注意力资源限制与双任务的相互干扰机制*

吴彦文 游旭群 李海霞

(1天水师范学院心理系, 天水 741001) (2陕西师范大学心理学院, 西安 710062)

1 引言

双任务操作是指被试同时或继时操作两种快速的反应时任务, 当这两个任务呈现的起点时间间隔不同步(Stimulus onset asynchrony, 简称SOA)时,通常发现随着SOA的缩短, 任务1 (简称T1)和任务2 (简称T2)在加工时间上有较高重叠时, T2的反应时(简称RT2)会显著延迟(Pashler, 1994a, 1994b)。SOA缩短导致 RT2延迟的现象即心理不应期(Psychological refractory period, 简称 PRP)效应(Pashler, 1994b; Pashler, Harris, & Nuechterlein,2008)。

1931年Telford首次运用PRP范式揭示了双任务的干扰现象。他发现在较长的SOA条件下, 被试有足够的时间首先完成对 T1的反应选择(response selection)后再进行T2的反应选择时, 对T2的反应并不受T1加工的干扰。若SOA较短, 当T1正在进行反应选择加工时 T2 也随即出现, 由于 T1暂时占据了单通道瓶颈加工器(single-channel bottleneck processor), T2的反应选择必须等待T1完成其反应选择加工后才能进入容量有限的瓶颈加工器。SOA越短, T2到达的越快, T1和T2的重叠程度越高, T2等待 T1完成瓶颈加工的时间越长,任何延长T1加工的因素就越容易延长RT2。

在总结前人研究的基础上, Pashler提出了反应选择瓶颈(response-selection bottleneck, 简称RSB)模型。该模型认为, 任何一个任务的加工过程由 3个独立的阶段组成(如图 1所示)：瓶颈前阶段(A),主要负责刺激识别和特征提取; 瓶颈阶段(B, 中枢加工器), 主要负责反应选择; 瓶颈后阶段(C), 主要负责反应执行和动作调整。A和C两个阶段允许多个刺激同时输入, 也能和另一任务的瓶颈阶段并行进行加工。但中枢加工器一次只能加工一个任务,当T1正在进行中枢加工时, T2的反应选择必须等待T1释放中枢瓶颈后才能进入中枢加工器, PRP效应是由于 T1的反应选择导致 T2受到中枢瓶颈(central bottleneck)限制机制的制约(Pashler, 1994a,1994b)。

根据其理论基础, RSB模型对RT1(T1的反应时)和 RT2作出了预测：在 RT1上, 无论 SOA和T2难度如何变化, RT1始终不受SOA长短和T2难度变化的影响(Case A和Case B)。但RT2和RT1显著不同, 在长SOA条件下(Case A), 无论是较简单的T2还是较难的T2, 如果T1已经完成了反应选择加工后再进行T2的反应选择加工, 那么T2的反应选择不会因 T1占据中枢瓶颈而延迟, 因此RT2值为A、B和C三个独立阶段加工时间的总和。但在短SOA条件下(Case B), 当T1占据中枢瓶颈时, T2的反应选择必须等待T1完成瓶颈加工, 中枢瓶颈被释放后才可进行。SOA越短, T2等待T1完成瓶颈加工的时间越长。RT2值为等待瓶颈的“认知延迟(PRP效应)”时间和T2加工过程之和。同样, T2的难度也不影响RT2值的大小, 因为复杂的、难度大的 T2可以充分利用等待瓶颈释放的时间来完成其知觉加工(瓶颈测试原理 3,Pashler, 1994a), 因此较难和较简单条件下的RT2基本相等。

图1 RSB模型的加工过程示意图

Tombu和Jolicoeur (2003)在总结了Pashler的RSB模型的基础上, 再综合 Kahneman (1973, 见Meyer & Kieras, 1997)一般能量共享模型(general capacity sharing model)以及 Navon和 Miller (2002)多资源模型(multiple types of resources model)加工思想的基础上提出了中枢资源共享模型(central capacity sharing model, 简称CCS模型, 如图2所示), 该模型同样认为一个任务的加工过程有刺激识别、反应选择和反应执行三个阶段。但和 RSB模型不同, 该模型认为中枢加工器是一个并行加工器, 两个任务的反应选择可以并行进行, 但有限的注意资源必须按照任务的需求在两个任务间进行共享(sharing)。当有限的注意资源被两个或多个任务共享时, 两个或多个任务的加工速度都会减慢。

图2 CCS模型加工过程示意图

在其模型的基础上, Tombu和Jolicoeur (2003)列举了6种T1和T2在反应选择阶段可能重叠或不重叠的特例。但图2中的Case C和D两种特例基本上概括了绝大多数PRP效应的加工过程。

在长SOA条件下(Case C), T1反应选择加工的开始和结束均先于T2的反应选择加工, T1和T2的加工过程等同于 RSB模型对双任务加工的预测。但在短SOA条件下(Case D), 只要T1和T2的反应选择发生重叠, 中枢瓶颈会自动根据任务需求把注意资源按一定的比例分配到两个任务中去, 若 T2的反应选择占据了部分注意资源, 那么可供 T1进行反应选择的注意资源量会相应减少, 将导致 T1的反应选择过程延长, RT1随即延长。在相同的SOA条件下, T2知觉加工时间越长将推迟T2和T1反应选择重叠的时间, T1将有充裕的注意资源进行其反应选择, 从而缩短RT1, 但延长T1的其他任何加工阶段将会延长RT1。

从两个模型的理论基础来看, 争论主要集中在以下两个方面：(1) 中枢反应选择阶段能否同时处理多个刺激; (2) RT1是否受SOA长短以及T2难度与复杂度变化的影响。目前两个模型都得到了大量实验证据的支持, Pashler等人所作的一系列研究均发现 RT1独立于 SOA和 T2难度变化(Pashler &Johnston, 1989; Pashler, 1994b; Pashler et al., 2008),因而结论支持 T1和 T2的反应选择为系列加工方式。近年来有更多的研究发现RT1显著随SOA长短和不同难度T2的变化而变化(Tombu & Jolicoeur,2002, 2003, 2005; Lehle & Hübner, 2009; Miller,Ulrich, & Rolke, 2009; Pannebakker et al., 2011; Piai& Roelofs, 2013; Lien, Croswaite, & Ruthruff, 2011;吴彦文, 游旭群, 2007)。Watter和Logan (2006)指出, RT1受SOA和不同难度T2的影响表明T1在进行中枢反应选择加工时 T2也进入了中枢加工器,T1和T2的反应选择并行得到了有效的加工。

到目前为止, 在绝大多数 PRP效应的研究中,对 T2主要采用较简单的刺激分类任务 (如箭头朝上还是朝下, 图形的颜色是绿色还是红色等), 但对于较复杂的需要进行语义加工的T2材料还尚未涉及。另外由于RSB模型关于RT1不受 SOA和T2难度影响这一预测的强影响力, 以往绝大多数研究者常把关注点放在T1对T2各阶段加工的影响上(Pashler & Johnston, 1989; Pashler, 1994b; Pashler et al., 2008), 近年来一些研究报告开始考察SOA和 T2难度是否同样对 T1各加工阶段产生影响(Tombu & Jolicoeur, 2002, 2003, 2005; Miller et al.,2009; Pannebakker et al., 2011; Piai & Roelofs,2013; Lien et al., 2011; Töllner, Strobach, Schubert,& Müller, 2012), 但鲜有研究关注T1和T2的相互影响。

针对瓶颈的位置也存在较多的争议, 目前大量的证据显示PRP效应产生于反应选择阶段, 瓶颈的调节机制源于中枢神经系统的结构性限制(如 RSB模型), 导致两个任务在反应选择水平上必须选择系列加工方式(Pashler & Johnston, 1989)。即使是认为在反应选择阶段能实现注意资源最优共享的CCS模型也认为干扰产生于两个任务的反应选择阶段。也有少量的研究显示瓶颈可能发生于两个任务的动作执行阶段, 如De Jong (1993)提出的双瓶颈模型(dual-bottleneck model)认为, 中枢瓶颈(central bottleneck)阻止两个任务的中枢加工平行进行, 反应触发(response initiation)瓶颈阻止两个反应被相继触发。De Jong (1993)认为RT2延迟是由于执行 T1的反应动作导致 T2的反应触发被延迟。对于反应触发瓶颈的验证, Töllner等人 (2012)运用单侧化准备电位(Lateralized readiness potential)发现, 当 T1产生动作执行需求时, T2的反应选择和动作执行被显著延迟。Ulrich等人(2006)发现, 当T1开始其反应执行动作时, RT2同样被显著延迟,以上两项研究都认为动作执行系统也属于心理不应(refractoriness)的一部分。目前对 PRP效应的研究成果难以有效整合起来。

为了进一步拓展 PRP效应受瓶颈机制限制的范围, 本研究依然采用标准的PRP范式, 但和传统PRP方法不同的是, 本研究融合Stroop任务来探讨PRP范式下当T1 (高低音辨别)处于中枢加工时, T1和 T2 (Stroop任务)的中枢反应选择能否被同时执行。采用 Stroop任务主要基于以下两点考虑：(1)Stroop任务一直被作为测量注意资源分配的“金标准” (gold standard, 见Roelofs, 2010)。当前Stroop任务的研究结果表明, 当颜色字的字色与字义两个维度冲突时, 对颜色字的颜色命名被显著延迟(Brown, Gore, & Carr, 2002; Appelbaum, Boehler,Won, Davis, & Woldorff, 2012), 以Stroop任务为材料除了能进一步拓展 PRP效应受瓶颈机制限制的已知范围外, 还能更好地揭示双任务加工中注意力资源分配的特征。(2) 在PRP范式中, 常常采用具有难度级差的T2, 以考察T2的难度效应是否对T1产生相应的影响。Stroop任务的特定属性表明它在控制任务难度上有独特的效果。大量的Stroop效应研究表明, 无论采用何种实验形式, 当字色与字义两个维度冲突时相比两个维度一致时被试表现出非常稳定的认知冲突, 用Stroop任务来控制T2的难度级差具有更好的稳定性。

2 实验一 注意力资源强竞争与双任务干扰

已有研究表明, 汉字的形、音、义具有无意识自动激活的特征(张积家, 陆爱桃, 2010)。按照CCS模型的假设, 当SOA较短时, 两个任务的中枢反应选择会快速重叠, T2和T1将会对有限的注意资源进行激烈的竞争, 只要 T2获得少量的注意资源,RT1会被延迟, SOA越短, RT1应该越长。同样, 在T2的 Stroop任务中, 字色和字义在冲突条件下对注意资源竞争的激烈程度要远高于二者一致条件下对注意资源的竞争。假如T1和T2可以共享有限的注意资源, 那么在冲突条件下T2将从T1上分享更多的注意资源, 因此, T2在字色和字义冲突条件下的RT1应长于一致条件下的RT1。但是按照RSB模型的假设, 无论SOA和T2难度如何变化都不会对 RT1产生显著的影响。本研究一方面验证 RSB模型和 CCS模型的核心假设, 另一方面为当代认知心理学研究中的并行加工和系列加工问题提供进一步的实验证据。

2.1 研究方法

2.1.1 被试

本科生49名, 男20名, 女29名。视力或矫正视力正常, 无色盲或色弱患者, 听力正常, 没有参加过类似的实验。

2.1.2 实验材料与仪器

本实验在联想奔Ⅳ计算机上完成, 所有刺激均呈现在 17英寸纯平显示器中央, 显示器分辨率为1024×768, 刷新频率为75 Hz。听觉材料为持续150 ms的低音和高音, 频率分别为300 Hz和1000 Hz,位速1144 Kbps, 音频采样大小16位, 音频采样级别44 kHz, 立体声。实验前要求被试认真倾听并能够非常清晰地辨别出两种声音的差异才能参加实验。视觉刺激由 3个颜色字(红、绿、蓝, 简称“色字”)和 3种颜色(红色、绿色、蓝色, 简称“字色”)相互组合构成, 字符大小均为56×54像素。3种颜色的色调、饱和度和亮度分别为：红色：0、240和120; 绿色：80、240和120; 蓝色：160、240和120。字色与字义的条件匹配有：匹配一致共3种,红字–红色、绿字–绿色、蓝字–蓝色; 匹配冲突共6种, 如红字用绿色或蓝色书写。考虑到匹配一致和冲突条件下的平衡因素, 匹配一致在每种处理条件下重复呈现2次。为了消除高音和低音可能存在的差异, 所有刺激组合在高音和低音条件下出现的概率相同。因此, 每种实验处理条件下有12 (条件匹配) × 6 (SOA) × 2 (高音、低音) = 144 次刺激组合,重复呈现4次, 正式实验总次数为576次。所有色字均呈现在白色背景上。

2.1.3 实验设计

为了检验T2对T1的影响, T1和T2均采用2条件匹配(字色与字义一致、冲突) × 6 SOA (50 ms、100 ms、200 ms、300 ms、500 ms、800 ms)被试内设计。因变量为被试的反应时和正确率。

2.1.4 实验程序

实验程序用E-prime 1.1软件编制。每次实验开始时在屏幕中央呈现注视点“＋”500 ms, 接着出现500 ms的空屏, 空屏结束后出现声音刺激, 呈现时间为 150 ms, 视觉刺激从声音呈现后 50 ms、100 ms、200 ms、300 ms、500 ms或 800 ms出现, 时间为200 ms, 视觉刺激消失后为2300 ms的空屏等待被试作出反应, 被试作出反应后呈现1000 ms的空屏。对 T1要求被试听到低音用左手中指按“Z”键, 听到高音用左手食指按“X”键。对T2要求被试忽略字义只对字色作出反应, 红色用右手食指按右侧小键盘“1”键, 绿色用右手中指按“2”键, 蓝色用右手无名指按“3”键。告知被试两个任务都非常重要, 对两个任务都做快而准确的反应, 但对 T2作出反应之前必须先完成对T1的反应。当声音刺激或视觉刺激在2500 ms (视觉刺激控制时间为视觉呈现 200 ms＋空屏等待2300 ms)内没有作出反应时, 该次实验的反应时数据不被记录, 算作一次错误反应。正式实验前被试先进行50次实验练习, 熟练掌握实验对左手和右手的按键反应要求, 只有练习正确率达到90%以上才能进入正式实验。正式实验每呈现50次刺激休息一次, 共休息11次, 休息时间由自己确定, 整个实验过程约持续60 min。

2.2 结果

对数据进行统计分析前, 剔除4名T1或T2正确率低于80%或对T1没有作反应的被试, 剔除2.5个标准差以外的反应时数据。由于T1和T2的平均正确率均在93%以上, 故对正确率不再做进一步的处理和分析, 各处理条件下的 RT1和 RT2结果如表1和表2所示。

2.2.1 声音任务

按照RSB模型, T1的难度和复杂度使其中枢和中枢前阶段延长1 ms, RT1和RT2将相应延长1 ms。那么本研究中的高音和低音这两种不同的音调辨别任务在刺激难度上存在显著的差异吗？为了验证这种可能性, 事先对高音和低音条件下的数据进行配对t检验, 结果发现二者的差异不显著,

t

(44)= 1.51,

p

>0.05, 说明两种不同的音调辨别任务在刺激难度上无显著的差别, 假如RT1随T2和SOA组合条件的变化而变化, 那么这个变化不是 T1本身的难度差异造成的, 原因只能来自于T2和SOA组合产生的难度和复杂度的变化。因此, 对RT1的数据同样以条件匹配和SOA为组内变量进行2×6的重复测量多元方差分析。

表1 不同SOA条件下声音任务的反应时(ms)及标准差

表2 不同SOA条件下视觉任务的反应时(ms)及标准差

对RT1的方差分析发现, 条件匹配的主效应显著,

F

(1,44) = 8.67,

p

<0.01, 当T2在字色和字义一致时RT1 (1007 ms)更快, 当T2在字色和字义冲突时RT1 (1021 ms)显著变慢; SOA的主效应非常显著,

F

(5,220) = 15.84,

p

<0.001, SOA在50 ms、100 ms、200 ms、300 ms、500 ms和 800 ms时的 RT1分别为 993 ms、981 ms、982 ms、999 ms、1036 ms和1093 ms。进一步的配对比较发现, SOA在50 ms、100 ms和200 ms三种条件下的RT1两两差异均不显著(

p

>0.05), SOA在300 ms条件下的RT1除了和SOA在50 ms与100 ms条件下的差异不显著外, 和其他三种 SOA条件下的 RT1两两差异均显著(

p

<0.05), SOA在500 ms和800 ms两种条件下的RT1与其他所有SOA条件下的RT1两两差异均显著(

p

<0.01)。总体上出现随着SOA的延长, RT1延长的趋势。条件匹配和 SOA的交互作用不显著,

F

(5,220) = 0.50,

p

>0.05。

2.2.2 视觉任务

对RT2的方差分析发现, 条件匹配的主效应非常显著,

F

(1,44) = 142.29,

p

<0.001, 一致条件下的RT2 (936 ms)显著快于冲突条件下的 RT2 (1015 ms); SOA的主效应非常显著,

F

(5,220) = 289.09,

p

<0.001, 随着SOA的缩短, RT2线性延长, SOA在50 ms、100 ms、200 ms、300 ms、500 ms和 800 ms条件下的RT2分别为1149 ms、1092 ms、1006 ms、946 ms、863 ms、780 ms。进一步的配对比较发现,两两差异均达到了非常显著的水平(

p

<0.001)。条件匹配和 SOA的交互作用不显著,

F

(5,220) = 1.07,

p

>0.05。

2.2.3 声音任务和视觉任务的相互关系

为了进一步检验T1和T2的加工是否产生相互影响, 对RT1和RT2的数据作进一步的处理和分析,图3为各SOA条件下RT1和RT2的交互效应图。方差分析结果表明, RT1和RT2的交互作用非常显著,

F

(5,220) = 320.66,

p

<0.001。进一步的简单效应分析发现, SOA在200 ms条件下的RT1和RT2差异不显著, 其余5种SOA条件下的RT1和RT2差异均达到了显著或非常显著的水平, 分别为：50 ms:

F

(1,44) = 60.77,

p

<0.001; 100 ms:

F

(1,44) = 27.87,

p

<0.001; 300 ms:

F

(1,44) = 6.81,

p

<0.05; 500 ms:

F

(1,44) = 44.17,

p

<0.001; 800 ms:

F

(1,44) = 65.39,

p

<0.001, 表明 T1和 T2之间产生了实质性的相互影响。

图3 实验一 T1和T2的交互效应图

2.3 讨论

在RT2上出现随着SOA的缩短RT2线性延长,PRP效应非常显著的现象, 说明 T1的反应选择对T2的加工产生了非常显著的影响, 即使字色和字义一致条件下依然存在。条件匹配的主效应显著,出现一致条件下的 Stroop促进效应和冲突条件下的Stroop干扰效应, 说明字义被无意识激活后和当前的颜色任务产生相互影响。在RT1上, 条件匹配和SOA的主效应同样显著, 说明不同长短的SOA和不同难度的T2对T1的加工产生了显著的影响。T1和T2的交互作用非常显著, 说明T1和T2的加工相互影响、相互制约, 该结果并不支持RSB模型的假设。但本研究却发现RT1随着SOA的延长而延长, 随着 SOA的缩短而缩短, 这一点用CCS模型也无法作出合理的解释。

3 实验二 注意力资源弱竞争与双任务干扰

实验一结果证实在中枢阶段T1和T2的反应选择能够同时得到加工。目前解释Stroop效应的自动化加工理论认为, 字义属于自动化加工过程, 无需人的意识控制; 而字色属于控制性加工过程, 需要人有意识地进行控制, 字义的激活速度要比字色的激活速度快100 ms～200 ms (Roelofs, 2010), 字义的自动激活除了在T2上产生了非常显著的Stroop效应外, 在T1上也存在当T2的字色和字义一致时RT1更快, 当T2的字色和字义冲突时RT1显著变慢的类似Stroop效应, 说明当T2的难度较大时T2确实从T1上分享了更多的注意资源, T2和T1对有限的注意资源展开了激烈的竞争。若实验要求被试忽略字色, 那么对具有控制性加工特征的字色的激活将会大幅减弱, 这是否将有效避免字色和字义两个维度对有限注意资源的竞争, 从而减弱 T2从 T1上抢夺有限的注意资源, 从而减弱或消除双任务的相互干扰？基于以上假设, 实验二重在考察被试在忽略字色, T2两个维度对注意资源弱竞争或无竞争条件下, T1和T2的中枢反应选择能否同时得到加工以及 RT1是否不受 SOA和T2变化的影响。

3.1 研究方法

3.1.1 被试

本科生52名, 男19名, 女33名。视力或矫正视力正常, 无色盲或色弱患者, 听力正常, 没有参加过类似的实验。

3.1.2 实验设计

T1和T2均采用2条件匹配(字色与字义一致、冲突) × 6 SOA (50 ms、100 ms、200 ms、300 ms、500 ms、800 ms)被试内设计。因变量同实验一。

3.1.3 实验材料与仪器

同实验一。

3.1.4 实验程序

实验程序基本同实验一。不同之处在于：对T2要求被试忽略字色只对字义作出反应, 看到“红”字用右手食指按右侧小键盘“1”键, “绿”字用右手中指按“2”键, “蓝”字用右手无名指按“3”键。

3.2 结果

对资料进行统计分析之前, 剔除3名T1或T2正确率低于 80%的被试, 剔除 2.5个标准差以外的反应时数据。由于T1和T2的平均正确率均在94%以上, 同样对正确率不再做进一步的处理和分析, 各处理条件下的RT1和RT2结果如表3和表4所示。

3.2.1 声音任务

对高音和低音条件下的RT1数据进行检验, 发现二者的差异不显著,

t

(48) = 1.47,

p

>0.05。因此对RT1的数据以条件匹配和SOA为组内变量进行2×6的重复测量多元方差分析。对RT1的方差分析发现, 条件匹配的主效应显著,

F

(1,48) = 8.77,

p

<0.01, 当T2在字色和字义一致时RT1 (913 ms)更快, 当T2在字色和字义冲突时的RT1 (925 ms)显著变慢; SOA的主效应非常显著,

F

(5,240) = 14.50,

p

<0.001, SOA在50 ms、100 ms、200 ms、300 ms、500 ms和 800 ms条件下的RT1分别为 896 ms、894 ms、895 ms、896 ms、947 ms和983 ms。进一步的配对比较发现, SOA在50 ms、100 ms、200 ms和300 ms四种条件下的RT1两两差异不显著(

p

>0.05), 但SOA在500 ms和800 ms两种条件下的 RT1与其他所有 SOA条件下的RT1两两差异均显著 (

p

<0.001)。总体上出现随着SOA的延长, RT1延长的趋势。条件匹配和SOA的交互作用不显著,

F

(5,240) = 0.80,

p

>0.05。

表3 不同SOA条件下声音任务的反应时(ms)及标准差

表4 不同SOA条件下视觉任务的反应时(ms)及标准差

3.2.2 视觉任务

对RT2的方差分析发现, 条件匹配的主效应非常显著,

F

(1,48) = 43.56,

p

<0.001, 一致条件下的RT2 (878 ms)显著快于冲突条件下的RT2 (908 ms);SOA 的主效应非常显著,

F

(5,240) = 315.49,

p

<0.001, 随着SOA的缩短, RT2线性延长, SOA在50 ms、100 ms、200 ms、300 ms、500 ms和 800 ms条件下的RT2分别为1063 ms、1013 ms、920 ms、853 ms、789 ms和719 ms。进一步的配对比较发现,两两差异均达到了非常显著的水平(

p

<0.001)。条件匹配和 SOA的交互作用不显著,

F

(5,240) = 0.59,

p

>0.05。

3.2.3 声音任务和视觉任务的相互关系

对RT1和RT2的数据作进一步的处理和分析,图4为各SOA条件下RT1和RT2的交互效应图。方差分析结果表明, RT1和RT2的交互作用非常显著,

F

(5,240) = 337.33,

p

<0.001。进一步的简单效应分析发现, 除SOA在200 ms条件下的RT1和RT2差异不显著外, 其余SOA条件下的RT1和RT2两两差异均达到了显著或非常显著的水平, 分别为：50 ms:

F

(1,48) = 115.48,

p

<0.001; 100 ms:

F

(1,48) =65.78,

p

<0.001; 300 ms:

F

(1,48) = 7.29,

p

<0.05; 500 ms:

F

(1,48) = 77.35,

p

<0.001; 800 ms:

F

(1,48) =86.37,

p

<0.001, 表明T1和T2之间产生了实质性的相互影响。

图4 实验二 T1和T2的交互效应图

3.3 讨论

实验二同样发现, 在RT2上存在随着SOA缩短, RT2线性延长, PRP效应非常显著的现象。条件匹配的主效应显著, 说明字色依然被有效激活。在RT1上SOA和T2的主效应均显著, 说明不同SOA和不同难度T2的变化对T1的加工产生了显著的影响。T1和T2的交互作用非常显著, 说明T1和T2的加工相互影响、相互制约。本研究同样发现RT1随着SOA的延长而延长, 随着SOA的缩短而缩短,这一点用CCS模型同样无法作出合理的解释。

4 综合讨论

RSB模型基于离散加工阶段的假设, 认为 T1和T2的反应选择是独立的、系列的, 在T1的反应选择完成之前, T2的反应选择无法开始, 因此RSB模型认为RT1独立于SOA和T2难度的变化。而CCS模型认为T1和T2的反应选择能并行进行, 二者可以共享有限的中枢注意资源, RT1显著受SOA和T2难度变化的影响。由于RSB模型的巨大影响力, 以往心理学家采用PRP范式来考察人类对重叠任务的认知加工时, 经常把注意力放在T1对T2所产生的影响上, 往往忽略了T2对T1是否产生相应的影响。Tombu和Jolicoeur (2003)指出, 对PRP效应的分析必须考虑T1的反应模式。本研究不仅关注T1对T2各加工阶段的实质性影响, 同时还关注SOA和T2难度级差对T1各加工阶段的间接影响以及在不同SOA条件下T1和T2的动态变化关系,以全面了解PRP效应的特征。

在T1上, 两个实验结果均发现RT1随着SOA的缩短而变快, 随着SOA的延长而延迟, 这一结果和RSB模型的预测相矛盾。按照RSB模型的假设,T1的中枢瓶颈阶段(B)和T2非瓶颈阶段(A或C) 的加工能够并行进行, 若T2对T1产生干扰, 那么干扰只能来自于T1和T2的中枢反应选择发生重合,T2对T1的干扰来自于T2的中枢反应选择阶段。另外, 两个实验结果均发现了T1和T2间存在显著的交互效应, 这些结果用 RSB模型都无法作出合理的解释。

但按照 CCS模型的假设, 当有限的注意资源被分配到两个任务上时, 由于两个任务可用的注意资源量都相应减少, RT1和RT2都会随着SOA的缩短而延长。但本研究发现在短 SOA条件下的 RT1更快, 而长SOA条件下的RT1显著变慢, 这一点用RSB模型和CCS模型关于瓶颈只产生于反应选择阶段的假设无法作出合理的解释, 但该结果支持反应触发瓶颈(De Jong, 1993)以及反应执行属于瓶颈加工的一部分的观点(Ulrich et al., 2006; Töllner et al., 2012), 该结果说明 T1的动作执行仍然受到类似瓶颈机制的制约(理由见修正模型重叠情境三)。综合数据结果, 本研究认为, 反应选择属于主瓶颈,反应执行属于次瓶颈, 二者的认知加工都需要占用注意资源, 但反应选择需要更多的注意资源才能保证任务的正常进行, 而反应执行需要较少的注意资源就能完成。CCS模型之所以不能解释本研究结果,主要原因在于 CCS模型没有考虑到反应执行仍然属于瓶颈加工的一部分, 图5为本研究对CCS模型的修正图。

图5 CCS模型修正图

根据修正的模型图, 本研究认为, 在重叠的任务情境中, T1和T2在反应选择和反应执行阶段仍然采用注意资源共享的并行加工方式, 但分配到两个任务上的注意资源总量是固定的、有限的(总量为1), 为了提高双任务的操作效率, T1和T2对资源的共享遵循速度和效益权衡的原则, T1和T2在不同的加工阶段有以下4种重叠情境：

(1)重叠情境一：T1的知觉加工和部分反应选择与T2的知觉加工重叠, 主要适合于图5中Case E以及本研究中SOA为50 ms等很短SOA条件下的重叠情境。在该情境下, 由于 T1的知觉加工属于非瓶颈加工阶段(由于本研究没有操纵对不同难度 T2的知觉识别加工, 无法对该阶段的加工进行精确检测, 所以仍然认为该阶段为非瓶颈阶段), T1和 T2的知觉加工虽然共享有限的注意资源, 但二者的加工速度都接近单任务条件下的速度。当 T1完成知觉加工开始反应选择加工时, T1的反应选择仍占有100%的注意资源, T1反应选择加工的速度仍然接近单任务条件下的加工速度。

(2)重叠情境二：T1的反应选择与T2的反应选择重叠, 主要适合于图 5中 Case E以及本研究中SOA为100 ms和200 ms等较短SOA条件下的重叠情境。在该情境下, T1正在进行其反应选择但还没有完成其反应选择加工时, T2也进入中枢加工器开始其反应选择, 这时由于注意资源的总量有限,二者的反应选择对有限的注意资源展开激烈的竞争。为了避免中枢加工器的超负荷, 被试会策略性的把趋近100%的注意资源优先分配到T1上供其完成反应选择, 但在调整注意资源的过程中有效分配到 T1上的注意资源量会相应减少(如从 100%减少到90%), T1的加工速度相比占有趋近100%注意资源时的加工速度开始变慢, RT1出现少量的延迟。T2由于得到的注意资源量非常少(如10%), T2的反应选择进展非常缓慢, RT2显著延迟。但在稍长的SOA条件下(如300 ms或更长), T1与T2的反应选择重叠越来越少, T1占有绝大部分注意资源量的时间越少, T2可得到的注意资源量越多, RT2越快。

(3)重叠情境三：T1的反应执行与T2的反应选择重叠, 主要适合于图5中的Case E以及本研究中SOA为500 ms和800 ms等较长SOA条件下的重叠情境。在该情境下, T1占有趋近100%的注意资源量完成其反应选择后T2才进入中枢加工器开始其反应选择。这时 T1开始反应执行, 由于反应选择属于主瓶颈, 被试会策略性地把绝大部分甚至100%的注意资源分配到T2上, RT2迅速加快。而T1用于其反应执行的注意资源量非常少, RT1显著延迟, T2的反应选择持续时间越长, RT1越长。这就是本研究中两个实验均发现RT1随着SOA的延长而延长, 随着SOA的缩短而缩短的主要原因。从这个意义上讲, 两个任务的反应执行阶段确实并非无需注意监控的非瓶颈加工阶段, 对T1和T2的反应执行加工同样需要分配较多的注意资源量且在人的意识控制条件下才能有效完成。中枢加工器对注意资源的调节和支配不仅存在于反应选择阶段,在反应执行甚至在整个认知加工过程中都可能存在, 这一点支持De Jong (1993)、Ulrich等人(2006)和 Töllner等人(2012)关于反应执行属于瓶颈加工的观点。当两个任务的反应选择和反应执行重叠后,被试似乎会依据任务是否超出认知加工负荷的极限而策略性地调整注意资源的分配方案, 在认知加工模式上也会根据认知加工负荷的极限与可得到的注意资源的多少策略性地采用序列加工或并行加工模式。

随着 T2完成反应选择开始其反应执行时, T1的反应执行和 T2的反应执行重叠, 由于二者都为次瓶颈加工阶段, T1和T2的反应执行能够均分注意资源, 二者对反应的动作执行速度都会减慢。但当T1的反应执行完成后, T2的反应执行速度接近单任务条件下的加工速度。

(4)重叠情境四：T1的反应选择和T2的知觉加工重叠, 主要适合于图5中的Case F以及更长SOA条件下(如1000 ms及以上)的重叠情境。在该情境下, T2的知觉加工对注意资源的需求量很少, 二者认知加工的重叠对有限的注意资源不会产生激烈的竞争, T1将拥有绝大部分甚至100%的注意资源进行其反应选择。随着加工的进展, 当 T1的反应执行和 T2的反应选择重叠后, 就出现重叠情境三描述的加工过程, 即 T1的反应执行速度下降, T2的反应选择和部分反应执行被延迟。

对于 T2的难度变化对 RT1的影响这一问题,RSB模型假设RT1始终不会受T2难度变化的影响,但CCS模型认为RT1会显著受T2难度变化的影响。本研究两个实验结果都发现当T2在字色和字义冲突时的RT1要显著慢于一致时的RT1, 这一点验证了本研究关于字色和字义在冲突条件下T2从T1上分享了更多的注意资源以及T1和T2的加工可以共享有限的注意资源的假设。SOA同样对T1产生了显著的影响, 尽管SOA和T2的难度与复杂度对T1的影响相对于T1对T2的影响来说要小得多, 但这种影响实质性的存在, 这一点完全符合本研究CCS修正模型的预测但拒绝RSB模型的假设。

在 T2上, 两个实验结果一致性地表明, 随着SOA的缩短, RT2显著延迟, PRP效应十分显著, 这和前人对PRP效应的研究结果一致(Pashler, 1994b;Tombu & Joliceor, 2002, 2005; Pashler et al., 2008;Pannebakker et al., 2011), 说明PRP效应是人类认知加工中的固有限制机制, 这种限制机制广泛存在于人类的认知、反应选择以及动作执行系统中。黄琳和葛列众(2001)认为, 结构限制、信息干扰和资源竞争是造成双任务操作成绩下降的三个相互独立的因素。结合本研究结果, 我们认为, 瓶颈的结构限制机制可能是存在的, 但在双任务加工中, 类似瓶颈性质的调节和制约机制主要反映了人类对多重信息加工能力的限制机制。由于注意资源量的有限性, 当两个任务同时需要进行反应选择和反应执行加工时, 人总是寻求对有限的注意资源进行最优的分配和共享, 一个任务占用更多的注意资源将导致另一任务可获得的注意资源量减少, 注意资源量的多寡直接决定了该任务的加工效率, 注意资源限制是产生典型PRP行为结果的主要原因。

对于认知延迟位置, RSB模型认为在短的SOA条件下, 当 T1进行反应选择时, T2的反应选择处于暂时的停顿(delay)状态, 只有 T1完成其反应选择后 T2才能进入瓶颈开始其反应选择, 假如实验控制使难度较大的T2延长其知觉加工10 ms, RT2则不会相应地增加 10 ms, 因为复杂的、难度大的T2可以充分利用等待瓶颈释放的时间来完成其知觉加工, T2的难度不影响RT2值的大小(图1, 瓶颈测试原理3, Pashler, 1994a)。而在长SOA时, 由于T1已经完成了反应选择, T2能顺利得到加工, 难度大、知觉加工时间长的T2会产生与其难度相应的延迟, 这就是 SOA与 T2难度间的低加交互(underadditive interaction)效应。RSB模型最基本的预测是 SOA和 T2难度间存在显著的低加交互效应。但本研究两个实验均发现当字色和字义一致时的RT2显著快于字色和字义冲突时的RT2, 且SOA和T2难度间不存在交互效应, 这一点符合RSB模型瓶颈测试原理4 (Pashler, 1994a)。按照原理4, 如果不同难度的T2与SOA无交互作用, 那么各SOA条件下T1对T2的延迟正好处于T2的瓶颈或瓶颈后的加工阶段, 延迟的时间正好等于 T2在瓶颈中加工复杂的反应选择所花费的时间, 二者具有相加效应(additive effect)。按照瓶颈测试原理4, 在本研究中各SOA条件下, 无论T1正在进行反应选择还是反应执行加工, T1对T2的认知延迟主要产生于T2的反应选择或反应执行阶段, T1的反应选择或反应执行对 T2的反应选择或反应执行产生延迟,同样说明在反应执行阶段仍然可能产生类似瓶颈的制约机制。在短SOA条件下, T1对T2延迟的始点产生于T1的反应选择阶段, 反应选择是主瓶颈,所以在短SOA条件下T1对T2的延迟更多; 在长SOA条件下, T1对T2延迟的始点产生于T1的反应执行阶段, 反应执行是次瓶颈, 所以长SOA条件下T1对T2的延迟较少。同样, 难度较大的T2由于知觉加工的延长, T1和T2的反应选择重合较晚,二者反应选择的重叠部分较少, T1能更快地进入到反应执行阶段, 当 T2的反应选择占用了大量的注意资源时, T1的反应执行速度大幅下降, 因此较难T2条件下的 RT1要显著慢于较简单 T2条件下的RT1。

本研究两个实验也一致性地发现了 T1和 T2间显著的交互作用, 说明 T1和 T2的加工相互影响、相互制约, 这一点有力地说明RSB模型关于双任务加工中只存在 T1对 T2的单向干扰, 不存在T1和T2相互干扰的预测是站不住脚的, 同时也充分证明了本研究修正模型中关于反应选择和反应执行都属于瓶颈阶段, 且两个瓶颈阶段都能同时处理两个或多个刺激的假设。

本研究仅仅检测了在重叠的双任务加工中, 两个任务在中枢反应选择和反应执行阶段的相互干扰效应, 进一步的研究重在探讨两个任务的知觉加工阶段是否同样需要占用较多的注意资源, 即 T2的知觉加工是否对T1各阶段的加工产生显著的影响, 以全面揭示双任务干扰的实质。本研究的实验证据对于理解人类自身加工能力的有限性具有非常重要的实际价值, 因为在当前人机系统中对机器的设计主要依赖于人类操作能力的水平, 更好地理解人类认知和操作能力的限制机制, 在机器和程序设计系统中充分利用人工智能具有的强大记忆力、信息的快速搜索和准确的执行能力来辅助人类认知加工和操作能力的不足, 以最大限度地提高人类在复杂认知和决策任务中的工作效率。

5 结论

(1)在重叠的双任务情境中, T1的中枢加工导致在T2上出现显著的PRP效应, T2的中枢反应选择对T1的反应选择和反应执行加工同样产生显著的影响。SOA以及T2的难度与复杂度实质性地影响了T1的反应选择和反应执行加工。

(2)当两个任务同时需要进行中枢反应选择加工时, 一个任务占用更多的注意资源将导致另一任务获得较少的注意资源, 注意资源量的多寡直接决定了该任务的加工效率。

(3)两个任务的加工相互影响、相互制约, 这种制约机制不仅仅存在于中枢反应选择阶段, 在反应执行阶段仍然存在。

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