語義大小與刺激數量在非對稱性視覺搜索中的作用

沈文意 于戰宇 冷 英

（1 江蘇師范大學教育科學學院，徐州 221116；2 南通大學教育科學學院，南通 226019）

1 引言

非對稱性視覺搜索研究是理解注意過程和視知覺加工的重要內容（沈模衛 等，2005），它是指在多個干擾和一個目標的視覺搜索任務中，前一種刺激條件下的干擾刺激是后一種條件下的目標刺激，前一種刺激條件下的目標刺激是后一種條件下的干擾刺激，個體在兩種條件下搜索目標的速度存在差異的現象（Treisman ＆ Gelade，1980；Wolfe ＆ Gancarz，1997；Zhang ＆ Onyper，2020）。其經典研究關注實驗材料形體上的差異。例如，使用“Q”與“O”或字形有差異的漢字“白”和“日”，證實了視覺搜索具有非對稱性（Treisman，1985，1988；馬艷云，2011；張茂林，2007）。另外，視覺搜索在左右兩個視野間的差異上也存在明顯的非對稱性（丁錦紅等，2007）。有研究指出，視覺搜索出現非對稱性的原因在于，不同搜索任務下閱讀者對目標進行搜索時，搜索的困難程度不相同（呂紹愛，2011）。以往的視覺搜索研究中，多數研究操縱了圖形或漢字的特征，而語義大小信息相較于特征加工難度更高，卷入更多的注意資源（吳曉莉 等，2018；楊強 等，2019），因此視覺搜索效率可能會隨之降低（李壽欣等，2019）。

個體對外界信息進行語義加工時，會借助感知覺積累的具身經驗，語義加工會激活物體在現實生活中的空間大小，即物體的語義大?。ê鷫痒?，2010；任永軍，2004；周子軒，2018）。例如，“黑熊”比“戒指”的語義更大。在詞匯語義大小研究中，通常使用真假字的詞匯判斷任務，結果表明，無論是抽象名詞還是具體名詞，擁有更多空間頻率信息的語義較大詞相比于語義較小詞更容易被識別，其反應時均快于語義較小詞，即語義大小會影響信息加工時長（Sereno et al.，2009；Yao et al.，2013）。另外，Rubinsten 和Henik（2002）使用大小對比任務，指導被試對動物名詞進行語義大小與字號大小判斷，發現語義與字號大小一致條件下的反應時最短，消耗的認知資源最少，存在大小一致性效應。還有研究表明，語義大小在閱讀過程中會被激活，并與讀者的知識經驗和閱讀情景相整合（Wei ＆ Cook，2016）。上述結果說明，語義大小加工需借助身體感知的空間信息（Balota et al.，2004）。

然而，Kang 等人（2011）使用Sereno 等人（2009）的刺激材料并增加近3 倍的被試量，卻未發現語義較大詞相較于語義較小詞的加工優勢，矛盾結果的產生可能是因為語義大小效應受任務特定要求的調節。展開來說，語義大小同屬于真詞范疇的加工屬性，其效應并不會在真假詞判斷任務中得以凸顯，該效應更適合需要表象或感覺經驗的任務，如非對稱性視覺搜索任務。另外，在一項眼動研究中，Hoedemaker 和Gordon（2014）采用了“多次注視-多重比較任務（gaze-contingent triplet-comparison task）”，即從左至右依此呈現物體或動物圖片，要求被試判斷中間圖片的語義大小是否在左右兩圖片語義大小之間。結果表明，左側與中間圖片語義差異越大，被試對中間圖片的總注視時間越短，出現顯著的語義大小效應。由此可知，語義大小是否會影響詞匯加工仍存在爭議，爭議存在的原因可能是各研究的任務難度不同。具體而言，大小知覺涉及的空間信息存在差異（張常青 等，2013），并會影響視野中的注意力分配（Fischer et al.，2003），具身隱喻研究發現，空間信息與語義信息緊密相連，并具有大小維度（賈寧，蔣高芳，2016；張潮 等，2019）。例如，代表大的權力詞（如經理）相較于代表小的權力詞（如職員）會激活更多的空間大小知覺，權力大的會被知覺為空間維度更大，權力小的會被知覺為空間維度更小，而且語義和空間大小存在一致性效應，因為一致條件下的任務更簡單（唐佩佩 等，2015；楊惠蘭 等，2015）。進一步地，有研究發現，干擾與目標刺激的相似度越高，如偏差度數或開口差異越小，任務難度越大，視覺搜索效率越低（Han ＆ Kim，2009；O’Riordan ＆ Plaisted，2001；彭曉玲，黃丹，2018）。這可能因為較難任務激活的知覺信息更為模糊、通達性更弱、所需的注意資源更多（Adriaan et al.，2015；Klinger et al.，2017）。但任務難度對語義大小詞匯加工的影響并未得到研究關注，其對注意和視知覺的影響同樣有待探究。

另一方面，刺激數量是非對稱性視覺搜索的重要影響因素。已有研究發現，2 個、3 個、4 個數量范疇比5 個、6 個、7 個數量范疇更少，視覺空間擁擠程度更低，卷入的空間信息更多（馬艷云 等，2001；章雷鋼，水仁德，2012）。呂紹愛（2011）在數量化維度的特征搜索研究中證實，當干擾項為12 個時，封閉圓為靶子的搜索反應時間顯著大于6 個干擾項條件。更多的干擾項目數可說明更高的任務難度，并可能降低視覺搜索效率（李壽欣 等，2019），所以數量信息加工可能屬于有意編碼，并會受認知資源的影響（Kadosh ＆ Walsh，2009；王琦 等，2011）。根據具身認知理論，詞匯加工被認為是基于語義相關的視覺空間的心理模擬。較大的物體包含更多的空間頻率信息，這些信息通過大細胞通路更快地通過視覺系統傳輸，所以相對于表示較小對象的單詞具有處理優勢（Sereno，1993）。當聽到或看到凳、鹿、象等漢字時，首先我們的腦海中會出現這些物品或動物的具體形象，而這些具體形象大小不同，此種情況下，概念的語義大小就與現實生活中的感知覺經驗——空間大小相聯系，即感知覺經驗的激活有助于概念理解。因此，不同數量的空間擁擠程度可能會相應激活大或小的目標，從而產生加工優勢。

綜上，本研究將語義大小與刺激數量結合，設計大中找小、小中找大、大中找大、小中找小四種目標與干擾項的搜索條件以及6 和12 兩種不同的刺激數量，研究語義大小和刺激數量在對稱性視覺搜索中的作用，這也有利于豐富語義大小的激活研究以及視知覺加工研究中對非對稱性搜索現象的探討內容。

2 方法

2.1 被試

使用G＊Power3.1 計算研究所需樣本量（Faul et al.，2007），本研究以兩因素重復測量方差分析為主要統計方式，效應量為0.2，α＝0.05，1-β＝0.95，水平數為8，計算得到總樣本量為36。研究共招募有效被試43 名，男20 名，女23 名（M＝20.63 歲，SD＝3.08 歲），所有被試視力或矯正視力正常，右利手，無閱讀障礙，無其他疾病，母語均為漢語。

2.2 實驗設計

采用4（搜索條件：第一／第二／第三／第四）×2（刺激數量：6 個／12 個）的雙因素被試內設計。因變量為詞匯判斷任務的反應時和正確率。第一搜索條件是指在大中找??；第二搜索條件是指在小中找大；第三搜索條件是指在大中找大，語義信息的大小經過測評基本相等；第四搜索條件是指在小中找小，語義信息的大小經過測評基本相等。搜索目標有且僅有1 個，干擾項目為5 或11 個。

2.3 實驗材料

首先，招募18 名被試對不同語義信息大小的漢字進行大小等級評價，對篩選出的控制了詞頻、字形、筆畫等條件的漢字進行1～5 大小等級的評定，選擇出合適的16 對實驗材料。通過預實驗中對被試進行的測評而最終選定128 對可以具體到物體的漢字實驗材料，為保證被試認真完成實驗中對目標刺激的搜索任務，防止一直按“有”鍵，額外選取45 個漢字填充材料。為防止順序效應以及練習效應，所有實驗材料隨機分為均等的兩部分，以ABBA的方式呈現。目標刺激和干擾刺激的大小為1.6×1.2cm。

2.4 實驗程序

所有被試單獨施測。首先，屏幕中央呈現800ms“＋”注視點。其次，呈現刺激界面并按鍵消失，被試需判斷有無搜索目標，有則按“J”鍵，沒有則按“F”鍵，之后呈現1500ms 空屏，實驗流程見圖1。實驗共包括172 個試次，其中有45 個試次為填充材料，另外有10 個重復練習試次，所有被試事先不知道實驗內容，且需要既快又準地做出判斷。實驗結束后贈送被試精美禮品一份，整個實驗持續約15 分鐘。

圖1 實驗流程圖

3 結果

所有被試的判斷正確率不低于85%，故未對正確率數據進行統計分析（彭曉玲，黃丹，2018）。剔除錯誤反應以及82 個正負三個標準差之外的反應時數據，其占總數據的1.4%。同時，填充材料的反應時不計入統計分析。

對反應時數據進行重復測量方差分析，結果表明，刺激數量主效應顯著，F（1，42）＝88.873，p＜0.001，η2＝0.682，Bonferroni 事后比較可知，刺激數量為6時的搜索速度（M＝1287.66，SD＝243.05）顯著快于刺激數量為12 時（M＝1499.32，SD＝303.91）的搜索速度。搜索條件主效應不顯著，F（3，42）＝2.301，p＝0.08，η2＝0.52。

表1 不同搜索條件在不同刺激數目下的非對稱性視覺搜索正確率（%）與反應時（ms）

刺激數量和搜索條件的交互作用顯著，F（3，42）＝10.479，p＜0.001，η2＝0.20。進一步進行簡單效應分析，結果表明，當刺激數量是6 時，第一搜索條件顯著快于第二搜索條件，p＜0.01；第一搜索條件顯著快于第三搜索條件，p＜0.001；第一搜索條件與第四搜索條件差異邊緣顯著，p＝0.069；第二搜索條件與第三搜索條件差異不顯著，p＝0.874；第四搜索條件顯著快于第二搜索條件，p＜0.05；第三搜索條件與第四搜索條件差異邊緣顯著，p＝0.051。四種搜索條件下的數據模式是：第一＜第二，第一＜第三，第四＜第二，其他搜索條件均無差異，即大中找?。夹≈姓掖?，大中找?。即笾姓掖?，小中找?。夹≈姓掖?。當刺激數量是12 時，第二搜索條件顯著快于第一搜索條件，p＜0.001；第三搜索條件顯著快于第一搜索條件，p＜0.05；第四搜索條件顯著快于第一搜索條件，p＜0.001；第二搜索條件顯著快于第三搜索條件，p＜0.05；第二搜索條件與第四搜索條件無顯著差異，p＝0.112；第三搜索條件與第四搜索條件無顯著差異，p＝0.422。四種搜索條件下的數據模式是：第二＜第三＜第一，第四＜第一，即小中找大＜大中找大＜大中找小，小中找?。即笾姓倚?，見圖2。這表明，刺激數量不同的時候，被試在非對稱性視覺搜索的過程中，搜索效率存在顯著差異。

圖2 刺激數量和搜索條件的交互作用圖

4 討論

與前人研究相比，本研究通過使用不同語義大小的漢字材料并控制刺激數量，設計四種非對稱性視覺搜索條件，探究語義大小和刺激數量在非對稱性視覺搜索中的作用。研究發現，刺激數量為6 時的搜索效率顯著快于搜索數量為12 時。當刺激數量為6 時，語義較小的目標刺激的搜索效率高于語義較大的目標刺激；當刺激數量為12 時，語義較大的目標刺激的搜索效率高于語義較小的目標刺激。當搜索的干擾刺激和目標刺激語義大小一致時，數量多的語義較大的干擾刺激搜索效率更低。證明了在視知覺的加工過程中語義和數量信息會影響視覺搜索效率，對不同語義大小的漢字進行視覺搜索時，存在非對稱性現象。

首先，本研究通過視知覺的非對稱性視覺搜索實驗范式，從具身的角度，對語義大小的詞匯加工進行探究。研究證實，語義大小在視知覺實驗任務中被激活，刺激數量為6 時的搜索效率顯著高于刺激數量為12 時，語義大小影響了視知覺的搜索速度，語義大小效應顯著。此外，視覺搜索的基本問題是在不同的任務中，被試表現出的是平行搜索還是序列搜索（韓振華，曹立人，2009）。本研究使用非對稱性視覺搜索范式發現四種搜索條件下對于刺激的加工順序是先激活目標刺激，再激活干擾刺激，并且目標刺激和干擾刺激的空間信息會相應地激活大小的身體感知覺經驗，從而影響不同搜索條件的搜索效率。這表明當任務難度加大時，視覺搜索具有序列加工特點。

其次，當刺激數量為6 時，畫面呈現相對稀疏，寬松的空間感覺激活了大的身體知覺（盧鳳 等，2020），此時對較小的目標刺激進行搜索更為突出。所以，在刺激數量少的空間中搜索較小目標時，搜索效率更高。語義較小的目標刺激的搜索效率高于語義較大的目標刺激。對語義信息小的目標刺激的加工顯著快于語義信息大的目標刺激。一方面，因為本研究涉及的是語義信息的激活，與使用知覺符號性質實驗材料的呂紹愛（2011）的研究相比，屬于更深層次的加工，所以難度更大（唐佩佩 等，2015）。另一方面，視知覺加工中的非對稱性視覺搜索范式相較于詞匯判斷任務的對單詞和非單詞進行辨別，更加聚焦于語義大小本身，所以更能激活具身的感知覺經驗，刺激的空間信息也在實驗任務中進一步被激活。

再者，當刺激數量為12 時，對語義信息大目標刺激的加工顯著快于語義信息小目標刺激，存在明顯的大小效應。這與Sereno 等人（2009）的研究結果一致，支持具身認知理論。相比于刺激數量為6 的搜索條件，數量多的大干擾刺激激活更大的空間大?。╓alsh，2003），畫面展現更為擁擠（Winter et al.，2015），而擁擠感會激活個體對密度高、刺激小的感知分析（Mitchell et al.，2013），此時較大刺激的特點更容易突顯（Arcangelo et al.，2020；Seegelke ＆Wühr，2018；Sulpizio，＆ Job，2019；Treccani et al.，2018）。搜索目標不同時，干擾刺激產生作用。另外，在生活中，個體對物體進行加工前，通常會先通過選擇性注意進行登記，再進行信息處理（Walther＆ Koch，2006）。當刺激數量為12 時，視覺搜索難度更高，當目標刺激和干擾刺激語義大小相同時，目標刺激和干擾項均為大時，更為擁擠的視覺空間會消耗更多的注意資源，導致搜索效率降低（Gibson ＆Maurer，2016；呂紹愛，2011）。

理論方面，具身認知理論認為認知處理依賴于知覺的內部模擬。通過這一機制，具體詞語的處理會導致相關視覺空間的激活。其他研究也表明，認知與語言理解，都與感知和運動過程緊密相關（Lawrence＆ Barsalou，1999）。對具體意義的語言理解會在詞匯（Kiefer et al.，2008；Pulvermüller，1999，2005）和句子水平（Speer et al.，2009；Tettamanti et al，2005），并會激活相關的感覺運動皮質。本研究發現，不同刺激數量以及不同語義大小的漢字激活了不同的大小感知覺經驗，當刺激數量為6 時對較小語義的目標刺激的激活更為迅速，刺激數量為12 時對較大語義的目標刺激激活更快，再次支持了具身認知理論。

Treisman 和Gelade（1980）的特征整合理論將知覺加工分為兩個階段。第一階段是特征登記階段，相當于前注意階段，特征提取的過程發生在視覺加工的早期階段，是一種自動化的、平行的加工過程，這個過程是不需要集中性注意的；第二階段是特征整合階段，特征整合發生在視覺處理的后期階段，是一種非自動化的、序列的處理過程。這個過程是需要集中性注意的。Wolfe 等人（1989）對特征整合理論進行了修改從而提出引導搜索模型，對不同階段的自上而下和自下而上的加工進行分析（Wolfe，2012）。本研究結果證實，刺激數量為12 時比刺激數量為6時加工難度更高，當干擾刺激和目標刺激一致時，對語義大小的視覺對比加工或整合加工需要注意資源的參與，大刺激消耗更多的注意資源，降低了搜索效率。這一結果說明視覺搜索的序列加工和自下而上加工特性，同時也豐富了特征整合理論、引導搜索模型的研究范圍。

最后，視覺搜索過程的研究是探討人類視覺系統信息加工規律及機制的一種有效途徑。后續可以嘗試將語義信息大小不同的漢字與圖片結合起來，對非對稱性視覺搜索的現象進行更為細致的研究。方燕紅和張積家（2011）的研究發現，在圖詞干擾范式下，語義關聯干擾詞能夠對圖片命名起到干擾作用或促進作用。圖詞之間的語義相似性高低會產生顯著的語義相似性效應；圖詞之間語義關聯的廣度影響圖詞干擾范式下語義效應的強弱；圖詞之間的語義關聯強度會影響圖詞干擾范式下語義效應的方向。所以，用圖詞干擾范式可以在非對稱性視覺搜索中進一步豐富詞匯加工方向的研究（方燕紅，張積家，2013）。另外，視覺搜索的未來研究還可以嘗試使用眼動記錄儀對目標刺激和干擾刺激的加工路徑進行探索。將左右視野與帶有語義信息大小不同的漢字結合起來，對左右視野不同的空間中進行的對不同語義信息大小的漢字進行視覺搜索，進一步證明視覺搜索的非對稱性現象以及物體的語義信息大小對詞匯加工過程的影響。同時，關于物體的語義大小對詞匯加工的影響具體發生在哪些階段以及階段變化的過程仍需分析，后續研究可通過檢驗在處理語義大或小的抽象詞匯時，大腦皮層的神經活動分布來進一步探索語義大小的加工機制。通過非對稱性視覺搜索，研究物體的語義大小對詞匯加工過程的影響，既可以增加語義信息在詞匯加工過程中產生影響的實證，也可以豐富視知覺加工過程中的非對稱性視覺搜索的研究支撐。

5 結論

（1）對不同語義大小的漢字進行視覺搜索時，存在非對稱性現象；（2）語義大小和刺激數量在視知覺的加工過程中會影響視覺搜索效率，當刺激數量為6 時，語義較小的目標刺激的搜索效率高于語義較大的目標刺激；當刺激數量為12 時，語義較大的目標刺激的搜索效率高于語義較小的目標刺激。當搜索的干擾刺激和目標刺激語義大小一致時，數量多的語義較大的干擾刺激搜索效率更低。