语义大小与刺激数量在非对称性视觉搜索中的作用

沈文意 于战宇 冷 英

（1 江苏师范大学教育科学学院，徐州 221116；2 南通大学教育科学学院，南通 226019）

1 引言

非对称性视觉搜索研究是理解注意过程和视知觉加工的重要内容（沈模卫 等，2005），它是指在多个干扰和一个目标的视觉搜索任务中，前一种刺激条件下的干扰刺激是后一种条件下的目标刺激，前一种刺激条件下的目标刺激是后一种条件下的干扰刺激，个体在两种条件下搜索目标的速度存在差异的现象（Treisman ＆ Gelade，1980；Wolfe ＆ Gancarz，1997；Zhang ＆ Onyper，2020）。其经典研究关注实验材料形体上的差异。例如，使用“Q”与“O”或字形有差异的汉字“白”和“日”，证实了视觉搜索具有非对称性（Treisman，1985，1988；马艳云，2011；张茂林，2007）。另外，视觉搜索在左右两个视野间的差异上也存在明显的非对称性（丁锦红等，2007）。有研究指出，视觉搜索出现非对称性的原因在于，不同搜索任务下阅读者对目标进行搜索时，搜索的困难程度不相同（吕绍爱，2011）。以往的视觉搜索研究中，多数研究操纵了图形或汉字的特征，而语义大小信息相较于特征加工难度更高，卷入更多的注意资源（吴晓莉 等，2018；杨强 等，2019），因此视觉搜索效率可能会随之降低（李寿欣等，2019）。

个体对外界信息进行语义加工时，会借助感知觉积累的具身经验，语义加工会激活物体在现实生活中的空间大小，即物体的语义大小（胡壮麟，2010；任永军，2004；周子轩，2018）。例如，“黑熊”比“戒指”的语义更大。在词汇语义大小研究中，通常使用真假字的词汇判断任务，结果表明，无论是抽象名词还是具体名词，拥有更多空间频率信息的语义较大词相比于语义较小词更容易被识别，其反应时均快于语义较小词，即语义大小会影响信息加工时长（Sereno et al.，2009；Yao et al.，2013）。另外，Rubinsten 和Henik（2002）使用大小对比任务，指导被试对动物名词进行语义大小与字号大小判断，发现语义与字号大小一致条件下的反应时最短，消耗的认知资源最少，存在大小一致性效应。还有研究表明，语义大小在阅读过程中会被激活，并与读者的知识经验和阅读情景相整合（Wei ＆ Cook，2016）。上述结果说明，语义大小加工需借助身体感知的空间信息（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 倍的被试量，却未发现语义较大词相较于语义较小词的加工优势，矛盾结果的产生可能是因为语义大小效应受任务特定要求的调节。展开来说，语义大小同属于真词范畴的加工属性，其效应并不会在真假词判断任务中得以凸显，该效应更适合需要表象或感觉经验的任务，如非对称性视觉搜索任务。另外，在一项眼动研究中，Hoedemaker 和Gordon（2014）采用了“多次注视-多重比较任务（gaze-contingent triplet-comparison task）”，即从左至右依此呈现物体或动物图片，要求被试判断中间图片的语义大小是否在左右两图片语义大小之间。结果表明，左侧与中间图片语义差异越大，被试对中间图片的总注视时间越短，出现显著的语义大小效应。由此可知，语义大小是否会影响词汇加工仍存在争议，争议存在的原因可能是各研究的任务难度不同。具体而言，大小知觉涉及的空间信息存在差异（张常青 等，2013），并会影响视野中的注意力分配（Fischer et al.，2003），具身隐喻研究发现，空间信息与语义信息紧密相连，并具有大小维度（贾宁，蒋高芳，2016；张潮 等，2019）。例如，代表大的权力词（如经理）相较于代表小的权力词（如职员）会激活更多的空间大小知觉，权力大的会被知觉为空间维度更大，权力小的会被知觉为空间维度更小，而且语义和空间大小存在一致性效应，因为一致条件下的任务更简单（唐佩佩 等，2015；杨惠兰 等，2015）。进一步地，有研究发现，干扰与目标刺激的相似度越高，如偏差度数或开口差异越小，任务难度越大，视觉搜索效率越低（Han ＆ Kim，2009；O’Riordan ＆ Plaisted，2001；彭晓玲，黄丹，2018）。这可能因为较难任务激活的知觉信息更为模糊、通达性更弱、所需的注意资源更多（Adriaan et al.，2015；Klinger et al.，2017）。但任务难度对语义大小词汇加工的影响并未得到研究关注，其对注意和视知觉的影响同样有待探究。

另一方面，刺激数量是非对称性视觉搜索的重要影响因素。已有研究发现，2 个、3 个、4 个数量范畴比5 个、6 个、7 个数量范畴更少，视觉空间拥挤程度更低，卷入的空间信息更多（马艳云 等，2001；章雷钢，水仁德，2012）。吕绍爱（2011）在数量化维度的特征搜索研究中证实，当干扰项为12 个时，封闭圆为靶子的搜索反应时间显著大于6 个干扰项条件。更多的干扰项目数可说明更高的任务难度，并可能降低视觉搜索效率（李寿欣 等，2019），所以数量信息加工可能属于有意编码，并会受认知资源的影响（Kadosh ＆ Walsh，2009；王琦 等，2011）。根据具身认知理论，词汇加工被认为是基于语义相关的视觉空间的心理模拟。较大的物体包含更多的空间频率信息，这些信息通过大细胞通路更快地通过视觉系统传输，所以相对于表示较小对象的单词具有处理优势（Sereno，1993）。当听到或看到凳、鹿、象等汉字时，首先我们的脑海中会出现这些物品或动物的具体形象，而这些具体形象大小不同，此种情况下，概念的语义大小就与现实生活中的感知觉经验——空间大小相联系，即感知觉经验的激活有助于概念理解。因此，不同数量的空间拥挤程度可能会相应激活大或小的目标，从而产生加工优势。

综上，本研究将语义大小与刺激数量结合，设计大中找小、小中找大、大中找大、小中找小四种目标与干扰项的搜索条件以及6 和12 两种不同的刺激数量，研究语义大小和刺激数量在对称性视觉搜索中的作用，这也有利于丰富语义大小的激活研究以及视知觉加工研究中对非对称性搜索现象的探讨内容。

2 方法

2.1 被试

使用G＊Power3.1 计算研究所需样本量（Faul et al.，2007），本研究以两因素重复测量方差分析为主要统计方式，效应量为0.2，α＝0.05，1-β＝0.95，水平数为8，计算得到总样本量为36。研究共招募有效被试43 名，男20 名，女23 名（M＝20.63 岁，SD＝3.08 岁），所有被试视力或矫正视力正常，右利手，无阅读障碍，无其他疾病，母语均为汉语。

2.2 实验设计

采用4（搜索条件：第一／第二／第三／第四）×2（刺激数量：6 个／12 个）的双因素被试内设计。因变量为词汇判断任务的反应时和正确率。第一搜索条件是指在大中找小；第二搜索条件是指在小中找大；第三搜索条件是指在大中找大，语义信息的大小经过测评基本相等；第四搜索条件是指在小中找小，语义信息的大小经过测评基本相等。搜索目标有且仅有1 个，干扰项目为5 或11 个。

2.3 实验材料

首先，招募18 名被试对不同语义信息大小的汉字进行大小等级评价，对筛选出的控制了词频、字形、笔画等条件的汉字进行1～5 大小等级的评定，选择出合适的16 对实验材料。通过预实验中对被试进行的测评而最终选定128 对可以具体到物体的汉字实验材料，为保证被试认真完成实验中对目标刺激的搜索任务，防止一直按“有”键，额外选取45 个汉字填充材料。为防止顺序效应以及练习效应，所有实验材料随机分为均等的两部分，以ABBA的方式呈现。目标刺激和干扰刺激的大小为1.6×1.2cm。

2.4 实验程序

所有被试单独施测。首先，屏幕中央呈现800ms“＋”注视点。其次，呈现刺激界面并按键消失，被试需判断有无搜索目标，有则按“J”键，没有则按“F”键，之后呈现1500ms 空屏，实验流程见图1。实验共包括172 个试次，其中有45 个试次为填充材料，另外有10 个重复练习试次，所有被试事先不知道实验内容，且需要既快又准地做出判断。实验结束后赠送被试精美礼品一份，整个实验持续约15 分钟。

图1 实验流程图

3 结果

所有被试的判断正确率不低于85%，故未对正确率数据进行统计分析（彭晓玲，黄丹，2018）。剔除错误反应以及82 个正负三个标准差之外的反应时数据，其占总数据的1.4%。同时，填充材料的反应时不计入统计分析。

对反应时数据进行重复测量方差分析，结果表明，刺激数量主效应显著，F（1，42）＝88.873，p＜0.001，η2＝0.682，Bonferroni 事后比较可知，刺激数量为6时的搜索速度（M＝1287.66，SD＝243.05）显著快于刺激数量为12 时（M＝1499.32，SD＝303.91）的搜索速度。搜索条件主效应不显著，F（3，42）＝2.301，p＝0.08，η2＝0.52。

表1 不同搜索条件在不同刺激数目下的非对称性视觉搜索正确率（%）与反应时（ms）

刺激数量和搜索条件的交互作用显著，F（3，42）＝10.479，p＜0.001，η2＝0.20。进一步进行简单效应分析，结果表明，当刺激数量是6 时，第一搜索条件显著快于第二搜索条件，p＜0.01；第一搜索条件显著快于第三搜索条件，p＜0.001；第一搜索条件与第四搜索条件差异边缘显著，p＝0.069；第二搜索条件与第三搜索条件差异不显著，p＝0.874；第四搜索条件显著快于第二搜索条件，p＜0.05；第三搜索条件与第四搜索条件差异边缘显著，p＝0.051。四种搜索条件下的数据模式是：第一＜第二，第一＜第三，第四＜第二，其他搜索条件均无差异，即大中找小＜小中找大，大中找小＜大中找大，小中找小＜小中找大。当刺激数量是12 时，第二搜索条件显著快于第一搜索条件，p＜0.001；第三搜索条件显著快于第一搜索条件，p＜0.05；第四搜索条件显著快于第一搜索条件，p＜0.001；第二搜索条件显著快于第三搜索条件，p＜0.05；第二搜索条件与第四搜索条件无显著差异，p＝0.112；第三搜索条件与第四搜索条件无显著差异，p＝0.422。四种搜索条件下的数据模式是：第二＜第三＜第一，第四＜第一，即小中找大＜大中找大＜大中找小，小中找小＜大中找小，见图2。这表明，刺激数量不同的时候，被试在非对称性视觉搜索的过程中，搜索效率存在显著差异。

图2 刺激数量和搜索条件的交互作用图

4 讨论

与前人研究相比，本研究通过使用不同语义大小的汉字材料并控制刺激数量，设计四种非对称性视觉搜索条件，探究语义大小和刺激数量在非对称性视觉搜索中的作用。研究发现，刺激数量为6 时的搜索效率显著快于搜索数量为12 时。当刺激数量为6 时，语义较小的目标刺激的搜索效率高于语义较大的目标刺激；当刺激数量为12 时，语义较大的目标刺激的搜索效率高于语义较小的目标刺激。当搜索的干扰刺激和目标刺激语义大小一致时，数量多的语义较大的干扰刺激搜索效率更低。证明了在视知觉的加工过程中语义和数量信息会影响视觉搜索效率，对不同语义大小的汉字进行视觉搜索时，存在非对称性现象。

首先，本研究通过视知觉的非对称性视觉搜索实验范式，从具身的角度，对语义大小的词汇加工进行探究。研究证实，语义大小在视知觉实验任务中被激活，刺激数量为6 时的搜索效率显著高于刺激数量为12 时，语义大小影响了视知觉的搜索速度，语义大小效应显著。此外，视觉搜索的基本问题是在不同的任务中，被试表现出的是平行搜索还是序列搜索（韩振华，曹立人，2009）。本研究使用非对称性视觉搜索范式发现四种搜索条件下对于刺激的加工顺序是先激活目标刺激，再激活干扰刺激，并且目标刺激和干扰刺激的空间信息会相应地激活大小的身体感知觉经验，从而影响不同搜索条件的搜索效率。这表明当任务难度加大时，视觉搜索具有序列加工特点。

其次，当刺激数量为6 时，画面呈现相对稀疏，宽松的空间感觉激活了大的身体知觉（卢凤 等，2020），此时对较小的目标刺激进行搜索更为突出。所以，在刺激数量少的空间中搜索较小目标时，搜索效率更高。语义较小的目标刺激的搜索效率高于语义较大的目标刺激。对语义信息小的目标刺激的加工显著快于语义信息大的目标刺激。一方面，因为本研究涉及的是语义信息的激活，与使用知觉符号性质实验材料的吕绍爱（2011）的研究相比，属于更深层次的加工，所以难度更大（唐佩佩 等，2015）。另一方面，视知觉加工中的非对称性视觉搜索范式相较于词汇判断任务的对单词和非单词进行辨别，更加聚焦于语义大小本身，所以更能激活具身的感知觉经验，刺激的空间信息也在实验任务中进一步被激活。

再者，当刺激数量为12 时，对语义信息大目标刺激的加工显著快于语义信息小目标刺激，存在明显的大小效应。这与Sereno 等人（2009）的研究结果一致，支持具身认知理论。相比于刺激数量为6 的搜索条件，数量多的大干扰刺激激活更大的空间大小（Walsh，2003），画面展现更为拥挤（Winter et al.，2015），而拥挤感会激活个体对密度高、刺激小的感知分析（Mitchell et al.，2013），此时较大刺激的特点更容易突显（Arcangelo et al.，2020；Seegelke ＆Wühr，2018；Sulpizio，＆ Job，2019；Treccani et al.，2018）。搜索目标不同时，干扰刺激产生作用。另外，在生活中，个体对物体进行加工前，通常会先通过选择性注意进行登记，再进行信息处理（Walther＆ Koch，2006）。当刺激数量为12 时，视觉搜索难度更高，当目标刺激和干扰刺激语义大小相同时，目标刺激和干扰项均为大时，更为拥挤的视觉空间会消耗更多的注意资源，导致搜索效率降低（Gibson ＆Maurer，2016；吕绍爱，2011）。

理论方面，具身认知理论认为认知处理依赖于知觉的内部模拟。通过这一机制，具体词语的处理会导致相关视觉空间的激活。其他研究也表明，认知与语言理解，都与感知和运动过程紧密相关（Lawrence＆ Barsalou，1999）。对具体意义的语言理解会在词汇（Kiefer et al.，2008；Pulvermüller，1999，2005）和句子水平（Speer et al.，2009；Tettamanti et al，2005），并会激活相关的感觉运动皮质。本研究发现，不同刺激数量以及不同语义大小的汉字激活了不同的大小感知觉经验，当刺激数量为6 时对较小语义的目标刺激的激活更为迅速，刺激数量为12 时对较大语义的目标刺激激活更快，再次支持了具身认知理论。

Treisman 和Gelade（1980）的特征整合理论将知觉加工分为两个阶段。第一阶段是特征登记阶段，相当于前注意阶段，特征提取的过程发生在视觉加工的早期阶段，是一种自动化的、平行的加工过程，这个过程是不需要集中性注意的；第二阶段是特征整合阶段，特征整合发生在视觉处理的后期阶段，是一种非自动化的、序列的处理过程。这个过程是需要集中性注意的。Wolfe 等人（1989）对特征整合理论进行了修改从而提出引导搜索模型，对不同阶段的自上而下和自下而上的加工进行分析（Wolfe，2012）。本研究结果证实，刺激数量为12 时比刺激数量为6时加工难度更高，当干扰刺激和目标刺激一致时，对语义大小的视觉对比加工或整合加工需要注意资源的参与，大刺激消耗更多的注意资源，降低了搜索效率。这一结果说明视觉搜索的序列加工和自下而上加工特性，同时也丰富了特征整合理论、引导搜索模型的研究范围。

最后，视觉搜索过程的研究是探讨人类视觉系统信息加工规律及机制的一种有效途径。后续可以尝试将语义信息大小不同的汉字与图片结合起来，对非对称性视觉搜索的现象进行更为细致的研究。方燕红和张积家（2011）的研究发现，在图词干扰范式下，语义关联干扰词能够对图片命名起到干扰作用或促进作用。图词之间的语义相似性高低会产生显著的语义相似性效应；图词之间语义关联的广度影响图词干扰范式下语义效应的强弱；图词之间的语义关联强度会影响图词干扰范式下语义效应的方向。所以，用图词干扰范式可以在非对称性视觉搜索中进一步丰富词汇加工方向的研究（方燕红，张积家，2013）。另外，视觉搜索的未来研究还可以尝试使用眼动记录仪对目标刺激和干扰刺激的加工路径进行探索。将左右视野与带有语义信息大小不同的汉字结合起来，对左右视野不同的空间中进行的对不同语义信息大小的汉字进行视觉搜索，进一步证明视觉搜索的非对称性现象以及物体的语义信息大小对词汇加工过程的影响。同时，关于物体的语义大小对词汇加工的影响具体发生在哪些阶段以及阶段变化的过程仍需分析，后续研究可通过检验在处理语义大或小的抽象词汇时，大脑皮层的神经活动分布来进一步探索语义大小的加工机制。通过非对称性视觉搜索，研究物体的语义大小对词汇加工过程的影响，既可以增加语义信息在词汇加工过程中产生影响的实证，也可以丰富视知觉加工过程中的非对称性视觉搜索的研究支撑。

5 结论

（1）对不同语义大小的汉字进行视觉搜索时，存在非对称性现象；（2）语义大小和刺激数量在视知觉的加工过程中会影响视觉搜索效率，当刺激数量为6 时，语义较小的目标刺激的搜索效率高于语义较大的目标刺激；当刺激数量为12 时，语义较大的目标刺激的搜索效率高于语义较小的目标刺激。当搜索的干扰刺激和目标刺激语义大小一致时，数量多的语义较大的干扰刺激搜索效率更低。