一项关于类别知识与语境知识影响的ERP研究：采用线索-目标匹配范式

《Neuropsychologia》：An ERP Study of the Effects of Category Knowledge and Contextual Knowledge Using a Cue–Target Matching Paradigm

　　摘要：对象分类不仅取决于当前的视觉输入，还取决于先验知识。然而，不同类型的先验知识是否以相同的时间特征影响对象分类仍不清楚。本研究将提示-目标匹配范式与事件相关电位（ERPs）相结合，比较了类别知识和情境知识对对象分类的影响。类别知识在上级、中级和基础三个水平上进行操控，而情境知识则基于典型的颜色和场景信息。行为结果表明，提示-目标一致性影响任务表现，且不同提示条件下观察到了不同的模式。ERP结果进一步揭示，先验知识影响多个加工阶段，但时间模式在不同条件下有所不同。类别知识在中间、冲突和后期加工阶段表现出水平依赖效应，而情境知识主要与P2和N400的调节有关。这些发现表明，不同类型的先验知识以不同的时间动态对对象分类做出贡献，这些差异可能与提示-目标匹配过程中相关信息的结构和使用方式有关。

引言：对象分类不仅取决于当前可用的视觉信息，还取决于先前获得的信息和已有知识。以往研究表明，人们可以利用先前获得的信息对未来视觉输入形成预期，进而影响后续视觉信息的加工（de Lange等，2018；Summerfield和Egner，2009）。这些预期的影响可能不局限于单一加工阶段，而可能涉及相对早期的知觉加工，并进一步影响后续的知觉决策（Summerfield和de Lange，2014）。提供有用信息的预期主要基于个体已有的先验知识。因此，区分不同类型的先验知识及其提供的信息，对于理解先验知识如何影响对象分类具有重要意义。

然而，先验知识并非单一整体。一种重要形式是类别知识，包括关于对象类别归属以及类别之间层级关系的知识。自然对象类别通常按层级组织，不同类别水平在类别广度、信息特异性以及类别成员共享特征方面存在差异（Rosch等，1976）。例如，上级类别涵盖更广泛的对象范围，而更具体的类别水平能提供关于类别成员的更多诊断性信息。不同类别水平在对象分类过程中也表现出不同的加工特征，类别水平影响分类速度、分类所利用的信息以及后续的分类判断（Mack和Palmeri，2011；Taniguchi等，2020）。这些发现表明，类别知识的层级结构可能影响对象分类所涉及的加工过程。

类别知识对对象分类的影响不限于概念或语义信息。不同对象类别在形状、空间结构和其他诊断性视觉属性上往往存在系统性差异，这些视觉特征也能提供与类别判断相关的信息（Andrews等，2015；Lescroart等，2015；Torralba和Oliva，2003）。因此，当与对象类别相关的信息被提前激活时，后续效应可能不仅涉及更高层次的类别或语义表征，还涉及与该类别相关的视觉信息。ERP研究进一步表明，在目标出现前呈现类别标签可以改变随后目标刺激的早期视觉神经反应（Boutonnet和Lupyan，2015）。这些发现表明，类别知识对后续对象分类的影响可能涉及视觉信息和更高层次的类别信息，而非纯粹的语义加工。

除类别知识外，对象分类还受情境知识的影响。情境知识主要来源于对象与其典型环境、属性或其他相关信息之间通过长期经验形成的稳定关联。例如，某些动物通常出现在特定场景中，而某些植物具有典型的颜色特征。这种知识能为当前对象提供额外的情境信息，并影响其识别和分类（Davenport和Potter，2004；Oliva和Torralba，2007）。典型颜色信息能影响具有颜色诊断属性对象的加工。即使颜色信息未在当下刺激中直接呈现，与典型颜色相关的内部表征仍可能被激活（Bannert和Bartels，2013，2018；Bram?o等，2011）。类似地，当对象与场景之间的关系与现有情境规律一致或不一致时，后续加工也会受到调节（Demiral等，2012；Mudrik等，2010）。因此，情境知识可以通过涉及场景情境和典型颜色的长期建立的关联，为对象分类提供额外信息。

尽管类别知识和情境知识都能为后续对象分类提供先验信息，但它们所提供信息的结构并不相同。类别知识基于相对清晰的类别归属和层级关系。因此，不同水平的类别提示在约束可能目标的范围以及提供信息的特异性方面可能存在差异。类别提示的水平和特异性可以影响后续目标搜索和类别判断，表明提示所提供信息的范围可以影响后续目标评估（Maxfield和Zelinsky，2012）。相比之下，情境知识更常基于对象与典型场景和颜色等信息之间的长期关联，而这些关系通常不是严格排他性的。视觉预测研究进一步表明，由先验信息形成的预期在特异性等维度上可能存在差异（Ortiz-Tudela等，2023）。然而，这种表征差异是否与不同的时间特征相关仍不清楚。因此，这两种先验知识在对象分类过程中是否表现出不同的时间特征，以及这些差异是否与它们所提供信息的特异性有关，仍需进一步检验。

确定不同类型先验知识的影响出现在哪些加工阶段，对于进一步考察这些可能的时间差异是必要的。ERP为记录刺激呈现后的神经活动提供了高时间分辨率，因此非常适合考察这一问题。在早期阶段，P1通常与早期视觉加工相关，可受视觉刺激属性和自上而下信息的调节（Hillyard和Anllo-Vento，1998）。在随后的约170–280毫秒时间窗内，先前研究观察到与视觉分类和类别相关加工相关的P2变化，表明这一阶段涉及对当前视觉输入的进一步类别加工（Pernet等，2003；Wang等，2016）。因此，P1和P2分别提供了早期视觉加工和后续类别相关加工的时间指标。随着加工的继续，当前输入与先前激活信息之间的不一致也可能涉及比较和冲突相关加工。当顺序呈现的信息不一致或冲突时，常观察到N270，其与不匹配信息的检测和比较相关（Y. Wang等，2002；Zhang等，2003）。在更晚阶段，N400通常对当前输入与已有语义或情境信息之间的关系敏感，已被广泛用于考察晚期语义加工（Kutas和Federmeier，2011）。因此，P1、P2、N270和N400覆盖了从早期视觉加工和类别相关加工到冲突相关和情境加工的多个阶段，为考察先验知识影响对象分类的时间进程提供了ERP指标。

基于上述研究，本研究采用提示-目标匹配范式比较了两类先验知识对对象分类时间进程的影响。类别知识包括三个水平——上级、中级和基础，而情境知识包括动物的场景情境和植物的典型颜色信息。通过比较一致和不一致试次，本研究主要解决两个问题：第一，不同类型的先验知识在对象分类过程中是否表现出不同的时间特征；第二，类别知识内不同类别水平的影响是否在不同加工阶段有所变化。鉴于不同类别水平在信息特异性上的差异，我们预期类别信息，尤其是更具体的类别信息，可能影响相对早期的加工阶段。关于情境信息，以往关于场景情境和颜色的研究表明其在不同加工阶段产生影响。因此，我们进一步考察其时间特征是否与类别知识不同。具体而言，我们考察了P1、P2、N270和N400，并比较了不同提示条件下一致性效应，以表征两类先验知识在对象分类过程中的时间特征。

方法部分：参与者
最初招募了三十三名参与者参加实验。三名参与者的数据被排除，因为EEG预处理和伪迹剔除后剩余试次不足70%。因此最终样本包括30名参与者（15名女性；平均年龄=27.07岁，标准差=2.70）。所有参与者均为右利手母语为汉语者，视力正常或矫正至正常，无神经或精神疾病史。本研究

行为结果：对准确率和反应时（RT）进行重复测量方差分析（见图2）。结果显示一致性主效应显著，F(1, 29) = 12.07，p = 0.002，ηp2 = 0.294，表明一致试次的准确率总体高于不一致试次。提示条件主效应也显著，F(2.69, 77.93) = 18.03，p < 0.001，ηp2 = 0.383。更重要的是，一致性与提示条件之间的交互作用显著，F

一般讨论：本研究采用提示-目标匹配范式考察了类别知识和情境知识对对象分类的影响及其时间进程。总体而言，两类先验知识都影响了提示-目标匹配，但其效应并未表现出相同的时间模式。行为结果表明，提示-目标一致性影响任务表现，且不同提示条件下的表现有所不同。ERP结果进一步表明，先验知识的效应

结论：本研究采用提示-目标匹配范式比较了类别知识和情境知识对对象分类时间进程的影响。结果表明，两类先验知识都调节了目标加工，但表现出不同的时间特征。类别知识的效应在不同类别水平上有所变化。中级类别表现出更持续的效应，基础类别中观察到的调节更集中在冲突

CRediT作者贡献声明：吴景龙：监督，经费获取。杨佳佳：写作-审阅与编辑，监督，调查，经费获取，概念化。高桥聪：项目管理。江岛义道：写作-审阅与编辑，调查。于颖华：方法学。黄晓颖：写作-审阅与编辑，写作-初稿，数据管理，概念化。高彬月：可视化，方法学，正式分析

伦理声明：已从所有参与者或其法定代表处获得参与研究和发表文章的书面知情同意。参与者的隐私权已得到尊重。

本研究按照研究开展地相关法律、监管框架和指南执行。本研究遵循《赫尔辛基宣言》进行。本研究经冈山大学津岛地区伦理委员会批准。（批准

利益冲突声明：? 作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：杨佳佳报告由日本科学技术振兴机构（JST）提供财务支持。于颖华报告由日本学术振兴会（JSPS）提供财务支持。吴景龙报告由日本学术振兴会（JSPS）提供财务支持。吴景龙报告由

致谢：本工作得到融合导向颠覆性科学与技术研究（FOREST）项目（JPMJFR2041至JY）、日本学术振兴会（JSPS）科研费（JP25K02549至YY）、日本学术振兴会（JSPS）科研费（JP24K21599至JW）以及广东省重点领域研发计划（2023B0303030002至JW）的支持。

黄晓颖|高彬月|江岛义道|于颖华|高桥聪|吴景龙|杨佳佳
冈山大学健康系统跨学科科学与工程研究生院，日本冈山