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user: 3. 比例效应的理论争议 3.1. 认知理论 3.1.1. 认知控制的分离 早期关于比例效应的研究主要关注LWPC，多数研究者认为LWPC反映的是自上而下的认知控制，被试面对不同的认知控制要求(the demands of cognitive control)采取不同的控制策略(the strategies of cognitive control) (Logan & Zbrodoff， 1979; Gratton et al.， 1992; Bugg et al.， 2008; Bugg & Chanani， 2011)。在MI条件下，不一致试次远远多于一致试次，被试有意识地抑制任务无关维度的加工(例如字义加工)，而放大任务相关维度的加工(例如颜色加工)；在MC条件下则恰恰相反，被试意识到任务无关维度的信息会促进任务的完成(例如字义的加工会快于颜色的加工)，从而放松对任务无关维度的抑制。这有助于加快一致试次的反应，但会损害不一致试次的反应，使得Stroop效应在MI条件下小于MC条件。这也表明认知控制在不同的任务背景下最优化调整控制策略，促进冲突的解决。 Jacoby (2003)则认为，并不存在列表水平上的认知控制，比例效应是由不成比例的呈现刺激，使得被试对某一个或者某一类刺激的反应加快造成的(Jacoby et al.， 2003)。他认为比例变化主要影响的是文字加工过程(word reading)，而不是颜色加工(color naming)，产生ISPC的根本原因不是比例导致被试策略性的调整了不同条件下对色字的加工，而在不同条件下色字加工对反应造成了不同影响。特定的色字和颜色配对可能使得色字与反应之间产生了某种联结，从而使反应加快。Blais的实验也证实，LWPC不能独立于ISPC存在(Blais & Bunge， 2010)。 Bugg则认为认知控制是可以在多个层次上分离的，LWPC和ISPC正体现列表水平上的主动控制(voluntary control)与项目水平上的刺激驱动控制(stimulus-driven control)在不同条件下的分离。项目水平的认知控制都能形成LWPC和ISPC，而LWPC也可以影响项目水平上的比例效应(Bugg et al.， 2008; Bugg， 2012; Bugg et al.， 2012; Bugg et al.， 2013)。 3.1.2. 冲突监测理论 冲突监测理论(confliction monitoring hypothesis)是Botvinick于2001年提出用于解释冲突适应现象(Botvinick et al.， 2001)。冲突适应(也叫顺序效应)，指先前经历的冲突能够促进当前冲突的解决。该理论认为，大脑中存在对信息加工中出现的冲突进行专门监测的系统(conflict monitoring system)，主要包括大脑内侧额叶的前扣带回(anterior cingulate cortex， ACC)和背外侧前额叶(Dorslateral prefrontal cortex， dlPFC)。ACC主要负责监测功能，对出现的冲突信息进行监测并评估当前的冲突水平，然后将信息传递给dlPFC；而dlPFC则主要负责冲突的解决，在接受到冲突信息后进行自上而下的认知调控。如果当前出现了冲突，ACC就会进行监测并促使dlPFC保持高效的冲突解决状态，当冲突再次出现时，冲突解决变得更加容易(唐丹丹等，2012)。 部分研究者用冲突监测模型解释比例效应。依据该理论，在MI条件下，冲突负荷大，被试会经历大量的iI试次(不一致试次紧接着出现的不一致试次)，这使得ACC保持在较高的活动水平，并且促进dlPFC保持较高的冲突解决效率，使得不一致试次的反应加快，行为表现为一致和不一致试次的差减小。而在MC条件下，冲突负荷较小，较少出现的冲突只能使监测系统保持工作，而无法让冲突解决系统保持较高的效率。Cater (2000)的核磁实验也表明，在MC条件下，不一致试次的ACC激活水平要显著高于其他的试次类型(Carter et al.， 2000)。 3.1.3. 主动性控制与反应性控制 Braver (2012)提出了认知控制的二元理论模型(the dual mechanisms of control framework， DMC)，他认为认知控制有种不同的运行模式：主动性控制(proactive control)和反应性控制(reactive control) (Braver， 2012)。主动性控制类似于注意的“早期选择”，大脑会一直保持与任务目标相关信息，因此在刺激出现之前，认知控制就能提前最优化配置注意、感知觉和运动系统，对即将出现的刺激进行最快的加工。而反应性控制则类似于注意的“后期选择”，认知控制以即时反应方式，在刺激出现之后才能发挥作用(徐雷等，2012)。 根据DMC理论，比例效应源于在MI条件下，被试采取主动性控制策略，不一致试次越多冲突负荷越大，促使被试主动保持抑制任务无关维度提高任务相关维度加工的策略，提前将注意集中于即将出现刺激的任务相关维度上。而在MC条件下，冲突出现的频率较少，被试则采取反应性控制，当冲突出现时才做出反应，最大限度的节省认知资源。 3.2. 非认知理论 3.2.1. 偶然学习理论 Schmidt et al.等人提出了解释ISPC的非认知理论——偶然学习理论(contingency learning) (Schmidt et al.， 2008; Schmidt et al.， 2011; Schmidt， 2013a)。该理论以联结主义为基础，认为比例效应并不是认知控制的结果，是由于高比例的项目使得刺激和反应之间的连接增强，并且可以利用刺激对反应进行预测。例如在MC条件下，字义可以预测一致性的反应(多数的“红”字以红色呈现，被试会更多预测做出红对应的反应)，使得一致试次的反应较快，从而增加了不一致试次和一致试次之间的差异。在MI条件下，字义则能预测不一致的反应(多数的“红”字以蓝色呈现，被试会更多预测做出蓝色对应的反应)，使得不一致试次的反应较快，从而减小了不一致试次和一致试次之间的差异。Schmidt (2008)通过自己的实验数据和重新分析Jacoby的实验数据后发现，比例效应只与项目的比例信息有关，而与一致性无关(Schmidt & Besner， 2008)。 3.2.2. 时间学习理论 Schmidt (2013)也提出了解释LWPC的非认知理论——时间学习理论(temporal learning hypothesis) (Schmidt， 2013a， 2013b)。根据时间编码假设(temporal coding hypothesis)，记忆不仅能储存刺激与反应的相关信息，同时也能储存事件何时出现的信息(Matzel et al.， 1988)。以此为基础，时间学习理论认为，被试在记忆中储存了何时反应的信息，并对即将做出的反应进行预备。例如，记忆搜索任务表明，如果前一试次的反应较快，被试在当前试次时更容易做出准备，这种准备能够降低反应的阈限使得反应加快(Grosjean et al.， 2001)。因此，在MC和MI条件下，被试的反应阈限是不同的。在MC条件下，较低的一致试次反应阈限会加快一致试次的反应而损害不一致试次的反应，从而得到较大的Stroop效应；在MI条件下，大多数的前一试次都是较慢的反应，被试做出较慢反应的阈限较低，这有利于不一致试次的反应，损害了一致试次的反应，因此得到较小的Stroop效应。总之，时间学习理论以在整个任务过程中的反应快慢为背景解释比例效应。