时空信息量与运动水平对网球运动员接发球预判的影响

夏永桉，祁 兵，吴声远，刘 晔，阴汝汝，王清菊，葛春林

在现代网球比赛中，即便是在球速最慢的红土场地，网球发球和接发球已经成为左右比赛胜负的重要因素[1]。男子网球运动员一发平均发球时速为183 km/h[2]，网球比赛最快发球时速达到253 km/h（ATP官方认可，www.atpworldtour.com），球飞行的平均时间为0.5～1.2 s[3]。因而，接发球员只有提前预判发球方向，才能在球飞行期间的短时间内做出接发球准备，接出高质量的回发球及提升运动表现。大量研究表明，对手在准备阶段的动作能够为预判提供有价值的线索[4]，及其他相关的运动学信息都有利于预判[5]。

信息加工理论认为，加工过程的第1步是外部信息的输入，而信息输入是一个选择性注意的过程。刺激材料的信息量决定认知的负荷，运动专家能够有选择性地获取关键运动信息，从而减少认知加工的信息量。王树明等[6‐8]通过向被试呈现不同时长的比赛图片或视频，研究信息量对羽毛球运动员预判或决策速度和准确性的影响，发现运动员的预判或决策速度显著快于初学者，信息量主要影响运动员的预判或决策的准确性，但对运动员的预判或决策速度没有显著影响。付全[9]研究视频信息量对击剑运动员决策速度和准确性的影响，也获得了相同的研究结果。这些研究都是通过控制刺激材料呈现时长来调节信息量，缺少空间维度信息量对预判表现影响的研究，且呈现的刺激都取自比赛录像，在一定程度上缺乏试验生态效度。

不同运动专项的技术动作要求不同，其动作结构和发力特征都存在一定差异。只有在要求特殊专项能力的运动情境下，运动专家才能更好地表现出优势的认知技能。以往关于网球运动员预判能力的研究，通常采用时间遮蔽范式，要求被试观看在特定时间点（击球前或击球后）遮蔽的视频或图片，预判对手的动作趋势及击球方向[10]。在时间序列上对视频进行遮蔽，可以获得不同时间窗的视频信息量。C.M.JONES等[11‐14]分别在发球前后不同时间点对发球视频进行遮蔽（阻断），研究不同时间遮蔽条件下运动员预判准确率和反应时的差异，得出专家组的预判反应时和准确率均显著优于新手组，并且随着遮蔽时间的延后，预判反应时逐渐缩短，预判准确率不断提高。但这些研究的遮蔽时间点过于分散，且跨度较大，对于网球发球这样的快速动作而言，可能导致错过对关键预判信息的考察。

空间遮蔽范式，向被试呈现有选择性地遮蔽特定线索来源的刺激材料，用于考察被试在预判过程中线索利用的特征[10]和空间信息对运动员预判表现的影响。通过空间遮蔽技术，移除视频发球员身体或其他空间部位，呈现给被试不同的空间信息量，会对被试的预判表现产生影响。S.MECHERⅠ等[10]通过“掩蔽”技术和“移除”技术对网球进行遮蔽，研究这2种遮蔽形式下网球运动员接发球预判表现的差异。雷慧[15]对发球员的球拍、头部及躯干进行遮蔽，考察空间遮蔽对网球运动员接发球思维判断的影响。研究发现，移除空间部位信息会对运动员预判准确率产生显著影响，运动专家与新手关注的区域不同，但欠缺对球、球拍、头部、手臂和躯干等运动信息的综合研究，考察这些空间信息对接发球预判的重要性。

目前，关于信息量对网球运动员接发球预判表现研究的维度较为单一，缺乏根据实际比赛具体情境要求（2个发球区域：平分区和占先区，3个发球方向：内角、中路和外角），并从时间序列与空间维度呈现不同信息量，综合考察时空信息量对运动员预判能力影响的试验研究。因此，依据网球比赛发球‐接发球情境的实际要求录制发球视频，采用时间遮蔽技术和空间遮蔽技术制作不同时间信息量和空间信息量的刺激材料，测试被试在不同信息量条件下预判发球方向的反应时与准确率，研究时空信息量和运动水平对网球运动员接发球预判表现的影响，揭示特定运动信息对接发球预判的重要性，为网球接发球预判技能的训练实践及运动选材提供理论支持与指导。研究假设：专家组在不同信息量条件下的接发球预判表现要明显好于新手组；专家组在‐40 ms和0 ms遮蔽条件下的预判准确率显著高于新手组；专家组在遮蔽球、球拍和持拍手臂空间信息条件下的预判准确率明显高于新手组。

1 研究对象与方法

1.1 被试

40名被试参与试验，根据运动经验和运动等级将其分为专家组和新手组2组，各20名。专家组来自北京某高校网球代表队，平均年龄（21.2±1.5）岁，平均训练年限（11.5±2.2）年，平均每周训练15～20 h，其中2名国家健将运动员，10名国家一级运动员和8名国家二级运动员。新手组选自北京某高校网球专项学生，平均年龄（21.1±0.6）岁，学习网球1.5年，无运动等级。所有被试均为右利手，视力或矫正视力正常，无色盲色弱，身体健康，无相关病史。

1.2 试验设计

时间遮蔽试验采用2（运动水平）×5（时间信息量）两因素混合试验设计。运动水平为组间变量，分为2个水平：专家组与新手组。时间信息量为组内变量，分为5个水平：T1，发球准备开始到击球前3帧（‐120 ms，转肩），4 208 ms；T2，发球准备开始至击球前2帧（‐80 ms，抬肘），4 248 ms；T3，发球准备开始至击球前1帧（‐40 ms，抬腕），4 288 ms；T4，发球准备开始至击球时（0 ms，球与球拍碰撞），4 328 ms；T5，发球准备开始至击球后1帧（40 ms），4 368 ms。自变量是运动水平；因变量是预判反应时和预判准确率。

空间遮蔽试验采用2（运动水平）×6（空间信息量）两因素混合试验设计。运动水平为组间变量，分为2个水平：专家组与新手组；空间信息量为组内变量，分为6个水平：A1（遮蔽球）、A2（遮蔽球拍）、A3（遮蔽头部）、A4（遮蔽持拍手臂）、A5（遮蔽躯干）和A6（遮蔽下肢）。自变量是运动水平，因变量是预判反应时和预判准确率。预判反应时，指从刺激材料呈现结束至按键反应之间的时间差值；预判准确率，指被试预判发球方向的正确次数占总次数的比例，按键名称与刺激材料赋值相匹配即为预判正确。

1.3 刺激材料

1.3.1 材料录制 在室内网球馆录制网球发球视频，选取1名专家水平的网球运动员和1名中等水平的运动员作为发球员。发球员根据实际比赛要求分别在2个区域（平分区和占先区）发球，发球方向为内角、中路和外角，要求2名发球员保持发球动作、速度和旋转等的一致性。每名发球员在每个方向上进行5次有效发球，每名球员共计30个有效发球。摄像机采用佳能5D MarkⅠⅠⅠ和佳能EF 70‐200 mm f/2.8LⅠSⅠⅠUSM的镜头，架在距底线6 m、距单打边线30 cm的位置，高160 cm，镜头对着发球员方向，以接发球员视角录制整个发球过程。将摄像机的视频分辨率设定为4K，常速（25 fps/s）录制发球视频，以确保试验材料的质量和发球动作的清晰，视觉信息的质量对认知与运动表现产生重要影响[16]。发球速度由STALKER PROⅠⅠ雷达测速仪进行测定，试验工作人员手持测速仪在摄像机旁，高160 cm，高水平发球员的平均发球速度为（147±5）km/h，中等水平发球员为（142±5）km/h。

1.3.2 材料制作 根据网球专业教练员和心理专业教师的评价与建议，从录制的视频材料中选取每名发球员在每个方向最符合要求的2个发球，共计2×2×3×2=24个发球，运用Adobe Premier Pro CC 2017对视频进行剪辑。视频从发球员站在发球区域进行发球准备开始，到发球员击球（球拍与球碰撞）后一帧结束（实际在击球后两帧剪辑），导出视频格式为AVⅠ。使用格式工厂4.3.0对剪辑的视频进行压缩，以保证视频材料清晰流畅。

（1）时间遮蔽试验的刺激材料。根据网球发球的动作结构和运动学特征，将24段发球视频在不同时间窗（Time window）进行遮蔽（剪辑），制作5种不同时间信息量的发球视频（T1～T5），共5×24=120段发球视频。

（2）空间遮蔽试验的刺激材料。采用Adobe Pre‐mier Pro CC 2017将制作的T4条件下的24段发球视频逐帧导出图片，再使用Adobe Photoshop CS6对图片分别在6个区域进行遮蔽（擦除）：球、球拍、头部、持拍手臂（包括前臂、上臂和手）、躯干（肩部到髋部的区域）和下肢（髋部以下区域）。使用Adobe Pre‐mier Pro CC 2017将图片合成视频，制作6种不同空间信息量的发球视频（A1～A6），共6×24=120段发球视频。

因试验刺激材料较多，故将时间遮蔽材料和空间遮蔽材料各分为2部分设计试验程序，其中时间遮蔽试验的刺激材料每部分5×12=60试次，空间遮蔽试验的刺激材料每部分6×12=72试次。运用Er‐goLAB3.4.2（北京津发科技股份有限公司自主研发）将各部分刺激材料进行试验程序编辑，所有试验材料随机呈现。正式试验前设置练习试验，每部分时间遮蔽试验练习15试次，空间遮蔽试验练习18试次，练习材料不同于正式试验材料，共编辑4个试验程序。

1.4 试验步骤与任务

所有被试自愿参与试验，试验前告知被试试验目的及流程，签署知情同意书和试验协议。被试端坐于试验台前，调整座椅高度，眼睛平视屏幕中心，距屏幕60 cm。刺激材料通过Tobii T20液晶显示屏呈现，屏幕大小为17寸，分辨率为1 280×1 024，刷新频率为120 Hz。向被试详细介绍试验流程，并演示操作任务，再由被试独立熟悉试验操作流程。“F”键代表“内角”发球方向，“J”键代表“外角”发球方向，“Space”空格键代表“中路”发球方向，被试进行简单的按键操作，熟练按键与发球方向的匹配。正式试验前先进行练习试验，被试练习结束且没有问题之后，进行正式试验：首先呈现指导语，被试明确任务后按任意键进入“+”界面，呈现1 000 ms，提示被试将注意力集中于屏幕中心，接着呈现试验视频刺激材料，视频播放结束后呈现黑屏，时间为2 000 ms，被试在此期间内做出按键反应。被试按键后黑屏消失，进入“+”界面开始下一试次，要求被试按指定的键，其他按键反应视为预判错误。试验过程中，被试根据相应试验提示语进行操作，正式试验每24试次后进入提示语界面，被试可适当闭眼放松，准备好后按任意键继续进行试验。被试的试验任务为：被试集中注意力观看发球视频，在刺激材料呈现结束后的黑屏进行按键反应，要求快速准确，并尽可能保证反应时间不超过2 s。

1.5 数据处理与统计分析

所有数据由ErgoLAB以Excel的形式导出，运用Microsoft Excel 2016对数据进行初步处理。采用SPSS13.0对被试在时间和空间遮蔽试验中前测与后测的行为数据进行配对T检验，时间遮蔽试验的行为数据进行两因素重复测量方差分析，Greenhouse‐Geisser方法被用于矫正自由度和P值，事后检验（Post Hoc Test）采用Bonferroni法，对空间遮蔽试验的行为数据进行单因素方差分析，统计学显著性的标准为P<0.05，对差异存在统计学意义的结果做进一步分析。

2 结果

2.1 学习效应

采用配对T检验分别对被试在时间和空间遮蔽试验中前后2次测试的行为数据进行统计学分析。（1）时间遮蔽试验中，专家组前后测的预判反应时（P=0.532）和预判准确率（P=0.532）差异均没有统计学意义，新手组前后测的预判反应时（P=0.06）和预判准确率（P=0.529）差异均没有统计学意义；（2）空间遮蔽试验中，专家组，前后测的预判反应时（P=0.259）和预判准确率（P=0.138）差异均没有统计学意义，新手组前后测的预判反应时（P=0.143）和预判准确率（P=0.832）差异均没有统计学意义。因此，专家组与新手组被试在时空遮蔽试验中都没有产生学习效应。

2.2 时间遮蔽试验结果

2.2.1 时间遮蔽试验被试的预判反应时 专家组与新手组被试的预判反应时两因素重复测量方差分析显示：时间信息量的主效应显著[F（2.407，91.449）=8.051，P=0.000，ηp2=0.175]；运 动 水 平 的 主 效 应 显 著[F（1，38）=17.743，P=0.000，ηp2=0.318]，专家组的预判反应时明显短于新手组；但时间信息量和运动水平的交互作用不显著[F（2.407，91.449）=0.349，P=0.745，ηp2=0.009]。多重比较结果显示：T1（‐120 ms）条件下的预判反应时，与T3（‐40 ms，P=0.000）、T4（0 ms，P=0.000）和T5（40 ms，P=0.001）的差异存在统计学意义；T2（‐80 ms）条件下的预判反应时，与T3（‐40 ms，P=0.014）、T4（0 ms，P=0.000）和T5（40 ms，P=0.006）的差异存在统计学意义（见图1）。

图1 专家组与新手组在不同时间信息量条件下的预判反应时Figure1 Reaction Time on the Conditions of Different Temporal Information Content

2.2.2 时间遮蔽试验被试的预判准确率 被试预判准确率两因素重复测量方差分析显示：时间信息量的主效应显著[F（3.292，125.094）=10.768，P=0.000，ηp2=0.221]；运动 水 平 的 主 效 应 显 著[F（1，38）=5.709，P=0.022，ηp2=0.131]；但时间信息量和运动水平的交互作用不显著[F（3.292，125.094）=0.410，P=0.764，ηp2=0.011]。多重比较结果显示：被试在T5条件下的预判准确率与T1（P=0.000）、T2（P=0.000）、T3（P=0.000）和T4（P=0.000）的差异存在统计学意义；专家组与新手组在T3条件下的预判准确率差异存在统计学意义（P=0.013），在T4条件下存在一定统计学显著性差异的趋势（P=0.074）（见图2）。

图2 专家组与新手组在不同时间信息量条件下的预判准确率Figure2 Anticipatory Sccuracy on the Conditions of Different TemporalInformation Content

2.3 空间遮蔽试验结果

2.3.1 空间遮蔽试验被试的预判反应时 被试预判反应时单因素方差分析显示，专家组与新手组各区域遮蔽条件下的均存在统计学意义：A1（遮蔽球），F（1，38）=14.331，P=0.001，ηp2=0.274；A2（遮蔽球拍），F（1，38）=22.902，P=0.000，ηp2=0.376；A3（遮 蔽 头 部），F（1，38）=22.658，P=0.000，ηp2=0.374；A4（遮蔽持拍手臂），F（1，38）=25.962，P=0.000，ηp2=0.406；A5（遮蔽躯干），F（1，38）=33.419，P=0.000，ηp2=0.468；A6（遮 蔽 下 肢），F（1，38）=2.232，P=0.000，ηp2=0.431。专家组的预判反应时明显短于新手组（见图3）。

图3 专家组与新手组在各空间信息量条件下的预判反应时Figure3 Reaction Time on Different SpatialOcclusion Conditions

2.3.2 空间遮蔽试验被试的预判准确率 被试预判准确率单因素方差分析显示，专家组与新手组在头部和持拍手臂遮蔽条件下的差异存在统计学意义：A3（遮蔽头部），F（1，38）=4.280，P=0.045，ηp2=0.101；A4（遮蔽持拍手臂），F（1，38）=5.0513，P=0.029，ηp2=0.119；专家组的预判准确率显著高于新手组。但专家组与新手组在球、球拍、躯干和下肢遮蔽条件下的差异无统计学意义：A1（遮蔽球），F（1，38）=0.420，P=0.521，ηp2=0.011；A2（遮蔽球拍），F（1，38）=2.286，P=0.116，ηp2=0.064；A5（遮蔽躯干），

F（1，38）=0.872，P=0.356，ηp2=0.022；A6（遮蔽下肢），F（1，38）=2.232，P=0.143，ηp2=0.055（见图4）。

图4 专家组与新手组在各空间信息量条件下的预判准确率Figure4 Anticipatory Accuracy on Different SpatialOcclusion Conditions

3 讨论

研究旨在测试时间序列和空间维度的不同信息量条件下被试接发球预判的反应时和准确率，分析探索时空信息量和运动水平网球运动员接发球预判表现的影响。以往研究发现，信息量会对运动员预判或决策表现产生显著影响[6‐8]。本研究显示：专家网球运动员在不同时空信息量条件下的预判反应时明显短于新手组；专家组在T3（4 288 ms）条件下的预判准确率明显高于新手组，在T4（4 328 ms）条件下的预判准确率存在一定的显著差异趋势；专家组在头部和持拍手臂空间信息遮蔽时的预判准确率要显著高于新手组，总体符合假设。

时间信息量和运动水平均对被试接发球的预判反应时产生显著影响，专家组的预判反应时比新手更短。随着遮蔽时间的延后，视觉信息量的增加，专家和新手的预判反应时都逐渐缩短[15]，专家组预判反应时的下降趋势要缓于新手组。高水平运动员预判对手击球方向后，进行运动反应的视觉‐动作延迟时间为200 ms[17]，高水平运动员的延迟时间比低水平运动员的短[18]。被试在T1（4 208 ms）和T2（4 248 ms）条件下的预判反应时显著长于T3（4 288 ms）、T4（4 328 ms）和T5（4 368ms），表明被试根据发球员开始发球到击球前80 ms的动作信息预判发球方向存在一定难度，但可以从击球前40 ms开始搜索到有效信息，较快地进行接发球预判。

时间信息量和运动水平均对被试接发球的预判准确率有显著影响，专家组的预判准确率要明显高于新手组。专家组在各遮蔽条件下的预判准确率均要高于平均概率水平（33.3%），并随着视觉信息量的增加而逐步提升。而新手在T1、T2和T3条件下的预判准确率低于平均概率水平（33.3%），表明新手不能有效利用发球员击球前的动作信息做出预判。被试在击球后T5条件下的预判准确率要明显高于击球前T1、T2、T3和击球时T4，因为在预判任务中的准确率与刺激材料呈现的时长有关[19‐20]，击球后40 ms（T5）被试可以通过球拍与球的运动信息判断出球的飞行方向。专家组在T3（击球前40 ms）条件下的预判准确率明显高于新手组，在T4（击球时）条件下并没有表现出显著性差异，但表现出存在一定显著性差异的趋势，而新手组在T3条件下的预判准确率比T1和T2更低，表明击球前80 ms至击球时0 ms之间的动作信息对运动员的接发球预判具有重要作用。这与杨勇涛等[14‐15]的研究结果不一致，他们发现随着遮蔽时间点的推迟，新手被试的预判准确率逐渐提升。但也有研究[4，13，16]发现，在击球前的时间窗内，随着遮蔽时间点的延后，视频提供的信息量逐渐增大，新手组预判的准确率反而下降。发球员所呈现的动作信息量逐渐增加，认知负荷也随之提高，专家能够选择并利用重要的动作信息进行接发球预判[21]，但新手却不能有效利用这些信息。击球前40 ms是旋转持拍前臂引拍击球的时间点，身体和肩部的转动结束，持拍前臂内旋并拉拍击球。新手受自身接发球技能和运动经验等的限制，无法获取关键信息进行认知加工，从而造成新手更多的预判失误。

空间信息量和运动水平均对被试接发球的预判反应时产生显著影响，专家在空间遮蔽试验中的预判反应时显著短于新手组。专家运动员能够通过观察对手的动作姿势获得有效信息以预判击球方向，降低延迟反应的时间[22]。专家组预判反应时的趋势表现为A1（遮蔽球）>A4（遮蔽持拍手臂）>A2（遮蔽球拍）>A3（遮蔽头部）>A5（遮蔽躯干）>A6（遮蔽下肢），新手组预判反应时的趋势表现为A6（遮蔽下肢）>A5（遮蔽躯干）>A4（遮蔽持拍手臂）>A2（遮蔽球拍）>A1（遮蔽球）>A3（遮蔽头部）。专家在A1（遮蔽球）、A4（遮蔽持拍手臂）和A2（遮蔽球拍）条件下的预判速度有所下降，表明这些部位的运动信息对专家接发球预判存在一定影响；而新手则对身体部位的信息更感兴趣，下肢、躯干和持拍手臂空间信息被遮蔽时的预判速度变慢。

在缺少头部和持拍手臂运动信息条件下，专家组的预判准确率要显著高于新手组，表明头部和持拍手臂的运动学信息对新手的接发球预判影响更大。在部分空间信息被遮蔽时，专家比新手能够更好地适应试验任务的限制[23]，整合相关视觉信息并建立有效联系以提取利用，而不是分开独立进行碎片化地破译加工信息[24]。专家组的预判准确率趋势表现为A1（遮蔽球）

4 结 论

时空信息量与运动水平对网球运动员的接发球预判表现有显著影响，专家网球运动员具备良好的接发球预判技能。发球前80 ms至发球时（0 ms）发球员抛球、持拍手臂和躯干（肩部）的运动学信息对网球运动员的接发球预判具有重要作用，专家网球运动员能够有效利用发球员这些信息进行接发球预判，而网球新手更关注发球员的头部、球拍与球碰撞的运动信息。研究成果能够应用于网球运动训练实践，为网球运动员高效发球（动作伪装）、接发球预判技能训练实践及运动选材提供理论支持和指导。