速度知识对表征动量的影响范文

《心理科学杂志》2015年第三期

1引言

表征动量指个体对物体最终位置的记忆沿其运动方向前移(Freyd&Finke,1984)。表征动量影响因素和心理机制得到大量实证探索，Hubbard(2005,2010)做过全面总结。无论诱导运动（impliedmotion）还是平滑运动（smoothmotion），目标速度越大，移位量越大(Freyd&Finke,1985;Hubbard&Bharucha,1988)，但个体持有的物体速度知识是否影响表征动量，研究结论并不一致。Halpern和Kelly(1993)，以及黄希庭和梁建春(2002)认为速度知识不影响表征动量。

前者用犀牛和卡车等作材料发现，犀牛（速度慢）与卡车（速度快）的前移量无差别。后者用小汽车和牛作材料发现，两者表征动量无差异。Reed和Vinson(1996)发现向上运动的刺激标签为火箭时的前移量大于标签为教堂，认为速度知识影响表征动量。因此，速度知识是否影响表征动量值得继续探讨。上述研究结论的差异可能有三种原因：（1）黄希庭（2002）和Halpern（1993）研究的虚无效应是速度知识不够凸显。被试对于犀牛和卡车、小汽车和牛的分类标准可能不是速度，而是生命属性，故速度知识未得到有效启动。Reed（1996）用火箭和建筑物作材料，速度知识的凸显性更强。（2）运动方向。黄希庭（2002）和Halpern（1993）用水平方向的诱导运动，Reed（1996）用垂直方向的诱导运动。（3）计算方法。Halpern（1993）的因变量指标为记忆偏移得分，即每个探测位置上相同反应百分比乘以探测刺激位置的总和。黄希庭（2002）的因变量指标是±.2°记忆位置的判断错误率。Reed（1996）的因变量指标是探测位置前移与后移的错误率差。3项研究的计算方法均未考虑被试在各探测位置反应的难易程度，并且不同的研究，探测位置的距离和数量不同，这也可能是造成结论不一致的原因。回顾以往研究，偏移加权均数是普遍认可的计算方法(Hubbard&Courtney,2010)，考虑到被试在各探测位置的反应及该位置权重。偏移加权均数是各探测刺激的位置（包括方向和距离）与在此位置做相同反应次数的百分比之积的和，再除以所有试验中做相同反应次数的百分比。加权均数显著大于0，发生表征动量，绝对值越大，偏移程度越大(翟坤,2011)。

Hubbard(2005)认为移位是一种适应行为，有助于人们对刺激进行空间定位并快速做出反应。相同距离内，对速度更快的物体，个体要更快预期才可避免危险。例如对迎面来的汽车或自行车，人们对汽车的警惕性更高。因此，本研究认为速度知识可能影响表征动量。探讨速度知识与表征动量关系，有助于我们对表征动量认知可渗透性问题的理解。认知可渗透性指背景知识对认知加工的影响；如果背景知识影响对某种作业的加工，则此种加工被认为具有认知可渗透性(Pylyshyn,1981)。根据表征动量双加工理论模型，自动化加工是自下而上的加工，包括朴素物理原理和刺激物物理特性等，为表征动量提供默认属性，在无背景情境下，这种默认属性决定偏移的方向和程度。控制加工是自上而下的加工过程，包括调节默认属性的背景知识。在有背景情境下，恒定物理原理产生的默认属性与背景共同影响偏移程度(瞿坤,2011)。如果速度知识影响表征动量，则表征动量受个体背景知识影响，一定程度上具有认知可渗透性，产生机制涉及自上而下加工。本研究3个实验均为2×2两因素被试内设计，实验1和实验2的自变量为速度知识（快、慢）和运动方向（左、右），因变量为加权均数。研究范式为诱导运动范式。实验3为控制实验，以排除实验2的可能解释。

2实验

以汽车和自行车为材料，考察在同一刺激属性下（交通工具），速度知识是否影响表征动量。实验假设：相比于自行车，汽车的前移量更大。

2.1研究方法

2.1.1被试大学生17名（男9名），年龄20.24±2.08岁。

2.1.2实验材料以汽车（快）和自行车（慢）为材料，启动个体关于刺激速度的概念。刺激大小100×43像素。图片来自MPI数据库（theMaxPlanckInstitute'spicturedatabase）。每个试验包含4张连续呈现的图片，每张图片中刺激的位置差50像素。第一个诱发刺激位于距屏幕左侧或右侧412像素，之后的诱发刺激依次水平向右或向左运动。

2.1.3实验仪器计算机显示屏17寸，刷新率82Hz，分辨率1024×768像素，大小320×240mm。被试距显示屏50cm。

2.1.4实验过程（1）被试按空格键进入每次试验；（2）屏幕左侧或右侧呈现注视点500ms；（3）诱导刺激依次呈现250ms，刺激时间间隔（空白屏）250ms。在前2个诱导刺激和记忆刺激后出现探测刺激，等待被试做出位置是否相同的按键反应；（4）进行下一次试验，试验间隔时间2000ms。

2.2结果与分析删除：（1）反应时小于150ms或大于3000ms的试验；（2）反应时在3个标准差外的试验数据(Reed&Vinson,1996;Vinson&Reed,2002)。共删除243个试验，占3.97%。自行车向左运动的加权均数（.19±.27）显著大于0，t(16)=2.84，p=.012；自行车向右运动的加权均数（.35±.32）显著大于0，t(16)=4.51，p<.001；汽车向左运动的加权均数（.29±.33）显著大于0，t(16)=3.72，p=.002；汽车向右运动的加权均数（.43±.42）显著大于0，t(16)=4.34，p=.001。上述四种条件均发生表征动量。刺激对象主效应不显著，F(1,16)=2.92，p=.107；运动方向主效应不显著，F(1,16)=2.24，p=.154；刺激对象与运动方向交互作用不显著，F(1,16)=.05，p=.822。进一步考察个体按键反应，负向探测位置（-.11°，-.21°，-.32°，-.43°）上，刺激对象主效应边缘显著，F(1,16)=3.77，p=.070；自行车的相同反应百分比（M=36.30，SD=3.30）边缘显著高于汽车的相同反应百分比（M=33.20，SD=3.30）。探测位置-.11°上，自行车的相同反应百分比显著高于汽车的相同反应百分比，t(16)=2.11，p=.051。说明在后移的位置上，个体对汽车做出更多不相同的按键，对自行车做出更多相同的按键，被试对自行车的判断出错率更大。作者猜测这可能与汽车比自行车速度更快，在整体按键反应的分布上更容易发生前移有关。75名大学生（男35名，女40名，年龄19.63±1.09岁）的问卷结果显示，没有人认为自行车和汽车的区别是速度，51人（占68%）认为其分类标准为动力来源。虽然自行车与汽车速度差别的主要原因是动力来源，但不能保证其速度知识在实验1中得到有效启动。故实验1结果可能有两个原因：（1）速度知识不影响表征动量；（2）速度知识不够凸显。实验2改进材料，继续探索速度知识对表征动量的影响。

3实验2

在实验1基础上改进材料，使速度知识更为凸显。以站立和奔跑姿势的人物简笔画为材料，考察速度知识是否影响表征动量。实验假设：相比于站立，奔跑的前移量更大。

3.1研究方法

3.1.1被试大学生20名（男8名），年龄21.55±2.28岁。

3.1.2实验材料以站立（慢）或奔跑（快）姿势的人物简笔画为材料，启动个体对刺激对象的速度知识。奔跑人大小60×60像素，站立人大小25×60像素。图片来自Mckeown(1996)，他要求被试对图片运动性评分（1代表一点也不，100代表非常），结果奔跑运动性56.0分，站立运动性11.6分，差异显著。故实验2两幅图片能说明在速度知识上有差别。其余设置同实验1。

3.1.3实验仪器计算机显示屏17寸，刷新率82Hz，分辨率1024×768像素，大小360×270mm。被试距显示屏60cm。3.2结果与分析共删除248个试验，占3.44%。奔跑姿势向左运动的加权均数（.76±.46）显著大于0，t(19)=7.30，p<.001；奔跑姿势向右运动的加权均数（.42±.40）显著大于0，t(19)=4.61，p<.001；站立姿势向左运动的加权均数（.66±.33）显著大于0，t(19)=6.64，p<.001；站立姿势向右运动的加权均数（.30±.30）显著大于0，t(19)=4.81，p<.001。上述四种条件下均发生表征动量。刺激对象主效应显著，F(1,19)=5.47，p=.030，η2p=.22；运动方向主效应显著，F(1,19)=12.23，p=.002，η2p=.39；刺激对象与运动方向交互作用不显著，F(1,19)=.06，p=.811。进一步比较发现，奔跑加权均数显著大于站立加权均数，p=.030；向左加权均数显著大于向右加权均数，p=.002。进一步考察个体的按键反应，探测位置.2°、.3°和.4°上，奔跑姿势相同反应百分比均显著高于站立姿势相同反应百分比，说明在前移探测位置上，个体更容易对奔跑姿势判断出错，即相对于慢速经验，个体对于快速经验更容易出现前移判断，表征动量更大，说明速度经验可以影响表征动量。实验2的可能解释：速度经验主效应并非由速度经验本身导致，而由材料在水平方向的视角差导致。

4实验3

在实验2基础上，探索水平视角大小是否影响表征动量，以排除实验2的可能解释：速度经验主效应可能由水平大小差异导致。实验假设：大矩形和小矩形前移量无差异。

4.1研究方法

4.1.1被试大学生20名（男5名），年龄19.40±.68岁。

4.1.2实验材料以矩形作材料，大矩形长宽60×60像素，小矩形长宽25×60像素，保证在水平和垂直视角上与实验2相同。

4.2结果与分析共删除233个试验，占总试验3.24%。大视角向左运动的加权均数（.63±.36）显著大于0，t(19)=7.89，p<.001；大视角向右运动的加权均数（.46±.41）显著大于0，t(19)=5.10，p<.001；小视角向左运动的加权均数（.62±.37）显著大于0，t(19)=7.60，p<.001；小视角向右运动的加权均数（.41±.51）显著大于0，t(19)=3.56，p=.002。在上述四种条件下均发生表征动量。视角大小主效应不显著，F(1,19)=.29，p=.595；运动方向主效应边缘显著，F(1,19)=3.50，p=.077，η2p=.16；视角大小与运动方向交互作用不显著，F(1,19)=.24，p=.629。进一步比较发现，向左加权均数边缘显著大于向右加权均数，p=.077。水平视角大小不影响表征动量，排除实验2的可能解释，即奔跑姿势前移量更大并非由图形本身在水平方向上的视角大小造成。

5总讨论

一定速度范围内，无论目标的呈现形式如何，速度越快，表征动量越大(张志杰,肖凤,黄希庭,2010;Freyd&Finke,1985;Hubbard&Bharucha,1988)，但这种速度仅局限在屏幕上运动目标的实际速度。生活中我们常有这样的体验，相比于迎面来的行人，对迎面来的汽车保持更高的警惕，以避免危险发生。如果表征动量是一种适应行为，那么对物体运动轨迹的预判能力，可能会迁移到其它领域。表征动量可能会受物体速度知识的影响，而不再局限于目标的实际速度。实验1正是基于此观点，但结果并未发现汽车和自行车的速度知识影响表征动量。黄希庭和梁建春(2002)以汽车和牛作刺激，也未发现表征动量受到客体速度知识的影响。本研究实验1与黄希庭（2002）、Halpern和Kelly(1993)的研究结果一致。Reed和Vinson(1996)发现速度概念可以影响表征动量。研究结果不同的原因可能是速度知识不够凸显。75名大学生的问卷结果，至少在部分程度上支持该原因。实验2使用人体不同的运动状态作材料，发现速度知识影响表征动量，奔跑前移量大于站立前移量。说明对运动的预期可以产生沿运动方向的前移。实验3排除了实验2可能存在的图形大小影响。结合以往研究和本研究3个实验，作者认为，速度知识可以影响表征动量，但这种影响可能非常有限。以往认为速度知识不影响表征动量的研究(黄希庭，梁建春,2002;Halpern&Kelly,1993)之所以未出现显著的速度效应，可能与实验材料的选择有关。探讨速度知识与表征动量关系，有助于我们对表征动量认知可渗透性问题的理解。知觉/表征系统是分层组织的，低水平加工更多的是自动的和不可渗透的，而高水平加工更多的受到认知可渗透性的影响(Finke&Freyd,1989)。一些学者认为表征动量不具有认知可渗透性（梁建春,黄希庭,1999;Finke&Freyd,1989)；更多的学者则倾向于表征动量反映了高水平的认知过程，而不仅仅是低水平的感觉过程(Raoetal.,2004;Reed&Vinson,1996;Senioretal.,2000)。表征动量是否具有认知可渗透性，或表征动量是自下而上低水平知觉加工占主导，还是自上而下高水平加工占主导？对这一问题的理解，将会影响我们对其产生机制的理解。实验2证实个体所掌握的速度知识可以影响表征动量，说明表征动量一定程度上具有认知可渗透性，受到自上而下高水平认知因素的影响。但我们需要考虑实验1和黄希庭和Halpern的研究，表征动量的认知可渗透性可能相对较弱。作者认为，表征动量的认知可渗透性和认知不可渗透性可能交互起作用，它们并不能截然分开，而是同时存在。相对来说，认知不可渗透性可能更占优势。这也与Ruppel的观点一致，即表征动量可能同时包含自动化加工和控制加工(Ruppel,Fleming,&Hubbard,2009)。

6结论与展望

本研究证实速度知识可以影响表征动量。表征动量的认知可渗透性和认知不可渗透性交互作用，同时存在。相对来说，认知不可渗透性可能更占优势。3个实验均采用诱导运动和被动判断的间接反应方式。相比平滑运动，被试体验到的运动真实性较差。更为直接的反应方式是用鼠标定位目标消失的位置，判断位置和实际消失位置之差即为移位量。未来可使用平滑运动范式和主动定位的反应，继续探索速度知识和表征动量的关系。

作者：董蕊 单位：浙江财经大学工商管理学院 清华大学心理学系