网球运动员反应抑制能力及其最佳时区的ERP特点

陆颖之 周成林

上海体育学院（上海200438）

人们可以根据环境变化随意停止某种行为，这种对即将发生动作的成功控制依赖于反应抑制能力，是执行功能的一种重要成分［1］。反应抑制（Response Inhibition）是指抑制不符合当前需要的或不恰当行为反应的能力，对人们基于环境变化做出灵活的、目标指向的行为至关重要［2］。研究者对行为抑制的特征进行了大量研究。最常用的考察反应抑制的实验范式是Lappin和Eriksen提出的信号停止任务（Stop signaltask）。相比其它实验范式，信号停止任务不仅更纯净地表现了抑制的过程，其任务的完成效益也更客观地评价了抑制能力的强弱［3］。以往研究表明，行为控制在人类智力的进化过程中具有重要的意义：往往是正确行为决策的前提，而行为抑制能力的缺乏常会导致冲突和过失［4］。反应抑制不仅帮助我们适应日常生活，在竞技运动比赛中对于运动员纠正动作、减少失分也发挥着作用。在体育运动中，运动专家具有专门化知觉、技术动作识别和战术知觉决策的认知加工优势，有相比普通人更强的预判能力和更快的反应速度。然而，运动情境的复杂性和多变性对运动员的准确预测带来挑战，常出现预判不准确甚至是错误的情况。为避免不准确的预判反应可能造成的失分，需要运动员及时地纠正、抑制，甚至停止出现偏差或者错误的行为动作；同时，排除影响目标行为发生的干扰信息，最终执行准确的动作反应。

网球运动是一项隔网对抗性比赛项目，具有竞赛场地视野宽广，相持时间长，技术打法多变等特性。加之隔网对抗的特点，使运动员获取有效信息的渠道较单一，并且信息多来自于对方选手的击球动作以及网球的运行轨迹；同时，在快速攻防交互过程中，运动员必须在有限的时间内快速做出运动决策。这意味着较少的信息量给决策准确性带来更高的难度。因此提升网球运动员反应抑制控制能力对于修正可能出现的错误动作，减少攻防的失误率十分必要。但是，信息获取时间越长，抑制难度越大；网球运动员权衡信息获取最大化与抑制的成功率可能存在最佳抑制时间区域。所以，了解网球运动员反应抑制优势及其最佳抑制时区，对有效提高网球运动员对错误信号的抑制能力具有指导价值。

本研究采用专家—新手范式，结合信号停止任务，运用事件相关电位技术等方法，比较了高水平网球运动员和普通大学生在不同时间间隔条件下对信号的抑制过程的行为和ERP成分的不同特点，考察高水平网球运动员反应抑制能力和最佳抑制时间区域及其脑神经活动特点，为评价网球运动员反应抑制能力及训练方法提供客观依据。

1 对象与方法

1.1 被试

36名被试（男20名，女16名）自愿参加本实验。根据被试的网球运动经验将其分为专家组和新手组（见表1）。专家组被试来自江苏省网球队及中国网球学院运动员，为国家一级及以上级运动员，训练年限6年以上；新手组被试均来自上海体育学院学科专业本科生，均无网球训练经验。全部被试健康，身体状况良好，视力或矫正视力均正常，无色盲色弱，无脑部损伤和神经系统疾病史。所有被试均签署了知情同意书，完成实验后给予一定报酬。

表1 被试基本情况

1.2 实验设计

采用2×3两因素混合设计。因素一为组间变量，即被试组别，分为新手组和专家组两个水平；因素二为组内变量SOA（Stimulus Onset Asynchronies），即靶刺激与停止信号出现之间的时间间隔，分为100 ms、250 ms和400 ms三个水平。

1.3 实验设备

采用2台DELL笔记本（CPU主频为3.0 GHz，Windows XP操作系统）和1台19英寸纯平DELL显示器（分辨率1024×768，刷新频率100 Hz）。1台笔记本用于实验操作，另1台用于记录ERP，显示器用于呈现刺激。

ERP实验设备为德国Brain Products公司的Recorder记录系统，Ag/AgCl电极帽记录64导脑自发电位（EEG），电极按国际10-20标准电极系统定位。参考电极电极点FCz处，接地点设置在电极点AFz处。在被试右眼外侧1 cm处安置电极记录水平眼电（HEOG），在右眼下眼眶中下处1 cm处安置电极记录垂直眼电（VEOG）。头皮与电极接触阻抗小于20Ω，记录带宽为0.05～100 Hz，采样频率为500Hz/导。采用Vision-Analyzer软件离线分析脑电数据。

1.4 实验程序

采用信号停止任务（Stop-signal Task）。信号停止任务指个体停止已经被执行的或正要被执行的任务，这些任务通常是与目标不相关的操作。Logan和Cowan（1984）提出的信号停止任务范式，要求被试进行选择反应，同时，在操作任务中有一部分的选择反应刺激，即靶刺激呈现后，在特定时间间隔（SOA）出现停止反应的信号，当出现这一信号时，要求被试立即停止正在进行的选择反应（图1）。

本研究中的刺激信号采用“←”和“→”两个箭头符号，要求被试分别按“1”（大键盘）和“3”（小键盘）对应反应，反应刺激在屏幕上的最长停留时间为2000 ms。在部分刺激中，SOA之后可能出现“嘟”的声音，这是一个停止信号。本实验设置了3种不同的SOA条件（100 ms、250 ms和400 ms）。信号停止任务练习阶段共含18个试次，“←”和“→”各出现9次，停止信号出现9次，每个SOA条件各出现3次。正式测试共包含3组，每组含120个试次，共360个试次。其中停止信号出现概率为50%，每种SOA条件随机出现，两个方向的箭头各占50%。

实验程序采用E-prime2.0软件编制。

1.5 实验过程

专家组被试在南京体育学院实验中心进行实验，新手组被试在上海体育学院运动心理研究中心脑电实验室内进行实验。所有实验室均隔音、隔光、安静、舒适，被试单独在房间里完成任务操作。

实验前，给被试洗好头发并吹干，关闭手机等通讯工具，再将被试领进实验室，让其熟悉实验室环境，并填写被试基本情况调查表。向被试介绍有关ERP实验的基本要求，即实验过程中尽量全身放松，尤其是头部和面部肌肉，尽量控制眨眼动作。准备开始实验时，先让被试舒适地坐于实验台前，下颌放于实验台边缘的固定支架上，以使其头部和身体在整个实验过程中尽量保持不动。被试双眼与显示器屏幕中心处于一条水平线上，并相距60 cm，左手置于大键盘数字“1”键上，右手放于小键盘数字“3”上。然后给被试戴电极帽，待被试佩戴的电极帽完全符合ERP实验数据采集的基本要求后，向被试讲解和说明具体的实验任务，向被试强调，要求做出准备快速反应，而不需要刻意等待停止信号出现。让被试进行1组练习，熟悉反应按键的使用和整个实验程序。如果有问题就进行指导，然后再练习，直到没有问题，开始正式实验。

1.6 数据采集与统计学分析

采用E-prime软采集行为数据。分析指标为成功抑制（successful stop-signal，SS）比率，即正确率；失败抑制（unsuccessful stop-signal，US）时的反应时和无抑制信号（Go-trail）时的反应时。采用SPSS18.0统计软件包对行为数据进行多因素方差分析。

由BP Recorder软件采集ERP数据后，采用BP Analyzer软件离线（off-line）分析连续记录的数据，数字滤波为1-24Hz带通，自动校正眨眼伪迹，自动排除±100μV范围外的波幅。分析SS条件下的ERP波形，分析时程为停止信号呈现前100 ms至后900 ms，以反应刺激出现前200 ms的均值校正基线。分别叠加两组被试在三个SOA间隔时间水平下所诱发的ERP。根据ERP总平均图确定各个成分的波峰潜伏期，以波峰潜伏期前后各20 ms时间的平均波幅作为各成分的平均波幅。对各ERP成分的平均波幅和潜伏期进行重复测量方差分析。使用软件SPSS18.0完成所有统计计算。

2 结果

2.1 行为结果

以正确率、抑制失败时的反应时（US RT）为因变量进行多因素方差分析，因素为组别（专家组和新手组）和SOA时间（100 ms、250 ms和400 ms）；以无抑制反应的反应时（Go-trail RT）为因变量进行独立样本t检验（见表2）。检验结果表明，正确率组别主效应显著（F1，34=13.127，P<0.01），SOA时间间隔主效应显著（F2，33=35.912，P<0.05），交互作用不显著；US RT的 SOA 时间间隔主效应显著（F2，33=16.430，P<0.05），组别主效应和交互作用均不显著；专家组和新手组的Go-trail RT无显著性差异。进一步比较发现，随着SOA时间增大，正确率逐渐降低，抑制失败的反应时不断增加；SOA为100 ms时，专家组US RT显著性小于新手组（t=2.936，P<0.05）（见表2）。

2.2 ERP结果

专家组和新手组进行信号停止任务中，停止信号呈现后在大脑皮层不同区域所诱发的ERP基本波形既相似也有不同（见图2），从枕区（Oz）记录的ERP总平均图可以看出，在170～270 ms左右出现P2，200～310 ms左右出现N2波，230～400 ms左右出现P3。根据相关文献，本研究主要分析大脑皮层相关脑区诱发的P2、N2和P3。

表2 不同SO A条件下新手组与专家组反应抑制的正确率与反应时（单位：ms）

图2 专家组（左图）和新手组（右图）枕区（O z）反应抑制的ERP总平均图

2.2.1 PP 22成分（117700～～227700 mmss）

停止信号呈现后，专家组和新手组被试进行反应抑制时，主要在顶区和枕区诱发出P2成分。根据脑地形图和相关文献，本研究沿中线选取额区（Fz）、中央区（Cz）、顶区（Pz）和枕区（Oz）四个记录点的ERP进行叠加处理。

以P2峰波幅为因变量的重复测量的多因素方差分析结果显示，组别主效应显著（F1，34=88.194，P<0.01），SOA时间间隔主效应显著（F2，33=6.007，P<0.01），电极点位置主效应显著（F3，32=3.977，P<0.01），交互作用均不显著。

以P2峰潜伏期为因变量的多因素方差分析结果显示，组别主效应显著（F1，34=35.993，P<0.01），SOA时间间隔主效应显著（F2，33=2142.425，P<0.01），电极点位置主效应显著（F3，32=6.977，P<0.01），组别与SOA时间间隔的交互作用显著（F2，33=16.079，P<0.01），其它交互作用不显著。多重比较结果显示，当SOA在250 ms时，专家组和新手组的峰潜伏期差异最大（见图3），独立样本t检验结果显示，专家和新手组的电极点Oz的P2峰潜伏期有显著性差异（t=3.744，P<0.01）。

以上结果显示，专家组所诱发的P2成分波幅较大，潜伏期较短，且在SOA=250 ms表现最为明显。

2.2.2 NN 22成分（220000～～331100 mmss）

在停止信号呈现后激活被试进行反应抑制时，并且抑制成功时，专家组和新手组大脑各区域都诱发出N2成分。根据相关文献，本研究选取Cz、Pz、Oz、PO7和PO8五个记录点的ERP进行叠加处理。

以N2峰波幅为因变量的多因素方差分析结果显示，组别主效应显著（F1，34=34.811，P<0.01），SOA时间间隔主效应显著（F2，33=10.446，P<0.01），电极点位置主效应显著（F4，31=58.112，P<0.01），组别与电极点位置交互作用显著（F4，31=8.552，P<0.01），其它交互作用不显著。

以N2峰潜伏期为因变量的重复测量的多因素方差分析结果显示，组别主效应不显著，SOA时间间隔主效应显著（F2，33=2558.639，P<0.01），电极点位置主效应显著（F4，31=5.422，P<0.01）。组别与电极点位置交互作用显著（F4，31=2.895，P<0.01），SOA时间间隔与电极点位置交互作用显著（F8，27=7.108，P<0.01），SOA时间间隔与组别交互作用不显著。

进一步多重比较发现，专家组诱发的波幅更大，潜伏期更短，并在SOA为250 ms和400 ms时，分别在Pz和Cz点表现出显著性差异（见表3）。以上结果提示，专家组在SOA为250 ms及400 ms后出现停止信号的敏感度强于新手组，大脑激活水平高于新手组。

表3 专家组和新手组在不同电极点诱发的N2峰波幅和潜伏期比较（单位：μV）

2.2.3 P3成分（230～400 ms）

在停止信号呈现后激活被试进行反应抑制，并且抑制成功时，专家组和新手组头皮中后部诱发出明显的P3成分。本研究选取中央区Cz、顶区Pz、顶枕区PO3、PO4和枕区Oz五个记录点的ERP进行叠加处理。

以P3峰波幅为因变量的多因素方差分析结果显示，组别主效应显著（F1，34=27.042，P<0.01），SOA时间间隔主效应显著（F2，33=5.222，P<0.01），电极点位置主效应显著（F4，31=81.178，P<0.01），交互作用均不显著。

以P3峰潜伏期为因变量的重复测量的多因素方差分析结果显示，组别主效应显著（F1，34=43.866，P<0.01），SOA 时间间隔主效应显著（F2，33=1390.644，P<0.01），电极点位置主效应显著（F4，31=110.730，P<0.01）。组别与电极点位置交互作用显著（F4，31=22.707，P<0.01），SOA时间间隔与电极点位置以及SOA时间间隔与组别交互作用均不显著。

以上结果表明，在停止信号出现的感知阶段，专家组对于抑制信号的信息加工速度快于新手组，同时抑制信号引起专家组更多的注意资源。

3 讨论

3.1 网球运动员对停止信号反应抑制的行为优势

本研究中，当SOA为400 ms，即接近普通人群视觉选择的平均反应时，专家组和新手组的正确率降至60%和50%。同时，专家组抑制的正确率在三种SOA条件下均显著高于新手组，说明高水平网球运动员对停止信号的抑制能力强。那么，高水平网球运动员的抑制能力强是由于他们反应更慢，还是停止更快？比较Go-trail的反应时发现，专家组的平均反应时与新手组接近，表明两组被试对刺激的反应速度相当。而从表2可以看出，SOA=100 ms时，新手组在抑制失败（US）时的平均反应时显著长于专家组，可能是新手组对于停止信号的停止能力更弱，导致US平均反应时延长。据此可以推测，高水平网球运动员抑制的高成功率更多取决于其停止快的优势。这可能与多年专业训练和网球运动特征有关。研究表明，运动员获取的有效信息决定其预判的准确性［5］。网球运动场地大，使运动员在对方回击球的过程中仍不断搜索有效信息，只有更快地“停止”，才能抑制晚期出现的抑制信号；其次，网球运动球速快，运动员修正动作时，更快速的停止反应才能为执行动作留出足够准备时间。

3.2 网球运动员反应抑制的EERRPP特征

本研究中，在停止信号呈现后的230～400 ms左右诱发了P3成分。有研究表明，P3成分反映了个体在确定刺激的相关性时的选择性感知过程［6］。双任务实验证明，P3波幅在一定程度上与所投入的心理资源量呈正相关，P3潜伏期随任务难度的增加而增加，反映了对刺激进行加工所需要的时间。以往与抑制相关的研究发现，P3波幅较小［7］、潜伏期较长的个体，其抑制能力相对较弱［8］。

本研究的行为结果显示专家组的抑制正确率高于新手组，ERP结果也表明，专家组P3潜伏期短于新手组，P3波幅大于新手组，说明高水平网球运动员对于抑制信号的信息加工速度快，占用注意资源多。这可能与运动员长期的运动经验有关。网球运动员在实际运动情境中对出现的停止信号投入更多的注意资源，以保证及时对出现偏差的反应倾向及时纠正。而越快速的对于停止信号处理越有利于在有限时间内做出正确决策。可见，高水平网球运动员在信号停止任务中，识别停止信号的和加工消耗的时间更短，消耗的心理能量更多。

ERP结果还显示，在停止信号出现后的200～310 ms左右诱发了认知控制的N2成分。以往研究认为，停止信号任务所诱发的N2成分可能不代表反应抑制，而代表对停止信号的评价［9］。本研究中，当SOA不断提高，抑制难度不断增大后，专家组与新手组N2波峰值减小，潜伏期加长。同时，两组之间的波峰值和潜伏期表现出显著性差异。专家组诱发的N2波峰较大，潜伏期较短，结合专家组抑制能力表现优于新手组的行为学现象，与Pliszka［10］的研究结果一致。在采用信号停止任务进行的一项儿童ERP研究显示，停止信号出现后，ADHD儿童N2幅度明显小于正常儿童［10］。停止信号后伴随的N2成分反映了抑制处理过程的激活，而SOA时间接近一般选择反应时（400 ms）时，抑制冲突更激烈，监控反应冲突需消耗的个体注意资源更多。这在高水平网球运动员身上表现更明显。

综上，在信号停止任务中，高水平网球运动员对识别停止信号和加工消耗的时间少，占用的心理资源较多。

3.3 网球运动员错误纠正的最佳抑制时间区域

从ERP结果可以看出，在停止信号呈现后的170～270 ms左右，两组被试均诱发P2成分。针对性研究P2成分后发现，P2成分存在时间信息加工，P2阶段的注意调节可能对时间知觉有所影响［11］。本研究中，给予被试的停止信号刺激为听觉刺激，停止信号的呈现与刺激信号的呈现之间的时间间隔有较短的100 ms、适中的250 ms和较长的400 ms三种不同情况。结果显示，SOA为250 ms时，专家组和新手组峰潜伏期呈现最大差异，推测高水平网球运动员对反应刺激后250 ms左右呈现的停止信号最敏感。前人研究［12］结果发现，网球运动员从引拍到击球后球离开球拍的时间约250 ms，这一过程可以获取对手完整的击球动作，并以此做出合理的反应。在网球比赛中，获取信息越多，越有利于做出正确决策，但也意味着对可能出现的错误反应进行抑制的成功率越低。因此，在多年训练和比赛中，网球运动员需要权衡信息获取及行为纠正的合理时间范围，即能获得最多有效信息，又能为可能出现的错误行为进行抑制和纠正的时间。综上，250 ms左右可能是网球运动员进行错误纠正的最佳抑制时区。

4 总结

高水平网球运动员反应抑制能力较强，其优势表现在对停止信号的激活速度快，唤醒程度高，引起的参与注意资源多。这一特点可能源于高水平运动员多年的专业训练经验。

网球运动员存在纠正错误的最佳抑制时间区域。在SOA为250 ms时高水平运动员与新手的峰潜伏期呈现出最大差异，表明250 ms左右可能是网球运动员进行错误纠正的最佳时间区域。

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