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user: 4. 讨论 4.1. 结果讨论 本研究关注忽略信息水平增多对于干扰刺激抑制过程中由于“白熊效应”而产生的反应时的最初消耗与随着练习次数的增加得到的最终的反应时效益各自产生的影响。参考Corbin A. Cunningham和Howard E. Egeth (2016)实验范式，通过E-prime编程呈现刺激，以混合设计重复测量方式设置了干扰信息数量的三种水平(包括一种先行信息水平条件下要求被试忽略实验给出的先行信息并搜索目标字母；两种先行信息水平条件下要求被试忽略实验给出的先行信息并搜索目标字母)。三种先行信息水平条件下均要求被试忽略实验给出的先行信息并搜索目标字母。不要求被试忽略的中性实验与忽略实验顺序完全随机，在整个实验过程中各出现320次。选取60名大学生被试随机平均分组。 研究发现：1) 增加干扰刺激先行信息水平后，使得被试抑制干扰刺激所需认知资源减少从而增强了“白熊效应”，并且忽略信息增多使得被试受“白熊效应”影响的范围增大从而搜索目标的反应时增加；2) 经过练习和经验积累后，被试的注意力主要分配在除那些具有线索提示特征上的干扰刺激以外的刺激上，相比没有得到任何提示时，线索提示的非目标刺激的特征信息越多，能忽略掉的信息也越多，即被试分配给干扰刺激的注意力越少而有益于目标的搜索。 本研究最重要的发现是证实了先行线索数量影响“白熊效应”。被试接受线索的刺激，加工线索中有关干扰特征的信息并将其暂时保存在工作记忆中。被试将工作记忆中的内容作为抑制注意的模板，在工作记忆中将注意选择的物体表征与目标模板进行匹配与判断。据资源有限理论，被试抑制干扰刺激是个体自我控制行为，在这个过程中要消耗认知资源，这些资源是有限的(Schmeichel， 2007) ，而个体必须使用认知资源才能成功地执行各种控制化的认知操作，如注意控制、记忆更新、短时记忆、反应抑制等，若增加关于干扰刺激的特征信息数量，被试在实验过程中的工作记忆负荷增加，认知资源减少，从而干扰抑制过程中可用的认知资源减少，那么实验初期可能更加容易出现“白熊效应”，并且被试对于要求忽略的颜色均受“白熊效应”影响，那么先行忽略信息数量的增加，使得被试搜索到目标字母的时间增加。从实验结果来看，实验初期忽略试次反应时与中性试次反应时差值为：水平三 > 水平二 > 水平一，说明“白熊效应”随先行线索数量的增大而增大，证明由于先行信息数量增加导致的认知资源减少以及被试需要抑制注意的项目增多使得被试搜索到目标字母的时间增加。 其次，本研究也证实了“白熊效应”中“练习效益”(反复地练习后忽略试次反应时显著小于中性试次反应时)的存在，这与Corbin A. Cunningham和Howard E. Egeth (2016)以及Moher， Lakshmanan， Egeth，& Ewen (2014)的研究结果符合。随着练习次数的不断增加，被试在工作记忆中形成对干扰刺激信息抑制注意的模板，并且这个抑制注意的模板由于得到长时间的复述进入长时记忆系统中，忽略项表征经过长期复述得到巩固，占用的注意资源十分有限。此时被试在视觉搜索过程中对具有忽略特征的干扰刺激的控制性加工也大幅减少，那么即使增加干扰刺激的先行信息数量，此时占用的认知资源也比最初大大减少，干扰刺激信息占用的认知资源对被试视觉搜索速度的影响很小。根据对三个水平中每个试块中忽略试次反应时减去中性试次反应时得到的差值进行重复测量方差分析的结果，三个水平在试块1的时候都表现出了明显的“白熊效应”：由于“不要注意某种颜色项目”的提示，使得被试在实验初期时，更加不由自主地去注意具有该种特征的项目，使得忽略试次反应时显著大于中性试次反应时；根据重复测量方差分析结果，水平二的试块7忽略试次反应时显著小于中性试次反应时，水平三的试块5、试块7、试块8中忽略试次反应时显著小于中性试次反应时，表现出来明显的“反应时效益”，说明被试在经过大量的拓展练习以后，学习了忽略掉与目标无关的干扰项目，因此能够减小视觉搜索的范围，在其中更快地找到目标字母。在本实验中，实验最后阶段忽略试次反应时与中性试次反应时之差大小关系表现为：水平三 < 水平二 < 水平一，说明练习效益随先行信息数量的增加而增大，说明此时干扰刺激信息占用的认知资源对被试视觉搜索速度的影响很小，也证明了事先知道干扰刺激的信息最终确实可以增加被试在视觉搜索任务中的速度，知道什么不需要找，从而减少注意力在线索提示特征项上的分配，并把注意力分配到与线索内容无关的项目上，加快搜索目标。被试受益于习得的忽略，并且习得的忽略信息数量越多，获得的练习效益也越大。 令人感兴趣的是，在实验结果中我们看到了一个显著的现象：不同于Corbin A. Cunningham和Howard E. Egeth (2016)的实验中，被试在试块1中表现出“白熊效应”以后，所有试块中便都表现出明显的反应时效益，本研究中的三个水平中出现反应时差值先减小后增大再减小的现象。具体从三个水平的条形图中可以看到，从试块1到试块4这一阶段，被试的反应时差值呈现减小的趋势，从试块5到试块8这一阶段，被试的反应时差值呈现增加后又减小的趋势。该结果提示，在试块1到试块4这一阶段，被试先是受到“白熊效应”的影响，使得忽略试次反应时大于中性试次反应时，此后被试经过一定数量的练习，出现忽略试次反应时逐渐小于中性试次的趋势。在前面4个试块中被试一共进行了320次试验，实验进行时间在半小时左右。经过短暂休息以后，被试继续实验，却出现反应时增加的一个现象。心理疲劳与神经系统活动有关，它是一种弥散性，不愿做任何活动和懒惰的感觉(李晓溪，2010)。人的视觉是由光刺激眼睛、视神经纤维、视神经中枢，即物体的影像刺激作用于视觉神经中枢系统活动的过程。实验证明，视觉疲劳是导致心理疲劳的重要原因(李会杰&陈楚桥，2007)。由视觉疲劳引起的心理疲劳对唐德斯的反应时模型中的辨别反应时相比选择反应时和简单反应时有很大影响(李晓溪，2010)；同时，克服“白熊效应”是一个耗费心理能力的过程，本实验在4个试块以后设置了一个短暂的休息时间以缓解疲劳，仍然存在由较长时间单调重复工作而产生的单调厌倦感从而造成的心理疲劳，使得三个水平的试块5、试块6均存在反应时差值变大甚至大于本水平试块1 (比如水平一)的情况出现。提示设置充足的休息时间以缓解视觉疲劳以及心理疲劳。此后，三个水平均明显出现反应时差值减小的趋势，尤其在水平二和水平三的试块7和试块8中出现忽略试次反应时小于中性试次反应时的现象，这再次证明了大量练习后带来练习的效益。 4.2. 研究不足与展望 本研究与Corbin A. Cunningham和Howard E. Egeth (2016)两个实验在实验总时间长度上是接近的，都在60~70分钟左右。只是本实验在使用Corbin A. Cunningham和Howard E. Egeth (2016)范式的基础上，为了保证被试更快学习实验要求忽略的特征，每一种要求忽略的颜色存在于4个字母身上，使得水平为3时，具有忽略特征的项目达到12项，因此将总项目数扩大到原范式总项目数12的两倍，在一定程度上加大了搜索目标字母的难度，也增加了被试的视觉疲劳与心理疲劳的可能性，因此每个水平纵向分析，会出现反应时差值先减小又增大的情况。同时，我们难以定量计算疲劳带来的效果，只能从趋势上观察到三个水平均存在疲劳效应，最终出现的水平三反应时差值 < 水平二反应时差值 < 水平一反应时差值，是练习得到的反应时效益与疲劳效应综合的结果。在未来的研究中，期望通过实验设计或其他方式平衡疲劳效应或消除疲劳，测得更精确的反应时效益，从而更准确得描述不同先行信息数量对练习效益的差异。 观察本实验中三个水平的练习过程，除了出现疲劳效应的现象以外，与Corbin A. Cunningham和Howard E. Egeth (2016)的实验结果中出现的清一色明显的反应时效益相比显得不那么明显。Beck和Hollingworth (2015)指出，被试经过大量的练习后出现反应时效益可能是依赖于一个简易的空间模板。被试学到的所有要求忽略的项目在一个域中组合在了一起，而另外的项目位于对立的另一个域中。因此，当要求忽略的信息变化时(并且刺激没有按照颜色分在一起)，被试形成一个拒绝的模板就会显得困难。跟Corbin A. Cunningham和Howard E. Egeth (2016)其中的实验范式相比，本实验虽然并未改变实验过程中要求忽略的信息，但是由于增加了刺激项目，并且改动了Corbin A. Cunningham和Howard E. Egeth (2016)范式中将12个项目按照圆周等距排列的模式，将字母随机散布在屏幕中，使得刺激按颜色分在一起的几率更加小了，从而本实验中被试形成拒绝的模板相比之下会比较困难。 此外，本实验只设置了三种信息水平，不能就此证明更多的信息水平条件下是否满足本实验结论。因此，未来的研究也可以探索在更多的信息水平条件下，实验初期“白熊效应”和实验后期的练习效益的情况。如果继续增加先行信息数量，在增加到某个数量时，是否有可能造成被试工作记忆负荷过大，并且此时若要出现“白熊效应”需要消耗更多的认知资源使得被试面临资源枯竭，不得不放弃记忆先行线索信息，直接搜索目标字母，或者被试只记忆部分先行线索信息，此时情况将更加复杂。 最后，本实验采用完全随机的被试间设计，但是随机化并不能保证组间一直都相等，因此存在被试间设计比较明显的缺点，即被试间差异，在未来的研究中可以继续扩大被试的数量来减小被试间的个体差异。