執裁經驗對足球裁判員判罰決策的影響
——基于神經管理學視角

丁建嵐，黃 謙，張 犁，馬林曉，丁逸菲，王歡慶

（1.陜西師范大學體育學院，陜西西安710119；2.西安體育學院體育經濟與管理學院，陜西西安710068；3.西安體育學院運動訓練學院，陜西西安710068；4.西安建筑科技大學體育學院，陜西西安710055；5.西安體育學院研究生部，陜西西安710068）

近年來，足球裁判員誤判導致各方不滿而造成的有關爭論和新聞報道成為各方討論的焦點［1］。無論是馬拉多納的“上帝之手”，還是在2010年南非足球世界杯賽16進8比賽中，德國隊對陣英格蘭隊時，英格蘭球員蘭帕德的“門線冤案”，都成為媒體和球迷們熱烈討論的話題。這2場比賽都發生在世界足球的最高殿堂——足球世界杯賽上，而且誤判都十分明顯：馬拉多納的手球鏡頭在日后被一再提及，而在蘭帕德射門時，足球明顯砸在門線范圍以內，但當值主裁判的誤判改變了比賽走勢，英格蘭隊成為了這2次誤判的最大受害者，而獲利的阿根廷隊和德國隊分別取得了當屆足球世界杯賽的冠軍和季軍。盡管目前越來越多的高科技技術，如回放技術（Video Assistant Referee，VAR）等被應用到足球比賽中提高裁判員的執裁效率［2］，但是面對現實比賽場景中高強度的判罰工作，裁判員依然會受到現場環境、自身疲勞等因素的影響產生無意識的決策偏差［3］。針對此類問題的研究證明，長期參加特定比賽項目而獲取的運動經驗能夠提高比賽中個體的身體反應速度和心理決策效率［4］。例如：與足球愛好者相比，專業足球運動員在比賽場景下識別和決策能力明顯更強［5］，類似的情況也發生在乒乓球和曲棍球項目上。研究［5］發現，專業乒乓球運動員能更快地識別對方發球落點和乒乓球的旋轉方向。同樣，曲棍球運動員水平越高，對球在場地中的位移變化反應就越迅速［6］。除此之外，在籃球［7］和瑜伽［8］等運動中也同樣證明，有經驗的運動員往往能在與該運動相關的決策任務中表現出更高效率。

事實上，決策貫穿于日常生活的方方面面，對于人類至關重要，它是人類高級認知活動之一。狹義上的決策是指在多個不同選項之間做出選擇，形成行動的反應。Smith等［9］認為，刺激引起的無意識的眼球轉動和股票期貨市場暗流涌動的投機行為，在本質上都是將感知和認知轉化為行動的決策活動。因此，人類如何進行決策是近20年來行為科學、心理學、神經科學等學科學者極為關注的重大科學問題。人工智能、認知科學、經濟學、心理學等眾多學科的發展都得益于決策領域的研究。神經認知科學的研究表明，人類的決策是一種復合的認知活動，是執行控制、反應抑制等眾多心理功能共同作用的結果，這表現為：人類的決策行為與低等動物的覓食決策或求偶決策在神經機制上有顯著差異，后者是一種基于觀察并做出選擇的“反射行為”，而人類已經進化出了專門負責決策的、獨立于運動反應系統的單獨的大腦功能模塊。對動物而言，特定的刺激引發的行為模式是一樣的，而人類對于刺激的反應很難預料，會受到多種因素的影響，在不同時間和不同環境下，個體的決策模式可能大不相同。因此，關注體育學研究中的決策問題對于體育學研究的發展具有重要影響。

神經管理學學者進行了大量針對決策問題的研究。通過事件相關電位（Event-Related Potential，ERP）技術實驗，充分證明在個體決策行為中經驗往往起到了舉足輕重的作用［10-11］。在以往針對不同經驗水平的被試決策任務研究中，無論是冒險決策實驗［12］，還是依據納什均衡原則而設計的一系列決策實驗，包括囚徒困境（prisoner's dilemma）、獨裁者游戲（dictator game）、信任游戲（trust game）、普魯斯特任務（ortiz-teran）、四 臂 賭 博 機 任 務（four-arm gambler task）［13］，實驗設計要求被試進行的決策任務都與自身利益緊密相關（如賭博游戲），被試的決策結果將直接影響自身利益。在現實社會中，大多是在中立立場下需要個體進行一項與自身利益相關性不大的第三方決策［14］，而現有的有關中立決策的研究更多地是研究人際之間的合作關系（如同情、利他、從眾等），對第三方決策在決策機制上與其他決策行為的區別研究較少［15］，并且經驗因素對第三方決策的影響機制的研究也不夠充分，缺乏第三方決策的神經基礎研究。事實上，人類生活中存在大量的第三方決策行為，無論是法官依據法律法規，結合案情進行審判裁決［16］，還是運動比賽的判決［17］，都需要職業決策者針對與自身利益無關的任務進行公正的判罰決策，足球裁判員判罰決策亦屬于此類中立的第三方決策。同時，職業足球的比賽場地和規則較為固定，參賽雙方對于足球比賽規則較為了解，作為第三方決策者的主裁判處于比賽雙方的利益無關者地位，會直接決定決策的結果。因此，足球裁判員的判罰決策作為決策問題研究中第三方決策的典型代表，不應被理論界長期忽視。

2015年審議通過的《中國足球改革總體方案》明確提出要加強足球裁判員隊伍建設，保證足球比賽在公平正義的環境下和諧展開。長期以來，對于我國足球裁判員的研究主要集中在合格裁判員所必備的職業素質、職業道德以及足球裁判員管理體制建設等方面，主要是為了通過規范樹立裁判員個體的行為與思想規范，以及效仿意大利、德國等國的足球裁判員培訓管理系統，提升我國足球裁判員的綜合執裁能力［18］。隨著足球運動在世界范圍內的影響不斷擴大，足球比賽早已脫離了原有競技體育的范疇，具有極強的經濟、文化價值。一場聯賽或杯賽中的關鍵比賽，往往能夠決定球隊能否捧得冠軍獎杯，升入價值更大的上一級聯賽或者慘遭降級。因此，裁判員在關鍵場次的判罰就顯得極為重要，職業聯盟也使用高科技裝備，采用場邊錄像裁判等方法，試圖盡量減少裁判員在判罰過程中的漏判、錯判。然而，總體上對于個體決策層面的研究較少，缺乏對決策行為影響機制的研究成果。

綜上所述，本文從神經管理學視角關注足球比賽中裁判員個體間的經驗差異對與自身利益關聯性不大的中立第三方判罰決策影響的神經機制，探析個體在不同經驗水平情景下的決策行為和神經機制，其中，經驗因素又如何影響決策效率。解決以上問題對促進神經管理學在體育學領域的應用以及我國足球事業的發展都具有重要的理論及現實意義。

1 理論綜述和假設

為了更加系統地說明個體決策形成的過程，認知心理學領域的研究者將人類的決策按照時間順序分為多個階段。其中，決策的核心是“選擇行為”，其次包括對決策前信息的“識別行為”以及之后對決策結果的“結果反饋”［19］。這3個環節共同構成一個完整的決策行為，并廣泛存在于各種決策任務中［15］。因此，在足球裁判員做出判罰決策時，也應包含對犯規動作的識別、是否吹罰的選擇和對判罰結果反饋構成的決策過程。然而，目前研究人員尚未提出存在該決策過程的生理層面上的證明。

根據Damasio的軀體標記假說（somatic marker hypothesis），決策的各個階段都會受到情緒、認知偏差以及參考點等不同因素的影響。如同日常生活中的經驗一樣，人類的決策行為在不同時間和環境下，往往會受到多種因素的影響而有不同的表現［20］。Laureiro-Martínez等［21］指出：“研究個體決策效率差異，從而進一步了解決策背后的神經差異，是決策科學目前最為重要的問題。”Polezzi等［22］認為，神經科學的方法可以幫助我們系統地觀察人類的決策模式及影響因素，這是傳統的社會科學無法做到的，相較于研究環境或人格特征對行為的影響，神經管理學更注重研究環境、行為和神經基礎之間復雜的關系。

在神經管理學領域通過fMRI技術研究發現，被試有無創業經驗對其將刺激轉化為具體內容有影響，并且有創業經驗的被試所用時間更少，其額極皮層（Frontopolar Cortex，FPC）激活程度更強，特別是面對探索任務時，有經驗的被試的決策速度更快，決策準確率更高，與執行力和控制力相關的額頂區（frontoparietal region）、背 側 前 扣 帶 皮 層（dorsal anterior cingulate cortex）的激活程度也顯著強于沒有創業經驗的被試［23］。該研究為認知神經科學工具在決策科學領域的應用，以及揭示經驗因素對決策行為的影響機制提供了生理層面的證據。隨著有關決策認知過程的研究不斷涌現，大量研究發現，特定的腦電成分能表征認知過程，這為研究者揭示決策過程背后的神經基礎，進而了解影響因素對決策各環節之間的影響機制提供了技術上的支持。本文正是在神經管理學研究范式下，將認知神經科學的研究方法應用到經驗因素對足球裁判員判罰決策影響問題的研究中，同時借助ERP高時間分辨率的特點，嘗試從神經管理學視角揭示在足球比賽判罰決策過程中個體經驗因素變化對決策者決策過程的影響機制。

在足球比賽中裁判員在短時間內須完成對某個動作是否構成犯規的判罰決策，這對裁判員的認知能力要求很高［24］，其屬于認知心理學決策模型中的識別行為。有研究［25］表明，判罰決策可能受到裁判員的選擇性注意和警惕性等認知能力的影響。在ERP實驗中，N1成分主要與個體認知有關［26］。N1成分的波峰一般出現在刺激后100～150 ms，位于前部頭皮的電極位置，在刺激后的150～200 ms，頂葉皮層和外頂葉皮層也會產生相應的N1成分［27］。根據已有的關于經驗與決策任務的研究，相較于沒有經驗的個體，有經驗個體在進行決策之前的視覺認知過程中，消耗的認知資源較少。同時，訓練和專業知識似乎可以增加處理視覺信息的認知能力［28］。經驗可以顯著提高個體在決策前期進行視覺識別任務的效率。在同樣的決策任務中，其誘發的N1成分也應小于沒有經驗的個體。

P300成分是指在刺激呈現300～1 000 ms出現的一個可辨別的ERP成分，其成分與決策活動中的選擇行為（即是否做出該決策行為）有關［29］。研究［30］結果顯示，P300成分的振幅與該決策任務中被試消耗的決策資源有關，被試在決策過程中消耗的決策資源越多，其引發的P300成分振幅越低。在本實驗中，對所有被試均使用相同刺激材料，而被試個體經驗因素的差異會導致不同經驗水平的個體對同一刺激材料消耗的決策資源不同。對于同一種犯規圖片，由于裁判員有專業的知識和長時間的臨場執裁經驗，其消耗的決策資源會小于體育生組和對照組，P300成分的振幅也較小。體育生組則具有基本的足球常識和較多的觀賽經驗，他們進行判罰決策消耗會小于對照組，P300成分的振幅也小于對照組。

綜上所述，筆者認為在足球裁判員的判罰決策過程與認知心理學提出的決策模型一致，個體需要在多個刺激中感知尋找與任務相關的刺激因素，并在短時間內做出決策。這種決策過程將會受到個體經驗因素的影響，而這種影響的時序效應可以被ERP所觀察到。為此，筆者設計了一個基于真實足球比賽中裁判員判罰決策場景的ERP實驗，從而研究不同經驗個體在進行決策時決策差異的影響機制，并嘗試用行為和腦電數據揭示這種機制背后的神經基礎。本文提出如下研究假設。假設1：在判罰決策過程的識別階段，與有執裁經驗的個體相比，無經驗個體決策會調用更多的認知資源，表現為引發更大的N1成分波幅。假設2：在進行判罰決策選擇階段，個體的經驗差異會使不同執裁經驗水平的被試對同一刺激材料所消耗的決策資源產生差異，這表現為更有執裁經驗的個體所引發的P300成分波幅更小。

2 研究方法

2.1 被試

本文使用G*Power 3.1.9.4軟件［31］計算所需的樣本量。根據已有研究的效應量，α的值取0.05～0.80。根據之前的文獻和作者之間的討論，效應量結果為0.15（中等效果）［1］，為了達到預期的功率，需要收集來自55個被試的有效數據。因此本實驗招募了65名被試，其中5名被試由于腦電數據偽跡過多，分析數據前將其剔除，最終有效被試為60人，平均年齡為22.92歲（M=22.92，SD=3.396）。按照行為和腦電實驗要求與慣例，要求被試裸眼或矯正視力達到正常水平，慣用手為右手，精神狀態良好。

在本實驗中，將被試按照執裁經驗和對足球比賽的專業程度分為裁判組（執裁場次大于200場）19人、體育生組（體育相關專業且經常觀看足球比賽，了解足球比賽規則和相關知識）20人和對照組（無體育專業學習背景）21人。具體分組情況如表1所示，所有被試均有償參與實驗。

表1 被試基本情況Table 1 Information of participants

2.2 實驗設計

本實驗采用E-Prime 2.0系統（Psychology Software Tools，Pittsburgh，PA，USA）進行呈現，被試距離屏幕70 cm，水平視角和垂直視角分別為2.58°和2.4°，像素為200×150，亮度與對比度統一。本實驗所用的刺激材料來自足球比賽犯規視頻，犯規瞬間的圖片均從國際足聯2019年遠程裁判員培訓課程所提供的教程“明顯犯規組”的視頻中截選而來（圖1）。預實驗和正式實驗所用的刺激材料圖片均經過前測，確保被試充分理解圖片內容。實驗在標準ERP實驗室進行，室內光線柔和，溫度恒定，要求被試調整身體坐姿到最舒服的姿勢，放松頭部和面部肌肉，并且要求被試在實驗期間控制眨眼次數，集中注意力，等到腦波平穩后提示被試開始實驗。

圖1 實驗材料Figure 1 The experimental materials

2.3 實驗任務與流程

本實驗主要參考“信息啟動”（information priming）效應的實驗范式，即先呈現視覺啟動信息（特定足球比賽圖片），再要求被試做出判罰決策。在被試的一次實驗中，共有200對測試，即將40張足球比賽犯規圖片重復5次（40×5=200）。在每次測試中，先給被試呈現“+”圖片（800 ms），然后呈現足球比賽犯規圖片，要求被試在規定的時間內做出是否犯規的判罰決策。判罰犯規按“F”，判罰不犯規按“J”，當被試做出決策后，屏幕將會根據正確與否分別呈現“正確”“錯誤”“無反應”（被試未在規定時間內做出反應）的反饋圖片，本輪測試結束。具體實驗流程為：呈現一個黑色的“+”注視點，呈現時間為1 000 ms，“+”圖片結束后200 ms呈現刺激圖片，每張刺激圖片停留時間為1 000 ms，反饋圖片的呈現時間為800 ms，從刺激結束到下一輪測試開始之間的時間間隔為300～700 ms，平均為500 ms。數據采集時間共計5 min左右（圖2）。

圖2 足球比賽判罰的實驗流程Figure2 Experimentalparadigmof footballmatchjudgement

2.4 數據記錄與分析

采用Neuroscan公司生產的64導腦電記錄系統和Scan 4.5軟硬件系統記錄分析并同時記錄腦電數據及行為數據。采樣頻率為1 000 Hz，正式實驗開始時各電極電阻均降到5 000Ω以下，運用SPSS 23.0統計軟件對3組被試進行組間統計分析。

運用MATLAB對采集的ERP數據進行預處理：對數據做電極電位后，以雙側乳突（M1、M2）作為重參考指標。去除無用電極，包括腦電、CB1和CB2。進行濾波（高通濾波為0.1 Hz，低通濾波為30 Hz，去除市電48～52 Hz、98～102 Hz），將決策發生前150 ms至后500 ms的數據進行分段，并對0點前150 ms進行基線校正。分段后手動插值壞電極，剔除壞分段，并運行ICA進行去除偽跡成分，檢驗并剔除伴有眨眼、眼動、肌電以及波幅大于±80μV的ERP偽跡片段的數據。

預處理后把被試內所有分段疊加平均，同組被試間也做疊加平均，通過所得到的波形圖觀察到感興趣的N1和P300成分顯著。根據前人文獻，N1成分選取C1、Cz、C2、CP1、CPz、CP2，P300選取PO3、POz、PO4、O1、Oz、O2（圖3）。對2個成分分別進行波幅值的提?。∟1成分為200～240 ms，P300成分為340～380 ms），并對其做3（被試類別）×6（電極）的重復測量方差分析，統計結果非球性時采用Greenhouse-Geisser校正，以P＜0.05為顯著。

圖3 64個電極整體分布與分析電極的選取Figure 3 Overall distribution of 64 electrodes and selection of analytical electrodes

3 實驗結果與分析

3.1 行為數據分析

采用SPSS 23.0軟件對正確率與反應時進行統計，具體觀察3組被試的正確率（表2）。裁判組均值M=96.91%，SD=0.017；體育生組均值M=95.62%，SD=0.026；對照組均值M=90.91%，SD=0.060。

表2 3組被試正確率與反應時Table 2 Correct rate and response time of three groups

通過觀察數據發現：裁判組和體育生組的正確率均值分布高于對照組，而裁判組和體育生組的正確率差異并不顯著，但裁判組正確率分布較為集中穩定。反應時與正確率的分布相似（圖4），表現為裁判組的反應略快于體育生組，且分布較為集中，這2組的反應時又明顯低于對照組。

圖4 被試組間正確率與反應時均值分布箱型圖Figure 4 Box plot of the mean distribution of accuracy and response time among groups

3.2 腦電數據分析

3.2.1 N1成分

通過對選定的電極進行同組被試間的疊加平均，觀測到被試在進行決策的過程中頂區產生了明顯的N1成分，各電極（C1、C2、CP1、CP2、CPz、Cz）誘發的波幅差異明顯。圖5為3組被試在6個電極上觀測到的N1成分平均波幅圖，結果顯示體育生組波幅最高，對照組其次，裁判組最低，地形圖（圖6）與波形圖結果顯示一致。3（被試類別）×6（電極）的重復測量方差結果顯示，組間主效應顯著［F（2，57）=3.71，P=0.035］，電極間主效應不顯著［F（5，54）=1.57，P=0.17］，組間和電極間的交互作用不顯著［F（5，54）=0.33，P=0.97］。通過對3組被試的數據進行事后分析發現，裁判組和對照組在做出決策時所誘發的N1成分有顯著性差異（P=0.049），體育生組和其他2組間均無顯著性差異（P＞0.05），同時在波形圖和地形圖觀測到裁判組的N1成分明顯低于其他2組，可以認為經驗值較高的裁判組相較其他2組在決策過程中分配更少的注意資源。

圖5 N1成分電極點峰值的平均波形圖Figure 5 The average wave form of the peak value of the electrode point of the N1 component

圖6 N1成分腦分布地形圖Figure 6 Topographic map of the N1 component brain distribution

3.2.2 P300成分

數據結果顯示，枕區出現了明顯的P300成分且峰值明顯。圖7為3組被試決策過程中誘發的P300成分平均波幅圖，可以發現經驗值較低對照組在決策過程中誘發的P300成分在3組中最活躍，裁判組其次，地形圖與波形圖顯示結果一致（圖8）。與N1成分處理方式相同，隨后對其進行3（被試類別）×6（電極）的重復性測量方差分析，統計結果顯示組間主效應顯著［F（2，57）=5.76，P=0.007］，電 極 間 主 效 應 顯 著［F（5，54）=18.38，P＜0.01］，組間和電極間的交互作用無顯著性差異［F（5，54）=0.77，P=0.659］。對數據進行組別間的事后分析得知，對照組在決策時所誘發的P300成分分別與體育生組（P=0.012）和裁判組（P=0.022）有顯著性差異，體育生組與裁判組在P300成分上無顯著性差異。可以認為：由于體育生組有一定足球判罰知識，但因不具備專業判罰經驗，因此在面對相應刺激時無法快速準確做出判斷，表現為更大波幅的P300成分；對照組由于無相關判罰經驗且缺乏相關知識，在決策過程中對罰判任務難易程度無法衡量，精神壓力小，沒有消耗過多的決策資源，表現為P300成分波幅最??；經驗值較高的裁判組受職業特征和經驗的雙重影響，在判罰過程中消耗較多的決策資源。

圖7 P300成分電極點峰值的平均波形圖Figure 7 The average waveform of the peak value of the electrode point of the P300 component

圖8 P300成分腦分布地形圖Figure 8 Topographic map of the P300 component brain distribution

4 討論

在足球裁判員判罰決策中，個體執裁經驗對裁判員的判罰決策判斷和效率起著非常重要的作用。本文設計了在一個基于不同執裁經驗下的判罰決策實驗任務，要求不同經驗水平的被試針對基于真實比賽場景選取的照片中的球員是否犯規做出判罰決策，實驗結果表明裁判組和體育生組的整體正確率顯著高于經驗值最低的對照組，而決策者進行決策反應的耗時則表現為經驗值越高越趨于穩定，腦電成分N1的振幅更小，同時有經驗的裁判組和體育生組引發的P300成分的振幅也要顯著小于對照組。

4.1 N1成分

本實驗要求不同執裁經驗的被試面對一張足球比賽圖片進行是否犯規的判罰決策，這要求被試必須首先識別圖片中的足球運動員的位置與動作，然后進行是否犯規的判罰決策，同時要求這一判罰決策必須在1 000 ms內做出，并通過預實驗讓所有被試都熟悉這一過程。根據認知心理學中對于決策任務階段的劃分，被試在做出判罰決策前，必然有一個從圖片中識別存在哪些動作的認知階段。

在本實驗中，當刺激呈現200 ms左右時，裁判組、體育生組和對照組都會出現明顯的N1成分。N1成分是一個包含眾多子波形的代表視覺的ERP波形，一般出現在刺激呈現100～200 ms，與早期視覺加工中的注意力分配有關。決策者對某一任務分配的視覺注意力越高，其N1成分的波幅就越大［32］。在本實驗中，體育生組引發的N1成分波幅與對照組無顯著差別，與專業裁判組相比明顯偏高，這表明體育生組和對照組相較于裁判組，在識別犯規動作時要消耗更多的認知資源。因此，假設1得到驗證。

由此可見，在裁判員個體做出判罰決策時，經驗因素首先會影響其識別具體犯規動作時分配的注意力資源。有大量臨場比賽經驗的專業裁判員，面對需要進行犯規決策的疑似犯規場景時，只需要調動較少的注意力資源就可以完成前期的識別任務，而僅僅愛好足球運動卻缺乏執裁經驗的體育生和對照組要調動更多的注意力資源才能識別出是否存在犯規。

4.2 P300成分

在本實驗中，被試被要求在一定時間內完成刺激圖片中運動員是否犯規的決策任務，當刺激圖片呈現后的300 ms左右，在所有被試腦電圖中都觀察到了較為明顯的P300成分。

從整體上看，裁判組和體育生組引發的P300成分波幅要顯著小于對照組，而裁判組與體育生組之間的差異不顯著。因此，假設2得到驗證。主要原因是：①對于同一刺激材料，裁判組自身接受過系統的足球判罰培訓，同時具有較為豐富的現場執裁經驗，因此對于本實驗挑選的國際足聯2019年遠程裁判員培訓課程中提供的犯規動作做出判罰，并不會消耗他們過多的決策資源；而體育生組，由于他們日常生活中愛好足球項目，具有一定觀看足球比賽的經歷，其經驗水平要高于平時觀看比賽較少的對照組，消耗的決策資源也小于對照組。這體現為裁判組和體育生組引發的P300成分波幅均顯著小于對照組。②裁判組和體育生組之間P300成分波幅差異不顯著，這是因為本次刺激材料選取自2019年裁判員培訓教程的培訓素材，本身就是針對新手裁判員的入門級培訓素材，所有素材的難易程度一致，整體難度不高。體育生組雖然沒有受過專業的培訓，但在日常生活中觀賽經驗豐富。在實驗環境下無法模擬出真實比賽場景，產生臨場壓力、體力消耗等真實比賽中影響裁判員判罰決策的因素［31］，所以僅僅體現出有經驗個體和無經驗個體之間的P300成分波幅差異明顯，而執裁經驗豐富的裁判組和欠缺臨場執裁經驗的體育生組之間決策資源消耗差別不大，引發的P300成分波幅差異也不明顯。從行為數據上看，裁判組間各個被試的按鍵反應時總體較為平穩，而體育生組間被試的按鍵反應時波動較大。這說明受過統一系統訓練的裁判員在進行判罰決策任務時，其決策過程和決策時間趨于一致，穩定性較強。僅僅是長期觀看足球比賽積累經驗的體育生組，其判罰決策過程受到個體間認知、反應差異的影響，并不穩定。

5 結論與展望

5.1結論

本文基于個體決策過程的不同階段，嘗試從認知神經科學的角度探索個體經驗對裁判判罰決策的影響路徑，通過事件相關電位工具，發現了用以表征決策過程中信息識別和行動選擇聯系的腦電成分N1和P300成分，為揭示足球裁判員判罰決策的大腦認知機制和決策路徑提供了神經層面的證據，并進一步發現了經驗因素對裁判員判罰決策影響的神經機制。研究認為：當不同經驗水平的個體面對同樣的犯規場景時，有經驗的個體調用的認知資源較少，表現為較小的N1成分波幅；同時，面對同一犯規場景，不同經驗水平個體所消耗的決策資源存在顯著差異，經過系統訓練、具有較為豐富的臨場執裁經驗的個體在決策時判斷反應更為穩定，消耗的決策資源較小，表現較小的P300成分波幅。

依據研究結果，明確裁判員判罰決策的2階段模型。如圖9所示，在足球裁判進行判罰決策時，首先產生的是一個識別過程，其標志N1成分活躍，在這個階段裁判員需要調動識別資源，捕捉犯規信息。之后進入選擇決策階段，其標志P300成分活躍，裁判員根據前一階段捕捉的信息，結合足球比賽判罰規則做出犯規或者不犯規的判罰決策。結合之前不同經驗水平的個體所引發的N1成分和P300成分波幅的差異，認為經驗因素在對發現目標的疑似犯規行為和是否判罰該行為犯規這2個階段中均會影響裁判員的判罰決策。

圖9 裁判員判罰決策過程模型Figure 9 The stage model of refereeing decision

在VAR技術應用日益成熟的今天，一方面在實踐層面上可以依據本文理論支撐，根據裁判員不同的經驗水平設計相應的VAR介入標準，讓足球比賽在保證公平公正的同時，不失去原有的流暢性，不影響觀眾的觀賽體驗。另一方面可以根據裁判員在認知和選擇決策階段中不同的心理特點，設計更為細化的足球裁判培養計劃，并根據該模型設計相應的糾偏機制，為足球裁判員的預備選拔、臨場執裁以及事后分析3個層面提供理論借鑒，從而提升足球裁判員的判罰決策準確性，為提升我國足球水平和職業聯賽比賽質量，做大做強足球產業作出應有的貢獻。

5.2 展望

本文尚存一些不足之處，在實驗材料的選取、實驗程序的設計方面尚存在需要改進的地方。后續研究可以針對不同經驗水平的被試在面對難度差異、環境差異的決策任務時，揭示其決策行為和背后神經活動變化機制和影響機理，從而進一步完善和豐富針對裁判員個體的判罰決策神經機制的研究范式。

事實上，決策行為對于包括體育運動在內的人類活動起到了至關重要的作用。體育學研究，除了本文涉及的裁判員判罰決策外，還包含運動員的運動決策、教練員針對比賽現場進行戰術調整的風險決策、體育消費者的品牌決策、體育觀眾的觀賽決策等大量的決策場景［33］。因此，將神經管理學研究范式應用于體育學的決策研究中，發掘不同體育場景中情緒狀態、年齡和性別等個體因素對參與體育運動各類人群的決策影響神經機制將有重要意義。此外，隨著認知神經科學的FMRI、EEG、眼動及近紅外成像等技術不斷發展，便攜式、高分辨率的儀器為解決體育學中實踐場景問題提供了便利條件。

總之，隨著認知神經科學的研究方法和研究范式被不斷應用到經濟學、管理學等社會科學領域，并取得一系列重要的研究成果，相信認知神經科學與體育學的相互融合與相互借鑒會對體育學未來的研究產生重要影響，形成一套融合多學科知識的解決機制，為體育學研究提供新的研究思路。

作者貢獻聲明：

丁建嵐：設計論文框架，提出實驗思路，采集、核實實驗數據，撰寫、修改論文；

黃 謙：提出論文選題，指導撰寫論文，審核修改論文；

張 犁：完善實驗思路，采集、分析實驗數據，撰寫論文；

馬林曉：采集實驗數據，校對論文；

丁逸菲：采集實驗數據，處理數據；

王歡慶：校對論文。