目標決策還是動作誘發(fā)？動作反應對注意促進效應的影響

鄭思琦 孟迎芳 黃發(fā)杰

目標決策還是動作誘發(fā)？動作反應對注意促進效應的影響

鄭思琦1孟迎芳1黃發(fā)杰2

(1福建師范大學心理學院, 福州 350117) (2福建醫(yī)科大學健康學院, 福州 350117)

注意促進效應(ABE)指的是在雙任務條件下, 伴隨探測任務的目標刺激呈現(xiàn)的背景信息記憶成績要優(yōu)于伴隨分心刺激呈現(xiàn)的背景信息記憶成績的現(xiàn)象。以往研究主張, ABE的產(chǎn)生主要源于目標決策時所誘發(fā)的注意增強。但由于目標探測往往伴隨著動作反應, 而已有研究發(fā)現(xiàn), 動作反應就能直接誘發(fā)背景信息的記憶增強效應, 因此ABE也可能源于動作誘發(fā)的記憶增強效應。為此, 研究設置了NoGo目標探測條件與Go目標探測條件, 通過4個實驗系統(tǒng)地探討了動作反應與目標決策在ABE產(chǎn)生中的作用及關系。結果表明, Go目標探測條件下的ABE是穩(wěn)定的, 但NoGo目標探測條件下的ABE會受到動作反應頻率對分心詞的影響。此外, NoGo目標探測跨條件的ABE也是非常穩(wěn)定的。這些結果表明, 目標決策產(chǎn)生的注意促進作用是相對穩(wěn)定的, 但ABE的產(chǎn)生更多是目標決策的促進作用與動作誘發(fā)的記憶增強效應動態(tài)權衡后的結果。

注意促進效應, 動作記憶增強效應, 雙任務交互模型, Go目標探測, NoGo目標探測

1 前言

日常生活中我們經(jīng)常會處于一種雙任務的狀態(tài), 例如, 在開車時你既需要關注交通信號燈的變化, 同時也要關注路況信息。而個體的注意資源是有限的, 通常某一項任務的注意資源增多, 另一項任務的注意資源就會相應地減少, 該任務相應的行為反應也隨之受到影響, 表現(xiàn)出雙任務干擾效應(Pashler, 1994; Kinchla, 1992)。然而也有一些研究發(fā)現(xiàn)雙任務并不一定都會產(chǎn)生干擾效應。Swallow和Jiang (2010)最早探討這一現(xiàn)象。實驗采用學習?測驗范式, 學習階段要求被試在記憶系列圖片的同時, 對圖片中央的方塊進行顏色探測任務, 白色方塊(目標)進行按鍵反應, 黑色方塊(分心)則忽略, 無需反應。目標與分心的比例為1 : 6。學習階段的刺激呈現(xiàn)方式改編自快速系列視覺呈現(xiàn)(RSVP, rapid serial visual presentation)范式, 即以500 ms/項的速率連續(xù)呈現(xiàn), 其中方塊與圖片同時呈現(xiàn)100 ms后消失, 圖片繼續(xù)呈現(xiàn)400 ms。學習階段結束2分鐘后對圖片進行再認測驗。通常認為, 目標探測所占用的注意資源要高于分心拒絕(Duncan et al., 1994), 由此推測, 伴隨目標呈現(xiàn)的圖片在編碼時所得到的注意資源應少于伴隨分心呈現(xiàn)的圖片, 表現(xiàn)出更差的再認成績。結果卻發(fā)現(xiàn), 伴隨目標呈現(xiàn)的圖片記憶成績明顯優(yōu)于伴隨分心呈現(xiàn)的圖片。Swallow和Jiang將這一現(xiàn)象命名為注意促進效應(Attentional Boost Effect, ABE)。之后研究使用不同的背景材料(面孔: Swallow & Jiang, 2011; 詞匯: Mulligan et al., 2014; Mulligan et al., 2016)、在多種記憶測驗中(短時記憶測驗: Makovski et al., 2011; 內(nèi)隱記憶測驗: Spataro et al., 2013)都驗證了該效應的穩(wěn)定存在。

為了更好地解釋ABE的產(chǎn)生, Swallow和Jiang (2013)提出了雙任務交互模型(the dual-task interactionmodel)。該模型進一步擴展了注意資源有限性理論, 認為知覺資源會以一種更靈活的方式進行分配, 主要表現(xiàn)在當中央執(zhí)行系統(tǒng)將快速呈現(xiàn)的探測刺激歸類為需要進行反應(如按鍵、計數(shù)或者維持在記憶中)的目標刺激時(即探測任務的目標決策過程), 會觸發(fā)一個基于時間的選擇性注意機制。該機制通常伴隨著藍斑核?去甲腎上腺素(LC-NE)的釋放, 產(chǎn)生短暫的活動增強。這種興奮性會泛化地投射到大腦皮層感覺區(qū)域, 促進與目標同時呈現(xiàn)的背景信息的知覺加工, 產(chǎn)生ABE。隨后研究還發(fā)現(xiàn), 那些與目標刺激存在高度知覺相似性的分心項并不會出現(xiàn)類似的促進作用(Swallow&Jiang, 2014a); 并且在目標決策前增加的知覺或語義負荷(Swallow & Jiang, 2014a; Zheng et al., 2020)也不會影響ABE的產(chǎn)生, 進一步支持了雙任務交互模型, 表明ABE主要源于對探測刺激的目標決策。

然而在ABE研究中, 被試在探測出目標刺激時還需做出相應的動作反應(如按鍵)。而近期有研究發(fā)現(xiàn), 動作反應本身就能直接增強與動作無關的背景信息的記憶, 并將其命名為動作誘發(fā)的記憶增強效應(AIME, action-induced memory enhancement, Yebra et al., 2019)。該研究采用“Go-NoGo”任務范式, 在編碼階段要求被試觀看系列灰色圖像(呈現(xiàn)速率約4s/項), 同時對圖像的顏色邊框(藍色或黃色)根據(jù)預先的指令執(zhí)行按鍵動作反應(Go反應)或不作反應(NoGo反應)。1小時(或1天)后進行意料之外的再認測驗。結果發(fā)現(xiàn), 與NoGo反應相比, 伴隨Go反應的圖片記憶成績更好。同時, 研究通過功能磁共振成像(fMRI)和瞳孔直徑的測量(測量LC活躍性的間接手段)深入探討并解釋了AIME的產(chǎn)生機制, 即AIME的產(chǎn)生是由于對記憶形成至關重要的內(nèi)側顳葉(MTL)和藍斑核(LC)這兩個腦區(qū)中存在著動作關聯(lián)的神經(jīng)元反應(action-related neuronal responses), 因此動作反應本身就可以直接引發(fā)LC和MTL中的神經(jīng)元活躍性增加并發(fā)生聯(lián)通, 使LC釋放的大量去甲腎上腺素(NE)直接作用在MTL的記憶回路(即海馬和周圍皮質(zhì))中, 進而增強與動作無關的背景信息的編碼。

AIME的發(fā)現(xiàn)似乎為ABE的產(chǎn)生機制提供了另一種可能的解釋, 即ABE的產(chǎn)生是否源于對探測刺激的目標動作反應誘發(fā)了背景信息的記憶增強, 而非源于對探測刺激的目標決策呢？前期研究曾將目標探測的按鍵反應改為內(nèi)隱的心理計數(shù)反應, 結果仍觀察到穩(wěn)定的ABE (Swallow & Jiang, 2012, 2014b, 2019), 由此排除了動作反應在ABE產(chǎn)生中的作用。但依據(jù)事件編碼理論(the theory of event coding), 計數(shù)反應由于涉及心理更新, 也會被視作一種非外顯動作的動作代碼被編碼進事件記錄文件中(Hommel, 2004; Makovski et al., 2013)。并且, Swallow等人(2019)觀察到被試在對目標刺激進行心理計數(shù)時, 也出現(xiàn)瞳孔直徑增大的現(xiàn)象。瞳孔直徑增大意味著LC (藍斑)的活躍性被激活, 而研究發(fā)現(xiàn)恒河猴的LC+神經(jīng)元(即藍斑和附近的藍斑下核中的神經(jīng)元)的活躍性只有在與動作相關的“Go”反應時才會被激活(Kalwani et al., 2014)。因此對目標的計數(shù)反應仍是一種“Go”反應, 而只要目標決策伴隨“Go”反應, 便無法排除動作反應誘發(fā)的記憶增強在ABE中的可能作用。

如何能將對探測刺激的目標決策與Go反應分離, 是澄清ABE產(chǎn)生機制來源的關鍵所在。Makovski等人(2013)的實驗設計為此提供了一定的借鑒意義。他們在編碼階段向被試呈現(xiàn)男性面孔、女性面孔和自然場景三類刺激, 要求圖片出現(xiàn)時盡可能快地作按鍵反應(Go反應), 并記憶圖片, 但當預先指定的目標圖片(如男性面孔)出現(xiàn)時, 則需要取消按鍵動作(NoGo反應), 只記憶圖片。結果發(fā)現(xiàn), 進行NoGo反應的目標圖片比進行Go反應的圖片記憶成績更好, 表明相比于動作反應, 目標決策對圖片有著更優(yōu)的記憶促進作用。但與旨在探討“目標探測任務對另一無關任務的記憶影響”的ABE研究不同, 在Makovski等人的實驗中, 探測目標為記憶刺激本身, 而非與記憶刺激無關的其它刺激(如方塊)。而探測刺激的不同設置(相關/無關)會產(chǎn)生不同的效果, 在探測相關刺激時所引發(fā)的現(xiàn)象(Doallo et al., 2012), 在探測無關刺激時并不一定能產(chǎn)生(Inoue & Sato, 2017)。故而Makovski等人的研究結果無法直接應用于ABE的解釋, 但該研究設計對探討ABE與動作反應的關系這一研究問題具有參考價值。因此, 本研究擬借鑒Makovski等人(2013)的實驗設計, 在ABE范式下設置NoGo目標探測條件來實現(xiàn)目標決策與動作反應的分離, 以期進一步探討ABE的產(chǎn)生機制。

本研究擬在Mulligan等人(2014)的ABE范式基礎上, 對探測任務進行兩處改編以形成NoGo目標探測條件：一是修改指導語和被試的反應任務, 要求被試在監(jiān)測到詞匯下方出現(xiàn)顏色圓圈(分心圓圈)時都要盡可能快地作按鍵反應(Go分心反應), 但當預先指定的目標圓圈(如紅色圓圈)出現(xiàn)時, 取消按鍵動作(NoGo目標反應)。依據(jù)雙任務交互模型, “目標”的定義是改變原計劃活動的項目(Swallow & Jiang, 2013), 因此當指導語使被試對所有探測圓圈都存在Go反應傾向時, 需要進行NoGo反應的圓圈(需要改變原計劃)就會成為目標。二是在不改變目標與分心比例(1 : 4)的基礎上, 增加分心圓圈的顏色種類(如黃、藍、綠、紫), 與1種目標顏色圓圈(如紅色)混合呈現(xiàn), 每種顏色圓圈的呈現(xiàn)頻率為20%, 目的是防止被試對指導語進行翻轉。因為出于認知加工的節(jié)省原則, 被試會傾向于將種類少的刺激視為目標。為了方便, 我們將學習階段與目標圓圈一起出現(xiàn)的詞匯稱為目標詞, 與分心圓圈一起出現(xiàn)的詞匯稱為分心詞。

同時, 為了進行有效比較, 研究也設置了經(jīng)典的Go目標探測條件作為基線, 即對目標圓圈進行按鍵反應(Go目標反應), 而對分心圓圈無需反應(NoGo分心反應), 其它設置均與NoGo目標探測條件相同。該設置可以通過條件內(nèi)及跨條件的比較, 為ABE的解釋提供更多的證據(jù)。我們假設, 如果ABE主要源于目標決策的促進作用, 那么兩種條件內(nèi)(NoGo目標探測條件、Go目標探測條件)都應該存在目標詞與分心詞之間的差異, 即都存在ABE。同時, NoGo目標反應下的記憶成績應該也會優(yōu)于NoGo分心反應下的記憶成績, 產(chǎn)生跨條件的ABE。相反, 如果ABE主要源于動作的記憶增強作用, 那么NoGo目標反應不會帶來任何記憶優(yōu)勢, 即NoGo目標探測在條件內(nèi)(相對于Go分心詞)和跨條件間(相對于NoGo分心詞)均不會出現(xiàn)ABE。同時, Go目標或分心反應下的記憶成績應該明顯優(yōu)于NoGo目標或分心反應下的記憶成績, 表現(xiàn)出跨條件的動作增強效應。

2 實驗1：ABE的產(chǎn)生是否源于對目標的動作反應增強效應

2.1 方法

2.1.1 被試

2.1.2 實驗材料與儀器

記憶材料選自《現(xiàn)代漢語頻率詞典》(現(xiàn)代漢語頻率詞典, 1986)的“表二(2)頻率最高的前8000個詞表”中趨于中性化的雙字名詞, 同時結合國家語委現(xiàn)代漢語語料庫(www.cncorpus.zhonghuayuwen. org)以確保時效性, 后去除詞頻超過均值3個標準差的雙字詞, 共選取256個詞匯作為實驗中的關鍵詞(平均詞頻為1.31% ± 1.18%)。將256個關鍵詞隨機平分為2組, 分別用于Go目標探測條件和NoGo目標探測條件。兩組詞匯在詞頻(= 1.31% ± 1.20% vs.= 1.31% ± 1.18%)、愉悅度(= 5.08 ± 0.31 vs.= 5.08 ± 0.33)、喚醒度(= 4.95 ± 0.25 vs.= 4.95 ± 0.27)、筆畫(= 15.73 ± 3.59 vs.= 15.71 ± 3.43)等變量上匹配(127)s < 0.90,s > 0.40。每種探測條件中, 128個關鍵詞隨機平分為2組, 1組在學習階段呈現(xiàn), 其中一半伴隨目標圓圈(目標詞), 一半伴隨分心圓圈(分心詞); 另1組作為新詞在測驗階段與學習階段的舊詞混合隨機呈現(xiàn)。另外, 以類似方式選取256個高頻雙字詞作為學習階段的填充詞(平均詞頻為0.60% ± 0.50%)及36個作為學習和測驗階段的練習詞(平均詞頻為 0.30% ± 0.20%), 其中一半用于Go目標探測條件, 一半用于NoGo目標探測條件。所有詞匯為白色, 呈現(xiàn)在黑色屏幕上, 字號60, 視角大小為1.03° × 2.15°。

探測刺激為直徑1 cm (視角大小為0.72°)的顏色圓圈, 共5種：紅色(RGB: 255, 0, 0), 黃色(RGB: 255, 255, 0), 藍色(RGB: 0, 0, 255), 綠色(RGB: 0, 255, 0)和紫色(RGB: 255, 0, 255)。

實驗程序通過Presentation軟件創(chuàng)建, 在Dell電腦上運行, 電腦屏幕為15寸CRT的顯示器, 分辨率為1280 × 1024。被試于一個隔音效果良好的實驗房進行獨立施測, 被試與電腦顯示屏的距離大約80 cm左右。

2.1.3 實驗設計與實驗程序

實驗采用2 (目標探測類型: Go vs. NoGo) × 2 (注意類型: 目標 vs. 分心)的被試內(nèi)設計, 所有被試均需完成Go目標探測和NoGo目標探測兩個條件, 為防止疲勞, 兩個條件之間讓被試至少保證休息3分鐘以上, 并由被試確定是否可以繼續(xù)。條件的先后順序在被試間平衡。每個條件均包含學習階段、分心階段和測驗階段。

學習階段：于黑色屏幕中央同時呈現(xiàn)雙字詞和顏色圓圈, 雙字詞為白色, 字號60, 視角大小為1.03° × 2.15°, 圓圈位于雙字詞下方1 cm處, 視角大小為0.72°。刺激共分為32組, 每組5個, 其中1個為目標詞, 伴隨目標圓圈出現(xiàn); 1個為分心詞, 3個為填充詞, 均伴隨分心圓圈出現(xiàn)。每種顏色圓圈(紅、黃、藍、綠、紫)概率為20%, 目標圓圈在一半被試中被指定為紅色, 在另一半被試中被指定為綠色, 以防被試存在紅色偏好(Aslam, 2006), 目標圓圈之外的顏色均為分心圓圈。每組中, 目標詞始終呈現(xiàn)在第3位, 分心詞和填充詞按照偽隨機的順序排列在其余4個位置。同時每組間隨機呈現(xiàn)0～2個填充詞。要求被試默讀并記憶屏幕上呈現(xiàn)的雙字詞, 同時對圓圈執(zhí)行Go或NoGo目標探測任務。在Go目標探測任務下, 被試看到目標圓圈(如紅色圓圈)時立刻用慣用手按空格鍵, 其他顏色圓圈(分心圓圈)則無需按鍵, 只記憶詞匯; 在NoGo目標探測任務下, 被試看到圓圈(分心圓圈)都應用慣用手按空格鍵, 但如果出現(xiàn)目標圓圈(如紅色圓圈)時必須停止按鍵。每個雙字詞和探測圓圈同時呈現(xiàn)100 ms后, 探測圓圈消失, 雙字詞繼續(xù)單獨呈現(xiàn)400 ms, 隨后呈現(xiàn)間隔(ISI)為500 ms的空屏(學習階段流程圖見圖1)。

學習階段結束后立即讓被試進行分心計算任務(20道兩位數(shù)加減運算題), 隨后進行再認測驗。

再認階段：128個關鍵詞于屏幕中央隨機依次呈現(xiàn), 其中64個為學習階段呈現(xiàn)過的舊詞(32個目標詞和32個分心詞)和64個新詞。要求被試在保證正確率的前提下盡可能快地對詞匯進行新/舊判斷(新詞按F, 舊詞按J)。每個雙字詞直到被試按鍵后才消失, 詞間間隔為1400 ± 200 ms。

2.2 結果

2.2.1 目標探測任務

對被試在兩個目標探測條件下的探測成績進行分析。Go目標探測條件下, 目標的正確探測率(即被試正確按鍵的試次數(shù)/總目標試次數(shù))為99.24% (= 0.30%); NoGo目標探測條件下, 目標的正確探測率(即被試成功不按鍵的試次數(shù)/總目標試次數(shù))為76.89% (= 2.80%), 因 Shapiro-Wilk檢驗表明, 探測成績均為非正態(tài)分布,s < 0.80,s < 0.05, 故采用Wilcoxon 符號秩檢驗法比較了兩種探測條件下的成績差異, 結果表明, NoGo目標探測條件下的目標正確探測率低于Go目標探測條件,= ?5.02,< 0.001。該結果與Makovski等人(2013)的研究結果相似(在其實驗4中, NoGo目標刺激的正確探測率為79.3%)。此外, 兩個探測條件的分心正確拒絕率皆保持在較高的成績水平, Go目標探測條件下, 分心的拒絕正確率(即被試正確不按鍵的試次數(shù)/總分心試次數(shù))為99.15% (= 0.80%), NoGo目標探測條件下, 分心的正確拒絕率(即被試正確按鍵的試次數(shù)/總分心試次數(shù))為97.44% (= 0.60%)。因此被試在編碼階段正確依據(jù)指導語進行了各項任務。

2.2.2 再認任務

兩種探測條件下的舊詞再認率和新詞虛報率結果見表1。由于研究主要探究目標成功探測對雙字詞產(chǎn)生的影響, 因此舊詞再認率為編碼時成功探測試次下的關鍵詞成功再認的百分比(即舊詞再認率 = 成功探測試次的關鍵詞正確再認數(shù)/成功探測試次總數(shù))。

圖1 學習階段流程圖

表1 實驗1舊詞再認率和新詞虛報率

注：括號內(nèi)為標準誤()。

圖2 實驗1各條件的舊詞矯正再認率比較

注: 誤差線為標準誤; *< 0.05, **< 0.01, ***< 0.001

為進一步去除動作反應對ABE的影響, 我們也對NoGo目標探測條件下的NoGo目標詞與Go目標探測條件下的NoGo分心詞進行比較, 結果發(fā)現(xiàn), NoGo目標詞的記憶成績顯著優(yōu)于NoGo分心詞,(32) = 2.60,= 0.010,0.45, 95% CI = [0.09, 0.81], 表現(xiàn)出跨條件的ABE。該ABE大小(7.22%)與Go目標探測條件(11.71%)無差異[(32) = 1.74,= 0.090], 但顯著小于NoGo目標探測條件(12.08%),(32)= 2.15,= 0.04,0.37, 95% CI = [0.02, 0.72]。進一步分析發(fā)現(xiàn), NoGo分心詞的記憶成績好于Go分心詞,(32) = 2.26,= 0.03,0.39, 95% CI = [0.04, 0.74], 而Go目標詞的記憶成績與NoGo目標詞不存在顯著差異[(32) = ?1.74,= 0.090]。

2.3 討論

綜合上述結果, 兩種探測條件下都發(fā)現(xiàn)了明顯的ABE現(xiàn)象, 表明不論是否需要動作反應的目標探測, 都能產(chǎn)生ABE。同時, NoGo目標詞的再認率優(yōu)于NoGo分心詞, 表現(xiàn)出跨條件ABE。由于NoGo目標詞和NoGo分心詞皆未伴隨動作反應, 因此該結果進一步表明, ABE的產(chǎn)生并不需要對目標刺激的動作反應, 目標決策即可產(chǎn)生相應的促進作用。

實驗1也發(fā)現(xiàn)另一個有意思的現(xiàn)象, Go目標詞與NoGo目標詞的再認成績不存在差異, 而Go分心詞的再認成績明顯差于NoGo分心詞。這些結果似乎表明, 在目標探測任務下, 動作反應不僅不會促進對目標詞的編碼, 反而會更進一步抑制對分心詞的編碼, 產(chǎn)生更差的再認成績。這與Yebra等人(2019)的研究結果完全相反。由于Yebra等人(2019)研究中, 動作信號與非動作信號的比例為1 : 1, 而本實驗1的NoGo目標探測條件下, 動作信號(Go分心)與非動作信號(NoGo目標)的比例高達5 : 1。研究曾表明, 頻繁呈現(xiàn)的信號通常會吸引被試較弱的注意(Theeuwes, 1992, 2010)。那么在NoGo目標探測條件下, Go分心詞更差的再認成績是否可能源于頻繁的動作反應, 使被試只在較低的注意水平下執(zhí)行動作任務, 導致對分心詞產(chǎn)生更大的抑制？

因此實驗2將在實驗1的基礎上, 操縱目標與分心的呈現(xiàn)比例為1 : 1, 以排除動作與非動作的比例差異引發(fā)的額外混淆因素。根據(jù)Yebra等人(2019)研究結果推測, 在目標與分心的呈現(xiàn)比例為1 : 1時, Go動作應該會對背景信息(分心詞)產(chǎn)生記憶增強作用。那么動作反應對分心詞誘發(fā)的記憶增強是否會減弱, 甚至抵消目標探測對目標詞產(chǎn)生的注意促進作用, 導致NoGo目標探測條件下ABE的消失呢？這是實驗2擬進一步探討的問題。

3 實驗2：目標探測與動作反應在目標與分心1 : 1條件下的作用比較

3.1 方法

3.1.1 被試

被試選取標準同實驗1, 共新招募36名在校大學生, 其中1名被試因舊詞再認率低于平均數(shù)3個標準差而被篩除, 最終共獲得35份有效數(shù)據(jù)。為了統(tǒng)一實驗間的被試量以使實驗2與實驗1的結果對比更具可靠性, 實驗2進一步采用SPSS中隨機選擇個案的功能, 從中隨機選出33名被試的數(shù)據(jù)進入分析(其中男性15名), 平均年齡為19.79 ± 0.43歲。所有被試均為右利手, 視力或矯正視力正常且無紅綠色盲。

3.1.2 實驗材料與實驗程序

采用實驗1所選取的256個關鍵詞及256個填充詞。256個關鍵詞在不同實驗條件間的分配方式與實驗1相同。為確保學習階段探測任務的目標與分心刺激比例為1 : 1, 256個填充詞中, 一半與目標圓圈呈現(xiàn), 一半與分心圓圈呈現(xiàn)。測驗階段只對關鍵詞(目標詞和分心詞)進行再認測驗。其它均與實驗1一致。

3.2 結果

3.2.1 目標探測任務

Go目標探測條件下, 目標的正確探測率為98.77% (= 0.90%); NoGo目標探測條件下, 目標的正確探測率為92.61% (= 2.00%), 低于Go目標探測條件,= ?3.80 (因目標探測任務的探測率均為非正態(tài)分布,s < 0.80,s < 0.05, 故采用Wilcoxon 符號秩檢驗),< 0.001。此外, Go目標探測條件下分心的正確拒絕率(97.06%,= 0.81%)與NoGo目標探測條件下分心的正確拒絕率(96.88%,= 1.00%)皆保持在較高的成績水平, 表明被試認真執(zhí)行探測任務。

3.2.2 再認任務

兩種探測條件下的舊詞再認率和新詞虛報率結果見表2。與實驗1一致, 實驗2也基于舊詞的矯正再認率(各條件舊詞矯正再認率見圖3)對主要關注結果進行分析。

表2 實驗2舊詞再認率和新詞虛報率

注: 括號內(nèi)為標準誤()。

圖3 實驗2各條件的舊詞矯正再認率比較

注: 誤差線為標準誤; *< 0.05, **< 0.01, ***< 0.001

為觀察NoGo目標探測能否產(chǎn)生跨條件的ABE, 我們對NoGo目標探測條件的NoGo目標詞與Go目標探測條件的NoGo分心詞進行了配對樣本檢驗, 結果發(fā)現(xiàn), NoGo目標詞的矯正再認率顯著好于NoGo分心詞,(32) = 3.13,= 0.004,0.45, 95% CI = [0.09, 0.81], 表現(xiàn)出NoGo目標探測跨條件的ABE。并且, 該ABE大小(7.54%)與Go目標探測條件的ABE大小(6.97%)不存在差異[(32) = 0.23,= 0.820], 與實驗1中NoGo目標探測跨條件的ABE大小(7.22%)也不存在差異[(64) = 0.09,= 0.930]。

3.3 討論

與實驗1不同, 當目標和分心的比例為1 : 1時, NoGo目標探測條件下未發(fā)現(xiàn)條件內(nèi)的ABE。但出現(xiàn)了NoGo目標探測跨條件的ABE, 即與Go目標探測條件下的NoGo分心詞相比, NoGo目標詞仍表現(xiàn)出目標決策所引發(fā)的記憶優(yōu)勢, 其大小(7.54%)與Go目標探測條件內(nèi)的ABE (6.97%), 以及實驗1中NoGo目標探測跨條件的ABE (7.22%)類似, 表明目標決策對背景信息所產(chǎn)生的促進作用是相對穩(wěn)定存在的, 不受目標與分心比例的影響。這與以往研究結果也是類似的(也見Swollow & Jiang, 2012)。

與實驗1不同的另一個結果是, Go分心詞的再認成績顯著好于NoGo分心詞, 表現(xiàn)出了與Yebra等人(2019)研究中類似的動作增強效應。由于實驗2中Go目標詞與NoGo目標詞的再認成績也未存在差異, 因此NoGo目標探測條件下未發(fā)現(xiàn)ABE的原因, 源于在目標與分心比例為1 : 1的情況下, 動作反應也對分心詞產(chǎn)生了與目標探測對目標詞產(chǎn)生的類似的促進作用, 從而使得二者的再認率不存在差異。但當目標探測和動作反應的促進作用在同一個背景信息時, 二者的作用似乎會發(fā)生冗余。目標探測與其他記憶增強作用發(fā)生冗余的現(xiàn)象也曾在其它研究中被觀察到(孟迎芳等, 2018; Spataro et al., 2015)。這也解釋了為何實驗1和實驗2中, NoGo目標探測跨條件的ABE與Go目標探測條件內(nèi)的ABE大小都是相當?shù)摹?/p>

實驗2的結果表明, 動作反應對背景信息的記憶增強作用會受到動作反應頻率的影響。當動作信號與非動作信號的比例為1 : 1時, 動作反應對分心詞誘發(fā)的記憶增強效應與目標探測對目標詞產(chǎn)生的注意促進效應是類似的, 從而導致NoGo目標探測條件下ABE消失了。但當動作與非動作比例為1 : 1時, NoGo目標探測條件下ABE的消失也可能源于被試翻轉了指導語, 將Go分心按鍵任務視為目標所致。研究曾發(fā)現(xiàn), 在其他條件相等的情況下(如呈現(xiàn)頻率), 人們?nèi)菀讓ⅰ安环磻?不按鍵”視為默認的行為模式, 而將“反應動作”視為改變默認行為的目標行為。例如, 被試在男性和女性面孔呈現(xiàn)比例為1 : 1的情況下會將“對女性面孔取消按鍵”這一指導語翻轉為“對男性面孔作按鍵反應” (Makovski et al., 2013)。對此, 以往研究曾將動作刺激與非動作刺激比例更改為2 : 1, 成功避免被試將按鍵反應視作目標行為的現(xiàn)象(Makovski et al., 2013)。因此, 實驗3擬將Go分心與NoGo目標的比例改為2 : 1, 以排除被試翻轉指導語的可能性所帶來的混淆, 另一方面也可進一步考察不同動作反應頻率是否會調(diào)節(jié)動作誘發(fā)的記憶增強效應, 以期獲得更多證據(jù)來解釋目標探測與動作反應在ABE中的作用。

4 實驗3：目標探測與動作反應在目標與分心1 : 2條件下的作用比較

4.1 方法

4.1.1 被試

被試選取標準同實驗1, 共新招募36名在校大學生。與實驗2一致, 為增強實驗間對比的可靠性, 實驗3也通過SPSS軟件隨機選出33名被試數(shù)據(jù)進入分析(其中男性14名), 平均年齡為19.33 ± 0.34歲。所有被試均為右利手, 視力或矯正視力正常且無紅綠色盲。

4.1.2 實驗材料與實驗程序

實驗材料與實驗程序均與實驗2類似, 不同之處在于, 學習階段256個填充詞中, 64個填充詞與目標圓圈呈現(xiàn), 192個詞與分心圓圈呈現(xiàn), 以使兩個探測條件學習階段的目標與分心比例達到1 : 2。

4.2 結果

4.2.1 目標探測任務

Go目標探測條件下, 目標的正確探測率為98.96% (= 0.40%); NoGo目標探測條件下, 目標的正確探測率為79.83% (= 2.00%), 低于Go目標探測條件的目標探測正確率,= ?5.02 (因目標探測任務的探測率均為非正態(tài)分布,s < 0.93,s < 0.05, 故采用Wilcoxon 符號秩檢驗),< 0.001, 表明NoGo目標探測任務難度更大。此外, Go目標探測條件的分心正確拒絕率(98.30%,= 0.40%)與NoGo目標探測條件的分心正確拒絕率(98.30%,= 0.60%)皆保持在較高的成績水平, 表明被試認真執(zhí)行探測任務。

4.2.2 再認任務

實驗3的舊詞再認率和新詞虛報率的計算方式同實驗1和2 (具體數(shù)值見表3)。實驗3也將基于舊詞的矯正再認率(各條件的舊詞矯正再認率見圖4)對主要關注結果進行分析。

表3 實驗3舊詞再認率和新詞虛報率

注: 括號內(nèi)為標準誤()

圖4 實驗3各條件的舊詞矯正再認率比較

注: 誤差線為標準誤; *< 0.05, **< 0.01, ***< 0.001

為觀察NoGo目標探測能否產(chǎn)生跨條件的ABE, 對NoGo目標探測條件下的NoGo目標詞矯正再認率與Go目標探測條件下的NoGo分心詞進行配對樣本檢驗, 結果發(fā)現(xiàn), NoGo目標詞的矯正再認率顯著好于NoGo分心詞,(32) = 2.38,= 0.030,0.42, 95% CI = [0.06, 0.77], 表現(xiàn)出跨條件的ABE。并且該ABE大小(5.83%)與NoGo目標探測條件[(32) = ?0.24,= 0.810]和Go目標探測條件[(32) = 1.33,= 0.190]之間皆不存在差異。同時實驗3也未發(fā)現(xiàn)NoGo分心詞與Go分心詞之間的差異[(32) = 0.24,= 0.810]。

4.3 討論

實驗3設置了目標與分心的比例為1 : 2, 結果在Go目標和NoGo目標探測條件下均發(fā)現(xiàn)了明顯的ABE, 以及NoGo目標探測跨條件的ABE, 即與Go目標探測條件下的NoGo分心詞相比, NoGo目標詞表現(xiàn)出目標決策所引發(fā)的記憶優(yōu)勢, 其大小與兩個條件內(nèi)的ABE無差異, 再次表明目標決策對背景信息所產(chǎn)生的促進作用是相對穩(wěn)定存在的, 不受目標與分心比例的影響。

4.4 動作反應頻率對ABE的影響分析

對比3個實驗的結果, 我們發(fā)現(xiàn), 動作反應的頻率主要對分心詞產(chǎn)生著不同的影響, 在動作反應頻率較高的情況下, 動作反應對分心詞產(chǎn)生了抑制作用(實驗1), 隨著動作反應頻率降低, 抑制反應似乎逐漸消失(實驗3), 當動作與非動作反應頻率相當時, 動作反應對分心詞起到了促進作用(實驗2)?；诖? 我們推測, 動作誘發(fā)的記憶增強效應與動作反應頻率之間可能呈現(xiàn)出一種線性趨勢, 可列為公式：y = ax + b (x > 0), 其中x為動作反應頻率, y為Go分心詞與NoGo分心詞再認成績的差值, 表示動作誘發(fā)的記憶增強效應。將實驗1與實驗2的數(shù)據(jù)代入, 可得a = ?0.41 ± 0.09, 95% CI [?0.59, ?0.22], b = 0.29 ± 0.06, 95% CI [0.16, 0.41]。為進一步檢驗該結果的可靠性, 將y = 0代入計算x的頻率, 得x = 0.66 ± 0.06, 95% CI [0.54, 0.77], 即頻率為2/3 (≈ 0.67), 正好是實驗3的比例設計, 并且實驗3既未發(fā)現(xiàn)動作反應的抑制作用, 也未發(fā)現(xiàn)其促進作用, 與y = 0是吻合的。因此推測, 動作反應頻率2/3似乎是一個動作反應促進和抑制的平衡點。當動作反應頻率超過2/3時, 頻繁的動作反應會逐漸對背景信息的編碼產(chǎn)生抑制作用, 反之, 則動作反應會逐漸對背景信息的編碼產(chǎn)生促進作用。

表4 實驗1～3舊詞矯正再認率及動作反應頻率

注: 括號內(nèi)為標準誤()。

基于上述的分析, 我們提出, 不論目標探測是否需要動作反應, ABE的產(chǎn)生都不只是源于目標決策的促進作用, 而應該是目標決策的促進作用與動作誘發(fā)的記憶增強效應動態(tài)權衡后的結果, 我們將之稱為ABE的“動態(tài)權衡模型”。但在前3個實驗中主要發(fā)現(xiàn)的還是動作反應頻率對Go分心詞的影響, 對于動作反應頻率與目標決策如何共同作用于Go目標詞并進而影響ABE尚無直接的證據(jù)。雖然我們認為林谷洋(2019)研究中所發(fā)現(xiàn)的當目標呈現(xiàn)頻率為4/5(即目標與分心的比例為4 : 1)時ABE消失的實驗結果可以作為一個有力的證據(jù), 但該作者認為是源于低頻的NoGo分心對背景信息產(chǎn)生了新異性效應所致。因此實驗4擬在目標與分心的比例為4 : 1的基礎上, 增加與分心比例相當?shù)目瞻自~(只呈現(xiàn)詞匯, 不需要被試進行任何反應), 進一步控制動作反應頻率, 使得Go目標的動作反應頻率為2/3(相對于NoGo分心、NoGo空白)。根據(jù)我們前期推導的公式, 以及ABE的“動態(tài)權衡模型”, 此時Go目標的動作反應頻率未超過2/3, 不會產(chǎn)生抑制作用, 因此, 雖然目標與分心的比例仍為4 : 1, 但應該可以觀察到ABE。同時實驗4也設置了動作呈現(xiàn)頻率為2/3的NoGo目標探測條件(NoGo目標: Go分心: NoGo空白 = 1 : 4 : 1)作為對照, 同時觀察動作反應頻率對ABE的調(diào)節(jié)作用是否能在實驗4中得到重復, 以期為ABE的動態(tài)權衡模型提供更多證據(jù)。

5 實驗4：目標決策與動作反應的動態(tài)權衡模型驗證

5.1 方法

5.1.1 被試

被試選取標準同實驗1, 為保持與前述研究相同樣本量, 共新招募33名在校大學生, 均進入分析(其中男性8名), 平均年齡為19.27 ± 0.25歲。所有被試均為右利手, 視力或矯正視力正常且無紅綠色盲。

5.1.2 實驗材料和儀器

在實驗1已有詞匯的基礎上, 按照相同標準, 新增128個關鍵詞, 共384個關鍵詞, 隨機分為2組, 分別用于Go目標探測和NoGo目標探測條件。兩個條件的關鍵詞在詞頻(= 1.17% ± 1.08% vs.= 1.16% ± 1.05%)、愉悅度(= 5.07 ± 0.34 vs.= 5.12 ± 0.36)、喚醒度(= 4.80 ± 0.32 vs.= 4.84 ± 0.36)、筆畫(= 15.73 ± 4.45 vs.= 15.79 ± 4.18)等變量上匹配(191)s< 0.9,s > 0.1。其余皆同實驗1。

5.1.3 實驗設計和實驗程序

與實驗1類似, 除了增加空白詞條件(即在學習階段只呈現(xiàn)詞匯的條件)。因此實驗4為2 (目標探測類型: Go vs. NoGo) × 3 (注意類型: 目標 vs. 分心 vs. 空白)被試內(nèi)實驗設計。每個條件的學習階段共混合呈現(xiàn)32個目標詞, 32個分心詞, 32個空白詞及96個填充詞。為了保證每個條件的動作頻率為2/3, 在Go目標探測條件中, 填充詞均伴隨目標圓圈呈現(xiàn), 目標與分心的比例為4 : 1; 在NoGo目標探測條件中, 填充詞均伴隨分心圓圈呈現(xiàn), 目標與分心的比例為1 : 4。練習階段所呈現(xiàn)的探測刺激比例設置與正式階段相同。

5.2 結果

5.2.1 目標探測任務

Go目標探測條件下目標的正確探測率為99.34% (= 0.30%); NoGo目標探測條件下目標的正確探測率為76.14% (= 2.00%), 低于Go目標探測條件的目標探測正確率,= ?5.02 (因目標探測任務的探測率均為非正態(tài)分布,s < 0.93,s < 0.05, 故采用Wilcoxon符號秩檢驗),< 0.001, 表明NoGo目標探測任務難度更大。此外, Go目標探測條件的分心正確拒絕率(86.17%,= 2.00%)與NoGo目標探測條件的分心正確拒絕率(98.86%,= 0.30%)皆保持在較高的成績水平, 表明被試認真執(zhí)行探測任務。

5.2.2 再認任務

實驗4的舊詞再認率和新詞虛報率的計算方式同前述研究(具體數(shù)值見表5)。實驗4也將基于舊詞的矯正再認率(各條件的舊詞矯正再認率見圖5)對主要關注結果進行分析。

表5 實驗4舊詞再認率和新詞虛報率

注：*括號內(nèi)為標準誤()。

圖5 實驗4各條件的舊詞矯正再認率比較

注: 誤差線為標準誤; *< 0.05, **< 0.01, ***< 0.001

為觀察NoGo目標探測能否產(chǎn)生跨條件的ABE, 對NoGo目標探測條件下的NoGo目標詞矯正再認率與Go目標探測條件下的NoGo分心詞進行配對樣本檢驗, 發(fā)現(xiàn)NoGo目標詞的矯正再認率顯著好于NoGo分心詞,(32) = 2.31,= 0.028,0.40, 95% CI = [0.04, 0.75], 產(chǎn)生跨條件的ABE, 其大小(5.69%)與NoGo目標探測條件[(32) = 0.68.= 0.504]和Go目標探測條件[(32) = ?1.00,= 0.323]之間皆不存在顯著差異。同時, 實驗4既未發(fā)現(xiàn)NoGo分心詞與Go分心詞之間的差異[(32) = 0.70,= 0.486], 也未發(fā)現(xiàn)NoGo目標詞與Go目標詞之間的差異[(32) = 1.02,= 0.317]。

5.3 討論

實驗4增加了空白詞, 使得Go目標詞的動作反應頻率為2/3, 雖然目標和分心的比例仍維持林谷洋(2019)實驗中的4 : 1, 但與其研究結果完全不同, 實驗4在Go目標探測條件下發(fā)現(xiàn)了ABE, 驗證了我們提出的“目標決策與動作反應的動態(tài)權衡模型”假設。根據(jù)該假設, Go目標探測條件下, 雖然動作反應與目標探測同時出現(xiàn), 但Go目標的動作反應頻率未超過臨界點(2/3), 因此不會產(chǎn)生反向的抑制作用從而影響ABE的產(chǎn)生。同時也發(fā)現(xiàn), Go目標詞與NoGo目標詞在再認成績上也未存在差異, 即支持了在該情況下動作反應與目標探測對背景信息的促進作用會出現(xiàn)冗余的解釋。

另一方面, NoGo目標探測條件下也發(fā)現(xiàn)了ABE。此時動作反應與目標探測是分別作用于不同類型的背景信息。雖然目標與分心比例為1 : 4, 但Go分心詞的動作反應頻率為2/3。根據(jù)我們之前的公式, 在該臨界點上正好達到動作反應促進與抑制的平衡, 而實驗4發(fā)現(xiàn)了NoGo目標探測條件的ABE, 且Go分心詞與NoGo分心詞在再認成績上也未存在差異, 重復了實驗3 (目標與分心比例為1 : 2)的結果, 也再一次驗證了這一假設。同時, 與前3個實驗都一致, 實驗4也發(fā)現(xiàn)了NoGo目標探測跨條件的ABE, 即與Go目標探測條件下的NoGo分心詞相比, NoGo目標詞表現(xiàn)出目標決策所引發(fā)的記憶優(yōu)勢, 其大小與兩個條件內(nèi)的ABE無差異, 再次表明目標決策對背景信息所產(chǎn)生的促進作用是相對穩(wěn)定存在的, 不受目標與分心比例的影響。

此外, 實驗4添加了空白詞, 重復了Swallow和Jiang (2014b)的結果, 即目標詞的再認成績好于基線詞(即空白詞), 但分心詞與基線詞無差異, 表明ABE的產(chǎn)生并非源于分心拒絕對背景信息的抑制作用, 且這種現(xiàn)象在有無動作反應的目標探測條件下都是一樣的, 也間接驗證了我們實驗設計的可靠性。

6 總討論

本研究借鑒Makovski等人(2013)的實驗范式, 改編了ABE范式設計出NoGo目標探測條件和Go目標探測條件, 通過4個實驗系統(tǒng)地探討了動作反應與目標探測在ABE產(chǎn)生過程中的作用及關系。結果發(fā)現(xiàn), 在ABE范式下, 目標決策對背景信息所產(chǎn)生的注意促進作用是相對穩(wěn)定的, 它不會受到目標決策是否需要動作反應, 以及目標與分心比例的影響。但動作反應對背景信息所產(chǎn)生的記憶增強效應卻會因動作反應頻率的不同而有所不同, 這種調(diào)節(jié)不僅會影響到NoGo目標探測條件下的ABE, 也會影響到經(jīng)典的Go目標探測條件下的ABE。

6.1 目標決策對背景信息的注意促進作用是穩(wěn)定存在的

本研究4個實驗中, Go目標探測條件下的ABE都是非常穩(wěn)定的, 同時NoGo目標探測跨條件的ABE也是非常穩(wěn)定的, 即NoGo目標詞的再認率都會優(yōu)于Go目標探測條件下的NoGo分心詞。由于跨條件的ABE都不存在動作反應的影響, 因此相對更純粹地驗證了目標決策對背景信息所誘發(fā)的注意促進效應是可靠的, 穩(wěn)定的, 并且它不容易受到目標與分心比例的影響, 這在以往研究中也曾得到證實(Swollow & Jiang, 2012)。雖然林谷洋(2019)曾發(fā)現(xiàn), 當目標與分心的比例為4 : 1時, ABE消失了。但本研究實驗4通過增加空白詞, 使得Go目標探測條件在維持目標和分心的比例為4 : 1的情況下, 減少了Go目標詞的動作反應頻率, 結果也發(fā)現(xiàn)了ABE。可見林谷洋(2019)研究中ABE的消失并非源于目標探測對背景信息的注意促進作用消失, 而是源于動作反應和目標探測的作用之間產(chǎn)生了動態(tài)權衡的結果, 這一點我們將在6.3中進行詳細闡述。

因此本研究結果也進一步驗證了Swallow和Jiang早期提出的雙任務交互模型, 將探測刺激識別為目標的決策會誘發(fā)暫時性的時間選擇性注意機制。該機制會伴隨著藍斑核(LC)在此時大量的去甲腎上腺素(NE)釋放至最佳狀態(tài)(也稱為LC-NE的相位活躍性激活), 產(chǎn)生短暫的注意增強, 進而使背景信息獲得更多的知覺加工(Swallow & Jiang, 2013; 孟迎芳, 林惠茹, 2017)。有研究表明, 無論是較易區(qū)分的目標還是較難區(qū)分的目標, 在被試執(zhí)行目標相關行為反應之前的前100 ～ 200 ms時所發(fā)生的LC-NE相位活躍性大小極其相似(Aston-Jones & Cohen, 2005)。因此我們推測, 目標決策的促進作用之所以不受比例變化所影響, 可能是因為不同比例下目標決策所觸發(fā)的LC-NE相位活躍性相似, 其釋放的NE量可能是一個固定區(qū)間范圍內(nèi)的近似值。

6.2 動作反應頻率對動作誘發(fā)的記憶增強效應的影響表現(xiàn)為一種線性趨勢

本研究在ABE范式下創(chuàng)設了NoGo目標探測條件, 從而使得動作反應與目標探測分別作用于不同類型的背景信息。綜合4個實驗的結果可表明, 與目標探測對背景信息的穩(wěn)定促進作用相比, 動作反應對背景信息產(chǎn)生的記憶增強效應很容易受到動作反應頻率的影響。在前3個實驗數(shù)據(jù)分析的基礎上, 我們曾提出了動作誘發(fā)的記憶增強效應與動作反應頻率之間會呈現(xiàn)一種線性關系, y = ax + b (x > 0), 其中x為動作反應頻率, y為動作誘發(fā)的記憶增強效應, a = ?0.41 ± 0.09, 95% CI [?0.59, ?0.22], b = 0.29 ± 0.06, 95% CI [0.16, 0.41], 并發(fā)現(xiàn)動作反應頻率2/3是一個動作反應促進和抑制的平衡點。當動作反應頻率超過2/3時, 頻繁的動作反應會逐漸對背景信息的編碼產(chǎn)生抑制作用, 反之, 則動作反應會逐漸對背景信息的編碼產(chǎn)生促進作用。

動作反應頻率之所以會對背景信息產(chǎn)生線性模式的影響, 可能與不同頻率動作對去甲腎上腺素(NE)的喚醒水平不同有關。結合Yebra等人(2019)對動作增強效應的解釋, 內(nèi)側顳葉(MTL)和藍斑核(LC)都存在動作神經(jīng)元, 因此動作本身會調(diào)節(jié)MTL的神經(jīng)活動并激活LC的相位活躍性, 使其釋放能夠促進記憶形成的NE參與MTL的記憶回路(海馬和周圍皮質(zhì)), 情景記憶的編碼由此增強。該研究還發(fā)現(xiàn), 動作增強效應受NE的喚醒水平調(diào)節(jié), 那些在功能磁共振成像(fMRI)條件下處于更緊張/興奮狀態(tài)的被試會增加NE喚醒水平, 使動作增強效應消失, 表明由其它因素引發(fā)的NE喚醒水平增加反而會干擾動作增強效應的產(chǎn)生。這一現(xiàn)象符合NE的喚醒水平與認知表現(xiàn)呈倒U型關系(耶克斯?多德森定律; Diamond et al., 2007; Yerkes & Dodson, 1908)的假設, 表明適中的NE喚醒水平對注意或記憶有益, 但過高的NE喚醒水平則會損害注意或記憶(Aston-Jones et al., 1999; Gold et al., 1977; Yebra et al., 2019)?；诖? 我們推測, 動作反應頻率也是通過影響NE喚醒水平以影響動作增強效應。當反應頻率低于2/3時, 被試的緊張/興奮狀態(tài)較低, 其所喚醒的NE水平也較低, 與動作增強效應所喚醒的NE疊加后仍處于適中的NE喚醒水平, 因此仍表現(xiàn)為記憶的增強效應; 但當反應頻率高于2/3時, 被試的緊張/興奮狀態(tài)較高, 其所喚醒的NE水平也較高, 與動作增強效應所喚醒的NE疊加后處于過高的NE喚醒水平, 因此記憶成績反而更差。當然, 這一推測也還需要進一步的證據(jù)支持。

6.3 一種新的ABE理論：目標決策與動作效應的動態(tài)權衡模型

經(jīng)典的ABE范式下, 目標探測與動作反應對背景信息的作用是存在重疊的, 而本研究結果表明, 動作反應對背景信息所產(chǎn)生的記憶增強效應會因動作反應頻率的不同而有所不同, 這種調(diào)節(jié)作用不僅會在NoGo目標探測條件下發(fā)生, 也會影響到經(jīng)典的Go目標探測條件下的ABE。因此我們提出了ABE的“動態(tài)權衡模型”用于補充說明ABE的產(chǎn)生機制。該模型認為, 不論目標探測是否需要動作反應, ABE的產(chǎn)生都不只是源于目標決策的促進作用, 而是目標決策的促進作用與動作誘發(fā)的記憶增強效應動態(tài)權衡后的結果。權衡主要基于動作反應頻率對動作誘發(fā)的記憶增強效應的調(diào)節(jié)作用, 以動作反應頻率約2/3為一個最佳平衡點。具體表現(xiàn)為, 在Go目標探測條件下, 當目標探測的動作反應頻率過大(超過2/3)時, 頻繁的動作反應會對目標詞產(chǎn)生一定的抑制效應, 會減弱或抵消目標探測對目標詞所產(chǎn)生的促進作用, 從而導致ABE減小或消失。在NoGo目標探測條件下, 動作反應會作用于同時呈現(xiàn)的分心詞, 頻繁的動作反應(超過2/3)會產(chǎn)生一定的抑制效應, 從而加大目標與分心條件之間差異。實驗1中NoGo目標探測條件內(nèi)的ABE (12.10%)顯著大于實驗3 (5.19%)也驗證了這一點。而非高頻的動作反應頻率(小于2/3, 如1/2)則會產(chǎn)生動作誘發(fā)的記憶增強效應, 使得分心詞的再認成績與目標詞相當, ABE因此減小或消失。

ABE的“動態(tài)權衡模型”可以較好地補充說明了動作反應在ABE產(chǎn)生機制中的作用, 使ABE范式從Go目標探測范式進一步拓展至NoGo目標探測范式。但對于目標探測與動作反應重疊的Go目標探測范式下ABE的解釋也還是存在著許多的疑惑。依據(jù)已有研究, 目標決策的注意促進作用和動作誘發(fā)的記憶增強效應雖然本質(zhì)上的作用機制不同, 但均認為LC (藍斑)的相位活躍性激活是它們的產(chǎn)生基礎之一。那么在目標探測與動作反應同時存在的情況下, 這種作用是相互冗余, 還是其中某一個在起作用？兩者在不同反應頻率下所表現(xiàn)出的動態(tài)權衡結果又會如何反映在LC的活躍性上？以往研究發(fā)現(xiàn), 恒河猴的LC+神經(jīng)元(即藍斑及其附近包含去甲腎上腺素的藍斑下核)只有在“Go”反應時才會伴隨相位活躍性, 在執(zhí)行“Stop”反應時沒有發(fā)現(xiàn)其相位活躍性的激活(Kalwani et al., 2014)。那么這是否意味著, NoGo目標探測條件下產(chǎn)生的ABE, 并非基于LC的相位活躍性, 而是由其它機制引發(fā)？但Kalwani等(2014)的研究所設計的Go反應也并未與目標決策分離, 無法澄清LC-NE的相位活躍性究竟是特定于Go反應, 還是特定于目標的認知決策？因此未來研究有必要采取瞳孔測量技術觀察NoGo目標探測所伴隨的瞳孔直徑增加程度(LC相位活躍性的間接指標)來進一步明確動作增強效應與目標決策促進作用在ABE中相互權衡的背后究竟反映了什么樣的認知神經(jīng)變化。此外, 近期研究表明, Go目標探測條件下, 目標條件比分心條件誘發(fā)了更大的P300波幅, 以及更小的N2波幅(林谷洋等, 2020)。通常P300與動作反應有關, N2與動作抑制有關(Shitova et al., 2017; Johnstone et al., 2007), 那么NoGo目標探測條件下, NoGo目標未伴隨動作且可能涉及到反應抑制, 其誘發(fā)的模式會與Go目標類似嗎？動作效應與目標決策在目標詞/分心詞上的權衡又會如何反映在腦機制上？未來研究有必要采用事件相關電位技術, 以進一步明確不同目標探測條件下ABE的產(chǎn)生機制, 完善動態(tài)權衡模型。

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Target decision or action？The role of action in the attentional boost effect

ZHENG Siqi1, MENG Yingfang1, HUANG Fajie2

(1School of Psychology, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China)(2School of Health, Fujian Medical University, Fuzhou 350117, China)

The attentional boost effect (ABE) represents a phenomenon in which, in some dual tasks, increasing attention to a brief target in a detection task can enhance memory for unrelated items that are presented at the same time (relative to distractor-paired items). The ABE was different from the dual-task interference phenomenon found in previous studies, and to explain the ABE, Swallow and Jiang proposed a dual-task interaction model. This model claimed that the ABE was mainly triggered by the decision that an item is a target, which can lead to the transient but widespread perceptual enhancement of information by inducing a temporal selection mechanism. However, in ABE studies, the target detection tasks always coincide with Go responses that require action. One recent study found that action can enhance memory for unrelated items, which was called action-induced memory enhancement (AIME). Therefore, it is unclear whether the ABE is induced by the action or the target decision. To address this question, in the present study, the verbal paradigm of the ABE was modified and designed with a NoGo-target detection condition (NoGo-targets vs. Go-distractors) to separate target items from action responses, and a traditional Go-target detection condition (Go-targets vs. NoGo-distractors) was used for comparison. If the ABE is mainly triggered by the target decision, then NoGo-target detection could trigger the cross-conditional ABE (relative to NoGo-distractor items). In contrast, if the ABE is mainly triggered by the action, the NoGo-target items will not have any memory advantage.

The present study included four experiments, and 137 valid data points were collected, including 33 valid data points in Experiment 1, 35 valid data points in Experiment 2, 36 valid data points in Experiment 3, and 33 valid data points in Experiment 4. The only difference among the four experiments was that the ratio of target-to-distractor items was different during the dual-task encoding phase. In Experiment 1, the ratio of target-to-distractor items was the same as that in the classic ABE verbal paradigm (1:5) to explore the role of AIME in the ABE. In Experiments 2 and 3, the ratio of target-to-distractor items was set to 1:1 and 1:2 to explore the role of the AIME and target decision in the ABE with different action frequencies. In Experiment 4, blank words (words without detection stimuli) were added in the detection phase to separate the action frequency (2/3) from the target frequency (relative to distractors; Go-targets: 4/5; NoGo-targets: 1/5) and verify the dynamic trade-off model of the target decision and action reaction proposed in the present study. Each experiment contained two conditions, namely, NoGo-target detection and Go-target detection, and each condition consisted of two phases, namely, a dual-task encoding phase and a recognition phase. During the dual-task encoding phase, a series of memory stimuli (words) and detection stimuli (coloured circles presented, 1 cm below the words) were presented at the same time, and the participants were asked to simultaneously perform the memory and detection tasks. During the recognition phase, only memory stimuli were presented, and the participants were required to judge the stimuli as old or new. The only difference between the NoGo-target condition and Go-target condition was reflected in the instructions for the detection task: in the Go-target condition, the participants were asked to press the space bar as quickly as possible when they saw the target circles (e.g., a red circle with Go-response) but did not need to respond when they saw other-coloured circles (i.e., distractor circles with NoGo-responses); in contrast, in the NoGo-target condition, the participants were required to press the space bar as quickly as possible for all circles (i.e., distractor circles with Go-responses) but withhold a button press for the target circle (e.g., a red circle with NoGo-response).

The results showed that NoGo-target detection enhanced memory performance for target items (relative to Go-distractor/NoGo-distractor items) in the four experiments. First, it was found that the NoGo-target items were better remembered than the Go-distractor items and NoGo-distractor items in Experiment 1 (1:5 ratio), and performance with the Go-distractor items was worse than that with the NoGo-distractor items, showing that the ABE was triggered by the target decision without an action response and that actions had inhibitory effects at high frequencies. Second, it was found that the NoGo-target items were better recognized than the NoGo-distractor items but not better than the Go-distractor items in Experiment 2 (1:1 ratio), and the AIME was found with the Go-distractor items, showing that the boosting effect from the target decision on background information is robust, but the AIME affected the generation of the ABE within the NoGo-target condition. Third, it was found that NoGo-target items were better remembered than Go-distractor items and NoGo-distractor items in Experiment 3 (1:2 ratio), and there was no difference in memory performance between the Go-distractor items and the NoGo-distractor items, indicating that action frequency affected the generation of the ABE by adjusting the AIME. Finally, it was found that at 2/3 of the action frequency, both the Go-target detection with high target frequency and the NoGo-target detection with low target frequency triggered the ABE, and the memory performance was similar between the Go-distractor items and the NoGo-distractor items, indicating again that action frequency affected the generation of the ABE by adjusting the AIME, verifying the hypothesis of the dynamic trade-off model.

Overall, the results of all four experiments found memory advantages with the NoGo-target items, but the generation of the ABE was affected by the frequency of action responses, indicating that the boosting effect from the target decision is robust in the ABE, and the action and the target decision work together in the generation of the ABE. Accordingly, we propose the dynamic trade-off model, arguing that the AIME at different frequencies dynamically trade-off against the boosting effect of target decisions and thus influence the ABE.

attentional boost effect, action-induced memory enhancement, dual-task interaction model, Go-target detection, NoGo-target detection

B842

2021-10-08

鄭思琦和孟迎芳為共同第一作者。

孟迎芳, E-mail: mengyf1978@126.com