基于四分模型和ReAL模型的IAT聯(lián)想加工分離

晉 爭

(1.鄭州師范學院教育科學研究所,河南 鄭州 450044; 2. 加利福尼亞大學戴維斯分校，美國 戴維斯 95616)

基于四分模型和ReAL模型的IAT聯(lián)想加工分離

晉 爭1,2

(1.鄭州師范學院教育科學研究所,河南 鄭州 450044; 2. 加利福尼亞大學戴維斯分校，美國 戴維斯 95616)

內(nèi)隱聯(lián)想測驗(IAT)效應(yīng)在多大程度上反映了聯(lián)想加工，聯(lián)想加工又在多大程度上與態(tài)度等心理結(jié)構(gòu)相關(guān)是多年來研究爭論的焦點，也是有效應(yīng)用IAT的前提.四分模型和ReAL模型分別回應(yīng)了上述兩個問題，并為研究者重新認識IAT效應(yīng)的內(nèi)在機制提供了概念框架和分析技術(shù).文章通過介紹和比較這兩個模型，揭示了它們在IAT數(shù)據(jù)分析上的獨特作用，在明確IAT價值的同時強調(diào)了多重加工機制對行為的解釋和預測功能.

內(nèi)隱聯(lián)想測驗；四分模型；ReAL模型；自動加工；聯(lián)想加工；態(tài)度

內(nèi)隱社會認知是指個體在社會認知過程中雖然不能回憶某一過去的經(jīng)驗，但這一經(jīng)驗對行為和判斷依然具有潛在影響的認知現(xiàn)象，它代表了認知主體不需努力、無意識的操作過程[1].內(nèi)隱社會認知雖然發(fā)端于內(nèi)隱記憶研究，但傳統(tǒng)研究內(nèi)隱記憶的方法由于難以量化而無法被廣泛應(yīng)用，或者由于只能涉及社會認知的知覺層面而難以借鑒到態(tài)度、觀念等社會認知研究中.1998年，Greenwald等提出了內(nèi)隱聯(lián)想測驗(Implicit Association Test, IAT)[2]，成功實現(xiàn)了內(nèi)隱社會認知研究量化的夢想.經(jīng)過近20年的發(fā)展，IAT與其變式已然成為當代內(nèi)隱社會認知研究領(lǐng)域應(yīng)用和討論最多的測量.

IAT以反應(yīng)時為指標，通過計算機化的分類任務(wù)來測量兩類材料(概念材料與屬性材料)之間自動化聯(lián)系的緊密程度，繼而對個體的內(nèi)隱態(tài)度等內(nèi)隱社會認知進行測量.在IAT的標準程序中，概念材料(concept，如花或昆蟲)和屬性材料(attribute，如褒義的或貶義的)之間有兩種可能的關(guān)系，分別是相容的(compatible)兩個類別(“花-褒義”和“昆蟲-貶義”) 和不相容的(incompatible)兩個類別(“花-貶義”和“昆蟲-褒義”).當概念材料和屬性材料相容，即其關(guān)系與個體的內(nèi)隱態(tài)度一致或二者聯(lián)系較緊密時，識別任務(wù)相對容易，因而反應(yīng)速度快，反應(yīng)時短；當概念材料和屬性材料不相容，即概念詞和屬性詞的關(guān)系與個體的內(nèi)隱態(tài)度不一致或二者缺乏緊密聯(lián)系時，往往會導致認知沖突，識別任務(wù)相對較難，反應(yīng)速度慢，反應(yīng)時長.所以，相容與不相容任務(wù)的反應(yīng)時之差可以作為概念材料和屬性材料的關(guān)系與個體的內(nèi)隱態(tài)度相對一致性的指標，即IAT效應(yīng).

無論是IAT標準程序還是其變式，基本過程旨在最大程度地反映個體的聯(lián)想激活程度(Association Activation).雖然內(nèi)隱社會認知的心理機制被認為是以單純激活為特征的聯(lián)想加工，但研究者早已意識到任何一種任務(wù)的操作都不可能完全通過某一加工實現(xiàn)[3]，如果將單一的測量任務(wù)與某一特定的加工方式相對應(yīng)，便會對行為做出過于簡單的解釋.IAT效應(yīng)究竟在多大程度上反映了聯(lián)想加工，以及聯(lián)想加工又在多大程度上與要測量的態(tài)度等心理結(jié)構(gòu)相關(guān)，是多年來研究爭論的焦點，也是研究者有效應(yīng)用IAT的前提.近年來，Conrey等提出的四分模型(Quadruple Model)[4]和Meissner等提出的ReAL模型[5]可以看作是對上述兩個問題的分別回應(yīng).本文通過介紹和比較這兩個最新的加工分離模型，以期對未來有效地使用IAT提供參考.

1 基于四分模型的聯(lián)想加工分離

研究者通常將認知加工分為控制加工和自動加工兩種基本類型，前者指有意識地評價信息或?qū)θ蝿?wù)做出反應(yīng)，后者指既存認知結(jié)構(gòu)中概念間聯(lián)想的無意識自動激活.1991年Jacoby提出的加工分離范式(Process dissociation procedure, PDP)[6]無疑是意識與無意識加工分離方法中最富創(chuàng)見性和影響最大的一種方法，它使得自動加工和控制加工成分得以在一個簡單的記憶范式中分離，這為解釋IAT效應(yīng)究竟在多大程度上反映了聯(lián)想加工提供了思路.基于對加工分離范式的拓展，四分模型對內(nèi)隱心理過程做出了更為精確的描述.

四分模型參數(shù)的設(shè)置借鑒了雙重加工模型中對加工過程的定義[7].首先，參數(shù)聯(lián)想的自動激活(Activation, 簡稱AC)代表了記憶中兩個相關(guān)概念關(guān)聯(lián)性被激活的強度，與雙重加工模型中的簡單聯(lián)想加工(simple associative process)或習慣性反應(yīng)(habitual responses)相關(guān)[8]，它并不需要意識的感知；其次，確定正確反應(yīng)的能力(Detectability,簡稱D)表示個體在做出正確反應(yīng)時的努力過程，它的存在表示了任務(wù)不能單純地通過概念在記憶中的聯(lián)想被激活完成.在這個過程中，反應(yīng)是否正確可以被個體決定，但這并不意味著正確的反應(yīng)是已經(jīng)被決定的，此過程不僅受到記憶中相關(guān)信息可利用性的影響，同時也受到認知能力的影響.例如，如果個體沒有集中注意力或者比較緊張，又或者完成任務(wù)的動機較低，那么D也會較低，D所代表的類似于以精確度為導向的控制加工在記憶、判斷與決策的雙重加工模型中都有報告；第三，對自動激活的成功克服(Overcome Bias, 簡稱OB)代表了個體抑制已激活的聯(lián)想的自我調(diào)整，與源于Cox等的刻板印象控制模型(Stereotype Control Model)中的自我調(diào)節(jié)過程(self-regulation)[9]類似；最后，反應(yīng)的偏向性(Guessing, 簡稱G)則與信號檢測論[10]中的偏向成分類似.如果聯(lián)想沒有被激活，也沒有正確反應(yīng)被探測到，個體就需要做出猜測.此過程既不完全受習慣性偏向的影響，也不能完全反映聯(lián)想的自動加工過程[4].在IAT中，G既可以反映非意識狀態(tài)下慣用手對反應(yīng)的影響，也可以反映用指示“褒義”或“積極”的按鍵做出反應(yīng)的策略.G過程包含了對反應(yīng)產(chǎn)生二次影響的多種因素，如Jacoby對再認測驗加工分離后發(fā)現(xiàn)意識性提取和自動提取均受到反應(yīng)偏向(response bias)的影響.

四分模型把內(nèi)隱測量任務(wù)的整個加工過程描述成一個進程樹，與IAT廣泛采用的以反應(yīng)時為因變量的分析不同，四分模型的各個參數(shù)值是基于相應(yīng)條件下反應(yīng)正確率而計算的.如圖1所示，每種路徑代表一種可能性，后一級路徑的參數(shù)依賴于此前所有的路徑參數(shù).每一條路徑都代表著一個合成概率(如AC×D×OB)，并以此預測一個具體的反應(yīng).與某個反應(yīng)相關(guān)的所有概率之和便是發(fā)生該反應(yīng)的總概率.例如，在執(zhí)行“花朵-昆蟲IAT任務(wù)”時，四分模型預測不相容條件下個體對花朵做出正確反應(yīng)的概率為：p(正確/花朵，不相容)=AC×D×OB+(1-AC)×D+(1-AC)×(1-D)×G.研究者建立針對每一類別的正確反應(yīng)與錯誤反應(yīng)方程，可估算出四分模型各加工成分的參數(shù)值，然后通過錯誤率的觀察值與模型的理論期望錯誤率求得卡方值(χ2).當χ2值不顯著時，說明模型可有效擬合觀察數(shù)據(jù).

√和×分別代表正確和錯誤反應(yīng)圖1 四分模型對花朵-昆蟲IAT中“花朵”和“昆蟲”類別加工過程的描述Fig. 1 The Quadruple Process model (Quad model)

四分模型除了將參數(shù)AC假設(shè)為聯(lián)想激活的強度，并不預設(shè)其它加工過程究竟在多大程度上是自動的還是控制的.換言之，該模型明確了加工的質(zhì)量，即加工過程是受聯(lián)想驅(qū)動的還是受非聯(lián)想驅(qū)動的，但是沒有規(guī)定非聯(lián)想加工過程是自動發(fā)生的還是靠主動控制完成的[11].事實上，基于四分模型的很多研究表明IAT不僅受聯(lián)想加工與非聯(lián)想加工的共同影響，也是自動加工與控制加工共同作用的結(jié)果[12-15].在四分模型中，參數(shù)AC代表了聯(lián)想加工，D、OB和G都被看作是非聯(lián)想加工成分.如前所述，G具有自動加工和控制加工雙重屬性；還有研究發(fā)現(xiàn)雖然D和OB參數(shù)屬于非聯(lián)想加工的范疇，但是它們也可以通過練習獲得自動加工的特征[16]；再者，任何任務(wù)都需要有意識的反應(yīng)(例如，按下按鍵)，不可避免包含了一定程度的控制成分，所以即使假設(shè)IAT測量了聯(lián)想加工，仍舊無法保證它不受控制加工的影響.

非聯(lián)想加工并不等同于控制加工，IAT既無法擺脫非聯(lián)想加工又無法避免控制加工，那么如何通過它來獲得具備自動化的聯(lián)想加工？這也是IAT的初衷所在，雖然現(xiàn)在看來這目標也許并未真正實現(xiàn).誠如很多研究者早先所注意的那樣，我們不應(yīng)該再去糾結(jié)加工過程是自動的和主動的，而是應(yīng)該更精確地定義同時包含自動與控制成分的加工過程[17-18].研究者需要擴大自動加工可以解釋的范圍.越來越多的研究證明許多加工過程其實并不需要聯(lián)想的激活才能獲得自動化屬性[19-20].四分模型為分析IAT如何反映聯(lián)想加工的自動激活提供了有效工具.內(nèi)隱態(tài)度既不應(yīng)被簡單地理解為自動加工的結(jié)果，也不應(yīng)該再被認為是聯(lián)想加工的反映.通過四分模型分離出的以參數(shù)AC為代表的加工過程同時具有自動化的屬性和聯(lián)想加工的質(zhì)量，比起傳統(tǒng)意義上的內(nèi)隱態(tài)度，它似乎更值得未來的研究去進一步探索和驗證.

2 聯(lián)想加工的態(tài)度屬性

盡管IAT效應(yīng)受多重加工的影響，但不可否認它在一定程度上的確可以對聯(lián)想的激活進行量化和觀測，只不過通過四分模型分離出來的聯(lián)想加工更多地避免了來自非聯(lián)想加工的影響而更加“純凈”.我們不能說四分模型從根本上回答了IAT效應(yīng)究竟在多大程度上反映了聯(lián)想加工，但至少可以說它為IAT在最大程度上量化聯(lián)想加工提供了可靠的技術(shù).四分模型不僅適用于基于標準程序IAT的數(shù)據(jù)分析，也適用于評價性啟動任務(wù)(Evaluative Priming Task)[21]、GO/NO-GO聯(lián)想任務(wù)(GNAT)[13]等內(nèi)隱操作績效的加工分離.不過，四分模型在提出初期就聲明它并未提出所有可能的加工過程[22].Pryor等也指出，四分模型中的加工成分很難說是否代表了社會認知過程的基本加工機制[23].盡管聯(lián)想加工通過四分模型得以從多重加工過程中分離出來，對于“聯(lián)想加工在多大程度上與要測量的態(tài)度相關(guān)”，似乎還無法從四分模型中找到確切的答案.

對于聯(lián)想加工的內(nèi)隱社會認知屬性而言，重新編碼(recoding)是四分模型未曾涉及到的加工過程，同時也是決定聯(lián)想加工與態(tài)度等心理結(jié)構(gòu)相關(guān)性的關(guān)鍵因素.IAT的基本程序一般包含相容任務(wù)和不相容任務(wù)兩組結(jié)構(gòu)，在相容任務(wù)組中，重新編碼加工可以把復雜的4-2歸類任務(wù)簡化為單獨的二分決策任務(wù)，即態(tài)度對象和評價屬性都可以只根據(jù)屬性來歸類.舉例來說，在測量個體對花朵和昆蟲態(tài)度時，所有的目標刺激物可以基于它們的屬性被看成積極的和消極的：即所有的花朵都是積極的或所有的昆蟲都是消極的.個體可以據(jù)此將任務(wù)簡單化即根據(jù)目標物的屬性分類，而不是根據(jù)它們特定的概念.任務(wù)最終被簡單化為“呈現(xiàn)的刺激物是積極的還是消極的”，而非“花朵是積極還是消極的”或者“昆蟲是積極的還是消極的”.這種簡化任務(wù)的重新編碼加工在IAT不相容組中并不太可能發(fā)生.在不相容組別中，目標類別和屬性被不同的按鍵指示，對目標物屬性的簡單分類會導致個體產(chǎn)生不正確的反應(yīng)，個體需要消耗較多的心理資源去解決雙重分類，以至于錯誤更多、反應(yīng)時更長.所以IAT效應(yīng)不一定是從“花朵”到“積極”的聯(lián)想加工的反映，而只是指明了這兩個類別概念的評價屬性.

重新編碼加工和態(tài)度加工(或自尊、刻板印象等心理結(jié)構(gòu))都屬于聯(lián)想加工的范疇，它們在本質(zhì)上卻是不同的.首先，重新編碼加工只發(fā)生在相容組，而態(tài)度加工在兩組任務(wù)中都存在；其次，這兩種加工在聯(lián)想方向的對稱性上不同.根據(jù)語義網(wǎng)絡(luò)理論(Semantic network theories)[24]的解釋，聯(lián)想的不對稱性是態(tài)度的本質(zhì)所在，即態(tài)度對象激活了相應(yīng)的評價屬性，這種激活在方向上是不可逆的.屬性概念(例如積極的或消極的)和很多事物都可以聯(lián)系起來，而目標概念(例如昆蟲)只和特定的評價聯(lián)系起來，所以由屬性概念激活的聯(lián)想可以延伸到許多類別的目標概念，而由目標概念激活的聯(lián)想則只可能延伸到非常有限的評價概念上，概念被激活得越多，雙向聯(lián)想加工的可能性就越大.重新編碼就是一種目標概念和屬性概念同時被激活的雙向聯(lián)想加工[25].當個體的再編碼和研究者所要測量的態(tài)度無關(guān)時，所獲得的IAT效應(yīng)便會受到污染.例如，被試對蛇和河作為一類、銀幣和比薩作為一類的反應(yīng)時明顯快于將蛇和銀幣作為一類、河和比薩作為一類的反應(yīng)，僅僅因為蛇和河、銀幣和比薩在形狀上相似[26-27].所以，研究者提出了很多技術(shù)來消除重新編碼加工對IAT效應(yīng)的混淆，如無再編碼內(nèi)隱聯(lián)想測驗(IAT-RT)、單區(qū)組內(nèi)隱聯(lián)想測驗(IAT-SB)、簡式內(nèi)隱聯(lián)想測驗(BIAT)等，但是這些方法都不能從根源上消除方法特有變異對IAT效應(yīng)的影響[28]，在IAT的整個操作過程中，個體仍舊有可能對任務(wù)進行重新編碼.

四分模型為研究IAT究竟在多大程度上反映了聯(lián)想加工的自動激活提供了有效工具，Calanchini等基于四分模型的研究發(fā)現(xiàn)非態(tài)度成分實際上可能是聯(lián)想加工的產(chǎn)物也可能是非聯(lián)想加工的結(jié)果[29]，雖然他們并未指出非態(tài)度成分與重新編碼加工有關(guān)，但卻提醒我們必須慎重地將內(nèi)隱聯(lián)想加工解讀為內(nèi)隱態(tài)度，即這種聯(lián)想加工可能是評價性的、反映了個體對某一事物的態(tài)度，也可能是重新編碼的結(jié)果.

3 基于ReAL模型的評價性聯(lián)想加工分離

ReAL模型通過對重新編碼加工(Re)、評價性聯(lián)想加工(A)和類別識別(L)3個加工過程的分離來解釋IAT效應(yīng)的產(chǎn)生機制.基于以下兩個基本假設(shè)，ReAL模型為研究者探討評價性聯(lián)想加工和重新編碼加工對IAT效應(yīng)的貢獻提供了可能：首先，ReAL模型認為基于態(tài)度的聯(lián)想加工在方向上是不可逆的，即只能由目標概念激活評價屬性，所以評價性聯(lián)想加工(A)只可能影響個體對目標概念的判斷而不會影響其對屬性概念的判斷.基于態(tài)度的聯(lián)想加工促使個體對相容組中的刺激做出正確反應(yīng)同時也干擾了在不相容組的正確反應(yīng)；第二，重新編碼加工只發(fā)生在相容組，加速了個體對目標和屬性做出反應(yīng)的時間，但對個體在不相容組的任務(wù)表現(xiàn)沒有影響.

與四分模型類似，ReAL模型同樣把IAT的整個加工過程描述成一個進程樹(圖2)，每一個參數(shù)在0到1之間變化，代表個體在任務(wù)中產(chǎn)生正確反應(yīng)的加工機率大小，研究者可以通過比較參數(shù)值與特別數(shù)值(0或者0.5)來解釋某一加工過程是否在IAT中起到了顯著的作用.以花朵-昆蟲IAT為例，在相容組中，重新編碼后的任務(wù)反應(yīng)類別同時包含了目標概念和屬性概念，無論是“蘭花(或其他花朵)”還是“積極的”呈現(xiàn)給被試，由于兩類概念在任務(wù)中被共同的按鍵指示，重新編碼加工(Re)驅(qū)動被試做出正確反應(yīng)；當重新編碼加工沒有發(fā)生時(1-Re)，正確識別類別標簽的加工(L)驅(qū)動了反應(yīng)，此過程反映了被試對刺激物類別標簽的識別能力以及確定相應(yīng)按鍵的能力，如果被試遵循任務(wù)指示反應(yīng)，L加工將促使其產(chǎn)生正確的反應(yīng)；當Re和L都沒有對被試造成影響時，以A參數(shù)為代表的評價性聯(lián)想加工決定反應(yīng)的正確與否.由于模型假設(shè)A代表目標概念的積極評價而1-A代表對目標的消極評價，以目標概念“花朵”類別為例，A大于0.5說明個體對花朵持有積極的態(tài)度，而低于0.5說明個體對花朵的態(tài)度較為消極.需要注意的是，當A參數(shù)值與0.5無統(tǒng)計學上的差異時，說明個體在任務(wù)中做出了隨機猜測的按鍵反應(yīng).對于屬性概念刺激物來說，無論是在相容任務(wù)還是不相容任務(wù)中，聯(lián)想加工參數(shù)A始終被設(shè)置為0.5，這與模型的假設(shè)一致：屬性概念不會激活目標概念.在不相容組任務(wù)中，由于缺少了重新編碼加工，模型只包含L和A兩個參數(shù)，模型架構(gòu)與Jacoby的加工分離模型一致(圖2).

√和×分別代表正確和錯誤反應(yīng)圖2 ReAL模型對花朵-昆蟲IAT中“花朵”和“昆蟲”類別加工過程的描述Fig. 2 The ReAL model for the IAT for exemplars of the categories flower and insect in a flower-insect IAT

通過ReAL模型將獲得7個加工參數(shù)：參數(shù)Re(發(fā)生在相容任務(wù)中的重新編碼加工)、4個參數(shù)L(對4種類別的識別加工)以及兩個參數(shù)A(對兩個目標類別的評價性聯(lián)想加工).雖然IAT任務(wù)的相容和不相容性是重新編碼加工分離的基礎(chǔ)，但這種相容與否可能是基于態(tài)度的，也可能是基于其他與態(tài)度無關(guān)的因素的.在昆蟲-非詞IAT研究中，被試表現(xiàn)出對昆蟲更加積極的態(tài)度[26]，這曾讓研究者們一度質(zhì)疑IAT在測量態(tài)度上的可靠性，雖然Brendl本人認為刺激材料的熟悉性對結(jié)果產(chǎn)生了影響，但后來的研究者更傾向于使用基于刺激物顯著性分離的圖形-背景分離模型(Figure-ground model)解釋昆蟲-非詞IAT效應(yīng)[30].最近，Meissner等基于ReAL模型的研究指出被試并非對昆蟲有積極的聯(lián)想，雖然當態(tài)度相容時(昆蟲—消極)，由昆蟲激活的評價性聯(lián)想的確使被試較快地做出了正確反應(yīng)，但重新編碼加工卻使被試在態(tài)度不相容組(昆蟲—積極)做出了更快的反應(yīng)，被試對昆蟲更加積極的“內(nèi)隱態(tài)度”是重新編碼加工對IAT操作的影響更大而造成的[31].通常判斷相容或不相容的標準是基于態(tài)度的，雖然“昆蟲”和“積極”在態(tài)度上不相容，但它們在表征上更加顯著，被試的重新編碼加工正是基于這種“顯著性上的相容”而非“態(tài)度上的相容”.由此可知，定位重新編碼加工是架構(gòu)ReAL模型的關(guān)鍵.顯然不能通過IAT效應(yīng)來判斷任務(wù)組的相容與不相容性，更無法在應(yīng)用IAT之前就假設(shè)重新編碼發(fā)生于(態(tài)度)相容組.不過有許多研究指出IAT效應(yīng)反映了相容任務(wù)和不相容任務(wù)中任務(wù)切換代價上的差異[32]，這說明任務(wù)切換代價可以為判斷重新編碼加工的發(fā)生位置提供參考.所以ReAL模型并不事先假設(shè)(a priori)重新編碼加工發(fā)生于基于態(tài)度的相容組或不相容組，而是通過計算任務(wù)切換代價來決定如何架構(gòu)重新編碼加工.個體在任務(wù)切換測試(task switch trials)中的反應(yīng)時越短，說明在對目標概念反應(yīng)到對屬性概念反應(yīng)(或?qū)傩愿拍罘磻?yīng)到對目標概念反應(yīng))的任務(wù)切換中消耗的認知資源越少，任務(wù)切換代價越小，個體對任務(wù)進行重新編碼的可能性越大.

為了獲得一定的錯誤率并計算任務(wù)切換代價以便更加有效地檢驗ReAL模型及其各個參數(shù)估計的普遍性，Meissner等對IAT的標準程序做了修改.在其實驗中，IAT程序包含6對相容組和不相容組，每組任務(wù)包含相同數(shù)量的任務(wù)切換測驗(屬性概念—目標概念呈現(xiàn)模式)和任務(wù)重復測驗(task repetition trials, 屬性概念—屬性概念或目標概念—目標概念呈現(xiàn)模式)，同時，反應(yīng)時限(response deadline)技術(shù)也被植入到程序中：在第一組對的實驗中(相容組和不相容組)，任務(wù)要求被試在750 ms內(nèi)對每個所呈現(xiàn)的刺激物做出反應(yīng).如果被試在每一組對任務(wù)的錯誤率超過45%，在接下來的組對任務(wù)中，反應(yīng)時限將延長100 ms；如果錯誤率介于30%至45%之間，反應(yīng)時限將延長50 ms；如果錯誤率介于15%至30%之間，反應(yīng)時限將縮短50 ms；而如果錯誤率低于15%，反應(yīng)時限將縮短100 ms.這些基于IAT標準程序的調(diào)整不僅能為模型的架構(gòu)提供足夠的錯誤反應(yīng)，而且巧妙避免了IAT標準程序中練習效應(yīng)對實驗結(jié)果的影響.需要注意的是，由于任務(wù)切換測驗和任務(wù)重復測驗序列的植入，除了3個基本參數(shù)(Re、L和A)外，ReAL模型還包含了3個額外的起調(diào)節(jié)作用的技術(shù)參數(shù)：attL、attReT和attReC.由于L和Re加工在任務(wù)切換中比任務(wù)重復中消耗更多的資源，通過attL和attReT可以了解識別加工和重新編碼加工在任務(wù)重復測驗和任務(wù)切換測驗中的難度，例如，attL的值為0.8意味著識別加工參數(shù)值L在任務(wù)切換中比任務(wù)重復中小20%；另外，在大多數(shù)IAT中，被試會依照目標概念(例如昆蟲和花朵)的積極或消極屬性對其編碼，所以被試對目標概念的重新編碼似乎更加容易，attReC正是體現(xiàn)了重新編碼在目標概念反應(yīng)中的弱化程度.這些技術(shù)參數(shù)只有在IAT程序包含任務(wù)轉(zhuǎn)換模式和任務(wù)重復模式時才被架構(gòu)，它們可以提高模型對數(shù)據(jù)的擬合度，但并不代表任何加工過程.

IAT標準程序一般只包含任務(wù)切換測驗而不包含任務(wù)重復測驗，所以當用ReAL模型分析標準程序IAT下的數(shù)據(jù)時，技術(shù)參數(shù)值是無法被估計的，然而這并不妨礙利用模型對數(shù)據(jù)分析及對加工過程進行描述；而對于一些無法計算任務(wù)切換代價的IAT程序，研究者可以采用后驗(posteriori)方式定位重新編碼，即根據(jù)IAT效應(yīng)值假設(shè)重新編碼加工分別發(fā)生在態(tài)度相容組和態(tài)度不相容組，對比依此架構(gòu)的兩個ReAL模型，然后使用擬合度較高的模型中的參數(shù)值解釋加工過程.從理論上來講，ReAL模型適用于所有的IAT程序.如同四分模型一樣，ReAL模型認為IAT操作績效的多重加工成分同樣可以預測和解釋不同的行為，更為重要的是，它將重新編碼加工從聯(lián)想加工中分離出來，為解釋聯(lián)想加工在何種程度上與要測量的態(tài)度相關(guān)提供了工具.

4 對未來研究的建議：四分模型 vs. ReAL模型

四分模型和ReAL模型都嘗試用多重加工過程去解釋IAT效應(yīng)，它們在對加工進程的理解上卻有著本質(zhì)上的區(qū)別：ReAL模型假設(shè)只有聯(lián)想加工驅(qū)動反應(yīng)時，它的參數(shù)值才能被計算出來，也就是說，如果聯(lián)想加工與其他兩個加工同時發(fā)生，那么將無法通過ReAL模型獲得聯(lián)想加工參數(shù)(圖2)；而四分模型認為聯(lián)想或者被激活或者無法被激活，一旦被激活便是占絕對優(yōu)勢的，具有非聯(lián)想加工屬性的參數(shù)OB將會決定最終反應(yīng).然而，OB的置信區(qū)間通常較大[14]，ReAL模型則摒棄了架構(gòu)類似OB具有調(diào)節(jié)性質(zhì)的參數(shù).還有研究指出，對于同樣的數(shù)據(jù)，ReAL模型的擬合度比四分模型更高[5]，但ReAL模型絕對不是四分模型的替代，因為四分模型分離了聯(lián)想和非聯(lián)想加工，ReAL模型則區(qū)分了重新編碼加工和評價性聯(lián)想加工，兩個模型分別強調(diào)了不同的加工過程，我們無法斷言哪個更適合分析IAT數(shù)據(jù).多項式加工分離模型(MPT)近年來被廣泛應(yīng)用于解釋內(nèi)隱心理機制[33-36]，但對于IAT而言，不得不承認目前尚未有統(tǒng)一的模型或技術(shù)可以同時解釋本文開始所提出的兩個問題：1)IAT效應(yīng)究竟在多大程度上反映了聯(lián)想加工；2)聯(lián)想加工又在多大程度上與要測量的態(tài)度相關(guān).許多研究者對此類研究技術(shù)及模型各加工成分所代表意義的普遍性提出質(zhì)疑，Pryor等就曾指出,多項式加工分離模型中的加工成分很難說是否代表了社會認知過程中的基本加工機制.基于此，有研究者認為IAT在被廣泛使用后所引起的爭議與1991年Jacoby提出PDP后所進行的爭論及修正類似，雖然對各成分及參數(shù)的分析更為精細，但實際意義并不大，有關(guān)IAT的爭議應(yīng)該是圍繞對其基本假設(shè)的質(zhì)疑，而不是對其中成分的多少進行爭論.

然而，對IAT績效的加工分離絕對不是對本已偏差的IAT數(shù)據(jù)的重新估算，每一個多項式加工分離模型的架構(gòu)都是基于最大程度展現(xiàn)加工成分的原則之上，研究者在使用IAT時需要考慮旨在探索何種加工機制，更要考慮某種加工機制(例如自我調(diào)節(jié))在解釋和預測行為上發(fā)揮的作用，從而選擇相應(yīng)的模型或開發(fā)更加合適的模型.對實際研究工作而言，研究者將通過這些方法和技術(shù)明確各個加工成分的內(nèi)涵,檢驗各個參數(shù)對于分析行為事件的有效性,深入理解行為的認知加工機制.四分模型和ReAL模型作為多項式加工分離技術(shù)的代表為重新認識IAT效應(yīng)的機制提供了最新的概念框架和分析技術(shù).

需要注意的是，如果以“內(nèi)隱聯(lián)想測驗”或“內(nèi)隱聯(lián)系測驗”為主題，在中國知網(wǎng)(CNKI)上可以檢索到超過1 000篇文獻且近5年來數(shù)量呈明顯遞增態(tài)勢，可見IAT在中國的研究數(shù)量之龐大、研究領(lǐng)域之廣，這從某種意義上講恰恰擴大了誤區(qū)范圍.最近，王沛等在使用IAT探討不同情緒對內(nèi)隱刻板印象表達的調(diào)節(jié)作用時，結(jié)合四分模型分析技術(shù)探討了情緒的調(diào)節(jié)作用的加工質(zhì)量，分析了不同情緒是如何調(diào)節(jié)內(nèi)隱刻板印象的[37]，這是中國目前為數(shù)不多的在應(yīng)用IAT的基礎(chǔ)上引入模型分析技術(shù)的研究之一，說明中國心理學研究者已經(jīng)意識到這些技術(shù)的應(yīng)用在研究內(nèi)隱社會認知加工機制方面發(fā)揮著獨特的作用.我們不能武斷地說這是一個“IAT沒落的時代”[38-39]，但至少可以說這是IAT迎接更多挑戰(zhàn)的時代，需要更加謹慎地解讀內(nèi)隱效應(yīng).如果在強調(diào)IAT應(yīng)用價值的同時能發(fā)現(xiàn)它的局限所在并結(jié)合最新的模型架構(gòu)分析數(shù)據(jù)，對推進IAT在中國有效、合理地應(yīng)用具有現(xiàn)實意義.

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IAT Association Process Dissociation Based on Quadruple Model and ReAL Model

JIN Zheng1,2

(1.Zhengzhou NormalUniversity, Zhengzhou 450044, China; 2.University of California at Davis, Davis 95035, USA)

It is the research focus for many years and the premise for the effective application of IAT that how implicit association test (IAT) effect reflects association processing, and what the relations between association processing and psychological structure are. Quadruple model and ReAL model response the above two questions respectively, and provide the conceptual framework and analytical technique for the researchers to reacquaint the internal mechanism of IAT effect. This paper introduces and compares these two models, explores their unique function on IAT data analysis, and emphasizes the interpretation and forecasting functions of multiprocessing mechanism on actions.

IAT; quadruplemodel; ReAL model; automatic processing; associationprocessing; attitude

2015-09-24

國家自然科學基金項目(U1504332)；河南省哲學社會科學規(guī)劃項目(2015BSH002)；河南省高等學校重點科研項目(15B190002).

晉 爭(1984—)，男，副教授，博士，主要從事認知心理學研究.E-mail: zhjin@ucdavis.edu

10.3969/j.issn.1674-232X.2016.02.004

C912.61

A

1674-232X(2016)02-0130-09