主題與類屬關(guān)系的距離對分類和屬性推理過程的影響：來自ERP 的證據(jù) *

劉芳芳 姜英杰

(東北師范大學心理學院，長春 130024)

1 引言

類別屬性歸納是一種復雜的高級認知加工，在人類生活中普遍存在。它能夠基于有限信息產(chǎn)生新的知識，并將其擴展到新的情境中。這種信息獲取能力，能有效提高人類學習效率（Fisher,Godwin, Matlen, & Unger, 2015; Sloutsky, Deng, Fisher,& Kloos, 2015）。例如，當你不知道關(guān)于羚羊的生理知識時，如果了解到熊貓大腦中有一種特定的元素，可能會預測另一只羚羊也有這種元素，而不會去預測衣服有這種元素（Sloutsky & Fisher,2004）。從知道熊貓大腦中含有某種元素，到將這種屬性推論到其他羚羊身上，乃至其他動物。這種對類別屬性歸納的應用，既可以在已知信息的基礎上獲得新信息，還能夠降低記憶負荷量。

以往研究探討了類屬關(guān)系在類別屬性歸納中的神經(jīng)機制（Babcock & Vallesi, 2015; Liang, Zhong,Lu, & Liu, 2010; Long et al., 2015）。比如，Liang 等（2010）以句子為實驗材料，比較了一致性（前提與結(jié)論項目屬于類屬關(guān)系）和不一致性任務（前提與結(jié)論項目無關(guān)）的時間特征。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不一致性任務比一致性任務誘發(fā)更大的LNC 成分（350～650 ms），這可能與語義信息整合有關(guān)；同樣，Long 等（2015）通過比較可接受歸納、無關(guān)類別和無關(guān)屬性三種條件在歸納推理中的時間特征，結(jié)果發(fā)現(xiàn)無關(guān)類別比可接受歸納誘發(fā)了更大的N400，說明了語義類別的沖突。

除了類屬關(guān)系外，主題關(guān)系對類別屬性歸納也具有重要的影響。Lin 和Murphy（2001）比較了類屬關(guān)系與主題關(guān)系在概念發(fā)展上的行為差異，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)人會采用主題關(guān)系而不是類屬關(guān)系來進行類別屬性歸納。這說明，主題關(guān)系對類別建構(gòu)、類別屬性歸納等具有重要的影響。一些研究者還比較了類屬和主題關(guān)系在腦區(qū)定位和時間特征上的差異。在腦區(qū)定位方面，Kalénine 和Buxbaum（2016）發(fā)現(xiàn)類屬關(guān)系在雙側(cè)的視覺區(qū)域被激活，而主題關(guān)系主要在雙側(cè)的顳頂交界處，包括兩側(cè)頂下小葉（inferior parietal lobules, IPL）和顳葉中回（middle temporal gyri, MTG）。他們認為，類屬關(guān)系主要依賴知覺以及檢索語義類別知識上的加工，而主題關(guān)系依賴事件或動作加工，更多涉及關(guān)系聯(lián)結(jié)上的加工。在時間特征方面，Liu，Han，Zhang 和Li（2019）比較了類屬和主題關(guān)系在類別屬性歸納中的神經(jīng)機制，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，主題關(guān)系比類屬關(guān)系誘發(fā)更大的N400，說明N400與歸納推理的語義整合加工相關(guān)。然而，在Liu 等（2019）、Liang 等（2010）與Long 等（2015）的研究中，結(jié)論句子包含了結(jié)論類別和結(jié)論屬性，導致無法確定類別屬性歸納之間的ERP 成分差異是由結(jié)論類別引起的，還是由結(jié)論屬性引起的。

為了進一步了解類別屬性歸納中分類過程和屬性推理過程的神經(jīng)機制，李婧、陳安濤、陳杰和龍長權(quán)（2016）在Long 等（2015）的研究基礎上，通過分開呈現(xiàn)結(jié)論類別和結(jié)論屬性，探索了歸納推理中的分類過程和屬性推理過程。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，結(jié)論類別呈現(xiàn)階段，無關(guān)的結(jié)論類別比相關(guān)的結(jié)論類別誘發(fā)更大的N400，說明N400 與語義分類過程密切相關(guān)；結(jié)論屬性呈現(xiàn)階段，不一致屬性比一致屬性誘發(fā)了更大的N2，反映了屬性知覺上的失匹配或規(guī)則違背。

李婧等（2016）的研究在一定程度上分離了類屬關(guān)系在分類和屬性推理過程中的差異。而主題關(guān)系和類屬關(guān)系的距離在分類和屬性推理過程的神經(jīng)機制仍不清楚。由此，本研究采用Liu 等（2019）的四種條件，分別探討兩種關(guān)系的距離在類別和屬性推理過程中的差異。以往研究提出，N400 與歸納推理的語義信息整合相關(guān)（李婧等，2016; Liu et al., 2019; Long et al., 2015）。本研究認為遠距離會比近距離誘發(fā)更大的N400，即遠距離需要耗費更多的認知資源來整合語義信息（Kmiecik& Morrison, 2013）。同樣，晚期負成分（late negative component, LNC）與語義條件的邏輯錯誤（Bonnefond & van der Henst, 2013）、形成假設和驗證假設相關(guān)（Liang et al., 2010）。Liang 等（2010）與Long 等（2015）均發(fā)現(xiàn)無關(guān)類別比相關(guān)類別誘發(fā)更大的LNC。因此，本研究認為遠距離相比近距離會誘發(fā)更大的LNC 成分。

最后，N1 通常與選擇性注意、知覺加工等相關(guān)（Lei et al., 2010）。Lei 等的研究結(jié)果顯示，非典型性比典型性誘發(fā)更大的N1 成分。這表明非典型性需要更多的認知資源，而典型性項目與原型相匹配，從而更容易被選擇性地觀察。而在本研究中，前提屬性與結(jié)論屬性一致，被試主要對前提與結(jié)論屬性進行假設驗證和做出反應。大量研究證明，類屬關(guān)系比主題關(guān)系耗費更多的認知資源（Estes, Gibbert, Guest, & Mazursky, 2012; Kalénine et al., 2009; Lewis, Poeppel, & Murphy, 2015; Sachs,Weis, Krings, Huber, & Kircher, 2008; Schwartz et al.,2011），而主題關(guān)系更多涉及自動化加工（Sachs et al., 2008; Schwartz et al., 2011）。同樣，近距離與遠距離在認知資源上也不同。因此，關(guān)系類型及其距離在知覺或注意加工上可能具有顯著差異。

2 研究方法

2.1 被試

26 名健康的大學生（男生、女生均為13 人，平均年齡20.25±1.87 歲，年齡范圍18～24 歲）參加正式實驗。其中，腦電數(shù)據(jù)分析中，有8 名被試由于濾波、肌肉電位等被刪除，最終采用18 名被試的腦電數(shù)據(jù)。所有被試身心健康，右利手，視力正?；虺C正視力正常，無神經(jīng)系統(tǒng)或精神疾病史。被試都簽署了知情同意書，之前未參加過類似實驗，在實驗后獲得適量報酬。

2.2 實驗材料與程序

實驗材料為名詞詞語。在實驗前，64 名大學生對詞語的關(guān)系類型進行判斷并對其關(guān)系強度進行8 點量表評分（0 表示完全無關(guān)，4 表示中等相關(guān)，7 表示非常相關(guān)），平均分未達到顯著差異的詞對被剔除（p＞0.05）。

與Liu 等（2019）的實驗類似，在實驗前告知被試，采用空格聯(lián)結(jié)類別與屬性，類別為詞對，屬性為字母加數(shù)字，表示類別具有某種屬性（如表1 所示）。比如，“錘子X1”表示錘子具有某種屬性X1。前提階段，類別和屬性同時呈現(xiàn)；結(jié)論階段，分開呈現(xiàn)類別和屬性。前提類別與結(jié)論類別具有四種條件，分別為主題近、主題遠、類屬近和類屬遠。要求被試在看到結(jié)論屬性時，根據(jù)前提來推斷結(jié)論屬性成立的可能性大小。

表 1 不同條件下的實驗任務

正式實驗總共完成512 個trials，分為四種條件（近類屬、遠類屬、近主題、遠主題）。每種條件包含64 個詞對，每個詞對重復兩次，每種條件共128 個trials（Roberson, Chen, Liang, Lei, & Li,2014a）。程序主要在E-prime 2.0 軟件上偽隨機呈現(xiàn)，在每次試驗開始時，黑色屏幕中間會呈現(xiàn)一個注視點“+”（5 0 0 m s）；接著呈現(xiàn)前提句（1000 ms）；隨機空屏（800～1200 ms）之后呈現(xiàn)結(jié)論類別（500 ms），此時被試無需做按鍵反應；接下來呈現(xiàn)隨機空屏（800～1200 ms），最后呈現(xiàn)結(jié)論屬性（2000 ms），并要求被試基于前提判斷結(jié)論屬性成立的可能性大還是可能性小。一半被試左手食指按“F”鍵為可能性大，右手食指按“J”鍵為可能性小，另一半被試反之。25 個練習trials 與正式實驗程序一樣，且正式實驗不包含練習trials。

2.3 記錄與分析

用Eemagine 記錄腦電，被試佩帶Eego?mylab 64 導聯(lián)電極帽，電極以國際10～20 系統(tǒng)為基礎放置。在線記錄腦電時，以左、右雙側(cè)乳突連線作為參考電極。所有極間電阻小于10 k?。模擬濾波帶通為0.05～100 Hz，離線分析采樣頻率為500 Hz。用Brain Vision Analyzer 2.1 對數(shù)據(jù)進行離線分析。離線分析時重新轉(zhuǎn)換成雙側(cè)乳突連線為參考，采用30 Hz（24 dB/oct）低通濾波。采用ICA 剔除眼電、肌電等偽跡。將不同條件下被試結(jié)論類別和結(jié)論屬性階段的trials 誘發(fā)的ERP 成分分別進行疊加平均，每種條件每個被試至少有40 次。分析時段為刺激呈現(xiàn)前200 ms（作為基線）至呈現(xiàn)后800 ms。所有導聯(lián)電壓的幅值超過±80μV 視為偽跡即被自動刪除。對4 種類型條件下產(chǎn)生的反應時進行了兩因素重復測量的方差分析。根據(jù)總平均波形和前人研究（Chen, Liang, Lei, & Li, 2015; Li, Luo,Cao, & Li, 2009; Long et al., 2015），主要分析結(jié)論類別階段：N400 成分（370～500 ms）、LNC 成分（5 7 0 ～7 0 0 m s）和結(jié)論屬性階段N 1 成分（50～120 ms）的15 個腦極點，每個成分的平均波幅采用2（關(guān)系類型：主題關(guān)系、類屬關(guān)系）×2（距離：遠距離、近距離）×3（偏側(cè)化：左、中、右）×5（腦區(qū)條件：前部：F3、Fz、F4；前中部：FC3、FCz、FC4；中部：C3、Cz、C4；中后部：CP3、CPz、CP4；后部：P3、Pz、P4）四因素重復測量方差分析（Chen et al., 2014b）。統(tǒng)計結(jié)果采用Greenhouse-Geisser 校正，用Bonferroni 法進行多重比較（Liang et al., 2010; Long et al., 2015）。

3 研究結(jié)果

3.1 行為結(jié)果

4 種條件下的反應時分別為：主題近（M=436.40±150.70）、主題遠（M=452.17±158.54）、類屬近（M=441.00±155.45）、類屬遠（M=461.17±152.76）。對行為數(shù)據(jù)進行的兩因素重復測量方差分析發(fā)現(xiàn)：距離條件的主效應顯著[F(1, 27)=5.70,p=0.024, η=0.17]。進一步分析表明，遠距離的反應時顯著長于近距離的反應時；而關(guān)系類型的主效應不顯著（p=0.327）；關(guān)系類型與距離條件的交互作用不顯著[F(1, 27)=0.12, p=0.737, η=0.004]。

3.2 ERP 結(jié)果

3.2.1 類別呈現(xiàn)階段ERP 結(jié)果

圖1 顯示了結(jié)論類別呈現(xiàn)階段，不同關(guān)系類型和距離條件的平均波幅、N400 與LNC 的差異波（遠距離-近距離）及地形圖。對N400 平均波幅的統(tǒng)計分析顯示，距離條件與偏側(cè)化的交互作用顯著[F(2, 34)=3.88, p=0.030, η=0.19]。進一步簡單效應分析發(fā)現(xiàn)，遠距離比近距離誘發(fā)更大的N400成分（p左=0.025, p中=0.033）。進一步分析顯示，F(xiàn)C3、FCz、Cz、C4 和CP3 腦極點上，遠距離比近距離誘發(fā)了更大的N400 成分（ps＜0.05）。此外，距離的主效應顯著[F(1, 17)=5.18, p=0.036,η=0.23]。進一步分析顯示，遠距離比近距離誘發(fā)更大的N400 成分。

圖 1 結(jié)論類別呈現(xiàn)階段，不同關(guān)系類型和距離條件的平均波幅、差異波及地形圖

對LNC 平均波幅進行的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，距離、偏側(cè)化與腦區(qū)間的交互作用顯著[F(8, 136)=2.84, p=0.006, η=0.14]。進一步分析顯示，在F3、Fz、F4、FC3、FCz、Cz、C4、CP3、CPz、P3 和P4 腦極點上，遠距離比近距離誘發(fā)更大的LNC 成分（ps＜0.05）。同時，距離主效應顯著[F(1, 17)=8.38, p=0.010, η=0.33]，即遠距離比近距離誘發(fā)更大的LNC 成分。

3.2.2 屬性呈現(xiàn)階段ERP 結(jié)果

圖2 顯示了結(jié)論屬性呈現(xiàn)階段，不同條件下的平均波幅、差異波（遠距離-近距離）及地形圖。對N1 平均波幅進行的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，距離、偏側(cè)化與腦區(qū)交互作用顯著[F(8, 136)=3.80, p＜0.001,。進一步分析顯示，在F3、Fz、F4、FC3、FCz、FC4、Cz、CPz、CP3、P3、Pz 和P4 腦極點上，近距離比遠距離誘發(fā)更大的N1 成分（ps＜0.05）。

距離與腦區(qū)交互作用顯著[F(4, 68)=2.88,p=0.029, η=0.15]。進一步簡單效應分析顯示，近距離比遠距離誘發(fā)更大的N1 成分（p前部=0.022, p前中=0.001, p中部=0.046, p中后部=0.016, p后部=0.003）。距離與偏側(cè)化交互作用顯著[F(2, 34)=7.94, p=0.001,η=0.32]。簡單效應分析顯示，近距離比遠距離誘發(fā)更大的N1（p左=0.005, p中=0.003, p右=0.038）。距離的主效應有顯著差異[F(1, 17)=10.30, p=0.005,η=0.38]，即近距離比遠距離誘發(fā)更大的N1。

圖 2 結(jié)論屬性呈現(xiàn)階段，不同關(guān)系類型和距離條件的平均波幅、差異波及地形圖

關(guān)系類型主效應有顯著差異[F(1, 17)=4.83,p=0.042, η=0.22]，即主題關(guān)系比類屬關(guān)系誘發(fā)了更大的負波。進一步分析發(fā)現(xiàn)，C3，CP3，Cz 和Pz 腦極點上（ps＜0.05），主題關(guān)系比類屬關(guān)系誘發(fā)更大的N1。關(guān)系類型與距離的交互作用并沒有顯著差異[F(1, 17)=0.01, p=0.921, η=0.001]。

4 討論

本研究采用詞語型類別屬性歸納任務，通過分開呈現(xiàn)結(jié)論類別和結(jié)論屬性的方式，分別揭示主題與類屬關(guān)系的距離在分類與屬性過程中的ERP 特征。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）類別呈現(xiàn)階段，遠距離比近距離誘發(fā)更大的N400 和LNC 成分；（2）屬性呈現(xiàn)階段，主題關(guān)系比類屬關(guān)系誘發(fā)了更大的N1 成分，近距離比遠距離誘發(fā)更大的N1。

4.1 行為結(jié)果分析

行為結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是主題關(guān)系還是類屬關(guān)系，遠距離反應時均顯著長于近距離反應時。這與前人研究結(jié)果一致（Liu et al., 2019），說明類別屬性歸納過程中遠距離比近距離需要耗費更多的認知資源。龍長權(quán)、李曉芳和雷怡（2017）也發(fā)現(xiàn)典型項目比非典型項目在信息加工過程中具有更多優(yōu)勢。也就是說，近距離比遠距離在類別屬性歸納中更容易加工。

4.2 ERP 結(jié)果分析

4.2.1 結(jié)論類別呈現(xiàn)階段ERP 成分分析

在結(jié)論類別呈現(xiàn)階段，遠距離比近距離誘發(fā)了更大的N400 與LNC 成分。但是兩者的加工機制卻不一樣。N400 反映的是語義信息整合加工（Long et al., 2015; Wamain, Pluciennicka, & Kalénine,2015），而LNC 反映了被試對屬性形成假設并作出該類別是否具有某種屬性的判斷（Li et al., 2009）。

N400 通常與語義整合（Long et al., 2015;Wamain et al., 2015）、語義異常（Pijnacker, Geurts,van, Buitelaar, & Hagoort, 2011）有關(guān)。在結(jié)論類別階段，遠距離條件比近距離條件誘發(fā)了更大的N400 波幅，這與前人的研究結(jié)果一致（李婧等,2016; 龍長權(quán)等, 2017; Green, Kraemer, Fugelsang,Gray, & Dunbar, 2009; Liu et al., 2019; Rips, Shoben, &S m i t h, 1 9 7 3）。李婧等（2 0 1 6）和龍長權(quán)等（2017）的研究結(jié)果分別顯示了N400 與語義分類過程和語義整合的認知程度有關(guān)。本研究則在李婧等的研究范式基礎上，發(fā)現(xiàn)遠距離比近距離誘發(fā)更大的N400 成分，說明相比遠距離，被試更容易整合和推斷近距離的語義關(guān)系，反之亦然。Goel 和Dolan（2000）提出歸納推理非常依賴語義內(nèi)容，且以往研究顯示N400 與語義推理有關(guān)，語義違背會誘發(fā)更大的N400。然而，在本研究中，主題關(guān)系與類屬關(guān)系并沒有顯著差異，說明從語義沖突角度來看，兩種關(guān)系類型的前提項目與結(jié)論項目是被試可接受的，沒有語義違背。同時，本實驗的類別階段與語義分類的ERP 研究的實驗過程類似，結(jié)果也與類別任務或啟動任務的研究結(jié)果類似。Chen 等（2014b）采用啟動任務，結(jié)果顯示無關(guān)比主題關(guān)系和類屬關(guān)系誘發(fā)更大的N400成分，而主題關(guān)系與類屬關(guān)系并沒有顯著差異。這與本研究的結(jié)果一致。

LNC 通常與屬性沖突推理加工（Long et al.,2015）、語義條件的邏輯錯誤（Bonnefond & van der Henst, 2013）、假設形成和假設檢驗過程有關(guān)（Liang et al., 2010）。Liang 等認為前部腦區(qū)的LNC 與N400 成分相似，常與視覺句子理解任務相關(guān)，而LPC 與P300 類似，主要反映工作記憶的刷新。本研究結(jié)果顯示遠距離在前部、中部、中后部以及后部腦區(qū)比近距離誘發(fā)更大的LNC 成分，說明與語義類別信息違背以及形成假設有關(guān)。也就是說，在N400 整合語義信息后，被試可能會形成一個預期或假設，不符合預期的條件會比符合預期的條件誘發(fā)更大的LNC，這與Liang 等的研究結(jié)果一致。通過句子歸納推理任務，發(fā)現(xiàn)不一致結(jié)論比一致結(jié)論誘發(fā)了更大的LNC，說明了語義信息整合的動態(tài)關(guān)系。同樣，Qiu, Li, Chen 和Zhang（2008）的研究結(jié)果也顯示困難類別任務比基線任務誘發(fā)更大的LNC 成分，這可能與大腦中的圖式投射到目標問題相關(guān)。同理，近距離與遠距離歸納的推理邏輯不同，因而被試的語義類別信息加工及預期也不一樣。

在前人研究中，除了LNC 和LPC 成分與推理相關(guān)外，SN（sustained negativity）成分也常用來解釋推理相關(guān)的信息整合過程（Cui, Liu, & Long,2018; Pijnacker et al., 2011）。Cui 等為了探索前提單調(diào)性效應，采用語義類別歸納任務，比較了單前提和雙前提之間的差異，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，單前提比雙前提誘發(fā)了更大的SN 成分，說明與推理驅(qū)動的信息整合和解釋過程有關(guān)。SN 成分與N400 類似，但負偏向更持久，且沒有明顯的峰值，通常在前部腦區(qū)（Pijnacker et al., 2011），也與工作記憶負荷有關(guān)（van Berkum, Brown, Hagoort, &Zwitserlood, 2003）。本研究中，LNC 成分的負偏向波形具有明顯的峰值變化，并且在前部、中部、中后部以及后部腦區(qū)都有激活；同時結(jié)合Long 等（2015）、Liang 等（2010）的研究結(jié)果來看，語義類別屬性歸納的距離效應更多可能是誘發(fā)的LNC 成分。

4.2.2 結(jié)論屬性呈現(xiàn)階段ERP 成分分析

在結(jié)論屬性階段，近距離比遠距離在前、前中部腦區(qū)誘發(fā)更大的N1 成分；主題關(guān)系比類屬關(guān)系在中部腦區(qū)誘發(fā)更大的N1 成分。以往的研究中，N1 成分通常與選擇性注意、更高的警覺性和知覺加工相關(guān)（Liang et al., 2010）。結(jié)合行為數(shù)據(jù)結(jié)果，近距離比遠距離反應時更短，說明被試對近距離屬性加工更敏感。

N1 成分上，近距離比遠距離誘發(fā)更大的N1，這可能是被試類別屬性特征的知覺和自動化加工。Hoenig，Sim，Bochev，Herrnberger 和Kiefer（2008）比較了類別（自然、人工物品）和屬性（視覺、動作）之間的ERP 特征，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，類別和屬性之間的交互作用出現(xiàn)在前中部腦區(qū)的N1 成分上，表明被試能夠直接對概念特征做出快速反應。同理，繼被試完成語義信息整合和形成假設之后，當呈現(xiàn)結(jié)論屬性，被試對于符合假設預期的近距離條件能快速做出反應，但對于不符合假設預期的遠距離，被試需要對所形成的屬性特征進行動態(tài)調(diào)整。同樣地，主題關(guān)系比類屬關(guān)系在中部腦區(qū)誘發(fā)更大的N1 成分。如上文所述，主題與類屬關(guān)系加工機制不同，在結(jié)論屬性呈現(xiàn)時，相比類屬關(guān)系，主題關(guān)系的屬性特征更容易讓被試做出快速反應。

最后，從腦定位角度來看，在歸納推理過程中分類與屬性推理過程的加工機制不同。在分類加工階段，主要是大腦的前中、中部腦區(qū)有差異；而屬性推理過程中，大腦活動的腦區(qū)擴大，除了前中、中部腦區(qū)，前部和中后腦區(qū)也有差異，說明了屬性推理過程需要更多更廣的認知加工，這與李婧等（2016）的研究結(jié)果一致。

5 結(jié)論

本研究比較了主題與類屬關(guān)系的距離在分類和屬性推理過程的神經(jīng)機制，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在類別呈現(xiàn)階段，被試先進行了語義信息整合加工（N400），接著根據(jù)前提與結(jié)論形成假設（LNC）；而屬性呈現(xiàn)階段，被試對類別屬性特征進行知覺和自動化加工（N1）。這一結(jié)果證實了類別屬性歸納的距離效應，且這種距離效應在分類與屬性推理過程中具有不同的神經(jīng)機制。