多目标追踪中“线索”研究的贡献*

张 禹 马 晓 王新宇

(1北京体育大学运动人体科学学院, 北京 100084) (2北京师范大学心理学院, 北京 100875)(3中国基础教育质量监测协同创新中心, 北京 100875)

1 引言

注意线索是注意分配的向导(Ahveninen,Huang, Belliveau, Chang, & Hämäläinen, 2013;Cohen, 2014; Eriksen & Hoffman, 1972;Hilkenmeier, Olivers, & Scharlau, 2012), 其类型与特点可影响个体的反应时(Mangun & Hillyard,1987)与正确率(Lyon & Lyon, 1990)。多年来大量实证研究集中于视觉空间情景, 总结形成了聚光灯模型(spotlight model) (Cave & Bichot, 1999;Kastner & McMains, 2007)、变焦模型(zoom lens model) (Müller, Bartelt, Donner, Villringer, &Brandt, 2003; Schad & Engbert, 2012)、梯度模型(gradient model) (Rocha, Martins, Lourenço, &Horta, 2014)等。得益于计算机技术的革新, 研究领域扩展至注意的动态信息加工过程(Pylyshyn &Annan, 2006), 注意焦点也从单一走向繁复。动态范式的开创与蓬勃发展是注意研究在生态学效度延展上迈出的重要一步, 使注意任务情景更加贴近现实生活, 也为揭示职业人群注意训练创设了条件(Arend & Zimmer, 2012; Barker, Allen, &McGeorge, 2010)。已有动态研究范式在检验静态线索研究所取得之研究成果的基础上, 试图揭示动态情景本身对注意加工与线索利用的影响, 考察线索加工的特点与加工方式, 及其对追踪结果的影响。

在注意动态信息加工的研究范式中, 多目标追踪任务(Multiple Object Tracking task, MOT task)(Pylyshyn, 1989; Pylyshyn & Storm, 1988)应用较为广泛。它由呈现阶段(target acquisition phase[TA])、追踪阶段(target tracking phase [TT])、报告阶段(retrieval phase)三个部分串联而成, 良好的任务连贯性、简单易行的实验操作和对激活与抑制的直接有效观测与干预(Scholl, 2009)使其广泛应用于持续注意(Wolfe, Place, & Horowitz, 2007)、注意分配(Ericson & Christensen, 2012)、注意训练(Barker et al., 2010; Oei & Patterson, 2013, 2014)等注意相关认知研究领域(Allen, Mcgeorge, Pearson,& Milne, 2006; Alvarez, Horowitz, Arsenio,DiMase, & Wolfe, 2005; Fougnie & Marois, 2009;Trick, Mutreja, & Hunt, 2012; Zhang, Xuan, Fu, &Pylyshyn, 2010)。在探讨内容上涉及了客体特征复杂性(Liu, Chen, Liu, & Fu, 2012)与独特性(Horowitz et al., 2007)、目标/非目标类别(Bettencourt & Somers, 2009; Chen, 2005; Feria,2012; Franconeri, Jonathan, & Scimeca, 2010; van Dillen & Papies, 2015)、意义(Allen & Gabbert,2013; Blaser, Pylyshyn, & Holcombe, 2000;Botterill, Allen, & McGeorge, 2011)、运动方式(Clair, Huff, & Seiffert, 2010; Fencsik, Klieger, &Horowitz, 2007)、轨迹(Ericson & Beck, 2013;Fencsik et al., 2007; Horowitz & Cohen, 2010; Pratt,Radulescu, Guo, & Abrams, 2010)、速度(Darby,Burling, & Yoshida, 2014; Franconeri et al., 2010)、变化(Ristic & Enns, 2015)、空间(Cohen, Pinto,Howe, & Horowitz, 2011; Franconeri et al., 2010;Howe & Ferguson, 2015; Papenmeier, Meyerhoff,Jahn, & Huff, 2014; Zhao et al., 2014); 数量(Allen et al., 2006; Ma & Huang, 2009; 张学民, 鲁学明,魏柳青, 2012)与准确率(Pylyshyn, 2003; Pylyshyn& Annan, 2006; Yantis, 1992); 追踪背景(Liu et al.,2005; Thomas & Seiffert, 2010)与追踪情景(Rehman,Kihara, Matsumoto, & Ohtsuka, 2015; Viswanathan& Mingolla, 2002); 追踪机制(Alvarez & Franconeri,2007)、注意机制(Chesney & Haladjian, 2011; Drew,McCollough, Horowitz, & Vogel, 2009); 以及经验(Barker et al., 2010; 姜薇, 丰廷宗, 潘静, 李永娜,2013)、文化差异(Savani & Markus, 2012)、年龄(Brodeur, Trick, Flores, Marr, & Burack, 2013;Ryokai, Farzin, Kaltman, & Niemeyer, 2013); 视角与视觉注意焦点(Doran, Hoffman, & Scholl, 2009;Fehd & Seiffert, 2010; Huff, Papenmeier, Jahn, &Hesse, 2010)。此外, 研究者还尝试对多目标追踪与视空工作记忆的联系(Allen et al., 2006; Trick et al., 2012; Zhang et al., 2010), 以及在视听通道上的差异(Aks, Naqvi, Planer, Zish, & Pylyshyn, 2013)进行探讨。然而, 上述研究多关注注意动态信息加工过程中稳定不变的客体特征提取过程, 而对变化的特征分析不足, 故本文拟从注意线索的角度就多目标追踪范式已有成果进行梳理与总结,并对未来研究前景进行展望。

2 注意线索视角下的多目标追踪研究

呈现阶段的探讨核心集中于注意线索的自主择取(voluntary selection)和自动择取(automatically selection), 以及各种线索对追踪的促进作用差异的比较(Pylyshyn & Annan, 2006)。线索呈现的时间、呈现方式以及线索与追踪过程间的关系都是了解多目标追踪任务中线索提取与注意资源分配的有效途径。尽管, 融合呈现阶段与追踪阶段的轨迹研究尚未取得现象描述(Chuen Yee Lo, Lau,Cheung, & Allen, 2012; Magimairaj & Montgomery,2013)与机制阐释(Fencsik et al., 2007; Horowitz &Cohen, 2010; Tripathy & Howard, 2012)的一致结果, 但对描述和解释注意动态信息加工过程中的内隐学习与练习效应(Chun & Jiang, 1999; Jiang &Leung, 2005; Ogawa, Watanabe, & Yagi, 2009)现象功不可没。

2.1 呈现阶段的相关研究

呈现阶段的探讨主要集中在线索的自主择取和自动择取, 以及线索特征对追踪效果影响的比较(Pylyshyn & Annan, 2006)。出于检验线索特征加工优先性差异的目的, Pylyshyn和Annan (2006)共设计了 4项实验, 分别就线索呈现时间、呈现方式、无提示线索和提示目标数量进行讨论, 比较了目标自身特征和指示特征作为线索时的自主择取或自动择取加工偏好差异, 即内源性线索追踪任务(Endogenous Cuing Tracking)与实验者提示的外源性线索追踪任务(Exogenous Cuing Tracking)在加工自动性上的差异性。所谓外源性线索即客体自身之外的特征, 如“闪动”; 而客体自身所携带的特征, 如形状, 可称为内源性线索。加工偏向差异以线索静态呈现时长变更引致的加工结果差异衡量。结果发现, 内源性线索的自主择取确实存在(87.80%), 但外源性线索的自动择取效率(93.8%)更高; 两者间的差异随线索呈现时间的延长(380~1080 ms)而最终消失; 成功追踪的目标数量随呈现时间延长而增加。该研究支持了内源性自主追踪线索的存在(Erlikhman, Keane, Mettler,Horowitz, & Kellman, 2013), 表明内源性自主线索需要较多的加工时间完成线索提取的过程, 所以在提取速度上落后于外源线索。此外, 闪动可引起不随意注意(automatically), 是重要的前注意提取线索, 是具有一定自主性的自动选择(selected voluntarily); 同时, 闪动的注意吸引性也表明, 当具有不随意注意特性的非目标与目标同时出现在追踪域中时, 被试对目标的追踪需先对非目标进行抑制方能有效追踪目标。当个体追踪一般线索时, 仅需要激活线索所提示之目标即可, 但当不随意注意线索指向分心物时, 个体则需在激活线索之前先抑制自动处于激活状态的分心物, 故而在此类任务中, 线索呈现的时间越长,对闪动非目标的抑制越好, 对目标的追踪成绩越佳。

呈现阶段线索的探讨中规中矩, 其对外源性线索与内源性线索在追踪效率上的差异也进行了分析, 成功分离出了两者在加工时间上的差异和对认知资源的争夺。但是在现实情景中, 线索的呈现过程与追踪过程并非截然分开(Scimeca &Franconeri, 2015), 目标的呈现也有时序和身份的差异与变化, 所以仅仅将线索局限于呈现阶段,以线索自身的形态特征和呈现阶段的时序探讨线索对注意分配和客体追踪的影响在一定程度上欠缺了动态性和生态学效度。

2.2 追踪阶段的相关研究

呈现阶段的研究表明, 呈现时间、呈现方式可以影响个体的追踪效果, 但这种探讨都局限在静态层面, 即只考虑线索本身的特质, 并没有将线索置于一定的空间和动态变化之中, 故未能摆脱静态研究的桎梏。鉴于此, 研究者尝试模糊呈现阶段和追踪阶段间的界限, 从目标数量动态变化和轨迹线索两个层面对动态情景线索进行探讨。

2.2.1 目标身份和数量变更的研究

在现实视觉追踪过程中, 目标的数量往往因实际情景而增减。为弥补经典范式在呈现环节一次性确定所有追踪目标存在的生态学效度缺欠,更好地还原追踪过程, Wolfe等人(2007)创设了多目标戏法(multiple object juggling)任务。该任务将目标提示移至客体运动开始后, 颠倒了呈现阶段与追踪阶段的时序, 并将目标同时呈现改为逐一呈现, 从而使得线索提示更具动态性, 形成了目标增加任务(add condition)。在目标增加任务的基础上, 进一步衍生出了动态情景任务。在该任务中, 全部目标在 6s内呈现完毕, 目标提示方式为客体轮廓颜色的变化(黄色变红色), 追踪时间则从第一个目标呈现后算起, 以目标个数的增减形成了独特的动态情景(dynamic condition), 更贴近现实生活中注意焦点在不同客体间的切换方式。此外, 动态任务中客体数目和位置稳定, 在稳定新客体总体数量的同时, 体现了新客体的增加和旧客体的消失, 形成了目标增加和目标减少两种独特情况。其中目标增加任务沿用了轮廓颜色变化的提示方法, 而目标减少任务则以红色“X”标志变为非目标的目标。两种情况交替出现, 变换次数和单个试次中发生变化的客体数量都没有特殊限制, 所以在报告阶段, 目标的数量为 2~4个不等, 总体均值为 3个。实验比较了个体在 20s内完成经典任务、目标增加任务和目标动态任务的差异, 结果表明线索的位置并不能显著影响个体的追踪成绩。该结果反驳了Pylyshyn和Annan(2006)关于“追踪过程中仅有位置可以得到加工”的假设, 并得到了Franconeri等人(2010)的支持。该范式将目标个数的增减提示融入追踪阶段, 打破了呈现阶段与追踪阶段的隔阂, 拓展了任务的考察范围, 提高了其生态学效度。

目标个数的增减虽提高了任务的动态性, 但增减过程中因客体的位置与特征同时变化, 而存在位置与特征变量的杂糅。2012年 Ericson和Christensen (2012)将多目标戏法与switch范式原理结合, 将注意转移(shift problem)引入了多目标追踪研究。注意转移是注意领域基本议题之一,具备研究基础扎实、技术成熟, 外部效度较好等优势, 在任务情景上与追踪任务有相似相容之处。注意发生转移可致准确率降低和反应时延长(Cohen, 2014), 但若切换的起点与终点间线索相同, 则该影响可被削弱(Pylyshyn & Annan, 2006;Yantis & Jonides, 1990)。研究使用switch任务恢复了静态线索提示阶段, 在追踪过程中插入客体身份变化线索, 以红色和绿色分别提示目标变为非目标(红色)和非目标变成目标(绿色)两种客体身份变化, 以期通过目标数量的增加与减少了解个体的资源再分配问题, 其结果表明增加或减少目标会导致任务成绩下滑, 但未达统计学显著。为了确定追踪成绩的下降原因, 实验二在实验一的基础上增加了客体总数变化的情况, 即目标无提示消失和提示后消失, 结果再次支持了转换追踪对任务成绩影响不显著。虽然从追踪数量上看,在追踪过程中通过一定的线索提示操作客体身份变化会导致加工数量上的损失, 但该结果有效地支持了个体在追踪过程中, 对客体特征不断刷新、存储、整合的观点, 在基本结论上与 Wolfe等人(2007)相一致。该方式最突出的特点在于目标与非目标的转换设计, 因此达到了不增加新客体,不改变客体位置而变更目标与非目标数量和身份的目的, 从而实现了特征与位置的分离。

2.2.2 客体运动轨迹的研究

在一个trial中操作1个或2个客体的身份与位置可以了解注意域中某一点变化对个体注意分配的影响, 但此情景没有考虑到个体在动态情景下对客体宏观注意的认知资源的分配量, 对动态情景下的空间因素考虑不足。研究者将客体起始位置的空间形状和轨迹的空间规律定义为空间线索, 期望通过观察其对客体追踪成绩的影响了解注意分配的空间特征。客体运动轨迹与规律的引入进一步模糊了呈现与追踪的界限——客体既静态地饰演了目标/非目标的身份, 还动态地承载了追踪的线索。研究表明具有形变规律的运动轨迹可以提高个体的追踪成绩, 提示了个体在加工目标过程中或将多个目标的空间位置整合为一个整体, 通过“完型”将零散的空间线索整合为群组的群组假说(Grouping Hypothesis) (Erlikhman et al.,2013; Yantis, 1992; 魏柳青, 张学民, 2014), 以形状的形式整合划一, 符合自上而下的加工机制(Zanto & Rissman, 2015)。个体对多客体的追踪过程被定义为对一个多边形不断形变的追踪过程,其中多边形的顶点皆由目标客体构成, 追踪线索为整合线索的空间形状变化。期间各客体不再享有独立的追踪线索, 符合单注意焦点追踪模型的群组假说(Yantis, 1992; Yantis & Egeth, 1999), 弥补了视觉索引理论对空间运动模式论述的不足。虽然该推论得到眼动结果的支持(Fehd & Seiffert,2008, 2010), 但多边形空间变化的假说受到了多边形形变轨迹合理性、客体运动方式差异性研究和注意切换(Attention Switching) (Chuen Yee Lo et al., 2012; Franconeri, Simons, & Junge, 2004; Magimairaj & Montgomery, 2013)的质疑, 且该假说与当时盛行的视觉索引理论相背离, 故没有在多目标追踪领域得到广泛的认同, 又因眼动技术和编程技术实施复杂, 近年已属鲜见。然而, 群组假说对线索空间轨迹研究的思路为多目标追踪任务的内隐学习和练习效应研究提供了范式蓝本。

试次Trial数量是多目标追踪数据稳定可靠的基本保障。实验中的block皆由15~45个相同或同质的试次 trial组成, 然而前后线索任务(contextual cuing task)及其变式表明大量的重复性试次 trial可导致练习效应(Chun & Jiang, 1999; Jiang & Leung,2005)。所谓前后线索任务, 即要求被试在目标重复与整体任务重复两种视觉搜索情景下对目标进行追踪, 通过反应正确率与反应速度了解个体对任务情景的熟悉程度及其对任务结果的影响。在任务情景的创设上多使用字母, 如“L”和“T”。此练习效应简单易得, 经 5~6组测试后即可观察到明显的视觉环境(visual context)的快速学习, 且持续时间可达1周左右。其变式类似switch范式并纳入了颜色维度, 区分了目标与非目标颜色一致和不一致的情况。目标颜色在任务进行前公布,故同色情况下目标颜色信息即作为注意线索, 反之则作为忽略线索。目标与分心物并存的设置与多目标追踪任务相同, 为该范式在多目标追踪任务中的应用与活用奠定了基础。该融合范式的应用以检验动态情景下搜索规律的内隐视觉学习为核心, 试图了解实验参与者对动态情景中空间轨迹规律的提取与习得, 客观上使多目标追踪任务中线索的概念与操作扩展至追踪阶段, 开启了空间轨迹研究的新局面。Ogawa等(2009)以轨迹完全随机为基线水平(基本MOT任务)与轨迹全部重复和部分轨迹重复进行比较, 以个体搜索的命中率为指标, 分别检验了个体对目标、对分心物轨迹的内隐学习。两个实验均由 15个 block、225个试次trial构成, 每个block中三种实验条件各出现5次。两实验不同之处在于实验一检验目标重复轨迹, 而实验二检验的是分心物重复轨迹。结果表明, 目标重复的成绩随学习次数的增加而显著增长, 且高于基线水平的练习效应; 但分心物轨迹重复却无益于目标追踪效果, 从而支持了轨迹规律的内隐习得性(Perruchet & Pacton, 2006)。为进一步考查分心物轨迹重复学习效应的可迁移性, 实验三引入了转换(transfer)范式, 在先学习20个block (10 试次trials/block)共计200个轨迹重复试次 trial之后, 对调目标与分心物的身份,要求实验参与者追踪原分心物颜色的客体。经分心物与目标身份交换后的任务成绩显著低于轨迹全部随机组, 由此进一步支持了动态多目标追踪情景中存在内隐学习, 且视觉追踪中的抑制会发生迁移影响其后任务完成的观点。

至此, 线索轨迹的研究经历了完型推测时期和内隐练习时期, 从追踪方式分析向现象解释发展。最初对轨迹完型的推断是立足于加工策略的推断, 旨在揭示个体在追踪过程中通过空间组织简化便利加工的特点, 带有格式塔和加工最简论的色彩。分组假设认为注意是集中于一个形状不断变化的多边形的形变过程上, 而非分散于多个目标之上, 具有概括性和简洁性。该论断得到了部分形变运动轨迹追踪任务和眼动检测的支持(Yantis, 1992; Fehd & Seiffert, 2008), 也与注视点中心优势分析的结果(Fehd & Seiffert, 2010)基本一致, 但目标多边形形变轨迹合理性和客体运动方式差异性与追踪结果无关也是其他研究反驳该假设的有力依据, 因此削弱了该假说的合理性与准确性, 使得“连线成形”流于猜想, 对追踪焦点的争论也未能与“位置——特征”之争并雄。随着研究阶段的移动和研究内容的转变, 静态注意的其他经典研究范式开始影响多目标追踪研究, 将追踪策略的探讨重新引回对内隐学习与练习效应基本现象的描述。这一研究深度的逆向变化一方面体现了研究重心与研究热点的偏移与指向, 另一方面也提示动态追踪情景的复杂性, 表明该领域的描述研究成果尚不足以支撑轨迹加工机制分析研究的进一步深入(Fencsik et al., 2007; Horowitz & Cohen, 2010; Tripathy & Howard, 2012)。但是内隐练习研究对轨迹追踪研究亦有贡献与延伸,该结果表明轨迹规律的识别与习得是一个反复、渐进的过程, 从一定程度上提示了轨迹识别研究前后结果相左的原因。

3 小结与展望

近年来, 随着计算机模拟技术的发展和 Matlab等成熟应用平台的推广, 多目标研究的队伍日益壮大, 研究内容日渐精细, 技术手段走向成熟。随着理论研究争议的搁置与论战的平息, 研究领域的研究热点逐渐向应用领域偏移。但对信息提取方式, 提取信息量, 认知资源消耗与分配(Ericson& Christensen, 2012; Holcombe, Chen, & Howe,2014的)研究方兴未艾, 对客体信息的自觉与非自觉选取和追踪过程的探讨贯穿始终(Koch, Müller,& Zehetleitner, 2013)。

3.1 MOT 线索研究的理论贡献

多目标追踪任务的产生扎根于视觉索引理论(Pylyshyn, 1989; Pylyshyn & Storm, 1988), 但因“特征在追踪过程中能否得到加工”的争议性结果而引发了经年持久的论战(Papenmeier et al., 2014),自此多种相关理论迭出, 并逐渐形成了视觉索引理论和客体档案理论(Theory of Object File)(Makovski & Jiang, 2009)两大阵营。前者坚称位置是追踪的唯一线索, 因为实验参与者无法回忆起所追踪物体的特征(Egly, Driver, & Rafal, 1994);后者则认为特征虽然有时无法被回忆, 但却是追踪的重要线索, 可影响追踪的效果。虽然两阵营各自获得了行为学、认知神经科学证据(Howe &Ferguson, 2015)的支持, 但这场学术论战最终以“特征可以被加工”落幕, 终是得益于线索研究成果的积累与理论分析的深入。

位置的线索地位为视觉索引理论与客体档案理论承认(Pylyshyn, 1989), 但个体是否在更新位置信息的同时存储更新了客体的其他信息是该论战的核心争议。线索转移与数量增减研究支持了客体特征的可加工性(Leopold et al., 2010; Pylyshyn,Haladjian, King, & Reilly, 2008), 但客体身份特征的转换也可理解为新目标位置的增加或旧目标位置的减少, 对特征与位置的分离并不彻底, 故未能完全驳倒视觉索引理论(Pylyshyn, 2003; Pylyshyn et al., 2008; Pylyshyn & Storm, 1988; Wühr & Frings,2008), 反而进一步巩固了位置作为追踪线索的地位。在任务的设置上, 以抽象客体为追踪对象的研究普遍支持了视觉索引理论, 而以特征和身份为追踪对象的研究则多支持客体档案理论, 这一差异也表明个体对特征等属性的存储具有一定的灵活性。当客体间特征一致无差别时, 个体仅就客体的位置进行更新存储, 而当客体间特征存在差异时, 则个体对客体信息的存储涵盖了客体的特征信息(Pinto, Scholte, & Lamme, 2012)。

就理论应用范围而言, 视觉索引理论所探讨的是前注意阶段中个体的自动视觉加工, 即如何按照所需对一定范围内的客体进行区分, 如何为每一个需要追踪的客体分配一个追踪”路径”; 而其他理论的关注焦点则在注意阶段个体对被追踪客体的加工偏向与加工深度。视觉索引理论在探讨的范畴上更为抽象, 所涉及的索引“index”与线索“cue”并不相同, 其更类似于“token”, 是认知活动的产物, 具有抽象性, 而非具体而现实的线索。客体档案理论研究中所涉及的线索则更具体, 更简单, 更直观, 更具操作性, 如贴标签等。当没有特定追踪线索时, 个体需以一定的内源性规则区分目标和非目标, 从而形成完成追踪任务的线索。此外, 该规则一般以某些客体所具备的共性为基础, 经个体认知加工进行主动抽离, 但在识别与加工速度上落后于外源线索(Pylyshyn &Annan, 2006), 且受到时间、可识别性等因素的影响(Pylyshyn & Annan, 2006)。可见, 两阵营间的矛盾实质在于探讨阶段的差异, 而非统一加工阶段中某一加工过程的争议。

综上, 无论是特征与位置之争, 还是视觉索引理论与客体档案理论的论战, 都是围绕追踪线索的选取与资源争夺展开。视觉索引理论聚焦于前注意阶段, 讨论的是线索特征引起的个体自动加工; 而客体档案理论则集中于注意阶段, 侧重线索内容对个体追踪阶段的影响。两个理论顺次解释了注意选择过程中的前注意阶段与注意阶段,关注了个体对客体信息的提取, 体现着多种注意线索的认知资源争夺及个体从客体身上提取信息的方式、偏好与策略。然而, 两理论均未能完全阐释注意加工的全过程, 主要是由于注意选择是一个完整过程, 而两者对线索在前注意阶段与注意阶段间的转化与承接未进行深入探究, 致使两认知阶段间的连结松散而割裂。

3.2 MOT 线索研究脉络和内容变迁

30年来, 多目标追踪任务硕果累累, 在研究深度、研究广度和多领域联合研究上取得了不俗的成绩, 在深入探讨多种动态注意加工影响因素的基础上, 逐渐从基础研究向应用研究发展, 对线索的分析也向注意阶段倾斜。

在线索的内容设置上, 内容与意义渐趋丰富。研究者比较了特征形状、颜色等外形及其不同组合、不同目标/非目标设定以及不同复杂程度对追踪效果的影响。而意义背景和意义线索研究(Allen & Gabbert, 2013; Anderson, Laurent, & Yantis,2014)的纳入为进一步解释客体意义对追踪成绩的影响或对特定客体追踪偏好的影响提供了新的思路。人脸等意义线索(Norman & Tokarev, 2014;Zinchenko, Kim, Danek, Müller, & Rangelov, 2015)通过赋义的方式对目标客体进行了贴标签人脸追踪, 取得了不俗的进展。然而此类探讨并没有深入到线索本身的性质, 仅停留在“警察”、“受害者”、“凶手”、“旁观者”四种标签的追踪偏好层次,未能深入探究四种线索内部深层次的关系与加工,相关机制研究尚停留在追踪容量讨论层面(Bindemann, Burton, & Jenkins, 2005; Huang, Zhang, &Zhang, 2014), 相对基础, 与其他相关研究在进程上尚有距离(Anderson, 2015)。在线索的呈现阶段设置上, 呈现阶段与追踪阶段的融合研究已屡见不鲜。阶段融合的研究多围绕客体轨迹展开, 如固定轨迹、变化轨迹(Ericson & Beck, 2013;Narasimhan, Tripathy, & Barrett, 2009; Pratt et al.,2010)、模糊轨迹(Zinchenko et al., 2015)、突变轨迹(Ericson & Beck, 2013)和运动轨迹推断(Holcombe et al., 2014; Horowitz & Kuzmova, 2010; Horowitz& Cohen, 2010)等, 并以之分析练习效应、内隐学习等。

至此, 线索研究走过了内源性线索存在检验,内源性与外源性线索间差异比较, 外源性线索影响三个阶段, 分析的问题涵盖了线索空间完形、线索加工机制和资源分配等方面, 线索研究的整体面貌日渐清晰。虽然在研究的连贯性与系统性上略有欠缺, 但在丰富自身研究成果的同时也解决了多目标追踪中的部分理论问题, 描述和解释了部分注意现象。

3.3 MOT 线索研究的未来

目前多目标追踪任务的范式已因研究目的和研究内容的变化而日渐丰富, 研究重心已偏向了特殊人群与注意训练等应用领域, 但基础研究的缺口尚待填补。线索是影响注意分配的重要环节,但无论是静态线索还是动态线索都未能直接切中认知资源分配的要害。认知资源在目标间的分配以及在目标与非目标间的分配是多目标追踪众多理论研究的核心争议之一。已有研究大多关注于客体特征对追踪的影响以及客体呈现方式对追踪效率的影响, 忽略了线索对加工偏向的引导, 没能从根本上得出客体特征与线索分配间的关联,使得机制的探讨流于表面。所以未来基础研究或可考虑从线索特征、动态性差异出发, 从更深层面了解线索在个体追踪任务中的意义与作用。

虽然基础研究领域仍存在有待解决的问题,但当前多目标追踪任务已逐渐从认知加工分析走向特殊人才训练与选材、注意现象分析等领域。在应用研究中, 研究者则着力提升任务情景的针对性与实践性, 密切与日常生活情景的关系(de Koning, Tabbers, Rikers, & Paas, 2010; Jamet, 2014;Pothier, Benguigui, Kulpa, & Chavoix, 2015)。虽然轨迹线索任务情景中存在着诸如同一线索重复之类脱离生活实际的研究范式, 但客体突然闯入追踪域的任务对于汽车驾驶(Lochner & Trick, 2014)、专技人员选拔训练都大有裨益, 进而有助于帮助个体通过视觉追踪, 趋利避害。

综上, 多目标追踪的线索研究尚有很多需要研究者继续探讨的问题, 研究者可以适当调整研究着眼点, 尝试以动态范式揭示动态情景下线索对视觉追踪影响的作用机制, 进一步了解动态追踪的本质, 为相关理论的发展与完善做出贡献。

姜薇, 丰廷宗, 潘静, 李永娜. (2013). 飞行学员多目标追踪任务加工特点的研究.航天医学与医学工程, 26(4),269–273.

魏柳青, 张学民. (2014). 多身份追踪中基于范畴的分组效应.心理科学进展, 22(9), 1383–1392.

张学民, 鲁学明, 魏柳青. (2012). 目标与非目标数量变化对多目标追踪的选择性抑制效应.心理科学, 34(6),1295–1301.

Ahveninen, J., Huang, S., Belliveau, J. W., Chang, W. T., &Hämäläinen, M. (2013). Dynamic oscillatory processes governing cued orienting and allocation of auditory attention.Journal of Cognitive Neuroscience, 25(11), 1926–1943.

Aks, D., Naqvi, M., Planer, R., Zish, K., & Pylyshyn, Z.(2013). Role of attention, eye-movements, and landmarks in tracking an occluded object.Journal of Vision, 13(9),1278.

Allen, R., & Gabbert, F. (2013). Exogenous social identity cues differentially affect the dynamic tracking of individual target faces.Journal of Experimental Psychology:Learning, Memory, and Cognition, 39(6), 1982–1989.

Allen, R., Mcgeorge, P., Pearson, D. G., & Milne, A. (2006).Multiple-target tracking: A role for working memory?The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 59(6), 1101–1116.

Alvarez, G. A., & Franconeri, S. L. (2007). How many objects can you track?: Evidence for a resource-limited attentive tracking mechanism.Journal of Vision, 7(13),14.

Alvarez, G. A., Horowitz, T. S., Arsenio, H. C., DiMase, J. S.,& Wolfe, J. M. (2005). Do multielement visual tracking and visual search draw continuously on the same visual attention resources?Journal of Experimental Psychology:Human Perception and Performance, 31(4), 643–667.

Anderson, B. A. (2015). Value-driven attentional priority is context specific.Psychonomic Bulletin & Review, 22,750–756.

Anderson, B. A., Laurent, P. A., & Yantis, S. (2014).Value-driven attentional priority signals in human basal ganglia and visual cortex.Brain Research, 1587, 88–96.

Arend, A. M., & Zimmer, H. D. (2012). Successful training of filtering mechanisms in multiple object tracking does not transfer to filtering mechanisms in a visual working memory task: Behavioral and electrophysiological evidence.

Neuropsychologia, 50(10), 2379–2388.

Barker, K., Allen, R., & McGeorge, P. (2010). Multipleobject tracking: Enhanced visuospatial representations as a result of experience.Experimental Psychology, 57(3),208–214.

Bettencourt, K. C., & Somers, D. C. (2009). Effects of target enhancement and distractor suppression on multiple object tracking capacity.Journal of Vision, 9(7), 9.

Bindemann, M., Burton, A. M., & Jenkins, R. (2005). Capacity limits for face processing.Cognition, 98(2), 177–197.

Blaser, E., Pylyshyn, Z. W., & Holcombe, A. O. (2000).Tracking an object through feature space.Nature, 408(6809), 196–199.

Botterill, K., Allen, R., & McGeorge, P. (2011). Multipleobject tracking: The binding of spatial location and featural identity.Experimental Psychology, 58(3), 196–200.

Brodeur, D. A., Trick, L. M., Flores, H., Marr, C., & Burack,J. A. (2013). Multiple-object tracking among individuals with Down syndrome and typically developing children.Development and Psychopathology, 25(2), 545–553.

Cave, K. R., & Bichot, N. P. (1999). Visuospatial attention:Beyond a spotlight model.Psychonomic Bulletin & Review,6(2), 204–223.

Chen, Z. (2005). Selective attention and the perception of an attended nontarget object.Journal of Experimental Psychology:Human Perception and Performance, 31(6), 1493–1509.

Chesney, D. L., & Haladjian, H. H. (2011). Evidence for a shared mechanism used in multiple-object tracking and subitizing.Attention, Perception, & Psychophysics, 73(8),2457–2480.

Chuen Yee Lo, B., Lau, S., Cheung, S. H., & Allen, N. B.(2012). The impact of rumination on internal attention switching.Cognition & Emotion, 26(2), 209–223.

Chun, M. M., & Jiang, Y. H. (1999). Top-down attentional guidance based on implicit learning of visual covariation.Psychological Science, 10(4), 360–365.

Clair, R. S., Huff, M., & Seiffert, A. E. (2010). Conflicting motion information impairs multiple object tracking.Journal of Vision, 10(4), 18.

Cohen, M. A., Pinto, Y., Howe, P. D. L., & Horowitz, T. S.(2011). The what-where trade-off in multiple-identity tracking.Attention, Perception, & Psychophysics, 73(5),1422–1434.

Cohen, R. A. (2014). Computational approaches to attention.InThe neuropsychology of attention(pp. 891–930). US:Springer.

Darby, K. P., Burling, J. M., & Yoshida, H. (2014). The role of search speed in the contextual cueing of children's attention.Cognitive Development, 29, 17–29.

de Koning, B. B., Tabbers, H. K., Rikers, R. M. J. P., & Paas,F. (2010). Learning by generating vs. receiving instructional explanations: Two approaches to enhance attention cueing in animations.Computers & Education, 55(2), 681–691.

Doran, M. M., Hoffman, J. E., & Scholl, B. J. (2009). The role of eye fixations in concentration and amplification effects during multiple object tracking.Visual Cognition,17(4), 574–597.

Drew, T., McCollough, A. W., Horowitz, T. S., & Vogel, E. K.(2009). Attentional enhancement during multiple-object tracking.Psychonomic Bulletin & Review, 16(2), 411–417.

Egly, R., Driver, J., & Rafal, R. D. (1994). Shifting visual attention between objects and locations: Evidence from normal and parietal lesion subjects.Journal of Experimental Psychology: General, 123(2), 161–177.

Ericson, J. M., & Beck, M. R. (2013). Changing target trajectories influences tracking performance.Psychonomic Bulletin & Review, 20(5), 951–956.

Ericson, J. M., & Christensen, J. C. (2012). Reallocating attention during multiple object tracking.Attention,Perception, & Psychophysics, 74(5), 831–840.

Eriksen, C. W., & Hoffman, J. E. (1972). Temporal and spatial characteristics of selective encoding from visual displays.Perception & Psychophysics, 12(2), 201–204.

Erlikhman, G., Keane, B. P., Mettler, E., Horowitz, T. S., &Kellman, P. J. (2013). Automatic feature-based grouping during multiple object tracking.Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 39(6),1625–1637.

Koch, A. I., Müller, H. J., & Zehetleitner, M. (2013).Distractors less salient than targets capture attention rather than producing non-spatial filtering costs.Acta psychologica,144(1), 61–72.

Fehd, H. M., & Seiffert, A. E. (2008). Eye movements during multiple object tracking: Where do participants look?Cognition, 108(1), 201–209.

Fehd, H. M., & Seiffert, A. E. (2010). Looking at the center of the targets helps multiple object tracking.Journal of Vision, 10(4), 19.

Fencsik, D. E., Klieger, S. B., & Horowitz, T. S. (2007). The role of location and motion information in the tracking and recovery of moving objects.Perception & Psychophysics,69(4), 567–577.

Feria, C. S. (2012). The effects of distractors in multiple object tracking are modulated by the similarity of distractor and target features.Perception, 41(3), 287–304.

Fougnie, D., & Marois, R. (2009). Attentive tracking disrupts feature binding in visual working memory.Visual Cognition, 17(1–2), 48–66.

Franconeri, S. L., Jonathan, S. V., & Scimeca, J. M. (2010).Tracking multiple objects is limited only by object spacing,not by speed, time, or capacity.Psychological Science,21(7), 920–925.

Franconeri, S. L., Simons, D. J., & Junge, J. A. (2004).Searching for stimulus-driven shifts of attention.Psychonomic Bulletin & Review, 11(5), 876–881.

Hilkenmeier, F., Olivers, C. N. L., & Scharlau, I. (2012).Prior entry and temporal attention: Cueing affects order errors in RSVP.Journal of Experimental Psychology:Human perception and performance, 38(1), 180–190.

Holcombe, A. O., Chen, W.-Y., & Howe, P. D. (2014). Object tracking: Absence of long-range spatial interference supports resource theories.Journal of Vision, 14(6), 1.

Horowitz, T. S., & Cohen, M. A. (2010). Direction information in multiple object tracking is limited by a graded resource.Attention, Perception, & Psychophysics,72(7), 1765–1775.

Horowitz, T. S., Klieger, S. B., Fencsik, D. E., Yang, K. K.,Alvarez, G. A., & Wolfe, J. M. (2007). Tracking unique objects.Perception & Psychophysics, 69(2), 172–184.

Horowitz, T. S., & Kuzmova, Y. (2010). Predictability matters for multiple object tracking.Journal of Vision,10(7), 243.

Howe, P. D. L., & Ferguson, A. (2015). The identity-location binding problem.Cognitive Science, 39(7), 1622–1645.

Huang, D., Zhang, Y. B., & Zhang, K. (2014). The effects of the relationships between object features on multipleidentity tracking.Experimental Psychology, 61(5), 340–346.

Huff, M., Papenmeier, F., Jahn, G., & Hesse, F. W. (2010).Eye movements across viewpoint changes in multiple object tracking.Visual Cognition, 18(9), 1368–1391.

Jamet, E. (2014). An eye-tracking study of cueing effects in multimedia learning.Computers in Human Behavior, 32,47–53.

Jiang, Y. H., & Leung, A. W. (2005). Implicit learning of ignored visual context.Psychonomic Bulletin & Review,12(1), 100–106.

Kastner, S., & McMains, S. A. (2007). Out of the spotlight:Face to face with attention.Nature Neuroscience, 10(11),1344–1345.

Leopold, D., Bondar, I., Giese, M., Li, L., Miller, E.,Desimone, R.,... Wilson, H. (2010).Target enhancement and distractor suppression in multiple object tracking.Paper presented at the Object Perception, Attention, and Memory (OPAM) 2009 Conference Report 17th Annual Meeting, Boston, MA, USA (Vol. 18, No. 1, p. 126).

Liu, G., Austen, E. L., Booth, K. S., Fisher, B. D., Argue, R.,Rempel, M. I., & Enns, J. T. (2005). Multiple-object tracking is based on scene, not retinal, coordinates.Journal of Experimental Psychology: Human Perceptionand Performance, 31(2), 235–247.

Liu, T. W., Chen, W. F., Liu, C. H., & Fu, X. L. (2012).Benefits and costs of uniqueness in multiple object tracking: The role of object complexity.Vision Research,66, 31–38.

Lochner, M. J., & Trick, L. M. (2014). Multiple-object tracking while driving: The multiple-vehicle tracking task.Attention, Perception, & Psychophysics, 76(8), 2326–2345.

Lyon, C. E., & Lyon, B. G. (1990). The relationship of objective shear values and sensory tests to changes in tenderness of broiler breast meat.Poultry Science, 69(8),1420–1427.

Müller, N. G., Bartelt, O. A., Donner, T. H., Villringer, A., &Brandt, S. A. (2003). A physiological correlate of the “zoom lens” of visual attention.The Journal of Neuroscience,23(9), 3561–3565.

Ma, W. J., & Huang, W. (2009). No capacity limit in attentional tracking: Evidence for probabilistic inference under a resource constraint.Journal of Vision, 9(11), 3.

Magimairaj, B. M., & Montgomery, J. W. (2013). Examining the relative contribution of memory updating, attention focus switching, and sustained attention to children’s verbal working memory span.Child Development Research,2013, Article ID 763808.

Makovski, T., & Jiang, Y. V. (2009). Feature binding in attentive tracking of distinct objects.Visual Cognition,17(1–2), 180–194.

Mangun, G. R., & Hillyard, S. A. (1987). The spatial allocation of visual attention as indexed by event-related brain potentials.Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 29(2), 195–211.

Narasimhan, S., Tripathy, S. P., & Barrett, B. T. (2009). Loss of positional information when tracking multiple moving dots: The role of visual memory.Vision Research, 49(1),10–27.

Norman, L. J., & Tokarev, A. (2014). Spatial attention does not modulate holistic face processing, even when multiple faces are present.Perception, 43(12), 1341–1352.

Oei, A. C., & Patterson, M. D. (2013). Enhancing cognition with video games: A multiple game training study.PLoS One, 8(3), e58546.

Oei, A. C., & Patterson, M. D. (2014). Are videogame training gains specific or general?Frontiers in Systems Neuroscience, 8, 54.

Ogawa, H., Watanabe, K., & Yagi, A. (2009). Contextual cueing in multiple object tracking.Visual Cognition, 17(8),1244–1258.

Papenmeier, F., Meyerhoff, H. S., Jahn, G., & Huff, M. (2014).Tracking by location and features: Object correspondence across spatiotemporal discontinuities during multiple object tracking.Journal of Experimental Psychology:Human Perception and Performance, 40(1), 159–171.

Perruchet, P., & Pacton, S. (2006). Implicit learning and statistical learning: One phenomenon, two approaches.Trends in Cognitive Sciences, 10(5), 233–238.

Pinto, Y., Scholte, H. S., & Lamme, V. A. F. (2012). Tracking moving identities: After attending the right location, the identity does not come for free.PLoS One, 7(8), e42929.

Pothier, K., Benguigui, N., Kulpa, R., & Chavoix, C. (2015).Multiple object tracking while walking: Similarities and differences between young, young-old, and old-old Adults.The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 70(6), 840–849.

Pratt, J., Radulescu, P. V., Guo, R. M., & Abrams, R. A.(2010). It’s alive! animate motion captures visual attention.Psychological Science, 21(11), 1724–1730.

Pylyshyn, Z. (1989). The role of location indexes in spatial perception: A sketch of the FINST spatial-index model.Cognition, 32(1), 65–97.

Pylyshyn, Z. W. (2003).Seeing and visualizing: It's not what you think. Cambridge, MA: MIT Press.

Pylyshyn, Z. W., & Annan, V. (2006). Dynamics of target selection in multiple object tracking (MOT).Spatial Vision, 19(6), 485–504.

Pylyshyn, Z. W., Haladjian, H. H., King, C. E., & Reilly, J. E.(2008). Selective nontarget inhibition in multiple object tracking.Visual Cognition, 16(8), 1011–1021.

Pylyshyn, Z. W., & Storm, R. W. (1988). Tracking multiple independent targets: Evidence for a parallel tracking mechanism.Spatial Vision, 3(3), 179–197.

Rehman, A. U., Kihara, K., Matsumoto, A., & Ohtsuka, S.(2015). Attentive tracking of moving objects in real 3D space.Vision Research, 109, 1–10.

Ristic, J., & Enns, J. T. (2015). The changing face of attentional development.Current Directions in Psychological Science, 24(1), 24–31.

Rocha, F. A. E., Martins, R. M. F., Lourenço, N. C. C., &Horta, N. C. G. (2014). Gradient model generation. InElectronic design automation of analog ICs combining gradient models with multi-objective evolutionary algorithms(pp. 23–33). Springer.

Ryokai, K., Farzin, F., Kaltman, E., & Niemeyer, G. (2013).Assessing multiple object tracking in young children using a game.Educational Technology Research and Development,61(2), 153–170.

Savani, K., & Markus, H. R. (2012). A processing advantage associated with analytic perceptual tendencies: European Americans outperform Asians on multiple object tracking.Journal of Experimental Social Psychology, 48(3), 766–769.

Schad, D. J., & Engbert, R. (2012). The zoom lens of attention:Simulating shuffled versus normal text reading using the SWIFT model.Visual Cognition, 20(4–5), 391–421.

Scholl B. J. (2009). What have we learned about attention from multiple-object tracking (and vice versa)? In D.Dedrick & L. Trick (Eds.),Computation, cognition, and pylyshyn(pp. 49–77). Cambridge, MA: The MIT Press.

Scimeca, J. M., & Franconeri, S. L. (2015). Selecting and tracking multiple objects.Wiley Interdisciplinary Reviews:Cognitive Science, 6(2), 109–118.

Thomas, L. E., & Seiffert, A. E. (2010). Self-motion impairs multiple-object tracking.Cognition, 117(1), 80–86.

Trick, L. M., Mutreja, R., & Hunt, K. (2012). Spatial and visuospatial working memory tests predict performance in classic multiple-object tracking in young adults, but nonspatial measures of the executive do not.Attention,Perception, & Psychophysics, 74(2), 300–311.

Tripathy, S., & Howard, C. J. (2012). Multiple trajectory tracking.Scholarpedia, 7(4), 11287.

van Dillen, L. F., & Papies, E. K. (2015). From distraction to mindfulness: Psychological and neural mechanisms of attention strategies in self-regulation. In G. H. E. Gendolla,M. Tops, & S. L. Koole (Eds.),Handbook of biobehavioral approaches to self-regulation(pp. 141–154). New York:Springer.

Viswanathan, L., & Mingolla, E. (2002). Dynamics of attention in depth: Evidence from multi-element tracking.Perception, 31, 1415–1437.

Wühr, P., & Frings, C. (2008). A case for inhibition: Visual attention suppresses the processing of irrelevant objects.Journal of Experimental Psychology: General, 137(1),116–130.

Wolfe, J. M., Place, S. S., & Horowitz, T. S. (2007). Multiple object juggling: Changing what is tracked during extended multiple object tracking.Psychonomic Bulletin & Review,14(2), 344–349.

Yantis, S. (1992). Multielement visual tracking: Attention and perceptual organization.Cognitive Psychology, 24(3),295–340.

Yantis, S., & Egeth, H. E. (1999). On the distinction between visual salience and stimulus-driven attentional capture.Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 25(3), 661–676.

Yantis, S., & Jonides, J. (1990). Abrupt visual onsets and selective attention: Voluntary versus automatic allocation.Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 16(1), 121–134.

Zanto, T. P., & Rissman, J. (2015). Top-down suppression. InBrain mapping: An encylopedic reference(Vol. 3, pp.261–267). New York: Academic Press.

Zhang, H., Xuan, Y. M., Fu, X. L., & Pylyshyn, Z. W. (2010).Do objects in working memory compete with objects in perception?Visual Cognition, 18(4), 617–640.

Zhao, L., Gao, Q. Y., Ye, Y., Zhou, J. F., Shui, R. D., & Shen,M. W. (2014). The role of spatial configuration in multiple identity tracking.PLoS One, 9(4), e93835.

Zinchenko, A., Kim, H., Danek, A., Müller, H. J., &Rangelov, D. (2015). Local feature suppression effect in face and non-face stimuli.Psychological Research, 79(2),194–205.