任务相关性对数量感序列依赖效应的影响.pdf
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1、 心理学报 2024,Vol.56,No.3,255267 2024中国心理学会 Acta Psychologica Sinica https:/doi.org/10.3724/SP.J.1041.2024.00255 收稿日期:2023-03-28*科技创新2030-重大项目(2021ZD0203803);国家自然科学基金(32200840);国家重点研发计划(2019YFA0709503);中国博士后科学基金(2022T150061、2022M710435);中央高校基本科研业务费支持。通信作者:周可,E-mail:;周丽琴,E-mail: 255 任务相关性对数量感序列依赖效应的影响*刘
2、雨杰1,2 刘晨淼3 周丽琴3 周 可3(1中国科学院生物物理研究所,脑与认知科学国家重点实验室,北京 100101)(2中国科学院大学中丹学院,北京 100049)(3北京师范大学心理学部,应用实验心理北京市重点实验室,心理学国家级实验教学示范中心(北京师范大学),北京 100875)摘 要 序列依赖效应反映了当前的知觉体验不仅取决于当下的刺激输入,还受到近期历史的影响。这一效应对于我们在动态变化的环境中形成相对稳定的知觉至关重要。本研究使用点阵作为刺激材料,在数量/面积(实验 1)或数量/大小(实验 2)两个维度上进行正交设计,旨在通过估计任务探索任务相关性如何影响线性分布特征的序列依赖效
3、应。结果显示无论特征是否与任务相关,前一试次与当前试次同一特征总会对当前试次的知觉产生相反的影响。对于任务相关特征,前一试次产生的序列依赖始终为排斥效应。而对于任务无关特征,如果在当前试次中无关特征对被试的知觉反应有正向预测作用,则前一试次无关特征产生排斥的序列依赖效应;反之,如果在当前试次中无关特征对被试的知觉反应有负向预测,则前一试次无关特征产生吸引的序列依赖效应。任务相关性对序列依赖效应的影响主要体现在效应幅值的降低。这些发现揭示了线性分布特征的序列依赖效应受任务相关性以及特征本身特性的共同影响,而无关特征的序列依赖效应则暗示在客体水平也可以产生序列依赖效应。关键词 序列依赖效应,数量感
4、,任务相关性,线性分布的特征 分类号 B842 1 研究背景 我们的感官系统持续从周遭环境中接受大量刺激信息,这些输入信息往往复杂多变且带有噪声。当这些信息在大脑中加工时,内部神经元的反应也可能伴随噪声。尽管如此,我们所感知到的世界仍显得如此非常稳定。那么大脑是如何在瞬息万变的环境中维持对事物连续稳定的知觉呢?近年来研究表明,人脑可能是通过一种主动过滤掉外源性和内源性噪声的机制以保证对外部世界的稳定知觉。这种过滤机制也被称为序列依赖效应(serial dependence)(Fischer&Whitney,2014)。序列依赖效应指的是我们对当前视觉刺激的知觉不仅受到当前刺激本身,还受到过去知
5、觉经验的影响,这可能导致对当前刺激知觉的偏差。一般认为这种偏差是吸引的,使得当前刺激被认为与前一刺激更相似,但也有研究发现排斥的偏差,使得对当前刺激的知觉与前一刺激更不同(Cicchini et al.,2017;Fischer&Whitney,2014;Pascucci&Plomp,2021;Sun et al.,2020;Xu et al.,2022)。序列依赖效应可能发生在信息处理和表征的各个层面(Cicchini et al.,2021;Fritsche et al.,2017;Xu et al.,2022)。根据当前的各种范式和多项研究结果表明,序列依赖效应是一种多因素现象,即先前的
6、感知、记忆、决策和任务的具体要求共同影响对当前刺激特征的决策(Fritsche et al.,2017;Fritsche&de Lange,2019;Pascucci et al.,2019)。在这种加工机制下,我们的知觉系统可能保留着最近输入的信息,使当前的知觉内容系统性地偏向于最近的刺激输入,从而减少冗余的信息加工和神经噪声。这种内在加工机制被认为是对知觉稳定性的一种解释:过去的经验和当前的刺激输入共同决定了我们当前256 心 理 学 报 第56卷 的知觉。序列依赖效应广泛存在于各种视觉任务和刺激中,比如在表征空间上呈圆分布的朝向知觉(Fischer&Whitney,2014;Fritsc
7、he et al.,2017),颜色估计(Barbosa&Compte,2020),圆周空间位置判断(Manassi et al.,2018),形状知觉(Collins,2022b)等;同时,序列依赖也存在于在表征空间上呈线性分 布 的 特 征,如 数 量 感(Cicchini et al.,2014;Fornaciai&Park,2018b),时间知觉(Togoli et al.,2021),面孔吸引力知觉(van der Burg et al.,2019),甚至是刺激集合的统计属性,如变异性(Surez-Pinilla et al.,2018)。线性分布的特征,如数量、面积、距离、亮度等,
8、其值会在一定范围内单向变化;而圆分布的特征,如方向、颜色、月份、角度等,其值在一定范围内变化,到达上限后会回到起始值,形成一个循环。有研究者认为,由于圆分布的数据具有周期性,它们和线性分布的数据有本质的不同(Cremers&Klugkist,2018)。鉴于样本空间呈现不同类型的分布形式,圆分布的数据与线性分布的数据通常需要借助不同的数学模型进行描述,并采用不同的统计分析方法(Cremers,2021;Fisher,1995;Fisher&Lee,1992;Lagona,2016;Ravindran&Ghosh,2011)。根据以往研究,圆分布的特征和线性分布的特征在序列依赖效应的方向和强度上
9、,受到相邻试次间特征物理差异的不同影响。在研究“圆分布”特征的序列依赖效应时,如朝向特征的研究中,当先后呈现的两个刺激朝向差异较小时,被试的反应会系统地偏向于先前试次的朝向,表现为吸引效应;而当朝向差异较大时,则可能没有效应或表现为远离先前试次朝向的排斥效应(Fischer&Whitney,2014;Fritsche et al.,2017)。这一现象通常使用高斯分布的一阶微分函数或正弦函数来拟合。其他在表征空间上符合圆分布(即:冯米塞斯分布)的特征在行为表现上也体现出与朝向判断相似的序列依赖效应。然而,在呈线性分布的视觉特征中存在的序列依赖效应在表现形式上与呈圆分布的不同。比如,在数量感的研
10、究中,前一试次的点阵数值越大,对当前点阵的高估程度越大;同时,前一试次的点阵数值越小,则对当前点阵的低估程度越大。体现出先前数量对当前数量估计的单调影响(Cicchini et al.,2014;Fornaciai&Park,2020)。这两类特征在序列依赖效应上的差异可能源于我们对二者的表征方式和处理机制可能不同。虽然线性分布的特征在日常生活中同样普遍,但与圆分布特征相比,对线性特征的序列依赖效应研究相对较少。本研究将以数量感及其相关线性特征为研究对象,考察线性特征的序列依赖效应。数量感是人类和动物的基本数字能力,在不同物种中普遍存在(杨伟星 等,2017;Cantlon et al.,20
11、09;Kutter et al.,2018),涉及快速理解、评估和处理数值信息,以及表征和理解数值之间的关系(Dehaene,2002)。数量感对很多生物的生存有着重大影响。例如,鱼会选择更大的鱼群以降低被捕食的风险,而蜜蜂能够通过花瓣数量来识别花朵(Agrillo et al.,2016;Gross et al.,2009;Pisa&Agrillo,2009)。此外,数量感是人类基础的认知能力,甚至可能是高级数学能力的认知基础(Sadler&Tai,2007;Starr et al.,2013)。因此,研究数量感的加工机制尤为重要。已有多项研究表明,序列依赖效应的强度和方向受注意和任务相关性
12、影响(Fischer et al.,2020;Fornaciai&Park,2019a;Fritsche&de Lange,2019)。有研究发现,即使在没有明确任务的情况下,仅 通 过被 动观 看 刺激 也会 出 现序 列依 赖 效应(Fornaciai&Park,2018a),表明任务无关刺激也具有序列依赖效应。Pascucci等人(2019)的研究发现,被试被明确告知某些试次不需要做朝向的复现报告时,这些试次的吸引效应消失,甚至会对后一个试次的朝向知觉产生排斥效应。与之一致的是,许多的研究证据支持在产生序列依赖效应的过程中,注意起着至关重要的作用:任务相关的位置或特征会得到更多注意,其吸
13、引效应也更强。例如,当多个刺激同时呈现时,观察者对当前目标位置的光栅朝向的知觉更靠近先前试次中目标位置处的光栅的朝向,这表明注意位置产生了吸引的序列依赖效应;但是,对于先前未被注意的位置(任务无关位置)来说,吸引的效应减弱甚至出现排斥(Fischer&Whitney,2014;Fornaciai&Park,2018b)。除了受空间注意的影响,序列依赖效应还受到特征注意的影响。即使是同一物体的不同特征(如大小和朝向、颜色和运动方向),当注意力被引向其中一个特征时,另一个特征上的序列依赖效应就会大幅减少(Fischer et al.,2020;Fritsche&de Lange,2019)。尽管上
14、述实验证据大多支持任务相关性对序列依赖效应的影响,但是这些研究主要集中于服从圆分布的特征属性,如朝向或位置。正如前文所述,线性空间特征的序列依赖效应与圆分布特征表现出不同之处,其背后的机制可能也有所差异。数量第3期 刘雨杰 等:任务相关性对数量感序列依赖效应的影响 257 感(numerosity perception)不仅是一项基本的视觉特征,也是具有代表性的线性空间的特征(Anobile et al.,2012;DeWind et al.,2015;Kutter et al.,2022)。当点阵在数量上不同时,其他刺激属性,如点的大小(Item Area,IA)、点的密度(Density)
15、和点阵面积(Field Area,FA)也可能会不同。这些属性之间相 互 影 响,共 同 决 定 了 我 们 知 觉 到 的 内 容(Franconeri et al.,2009;Harvey et al.,2015;Tokita&Ishiguchi,2010)。考虑到知觉过程中点阵的不同属性之间可能存在干扰,这种干扰是否会进入刺激的历史信息,进而体现在序列依赖效应中?当作为任务无关特征和任务相关特征时,不同刺激属性的序列依赖效应又将分别呈现出什么特点?到目前为止,仅有少数团队和研究尝试探讨数量感及其相关特征之间的序列依赖效是否受任务相关性的影响。例如,基于数量感和时间知觉的研究发现,当这两种
16、特征分别作为无关特征时,对另一特征均不具有吸引效应(Togoli et al.,2021)。此外,数量和点阵中单个点的平均面积大小也只在作为任 务 相 关 特 征 时 影 响 自 身 的 序 列 依 赖 效 应(Fornaciai et al.,2023)。利用事件相关电位技术(eventrelated potentials,ERP)的研究发现,虽然行为上数量和大小都没有体现出跨特征的序列依赖效应,神经信息中却能够解码出它们作为无关特征时的表征(Fornaciai et al.,2023)。尽管上述以数量感为研究对象的研究已尝试探讨线性特征的序列依赖效应受任务相关性的影响,但它们所使用的研究范
17、式与经典的序列依赖效应研究范式存在区别。在研究圆分布的特征的序列依赖效应时,常采用复现/估计任务(Adjustment tasks)(Cicchini et al.,2018;Fischer&Whitney,2014),如经典的朝向复现范式,而“线性表征”的特征(如数量感)的序列依赖效应研究多采用迫选任务(Forced-choice tasks)(Cicchini et al.,2021;Fornaciai&Park,2018b,2019b,2020)。复现/估计任务要求被试调整反应工具,使之尽量与他们知觉到的刺激特征匹配。迫选任务通常是让被试需要比较目标刺激和参考刺激的某一特征(如朝向、数量
18、)(Cicchini et al.,2021;Fritsche et al.,2017),通过心理物理曲线的偏移来揭示诱导刺激是否改变了目标刺激的知觉特征。复现/估计任务与迫选任务主要有以下区别。首先,迫选任务主要关注同一试次中诱导刺激对探测刺激知觉的影响(Fornaciai&Park,2018b,2019b;Togoli et al.,2021)。在该范式下,被试不需要对诱导刺激本身进行知觉报告,因此任务无关特征的知觉加工并没有被特别明确地抑制,对诱导刺激的知觉加工是否准确或加工到什么程度也无法明确得知。然而在复现/估计范式中,被试对前后两个试次的刺激的任务相关特征都需要进行报告,可以最大程
19、度上减小无关特征的知觉加工。其次,相对于估计任务,迫选任务对认知加工的要求更少,被试不一定需要完成从非符号到符号的转换。复现/估计任务则更多涉及到记忆等更为高级的知觉阶段。最后,经典的复现/估计范式中,先前试次刺激的特征往往具有多个水平;而在以往迫选任务中,诱导刺激的特征水平数较少,这可能限制了其实验效度。综上所述,为了直接比较线性特征与圆分布特征的序列依赖效应,并排除掉实验范式等混淆因素的潜在影响,我们选用复现/估计任务对数量感的序列依赖效应进行考察。本研究旨在应用经典的序列依赖效应研究范式,并通过数量估计和面积估计两种任务,探究任务相关性如何影响线性特征的序列依赖效应及其作用机制。在数量感
20、的序列依赖效应研究中,通常会呈现一系列点阵,要求被试估计点阵中点的数量或者分辨哪一个点阵包含的点的数量更多(Castaldi et al.,2018;Cicchini et al.,2014;Fornaciai&Park,2018b,2020)。本研究同样采用点阵作为刺激材料,其中点的数量与点阵面积(实验1)或者点的数量与点的大小(实验2)两个维度正交变化。前人研究发现,先前刺激的物理特征和被试的反应都会影响当前的判断,且放在同一模型中相比逐一单独考虑时,二者表现出来的序列依赖效应有很大的差异(Shan&Postle,2022;Stern et al.,2022)。本研究以刺激的物理特征和被试
21、反应中的一个或多个因素分别作为自变量,建立广义线性混合效应模型(Generalized Linear Mixed-effects Models,GLMM)。GLMM作为一种强大的统计工具,能够处理不同的响应变量分布,使得模型更加灵活。它可以同时考虑固定效应和随机效应的影响,从而更好地处理被试之间的个体差异和实验设计中的复杂交互效应,因此可以提供更精确和稳健的估计结果(Bolker et al.,2009)。我们将通过模型比较来确定最优模型,并进一步分析该模型中刺激的物理特征和被试反应对序列依赖效应的贡献。258 心 理 学 报 第56卷 2 实验1:数量与点阵面积的任务相关性对序列依赖效应的影
22、响 2.1 实验目的 本实验采用估计任务,评估数量和面积估计中序列依赖效应的行为特征,以及数量和面积分别作为任务无关特征时,对后续面积或数量的知觉的影响。预期在估计任务中,任务相关性会影响序列依赖效应。在数量估计任务中,由于数量是任务相关特征,其序列依赖效应应该更强,而面积作为任务无关特征,其序列依赖效应应该较弱。在面积估计任务中则相反。2.2 方法 2.2.1 被试 本研究采用G*power 3.1.9软件(Faul et al.,2009),设置Effect size f2为0.3,Power(1 )为80%,水平为0.05,计算出所需样本量为29人。实验1实际招募33名被试,其中包括25
23、名女性,平均年龄21.15岁,均为北京师范大学在校学生,所有参与者视力或矫正视力正常,无色盲、色弱,右利手。他们均非数学专业,非心理学专业大二及以上年级。本研究通过北京师范大学心理学部实验伦理审查,并支付被试相应实验费用。2.2.2 实验仪器与材料 实验在安静且黑暗的房间内进行,显示器为27英寸纯平彩色显示器,垂直刷新频率59 Hz,分辨率25601440,实验时屏幕背景色为灰色,亮度为10 cd/m2。被试距离计算机屏幕55 cm。实验材料为黑色实心小圆点和白色实心小圆点构成的点阵。点阵使用CUSTOM生成(de Marco&Cutini,2020),在点的数量和点阵面积两个维度上正交变化。
24、点阵呈现在以屏幕中央为圆心的圆形区域内。点阵中点的个数有7个水平,分别是8,10,12,16,20,26,或32个点。为保证光通量相等,点阵中黑点和白点的数量相等,各占二分之一。点阵面积也具有7个水平,分别为40.1 degree2,50.1 degree2,60.1 degree2,80.2 degree2,100.2 degree2,130.3 degree2或160.3 degree2。每个点的面积大小的范围是0.04 degree2到0.28 degree2;每个点阵中点的平均面积大小(所有点的面积之和除以点的个数)为0.16 degree2。实验时以图片形式呈现不同点阵,每个水平下生
25、成20张不同的点阵图片,共980张,每次呈现目标刺激均为从对应水平的图片中不放回地随机调用一张图片。实验流程的实现和反应数据的 记 录 由MATLAB(Matlab R2018b,The Mathworks,Inc.,Natick,Massachusetts,USA)软件和Psychotoolbox3插件(Brainard,1997)控制完成。2.2.3 实验设计与流程 实验采用772的组块设计,每位被试参与了所有实验条件的测试。三个自变量分别是:(1)点阵中点的数量,范围在832个点,共7个水平;(2)点阵的面积,范围在40.1 degree2 160.3 degree2,也是7个水平;(3
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