保利娜·布鲁埃尔（Pauline Brouër）| 马克斯韦尔·莱昂斯（Maxwell Lyons）| 朱莉安·卢昂（Julianne Luong）| 阿娃·加布雷尼亚（Ava Gabrenya）| 蒂芙尼·K·阮（Tiffany K. Nguyen）| 卡特里娜·克洛伊斯（Katrina Cloyes）| 塔尔·沃尔策（Tal Waltzer）| 艾丽尔·莱文（Arielle Levine）| 亚当·R·阿伦（Adam R. Aron）
加利福尼亚大学圣地亚哥分校心理学系
**摘要**
本研究旨在探讨人们为何加入应对气候危机的小组行动以及是什么使他们变得有效。在7周的时间里，大学生们（研究1：N=34；研究2：N=45）接受了培训，并以小组形式参与行动，同时回答了关于他们的计划、行动及理由的开放式问题，并完成了基于调查的自我报告。6个月后进行了后续访谈。从丰富的研究结果中我们得出两个主要结论：
首先，要理解集体行动的心理学机制，除了意图和信念外，衡量实际行为至关重要。研究发现，即使是在高度积极的参与者中，也只有54%的人将他们的意图转化为实际行动（研究1）或66%（研究2）；因此，仅测量意图无法提供完整的图景。其次，在真实的集体行动研究中，可以从数据中直接提取心理变量，而不仅仅依赖于文献中的理论推导。在两项研究中，我们发现了一个称为“社会义务”的心理结构与实际行动显著相关。这一结构也体现了对所在群体的承诺或群体的运作规范。这些结果可能对社会运动组织者以及推进关于实际集体行动的心理学理论具有参考价值。
**1. 引言**
集体行动对于促使决策者减少温室气体排放和应对气候灾害至关重要，但参与其中的人数仍然远远不足（Aron, 2022; Gulliver et al., 2023; Louis et al., 2020）。因此，了解如何增加参与者数量至关重要。心理学最初通过整合几十年间其他领域（如社会正义和反核运动）的集体行动研究成果来探讨这一问题。由此发展出的模型（如集体行动的社会认同模型SIMCA；Bamberg et al., 2018; Van Zomeren et al., 2008）和亲环境行动的社会认同模型SIMPEA；Fritsche et al., 2018）指出，集体效能信念、社会规范、社会认同和群体情感与集体行动相关。许多近期研究（Carmona-Moya et al., 2021; Ettinger et al., 2024; Furlong & Vignoles, 2021; Landmann & Naumann, 2024; Uysal et al., 2024）也支持了共同身份感、道德信念、低心理距离和集体效能信念的重要性。然而，还有许多其他变量也可能促进或阻碍集体行动（例如新自由主义意识形态；Hornung et al., 2025），哪些变量是关键因素仍不明确。目前这一领域的研究几乎完全依赖于自我报告的调查量表和假设性意图（Brick et al., 2024）。例如，一项针对30,000名参与者的研究发现，旨在提升集体效能信念和积极情绪的干预措施最为有效，但该研究仅评估了两种行为，并且主要关注实验室环境下的短期行为（如捐款和写信给代表；Goldwert et al., 2026）。其余结果变量则衡量了参与者参与各种政治和财务倡导行为的意愿。
越来越多的研究指出，过度依赖自我报告和假设性意图存在问题（Dablander et al., 2025; Lange, 2023; Lange & Dewitte, 2019）。尽管尚未有元分析量化气候行动中意图与行动之间的差距，但其他领域的元分析显示，行动意图只能解释18%至28%的实际行为差异（Conner & Norman, 2022; Sheeran & Webb, 2016）。如果心理学要揭示加入集体行动的障碍、人们在群体中的成就及其有效性，就必须超越对意图的研究，关注实际行动。本研究正是采取这种方法。
在环境心理学领域，“实际行动”通常指客观可验证的行为（如称重家庭垃圾；Schultz et al., 2007）。在集体行动研究中，我们认为实际行动包含两部分：一是实际行动本身（如抗议），二是这些行动是否得到了验证（可通过组织内合作者、与其他参与者的对比以及自我报告与实际成果的核对来实现）。下文将讨论一些研究实际行动的案例，并分析当前研究的动机。
一些社会科学研究尝试考察真实的集体行动。一个著名的研究比较了20世纪60年代南方那些成为或未成为自由乘车者（Freedom Riders）的白人（McAdam, 1986），发现愿意参与斗争的人有更多的组织联系、更高的民权活动参与度以及更强的与其他参与者的联系。最近的研究对活动家进行了结构化访谈，探讨了影响领导力和参与行为的因素（Gulliver et al., 2023）、活动家如何克服失败（Gulliver et al., 2025）、气候抗议者为何违法（Jansma et al., 2024）以及校园内学生活动家的动机（Fung & Adams, 2017）。另一项研究探讨了能否激发人们成为气候活动家的心理因素（Castiglione et al., 2022），同时提供了有关气候危机和社会运动的信息，并为参与者提供了行动机会。尽管结果显示效能信念有所提升，但实际参与实际行动的参与者很少（也见Castiglione et al., 2025）。
本研究采取了不同的方法：我们招募了已经希望采取集体行动的参与者，教授他们规划和执行集体行动的技能，并试图理解这些因素的有效性。通过教授学生如何在校内推动变革，我们创造了一个真实的环境，以便研究他们的合作方式、成就及其行动动机。我们的培训方法深受马歇尔·甘兹（Marshall Ganz, 2024）的组织原则启发。他認为组织是一种可以学习和实践的领导形式（Selvanathan & Jetten, 2020）。根据甘兹的观点，我们教授参与者如何利用现有资源实现社会变革，并在此过程中测量他们的实际行为。我们期望这些结果能推动新的集体行动理论的发展，并为气候运动组织者提供实用建议（Hamann et al., 2025）。
我们招募了对气候危机感到担忧并希望学习集体行动技能的大学生。他们在几周内参加了每周的培训课程，并根据意愿参与集体行动。他们完成了关于活动计划、行动意图、实际采取的行动及其理由的自我报告。6个月后，我们对他们参与集体行动的情况进行了访谈并尝试验证。以下是我们的预设预测及部分事后分析的依据：
首先，我们预测调查量表的结果。我们重点关注效能信念，因为它们通常与“亲环境行为”相关（主要通过意图衡量），并且在很多集体行动理论中起核心作用（Hornsey et al., 2022）。我们还测量了气候变化焦虑，因为有研究表明参与集体行动可能对心理健康有益（Schwartz et al., 2023）。我们预计随着人们对行动信心的增强，自我效能（H1a）和集体效能（H1b）会提高，而气候变化焦虑（CCA）会降低（H1c）。
我们主要关注集体行动的心理学机制，但为了评估实际行为，我们需要设计一个工作坊，让参与者学习如何开展基层运动。因此，我们还测试了是否能够教授他们制定良好运动计划的能力，并预测计划的质量会随着实践而提高（H2）。这一结果并不令人意外；然而，尝试测量集体行动规划并验证这种变化的过程将验证我们的编码方法，并将实验心理学与其他领域的研究联系起来，例如社会运动中的领导实践（Ganz et al., 2010）、参与式公民身份（Kahne et al., 2015）或青少年倡导与自主性（Ozer & Wright, 2012）。
本研究的核心目标是发现与集体行动相关的心理变量。虽然使用了传统的调查量表，但我们也采用了相对新颖的自下而上方法来分析参与者行为，不受理论的限制。我们预测从数据中发现的变量（即自下而上）将与行动显著相关（H3），但事先无法确定具体是哪些变量。为了验证我们的培训方法是否能带来长期变化，我们预测6个月的随访结果显示自我报告的组织技能相对于基线有所提高（H4），并且参与者会在当地小组中报告新的组织活动，我们将尝试验证这一结果。
我们进行了两项事后分析：首先，分析了参与者声明的行动意图与其实际行动之间的差距（事后分析1）；其次，我们测试了自我报告量表的变化（效能信念和气候变化焦虑）是否与实际行动相关（事后分析2）。一年后进行了第二次研究，对方法进行了少量调整，以改进研究并验证结果的复制性。
**2. 研究1**
2.1. 研究方法
本研究已提前注册并获得[大学1]机构审查委员会的批准（#805327, 2022年9月26日）。预注册文件、数据、测量方法和补充材料可访问：https://osf.io/ax43h/overview?view_only=de444b4e7c4e41a9af8c9cd3b044766d。
2.1.1 招聘与人口统计
通过在校内张贴传单招募参与者，介绍工作坊主题、所需的时间投入及100美元的报酬。我们在规定时间内尽可能多地招募参与者，因为干预措施必须在大学假期前完成。共有54人表达了兴趣并收到了筛选问题。他们用10分制评估了气候变化对他们的威胁程度，只有得分6分及以上的人被纳入研究（平均值M=8.8，标准差SD=1.2，范围6–10分）。我们还使用了环境行动量表（Alisat & Riemer, 2015），其中包含参与式行动（M=2.8，SD=0.8）和领导行动（M=1.5，SD=0.5）的子量表，只有后者得分低于3分的人被纳入研究。所有参与者都符合条件，并且有40人提供了知情同意。同意书强调了付款方式：如果他们参加了所有7周的周二晚上的课堂研讨会（每次2小时），则可获得100美元；如果缺席一周，则获得90美元；缺席一周以上则按缺席周数分段计费，缺席1周获得10美元，2周获得20美元，3周获得30美元，4周获得40美元，5周获得50美元。到第2周时，已有2名参与者退出，剩下38人。有少数人缺席了一到两周。我们决定保留至少参加了7次会议中4次的34人的数据进行分析。虽然选择4次作为标准有些随意，但这样做可以平衡不同情况：如果只包括那些只参加了3周的参与者，可能会招致参与不认真的情况；而如果包括所有参加了6周或7周的参与者，则可能会排除一些因不可避免的原因而错过会议的认真参与者。
在最后的34名参与者中，23人主要自认为是女性，7人是男性，3人被认为是跨性别者、二元性别者或其他性别身份。参与者的种族构成多样，其中13人为白人，10人为亚洲人，5人表示其他种族，4人为拉丁裔，1人为美洲原住民/阿拉斯加原住民。大多数参与者表示自己是民主党支持者（N = 18人），7人没有明确表示党派归属，5人表示无党派，3人表示其他政党。大多数参与者认为自己是自由派（N = 18人），12人认为自己是较为自由的派别，2人认为自己是中立派，1人认为自己是较为保守的派别。14名参与者获得了经济援助，7人是第一代大学生，24人出生于美国。有1名参与者没有填写人口统计信息。
2.1.2. 研究设计与测量方法
图1A展示了整个研究设计。招募和筛选完成后，参与者填写了自我报告问卷，参加了为期7周的干预活动，并在第七周再次完成了相同的自我报告问卷。6个月后进行了跟进调查。
**图1. 研究1的整体设计（研究2的设计与此非常相似）**
A. 实验设计
B. 一名参与者在7周干预期间的经历示例
在7周的时间里，我们多次要求每位参与者写下他们的活动计划（采用开放式格式），同时询问他们打算采取哪些行动以及实际采取了哪些行动，以及这样做的理由和反对理由。每个活动都会重复这一过程。
C. 合格计划的特点及采取行动的理由和反对理由示例
研讨会结束后，我们根据代码手册对每位参与者的开放式文本数据进行了量化分析。
**干预前后的量表**
**效能信念**
在签署同意书的同时，使用1（强烈反对）到7（强烈同意）的量表评估了参与者的自我效能感和集体效能感（Castiglione等人，2022年）。
**气候变化焦虑**
还进行了气候变化焦虑（CCA）量表（Clayton & Karazsia，2020年）的测量，该量表包含8个关于认知和情感方面的问题和5个关于功能影响方面的问题，评分范围为1（从不）到7（几乎总是）。
**干预设计**
在7周的时间里，参与者学习了组织技能，并参与了三个与气候变化相关的活动：推动大学提前关闭燃烧化石燃料的联合发电厂（联合发电活动）；推动大学解决校园内严重的食物浪费问题（校园内的食物浪费每年排放约16,000吨二氧化碳），并鼓励其他人将个人资金从化石燃料相关的银行中转移出去。参与者被分配到三个小组中，每个小组在7周内轮流参与这三个活动。
**每周的设计和定性测量**
图1B展示了从一个参与者的视角来看的每周干预设计。参与者多次完成调查，评估他们制定活动计划的能力、实施这些计划所采取的行动及其原因。
**第1周**，图1B中的参与者小组被分配到联合发电活动。首先进行了5分钟的指导，然后提出了问题：“你将如何促使[大学编号1]提前关闭其燃烧甲烷的联合发电厂并转向可再生能源？”参与者需要在此基础上撰写一个至少200字的计划，用时不超过15分钟。在整个研究过程中，参与者需要完成这项任务共六次，每个活动两次。主要关注的是他们在不同活动中的计划能力变化。
在写作任务之后，进行了关于组织理论的集体指导和小组头脑风暴会议，将一般组织原则应用于他们的活动。
**第2周**再次进行了计划能力的测量，然后小组讨论了当天可以完成的任务。随后评估了参与者的行动意图。他们可以被分配“作业”来实施计划，但需要注意的是，最终是否获得奖励并不取决于是否完成了这些作业。
**第3周**首先评估了他们的行动意图、实际采取的行动及其原因和反对理由。我们询问了“回顾上周完成的任务，你为什么这么做？”以及“回顾没有完成的任务，为什么不这么做？”之后，他们被分配到下一个活动——食物浪费问题，并重复相同的流程。
**第5周**，他们被分配到最后一个活动——资金问题，整个流程一直持续到第7周结束。
总体而言，参与者对活动计划进行了6次开放式问题的回答（每个活动两次），对其实际行动和原因进行了3次回答（每个活动一次）。有关研究1的集体指导和技能培训会议的详细信息，请参见补充材料1。
**6个月的跟进**
干预结束后6个月，要求参与者再次填写环境行动量表，如同筛选时一样。
2.2. 分析与结果
**2.2.1. 干预前后的量表**
为了测试自我效能感、集体效能感和气候变化焦虑是否会因干预而改变，采用了带Bonferroni-Holm校正的配对样本t检验。所有分析均使用了第0周和第7周的自我效能感、集体效能感、认知情感CCA和功能CCA的复合得分。
**效能信念**
预先注册时认为自我效能感和集体效能感会在干预后提高。事实确实如此：自我效能感（干预前：M = 4.88，SD = 1.04，α = .82；干预后：M = 5.89，SD = 0.93，α = .85；差异：t(32) = -6.04，p < .001，dz = 1.05，95% CI [-1.34, -0.66]；H1a）和集体效能感（干预前：M = 4.49，SD = 0.58，α = .70；干预后：M = 4.75，SD = 0.72，α = .76；差异：t(32) = -3.18，p < .01，dz = 0.55，95% CI [-0.48, -0.11]；H1b；图2 研究1）。由于在研究1中进行了多次配对t检验，我们报告了两个代表性比较的事后功效估计值，而不是每个检验的效果。根据观测到的效应大小和样本量，自我效能感的功效估计值为99%，集体效能感的功效估计值为69%。
**气候变化焦虑**
预先注册时认为气候变化焦虑会在干预后减少（H1c）。但这一假设并未得到验证：无论是认知情感CCA（干预前：M = 2.36，SD = 0.69，α = .76；干预后：M = 2.28，SD = 0.56，α = .71；差异：t(31) = 0.31，p = .762，dz = .05，95% CI [-0.15, 0.21]）还是功能CCA（干预前：M = 2.16，SD = 0.83，α = .83；干预后：M = 2.09，SD = 0.78，α = .76；差异：t(31) = 0.20，p = .843，dz = .04，95% CI [-0.23, 0.28]）都没有显示出统计学上的显著变化。
**计划能力**
本研究测试了随着参与者不断实践集体行动，他们的计划能力是否会提高（H2）。为了衡量计划的质量，即参与者能否清晰地阐述解决校园问题的战略和战术要素，需要一系列步骤。首先定义了构成良好计划的特点，然后对每个计划中这些特点的存在与否进行编码。接着为存在的特点分配质量分数，这些分数用于统计分析。
**代码手册1（特点的存在与否）**
特点的确定采用了自下而上（即数据驱动）和自上而下（即预期指导）的方法。编码者首先处理随机选取的小部分计划，通过迭代检查自下而上的特点并结合组织方面的专业知识（参见Ganz，2024年），最终确定了构成良好计划的14个特点。每个特点对于所有计划和参与者都被编码为1（存在）或0（不存在）。代码手册见补充材料2。
**评分者的可靠性**
使用20%的数据建立了评分者的可靠性（Conry-Murray等人，2024年；补充材料3）。之后，评分者对剩余的数据进行了编码。
**代码手册2（存在的特点的质量分数）**
在开发完代码手册1并培训好评分者后，编制了代码手册2，用于对每个特点的质量进行1到5的评分。例如，“测量”这一特点的得分为1表示测量了有多少人支持你的活动，得分为5表示使用了实时跟踪工具来向决策者施压。采用类似的方法检查随机数据子集并进行了评分者可靠性测试。所有Cohen's kappa值（McHugh，2012年）以及特点和描述见补充材料3。
**分析**
进行了描述性分析和两项统计分析。描述性分析量化了特点在计划中的总体出现频率。对于每个特点，记录了它在所有计划和参与者中的出现频率（以百分比表示）。
对于统计分析，使用了存在特点的质量分数来测试计划质量随时间的变化情况。两项线性混合模型（LMM）用于测试计划质量在活动内部和活动之间的变化。第一个LMM比较了每个活动的初始计划（第1周、第3周、第5周），以确定计划质量是否随时间提高。第二个LMM比较了每个活动参与者撰写的第一份和第二份计划的质量。在这个LMM中，因变量和随机效应保持不变，而固定效应是时间（第1周、第3周、第5周）。
总共对192个计划进行了编码。平均而言，计划的质量分数范围为0到3.07（M = 1.30，SD = 0.58）。如果某个特点不存在，则得分为0；如果存在，则得分为1到5。补充材料4详细介绍了这14个特点在所有计划和参与者中的出现频率。例如，在研究类别中（见图1），“权力映射”（即明确对活动成功的机构参与者）这一特点出现在41%的计划中。
接下来，研究了初始计划质量是否在不同活动间有所提高（第1周、第3周、第5周）。第一个LMM的结果显示时间对计划质量没有显著影响（b = -0.04，SE = 0.03，t = -1.52，p = .130，n = 98）。然后，研究了参与者在接受指导后计划质量分数是否有所提高（每个活动）。上述的第二个LMM显示，在接受指导后，计划质量的得分显著提高（b = 0.23，SE = 0.06，t = 3.71，p < .001，n = 192）。因此，虽然计划能力在各个活动之间并未提升，但在同一活动内部有所改善（H2）。有关针对个别特征的详细分析，请参见补充材料5.2.2.3。接下来，分析了参与者对自己分配的家庭作业任务的开放式回答（他们的意图），并与他们完成任务的数量进行了比较，以得出家庭作业完成得分。然后分析了完成这些任务的理由，相关代码手册见补充材料6（H3）。
代码手册1（预期与完成的行为）
编码人员统计了参与者分配给自己和实际完成的家庭作业任务数量。为每次家庭作业会议和每位参与者给出了一个总体得分：0表示没有完成任何家庭作业，0.5表示完成了一些家庭作业，1表示完成了所有家庭作业。接下来，对于每次家庭作业会议和每位参与者，编码人员还使用从1（最简单）到5（最复杂）的量表来衡量家庭作业任务的复杂程度（详见补充材料6）。
代码手册2（完成行为的理由）
编码人员随后分析了参与者关于完成或未完成家庭作业的书面理由。采用自下而上的方法（即检查数据子集），选择了十个反复出现的不同原因类别。对于每个书面回答，编码人员为每个原因类别分配了0（不存在）或1（存在）。再次使用数据子集（20%）和两位独立编码员来评估评分者间的一致性（Cohen’s kappa系数详见补充材料7）。
分析
现在将这三个要素（即家庭作业完成得分、家庭作业的复杂程度以及完成行为的理由）结合在一个统计分析中。在此分析中，仅包括了至少被提及15%的原因类别。这一阈值是基于一位专家关于开放式数据量化的建议（Conry-Murray等，2024年）确定的。使用贝叶斯二项式广义线性模型（Bayesian binomial GLM，Chung等，2013年）进行建模，以家庭作业完成得分为因变量，完成行为的理由以及干预周数为固定效应。由于预先注册的标准GLM方法存在奇异性问题，因此使用了贝叶斯二项式GLM。
预先注册时预计，各种心理因素会影响个体是否采取实际行动，但无法具体指出哪些因素（H3）。尽管参与者清楚地知道这并非获得报酬的必要条件，但他们仍然进行了许多集体行动。他们采取的行动包括为其他学生举办教育研讨会和创建路面粉笔艺术活动（更多细节见补充材料8）。我们对21个随机选取的家庭作业行动（每个活动7个）进行了结构化一致性检查，以评估参与者回答的有效性。一位编码人员将这些行动与第七周所有小组成员共同撰写的活动总结进行了比对。在这21个行动中，有18个与小组总结相符；其余3个行动虽然不完全匹配，但描述的是诸如“与小组成员沟通”等较小规模的任务，这些任务在小组总结中未提及。编码人员还通过第七周的小组展示验证了参与者报告的许多行动。
总共可以编码87条完整的开放式回答。平均而言，每位参与者为每个活动分配了1到4项家庭作业任务（M = 1.86，SD = 0.85），并实际完成了平均1.05项任务（SD = 0.87）。他们为自己分配的家庭作业的平均复杂程度为2.74（SD = 1.31）。
最关键的分析结果如下：首先，在数据中出现频率最高的、符合15%阈值的原因类别包括：任务影响（44%，例如“我想更好地宣传我们的活动”）、时间限制（35%，例如“我一直以来都没有很好地管理时间”）、内在价值（28%，例如“这是我关心的事情”）、小组协调问题（25%，例如“缺乏沟通”）和社会责任（21%，例如“其他人依赖于我”）。上述的贝叶斯二项式GLM显示，家庭作业的复杂程度、任务影响和社会责任在统计上显著相关（H3，见表1）。
表1. 贝叶斯二项式GLM分析结果：与完成家庭作业相关的理由（现实世界的集体行动）
2.4. 6个月的跟进
从环境行动量表中分别计算了参与度和组织度的得分，并使用配对样本t检验及Bonferroni-Holm校正方法，在基线和6个月跟进时进行了比较。所有后续分析均使用了进行了自我报告调查的24名参与者子样本。与预测相反（H4），与干预前相比，自我报告的参与行为显著减少（干预前：M = 3.06，SD = 0.82，α = .85；干预后：M = 2.43，SD = 0.54，α = .79；差异：t(23) = 4.30，p < .001，dz = .88，95% CI [0.33, 0.93]），而组织行为的得分没有显著差异（干预前：M = 1.58，SD = 0.48，α = .72；干预后：M = 1.39，SD = 0.45，α = .68；差异：t(23) = 1.35，p = .191，dz = .27，95% CI [-0.10, 0.49]）。组织行为子得分的差异分布并不呈正态（Shapiro-Wilk检验，p < .05），但使用Wilcoxon符号秩检验时结果一致。
2.5. 后续分析
我们通过将参与者的家庭作业任务数量除以实际完成的任务数量来计算他们的家庭作业完成得分，从而分析他们的行动意向与实际采取行动之间的差距。这些得分的范围是从0到1（M = 0.54，SD = 0.41）。换句话说，参与者平均将54%的预期行动转化为了现实世界的行动（事后分析1；n = 87）。
我们还测试了自我效能感和集体效能感的变化是否与干预期间完成的家庭作业数量有关。我们运行了贝叶斯二项式GLM模型，以家庭作业完成概率为因变量，参与者ID和活动为随机效应，自我效能感和集体效能感的变化为固定效应。结果发现，自我效能感和集体效能感的变化与家庭作业完成情况无关（b = 0.02，SE = 0.32，z = 0.06，p = .952；b = -0.25，SE = 0.60，z = -0.42，p = .677；n = 83，研究1；事后分析2）。
2.3. 讨论
本研究让参与者参与了现实世界的行动，并记录了他们关于行动意向（自我分配的家庭作业）、执行意向的程度（一周后报告的行动）以及他们采取或不采取行动的原因的丰富数据。主要结果如下：干预前后，自我效能感和集体效能感显著提高，而CCA并未提高；参与者在同一活动内部的计划质量显著提升，但在不同活动之间没有差异；参与集体行动的可能性与社会责任程度、感知的任务影响和家庭作业的复杂程度显著相关；在6个月的跟进中，参与者报告的参与行为显著减少，组织行为的得分没有显著变化。事后分析显示，参与者平均将54%的行动意向转化为现实世界的行动，且自我效能感和集体效能感的提高与家庭作业完成得分无关。
自我效能感和集体效能感的提升与其他一些研究结果一致（Alam等，2025；Castiglione等，2022, 2025），但由于缺乏对照组，这些结果需谨慎解读。结果还显示，尽管参与者确实采取了行动，但这些提升与行动本身并无直接关联（与Alam等（2025）的研究结果相同）。我们在一般性讨论中对此进行了评论。
参与者在同一活动内部的计划质量有所提高，但在不同活动之间没有变化。这可能并不是因为他们无法将计划能力推广到其他活动，而是因为不同活动之间的特征差异较大，使得难以检测到这种差异（详见补充材料5）。例如，推动管理部门关闭共同发电厂的活动与鼓励他人改变个人银行习惯的活动性质完全不同。
一个重要的发现是，可以比较参与者在活动内部的意图和实际完成的行动。我们发现只有54%的意图得到了实现。这一结果的重要性将在一般性讨论中进一步探讨。关于行动理由，研究采用了自下而上的方法来识别社会责任、任务影响（对小组的感知义务感和任务影响越大，行动越多）以及家庭作业的复杂程度（复杂程度/难度越小，行动越多）。后者的结果并不令人意外，但关于社会责任的结果很有趣，也将在一般性讨论中讨论。
6个月的结果与我们预先注册的假设相反。参与者报告的参与行为减少，而组织行为的得分没有变化。对于参与度，我们认为这可能是因为参与者意识到单独执行环境相关行动的效果远不如集体行动显著。在组织方面，方法学上的一个问题在于环境行动量表可能不是最佳测量工具，因为它主要关注环境问题，而集体行动可能涉及更广泛的内容。此外，并非所有参与者都是随机分配到小组的（有些人是与朋友一起参与的）。最后，参与者在研究结束后表示，参与三个不同的活动让他们感到时间紧迫，而且他们的小组规模较大。
3. 研究2
3.1. 方法
研究2使用了与研究1相同的方法，但有一些关键差异：a) 参与者只参与了两个活动（机构银行业务和电网的公有化），因为研究1的参与者表示参与三个活动让他们感到时间紧张；b) 每个活动的行动评估进行了两次（总共四次）；c) 参与者被随机分成较小的小组（4-6名学生）；d) 包括了一个未参与干预的学生对照组，但由于遇到了一些障碍，仅报告了描述性结果；e) 我们在干预后的6个月对参与者进行了半结构化访谈（详见补充材料9），并重新评估了自我报告的指标；f) 由于研究1的参与者提到团队协调问题是行动的常见障碍之一，我们增加了培训项目来教授他们如何有效协作（Hackman & Wageman, 2005; Kozlowski & Ilgen, 2006）。研究2采用了与研究1相同的预先注册预测，但增加了两个预测：我们预测参与者采取的行动与其对团队效率的评分之间存在显著正相关（H5，补充材料10）；我们还预测自我效能感、集体效能感和CCA在干预后6个月仍会保持显著（H6）。
为了扩大样本量，该研究在[大学#1]和[大学#2]进行。由于两个地点的参与人数都不多，数据被合并了。
本研究的目的和方法已预先注册并得到了[大学#1]机构审查委员会的批准（编号#805327，2022年9月26日）。预先注册信息、数据、测量方法和补充材料可查阅：https://osf.io/s5jpt/?view_only=9682b2f7d6934fd1897d603cd006fe38。
3.1.1. 招募和人口统计
招募是通过海报、社交媒体和联系教授来进行的。共有85名参与者填写了筛选问卷。他们对气候变化的担忧程度从5到10不等（平均分=8.54，标准差=1.50）。参与者在参与性行动方面的得分处于中等水平（平均分 = 2.52，标准差 = 0.66），而在组织性行动方面的得分较低（平均分 = 1.39，标准差 = 0.46）。研究1中适用的同一对纳入和排除标准也适用于本研究。只有两名参与者不符合参与条件：一名参与者在环境行动量表的组织性子量表上的得分过高，另一名参与者不相信气候变化是由人为因素造成的。共有59名参与者获得了同意书，其中36名来自[大学#1]，23名来自[大学#2]。酬金安排与研究1有所不同：现在参与者如果参加全部7周的活动可获得150美元；如果缺勤1周可得125美元；缺勤2周可得100美元；如果参加不到5周可得25美元。最终纳入总体分析的参与者是那些至少参加了4次活动并完成了干预前后调查的45名参与者。有6名参与者被排除在外，原因是他们从未参与任何活动，6名在干预过程的前半段退出了研究，还有2名未完成干预前后的调查。
在45名最终参与者中，34人自认为是女性，6人为男性，3人属于跨性别、非二元性别或其他性别身份，还有2人选择不回答相关问题。参与者的种族构成多样，包括14名西班牙裔、13名白人和13名亚洲人，4人表示其他种族，以及1名非裔美国人/黑人。大多数参与者认为自己是民主党支持者（N = 27）。9人不属于任何政党，4人为独立选民，4人表示其他政治立场，1人为共和党支持者。大多数人认为自己持非常自由派的观点（N = 17），14人认为自己较为自由派，14人认为观点中等偏左。28人为接受经济援助的学生，15人为第一代大学生，38人出生在美国。
**研究设计与测量方法**
与研究1的主要区别在于，参与者现在参与了两个不同的活动，而不是三个，并且在6个月后进行了后续访谈。每个活动的计划和实施过程在各个组间进行了平衡处理。因此，在研究2中，每个活动的计划和实施都评估了四次。
**干预前后量表**
自我效能感、集体效能感和CCA（认知-情感-行动）在干预前和干预后都进行了评估。自我效能感和集体效能感的测量被调整为更符合气候变化主题的内容。评估自我效能感时，整合并改编了Ettinger等人（2024年）、Gulliver等人（2023年）、Hamann等人（2021年）以及Hamann和Reese（2020年）的研究中的题目，并加入了一些自定义题目。参与者需要对19个项目进行评分，评分范围从1（完全不同意；一点也不）到5（完全同意；非常同意）。评估集体效能感时，使用了自定义题目以及Gulliver等人（2023年）和Hamann与Reese（2020年）的研究中的题目。参与者需要对13个项目进行评分，评分范围同样是从1（完全不同意）到5（完全同意）。
**干预设计**
干预的具体结构与研究1非常相似。其中一个不同点是参与者在第四周完成了第一个活动，在第七周完成了第二个活动。关于研究2的大组教学和技能培训课程的详细信息，请参见补充材料11。
**团队效率**
此次研讨会还包含了关于如何高效团队合作的培训内容（参考Hackman, 2002；Hackman & Wageman, 2005；Mathiasen & Hackman, 1991）。该研究旨在测试参与者对团队的评价与其实际行动程度之间的关系。但由于没有发现显著差异，相关结果可在补充材料10中找到。
**对照组**
本研究还包括了一个由[大学#1]招募的本科生对照组，这些学生来自学校的研究生参与池（SONA）。原计划对照组样本量为100人，但由于学校管理的SONA系统的不可预测性，实际参与人数大幅减少。最终只有7名对照组参与者完成了后续评估。有关对照组及其结果的详细信息，请参见补充材料12。
**6个月后的跟进**
在6个月后，再次通过Zoom进行了环境行动量表的评估，并进行了半结构化访谈，询问参与者在干预后六个月内对各种社会问题的集体行动情况。此时再次评估了CCA、自我效能感和集体效能感。
**分析与结果**
**干预前后量表**
与研究1一致，预期干预前后的效能信念会提高。自我效能感（干预前：平均分 = 3.43，标准差 = 0.60，α = .92；干预后：平均分 = 3.87，标准差 = 0.57，α = .92；差异：t(44) = -7.20，p < .001，dz = 1.07，95%置信区间[-0.56, -0.32]；H1a）和集体效能感（干预前：平均分 = 4.04，标准差 = 0.38，α = .80；干预后：平均分 = 4.32，标准差 = 0.41，α = .88；差异：t(44) = -5.99，p < .001，dz = .89，95%置信区间[-0.36, -0.18]；H1b；见图2研究2）确实有所提高。我们还对两个代表性比较进行了事后功效估计，根据观察到的效应大小和样本量，自我效能感和集体效能感的估计功效为99%。
**气候变化焦虑**
与研究1不同，认知-情感CCA子量表在干预前后的得分有显著提升（干预前：平均分 = 2.03，标准差 = 0.62，α = .78；干预后：平均分 = 2.21，标准差 = 0.72，α = .86；差异：t(44) = -2.61，p = .012，dz = .39，95%置信区间[-0.33, -0.04]；H1c）。功能CCA方面则没有显著变化（干预前：平均分 = 1.88，标准差 = 0.78，α = .83；干预后：平均分 = 2.08，标准差 = 0.79，α = .84；差异：t(44) = -1.98，p = .054，95%置信区间[-0.39, 0.00]；H1c）。这两个指标的评分范围均为1到5分。
**计划能力**
分析参与者计划能力的编码方法与研究1相似，但在干预期间根据改进的教学方法对某些评定标准进行了调整。例如，编码者现在更严格地评估了他们活动策略的质量（即他们的变革理论）。编码指南详见补充材料13。由于研究1的可靠性评分较高，因此在研究2中采用了共识编码方法，而不是评分者间一致性方法。这意味着所有开放式回答都由两名独立编码者进行了全面编码和讨论。总共对177个活动计划进行了编码。从计划和参与者的整体来看，这些计划的得分范围在0到2.63之间（平均分 = 1.11，标准差 = 0.68）；如果某个特征不存在则得分为0，如果存在则得分为1到5分。补充材料4详细介绍了这16个特征在所有计划和参与者中出现的频率。结果显示，“明确的活动策略”这一特征在51%的计划中存在。
**行动动机**
分析参与者行动动机的编码方法与研究1类似。在原因分类代码表中增加了一个“其他”类别，其中包括“忘记完成作业”等情况。使用20%的数据和两名独立编码者重新确定了评分者间一致性（参见补充材料15中的Cohen's kappa值）。对于没有达到Cohen's kappa值0.80的所有类别，采用了共识编码方法，即两名编码者共同讨论直至达成一致。对于达到15%最低标准的行动动机类别，使用了贝叶斯二项式广义线性模型（Bayesian binomial GLM），同时将行动动机、时间、作业完成情况作为固定效应，参与者身份和活动作为随机效应，作业完成情况作为因变量。
**行动原因**
与研究1类似，即使没有强制要求，参与者仍然进行了许多集体行动。他们的行动包括开发以活动为主题的棋盘游戏以及在US Bank外举牌抗议等。补充材料16提供了这些行动的详细总结。还对20个随机选取的作业行动（每个活动10个）进行了结构一致性检查，以评估参与者答案的有效性。在这些行动中，有15个得到了验证；其余5个虽然未达到验证标准，但描述的是诸如“关注Slack频道”等较小规模的琐事。编码者还通过参与者在第七周的团队汇报确认了许多行动的真实性。
**总体而言**
参与者在行动动机方面的得分在干预前后平均提高了0.10分，这与研究1的结果一致。尽管统计上不显著，但这与研究1的趋势一致。关于具体行动原因的详细分析，请参见补充材料14。
**6个月后的跟进**
在6个月后，再次评估了环境行动量表的参与度和组织性行动得分，以及自我效能感、集体效能感、认知-情感CCA和功能CCA。这些得分在干预前和6个月随访时使用配对样本t检验进行了比较，应用了Bonferroni-Holm校正，并且只考虑了填写问卷的参与者子集（N = 38）。与研究1类似，6个月时自报的参与性行为显著减少（干预前：M = 2.62，SD = 0.63，α = .85；干预后：M = 2.22，SD = 0.69，α = .89，差异：t(37) = 3.62，p < .001，dz = .59，95% CI [0.18, 0.63]；H4），而组织性行为没有显著差异（干预前：M = 1.39，SD = 0.40，α = .67；干预后：M = 1.37，SD = 0.55，α = .87，差异：t(37) = 0.18，p = .859，dz = .03，95% CI [-0.17, 0.20]；H4），这些行为是在1到4的量表上测量的。所有其他指标在干预前和干预后也没有显著差异（H6）：认知-情感CCA（干预前：M = 1.96，SD = 0.61；干预后：M = 2.04，SD = 0.69，α = .83；差异：t(34) = -0.82，p = .419，dz = .14，95% CI [-0.19, 0.08]）；功能性CCA（干预前：M = 1.89，SD = 0.77；干预后：M = 1.93，SD = 0.79，α = .84；差异：t(34) = -0.14，p = .891，dz = .02，95% CI [-0.18, 0.16]）；自我效能信念（干预前：M = 3.39，SD = 0.61；干预后：M = 3.54，SD = 0.52，α = .91；差异：t(35) = -1.79，p = .082，dz = .30，95% CI [-0.31, 0.02]）；集体效能信念（干预前：M = 4.02，SD = 0.38；干预后：M = 4.15，SD = 0.41，α = .88；差异：t(35) = -1.94，p = .061，dz = .32，95% CI [-0.28, 0.01]），这些指标也是在1到5的量表上测量的。组织性行为和集体效能的子量表得分分布不呈正态（Shapiro-Wilk检验，ps < .05），但使用Wilcoxon符号秩检验时结果一致。
参与者的访谈答案被分为三类：倡导指的是在现有系统内旨在影响观点的行为（例如，游说）；激进主义指的是参与旨在打破现状和挑战现有系统的行为（例如，抗议）；组织指的是规划和领导激进主义行动。我们统计了每个类别中的个别行为，并创建了综合平均分来量化干预后参与者在集体行动中的参与程度。不幸的是，我们没有提出关于参与者为何在研讨会之外采取或不采取行动的结构化问题。然而，我们确实询问了他们对这些行为的感受以及从干预中获得了什么，并在下文提供了见解。总体而言，参与者（N = 22）报告的平均激进主义行为为1.23次，倡导行为为2.45次，组织行为为1.09次。激进主义行为包括参加抗议、收集签名发起投票等；组织行为包括领导抗议活动和策略性规划集体行动；倡导行为包括在线分享信息等。对于提供联系方式的13名参与者中的6名，他们的行为得到了客观验证。
参与者参与了涉及气候、动物权利、LGBTQ+权利和食物安全等多种主题的集体行动。参与集体行动的参与者主要报告了积极的情感，如感到被赋能、与志同道合的人建立联系、为某项事业做出贡献、感到满足、充满希望以及享受过程。他们也报告了一些矛盾的情感，如困扰、绝望或焦虑，特别是在那些社会接受度较低的集体行动中。关于干预，许多人表示，当意识到许多同龄人也关心这些问题时，他们感到被赋予了力量。他们还表示有一种目标感和主动性，并且对未来组织活动更加自信。其中一个最大的收获是，激进主义有可借鉴的方法，集体行动的成功在很大程度上取决于背后的策略规划。对于一些参与者来说，干预还帮助他们意识到集体行动能够让他们对气候变化有更好的感受。在那些在干预后没有采取任何行动的参与者中，有些人表示对集体行动普遍不感兴趣，但如果未来愿意参与，他们会感到更有信心。对于其他人来说，干预中教授的技能并没有很好地转化为实际能力，或者他们表示通过干预获得了更多的乐观态度（见补充材料17.3.2.5）。
我们再次分析了参与者完成家庭作业的得分（通过将他们的家庭作业任务除以已完成的家庭作业来计算），以分析参与者声明的行动计划与其随后实际采取的行动之间的差距。这些得分的范围是从0到1（M = 0.66，SD = 0.37）。这意味着参与者大约将66%的意图转化为实际行动（事后分析1；n = 161）。我们还再次测试了自我效能和集体效能的变化，以及认知-情感CCA的变化是否与干预期间完成的家庭作业量有关。我们使用了贝叶斯二项GLM模型，以家庭作业完成的可能性为因变量，参与者身份和活动为随机效应，自我效能、集体效能和认知-情感CCA的变化为固定效应。与研究1的模式相同，自我效能、集体效能和认知-情感CCA的变化与家庭作业完成量无关（b = 0.00，SE = 0.48，z = 0.00，p = .997；b = 0.49，SE = 0.64，z = 0.77，p = .442；b = -0.04，SE = 0.40，z = -0.09，p = .930，n = 161；见图2研究2；事后分析2）。除非另有说明，否则两项研究都没有违反这些假设：差异得分的正态性、残差的正态性、同方差性、随机效应的正态性、多重共线性。
主要结果如下：干预前后，认知-情感CCA、自我效能和集体效能显著增加；参与者的计划质量在各个活动中都没有提高；参与集体行动的可能性与社会义务、时间限制和团队协调问题显著相关；在6个月随访时，参与者报告的参与性行为显著减少，而组织性行为没有显著差异；干预后CCA、自我效能和集体效能的增加不再与基线有显著差异；事后分析显示，参与者平均将66%的意图转化为实际行动，效能信念和CCA的变化与家庭作业完成量无关。现在我们讨论关键结果。研究1的发现得到了重复，即自我效能和集体效能信念的增加与实际行动无关。这一次，虽然认知-情感CCA也显著增加，但这些变化也与行动无关。此外，所有这些变量在6个月后的增加都消失了，尽管许多参与者在6个月时仍然采取了行动。这些结果再次表明，仅仅依赖自我报告的调查量表而不是实际行动的价值有限，这将在 general discussion 中讨论。与研究1一样，参与者的计划质量在各个活动中也没有提高，我们再次假设所选的两个活动可能彼此差异太大。然而，与研究1不同的是，活动内的计划质量也没有显著提高。
在意图-行动分析中，现在有66%的意图转化为行动，而研究1中这一比例为54%，但仍存在差距。我们发现，参与者将意图转化为行动的原因与研究1中常见的原因有很强的重叠。研究1中与行动显著相关的三个原因之一可以再次得出：社会义务。我们将在下文讨论这一点。在随访时，参与者报告的参与性行为减少，组织行为没有变化。我们对这一现象的初步解释与研究1相同：参与者可能认识到参与性行动不如组织性行动有效，而我们使用的量表主要关注环境行动，而不是更广泛的集体行动。实际上，通过访谈，参与者报告他们参与了各种不同的社会问题，其中只有环境导向的行动可以量化。本研究的一个主要限制是缺乏足够大的对照组。未来的研究应包括一个对照组，理想情况下这个对照组也接受某种形式的教学内容以进行比较。
总结主要结果：在这两项研究中，自我效能和集体效能都增加了，但在研究2中，当这些量表在6个月随访时再次测量时，它们不再显著高于基线；研究1中参与者在活动内的计划质量随着练习而显著提高，但我们在研究2中未能复制这一发现；与集体行动相关的几个心理变量在两项研究中都有所体现，其中对团队成员的社会义务在两项研究中都显著；虽然两项研究中的参与者在6个月后报告的参与性行为减少，但研究2中的结构化访谈显示他们参与了多种主题的集体行动；事后分析发现，两项研究中的意图和行动之间存在差距（研究1为54%，研究2为66%），并且参与者效能信念或CCA的增加与他们的集体行动参与度无关。从这些结果中得出的两个最重要的结论是：首先，除了意图和自我报告的调查量表外，测量实际行动的价值；其次，以自下而上的方式推导出与集体行动相关的心理变量的可行性。关于第一个问题，测量实际行动的重要性有两个方面：意图-行动差距和调查量表与行动的无相关性。首先关于意图-行动差距，我们的数据说明了在集体行动研究中经常被忽略的一个问题：尽管大多数研究关于集体行动的相关因素都依赖于行为意图，但这些意图总体上是预测实际行动的较差指标（Conner & Norman, 2022; Sheeran & Webb, 2016）。尽管有大量关于意图-行动差距的文献，但很少有研究将自我报告的气候意图与实际行动进行比较（Gifford et al., 2025）。我们发现，在研究1中，54%的意图转化为行动，在研究2中，这一比例为66%。虽然这些百分比可能让一些读者感到印象深刻，但在实际操作中，这些参与者仍然存在相当大的差距，因为他们愿意为了少量费用参加为期7周的培训。然而在研究1中，他们中只有大约一半的人完成了制作传单或联系团队成员等简单行动。这些研究也探讨了自我报告量表（如自我效能和集体效能）的作用。虽然许多研究表明效能信念和环保行为意图之间存在强烈相关性（Bamberg et al., 2015; Gulliver et al., 2020; Sarrasin et al., 2022），但旨在提高效能信念的研究只取得了部分成功（Geiger et al., 2017; K. Hamann & Reese, 2020; Hart & Feldman, 2016; Hornsey et al., 2021）。我们的研究结果显示了这两种效应的增加，但与实际行为无关。然而，解释零结果是很困难的。Hedge et al.（2018）认为，检测两个变量之间关系的机会受到个体变量可靠性和参与者得分变异性的限制。在这里，未能检测到效能变化与行动之间的关系可能是由于这两个因素中的一个或两个。此外，个体差异研究通常需要更大的样本量。尽管如此，这两个无结果的结果与我们之前在类似的实际集体气候行动干预研究中所见的结果一致（Alam et al., 2025; Castiglione et al., 2022, 2025）。结合意图-行动差距的研究结果以及在后续调查中尽管参与者采取了某些行动但仍未出现显著提升的现象，这一切都表明仅依赖自我报告量表来理解气候行动的心理机制存在局限性。第二个主要发现是，这些研究证明了通过数据驱动的方法研究集体行动的可行性。除了少数例外，关于集体气候行动的研究主要受到自上而下模型的影响，其中最具影响力的模型是Van Zomeren等人（2008年）提出的SIMCA模型，该模型确定了集体行动可能的相关因素。自那时起，这一模型被多次复制、扩展，并由其他模型如SIMPEA（Fritsche等人，2018年）所补充。尽管这种自上而下的方法取得了丰硕成果，但对自我报告量表的依赖可能会产生对行动真正重要因素的误解。当前的研究表明，在现实世界的集体行动环境中收集开放式数据的自下而上方法既可行又具有启发性。两项研究中最一致的发现是与社会义务这一变量相关。用一些参与者的原话来说，所谓的社会义务是指：“其他人依赖我”。文献搜索揭示了与社会义务类似但略有不同的概念，例如道德义务（与抗议活动参与度相关，Sabucedo等人，2018年）、参与效能信念（即认为自己的贡献能够推动团队目标，Hamann & Reese，2020年；Van Zomeren等人，2013年）以及群体认同感和规范（影响群体成员对其应当如何思考和行动的认知，Masson & Fritsche，2021年）。虽然这些类型的义务或规范似乎与参与集体行动有关（例如，感到有道德义务参加抗议活动、相信自己的行为会产生影响，或认为群体规范要求如此），但在这里，我们所指的社会义务似乎更紧密地与群体的集体行动规划本身相关。社会义务在概念上可能最接近个人规范（Schultz等人，2016年），后者描述了人们在一定程度上认为自己有道德义务去从事某些行为，比如参与团队项目。有趣的是，许多关于士兵的研究强调他们的主要动机是对彼此的忠诚，而不是对上帝或国家的意识形态（例如，Junger，2010年；Shils & Janowitz，1948年；Stouffer等人，1949年）。这一自下而上得出的概念——即社会义务——值得该领域更多的关注。社会义务这一发现对于各类集体行动的组织者也很有用（Hamann等人，2025年），他们可以特别注意在小团体中培养这种要素。我们的自下而上方法还揭示了其他在不同研究中一致性较低的变量，如团队协调（研究2）和任务影响（研究1），这些变量同样可能具有价值。我们强烈建议未来的研究进一步发展这些现实世界的干预措施。这些研究不仅使我们能够在实践中验证某些理论，还为需要机会培养自主性的年轻人提供了实际的组织经验。为了提高干预效果，未来的研究可以从参与者那里获得比目前更丰富的信息。它们还可以让参与者根据自身兴趣发起活动，包括超出缓解相关问题的活动，如社区防御。为了提高参与者参与度，我们建议允许他们根据彼此在兴趣、价值观和身份上的共同点来选择小组成员。不过，到目前为止，我们已经通过研讨会培训方法和数据分析方法带来了创新。这些方法可能会对年轻人的生活产生实际影响，并为理解集体行动的心理机制提供更丰富的视角，从而有助于避免即将到来的社会政治和生态灾难。
**作者贡献声明：**
- Katrina Cloyes：数据整理
- Tiffany K. Nguyen：调查
- Tal Waltzer：写作——审稿与编辑、方法论、概念化
- Adam R. Aron：写作——审稿与编辑、监督、资源管理、资金获取、概念化
- Arielle Levine：写作——审稿与编辑、项目管理
- Maxwell Lyons：调查、数据整理
- Pauline Brouër：写作——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、方法论、调查、定量分析、数据整理、概念化
- Ava Gabrenya：数据整理
- Julianne Luong：调查、数据整理
**未引用的参考文献：**
Hamann等人，2025年
**伦理审批：**
两项研究均获得了[大学1]机构审查委员会的批准（编号805327，日期2022年9月26日）。
**资金支持：**
本研究的资金由B-Quest基金会和[资深作者]的自主部门指数基金提供。
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