研究，是特别节目的一部分人与环境互动中的心理模型:理论、政策含义和方法探索

探索之旅的路径点:人类与环境互动的心智模型

• 摘要
• 简介
• 心智模型概念化
  • 作为社会表征的心理模型
  • 一个概念性的框架
• 检验诱导过程:ARDI和共识分析
  • 的情况下
  • 知识结构
  • 动机和能力
  • 心智模式
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

心理模型的概念，即外部现实的内部表征(Jones et al. 2011)，已经成为许多科学家、商业从业者和外行人常用词汇的一部分。然而，这一概念的广泛使用掩盖了与之相关的意义上的显著差异，比如心智模型是什么，它们位于哪里，以及人们用它们做什么(Jones et al. 2011)。与心智模型概念相关的意义上的一些关键差异包括这样的问题:心智模型是反映了既存的、稳定的知识结构(Abel等，1998年)，还是反映了特定情境的、因此是短暂的知识结构(Greeno 1989, Smith和Semin 2004);心理模型是基于叙述还是基于图像(Kosslyn 1985, Macinnis and Price 1987, Moulton and Kosslyn 2009);它们以个人或集体知识结构为主的程度(Mohammed et al. 2000, Mohammed and Dumville 2001, Ritchie-Dunham and Puente 2008);以及心智模型是否属于具形知识结构，而不是纯粹的“大脑中的”认知知识结构(Barsalou 2009)。围绕特定的询问和专业知识领域发展了大量的文献，其中在概念和方法上有不同程度的重叠，例如，对团队心理模型和团队绩效的研究(Converse et al. 1991, Mathieu et al. 2005, Smith-Jentsch et al. 2008)，心理模型在人类推理中的作用(Johnson-Laird 2001, Byrne 2002, Johnson-Laird和Goldvarg-Steingold 2007, Byrne和Johnson-Laird 2009, Johnson-Laird 2010)，以及大量关于商业和组织环境中的心理模型的研究(Senge 1990, 1992, Davison和Blackman 2005)。

尽管心理模型构建对于理解人类与环境的相互作用具有明显的重要性，但当我们在2006年开始研究这一特殊特性时，这一领域还没有大量的工作(Jones et al. 2011)。如前所述，关于在其他语境或领域中对心智模型的启发和分析的文献是广泛的，并包含了显著的意义、解释和方法的多样性。他们所缺乏的是一个清晰的理论和方法的综合，以人类与环境相互作用的心理模型为导向。在一个名为复原力联盟(http://www.resalliance.org/)，其目的之一是通过实际应用方法，以及对与激发心理模型相关的理论和方法方面的回顾，来填补这一空白。这一意图的结果反映在这一专题的论文中。在这篇专题论文的最后一篇中，我们综合了通过在南非鳄鱼河流域应用两种心智模型启发技术而产生的关键学习:一种基于图形的方法，称为ARDI(行动者、资源、动态和交互;Etienne et al. 2011, Mathevet et al. 2011);以及一种基于语言或文本的方法，称为共识分析(CA;Stone-Jovicich et al. 2011)。除了这种结构化比较之外，法国的一项联合研究活动使我们能够测试这两种方法之间的交叉，使用ARDI方法收集数据，然后使用CA分析数据(Mathevet et al. 2011)。

在试图综合这一专题论文的结果时，我们面临着一项艰巨的任务，即理解与心智模型概念相关的含义和解释的多样性。我们想知道我们应该使用哪一种定义或理论体系，以及哪一种最适合我们研究使用的两种启发式方法的目的。Jones等人(2011)的综述对心理模型的重要概念化、一些相关概念(如图式理论及其与心理模型的关系)以及用于引出和分析心理模型的一些方法提供了相当大的指导。在此，我们试图通过概述心智模型概念相关的含义为何如此多样化以及这种多样性可能反映什么，来补充Jones等人(2011)的综合。我们使用的是社会表征理论(Moscovici 1988, Wagner and Hayes 2005)。此外，我们提出了一个概念模型，以指导心理模型的讨论，并帮助解释这一特殊特征的论文。在发展这一综合过程中，我们借鉴了当前的认知和社会心理学理论，对心理模型进行了概念化，然后将其作为探索所使用的启发式和分析方法的异同的辅助手段。最后，我们讨论了该工作组的研究结果对未来研究的影响，并确定了目前对人类与环境交互作用的心理模型的理解的重要差距。

心智模型概念化

作为社会表征的心理模型

在解释社会认知(人们寻求理解自己和他人的过程)和社会表征理论之间的差异时，瓦格纳和海斯(2005:122)注意到，“正是人们生活中以及为了生活而生活的事物的意义使他们成为社会对象。”从这个意义上说，心智模型的概念是一种社会表征:一种经历了“知识系统的阐述、交流和传播的历史社会过程”的社会对象(Wagner and Hayes 2005:322)。心理模型的概念已经成为人们日常生活和交流中被广泛接受的社会对象，例如，反映在19世纪中后期以来的创造性写作中，以及一个跨多种学术学科写作和理论的重要概念(Jones et al. 2011)。因此，心智模型的概念“形成了对主题领域的结构化的、多维度的描述——也就是说，一整套相互关联的陈述，作为一个类似理论的构念……因此，社会表征并不是命题意义上的真实或虚假的描述”(Wagner and Hayes 2005:121)。鉴于这一结构化、多维描述的概念，以及我们目前无法观察心理模型的事实，我们应该预料到，正如Jones等人(2011)在其文献综述中指出的那样，在使用心理模型构建时，不同的个人和学术学科强调不同的维度或陈述集。我们认为，社会-生态系统的认知维度是这些复杂系统的关键组成部分，但很少被讨论。

社会表征的结构主义理论(Abric 2001, Wagner和Hayes 2005)确定了表征的核心和边缘维度。社会表征的核心要素是双方同意的、相对稳定的，而外围要素则是社会表征中更为个性化和动态的成分。这种区别有助于理解多维主题领域，它已经与心智模型的概念相关联。通过我们对文献的探索，我们确定了心理模型概念的三个共享或核心维度。第一种包括相对长期和稳定的知识结构，通常被称为图式(Taylor and Crocker 1981, Jones et al. 2011)。第二个维度与个人或群体所处的环境有关。情境提供了能够调解认知的线索或刺激(Novak and Hoffman 2009);它还提供支持(Gibson 1986, Greeno 1994)，在特定情况下扩展个人的认知能力(Smith和Semin 2004, Yeh和Barsalou 2006)。心理模型概念的第三个核心维度与个体的属性有关。个人对认知的需求或个人的认知风格等概念就是第三维度元素的例子(Cacioppo和Petty 1982, Childers等人1985,Stanovich和West 1998, Stanovich 1999)。

一个概念性的框架

为了进一步讨论和反思我们所学到的关于心智模型的知识，我们开发了心智模型概念的这些核心维度及其彼此之间可能的关系的示意图(图1)。我们通过参考文献中的关键发现简要地证明了所述组件和关系，然后继续使用这种简化的表示作为框架，以此来讨论论文在这一特殊特征中的贡献。这些核心维度中的每一个都可能导致观察到的变化，因此当单独或跨社会群体观察时，引发的心理模型的不确定性。因此，我们使用概念化(图1)来探索在人类与环境相互作用的背景下，可能导致诱发心理模型不确定性的因素。

在一个相对粗糙的描述水平上，心智模型的概念化(图1)始于期望框架，它可以被认为是一个社会定义的结构，在给定的情况下，“关于什么存在，什么发生，什么重要”的隐性理论(Gitlin 1980)。因此，它为一个人在特定情况下的预期做好准备，从而提示一个人带着什么样的情绪、动机和期望进入一个情况。例如，无论一个情境是被设定为学术询问还是管理导向的决策询问，都有可能使个人倾向于特定的情绪、动机和期望。这些情绪、动机和期望可以随着情况的发展而改变，但我们认为，是个人先前的经验和框架将个人导向与给定情况相关的特定认知状态。

当一个人需要在特定情况下执行某些行动(无论是身体上的还是认知上的)时，他/她会利用联想或基于规则的知识结构，以及来自环境的线索，如可用的图像、文本或自然物体，来编译一个特定情景的心理模型。个体的认知取向、动机和认知能力将其知识结构中的知识与情境中的信息进行转化和合并，从而产生适合个人在情境中需要做的事情的心理模型(图1)。因此，例如，在一个环境情境中，一个非常关心鳄鱼河流域的人对其变化感到不满，在他/她的时间很少有其他需求，并且在研究情况下被要求解释什么导致了河流流量的问题，这个人可能会依赖他/她的基于规则的处理系统来开发一个关于河流流量问题原因的心理模型。在另一种情况下，另一个在鳄鱼河流域管理机构工作了几十年的人，在巨大的时间压力下，被问到(他/她认为与流域条件无关的学者)关于流域的利益相关者的问题时，他/她可能会迅速回答，从而利用他/她的联想知识系统。

个人的心智模式从联想系统或基于规则的系统中汲取知识的程度取决于情境、个人进行深思熟虑处理的动机以及当时个人的认知能力(Smith和DeCoster 2000)。当个人没有动力深入思考一个问题时，他们倾向于依赖联想思维模式。影响或情境预期在权衡关联或基于规则的处理模式的可能性方面发挥着重要作用。积极的情感可能导致联想加工，而消极的情感更可能导致使用基于规则的加工模式(Smith and DeCoster 2000, Kahneman 2011)。当个体面临显著的认知需求而能力有限时，他们倾向于采用认知要求较低的联想处理模式。当个体面对新情况时，他们可能会使用更具灵活性和反事实思维能力的基于规则的处理模式(Smith and DeCoster 2000)。

现有知识结构和心理模型之间的关系是心理模型文献中许多概念差异的来源(Brewer 1987)。作为一种简化，不同的视角可能被置于一个连续体中，一端反映了心理模型是既存的、相对稳定的知识结构的观点(Abel et al. 1998, Nersessian 2002)，另一端反映了心理模型是相对短暂的、相对于特定情况创建的知识结构(来自更稳定的知识结构)的观点(Brewer 1987)。我们将我们对心智模式的概念化置于连续体的短暂一端:心理模型是在需要时根据情境的期望(期望框架)和实际情况(图1)所提示的既存知识结构进行编译的。这种定位与最近关于情境认知(Smith和Semin 2004, 2007)、基于基础或具身认知(Yeh和Barsalou 2006, Barsalou 2008, 2009)以及社会认知中的双过程模型(Smith和DeCoster 2000, Kahneman 2011)的文献一致。

我们在图1的知识结构框中放置的元素可以被称为心智模型。继Smith和Semin(2004)和Barsalou(2008)之后，我们断言认知的一个重要目的是支持特定情境中的行动。心理模型的概念是一种建立意义的工具，它帮助我们思考和交流认知过程，也帮助我们思考如何观察或衡量人们对情况的看法，从而了解他们的反应。因此，在我们这里提出的概念化中，一个心智模型只有在与支持行动所需的特定情境相关的情况下才会产生。心理模型支持行动;关联和基于规则的知识结构构成了用于编译心智模型的基本知识元素。

最近关于社会认知双过程模型的研究对心智模型的构思、引出和测量具有重要意义。对这些文献进行回顾已经超出了本文的范围;然而，对于感兴趣的读者，卡尼曼(2011)和斯坦诺维奇(1999)最近的书以及史密斯和德克斯特(2000)的评论是现有理论和实验工作的有用概述。在这里，我们大量借鉴了Smith和DeCoster(2000)提出的模型。我们利用这些作者反映的关系的总体模式，而不是探索他们模型的许多微妙和细微差别。

双过程理论认为人们使用两种认知处理系统:一种被认为是快速和低认知努力的处理系统，通常与自动性、直觉或常识有关。第二种处理系统被认为是较慢的，需要更大的认知努力，与程序性或基于规则的思维有关(Novak和Hoffman 2009)。在他们的模型中，Smith和DeCoster(2000)将快速或联想处理系统描述为反映稳定的、以经验为基础的、以联想网络组织起来的知识。较慢的、更费力的、基于规则的处理系统是围绕正式或非正式规则组织起来的，这可能比基于经验的联想知识系统的联想更不稳定。在这个基于规则的系统中访问信息或知识需要对规则和信息进行更多的受控搜索和检索。这两种处理方式是紧密相连的。重复使用基于规则的系统中的特定关系可能导致这些关系成为更稳定的联想知识系统的一部分;从关联处理系统提示的关系最初可以对基于规则的处理中使用的规则进行加权。这一理论体系中一个尚未解决的问题是这两种处理系统同时或顺序操作的程度。Smith和DeCoster(2000)认为人们同时使用这两种系统。

研究发现，个体反映出截然不同的认知风格(Stanovich 1999)，对认知有不同的要求(Cacioppo和Petty 1982, Webster和Kruglanski 1994)，而且可能更倾向于视觉或语言导向(Childers et al. 1985)。这些不同的认知倾向与认知表现相关(Stanovich 1999)，并可能使个体更倾向于使用联想或基于规则的思维模式。

在简要概述了心智模式的概念化之后，我们现在用概念化来讨论专题论文中的发现。我们特别关注每一个因素可能对引出的心智模型的贡献。

考察诱导过程:
阿尔迪和共识分析

我们使用ARDI和共识分析对心智模型引出的结果进行比较，以心智模型概念模型的要素为中心(图1)。我们检查了这两种方法如何使图1所示的心智模型的每个组成部分的分析成为可能或受到限制。除了我们没有明确讨论模型的期望框架组件之外，我们没有关于这个组件的信息，只是注意到在被调查者的期望框架中可能有大量的变化。确定了不同的答复者，并要求他们通过南非小组成员的直接接触参加研究。这些请求的框架是为了说服潜在的受访者参与，而不太关心在受访者之间建立一个共同的期望框架。

的情况下

一系列研究发现，情境变量对个体行为的结果有显著影响(Barker 1968, Baumeister and Tice 1985, Mesquita et al. 2010)。情境变量包括那些与物理环境相关的变量，例如物理环境的特征，包括空间和时间以及环境公开与否的程度，以及主体的特征，例如他们的身体属性、先前的经验和情境的认知和情感动态，例如主体关于情境的信息及其与主体目标的相关性。个人的背景知识，如他/她对其他人的知识，以及鲍迈斯特和泰斯(1985)所说的“可能性矩阵”，与个人选择的范围和从可供选择的选项中选择的自由等因素有关。Baumeister和Tice(1985)总结了51种情境属性，在他们回顾的研究中，发现它们会影响个人行为。

作为这一特殊特征的一部分提出的研究没有控制情境变量的影响。因此，我们没有直接测量情境变量对诱发心理模型的影响。接下来是我们对不同情境变量对结果数据可能产生的影响的主观和定性分析。

Camargue研究(Mathevet et al. 2011)与鳄鱼河流域研究(Etienne et al. 2011, Stone-Jovicich et al. 2011)之间的一个重要情境差异是研究人员与受试者之间互动的性质。在Camargue，这项研究是研究人员和研究对象之间持续互动过程的一部分;在鳄鱼河流域，研究与受试者的互动包含单一的互动事件。在以单次访问研究过程为特征的情况下，我们认为个体参与费力思考的动机会更低，更有可能基于联想知识系统做出反应。相比之下，研究者和实践者之间在实践者关心的问题上的持续关系和互动将为受试者提供强大的动机来仔细考虑他们的反应。因此，在Camargue中表达的心智模型很可能强烈地利用基于规则的知识结构。在其他条件相同的情况下，当人们强烈地关心一个主题时，他们会被激励去准确地理解这个主题;对准确性的渴望通常与基于规则的知识结构和处理有关(Chaiken和Stangor 1987, Chaiken et al. 1996, Smith和DeCoster 2000)。

这种观察结果也与研究在每种情况下的框架方式有关。在使用ARDI方法的鳄鱼河流域，研究过程被框架为一个关于受访者对流域水资源使用和管理的想法的问题(Etienne et al. 2011)。相比之下，在共识分析方法的第二阶段，受访者被要求对利益相关者或问题的原因列表选择yes或no回答，以及对后果和未来优先事项的概念进行排序(Stone-Jovicich et al. 2011)。这些不同的框架，即专注于思考的ARDI方法，和专注于概念和问题之间关联的共识分析方法，可能分别提示了基于规则和关联的知识结构。我们认为，在南非应用的共识分析方法并没有像图1那样引出更基本的知识结构那样引出心理模型。在法国的应用，虽然不符合正式的文化共识模型，但确实说明了非正式共识分析模型的应用，并提供了参与者心理模型中的共识的衡量标准，我们建议的心理模型大量利用基于规则的知识结构。

此外，在Camargue调查对象中，有一半人多年来一直在正式和非正式的环境中与罗纳河三角洲的水管理有关的人互动。他们的历史是与共同的环境领域反复相互作用的历史。可能存在相当大的“知识系统的阐述、交流和传播”(Wagner and Hayes 2005:322)。这将导致我们预测较长时间水委员会成员的规则知识向其联想或经验知识系统的转移水平较高，其联想知识具有更大的一致性和稳定性。尽管我们无法在Camargue受访者的心智模型中区分基于联想的知识结构和基于规则的知识结构，但相对于新人和局外人，长期水委员会成员之间有更大的共识(Mathevet et al. 2011)。

这种与共同管理问题的持续关系并非南非鳄鱼河流域的情况。这种情况反映了一种更分散的互动，只有少数受访者通过正式或非正式的环境频繁互动。此外，当它们发生时，这些相互作用可能集中在许多不同的问题领域，而不是专门针对鳄鱼河流域。

在法国的案例中，ARDI程序的实施包括在受访者家中或工作场所进行个人访谈(Mathevet et al. 2011)。在南非，选择采用ARDI方法的受访者在两个正式会议室地点之一接受采访。被选为共识分析访谈过程(第二阶段)的受访者要么在国家公园办公室，他们的工作地点，或他们的家接受访谈。在某些情况下，这些受访者的时间非常有限，而在其他情况下，他们可以获得重要的情境线索。因此，无论是在南非还是法国的案例中，我们都没有明确的措施来衡量这些不同的情境变量对所引出的心理模型的影响。最近，但尚未发表的一项研究，作者之一清楚地证明了情境对诱发的心理模型的影响(Jones 2012)。

知识结构

在鳄鱼河流域，作为共识分析第二阶段的一部分，使用的两种数据收集工具本身并不是用来引出基于规则的知识结构的，也不是设计出来的。是/否和堆分类工具更有可能引出基本的知识结构，而不是我们所定义的心智模型(图1)，因为这是文化共识技术被设计来测量的(Weller 2007)。相反，ARDI过程旨在为受访者提供一个框架，让他们思考和描述给定社会-生态系统的状态(包括动态状态)(Etienne et al. 2011)。因此，ARDI过程可能会产生大量依赖基于规则的知识结构的心智模型。

从分析角度来看，ARDI过程在Camargue中的应用提供了一种有趣的混合:使用ARDI过程，引出面向基于规则的知识结构，而分析面向理解引出的心智模型元素在受试者之间共享的程度。

动机和能力

在任何一种情况下，都没有对个人响应每项任务的动机或能力进行测量。我们怀疑不同的群体参与这项研究的动机可能不同。例如，作为正在进行的研究活动的一部分，Camargue的工作可能会为个人参与研究过程提供强有力的激励。在南非的情况下，情况就不是这样了，在那里，研究人员和受访者之间的互动被定义为一个单独的研究或数据收集事件。据观察，一些答复者在南非研究的协商一致分析部分时间非常有限，这可能导致他们更多地依赖关联而不是基于规则的知识结构。对于南非案例中的许多受访者来说，参与这项研究似乎有政治动机。正如杜托伊特等人(2011)所指出的，这项研究是在与实施水法相关的组织和结构正在发展和巩固的一段时间内进行的。因此，很可能有几个受访者认为这个研究项目是实现政治目的的一种手段。我们认为，在这些情况下，受访者可能更依赖基于规则的知识结构，而不是联想知识结构。

就我们所能观察到的南非局势和卡马格尔的情况而言，个别答复者几乎可以完全专注于手头的任务。因此，受访者不太可能面临对其认知能力要求很高的情况;因此，联想知识结构通常用于高认知负荷的情况并不适用(Smith and DeCoster 2000)。但是，在南非和法国参加ARDI进程的一些答复者指出，这项任务非常繁重。当受访者以这种方式被征税时，我们的模型预测他们会更倾向于依赖关联性而不是基于规则的知识结构。

心智模式

为了有效地引出与给定目的相关的心智模型，从前面的讨论中应该可以清楚地看出，需要设计一个与正在寻求的东西相关的心智模型:基本知识结构、深入思考的心智模型或瞬间冲动的心智模型(图1)。关于在南非和法国进行的工作，我们只部分意识到心智模型的这些不同组成部分。因此，我们要么没有进行能够识别这些不同组件的贡献的测量，要么没有成功地保持诸如情况不变等元素。这篇特别的综合论文的目标之一是提供文献和我们经验的综合，以支持未来的研究人员对心智模型的这些不同组成部分以及它们作为所引出的心智模型在不同时间或群体中变化来源的影响有更大的认识。

我们对心智模型的概念化表明，我们会在心智模型的关联知识元素中发现更大的稳定性和共识，因为这些是普遍持有的(共识性的)和基于经验的知识组件。来自Camargue的数据(Mathevet et al. 2011)提供了一些支持这一预测的证据。由于重要的利益相关者群体之间需要频繁的互动和经验，我们期望利益相关者的知识将是相对稳定和一致的。在Camargue受访者中，大多数受访者对于系统中的关键利益相关者是谁有很强的一致性(Mathevet et al. 2011)。相反，正如我们的概念模型和Smith和DeCoster(2000)的概念化所预测的那样，更复杂的现象不太可能被直接体验到;因此，这些现象的心智模型可能在更大程度上利用基于规则的知识结构，因此更具有个体变量和不稳定性。与这一预期一致的是，在Camargue (Mathevet et al. 2011)中，参与者、资源和受访者心理模型之间的互动的心理模型缺乏共识。

总的来说，在南非案例中使用的引出心智模型的共识分析方法很好地定向于测量它设计测量的内容:共享的关联或基于规则的知识结构。相比之下，南非使用的ARDI方法非常适合引出基于规则的知识结构的元素。尽管ARDI方法将图表表示的发展与意义和关联的讨论相结合，提供了与心智模型相关联的丰富叙述，但还没有实现分析这些的简单方法。

我们的概念模型和来自这一特殊特征的论文的结果在引出与人类-环境相互作用相关的心理模型方面提出了一些重大挑战。其中最显著的挑战之一是情境对诱发心智模式的潜在影响。社会心理学理论家令人信服地认为，人们产生的情境心理模型是指向情境行为的(Smith和Semin 2004, Barsalou 2009)。要理解研究情境中个体或群体的心智模式，我们需要理解他们如何解释或构建研究情境。在研究情境中得出的心智模式与在不同行动情境(如计划或对一系列行动进行投票)中使用的心智模式有多相似，这是一个悬而未决的问题。人们说他们将做什么和他们实际做什么之间的差异已经有很好的记录(Argyris和Schön 1978)。因此，在引出心智模式时，我们需要认识到，所引出的东西可能根本不能反映我们感兴趣的实际行动情境中所使用的心智模式。

结论

心理模型的概念被广泛应用于不同的学术领域。在这个范围内，这个概念可能有完全不同的含义。在某种程度上，因为心智模型是不可观察的，所以没有客观的现实来提供反馈，从而可能迭代思考和交流，以更准确地表示心智模型。因此，通过“阐述、交流和传播”的过程，心智模式成为我们特定的学术文化所认为的心智模式(Wagner and Hayes 2005:322)。心智模型没有一个真正的概念，一些研究人员质疑心智模型的存在(Barsalou 2003, Barsalou et al. 2003)。那么，为什么我们要费这么大的劲来发展心智模型的概念模型，以及探索心智模型的测量过程呢?因为心理模型的概念是有用的:它提供了一个有意义的装置，我们可以用它来思考和交流人们如何思考和交流人类与环境的相互作用。扭曲Box经常引用的格言:我们的心智模型的心智模型是错误的，但在某些情况下，它们中的一些可能是有用的。在提出概念化(图1)并使用它来检查这一特殊特征的论文时，我们试图增加心理模型概念在人类-环境交互领域的效用。图1的概念化建立在社会心理学和认知科学理论的关键主体上，我们希望这些理论将是本文献中一些相关部分的有用(尽管高度简化)的综合，并增加心理模型概念在未来的思考和交流中的效用。

通过对南非和Camargue研究的反思，以及从概念模型的角度(图1)，我们确定了一些重要的教训和一些挑战。

一个重要的教训涉及到情境、受访者和引出的心理模型之间的相互联系。引出的心智模型只能被理解为情境的一部分。要理解这种心理模式，我们需要了解这样的情况:它们是不可分割的，不应该被区别对待。与这种情境知识需求相关的是，认识到需要了解个人、他/她的认知取向和他/她的认知能力限制，因为他们与情境相关。

第二个重要的教训与澄清我们试图引出的是什么以及为什么。我们需要弄清楚，我们是想知道关联性知识结构还是基于规则的知识结构，还是想知道作为引出心智模型基础的这些知识结构的组合。根据我们的目的，我们可以使用引出技术来获取所需的信息。我们需要认识到，如果我们试图识别心理模型中更稳定和一致的元素，那么我们的数据收集应该更多地集中在捕捉关联的知识结构上。基于我们使用共识分析方法和ARDI方法引出心智模型的经验，我们认为，在调查人类-环境交互的心智模型时，捕获关联和基于规则的知识结构的混合方法可能是最有信息的。

在人类与环境相互作用的背景下，有许多未解之谜和重要挑战需要解决，以提高我们的集体能力，从而引出和分析心智模型。首先，在特定的行动情境中，我们对诱发的心理模型与行动之间的关系知之甚少。很难想象简单的、基于实地的过程来探索这些关系。这类调查可能会建立在围绕态度-行为关系发展的广泛知识基础上(Ajzen 2001, Ajzen和Fishbein 2005, Crano和Prislin 2006)。然而，当我们解释心智模型时，要解开与之相关的复杂关系可能需要大量的研究投入，考虑到我们之前对心智模型和行动情况的评论，在初步阶段的实验室实验环境中可能最容易解决。探索以叙事为基础的方法，分析个人对其经历的叙述，包括他/她对这些经历发生的情境的描述，可能是富有成效的。

第二个挑战包括开发和实施简单的测量工具，以确定对被调查者动机、能力和取向的引出的心智模型的影响。尽管存在一些这样的测量方法，但它们的长度使得我们很难想象它们会与心智模型启发式活动相关联(Lohman和Bosma 2002, Mayer等人2007)。以实地为基础的研究将面临挑战，以制定有意义的措施，这些因素是可实施的，而不是压倒研究的重点。

我们很少关注群体过程对诱发心理模型的影响。Camargue (Mathevet et al. 2011)的研究结果表明，群体互动导致更多的两厢情愿的心理模型。这一发现与其他领域的研究一致(Mohammed et al. 2010)。关于群体过程及其如何影响群体结果的文献相当多(Hogg和Tindale, 2003)。诸如本特刊论文中所反映的群体情况与涉及个人的情况根本不同。虽然我们提出的概念模型(图1)可能是这些背景下研究的初步指南，但与群体过程和动态相关的额外复杂性将使情况更加难以处理。在应用环境中，安全的策略可能是创造出尽可能接近实际使用心理模型的情境，并在这些情境中试图引出心理模型。如果要通过群体过程做出决策，并且使用心智模型方法来理解这些决策，那么就需要设计用于群体情况的启发式过程。ARDI过程被设计为一个群体诱导过程(Étienne 2006)，可以证明在群体过程中有用;然而，ARDI数据收集过程不太可能类似于任何真实世界决策的实际决策过程。

心理模型概念的广泛使用表明，学者和实践者都意识到，在调查或管理社会-生态系统时，需要考虑人和社会系统的认知维度。文化，或者“学习和共享的一套信念和行为……(韦勒2007)，是社会系统结构的一个至关重要的组成部分，因此有助于实现和限制社会变化(Archer 1995)。我们希望通过这一特殊的论文和这一综合论文，我们有助于更全面地理解与心理模型相关的理论的关键要素，以及一些用于处理心理模型及其相关知识结构的工具。

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