乒乓球运动经验对动态信息识别过程影响的事件相关电位特点

金晨曦 李安民 陶莹

上海体育学院（上海200438）

乒乓球运动是一项以速度快、 变化多为显著特点的对抗性技能主导类运动项目，具有体积小、速度快、旋转强、变化多端的特点，所以在竞技比赛中乒乓球项目的制胜因素为速度、旋转、准确、力量以及变化。这些制胜因素对运动员的应变能力、神经反应的灵敏性、协调性和稳定性等提出了较高要求。

乒乓球运动的特质使运动员在特定情境中的能力表现均优于普通人。 李安民等[1]的研究发现，乒乓球运动员在处理运动情境信息过程中， 其反应时和准确性具有明显优势。 张玉慧[2]、王丽岩[3]等研究发现，乒乓球运动员识别发球动作时具有大脑皮层活动减少、 效率更高的特征。 而在非专项运动情境中，杨爱华等[4]的研究发现， 乒乓球运动员对一般视觉刺激的加工比普通大学生迅速，并且其加工过程与大学生有一定区别。根据前人研究，我们发现，对于乒乓球运动员能力的研究可根据是否在专项运动情境下进行分为两类， 一类在专项情境下的刺激材料多为动态视频，其信息量较大，比较符合乒乓球运动的特征，但由于其包含专项情境，故无法推测乒乓球运动员具有的这些优势是否发生迁移，使其一般的认知能力也有所提高；另一类为一般情境下的刺激材料，多为静态图片，其信息量较小，基本不具备乒乓球运动特征， 所以研究得到的结果与乒乓球运动的关联性则有待考证。因此，本研究根据乒乓球“快、准、狠、变、转”的技术指导思想设计出非专项运动情境下的动态视频作为刺激材料， 选择动态图像识别任务考察乒乓球运动员对动态信息的知觉识别过程。同时，为了突显动态信息量大的特点，在保证被试有相同动作反应的基础上， 采用词汇图片作为静态刺激材料，选取词汇判断任务为对照实验，普通大学生为对照组。本研究观测乒乓球运动员和普通大学生对动、静态视觉刺激的认知加工过程， 考察二者的认知加工过程是否存在差异，并提出假设：乒乓球运动员对动态图像信息的识别存在优势， 其认知加工过程与普通大学生有显著差异；而对静态词汇信息的判断，乒乓球运动员与普通大学生无显著差异，但在认知加工过程中，乒乓球运动员可能会受其自身特质的影响。

由于乒乓球运动反应速度快， 因此在极短的反应时中对运动员认知加工过程进行观测分析就需要具有很高时间分辨率的研究技术。 事件相关电位技术（ERP）测量指标单位可精确至毫秒级，其观测到的各ERP 成分可较精确地反映大脑认知加工过程：N1/P1为视觉早期成分，代表对目标刺激的注意与觉察，特别是大脑枕区的N1 代表对目标的选择性注意[5]；P2 与目标刺激的早期识别有关[6]，代表对感觉输入信息的整合加工并且同已有经验的比较过程[7]；P3 则反映了受注意和工作记忆联合调控的认知加工过程， 其幅值代表了信息加工容量[8]。 本研究选取以上ERP 成分进行分析比较， 探讨乒乓球运动员对动态信息认知加工过程中的优势。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

乒乓球运动员组：19 名男性乒乓球运动员， 年龄19.89 ±1.85 岁，国家二级运动员，至少有5 年的专业乒乓球训练经历。 对照组：20 名普通男性大学生（术科），年龄20.55±1.57 岁，无专业乒乓球运动经验。所有被试视力或矫正视力正常，均为右利手，无脑部损伤或精神疾病史，符合脑电实验的被试要求。所有被试均签署知情同意书。

1.2 实验设计

采用两因素设计，实验组和对照组为被试间变量，实验任务为被试内变量； 实验的因变量为行为数据和脑电数据。

1.3 实验任务与材料

本实验的目标任务分为图像识别任务和词汇判断任务，被试需根据呈现的目标刺激做出选择反应，判断其是顺时针还是逆时针。 实验时为了避免利手带来的干扰，采取平衡设计，运动员组的10 名被试和大学生组的10 名被试用左手食指按“1”键做“顺时针”反应，用右手食指按“3”键做“逆时针”反应；另一半被试则相反。

图像识别任务中目标刺激为带有缺口并旋转的圆， 圆形直径4 cm， 为灰底白色线条图形， 视角约为3°。 缺口的起始位置有8 种，分别为0°（正上方）、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°（图1）。 首先呈现一个缺口圆，时间为40 ms；接着呈现经过逆时针或者顺时针旋转90°的圆，时间为30 ms；最后呈现经过逆时针或者顺时针旋转180°的圆，呈现时间为40 ms。 根据似动原理， 由这3 张图片构成了顺时针或逆时针旋转180°的缺口圆，加上显示屏的刷新时间，实际呈现时间约为180 ms 的视频（图2）。 由8 种不同的起始缺口位置和两种不同的旋转方式结合为16 种不同的刺激。

图1 旋转图形起始位置示意图

图2 动态视频（目标刺激）示意图

对照实验为词汇判断任务， 其中目标刺激为含有顺时针或逆时针运动语义的名词或动词各10 个。 首先选取含有顺时针或逆时针运动语义的名词或动词各22个， 请与被试有同等文化水平的大学生10 人对44 个词语做选择判断， 根据统计结果从顺时针和逆时针两类中各选取判断正确率由高到低的前10 个词语，再按词的词频、结构方式和笔画数匹配。 目标词为宋体、24号、灰底白色字，其宽度约为3 cm，字高约为1 cm。 目标词分别为：顺时针（分针、时针、秒针、扇叶、日晷、负角、紧螺丝、紧瓶盖、螺旋桨、左侧旋）、逆时针（竞走、台风、飓风、正角、赛跑、公转、松螺丝、松瓶盖、右侧旋）。

1.4 实验设备与流程

本实验在脑电实验室进行， 主试在控制间控制程序记录数据，被试在操作间独立完成实验任务。被试舒适地坐在实验桌前，保证眼睛与显示屏中心水平，距离为80 cm。 实验采用19 英寸显示器（LG E1948S，响应时小于5 ms）进行，显示器刷新率为75 Hz，分辨率为1024×768 像素。

实验前做好各项脑电实验的准备工作， 包括让被试适应实验环境，熟知实验流程，佩戴电极帽。 本实验使用按照国际10-20 标准系统扩展的64 导电极帽，其电极为Ag/AgCl 电极，物理参考点为FCz 点，接地点为AFz 点，垂直眼电（VEOG）置于左眼框下方1 cm 处，水平眼电（HEOG）置于右眼外侧1 cm 处，实验时在各电极注入导电膏，保证各电极与头皮之间阻抗小于5 kΩ以下。EEG 经放大器放大后连续记录，采样频率为500 Hz/导，记录过程由BP Recorder 软件完成。

实验时，操作间内光线柔和、室温舒适，让被试除了手指做按键反应外尽量减少其他身体动作， 以保证记录的脑电数据真实有效。

1.5 实验程序

实验程序采用反应时实验的标准化软件Eprime2.0 软件编制。

首先屏幕中央呈现一个注视点“＋”，200 ms；然后呈现目标刺激（任务一为视频180 ms、 任务二为词语200 ms）；给被试1700 ms 的灰屏反应窗，之后进入下一次试验（图3），要求被试判断呈现的目标刺激是顺时针还是逆时针，并做按键反应。 在正式实验中每个任务的目标刺激呈现120 次，其中顺时针60 次，逆时针60次，但其出现顺序是随机的。这120 次试验被分成2 个block，被试在block 间短暂休息一会儿。 被试先进行练习实验， 当其熟悉实验流程以及正确率达到稳定水平后开始正式实验。

图3 两目标任务程序示意图

1.6 数据采集与处理

行为数据用E-prime2.0 软件记录， 在Excel 中形成数据表并预处理， 剔除均值加减3 个标准差之外的异常值后进行重复测量方差分析。

ERP 数据采用Brain Vision Recorder Version 1.03软件连续记录，使用BP Analyzer 软件对数据进行离线分析， 从中提取和叠加有效的ERP 成分进行分析处理。 ERP 成分提取方法如下：以Tp9/Tp10 的平均电位为参考， 利用ICA 矫正眨眼伪迹， 去除50 Hz 市电干扰，根据所选参考电极对EEG 进行滤波，去除100 ms之内峰值大于100 μV 和小于0.5 μV 的片段， 以所选电极点为参考电极对EEG 片段进行滤波，剔除波幅大于50 μV 的片段。分析时采用刺激锁时方式，从目标刺激呈现开始进行EEG 片段切分，分析0～1000 ms 内的ERP 成分，以事件前100 ms 的脑电波形为基线，对各EEG 片段进行基线校正， 统计分析两组被试的潜伏期和波峰。选取枕区（Oz、O1、O2）、中央顶区（Cz、C3、C4）、顶区（Pz）、额区（Fz、F3、F4）作为分析点，分析波包括N1、P2 和P3。 乒乓球运动员组有2 个被试的脑电数据漂移严重，被删除。

1.7 统计学分析

使用SPSS17.0 对反应时数据进行2（组别：乒乓球运动员、普通大学生）×2（任务类型：图像识别、词汇判断）两因素重复测量方差分析。分别以两组被试在电极点处脑电成分的波幅和潜伏期为因变量，进行2（组别：乒乓球运动员、普通大学生）×2（任务类型：图像识别、词汇判断）×n（电极点个数）3 因素重复测量方差分析。对不满足球形检验的统计量采用Greenhouse Geisser法矫正自由度和P 值，事后比较采用LSD 法。

2 结果

2.1 行为数据结果

2.1.1 乒乓球运动员与普通大学生完成两目标任务的正确率比较

图像识别任务和词汇判断任务中， 两组被试的反应正确率均无显著差异，基本情况见表1：Z图= 0.60，P> 0.05；Z词= 0.86，P > 0.05。

表1 两组被试完成两种目标任务的反应正确率的总体率差异检验（单位：比例）

2.1.2 乒乓球运动员与普通大学生完成两目标任务的反应时比较

对反应时进行2（组别：乒乓球运动员、普通大学生）×2（任务类型：图像识别、词汇判断）的两因素方差分析，基本情况见表2。 结果显示：组别主效应极显著，F（1，37）= 25.19，P < 0.001，乒乓球运动员的反应时极显著小于普通大学生；任务类型主效应极显著，F（1，37）= 73.74，P < 0.001， 被试完成图像识别任务的反应时显著大于词汇判断任务。 组别和任务类型的交互作用不显著，F（1，37）= 1.22，P > 0.05。

表2 两组被试正确反应的反应时的平均数和标准差（单位：毫秒）

2.2 脑电数据结果

2.2.1 枕区的N1 成分

通过枕区（OZ、O1、O2）电极点的总平均图（图4）可以发现， 两组被试在目标刺激出现后都诱发了明显的N1 成分。 潜伏期的分析结果为：电极点主效应显著[F（2，70）= 5.947，P = 0.004]， 其 中OZ 点 潜 伏 期 最 短（143.77 ± 3.27 ms），O1 点最长（155.38 ± 2.99 ms）。 组别主效应[F（1，35）= 0.149，P = 0.702]和任务类型主效应[F（1，35）= 0.135，P = 0.727] 均不显著， 各因素间无交互作用。 波幅分析结果为：电极点主效应[F（2，70）= 0.158，P =0.850]、组别主效应[F（1，35）= 2.919，P = 0.096]和任务类型主效应[F（1，35）= 0.499，P = 0.497]均不显著。电极点、任务类型和组别三者间有显著的交互作用， 简单效应分析发现：图像识别任务中OZ 点（P = 0.009）和O2 点（P =0.017）上的组别效应显著，其中OZ 点上乒乓球运动员的波幅为-4.36 ± 0.47 μV， 普通大学生为-2.61 ± 0.43 μV， 其中O2 点上乒乓球运动员的波幅为-5.29 ± 0.66 μV，普通大学生为-3.05 ± 0.61 μV。

2.2.2 顶、枕区的P2 成分

图像识别任务在顶、 枕区诱发了明显的P2 成分（图4），对其潜伏期和波幅做2（组别：乒乓球运动员、普通大学生）×n（电极点个数）的两因素重复测量方差分析。结果发现，在潜伏期上各因素主效应及其交互作用均不显著。波幅分析结果为：组别主效应显著[F（1，35）=5.417，P = 0.026]，乒乓球运动员的波幅（1.761 ± 0.300 μV）显著小于普通大学生（2.711 ± 0.277 μV），电极点主效应[F（4，108.241）= 0.189，P = 0.944]和二者交互作用[F（4，108.241）= 1.737，P = 0.162]均不显著。

2.2.3 额区的P2 成分

通过枕区（F3、F4、Fz）电极点的总平均图（图4）可以发现， 两组被试在目标刺激出现后都诱发了明显的P2 成分。 结果显示，在潜伏期上各因素主效应及其交互作用均不显著。 波幅分析结果为：电极点主效应显著[F（2，70）= 4.469，P = 0.015]，其中F4 点波幅最大（4.569 ±0.299 μV），Fz 点波幅最小（3.597 ± 0.290 μV）；组别主效应显著[F（1，35）= 13.363，P = 0.001]，乒乓球运动员的波幅显著大于普通大学生；任务类型主效应极显著[F（1，35）= 79.492，P = 0.001]， 图像识别任务诱发的波幅（2.559± 0.222 μV） 显著小于词汇判断任务 （5.816 ± 0.326 μV）。 电极点、任务类型和组别三者间无显著的交互作用。

2.2.4 中央顶区的P3 成分

由中央顶区各电极点的总平均图（图4）可见，两组被试在目标刺激出现后都诱发了明显的P3 成分。潜伏期 的 分 析 结 果 为：组 别 主 效 应 显 著[F（1，35）= 17.77，P =0.001]，乒乓球运动员的潜伏期（598.184 ± 14.885 ms）显著小于普通大学生（682.093 ± 13.723 ms）；任务类型主效应极显著[F（1，35）= 41.681，P = 0.001]，图像识别任务的潜伏期 （700 ± 16.763 ms） 显著大于词汇判断任务（682.093 ± 13.723 ms）；电极点主效应[F（3，105）= 2.713，P= 0.058] 及各因素交互作用均不显著。 波幅分析结果为：电极点主效应显著[F（3，82.131）= 4.199，P = 0.014]，其中Cz 点波幅最大（5.870 ± 0.360 μV）；任务类型主效应显著[F（1，35）= 12.421，P = 0.001]，图像识别任务诱发的波幅（4.395 ± 0.368μV） 显著小于词汇判断任务 （6.383 ±0.435 μV）； 组 别 主 效 应 不 显 著 [F（1，35）= 0.383，P =0.540]； 任务类型与组别有显著的交互作用[F（1，35）=10.653，P = 0.002]，简单效应分析发现词汇判断任务诱发的波幅有显著的组别差异， 乒乓球运动员的波幅（7.428 ± 0.639 μV） 显著大于普通大学生 （5.285 ±0.589 μV）。

图4 ERP 波形图

3 讨论

3.1 乒乓球运动员在动态图像识别任务和静态词汇判断任务上的行为绩效特征

在完成图像识别任务和词汇判断任务时， 乒乓球运动员和普通大学生在准确率上差异不显著， 但是在反应时上出现了极显著差异。首先，乒乓球运动员的反应时极显著小于普通大学生的反应时， 这种优势可能与运动员在长期训练中贯彻“快、准、狠、变、转”的技术指导思想有关， 其在训练中逐渐形成了准确且快速反应的运动经验，当这种运动经验固化后就有可能迁移，影响运动员的一般认知能力[9]。 其次，两组被试完成图像识别任务的反应时显著大于词汇判断任务。 这验证了本研究的实验设计， 图像识别中的目标刺激为动态图像，信息量大，人对动态图像的识别需要通过目标搜索、目标确认、目标跟踪定位后才可完成[10]。 而对照实验词汇判断任务的目标刺激为词语、一张静态图片，加之被试在实验前学习记忆了词汇， 所以其在视知觉早期就可以有效识别词语， 并在工作记忆中完成分类判断，故其加工过程更简单，用时更短。

乒乓球运动员和普通大学生在两任务的行为绩效上出现了显著差异，为探究这种差异形成的原因，本研究进一步分析ERP 成分，以寻找二者在认知加工过程中的差异。

3.2 乒乓球运动员在动态图像识别任务和静态词汇判断任务中诱发的ERP 成分特点

3.2.1 N1 成分

当目标刺激出现后大脑枕区出现的N1 成分代表对目标的选择性注意。 两组被试在完成所有任务时的潜伏期没有显著差异， 说明乒乓球运动员和普通大学生都是集中注意等待目标刺激出现， 对刺激的觉察是没有区别的。 但对波幅的分析发现， 图像识别任务中OZ 点与O2 点上乒乓球运动员波幅显著大于普通大学生， 说明目标刺激对乒乓球运动员唤醒度要大于普通大学生， 运动员投入更多的注意资源去接收图像识别任务中的信息， 此任务中信息量较大且对之后的整合判断十分重要， 所以这可能是乒乓球运动员在动态图像识别任务中反应更快的先决条件。其次，乒乓球运动员与普通大学生在N1 成分上出现差异显著的脑区更偏向于右脑， 这一特征符合右脑功能与运动技能的关系更为密切。

3.2.2 P2 成分

ERP 结果表明，图像识别任务在顶区（Pz、POz）和枕区（Oz、O1、O2）均明显地诱发了P2 成分，在词汇判断任务中却没有。 P2 和目标刺激的早期识别有关，代表对感觉输入信息的整合加工过程。 知觉系统要把从感受器传来的信息转化为我们知觉到的图形， 不仅需要对周围环境信息的检测， 还需要把这些信息组织成正确的、有用的知觉[11]。 而词汇判断任务没有这一复杂的过程，当静态的词汇图片出现，被试知觉后就可进入工作记忆中，完成分类判断。 在顶、枕区诱发的P2 中，两组被试在潜伏期上没有显著差异， 而乒乓球运动员的波幅显著小于普通大学生， 表明在对信息进行整合加工的过程中，运动员表现出认知资源节省化的优势，这应该是由于运动员在收集信息时调动了更多的资源，在随后的整合过程中捕捉有效的关键信息即可。人有意识加工的注意资源是有限的， 乒乓球运动员此时高效地利用则为后续的加工过程保留了更多的心理资源。

图像识别任务和词汇判断任务在额区均明显地诱发了P2 成分，其潜伏期无显著差异，但对波幅的比较分析发现， 词汇判断任务的波幅显著大于图像识别任务。额区的P2 成分一般代表感觉输入信息同已有经验的比较过程，与目标刺激的早期识别有关[12]，其表明被试知觉文字后进入工作记忆进行匹配， 这一语义加工过程消耗的认知资源要多于对图像的加工。 普通大学生的波幅小于乒乓球运动员的波幅， 说明普通大学生对文字的识别加工所消耗的资源更少。

3.2.3 P3 成分

本研究在中央顶区诱发了显著的P3 成分，P3 反映了受注意和工作记忆联合调控的认知加工过程。 对潜伏期的分析发现， 乒乓球运动员显著短于普通大学生。 P3 成分的潜伏期与运动控制能力相关，所以可通过运动执行过程的自动化进行解释。 经过多年的训练，对动作反应的过程必定伴随着无需意识资源参与的自动化反应过程，易化了认知加工过程，从而达到快速反应的目的[13]。 动态图像识别任务的潜伏期长于静态词汇判断任务， 这应该是由于动态目标刺激的信息量大于静态目标刺激的信息量， 对信息进行整合加工需要更多的时间。对波幅的分析发现，在动态图像识别任务中，乒乓球运动员与普通大学生无显著差异，但结合二者潜伏期差异， 认为乒乓球运动员可以更迅速地投入中枢资源区解决问题，这也是高效性的一种表现。在静态词汇判断任务中， 乒乓球运动员的波幅大于普通大学生，这与P2 的结果相同，可能是由于乒乓球运动员在长期训练过程中多进行运动表象训练， 结合其自身特质的影响使其在一般情景下也更多地倾向以形象的图形表象进行知觉加工。 当运动员对词汇进行语义加工时，可能需要进行编码转换，这就需要消耗更多的认知资源。

4 总结

本研究探讨了乒乓球运动员和普通大学生在一般情景中对动、静态视觉刺激的认知加工过程，结合行为学数据和脑电数据发现， 乒乓球运动员在完成信息量较大的动态图像识别任务时反应更快， 这种快速反应与其认知加工过程中中枢资源的分配方式有关， 具体表现为在早期迅速地投入更多的注意资源去有效地收集大量信息， 以保证在信息整合阶段可以节省认知资源， 只对关键信息进行加工， 这样在后期的辨别判断中， 运动员可更为迅速地调动与运动控制有关的中枢资源。 通过对照实验静态词汇判断任务发现，由于运动员自身特质， 乒乓球运动员更倾向于在认知加工过程中选择更为形象化的图形进行处理。

[1] 李安民， 李晓娜. 乒乓球运动员发球落点判断过程中视觉搜索的眼动特征. 上海体育学院院报，2011，3（2）：12-15.

[2] 张玉慧， 李安民. 高水平乒乓球运动员发球旋转决策判断过程中神经心理机制的研究. 上海： 上海体育学院硕士学位论文，2011：27-30.

[3] 王丽岩，李安民，顾楠，等. 乒乓球运动员发球动作识别时的神经效率——来自EEG 的证据. 中国运动医学杂志，2013，32（5）：430-436.

[4] 杨爱华， 殷小川. 乒乓球运动员空间注意特征的事件相关电位（ERP）研究. 体育科学，2009，29（4）：35-43.

[5] Hillyard SA，Hink RF，Schwent VL，et al. Electrical signs of selective attention in the human brain. Science，1973，182（4108）：177-180.

[6] Potts GF，Tucker DM. Frontal evaluation and posterior representation in target detection. Brain Research Cognitive Brain Res，2001，11（1）：147-156.

[7] Freunberger R，Klimesch W，Doppelmayr M，et al. Visual P2 component is related to theta phase-locking. Neurosci Lett，2007，426（3）：181-186.

[8] Alber，Kok. On the utility of P3 amplitude as a measure of processing capacity.Psychophysiology，2001，38（3）：557-577.

[9] Voss MW，Kramer AF，Basak C，et al. Are expert athletes‘expert’ in the cognitive laboratory? A meta-analytic review of cognition and sport expertise. Applied Cognitive Psychology，2010，24（6）：812-826 .

[10] 徐成，鲍泓，张璐璐，等. 视觉动态目标识别研究进展. 北京联合大学学报，2013，27（4）：24-29.

[11] 陈锋，韩世辉，朱滢. 视知觉组织及其神经机制. 心理科学，2003，26（2）：312-314.

[12] Freunberger R，Klimesch W，Doppelmayr M，et al. Visual P2 component is related to theta phase-locking. Neurosci Lett，2007，426（3）：181-186.

[13] 王丽岩， 李安民. 不同刺激呈现方式对乒乓球运动员视觉搜索特征的影响. 中国体育科技，2009，45（5）：33-39.