(1.华东师范大学心理与认知科学学院；2.暨南大学国际学院计算机科学技术系)

1 引 言

人们的注意参与到某件事情中而忽视与任务无关的物体，即便这些物体是巨大的、动态的、不寻常的、数秒之内可见的，这种注意检测失败的现象称为非注意盲视(inattentional blindness，IB)(Mack & Rock，1998)。

对于IB的解释可分为强调刺激或任务特征和强调个体特征。强调刺激特征的解释认为，个体注意到意外物体(unexpected object)是自下而上的，意外物体能否被发现取决于其特征：大的(Mack & Rock，1998)、有生命意义的(animacy)(Calvillo & Jackson，2014)、距注视点的距离越近的物体(Most，Simons，Scholl & Chabris，2000)越容易被注意。但这不足以解释相当显著的意外刺激仍被忽视的现象。有研究者认为：意外物体的特征引起的是内隐注意，因此无法用外显的言语报告，从而导致了IB。一些实验支持这一解释(Most，Scholl，Clifford & Simons，2005；Moore & Egeth，1997)：主观报告未注意到意外物体的被试，主任务绩效却受影响。对此，有其他研究者认为IB的现象并非一种注意失败的现象，而是对已经知觉到，甚至进入意识中信息的遗忘(inattentional amnesia)，导致无法报告注意到某种信息。Chen和Wyble关于attribute amnesia的研究直接支持了这一解释(2015a)。这种遗忘可能是对信息记忆不稳固引起(Chen & Wyble，2015a)，而不是预期外的报告要求干扰了记忆(Swan，Chen & Wyble，2017)。

强调任务特征的解释是Lavie的知觉负荷理论(Lavie，1995；Lavie，Hirst，de Fockert & Viding，2004)。它认为人的感知觉能力有限，当加工的信息量未超过知觉能力时，所有信息都会被加工，若所需加工的信息量超过了知觉能力，注意会先选择，再加工所选部分。因此，当任务负荷较高时，与任务无关的物体在注意早期就会被过滤掉，到达意识的可能性较低；当负荷较低时，任务物体与意外物体均会被加工，意外物体更可能被觉察。研究者用IB的静态范式验证了这一假设(Cartwright-Finch & Lavie，2007)：低负荷任务比高负荷任务更多注意到意外刺激。其他实验也有相似结果(Fougnie & Marois，2007；de Fockert & Bremner，2011)。这在生态效度较高的模拟驾驶实验中也得到验证，表明该理论在现实中也适用(Murphy & Greene，2015；Murphy & Greene，2016)。

个体特征对IB的影响目前较为模糊(Kreitz，Furley，Memmert & Simons，2016)。一些研究表明，IB和工作记忆能力有关(Hannon & Richards，2010)；工作记忆的一个重要功能即注意控制，好的工作记忆能力令人更灵活地使用注意资源，调整对任务的注意。Seegmiller，Watson和Strayerf(2011)发现，工作记忆容量越大的个体越可能看到意外刺激；但有研究并没有发现这种关系(Bredemeier & Simons，2012；Kreitz等，2016)。Calvillo和Jackson(2014)认为，工作记忆对于IB的预测只适用于任务难度较大的情况。

注意设定理论(attentional set theory)被认为是连接刺激或任务特征和个体特征的桥梁(White，Davies，2008)，它是基于知觉环路理论发展而来。注意设定理论中，环境中的刺激会引起个体反应性的、短暂的注意，但此时注意内容未到达意识，若刺激特征符合视觉搜索的预期与图式时，则会获得持续性注意(sustained attention)，之后经历不断的视觉解释(visual interpretation)，最终进入意识(Most等，2005；耿海燕，蔡文菁，2007)。能否获得持续性注意的关键即为注意设定，它强调了自上而下的过程对于意外物体在意识层面的注意捕获的重要性。当意外刺激特征与任务项目特征相似时，则容易被注意到；反之，意外刺激被外显注意到的概率较小。许多实验都证实了这一点(Most等，2005；Siomns & Chabris，1999)；甚至意外刺激与任务刺激具有语义关联而非特征相似时，意外刺激也更容易被注意到(Koivisto & Revonsuo，2007)。

注意设定理论强调个体期望的作用。White和Davies(2008)的研究发现，若任务项目个数与个体期望相符，其觉察到意外刺激的概率更低，因此期望会影响IB。White(2008)的研究发现，在注意分配试次中(即在关键试次之后，再呈现带有意外刺激的试次)，个体存在对意外刺激的预期，会降低IB发生率。但Carina等人(2015)研究认为，意外物体特征与任务项目特征不相似时，虽然注意分配试次中IB发生率降低了，但仍有近半的个体忽视了意外物体。因此作者认为，期望的作用完全不如注意设定的影响。Cartwright-Finch和Lavie(2007)在研究中指出，IB的变化不能用个体期望的不同来解释，而应该用知觉负荷来解释。还有研究中注意分配试次的IB发生率无显著变化，期望的存在对于检测意外刺激而言完全没有影响(Murphy & Greene，2015)。综上，期望对IB的影响尚未有定论。

对比有关期望的研究，我们发现以下问题：①有的研究中，期望指对任务项目个数的期望，有的指对意外刺激的期望，含义不同。②有的实验中，注意分配试次在关键试次之后立刻呈现(White & Davies，2008)，有的实验中二者间隔3个试次，(Carina et al.，2015)，而有的间隔35个试次(Murphy & Greene，2015)。因此，不同研究中被试在注意分配试次中的期望水平不同，无法得出期望的作用结论。③虽然Cartwright-Finch和Lavie(2007)认为预期不能用于解释IB，但其实验并不包含对预期的调控，因此不能认为是认知负荷而非期望可以调控IB，二者的关系不明朗。

相较于其他研究IB的范式，如静态范式，持续动态范式中意外刺激可见时间更长，与现实生活更加相似，生态效度更高，且受非注意遗忘影响可能性较小。因此，本研究使用持续动态范式，探讨在高、中、低三个认知负荷水平下，期望对IB现象的影响。依据知觉负荷模型，负荷水平越高，注意到意外刺激的可能性越小。期望越高，个体越可能注意到意外物体。由于我们认为期望与认知负荷均会对IB产生作用，因此我们探究当二者对IB的影响出现矛盾时，认知负荷和期望之间是否存在交互作用，以及存在怎样的交互作用。

2 方 法

2.1 被试

实验招募被试50名(男性9名)，平均年龄20.6岁(SD=2.0)。所有被试视力(矫正视力)正常。实验过程中，1名被试(女)因程序崩溃中止实验，1名被试(女)数据损坏。最终有效数据48份。

2.2 材料和程序

实验程序使用E-prime 2.0呈现，电脑屏幕为13英寸(LCD屏)，刷新率为60Hz。被试头部位置未固定，与屏幕距离约为30～45cm。

实验使用修改过的持续动态范式：实验中所有物体在一个640×480 pixel、背景为灰色(明度：32.1 cd/m2)的方框内运动，方框正中有一个蓝色圆点(d=4pixel)。框内有黑(明度：1.2 cd/m2)、白(明度：88.0 cd/m2)圆形各4个(d=30pixel)，做随机直线运动，运动速度由预实验确定。圆形不断碰撞边框，碰撞时改变运动方向；圆形之间相遇时，白色圆形覆盖黑色圆形。实验界面见图1。

告知被试注视蓝色圆点，并尽可能准确计算白色小球碰撞边框次数(主任务)。试次结束后，输入碰撞次数。输入次数在正确次数20%的范围内均算正确(Carina et al.，2015)。每个试次时长为15s。试次开始前，会呈现500ms的注视点“+”，试次结束后，会定格在最后界面500ms，之后呈现输入框。

图1 持续动态范式实验界面

2.3 预实验

为了确定正式实验不同负荷条件对应的圆形运动速度，招募被试20名(男性10名)进行预实验。预实验设置12个水平圆形运动速度，每个水平有4个试次，共48个试次，完全随机呈现。要求被试完成上述计数任务。记录不同水平下计数正确率，并计算速度和正确率关系的一元回归方程。分别选取80%、50%、20%计数正确率所对应的速度(120pixel/s，240pixel/s，360pixel/s)作为正式实验低、中、高负荷下圆形运动速度。

2.4 正式实验设计

本实验采用2(期望水平：高/低，组间变量)×3(认知负荷高：高/中/低，组内变量)混合设计。被试被随机分配高、低期望组中。

实验共有36个试次，高、中、低负荷各占12个。同时，36个试次分为普通试次、期望控制试次和关键试次。普通试次只需完成计数任务。期望控制试次是在输入计数次数后，会询问被试：“在刚刚的试次中，你是否看到之前试次中没有出现过的东西？”无论回答为“是”或“否”，均直接进入下一试次。关键试次即出现意外刺激的试次，共3个；低、中、高负荷各1个，对应意外刺激分别为十字架、三角形、正方形(明度：1.2 cd/m2)，大小与圆形相当，运动路径在注视点上方或下方75 pixels，从左侧或右侧进入，水平匀速运动，5s内可见，不同负荷条件下速度不变。根据Most等(2000)的研究，当距注视点长度相同时，运动路径的位置在上或在下对意外刺激的检测无影响。在输入计数次数后，同样需要回答上述问题。若回答“否”，则进入下一试次；若回答“是”，则需回答关于意外刺激的三个问题(选择题)：“你所看到的物体形状是？”“该物体运动路线位于？”“该物体的运动方向是？”三个问题至少答对两个，才认为看到意外刺激。记录计数任务是否正确，以及是否看到关键试次中的意外刺激。

实验通过控制询问频率来调节被试期望。研究者认为(Most et al.，2005)，当被询问是否注意到意外刺激时，虽未明确告知有意外刺激出现，但会使个体产生期望。高期望条件下，共询问9次，每4个试次中有1次询问(第4、8、10、14、20、21试次为期望控制试次；第25、30、35试次为关键试次)；低期望条件时，共询问4次，每9个试次中有1次询问(第7个试次为期望控制试次；第17、24、36试次为关键试次)。关键试次外的试次，负荷水平随机呈现。采用完全随机平衡不同负荷关键试次存在的顺序效应。

若被试未注意到所有意外刺激，实验结束后，主试再播放一个关键试次，并告知被试只需观看、无需进行计数，之后再询问是否注意到意外刺激。所有被试均能注意到意外刺激。

3 结 果

实验结果见表1。采用独立样本t检验对不同负荷水平上，高低期望组的计数任务正确率进行差异检验，t总(46)=0.41，p=0.69；t高负荷(46)=-0.06，p=0.95；t中负荷(46)=0.37，p=0.71；t低负荷(46)=0.64，p=0.52。不同期望个体在计数任务投入程度上无差异。

对高低期望下个体检测意外刺激差异进行独立性卡方检验。结果表明，低期望条件下，个体注意到意外刺激的次数(21次)显著低于高期望条件下的次数(45次)，χ2(1，n=48)=16.11，p<0.001，φ=0.58。表明期望的确会影响个体对于意外刺激检测，期望越高，检测到意外刺激的概率越大。

表1 不同条件下，主任务计数正确率、意外刺激检测次数及比例

选用Friedman卡方检验方法，对不同负荷下，意外刺激检测次数进行差异性检验。结果表明，低、中、高负荷下对意外刺激的检测无显著差异，χ2(2，n=48)=1.83，p=0.40，Cramer’sV=0.20。这与假设不符。

为了检验负荷水平和期望水平可能存在的交互作用，分别检验在高、低期望水平下，不同负荷间对意外刺激注意次数的差异。结果发现，无论期望高低，不同负荷间的意外刺激检测次数无显著差异，高期望：χ2(2，n=24)=3.23，p=0.20，Cramer’sV=0.37；低期望：χ2(2，n=24)=4.2，p=0.12，Cramer’sV=0.42。分别检验在高、中、低负荷下，高低期望水平意外刺激检测次数是否有差异。结果表明，中、低负荷下，不同期望水平间意外刺激检测次数有差异，中负荷：χ2(1，n=48)=4.27，p=0.04，φ=0.30；低负荷：χ2(1，n=48)=14.12，p<0.001，φ=0.54，高期望条件下检测次数显著高于低期望条件下的检测次数；高负荷条件下，高低期望间意外刺激检测次数无差异，χ2(1，n=48)=1.33，p=0.25，φ=0.17。各条件IB比例见图2。

图2 不同认知负荷、期望水平的非注意盲视比例(误差线为标准误)

4 讨 论

本研究通过修改原有的持续动态范式，操控期望水平和认知负荷，直接探讨在IB中期望的作用以及二者的关系，尝试解决以往研究中期望作用模糊的问题。实验结果表明，个体对意外刺激的期望水平会影响IB发生率。如果这是因为个体被高频询问是否注意到其他物体时，刻意投入注意资源寻找主任务刺激之外的物体，那么可以推断：高期望组相比低期望组，主任务正确率将显著下降，尤其是在需要更多注意资源的高负荷水平下。但是，高、低期望条件下，各条件下主任务正确率无差异。这说明，高低期望下对意外刺激检测的差异，并不是个体主观刻意搜索造成的。

研究表明，当意外刺激特征与主任务刺激特征相似时，个体更容易注意到它。对此，Most等(2001)认为个体可能只加工与注意任务相似的刺激(注意设定)，也可能是抑制干扰刺激的特征而加工干扰刺激特征外其他特征的刺激。实验结果支持了后者。闫晓倩等(2012)的研究也证明了对干扰刺激抑制的存在。但也有研究发现，在无干扰刺激时，仍有个体无法检测到意外刺激(Koivisto & Revonsuo，2008)。本实验中，意外刺激特征未知，且与主任务刺激无相似特征，因此注意设定理论不适用解释期望对IB的影响。我们推测，期望的作用可能在于解除对于干扰刺激的抑制。由于意外物体特征未知，因此在加工主任务刺激的同时，还需要加工干扰刺激。期望水平越高，对干扰刺激的抑制解除越好，越容易检测到意外刺激。这也部分解释为什么相同负荷下，正式实验主任务正确率比预实验的低。正式实验中，高、中、低负荷主任务正确率仅为11.6%、17.4%、57.6%，远低于预实验所选取的20%、50%和80%。在预实验中，个体抑制了黑色圆形，仅加工白色圆形；而正式实验中，除了要加工白色圆形外，还需要加工其他特征的物体，因此导致了正确率的下降。

虽然实验证明，期望会显著影响IB，注意设定的影响并未完全盖过期望的影响，但也应该注意到，高期望条件下仍有37.5%的试次未注意到意外刺激。这与意外刺激的特征与主任务特征完全不相似有关。因此实验结果并不否定注意设定理论对IB的解释，而是对其进行补充。

实验另一个结果为，不同负荷下，个体注意到意外刺激的次数无显著差异，与假设不符。一个可能原因与实验中有大量普通试次作为练习有关：个体适应不同的速度，甚至发展策略(如：只追踪1个白色圆形，最终输入所计算碰撞次数的4倍)，由此降低了任务难度，使个体承受的认知负荷不一致，从而影响实验结果。

另一个可能的原因是期望和认知负荷之间存在相互作用。实验结果表明，在高期望和低期望条件下，不同的认知负荷间对意外刺激的检测无显著差异；而在中、低负荷下，高期望组意外刺激检测次数显著高于低期望组；高负荷下，不同期望间个体发现意外刺激次数无差异(见图2)。这说明，中、低负荷下，期望对IB的影响比高负荷下的影响大。对此，我们认为，实验中计数任务会占用被试较多的注意资源，当任务刺激运动速度较慢，认知负荷较低，且期望存在时，一旦出现意外刺激，被试有额外的注意资源对其进行注意，则更容易检测到意外刺激；在高负荷条件下，主任务对被试注意资源需求较高，因此即便个体对意外刺激出现有较高的预期，也缺乏额外的注意资源去注意意外刺激。依据注意设定理论，当出现意外刺激时，个体会有短暂的注意转移。但若无法给予意外刺激持续性注意，个体则无法意识到其存在(Most等，2005)。高负荷水平下，个体难以有注意资源分配至意外刺激，即便期望较高，缺乏持续性注意资源，个体依旧难以意识到意外刺激的存在，因此高、低期望间对意外刺激的检测次数无显著差异。由此看来，期望在中、低负荷下对IB影响较大，而在高负荷下对IB影响较小。

然而，White和Davies(2008)的研究表明，高、中负荷下IB受期望影响高于低负荷下期望对IB影响，与本实验结果相反。他们采用IB的静态范式，利用呈现字母个数控制认知负荷。要求个体报告十字架上出现的字母，字母呈现前有线索提示字母个数，以给予被试期望。当线索提示数字大于实际呈现字母个数时，会更多注意到意外刺激。在中、高负荷时期望的影响更显著。但是，我们看到该实验主任务正确率较高，因而整体认知负荷较低，其中的中、高认知负荷水平可能和本实验中的中、低负荷水平相当。因此，虽然表述不一致，但二者的结论应该是相同的，即期望对IB的影响是在特定负荷水平上的。事实上，该实验控制的是对主任务项目数目的期望，而本实验纯粹控制的是对意外刺激的期望。另外，White和Davies(2008)的实验结果也指出，当个体在期望额外的刺激出现时，知觉负荷的增加并不伴随着IB率的上升。这与本研究实验结果是一致的，即存在固定的期望时，不同水平的认知负荷对IB影响不显著。

该实验结果在现实生活中具有广泛的应用，可以通过提高个体期望并降低认知负荷来避免非注意盲视现象的发生。例如：在野生动物出没的公路上，设置多块警示牌对过往司机进行提醒，能够提高司机发现意外出现的动物的次数，避免车祸发生；影像学家在看CT片时，可以结合病人病史，提高对疾病发生可能性的判断，避免忽略背景中重要的信息。在占用较多注意资源的工作中，如飞机驾驶或控制塔工作，可以适时地采用其他方式提高工作者的期望，避免忽视工作中显而易见的错误，造成重大损失。另外，在提高期望的同时，也应该降低工作负荷，从而使期望作用得到更好的发挥。

本实验还存在许多不足之处。一是实验未设置无期望对照组。设置无期望对照组可以对有无期望以及期望高低的情况进行对比，更好地说明期望的作用。其次，实验虽然采用完全随机平衡不同负荷的关键试次呈现存在的顺序效应，但若采用被试间设计，则可以完全消除顺序效应的影响。未来的实验中，可以增加无期望对照组进行实验。另外，我们虽然提出了期望影响IB的可能的作用机制，但未进行实验验证，后续实验可以着力探讨期望的作用是否用于解除对干扰刺激的抑制作用。

5 结 论

对意外刺激的期望会影响非注意盲视现象，期望越高，越容易发现意外刺激。期望的作用在特定的认知负荷上影响更大。

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