通过基于模型的时序判断分析测量注意力和视觉处理速度

本方案的总体目标是测量几乎所有任意刺激的注意力和视觉处理参数。该目标通过建模时间顺序判断（TOJ）数据来实现。在这些任务中，参与者需判断两个目标刺激的呈现顺序，所得数据通过一种新型模型进行分析，该模型可用于测量注意力对刺激编码速率的影响。

布登森的视觉注意理论为各种参数（如注意权重和加工速率）提供了多种用途。这些参数通常通过使用字母或数字的项目报告任务进行估计，而使用字母或数字以外的刺激则较为困难，且需要大量训练，因此很少被采用。例如，很难想象如何利用该方法来测量视觉显著性以及突现显示。

因此，我们提出一种基于TVA的新方法，该方法利用时间顺序判断，几乎可使用任意刺激进行实验。时间顺序判断长期以来被用于评估注意力，但当其与TVA结合时，将变得更加强大，并能提供易于解释的参数。在时间顺序判断任务中，两个刺激（此处标记为A和B）以紧密相继或同时的方式呈现。

时间顺序的感知可以通过独立通道模型来建模。在这种模型中，每个目标都有独立的加工通道。一个顺序比较器监控这些通道，并记录特定目标（此处为 A）比另一个目标更早到达时的次数。

在演示之前，我们简要描述实验数据通常的表示形式。某种特定判断类型（此处为“A先”）的相对频率会根据SOA（即两个目标刺激呈现之间的时间间隔）进行绘制。当SOA为较大的负值时（此处意味着刺激A先呈现），A最有可能首先到达比较器。

刺激B较早到达的情况极为罕见。因此，我们得到的数据点代表了接近于1的相对频率。当SOA为较大的正值时，即刺激B领先，比较器记录到A先到达的情况也极为罕见。

因此，我们得到一个接近零的数据点。当刺激间隔时间（SOA）为零时，目标刺激同时呈现，记录到的数据点位于0.5的随机水平。当SOA在一系列数值上变化时，所得的模式可用心理测量函数来描述。

当注意力指向某个刺激时，例如此处的刺激A，该刺激会更早到达比较器，因此，在SOA为零的情况下，判断A先出现的概率会增加。这会导致整个心理计量函数发生偏移。通常将红色曲线穿过0.5水平时所对应的SOA值作为量化注意力影响的指标。

时间顺序的自我判断似乎是评估感知潜伏期的自然方法，许多关于注意和时间感知影响的问题已通过该方法得到解答。然而，时间顺序判断（TOJ）存在一个核心缺陷，即其相对性。时间自我感知可能告诉我们刺激 A 比刺激 B 更早被感知，但它无法说明原因。

这可能是因为刺激A的加工速度更快，或者是因为刺激B的加工速度较慢。为了增强解释力，从TVA（视觉注意的全时段分配理论）中推导出一种TOJ模型，用于模拟视觉刺激的编码过程。在每个通道中，编码过程被认为遵循TVA的指数竞争模型。

在特定时间内对每个目标进行编码的概率被转化为一个目标在另一个目标之前被编码的概率。这涉及时间顺序的感知。重要的是，从TVA继承的两个速率参数能够回答如下问题：是被注意的刺激被处理得更快，还是未被注意的刺激被处理得更慢？

或者，这些速率也可以表示为相对注意力权重。根据研究问题选择刺激材料。通常，必须能够在屏幕的不同位置显示两个目标。

在本实验方案的后续部分，我们将展示使用突显显示、自然图像和字母目标的实验结果。以下是自然图像中动作空间和背景物体如何被利用的一个示例：将包含两个目标的图片叠加在缺少这些目标的图片之上。

通过使上层图像在局部区域透明，从而在视觉上移除物体。通过该方法，可生成包含两个物体均不存在、仅存在其中一个或两个均存在的图像，以建立背景优先、动作空间优先以及同时呈现的顺序判断任务。为规划实验设计和样本量，可进行贝叶斯功效分析。

使用目标模型、实验设计和假设参数反复模拟并拟合数据。通过达到成功标准（例如，注意力权重的差异）的模拟所占比例，来估计实验的统计检验力。使用实验构建工具或心理物理学呈现程序库来实现该实验。

我们为开源实验构建工具 OpenSesame 提供了一个用于字母、数字和形状的时间顺序判断（TOJ）实验的插件，其中仅需指定试验表即可。我们还提供了一个使用自然图像进行时间顺序判断的 OpenSesame 示例。针对每种条件，需为所有计划的刺激呈现间隔（SOA）创建相应的试验。

代表性结果中展示了典型的SOA分布。两个目标被定义为探测刺激和参考刺激。参考刺激始终显示在零点位置，为未被注意的目标，而探测刺激则受到注意操控的影响。

在SOA为负的试验中，先呈现探测刺激，经过SOA时间后呈现参考刺激。在SOA为正的试验中，先呈现参考刺激，经过一定延迟后，根据SOA呈现探测刺激。对于SOA为零的情况，同时呈现两个目标刺激。

在中性条件下，探针和参考的分配是任意的，但数据分析时需要明确指定。对所有刺激呈现间隔（SOA）设置进行重复实验。对无影响的因素（如刺激位置或目标身份）进行随机化或系统性变化。

重复次数取决于受试者的注意力水平。大约每小时可呈现800次试验。如果需要更多重复次数，可考虑将实验分为多个阶段进行。

欢迎参与者，并向他们介绍实验的一般流程。获取其参与实验的知情同意，并确保他们具有正常或矫正至正常的视力。

为实验提供一个安静的隔间。调整座椅、下巴托架、键盘等，以确保最佳实验条件。告知参与者，实验需要集中注意力和精神专注，且可能会令人感到疲劳。

根据需要提醒他们进行短暂休息。在屏幕上显示有关演示和反应收集的说明。提醒参与者，任务是报告目标刺激的感知时间顺序，并在完全无法判断顺序的试次中进行猜测。

为避免试验过程中出现眼动，请要求参与者在屏幕上显示中央标记时始终注视该标记。要求他们将头部靠在颏托上。必要时可让他们短暂休息。

进行一次简短的训练，包含十到二十次试验。确认参与者已理解任务，并让他们进行解释。

如果没有其他问题，则离开展台进入主实验。将逐次试验数据转换为探测刺激优先判断次数后，可通过运行所需的贝叶斯分层模型来估计参数。该过程完成后，绘制所有参数的收敛诊断图，确认各马尔可夫链均已收敛，并具有足够大的有效样本量。

然后，绘制并评估所关注的参数。本视频的下一节将展示示例结果。第一个实验测量了视觉显著性对处理速度的影响。

参与者需判断在背景图案中，左侧或右侧的两个目标线段中哪一个首先发生闪烁。在一半的试验中，探测刺激为颜色突显。数据采用先前所述的基于TVA理论推导出的TOJ模型进行拟合。

在注意条件下，显著刺激带来的益处表现为探测刺激的注意权重增加了0.59。在无显著目标的控制条件下，获得的中性权重为0.5，因此注意条件下探测刺激的注意权重显著更高。95%最高密度区间（HDI）不包含0（即无差异）。

探针及其参照的个体权重表明，显著性刺激的优势源于非显著性刺激的16赫兹处理速率降低。可能显著性目标在一定程度上抑制了对非显著性刺激的加工，从而获得相对优势。第二个实验探讨了自然图像中动作空间的注意优势。

动作空间、探测目标和背景物体的参照，出现在时间顺序判断任务（TOJ）中。在一项对照实验中，通过使用图像的倒置版本记录了无动作空间优势的基线数据，因为倒置图像会干扰对场景布局的感知。参数 posterius 表示在注意条件下存在动作空间优势。

探针的权重高于中性条件下的零点五。令人好奇的是，在对照条件下也观察到这一现象，表明图像反转并未消除潜在动作空间的优势。因此，这种优势很可能由显著性或可见性等因素引起，而这些因素不会因场景反转而消除。

本方案的书面部分讨论了实验效能可能过低而无法检测到动作空间效应的可能性。第三个实验采用了一个外周线索，导致在额外的一个参数上产生了较大效应，该参数用于模拟编码过程之间的延迟。本方案的书面部分对该实验进行了详细讨论。

综上所述，本文所述方案介绍了如何进行简单的时序判断任务（TOJ），并基于刺激编码的基本模型对数据进行拟合。在三项实验中，我们展示了结果可在分层贝叶斯估计框架下进行评估。我们发现，在突显显示中，显著性会提高注意权重。

此外，在自然图像中，动作空间对象的权重估计有所增加；然而，由于持续存在的优势效应，当通过倒置图像干扰空间关系时，这种权重增加很可能源于另一种注意优势。在实验三中，一个外周线索导致用于模拟编码过程之间额外延迟的参数值显著增大。该方案的优势在于，时序判断任务（TOJ）操作简便，几乎可使用任意刺激材料。

基于TVA的充分理论基础，以及贝叶斯评估方案。尽管显著性在许多研究中起着重要作用，但仅有少数研究尝试对视觉显著性进行量化。然而，对视觉显著性进行量化将使我们能够比较不同的特征维度，例如朝向、颜色或运动。

在此，我们研究了颜色对比度对源自TVA的正式模型中注意权重的影响，这使我们能够以一种心理学上合理的方式对显著性进行定量测量。该实验方案成功的关键在于，只有两个刺激在目标位置产生时间信号。在时间顺序判断（TOJs）中明确建模额外刺激（例如外周线索）是未来研究的目标。