食物动机量表（Food Motivation Battery [FMB]）：对一种用于测量年轻人食物动机的急性、具体项目的测量工具的初步验证

食物动机评估工具（FMB）开发及验证研究，通过让758名大学生选择高/低能量密度食物并回答付出努力或付费获取食物的意愿问题，发现男性更愿意为水果付出高体力劳动，BMI升高与甜食动机正相关，FMB与食欲指标呈中度相关，验证了其在临床和群体评估中的多维适用性。

作者名单：胡淑娴（Shuxian Hua）、吴婷佳（Tingjia Wu）、奥卢菲萨约·阿坦达-奥贡莱耶（Olufisayo Atanda-Ogunleye）、阿卜杜勒穆明·易卜拉欣（Abdulmumin Ibrahim）、埃莱娜·詹森（Elena Jansen）、金伯利·R·史密斯（Kimberly R. Smith）、范文轩（Wenxuan Fan）、陈柳怡（Liuyi Chen）、苏珊·卡内尔（Susan Carnell）

约翰霍普金斯大学医学院精神病学与行为科学系儿童与青少年精神病学分会

摘要：

食物动机是指个体为获取食物愿意付出的努力程度，它会影响能量摄入和体重。然而，标准的测量方法通常仅在实验室环境中评估有限的努力形式，无法涵盖不同类型食物之间的差异，从而限制了其生态效度。我们开发并初步验证了“食物动机量表”（Food Motivation Battery，简称FMB），这是一种评估食物特定动机多个维度的新型问卷。一组大学生（n=758）在选取了一种高能量密度（ED）的甜食（如饼干、布朗尼或冰淇淋）和一种低能量密度的水果（如西瓜、草莓、苹果或香蕉）后完成了FMB调查。参与者回答了与食物动机相关的问题，包括是否愿意进行手指轻敲（低努力程度）、开合跳（高努力程度）以及为20分钟的虚拟食物配送付费的意愿，并同时完成了传统的食欲测量（如喜好程度、渴望程度和预期消费量）。研究还评估了饮食行为特征、当前主观食欲、唤醒状态以及过去7天的食物摄入情况，以验证量表的构念效度。我们分析了FMB得分在性别和体重指数（BMI）上的差异，探讨了其与相关构念的关联，并评估了FMB各条目之间的相关性。结果显示，男性比女性更愿意为水果进行开合跳；BMI与对甜食的动机呈正相关；超重或肥胖的参与者比体重正常者更愿意为甜食付费。FMB得分与食物接近行为、饥饿感、进食欲望、无聊感以及近期甜食和水果的摄入量呈正相关，而与食物回避行为和饱腹感呈负相关。新的动机条目与传统的食欲条目有中等程度的相关性，表明它们捕捉到了相关但独特的心理机制。这些发现支持FMB作为一种简短且多维度的工具，可以补充现有的食欲评估方法，并有助于在临床和群体研究中更全面地评估食物特定动机。

引言

食物动机是个体获取食物的认知和行为驱动力，在决定食物摄入量方面起着核心作用（Chen & Antonelli, 2020）。评估个体为获取特定食物愿意付出体力或金钱的努力程度的方法，可以提供超出传统主观食欲指标（如饥饿感）的见解，同时也揭示了与进食相关的情绪（“喜好”）和动机（“渴望”）维度之外的信息，因为这些指标关注的是个体执行获取食物所需行为的可能性，而饥饿感、喜好和渴望最终会转化为食物摄入量。此类方法已被用于研究人们对美味食物与其他食物或非食物选项的偏好（Ely et al., 2015; Hardman et al., 2012; Reslan et al., 2012）。

在这一领域中，一个被广泛研究的构念是“食物的相对强化价值”（Relative Reinforcing Value of Food，简称RRVF）。RRVF通常通过计算机化的行为任务或假设选择范式来测量，这些范式会逐步增加努力要求，直到参与者选择非食物选项（Epstein et al., 2010, 2015）。实证研究表明，RRVF得分较高与能量摄入增加和体重指数（BMI）升高有关（Carr & Epstein, 2020; Epstein et al., 2008; Lin et al., 2013; Loch et al., 2023; Temple et al., 2008），长期来看还与饮食质量下降（Temple et al., 2023）以及社会经济因素（如家庭收入较低）相关（Carr et al., 2023）。重要的是，RRVF已被证明能够预测儿童和青少年的长期体重增加（Hill et al., 2009），并且在成人中也与BMI呈正相关（Epstein et al., 2012），尽管这些关联可能因所评估食物的能量密度而异（Epstein et al., 2018）。

食物动机的另一个关键方面是支付意愿，这是一个经济概念，表示消费者愿意为产品支付的金额（Moorthy, 1984）。功能性磁共振成像（fMRI）研究表明，大脑评估区域（如腹内侧前额叶皮层和纹状体）的活动与个体为不同热量值的食物支付意愿之间存在显著关联（Plassmann et al., 2007），这揭示了这一生态有效动机测量的神经基础。

新的证据表明，食物动机存在个体差异、刺激相关差异和范式相关差异。例如，除了上述关于体重差异的证据外，研究发现男性对零食的强化价值高于女性，这表明性别相关的生物学和心理社会因素可能调节食物动机（Casperson & Roemmich, 2017; Goldfield & Lumb, 2008）。此外，RRVF并不能一致地预测成人的BMI（French et al., 2014）。Stojek和MacKillop（Stojek & MacKillop, 2017）的一项系统评价指出，RRVF与BMI之间的关系往往受到冲动性或延迟折扣等变量的影响。典型的RRVF操作化方法（通常是实验室范式）可能缺乏生态效度。例如，大多数研究使用单一食物（如巧克力牛奶或饼干）来评估所有参与者的食物动机，这可能低估了不同偏好个体的动机强度。此外，努力程度通常通过按键次数或在计算机任务中消耗的努力来量化，而这些并不等同于现实世界中的努力（如步行去商店或为食物配送付费）。最新的研究通过允许参与者从列表中选择偏好食物，并结合模拟典型购物情境的假设性食物购买任务来克服这些局限性。在这些任务中，参与者会假设性地以不同的价格购买所选食物，从而提高了研究的生态相关性和心理学意义（Epstein et al., 2018）。

基于对食物特定现象和生态相关食物获取行为的最新研究进展，本文提出了新工具“食物动机量表”（FMB）的初步验证数据。值得注意的是，这些数据来自2020年冬季在美国进行的一项研究，当时食物配送作为一种获取食物的方式正在增加，因此我们的新动机条目主要关注参与者为假设性的食物配送到家中而愿意付出的不同类型体力（如手指轻敲、开合跳）或支付的意愿。我们通过检查FMB得分与其他饮食行为测量指标及其他变量的关联程度（符合关于所测量构念的假设），以及与传统的食欲测量指标的关联程度，来评估该量表的构念效度。我们的主要假设是FMB得分会在性别和BMI组间存在差异，并与饮食行为特征、当前主观食欲、唤醒状态和饮食摄入量呈中等程度的相关性。本研究有三个目标：1）探讨高能量密度（甜食）和低能量密度（水果）食物动机在性别和BMI组间的差异；2）研究食物动机与其他构念（如饮食行为特征、当前主观食欲、唤醒状态和饮食摄入量）之间的关联；3）探索我们的新食物动机条目与传统的食欲测量指标（如喜好程度、渴望程度和预期消费量）之间的相关性。

样本

参与者和研究程序

参与者主要来自约翰霍普金斯大学，通过社交媒体平台（如Facebook、Twitter）和大学邮件列表招募，他们收到的邀请邮件中包含在线Qualtrics调查的链接（补充材料）。数据收集时间为2020年11月至12月初。参与者在开始调查前签署了知情同意书。作为激励，他们有机会参加抽奖，赢取十张50美元的亚马逊礼品卡。

样本特征

样本主要为女性（70.1%），其中大部分是一年级本科生（34.6%），平均年龄为19.39 ± 1.28岁。大多数参与者属于健康体重范围（68.2%），平均BMI为22.93 ± 4.35。大约三分之一的参与者（33.1%）未提供身高或体重信息，因此被归类为BMI数据缺失。敏感性分析未发现显著差异。

讨论

本研究初步证明了“食物动机量表”（FMB）的构念效度。该量表能够捕捉食物动机的行为指标，包括愿意付出的体力（低努力程度：手指轻敲；高努力程度：开合跳）以及为假设性的食物配送到家中而支付的意愿（例如高能量密度的甜食或低能量密度的水果）。正如假设的那样，FMB得分在性别和BMI上存在差异：男性更愿意为食物付出较高的体力努力。

作者贡献声明

苏珊·卡内尔（Susan Carnell）：撰写——审稿与编辑、监督、资源管理、方法论设计、研究实施、资金获取、概念构建。 胡淑娴（Shuxian Hua）：撰写——初稿撰写、验证、项目管理、方法论设计、研究实施。 金伯利·R·史密斯（Kimberly R. Smith）：撰写——审稿与编辑。 埃莱娜·詹森（Elena Jansen）：撰写——审稿与编辑。 陈柳怡（Liuyi Chen）：撰写——审稿与编辑。 范文轩（Wenxuan Fan）：撰写——审稿与编辑。 吴婷佳（Tingjia Wu）：撰写——初稿撰写、研究实施、正式数据分析、数据管理。

未引用的参考文献

James Stubbs et al., 2023; Killgore et al., 2003; Killgore and Yurgelun-Todd, 2006.

数据可用性声明

由于该项目仍在进行中，当前研究分析的数据尚未公开，但可根据合理请求向通讯作者获取。

伦理声明

所有研究程序均已获得约翰霍普金斯大学机构审查委员会（IRB: NA_00092328）的伦理批准。

利益冲突声明

S.C.声明之前曾获得Eli Lilly的资助，用于与本研究无关的项目。其余作者声明没有已知的利益冲突或可能影响本文研究的个人关系。

关于写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明

在撰写本文时，作者使用了ChatGPT 4o来改进语法和可读性。使用该工具/服务后，作者对内容进行了必要的审阅和编辑，并对发表文章的内容负全责。

资金来源

该项目由Woodrow Wilson National Fellowship Foundation提供资助，授予O.A.O.；S.C.和团队还获得了国家糖尿病、消化系统疾病和肾脏疾病研究所（National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases）的额外支持（R01DK136602和R01DK113286）。

致谢

这些数据收集自约翰霍普金斯大学在COVID-19疫情期间开展的一项大型调查项目。我们衷心感谢参与者的贡献。