网球运动员对动态线索的加工优势及其ERP特征

近几年，针对网球项目的相关研究主要集中在网球运动的技战术打法特征[1]和网球选手的认知加工优势等[2]方面。针对后者的研究普遍发现网球选手在相应的项目情境下具有优于运动新手的认知加工特征，例如网球选手对时间知觉、空间知觉的判断更加精准。基于这些研究结果，长期的训练经历使得运动专家具有相比新手更优的运动认知加工能力，在对运动信息的加工处理上更有优势[3]。

得到上述结果的大部分研究都采用了与网球比赛或训练相关的视频材料，考察和比较不同水平的网球选手在相应的项目情境下具有的认知加工特征。然而，除了这些在特定的运动情境下进行的考察外，也有一部分研究探讨了专项选手对一般刺激的加工特征。结果发现，在脱离特定运动情景后，运动专家对一般刺激的认知加工优势并不明显[4]。有研究者认为，这可能与刺激材料以及实验任务是否动态有关。竞技比赛中，专业运动员需要随时对不断变化的外界刺激(对手、球等)进行加工处理并快速做出反应和决策。因此，也有研究指出具有长期专项训练的选手对动态线索的追踪能力更强。由此，我们推测网球运动员经过长期的专项训练，会对动态线索更加敏感，对动态线索的加工优势也会体现在非特定运动场景下。

为进一步探讨上述假设，本研究拟采用动态线索刺激材料改编的“提示—目标任务”范式来探讨网球运动员对动态线索加工的优势特征。经典的“提示—目标任务”范式先后呈现两个静态刺激 S1和S2，S1为提示刺激，S2 为目标刺激，要求被试在看到S1之后，一旦察觉到 S2 就立即按键反应[5]。为同时监测S2出现前的准备状态和出现后的反应特征提供了可能。本研究将经典范式中静态的提示刺激改进为动态提示刺激，以此考察被试对动态提示刺激的加工过程[6]。同时，事件相关电位技术(Evented-related potential, ERP)的采用，可以有效监测认知加工过程中被试的大脑活动情况，并精确到毫秒级的记录，同时可以通过关联负波(Contingent negative variation, CNV)考察被试在目标刺激出现前的准备状态[7]。Hung等人曾采用经典“提示—目标任务”比较专业乒乓球运动员和普通大学生对目标刺激的准备加工过程，发现了专家选手通过提高准备过程中的认知资源保障其后继的刺激反应表现[8]。而本研究中，我们将提示刺激S1改为动态，记录网球选手和运动新手完成任务时反应时、正确率以及相关的大脑反应，从行为和ERP特征两方面来探讨专家新手之间的差异。

综上所述，本研究拟采用“专家—新手”范式，将动态刺激材料融入经典“提示—目标任务”，通过事件相关电位技术，探讨网球运动员对非运动场景下的动态线索的加工特征，进一步揭示与动态线索加工过程相关的电生理特征。依据前人的研究结果，结合网球运动的项目特征，我们假设在动态线索的提示下，网球专家运动员对目标刺激的加工较运动新手具有认知优势。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

从上海体育学院招募20名被试，女性，右利手，10人来自网球专项，为网球二级运动员，年龄(18.01±1.8)岁，10人来自于应用心理学专业，无任何网球、乒乓球、羽毛球等隔网对抗性项目训练经验，年龄(21.93±0.71)岁。所有被试均签属知情同意书，且身心健康，无脑部受伤或手术经历，结束后给予50元报酬。

1.2 实验设计

以被试组别(专家组和新手组)为被试间变量，刺激条件(静态和动态)为被试内变量，进行两因素混合实验设计。被试做出反应的相关行为指标(对目标刺激的反应时间和正确率)和脑电成分(提示刺激后，目标刺激前诱发的CNV成分波幅，目标刺激出现后诱发的P1，N1和P300的波峰与潜伏期)为因变量进行分析。

1.3 实验仪器及设备

本实验设备包括1台运行实验程序的Dell笔记本电脑，1台用于脑电记录的Dell笔记本电脑，和1台分辨率为1 024×768，刷新频率为100 Hz的19寸Dell显示器用于向被试呈现刺激。被试的脑电采集使用德国Brain Products公司的记录系统，采样率为1 000 Hz。64个电极点按照国际10-20标准系统安放于固定帽子，佩戴于被试头部完成脑电采集。

1.4 实验程序

实验任务采用改编的“提示—目标任务”范式，分为静态提示刺激任务和动态提示刺激任务两部分。被试对目标刺激S2做出按键反应。在静态刺激任务中，屏幕中央出现250 ms注视点，随后提示刺激S1出现，S1出现在屏幕左侧并指向左或出现在屏幕右侧并指向右，在200 ms以后，S1消失，呈现2 000-2 500 ms的注视点后出现目标刺激S2，要求被试根据S2(白色方块)出现位置相应按键(左侧出现左手按1，右侧出现右手按0)。在动态线索刺激任务中，S1刺激由原本静止箭头换作移动小球，向屏幕左侧或右侧移动200 ms后消失，相同间隔时间后，左侧或右侧竖条由白色变为绿色为S2出现，要求被试根据变色竖条的位置做出按键反应(见图1)。

静态和动态提示刺激各包括2组测试，每组包括50个试次。为了防止被试提前反应，实验任务中增加“目标刺激出现位置与提示刺激一致”的偏差刺激各10个试次，以及提示刺激不具有明确方向性的中性提示刺激各10个试次。偏差试次和中性试次的行为及脑电反应均不记录。实验程序由MATLAB R2012b软件中的Psychtoolbox 3.0版本进行编制与呈现。

图1实验流程

Figure1Flowchartoftheexperiment

1.5 实验过程

填写被试基本信息及介绍ERP实验基本要求后，给被试佩戴并准备电极帽。脑电数据采集时将FCz电极点作为参考电极，AFz电极点作为接地电极在线采集。分别放置右眼眶外侧的水平眼电(HEOG)，左眼眶正下方的垂直眼电(VEOG)，并确保头皮与电极之间的阻抗小于10 KΩ。在数据采集过程中，要求被试下巴放在U型固定支架上以减少头部动作，并保持眼睛与显示器中心处于同一高度。被试进行10次练习并完全了解实验流程后正式开始实验，被试在每组任务之间有5 min休息。

1.6 数据采集与处理

(1)行为数据采集与处理行为数据。由MATLAB R2012b软件记录，分析指标为被试对反应刺激的反应时、正确率；在对数据进行统计分析之前，先采用SPSS 17.0 统计软件包“探索性分析”功能对数据进行正态分布检查，未发现异常值，随后，对反应时与正确率数据进行重复测量方差分析。

(2)ERP数据采集与处理。脑电数据进行在线采集后，采用BP分析软件进行离线分析，首先进行重参考，选择双耳乳突为新参考电位，随后以低通30 Hz，高通0.1 Hz，斜度24 dB/oct为标准进行带通滤波，之后通过独立成分分析进行半自动去眼电伪迹，对得到的脑电波进行分段，根据研究目的进行两次分段：①考察目标刺激的准备状态，以S2为原点，进行向前2 500 ms，向后1 500 ms的分段，并以最初500 ms为基线进行校正；②考察目标刺激的加工特征，以S2为原点，进行向前200 ms，向后1 500 ms，且仅分析反应正确的试次，并以目标刺激出现前200 ms为基线进行校正；剔除波幅在±100 μV范围外的分段后进行叠加，形成总波形图。对分段①主要考察CNV成分，即提示刺激与目标刺激出现之间所诱发的负波与基线所形成的面积，根据前人研究，CNV主要出现在辅助运动区和中央扣带回运动区，选取Cz、FCz、Fz、Pz以及CPz 5个电极点的脑电数据进行分析；对分段②主要考察P1、N1和P300成分的波幅和潜伏期；前人研究发现，P1、N1参与视觉刺激的早期识别，与选择性注意有关，根据前人研究选取Pz点的脑电数据来分析；P300与选择注意和信息加工过程相关，选取Fz、Cz、Pz和FCz的脑电数据进行分析[9]。最后，我们运用软件自带的低分辨率电磁成像技术针对CNV成分进行溯源。

统计分析均采用SPSS 17.0软件进行，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 行为结果

对两组被试的反应时和正确率进行2(组别：专家组、新手组)×2(刺激类型：静态线索、动态线索)重复测量方差分析。反应时结果显示，组别主效应不显著(P=0.060)；刺激类型主效应显著(P<0.001)，静态线索下反应时显著小于动态线索；组别和刺激类型交互作用显著(P=0.018)，简单效应分析结果显示专家组对动态线索反应时显著快于对静态线索的反应时，而新手组动态和静态两种线索下的反应时并没有显著差异。正确率的结果显示，刺激类型主效应显著(P<0.001)，静态线索下的正确率显著高于动态线索条件任务；组别主效应显著(P=0.042)，专家组的正确率显著高于新手组；组别和任务交互作用不显著(P=0.648)(图2)。

图2不同提示线索条件下专家组与新手组的反应时、正确率比较(平均数±标准差)

注：*表示P<0.05

Figure2Comparisonofexpertgroupandnovicegroupinreactiontimeandaccuracyunderdifferentcueconditions(M±SD)

行为结果表明，在静态线索条件下，专家组对目标刺激的加工速度与新手相当，但正确率更高；而在动态线索下，专家组对目标刺激加工的速度显著快于新手，同时，正确率也显著升高。即仅在动态线索下，网球选手具备又快又准的认知加工优势，为进一步分析这个行为优势，我们将借助事件相关电位技术，分析专家与新手在动态线索出现前后的大脑活动特征。

2.2 ERP结果

研究分别选取了目标刺激(S2)出现前的CNV成分，以及出现后的P1、N1和P300成分进行统计分析。

2.2.1 CNV成分

CNV成分由S1诱发，在S2呈现前2 500 ms出现，代表了目标刺激出现前的准备状态。对所诱发的CNV波幅面积进行2(组别)×5(电极点)的重复测量方差分析。结果显示：电极点的主效应显著(P<0.01)，在Cz点诱发的CNV成分波幅最大，组别主效应显著(P<0.01)，专家组诱发的CNV成分显著大于新手组，这一结果提示，在目标刺激出现之前，专家组较新手组投入了更多的注意资源，对即将发出的动作做了更充分的准备；组别与电极位点交互作用不显著(P=0.493)(见图3左)。

溯源结果发现，与基线进行对比，在-1 600 ms～-1 200 ms的早期CNV阶段，辅助运动区以及运动前区均有显著激活(P<0.050)；在-1 200 ms～0 ms的晚期CNV阶段，前扣带回、辅助运动区以及初级运动皮层(M1)被显著激活(P<0.050)(见图3右)。

图3动态线索下专家组、新手组在Cz点CNV波形图及溯源结果

Figure3TheCNVwavesofexpertgroupandnovicegroupatCzpointunderthedynamiccuecondition,andtheLORETAresults.

2.2.2 P1、N1成分

P1和N1成分是由S2诱发的早期成分，分别为S2呈现后100 ms左右的正走向波形和负走向波形。对P1成分和N1成分分别在Pz点上的潜伏期和波峰进行独立样本T检验。结果发现，在动态线索下，两组被试的P1潜伏期没有显著性差异(P=0.251)，同时P1成分的波峰也没有显著性差异(P=0.805)。然而，在N1的潜伏期上两组被试出现显著差异(P<0.01)，专家组诱发的N1潜伏期显著大于新手组，而两组在N1波峰上无显著差异(P=0.948)(见图4)。

图4专家组和新手组Pz点P1、N1波峰(μV)与潜伏期(ms)比较(平均数±标准差)

Figure4comparisonofexpertgroupandnovicegroupinP1peak,N1peak(μV)andlatency(ms)atPzpoint(M±SD)

2.2.3 P300成分

P300成分出现在目标刺激呈现后300 ms左右，选取Fz、Cz、Pz和FCz 4个电极的P300波峰进行2(组别)×4(电极点)的重复测量方差分析，结果发现，电极点主效应显著(P=0.025)，在FCz处诱发的P300波峰最大，在Pz点处诱发的P300波峰最小；其次，组别主效应显著(P=0.016)，专家组诱发了较新手组更大的P300波峰。但组别与电极点未发现显著的交互作用(P=0.439)(见图5)。这一结果提示，目标刺激的出现诱发了专家组更大的认知加工资源，用以动作的执行和完成。

图5动态线索条件下专家组、新手组在Pz点P300波形图

Figure5TheP300waveofexpertgroupandnovicegroupatPzpointunderthedynamiccuecondition

3 分析与讨论

3.1 网球运动员加工动态线索的行为优势特征

本研究的行为结果提示，专家组在加工动态线索时较新手组有更快的反应速度和更高的反应正确率；相比在静态线索时，专家组仅表现出正确率的优势，而在反应速度上，相比新手组不具备优势。这一行为结果提示，与运动新手相比，网球运动员在对动态线索的加工上具有更明显的专家优势。网球项目作为隔网对抗的快速球项目，在比赛中需要运动员应对大量的动态线索，对对手位置、身体动作、球的飞行轨迹等进行快速加工和整合。因此，长期训练的网球运动员会形成对动态线索更敏感的快速加工，具有既快又准的行为反应。

网球运动员在静态线索下表现出的反应速度优势，一方面与其“速度—准确率”权衡相关，即网球运动员采用了正确率优先的策略，而相对保留了反应速度的追求；另一方面，也与部分前人的研究结果相一致，在非运动情境下，运动专家对一般刺激的认知加工速度并不具有明显优势。然而与静态线索结果不同的是，本研究在动态线索条件下，发现了网球运动员具有的认知加工优势。首先，对于高速球项目，动态线索与项目本身更为切近，所考察的认知特征更符合网球运动员的多年训练经验，更具有生态效度；其次，前人研究发现，运动专家对于动态事物在运动方向上某一时刻的状态具有更强的的预期判断能力，也就是表征动量能力优于普通人，这也解释了在本研究中网球运动员在动态线索下表现出又快又准的加工优势。最后，前人也曾在使用动态线索进行研究时发现，相比静态线索，动态线索可以促进被试的反应准备状态。由此，我们推测网球运动员在动态线索下表现的认知加工优势可能与其更优的准备策略有关。为进一步验证这一推测，我们分析了动态线索下目标刺激出现前后被试的大脑活动特征。

3.2 网球运动员动态线索加工优势的大脑活动特征

3.2.1 准备阶段的大脑活动特征

本研究中，我们借助了事件相关电位技术，尝试通过对大脑活动的监测探讨动态线索条件下，专家组被试在行为反应中表现出的反应优势。在目标刺激出现前的准备过程中，在大脑皮层的中央区和顶区中表现出专家组较新手组更大的CNV成分。CNV作为准备电位，反应了被试对将要出现的目标刺激的准备和预期状态，对目标刺激所投入的注意资源会影响CNV的波幅大小，而通常其在中央区Cz点的波幅最大[10]，这与本研究所得到的结果一致。本研究的结果也发现，专家组相比新手组有更大的CNV成分，同时其反应时间更短，这也与前人的研究结果相符。姜德鸣等人发现CNV的波幅大小与反应时间成反比[10]，即反应时间越短，CNV的波幅面积越大，其投入的心理期待资源更多。由此我们认为，球速快、跑动大，网球运动，动作的准备是运动员判断来球并做出回击策略的重要阶段，其准备状态的好坏直接影响了运动员的技术发挥。在动态任务中，被试对刺激加工的认知负荷较静态任务时更高，对注意能力的要求更高[11]。而CNV的波幅面积被认为与注意成正相关，CNV幅度更大的运动员被认为注意协调性更好。同时，随着训练程度的不同，CNV的面积也会出现差异和变化[12]。在本研究中，专家组被试在CNV面积上显著大于新手组被试，提示了经过长时间的网球专项训练，专家组被试在注意资源的利用，和对即将出现的目标刺激的准备加工中较运动新手存在优势。

综上，在动态线索到反应刺激之间的准备阶段，网球运动员投入更多的注意资源，对于线索的提示更加敏感，并以此来提高动作准备的准确性和充分性，为动作的执行做好充分准备。

3.2.2 目标刺激出现后的动作执行阶段

本研究结果表明，两组被试在N1成分的潜伏期存在显著差异，专家组潜伏期长于新手组。而在前人的研究中，有发现具有运动经验的专家组会在不同的ERP成分中具有的潜伏期较运动新手更短的加工特征。与前人研究不同的是，本研究采用了动态的线索材料，而作为早成分的P1和N1，受线索的物理特性影响较大[13]。因此，在本研究中当准备信号呈现以后，被试进入动作准备状态，而当S2目标信号的出现后，被试需要做出又快又准的反应。在网球运动员进行接发球的过程中，除了快速高效地做出反应外，为了保证决策的准确率，还需要对来球的信息进行充分的收集和加工，在得到足够信息的基础上，最终做出动作的执行。与此同时，目前的研究显示注意会影响感知觉所诱发的N1成分[14]。而在目标刺激出现前，我们监测到了网球运动员更大的CNV成分，即对目标刺激更大的注意资源投入，这也有可能会影响其在目标刺激加工的早期阶段产生潜伏期更长的N1成分。因此，在本研究中，当S2信号发出后，专家组被试对于信号的加工处理较新手组更长，可以认为这是由于专家组对于决策的判断策略更严谨。

同时，在目标刺激反应的后期阶段，专家组和新手组均诱发产生了P300的脑电成分。通常P300成分一定程度上反应了个体的决策过程，从刺激出现到做出决策反应期间的注意资源投入，与其对目标刺激的感知觉加工、目标判断和决策期待相关[15]。在本研究中，目标刺激诱发的P300波幅在专家组中更加明显。而这一结果也得到了前人研究的支持。在给羽毛球运动员和普通大学生呈现羽毛球视频并要求其对球落点进行预判时，发现了专家运动员会产生更大的P300波幅，在进行预期时投入更多的加工资源。以往研究认为，目标刺激的信息量大小，以及被试的感受性都会不同程度地影响P300的波幅大小[16]，任务难度越大，所诱发的P300波峰也会越大，这与个体所投入的心理资源呈正相关。基于此，我们认为，专家选手在执行阶段具有将注意资源集中于关键信息，并在动态变化中进行及时调控的优势。而相比专家选手，新手在动态任务的执行过程中，对于关键信息的监控缺乏有效性，导致了其在执行过程中注意资源的分配不合理和行为表现的欠缺。综上所述，专家选手在任务执行阶段注意资源的高度投入和合理运用的优势，最终体现在行为表现上，即在动态线索条件下，专家选手任务执行的速度更快。这可能是由于专家选手在大量长期的专项训练后，对于动态线索更加敏感，在动态任务的执行过程中，能更充分地利用和分配注意资源，具备更好的绩效表现。

3.2.3 不足与展望

本实验考察了网球运动员专项运动准备加工特征，在得到一定结果的基础上，与前人的部分研究相比，在技术手段、被试选择等方面，仍存在一定的不足，会在未来的研究中进行补充和拓展。

首先，本研究仅采用事件相关电位技术，在时间上完成了精准定位，在空间上进行了源定位分析，但是并不能完成空间上精确定位。希望在今后的研究中能够借助功能核磁共振技术，在对大脑的空间定位上实现对运动执行前准备阶段空间特征的探索。

另一方面，本研究的被试来自于网球选手和普通大学生，证明网球运动员在运动准备与执行阶段存在认知优势。但这样的分组相对前人的部分研究[17]较为单一，计划在随后的研究中根据网球训练经验及水平分为高水平、中等水平、低水平以及对照组，探究不同网球经验的运动员在运动准备与执行阶段是否同样存在认知能力的差异。

4 结论

(1)网球运动员相比运动新手，在行为表现上具有对动态线索提示的加工优势，主要表现出更快的反应速度与更高的反应正确率。

(2)动态线索条件下网球运动员在准备阶段投入的认知资源更多，对线索提示的敏感促进了其对目标刺激的反应优势；并且对目标刺激有更高效的认知资源分配能力。

参 考 文 献

[1] 独华军, 郭开强, 苗鹏,等.世界男子职业网球选手竞技能力特征分析[J]. 首都体育学院学报, 2008, 20(1): 117-119.

[2] 王小春,周成林. 基于视觉线索遮蔽条件下的网球专家空间知觉预判: 来自眼动与ERP的证据 [J]. 体育科学, 2013, 33(2): 38-46.

[3] 王洪彪, 周成林. 运动智力研究述评 [J].天津体育学院学报, 2012, 27(2): 148-153.

[4] AGLIOTI S M, CESARI P, ROMANI M, et al. Action anticipation and motor resonance in elite basketball players [J]. Nature neuroscience, 2008, 11(9): 1109.

[5] GAILLARD A. The late CNV wave: preparation versus expectancy [J]. Psychophysiology, 1977, 14(6): 563-568.

[6] 栗亚妮. 网球运动员运动准备阶段及执行阶段事件相关电位(ERP)特征研究[D].上海：上海体育学院, 2014.

[7] 栗亚妮, 周成林. 运动准备过程中的神经机制相关研究进展[J]. 解剖科学进展, 2014(2): 178-180.

[8] HUNG T-M, SPALDING T W, MARIA D L S, et al. Assessment of reactive motor performance with event-related brain potentials: attention processes in elite table tennis players [J]. Journal of Sport and Exercise Psychology, 2004, 26(2): 317-337.

[9] POLICH J. Neuropsychology of P300.[A]// Luck S J , Kappenman E S. Handbook of event-related potential components[M].London:Oxford University Press,2012:159-188.

[10] KUTAS M, DONCHIN E. Preparation to respond as manifested by movement-related brain potentials [J]. Brain research, 1980, 202(1): 95-115.

[11] 姜德鸣, 杨文华, 邓峰华,等.关联负变化(CNV)与反应时的关系[J]. 心理学报, 1987, 19(1): 105-108.

[12] CIRILLO J, FINCH J B, ANSON J G. The impact of physical activity on motor preparation in young adults [J]. Neuroscience letters, 2017, 638:196-203.

[13] 黄瑞馨, 曹建云. CNV 作为射击运动员选材指标的可行性探讨[J]. 上海体育学院学报, 1993, (3):28-31.

[14] DI RUSSO F, LUCCI G, SULPIZIO V, et al. Spatiotemporal brain mapping during preparation, perception, and action [J]. NeuroImage, 2015, 126(4):1-14.

[15] TUETING P, SUTTON S, ZUBIN J. Quantitative evoked potential correlates of the probability of events [J]. Psychophysiology, 1970, 7(3): 385.

[16] DERING B, DONALDSON D I. Dissociating attention effects from categorical perception with ERP functional microstates [J]. PloS one, 2016, 11(9): e0163336.

[17] 张怡, 周成林. 专业网球选手不同时机判断击球落点的行为特征——来自 ERP的证据[J].北京体育大学学报, 2013, (4): 82-88.