一项针对美国连锁健身房逾6万名会员开展的超大型研究（大规模现场实验）显示，一些数字化项目能将人们去健身房的次数提高9%—27%。这项人类行为研究近日发表在英国《自然》杂志上，文章报道了该超大型研究的实验设计是如何在人群中严格测试54种行为干预措施效力的。

       越来越多的政策制定者开始从行为科学中寻找改善市民决策和结果的方式。为了全面评估各种行为干预的效果，就必须对这些干预进行现场测试，并与其他干预进行对比。个体干预通常会在独立小组中进行测试，但这种测试方法不便于开展同类比较。研究人员很难确定各不相同的研究结果，究竟是来自研究群体的差异还是来自不同干预方式的效力差异。

       为解决这些问题，美国宾夕法尼亚大学研究团队引入了超大型研究的概念，提出对同一人群使用不同的干预方式。来自美国15所大学的30名研究人员组成了多个小型独立团队，设计了54种为期四周的不同数字化项目，来鼓励美国一家连锁健身房的61293名会员按时锻炼。这些干预包括数字化体验、文字提醒、每周邮件和奖励措施。

       研究人员发现，其中45%的干预措施能在这四周内显著提高人们每周去健身房的次数（提高9%—27%）。表现最好的干预措施是在人们错过一次锻炼后，为重新回到健身房的人提供少量现金奖励。

       这个超大型研究模型让研究人员能在几十种改变行为的不同干预措施之间进行比较，因为所有这些干预措施都由一个独立科研团队进行设计。研究人员认为，这个模型能加快提出和检验对人类行为的新见解，并确保这些见解与公共政策的相关性。