标量计时模型的影响因素及发展*
2015-02-26姚竹曦
姚竹曦 张 亮 张 侃
(1中国科学院心理研究所行为科学重点实验室, 北京 100101) (2中国科学院大学, 北京 100049)
1 引言
时间是生命的基本维度之一, 时间知觉对生物的生存至关重要。人类和动物的许多与生存相关的行为都依赖于对时间信息的精确加工, 例如形成条件反射(Gallistel & Gibbon, 2000)、人类的语音识别和动物的声音通讯(Nourski & Brugge,2011; 王欣, 李安安, 吴飞健, 2010)、欣赏与演奏音乐(Zatorre, Chen, & Penhune, 2007), 以及运动控制(Buhusi & Meck, 2005)等。
加工时间信息是认知系统的基本功能之一,人类对时间信息的加工从几十毫秒到几分钟、几天,甚至跨越一生的范围(Wittmann, 2009)。对几十毫秒到数秒的时间信息加工属于时间知觉的范畴,包括对事件连续性和持续性的知觉(陈有国, 黄希庭, 尹天子, 张锋, 2011; Fraisse, 1984)。时间知觉可定义为对外界环境刺激的同时性、顺序性和持续性的认知加工(黄希庭, 李伯约, 张志杰, 2003)。
为了解释所发现的各种时间知觉现象, 研究者提出了内部机制和专门计时两大类理论模型(Wittmann, 2013; Ivry & Schlerf, 2008)。内部机制理论模型认为, 感觉和认知过程的内在属性可以作为计时机制(Wittmann, 2013), 例如, 记忆强度会随着时间流逝消退可以用于计时(Staddon,2005)。专门计时模型可以分为振荡器过程以及起搏器-累加器内部时钟过程两大类(Grondin,2010)。两者的区别在于：(1)前者是一个持续运行并且自我维持的过程, 而后者是一个时间间隔计时器, 启动时需要外部信号(Allan, 1998); (2)前者通常是一个动态的、非线性的系统, 而后者通常具有线性特征(Grondin, 2010)。内部时钟的概念最早由Treisman (1963)提出, 过去的50年中, 它一直是时间知觉领域的主导模型(Wittmann, 2013)。而标量计时理论是自内部时钟观点提出以来, 当代被引用最多的模型(Gibbon, 1977; Wearden,2003; Grondin, 2010)。
标量计时理论(又称标量期望理论, Scalar Expectancy Theory, SET)最初是用来解释动物的计时行为的(Gibbon, 1977), 如专门设计的计时任务中的行为, 包括时间二分任务(Church & Deluty,1977)和时间分类任务(Church & Gibbon, 1982)。20世纪80年代末90年代初, 研究者开始在标量计时理论的框架下开展人类的时间加工研究。将标量计时理论应用于人类时间心理学是将最初用于解释动物行为的模型应用于人类行为的少数成功范例之一(Wearden, 2003)。
标量计时理论中的标量特性主要是指某个时距内部估计的标准差与平均值的比为常数(尹华站, 黄希庭, 李丹, 张莹, 2008; Grondin, 2010;Wearden, 2003)。标量计时模型则是标量计时理论的信息加工结构, 采用信息加工的观点, 分为时钟、记忆和决策三个阶段(尹华站等, 2008; Church,2002; Gibbon, Church, & Meck, 1984; Allan, 1998;Droit-Volet & Meck, 2007)。最初, 时钟阶段仅包含起搏器和开关两个部分(Gibbon et al., 1984)。随后, 研究者在此阶段添加了累加器(Church, 2002)。目前, 时钟阶段包含一个起搏器-累加器内部时钟,由起搏器、累加器和开关组成。起搏器负责发出固定频率的脉冲。累加器则累计脉冲数, 以脉冲数作为时间的表征。开关有闭合与打开两种状态,闭合时, 脉冲可以进入累加器, 打开时, 脉冲不能进入累加器。记忆阶段包括工作记忆和参考记忆。工作记忆存储来自累加器当前的计时信息,参考记忆则存储以往的时间经验和一些重要时间(如标准时距)的表征。决策阶段有一个比较器, 根据决策法则比较工作记忆的内容和参考记忆中存储的标准, 并作出行为判断。
将SET应用于人类计时和时间知觉研究的早期, 研究兴趣聚焦于探索在动物身上观察到的计时现象是否也会在人类身上表现, 因此20世纪90年代研究者进行了大量的类比研究, 包括探索各种任务参数对行为的影响。而最近的十几年中,研究者在前期研究的基础上, 更多地开始在 SET的框架下探索人类时间知觉的个体差异, 包括发展阶段和疾病所导致的差异等。同时, 这些人类时间知觉研究的结果也促进了SET模型的修正和改进。在 SET的框架下, 最常使用的人类计时和时间知觉研究范式有时间二分任务(temporal bisection)和时间分类任务(temporal generalization)。人类在时间分类任务中的行为与动物研究中的发现一致(例如, 二者的心理物理曲线峰值对应的时距都与标准时距相等), 但是在时间二分任务上,人类研究与动物研究的结果存在不一致(例如, 动物的时间二分点接近两个标准时距的几何平均值,但人类的时间二分点与“标准时距比”这一参数设置有关, 详见本文第三部分), 这就促使研究者对最初用于解释动物计时行为的标量计时模型进行改进以解释人类在时间二分任务中的行为。
更重要的是, 时间二分任务要求被试对时距进行与标量计时模型相对应的多阶段操作, 被试要对时距进行感知、学习、记忆和提取, 然后将时距进行比较和判断, 最后作出反应, 这个任务包含了时间知觉所涉及的各个过程, 是在SET的框架下研究时间知觉和加工的理想范式(Kopec &Brody, 2010)。本文将主要以关于时间二分任务的研究作为例子, 来说明标量计时理论对人类计时和时间知觉研究的影响, 以及研究结果对模型发展的促进。
2 时间二分任务测量指标
时间二分任务是一种经典且普遍使用的时间知觉研究范式, 可以很好的考察个体主观时距的变化和时间敏感性。时间二分任务最早用于研究动物的计时行为(Church & Deluty, 1977)。1991年,两个研究很巧合地分别独立地完成了人类的时间二分任务测试(Wearden, 1991; Allan & Gibbon,1991)。典型的时间二分任务包括训练阶段和测试阶段。在训练阶段, 要求被试学习两个标准时距,一个长时距和一个短时距。在测试阶段, 给被试呈现探测时距, 要求被试判断探测时距更像哪个标准时距并进行按键反应, 探测时距在两个标准时距之间变化。例如, 以200/800 ms为标准时距,先告诉被试将要呈现的是短时距/长时距, 然后给被试呈现相应的标准时距, 如此重复数个试次(如每个标准重复5次)。然后给被试呈现一些在200到800 ms之间的探测时距(如200, 300, 400, 500,600, 700, 800 ms), 要求被试判断所呈现的时距更像刚才学习的短时距还是长时距, 并作出按键反应(Wearden, 1991)。
从时间二分任务的流程可见, 这个任务要求被试对时距进行与标量计时模型相对应的多阶段操作。首先, 被试在训练和测试阶段都需要对标准或探测时距进行感知, 这可以与标量计时模型的时钟阶段对应。其次, 被试需要学习并记忆两个标准时距, 这对应于标量计时模型的记忆阶段,在参考记忆中保持一些重要的时间表征。而在测试阶段进行判断之前, 被试都需要存储当前的探测时距表征, 这对应于标量计时模型记忆阶段中的工作记忆。最后, 被试则需要将探测时距和标准时距进行比较, 并作出判断, 这对应于标量计时模型的决策阶段。所以, 时间二分任务非常适于在SET框架下研究时间知觉和加工。
在时间二分任务中记录被试每次的判断, 则可以计算每个探测时距被判断为“长”的比例 P(long)。以探测时距为横轴, P (long)为纵轴, 则得到一条递增的“弓形”曲线。根据这个心理学函数,计算的两个时间二分任务指标是时间二分点和韦伯比(王秋娟, 张志杰, 2007)。时间二分点是主观时距的指标。被试将其判断为更像长标准时距的概率为50% (即P (long) = 50%)所对应的探测时距值就是时间二分点(Bisection Point, Allan &Gibbon, 1991; Wearden, 1991)。时间二分点的值变小, 表示被试更倾向于把一个较短的时距判断为像长标准时距, 说明其主观时距延长; 反之, 则主观时距变短。韦伯比是时间敏感性的指标。其计算方法是用最小可觉差除以时间二分点, 其中最小可觉差等于P (long) = 75%所对应的时距减去P (long) = 25%所对应的时距除以 2 (Gibbon,1977; Zélanti & Droit-Volet, 2011)。被试的时间敏感性高, 那么其心理测量曲线就更陡峭, 产生的韦伯比就小; 而被试的时间敏感性低, 其心理物理方程就会较平缓, 结果就导致韦伯比较大。
3 影响因素
3.1 任务参数设置
将SET应用于人类计时和时间知觉研究的早期, 研究兴趣聚焦于探索在动物身上观察到的计时现象是否也会在人类身上表现, 因此20世纪90年代研究者进行了大量的类比研究, 发现任务参数的设置会对行为产生影响。特别的, 在时间二分任务中, 标准时距和探测时距的参数设置会对被试的行为造成影响(Kopec & Brody, 2010; Brown,McCormack, Smith, & Stewart, 2005; Ferrara,Lejeune, & Wearden, 1997; Wearden, Rogers, &Thomas, 1997), 主要指：(1)标准时距比, 即长标准时距与短标准时距的比值; (2)探测时距分布,主要有线性分布和对数分布, 线性分布是指探测时距在标准时距之间呈线性变化(如100, 200, 300,400 ms), 对数分布是指探测时距在标准时距之间的变化呈对数规律(如, 100, 200, 400, 800 ms)。
3.1.1 标准时距比
完成时间二分任务时, 被试需要将探测时距和两个标准时距进行比较。当标准时距比变化时,时间二分点和韦伯比都会发生改变。
对于时间二分点, 标准时距比的影响表现为,当标准时距比较小时, 时间二分点更接近两个标准时距的几何平均值, 而标准时距比较大时, 二分点更接近标准时距的算术平均值。不同研究之间的结果支持这个发现。1991年, Wearden和Allan及同事分别独立地要求人类被试完成时间二分任务, 结果 Allan和 Gibbon (1991)得到的时间二分点接近两个标准时距的几何平均数; 而 Wearden(1991)得到的数据则表明时间二分点接近且略小于两个标准时距的算术平均数。对两个研究的标准时距比参数进行比较发现, 他们分别在研究中采用了较小的(小于等于2:1, Allan & Gibbon, 1991)和较大的(大于4:1, Wearden, 1991)标准时距比。
研究者在一个研究内系统地操作标准时距比也得到了一致的发现(Wearden & Ferrara, 1996)。Wearden和Ferrara (1996)操作时间二分任务中两个标准时距之间的绝对差异或相对比值, 要求人类被试判断纯音的时距与哪个标准更像。当两个标准时距之间的差异恒定在400 ms, 相对比值为2:1时, 时间二分点更接近两个标准时距的几何平均值。而标准之间的绝对差异保持在 400 ms,相对比值为5:1时, 或者绝对差异在300 ms到600 ms之间变化, 但是相对比值恒定为 4:1时, 时间二分点都更接近两个标准时距的算术平均值。可见, 较小的标准时距比对应于接近几何平均值的二分点, 而较大的标准时距比对应于接近算数平均值的时间二分点。
而对于韦伯比, 标准时距比的影响表现为,标准时距比减小时, 韦伯比变小。这个结果首先在动物研究中发现(引自Kopec & Brody, 2010)。人类被试身上也发现了类似的现象(Ferrara et al.,1997; Wearden et al., 1997; Kopec & Brody, 2010)。当标准时距比变小, 即时间二分任务要求被试对分布更接近的时距进行辨别时, 人类表现出更敏感的行为判断, 韦伯比变小, 时间辨别力提高(Ferrara et al., 1997)。Wearden 等人(1997)要求被试完成听觉时间二分任务, 其中包含长/短标准时距比为2:1、4:1和5:1的条件, 结果发现, 虽然标准时距比较小时, 时间分辨的难度增加, 但是被试的行为结果却产生了较小的韦伯比, 表明被试的计时更加敏感。
3.1.2 探测时距分布
与标准时距比不同, 探测时距分布的影响主要是使时间二分点变化, 但不影响韦伯比。具体而言, 与线性分布相比, 对数分布的探测时距产生的时间二分点更小。动物研究首先报告了这个影响。以小鼠为实验对象发现, 将标准时距固定,改变探测时距的分布会使小鼠的时间二分点改变：与线性分布相比, 探测时距呈对数分布所对应的时间二分点更小(引自Kopec & Brody, 2010)。Wearden和Ferrara (1995)发现以人类为被试也存在同样的现象。研究中标准时距为200/800 ms或100/900 ms, 探测时距在两个标准时距之间呈线性分布或对数分布, 要求成年被试完成时间二分任务。结果发现在探测时距呈对数分布时, 心理测量曲线相对线性分布向左移动, 时间二分点变小, 较短的时距更多的被判断为像长时距。在随后的研究中, 研究者同时操作标准时距比和探测时距分布, 结果当标准时距比为 19:1时, 出现了探测刺激分布的效应, 重复了之前的发现, 探测时距呈对数分布所对应的时间二分点更小(Wearden & Ferrara, 1996)。在Brown等人(2005)的研究中, 研究者增加了其他两种探测时距分布条件, 对比了四种探测时距的分布条件, 分别是超对数分布(时距是双对数平均分布)、对数分布、线性分布和反对数分布(围绕算数平均值对数分布)。结果表明时距二分点随着探测时距分布的不同而变化, 在反对数分布条件下最大, 其次是对数分布, 再次是线性分布, 超对数条件下最小。
时间二分任务中, 标准时距和探测时距的参数设置对任务的两个计算指标时间二分点和韦伯比产生影响, 促使研究者在标量计时模型框架下提出了不同的模型假设。例如, 研究者发现时间二分点接近两个标准时距的算术平均值, 提出差别模型以解释此现象(Wearden, 1991; Wearden &Jones, 2013)。Kopec 和 Brody (2010)则提出两阶段决策模型来解释时间二分点和韦伯比随着标准时距比和探测时距分布的改变而改变的整体规律。
3.2 个体差异
前期研究已经对任务本身的属性所造成的行为影响有了较清晰的认识, 因此最近的十几年中,研究者开始更多地在SET的框架下探索人类时间知觉的个体差异, 包括人格、发展阶段和疾病等所导致的差异。
3.2.1 年龄
对于儿童的发展和儿童与成人的差异而言,年龄对时间二分任务的影响主要体现在韦伯比的变化上(陶云, 马谐, 2010; Zélanti & Droit-Volet,2011; Droit-Volet & Wearden, 2001; Droit-Volet &Rattat, 2007; Droit-Volet & Izaute, 2009; McCormack,Brown, Maylor, Darby, & Green, 1999)。国内研究者(陶云, 马谐, 2010)以面孔图片为材料, 要求3～8岁的儿童完成标准时距为800/3200 ms的时间二分任务, 结果发现, 随着探测时距的延长, 儿童更多地将其判断为长, 表明儿童已经具备时距感知能力。同时, 这种能力随着年龄的增大而发展, 表现为韦伯比随年龄变小, 意味着随着年龄增大, 儿童的时间敏感性升高。国外研究者对于儿童的研究结果与此一致。研究者(Zélanti &Droit-Volet, 2011)要求5岁、9岁的儿童和成年被试完成标准时距为 0.5/1 s, 1.25/2.5 s, 4/8 s和15/30 s的时间二分任务, 结果发现, 对所有时距范围的任务, 韦伯比都随着年龄减小, 也就是说时间敏感性都随着年龄的增大而升高。这个结果与之前在测试年龄更小的儿童时发现的结果一致。研究者(Droit-Volet & Wearden, 2001)让3岁、5岁和 8岁的儿童接受时间二分任务训练。标准时距是1/4 s或2/8 s, 探测刺激在标准时距之间呈线性分布。结果所有儿童的时间二分点接近标准时距的算术平均值(与前文探讨的时间二分点随标准时距比值的变化一致, 此处长/短标准时距比值为 4:1, 时间二分点接近标准时距的算术平均值)。心理物理方程表明, 随着探测时距时间延长,儿童将其判断为长的比例上升, 说明儿童能够对时距的长短进行区分。但是年龄小于8岁的儿童,曲线更平, 韦伯比更大, 表明其时间敏感性较低。通过统计分析和采用不同的理论模型对数据进行拟合后发现, 即便在控制了随机反应的可能性之后, 8岁儿童的时间敏感性还是要高于年龄更小的儿童。其他研究组(McCormack et al., 1999)测试了5岁、8岁和10岁的儿童完成标准时距200/800 ms的时间二分任务, 也得到了类似结果, 表明随着年龄增大, 韦伯比变小。可见, 与成人相比, 儿童完成时间二分任务的韦伯比更大; 并且, 随着儿童年龄的增大, 韦伯比逐渐变小。
而对于老年人与年轻成人的差异而言, 年龄只在特定情况下影响时间二分任务的表现。老年人完成视觉刺激的时间二分任务时, 时间二分点显著大于年轻成人(Lustig & Meck, 2011)。但是,听觉通道的时间二分任务不受影响。当需要对听觉刺激的时距进行判断时, 尽管在其他计时任务(如间隔产生)中, 随着年龄增大, 时距判断的变异性增加, 但是在时间二分任务上, 老年人的时间二分点和韦伯比都基本与年轻成年被试没有差异(Lustig & Meck, 2011)。此外, 如果同时要求老年人判断视觉和听觉刺激的时距, 那么老年人完成时间二分任务所表现出的时间敏感性就会降低,韦伯比大于年轻成人(Lustig & Meck, 2001)。
3.2.2 特殊人群
除了年龄因素, 某些疾病也会影响个体的时间知觉, 在时间二分任务上, 主要表现出韦伯比的改变。一般而言, 与正常个体相比, 疾病患者的韦伯比更大。例如, 研究者测量了12名小脑退化的患者与 13名正常控制组成人在时间二分任务上的行为差异。他们采用了 4对标准时距, 结果发现小脑退化患者在完成标准时距为 100～900 ms、100～600 ms和8～32 s的时间二分任务时, 存在计时缺陷, 行为数据上表现为韦伯比大于正常对照组(引自Wearden & Jones, 2013)。
帕金森病患者和孤独症谱系障碍人群完成时间二分任务的韦伯比也比正常控制组大。Smith,Harper, Gittings和Abernethy (2007)对比了帕金森病人与正常控制组完成时间二分任务的行为结果。实验采用听觉(纯音)或视觉(黑色方块)刺激,标准时距为100/500 ms和1/5 s, 探测时距呈线性分布。结果帕金森病人在两个通道、两种时距范围内的时距判断都表现出更大的变异, 与控制组相比, 他们的心理物理方程更平缓, 韦伯比更大。进一步的统计检验表明, 帕金森病人的时间敏感性下降主要体现在对于较长时距的判断上, 而对于较短的时距, 帕金森病人的时间敏感性与正常控制组没有显著差异。随后的研究也重复了这个结果(Wearden et al., 2008)。孤独症谱系障碍人群完成时间二分任务时也得到更大的韦伯比。Allman, DeLeon和Wearden (2011)比较10岁左右的两组儿童, 一组被诊断为孤独症谱系障碍, 另一组正常发展。两组儿童都完成两个以 1/4s和2/8s的视觉刺激为标准时距的时间二分任务。结果孤独症谱系障碍组的儿童表现出时间敏感性的下降, 他们的韦伯比大于正常发展组儿童。
对精神分裂症病人的研究也表明精神分裂症会影响时间二分任务的行为绩效(Carroll, O'Donnell,Shekhar, & Hetrick, 2009), 时间二分点和韦伯比都会受到影响。研究者(Lee et al., 2009)要求被诊断为精神分裂症的个体和正常被试完成听觉通道的时间二分任务, 标准时距为 400/800 ms和1000/2000 ms。结果发现, 在400/800 ms条件下,神经分裂症病人的时间二分点小于控制组, 并且在两个时距范围内, 神经分裂症病人的时间敏感性都低于控制组, 表现为心理物理方程更平缓,韦伯比更大。
时间二分任务中表现出的年龄和特殊人群的个体差异研究结果促进了标量计时理论框架下的模型发展。例如, 下文将要介绍的差别模型(Wearden & Jones, 2013), 目前包含4个参数(c, x,p, k), 而最初的模型只包含c和x这2个参数, 参数p和k的引入就是为了解释时间二分任务中的个体差异(模型详见第四部分)。
3.2.3 人格
从人格角度探索时间知觉个体差异的研究者发现, 冲动性、负性情绪性等人格特质与时间知觉之间存在关联。冲动性是指一种非计划性的、不考虑可能后果的、立即回应的反应模式(Rubia,Halari, Christakou, & Taylor, 2009)。已有研究大多采用时距再现法研究冲动性与时距知觉的关系,结果发现冲动性更高的个体再现时距倾向于更短,即主观上高估时距(Berlin & Rolls, 2004;Wittmann et al., 2011)。然而, 时距再现范式中对时间知觉的测量可能受到反应时间的影响, 而时间二分任务要求被试将刺激时距分类, 对时间知觉的测量不会受反应时影响, 可能能更好地体现冲动性与时间知觉的关系。因此, 研究者采用标准时距为2/4 s的视觉时间二分任务测量个体的时间知觉, 同时以延迟折现度测量个体的冲动性,结果发现时间二分点与延迟折现度(延迟折现度越低, 冲动性越高)存在正相关, 表明冲动性越高的个体其时间二分点越小, 更倾向于高估时间(Bauman & Odum, 2012)。
4 模型的发展
4.1 两阶段决策模型
尽管20世纪90年代研究者对时间二分任务的参数设置进行了大量的研究, 但是直到最近才有研究者提出模型来解释这些数据(Kopec & Brody,2010)。Kopec和Brody (2010)整理了采用时间二分任务的不同研究, 对这些研究所包含的包括1020名被试参与的148个实验的结果进行综合分析, 提出了两阶段决策模型。两阶段决策模型以SET理论为基础, 可以模拟标准时距比值和探测时距分布变化时的行为结果。其基本假设包括：被试知觉到的时距等于真实时距; 标准时距的记忆表征呈正态分布, 平均值与真实时距相等, 变异具有标量特性, 即变异与平均值的比值为常数。
两阶段决策模型改进了标量计时模型的决策过程, 假设时间二分任务的决策阶段分为两步完成。第一步, 被试根据“相似性”或“接近原则”判断探测时距在标准时距的记忆分布中的位置, 是短标准时距或长标准时距, 还是在二者之间。如果被试判断探测时距为两个标准时距之一, 那么可以直接作出决策; 如果被试判断探测时距在二者之间, 那么进入决策阶段的第二步。第二步, 被试根据探测时距与标准时距之差的大小作出判断,判断方法类似于下文将要介绍的差别模型的简单形式(Wearden, 1991)。特别的是, 模型在这里考虑了赌徒谬误现象。赌徒谬误(Caruso, Waytz, &Epley, 2010)是指先前的反应对后一个反应产生影响的一种现象。对于时间二分任务的决策而言,赌徒谬误现象表现为被试假设探测时距中短时距和长时距一样多, 如果连续几个探测时距被判断为更像某一标准时距(如“长”), 那么下一个探测时距更倾向于被判断为另一标准时距(如“短”)。
此模型的数学描述如下。被试对两个标准时距的记忆呈正态分布, 其平均值等于标准时距 S或L, 变异与标准时距呈比例, 分别为c*S和c*L,这里的 c为模型的第一个参数, 表示记忆分布的变异与平均值之比。决策阶段的第一步, 根据标准时距的概率密度函数计算探测时距T可能是某个标准时距的概率, 从而将其判断为某一标准时距, 或位于两个标准时距之间。如果判断为位于两个标准时距之间, 则进入第二步。这时, 从两个标准时距分布中分别随机取一个值s和l, 作为标准时距, 然后比较探测时距 T与 s和 l之间的关系。计算|D (s,T)| ‒ |D (T,l)|的值(其中|D (s,T)|和|D(T,l)|分别表示探测时距与短标准时距和长标准时距之差的绝对值, 即 T分别到s和 l的距离), 若大于零, 表示 T更接近 l, 做“长”反应, 反之则做“短”反应。由于考虑到赌徒谬误现象, 模型预期“长”和“短”反应数量一样, 导致反应偏向的产生,反应偏向用 b表示, 这时则计算|D (s,T)|*b ‒ |D(T,l)|的值来进行判断。b的起始值为1(没有偏向),每次进行判断后其值发生变化, 变化量为x, x则为模型的第二个参数, x<1。每次做“短”反应, 反应偏向b减小, b’=b*x; 每次做“长”反应后, b增大,b’=b/x。
数据模拟表明, 此模型能够很好的拟合不同任务参数设置下的行为结果。如前文所述, 随着长/短标准时距比变大, 两个标准时距之间的相对差异变大, 时间二分点更接近两个标准的算术平均值, 韦伯比更大。模拟时改变标准时距比发现,两阶段模型的预测和实际的研究数据之间存在显著地相关, 表明两阶段模型能够较好地整合参数设置变化产生的时间二分任务行为结果。
4.2 差别模型
最近的十几年间, 研究者在SET框架下对于时间二分任务上所表现出来的个体差异进行了探索, 最近研究者在SET框架内提出了模型来解释这些个体差异。Wearden (1991)以标量期望理论的信息加工模型为基础, 提出了修正的差别模型(modified difference model, 以下简称差别模型)(Wearden & Jones, 2013)。与两阶段决策模型一样,差别模型的基本假设与SET一致, 包括：被试的主观时距T等于物理时距t; 被试对标准时距的记忆表征呈正态分布, 分布的平均值与标准时距相等, 并且其变异具有标量特性, 即标准差与平均值的比为常数。
最初的模型包含 2个参数, 分别是标准时距记忆分布中的变异系数, 即标准差与平均值的比c, 以及被试的“长”反应偏向的阈值 x (Wearden,1991)。参数 c代表记忆表征的模糊程度, 参数 x表示判断标准。被试判断探测时距T更像短标准时距还是长标准时距的过程如下。被试首先从标准时距的记忆分布中随机抽取一个标准时距的样本(s和 l), 然后比较探测时距与两个标准时距之差D (s,T)和D (T,l)之间的差异的绝对值|D (s,T) ‒D (T,l)|是否超过“长”反应偏向的阈值x。如果没有超过, 那么被试作出“长”反应; 如果超过阈值,被试则比较D (s,T)和D (T,l)的大小, 当D (s,T)
为了解释新的研究结果, 研究者进一步发展了差别模型, 新引入了两个参数。目前, 差别模型包含4个参数(Wearden & Jones, 2013), 分别是标准时距记忆分布的变异系数c, “长”反应偏向阈值x, “随机反应”概率p和对标准时距记忆的扭曲程度k。c和x所代表的含义不变。“随机反应”概率p表示, 对所有试次, 模型以一定的概率p随机作出“长”或“短”反应(可能性分别是50%)。参数p增大对行为表现的影响与参数 c类似, 即心理物理曲线变平缓, 韦伯比更大。理论上二者有细微的差别, 主要表现在接近标准时距的探测时距上——当 c变大时, 对接近标准的探测时距的判断基本是准确的, 但当 p变大时, 对接近标准的探测时距的判断和其他探测时距一样受到影响。对标准时距记忆的扭曲程度k表示两个标准时距记忆的倍数。当k = 1时, 对两个标准时距的记忆无偏, 即记忆分布的平均值等于物理时距, 心理物理方程为“正常”曲线; 当 k>1时, 标准时距的表征长于物理时距, 心理物理方程向右移, 时间二分点变大; 当 k<1时, 标准时距的记忆比物理时距短, 心理物理方程左移, 时间二分点变小。可见,参数k的影响和参数x类似。
通过数据模拟, 差别模型能够在SET的框架下解释时间二分任务中表现出来的个体差异的来源。例如模型模拟发现, 记忆/计时的变异 c随着年龄增加而降低; 随机反应的比例 p也下降。偏向参数x不随年龄变化。这表明时间二分任务中的年龄差异来源主要有两个, 分别是标准时距的记忆模糊程度和随机反应比例(Wearden & Jones,2013)。从实践的角度看, 模型本身能够区分曲线的位置移动和斜率变化, 但是曲线位置移动是由于判断标准的变化还是标准时距记忆的变化导致的, 以及曲线斜率的改变是因为记忆表征变得模糊还是随机反应增大所造成的, 模型还有待进一步发展(Wearden & Jones, 2013)。因此, 在使用差别模型时, 首先应该从理论假设出发。总体而言,差别模型是对标量计时理论的发展, 细化了模型的细节, 可以用于考察时间知觉的个体差异。
5 总结与展望
综上所述, 标量计时理论对人类时间知觉的研究产生了巨大的影响。将SET应用于人类时间知觉研究的早期, 研究者发现任务参数会影响人类的计时行为。具体对于时间二分任务而言, 标准时距比和探测时距分布会影响被试的时间二分点和韦伯比, 即主观时距和时间敏感性。两阶段决策模型能够对大量研究中所发现的参数设置的行为影响进行模拟。而最近的十几年中, 研究者更多地在SET的框架下探索人类时间知觉的个体差异, 就时间二分任务而言, 与成年人相比, 儿童的韦伯比更大, 老年人在特定条件下韦伯比增大; 疾病也会导致韦伯比增大, 即时间敏感性降低。在SET基础上提出的两阶段决策模型和差别模型都是对标量计时模型的发展, 差别模型为探索时间二分任务的个体差异来源提供了一个工具。这两个模型的研究结果都展现了人类时间知觉研究结果对模型发展的促进。
目前关于任务参数和个体差异的研究基本是独立进行的, 二者之间的联系还有待进一步探索。例如, 儿童在完成不同标准时距比和不同探测时距分布的时间二分任务时, 二分点和韦伯比的变化规律是否与成人一致; 类似的, 患有某些疾病的个体面对不同的参数设置时, 行为规律是否与正常人群一致, 还有待研究。更进一步, 需要对标量计时模型进行何种修正来描述这些行为规律还没有得到充分的研究。
另外, 将关于时间知觉个体差异的研究继续深入, 具有理论和应用的双重价值。一方面, 继续探索个体差异对时间知觉的影响, 能够促进时间知觉的理论模型发展。特别是对于模型的稳定性,个体差异是不能忽视的一个重要因素。近些年的研究针对这个问题在对模型的细节进行不断的改进(Droit-Volet & Izaute, 2009; Wearden & Jones,2013), 这些改进使得模型不断完善和稳定。与众多的心理模型一样, 目前标量计时模型还不是一个完美的模型, 如何对模型细节进行改进和修订,使其更加稳定, 是未来的一个主要研究方向。另一方面, 深入研究不同疾病亚型对时间知觉的影响能够帮助我们更准确地理解这些疾病的内部机制, 将来也可能为疾病的诊断提供有益的信息,具有重要的应用意义。
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