扩充研究工具箱：婴儿研究领域25年的方法论变革

《Infant Behavior and Development》：Expanding the toolbox: 25 years of methodological change in infant research

婴儿行为研究在方法学上经历了实验室环境多样化、样本规模显著扩大（2000年 median 38增至2024年71）、自动化编码技术部分应用（眼动追踪和语音分析自动化提升但手动编码仍占主导）、统计分析转向混合效应模型等复杂技术，以及开放科学实践逐步普及但未完全落实等转型。驱动因素包括复制危机、技术革新和理论强调生态效度与个体差异。

　　婴儿行为研究在过去25年中经历了显著的转变。本文通过分析《婴儿行为与发育》期刊2000年和2024年发表的实证文章，探讨了这些方法学变化及其对发展科学的影响。研究聚焦于五个关键方法学维度：研究环境、样本和单元大小、编码实践、数据分析技术和统计软件，以及开放科学实践。这些变化不仅反映了技术的进步，也体现了理论视角的演变，特别是在生态效度和个体差异方面。本文旨在总结这些方法学发展的趋势，并为未来的研究提供方向性建议。

随着技术的发展，婴儿行为研究逐渐突破了传统实验室的局限。过去，研究者主要依赖于实验室内的直接观察和手动编码，但如今，越来越多的研究采用非实验室环境，如家庭、社区和远程数据收集方法。这种转变增强了研究的生态效度，使样本更加多样化。此外，样本规模和单元规模也有了显著增长，这不仅提升了统计功效，还促进了研究结果的可重复性。尽管自动化技术在某些领域（如眼动追踪和语音分析）取得了重要进展，但手动编码仍然在复杂行为的研究中占据主导地位。同时，数据分析方法从传统的统计检验向更复杂的模型转变，统计软件的使用也从专有软件转向开源工具，反映了技术能力和理论视角的双重发展。开放科学实践的兴起进一步推动了研究的透明度和可验证性，但其普及程度仍存在不足。

研究环境的多样化是婴儿行为研究方法学变革的重要体现。传统实验室环境虽然提供了高度控制的条件，使得婴儿行为的观察更加精确，但其局限性也日益显现。实验室研究通常只能进行短暂的观察，难以捕捉婴儿在自然环境中的行为表现，同时也限制了样本的多样性。近年来，随着便携式数字设备的普及，研究者开始探索更广泛的环境，包括家庭和社区设置，甚至远程数据收集。这些新方法不仅拓宽了研究的范围，还提高了研究结果的适用性和生态效度。例如，远程测试方法的兴起，使得研究者能够突破地理限制，获取更广泛和具有代表性的样本。而档案数据的使用则为研究提供了新的可能性，通过重新分析已有数据或利用专门的数据库，研究者可以更深入地探讨婴儿行为的发展轨迹。

样本和单元规模的扩大是另一项重要的方法学变革。婴儿研究由于其高变异性、较高的脱落率以及有限的测试窗口，使得样本规模对研究结果的可靠性至关重要。在过去，研究通常采用较小的样本，而近年来，随着技术的进步和研究方法的改进，样本规模和单元规模都有了显著增长。这一趋势反映了研究者对统计功效的重视，以及对更复杂效应的检测需求。例如，2024年的研究中，样本规模中位数从2000年的38人增加到71人，单元规模从17.8人跃升至45.5人，增幅超过2.5倍。这种增长不仅提升了研究的统计效力，还使得研究者能够更准确地捕捉婴儿行为的细微变化。此外，一些研究甚至采用了超过2000人的大规模样本，这在20年前几乎是不可想象的。这些大规模研究往往结合了多种数据收集方法，以确保样本的多样性和数据的全面性。

编码实践的演变同样值得关注。传统上，婴儿行为的测量依赖于手动编码，研究者需要逐帧或实时地观察视频记录，以确定婴儿的注视时间、行为分类或互动模式。这种方法虽然有效，但存在诸多限制，包括样本规模的局限、行为测量的不精确，以及对人力和时间的高需求。近年来，自动化编码技术在某些领域取得了显著进展，如眼动追踪和语音分析，这些技术使得研究者能够更精确地测量婴儿的视觉注意力和语言环境。然而，手动编码在某些复杂行为的研究中仍然不可或缺，特别是在运动发展领域，自动化分析技术尚未完全成熟，研究者仍需依赖手动方法来确保数据的准确性。尽管如此，一些新兴技术正在逐步改变这一现状，例如可穿戴运动传感器和无标记运动捕捉系统，这些技术能够更全面地记录婴儿在自然环境中的运动表现。

数据分析技术的进步是婴儿行为研究方法学变革的另一个关键方面。过去，研究者主要依赖于简单的统计检验，如t检验和方差分析（ANOVA），这些方法适用于研究婴儿的典型发展模式和阶段式变化。然而，随着研究的深入，研究者开始采用更复杂的统计模型，如混合效应模型、结构方程模型和贝叶斯方法，这些方法能够更好地捕捉婴儿行为的复杂性和个体差异。同时，统计软件的使用也发生了变化，从专有软件转向开源工具，这不仅降低了研究成本，还提高了方法的透明度和可重复性。然而，这些先进的统计方法对研究者的专业知识和技能提出了更高的要求，许多研究者仍在适应这些新的技术工具。此外，数据可视化实践虽然有所改善，但仍然存在不足，许多研究仍以群体层面的图表为主，而忽略了个体层面的展示，这可能影响研究结果的解读和传播。

开放科学实践的推广是近年来婴儿行为研究的重要趋势。开放科学运动在心理学领域兴起，主要针对研究的可重复性问题，推动研究者采用更透明和严谨的方法。在《婴儿行为与发育》期刊中，2000年的研究中没有涉及开放科学实践，而到了2024年，超过三分之一的研究报告了至少一项开放科学措施。这些措施包括研究预注册、开放数据、开放代码和开放材料，这些做法有助于提高研究的透明度和可验证性。然而，尽管开放科学实践有所增长，其普及程度仍不均衡，许多研究者在实施这些实践时面临实际困难，包括数据隐私问题和对复杂数据的处理需求。此外，学术评价体系仍然倾向于强调研究的创新性和统计显著性，而对开放科学实践的重视程度仍显不足，这在一定程度上限制了其全面推广。

尽管婴儿行为研究在方法学上取得了显著进展，但仍存在一些局限性。首先，本研究仅基于《婴儿行为与发育》期刊的两组数据（2000年和2024年），这可能影响结论的普适性。其次，研究仅涵盖了两个时间点，未能充分反映方法学变化的全过程。例如，2010年代的复制危机和2020年的新冠疫情对研究方法产生了深远影响，这些事件可能引入了某些不连续性。此外，编码方案虽然力求一致性，但不可避免地简化了某些方法学细节，如研究主题、补充材料的使用、效应大小报告和样本多样性等，这些因素在研究环境扩展的背景下尤为重要。最后，由于缺乏双人编码，研究者之间的评分一致性无法量化，但通过讨论和协商，研究团队成功解决了编码分歧。

总体而言，婴儿行为研究在过去25年中经历了深刻的变革，这些变化不仅提升了研究的科学性和可重复性，还拓展了研究的范围和深度。然而，这些进步也带来了新的挑战，包括数据可视化实践的不足、开放科学实践的不均衡实施，以及对复杂统计方法的适应问题。未来的研究需要在这些方面持续改进，以确保方法学的进一步发展能够与理论视角和实际需求相匹配。同时，跨学科合作和新兴技术的引入，如机器学习和大规模数据共享平台，可能为解决这些挑战提供新的思路和工具。通过结合传统观察方法和现代技术手段，婴儿行为研究有望在未来继续深化对早期人类发展的理解，为理论和实践提供更坚实的科学基础。