(陕西省行为与认知心理学重点实验室暨陕西师范大学心理学院,西安 710062)

1 引 言

驾驶是一个需要实时监控道路环境，持续关注相关信息、不断过滤无关信息并做出正确决策的情境。视觉作为人类应用最为广泛的感觉通道之一，在驾驶过程中起着至关重要的作用，驾驶员需要依靠视觉检测场景的变化，否则可能发生危险事故。例如，如果交通指示灯由绿变红，行人开始过马路，但驾驶员却在低头浏览手机信息，则可能由于没有觉察到指示灯的变化而错过刹车的最佳时间，发生交通事故。这种无法觉察到视觉刺激变化的现象称为变化视盲(Rensink,O’Regan,& Clark,1997)。变化视盲通常包含两种情况，一种情况是对新出现的刺激觉察失败；另一种情况是未能觉察到原有刺激在位置、运动状态等方面的变化。交通领域中研究较为广泛的“视而不见”错误就属于变化视盲现象的一种，指的是驾驶员的视线虽然指向道路上的危险目标，但是却没有知觉到其存在。事故统计显示，变化视盲已经成为交通事故中除了酗酒、超速、疲劳驾驶等因素之外的重要原因，大约9%的严重交通事故是由于变化视盲导致的(Beanland,Fitzharris,Young,& Lenne,2013)。

传统的认知心理学采用闪烁范式、迫选范式等方法研究了变化视盲现象及其影响因素，结果表明视觉干扰、认知负荷、变化的显著性、视觉情景的复杂性、变化的内容及形式、搜索策略以及专家与新手等因素都会导致变化视盲(见综述，夏琼&钱秀莹,2008)。与之类似，这些因素同样影响交通场景中的变化觉察。但是，已有研究中影响驾驶员变化觉察因素虽然广泛却零散，未能体现在一个统一连贯的框架下，且并未关注深层机制。本文首先从“人-机-环”的角度梳理了影响驾驶员变化觉察的主要因素，并将其归结于场景变化特征和驾驶员特征两部分；其次，以变化检测的表征理论为基础，建立了交通心理学中驾驶员变化视盲的认知过程模型，并将各个因素纳入模型之中；最后，结合影响因素与认知过程模型，提出了改善驾驶员变化觉察的设计思路，并对变化视盲在交通安全领域的潜在研究予以展望。

2 影响驾驶员变化觉察的主要因素

在交通场景下，驾驶员处于一个典型的“人-机-环”系统之中，因此将影响驾驶员变化觉察的主要因素归结于场景变化特征和驾驶员特征两个部分，其中场景变化特征包含了车辆和道路环境的变化。场景变化的特征主要包括变化的视觉显著性、安全相关性以及位置与复杂度；驾驶员特征主要包括驾驶员的注意广度、记忆容量、认知或心理负荷、驾驶经验以及对道路的熟悉性。

2.1 场景变化的特征对变化觉察的影响

2.1.1 变化的视觉显著性

变化的视觉显著性通常指目标刺激及其变化在场景中的显著程度，如果发生变化的刺激在视觉上足够突出，或变化前后的差异足够显著,变化视盲发生的概率会明显降低。有关变化显著性的研究在视觉搜索领域已经有非常成熟的模型，在实际交通情境中，其他道路使用者的类型、大小以及普遍程度对驾驶员的安全驾驶表现有着重要影响(Beanland,Lenné,& Underwood,2014;Martens,2011;Thornley,Woodward,Langley,Ameratunga,& Rodgers,2008)。Thornley等人(2008)利用网络调查的方法研究了自行车手的交通安全情况。在调查中，被试需要对过去12个月内发生的碰撞事故进行自我报告。研究结果显示，小型道路使用者(例如骑自行车的人、行人和骑摩托车的人)可能更容易发生碰撞事故，因为自行车出现时，场景的变化程度不像轿车等体积较大的车辆时明显。Martens(2011)使用电影范式探究交通标志的变化幅度对驾驶员变化觉察的影响。在短片中，根据黑色像素点所占比例的大小，变化前后的交通标志被划分为“相似”(小差异)、“相当不同”(中等差异)和“非常不同”(差别很大)三个等级；被试需要观看6部以驾驶员视角拍摄的短片，并寻找与交通相关的变化。结果表明，与“相似”条件相比，“非常不同”条件下变化视盲的发生率下降了38.5%，即当交通标志的变化更加明显时，发生变化视盲的概率明显降低。

2.1.2 变化的安全相关性

现实生活中充斥着大量的视觉刺激变化，在检测过程中，不同性质的场景变化对观察者的意义各不相同，观察者能够更快速准确地检测到与整个场景或者个人相关的目标变化(Beanland et al.,2014)。在交通场景中，安全相关性无疑是对驾驶行为最具有意义的指标之一。Mueller和Trick(2013)使用闪烁范式探究安全相关性和目标大小对变化觉察的影响。结果显示，无论是在变化觉察的准确率还是反应时表现上，被试对于高安全相关性目标变化的觉察表现都显著优于低安全相关性的目标；安全相关性和目标大小存在交互作用，对于高安全相关性的目标，体型越大越容易被觉察，而低安全相关性目标不存在这种差异。这警示我们，对于较小体积的高安全相关性目标应该给予更多关注。Beanland等人(2017)同样使用闪烁范式探究了目标类型和安全相关性对驾驶场景中变化视盲的影响。研究者使用城市和乡村道路场景的照片作为刺激材料，变化目标的类型包括路标、汽车、摩托车、交通灯、行人、动物和树。根据驾驶员是否需要对其进行反应，这些变化目标被分为高、低安全相关组。结果显示，在城市场景中，安全相关性主效应显著，驾驶员对与安全相关性更高的变化目标检测效率更高；而在乡村场景中，安全相关性对变化检测的影响不具有显著性。

2.1.3 变化位置与场景复杂度

变化发生的位置对变化检测具有一定影响。相对于视野中央区域，边缘区域的变化更容易被人忽视，从而产生变化视盲。Galpin等人(2009)研究了变化发生的位置对新老司机变化检测的影响。研究中变化的位置分为中心区域和边缘区域：屏幕中央50%的区域定义为中心区域，剩下左右两边各25%的区域定义为边缘区域。实验结果显示，变化位置主效应显著，中心区域的变化觉察表现显著高于边缘区域。在Zhao等人(2014)的研究中，以屏幕中心为原点，垂直和水平方向25%的区域被定义为中心视野，其余区域为边缘视野。结果显示，相比于边缘区域，驾驶员对中心区域的场景变化有着更好的检测表现。因此，驾驶员应当有意识地对边缘区域的刺激予以注意。

当变化场景过于复杂时，驾驶员的变化觉察表现会有所下降。Smilek等人(2007)使用问卷调查的方法评估驾驶场景的复杂程度以及观察者主观意识对变化觉察的影响。研究者要求被试分别想象自己在车辆很多(复杂)或车辆很少(简单)的高速公路上行驶，并对“有意识地监测路况变化的重要性”进行七点评分。结果显示，交通情境越复杂，被试的评分越高，表明复杂的交通情景提升了驾驶员监控周围车辆或路况变化的意识(Smilek,Eastwood,Reynolds,& Kingstone,2007)。但是，复杂的道路环境可能增加驾驶员的认知负荷，占用更多的认知资源。实证研究结果显示，相比于城市场景，人们对于乡村场景的变化检测表现更好，研究者认为这是由于城市交通场景过于复杂的结果；除此之外，路边环境也会对驾驶员的注视行为产生影响(Beanland et al.,2017;Fitzpatrick,Samuel,& Knodler Jr,2016)。

2.2 驾驶员的特征对变化觉察的影响

2.2.1 注意广度和记忆容量

注意是影响变化检测的重要因素。Wolfe等人(2006)认为我们的注意资源和记忆资源都存在一定的瓶颈，在短暂的图片加工中，被试很难注意到所有的物体，即使注意到也会受到记忆资源的制约，导致人们无法识别出相关信息的变化。Pringle等人(2001)考察了交通场景下注意广度对年轻人与老年人变化觉察能力的影响。研究者首先采用功能性视野范围(functional field of view,FFOV)任务评估被试的注意广度，随后以驾驶员车内视角拍摄的驾驶场景照片作为实验材料，要求被试判断照片场景是否发生变化，并记录变化觉察的反应时与准确率。结果显示，注意广度与变化觉察效率显著相关，即功能性视野范围越小(注意广度窄)，个体变化觉察反应越慢。

此外，变化检测的过程就是将变化前后的刺激进行表征、存储并对差异进行比较的过程，因此，记忆能力在变化检测中起着重要作用。Rosielle和Scaggs(2008)将大学生被试划分为两组，一组被试需要判断熟悉场景和陌生场景的图片是否发生变化并报告出来；另一组被试则对该变化检测任务的难度予以评级。研究结果显示，人们对于熟悉场景的变化检测和难度估计都未有更好的表现。研究者认为这是由于人们对熟悉场景的长时视觉记忆缺乏准确性，即使是较大的变化(建筑物消失)也无法有效识别。注意和记忆能力受到众多因素的影响，除了先天的能力水平外，还受当时的生理状态和心理状态的影响，例如驾驶疲劳、酒驾以及路怒等(Harvey,Bayless,& Hyams,2018;Filtness,& Beanland,2018)。除此之外，随着年龄的增加，功能性视野范围和工作记忆能力都会逐渐狭窄和衰弱，这可能是老年驾驶员在识别场景变化方面表现更差的重要原因(Heenan,Herdman,Brown,& Robert,2014)。

2.2.2 认知或心理负荷

认知或心理负荷通过占用认知资源影响目标的识别与检测。例如，高负荷状态下无法检测到人脸变化(Murphy & Murphy,2018)；在交通场景中，高负荷的驾驶员更容易忽视重要安全信息(Lavie,Beck,& Nikos,2014;Murphy & Greene,2015)。Lee等人(2009)要求被试在模拟驾驶过程中完成听觉任务。其中，听觉任务的内容包括三家餐厅的成本、质量以及等待时间的信息，每条信息末尾提出与餐厅类别相对应的问题，被试需要立即做出回答。结果显示，分心任务下变化检测的敏感性显著降低，被试检测到行人出现的反应时显著增加。除此之外，驾驶过程中手机等移动设备的使用经常降低驾驶员的危险感知能力和绩效表现(D’Addario & Donmez,2019;李宏汀,刘彦宇,&李文书,2013)，相应地，驾驶员的变化检测能力也会受到影响(Strayer & Johnston,2001)。Strayer和Johnston(2001)较早使用变化视盲的范式探讨电话对模拟驾驶的影响，研究发现，听广播以及拿着电话简单的重复听到的词汇，并不会影响模拟驾驶绩效。然而，在词汇产生任务和通过电话自由交谈情况下，分心任务对驾驶会造成显著的影响，驾驶员对突然出现的模拟交通信号灯产生变化视盲。Mccarley等人(2004)同样使用闪烁范式考察了交通场景下分心任务对变化检测效率的影响，结果表明通话情境下变化检测的错误率显著高于倾听任务。

2.2.3 驾驶经验和对道路熟悉性

驾驶经验主要体现在驾驶技能的提升上，丰富的驾驶经验有助于形成驾驶图式，提升危险识别任务的反应时和识别率(袁璐一,常若松,&马锦飞,2019)。一般而言，经验丰富的驾驶者对危险刺激的变化觉察能力更强，相比于新手，同一情境下发生变化视盲的概率更低(Crundall,2009；Crundall,Howard,& Young,2017)；然而，老司机的优势似乎只体现在多任务情境下或者卷入驾驶情境下(Koustana,Elslande,& Bastien,2012;Wetton et al.,2010)。Koustana等人(2012)使用迫选范式探究了驾驶经验、操作任务和变化类型对变化觉察的影响。结果显示，当有驾驶任务卷入时，尤其在前进任务和左转任务中，老司机的变化觉察效率明显高于驾驶新手；然而在超车任务中，老司机和驾驶新手对变化觉察的表现没有显著性差异(Koustana et al.,2012)。除此之外，驾驶经验似乎是可以迁移的，有研究显示，经常骑自行车的驾驶员要比不骑自行车的驾驶员有着更好的变化觉察表现(Beanland & Hansen,2017)。

在实际情境中，驾驶经验的影响经常体现在人们对道路环境的熟悉性上。与评估短期的变化不同，熟悉性研究通常评估长期的变化检测。研究者通常招募司机在几天或几周内完成20～25次模拟驾驶，在最后一次或几次驾驶路线中插入刺激变化(如改变限速条件等)，测试被试是否能够准确识别变化并做出正确决策。研究显示，对道路的熟悉性使得被试对其中一部分环境特征的检测能力提高，但同时也会损伤其他部分特征的检测，甚至包括与安全密切相关的刺激变化的检测(Charlton & Starkey,2013)。司机在多次驾驶同一路段后速度明显增加，在能见度降低的条件下依旧如此，并且难以检测到十字路口交通灯以及限速标志的变化，这对交通安全是十分不利的(Colonna,Intini,Berloco,& Ranieri,2016;Harms & Brookhuis,2016)。不过，也有研究显示道路的熟悉性对变化视盲的影响并不显著，研究者认为可能是道路设计(例如禁止通行路标)并没有成功引发被试的期望所致(Martens,2018)。

3 驾驶员变化视盲的认知机制

从以上研究可以看出，不同的因素可能由于共同的机制导致变化视盲，例如变化的位置和注意广度都与驾驶员对目标刺激的注意有关。结合传统认知心理学中关于变化检测的研究成果有助于进一步理解变化视盲的发生机制。Rensink等(1997)提出变化检测过程就是对刺激变化前后的视觉表征进行比较的过程。早期的视觉研究认为，变化视盲的发生是由于我们头脑中对客体的视觉表征是稀疏的、不完整的或完全缺失的(Irwin,1991;O’Regan,1992)。但是，后续研究认为变化视盲的发生并不一定伴随着表征的缺失，相反，即使场景信息的视觉表征是详细而完整的，也可能发生变化视盲现象(Hollingworth,2003;Hollingworth & Henderson,2002)。Simons和Rensink(2005)在总结前人研究的基础上梳理出四种可能导致变化视盲的情形：(1)原有的视觉表征衰退或覆盖；(2)变化前后的表征未能进入比较通道；(3)变化前后的表征格式不匹配；(4)未对表征进行比较加工。该理论表明，当客体得到完整表征后，仍然可能由于记忆过程中视觉表征的衰退或错误，以及比较过程的失败而导致变化视盲。因此，本研究将驾驶员变化检测的认知过程模型划分为注意过程、记忆过程和比较过程：驾驶员首先通过注意形成原有交通场景的完整视觉表征，并将变化前后的视觉表征进行储存，最后将已经储存的表征与当前交通场景进行比较。驾驶员变化检测的认知心理过程如图1所示。

变化觉察是对变化的知觉，其过程至少包括三部分的内容：注意过程、记忆过程以及比较过程。本研究认为这三个阶段是在极短的时间内串行加工的。记忆过程需要先后对信息进行编码、储存与提取，在信息得到编码之前需要通过注意通路形成短暂的视觉表征(感觉记忆)，进而确定工作记忆的对象并将部分信息存储为工作记忆或长时记忆。当比较对象出现时，变化检测首先依赖于成功提取存储的记忆信息，然后依赖于目标特征的正确比较。因此，完整的变化检测过程是：驾驶员首先通过注意形成外部刺激的完整视觉表征，然后将变化前后的视觉表征进行储存与比较，在比较过程中进行刺激特征与属性一一匹配，最后结合经验知识做出决策。这三部分内容任何一方面出现问题，都可能导致觉察失败，出现变化视盲。

图1 交通场景中变化检测的认知过程模型

首先，注意是信息加工的窗口，也是外显记忆的基础，人们对未被注意的刺激往往难以觉察出变化(Pringle,Irwin,Kramer,& Atchley,2001;Wolfe,Reinecke,& Brawn,2006)。注意过程中既存在“自下而上”的加工方式，也存在“自上而下”的加工方式，且二者是相互作用的。视觉显著性、场景复杂度以“自下而上”的方式进行加工，而安全相关性、认知或心理负荷、驾驶经验则以“自上而下”的方式影响注意过程。在复杂的交通场景中，驾驶员优先感知到视觉显著性较高的刺激变化并予以注意；与此同时，驾驶员会根据自己的知识经验对当前交通场景进行判断，优先注意与驾驶安全相关性较高的刺激，对其进行识别与反应。例如，道路中的广告牌是常见的以“自下而上”方式加工的因素，可以吸引注意，而驾驶员同时也能选择性地忽视，即协同作用。总的来讲，变化检测过程中，外源性注意使人被动地分配注意资源，而内源性注意更加具有主动性，二者协同作用、各具优势。在一些特殊的场所，譬如停车场附近，当“自上而下”的预期车辆会出现在附近时，内源性的注意可能占据更大的优势；而在不熟悉的路线中，“自下而上”的加工占据主导地位，则导致外源性注意存在优势。

其次，变化检测有赖于记忆过程。原始刺激首先通过注意过程在头脑中形成视觉表征，然后通过记忆过程将变化前后的表征存储起来，最后对其进行特征比较。随着时间推移，原始刺激在头脑中的表征会逐渐模糊甚至消失，或是产生一定偏差，从而无法正确检测到变化。根据存储时间的长短，记忆被划分为感觉记忆、短时记忆(工作记忆)和长时记忆。当变化发生的时间极短时，感觉记忆发挥作用，将变化前后的表征进行迅速匹配；当变化发生的时长增加时，短时记忆发挥作用，对变化前后的表征进行存储和加工。在整个过程中，长时记忆里储存的知识经验会调控当前的信息加工过程，帮助进行知觉匹配，例如驾驶员可能对曾经发生过交通事故的场景更加警惕，从而分配更多认知资源。研究证明，那些受过关注的事物在长时记忆中保留了丰富的表征信息，只是这些信息的编码、提取和比较过程受到了限制才会出现变化盲(Hollingworth & Henderson,2004)。因此，凡是可能影响记忆过程的因素都可能影响变化检测。一方面，记忆过程首先受到驾驶员特征的影响，既包括记忆容量等流体智力，也包括驾驶经验、对道路的熟悉性等晶体智力；另一方面，场景本身的特征也会影响记忆过程，安全相关性高的场景变化会记忆得更为深刻，而复杂的交通场景会加大记忆的难度。除此之外，加工信息的时长也是影响记忆过程的重要因素，Brady等人(2009)认为如果有足够的时间对信息进行编码，将会显著提升变化检测所需的详细视觉记忆的效果，这对减少变化视盲至关重要。

最后，即使场景的变化顺利地被注意捕获并正确记忆，仍然可能在比较过程中产生错误。现场实验显示,虽然一些被试报告没有注意到变化,但是在经过主试提示后,他们能够回忆起变化前的特征,这间接说明变化检测的比较过程产生了问题(Simons,Chabris,Tatiana,& Levin,2002)。变化检测的比较过程与传统的知觉匹配过程相似，观察者首先提取头脑中储存的视觉表征，然后结合当前情境，对变化前后的刺激特征或属性进行分析和比较，最终得出是否发生变化的结论。但是，变化检测的比较过程也存在一定的独特性：相对于知觉匹配的单个特征比较，变化检测的比较过程是包含视觉搜索的比较，需要逐个搜索比较对象，作出是否判断，当所有可能的目标搜索比较完毕，变化检测的过程才最终结束。与注意过程和记忆过程一样，比较过程也受到“自上而下”和“自下而上”双重加工机制的影响，在认知资源占用相对较少、外界干扰较小的情况下，驾驶员更易对变化前后表征进行比较，因此比较过程主要受到驾驶员认知心理负荷与场景复杂度的影响。

值得注意的是，许多因素不仅影响变化检测的一个过程，而是作用于整个认知过程始终，只是对各个认知过程的影响程度不同，例如变化的视觉显著性除了影响注意过程外，可能也会对记忆过程和比较过程存在影响，但是影响程度较低，因此模型中列出的是影响该认知过程的主要因素。在变化检测的过程中，场景变化特征和驾驶员特征都对变化觉察具有显著影响。在场景变化特征方面，变化的视觉显著性主要影响模型中的注意过程，人们在场景变化突出的情况下更易发生变化觉察；变化的安全相关性既影响注意过程也影响记忆过程，安全相关性高的刺激变化更易被注意捕获形成视觉表征，其记忆存储效果也更好；变化发生的位置主要影响注意过程，位于视野中央的刺激变化更易被注意捕获，而场景复杂度对注意过程、记忆过程和比较过程都有影响。在驾驶员特征方面，驾驶员的注意广度主要影响模型中的注意过程，记忆容量大小主要影响记忆过程，注意广度高以及记忆容量大的个体更易知觉并存储更多视觉表征；认知或心理负荷主要影响注意过程和比较过程，负荷过高容易导致注意狭窄以及降低特征比较的表现；驾驶经验和对道路的熟悉性主要影响注意过程和记忆过程，二者通过提取长时记忆中的信息，自动地提升注意和记忆关键变化的效率，减少变化视盲的发生。

4 对道路交通安全和未来研究的启示

尽管变化视盲现象存在普遍性，但是人们仍然可以采取恰当的措施对其进行预防、监测以及干预。以变化检测的认知过程模型过程为基础，从“人机环”的角度施加措施预防变化视盲的发生。在人与环境的交互方面，可以通过外部设计降低场景的复杂度，提升驾驶员的注意绩效。例如道路交通部门提升各种交通标志以及信号灯变化的可辨别性，并且将交通标识尽量设置在符合驾驶员心理预期的道路场景中(Gibbs,Davies,& Chou,2016)。除了车外的交通场景，车内操作系统的设计也应当受到关注，合理的操作系统有助于提升人与车辆的交互效率。心理负荷代表了任务对有限的大脑信息加工能力的需求，一旦这个需求大于大脑所能支配的资源，操控任务绩效将会受到影响。汽车驾驶领域的研究发现，司机低头扫描车载系统的时间是由其心理负荷程度决定的；心理负荷增加时，操作者对显示器的搜索模式规律性下降，心理负荷减少时，扫描有序性上升(Benedetto et al.,2011)。因此，操作界面设计和功能规划都应考虑驾驶员所能承受的心理负荷，避免电子系统或设备过多地占用驾驶员的认知资源，影响对场景变化的危险觉察能力。除了外部设计以外，驾驶员自身素质的提升也较为重要。随着技术的不断更新，使用技术和模拟驾驶系统对驾驶员进行集中训练已经成为可能。在模拟训练中，驾驶员首先可以对风险目标的相关知识进行系统的学习，认识和了解交通场景中存在的风险目标从而提高警惕；其次，随着模拟任务练习次数的增加，驾驶员会形成一套自己的视觉搜索策略，获得驾驶经验，从而快速高效地进行变化检测，保障安全驾驶。

在采取措施预防变化视盲的同时，应当对驾驶员的状态进行实时监控并采取干预措施。变化检测研究目前主要集中在视觉领域，因此首先考虑从视觉通路对变化视盲进行控制。眼动技术作为一种可靠的检测眼球运动的技术手段，能够对驾驶员的眼动轨迹实时追踪，研究表明主动和被动的驾驶任务下眼动模式是不同的(Mackenzie & Harris,2015)。当驾驶员处于疲劳状态时，其眼动指标如眨眼持续时间、眨眼频率、眼跳幅度、眼跳平均速度等会发生一系列变化，因而可以通过眼动技术实时监测驾驶员的疲劳状态(Lin et al.,2015)。同理，未来在变化视盲眼动模式研究的基础上，可以对眼球运动进行监测，当到达危险临界点时提供反馈，提升变化检测的准确率。除此之外，可以增设其他感觉通路的信息反馈提升驾驶员的警觉，例如Martens(2018)在模拟驾驶的车辆中设置语音提示，用以提醒被试路况发生变化，研究发现仅仅使用听觉提示就可以充分降低发生变化视盲的概率。因此，联合使用各个感觉通路的反馈可能是一种有效的方法。

5 总结与展望

本研究通过对交通领域中变化视盲因素研究的梳理，归纳各个因素作用的认知过程，并结合传统认知心理学中变化检测的表征理论，最终建立了交通场景中变化检测的认知过程模型。该模型将变化检测的影响因素纳入到同一框架之中，丰富了变化检测认知机制理论。在实践方面，研究期望通过对已有的认知过程的理解，推断出影响变化觉察的潜在因素并采取措施进行预防。例如当确定变化检测包含注意过程后，那么所有影响注意过程的因素都可能影响变化觉察，这就使得我们可以从提升注意表现的角度出发减少变化视盲的发生。因此，未来研究者可以首先从变化检测的认知过程入手，深入研究驾驶员发生变化视盲时的注意、记忆和比较模式，确定关键指标。其次，在模式研究的基础上，利用眼动测量、模拟驾驶等技术进行一系列干预研究，并思考如何将研究成果应用到现实生活之中。除此之外，由上述研究可以发现，目前交通领域中的变化视盲研究主要以机动车为主体，而对非机动车如摩托车、自行车甚至行人这类交通环境中弱势群体的研究相对较少，这也是交通安全领域变化视盲研究的潜在方向。