研究

诱导思维模式:自然资源管理背景下访谈程序的比较

• 摘要
• 简介
• 心智模式及其启发
• 方法
  • 口语面试过程
  • Diagrammatic-oral面试过程
  • 基于小溪的，即，情境的，面试程序
  • 以家庭为基础的面谈程序，即非现场面谈程序
• 数据分析与结果
  • 引出的概念数量
  • 功能连杆数
  • 心智模型密度
  • 视角分析:具体回答和一般回答的比较
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

自然资源管理(NRM)领域的研究人员越来越认识到探索人类与环境相互作用的认知维度的价值(Abel et al. 1998, Walker et al. 2006)。近年来，研究的注意力已经从人们“应该”如何做决定转向探索支撑人们推理、决策和行为的认知结构(Beratan 2007, Etienne等人2011,Mathevet等人2011,Lynam等人2012)。尽管环境认知，即研究个体如何构建他们对环境问题的思考，他们如何学习这些认知，以及这些认知如何影响行为(Henry和Dietz 2012)，自摩尔和高雷奇(1976)的工作以来一直是一个完善的研究领域，但将其应用于NRM上下文提出了具体的方法论挑战。例如，NRM研究人员需要能够研究人们对环境系统的概念的方法，这些概念既复杂又动态。它们还需要适合在现场环境中使用的方法，而不是实验室环境，因此必须考虑到可能影响认知的情景因素，如感觉线索和情绪(Smith和Semin 2004)。

NRM研究人员和实践者特别感兴趣的是深入了解构建人们与复杂动态环境互动的认知结构，并探索这些结构在个人和社会群体之间的差异(Abel et al. 1998， Özesmi和Özesmi 2004, Dray et al. 2006, Baynes et al. 2011, Etienne et al. 2011, Stone-Jovicich et al. 2011, Lynam et al. 2012)。心理模型构建被认为是在NRM背景下检查认知的一种合适的方法，因为它捕捉了人们如何动态地设想环境系统的功能。心理模型是指导人们与周围世界互动的内部认知结构(Craik 1943, Johnson-Laird 1983)。理解人们的心理模式可以为人类对环境系统的管理提供关键的见解。直接了解别人的想法是不可能的。因此，研究人员必须依靠旨在引出和表现不涉及直接观察或测量的心理模型的技术。尽管对启发式方法有相当多的关注，但很少有人对不同的启发式程序对表达的心智模式的影响进行批判性研究(Jones et al. 2011)。如果要在NRM中使用心理模型构建作为一种手段来探索人们对环境相关系统的认知，就需要进行进一步的研究，以增强我们对启发方法和工具如何影响这些心理模型的表征，并可能在启发过程中影响目标认知结构的理解(Lynam et al. 2012)。我们探讨了不同的启发式过程对与NRM相关的复杂动态现象的表达心理模型的内容和关系的影响。术语“诱导”指的是鼓励一个人将一个心理模型外化的探究过程。 An “expressed mental model” is that which a person conveys in an interview situation, i.e., through the elicitation process.

心智模式及其启发

心理学和认知科学文献(Johnson-Laird 1983, Matlin 1998)断言，人们必须能够在心理上代表外部世界，才能与之互动。将心智模型定义为认知表征结构与许多其他认知构念重叠，如图式(Brewer和Trevens 1981)。然而，心智模型区别于这些构造的一个关键特征是，它是一个“动态”表示，可以像模拟一样运行，允许个体在行动之前测试不同的场景(Craik 1943)。这种心智模式的定义适合于它在以社会和生态过程相互作用为特征的NRM领域的应用，因此我们采用的定义也是如此。我们主要关注心智模型的动态功能，因为这是它们区别于其他结构的地方。Jones等人(2011)概述了在NRM领域如何使用心智模型构建，包括应用的诱导过程的总结。对NRM文献的回顾表明，心智模型已被引出来理解人们行为的基础(Baynes et al. 2011);整合不同的视角，以提高对给定系统的整体理解(Özesmi和Özesmi 2004);探究利益相关者理解的异同，以改善沟通(Abel et al. 1998);在有争议的情况下支持决策和谈判过程(Dray et al. 2006)。

为了适应不同的研究背景和目的，不同的学科使用了各种各样的心智模型诱导程序，例如，包括系统动力学(Doyle等人，2008)、人机交互(Cooke 1999)和风险沟通(Morgan等人，2002)的研究。对所使用的诱导程序的回顾表明，它们在两个关键维度上有所不同:(1)情境维度和非情境维度;(2)基于口头和视觉的维度。这些维度提供了一个开始探索不同的面试程序如何影响人们在启发式练习中表达的心理模式的起点。情境性和非情境性过程的区别在于启发式访谈进行的地点。如Abel等人(1998)所做的那样，“情境”程序涉及在一个与要引出的现象相对应的位置引出一个人的心理模型。一种“非情境”程序涉及到在一个与感兴趣的现象无关的地方激发一个人的心理模型。大多数心智模型诱导过程都是在非情境访谈中进行的(Etienne等，2011年;Stone-Jovicich等，2011年)。也就是说，思维模式通常是在对采访者和/或被采访者方便的环境中产生的，比如在被采访者的家里，但与采访的主题不是特别相关。情境性和非情境性过程维度提供了一个有趣的比较点。它使我们能够探索物理环境对人们在特定情况下形成和使用的心理表征有什么影响。

在以口腔和视觉为基础的维度方面，Carley和Palmquist(1992)提倡使用以口腔为基础的程序。他们指出，从文本(如采访记录)中提取的符号或语言结构可以被视为个人认知结构的完整符号表征的样本。他们认为语言提供了一扇“通过它来观察个体思维的窗口”(Carley and Palmquist 1992:603)。一种常见的基于口头的心智模式诱导技巧是口头面试(Morgan等，2002年)。其他基于口头的技巧包括语义接近和单词联想任务(Rowe and Cooke 1995, Langan-Fox et al. 2006)。

Kearney和Kaplan(1997)不同意语言结构本身就可以作为个人认知结构的代表。相反，它们结合了一种形象的方法来诱导心理模型。以口头和视觉为基础的综合过程在理论上得到了一些研究的支持，这些研究表明，认知不仅是以语言为基础的，而且口头和意象思维是由两个截然不同但部分相连的系统进行的(科尔尼和卡普兰，1997年)。科尔尼和卡普兰声称，记忆中的语义组织可能不同于记忆中的对象或概念的组织。通过可视化图表练习创建的视觉/空间阵列被认为与人类信息处理高度兼容(Pezdek和Evans，引用于Kearney和Kaplan 1997)。科尔尼和卡普兰(1997)承认，面试过程可以对一个人的认知能力产生影响，从而获得更深刻的信念。他们认为，为自己的理解创造一个视觉表现，可以帮助受访者通过“映射”的过程探索自己的思维模式。

方法

我们比较了四种不同于上述两个维度的启发式面试程序:面试地点和面试任务。比较的程序是(1)开放式口头访谈任务和(2)开放式图表-口头访谈任务，参与者有机会用视觉和口头表达他们的理解。这两个面试任务分别在(1)“情境”和(2)“非情境”情境下进行比较。前者涉及在与感兴趣的现象相对应的位置进行诱导访谈，为受访者提供直接接触相关感知线索的途径。在本例中，启发式访谈是在一条小溪中进行的，即小溪，因为访谈的主题与小溪系统有关。非情境访谈是在一个中立的地点进行的，即在受访者的家里，远离感兴趣的现象。这四种组合被称为小溪-口头，房屋-口头，小溪-图解-口头和房屋-图解-口头。

这项研究的参与者是农村和城郊居民，他们是Noosa和District Landcare的成员或伙伴，这是一个总部位于澳大利亚昆士兰州东南部的非营利志愿环境组织。40人接受了采访，即16名女性和24名男性，涵盖了不同的职业背景。参与者的年龄在25岁到60岁之间。人们被随机分配到4个面试程序中的一个。有些受访者没有正确完成任务，因此他们的访谈在数据分析的不同方面不得不被贴现。

进行了12次试训面谈。试办阶段对于确定要讨论的专题的具体程度很重要，并提供了一个宝贵的机会来设计一套使用探究性问题的准则。

四种访谈过程均为半结构化访谈。在访谈开始时，所有参与者都被要求以笼统的方式回答问题。所有的采访都是录音和逐字转录，并保留了口头图解程序所产生的图纸。

口语面试过程

在每次半结构化口头访谈开始时，参与者都会被问到以下问题:“你能向我解释一下你是如何理解小溪边的植被影响水质的吗?”根据受访者的回答，根据一套指导原则提出探索性问题，主要涉及“如何”和“为什么”的问题。因为我们关心的是启发人们对生态过程的理解，即植被对溪流系统水质的影响，探究问题还包括要求参与者在相关情况下扩展他们的因果解释。例如，受访者被问到:“这有流动效应吗?”或者“然后呢?”回声或重复探测也被使用。为了确保受访者已经传达了他或她的心智模式的程度，受访者被问到:“你还想到其他什么吗?”一旦被采访者表示没有想到其他东西，这就标志着面试结束了。

Diagrammatic-oral面试过程

在这个过程中，问题的表述是这样的:“你能通过图片或图表向我解释一下，你是如何理解小溪边的植被影响水质的?”研究人员为参与者提供了一张大纸、一块可以倚靠的木板和各种颜色的笔。参与者被要求画一幅图画或图表来代表他们对问题的回答。他们被告知可以使用文字、图片或两者的结合。他们还被要求口头解释他们所画的图片或图表。口头采访中提出的探索性问题也被用于此程序。后勤在随后概述的房屋-图解-口头和小溪-图解-口头程序中略有不同。

基于小溪的，即，情境的，面试程序

以小溪为基础的采访是在受访者住宅附近的小溪中进行的。由于后勤原因，一名参与者在公共场所的一条小溪接受了采访。最初的打算是，所有的小溪口头采访将作为横断面采访进行(继Abel et al. 1998)，所有的小溪图解口头采访将作为定点采访进行，因为在同一时间行走和绘画相关的后勤困难。其中7次访谈为横断面访谈，3次访谈为定点访谈。这是因为某些限制使我们无法沿着小溪行走，包括植被的厚度，财产的边界，以及由于围栏而无法进入小溪。在10个图表式口头面试中，有9个都是站在一个地方，因为一边走路一边画画比较困难。

以家庭为基础的面谈程序，即非现场面谈程序

以家庭为基础的访谈在受访者家中进行。这个程序很简单，所有的面谈都以同样的方式进行。

数据分析和结果

从所有受访者收集的文字记录数据被系统地比较，以确定采访程序是否引起了参与者的不同反应。在20名被要求参加图解式访谈的受访者中，有4人选择不画画，因为他们觉得画画的任务不舒服。没有对这4次采访的记录进行分析。其中一次溪口访谈是对一对夫妇而不是一个人进行的。这份采访记录也打了折扣。

研究人员采用了四种测量方法来检验启发性过程与表达的心智模型之间的关系:第一种是每个心智模型中表达的概念数量。第二个是功能联系的数量，即在每个心理模型中表达的因果关系。第三个是心智模型的密度，或者说功能链接与概念的比例。最后，第四个是心智模式的专一性或者说心智模式中专一性和一般性的比例。

引出的概念数量

使用内容分析来确定是否可以在四个采访过程中根据参与者表达的不同概念的“数量”来识别模式，省略了重复。口头和图表-口头访谈的音频记录被以同样的方式转录和分析。内容分析编码过程涉及识别每个文本中的概念(Abel et al. 1998)。我们将变量定义为对象或名词，如“营养物质”或“土壤”;过程，如“蒸发”或“侵蚀”;或代理人，如“农民”或“地主”。随后将提供编码过程的一个示例。从这段文本中提取的概念被指定。

“树”把“叶子”掉到“地上”，还有其他各种各样的东西。它们创造了一个“过滤器”，当“水”流到我们的“小溪”时，这里所有的“植被”帮助打破“水”，这样它就不会造成“侵蚀”。它有助于防止“侵蚀”。

一旦所有的文本都被编码并在电子表格中列出概念，同义词就会被识别并相应地标记。最终的电子表格显示了所有受访者提到的概念的完整列表，哪些概念被哪些受访者提到，以及每个概念的同义词(如果有的话)。在电子表格中计算了四个采访过程中每一个的总数，以显示有多少受访者提到了每个概念。还计算了参与基于小溪的访谈、基于家庭的访谈、口头访谈和图表式口头访谈的受访者的总数。由于概念的数量反映了一个稀疏且高度分散的数据集，使用统计软件包R (R Development Core Team 2011)，使用一个具有准泊松误差项和对数链接函数的广义线性模型(GLM) (Crawley 2007)来测试不同的采访程序对引出的概念数量的影响。显著性检验基于学生t检验。考虑到样本量和研究目的，选择适合设计的模型和统计检验。

将GLM应用到数据中，以探索与实验条件相关的两个因素:采访地点，即以小溪为基础与以房屋为基础，以及采访任务，即图表-口头与口头。问题是，是采访地点、采访任务，还是地点和任务的相互作用影响了引出的概念的数量和类型。该模型还测试了受访者的社会人口学变量，即年龄、性别和职业背景，是否影响因变量，在这种情况下，引出的概念的数量。

结果显示，地点对访谈中表达的概念数量有显著影响，基于小溪的访谈比基于房屋的访谈引出更多的概念(表1;T值=−2.718,p = 0.0104, df = 33, SE = 0.0309)。在不同的面试任务中，如图表-口头和口头，引出的概念数量没有统计学上的显著差异。

功能连杆数

参与者表达概念之间因果关系的程度也被检验了。我们将因果关系称为“功能联系”。我们的分析试图探索不同的访谈程序是否影响受访者表达的功能联系的数量，如访谈记录所示。因此，它不仅用于检查所表达的心理模型(即对象和概念)中包含什么信息，还用于检查信息是如何在所表达的心理模型中组织的(Carley和Palmquist 1992)。

系统地从文本体中提取关系的方法过程并不简单(Wrightson 1976, Carley 1993, Becu et al. 2003, Dray et al. 2006)，需要开发一个全面的编码策略。在制定功能联系的编码策略时，最初的选择涉及定义要从文本中提取的关系的含义或类型。我们将“功能链接”定义为一个动作或功能，通常用动词表示，连接两个概念:概念a和概念b。例如，“根持有银行”这句话的编码如下:概念a =“根”;函数或动作= " hold ";概念B =“银行”。使用Microsoft Excel将每个文本中确定的功能链接记录在一个矩阵中。

为了检验诱导过程对功能连杆计数的影响，将使用准泊松误差项和对数链接函数的GLM应用于功能连杆计数。考察了面试地点、面试任务、面试地点和任务的相互作用以及社会人口变量(即年龄、性别和职业背景)对功能联系数量的影响。

表达的功能联系的数量在四种提取过程中没有差异(表2)。社会人口变量之间也没有差异。

心智模型密度

Özesmi和Özesmi(2004)断言，关系(即功能联系)与参与者所表达的概念的比率提供了密度的度量。他们指出，密度提供了一个“连接指数”，表明所代表的心智模型是如何“连接或稀疏”的(Özesmi和Özesmi 2004:50)。高密度测量表明受访者感知到“变量之间的大量因果关系”(Özesmi和Özesmi 2004:50)。

密度(D)是用连接的数量(C)来计算的，即功能连接，由可能的连接总数计算(Hage和Harary，引用于Özesmi和Özesmi 2004)。可能的联系的数量是通过计算一个受访者提到的概念的总数(N)并乘以N−1来计算的，因为在这种分析中，一个概念不能与自己形成联系。计算各表征心理模型密度的公式为:D = C/[N × (N−1)]。使用准泊松误差项和对数链接函数的GLM还应用于每个表达的心理模型的“密度”得分，以确定面试过程之间是否存在显著差异。

以房屋为基础的访谈所引出的心理模型密度是以小溪为基础的访谈所引出的思维模型密度的两倍(表3;T值= 3.319,p = 0.0022, df = 33, SE = 0.2143)。在基于房屋的访谈中，每个概念的关系表达量是基于小溪的访谈的两倍。在图解-口头和口头访谈过程中，没有观察到心理模型密度的差异，密度在被测试的社会人口变量中没有变化。

视角分析:具体回答和一般回答的比较

数据还被分析，以评估不同的面试程序是否影响受访者在回答面试问题时采取的观点。换句话说，受访者是从什么角度，即更“具体”还是更“一般”的角度来考虑采访话题并做出回应的?

视角分析应用于口头笔录，记录笔录中受访者的回答是“具体的”还是“一般的”。一个特定的回答被定义为一种回答，在这种回答中，受访者提到了某件事的一个特定的或特定的实例，如发生在特定地区的一个特定的小溪或过程。这种类型的响应指的是该环境的特定局部区域或特征。例如，以下是一个具体的回答:“这个地区的一个好处是它可以泛滥，水可以上升，但一天左右就会渗入地下或被冲走。”在这种情况下，受访者指定了“这个地区”，一个特定的地区，而不是谈论洪水的一般影响。如果受访者没有指定一个具体的例子，文本就被编码为一般回答。一般反应是一种没有明确适用于特定实例的想法。例如，一个被编码为一般回答的采访片段是这样的:“树叶帮助水渗透，我认为它在地面上提供了一种覆盖物，当水击中它时，它不会像击中土壤本身那样猛烈，然后土壤立即被侵蚀。”在这种情况下，受访者没有将想法应用到一个特定的实例或明确地陈述一个特定的情况。这个人是在用更一般或抽象的术语谈论一个过程。

转录本使用NVIVO 8逐行编码。在完成编码过程时，NVIVO显示了分配给每个节点的全部文本文档(即抄本)的百分比。这样就可以确定每个采访记录中有多少比例被编码为“具体”和“一般”。

再次使用GLM来确定不同的访谈程序(即自变量)是否影响受访者的回答是更笼统还是更具体，还是两者的结合(即因变量)。没有指定准泊松误差，而是指定了高斯误差结构，它定义了均值与方差的关系，因为数据显示为正态分布。

GLM之所以分析“具体”的回答数据，只是因为具体和一般的回答数据代表了被标记为“具体”或“一般”的采访记录的百分比。每一份文字记录的一小部分也被编码为“其他”。在基于小溪的访谈中，受访者以特定方式回应的访谈比例(中位数= 73.61%)明显高于基于房屋的访谈(中位数= 29.33%)(表4;T值=−3.135,p = 0.0036, df = 33, SE = 8.547)。具体的或一般的回答的比例在被测试的社会人口变量中没有变化。

讨论

结果揭示了基于小溪和基于房屋的程序之间的差异，在心智模型内容的四个测量中的三个方面进行了检验。在基于小溪的地点获得的心智模型比在受访者家中获得的心智模型有更多的概念和更具体的内容。在被调查者的家庭中获得的心智模型比在小溪地点获得的心智模型更为密集。功能联系的数量，即因果关系的指数，在不同的启发式程序或不同的测试社会人口变量之间没有差异。在图表任务和口头任务之间，或在三个社会人口变量(年龄、性别和职业经验)之间，没有任何测量方法有显著差异。虽然不是基于广泛的数据集，但结果足够可靠，为那些寻求在NRM环境中使用心智模型的人提供了一些明确的指导方针。

由于已经提到的许多原因，我们仍然不知道人们在多大程度上拥有完整的和基本预先形成的心理模型，或者他们在多大程度上编译心理模型以应对特定情况(Jones et al. 2011, Lynam et al. 2012)。数据告诉我们的是，诱发或表达的心理模式在内容和结构上都与情境高度相关。

这些结果对于那些试图在NRM环境中引出心理模型的人具有重要的意义;当人们被问及他们的信仰与世界某些元素的运行方式的关系时，我们应该预料到不同的回答。在家庭环境中得到的心理模型可能包含更多的一般概念，比在实地环境中得到的心理模型更密集，后者可能更具体，包含更多的概念。这可能是基于家庭的访谈引出了一个人心智模式的更多“核心”或长期方面，而基于实地的访谈可能会在这个核心材料上添加更多情境提示的内容和联系。此外，由于心理模型可以部分独立，部分共享(Lynam等，2012)，在家庭访谈中引发的内容可能倾向于社会构建和共享的知识，这是研究参与者很容易识别的行为方面。我们认为，诱导心理模型的目的应该是这些决定的一个重要决定因素。例如，研究人员或从业人员可能有兴趣了解在制定总体计划(例如，一个地区的环境管理)或采取具体行动(例如，恢复一条特定的小溪)时将发挥作用的那种心理模式。

与莱纳姆等人(2012)的模型一致，我们预计，当人们需要依赖社会共享知识来建立他们的心理模型时，即，在没有情境线索的情况下，如在家庭情境中，被诱导的心理模型在应答者之间更相似或更合意，这种合意性反映了潜在的共享概念。我们已经观察到在问题上紧密合作的群体(Mathevet et al. 2011)以及拥有相似文化取向的群体(Stone-Jovicich et al. 2011)。

心智模型也可以被引出来探索理解的异同，以改善利益相关者之间的沟通(Abel et al. 1998)。在项目的初始阶段，可以引出具体的思维模式，以广泛地理解涉众。获得更多的概念可以提供更多的机会来识别涉众心智模型中概念的重叠和差异，以及潜在动态中存在或缺失的联系。这为确定涉众理解中的异同提供了更大的机会。

另一方面，更通用的心智模型可能适合于处理高度争议性问题的研究，以更好地理解和解决利益相关者心智模型的基本相似和不同之处。当有共同的理解时，沟通就会得到改善(Abel et al. 1998)。在深入理解的一般心智模式中识别理解的重叠可以为讨论提供坚实的基础。更根深蒂固的差异也被揭示出来，表明在利益攸关方干预中可能需要更多关注和关注的领域。通过诱导更一般、更情境提示和个性化的心理模型，从业者和研究人员可能能够识别心理模型的共同(即共享)元素和个性化元素，并通过这种分析建立心理模型的可接受和冲突区域。

有趣的是，我们发现在两种面试任务中，即图解-口头和口头，在表达的心理模型的内容或关系方面没有显著差异。这是一个有趣的发现，从理论上讲，结合使用口头和图解任务的诱导技巧被认为利用了两种不同的认知模式:口头和视觉(Kearney and Kaplan 1997)。我们选择了图解-口头技术进行比较，因为预期它将帮助个体表达他们的心智模式，从而引出更多的概念和关系。我们的研究结果并不支持这些假设，因为我们没有发现图表口头与口头访谈中所表达的心理模式有显著差异。这可能是由于在二维静态视觉媒介上表现动态现象的挑战，如动态小溪，即在纸上用笔，或我们的样本量小。

结论

我们已经证明，地点是一个重要的因素，在心理模式的诱导。因此，NRM从业者应该考虑到他们进行心智模式诱导练习时的物理环境如何影响他们诱导出的心智模式。访谈的地点可以根据研究的目的来选择。在选择就地采掘程序的项目中，重要的是从业人员要考虑到后勤问题，如在自然环境中进行野外工作时产生的天气条件和现场可达性。

我们的研究结果发现，没有证据支持口头或图解-口头组合程序在诱导心理模型方面的差异，因此对绘制任务特别是诱导心理模型的有效性提出了质疑。需要进一步的研究来确定在什么样的研究背景下，哪些参与者绘制任务工作得很好。

心智模型对于新资源管理研究人员和新资源管理实践者来说仍然是一个重要的概念，因为它们试图理解人们如何思考自然资源系统。通过对目的和环境的关注和敏感，目前可用的工具和分析程序提供了对资源用户和管理人员的认知世界获得丰富见解的方法。

文献引用

阿贝尔，N. H.罗斯和P.沃克，1998。牧场研究、交流与管理中的心智模式。牧场》杂志20:77 - 91。

贝恩斯，J.赫伯恩和I.罗素，2011。菲律宾农民心智模式对农林业推广计划的影响。小规模林业10:377 - 387。http://dx.doi.org/10.1007/s11842-010-9154-7

Becu, N, F. Bousquet, O. Barreteau, P. Perez和A. Walker, 2003。一种用基于代理的建模方法引出和建模利益相关者的表示。人工智能课程讲稿2927:131 - 149。

Beratan, K. K. 2007。基于认知的复杂社会生态系统决策过程观点。生态和社会12(1): 27。(在线)网址://www.dpl-cld.com/vol12/iss1/art27/

布鲁尔，W. F.和J. C.特雷恩斯，1981。位置记忆模式的作用。认知心理学13:207 - 230。http://dx.doi.org/10.1016/0010 - 0285 (81) 90008 - 6

Carley, k . 1993。文本分析的编码选择:内容分析与映射分析的比较。社会学研究方法23:75 - 126。http://dx.doi.org/10.2307/271007

Carley, K.和M. Palmquist. 1992。提取、表征和分析心理模型。社会力量70:601 - 636。http://dx.doi.org/10.1093/sf/70.3.601

库克:1999。知识启发。479 - 509页在F. T.杜尔索，R. S.尼克森，S. T.杜梅斯，S.莱万多夫斯基和T. J.完美，编辑。应用认知手册。英国奇切斯特,威利。

克雷克，K. J. W. 1943。解释的本质。剑桥大学出版社，英国剑桥。

克劳利，M. J. 2007。R的书。约翰·威利父子公司，西苏塞克斯，英国。

多伊尔，J. K.， M. J. Radzicki, W. S. Trees. 2008。测量复杂动态系统心智模式的变化。269 - 294页在H. Qudrat-Ullah, J. M. Spector和P. I. Davidsen编辑。复杂决策:理论与实践。斯普林格出版社,德国柏林。http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-73665-3_14

Dray, A. P. Perez, N. Jones, C. Le Page, P. D 'Aquino, I. White, T. Auatabu. 2006。AtollGame体验:从知识工程到计算机辅助角色扮演游戏。人工社会与社会模拟杂志九。

艾蒂安，M.， D. R.杜托伊特，S.波拉德，2011。ARDI:自然资源管理中参与式建模的共建方法。生态和社会16(1): 44。(在线)网址://www.dpl-cld.com/vol16/iss1/art44/

亨利，A. D.和T.迪茨，2012。理解环境认知。组织与环境25:238 - 258。http://dx.doi.org/10.1177/1086026612456538

约翰逊-莱尔德，1983年。心理模型。剑桥大学出版社，英国剑桥。

琼斯，n.a.， H.罗斯，T.利纳姆，P.佩雷斯和A.利奇，2011。心智模型:理论和方法的跨学科综合。生态和社会16(1): 46。(在线)网址://www.dpl-cld.com/vol16/iss1/art46/

科尔尼，A. R.和S.卡普兰，1997。研究一种测量普通人知识结构的方法:概念内容认知图(3CM)。环境和行为29:579 - 617。http://dx.doi.org/10.1177/0013916597295001

兰根-福克斯，J. Platania-Phung和J. Waycott。2006。提前组织者、心智模式和能力对手机网络任务和回忆绩效的影响。应用认知心理学20:1143 - 1165。http://dx.doi.org/10.1002/acp.1258

莱纳姆，T.， R. Mathevet, M. Etienne, S. Stone-Jovicich, A. Leitch, N. Jones, H. Ross, D. Du Toit, S. Pollard, H. Biggs, P. Perez. 2012。发现之旅中的航路点:人与环境相互作用中的心智模式。生态和社会17(3): 23。http://dx.doi.org/10.5751/ES-05118-170323

R. Mathevet, M. Etienne, T. Lynam和C. Calvet. 2011。Camargue生物圈保护区的水管理:来自比较心理模型分析的见解。生态和社会16(1): 43。(在线)网址://www.dpl-cld.com/vol16/iss1/art43/

马特林，1998年。认知。第四版。哈考特布雷斯学院，纽约，美国纽约。

摩尔，G. T.和R. G.高雷奇，1976。环境认知:概念和理论。页面3-24在g·t·摩尔和r·g·高雷奇，编辑。环境认知:理论、研究和方法。Dowden, Hutchinson， & Ross, Stroudsburg，宾夕法尼亚州，美国。

Morgan, M. G, B. Fischhoff, A. Bostrom和C. J. Atman, 2002。风险沟通:一种心智模型方法。剑桥大学出版社，美国纽约。

Özesmi, U.和S. L. Özesmi。2004.基于人的知识的生态模型:一种多步模糊认知映射方法。生态模型176:43 - 64。http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2003.10.027

R开发核心团队，2011年。R:用于统计计算的语言和环境。R统计计算基金会，维也纳，奥地利。

罗，A. L.和N. J.库克，1995。测量心智模式，为工作选择合适的工具。人力资源开发季刊6:243 - 255。http://dx.doi.org/10.1002/hrdq.3920060303

史密斯，E. R.和G. R. Semin, 2004。社会情境认知:社会情境中的认知。实验社会心理学研究进展36:53 - 117。http://dx.doi.org/10.1016/s0065 - 2601 (04) 36002 - 8

斯通-乔维奇，s.s.， T.利纳姆，A.利奇，N. A.琼斯，2011。使用共识分析来评估关于南非鳄鱼河流域水资源使用和管理的心理模型。生态和社会16(1): 45。(在线)网址://www.dpl-cld.com/vol16/iss1/art45/

沃克，B. H.， L. H.甘德森，A. P.金泽格，C.福尔克，S. R.卡朋特，L.舒尔茨。2006。理解社会生态系统中的弹性的一些启发式和一些命题。生态和社会11(1): 13。(在线)网址://www.dpl-cld.com/vol11/iss1/art13/

莱特森，1976年。文献编码法。291 - 332页在阿克塞尔罗德,编辑器。决策结构:政治精英的认知地图。普林斯顿大学出版社，美国新泽西州普林斯顿。