DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 增产措施对产量的影响 由于Bakken储层最大深度仅为12150 ft，目前应用较多的是集射孔、压裂和水力封隔一体的水力喷射压裂技术。这种技术通过使用专用喷射工具产生高速流体，穿破套管和岩石，形成孔眼。然后在孔眼附近产生高于岩石破裂压力的高压，形成裂缝。压开一个层段后，拖动管柱到下一层段，依次施工压裂 [ 12 ]。这样可以实现较多段数的压裂，大大改善页岩油藏的泄油面积，从而提高页岩油藏的产量。 在压裂施工过程中，施工的参数如压裂级数、水平段长度、支撑剂的用量和最高施工压力等都会对产量有着或大或小的影响，对Charlson油田压裂施工参数进行统计，结果如图3所示。该油田的压裂级数主要分布在15~20和25~30，水平段长度主要集中在3000~5000 ft和9000~11000 ft，支撑剂的用量主要分布在小于2000千磅和3000~4000千磅，而且压裂液的用量30~70千桶。 4.1. 压裂液用量对产量的影响 图4(a)~(d)分别是Charlson油田压裂液用量与初始最大日均产油量、三个月日均产油量、累产一年日平均产油量和累积日平均产油量之间的关系。根据对比可以看出，当Charlson油田油井压裂液的用量越高时，油井的初始最大日平均产油量、三个月日平均产油量、累产一年日平均产油量和累积的日平均产油量也就越高。根据图4(a)~(d)，Charlson油田目前压裂液用量最高在80千桶左右。因而，根据上述分析，若要得到较好的压裂效果，压裂液的用量应在80千桶左右。 图3. Charlson油田压裂施工参数统计 图4. Charlson油田压裂液用量与产油量关系图 4.2. 水平段长度对产量的影响 对比分析Charlson油田水平段长度与产量关系图可看出，水平段长度与产量的关系呈现两部分分布，即集中在3000~5000 ft和9000~10000 ft。若初始产量500桶/天为中高产井与低产井的分界，累产三个月日均产油量以400桶/天为中高产井与低产井的分界，累产一年日平均产油量为300桶/天为中高产井与低产井的分界，累积日平均以200桶/天中高产井与低产井的分界，则根据图5(a)~(d)统计规律依次如表2所示，水平段长度越长，对于其最大日平均产油量、累计三个月日平均产油量、年累计日平均产油量和累积日平均产油量较高的油井数较多且占比较高。因而，根据上述分析，若要得到较好的压裂效果，水平段长度应在9000~10000 ft。 4.3. 支撑剂用量对产量的影响 支撑剂的用量决定着水力裂缝导流能力的大小，同时也决定了人造裂缝的有效性 [ 13 ]。图6(a)~(d)分别是Charlson油田支撑剂用量与初始最大日均产油量、累计三个月日均产油量、累计一年日平均产油量和累积日平均产油量之间的关系。Charlson油田支撑剂用量与产量的关系主要分布在<2000千磅和3000~4000千磅两个区域。依据4.2节中的标准对产量分布统计如表3所示。在Charlson油田压裂施工时，当支撑剂用量在3000~4000千磅时，油井的初始产量、三个月日平均产油量、年日平均产油量和累积日平均产油量较高的概率较大，油井高产的概率也比较大。因而，根据上述分析，若要得到较高的压裂效果，支撑剂的用量应在3000~4000千磅。 图5. Charlson油田水平段长度与产油量关系图 Table 2 Relationship between horizontal section length and oil production in Charlson Oilfiel 水平段长度与初始日均产油量关系 总井数 中高产井数 低产井 中高产井占比 水平段长度3000~5000 (ft) 14 0 4 0.71 水平段长度9000~10000 (ft) 29 28 1 0.97 水平段长度与三个月日均产油量关系 总井数 中高产井数 低产井 中高产井占比 水平段长度3000~5000 (ft) 13 7 6 0.54 水平段长度9000~10000 (ft) 28 21 7 0.75 水平段长度与年日均产油量关系 总井数 中高产井数 低产井 中高产井占比 水平段长度3000~5000 (ft) 13 6 7 0.46 水平段长度9000~10000 (ft) 22 16 6 0.73 水平段长度与累积日均产油量关系 总井数 中高产井数 低产井 中高产井占比 水平段长度3000~5000 (ft) 13 3 10 0.23 水平段长度9000~10000 (ft) 26 22 4 0.85 表2. Charlson油田水平段长度与产油量关系统计表 图6. Charlson油田支撑剂用量与产油量关系图 Table 3 The relationship between proppant dosage and oil production in Charlson Oilfiel 支撑剂用量与初始日均产油量关系 总井数 中高产井数 低产井 中高产井占比 支撑剂用量(<2000千磅) 16 11 5 0.69 支撑剂用量(3000~4000千磅) 21 20 1 0.95 支撑剂用量与三个月日均产油量关系 总井数 中高产井数 低产井 中高产井占比 支撑剂用量(<2000千磅) 16 10 6 0.63 支撑剂用量(3000~4000千磅) 24 16 8 0.67 支撑剂用量与年日均产油量关系 总井数 中高产井数 低产井 中高产井占比 支撑剂用量(<2000千磅) 16 8 8 0.5 支撑剂用量(3000~4000千磅) 17 12 5 0.71 支撑剂用量与累积日均产油量关系 总井数 中高产井数 低产井 中高产井占比 支撑剂用量(<2000千磅) 16 3 13 0.19 支撑剂用量(3000~4000千磅) 21 19 2 0.9 表3. Charlson油田支撑剂用量与产油量关系统计表 由于压裂措施的成功实施，页岩油藏的油井获得了较高的产量。根据Chalson油田压裂参数分析结果表明，并且压裂的水平段长度越长，压裂获高产量的概率相对越高，但并不是说，水平段长度越长越好。对于压裂的支撑剂和压裂液用量来说，支撑剂和压裂液用量越多，产量相对越高。对于Charlson油田油井压裂效果来说，目前压裂较好的压裂级数在25~30级，压裂段的长度主要在9000~10000 ft，支撑剂的用量主要在3000~4000千磅，而压裂液的用量在80千桶左右。因而，对于Charlson油田目前的压裂效果而言，若要得到较好的增产效果，需参考这些压裂参数的范围。
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user: 5. 结论 (1) Charlson油田压裂前油井以中低产井为主，压裂后的油井以中高产井为主，水平井分段压裂技术明显增加油井产量，但几乎不能保持高产，且早期的递减率较高。 (2) 统计分析表明Charlson油田油井常用压裂级数为25~30级；压裂液用量与产量呈一定线性关系，压裂液用量越多，产量相对越高；水平压裂段长度越长，产量相对越高，但并不是绝对的，Charlson油田水平段长度集中在9000~10000 ft，产量较高的井数较多；支撑剂用量越多，产量也相对越高，Charlson油田的支撑剂液用量主要集中在3000~4000千磅，产量高的井占比较高。 (3)根据分析，对于Charlson油田页岩油藏的后续油井压裂，施工建议为压裂级数30级左右，压裂液用量80千桶，水平段长度为9000 ft左右，支撑剂用量为3000~4000千磅，以期达到较好的压裂增产效果。
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user: 摘要 出于生存需要，人类视觉系统需要快速捕捉生命信息，以确定对方是否有危险性或者是猎物。而基于社交需要，人类也需要通过生命性的感知来判定客体是否是潜在的社交对象。研究表明，生命性可通过客体是否有生命信息或者是否有生物运动等线索来判定。本文将对客体生命性感知及其神经机制的相关研究进行回顾，并对未来的研究方向进行展望。
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user: 1. 引言 生命性(animacy)是客观世界物质的一种基本属性，在生物学上，生命性是一个基本范畴，可以将自然界中的客体区分为有生命的(living)和非生命的(non-living)。但是生命性也是一个复杂的概念，它与人的思想和情感相关，还涉及到是否能有自生运动(self-propelled)和是否有心智(mind)。尽管生命性感知是一个复杂的认知过程，但它却是自动产生的。有生命的客体可以发起有因果关系的自生运动，但是无生命刺激只能被动运动，而且有生命的客体可以生长、有心智、有感知觉、有情绪可以互动(Gelman & Spelke， 1981)。生命性感知能力可能在生命早期就获得了，婴儿很早就可以区分生命体和非生命体(Legerstee， 1992)，3~5岁儿童可以从客体的运动或静止、构造属性等方面区分人和石头以及人和洋娃娃(方富熹，1985)。而对于阿尔兹海默症的病人来讲，区分生命体和非生命体是他们最后保留的能力之一(Hodges， Graham， & Patterson， 1995)。同时，人类记忆系统对有生命性刺激比无生命性刺激的记忆效果更好(Bonin， Gelin， & Bugaiska， 2014)。生命性监测假设(The animate monitoring hypothesis)认为对于在自然环境中生存的靠捕食猎物的远古人类来说，持续探测人类和其他生物具有生存意义，因为要不断地保持警惕去关注可能的敌人、捕食者或者是可食用的食物，而这种对生命监测的能力进化成为了人类的一种基本能力(New， Cosmides， & Tooby， 2007)。而基于社交需求，人们也需要通过生命性的感知来判定客体是否是潜在的社交对象。因此，生命性感知在我们的日常生活中发挥着很大的作用。 随着近些年仿真机器人、人体蜡像、电脑合成人物形象等在现实生活及影视作品中的出现和流行，人们接触到这些人造客体的机会变多。而机器人领域在语音、表情、动作方面不断突破，呈现出越来越类人化和拟人化的特征，并会在未来人机交互领域发挥很大的作用。然而，人类对外形类人的人造客体的感情是复杂的，当这些人造客体因为在造型或动作上与人有相似性时，人们会觉得很可爱，但是当这些客体的形象越发逼近真人的时候，就会令人不舒服，这被称为“恐怖谷”现象(Mori， MacDorman， & Kageki， 2012)。不仅人类被试会有“恐怖谷”现象，猴子被试也有这种现象。猴子注视真实的猴脸或者是不逼真的电脑合成猴脸的时间显著长于逼真的合成猴脸(Steckenfinger & Ghazanfar， 2009)。这些逼真的人造客体虽然模糊了生命性界限，对人们的感知能力带来挑战，但是它们也不会被划分到有生命的范畴。 生命性感知的相关研究主要是从客体是否有生命信息(life) (Guerrero & Calvillo， 2016; Looser & Wheatley， 2010)或者是否有生物运动(biological motion) (Gao， Newman， & Scholl， 2009; Scholl & Tremoulet， 2000)等两个方面开展。有研究者认为在因能见度低、客体尺寸较小或者相隔距离太远而造成生命信息贫乏的情况下通过视觉运动线索来判定客体生命性特别有用(Schultz & Bulthoff， 2019)。因此，生命信息线索和生物运动线索对生命性判定可能会随着感知条件的变化而发挥不同的作用。本文主要将从这两个方面对生命性感知的相关研究进行回顾，并对未来的研究方向进行展望。
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user: 2. 客体生命性感知的视知觉研究回顾 2.1. 视知觉研究领域中的两个主要取向 2.1.1. 通过客体是否有生命信息(Life)来判定生命性 通过客体的生命信息来判定生命性是最为常见的，通常根据是否具有某种生物特征来判断生物类别及相应的属性特点。日常生活中人们可以只是通过面孔就判定客体是否有生命性，即是真人的面孔还是人造面孔。不管是人造面孔是用玩偶面孔(doll face)还是电脑合成的面孔(CG face)作为刺激材料与真人面孔对比，观察者都能很好的区分真人面孔和人造面孔(Balas & Tonsager， 2014; Bowling & Banissy， 2017)，说明生命性范畴有一个很明确的界限，观察者可以准确的区分真人面孔和人造面孔。即使使用技术使得真人面孔和人造面孔身份匹配(identity-match)，也会引发不同的社会评价，比如可信度，人造面孔的可信度评价低于真人面孔(Balas & Pacella， 2017)。有研究表明生命性是面孔感知的一个基本维度，生命性有跨年龄适应性却没有跨种类的适应性，表明不同年龄、不同个体身份的生命性加工可能使用同一套神经机制，而不同物种生命性加工使用了不同的神经加工机制(Koldewyn， Hanus， & Balas， 2014)。 生命性对人们的社会认知、注意及记忆有着重要影响。Guerrero & Calvillo (2016)使用注意瞬脱范式研究了生命性对注意的影响，发现生命性刺激对比于非生命性刺激，在呈现时间很短的情况也很容易被注意到，支持了“生命性监测假设”。而使用变化盲视范式和视觉搜索范式也发现了同样的现象(Calvillo & Jackson， 2014; New et al.， 2007)。 2.1.2. 通过客体是否有生物运动(Biological Motion)来判定生命性 研究表明一个客体只要能产生一些特定的动作就能被感知为活着的(alive)，而与这个客体本身的构造和形式无关(Abell， Happé， & Frith， 2000; Barrett， Todd， Miller， & Blythe， 2005; Morito， Tanabe， Kochiyama， & Sadato， 2009)。这种感知是基于对运动原因的推断，即当一个运动被认为是由于其内部原因推动时会被推断这个运动主体有一定的意图(Gao et al.， 2009; Scholl & Tremoulet， 2000; Tremoulet & Feldman， 2000)。例如当刺激发生“自生运动”(self-propelled)时，它很难被简单的物理规则如重力、磁力、碰撞力等解释，而趋避行为属于所有动物的共同的一个属性，反映着一定的意图，因此这类“自生运动”的主体就很容易被视为有生命的客体。正如有的学者指出的生命性感知需要一种能够触发客体是活着的印象，并且这个客体还具有一定程度的“心智”(Santos et al.， 2010)。视觉上快速的知觉有生命物不光对人类很重要，对动物来说也很重要。Abdai等人的研究表明狗也会单凭运动线索就将无生命体视为有生命体(Abdai， Ferdinandy， Terencio， Pogany， & Miklosi， 2017)。 2.2. 生命性感知的神经机制 研究者使用功能磁共振技术(functional magnetic resonance imaging， fMRI)来研究生命性加工时的脑部活动，以期揭示生命性加工的神经机制。大脑不同的区域对于生命性信息的激活反应也不同，双侧梭形回(bilateral fusiform gyrus)和颞中回(middle temporal gyrus)对生命物反应比对非生命物反应更强烈。而枕下回(inferior occipital gyrus)对动物图片有激活反应(Downing， Chan， Peelen， Dodds， & Kanwisher， 2006)。 大脑对生命性的表征是二分式的还是连续式的目前仍有争议。有的研究者认为生命性是分类式的，即根据生物属性特征分为有生命性和无生命性两个范畴，例如研究者发现腹侧颞叶皮层(VTC)对于有生命刺激和无生命刺激的加工在脑区有各自不同的激活区域(Chao， Haxby， & Martin， 1999; Grill-Spector & Weiner， 2014)。而有的研究者认为腹侧颞叶皮层对生命性的组织原则是根据客体的动因性(agency)而呈分级式的，动因性是指客体在多大程度上会被知觉为有思想和感觉的。例如，低等动物如昆虫和爬行动物比哺乳动物在动因性序列中所处位置低，而人是处于序列中最高位置的，这一结果被解释为反映了对动因性进行分级的心理属性，而不是视觉分类需求(Connolly et al.， 2012; Sha et al.， 2015)。也有研究者提出了不同的观点，认为人类的腹侧颞叶皮层对生命性的表征同时遵循着两个原则，既有二分式的分类法原则也有动因性的分级式原则，遵循分类法原则的加工会激活腹侧颞叶皮层后部，而遵循动因性原则的会激活腹侧颞叶皮层前部(Thorat， Proklova， & Peelen， 2019)。 同时，我们的大脑对于有生命刺激和人造刺激也有不同的反应。在内侧前额叶皮层和颞前皮层中，人类面孔比机器人面孔具有更强的激活反应(Gobbini et al.， 2011)，而这两个脑区与表征他人的心理过程(theory of mind)有关。有些研究是从生物运动的角度研究生命性的脑机制，发现人类的镜像神经系统“mirror neuron system”(顶下回和额下回)与低水平的生命性判断有关，而社交神经网络“social neural network”(括脑岛、颞上回、梭形回、海马旁回和双侧腹内侧前额叶皮质等脑区)与社交互动、心智推断等高水平加工相关，提升刺激的生命性，社交神经网络得到明显激活；降低刺激的生命性时，镜像神经系统有明显激活(Santos et al.， 2010)。Morito等人的研究发现枕外侧复合体(lateral occipital complex)和枕极(occipital poles)通过整合编码视网膜中两个客体之间的关系信息，在生命性识别中起着重要作用，如目标客体被追逐时会在枕外侧诱发强烈的反应(Morito et al.， 2009)。 也有一些研究者使用神经电生理技术尝试揭开生命性加工的脑机制。Wheatley 等人发现对比非面孔刺激，真人面孔和玩偶面孔都可以诱发出显著的负波N170 (时间窗为刺激呈现后170 ms左右)，但在晚期正成分LPP (late positive potential)上，只有真人面孔诱发了显著的正波LPP (时间窗为400 ms~1000 ms)，因此研究者认为生命性感知发生在面孔加工的晚期阶段(Wheatley， Weinberg， Looser， Moran， & Hajcak， 2011)。然而Balas和Koldewyn的研究结果却发现，真人面孔和玩偶面孔并没有在400 ms~900 ms的时间窗内诱发出类似LPP的晚期成分，在N170上也没有显著差异，只是在早期阶段的P100成分上发现有显著性差异，人造面孔诱发的P100的振幅比真人面孔大(时间窗为100~140 ms)，因此认为生命性加工发生面孔加工的早期阶段(Balas & Koldewyn， 2013)。
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user: 3. 对未来研究的展望 3.1. 关于生命性与心智(Mind)的相关性研究 有研究认为生命性与心智是紧密联系的，人们在判断生命性的时候就是在推测一个客体是否有心智的过程(Balas & Auen， 2019; Looser & Wheatley， 2010)。人们会误把外形与生物相似的客体判断为有生命的，但是如果推断它们是否有心智，那么误报的概率就会大大减少。Frith等认为区分生命体和非生命体的能力是心智化(mentalizing)能力发展的基础之一(Frith & Frith， 1999)。有研究发现生命性感知可以在婴儿时期发生(Gelman， Durgin， & Kaufman， 1996)，而“心理理论”(theory of mind)的发生大约在4~5岁时(Frith & Frith， 2003)，这也许说明了生命性感知的神经机制构建了一个模块，而这个模块是独立于心智化的神经模块的(Morito et al.， 2009)。但目前关于生命性和心智关系的直接研究较少，生命性感知和心智感知发生的时间进程是否一样，生命性感知是否是心智感知的必要条件尚没有直接的研究证据，因此需要更多的研究来丰富这方面的认识。 3.2. 生命性感知的神经机制研究 尽管现在已有很多关于生命性的神经机制的研究，但是研究结果却不太一致。例如，有的研究认为生命性加工发生在早期阶段，有的研究认为发生在晚期阶段。另外，因为生命性的范畴很广，人们在研究时通常只能选取两类或者几类有代表性的刺激，而样本的有限性可能并不能全面反映人们对生命性表征的特点。有研究使用脑磁图(magneto-encephalography)发现除了生物相似性特征和动因性，人们还根据人类相似性(human-similarity)原则来表征客体。因此，是否还存在其他因素影响人们对生命性客体的表征仍需要更多的研究去探索和验证。
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user: 摘要 注意焦点转换现象是工作记忆领域研究的热点之一，但现有研究主要将这一现象作为整体的过程进行考察，而对于这一现象所涉及的具体认知过程关注较少。近年来一系列的研究发现，注意焦点转换涉及复杂的认知过程，至少与四种认知过程有关，即背景存取、提取、更新和反向抑制。该文首先介绍注意焦点转换的研究背景；然后重点关注这四种认知过程的相关研究，并指出现有研究存在的问题；最后提出一种注意焦点转换的认知过程模型，这一模型为未来研究提供了一个新的视角。
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user: 1. 引言 近二十年来的研究认为，工作记忆中存在一个注意焦点(focus of attention)，注意焦点是信息存取和加工的核心机制，其容量有限，每次只能指向一个项目，并对这一项目进行加工(Garavan， 1998; Oberauer， 2002)。而复杂认知任务通常需要对多个项目加工，在这些任务中，注意焦点就需要在项目之间转换。例如，当对一个两位数进行心算时，注意焦点首先要对个位数运算，然后要对十位数运算，在这一过程中，注意焦点需要从个位数转换到十位数。 注意焦点转换过程是工作记忆的核心认知过程之一。近年来备受关注的同中心模型(the concentric model)认为，工作记忆分为长时记忆激活部分(activated part of long-term memory)、直接存取区(region of direct access)和注意焦点三个功能区域(Campoy， 2017; Nee & Jonides， 2013; Oberauer， 2002， 2009， 2013; Oberauer & Hein， 2012; Oberauer & Lin， 2017; Oberauer， Souza， Druey， & Gade， 2013)。其中，长时记忆激活部分的项目处于被动保持的状态，这些项目可被保持较短的时间；直接存取区的项目被主动保持在工作记忆中，这一区域可保持四个左右的项目；在直接存取区中，注意焦点每次选择一个项目进行加工，这一项目为认知任务当前指向的对象，具有最高的可存取性。在这一模型中，注意焦点需要在直接存取区的项目之间进行转换，这种转换过程是工作记忆基本的执行功能之一(Verhaeghen et al.， 2007)。 Garavan (1998)最早采用记忆更新任务(memory updating task)考察了注意焦点转换现象，这一任务也成为注意焦点转换研究的经典范式。在该研究中，Garavan要求被试为两种图形分别保持一个数字(项目)，接下来，每次随机呈现其中一种图形，要求被试提取这一图形的原有数字，对数字进行“+1”的运算，并将运算结果作为这一图形的新的数字(对图形的数字更新)。在一个运算序列中，两种图形的数字会被多次进行这种更新运算。结果发现，当注意焦点对一种图形的数字进行运算后，如果下一次仍然对这一图形的数字进行运算(项目重复类型)，则反应时较短；而如果下一次对另一种图形的数字进行运算(项目转换类型)，则反应时较长。Garavan将这一反应时的差异(转换代价)解释为注意焦点从一个项目转换到另一个项目所需的时间代价。 自Garavan以来，研究者对注意焦点转换现象进行了大量的探讨(e.g.， Berti， 2016; Chen， Feng， Wang， Su， & Zhang， 2016; Ecker， Lewandowsky， & Oberauer， 2014a; Frenken & Berti， 2018; Janczyk， 2017; Lendinez， Pelegrina， & Lechuga， 2015; Price， Colflesh， Cerella， & Verhaeghen， 2014; Stewart， Hunter， & Rhodes， 2019)，这一现象已成为工作记忆领域研究的热点之一(Oberauer & Hein， 2012; Oberauer et al.， 2018)。但这些研究主要将这一现象作为整体的过程进行考察，而对于这一现象所涉及的具体认知过程关注较少。近年来一系列的研究发现，注意焦点转换涉及复杂的认知过程，至少与四种认知过程有关，即背景存取、提取、更新和反向抑制，考察这些认知过程对于理解注意焦点转换的内在机制具有重要的意义。接下来，本文重点介绍这四种认知过程的相关研究，并指出现有研究存在的问题；然后提出一种注意焦点转换的认知过程模型，并在这一模型的基础上展望了未来的研究方向。
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user: 2. 注意焦点转换中的背景存取和提取过程 在项目转换类型中，当注意焦点需要指向一个新的项目时，这一过程又可能包括两种具体的认知过程，即注意焦点首先需要指向这一项目的背景位置(背景存取过程)，然后需要提取这一项目(提取过程)。例如，工作记忆以顺序“A-B”保持两个数字，当需要对项目B进行运算时，注意焦点首先需要指向第二个系列位置，然后需要提取这一位置的项目B，在此基础上才能进行运算。 2.1. 背景存取过程的相关研究 早期研究认为，工作记忆中的项目为注意焦点指向的对象(Garavan， 1998; Oberauer， 2002)。但近年研究认为：工作记忆中的项目与特定的背景位置(如空间位置、系列位置)相捆绑，注意焦点既需要保持一个项目，也同时需要保持项目的背景位置；此外，多个项目通过其背景位置相区分，当需要对一个项目进行运算时，注意焦点首先要指向这一项目的背景位置(Campoy， 2017; Nee & Jonides， 2013; Oberauer， 2009， 2013; Oberauer & Hein， 2012; Oberauer & Lin， 2017; Oberauer et al.， 2013)。根据这一观点，在项目重复类型中，注意焦点连续两次指向同一个背景位置；而在项目转换类型中，注意焦点需要指向新的背景位置(Linares & Pelegrina， 2018)，因此，这种背景存取过程也可能影响转换代价。 近期，有研究直接检验了这一背景存取过程(郑允佳，胡耿丹，2020)。该研究要求被试对三种颜色的数字进行运算，在每次运算时，被试需使用一个算式(如“3 + 2”)的结果替代其中一种颜色的原有数字。在这一任务中，被试只需将算式的结果作为相应颜色的新的数字，而无需提取这一颜色的原有数字。重要的是，该研究设置一种“非更新条件”，在这一条件下，算式的结果与相应颜色的原有数字相同，运算完成后，颜色的数字不会被更新。通过这种设置，在“非更新条件”下，注意焦点既无需提取相应颜色的原有数字，也无需对这一颜色的数字更新，对于项目转换类型，注意焦点只需在三个数字的背景位置之间转换，因此，如果存在转换代价，那么其只能是由背景存取过程引起的。结果在“非更新条件”下仍然发现了转换代价，说明注意焦点转换中存在背景存取过程。 综合上述研究，背景存取过程是注意焦点转换的第一步，但现有研究主要从理论角度假设了这一过程，而对这一过程的实证研究极少。这一现状制约了研究者对背景存取过程的理解。 2.2. 提取过程的相关研究 当注意焦点指向一个新的背景位置后，还需要提取这一位置的项目，然后才能对项目进行运算，但研究者对提取过程的研究结果并不一致。一系列研究认为，提取过程是一种自动化的过程，不会影响转换代价。Bialkova和Oberauer (2010)要求被试对三种颜色的数字进行运算，并在一个运算序列中设置两种运算条件：一种为“提取条件”，这一条件要求被试每次提取其中一种颜色的原有数字，对数字进行运算(如“+4”)，并将运算结果作为这一颜色的新的数字；另一种为“非提取条件”，这一条件要求被试每次将一个算式(如“1 + 4”)的结果作为其中一种颜色的新的数字，而无需提取这一颜色的原有数字。结果显示，当注意焦点转换到一个新的项目时，对这一项目的运算条件不影响转换代价，未发现提取过程对转换代价的影响。 Frenken和Berti (2018)要求被试为四个空间位置分别保持一个数字，然后每次会呈现一个线索，在线索消失后，其中一个空间位置会呈现一个运算符号(“+”或“−”)，要求被试对这一位置的数字进行“+1”或“−1”的运算。该研究设置两种线索条件：一种为有效线索条件，在这一条件下，线索呈现在其中一个空间位置，接下来的运算符号也呈现在相同的空间位置；另一种为中性线索条件，在这一条件下，线索同时呈现在四个空间位置，接下来的运算符号呈现在其中一个空间位置。该研究假设，对于项目转换类型，注意焦点需要对新的空间位置的数字进行运算：在有效线索条件下，当线索呈现时，注意焦点可以预先提取这一空间位置的数字，并在运算符号呈现时直接对数字进行运算，因而反应时较短，转换代价较小；而在中性线索条件下，注意焦点无法预先提取相应空间位置的数字，因此，当运算符号呈现时，注意焦点既需要提取相应的数字，也需要对数字进行运算，反应时较长，转换代价较大。但结果显示，两种线索条件下的转换代价差异不显著，也未发现提取过程对转换代价的影响。 Campoy (2017)要求被试依次为五个空间位置(屏幕左侧、左上侧、上侧、右上侧、右侧)各保持一张初始图片，并根据记忆顺序将五张图片(及其空间位置)归为长时记忆激活部分、直接存取区和注意焦点三个区域。接下来，屏幕会呈现一个线索，在线索消失后，线索的位置会呈现一张探测图片，要求被试判断探测图片是否与五张初始图片中的一张相同。该研究将线索呈现的位置设置为两种条件：一种为初始位置条件，即线索可能呈现在五个空间位置中的一个位置，在这一条件下，探测图片可能与所在位置的初始图片相同(正性探测)，也可能与五张初始图片均不相同(负性探测)。另一种为中间位置条件，即线索呈现在屏幕的中间位置，在这一条件下，探测图片可能与其中一张初始图片相同(正性探测)，也可能与五张初始图片均不相同(负性探测)。结果发现，被试对初始位置条件下正性探测的反应时快于对中间位置条件下正性探测的反应时，且在初始位置条件下，只有线索呈现的位置被归于直接存取区时，才存在这一效应。Campoy认为，在初始位置条件下，当线索呈现在直接存取区的空间位置时，这一空间位置会自动激活相应的初始图片，因而将这一初始图片与探测图片进行比较时的反应时较短；而在中间位置条件下，线索呈现在屏幕的中间位置，不会自动激活初始图片，因而注意焦点需在初始图片之间搜索，与探测图片进行比较时的反应时较长。这一结果提示，注意焦点对直接存取区内的项目的提取过程是一种自动化的过程。 另一系列研究认为，注意焦点转换中包括提取过程，提取过程会增加转换代价。Linares和Pelegrina (2018)在Bialkova和Oberauer (2010)的基础上，进一步考察了注意焦点转换中的提取过程。一方面，该研究将“提取条件”和“非提取条件”分别设置在不同的运算序列中。结果发现，“提取条件”运算序列的转换代价大于“非提取条件”运算序列的转换代价。另一方面，该研究还将“提取条件”和“非提取条件”设置在同一个运算序列中。结果发现，当注意焦点转换到一个新的项目时，对这一项目的运算条件会影响转换代价，“提取条件”的转换代价大于“非提取条件”的转换代价。Berti (2016)设置“提取条件”和“非提取条件”两种运算序列，也发现了一致的结果。 综合上述研究，提取过程是注意焦点转换的关键一步，但现有研究对这一过程的考察较少，且研究结果并不一致，也鲜有研究考察这一结果不一致的原因。因此，目前尚无法明确提取过程对注意焦点转换的影响。
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user: 3. 注意焦点转换中的更新过程 在记忆更新任务中，注意焦点还需要对项目进行更新，这也可能影响转换代价。Kessler和Meiran (2006)要求被试对两种图形的数字进行运算，并将每次的运算结果作为相应图形的新的数字。该研究设置两种运算条件：一种为“更新条件”，在这一条件下，被试对图形的数字进行如“+1”的更新运算，图形的数字会被更新；另一种为“非更新条件”，在这一条件下，被试对图形的数字进行“+0”或“−0”的更新运算，图形的数字不会被更新。结果发现，当注意焦点转换到一个新的项目时，对这一项目的运算条件不影响转换代价，未发现更新过程对转换代价的影响。但在这一研究中，研究者只操纵了注意焦点转换到的项目的更新状态，而未操纵注意焦点从中转移出的项目的更新状态。 Kessler和Meiran (2006)强调，在“更新条件”下，注意焦点需要将运算结果(项目的新信息)替代相应图形的原有数字(项目的原有信息)。近年研究认为，在这一更新过程中，项目的原有信息需要与所处的背景位置解除捆绑，这种解除捆绑的过程是更新的核心过程(Chang， Ecker， & Page， 2017; Ecker et al.， 2014a; Ecker， Oberauer， & Lewandowsky， 2014b; Singh， Gignac， Brydges， & Ecker， 2018)。但这种解除捆绑的过程并不是一种完全解除的过程，在运算完成后，相应的捆绑痕迹仍会被暂时储存，影响接下来的运算过程(Lewis-Peacock， Kessler， & Oberauer， 2018; Oberauer & Vockenberg， 2009)。根据这些研究，当注意焦点对一个项目更新后，这一项目的原有信息与背景位置的捆绑痕迹会被暂时储存，而这有可能影响接下来注意焦点转换到另一个项目的过程。因此，注意焦点从中转移出的项目的更新状态也可能影响转换代价。 近期，有研究借鉴上述关于更新的研究观点，既操纵了注意焦点从中转移出的项目的更新状态，又操纵了注意焦点转换到的项目的更新状态，考察更新对注意焦点转换的影响(郑允佳，胡耿丹，2020)。该研究要求被试为三种颜色分别保持一个数字。其中，实验1设置两种运算序列：“提取且更新序列”要求被试每次提取其中一种颜色的原有数字，对数字进行运算，并将运算结果作为这一颜色的新的数字；“提取序列”只要求被试提取颜色的数字，并对数字进行运算，但无需将运算结果作为相应颜色的新的数字。结果发现，“提取且更新序列”的转换代价大于“提取序列”的转换代价。实验2要求被试每次使用一个算式的结果替代其中一种颜色的原有数字，作为这一颜色的新的数字，并设置两种运算条件：一种为“更新条件”，即算式的结果与相应颜色的原有数字不同，在这一条件下，颜色的数字会被更新；另一种为“非更新条件”，即算式的结果与相应颜色的原有数字相同，在这一条件下，颜色的数字不会被更新。结果发现，“更新条件”的转换代价大于“非更新条件”的转换代价。这一研究结果说明，更新过程会增加转换代价，注意焦点转换中包括更新过程。 综合上述研究，更新过程是注意焦点转换的重要影响因素。或许由于Kessler和Meiran (2006)的早期研究未发现更新对转换代价的影响，后续研究对注意焦点转换中的更新过程关注极少。尽管近期研究发现注意焦点转换中包括更新过程(郑允佳，胡耿丹，2020)，但相关研究仍极少，且鲜有研究考察更新影响注意焦点转换的机制。
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user: 4. 注意焦点转换中的反向抑制过程 当注意焦点在两个项目之间转换时，注意焦点从中转移出的项目可能会被抑制，这种反向抑制(backward inhibition)是一种重要的认知过程，但研究者对这一过程的研究结果并不一致。一些研究认为，注意焦点转换中存在反向抑制过程。这些研究采用记忆更新任务，要求被试对三个字母(郑允佳，陈琳，金志成，2014)或图形(Bao， Li， Chen， & Zhang， 2006; Chen et al.， 2016)的数字进行更新运算。假设三个数字分别为项目A、B、C，当注意焦点连续进行三次运算时，这些研究设置两种刺激类型：一种如“A-B-A”类型(抑制类型)；另一种如“C-B-A”类型(控制类型)。这些研究假设：在“A-B-A”类型中，当注意焦点从项目A转换到B时，A会被抑制，而当注意焦点对项目B运算1次，又立即转换到A时，因为项目A刚刚被抑制过，仍处于较高的抑制状态，因而对其运算时间较长；而在“C-B-A”类型中，当注意焦点由项目B转换到A时，因为项目A并未在之前刚刚被抑制过，因而对其运算时间较短。结果支持了这一假设，说明注意焦点转换中存在反向抑制过程。 另一些研究认为，注意焦点转换中不存在反向抑制过程。Rerko和Oberauer (2013)要求被试将注意焦点连续指向三个空间位置的颜色，并将最后一种颜色与探测颜色进行比较。在这一任务中，注意焦点无需对空间位置的颜色进行更新。假设三个空间位置的颜色分别为项目A、B、C，该研究同样设置“A-B-A”类型和“C-B-A”类型，并假设：如果存在反向抑制过程，那么与“C-B-A”类型相比，在“A-B-A”类型中，当注意焦点由项目B转换到A时，因为项目A刚刚被抑制过，所以与探测颜色比较时的正确率较低，反应时也较慢。但结果并不支持这一假设，未发现反向抑制过程。其它研究采用类似的设置和假设，例如，Rerko， Souza和Oberauer (2014)设置“A-B-A”类型和“B-A”类型(在这一类型中，注意焦点连续指向两个项目，并将后一项目与探测项目进行比较)；Li和Saiki (2014)设置“A-B-A”类型和“A”类型(在这一类型中，注意焦点随机指向一个项目，并将这一项目与探测项目进行比较)，也未发现反向抑制过程。 考察上述研究结果差异的原因具有重要的理论价值(Grober & Janczyk， 2014)。近年研究认为，上述研究结果的差异可能与研究所使用的认知任务的差异有关，在发现反向抑制过程的研究中，认知任务需要对项目进行更新；而在未发现这一过程的研究中，认知任务无需对项目更新，这种更新过程的差异可能导致了研究结果的差异(郑允佳，吴文春，姜荣萍，2017)。为验证这一观点，该研究要求被试对三种图形的数字进行运算，并设置三种任务条件：“提取且更新任务”要求被试每次提取其中一种图形的原有数字，对数字进行运算，并将运算结果作为这一图形的新的数字，这一任务同时包括提取和更新过程；“提取任务”要求被试每次提取其中一种图形的数字，对数字进行运算，但无需将运算结果作为这一图形的新的数字，这一任务只包括提取过程；“更新任务”要求被试每次将一个算式的结果作为其中一种图形的新的数字，但无需提取这一图形的原有数字，这一任务只包括更新过程。三种任务还设置“A-B-A”类型和“C-B-A”类型，以考察反向抑制过程。结果只在“提取且更新任务”和“更新任务”中发现了反向抑制过程，而在“提取任务”中未发现这一过程。这一结果说明，更新是产生反向抑制过程的关键因素。 综合上述研究，反向抑制过程是注意焦点转换研究的新问题，考察这一过程有助于理解注意焦点转换的内在机制。但这一过程并未引起研究者足够的关注，相关研究仍较少。此外，现有研究对反向抑制过程的研究结果并不一致，但仅有极少研究(郑允佳等，2017)考察了这一结果不一致的原因，研究者对反向抑制过程的产生机制理解较少。
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user: 5. 注意焦点转换中的认知过程：总结与展望 综上所述，注意焦点转换涉及复杂的认知过程。在现有研究基础上，本文提出一种系统的注意焦点转换的认知过程模型。如图1所示，项目A和项目B分别与背景位置1和背景位置2相捆绑，每个项目及其背景位置会同时被保持在注意焦点。当注意焦点需要从项目A (及其背景位置1)转换到项目B (及其背景位置2)时，这一转换过程可能包括四种具体的认知过程：1) 背景存取过程，即注意焦点首先需要指向背景位置2；2) 提取过程，即注意焦点可能需要提取背景位置2的项目B；3) 更新过程，即对项目A和项目B的更新也会影响这一转换过程；4) 反向抑制过程，即在这一转换过程中，项目A可能会被抑制。 这一模型可有效解释注意焦点转换中的具体认知过程。例如，在Garavan的记忆更新任务中，工作记忆以顺序“图形1的数字–图形2的数字”保持两个数字，在这一数字列中，两个数字分别与第一个和第二个系列位置相捆绑。对于连续的两次运算，假设前一次运算指向图形1的数字，那么在运算完成 图1. 注意焦点转换的认知过程模型 后，图形1的数字(及第一个系列位置)处于注意焦点。接下来，在项目重复类型中，注意焦点可直接对图形1的数字再次运算；而在项目转换类型中，注意焦点需转向图形2的数字进行运算。在这一转换过程中，注意焦点首先需要指向第二个系列位置(背景存取过程)；然后可能需要提取这一位置的图形2的数字(提取过程)；接下来，注意焦点需要对图形2的数字进行更新运算，这一更新过程(以及前一次运算中对图形1的数字的更新过程)也会影响转换过程(更新过程)；最后，当注意焦点对图形2的数字运算完成后，图形1的数字可能会被抑制(反向抑制过程)。 未来可在这一模型的基础上，从三方面进一步考察注意焦点转换中的认知过程： 1) 未来研究需为四种认知过程提供更多的实验证据；同时应深入考察前人研究对提取和反向抑制过程的结果差异的原因。 2) 在四种认知过程中，背景存取和提取过程反映了注意焦点指向新项目的过程，其机制相对容易理解。但更新和反向抑制过程的机制却相对复杂，未来研究需进一步考察：更新影响注意焦点转换的机制是什么？反向抑制产生的机制有哪些？ 3) 研究者采用记忆更新任务的变式，对注意焦点转换的一系列问题进行了考察，如个体差异(Bopp & Verhaeghen， 2020; Chen et al.， 2016; Lendinez et al.， 2015; Unsworth & Engle， 2008)、神经机制(Berti， 2008， 2016; Frenken & Berti， 2018)、记忆负载效应(郑允佳等，2014; Basak & Verhaeghen， 2011; Oberauer， 2002; Oberauer & Vockenberg， 2009)、练习效应(Oberauer & Bialkova， 2011; Price et al.， 2014)、项目选择与反应选择的关系(Janczyk， 2017)等等。但在这些研究中，注意焦点转换通常包括多种认知过程，未来需进一步考察四种认知过程在这些研究问题中的作用，这也为考察注意焦点转换的内在机制提供了一个新的视角。
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user: 摘要 本研究旨在探讨不同情绪对网络利他行为的影响。本研究采用单因素的实验设计，其中自变量为被试的情绪状态，有积极情绪状态、中性情绪状态、消极情绪状态三个不同的层次。因变量是被试在网络利他行为问卷上的得分，有四种不同的维度，即网络支持、网络指导、网络共享和网络提醒。本研究采用视频材料诱发情绪。结果发现：1) 相比于中性条件，在积极情绪状态下的被试更容易产生利他行为。2) 相比于中性条件，在消极情绪状态下的被试更容易产生利他行为。3) 在网络分享这个维度上，相比于中性情绪状态，被试在积极情绪状态下更容易产生网络分享行为；在网络指导这个维度上，相比于中性情绪，被试在消极情绪和积极情绪下更容易产生网络指导行为；在网络提醒这个维度上，相比较于中性情绪，被试在积极情绪下更容易产生网络提醒行为。
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user: 1. 引言 根据中国互联网网络信息中心(CNNIC)发布的第41次《中国互联网络发展状况统计报告》的统计结果，到2017年12月为止，我国已经有7.72亿互联网用户(中国互联网络信息中心，2018)。网络社会也是现实的社会，所以现实社会中的利他行为也同样会发生在网络社会中。前人对于现实生活中情绪对利他行为产生影响的研究较多，但却没有统一的结论，积极情绪状态、消极情绪状态都可能会加快利他行为的发生，也可能都会降低利他行为发生的概率(龚烨，2018)。情绪状态是影响网络利他行为的一个重要因素，研究不同情绪状态下网络利他行为的差异对增加网络利他行为具有重要的意义。 本研究以大学生为研究对象，采用数量化的方法对不同情绪状态下大学生网络利他行为的四个分维度即网络支持、网络指导、网络分享和网络提醒进行比较，以研究在不同情绪状态下网络利他行为的四个分维度上的差异。
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user: 2. 研究的内容和方法 2.1. 研究内容 研究不同的情绪状态(积极情绪、中性情绪、消极情绪)对网络利他行为及其分维度(网络支持、网络指导、网络分享、网络提醒)的影响。 2.2. 研究方法 2.2.1. 实验设计 本研究采用单因素的实验设计，其中自变量为被试的情绪状态，有三种不同的水平，分别是积极情绪状态、中性情绪状态和消极情绪状态。因变量是被试在网络利他行为问卷上的得分，有四个不同的维度，分别是网络支持、网络指导、网络分享和网络提醒。 2.2.2. 被试选取 本研究采用方便取样的方法，被试来自天津市某高校在读本科生78人，并且确保这些被试近期没有参加过此类实验。其中男生38人，女生40人。被试的年龄分布在18~24岁，所有参加实验的被试视力或矫正视力、听力均正常。将这些被试随机的分配在积极情绪组、中性情绪组和消极情绪组。消极情绪组26人，其中女生11人，男生15人；中性情绪组25人，其中女生有15人，男生有10人，女生的人数多于男生；积极情绪组27人，其中女生10人，男生17人，男生的人数多于女生。 2.3. 实验工具 2.3.1. 情绪诱发材料 诱发积极情绪的材料：该材料的选取首先经过筛选，组织8个被试观看4个诱发积极情绪的实验材料，四个诱发材料分别节选自《欢乐喜剧人》中宋小宝等人表演的小品《甄嬛后传》中的一个搞笑片段、《唐伯虎点秋香》中的一个搞笑片段、《三傻大闹宝莱坞》中老师上课的片段、《家庭幽默录像》中关于宠物的一个搞笑片段。被试在观看完四个小短片填写实验材料评定问卷，该问卷为五点计分，让被试对每一个视频的情绪唤起度进行1~5等级的评定。其中1表示很悲伤、2表示悲伤、3表示无情绪唤起、4表示高兴、5表示很高兴。最后计算所有被试在每一个视频材料的总分，四个视频材料的得分依次是33、30、29、31。最后经过评选选出的是《欢乐喜剧人》中宋小宝等人表演小品 《甄嬛后传》，时长4分39秒。 诱发消极情绪的材料：该材料的选取首先经过筛选，组织8个被试一同观看4个负性情绪诱发视频，四个负性材料分别节选自《唐山大地震》、《我的兄弟姐妹》、《南京！南京！》、《南京梦魇》中的片段。被试在观看完四个小短片填写实验材料评定问卷，该问卷为五点计分，让被试对每一个视频的情绪唤起度进行1~5等级的评定。其中1表示很悲伤、2表示悲伤、3表示无情绪唤起、4表示高兴、5表示很高兴。最后计算所有被试在每一个视频材料的总分，四个实验材料的得分依次是10、12、13、11。最后评选出《唐山大地震》，时长14分钟39秒。 诱发中性情绪的材料：该材料的选取首先经过筛选，组织8个被试观看4个中性短视频，四个中性材料依次选自《航拍中国》中的一个片段，《看鉴》中的三个片段。被试在观看完四个小短片填写实验材料评定问卷，该问卷为五点计分，让被试对每一个视频的情绪唤起度进行1~5等级的评定。其中1表示很悲伤、2表示悲伤、3表示无情绪唤起、4表示高兴、5表示很高兴。最后计算所有被试在每一个视频材料的总分。四个视频材料的得分依次为24、25、23、23。最后评选出《航拍中国》中的一段关于甘肃的纪录片，时长5分53秒。 2.3.2. 问卷 情绪的测量：使用正负性情绪量表(PANAS量表)：该量表由积极情绪表PA和消极情绪表NA两个组成，每个表包含了10个表示情绪的词，要求受测者评估每个情绪在某一固定时间的强度。采用5点等级计分(其中1表示几乎没有或者非常轻微的、2表示有点、3表示中等程度、4表示强烈、5表示非常强烈)。PA反映了人们感到激情、活跃和警醒的程度。在该量表上，高分是一种精力和注意力集中以及热情的状态。较低的得分则意味着悲伤和失去意识。NA是一种低情绪和不愉快的激活状态的基本主观体验，包括愤怒、羞愧、仇恨、内疚、恐惧和紧张等各种令人生厌的情绪状态。低度PA是一种平静的情绪状态(Watson， Clark， & Tellegen， 1988)。该量表已有成熟的中文版，并在国内研究之中被广泛使用(张卫东，刁静，Constance J. Schick，2004)。 利他行为的测量：大学生网络利他行为量表，此量表共包括网络支持、网络指导、网络分享和网络提醒四个维度。网络支持表示在网上给人以肯定、鼓励、安慰等支持行为。网络指导表示在网上给予他人帮助的指点、引导行为。网络分享表示在网上将自己拥有的资源分享给他人的行为。网络提醒表示在网上给予他人的提示、警醒行为(郑显亮，祝春兰，顾海根，2011)。采用四点计分，其中1表示从不，4表示总是。在前人的研究中，总量表的α系数为0.937，各维度的系数、分半信度和重测信度都在0.7以上，各维度的α系数在0.800~0.878之间，各项信度指标均达到了测量学的理想要求(郑显亮，2010)。本研究中，量表的α系数为0.934，各个维度的α系数分别为：网络分享的α系数为0.777；网络提醒的α系数为0.814；网络指导的α系数为0.784；网络支持的α系数为0.847。 2.4. 实验程序 整个试验在学校实验室机房完成，在正式实验开始之前告知被试此实验结果仅用作学术研究，让被试据实作答。并保证实验结果保密，不会用作其他用途，得到被试的同意后开始实验。 被试首先填写PANAS情绪自评情绪量表，然后告知被试接下来你会看到一个小短片，请自然的观看，就像在家里或者宿舍里一样。再让被试观看一段小短片诱导被试产生不同的情绪，最后让被试填写PANAS情绪自评量表和大学生网络利他行为量表。实验结束后，给每个被试赠送实用小礼物。 2.5. 数据处理 实验数据采用SPSS17.0进行数据处理。 实验结束后，删除9个极端数据。删除极端数据的原则是：1) 在积极和消极情绪下被试前后两次情绪没有变化的数据，因为这类的被试可能没有认真作答，他们的数据会影响实验结果。2) 为了保证被试真实的积极情绪状态，在积极情绪组，将情绪量表中的积极选项中得分少于25分的被试样本数据删除(柯青松，2011)。3) 为了保证被试的真实消极情绪状态，在消极情绪组，删除情绪量中消极选项得分少于25分的样本数据(柯青松，2011)。
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user: 4. 分析与讨论 4.1. 情绪诱发的有效性 在以往的研究中，情绪启动材料通常会选择小视频、语音、图片、文字等。影片启动情绪是情绪表达研究中常用的实验范式，该范式主要涉及了人的视听通道(van Steenbergen， Band， & Hommel， 2010)。但也有研究者认为电影通常能够诱发出被试强烈的情绪体验，但是，电影剪辑诱发法通常会诱发出一系列情绪，其特指性却相对较差(郑璞，刘聪慧，俞国良，2012)。本研究涉及到的三种情绪分别为积极情绪、中性情绪、消极情绪，这三种情绪并不是指单一的情绪，而是各自包含多种情绪。比如消极情绪就包括愤怒、厌恶、压抑、悲伤等；因此，本研究继续使用小视频来诱发被试的不同情绪。本研究使用的视频都是通过阅读大量的经典文献并从中选取了8个经典的视频，经过专业的评估最终挑选了三个诱发效果最好的小视频作为本研究的视频材料。 本研究采用情绪自评量表来测量被试在观看小视频前后的情绪的变化，结果显示：在PA量表上，三种情绪组的两两差异都达到了显著性水平；在NA量表上，三种情绪组的两两差异都达到了显著性水平；从总体来看，情绪诱发的实验材料的效果相当显著，符合实验要求。这与以往的视频诱发情绪的研究结果相符。 4.2. 不同情绪下的网络利他行为差异 4.2.1. 情绪与网络利他行为 本研究主要探讨情绪与网络利他行为之间的关系，研究结果表明，相比于中性条件，在积极情绪状态下的被试更容易产生利他行为；相比于中性条件，在消极情绪状态下的被试更容易产生利他行为；积极情绪下被试的网络利他行为与消极情绪下被试的网络利他行为差异不显著。其中第一个结论与以往研究者的结论相同，第二个结论和第三个结论与前人的研究结论不一致。王亚芹的研究结果表明，网络利他行为在不同情绪类型上(积极、中性和消极)差异显著。相对于中性情绪和消极情绪，积极情绪会增加被试的网络利他行为；相对于积极情绪和中性情绪，消极情绪会减少被试的网络利他行为(王亚芹，2017)。 与前人研究结论不一致可能存在的原因有：1) 不同的被试的情绪唤起度不同，所以导致了被试产生的行为有所不同。2) 本实验仅从消极、积极、中性这三种情绪类型探讨情绪对网络利他行为的影响，而有研究表明，相同类型但不同的具体情绪，如悲伤和愤怒这两者会对被试的利他行为产生不同的影响(赵怡琳，2016)。 4.2.2. 情绪与网络利他行为的四个维度之间的关系 本研究探讨了情绪与网络利他行为的四个维度之间的关系，研究结果表明，在网络分享这个维度上，相比于中性情绪状态，被试在积极情绪状态下产生更多网络分享行为，且两者差异显著(p < 0.05)。有研究者认为，好心情会影响到人们对情境的理解，好心情使个体更容易回想起积极的思想和情感，其中可能含有利他经验，因此就可能增加个体的利他行为(Winkielman， Berridge， & Wilbarger， 2005)。积极情绪和消极情绪、消极情绪和中性情绪下被试的网络分享行为无显著差异；在网络指导这个维度上，相比于中性情绪，被试在消极情绪和积极情绪下产生更多的网络指导行为，且两者差异显著(p < 0.05)。此结果可以用消极状态释放模型来解释，消极状态释放模型则认为，消极情绪增加了利他行为的结果可以用消极状态减缓模式来进行解释，该模式认为，处于消极情绪中的个体会感到痛苦、自卑，为了减轻这样的消极感受，他们往往会实施帮助行为(Baumann， Cialdin， & Kendrick， 1981)。有研究提出，个体处于消极情绪状态，如果注意力集中于自己，则利他水平较低，但如果他们将注意力集中于他人想象， 则利他水平较高(张晓贤，桑标，2012)。被试在积极情绪和消极情绪下的网络指导行为差异不显著；在网络提醒这个维度上，相比较于中性情绪，被试在积极情绪下产生更多的网络提醒行为(p < 0.05)。当个体产生满足、愉快等积极情绪时，就较乐于帮助他人(Benenson， Pascoe， & Radmore， 2006)，被试在中性情绪和消极情绪、积极情绪和消极情绪下的网络提醒行为差异不显著；在网络支持这个维度上，不同情绪对网络支持的影响差异不显著。 有研究认为，网络情境中四类利他行为的发出成本不一样导致了个体在发出各种网综合考虑各维度包含的利他行为，难易程度由易到难依次为网络支持、网络指导、网络分享、网络提醒，这就造成了大学生网络利他行为各维度得分由高到低依次为网络支持、网络指导、网络分享、网络提醒(黄雪珂，2015)。 综上，网络利他行为的四个维度除了与情绪相关外，网络情境中四类利他行为的发出成本也可能影响个体的利他行为。 4.2.3. 性别与网络利他行为四个维度之间的关系 为了探讨性别、网络利他行为的四个维度之间的关系，对数据进行t检验，结果发现，不同性别的被试在网络指导上的差异显著，相比于女生，男生会出现更多的网络指导(t = 2.15， p < 0.05)；不同性别的被试在网络提醒上的差异显著，相比于女生，男生会出现更多的网络提醒行为(t = 2.21， p < 0.05)；男生和女生在网络分享和网络支持上的差异不显著。 前人的研究中对于利他行为在性别方面的差异研究不一致，比如，章滢等人的研究结果表明，女性发出的利他行为多于男性(章滢，2005)；郑显亮、张婷、袁浅香等的研究指出，男生的利他行为高于女生(郑显亮，张婷，袁浅香，2012)；蒋达等人的研究指出性别与利他行为无关(蒋达，王歆睿，傅丽，周仁来，2008)。出现此种情况的原因可能是因为利他是社会赞许性较高的行为，利他受到多种因素的影响，这些影响因素之间不但具有复杂的相互关系，而且他们会以复杂作用途径作用于利他行为个体，因此利他行为在性别变量上的研究结果会受到多种因素的影响(黄雪珂，2015)。 本研究的被试年龄介于18~24岁之间，平均年龄是22.5岁，由于年龄的跨度不够大，所以对于年龄与网络利他行为的四个维度之间的关系的考察会受到年龄跨度的影响。 4.3. 本研究的现实应用价值 本研究的研究结果显示，积极情绪和消极情绪相对于中性情绪都能够增加网络利他行为，根据本研究的结果，当求助者想要寻求他人的帮助时，可以先采取一定的措施使得他要求助的对象处于一种积极的情绪状态，比如给予利他者相应的报酬，这种报酬可以是物质上的也可以是精神上的。或者诱使利他者处于一种消极情绪状态，可以通过给求助者说明自己目前的情况，使得利他者对求助者产生同情，从而对求助者施于帮助。 不同性别的被试在网络指导上的差异显著，相比于女生，男生会出现更多的网络指导；即如果在日常的工作学习中遇到一些与网络指导有关的问题，比如在操作某个程序时遇到困难，可以优先考虑向男性求助。不同性别的的被试在网络提醒上的差异显著，相比于女生，男生会出现更多的网络提醒行为；同理，可以优先考虑向男性求助于网络提醒有关的问题。