语言标签和自我关联对新颖客体类别知觉的影响*
2015-01-23刘思耘孟健欣
刘思耘 孟健欣
(青少年网络心理与行为教育部重点实验室; 华中师范大学心理学院, 武汉 430079)
1 前言
迄今为止, 研究者对语言与思维关系的争论逐步形成两派, 一派持语言普遍论(linguistic universalism)观点, 认为尽管不同语言在表层结构上具有多样性, 但其深层内容是一样的, 与人类的认知加工并无直接联系, 不会造成不同语言不同文化下人们不同的认知行为(Malt & Wolff, 2010); 另一派则持语言相对论(linguistic relativism)观点(Sapir, 1921; Whorf, 1956), 认为不同语言代表了不同的世界观, 语言间的巨大差异会导致人们体验及思维上的差异。持这两种观点的研究者用不同的方法在不同范围内分别找到了大量支持性证据, 其中对类别知觉的探讨是最主要的一部分。
类别知觉是指人们对于连续变化的客体刺激感知到的是非连续的、属于不同类别客体的一种现象, 如连续变化的可见光波在人类感知的方式下形成了界限分明的七种色彩(McCullough & Emmorey,2009)。在类别知觉过程中, 类别间客体的差异得到强化, 而类别内客体的差异则被弱化, 由此人们对类别间客体的感知要优于对类别内客体的感知, 即类别知觉效应(Goldstone & Hendrickson, 2010)。人类对很多客体的感知过程都存在类别知觉效应, 如颜色(如Gilbert, Regier, Kay, & Ivry, 2006)、线条(Franklin, Catherwood, Alvarez, & Axelsson, 2010)、音符和弦(Klein & Zatorre, 2011)、语音(Peng et al.,2010)、情绪面孔(如Fugate, 2013)等。
语言作为人类认知系统中特有的结构复杂的心理表征系统, 不仅是人际交流的重要媒介和工具,更是整个认知系统操纵各种心理表征并协调各个层次认知加工的工具(Gentner & Goldin-Meadow,2003)。探讨语言对类别知觉过程的影响有助于人们更好地了解语言在整个认知加工过程中, 特别是在初级认知加工过程中, 所起到的重要作用。
1.1 语言与类别知觉的关系
前人在探讨语言与类别知觉关系时, 发现了截然不同的两种结果:一种是语言对类别知觉没有影响; 而另一种则相反, 认为语言对类别知觉有显著的影响。这两种结果分别得到了不同实证研究的支持。
1.1.1 支持语言普遍论, 认为语言对类别知觉无影响的研究
早期研究者在幼儿及前语言阶段婴儿群体中就发现了类别知觉效应, 认为如果未习得语言的婴幼儿都可以表现出类别知觉效应, 那么该效应很有可能是不受语言影响的(Franklin & Davies, 2004;Franklin, Pilling, & Davies, 2005; Franklin, Clifford,Williamson, & Davies, 2005a, Franklin et al., 2005;Franklin, Drivonikou, Bevis, Davies, Kay, & Regier,2008; Ozturk, Shayan, Liszkowski, Majid, 2013)。在成人被试中也有研究者发现, 语言标签并未对类别知觉起到促进作用(Holmes & Wolff, 2012)。如Sauter等人比较了德语母语者和玛雅人母语者对愤怒和恶心情绪面孔的类别知觉反应, 其中玛雅语中并没有两个不同的词汇分别对应恶心和愤怒两种情绪,结果发现这两种被试对上述两种情绪及其它情绪均可做到类别知觉(Sauter, LeGuen, & Haun, 2011)。
分析这类研究的一个共性, 发现大部分由于被试(为婴幼儿)的特殊性, 研究中的数据采集也不同于很多其它相同主题的研究。如为了针对婴儿被试而采用习惯化范式(Franklin & Davies, 2004), 或者采用眼动技术(Franklin et al., 2005; Ozturk et al.,2013), 分析婴儿对同类或异类刺激注视时长是否有显著差异。进一步分析这两种研究范式所涉及的被试任务及所采集的数据类型, 可以发现, 无论是对新颖刺激做出新奇的反应, 还是注视点停留在差异性更大的刺激上多一些时间, 这些反应类型更多体现的是一种初期自动化知觉加工的结果。而早期知觉加工不受到语言因素的影响并不表示输入刺激在后期认知加工中不受语言因素的影响。当被试在测试中被要求完成的任务类型涉及更为复杂的后期认知加工时, 那么很有可能会出现不一样的结果。
1.1.2 支持语言相对论, 认为语言对类别知觉有影响的研究
尽管上述研究发现语言与类别知觉是相对独立的, 但更多的研究发现语言和类别知觉有着密不可分的关系。具体来说, 是语言中的语义类别扩大了客体类别间的差异而缩小了类别内的差距, 导致在一定程度上影响了人们对客体的知觉(Gumperz& Levinson, 1996)。研究者认为在类别知觉过程中,语言的标签作用使得类别知觉效应更加显著(如Gilbert et al., 2006; Roberson, Damjanovic, & Pilling,2007; Roberson, Pak, & Hanley, 2008)。
首先, 前人的研究发现, 如果某种语言用不同的符号标记出两个客体属于不同的类别, 则这种语言标签的作用似乎能够促进个体更好地对类别间和类别内客体进行再认和知觉判断(如:Roberson,Davies, & Davidoff, 2000; Roberson, Davidoff, Davies,& Shapiro, 2005; Lupyan, 2012; Lupyan, Rakison, &McClelland, 2007; Peng et al., 2010; Zhou et al., 2010),甚至在记忆上造成差异(Roberson & Davidoff, 2000)。这些研究通过对比不同母语者在类别知觉过程中的不同表现, 推断出语言标签在类别知觉中起到的重要作用, 相关证据来自于多个语言的母语者对相同材料进行类别知觉的不同表现(Roberson, Davies,& Davidoff, 2000; Roberson et al., 2005; Goldstein,Davidoff, & Roberson, 2009; Winawer et al., 2007;Roberson et al., 2008; 张积家, 刘丽红, 陈曦, 和秀梅,2008; 谢书书, 张积家, 和秀梅, 林娜, 肖二平, 2008;McCullough & Emmorey, 2009)。
研究者还利用视觉搜索范式发现了客体类别知觉的右视野优势效应, 该效应是语言对类别知觉影响的最直接体现。研究者认为由于语言加工的主要区域在左半球, 因此如果语言对类别知觉过程产生影响, 那么在左-右视野靶子刺激分别呈现的视觉搜索过程中, 右视野-左脑这个通道会由于得到语言的促进作用, 使得被试能更快地对类别间或类别内的客体做出判断, 即产生右视野优势效应(Gilbert et al., 2006; Gilbert, Regier, Kay, & Ivry, 2008;Paluy, Gilbert, Baldo, Dronkers, & Ivry, 2011)。而右视野优势的产生随着语言在人类婴幼儿时期的发展也有一个逐步变化的过程, 即婴幼儿在习得语言之前对类别知觉呈现出右脑优势效应(Franklin,Drivonikou, et al., 2008), 而随着语言的逐步习得, 其类别知觉加工的优势才逐步从右脑向语言加工所在区的左脑转移(Franklin, Drivonikou, et al., 2008)。
语言标签对类别知觉的影响不仅得到行为学研究结果的支持, 还得到大量来自认知神经机制研究的支持。研究者们通过采集脑电(EEG或ERP)和脑成像(MRI或 fMRI)的数据进一步验证了语言对类别知觉过程的影响。如ERP脑电研究发现, 负责语言加工的左半脑在刺激左/右视野呈现时能够产生更大波幅的 N2pc成分, 表明左半脑给予了刺激更多的注意分配, 刺激得到更强劲的加工(Liu, Li,et al., 2009; 姚树霞, 杨东, 齐森青, 雷燕, Ding,2012)。还有研究发现, 在语义上有差别(即类别间)的颜色会诱发视觉失匹配负波(vMMN), 而无差异的则不会(Thierry, Athanasopoulos, Wiggett, Dering,& Kuipers, 2009; Mo, Xu, Kay, & Tan, 2011)。
1.2 自我关联对客体类别知觉的影响
作为高度社会化的人类来说, 其思维的方式不仅仅只受到语言的影响, 还受到其它诸多来自社会和人格特质方面因素的影响, 如客体与自我关联的程度被发现有可能是影响类别知觉的重要影响因素。如Lupyan等人(2007)让被试在与客体建立高自我关联的情况下, 分别在有或无语言标签的条件下对新颖客体进行分类学习, 发现学习了语言标签的被试表现出了更好的分类能力。而Holmes和Wolff(2012)在研究中仅仅是要求被试对毫无意义的新颖图片进行分类, 新颖的客体与被试自我之间毫无关联, 被试在学习或未学习新颖客体语言标签的条件下完成视觉搜索任务, 结果并未发现两组被试的类别知觉效应有显著差异。由此可推断出, 这两个研究结果的差异很可能是由于一个研究操纵了客体与自我的关联, 而另一个则没有。自我在类别知觉过程中有可能起到重要影响作用。但 Lupyan等人(2007)的研究并没有系统地操纵自我关联与新颖客体之间的关系, 原因在于作者在该研究中的主要目的是探讨冗余的语言标签是否会促进新颖客体分类的学习, 而且作者让被试与新颖客体建立高自我关联是促使被试进行类别学习的一种手段, 自我关联并不是作者探讨的重点。因此, 自我关联与新颖客体类别之间的关系本质还不是很清晰。
早期研究(Klein & Loftus, 1988; Klein, Rozendal,& Cosmides, 2002; Rogers, Kuiper, & Kirker, 1977)发现, 自我的意识一旦参与到个体的信息加工过程,其加工的模式和效率都会有所不同, 即出现自我参照效应(self-reference effect), 如记忆效果会明显得到提升。后期多个研究为自我参照效应提供了支持性证据(Kesebir & Oishi, 2010; Kim & Johnson, 2012;Sui, He, & Humphreys, 2012; Turk et al., 2011)。研究者认为这是因为与自我关联程度高的加工伴随有独特的动机和情感意义(袁翠平, 卢光明, 2010), 或伴随出现自我意识(Ma & Han, 2010), 从而促进个体对这些信息的反应。
研究者们还从神经机制的角度去探讨自我的加工脑区, 发现了相关的主要大脑结构及其分布状况。其中有研究发现, 关于自我的神经机制是广泛分布于左、右脑区的(Northoff et al., 2006; 程蕾, 陈熙海, 黄希庭, 2011; 杨帅, 黄希庭, 傅于玲, 2012),个体所表征的关于自我的大部分信息都是全脑表达的(Powell, Macrae, Cloutier, Metcalfe, & Mitchell,2010), 这一点与语言加工的脑区分布是不同的。
1.3 问题提出及研究假设
在前人的相关研究中, 越来越多的证据表明语言标签对客体类别知觉的影响是显著的、稳定的,但同时也有研究对这个结论不断提出了质疑, 并提供了确切的数据进行反驳。如果说人类在习得语言之前其类别知觉加工系统已经形成, 当习得语言后,语言逐步对这个过程产生了影响, 而且这个影响最终发生在早期无意识阶段(Mo et al., 2011), 即达到高度自动化程度, 那么在语言标签形成的初期, 语言对类别知觉的影响应该有一个从控制性加工逐步转变成自动加工的过程, 其影响力也是由小变大的, 但对于这个过程似乎前人的研究中还未涉及到。因此, 现在还不清楚语言标签的表征在形成的初期是否会对类别知觉产生影响或产生何种程度的影响, 这个影响过程是否是一个随着表征程度逐步稳定而趋于显著的过程。尽管前人采用不同的技术手段和实验范式, 从多个角度为语言相对论提供了大量支持性证据, 但毕竟还是有些证据显示语言在类别知觉过程中的影响力是缺失的, 由此推断语言在整个认知加工的过程中应该呈现一种动态的影响模式, 而不是固定不变的。
在前人研究的基础之上, 当前研究从动态的角度探讨语言标签的不同表征程度是否会对类别知觉有不同的影响; 同时, 根据前文的分析, 自我很可能也是影响类别知觉的因素之一, 因此将语言与自我这两个因素放在一起进行观察, 可以进一步揭示语言与其它因素综合影响类别知觉过程的机制。这样做的目的是, 首先, 前人在探讨类别知觉过程中很少将语言与其它影响因素综合起来进行观察,而在现实情况下, 任何的认知加工都掺杂了复杂的多个影响因素; 其次, 如果类别知觉会受到来自高级认知层面的语言的影响, 那么很有可能也会受到其它抽象概念的影响, 那么在与其它因素产生交互的过程中, 语言的影响力又是如何表现的呢?该结果将有助于人们更好地理解语言与类别知觉的关系本质。
鉴于此, 当前研究将围绕个体在新颖客体类别学习过程中与客体、语言标签产生的不同关系提出以下3个假设:
第一, 语言标签与客体之间不同的表征程度对类别知觉过程有影响。
第二, 语言标签表征程度较低情况下, 客体与自我关联程度高的对类别知觉的影响更大。
第三, 语言标签表征程度较高情况下, 语言标签和自我关联两个因素对客体类别知觉均有影响,但语言标签的影响作用更大。由于前人大量研究显示语言标签对类别知觉是有影响的, 而且采用的语言标签都是表征程度高且相对稳定的, 如熟悉的颜色的名字, 熟悉客体的名字等; 而仅仅只有Lupyan等人(2007)及Holmes和Wolff (2012)两个研究的结果发现了自我对类别知觉的影响。因此, 从前人研究的范围和深度来预测, 语言的影响力有可能更大、更稳定, 这也是在假设中预测语言标签的影响力更大的主要原因。
2 实验前测:研究材料的测评及筛选
2.1 前测目的
由于整个研究均采用连续变化的新颖客体, 但前人在探讨连续变化的客体类别知觉时仅采用了颜色, 因此为了确保实验所选的材料刺激在类别学习之后会产生典型的类别知觉效应, 所以首先对所制作的材料进行了前测。同时, 在这个前测过程中,由于被试所学习的客体未被赋予任何语言标签或其它社会意义, 因此对于被试来说, 其分类判断的标准应该主要是客体本身所展示的不同的特征, 即形状上的差异。也就是说, 被试必须要能够根据一系列客体在形状上的差异就可以把它们区分成两种类别, 产生明显的类别知觉效应。而在后面正式实验中, 这一系列客体被赋予了某种语言标签, 具备了某种与人有关的社会意义。在这种情况下, 被试进行类别判断的标准除了形状上的差异之外, 还有语言标签所带来的差异。
2.2 前测方法
2.2.1 被试
招募大学生被试10名, 均为右利手, 母语为汉语, 且视力或矫正视力正常。每位被试完成实验后均可获得精美礼品一份。
2.2.2 实验材料
原始图片下载自卡内基梅隆大学相关网址(www.tarrlab.org)中的新异物体刺激 Greeble Generator。原始图片材料原本是红色, 经过灰白处理之后, 再使用专门软件(Abrosoft FantaMorph,www.fantamorph.com)制作成两个新颖客体之间连续等距渐变的 12张图片(Fugate, Gouzoules, &Barrett, 2010), 相邻图片无论是类别内还是类别间的差异都是相等的(如图1)。这12张新颖的图片是使用软件(AbrosoftFantaMorph, www.fantamorph.com)在两个原始图片的基础上制作成连续等距渐变的12张图片。其中1至6的新颖图片更多是基于同一个客体, 因此相互间为类别内关系; 而7至12则更多基于另一个客体, 因此相互间也为类别内关系。但1~6中的任意一张图片和7~12中的任意一张图片则为类别间的关系。这12张图片两两间类别内、类别间关系是由它们的原始图片决定的。
2.2.3 实验设计
采用(客体类别:类别间vs.类别内)单因素设计,因变量为被试判断刺激所在视野的反应时。
2.2.4 实验程序
采用 E-Prime 2.0软件对实验设计进行编程,整个实验流程在电脑上进行。被试端坐于实验室中,与电脑屏幕保持合适距离, 屏幕中央位置与被试视线平齐。实验分为两个阶段:类别学习阶段和测试阶段。类别学习阶段的主要目的是为了让被试学习并掌握新颖客体的不同类别。在类别学习阶段之前先给被试同时呈现两个类别客体的典型图片, 让被试熟悉图片, 并告知被试每类客体都有多张不同图片。熟悉过后实验开始。12张图片将单个随机出现,被试快而准确的按键判断所出现的图片属于哪一类, 并按左、右键进行反应。每张图片呈现前有1 s的“+”注视点呈现时间, 随后图片呈现3 s。被试在3 s内做出反应的话, 则程序自动跳转到下一个试次。每次按键后屏幕上将会出现反馈(300 ms)。如果被试反应错误或未及时反应, 则随后原图会再呈现一次(700 ms), 被试熟悉过刚才看到的图片后才进入下一个试次。每两个试次间的空屏时间为500 ms。每个实验单元包含 12个试次, 连续渐变的每个客体图片均只出现一次。直到某个实验单元中的正确率达到 100%, 屏幕上才显示类别学习阶段结束, 被试停止学习进入测试阶段。类别学习阶段的实验流程图见图2。
图1 新颖连续渐变剪影图形
图2 类别学习阶段实验流程图
在测试阶段, 被试完成类别判断的经典视觉搜索任务(见Gilbert et al., 2006) (如图3)。为确保目标刺激投射在大脑的半侧, 搜索圈的视角设定为 8.5至10度, 偏心视角为4.25至5度(蔡厚德, 1999)。被试的眼睛与屏幕距离得到控制, 以确保靶子刺激分别投射到左右视野。被试需要在快速呈现的搜索圈中判断不同的那一张图片是在左侧(“1”或“2”的位置)还是右侧(“3”或“4”的位置), 并按键盘上相应的“左”、“右”键反应。
图3 视觉搜索圈
实验流程如下:首先屏幕中央呈现一个红色的“+”,紧接着快速呈现一个图片圈, 要求被试在实验中始终保持对图片圈中央“+”的注视, 不随意转移目光。搜索圈消失后尽量快而准确的做出判断, 按键反应之后“+”消失, 进入下一个判断任务。测试阶段的实验流程图见图4。每个实验单元的试次设置具体如下:选取 4对图片作为制作图片圈的原始图片, 类别内和类别间各2种。每个图片均要充当一次目标和分心刺激,因此产生 8种搭配情况。此外, 由于靶子刺激会出现在4个不同的位置上, 因此在原来8种搭配的基础上共产生32种搭配。每种情况再重复6次, 那么每个被试总共需要完成192个试次。整个实验被均衡切分成三部分, 每完成一部分被试休息一次。
2.3 结果分析
图4 测试阶段实验流程图
被招募的 10名参与前测的被试中有一名因测试阶段正确率低于50%而被剔除, 最终有9份有效数据进入统计分析。运用SPSS 17.0对被试的类别变量(类别间vs. 类别内)进行t检验, 发现类别的主效应显著(t(8) = 2.63, p = 0.03), 被试对图片类别间的反应显著快于类别内图片刺激的反应, 表明所制作的新颖客体在类别学习后可以产生经典类别知觉效应。
3 实验1:语言标签表征的不同程度对新颖客体类别知觉的影响
3.1 实验目的
探讨语言标签的不同表征程度对新颖客体的类别知觉效应的影响。通过操纵两组不同被试学习新颖客体语言标签的次数, 使新颖客体的语言标签在两组被试中的表征程度不一样, 从而将被试分成语言标签表征程度高和表征程度低的两个组。实验1的假设是, 如果语言标签的表征程度对类别知觉效应有影响, 那么两组被试在类别知觉过程中的表现应该是不一样的:语言标签表征程度高的被试会表现出更为显著的类别知觉效应。
3.2 实验方法
3.2.1 被试
招募大学生被试34 名(男性9名, 女性25名,平均年龄 23.4), 均为右利手, 母语为汉语, 且视力或矫正视力正常。每位被试完成实验后均可获得精美礼品一份。
3.2.2 实验材料
图片材料为在前测中测试好的图片。而语言标签则通过问卷测评在10名被试中对12个超低频字和 12个普通低频字进行了识别测试。最终根据笔画数、结构和音节等多方面考虑, 选取了识别率均为 0的两个字“圥”和“丮”, 并告诉被试这两个字分别念 lí和 jǐ。
3.2.3 实验设计
采用2(语言标签学习程度:高vs.低)×2(客体类别:类别间vs.类别内)×2(视野:左vs.右)三因素混合设计。其中语言标签学习程度为被试间变量, 客体类别和视野为被试内变量。因变量为被试判断靶子刺激所在视野的反应时。
本实验采用与预实验中相同的视觉搜索研究范式。与预实验不同的是, 在类别学习之后、视觉搜索任务之前插入语言标签学习任务。语言标签学习分高、低两种表征程度在被试间进行, 其中语言标签低表征程度学习组的被试对每个客体的名称学习2遍, 而语言标签高表征程度学习组的被试对每个客体的名称学习7遍。在实验1中, 类别学习阶段和测试阶段的视觉搜索任务要求与预实验相同。
3.2.4 实验程序
采用 E-Prime 2.0软件对实验设计进行编程,整个实验流程在电脑上进行。实验分3个阶段:类别学习阶段, 标签学习阶段和测试阶段。类别学习和测试阶段过程和前测中一样。
在语言标签学习阶段, 首先告知被试两类图片各自的名字(“圥”和“丮”), 要求被试认真学习并记住它们相应的名称。实验开始时, 首先屏幕中央出现一个红色的注视点“+” (1000 ms), 随后出现一张图片(1000 ms), 同时下方呈现其相应的语言标签名称。要求被试尽量快而准确地判断名称是否与图片相匹配, 并按“是”或“否”键进行反应。如被试未在图片出现后3 s内做出反应, 则程序自动跳转到下一个试次。每次按键后无论对错, 屏幕上将立即出现反馈(300 ms)。每两个试次间的空屏时间为200 ms。语言标签学习阶段的实验流程图见图5。每个实验单元12个试次, 每张图片出现1次。被试每学习晚所有图片后休息一次, 休息时屏幕中呈现正确匹配的客体和语言标签。语言标签学习程度高的被试组对每个客体的标签学习 7遍,语言标签学习程度低的被试组对每个客体标签学习2遍。
3.3 结果分析
图5 语言标签学习阶段实验流程图
本实验中类别学习与标签学习阶段均未剔除数据, 而测试阶段视觉搜索任务中的正确率和反应时的极端数据处理标准如下:首先, 测试阶段正确率方面:为了排除被试猜测判断, 根据二项分布定律, 删除正确个数为108以下的被试数据。猜对与猜错的概率p和q均为0.5, n = 192, 根据公式:N =u+1.645α (u = np = 96,α 的平方 = npq)得出完全凭猜测猜对108次以下的概率为95%, 因此将剔除正确率低于108/192 = 0.56的被试数据。同时测试阶段反应时方面:也将反应时低于20 ms和超过3000 ms的极端反应时试次进行了剔除。
数据经整理后共有 34份有效数据进入统计分析, 高、低标签学习条件下各17名被试。运用SPSS 17.0软件首先进行2(标签学习程度:高vs.低)×2(客体类别:类别间vs.类别内)×2(视野:左vs.右)的三因素ANOVA分析。重复测量的方差分析发现, 标签学习程度、客体类别和左、右视野三者之间交互作用显著, F(1,32) = 4.79, p = 0.036, η= 0.13。进一步进行简单交互效应分析发现, 低标签学习组的客体类别(类别间 vs.类别内)和视野(左 vs.右)的交互作用不显著, F(1,32) = 0.08, p = 0.77, η= 0.01; 而高标签学习组的客体类别(类别间 vs.类别内)和视野(左vs.右)的交互作用则显著, F(1,16) = 7.43, p =0.015, η= 0.32。在高标签学习条件下, 客体类别:(类别间 vs.类别内)与视野:(左 vs.右)的反应时的交互作用显著, F(1,32) = 7.87, p = 0.008, η= 0.20。进一步进行简单简单效应分析得出:在左视野中, 被试对类别间目标刺激的平均反应时显著快于类别内, F(1,33) = 5.05, p = 0.031, η= 0.13; 右视野中,被试对类别间目标刺激的平均反应时要比类别内的快, F(1,33) = 17.68, p < 0.001, η= 0.35。表明标签学习程度较高条件下产生了类别知觉右视野优势效应(见图6)。
图6 高、低语言标签学习程度下类别知觉平均反应时(ms)
此外, 在标签学习阶段, 高标签学习组被试的第七遍正确率(71.1%)显著高于低标签学习组被试的第二遍正确率(57.8%), t = 2.47, p = 0.019。客体类别知觉的主效应非常显著, F(1,30) = 23.50, p < 0.001,η= 0.42。在低标签学习条件下[F(1,16) = 5.83, p =0.028, η= 0.27]和高标签学习条件下均分别显著[F(1,16) = 34.21, p < 0.001, η= 0.68], 即无论语言标签学习情况, 类别间的判断总是优于类别内的判断。
3.4 讨论
实验1的结果证实了实验的假设, 即高、低不同语言标签表征程度的被试在类别知觉过程中有不同的表现, 只有语言标签表征程度较高的被试出现了右视野优势效应。但同时也发现, 增强客体与语言标签的表征强度只能促进右视野类别间客体的辨别能力, 对类别内客体辨认和左视野的辨别能力均不产生影响, 进一步表明语言通过左半大脑对客体类别知觉产生作用, 这在一定程度上支持了Sapir-Whorf的语言相对论假设。
实验1单独考察了语言对类别知觉的影响, 在接下来的实验中, 将观察语言与其它因素(自我关联)交互影响类别知觉的过程。但为了更好地观察这两者的交互作用, 首先单独观察自我关联程度对类别知觉的影响。
4 实验2:客体与自我不同关联程度对类别知觉的影响:语言标签表征较低情况下的探讨
4.1 实验目的
探讨在新颖客体标签表征程度低的条件下, 被分类客体与自我的关联程度与类别知觉效应及右视野优势效应的关系。前人在探讨语言标签对类别知觉影响的研究中得到不同结论, 如当客体涉及自我关联时, 其类别知觉会得到促进(Lupyan et al.,2007); 而当客体与自我无关时, 有无语言标签的学习结果均无显著差异(Holmes & Wolff, 2012)。导致结论不一致的原因有可能是由于客体与自我关联程度在两个实验中并未得到统一处理的缘故所致。因此, 在实验 2中, 语言标签的表征程度被控制在一个相对较低的水平, 自我与客体知觉的关联程度得到相对独立地系统地操纵, 以期观察到类别知觉效应如何受到自我关联的影响。
4.2 实验方法
4.2.1 被试
招募大学生被试30名(男性10名, 女性20名,平均年龄22.6)。被试均为右利手, 且母语为汉语。所有被试视力或矫正视力正常。每位被试完成实验后均可获得精美礼品一份。
4.2.2 实验材料
通过谷歌搜索引擎找到代表被试自我及外星人研究专家的人形剪影图片, 而语言标签材料(“圥”和“丮”)和外星人图片材料则与实验1相同。
4.2.3 实验设计
采用 2(客体与自我的关联程度:高 vs. 低) ×2(客体类别:类别间 vs.类别内) × 2(视野:左 vs.右)三因素混合设计。其中客体与自我关联程度为被试间变量, 客体类别和视野为被试内变量。因变量为被试判断刺激所在视野的反应时。
4.2.4 实验程序
实验2分为3个部分:类别学习阶段、标签学习阶段和测试阶段。其中标签学习阶段和实验1中的低表征程度语言标签学习阶段相同, 测试阶段与前测中的测试阶段相同。而在类别学习阶段则在前测中的类别学习基础上融合了不同程度的自我意识信息。
在高自我关联程度诱导条件中, 要求被试根据指导语想象这样的一个情景:“地球即将毁灭, 科学家及时寻找到另一个适合人类居住的星球, 人类开始逐渐往该星球迁移。而你刚刚抵达星球, 得知星球上有两种外星人, 其中一种是安全型较友好的,人类可以靠近; 另一种是危险型, 遇到就会对人类会发起致命攻击, 所以见到了必须远离。你只知道两种外星人的样貌, 而不清楚哪种是安全的, 哪种是危险的。为了在星球上生存下去, 被试必须学会辨认出哪种外星人是安全友好可以靠近的, 哪一种又是危险需要远离的” (见图7)。在实验过程中, 首先出现一个外星人(即前测中选取的新颖图片), 紧接着一个代表人的人形剪影随机出现在外星人左边或右边, 该人形剪影代表被试的虚拟自我。要求被试通过在键盘上按“←”键或“→”键来控制自己是远离还是亲近所呈现的外星人。主试事先并不告诉被试哪种外星人是友好的、哪种是致命的, 需要被试亲自通过尝试及得到的反馈逐步学习到。
在低自我关联程度诱导条件中, 被试读到的指导语基本与高自我关联条件下相同, 唯一不同之处在于, 不是被试自己而是一位外星人研究专家来到了外星球, 这位专家必须对外星人进行安全型和危险型的分类工作。被试在屏幕上控制的人形剪影为他人(外星人研究科学家)而并非自我。被试的任务和具体实验流程与高自我关联条件下的类别学习阶段完全相同(见图8)。
图7 自我关联学习阶段使用的材料
图8 高、低语言标签学习程度下类别知觉平均反应时(ms)
每个实验单元中的 12张客体图片均将单个随机出现一次, 每一个都判断正确后类别学习阶段才能结束, 否则被试将再学习一遍直到某一个实验单元正确率达到100%才进入语言标签学习阶段。
4.3 结果分析
在本实验中, 类别学习与标签学习阶段产生的数据均有效, 没有数据被剔除。而在测试阶段视觉搜索任务中, 正确率和反应时的极端数据处理标准如实验1。数据经初步整理后发现, 参与实验的30名被试中有2名被试因测试阶段正确率过低, 其相应数据被剔除, 最后总共有 28份有效数据进入统计分析。采用SPSS 17.0软件对数据进行重复测量方差分析发现, 客体类别和客体与自我的关联程度的交互作用显著, F(1,26) = 5.77, p = 0.024, η=0.18; 客体类别的主效应显著, F(1,26) = 21.94, p <0.001, η= 0.46。对类别与自我关联程度的交互作用做简单效应分析发现, 在低自我关联程度下, 被试并未产生类别知觉效应, F(1,26) = 2.60, p = 0.12,η= 0.09; 而在高自我关联程度下才产生了显著的类别知觉效应, F(1,26) = 25.11, p<0.001, η=0.49。但在两种关联程度条件下均未产生右视野优势效应(见图9)。
4.4 讨论
图9 语言标签表征程度低时, 高、低自我关联不同程度条件下类别知觉平均反应时(ms)
实验2结果表明, 在控制语言标签表征程度较低的情况下, 当客体与自我关联程度较高时, 被试表现出了非常显著的类别知觉效应, 即客体类别间的辨认优于类别内的辨认; 而当客体与自我关联程度较低时却未出现类别知觉效应。研究还发现, 相对于低自我关联条件下的被试, 高自我关联条件下的被试对类别间目标刺激的辨别更快了, 且对类别内的目标刺激辨别变慢了。这似乎表明自我关联不仅增加了被试对类别间刺激的心理差异且进一步模糊了被试对类别内刺激的心理差异。这一点与前人对自我意识的探讨结果较为一致, 表明由于自我关联导致了自我意识的提升, 使得个体的内向注意力增大, 从而进一步使得类别间的心理差异放大,类别内的心理差异缩小。同时这一点与语言标签对类别知觉的影响是不同的, 语言标签在表征程度高的情况下并没有进一步模糊类别内客体间的差异,也没有进一步放大类别间客体间的差异, 表明语言标签和自我关联对类别知觉的影响本质是不同的。
同时前人多个研究表明, 大脑关于自我觉知的神经机制是同时分布于大脑的左右半球多个区域的(Northoff et al., 2006; 程蕾等, 2011; 杨帅, 黄希庭, 傅于玲, 2012), 并未出现大脑偏侧化表征的现象, 因此实验2没有发现左或右视野优势效应与自我的脑机制研究结果是一致的。
5 实验3:客体与自我不同关联程度对类别知觉的影响:语言标签表征较高情况下的探讨
5.1 实验目的
实验 2结果表明, 当语言标签作用不显著时,高自我关联程度的类别知觉效应是显著的, 自我意识对新颖客体的类别知觉有显著影响效果。但实验2并未探讨当语言标签也对客体的类别知觉有影响时, 自我与客体的关联程度和语言标签的表征程度如何起到一个交互的作用。实验3假设在语言标签表征程度较高情况下, 当语言标签和自我关联程度同时参与作用时, 语言标签和自我关联两个因素对客体类别知觉均有影响, 但语言标签的影响作用会更大。
5.2 实验方法
5.2.1 被试
37名大学生被试(男性20名, 女性17名, 平均年龄21.9), 均为右利手, 母语为汉语, 且视力或矫正视力正常。每位被试完成实验后获得精美礼品一份。
5.2.2 实验材料
与实验2相同。
5.2.3 实验设计
采用2(标签自我关联程度:高vs. 低)×2(客体类别:类别间vs.类别内)×2(视野:左vs.右)三因素混合设计。其中客体与自我的关联程度为被试间变量, 客体类别和视野为被试内变量。因变量为被试判断刺激所在视野的反应时。
5.2.4 实验程序
实验3的3个部分与实验2基本相同, 所不同的是语言的标签学习阶段是学习7遍的高程度语言标签表征, 而不是学习2遍的低程度语言标签表征。
5.3 结果分析
在本实验中, 类别学习与标签学习阶段所产生的数据均有效, 而在测试阶段视觉搜索任务中, 正确率和反应时的极端数据处理标准如实验1。数据经初步整理后发现, 在所招募的 37名被试中有 1名被试在测试阶段的正确率过低, 其相应数据被剔除, 最后共有 36份有效数据(高、低标签学习条件下各 18名被试)进入最终的统计分析。采用 SPSS 17.0软件对有效数据进行重复测量的方差分析, 发现客体类别和视野的交互作用显著, F(1,34) = 4.42,p = 0.043, η= 0.12。 对类别与视野的交互作用做进一步简单效应分析, 发现左、右视野分别产生了显著的类别知觉效应[F左视野(1,34) = 28.60, p <0.001, η= 0.46; F 右视野(1,34) = 35.62, p < 0.001,η= 0.51]。其中左视野中类别间的反应时比类别内的快 65 ms, 右视野中类别间的反应时比类别内的快 104 ms, 从某种程度上来说右视野的判断更具优势, 将左右视野类别内与类别间的平均反应时差值进行 t检验, 结果发现两者差异显著, t(35) =–2.11, p = 0.04。客体类别的主效应显著[F(1,34) =50.03, p < 0.001, η= 0.59], 即类别间的辨别比类别内的要快, 而左、右视野的主效应并不显著[F(1,34) = 1.07, p = 0.31, η= 0.03], 这可能是由于在低自我关联中左视野的类别内和类别间的差异不够大所致。另外, 自我关联程度这个变量与客体类别[F(1,34) = 1.84, p = 0.18, η= 0.05]和左、右视野[F(1,34) = 0.05, p = 0.82, η= 0.002]这两个变量均未产生交互作用, 其主效应也不显著, F(1,34) =0.16, p = 0.69, η= 0.01 (见图10)。
图10 语言标签表征程度高时, 高、低自我关联不同程度条件下类别知觉平均反应时(ms)
5.4 讨论
在实验 2中(语言标签表征程度低的情况下),在低自我关联条件下被试并没有表现出类别知觉效应, 即类别间的辨认并不占优势; 而在高自我关联条件下, 客体类别知觉效应才显示出来, 即类别间的辨别明显优于类别内的辨认。但在实验3中(语言标签表征程度高的情况下), 由于自我关联主效应并不显著, 且只发现客体类别与左、右视野两因素交互作用显著, 表明自我关联无论高低, 右视野的类别间辨认要优于左视野的类别内辨认。但由于左、右视野并未表现出主效应, 而客体类别的主效应是显著的, 因此右视野的类别知觉优势效应并没有表现得很明显。这有可能是因为语言标签的高表征程度在低自我关联条件下的作用促进了右视野的类别知觉效应, 而在高自我关联条件下, 客体与自我之间的高关联又促进了左视野的类别知觉效应, 缩小了与右视野类别知觉之间的差异。同时,对比实验2在低自我关联条件下类别知觉效应不显著, 高表征程度的语言标签在实验3的低自我关联条件下的作用使得类别间的辨认比类别内的辨认更具优势。因此, 综合来看, 语言标签和自我关联对类别知觉的影响并不是两者相互简单叠加, 而是相互间制约权衡的结果。
但自我关联和语言标签影响力未能叠加的原因并不能通过这个研究来得到确定, 这可能有两种原因:一个是两个影响因素在类别知觉过程中有可能会损耗认知资源, 如两种力量的权衡过程, 从而导致这两个影响力大打折扣; 另一个是当两个强有力的因素存在时, 只有一个因素起到主要作用。对于这个问题的本质, 还有待将来进一步的研究和探讨。
6 总讨论
当前研究就类别知觉过程中语言标签表征程度的影响进行了较为深入的探讨。同时, 为了进一步揭示语言标签对客体类别知觉影响的本质, 引入客体的自我关联变量, 并将语言标签和自我关联放在一起观察两者的交互作用, 以更好地探讨语言标签和其它变量如何共同影响客体的类别知觉过程。在观察语言标签的影响力时, 选择渐变等距的新颖客体作为类别知觉的对象, 以最大的限度接近前人对颜色的研究过程。
当前研究设计了3个实验。实验1首先探讨了语言标签的不同表征程度对新颖客体类别知觉效应的影响, 结果发现仅当语言标签表征程度高时,被试才表现出显著的右视野优势效应。该结果虽然总体上支持了语言对类别知觉影响的假设, 但也指出一个客体在和一个语言标签建立关联的初期, 语言标签对该客体的类别知觉的影响是微乎其微的。只有当该客体的语言标签表征相对稳定之后, 才会开始对其类别知觉产生影响。
实验2在语言标签表征程度较低情况下探讨客体与自我之间的不同关联程度如何影响客体类别知觉。该实验结果发现当个体与客体建立自我关联时, 其对客体的类别知觉显著受到自我意识的影响,即出现了类别知觉效应, 且类别间刺激的心理差异进一步扩大, 类别内刺激的心理差异被进一步缩小。而当自我关联较低时, 客体则没有表现出类别知觉效应。但实验2并未发现右视野优势效应, 这一点应该与自我并未出现大脑偏侧化现象、且在大脑左/右均有分布有关。
实验3探讨在语言标签表征较高条件下, 客体与自我的不同关联程度对类别知觉产生的影响。结果显示当语言标签和自我同时作用于客体类别知觉时, 两个变量同时对客体类别知觉产生影响。与实验1结果不同的是, 尽管语言标签表征程度与实验1中的一样, 但右视野优势效应并没有很明显地表现出来, 只发现右视野的类别间辨别力比左视野的类别内辨别力有显著优势, 表明语言标签和自我关联在共同对类别知觉起作用。与实验2结果不同的是, 该实验中自我关联的高低在类别知觉上没有表现出差异, 进一步表明语言标签和自我关联对类别知觉起到一种联合作用。
6.1 语言标签对类别知觉过程的影响
对于语言标签与类别知觉的关系, 持语言普遍论者认为既然类别知觉可以脱离语言而存在, 那么这两者之间应该就没有必然的联系。对这一论点的大部分证据来自于语言仍处于发展期的婴幼儿被试, 少量来自成人情绪类别知觉的研究。但是, 由于人的高度社会化属性, 语言的发展是必然, 且语言的加工在后期人的社会化过程中不断得到强化而变得越来越自动化。语言加工的这种逐步自动化属性使得它最终在整个认知加工过程中得到优先处理并进一步影响其它加工过程(如经典的 Stroop效应), 这一点从前人探讨语言与类别知觉关系时分化成两派不同的观点得到了印证。
对于认为语言标签对类别知觉没有影响的研究者来说, 他们所招募的被试大多数是语言系统仍处于发展期的婴幼儿, 其语言系统的建构并不成熟、完整, 其加工还远未达到自动化程度, 因此相比其它信息的认知加工并不占据优势, 还无法构成对其它认知加工的影响。而对于语言系统发展完善的成人来说, 语言符号加工的高度自动化使得语言不可避免参与到其它认知加工的过程中, 毕竟语言符号或者概念的建构是基于初级的感知觉加工(Barsalou, 1999, 2008), 且两者在神经加工机制上享有共同的通道和激活脑区(Niedenthal, Barsalou,Winkielman, Krauth-Gruber, & Ric, 2005; Niedenthal,Winkielman, Mondillon, & Vermeulen, 2009), 因此认知加工的这种自上而下的加工属性决定了语言符号影响的必然性, 这与大量支持语言影响类别知觉过程的研究结果是一致的。因此可以说, 前人发现的所谓的相互矛盾的证据实际上是统一的, 符合人的语言发展和影响的规律的。
当前的这个研究则从动态的角度在线观察到了语言对类别知觉影响的变化过程, 即当语言标签的表征程度较低, 其加工速度还不够快时, 其对类别知觉的影响是非常有限的; 而当语言标签的表征程度较高, 其加工速度足够自动化时, 其对类别知觉的影响则会显现出来。
至于有研究者发现成人在情绪的类别知觉过程中并未发现语言标签的影响作用, 这很有可能是因为涉及情绪信息加工的脑区主要位于边缘系统的杏仁核, 而涉及语言符号加工的脑区则在大脑皮层, 这与其他研究者所探讨的客体类别知觉过程(如颜色, 线条, 音符等)主要也位于大脑皮层是有区别的。情绪信息的加工既然在脑机制分布上独立于语言符号加工的脑区, 那么其与在大脑皮层进行的认知加工过程也很有可能是相对独立的。从进化的角度来看, 人类对情绪面孔的识别应该早于语言的加工和表征, 且前者对人类生存更具重要意义,其在生理结构和加工上的独立性可以使其可以得到相对完善的保护。因此人类的情绪加工系统相对独立于其它信息的加工(Sauter et al., 2011)是符合生物进化要求和规律的, 但这个证据不能用来否定语言系统对其它在大脑皮层完成的认知加工的影响。
6.2 自我关联对类别知觉过程的影响
前人研究发现, 人类自我意识的能力和程度会影响到人的行为、判断及心理健康(Wheeler, Morrison,DeMarree, & Petty, 2008), 而探讨自我意识问题的研究者一直对自我意识在认知加工过程中的影响的本质感兴趣(Klein & Loftus, 1988; Ma & Han,2010; Symons & Johnson, 1997; Wang, Zhang, & Sui,2011)。当前研究发现, 自我关联对类别知觉有影响,能够产生类别知觉效应, 且相比于非自我关联条件进一步扩大了类别间的心理差异、缩小了类别内的心理差异, 表明自我关联所导致的自我意识的增强,很有可能是通过注意力内向化导向的方式使得类别知觉过程在心理上的认知消耗减小, 从而使类别知觉过程变得更容易。
同时当前研究发现, 自我关联与语言标签共同对类别知觉产生影响, 且两者的影响作用呈现权衡较量结果, 并非简单作用力的叠加。该结果表明:(1)在探讨语言对其它认知加工影响的时候, 有必要考虑除语言以外的其它影响因素的存在。由于语言并不是现实生活中唯一对认知加工过程有显著影响的一个因素, 综合考虑其它因素与语言的交互作用是语言认知研究更具生态效应的一个标志。(2)根据前人研究发现, 自我意识对自动化的认知加工是有影响的。那么自我意识在激活过程中, 很有可能同时激活了与自我相关的概念表征, 而自我概念表征的激活意味着相关语言符号的激活, 从而产生类似语言标签的作用。这或许就是造成语言标签和自我关联对客体类别知觉的作用不是简单叠加, 而是有重叠的原因。
6.3 对外界因素影响类别知觉过程本质的思考
在人类所生存的客观世界中存在各种各样的客体, 这些客体之间的差别是多样化的, 有些在外形上有区别, 有些在属性或功能上有所不同; 有些差别很明显, 而有些差别则不易为人所察觉。人类在与这些不同客体的交互作用过程中, 为了更高效地处理外界的信息, 必然会动用各种资源来帮助自己更有效地对这些客体进行分类。也就是说, 在高级认知层面, 凡是与分类有关的过程都有可能对客体的类别知觉产生促进作用, 而语言标签的建立和自我意识产生的过程应该恰好都具备了这样的属性, 所以才导致它们在对客体类别知觉的过程中产生相似的促进作用。
首先, 根据前人对语言标签功能的研究, 语言标签可以从心理层面对任意两个被划分到不同类别的客体间的差异起到放大的作用, 这个作用从本质上来说是一种主观上的分类过程, 在两个差异不明显的客体知觉过程中显得尤为重要。人类在前语言阶段的婴儿时期就可以做到类别知觉, 表明客体的客观差异在足够明显时, 是不必依赖主观上的帮助来完成分类的。但在人类适应外部世界的过程中,有很多时候需要对客观差异不够明显或客观差异过大的一些客体进行类别的划分。针对前者, 人类要将看上去相似的两个客体分成两类; 而针对后者,则是要将看上去不怎么相似的两个客体分成一类。这时, 语言标签的作用在于放大前者的差异、缩小后者的差异, 使得前者的微小差异得到注意, 而后者的巨大差异得到忽略。语言的这种调节作用, 表明类别知觉过程融合了自上而下和自下而上的认知加工过程。
其次, 自我意识的过程实际上是将自我及与自我密切相关的因素和他人及任何其它外界因素进行分类的一个过程, 这一点从个体对自我和他人具有不同的表征结构和脑区激活模式就可以推断出来(Burris & Rempel, 2008; Dijksterhuis & Bargh, 2001;Macrae, & Roseveare, 2002; Mitchell, Macrae, & Banaji,2006; Ruby & Decety, 2001; 杨红升, 朱滢, 2004;Han et al., 2008; Heatherton et al., 2006; Jenkins &Mitchell, 2011; Kelley et al., 2002; Lombardo et al.,2010; Moran, Heatherton, & Kelley, 2009; Wu, Wang,He, Mao, & Zhang, 2010; Zhu, Zhang, Fan, & Han,2007)。因此可以说, 自我意识的过程在某种程度上也是一种分类的过程, 那么这个过程对外界客体的分类过程产生影响就不足为奇了。
而自我意识的产生对客体类别知觉产生促进作用而不是抑制作用, 其原因很可能在于当个体对所加工的信息进行自我关联之后, 会在随后的信息通达和记忆中会表现出显著优势(Klein & Loftus,1988; Ma & Han, 2010; Symons & Johnson, 1997;Wang et al., 2011)。前人(Vogeley & Fink, 2003)认为这种优势是由个体看待事物的视角所致。个体在自我关联之后, 他们看待事物的角度就变成了第一人称视角(the first-person perspective), 而这个视角位于个体基于自身为参照所建构的多模态体验空间的中心, 是自我意识形成的重要指标。而自我意识又与个体注意力内向化导向紧密相关, 自我意识越强, 则表明个体的内向注意力越强, 个体越不容易受到外界事物的干扰或启动(Dijksterhuis & van Knippenberg, 2000), 即自我意识的提升或降低会对行为的启动效应(prime-to-behavior effects)产生影响, 而且对自动化行为的影响也是多方面、多样化的(Wheeler et al., 2008)。综合这些研究结果, 可以推测出, 一旦将某个客体或事件自我关联之后,自我意识会随之提升, 这种自我意识的提升对同时进行的其它认知行为, 特别是已自动化的认知行为,产生促进作用。
7 结论
当前研究通过采用经典的视觉搜索范式, 从语言标签和客体的自我关联两个角度探讨了高级概念层面的信息对新颖客体类别知觉的影响。研究结果显示:(1)语言标签表征程度的增强可促进新颖客体类别知觉的右视野优势效应, 且这种优势只体现在对右视野类别间客体的辨别上。(2)客体与自我关联程度的提高会促进左、右视野的类别知觉效应;且不仅增大了类别间客体的心理差异, 还缩小了类别内客体的心理差异。(3)语言标签的表征程度和客体与自我关联程度同时增强时, 语言标签的作用依旧表现出来, 但与自我关联的影响产生权衡分配,且其影响力并不足以产生右视野优势效应。
Barsalou, L. W. (1999). Perceptual symbol systems. Behavioral and Brain Sciences, 22(4), 577–609.
Barsalou, L. W. (2008). Grounded cognition. Annual Review of Psychology, 59, 617–645.
Burris, C. T., & Rempel, J. K. (2008). Me, myself, and us:Salient self-threats and relational connections. Journal of Personality and Social Psychology, 95(4), 944–961.
Cai, H. D. (1999). Some methodological issues of tachistoscopic visual half-field technique. Psychological Science, 22(3),265–272.
[蔡厚德. (1999). 半视野速示技术的若干方法学问题. 心理科学, 22(3), 265–272.]
Cheng, L., Chen, X. H., & Huang, X. T. (2011). Role of the right or the left hemisphere? Dispute on neural mechanism of Self-awareness. Advances in Psychological Science,19(9), 1319–1327.
[程蕾, 陈煦海, 黄希庭. (2011). 左脑还是右脑?——自我觉知神经机制的述评. 心理科学进展, 19(9), 1319–1327.]
Dijksterhuis, A., & Bargh, J. A. (2001). The perceptionbehavior expressway: Automatic effects of social perception on social behavior. Advances in Experimental Social Psychology, 33, 1–40.
Dijksterhuis, A., & Van Knippenberg, A. (2000). Behavioral indecision: Effects of self-focus on automatic behavior.Social Cognition, 18(1), 55–74.
Franklin, A., & Davies, I. R. L. (2004). New evidence for infant colour categories. British Journal of Developmental Psychology, 22(3), 349–377.
Franklin, A., Pilling, M., & Davies, I. R. L. (2005). The nature of infant color categorization: Evidence from eye movements on a target detection task. Journal of Experimental Child Psychology, 91(3), 227–248.
Franklin, A., Clifford, A., Williamson, E., & Davies, I. R. L.(2005). Color term knowledge does not affect categorical perception of color in toddlers. Journal of Experimental Child Psychology, 90, 114–141.
Franklin, A., Drivonikou, G. V., Bevis, L., Davies, I. R. L.,Kay, P., & Regier, T. (2008). Categorical perception of color is lateralized to the right hemisphere in infants, but to the left hemisphere in adults. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 105(9),3221–3225.
Franklin, A., Drivonikou, G. V., Clifford, A., Kay, P., Regier,T., & Davies, I. R. L. (2008). Lateralization of categorical perception of color changes with color term acquisition.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 105(47), 18221–18225.
Franklin, A., Catherwood, D., Alvarez, J., & Axelsson, E.(2010). Hemispheric asymmetries in categorical perception of orientation in infants and adults. Neuropsychologia, 48,2648–2657.
Fugate, J. M. B. (2013). Categorical perception for emotional faces. Emotion Review, 5(1), 84–89.
Gentner, D., & Goldin-Meadow, S. (Eds.). (2003). Language in mind: Advances in the study of language and thought.Cambridge, MA: MIT Press.
Gilbert, A. L., Regier, T., Kay, P., & Ivry, R. B. (2006). Whorf hypothesis is supported in the right visual field but not the left. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 103(2), 489–494.
Gilbert, A. L., Regier, T., Kay, P., & Ivry, R. B. (2008).Support for lateralization of the whorf effect beyond the realm of color discrimination. Brain and Language, 105(2),91–98.
Goldstein, J., Davidoff, J., & Roberson, D. (2009). Knowing color terms enhances recognition: Further evidence from English and Himba. Journal of Experimental Child Psychology,102(2), 219–238.
Goldstone, R. L., & Hendrickson, A. T. (2010). Categorical perception. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 1, 69–78.
Gumperz, J. J. & Levinson, S. C. (1996). Introduction to part I.In J. J. Gumperz, & S. C. Levinson (Eds.), Rethinking linguistic relativity (pp. 21–35). Cambridge: Cambridge University Press.
Han, S., Mao, L., Gu, X., Zhu, Y., Ge, J., & Ma, Y. (2008).Neural consequences of religious belief on self-referential processing. Social Neuroscience, 3, 1–15.
Heatherton, T. F., Wyland, C. L., Macrae, C. N., Demos, K. E.,Denny, B. T., & Kelley, W. M. (2006). Medial prefrontal activity differentiates self from close others. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 1, 18–25.
Holmes, K., & Wolff, P. (2012). Does categorical perception in the left hemisphere depend on language? Journal of Experimental Psychology: General, 141(3), 439–443.
Jenkins, A. C., & Mitchell, J. P. (2011). Medial prefrontal cortex subserves diverse forms of self-reflection. Social Neuroscience, 6, 211–218.
Kelley, W. M., Macrae, C. N., Wyland, C. L., Caglar, S., Inati,S., & Heatherton, T. F. (2002). Finding the self? An event-related fMRI study. Journal of Cognitive Neuroscience,14, 785–794.
Kesebir, S., & Oishi, S. (2010). A spontaneous self-reference effect in memory. Psychological Science, 21, 1525–1531.
Kim, K., & Johnson, M. K. (2012). Extended self: Medial prefrontal activity during transient association of self and objects. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 7,199–207.
Klein, S., & Loftus, J. (1988). The nature of self-referent encoding: The contributions of elaborative and organizational processes. Journal of Personality and Social Psychology,55, 5–11.
Klein, S., Rozendal, K., & Cosmides, L. (2002). A socialcognitive neuroscience analysis of the self. Social Cognition,20, 105–135.
Klein, M. E., & Zatorre, R. J. (2011). A role for the right superior temporal sulcus in categorical perception of musical chords. Neuropsychologia, 49(5), 878–887.
Lombardo, M. V., Chakrabarti, B., Bullmore, E. T., Sadek, S.A., Pasco, G., Wheelwright, S. J., … Baron-Cohen, S. (2010).Atypical neural self-representation in autism. Brain, 133,611–624.
Lupyan, G. (2012). Linguistically modulated perception and cognition: The label-feedback hypothesis. Frontiers in Psychology, 3, 54.
Lupyan, G., Rakison, D. H., & McClelland, J. L. (2007).Language is not just for talking: Redundant labels facilitate learning of novel categories. Psychological Science, 18(12),1077–1083.
Ma, Y., & Han, S. (2010). Why respond faster to the self than others? An implicit positive association theory of self advantage during implicit face recognition. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance,36(3), 619–633.
Macrae, C. N., & Roseveare, T. A. (2002). I was always on my mind: The self and temporary forgetting. Psychonomic Bulletin & Review, 9(3), 611–614.
Malt, B., & Wolff, P. (2010). Words and the mind: How words capture human experience. Oxford University Press.
Mitchell, J. P., Macrae, C. N., & Banaji, M. R. (2006).Dissociable medial prefrontal contributions to judgments of similar and dissimilar others. Neuron, 50(4), 655–663.
McCullough, S., & Emmorey, K. (2009). Categorical perception of affective and linguistic facial expressions. Cognition,110(2), 208–221.
Mo, L., Xu, G. P., Kay, P., & Tan, L.H. (2011).Electrophysiological evidence for the left-lateralized effect of language on preattentive categorical perception of color.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 108, 14026–14030.
Moran, J. M., Heatherton, T. F., & Kelley, W. M. (2009).Modulation of cortical mid-line structures by implicit and explicit self-relevance evaluation. Social Neuroscience, 4,197–211.
Niedenthal, P. M., Barsalou, L. W., Winkielman, P., Krauth-Gruber, S., & Ric, F. (2005). Embodiment in attitudes,social perception, and emotion. Personality and Social Psychology Review, 9(3), 184–211.
Niedenthal, P. M., Winkielman, P., Mondillon, L., & Vermeulen,N. (2009). Embodiment of emotion concepts. Journal of Personality and Social Psychology, 96(6), 1120–1136.
Northoff, G., Heinzel, A., de Greck, M., Bermpohl, F.,Dobrowolny, H., & Panksepp, J. (2006). Self-referential processing in our brain—A meta-analysis of imaging studies on the self. NeuroImage, 31(1), 440–457.
Ozturk, O., Shayan, S., Liszkowski, U., & Majid, A. (2013).Language is not necessary for color categories. Developmental Science, 16(1), 111–115.
Paluy, Y., Gilbert, A., Baldo, J., Dronkers, N., & Ivry, R.(2011). Aphasic patients reveal a reversal of hemispheric asymmetries in categorical color perception. Brain and Language, 116, 151–156.
Peng, G., Zheng, H. Y., Gong, T., Yang, R-X., Kong, J. P., &Wang, W. S. Y. (2010). The influence of language experience on categorical perception of pitch contours. Journal of Phonetics, 38(4), 616–624.
Powell, L. J., Macrae, C. N., Cloutier, J., Metcalfe, J., &Mitchell, J. P. (2010). Dissociable neural substrates for agentic versus conceptual representations of self. Journal of Cognitive Neuroscience, 22(10), 2186–2197.
Roberson, D., Damjanovic, L., & Pilling, M. (2007). Categorical perception of facial expressions: Evidence for a “category adjustment” model. Memory & Cognition, 35(7), 1814–1829.
Roberson, D., & Davidoff, J. (2000). The categorical perception of colors and facial expressions: the effect of verbal interference. Memory and Cognition, 28(6), 977–986.
Roberson, D., Davies, I., & Davidoff, J. (2000). Color categories are not universal: Replications and new evidence from a stone age culture. Journal of Experimental Psychology:General, 129(3), 369–398.
Roberson, D., Davidoff, J., Davies, I. R. L., & Shapiro, L. R.(2005). Color categories: Evidence for the cultural relativity hypothesis. Cognitive Psychology, 50(4), 378–411.
Roberson, D., Pak, H., & Hanley, J. R. (2008). Categorical perception of colour in the left and right visual field is verbally mediated: Evidence from Korean. Cognition,107(2), 752–762.
Rogers, T. B., Kuiper, N. A., & Kirker, W. S. (1977).Self-reference and the encoding of personal information.Journal of Personality and Social Psychology, 35(9), 677–688.
Ruby, P., & Decety, J. (2001). Effect of subjective perspective taking during simulation of action: A PET investigation of agency. Nature Neuroscience, 4(5), 546–550.
Sapir.E (1921) Language : An Introduction to Study of Speech.NewYork :Harhcount,Brance &Company
Sauter, D. A., LeGuen, O., & Haun, D. B. (2011). Categorical perception of emotional facial expressions does not require lexical categories. Emotion, 11(6), 1479–1483.
Sui, J., He, X., & Humphreys, G. W. (2012). Perceptual effects of social salience: Evidence from self-prioritization effects on perceptual matching. Journal of Experimental Psychology:Human Perception and Performance, 38, 1105–1117.
Symons, C. S., & Johnson. B. T. (1997).The self-reference effect in memory: A meta-analysis.Psychological Bulletin,121(3), 371-394
Thierry, G., Athanasopoulos, P., Wiggett, A., Dering, B., &Kuipers, J. R. (2009). Unconscious effects of languagespecific terminology on preattentive color perception.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 106(11), 4567–4570.
Turk, D. J., Van Bussel, K., Brebner, J. L., Toma, A. S.,Krigolson, O., & Handy, T. C. (2011). When ‘‘it” becomes‘‘mine”: Attentional biases triggered by object ownership.Journal of Cognitive Neuroscience, 23, 3725–3733.
Vogeley, K., & Fink, G. R. (2003). Neural correlates of the first-person-perspective. Trends in Cognitive Sciences, 7,38–42.
Wang, L. Y., Zhang, M., & Sui, J. (2011). Self-face advantage benefits from a visual self-reference frame. Acta Psychologica Sinica, 43, 494–499
Winawer, J., Witthoft, N., Frank, M. C., Wu, L., Wade, A. R.,& Boroditsky, L. (2007). Russian blues reveal effects of language on color discrimination. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 104(19), 7780–7785.
Wheeler, S. C., Morrison, K. R., DeMarree, K. G., & Petty, R.E. (2008). Does self-consciousness increase or decrease priming effects? It depends. Journal of Experimental Social Psychology, 44, 882–889.
Whorf, B. L. (1956). Language, thought, and reality: Selected writings of Benjamin Lee Whorf. New York: MIT Press.
Wu, Y., Wang, C., He, X., Mao, L., & Zhang, L. (2010).Religious beliefs influence neural substrates of self-reflection in Tibetans. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 5,324–331.
Xie, S. S., Zhang, J. J., He, X. M., & Xiao, E. P. (2008).Culture’s effects on ‘black’ and ‘white’ Color cognition of undergraduates from Yi Nation, Bai Nation, Naxi Nation and Han Nation. Acta Psychologica Sinica, 40(8), 890–901.
[谢书书, 张积家, 和秀梅, 林娜, 肖二平. (2008). 文化差异影响彝、白、纳西和汉族大学生对黑白的认知. 心理学报, 40(8), 890–901. ]
Yang, H. S., & Zhu, Y. (2004). The self and retrieval—induced forgetting. Acta Psychologica Sinica, 36(2), 154–159.
[杨红升, 朱滢. (2004). 自我与提取诱发遗忘现象. 心理学报, 36(2), 154–159.]
Yang, S., Huang, X.T., & Fu, Y. L.(2012).Medial Prefrontal Cortex: Neural Basis of the Self. Advances in Psychological Science,20(6),853-862
[杨帅, 黄希庭, 傅于玲. (2012). 内侧前额叶皮质——“自我”的神经基础. 心理科学进展, 20(6), 853–862]
Yao, S. X., Yang, D., Qi, S. Q., Lei, Y., & Ding, C. (2012).Studies on the N2pc component in visual spatial attention.Advances in Psychological Science, 20(3), 365–375.
[姚树霞, 杨东, 齐森青, 雷燕, Ding, C. (2012). 视觉空间注意研究中的N2pc成分述评. 心理科学进展, 20(3), 365–375.]
Yuan, C. P., & Lu, G., M. (2010). The advance of Self-reference processing of fMRI. Chinese Journal of Medical Imaging Technology, 26(12), 2382–2384.
[袁翠平, 卢光明. (2010). 自我参照加工的功能磁共振成像研究进展. 中国医学影像技术, 26(12), 2382–2384.]
Zhang, J. J., Liu, L. H., Chen, X., & He, X. M. (2008). The relationship of color cognition and color terms in Naxi people. Minority Languages of China, (2), 49–55.
[张积家, 刘丽红, 陈曦, 和秀梅. (2008). 纳西语颜色认知关系研究. 民族语文, (2), 49–55.]
Zhou, K., Mo, L., Kay, P., Kwok, V. P. Y., Tiffany, N. M. I., &Tan, L. H. (2010). Newly trained lexical categories produce lateralized categorical perception of color. Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America, 107(22), 9974–9978.
Zhu, Y., Zhang, L., Fan, J., & Han, S. (2007). Neural basis of cultural influence on self-representation. NeuroImage, 34,1310–1316.