属性中心性对归纳推理多样性效应影响的眼动研究

2020-01-13徐开娟

心理研究 2019年6期

徐开娟

（福建商学院，福州 350007）

1 前言

归纳推理（inductive reasoning）是人们通过对特定的事件、现象、事实的归纳总结并将其推理到一般事件、现象、事实的过程，这种推理能将知识经验概括简约化，有效地帮助人们认知和决策（Vladimir，Sloutsky， Anna，＆ Heidi， 2015； Fisher， Godwin，Matlen，＆ Unger，2015）。归纳推理的多样性效应是指多样变化的前提能够给归纳结论带来更强判断力度的心理现象。例如：河马与犀牛需要维生素k（论断1）和河马与仓鼠需要维生素k（论断2）作为前提，所有的哺乳动物需要维生素k作为结论。让被试对两个论断结论成立的可能性（归纳判断力度）进行判断，结果显示被试对论断2的归纳判断力度大于论断 1 （Osherson，Smith，Wilkie，Lopez，＆ Shafir，1990）。很显然论断2较论断1前提更具有多样性（差异性），这种差异性在很大程度上会影响人们的归纳推理，这就是归纳推理的多样性效应（diversity effects）。

归纳推理多样性效应最先由Carey（1985）提出。在Carey（1985）的研究中，使用了差异性项目（如，狗和蜜蜂）作为归纳前提，呈现给被试的问题是：如果“狗和蜜蜂”（极不相同的动物）都有某种共同属性，那么“所有动物”有此属性的可能性怎样？结果显示，被试很有把握地将前提属性推论到所有动物上。归纳推理多样性效应从Carey（1985）研究至今的20多年里，得出的结论都较为一致，即成人在绝大多数情况下会表现出多样性效应（Sloman，1993；Gutheil ＆ Gelman， 1997；Feeney ＆ Heit，2011）。Medin（2003）的研究中，利用企鹅与鹰有属性X（论断1）和企鹅与极地熊有属性X（论断2）作为前提，所有的动物都有属性X作为结论。理论上企鹅和鹰同属鸟类，从分类学上看离得比较近，属于非多样性前提，而企鹅与北极熊则在分类学上离得较远属于多样性前提，按照多样性原则，论断2的归纳判断力度应强于论断1，但实验结果与预测相反，原因在于企鹅与极地熊拥有生活于寒冷地带的共同属性，这种共同属性对人们推理的影响超过了多样性的影响，即被试在归纳判断中多样性策略的运用会受到前提属性的影响（Medin，Coley，Storms，＆Hayes，2003）。

属性中心性（property centrality）是指在概念中所有属性的作用不是均等的，对概念成立具有很强支持力的属性被称为中心属性，对概念成立支持力较弱的则为次中心属性，中心属性比次中心属性更能促进分类和推理（Hadjichristidis，Sloman，Stevens，＆ Over，2004）。如对动物这个概念而言，“有一个心脏”比“身体是白色的”更具中心性，在推理中更易将 “有一个心脏”这一属性推论到其它动物成员身上。Hadjichristidis等人（2004）在实验中，通过控制前提属性中心性程度，让被试进行归纳判断，证实了人们倾向于将中心性高的属性推论到同一类别的所有成员中。张婷婷等人（2007）也证明了归纳推理中存在属性中心性效应，表现为中心属性比次中心和再次中心属性更能影响归纳推理，但这种中心性效应受到前提和结论相似性的影响。即当前提和结论对象的相似性较高时，中心属性比其它属性更能影响归纳推理，当前提和结论相似性越来越弱或完全不相似时，次中心属性或再次中心属性的归纳推理力度达到较高水平，而中心属性的推理力度则低于随机水平。各项研究表明被试在归纳推理中会运用属性中心性策略，但该策略的应用受到前提与结论相似性影响。

综上，人们在归纳推理中会同时运用多样性与属性中心性策略，那么当多样性与属性中心性同时出现于命题中时，依据张婷婷等人（2007）的研究结果可以推论：多样性前提涵盖了更多的类别与归纳性结论更具相似性，被试会更依赖属性中心性进行判断，故归纳判断中的属性中心性效应比非多样性前提更明显；非多样性前提与结论相似性低，被试将较少依赖属性中心性进行判断，不会表现出属性中心性效应；多样性前提条件下，中心属性会加强多样性效应，被试反应出来的归纳判断力度最高；非多样性前提条件下，中心属性会减弱多样性效应，被试反应出来的归纳判断力度最低。本研究的目的则是通过实验验证上述推论结果，考查归纳推理属性中心性对多样性效应产生的影响。

在归纳推理的研究中，多数研究会通过记录分析被试的归纳判断力度来实现其研究目的，在一定程度上能较客观地反应出被试的推理心理机制，但推理过程具有内隐性，本研究单纯依靠归纳判断力度这一反应数据无法解决属性中心性在哪个阶段对多样性产生影响，被试多样性和属性中心性策略发生在哪个阶段，是否伴随整个推理过程等问题。眼动研究技术是通过记录眼球运动信息来考查心理活动的一种方法（卞迁，齐薇，刘志方，闫国利，2009）。将眼动研究技术应用到归纳推理的研究中可以很好地记录归纳推理过程性数据，为深入探讨归纳推理信息加工的过程提供有效的帮助（曾祥炎，2007）。Wriessnegger等人（2002）应用眼动技术来研究被试在完成系列性问题时的归纳推理机制，发现归纳推理往往参与到被试完成系列性问题的过程中，被试在对系列性问题不同的处理阶段表现出了不同的眼动模式。Wriessnegger等人（2002）的研究证明，眼动技术是可以记录被试运用多样性和属性中心性策略的发生、发展数据，通过对各项眼动指标的分析可以更深入地探讨归纳推理心理机制，故本研究在被试归纳判断中辅之以眼动技术。

韩玉昌等人（2003）利用图画、中文、英文三种材料类型进行阅读眼动研究，发现被试对图画的注视时间最短，中文居中，英文最长，以此得出人们对不同材料加工的眼动模式是不同的。徐俊霞（2010）运用眼动技术探讨归纳推理的多样性效应时，发现被试在不同材料（图片和文字）的论断中，表现出了不同的眼动指标，从而推测出被试对不同材料的加工方式是有差异的。材料性质（图片和文字）对归纳推理及多样性和属性中心性策略的采用是否产生影响，目前尚无相关研究，故本研究利用不同材料性质（图片和文字）对让被试对同一归纳命题进行归纳判断，考查材料性质对被试在归纳推理中多样性策略和属性中心性策略运用的影响。

2 研究方法

2.1 被试

随机选取福建省某高校本科生65人，视力或矫正视力在1.0以上，右利手，无学习逻辑学经历，无眼动实验经验。剔除5个眼动仪记录到的注视点较多落在兴趣区之外的数据，得到有效数据60人，男生24人，女生36人，文理各半，平均年龄20.64岁，标准差为1.06。被试完成实验后，赠送精美纪念品一份。

2.2 实验设计

实验采用2（材料类别：多样、非多样）×2（命题属性：中心性、非中心性）×2（材料性质：文字、图片）三因素混合实验设计。其中材料性质为被试间变量，每组30人，命题属性和材料类别为被试内变量，因变量为被试归纳力度判断及判断过程中自动记录的眼动数据。

2.3 实验假设

被试在归纳推理过程中会同时采用多样性和属性中心性策略，故不管归纳判断力度还是各项眼动指标多样性和属性中心性主效应都显著。

被试在归纳判断中，多样性与属性中心性交互效应显著，表现为多样前提与结论更具相似性，属性中心性会加强多样性效应；非多样前提与结论相似性低，属性中心性会减弱多样性效应或对多样性效应不产生影响。

材料性质的主效应显著。被试对图片材料的加工比文字更快，不能做出深思熟虑的判断，故对图片材料的归纳判断力度显著高于文字材料；各项眼动指标也存在显著差异，图片材料的各项眼动指标显著低于文字材料。

2.4 实验材料与做法

实验延续Hadjichristid等人（2004）利用某种动物有多少功能依赖于一个属性来确定属性中心性，如老鹰的大多数生理功能依赖于Alu酶，仅有一小部分依赖于 Cla酶，这一论断中Alu酶界定为中心性属性，Cla酶界定为非中心性属性（Hadjichristidis，Sloman，Stevens，＆ Over，2004）。

实验自编12对动物对作为归纳论断前提，多样与非多样组各6对，并要求30名大学生对前提相似性进行评定，其中0代表动物对极不相似，10代表极相似，其他情况介于二者之间。经评定后选取10对动物组作为正式实验材料，其中2对用于实验练习，8对用于正式实验，每个材料分为对中心性属性的判断和对非中心性属性的判断，共组成16道推理判断题，具体实验材料如表1。实验假设在大前提（例：老鹰的大多数生理功能依赖于Alu酶，仅有一小部分依赖于 Cla酶）成立的情况下，要求被试在实验中根据小前提（例：老鹰体内含有Alu酶，萝卜体内含有Alu酶）对结论进行推理判断，并在0-5的数字中选择一个数字来代表结论成立的可能性，其中0代表结论不可能成立，5代表完全成立，其他情况介于二者之间。

表1 正式实验材料

最终实验将所选取的10对生物分别编辑成文字和图片两种性质的材料，其中图片材料来自于网络，每种生物图选取5张，对5张图片进行典型性判断后选取最具典型性的一张用于实验，并采用Photoshop CS图像制作软件消除了图片中的背景信息，防止被试在推理判断中受到背景信息的影响，正式实验开始前对被试进行图片认知性练习，保证被试认识图片中的生物。

实验由两名心理学专业主试完成，一名主试负责指导语及口语报告记录，另一名负责眼动仪的操作和监控，被试通过自主操作进入练习和实验程序，每个被试的实验时间为15-20分钟。

2.5 实验仪器

实验采用的是加拿大SR RESEARCH公司所生产的Eyelink CL眼动仪，其自带Dateviewer软件导出和提取相关眼动数据。

3 结果

3.1 归纳判断力度

实验中归纳推判断力度（inductive confidence）是指被试推理结论成立可能性大小，结论成立的可能性越大，归纳判断力度越强。归纳判断力度根据被试口语报告进行计分，即被试报告0，则计0分，0-5分，被试报告多少计多少。

被试对四种类型归纳论断判断力度见表2，对其进行重复测量方差分析，结果显示：材料性质主效应不显著［F（1，58）＝1.550，p＞0.05］，被试的归纳判断较少受到材料性质的影响；多样性主效应显著［F（1，58）＝47.180，p＜0.05］，被试对多样组材料的归纳判断力度显著高于非多样组，表现出了多样性效应；属性中心性主效应显著［F（1，58）＝145.075，p＜0.05］，被试对属性中心组材料的归纳判断力度显著高于非中心组，表现出了属性中心性效应；多样性与材料性质的交互效应不显著，但属性中心性与材料性质的交互效应显著［F（1，58）＝7.164，p＜0.05］，对其进行简单效应检验，发现在属性中心性条件下，被试对图片材料和文字材料的归纳判断力度差异不显著，而在材料性质条件下，被试对中心材料和非中心材料的归纳判断力度差异显著，这种显著性表现在被试对属性中心组材料的判断力度显著高于非中心组，此结果表明该交互效应是受到属性中心性的影响而非材料性质的影响；多样性与属性中心性交互效应显著［F（1，58）＝6.700，p＜0.05］，对其进行简单效应检验发现，在属性中心性条件下，被试对多样组的归纳判断力度显著的高于非多样组；在多样性条件下，被试对属性中心组的归纳判断力度显著地高于对非中心组，此结果表明被试在归纳判断中会同时受多样性和属性中心性的影响；多样性、属性中心性、材料性质三因素交互效应不显著。

3.2 眼动数据分析

实验将需要被试运用推理思维参与的小前提和结论划为记录眼动数据的兴趣区，对第一次通过时间、注视时间、注视次数、回视次数四个数据指标进行分析。

表2 被试归纳判断力度表

3.2.1 第一次通过时间

第一次通过时间是指被试首次把兴趣区内的内容阅读完成的时间，它是被试对材料早期加工的重要指标。实验中被试的第一次通过时间见表3，对其进行重复测量方差分析，结果显示材料性质的主效应显著［F（1，58）＝6.878，p＜0.05］，表现为被试对文字材料第一次通过时间显著高于图片材料，而其余主效应与交互效应均不显著。也就是说，命题中的多样性与属性中心性不影响被试的早期加工过程。

表3 第一次通过时间（单位：毫秒）

3.2.2 注视时间

注视时间是指被试对兴趣区的总注视时间，它是被试归纳判断的反应时指标。实验中被试的注视时间见表4，对其进行重复测量方差分析，显示多样性主效应显著［F（1，58）＝3.995，p＜0.05］，表现为被试对多样组注视时间显著高于非多样组，其余变异来源都不显著。

表4 不同材料性质下被试对四种题型的注视时间（单位：毫秒）

3.2.3 注视次数

注视次数是指两次眼跳之间眼球的相对静止状态，它是被试对材料中期加工的重要指标，一次注视称为一个注视点，注视次数就是注视点的数量。实验中被试的注视次数见表5。对其进行重复测量方差分析，结果显示多样性主效应显著［F（1，58）＝4.228，p＜0.05］，表现为被试对多样组的注视次数显著多于非多样组，其余变异来源均不显著。也就是说，多样性会影响被试的中期加工过程，而属性中心性则对被试的中期加工过程影响不大。

3.2.4 回视次数

回视次数是指眼睛在实验过程中退回到已经注视过的内容上的数量，它是被试对材料后期加工的重要指标，实验中被试的回视次数见表6，对其进行重复测量方差分析，结果显示多样性主效应显著［F（1，58）＝6.952，p＜0.05］，表现为被试对多样组材料的回视次数显著多于非多样组；多样性与材料性质的交互效应显著［F（1，58）＝5.530，p＜0.05］，对其交互作用进行简单效应检验，发现无论哪种材料性质条件下，被试对多样组的平均回视次数都多于非多样组，这种差异在文字材料条件下不显著，但在图片材料条件下显著；多样性与属性中心性交互效应显著［F（1，58）＝6.764，p＜0.05］，对其交互作用进行简单效应检验，发现在多样性条件下，被试对中心属性与非中心属性材料的回视次数差异不显著，在属性中心性条件下，被试对多样与非多样材料间的回视次数存在差异，但这种差异在中心条件下显著，在非中心条件下则不显著。

表5 注视次数（单位：次）

表6 回视次数（单位：次）

4 讨论

4.1 多样性与属性中心性策略的运用

实验中，被试归纳判断力度多样性和属性中心性主效应显著，符合实验假设，这与前人的研究结果一致，证明了被试会同时运用多样性与属性中心性策略进行归纳判断。在眼动数据方面，被试的多样性效应除了第一次通过时间差异性不显著外，注视时间、注视次数、回视次数主效应都达到了显著水平，回视次数与材料性质出现了交互效应，基本与假设结果一致，这不难推测出被试在早期加工过程中没有或较少地运用多样性策略；在中期加工过程中开始应用多样性策略；在后期加工时会对图片中未精细加工到的多样性信息进行重新加工，从整个加工过程来看印证了被试在推理过程中多样性策略的应用；而属性中心性主效应在早、中、晚期三个眼动指标中均未达到显著水平，这与假设结果不一致，以此可以推测属性中心性会影响被试的归纳判断，但被试的这种属性中心性判断占用了较少的认知资源，可能是一种自动化加工。

4.2 属性中心性对多样性效应的影响

被试的归纳判断结果显示，多样性与属性中心性存在交互效应，表现为被试不管在中心或非中心条件下，都会表现出多样性效应，同样不管在多样还是非多样条件下，都会有把握将中心属性推理到结论中；在各项眼动指标中，只有回视次数（后期信息加工）多样性和属性中心性存在交互效应，这种交互作用主要来源于属性中心性对多样性的影响，即在中心属性条件下被试对多样推理命题回视次数高于非多样命题，综合被试的归纳判断和眼动指标，可以发现多样性和属性中心性会同时促进被试的归纳判断，且中心属性会影响被试的多样性判断，使被试在判断中投入更多的认知资源。上述结果与实验假设存在不符之处，实验假设非多样前提下，前提与结论相似性低，被试应较少有把握将中心属性推理到结论中，但被试的归纳判断结果显示，被试仍然有把握将中心属性推理到结论中，而眼动指标结果显示被试的多样性判断确实受到了属性中心性的影响。究其原因可能与实验中属性中心性的设定相关。张婷婷等人的研究中将属性中心性分为中心属性、次中心属性、再次中心属性三个水平，本研究只有中心属性和非中心属性两个水平，在属性中心性的差异上不足以影响到被试的多样性判断，但会影响被试进行多样性信息加工（张婷婷，李红，龙长权，冯廷勇，陈安涛，李富洪，王秀芳，2007）。

4.3 材料性质对归纳判断的影响

被试对图片和文字材料的归纳判断力度差异不显著。眼动指标方面，除了在第一次通过时间上表现出材料性质主效应外，注视时间、注视次数和回视次数眼动指标均未表现出差异。实验假设是基于图片材料更具形象性，被试对图片材料加工时间短于文字材料提出的。上述实验结果发现，被试对图片材料的早期加工显著快于文字材料，这印证了实验假设，但被试的归纳判断力度和其他眼动指标结果与实验假设不符。也就是说材料性质既未影响到被试的归纳推理判断，又未影响到被试的各项眼动指标，探其原因可能与归纳推理中多样性或属性中心性因素相关。韩玉昌等人（2003）利用眼动对图片、中文、英文的研究中，材料内容仅限于普通阅读，所以被试在普通阅读条件下的各项眼动指标会受到材料性质的影响，在推理条件下可能不会受到材料性质的影响。在回视次数这一眼动指标上，材料性质和多样性存在交互效应，主要表现在被试在图片材料中对多样材料的回视次数显著高于文字材料，也就是说推理中多样性比属性中心性对被试的眼动指标影响更大，再次印证了被试在多样性加工时所耗的认知资源比属性中心性多。

4.4 总讨论

实验综合了材料性质、多样性、属性中心性三因素对被试归纳判断的影响，发现被试无论在哪种材料条件下的归纳判断都会更多受多样性因素的影响，也就是说被试将多样性作为其归纳判断的主要参考依据。实验中中心属性会加强多样性效应，但非中心属性并未减弱多样性效应，也未加强非多样效应，即多样性不易受属性中心性的影响。本研究中属性中心性会对多样性产生影响的假设是基于被试归纳推理主要依靠前提和结论的相似性而提出的，而研究结果对实验假设提供了部分支持，由此可以推测出被试的多样性归纳判断并非仅仅依赖于前提和结论之间的相似性。

关于多样性效应的心理机制解释，主要有三种：一是相似性覆盖模型理论；二是前提概率理论；三是大数原则（李富洪，李红，陈安涛，冯廷勇，龙长权，2006）。 Osherson 等人（1990）和 Sloman（1993）认为前提项目中涵盖的内容会影响被试的多样性判断，即涵盖内容越多样，它就与最近上位类别覆盖越大，人们对结论判断的力度就越大，据此提出了相似性覆盖模型（Similarity-Coverage Model-SCM）（Osherson，Smith，Wilkie，Lopez，＆Shafir，1990；Sloman，

1993）。Medin（2003）利用企鹅和极地熊作为实验材料，提出的“属性加强非多样性效应”，强调属性对多样性效应的影响，对SCM提出质疑（Medin，Coley，Storms ＆ Hayes，2003）。 Heit（2005）用了与 Medin（2003）相同的实验材料，与 Medin（2003）不同的是增加了分类任务，得出“属性加强非多样性效应”现象是因被试分类标准不同产生的结果，多样性效应实质上仍然是存在的（Heit＆ Feeney，2005）。王孝清、李红（2011）针对 Medin（2003）和 Heit（2005）的分歧展开研究，结果发现当分类活动为外显时，被试的推理结果既不支持Medin（2003），也不支持Heit（2005），当分类活动为内隐时，被试的推理结果支持Heit（2005）的观点，其研究结果部分支持了SCM（王孝清，李红，2011）。本实验结果也证明被试的多样性判断不仅仅依赖于前提与结论之间的相似性，故SCM不能完全解释多样性效应这一心理机制。

Heit（2001）和 Lo（2002）认为前提越多样，该前提同时具有某种特征的概率就会越小，这种小概率的事件都发生了，那么整个类别都具有这种特征就更容易成立，据此提出了前提概率理论。Lo（2002）利用情景题目为实验材料，以儿童为被试进行研究，发现被试多样性判断不是由前提项目的差异性（即多样性）造成的，而是对差异如此大的项目放在一个地方（即同时具有某一特征）感到惊讶造成的（Heit＆Hahn，2001；Lo，Sides，＆ Rozelle，2002）。陈安涛等人利用复杂的认知分段设计将归纳判断任务分为3个步骤进行实验研究发现，被试在归纳推理力度判断中对看似更不可能成立的前提居然也成立而产生的“惊奇感”（FOS）可能是多样性效应的关键（陈安涛，李红，冯廷勇，高雪梅，张仲明，李富洪，杨东，2005）。本实验中非多样前提共同拥有中心属性的概率比非中心属性的概率更小，应表现出属性加强多样性判断的结果，但经分析属性加强多样性判断的结果不显著，故前提概率理论也不能完全解释多样性效应。

李富洪等人（2006）提出了大数原则。该观点认为，多样性前提实质是隐含了大数信息，而人们在推理中习惯于运用大数思维，即认为前提数量不断增加，结论就会越可靠，归纳判断的信心就越强。大数原则认为多样性推理的信息加工过程包含差异识别、信息抽取、信息运用三个步骤，其中差异识别包含知觉表现和选择比较两个阶段，信息抽取则是在差异识别的基础上，在大数意识的参与下被试抽象出不同的类别数量信息的过程，信息运用则是被试用获得的数字信息来比较判断给出归纳判断的过程，也就是说在信息抽取和信息运用这两个过程中被试才会真正运用大数原则。本实验中，被试早期加工时未采用或较少采用多样性策略，可能是对材料信息知觉的阶段，它能知觉到多样性信息，但未采用多样性策略，这与大数原则中差异识别过程基本相符；中期加工中被试开始采用多样性策略，即在知觉到多样性信息后，运用较多的认知资源对多样性数量进行评估，对前提与结论项目间信息进行比较，目的是寻找足够的证据来支持结论，所以这基本与大数原则中信息抽取过程相符；后期加工是被试多样性决策采纳的关键，被试对多样组材料回视次数显著较多，这基本与大数原则中信息运用过程相符，故大数原则理论与本实验中多样性效应眼动模式基本吻合。