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注意力对数量与方向判断中序列依赖性的影响
《BMC Biology》:Quantifying effects of inattention on serial dependence in numerosity and orientation judgments using a Bayesian integration approach
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年11月01日 来源:BMC Biology 5.4
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摘要背景我们的感知判断受到近期经验的影响。在三项实验中,我们研究了注意力如何影响数量和方向判断中的这种序列依赖性。参与者需要估计点云中的数量(实验1)或Gabor补丁的方向(实验2:高对比度;实验3:低对比度)。这些任务与一项需要集中注意力的中心任务结合在一起,以在双任务设计中调
我们的感知判断受到近期经验的影响。在三项实验中,我们研究了注意力如何影响数量和方向判断中的这种序列依赖性。参与者需要估计点云中的数量(实验1)或Gabor补丁的方向(实验2:高对比度;实验3:低对比度)。这些任务与一项需要集中注意力的中心任务结合在一起,以在双任务设计中调节注意力。
我们发现在分散注意力的情况下,所有实验中的序列依赖性都更强。此外,我们使用了一种贝叶斯模型集合来区分注意力、感官证据和先前反应在数量和方向判断中的影响。我们的六个模型在是否包含先前经验的三个组成部分——平均感官证据、先前感官证据和先前反应——以及它们如何表达经验对感知判断的影响方面存在差异。我们发现,这三个因素都影响感知判断,其中先前反应和平均感官证据具有积极的效应,而先前感官证据则具有消极效应。重要的是,这些因素对各个组成部分的影响强度取决于任务的性质(数量或方向判断)、感官证据的质量以及注意力的可availability。
我们的研究结果表明,感知决策源于对先前经验的情境特定整合。这意味着序列依赖性的大小甚至符号(无论是积极的还是消极的)反映了特定因素的组合(任务、证据质量、注意力等),并强调了计算建模在区分各个效应方面的重要性。
我们的感知判断受到近期经验的影响。在三项实验中,我们研究了注意力如何影响数量和方向判断中的这种序列依赖性。参与者需要估计点云中的数量(实验1)或Gabor补丁的方向(实验2:高对比度;实验3:低对比度)。这些任务与一项需要集中注意力的中心任务结合在一起,以在双任务设计中调节注意力。
我们发现在分散注意力的情况下,所有实验中的序列依赖性都更强。此外,我们使用了一种贝叶斯模型集合来区分注意力、感官证据和先前反应在数量和方向判断中的影响。我们的六个模型在是否包含先前经验的三个组成部分——平均感官证据、先前感官证据和先前反应——以及它们如何表达经验对感知判断的影响方面存在差异。我们发现,这三个因素都影响感知判断,其中先前反应和平均感官证据具有积极的效应,而先前感官证据则具有消极效应。重要的是,这些因素对各个组成部分的影响强度取决于任务的性质(数量或方向判断)、感官证据的质量以及注意力的可availability。
我们的研究结果表明,感知决策源于对先前经验的情境特定整合。这意味着序列依赖性的大小甚至符号(无论是积极的还是消极的)反映了特定因素的组合(任务、证据质量、注意力等),并强调了计算建模在区分各个效应方面的重要性。