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在数字感知研究中，“弱胜于强” 错觉（WOS）等现象引发关注。研究人员开展关于彩色点集子集感知估计的研究，发现多数超数字（superdigital）彩色子集数量被低估是因分割不完全，该研究有助于理解视觉感知机制。
在视觉感知的奇妙世界里，人们常常会遇到一些令人困惑的现象。比如，当看到数量相等的白色和浅灰色点混合在中灰色背景上时，白色点看起来总是比浅灰色点少，这就是有趣的 “弱胜于强” 错觉（WOS） 。这种错觉不仅挑战着我们对视觉感知的常规认知，也引发了科学家们的深入思考：为什么会出现这样的现象呢？人类对不同颜色点集合中的子集数量感知究竟受到哪些因素的影响？这些问题的答案对于理解人类视觉感知机制至关重要。为了揭开这些谜团，来自未知研究机构的研究人员展开了一系列深入研究，相关成果发表在《Cognition》上。
研究人员采用了两种关键技术方法来探索这些问题。一是感知匹配任务，让参与者将彩色点集的子集或超集与单色点集合进行匹配，以此衡量他们对不同颜色点数量的感知；二是颜色变化检测范式，通过观察参与者对特定颜色点颜色变化的检测能力，判断该颜色点是否被成功分割和关注。
研究结果如下：
- 实验 1：非彩色混合的子集和超集估计：研究人员选取 70 名参与者，对白色与浅灰色、黑色与白色、深灰色与白色、浅灰色与黑色这四种非彩色组合进行研究。在三种极性相反的颜色组合中，参与者匹配的子集数量比实际少约 20% 。而在浅灰色与白色这种特殊的同极性组合中（即 WOS 效应），子集匹配无偏差。对于超集匹配，所有四种颜色组合均出现约 10% 的低估，这表明超集可能被视为前景（数量减少）和背景（数量不变）的组合。
- 实验 2：颜色变化检测任务：使用与实验 1 相同的颜色组合，让参与者进行颜色变化检测。结果发现，多数颜色和组合的检测准确率约为 80%，但白色背景中的浅灰色点检测准确率处于随机水平，这意味着白色背景中的浅灰色点未被初始关注或分割为前景。
- 实验 3：立体分离支持下的颜色变化检测：通过立体深度分离白色和浅灰色点，并设置隐式注意力任务。结果显示，当有立体深度信息支持时，参与者关注浅灰色点时，对其颜色变化检测准确率可达 80% ；但关注白色点时，对浅灰色点颜色变化检测准确率又回到随机水平。同样，关注立体前景的灰色点时，对背景中白色点的颜色变化检测准确率也处于随机水平。
- 实验 4：明确注意力指令对 2 色和 3 色混合物变化检测的影响：研究人员在实验中使用黄色、蓝色和深绿色（在有三种颜色时）等彩色点进行实验，通过改变颜色数量和给予明确注意力指令来观察参与者的表现。结果发现，明亮的黄色点检测表现略好，注意力指令对相应颜色点的变化检测性能影响显著。当未给予注意力指令时，参与者对黄色和蓝色点的检测性能接近分别关注两种颜色时的平均值，且添加低显著性的深绿色对黄色和蓝色点的检测性能基本无影响，这表明每次试验中参与者通常只将一种颜色视为前景。
- 实验 5：WOS 颜色组合的注意力指令无效果：研究人员给予参与者明确指令，让他们关注白色背景中的浅灰色点，但颜色变化检测准确率仍未提高，这进一步证实了在 WOS 中，浅灰色子集在没有额外分割信息时，即使有明确指令也无法被注意力选择。
- 实验 6：混合颜色超集感知低估的普遍性：研究人员对黑白点混合的超集进行匹配任务研究，发现小尺寸且靠近注视点的显示会出现感知低估，而大尺寸且延伸到视觉周边的显示则出现感知高估。这种差异可能与大尺寸显示对拥挤效应导致的低估有抵抗力有关。
研究结论和讨论部分指出，通过这六项实验，研究人员利用经典的感知匹配技术和新颖的颜色变化检测范式，证明了在超数字范围的数字感知中，不同颜色子集的感知数量系统偏差与部分选择失败有关。多数超数字彩色子集数量被感知低估是由于不完全分割，而 WOS 错觉的产生是因为视觉系统在没有其他分割信息（如立体深度或彩色信息）帮助时，难以将较暗的同极性点（如白色背景中的浅灰色点）选择为图形。这一研究成果不仅揭示了人类视觉感知在数字估计方面的重要机制，也为后续相关领域的研究提供了关键的理论基础，有助于进一步探索视觉感知的奥秘，对理解人类认知过程具有重要意义。
