本文關(guān)鍵詞：基于名人面孔視覺特征和語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

心理學(xué)報 2015, Vol. 47, No.7, 837????

Acta Psychologica Sinica DOI: 10.3724/SP.J.1041.2015.00837

基于名人面孔視覺特征和語義信息的

*

視覺統(tǒng)計學(xué)習

唐 溢1 張智君1 曾玫媚1 黃 可1 劉 煒2 趙亞軍3

(1浙江大學(xué)心理與行為科學(xué)系, 杭州 310028) (2云南民族大學(xué)教育學(xué)院, 昆明 650504)

(3西南民族大學(xué)社會學(xué)與心理學(xué)學(xué)院, 成都 610041)

摘 要 視覺統(tǒng)計學(xué)習是指個體依據(jù)視覺刺激之間的轉(zhuǎn)接概率來掌握統(tǒng)計規(guī)律的過程。本研究通過5個實驗探討了個體基于名人面孔視覺特征和語義信息進行視覺統(tǒng)計學(xué)習的加工機制。每個實驗均包括熟悉(學(xué)習)和測試兩個階段：在熟悉階段, 讓被試觀看名人面孔并完成重復(fù)圖片探測的無關(guān)任務(wù); 在測試階段, 讓被試進行二選一迫選任務(wù)。其中, 實驗1和2分別考察基于名人面孔視覺特征和語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果; 實驗3分別考察基于名人面孔視覺特征和語義信息視覺進行統(tǒng)計學(xué)習的精確性; 實驗4進一步考察基于名人面孔視覺特征和語義信息進行視覺統(tǒng)計學(xué)習的時間特征; 實驗5驗證基于名人面孔視覺特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習具有面孔特異性。結(jié)果表明：個體能同時基于名人面孔視覺特征和語義信息進行精確的視覺統(tǒng)計學(xué)習; 基于正立名人面孔的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果顯著高于基于倒置名人面孔的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果; 雖然基于視覺特征和語義信息的統(tǒng)計加工都具有一致的精確性, 但后者需要更多的加工時間。這提示：基于名人面孔視覺特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習具有面孔特異性, 個體基于名人面孔視覺特征和語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習過程是分離的, 統(tǒng)計運算發(fā)生于面孔特征加工完成之后。

關(guān)鍵詞 視覺統(tǒng)計學(xué)習; 視覺特征; 語義信息; 時間順序結(jié)構(gòu); 名人面孔 分類號 B842

1 前言

在日常生活中, 人類除了加工事物的視覺特征(如顏色和形狀等)和語義信息(如名稱)外, 還對事物間的時空規(guī)律(如時間順序或空間位置信息)特別敏感。例如, 當我們對一個新環(huán)境(如陌生的超市或城市)進行短期的熟悉后, 就能自動習得場景中事物間的時空關(guān)系。有研究者認為, 人們之所以能夠自動加工場景中的規(guī)律信息, 是因為統(tǒng)計學(xué)習(statistical learning)能力在其中發(fā)揮了重要的作用(Turk-Browne, Scholl, Chun, & Johnson, 2009)。

統(tǒng)計學(xué)習就是個體自覺地運算刺激間的轉(zhuǎn)接概率(transitional probabilities, TP)掌握統(tǒng)計規(guī)律的過程(Fiser & Aslin, 2001)。該概念最初由Saffran, 收稿日期: 2014-07-16

Aslin和Newport (1996)在研究嬰兒的語言習得時提出, 他們給嬰兒呈現(xiàn)由無意義音節(jié)組成的刺激序列。這些音節(jié)每三個構(gòu)成一個三聯(lián)體(triplet), 三聯(lián)體內(nèi)每個音節(jié)的時間順序固定不變, 而各個三聯(lián)體之間的時間順序變化(如pa-bi-ku/go-la-tu/da-ro-pi/pa- bi-ku/da-ro-pi…)。更具體地說, 在整個序列中, 每個音節(jié)出現(xiàn)的頻次相同, 而刺激之間的轉(zhuǎn)接概率不同。轉(zhuǎn)接概率的運算方式為TP = P (XY) / P (X), 其中X和Y為刺激元素, P (XY)為整個刺激序列中XY組合出現(xiàn)的頻率, P (X)為X出現(xiàn)的頻率(Miller & Selfridge, 1950), 即三聯(lián)體內(nèi)部元素間的轉(zhuǎn)接概結(jié)果率為1, 而三聯(lián)體之間元素的轉(zhuǎn)接概率小于1。發(fā)現(xiàn), 在兩分多鐘的學(xué)習(聽覺呈現(xiàn))后, 嬰兒能明顯地分辨出呈現(xiàn)過的三聯(lián)體(如pa-bi-ku)與未呈現(xiàn)

* 國家自然科學(xué)基金項目(31371039)、浙江省自然科學(xué)基金(LY12C09004)資助。 通訊作者: 張智君, E-mail: zjzhang@zju.edu.cn

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過的三聯(lián)體(如pa-la-pi)或偶爾呈現(xiàn)的三聯(lián)體(如bi-ku-da)。他們認為, 嬰兒是通過“統(tǒng)計運算” (statistical computation)音節(jié)間的轉(zhuǎn)接概率而習得隨后, 一些研究者語言規(guī)律的(Saffran et al., 1996)。

在成人的視覺通道中也發(fā)現(xiàn)了類似的統(tǒng)計學(xué)習能力(Fiser & Aslin, 2001, 2002), 并將其稱為“視覺統(tǒng)計學(xué)習” (visual statistical learning, VSL)。他們給被試呈現(xiàn)圖形序列, 該序列內(nèi)的各個圖片在空間位置(Fiser & Aslin, 2001)或時間順序(Fiser & Aslin, 2002)上隱含統(tǒng)計規(guī)律, 但被試事先并不知道該規(guī)律。經(jīng)過一定時間的熟悉后, 要求被試完成二選一迫選任務(wù), 即每次先后呈現(xiàn)兩個結(jié)構(gòu)(如三聯(lián)體), 其中一個為熟悉結(jié)構(gòu), 另一個為熟悉元素組成的偽結(jié)構(gòu), 要求被試確定哪個結(jié)構(gòu)更熟悉, 即在熟悉階段出現(xiàn)過。結(jié)果顯示, 被試對熟悉結(jié)構(gòu)的熟悉性判斷顯著高于偽結(jié)構(gòu)。

以往研究發(fā)現(xiàn), 這種統(tǒng)計學(xué)習機制在知覺和認知技能中廣泛存在, 如因果結(jié)構(gòu)知覺(Sobel, Tenenbaum, & Gopnik, 2004)、動作學(xué)習(Baldwin, Anderrson, Saffran, & Meyer, 2008)、視覺加工(Brady & Oliva, 2008; Fiser & Aslin, 2001, 2002; Kirkham, Slemmer, & Johnson, 2002; Yuille & Kersten, 2006)和語言學(xué)習(Conway, Bauernschmidt, Huang, & Pisoni, 2010; Goldwater, Griffiths, & Johnson, 2009)。另外, 被試在統(tǒng)計學(xué)習過程中并沒有意識到材料之間存在統(tǒng)計結(jié)構(gòu)(Brady & Oliva, 2008; Turk-Browne, Junge, & Scholl, 2005), 即他們只能從肯定例證(positive instances)中進行學(xué)習, 而不可能采用分析加工或假設(shè)驗證的策略(Perruchet & Pacton, 2006)。基于此, 研究者認為統(tǒng)計學(xué)習具有自動化(Fiser & Aslin, 2001, 2002; Saffran et al., 1996; Turk-Browne et al., 2005)和無意識(Fiser & Aslin, 2001)等特點。

由于內(nèi)隱學(xué)習(implicit learning)和統(tǒng)計學(xué)習范式均不告知被試學(xué)習任務(wù), 即內(nèi)隱學(xué)習也具有無意識特點(Willingham, Nissen, & Bullemer, 1989), 因此, 有研究者認為, 統(tǒng)計學(xué)習和內(nèi)隱學(xué)習是一種現(xiàn)甚至象的兩種不同形式(Perruchet & Pacton, 2006)。有研究者直接使用內(nèi)隱統(tǒng)計學(xué)習(implicit statistical learning)概念來統(tǒng)和它們(Conway & Christiansen, 2006)。不過, 也有研究者認為, 被試在內(nèi)隱學(xué)習范式下習得的是規(guī)則(rule), 而這種規(guī)則與具體刺激無關(guān)(Marcus, Vijayan, Bandi Rao, & Vishton, 如果該假設(shè)成立, 則內(nèi)隱學(xué)習與統(tǒng)計學(xué)習是1999)。

不同的現(xiàn)象, 因為統(tǒng)計學(xué)習是被試通過統(tǒng)計運算刺

激之間轉(zhuǎn)接概率來習得刺激間的統(tǒng)計規(guī)律關(guān)系, 轉(zhuǎn)接概率與每個刺激直接相關(guān)。

對時間順序結(jié)構(gòu)的視覺統(tǒng)計學(xué)習能力非常重要, 它有利于人們掌握事物發(fā)生的順序規(guī)律。近年來, 許多研究者對個體在視覺統(tǒng)計學(xué)習中能基于哪些特征進行統(tǒng)計運算非常關(guān)注, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)人類不僅能基于視覺特征(Fiser & Aslin, 2002; Turk-Browne, Isola, Scholl, & Treat, 2008; Turk-Browne et al., 2005), 還能基于抽象語義信息(Brady & Oliva, 2008; Otsuka, Nishiyama, Nakahara, & Kawaguchi, 不過, 基于這些特征對時2013)加工時間順序結(jié)構(gòu)。

間順序結(jié)構(gòu)的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果到底是精確的(specific), 還是靈活的(flexible), 以往的研究結(jié)果并不一致(Turk-Browne & Scholl, 2009; Otsuka et al., 2013)。也就是說, 在視覺統(tǒng)計學(xué)習中, 被試能基于哪些特征對統(tǒng)計規(guī)律進行何種程度的加工, 依然是關(guān)注的焦點。

有研究者認為, 個體的視覺統(tǒng)計學(xué)習是基于客體發(fā)生的, 視覺特征信息是否起作用取決于個體如何定義“客體” (Turk-Browne et al., 2008)。他們給被試呈現(xiàn)帶有顏色的隱含時間順序結(jié)構(gòu)的無意義圖形序列(如A-B-C), 要求被試在被動觀看后完成二選一迫選任務(wù), 即判斷(A-B-C vs. A-E-I)哪一個在熟悉階段出現(xiàn)過。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：當圖形的顏色在測試階段與熟悉階段中保持一致時, 被試表現(xiàn)出明顯的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果, 而當測試階段圖形的顏色變?yōu)閱紊?即只保留形狀)或只呈現(xiàn)顏色塊(即消除形狀)時, 視覺統(tǒng)計學(xué)習的效果變?nèi)趸蛳? 當圖形某一視覺特征(顏色或形狀)的變化在熟悉階段具有規(guī)律性, 且測試階段只對該視覺特征進行測試時, 視覺統(tǒng)計學(xué)習效果又重新出現(xiàn)(Turk-Browne et al., 2008)。

另外, 有研究者認為, 個體還可以基于類別(語義)信息進行視覺統(tǒng)計學(xué)習(Brady & Oliva, 2008)。他們采用自然場景(如森林、建筑、客廳等)探討了個體是否可以基于類別(語義)信息進行視覺統(tǒng)計學(xué)習。在熟悉階段, 給被試呈現(xiàn)1000張圖片, 每張圖片呈現(xiàn)300 ms, 圖片之間的間隔700 ms, 要求被試探測重復(fù)出現(xiàn)的圖片(無關(guān)任務(wù))。在測試階段, 要求被試完成圖片三聯(lián)體二選一迫選任務(wù)。與先前的實驗不同, 該實驗中每個三聯(lián)體內(nèi)部固定位置所呈現(xiàn)的圖片屬于某一類客體(如橋梁, 包括水泥結(jié)構(gòu)、鋼材結(jié)構(gòu)、木質(zhì)結(jié)構(gòu)等), 而非特定客體。結(jié)果顯示, 被試能以類別信息判斷三聯(lián)體的熟悉性, 表明個體在熟悉階段能根據(jù)抽象的語義信息來加

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工時間順序結(jié)構(gòu), 即被試能基于類別(語義)信息進行視覺統(tǒng)計學(xué)習(Brady & Oliva, 2008)。但是, 該研究不能排除被試的類別統(tǒng)計學(xué)習是基于同類場景中固有特征的可能性。對此, 有研究者在熟悉階段呈現(xiàn)客體圖片, 而在測試階段呈現(xiàn)客體圖片或客體名稱。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 被試對視覺特征(客體圖片)順序三聯(lián)體的熟悉性判斷均顯著高于隨機水平, 對視覺特征倒序三聯(lián)體的熟悉性判斷為隨機水平, 而對客體語義信息(客體名稱)順序三聯(lián)體和倒序三聯(lián)體的熟悉性判斷均顯著高于隨機水平。根據(jù)這一結(jié)果, 他們認為, 對客體視覺特征和語義信息的加工是兩個平行的過程：個體在提取視覺特征時間順序的同時, 形成了不具有時間規(guī)律信息的語義組塊(Otsuka et al., 2013)。

以往研究者一般采用倒序三聯(lián)體測試方式來檢驗視覺統(tǒng)計學(xué)習的靈活性(Turk-Browne & Scholl, 2009; Otsuka et al., 2013)。他們在熟悉階段給被試呈現(xiàn)隱含時間順序結(jié)構(gòu)(如A-B-C)的刺激序列, 而在測試階段分別呈現(xiàn)順序三聯(lián)體(A-B-C vs. A-E-I)和倒序三聯(lián)體(C-B-A vs. IEA), 讓被試分別做熟悉性判斷。他們認為, 順序三聯(lián)體測試反映被試對轉(zhuǎn)換概率的統(tǒng)計學(xué)習, 而倒序三聯(lián)體測試則反映被試基于該具體特征表征時間順序結(jié)構(gòu)的靈活性。也就是說, 如果被試對順序三聯(lián)體(如A-B-C)的熟悉性判斷顯著高于隨機水平, 而對倒序三聯(lián)體(如C-B-A)的熟悉性判斷為隨機水平, 則表明被試基于該特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習是精細的; 而若對倒序三聯(lián)體(如C-B-A)的熟悉性判斷也顯著高于隨機水平, 則表明被試基于該特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習具有靈活性, 即被試基于該特征的統(tǒng)計運算結(jié)果并不是基于精確的時間順序信息進行的(Turk-Browne & Scholl, 2009)。

有研究發(fā)現(xiàn), 被試基于視覺特征和語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果的靈活性會受其他因素的影響。例如, Turk-Browne和Scholl (2009)發(fā)現(xiàn), 如果在熟悉階段呈現(xiàn)隱含時間順序結(jié)構(gòu)(如A-B-C)的無意義圖形序列, 則被試在測試階段會將順序三聯(lián)體(如A-B-C)和倒序三聯(lián)體(如C-B-A)均顯著判斷為熟悉三聯(lián)體, 但當測試情景改為比較順序三聯(lián)體和倒序三聯(lián)體(A-B-C vs. C-B-A)的熟悉性時, 則被試會顯著地將順序三聯(lián)體判斷為熟悉三聯(lián)體。該現(xiàn)象也存在于基于客體語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習中(Otsuka et al., 2013)。這表明, 被試基于視覺特征和語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習存在靈活性, 而這種靈活性受測

試情景的影響。但是, Otsuka等(2013)卻發(fā)現(xiàn), 當刺激材料包含語義信息的場景和類別客體時, 被試基于視覺特征的統(tǒng)計運算表現(xiàn)出精確加工的特點, 即抽象語義信息會易化基于視覺特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果。他們進一步提出, 個體之所以表現(xiàn)出靈活的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果, 是對統(tǒng)計結(jié)構(gòu)進行組塊加工(chunk)的結(jié)果, 因為在組塊中元素間的時間順序信息或空間位置信息具有不確定性(Otsuka et al., 2013)。

Otsuka等(2013)所使用的實驗材料為類別語義信息(類別名稱, common name), 與之相對應(yīng)的是特定語義信息(特定名稱, proper name) (比如, 建筑物名, 人名等)。有研究表明, 個體對兩類語義信息的加工是分離的過程(Martins & Farrajota, 2006), 但也有研究發(fā)現(xiàn)人類對兩者的加工存在關(guān)聯(lián)(Joassin, Meert, Campanella, & Bruyer, 2007)。Otsuka等人(2013)考察了基于類別語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)效果, 而基于特定語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果到底是如何, 還并未有相關(guān)的研究。

基于上述分析, 本研究將進一步檢驗視覺特征與語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習在多大程度上能夠精確加工時間順序結(jié)構(gòu)。

以上這些研究考察了人類對非社交主體(如無意義圖形、場景、類別客體等)的統(tǒng)計運算能力, 而對社交主體(如人臉面孔)的統(tǒng)計運算能力到底如何, 目前并未有直接的研究。作為社會性動物, 人類與同類打交道的機會最頻繁, 很多時候需要在非面對面的情況下掌握其他個體的信息, 因此擁有自動將人臉面孔與其特定名稱聯(lián)系起來的能力(Alvarez, Novo, & Fernandez, 2009)。人類對面孔的加工也比類別客體加工更深刻, 如面孔(尤其是名人)比客體更能吸引人類的注意(Langton, Law, Burton, & Scweinberger, 2008; Theeuwes & van der Stigchel, 2006)。ERPs研究表明, 在視覺特征加工階段個體對面孔的加工比客體更精細, 能誘發(fā)更大的N170成分(Guillaumea et al., 2009)。個體對熟悉面孔的語義啟動也比客體更充分, 能誘發(fā)更顯著的N250成分(Pickering & Schweinberger, 2003)。名人面孔會導(dǎo)致更活躍的N400(Saavedra, Iglesias, & Olivares, 2010; Wiese & Schweinberger, 2011; Rugg & Curran, 2007; Germain-Mondona, Silvert, & Izaute, 2011)和P600(Saavedra et al., 2010), 而這些腦電成分主要與語義信息加工有關(guān)。以上研究表明, 個體對人臉面孔(特別是名人面孔)本身及其語義信息的加工更

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精細。但是, 也有研究表明, 被試加工特定名稱(如面孔名字)比類別名稱(如袋鼠等)更困難(Ahmed, Arnold, Thompson, Graham, & Hodges, 2008; Bredart, 1993; Evrard, 2002; Semenza, 2006), 如Evrard (2002)的研究發(fā)現(xiàn), 被試命名面孔名字時需要更長的時間, 他認為這是因為命名面孔名字需要更復(fù)雜和更多的認知資源。因此, 與基于客體語義信息的統(tǒng)計加工相比, 基于人類面孔語義信息的統(tǒng)計加工可能存在兩種情況：精確的統(tǒng)計運算或組塊的統(tǒng)計運算。

鑒于此, 本研究將采用人臉面孔和面孔名字作為實驗材料, 考察被試基于面孔視覺特征與語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習。

需要指出的是, 先前研究發(fā)現(xiàn), 當被試基于同一實驗材料的不同特征進行視覺統(tǒng)計學(xué)習時, 其視覺統(tǒng)計學(xué)習效果往往不同(Otsuka et al., 2013; Turk- Browne et al., 2008)。但是, 這些研究并沒有探討被試基于這些特征進行視覺統(tǒng)計學(xué)習的時間特點及其差異。研究表明, 負責面孔視覺特征(Sergent, Ohta, & McDonald, 1992; Kanwisher, McDermott, & Chun, 1997; Campanella et al., 2001)及其名字(Damasio, Grabowski, Tranel, Hichwa, & Damasio, 1996; Gorno-Tempini et al., 1998)加工的腦區(qū)是分離的。同時, 以往研究者采用ERPs技術(shù)對面孔加工的階段進行了具體的分析(Alvarez et al., 2009), 發(fā)現(xiàn)面孔語義加工發(fā)生在視覺特征加工的基礎(chǔ)之上(Bruce & Young, 1986; Burton, Bruce, & Johnson, 1990), 面孔視覺特征加工在刺激呈現(xiàn)170~200 ms左右就已完成(Bentin & Deouell, 2000), 而面孔語義信息加工則需要更長的時間。有研究者認為, 面孔語義信息的加工發(fā)生于450~650 ms (N400成分) (Huddy, Schweinberger, Jentzsch, & Burton, 2003); 也有研究者發(fā)現(xiàn), 被試對面孔語義信息的加工發(fā)生于550~750 ms (Diaz, Lindin, Galdo-Alvarez, Facal, & Juncos-Rabadan, 2007); Alvarez等人(2009)則認 為, 面孔語義信息的加工發(fā)生于450~750 ms之間。

因此, 本研究還將通過調(diào)節(jié)面孔圖片的呈現(xiàn)時間, 考察被試基于面孔視覺特征和語義信息進行統(tǒng)計運算的時間特征。

總之, 本研究以名人面孔為實驗材料, 采用語義測試(Otsuka et al., 2013)和倒序三聯(lián)體(Turk-Browne & Scholl, 2009)測試的視覺統(tǒng)計實驗范式, 考察人類基于面孔視覺特征和語義信息進行視覺統(tǒng)計學(xué)習的特點。另外, 本研究還采用倒置面孔呈現(xiàn)范式, 深入探究視覺統(tǒng)計學(xué)習中的面孔特

性。以往研究表明, 倒置會破壞面孔結(jié)構(gòu)信息的加工, 而不會破壞特征信息的加工(Freire, Lee, & 因此, 如Symons, 2000; Webster & MacLeod, 2011)。果個體基于正立面孔與倒置面孔視覺特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習存在顯著差異, 則說明基于視覺特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習存在面孔特性, 即基于面孔視覺特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習并非一般視覺特征的統(tǒng)計學(xué)習; 反之, 則基于視覺特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習不存在面孔特性。因此, 本研究包含了以下5項實驗：實驗1與實驗2分別采用圖片和名字三聯(lián)體為測試材料, 檢驗人類是否能基于面孔語義信息進行視覺統(tǒng)計學(xué)習; 實驗3A和3B采用倒序三聯(lián)體(如C-B-A)測試方式進一步探討基于名人面孔視覺特征和語義信息進行視覺統(tǒng)計學(xué)習的靈活性, 分析視覺統(tǒng)計學(xué)習中被試對面孔視覺特征和語義信息的加工特點。實驗4A和4B則通過操縱圖片呈現(xiàn)時間(由實驗3的1000 ms縮減到700 ms)考察個體基于面孔語義信息的統(tǒng)計加工過程是與語義加工同時發(fā)生, 還是發(fā)生在語義信息加工之后, 從而探討視覺統(tǒng)計學(xué)習中個體基于視覺特征和語義信息的統(tǒng)計規(guī)律提取機制。實驗5在實驗4的基礎(chǔ)上, 采用倒置面孔呈現(xiàn)范式, 驗證基于名人面孔視覺特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習是否具有面孔特異性。綜合先前的研究成果, 我們假設(shè)：在實驗1與實驗2中, 被試基于面孔視覺特征與語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果顯著, 表現(xiàn)為對熟悉(視覺特征和語義信息)三聯(lián)體的熟悉性判斷都顯著高于隨機水平; 在實驗3A和3B中, 被試基于面孔視覺特征和語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習均能精確加工時間順序結(jié)構(gòu), 表現(xiàn)為對熟悉(視覺特征和語義信息)三聯(lián)體的熟悉性判斷都顯著高于隨機水平, 而對倒序(視覺特征和語義信息)三聯(lián)體的熟悉性判斷都為隨機水平; 在實驗4A中, 被試基于面孔視覺特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習不會受圖片呈現(xiàn)時間調(diào)整的影響, 表現(xiàn)與實驗3A相同, 而在實驗4B中, 基于語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習能力減弱或消失, 表現(xiàn)為對順序和倒序語義三聯(lián)體的熟悉性判斷均顯著高于隨機水平或者表現(xiàn)為隨機水平。在實驗5中, 被試基于正立面孔的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果將顯著高于倒置面孔視覺特征的視覺統(tǒng)計學(xué)習效果。

2 實驗1 基于名人面孔的視覺統(tǒng)計

學(xué)習

探討個體是否能對名人面孔進行視覺統(tǒng)計學(xué)習。

7期 唐 溢等: 基于名人面孔視覺特征和語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習 841

2.1 方法 2.1.1 被試

15名某大學(xué)本科生或研究生(6名男生, 9名女

他們的年生)為被試, 均沒有參加過其他相關(guān)實驗。

齡在19~24歲之間, 均為右利手, 視力或矯正視力正常, 無色盲、色弱。他們自愿參加實驗, 實驗結(jié)束后獲得學(xué)分或一定的報酬。 2.1.2 裝置與材料

實驗裝置為一臺PentiumⅣ PC 電腦, Dell 17英寸純平顯示器, 分辨率為1024×768, 刷新率為85 Hz, 屏幕背景為灰色。被試距離屏幕的距離為70 cm。

實驗材料為12張名人面孔, 均來自網(wǎng)絡(luò)圖片。所有面孔的高度在6.56°~7.04°之間, 寬度在4.92°~ 5.41°之間, 呈現(xiàn)在屏幕中央, 均進行去色處理, 直視被試。具體見圖1。

這樣的重復(fù)在整個過程中隨機出現(xiàn)96次, 該操作不會影響三聯(lián)體結(jié)構(gòu)的完整, 且有助于防止被試對三聯(lián)體結(jié)構(gòu)信息進行外顯學(xué)習(Otsuka et al., 2013)。在熟悉階段, 被試從事與學(xué)習無關(guān)的具體見圖2A。

任務(wù), 即準確且快速地對重復(fù)出現(xiàn)的面孔進行按鍵反應(yīng)。具體地說, 當后一面孔圖片與前一面孔圖片相同時, 按“空格”鍵進行反應(yīng)。該任務(wù)可以很好地阻止被試對圖片的順序結(jié)構(gòu)進行外顯學(xué)習(Turk-Browne et al., 2005)和被動觀看(Brady & Oliva, 2008)。需特別強調(diào)的是, 在整個實驗過程中都不會告訴被試與圖片呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)有關(guān)的任何信息。此外, 在正式實驗(熟悉階段)開始之前, 讓被試完成6個試次的重復(fù)探測任務(wù)作為練習, 練習所使用的實驗材料不在正式實驗中出現(xiàn)。熟悉階段大約持續(xù)20 min。

圖1 實驗1采用的材料(名人面孔及名字)

2.1.3 設(shè)計與程序

在實驗開始之前, 所有被試都需要完成名人面孔熟悉程度的測試, 即在電腦屏幕中央呈現(xiàn)名人的面孔, 要求被試快速說出面孔對應(yīng)的名字。如果被試不能一次性成功報告所有面孔的名字, 則將不參與正式實驗。

正式實驗與先前研究(Turk-Browne et al., 2008; Otsuka et al., 2013)相同, 也包括兩個階段：熟悉階段與測試階段。

熟悉階段：在屏幕中央呈現(xiàn)面孔圖片序列, 每張面孔每次呈現(xiàn)300 ms, 兩張面孔之間間隔700 ms。12張面孔組成4個三聯(lián)體, 每個三聯(lián)體重復(fù)96次, 總共呈現(xiàn)1152個面孔刺激。三聯(lián)體內(nèi)部的圖片位4個置固定, 且順序總是一致的(如A-B-C, J-K-L)。三聯(lián)體在整個實驗過程中隨機出現(xiàn)并遵循以下規(guī)則：同一三聯(lián)體不連續(xù)重復(fù)(如A-B-C-A-B-C)且兩個三聯(lián)體也不連續(xù)重復(fù)(如A-B-C-G-H-I-A-B-C-G- H-I)。在面孔呈現(xiàn)過程中, 三聯(lián)體首或尾的圖片隨機插入重復(fù)圖片(如或

圖2 實驗1熟悉階段(A)和測試階段(B)的刺激示例(C

為實驗2測試階段的刺激)

測試階段：在熟悉階段結(jié)束后, 立即讓被試進行二選一迫選測試。具體地說, 先在屏幕中央呈現(xiàn)白色“+” (0.8°×0.8°), 持續(xù)1000 ms, 然后連續(xù)呈現(xiàn)兩個三聯(lián)體(1個試次), 其中每個圖片的呈現(xiàn)時間為300 ms, 兩個圖片之間的間隔為700 ms, 兩個三聯(lián)體之間的間隔為1000 ms。在每個試次中, 一個三聯(lián)體的圖片順序是熟悉階段出現(xiàn)過的(如A-B-C), 另一個為偽三聯(lián)體, 它的圖片來自熟悉階段的圖片, 但不是出現(xiàn)過的三聯(lián)體(如A-E-I)。在6張圖片呈現(xiàn)后, 屏幕中央出現(xiàn)一個小紅點(0.5°×0.5°), 要求被試判斷兩個三聯(lián)體中哪一個是熟悉階段出現(xiàn)過的, 如果是前一個三聯(lián)體, 按數(shù)字“1”鍵, 反之按“2”鍵,

  本文關(guān)鍵詞：基于名人面孔視覺特征和語義信息的視覺統(tǒng)計學(xué)習，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。