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【编辑推荐】为探究声信号在犬与人工代理（UMO）互动中的作用，研究人员通过 Problem-solving 和 Two-way choice 实验，发现 UMO 声信号与行为的时间同步性（Congruent）影响犬的注视 latency 及选择表现，揭示声信号时间模式比单纯存在更关键，为犬 - 机器人交互研究提供新视角。
在人与动物的交互研究中，人工代理（Unidentified Moving Object, UMO）能否通过声信号与犬类建立有效沟通一直是学界关注的焦点。以往研究多聚焦于 UMO 的视觉信号或运动模式对犬行为的影响，却忽视了声信号在犬 - 犬、犬 - 人交互中的重要作用。声信号的 “存在性” 与 “时间同步性” 究竟哪一因素更能影响犬的行为？其背后的认知机制又如何？这些问题亟待通过系统性实验揭示。
为解答上述疑问，匈牙利罗兰大学（E?tv?s Loránd University）的 Judit Abdai、ádám Miklósi 等研究人员开展了一项跨学科研究。团队以犬与 UMO 的交互为模型，通过精心设计的双阶段实验，首次明确了声信号的时间同步性对犬行为的决定性作用。该研究成果发表于《Scientific Reports》，为理解动物与人工代理的通信机制提供了关键证据。
研究方法与实验设计
研究采用双阶段实验范式：
- 问题解决阶段（Problem-solving phase）：将 60 只犬随机分为三组 —— 无声组（Silent）、非同步声组（Incongruent，声信号按固定时间间隔发出）、同步声组（Congruent，声信号与 UMO 动作同步，如移动开始、接近食物时发声）。UMO 在该阶段帮助犬获取笼内食物，记录犬首次注视 UMO 的潜伏期（latency）及注视交替频率。
- 双向选择阶段（Two-way choice phase）：三组犬均观察 UMO 指向藏食位置的指示，记录犬选择正确位置的成功率，分析声信号同步性对犬 “理解” 指示能力的影响。
实验中采用的人工声信号由 Korcsok 等基于生物规则设计，经人类评估为 “积极或中性”，确保声信号本身的情感偏向不干扰实验结果。行为数据通过 Solomon Coder 编码，并运用 R 语言进行混合效应 Cox 回归、广义线性混合模型（GLMM）等统计分析。
研究结果
1. 问题解决阶段：同步声信号延迟初始注视，促进后期适应
- 注视潜伏期：实验初期（前 3 次试验），同步声组犬首次注视 UMO 的潜伏期显著长于无声组和非同步声组（p<0.05），表明同步声信号可能使犬更依赖听觉预测 UMO 行为，减少视觉探索需求。
- 注视交替频率：三组间无显著差异（p=0.828），提示声信号存在与否不影响犬与 UMO 的基本通信行为，同步性主要作用于注视时机而非频率。
2. 双向选择阶段：同步声信号干扰指示理解
- 整体表现：无声组与非同步声组犬的选择成功率显著高于随机水平（p<0.001），而同步声组成功率处于随机水平（p=0.084）。
- 机制分析：同步声信号可能使犬过度关注 UMO 的社交属性（如将其视为 “有意图的伙伴”），导致注意力从任务本身分散，而非同步声信号仅作为单纯的 “注意力提示”，未引发复杂社交预期。
研究结论与讨论
本研究首次证实，在犬 - UMO 交互中，声信号与行为的时间同步性（而非声信号的存在本身）是影响犬行为的关键因素。同步声信号通过建立 “可预测的声 - 动模式”，改变犬对 UMO 的社交认知：
- 在问题解决阶段，犬通过同步声信号预判 UMO 动作，减少早期视觉注视，但随实验进行逐渐适应，潜伏期缩短。
- 在双向选择阶段，同步声信号可能被犬解读为 “社交信号”，导致其过度关注 UMO 的 “意图”，反而降低任务表现，提示犬对 “类社交互动” 的敏感性。
这一发现挑战了 “声信号存在即增强交互” 的传统假设，揭示了动物对人工代理通信的精细认知机制。研究结果不仅为犬 - 机器人交互（Dog-robot interaction）的设计提供了 “时间同步性” 这一关键参数，也为理解动物如何通过多模态信号构建社交表征（Social representation）开辟了新方向。未来研究可进一步探索声信号情感 valence、物种特异性声学特征对交互的影响，推动人工代理在宠物陪伴、辅助训练等场景的实际应用。
（全文约 2000 字，基于原文关键结论与方法提炼，保留专业术语的英文缩写及上下标格式）
