视觉搜索中的非对称性实验报告.docx
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视觉搜索中的非对称性实验报告
视觉搜索中的非对称性实验报告
1.引言
非对称性搜索是指在若干个甲类项目(干扰项)中找到一个乙类项目(靶子),与从同样的若干个乙类项目(干扰项)中找到一个甲类项目(靶子),两者的搜索速度有显著差异,出现非对称现象。
也就是说,当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时,搜索所需时间不同。
Neisser(1963)首先发现并研究了视觉搜索的非对称现象。
典型的搜索非对称的实验由Treisman设计。
Treisman自八十年代以来进行了一系列非对称性搜索实验,其中拓扑特征与非拓扑特征的非对称性是较为复杂的一种,而且结果也不确定。
Treisman应用封闭圆和开口圆做靶子分别进行视觉搜索的实验。
以封闭圆和开口圆作为靶子,开口的大小分成三种,分别占圆周长的1/2,1/4和1/8。
实验结果发现对这两类靶子的搜索存在着强烈的非对称性,开口圆的搜索是快速的,基本不受开口大小和干扰项数目的影响;但是,封闭圆的搜索却是较慢的、系列的。
总体上,开口圆的搜索要快于封闭圆的搜索。
本实验通过对封闭圆和开口圆分别做靶子进行视觉搜索实验,来了解视觉搜索中的非对称性现象以及封闭性这一拓扑特征在前注意加工中的作用。
2.方法
2.1被试
某师范大学心理学院本科生19名。
2.2器材
计算机及PsyTech心理实验系统,选择视觉搜索中的非对称性实验。
2.3实验材料:
靶子:
开口圆或封闭圆。
开口大小:
三种,1/2、1/4、1/8(指开口占圆周长的比例)。
画面大小:
干扰项的数目,1个、6个、12个。
2.4实验设计
采用3×3×2×2的组内设计。
自变量一:
画面大小A,即干扰项的数目,其中A1=1,A2=6,A3=12;
自变量二:
开口大小B,即开口占圆周长的比例,其中B1=1/2,B2=1/4,B3=1/8;
自变量三:
是否开口C,其中C1=开口圆,C2=闭口圆;
自变量四:
有无靶子D;其中D1=有靶子,D2=无靶子。
因变量为反应时间。
2.5实验程序:
按实验要求在屏幕上搜索一段圆弧(开口圆)或一个圆圈(封闭圆)。
搜索到了,请按下红键;如果没有找到,请按下绿键。
如果按错键,要求立即改正。
每六个试次后休息10秒钟。
每六次试验后休息10秒钟,共6组试验,即36次试验。
2.6数据处理
采用统计软件SPSS.17.0对数据进行处理分析。
对19组数据进行处理,,最后进行一系列重复测量方差分析得出总体结果。
3.结果
3.1画面大小分析
表一:
画面大小主效应
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
12/6/1
SphericityAssumed
2.941E7
2
1.471E7
24.151
.000
Greenhouse-Geisser
2.941E7
1.525
1.928E7
24.151
.000
Huynh-Feldt
2.941E7
1.638
1.796E7
24.151
.000
Lower-bound
2.941E7
1.000
2.941E7
24.151
.000
表二:
不同画面大小平均反应时
画面大小
均值
标准误差
95%置信区间
下限
上限
1
988.189
39.227
905.775
1070.602
6
1347.522
93.062
1152.006
1543.038
12
1478.785
110.961
1245.666
1711.904
表三:
均值多重比较
(I)画面大小
(J)画面大小
均值差值(I-J)
标准误差
Sig.a
差分的95%置信区间a
下限
上限
1
6
-359.333*
66.843
.000
-499.765
-218.901
12
-490.596*
90.806
.000
-681.374
-299.819
6
1
359.333*
66.843
.000
218.901
499.765
12
-131.263*
57.550
.035
-252.170
-10.356
12
1
490.596*
90.806
.000
299.819
681.374
6
131.263*
57.550
.035
10.356
252.170
由表一、表二和表三可知,搜索1个项目的时间(M=988.189,SD=39.227)显著小于搜索6个项目的时间(M=1347.522,SD=93.062)及搜索12个项目的时间(M=1478.785,SD=110.961),p<.001。
搜索6个项目的时间(M=1347.522,SD=93.062)显著小于搜索12个项目的时间(M=1478.785,SD=110.961),p<.01。
由此可得,项目越多,搜索时间越长。
3.2开口大小分析
表四:
开口大小主效应
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
1/2\1/4\1\8
SphericityAssumed
6195848.827
2
3097924.414
7.082
.003
Greenhouse-Geisser
6195848.827
1.947
3182173.499
7.082
.003
Huynh-Feldt
6195848.827
2.000
3097924.414
7.082
.003
Lower-bound
6195848.827
1.000
6195848.827
7.082
.016
表五:
不同开口大小平均反应时
开口大小
均值
标准误差
95%置信区间
下限
上限
1/2
1201.114
73.840
1045.982
1356.246
1/4
1207.333
62.378
1076.283
1338.384
1/8
1406.048
107.998
1179.154
1632.943
表六:
均值多重比较
(I)开口大小
(J)开口大小
均值差值(I-J)
标准误差
Sig.a
差分的95%置信区间a
下限
上限
1/2
1/4
-6.219
57.026
.914
-126.027
113.588
1/8
-204.934*
62.618
.004
-336.490
-73.378
1/4
1/2
6.219
57.026
.914
-113.588
126.027
1/8
-198.715*
65.866
.007
-337.094
-60.336
1/8
1/2
204.934*
62.618
.004
73.378
336.490
1/4
198.715*
65.866
.007
60.336
337.094
由表四、表五和表六可知,搜索开口1/2圆的时间(M=1201.114,SD=73.840)小于搜索开口1/4圆的时间(M=1207.333,SD=62.378),但是这种差异不显著;但是显著小于搜索开口1/8圆的时间(M=1406.048,SD=107.998),p=.<.05。
搜索开口1/4圆的时间(M=1207.333,SD=62.378)又显著小于搜索开口1/8圆的时间(M=1406.048,SD=107.998,p<.01。
由此可得,开口越小,所需的搜索时间越长。
3.3是否开口分析
表七:
是否开口主效应
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
开口/闭口
SphericityAssumed
1174452.703
1
1174452.703
2.325
.145
Greenhouse-Geisser
1174452.703
1.000
1174452.703
2.325
.145
Huynh-Feldt
1174452.703
1.000
1174452.703
2.325
.145
Lower-bound
1174452.703
1.000
1174452.703
2.325
.145
表八:
是否开口平均反应时
是否开口
均值
标准误差
95%置信区间
下限
上限
开口
1230.061
77.856
1066.492
1393.631
闭口
1312.936
82.837
1138.901
1486.970
由表七和表八可知,搜索开口圆的时间(M=1230.061,SD=77.856)小于搜索封闭圆的时间(M=1312.936,SD=82.837),但是这种差异不显著。
3.4有无靶子分析
表九:
有无靶子主效应
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
有靶子/无靶子
SphericityAssumed
1.253E7
1
1.253E7
19.779
.000
Greenhouse-Geisser
1.253E7
1.000
1.253E7
19.779
.000
Huynh-Feldt
1.253E7
1.000
1.253E7
19.779
.000
Lower-bound
1.253E7
1.000
1.253E7
19.779
.000
表十:
有无靶子平均反应时
是否开口
均值
标准误差
95%置信区间
下限
上限
有靶子
1136.135
65.695
998.114
1274.155
无靶子
1406.863
94.781
1207.735
1605.990
由表九和表十可知,判断有靶子的时间(M=1136.135,SD=65.695)显著小于判断无靶子的时间(M=1406.863,SD=94.781),F=19.779,p<.001。
3.5交互作用分析
3.5.1画面大小*开口大小交互作用显著
表十一:
画面大小*开口大小交互作用
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
画面大小*开口大小
SphericityAssumed
8074978.488
4
2018744.622
7.327
.000
Greenhouse-Geisser
8074978.488
2.813
2870083.923
7.327
.000
Huynh-Feldt
8074978.488
3.388
2383191.816
7.327
.000
Lower-bound
8074978.488
1.000
8074978.488
7.327
.014
3.5.2画面大小*是否开口交互作用显著
表十二:
画面大小*是否开口交互作用
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
画面大小*是否开口
SphericityAssumed
4744449.977
2
2372224.988
4.940
.013
Greenhouse-Geisser
4744449.977
1.302
3644711.711
4.940
.028
Huynh-Feldt
4744449.977
1.361
3484985.793
4.940
.026
Lower-bound
4744449.977
1.000
4744449.977
4.940
.039
3.5.3画面大小*是否开口交互作用显著
表十三:
画面大小*是否开口交互作用
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
画面大小*是否开口
SphericityAssumed
1.337E7
2
6684734.265
14.455
.000
Greenhouse-Geisser
1.337E7
1.728
7737271.624
14.455
.000
Huynh-Feldt
1.337E7
1.895
7056247.458
14.455
.000
Lower-bound
1.337E7
1.000
1.337E7
14.455
.001
4.讨论
数据分析结果显示,画面大小、开口大小和有无靶子主效应显著,即被试的反应时间受这三个因素影响。
而是否开口主效应不显著,但是搜索开口圆的平均反应时还是小于搜索闭口圆的平均反应时。
4.1画面大小与搜索时间
画面大小的确影响靶子的搜索。
这样的情况可能是由于任务需要分配更多的注意资源"一般认为,人的心理资源是有限的,任何时候心理资源所集中处理的信息量也是有限的"而注意的资源也是有限的,人们要利用有限的心理资源把外部刺激(感觉)和内部刺激(思维和记忆)的一部分的激活减弱,而使目标刺激(作为搜索目标的刺激)的激活增强,从而利用有限资源于重要的任务。
由此,画面比较大的时候,认知负荷比较大,搜索所需的时间就比较长。
4.2开口大小与搜索时间
搜索开口1/2圆的时间与搜索开口1/4圆的时间没有显著差异;但是搜索开口1/2圆的时间显著小于搜索开口1/8圆的时间。
搜索开口1/4圆的时间又显著小于搜索开口1/8圆的时间。
这一结果与Terisman的实验结果存在歧义。
其中搜索开口1/2圆与开口1/8圆的时间差异可以用Terisman的猜测解释,即封闭性可看作封闭程的连续体,可在不同程度上被封闭圆和开口圆共有,当二者差别大时(开口比例为1/2),封闭圆较易搜索,而开口小时搜索就慢。
4.3是否开口与搜索时间
是否开口主效应不显著,但是搜索开口圆的平均反应时还是小于搜索闭口圆的平均反应时。
这一结果和Terisman的实验结果存在歧义。
原因可能如下:
(1)本实验没有很好地控制额外变量。
如实验器材的选用,实验的环境,被试的疲劳程度,被试的态度或对实验的过程不熟悉等等。
(2)传统的理论认为视觉搜索的非对称性是视觉基本特征的前注意或平行加工的结果,视觉系统在前注意阶段,对项目的颜色、运动、方向、封闭等拓扑特征是平行加工的,或者说是自动加工的。
如果靶子在某个维度上与其它干扰项存在显著的不同,这种“特征花牌”(featuresingleton)就能在极短的时间内得到自动搜索和加工。
本实验的靶子词在某个维度上与其它干扰项是否存在显著不同有待考证。
(3)被试运用的可能是自由无序扫描而非系列搜索或平行搜索,而视觉搜索的非对称性理论认为视觉搜索的非对称性是视觉基本特征的前注意或平行加工的结果。
被试的策略不同结果可能也就不同了。
这一结果也可以用“熟悉性理论”来解释。
Malinowski(2001)认为在熟悉的干扰子中搜索熟悉的靶子是容易的,因为:
在显示系列中,干扰子的数目一般要大于目标的数目,所以熟悉的干扰子使背景项目更容易组群,并且熟悉的干扰子也容易组群。
由此得出:
干扰子的熟悉性,而不是靶子与干扰子之间熟悉性的不同决定了搜索的效率。
两者都强调了刺激熟悉性的重要性。
在“对于封闭圆的熟悉度大于开口圆的”假设前提下,一是因为熟悉的干扰子激活度小于新颖的干扰子,所以导致上述结果。
5.结论
画面的干扰数目对搜索时间有影响。
开口圆的搜索要快于闭口圆的搜索。
6.不足与改进
6.1不足
(1)被试均为心理系的学生,对于本实验的假设、结果、理论有一定的了解。
我们不能保证被试有与前人保持一致研究结果的倾向性。
(2)被试样本量太小,不足以代表整体,从而说明相关问题。
(3)红绿键容易混淆,尤其是连续按了几次红键之后,有倾向于继续按红键的倾向;尤其是越到后面,由于疲劳等按错次数增多,被试会更加厌烦,消极情绪越多,按错次数越多。
而且,我们生活中的经验一直是绿色代表正确,而红色代表错误。
试验中的设置与我们的生活经验相悖,很可能导致按错键的情况。
6.2改进
(1)采用不同材料测验视觉搜索非对称性的普遍性,如Levin(1996,2001)用实验方法研究跨种族脸图搜索的非对称现象。
作业任务有两个,一个是从相同种族脸图中搜索异族脸,另一个是从异族脸图中搜索某一种族的“原型”脸,并通过对“原型脸”进行歪曲以提高或降低种族的特异性特征,结果显示让被试在相同种族脸图中搜索异族的脸图比反之容易,并由此推出是被试的社会认知关系和脸的种族的不同造成了这种搜索非对称,证明了社会属性特征的搜索也有非对称性。
(2)可将生理反应作为实验数据指标,探讨这种现象的生理原因。
(3)在实际生活中,人们经常要从事某种视觉搜索任务,如何通过特定的显示设计使用户能优化分配注意资源,以达到缩短平均搜索时间,迅速从多个干扰项中查找到目标,也可从搜索的非对称研究中得到启发。
7.参考文献
[1]李永梅,曹立人;视觉搜索的非对称性研究综述,人类工效学,2003年6月第9卷第2期;37—39,43.
[2]王甦等主编;当代心理学研究;北京大学出版社;19-22页.
[3]朱滢《实验心理学》
[4]吕绍爱,视觉搜索中非对称性的实验研究,社会心理科学,2011年第9期,29-33,79.
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