潘玥安 姜云鵬,2,3 郭茂杰 吳瑕,2,3,4

(1 天津師范大學心理學部;2 教育部人文社會科學重點研究基地天津師范大學心理與行為研究院;3 學生心理發(fā)展與學習天津市高校社會科學實驗室,天津 300387) (4 中國科學院大學心理學系,北京 100049)

1 引言

外部世界是充滿運動的,準確識別刺激的運動方向,不僅有利于個體在進化意義上更好地躲避天敵和捕獲獵物,對于現(xiàn)實生活中的交通出行也至關重要。當運動刺激不確定時,如能見度較低的大霧天氣或路況復雜的學校路段,行人和來往車輛的運動方向有多種可能性,需要個體做出運動感知決策,即在多個感覺刺激的推測中做出選擇并執(zhí)行動作反應(Hauser &Salinas,2019)。為了優(yōu)化對不確定的運動刺激的推理,個體往往根據(jù)可靠性(由該通道所接收信息的噪音分布決定)將來自單一或多個感覺通道的信息加以整合(劉強 等,2010)。近年來,有研究發(fā)現(xiàn)個體能夠?qū)碜砸曈X和前庭的運動信息進行整合,證實了方向感知決策中的跨通道信息整合(Cullen &Taube,2017;Moser et al.,2017;Kayser&Kayser,2020)。然而,對于同一通道內(nèi)的信息,個體如何整合當下感知的刺激(即感覺信息)與先前掌握的知識(即先驗信息)有待進一步探討。

運動方向感知決策會受到感覺信息本身的不確定性影響。在運動方向感知決策中,模糊的運動刺激往往使個體不足以做出方向判斷,進而阻礙后續(xù)的動作反應。不確定性的概念來自信息論,是指感覺信息信噪比,即信號與噪聲的比例(Fan,2014)。不確定性被引入感知決策領域,被認為由心理運算量大小決定。不同任務類型中的不同指標,如認知負載、信息熵(information entropy)、驚奇度(surprise)或信息率(information rate)等,都被認為是不確定性的不同表現(xiàn)(Fan,2014;Mackie &Fan,2017)。以往研究認為,調(diào)節(jié)感覺任務的關鍵因素是任務類型或者信息通道,它們幫助調(diào)節(jié)認知控制網(wǎng)絡的激活模式,進而幫助個體完成感覺決策(Piedimonte et al.,2015)。但元分析研究發(fā)現(xiàn),決定認知控制網(wǎng)絡激活模式的因素不是任務類型或信息通道,而是不確定性(Wu et al.,2019)。實驗中常采用隨機點運動模式(random dot motion patterns,RDPs)來考察運動方向感知決策,在包含相干點(方向一致)和干擾點(方向隨機)的散點群中,要求被試對散點群的整體方向做出判斷決策(Hauser &Salinas,2019)。Kok 等(2013)發(fā)現(xiàn),隨著相干點比例提高(從10%提高到20%),被試的判斷準確率更高。然而,以往研究相干點比例的變化范圍較小,很難全面的考察感覺信息的不確定性對運動感知決策的影響。因此,找到合適的相干點比例作為高、低不確定性的操作指標對于考察刺激不確定性的作用非常重要。

除了刺激的不確定性,對先驗信息的預期也會對運動感知決策產(chǎn)生影響。預期效應體現(xiàn)為預期有效時個體的感知表現(xiàn)好于預期無效時(de Lange et al.,2018),預期提高了感知過程的適應性(Clark,2013;de Lange et al.,2018)。預期效應既可以來自生活經(jīng)驗(Dogge et al.,2019;Sotiropoulos et al.,2011),也能通過操縱實驗條件實現(xiàn)(Chalk et al.,2010;Gekas et al.,2013;Barbosa et al.,2017;Urgen &Boyaci,2019)。有研究發(fā)現(xiàn),運動刺激自身的頻率能引導個體的預期(Sotiropoulos et al.,2011)。隨著呈現(xiàn)給被試的刺激中高速刺激越來越多,個體原來預期出現(xiàn)慢速刺激的先驗知識也隨之更新,由該慢速刺激預期引起的偏差也逐漸減少甚至消除,證明了通過提高刺激出現(xiàn)頻率形成的預期能在短時間對感知內(nèi)容施加影響。然而,被試對高頻刺激反應更快更準確,可能是源自于練習效應而非預期效應。除了目標刺激的頻率,目標刺激的線索也能促進方向感知。通過習得環(huán)境線索的規(guī)律,個體能夠利用先驗信息做出對模糊運動刺激的方向預期,以彌補運動刺激信息的不足。有研究發(fā)現(xiàn)了線索形成的預期效應。被試需要報告以隨機方向運動的散點的整體運動方向。在目標刺激之前呈現(xiàn)高、低音線索,兩種聲音分別對應兩個固定方向。結果發(fā)現(xiàn),被試對有線索提示的方向的準確率顯著高于未被提示的方向,說明方向感知決策中存在預期效應,個體可以利用先驗信息對運動刺激進行方向感知決策。然而,以往研究中提示的方向是固定的,無法排除線索與特定方向感知的固定聯(lián)系所帶來的練習效應。因此,來自線索預期有效性的先驗信息如何影響運動方向感知決策有待進一步考察。

運動方向的感知決策既可以通過來自預期的先驗信息的調(diào)節(jié),也受到感覺信息的不確定性的影響。然而,不確定性與預期有效性對運動方向感知決策的影響機制尚不清楚。主動性控制(preactive control)與反應性控制(reactive control)是信息加工系統(tǒng)中兩種不同的認知加工模式。主動性控制發(fā)生在感知任務之前,通過持續(xù)保持任務目標以優(yōu)化感知過程,從而促進被預期刺激的加工;反應性控制則在刺激出現(xiàn)后根據(jù)任務需要進行即時的處理,從而激活目標刺激的加工流程。刺激的不確定性能夠改變信息的信噪比,從而影響感知決策,屬于反應性控制。預期有效性不同的線索出現(xiàn)在刺激之前,并被保持在工作記憶中,根據(jù)任務目標來影響感知決策,屬于主動性控制。目前,兩種加工模式的關系并未達成共識。雙重控制機制(the dual mechanisms of control,DMC) (Braver,2012;Burgess &Braver,2010;Speer et al.,2003)認為反應性控制與主動性控制彼此獨立、相互取代。腦成像研究發(fā)現(xiàn),兩種加工模式分別對應不同的腦結構,主動性控制與外側前額葉皮層(lateral prefrontal cortex)的激活有關,而反應性控制則與前扣帶皮層(Anterior Cingulate Cortex,ACC)的激活有關(Botvinick et al.,2001)。行為研究發(fā)現(xiàn),當預期到工作記憶負載較低時,個體傾向于采用主動性控制策略,使用先前工作記憶中的內(nèi)容為后續(xù)感知做準備;相反,當預期工作記憶負載較高時,個體則會利用即時信息進行處理(Speer et al.,2003)。然而,與DMC 理論不同,最近研究發(fā)現(xiàn)兩種加工模式具有相同的大腦結構激活(Wu et al.,2019),這表明兩種加工模式可能涉及共同加工過程,進而協(xié)同工作。因此,同時考察不確定性與預期有效性的作用,在理論上能夠探究反應性控制與主動性控制的關系,為完善DMC 理論提供依據(jù)。

本研究通過兩個實驗來考察運動方向感知決策中感覺信息的不確定性和先驗線索的預期有效性的整合機制。由于高、低不確定性缺乏在RDPs范式中對應的相干點比例,實驗1 采用RDPs,通過比較多個相干點比例下的方向感知準確度,選出兩種高、低相干點比例分別作為低、高不確定性的參數(shù)。在此基礎上,實驗2 將RDPs 和線索范式結合,即在RDPs 前呈現(xiàn)高、低有效性的箭頭線索,既控制刺激的不確定性(其具體參數(shù)由實驗1 選取),還通過線索控制預期有效性,以此考察預期有效性與不確定性的共同影響。為了避免線索只提示固定的方向造成的練習效應,將預期有效性定義為線索正確預測相干點方向的比例。如果不確定性和預期有效性存在交互作用,即在同一任務中彼此影響,則說明先驗信息與感覺信息能夠在運動感知決策中進行整合,進而說明反應性控制和主動性控制可能作用于相同加工過程。反之,則說明兩種控制機制獨立作用。

2 實驗1:刺激不確定性對運動方向感知決策的影響

為了給散點群整體運動方向的高、低不確定性選出合適的相干點比例,且避免天花板效應與地板效應,實驗1 考察了被試在不同相干點比例下完成方向感知決策任務的表現(xiàn)。選擇高、低不確定性的相干點比例的標準為:高、低不確定性下被試表現(xiàn)差異顯著,且均與完全確定(100%)和完全不確定條件(0%)差異顯著。

2.1 被試

根據(jù)G*Power 3.1 計算,在顯著性水平α=0.05且效應量=0.25 時,預測達到90%的統(tǒng)計力水平所需樣本為24 人。實際招募某大學在校大學生26人,男生10人,女生16人,年齡在19～26歲之間(=21.00 歲,=1.52 歲)。所有被試均為右利手,視力或矯正視力正常,無色盲或色弱,均無身心疾病。該實驗經(jīng)過倫理委員會審核,被試在實驗前簽署了知情同意書,完成實驗后獲得相應報酬。

2.2 實驗材料和儀器

實驗程序使用Matlab 2015b 和Psychtoolbox Version 3.0.16 編寫(Brainard,1997;Pelly,1997),顯示在14 英寸電腦屏幕上,分辨率為1024 × 768,刷新頻率為60 Hz。視距為60 cm。目標刺激以隨機點運動模式(random dot motion patterns,RDPs)呈現(xiàn)。RDPs 由100 個散點組成,散點出現(xiàn)在中央圓形外環(huán)內(nèi)的隨機位置,朝某個方向直線運動,速度為3°/s,動態(tài)刺激的刷新頻率為20 Hz。參照前人研究(Pilly &Seitz,2009;Ho &Giaschi,2009;Newsome&Department,1998),散點為白色(RGB 255,255,255),直徑為0.1°,對比度為117.0 cd/m。中央注視點為白色(RGB 255,255,255),直徑0.3°,對比度為117.0 cd/m。背景為黑色(RGB 0,0,0),對比度4.5 cd/m。圓形外環(huán)為白色(RGB 255,255,255),直徑15°,粗細為4 像素,對比度117.0 cd/m。在散點呈現(xiàn)過程中,有一定比例的點向同一方向直線運動(相干點),其余的點(噪聲點)則以相同速度朝不同的隨機方向直線運動。相干點有8 種運動方向,從0°開始,以45°為間隔分布(0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°和315°)。為避免被試對特定方向產(chǎn)生練習效應,0°位置在組間隨機。為了避免個體對水平和垂直方向的感知更準確,即出現(xiàn)傾斜效應(Matthews &Qian,1999),相干點的移動方向均設置為非坐標軸方向。

2.3 實驗流程與設計

實驗1 流程如圖1 所示。首先呈現(xiàn)200 ms 注視點,隨后呈現(xiàn)1000 ms 目標刺激屏。要求被試在保持對中央圓點注視的情況下,判斷圓環(huán)內(nèi)大多數(shù)點的移動方向。為避免出現(xiàn)重復效應,相同運動方向最少間隔兩個試次。目標刺激屏后進入反應屏。反應屏中包含了圓環(huán)及注視點,還有一個以注視點為固定端點并指向鼠標位置的白色箭頭。被試的任務是通過移動鼠標來操控箭頭朝向,以此完成對相干點運動方向的判斷。箭頭無初始位置被試移動鼠標前,屏幕中只呈現(xiàn)白色圓環(huán)與中央注視點。被試反應窗口為30 s,之后呈現(xiàn)1000～1500 ms 間隔。

圖1 實驗1 的流程示意圖

實驗1 為單因素6 水平的被試內(nèi)設計,通過相干點比例改變刺激的不確定性水平,相干點比例越高,不確定性越低。6 種相干點比例為100%、80%、70%、60%、20%和0%。相干點比例的設置參考前人研究(Singh &Fawcett,2008),選取的標準為兩種比例的表現(xiàn)應當存在顯著差異。此外,為了避免存在天花板效應與地板效應,還設置了0%與100%比例。選取的標準為高比例(低不確定性水平)條件下的表現(xiàn)應當與100%比例的表現(xiàn)存在顯著差異,否則無法排除天花板效應;低比例(高不確定性水平)條件下的表現(xiàn)應當與0%比例的表現(xiàn)存在顯著差異,否則無法排除地板效應。正式實驗包含6 種不確定性水平 × 8 種相干點運動方向 × 8 試次/處理=384 個試次,總時長約為30 分鐘。

2.4 結果

6 種相干點比例下被試的P結果如圖2 所示。單因素方差分析的結果顯示差異顯著,(5,150)=1259.7,＜ 0.001,η=0.977。多重比較結果顯示,20%比例下的P(45.08 ± 9.78%,±,下同)與完全確定條件(100%) (90.69 ± 2.29%)和完全不確定條件(0%) (6.54 ± 3.95%)差異均顯著,＜ 0.001,說明20%適合作為高不確定性的相干點比例。80%(90.23 ± 2.43%)和70% (89.77 ± 2.60%)與完全確定條件的差異不顯著(=0.74,=0.51),但 60%(87.58 ± 4.84%)與完全確定條件(100%)的差異顯著,=0.028,且60%與20%差異顯著,＜ 0.001,說明60%適合作為低不確定性的相干點比例。因此,實驗2 中選擇20%和60%分別作為高、低不確定性的相干點比例指標。

圖2 不同相干點比例下反應準確率PR 平均值(標準誤)

3 實驗2:不確定性與預期有效性對運動方向感知決策的影響

3.1 被試

根據(jù)G*Power 3.1 計算,在顯著性水平α=0.05且效應量=0.25 時,預測達到80%的統(tǒng)計力水平所需樣本為24 人。實際招募某大學在校大學生25 人,男生10 人,女生15 人。被試的年齡在19～26 歲之間(=20.92 歲,=1.28 歲)。所有被試均為右利手,視力或矯正視力正常,無色盲或色弱,均無身心疾病。該實驗經(jīng)過倫理委員會審核,被試在實驗前簽署了知情同意書,完成實驗后獲得相應報酬。

3.2 實驗材料、儀器與設計

實驗2 的材料和儀器與實驗1 一致。

實驗2 的流程如圖3 所示。首先呈現(xiàn)300 ms線索屏,呈現(xiàn)綠色(RGB 0,176,80)或紅色(RGB 255,0,0)的箭頭線索(圖中用深灰和淺灰代替紅色和綠色),長度為圓環(huán)半徑。線索屏后呈現(xiàn)200 ms的注視點,隨后呈現(xiàn)1000 ms 的目標刺激屏。要求被試保持對中央圓點的注視,并判斷大多數(shù)點的移動方向。目標刺激呈現(xiàn)之后進入反應屏,被試需要移動鼠標來操控箭頭指示出相干點的運動方向。箭頭無初始位置,鼠標移動前只呈現(xiàn)白色圓環(huán)與中央注視點。被試反應窗口為30 s。之后進入1000～1500 ms 間隔。

圖3 實驗2 流程示意圖

實驗為2 (刺激不確定性:高、低) × 2 (預期有效性:高、低)被試內(nèi)設計。根據(jù)實驗1 的結果,將高、低不確定性的相干點比例分別設為 20%和60%。同時,將高、低預期有效性設置為 90%和10%。預期有效性是指線索正確提示相干點方向的概率。線索正確提示是指線索指向和相干點運動方向的絕對夾角在22.5° (兩個相鄰運動方向夾角的一半)范圍內(nèi)。高預期有效性的線索,其顏色能夠較為準確地預測相干點運動方向,正確提示的概率是90%;低有效性線索的顏色不能很好地預測相干點的運動方向,正確提示的概率僅為10%。預測有效性的比例設置參考了前人研究(Aitken et al.,2020;Kok et al.,2013)。線索的顏色(紅色或綠色)和預期有效性(高、低)在被試間平衡。正式實驗在 32 個練習試次后開始,一共有256 個試次(2 種預期有效性 × 2 種不確定性水平 × 8 種相干點運動方向 × 8試次/處理),總時長約為20 分鐘。

3.3 結果

對所有條件下被試的P(表1)進行2 (不確定性:高、低) × 2 (預期有效性:高、低)的重復測量方差分析。結果發(fā)現(xiàn),不確定性的主效應顯著,(1,24)=362.45,＜ 0.001,η=0.938,低不確定性條件下的P(90.69 ± 0.55%)顯著大于高不確定性條件(52.01 ± 2.01%),說明刺激的不確定性干擾了方向感知。預期有效性的主效應顯著,(1,24)=10.137,=0.004,η=0.297,高有效性線索出現(xiàn)時的P(74.27 ± 1.80%)顯著高于低有效性線索出現(xiàn)時(68.43 ± 1.05%),出現(xiàn)了預期效應,說明線索提供的預測信息促進了方向感知的準確性。

表1 不同條件下的反應準確度PR (M ± SD,%)

更重要的是,不確定性與預期有效性的交互作用顯著,(1,24)=4.96,=0.036,η=0.17。進一步事后比較發(fā)現(xiàn),低不確定性條件下存在預期效應,高有效性線索出現(xiàn)時P(91.49 ± 0.48%)顯著高于低有效性線索出現(xiàn)時(89.90 ± 0.67%),＜ 0.001。高不確定性條件下仍有預期效應,高有效性線索(57.06± 3.48%)與低有效性線索(46.96 ± 1.92%)條件下P的差異顯著,＜ 0.001。為了進一步探討不確定性對預期效應的影響,對高、低不確定性下的預期效應(P高有效性 -P低有效性)進行配對樣本檢驗。結果如圖4 所示,高不確定性的預期效應顯著高于低不確定性的預期效應,(24)=-2.23,=0.036,Cohen’s=0.69,95% CI=[-0.16,-0.01]。交互作用的結果表明,運動方向感知決策需要整合感知信息的不確定性和先驗背景的預期有效性,預期有效性在不確定性高時影響更大,而不確定性也能夠影響預期有效性的效果。

圖4 不同條件下反應準確度PR 平均值(標準誤)

4 討論

為了考察刺激不確定性與預期有效性對運動方向感知決策的影響,研究采用RDPs 范式,實驗1比較了在6 種相干點比例下被試對散點群整體運動方向的反應準確度(P),結果顯示,60%和20%的比例條件下,被試的P存在顯著差異,且不存在天花板效應與地板效應,因此適合作為實驗2 中散點群整體運動的高、低不確定性的相干點比例。實驗2在移動散點前呈現(xiàn)箭頭線索,通過相干點的比例操縱不確定性,通過線索正確提示目標的概率操縱預期有效性。結果發(fā)現(xiàn),高不確定性下P更低,說明感覺信息的不確定性水平會顯著地影響方向感知決策。高預期有效性下P更高,表明線索提供的先驗信息顯著影響運動方向感知決策。由于指導語中并未明確線索與目標的關聯(lián),結果還說明了個體能主動學習背景環(huán)境以更新先驗預期。更重要地,刺激不確定性和預期有效性交互作用顯著,在兩種不確定性中都出現(xiàn)了預期效應(高有效性下的表現(xiàn)顯著好于低有效性),但在低不確定性條件下的預期效應顯著小于高不確定性條件。該結果證明了感覺信息的不確定性與先驗信息的預期有效性在運動方向感知決策能夠整合,支持了主動性控制與反應控制協(xié)同工作的假設。

研究發(fā)現(xiàn),預期效應隨不確定性增加而提高。個體對預期有效性的利用受不確定性調(diào)節(jié),說明感覺信息和先驗信息能夠在運動方向感知決策中彼此整合。該結果對DMC 理論進行了修正,表明主動性控制與反應性控制涉及了相同的加工過程,彼此協(xié)同工作。該同一認知過程可能是認知控制(cognitive control)過程。認知控制是高級認知加工的核心功能,它能在不確定的環(huán)境中協(xié)調(diào)心理操作,選擇并優(yōu)先處理重要信息(Wu et al.,2019)。有研究認為,較低的預期有效性下,線索正確預測目標的概率較變低,個體會面臨因線索失效而導致的不確定(Mushtaq et al.,2011;Yu &Dayan,2005)。因此,“不確定性”的認知加工不只是感覺信息引起的反應性控制,也可能是由預期有效性引起的主動性控制。當感覺信息不確定性低時,反應性控制足以完成任務,因此預期效應較小;而當感覺信息不確定性高時,則需要主動性控制加入來共同完成任務,因此預期效應更大。腦成像的研究也發(fā)現(xiàn),刺激不確定性和預期有效性具有腦區(qū)激活的廣泛重疊。如Mushtaq 等(2011)發(fā)現(xiàn),預期不確定任務與認知控制任務在背外側前額葉(dorsolateral prefrontal cortex,DLPFC)、后頂葉皮層(posterior parietal cortex,PPC)、前扣帶回皮層(Anterior Cingulate Cortex,ACC)等區(qū)域均有激活。綜上,預期有效性與不確定性的整合機制支持了主動性控制和反應性控制協(xié)同工作的假設(Wu et al.,2019)。未來的腦成像研究可以更加深入地探討共同的加工過程及其涉及的腦區(qū)。

此外,研究發(fā)現(xiàn)刺激的不確定性會影響運動方向感知決策,P隨著不確定性提高而降低。以往研究發(fā)現(xiàn),相干點比例的降低不利于被試的方向感知準確率(Pilly &Seitz,2009;van Maanen et al.,2012),但并未對相干點比例進行合適的選取。本研究選取了合適的相干點比例,對不確定性的加工機制進行深入探討。不確定性對運動方向感知的影響可能有兩種解釋。一種是信號積累模型(the Diffusion Decision Model,DDM)。DDM 認為,信號量積累到特定閾限時個體做出感知決策行為。Kayser,Erickson 等人(2010)發(fā)現(xiàn),當個體在完成運動感知決策任務時,MT 區(qū)的激活程度隨不確定性的提高而降低,且激活模式與DDM 擬合良好。因此,可能隨著不確定性的提高,來自刺激的有效信號減弱,信號量更難達到特定閾限,進而個體做出更不準確的感知判斷(Ratcliff &McKoon,2008)。另一種解釋是認知控制。認知控制是指在不確定的條件下個體完成目標任務時對自身行為的協(xié)調(diào)和抑制(Wu et al.,2019)。以往研究發(fā)現(xiàn),隨著相干點比例降低,即不確定性提高,表征運動信息的MT 區(qū)激活程度更低,但同時認知控制網(wǎng)絡中相關的區(qū)域反而有更強的激活,如頂內(nèi)溝(intraparietal sulcus,IPS)、前額眼動區(qū)(frontal eye fields,FEFs)和前扣帶回等(the anterior cingulate cortex,ACC) (Kayser,Erickson,et al.,2010;Kayser,Buchsbaum,et al.,2010)。運動刺激的感覺信息在MT 區(qū)進行初步表征,因此MT 區(qū)在更低的信噪比(即更高的不確定性)下激活更弱。而高水平的認知控制網(wǎng)絡負責對更抽象的信息(即不確定性)進行加工,實現(xiàn)對MT 區(qū)自上而下地調(diào)節(jié),以幫助個體更好地完成感知決策,因此在高不確定性下激活更強。

此外,本研究發(fā)現(xiàn)預期有效性能夠影響方向感知決策,P隨有效性增加而提高,即出現(xiàn)預期效應。該結論將預期效應拓展到了運動方向感知決策領域。在推理性感知領域,研究普遍認為預期效應的內(nèi)在機制是貝葉斯推理(Clark,2013;de Lange et al.,2018),即個體不僅利用先驗信息(如刺激的先驗概率)促進感知,還會將即時信息與先驗信息對比,根據(jù)其不一致程度(預期錯誤,prediction error)更新后續(xù)預期(Aitchison &Lengyel,2017),以此靈活地優(yōu)化整個推理感知過程(Chalk et al.,2010;Clark,2013;張瀝今 等,2019)。在方向感知決策領域也存在對預期效應機制的研究。Sotiropoulos 等人(2011)發(fā)現(xiàn)個體的預期會隨著刺激頻率更新,進而優(yōu)化運動刺激的方向感知。Kok 等人(2013)發(fā)現(xiàn),RDPs 任務中音調(diào)線索引起的初級視覺皮層的激活模式也符合貝葉斯推理模型。以上結果說明,在方向感知領域也存在預期效應,且其內(nèi)部機制符合貝葉斯推理,即個體利用環(huán)境中與運動刺激相關聯(lián)的先驗信息優(yōu)化運動刺激的感知決策。然而,以往研究忽視了“刺激本身的頻率” (Sotiropoulos et al.,2011)或者“提示固定方向的線索” (Aitken et al.,2020;Kok et al.,2013)可能引起的練習效應。本研究沒有將顏色或音高與固定方向簡單對應(Kok,2013),而是使箭頭線索在0 到360 度的范圍內(nèi)隨機指示,更接近現(xiàn)實中的運動方向感知情境,提高了研究的外部效度。同時,本研究中的線索的預期有效性與顏色的對應關系并未事先告知被試,且在練習階段只反饋給被試其判斷的誤差角度,不包括箭頭線索是否預測準確。因此,預期效應的出現(xiàn)說明被試在實驗過程中逐漸完成了對預期的修正,這符合貝葉斯推理模型對個體行為的描述。

此外,線索預期有效性可能是由對線索的注意調(diào)控引起的。然而,傳統(tǒng)選擇性注意研究中的線索有效性是對線索和目標空間位置的注意引導(無論是外源性還是內(nèi)源性線索),線索和目標都具有空間性,因此對線索的(外源性或內(nèi)源性)注意會影響對目標的判斷。而本研究的預期有效性是關聯(lián)性學習的產(chǎn)物,即線索的顏色代表有效性的高低,而線索的箭頭朝向與目標刺激的朝向有概率(90%或10%)保持一致。線索具有直接指向的方向性,但目標的運動朝向是通過對相干點的運動方向感知決策來確定的,線索與目標的空間及物理屬性均不相同。因此,對線索的注意分配不會影響對目標散點朝向的判斷,結果的差異也不是由于注意的調(diào)控引起的。為了和傳統(tǒng)的線索有效性進行區(qū)分,本研究均采用“預期有效性”來描述由線索和目標運動方向的關聯(lián)引發(fā)的預期效果?？偟膩碚f,本研究區(qū)分與空間線索有效性,對預期效應的貝葉斯推理在方向感知領域進行了拓展和延伸。

探討信息不確定性和預期有效性對運動感知決策的共同影響,有助于理解和預防交通事故的發(fā)生。根據(jù)情景意識理論(the theory of situation awareness) (Endsley,1995),駕駛者完成與行人的安全交互(safe interaction)需要完成三個層面的認知過程:偵測到行人、察覺行人的運動意圖和預測行人的后續(xù)運動。關于前兩個認知過程的研究較為充分(Vlakveld et al.,2018;Yuan et al.,2020),而本研究主要探討個體對行人后續(xù)運動過程的預測,考察的是駕駛者在復雜路況中如何預判運動物體方向并準確反應。如在大霧等能見度較低的天氣,運動刺激的不確定性較高,駕駛員的方向感知決策會同時受到不確定性和先驗預期的影響。根據(jù)本研究結果,駕駛員需要適當增加自身對先驗信息的利用,如避免疲勞駕駛,提高對交通燈和指揮員的關注,以及開啟導航,即使是熟悉路段。因此研究有利于解釋駕駛者如何根據(jù)路況或天氣等外部環(huán)境的不確定性,調(diào)整對來往車輛或行人運動方向的預測和感知,為理解和預防交通事故提供理論支持。

5 結論

研究采用RDPs 范式及其變式,發(fā)現(xiàn)個體對運動刺激方向的感知準確度隨不確定性增加而降低,隨預期有效性增加而提高。更重要地是,預期效應隨不確定性的提高而增加,表明先驗信息的有效性與感覺信息的不確定性能夠在方向感知決策過程中整合,為主動性控制與反應性控制協(xié)同工作提供了實證支持。此外,研究也為交通事故的發(fā)生與預防提供了理論依據(jù)。未來研究可以進一步在模擬駕駛中考察不確定性和預期有效性對不同特征(如性別、駕齡等)的駕駛員的運動方向感知決策的影響,以促進其更好地應對現(xiàn)實中各種復雜的情境。