张嘉欣 陈 璇 钱彬彬 韩 丹 王 璐 张智君

(浙江大学心理与行为科学系，杭州 310058)

1 引言

时距知觉（duration perception）是指个体对外界刺激持续性的认知加工。个体对时距的主观知觉并不准确，容易受到各种因素的影响而发生扭曲。以往研究对时间信息加工的特征和规律进行了深入的探讨，并发展出了预期式（prospective）和回溯式（retrospective）两种基本研究范式，前者在实验前就告知被试将进行时距估计任务，而后者则在实验刺激呈现后才让被试进行时距估计。其中，一些研究者提出，预期式时距估计与注意有较密切的关系，如经典的起搏器–累加器模型（pacemaker-accumulator model）（Treisman, 1963）和注意闸门模型（attentional gate mode）（Block &Zakay, 1996）都认为对时间的注意越多，对时距的估计也越长（Matthews & Meck, 2016），而回溯式时距估计则与记忆有较密切的关系，如存储容量模型（storage size model）和变化/分割模型（change/segment model）认为回溯式时距估计的长度主要取决于该段时间内记忆内容的多少（Zakay &Block, 2004）。

然而，近年来，一些研究表明，记忆似乎也会影响预期式时距估计，即记忆内容越多，预期式时距估计越长。其中，事件切割理论（event segmentation theory）认为，个体会自动地将环境中连续、动态和高速变化的信息流知觉为独立、稳定的事件（这一过程被称为事件切割），它会促进个体对整体事件的记忆（Zack, Speer, Swallow,Braver, & Reynolds, 2007），并因此延长预期式时距的估计。例如，Faber 和Gennari（2017）发现，当要求观察者关注时间时，他们在不熟悉的动画中感知到的事件片段越多，对整体动画的记忆就越好，对动画的时间估计也越长。Waldum 和Sahakyan（2013）也发现，个体记住的背景音乐数量越多，对相同时长的任务的时间知觉也越长。这些研究为记忆影响预期式时距估计的观点提供了证据，并认为事件数量与预期式时距估计呈正相关。

与上述理论和实验证据不同的是，有研究者发现事件切割也能缩短预期式时距估计。通过用时空间隔将一段连续的运动分割成多个片段，并将这些片段以相反的顺序呈现，以此诱发被试对事件进行切割，结果发现事件数的增加导致了更短的预期式时距估计（Liverence & Scholl, 2012），这一结果被命名为“记忆碎片效应”（memento effect）。有研究者认为这一效应并非是事件切割导致的，不应该纳入记忆领域，其产生是源自时空可预测性的改变，即下一个事件发生的时间和空间位置的不可预测性（Meyerhoff, Vanes, & Huff,2015）。然而，一些研究却表明，不可预测的刺激会导致预期式时距估计变长而非缩短，如在一个重复的序列中，不符合预期的刺激会被知觉得更长（Eagleman, 2008; Schweitzer, Trapp & Bar,2017）。因此，“记忆碎片效应”的产生更可能是由于事件切割损害了事件记忆。根据事件视界模型（event horizon models），如果事件切割导致多个事件间有许多重合的特征，事件片段之间的记忆将发生相互干扰，后者会抑制对整体事件记忆的提取（Radvansky & Zacks, 2017）。这提示记忆碎片效应中事件切割虽然增加了事件数量，却损害了事件记忆，从而导致更短的时距估计。

因此，如果能够证明记忆碎片效应的产生确实是源于事件切割，则一方面可为事件切割与时距知觉的关系提供新的信息，表明事件数量与预期式时距估计并非单纯的正相关关系；另一方面也可为记忆对预期式时距知觉的影响提供新的证据。

鉴于此，本研究以Liverence 和Scholl（2012）的研究为基础，通过三个实验来探讨记忆碎片效应产生的原因。三个实验均采用记忆碎片效应中正序呈现的方式，实验1 和实验2 通过改变运动客体操纵被试知觉到的事件数量，并保持时空可预测性一致，实验3 则通过改变客体消失的时间间隔来降低时空可预测性，但保持事件数不变。在三个实验中，事件数量的多少被定义为被试将客体的运动知觉为“一段完整的内容”（单事件）还是“多段独立的内容”（多事件），时空可预测性被定义为客体消失和再次出现的时间及空间位置的可预测性。假设记忆碎片效应的产生确实是源于事件切割而不是时空可预测性的改变，则在实验1 和实验2 中将能观察到时距知觉的变化，而在实验3 中时距知觉将不受影响。

2 实验1：客体身份对时距估计的影响

2.1 研究方法

2.1.1 被试

高校大学生20 名（男生8 名，女生12 名），平均年龄21.30±2.15 岁。所有被试裸眼视力或矫正视力正常。使用G*Power 3.1（Faul, Erdfelder,Buchner, & Lang, 2009）对实验数据进行效能检验（power analysis），结果显示20 个样本可使实验效能达到98%以上。

2.1.2 实验材料

程序采用MATLAB PsychToolbox 编制。屏幕刷新率60 Hz，分辨率为1024×768 像素，屏幕背景为黑色，被试眼睛距离屏幕中心约50 厘米。

实验材料为客体沿着灰色路径运动，路径为随机生成，其上的4 个灰色端点也为程序随机生成。客体运动总时长为6～10 s，在端点间的路径片段上的运动时间为1～4 s，两个相邻路径片段之间的运动时长差异大于33%。客体会在接近某个端点前消失500 ms，并在通过该端点后的某个位置重新出现。材料中的客体大小为1.52°，速度为5.47°/s，灰色路径宽度为0.06°，灰色端点为0.38°。

本实验在记忆碎片效应正序场景的基础上，通过替换客体身份的方式操控事件数量。已有研究表明，客体的替换会损害客体的知觉恒常性（Moore, Stephens, & Hein, 2010），破坏连续的事件知觉，引起事件切割（Zacks, Kumar, Abrams, &Mehta, 2009），该操控可有效地改变知觉到的事件数量（Meyerhoff et al., 2015）。除身份的变化外，在本实验中，客体的消失时间和再次出现的空间位置都是不变的，因此保持了时空可预测性和跳转距离不变。

实验中每条随机产生的路径都以正序的方式呈现两次，但是通过改变运动客体的身份使其分别以单事件或多事件情境出现。单事件情境下，由随机产生的相同物体在整条路径上运动；多事件情境下，每个路径片段的运动客体的颜色和形状均不同。示例见图1。

图 1 实验1 单事件和多事件运动客体示例

2.1.3 实验设计和程序

实验采用单因素被试内设计，自变量为知觉到的事件数（单vs.多），因变量为被试主观估计的时间。

被试的任务是观察客体的运动，并要求在运动结束后3s 内立刻通过按键来复制整段运动的时间（包括运动期间消失的间隔）。具体地说，在客体运动结束后，屏幕上会呈现一个大小为1.52°的红色圆环，提示被试开始进行时距估计。按键后，圆环变为绿色，并开始计时，当被试感觉绿环呈现的时间与目标运动的时间相等时，再次按键结束计时。

为确保被试始终将注意力集中在客体运动上，有1/3 的试次会出现视觉检测的次任务，在这些试次中，客体的亮度会降低61%，并持续167ms，当被试观察到这一变化需要立即按键反应。检测项在单事件和多事件两种情境之间进行平衡。被试被要求只能进行主观知觉计时，不能使用任何计时策略。

实验1 共计120 个试次，所有试次完全随机呈现，每30 个试次被试进行休息。正式实验包含60 条路径，所有路径分别以单、多事件情境出现1次。在正式实验前，被试需要完成6 个练习试次。整个实验持续约50 分钟。

2.2 结果

实验1 的视觉检测（探测）正确率（92%±4%）较高，且单事件（91%±4%）与多事件（93%±4%）情境下的正确率无显著差异，t(19)=−1.97，p=0.064，表明被试在两种条件下均能较好地将视觉注意集中在运动客体上，且在视觉注意上没有统计学的差别。

由于实验中的每段路径均为随机生成，时长在一定范围内随机，因此对每个试次，采用下述公式来计算时距估计的偏差：时距估计偏差（%）=（复制时间−实际时间）/实际时间×100%。若偏差值为正值，则表示时间膨胀，负值表示时间压缩。对每个被试，剔除其自身平均值±2.5 个标准差以外的试次。由于两种情境下的试次是一一匹配的，因此同时剔除上述试次的对应试次。共剔除2.4%试次数据。

数据分析显示：在单事件条件下，平均时距估计偏差（4.18%±15.91%）与0 没有显著差异，t(19)=1.18，p=0.254；在多事件条件下，平均时距估计偏差（3.03%±15.91%）与0 也没有显著差异，t(19)=0.85，p=0.405。该结果表明，两种条件下时距估计均未出现明显的高估或低估。

对单事件情境下的平均时距估计偏差（4.18%±15.91%）与多事件情境下的平均时距估计偏差（3.03%±15.91%）进行比较，发现多事件情境下的时距估计偏差较小，差异量为−0.01，t(19)=−2.25，p=0.036，d=0.50，多事件情境下的时距估计显著短于单事件情境，即存在记忆碎片效应。

实验1 的结果证明，当被试进行事件切割时，会缩短时距估计。但是，在多事件条件下，由于客体身份变化，可导致客体的变化频率、视觉显著性以及刺激的新异性均高于单事件条件。而根据以往研究，这些因素均会导致主观时间估计偏长（Herbst, Javadi, van der Meer, & Busch, 2013;Matthews, 2011）。因此，实验2 将保持客体身份不变，通过改变客体的亮度这一单一属性来引起事件切割，从而对上述因素进行更严格的控制。根据事件指标模型，客体属性的变化是事件切割的重要维度之一（Zwaan & Radvansky, 1998）。因此，改变客体的亮度应能有效地操纵事件切割。

3 实验2：客体属性对时距估计的影响

3.1 研究方法

3.1.1 被试

高校大学生20 名（男生9 名，女生11 名），平均20.60±2.04 岁。所有被试裸眼视力或矫正视力正常，且没有参加过实验1。使用G*Power 3.1（Faul et al., 2009）对实验数据进行效能检验（power analysis），结果显示20 个样本可使实验效能达到98%以上。

3.1.2 实验材料

实验2 所使用的材料和装置与实验1 类似，但在每个试次中，运动客体都为白色圆点，单事件情境下，白色圆点的亮度不变（225cd/m2）；多事件情境下，每个路径片段中的白色圆点的亮度在高（225cd/m2）、低（44cd/m2）两种亮度之间轮流变化。视觉探测任务变为被试需要在发现白色圆点中心出现一个大小为0.38°的黑点（持续167ms）时按键。见图2。

为了检验单多事件情境操纵的有效性，在实验前另请未参与过正式实验的其他20 名被试对实验材料进行评价。具体做法为，将20 名被试随机分为两组，每组10 人，分别向两组被试呈现单事件情境和多事件情境下的运动，询问他们主观认为这是“一段完整的内容”（以下简称为“一段”）还是“多段独立的内容”。结果发现，在事件数量的知觉上两条件之间存在显著差异，χ2(1)=5.50，p=0.019。其中单事件情境下，10 名被试中有9 名认为是“一段”；在多事件情境下，10 名被试中仅有4 名认为是“一段”。

图 2 实验2 单事件和多事件运动客体示例

3.1.3 实验设计和程序

实验设计与程序同实验1。

3.2 结果

实验2 的视觉检测正确率（97%±2%）较高，且单事件（96%±3%）与多事件（97%±2%）情境下的检测正确率无显著差异，t(1 9)=−1.5 6，p=0.140。

实验2 的数据处理与剔除方法同实验1，共剔除2.7%试次的数据。

急性阑尾炎为常见急腹症,该疾病的产生与遗传因素、环境因素、饮食因素等有着一定程度的联系,对患者的生活质量和生存质量有着一定程度负面影响,多选用手术方法进行治疗,选取不同手术方案,治疗效果存在差异性,如何选取成为了关键所在[1]。本文为探讨腹腔镜阑尾切除术和开腹阑尾切除术治疗急性阑尾炎的应用效果。报道如下。

数据分析显示，在单事件条件下，平均时距估计偏差（5.98%±16.58%）与0 没有显著差异，t(19)=1.61，p=0.123；在多事件条件下，平均时距估计偏差（4.59%±17.20%）与0 也没有显著差异，t(19)=1.19，p=0.247。该结果表明，两种条件下时距估计均未出现明显的高估或低估。

与实验1 相同，比较多事件情境下的平均时距估计偏差（4.59%±17.20%）与单事件情境下的平均时距估计偏差（5.98%±16.58%），发现两者存在显著差异，差异量为−0.01，t(19)=−2.16，p=0.044，d=0.48，多事件情境下时距估计确实显著短于单事件，即存在记忆碎片效应，与实验1 结果相似。

实验2 仅通过改变运动客体的亮度来引导被试进行事件切割，以尽可能降低运动客体的变化对时空连续性的影响，从而维持时空可预测性不变。所获的结果与实验1 相仿，进一步支持多事件知觉缩短时距知觉的观点。实验3 将维持事件数知觉不变，在降低运动客体时空可预测性的情境下，考察记忆碎片效应是否仍然存在。

4 实验3：运动可预测性对时距估计的影响

4.1 研究方法

4.1.1 被试

高校大学生20 名（男生5 名，女生15 名），平均年龄20.38±1.67 岁。所有被试裸眼视力或矫正视力正常，且没有参加过前两个实验。使用G*Power 3.1（Faul et al., 2009）对实验数据进行效能检验（power analysis），结果显示20 个样本可使实验效能达到98%以上。

4.1.2 实验材料

实验3 所使用的材料和装置与实验1 类似，但是取消了事件数量的操纵，而对时空可预测性进行操纵。其中，在时空可预测情境下，运动客体在三个端点前消失的时间均为500 ms；而在时空不可预测情境下，运动客体的消失间隔随机为100、500、900 ms。以往研究已经证明，改变客体消失的时间间隔会破坏客体运动的时空连续性，降低其可预测性（Meyerhoff et al., 2015）。

4.1.3 实验设计和程序

实验采用单因素被试内设计，自变量为时空可预测性（可预测vs.不可预测），因变量为被试主观估计的时间。实验程序上除了上述实验材料的修改，其余部分与实验1 一致。

4.2 结果

视觉检测的正确率（91%±1%）较高，且可预测（92%±3%）与不可预测（90%±3%）情境下的检测正确率无显著差异，t(19)=1.80，p=0.088，表明被试在两种条件下均能较好地将视觉注意集中于运动目标上，且在视觉注意上没有显著差别。

实验3 的数据处理与剔除方法同实验1，共剔除2.1%试次数据。

数据分析显示，在可预测条件下，平均时距估计偏差（4.65%±16.71%）与0 没有显著差异，t(19)=1.24，p=0.229；在不可预测条件下，平均时距估计偏差（4.47%±17.90%）与0 也没有显著差异，t(19)=1.12，p=0.278。两种条件下时距估计均未出现明显的高估或低估。

对不可预测情境下的时距估计偏差（4.47%±17.90%）与可预测情境下的时距估计偏差（4.65%±16.71%）进行比较，发现两种情境下的时间估计偏差无显著差异，t(19)=−0.34，p=0.739，不存在记忆碎片效应。

实验3 的结果显示时空可预测性的变化不会导致被试时距估计改变。

5 讨论

本研究通过三个实验，采用记忆碎片效应的正序场景，对事件切割与时距知觉之间的关系进行了探讨。实验1、实验2 分别通过变换客体身份和改变客体亮度的方式改变被试感知到的事件数量，并维持时空可预测性不变，结果显示事件切割条件下被试的时距估计显著缩短；实验3 则在维持感知到的事件数量不变的情境下改变时空可预测性，结果发现时距知觉没有受到影响。综合所有实验结果，事件切割会影响时距知觉，且知觉到多个事件可导致主观时距缩短。

本研究表明记忆碎片效应稳定存在，即事件切割可缩短主观时距，这一结论与以往的许多研究结果不一致（Bangert, Kurby, & Zacks, 2019; Faber &Gennari, 2015a, 2015b, 2017; Waldum & Sahakyan,2013），后者显示，在有分割的条件下，被试对时距的知觉更长。对此差异进行如下分析：第一，本研究采用了预期式时距估计范式，而以往有的研究采用的是回溯式时距估计范式（Faber &Gennari, 2015a, 2015b）。资源分配模型认为，预期式范式下被试会将大部分注意资源分配于时间加工器，而回溯式范式下则更多地分配给非时间加工器（Zakay, 1989）。因此，不同的范式可能是本研究结果与前人结果不一致的原因。第二，在本研究中，时距估计在目标呈现结束后3 秒内开始，而以往研究在时距估计任务前插入了其他任务，目标时距结束到时距估计之间有较长延迟（Faber &Gennari, 2017）。不同的延迟时间涉及了不同的内部机制，如已有研究证明，即时的时距估计涉及工作记忆（Ogden, Wearden, & Jones, 2008），而延迟的时距估计更多涉及长时记忆（Zakay &Fallach, 1984）。因此，本研究中的记忆碎片效应与前人研究结果上的矛盾可能是由多种因素综合造成的。

对于记忆碎片效应产生的原因，可以从记忆的角度进行解释。事件视界模型认为，个体虽然会自动化地进行事件切割，但不合理的切割方式会使得事件片段之间具有较高的相似性，导致片段之间的记忆相互干扰，从而抑制对事件记忆的提取（Radvansky & Zacks, 2017）。在记忆碎片效应实验中，多个事件之间的运动客体和运动模式都是相似的，运动信息的提取容易受到干扰，后者导致了更短的时距估计。此外，前人研究表明，经历事件边界（事件之间的间隔）会导致前一事件的工作记忆被刷新，从而产生遗忘（Ongchoco &Scholl, 2019; Radvansky, 2012），如当被试穿过一扇门，即经过事件边界时，会干扰对前一个房间中物品信息的提取（Pettijohn & Radvansky, 2016;Radvansky, Krawietz, & Tamplin, 2011）。这暗示，在记忆碎片效应的多事件条件下，经历事件边界损害了前一事件的记忆，导致对整个运动的记忆减少，因而缩短了时距估计。

因此，记忆碎片效应一方面证明了记忆在一定程度上会影响预期式时距知觉，表明预期式时距估计与回溯式时距估计的加工机制有一定程度的重合，另一方面也对事件切割理论的预测，即事件切割与时距估计呈正相关提出了挑战，表明事件切割也可导致预期式时距估计缩短。

本研究结果表明，只在操纵事件切割的实验1、2 中存在记忆碎片效应，而在操纵时空可预测性的实验3 中并不存在记忆碎片效应。上述实验结果的差异证明，记忆碎片效应的产生原因是事件切割，但本研究并没有对事件记忆进行直接的测量。此外，时距估计存在一定的性别差异（Giovannelli et al., 2016; Shibasaki & Masataka, 2014），而本研究的被试性别不均衡可能导致一定的偏差。因此，未来的研究可以考虑对事件记忆进行直接的操纵和测量，并保持被试性别均衡，以此来进一步考察事件切割影响预期式时距估计的内在机制。

6 结论

记忆碎片效应的产生是由于事件切割而非时空可预测性，表明事件切割确实可以影响预期式时距估计，且知觉到多个事件也可导致更短的时距估计。