为动机的 2 个潜在动机系统。其中, BAS 是 1 个积极的
反馈回路, 可促进个人向预期目标靠近, 反应奖励敏感性; BIS 是 1 个负向反馈回路, 可避
免厌恶刺激, 反应惩罚敏感性。o-RST 自提出以来, 已经被应用于解释机动车驾驶人的奖惩
反应性对其风险驾驶行为(超速
[15]
、酒后驾车
[16]
、驾车使用手机
[17]
等)的影响。随着动物学习
和神经生理机制的发展, 2000 年 Gray 和 McNaughton
[18]
提出了改进强化敏感性理论(revised
reinforcement sensitivity theory, r-RST), 进一步提出调节个体行为的 3 个潜在动机系统。其
中, BAS 改进为可调节动机以接近任何奖励刺激, 而不仅仅是条件下刺激; BIS 被调整为 1
种比较系统, 用于评估是接近奖励刺激还是避免厌恶刺激; 新增的第 3 个动机系统为对抗/
逃离/僵化系统(fight/flight/freeze system, FFFS), 是 1 个负向反馈回路, 可解决威胁与预期目
标之间的不一致, 并负责逃避恐惧, 反应惩罚敏感性。
综上, 电动自行车骑行人对奖惩的敏感性是影响其风险骑行行为的可能潜在因素, 鲜
有研究从交通管理的奖惩机制角度, 研究骑行人的奖惩反应性对其风险骑行行为的影响。
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