吳彥文 游旭群

(1天水師范學院心理學系, 甘肅 天水 741001) (2陜西師范大學心理學院, 西安 710062)

1 引言

在字詞的識別研究中歷來存在著爭議。有學者認為對字詞意義的處理和提取能自動產生、無需刻意意圖, 甚至在意識缺乏狀態(tài)下也能得到有效的完成(Greenwald, Draine, & Abrams, 1996; Kiefer &Martens, 2010)。也有學者認為對字詞的處理和提取是一個受意識控制的加工過程, 能否通達字詞的意義依賴于有無明確的識別意圖以及注意力資源的參與程度(Duscherer & Holender, 2002)。對一個具備讀寫能力的人來說, 他們最直觀的感受可能是：對一個字詞意義的提取和理解往往能自動發(fā)生, 這種直覺在Stroop范式中得到了驗證。

在經典的Stroop范式中, 給被試呈現一些由不同顏色書寫的顏色單詞(以下簡稱“顏色詞”), 單詞的顏色可能與單詞本身的意義一致(如紅色的“red”), 也可能不一致(如紅色的“green”), 要求被試命名單詞的顏色。結果發(fā)現, 當單詞的意義與顏色一致時, 被試的反應速度更快, 正確率更高; 反之反應速度變慢, 正確率下降(Lachter, Ruthruff,Lien, & McCann, 2008; 陳曦, 張積家, 2004), 這種現象被稱作Stroop效應。

當前解釋 Stroop效應的相對加工速度(relative speed of processing)理論、閱讀自動化(automaticity of reading)理論以及平行分布加工(parallel distributed processing)模型都認為, 字詞閱讀屬于自動化加工,無需人的意識控制, 而顏色命名屬于控制性加工,需要人有意識地進行控制。具有無意識、快速自動激活的字詞會對顏色命名產生促進或干擾(MacLeod, 1991; 陳曦, 張積家, 2004)。且字詞的激活速度比顏色的激活速度快100～200 ms (MacLeod,1991; Roelofs, 2010)。

Lachter, Forster和 Ruthruff (2004)認為, 以前絕大多數Stroop任務的實驗條件不夠嚴密, 如顏色詞與顏色高度集中于一身, 呈現時間通常超過 100 ms且沒有任何掩蔽, 在作顏色反應時被試的注意力會“滑向” (slip)無關刺激(如字詞、符號、圖像等)。為了控制注意力滑動(attentional slip), Lachter等人(2004)在一項詞匯判斷的研究中采用了類似于Stroop的任務范式, 5個實驗中實施了一系列嚴格的控制措施, 包括啟動詞處于空間注意焦點之外(outside the focus of spatial attention), 呈現時間足夠短(55 ms、110 ms或165 ms), 啟動詞呈現前后進行快速掩蔽等。結果發(fā)現, 實驗控制使被試不能覺察到啟動詞時就沒有對該詞的識別, 啟動詞對隨后目標刺激的啟動效應消失。據此作者認為, 沒有注意力的參與將沒有對刺激的識別。

為了進一步檢測注意力滑動對語義啟動的影響, Lachter等人(2008)的另一項研究中采用顏色詞、與顏色詞結構特征相似的真詞和假詞以及顏色語義聯想詞作為啟動詞, 在實驗中沿用了他們2004年的詞匯判斷任務范式。結合之前的研究發(fā)現,事先假定對啟動詞采用閾下呈現以及阻止被試對啟動詞的覺察同樣將沒有對該詞的識別, Stroop啟動效應應當消除。與預測不同的是每種實驗條件下都發(fā)現了顯著的 Stroop效應。Lachter等人(2008)認為, 造成這一結果的原因在于Stroop任務與詞匯判斷任務間存在著顯著的差異：在 Stroop任務中,啟動詞只有少量的幾個顏色詞, 每個顏色詞被多次重復呈現; 但在詞匯判斷任務中每個詞通常僅呈現一次, 重復呈現的詞更可能得到自動激活, 也更容易得到識別。另外, 在Stroop任務中, 顏色詞屬于自動化加工, 顏色詞和目標顏色能并行得到加工且二者不會競爭有限的注意力資源, 啟動詞無需注意力資源就能自動引發(fā)語義啟動; 但在詞匯判斷任務中, 啟動詞要和目標刺激共同競爭有限的注意力資源, 當啟動詞在意識閾限之下呈現時被試很難獲得注意力資源, 再加上和目標刺激共同競爭有限的注意力資源, 注意力資源不足導致啟動詞被過濾或衰減, 啟動效應消失。

Lachter等人(2008)的研究以及早期經典的自動化加工理論均認為, 自動化加工具有自主發(fā)生,獨立于有限的注意力資源, 不受其他加工過程的干擾, 和其他加工過程可以并行進行, 無意識等特性(Schneider & Shiffrin, 1977; Kiefer, 2012; Kiefer &Martens, 2010; Kiefer, Sim, & Wentura, 2015)。受經典自動化加工理論的影響, Lachter等人(2008)的研究以及以前絕大多數研究都是在無意識的自動激活框架范圍內探討字詞的識別問題。

然而, 近年來一些研究發(fā)現, 自動化加工和控制性加工一樣要受到自上而下的認知系統(tǒng)的支持和配置才能完成(Kiefer, 2007; Kiefer & Martens, 2010;Moors & De Houwer, 2006; Naccache, Blandin, &Dehaene, 2002)。Kiefer及其團隊對自動化加工作了一系列的研究, 發(fā)現自動化加工仍然是在注意力的調控下進行的(Kiefer, 2007; Kiefer & Martens, 2010;Zovko & Kiefer, 2013)。Kiefer和 Martens (2010)在總結前人關于自動化加工以及自己研究的基礎上提出的注意力敏感模型(attentional sensitization model)認為, 自動化加工受注意力資源的制約, 認知系統(tǒng)會增強與任務相關刺激加工通路的敏感性,同時會降低與任務無關刺激加工通路的敏感性。自動化加工能否順利進行, 取決于：(1)能否獲得注意力資源; (2)對刺激是否有期望; (3)是否有行為意圖;(4)任務集(task sets)大小的調控(Kiefer, 2012)。注意力敏感模型是一個修訂版的自動化加工模型, 該模型為人們認識自動化加工提供了新的思路, 它強調自動化加工并非傳統(tǒng)上認為的是一個不需要意識或注意力參與的刻板的加工過程, 認知因素在增強或衰減與任務相關或無關刺激的加工中起著重要的價值和作用。

基于傳統(tǒng)自動化加工理論和注意力敏感模型觀點上的分歧, 本研究最感興趣的問題主要有兩個：(1)對具有自動化加工傾向的刺激(如顏色詞)的識別是否真的無需注意力資源的參與？(2)具有自動化加工傾向的刺激在獲得不同數量的注意力資源時其自動化程度是否存在差異？為了探討第一個問題, 本研究選用 Lachter等人(2008)的 Stroop語義啟動范式, 選用該范式的一個重要原因在于長久以來 Stroop任務中顏色詞對目標顏色反應所產生的頑固(robust)的干擾特性一直被認為是自動化信息處理的標志。為了抑制注意力資源分配到啟動詞(顏色詞)上, 實驗采用如下控制措施：(1)啟動詞和目標顏色在時間和空間上分離; (2)目標顏色出現前, 事先隨機呈現與目標顏色塊大小相同的紅、綠、黃、藍四種顏色塊作為外源性注意線索(分心刺激,見圖1); (3)啟動詞處于非空間注意焦點位置, 啟動詞隨機呈現在中心框(注意焦點)的上面或下面。按照視覺空間注意的聚光燈理論, 只有在聚光燈照射范圍內的刺激才能得到有效的知覺分析和加工(呂勇, 王春梅, 2016)。按照該理論, 這樣安排刺激將降低被試對啟動刺激的知覺水平; (4)啟動詞呈現前后均使用快速掩蔽, 以降低啟動詞的可視度; (5)目標顏色僅呈現200 ms且指導語要求被試始終把注意力集中在屏幕中心框的位置上。為了探討第二個問題, 本研究根據前人對閾下啟動刺激呈現在10～100 ms范圍內的設置標準(伍姍姍, 譚金鳳, 王麗君, 陳安濤, 2013), 經過較為嚴格的測試和選擇,三個實驗最終把啟動詞的呈現時間設置為 25 ms(閾下呈現, 無可用的注意力資源)、100 ms (閾上呈現, 可用的注意力資源數量較少)和300 ms (閾上呈現, 可用的注意力資源數量較多)三種條件, 以考察在獲得不同數量的注意力資源時 Stroop任務的動態(tài)變化過程。

2 實驗1 顏色詞啟動對Stroop任務的影響

采用顏色詞作為啟動詞, 考察啟動詞的語義和顏色在時間和空間上分離以及啟動詞不同呈現時間條件下, 啟動詞能否對隨后的目標顏色產生語義啟動效應。

2.1 研究方法

2.1.1 被試

本科生36名, 男10名, 女26名, 視力或矯正視力正常, 無色盲或色弱患者, 沒有參加過類似的實驗。

2.1.2 實驗設計

采用2(條件匹配：啟動詞語義與目標顏色一致、沖突) × 3(啟動詞呈現時間：25 ms、100 ms、300 ms)被試內設計。因變量為被試的反應時和正確率。

2.1.3 實驗儀器和材料

本實驗在聯想奔Ⅳ計算機上完成, 所有刺激均呈現在 17英寸純平顯示器的中央, 顯示器分辨率為1024×768, 刷新頻率為75 Hz。實驗材料由3行刺激組成(具體見圖 1), 中間為白色線條勾畫出來的矩形框, 大小為215×42像素, 紅、綠、黃、藍四種顏色填充在矩形框內構成顏色塊, 四種顏色的RGB分別為：紅色：255、0和 0; 綠色：0、255和 0; 黃色：255、255和 0; 藍色：0、0和 255。分心顏色塊和目標顏色塊的大小、顏色屬性均相同,不同之處在于分心顏色塊的上下均為掩蔽字符串“XXXXXXX”, 目標顏色塊的上下均為掩蔽字符串“#@$%$#@$%$”用來掩蔽啟動詞, 大小為 219×42像素。啟動詞的字體大小為48×49像素, 啟動詞隨機呈現在顏色塊的上面或下面。屏幕背景為黑色,啟動詞和掩蔽字符串均為白色。

圖1 一次實驗流程圖

2.1.4 實驗程序

實驗程序用E-prime 1.1軟件編制。每次實驗開始時在屏幕中央呈現注視點“＋”500 ms和空白注視點500 ms, 空白注視點消失后隨機呈現4個分心顏色塊, 時間均為 25 ms, 接著出現啟動詞, 如“紅”、“綠”、“黃”、“藍”的漢字, 以相同的概率隨機呈現在矩形的上面或下面, 呈現時間為 25 ms、100 ms或300 ms, 啟動詞消失后出現目標顏色塊,呈現時間為 200 ms, 目標顏色塊消失后出現掩蔽刺激2300 ms等待被試作出反應, 要求被試對最后呈現的紅、綠、黃或藍四種顏色作快速且準確的反應, 對紅色用左手中指按Z鍵, 綠色用左手食指按X鍵, 黃色用右手食指按N鍵, 藍色用右手中指按M鍵。

正式實驗前被試先完成 40次實驗練習, 以熟悉實驗流程和按鍵反應, 實驗練習階段有反饋信息提示本次反應正確或錯誤。只有練習正確率達到90%或以上方可進入正式實驗, 達不到要求者繼續(xù)重復做實驗練習直至達到練習正確率要求。正式實驗不提供反饋, 匹配一致條件下的刺激重復呈現 3次, 所有刺激重復呈現3次, 共432次, 中間休息6次,休息時間由自己確定, 整個實驗過程約持續(xù)40 min。

為了檢驗3種呈現時間對啟動詞獲取不同數量注意力資源的控制效果, 在預實驗中采用主觀報告法和客觀測量法進行了檢測。在主觀報告法中, 10名被試參與對能否識別啟動詞的判斷, 實驗程序與實驗1正式實驗程序相同, 實驗要求被試忽略所有其他刺激, 集中注意力觀察屏幕中心框上面或下面的顏色詞能否看清楚并作口頭報告。報告形式分為“看見了(標準是能清晰感知)”、“無法辨認”、“沒看見”3種, 由主試用紙筆記錄報告結果。每種呈現時間條件下的次數為36次, 共108次。結果顯示：在25 ms的呈現條件下, 9名被試100%報告“沒看見”或“無法辨認”, 僅有1名被試報告約有2.8%的刺激“看見了”。在300 ms條件下, 10名被試100%報告“看見了”。在100 ms條件下, 8名被試100%報告“看見了”, 2名被試在報告的刺激總數中約有24.6%的刺激“沒看見”或“無法辨認”。

通過主觀報告法發(fā)現, 呈現 100 ms條件下的啟動詞已經處于意識閾限之上。為了更精確地測量不同呈現時間條件下啟動詞獲取的注意力資源數量, 在后續(xù)的研究中采用 Naccache和 Dehaene(2001)對刺激閾限的客觀測量方法進行檢測。25名新被試參與了后續(xù)的檢測, 檢測實驗中要求他們對呈現的啟動刺激進行“二則一”的迫選任務, 被試在沒有看清楚呈現的刺激時允許猜測作出反應。實驗材料以正式實驗中使用過的簡體字紅、綠、黃、藍作為靶刺激, 與簡體字對應的繁體字紅、綠、黃、藍作為新穎啟動刺激, 檢測實驗程序與實驗1正式實驗程序基本相同, 唯一不同的是刪除了實驗1正式實驗程序中的目標刺激(顏色塊)界面, 把啟動刺激界面中的漢字作為目標刺激。實驗中要求被試集中注意力認真辨認中心框上面或下面出現的漢字是簡體字還是繁體字, 對簡體字按 A鍵進行反應,繁體字按 L鍵進行反應。開始實驗前被試先進行10次練習, 有反饋信息提示本次反應正確或錯誤,只有練習正確率達到 70%以上才能進入正式檢測實驗, 達不到標準者繼續(xù)練習直至達標。練習中啟動詞的呈現時間為 500 ms, 以保證被試能清晰地覺察到啟動詞的呈現。正式檢測實驗中啟動詞的呈現時間和 3個正式實驗中啟動詞的呈現時間相同,為25 ms、100 ms或300 ms, 共288個刺激。

在獲得的數據結果中, 對目標刺激中靶刺激的正確率進行單因素方差分析。結果表明, 3種呈現時間條件下的正確率結果差異極其顯著,

F

(2,75) =122.57,

p

< 0.001; 25 ms、100 ms和300 ms三種呈現時間條件下的平均正確率分別為0.506、0.770、0.923; 多重比較結果發(fā)現兩兩之間的差異均非常顯著(

p

< 0.001)。該結果說明3種不同的呈現時間對控制啟動詞獲取不同數量的注意力資源具有良好的效果。從3種呈現時間條件下的平均正確率來看, 啟動詞呈現25 ms時的平均正確率處于隨機水平, 但呈現100 ms和300 ms時的平均正確率顯著高于隨機水平?？陀^測量法和主觀報告法得出的結果一致, 說明呈現時間為100 ms和300 ms時啟動詞已經顯著地處于意識閾限之上。根據方差分析的結果, 呈現時間為 100 ms條件下啟動詞獲得的注意力資源量要顯著少于300 ms條件下獲得的注意力資源量。為了進一步檢驗25 ms條件下啟動詞所獲得的注意力資源量, 研究應用信號檢測論的原理進行了檢測。檢測時以簡體字為信號, 繁體字為噪音, 用兩種條件下的正確率數據計算每個被試的

d?

值,得到

d?

值的平均數為0.065。通過單樣本

t

檢驗對該值與 0值進行比較, 結果發(fā)現二者并無顯著差異,

t

(24) = 0.42,

p

> 0.5。該結果說明呈現25 ms的條件下被試確實無法識別啟動詞, 啟動詞也無法獲得注意力資源, 因此本研究確定該呈現條件為閾下呈現。

2.2 結果

在資料進行統(tǒng)計分析前, 剔除2名正確率低于85%的被試數據, 剔除平均數±2.5個標準差以外的反應時數據(占全部數據的1.62%)。表1為被試在各處理條件下的平均反應時數據結果。由于3個實驗各處理條件下被試的平均正確率均在 94%以上,所以3個實驗中對正確率不再做進一步的處理和分析。對條件匹配和啟動詞呈現時間的反應時數據進行2×3的重復測量方差分析。

表1 啟動詞不同呈現時間條件下條件匹配的反應時及標準差

為了了解啟動詞獲得不同數量的注意力資源對目標顏色所引發(fā)的語義啟動效應大小, 對每種呈現時間條件下條件匹配的反應時數據作進一步的檢驗。具體做法是：對每個被試在每種呈現時間條件下顏色詞與目標顏色匹配沖突時的平均反應時數據減去匹配一致時的平均反應時數據, 新獲得的數據作為每種呈現時間條件下 Stroop效應量的數據, 然后對該數據進行單因素方差分析。結果發(fā)現,3種呈現時間條件下的 Stroop效應量差異顯著,

F

(2,99) = 4.89,

p

< 0.05。進一步的配對比較發(fā)現,只有25 ms和300 ms兩種呈現時間條件下的差異顯著(

p

< 0.05), 其余兩兩比較差異不顯著(

p

> 0.05)。

2.3 討論

實驗盡管采用較嚴密的控制措施阻止啟動詞獲得注意力資源, 但實驗1發(fā)現當啟動詞呈現100 ms和300 ms時Stroop效應顯著存在, 這和Lachter等人(2008)的研究中啟動詞呈現50 ms時發(fā)現的結果一致。說明呈現100 ms和300 ms時被試覺察并有效識別了啟動詞, 從而對目標顏色產生了顯著的語義啟動效應。但啟動詞呈現 25 ms時并未出現Stroop效應, 這和預實驗的結果一致, 說明當啟動詞無法獲得注意力資源時, 具有自動激活傾向的刺激依然無法完成閾下語義啟動。實驗還發(fā)現啟動詞呈現時間越長, 被試對目標顏色的反應速度越快,總趨勢上Stroop效應量增大。說明啟動詞呈現時間越長, 啟動詞獲得的注意力資源數量越多, 被試對啟動詞的語義激活水平越高。較充足的注意力資源量不僅使后續(xù)的加工變得更易于進行, 同時對目標刺激的語義啟動效應也更顯著。但當啟動詞呈現的時間較短時, 由于啟動詞獲得的注意力資源量少或無可用的注意力資源, 啟動詞的語義激活水平較低甚至沒有得到激活, 這不僅使后續(xù)的加工進程顯著變慢, 也導致對目標刺激的語義啟動效應消失。從這個意義上講, 注意力不僅是控制性加工的決定性條件, 自動化加工同樣依賴于當前可用的注意力資源數量。

實驗1發(fā)現的Stroop啟動效應可歸因于顏色詞語義的自動激活對目標顏色所產生的促進或干擾效應。那么, 當啟動詞和目標顏色之間無直接的語義聯系時, 這種促進或干擾效應還存在嗎？帶著這種疑惑, 實驗2在排除語義因素的基礎上對該問題作進一步的探討。

3 實驗2 顏色詞同音詞啟動對Stroop任務的影響

陳曦和張積家(2004)研究發(fā)現, 漢字的形、音、義都存在著自動激活現象。在顏色漢字的識別中,字形首先被激活, 其后是語音和語義的激活, 存在著顏色詞 > 同形假字 > 同音字 > 語義聯系詞的順序模式。陳曦和張積家(2004)認為, 對漢字的識別主要通過對字形的識別而通達心理字典, 然后激活相應的語音和語義。該結果說明字形在漢字的識別中占有絕對的優(yōu)勢。因此, 實驗2采用與顏色詞在字形上有部分相同的同音詞(以下簡稱形似同音詞)與在字形上完全不同的同音詞(以下簡稱形異同音詞), 考察在排除語義因素的影響外, 有部分字形支撐和無字形支撐的兩類不同顏色詞同音詞能否對隨后的目標顏色產生語義啟動效應。如果語義啟動產生, 那么獲得不同數量注意力資源的啟動詞對這種語義啟動是否產生顯著不同的影響。

3.1 研究方法

3.1.1 被試

本科生34名, 男12名, 女22名, 視力或矯正視力正常, 無色盲或色弱患者, 沒有參加過類似的實驗。

3.1.2 實驗設計

采用2(顏色詞同音詞類型：形似同音詞、形異同音詞) × 2(條件匹配：啟動詞語義與目標顏色一致、沖突) × 3(啟動詞呈現時間：25 ms、100 ms、300 ms)被試內設計。

3.1.3 實驗儀器和材料

基本同實驗1。不同之處在于啟動詞為兩類顏色詞同音詞：一類是與顏色詞在字形上有部分相同的同音同調詞(形似同音詞), 如“虹”、“氯”、“璜”和“籃”, 另一類是與顏色詞在字形上完全不同的同音同調詞(形異同音詞), 如“宏”、“律”、“皇”和“欄”,字體大小同實驗1。

3.1.4 實驗程序

同實驗1。

3.2 結果

在資料進行統(tǒng)計分析前, 剔除平均數±2.5個標準差以外的反應時數據(占全部數據的1.59%)。表2為被試在各處理條件下的平均反應時數據結果。對顏色詞同音詞類型、條件匹配和啟動詞呈現時間的反應時數據進行2×2×3的重復測量方差分析。

表2 啟動詞不同呈現時間條件下條件匹配的反應時及標準差

對Stroop效應量的方差分析發(fā)現, 3種呈現時間條件下的Stroop效應量差異顯著,

F

(2,99) = 5.20,

p

< 0.05。進一步的配對比較發(fā)現, 25 ms和100 ms兩種呈現時間條件下的差異達到邊緣顯著(

p

=0.05), 25 ms和300 ms兩種呈現時間條件下的差異顯著(

p

< 0.01), 100 ms和300 ms兩種呈現時間條件下的差異不顯著(

p

> 0.05)。

3.3 討論

本研究采用兩類不同的顏色詞同音詞得到了和實驗1相同的結果。當啟動詞呈現100 ms和300 ms時出現了顯著的Stroop效應, 說明顏色詞同音詞同樣能自動激活顏色語義, 盡管有字形支撐的同音詞的Stroop效應量(

M

= 29 ms)在數字上大于無字形支撐的同音詞的Stroop效應量(

M

= 11 ms), 但二者并無顯著差異, 說明二者表現出相同的語義啟動效應。啟動詞呈現25 ms時Stroop效應消失。實驗同樣發(fā)現啟動詞呈現時間越長, 被試對目標顏色的反應速度越快, Stroop效應量的總趨勢增大。結果再次證明, 注意力實質性地調控著自動化加工的進程。

4 實驗 3 顏色語義聯想詞啟動對Stroop任務的影響

陳曦和張積家(2004)研究發(fā)現, 漢語字詞中語義的激活時間最晚, 對語義的激活依賴于形與音。前面兩個實驗中發(fā)現的 Stroop啟動效應可歸因于被試覺察到并識別了顏色詞的形或音, 那么, 與顏色詞的形或音無關, 但能引起顏色語義聯想的雙字詞能否對隨后的目標顏色產生語義啟動呢？為了實現這個目標, 實驗3的啟動詞采用顏色語義聯想詞, 每個雙字詞與顏色詞在字形或字音上均無關。如果Stroop效應產生, 說明該詞語是以整體顏色語義的方式得到了激活并引發(fā)了語義啟動。

4.1 研究方法

4.1.1 被試

本科生36名, 男11名, 女25名, 視力或矯正視力正常, 無色盲或色弱患者, 沒有參加過類似的實驗。

4.1.2 實驗設計

采用2(條件匹配：顏色語義聯想詞與目標顏色一致、沖突) × 3(啟動詞呈現時間：25 ms、100 ms、300 ms)被試內設計。

4.1.3 實驗儀器與材料

基本同實驗1。為了確保所選用的顏色語義聯想詞與顏色之間有較高的語義聯系, 從已發(fā)表的文獻中選擇 40個能引起顏色語義聯想的常見物體名詞, 事先采用7點問卷由10名被試對材料所代表的顏色典型性進行評級, 最終選出與顏色語義聯想最高的8個詞語“燈籠”和“玫瑰” (語義聯想為紅色)、“草地”和“韭菜” (綠色)、“天空”和“海洋” (藍色)、“菊花”和“金子” (黃色), 字詞大小為 99×49 像素。

4.1.4 實驗程序

同實驗1。

4.2 結果

在資料進行統(tǒng)計分析前, 剔除平均數±2.5個標準差以外的反應時數據(占全部數據的1.65%)。表3為被試在各處理條件下的平均反應時數據結果。對條件匹配和啟動詞呈現時間的反應時數據進行2×3的重復測量方差分析。

表3 啟動詞不同呈現時間條件下條件匹配的反應時及標準差

對Stroop效應量的方差分析發(fā)現, 3種呈現時間條件下的Stroop效應量差異顯著,

F

(2,102) = 6.09,

p

< 0.01。進一步的配對比較發(fā)現, 只有25 ms和300 ms兩種呈現時間條件下的差異顯著(

p

< 0.05),其余兩兩比較差異均不顯著(

p

> 0.05)。

4.3 討論

本研究采用顏色語義聯想詞得到了和實驗1、實驗2相同的結果。當啟動詞呈現100 ms和300 ms時出現了顯著的Stroop效應, 啟動詞呈現25 ms時Stroop效應消失。啟動詞呈現時間越長, 被試對目標顏色的反應速度越快, Stroop效應量增大。結果再次證明, 不僅顏色詞和顏色詞同音詞具有自動化激活的特征, 顏色語義聯想詞同樣只需要極少的注意力資源就能得到自動化的處理和加工。

5 綜合討論

早期經典的自動化加工理論認為, 自動化加工是無需注意力資源、不受人的意識控制、加工速度更快且難以抑制的過程。而Kiefer和Martens (2010)提出的注意力敏感模型認為, 自動化加工嚴格依賴于自上而下的認知因素的控制, 認知因素使自動化過程以最優(yōu)的方式完成。鑒于觀點上的分歧, 本研究主要關注自動化加工過程中是否需要注意力資源以及獲得不同數量的注意力資源對自動化加工過程是否產生顯著不同的影響。很顯然, Stroop任務是最適合檢驗以上假設的實驗范式, 因為 Stroop任務一直被認為是自動化加工的重要標志。然而,以往對 Stroop效應的研究證據大多來自于顏色詞長時間的呈現以及顏色詞的顏色和語義兩個維度的高度重疊。當實驗要求被試對一個顏色詞的顏色進行命名或按鍵反應時, 實驗結果往往無法有效分離被試所做的反應究竟是對顏色詞本身的語義反應, 還是對顏色詞外在的物理顏色的反應(Lindsay& Jacoby, 1994), 尤其是當顏色和語義一致時(如紅色書寫的“紅”), 研究者往往會錯誤估計一致條件下的反應時和正確率, 對結果的解釋也變得相當復雜。

為了進一步探討以上問題, 本研究使啟動詞和目標顏色在時空上分離(解決顏色和語義兩個維度高度重疊的問題)、啟動詞處于非空間注意焦點位置(解決視覺空間注意聚光燈的問題)、啟動詞呈現前后快速掩蔽(降低啟動詞的可視度)等一系列阻止注意力資源滑動到啟動詞上的控制措施, 以驗證自動化加工是否真的無需注意力資源就能得到有效加工的問題。按照實驗假設, 阻止啟動詞獲取注意力資源, 啟動詞將不能對隨后的目標顏色產生語義啟動, Stroop效應應當消失。

但是本研究3個實驗結果顯示, 無論啟動詞采用顏色詞、顏色詞同音詞還是顏色語義聯想詞, 當啟動詞的呈現時間為100 ms和300 ms時均發(fā)現了顯著的Stroop效應, 說明除了顏色詞能得到自動識別并對目標顏色產生語義啟動外, 顏色詞同音詞也具有和顏色詞相同的啟動效果。最讓人感到意外的是, 實驗3采用與顏色詞在字形或字音均無關的顏色語義聯想詞也對隨后的目標顏色產生了顯著的語義啟動, 說明顏色語義聯想詞是以整體的方式得到了識別并從整體上激活了其顏色語義, 從而對目標顏色產生了促進或干擾效應。該結果也說明, 即使是不在聚光燈范圍內的顏色詞也較容易捕獲到注意力, 只要獲得極少量的注意力資源, 顏色詞就能得到顯著的激活, 這和陳曦和張積家(2004)關于漢字形、音、義都存在著自動激活現象的結果一致,也和 Lachter等人(2008)關于對顏色字詞的識別是無需注意力資源的自動化加工過程, 且這種自動化可以發(fā)生在非空間注意焦點位置的研究結果一致。

在Lachter等人(2008)的研究中, 為了防止注意力滑動, 啟動詞的呈現時間僅采用單一的 50 ms。本研究認為, 50 ms的呈現時間雖然有利于控制注意力滑動, 但無法知曉獲得不同數量的注意力資源時Stroop效應的動態(tài)變化過程。因此, 本研究把啟動詞的呈現時間設置為動態(tài)的25 ms、100 ms和300 ms三種條件, 盡管在100 ms和300 ms兩種條件下得到了和Lachter等人(2008)相同的結果, 但當啟動詞呈現25 ms時, 3個實驗均未發(fā)現啟動詞引發(fā)語義啟動, 這一結果顯然無法用Lachter等人(2008)認為的對顏色字詞的識別是無需注意力資源的自動化加工觀點來解釋。這一結果說明：(1) 在Lachter等人(2008)的研究中, 啟動詞呈現 50 ms時注意力已實質性地出現了滑動, 啟動詞因獲得了注意力資源而激活了啟動詞的顏色語義, 從而引發(fā)了顯著的Stroop啟動效應。但Lachter等人(2008)發(fā)現在該條件下的Stroop效應量很小。他們預測, 若顏色詞能得到充分的注意力資源時, Stroop效應量至少應為目前結果的2～3倍。實際上這個很小的Stroop效應量正是由于啟動詞呈現時間較短, 與啟動詞獲得的注意力資源數量較少有極大的關系。(2) 在Lachter等人(2008)的研究中所采用的閾下呈現并非從真正意義上實現了該目標。由于顏色詞本身具有自動化激活的特征, 再加上被多次重復呈現使顏色詞的自動化程度更高, 相比其他閾下呈現范式(如詞匯判斷)中的啟動刺激更容易得到識別。因此, 對Stroop任務中的顏色啟動詞只有通過更嚴格的阻止注意力滑動的措施以及啟動詞非常短暫的呈現(如本研究25 ms)時才能有效達到閾下呈現的標準。(3) 任何啟動刺激, 包括自動激活程度極高的顏色詞, 如果在無法獲得可用的注意力資源時, 其閾下語義啟動消失。這一證據拒絕傳統(tǒng)自動化加工的觀點, 但支持注意力敏感模型關于自動化加工顯著受注意力資源調控與制約的假設, 說明自動化加工并非完全是一個不受認知因素控制的刻板的加工過程。意識層面的認知控制實質性地影響著自動化加工的進程(Kiefer, Adams, & Zovko, 2012; van Gaal & Lamme,2012; 伍姍姍等, 2013; Spruyt, De Houwer, Everaert,& Hermans, 2012)。

本研究3個實驗結果還一致性地發(fā)現, 啟動詞呈現時間越長, 被試對目標顏色的反應速度越快,說明啟動詞獲得的注意力數量資源越多, 被試對目標刺激的加工越容易。Greenwald等人(1996)研究發(fā)現, 只有當啟動刺激達到語義水平的加工時才能自動預激活其所在的語義網絡, 也能加快對目標刺激的反應速度(伍姍姍等, 2013)。按照該觀點, 本研究中當啟動詞呈現300 ms時被試對啟動詞的語義激活水平最高, 100 ms時次之, 而呈現25 ms時被試對啟動詞的語義根本就沒有得到有效激活。3個實驗結果還一致性地發(fā)現, 當啟動詞呈現 300 ms時的 Stroop效應量要顯著地大于呈現 25 ms時的Stroop效應量, 同樣說明啟動詞呈現的時間越長,啟動詞獲得的注意力資源數量越多, 被試對啟動詞的語義激活水平也越高, 這不僅對目標刺激的語義啟動效果越顯著, 也使后續(xù)的加工變得更加容易。從這個意義上講, 注意力資源量的多寡確實直接決定著一個任務的加工效率(吳彥文, 游旭群, 李海霞, 2014)。

Kiefer和 Brendel (2006)采用 ERP 技術發(fā)現,閾下呈現的啟動刺激如果能得到注意力資源的支持, 注意力會放大該刺激并使其達到較高水平的加工, 從而引發(fā)閾下語義啟動。本研究中啟動詞呈現25 ms時Stroop效應消失的原因正是由于啟動詞呈現時間過短, 啟動詞沒有得到相應可用的注意力資源所致。這一事實說明, 注意力不僅是意識性加工的決定性條件, 注意力也實質性地調控著無意識加工的進程。正如Kiefer (2007, 2012)指出的那樣, 具有自動化加工傾向的刺激能否產生閾下語義啟動有賴于當前可利用的注意力資源數量。

6 結論

綜合以上數據結果與分析, 本研究得到如下結論：(1) 注意力資源實質性地決定著自動化加工能否順利進行, 具有自動激活特征的刺激在無法獲得注意力資源時, 自動化加工過程終止。(2) 可用的注意力資源數量調控著自動化加工的效率和語義提取的效果, 可用的注意力資源數量越多, 對啟動刺激的語義加工越完善, 對目標刺激的促進效果也越有效。

Chen, X., & Zhang, J. J. (2004). The automatic activation of morphological, phonological, semantic information of Chinese words in color word interference.

Psychological Science, 27

, 1112–1115.[陳曦, 張積家. (2004). 漢字詞形、音、義信息在色詞干擾中的自動激活.

心理科學, 27

, 1112–1115.]Duscherer, K., & Holender, D. (2002). No negative semantic priming from unconscious flanker words in sight.

Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 28

, 839–853.Greenwald, A. G., Draine, S. C., & Abrams, R. L. (1996).Three cognitive markers of unconscious semantic activation.

Science, 273

, 1699–1702.Kiefer, M. (2007). Top-down modulation of unconscious‘automatic’ processes: A gating framework.

Advances in Cognitive Psychology, 3

, 289–306.Kiefer, M. (2012). Executive control over unconscious cognition:Attentional sensitization of unconscious information processing.

Frontiers in Human Neuroscience, 6

, 61–72.Kiefer, M., Adams, S. C., & Zovko, M. (2012). Attentional sensitization of unconscious visual processing: Top-down influences on masked priming.

Advances in Cognitive Psychology, 8

, 50–61.Kiefer, M., & Brendel, D. (2006). Attentional modulation of unconscious “automatic” processes: Evidence from eventrelated potentials in a masked priming paradigm.

Journal of Cognitive Neuroscience, 18

, 184–198.Kiefer, M., & Martens, U. (2010). Attentional sensitization of unconscious cognition: Task sets modulate subsequent masked semantic priming.

Journal of Experimental Psychology:General, 139

, 464–489.Kiefer, M., Sim, E. J., & Wentura, D. (2015). Boundary conditions for the influence of unfamiliar non-target primes in unconscious evaluative priming: The moderating role of attentional task sets.

Consciousness and Cognition, 35

,342–356.Lachter, J., Forster, K. I., & Ruthruff, E. (2004). Forty-five years after Broadbent (1958): Still no identification without attention.

Psychological Review, 111

, 880–913.Lachter, J., Ruthruff, E., Lien, M. C., & McCann, R. S. (2008).Is attention needed for word identification? Evidence from the Stroop paradigm.

Psychonomic Bulletin & Review, 159

,950–955.Lindsay, D. S., & Jacoby, L. L. (1994). Stroop process dissociations:The relationship between facilitation and interference.

Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 20

, 219–234.Lv, Y., & Wang, C. M. (2016). The relationship between consciousness and attention.

Studies of Psychology and Behavior, 14

, 127–133.[呂勇, 王春梅. (2016). 意識與注意的關系——注意對意識產生的充分性與必要性探析.

心理與行為研究, 14

,127–133.]MacLeod, C. M. (1991). Half a century of research on the Stroop effect: An integrative review.

Psychological Bulletin,109

, 163–203.Moors, A., & De Houwer, J. (2006). Automaticity: A theoretical and conceptual analysis.

Psychological Bulletin, 132

, 297–326.Naccache, L., Blandin, E., & Dehaene, S. (2002). Unconscious masked priming depends on temporal attention.

Psychological Science, 13

, 416–424.Naccache, L., & Dehaene, S. (2001). Unconscious semantic priming extends to novel unseen stimuli.

Cognition, 80

,215–229.Roelofs, A. (2010). Attention and facilitation: Converging information versus inadvertent reading in Stroop task performance.

Journal of Experimental Psychology: Learning,Memory, and Cognition, 36

, 411–422.Schneider, W., & Shiffrin, R. M. (1977). Controlled and automatic human information processing: Ⅰ. Detection,search, and attention.

Psychological Review, 84

, 1–66.Spruyt, A., De Houwer, J., Everaert, T., & Hermans, D. (2012).Unconscious semantic activation depends on featurespecific attention allocation.

Cognition, 122

, 91–95.van Gaal, S., & Lamme, V. A. F. (2012). Unconscious high-level information processing: Implication for neurobiological theories of consciousness.

The Neuroscientist, 18

, 287–301.Wu, S. S., Tan, J. F., Wang, L. J., & Chen, A. T. (2013). The influencing factors of subliminal semantic priming effects.

Advances in Psychological Science, 21

, 626–636.[伍姍姍, 譚金鳳, 王麗君, 陳安濤. (2013). 閾下語義啟動效應影響因素述評.

心理科學進展, 21

, 626–636.]Wu, Y. W., You, X. Q., & Li, H. X. (2014). Mechanisms of attentional resource limitations and dual-task interference.

Acta Psychologica Sinica, 46

, 174–184.[吳彥文, 游旭群, 李海霞. (2014). 注意力資源限制與雙任務的相互干擾機制.

心理學報, 46

, 174–184.]Zovko, M., & Kiefer, M. (2013). Do different perceptual task sets modulate electrophysiological correlates of masked visuomotor priming? Attention to shape and color put to the test.

Psychophysiology, 50

, 149–157.