逆转警觉性下降：后期感觉通道切换对检测性能的影响

《Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting》：Reversing the Vigilance Decrement: Effects of a Late Modality Switch on Detection Performance

　　

摘要

当人们长时间监视稀有信号时，检测性能会随时间下降（即警觉性减弱）。在应用场景中，这种下降可能导致错过关键信号。先前的研究探讨了改变显示模式是否可以改善警觉性减弱后的检测效果，但结果并不一致，可能是因为听觉和视觉任务的难度和刺激强度存在差异，而当前的研究消除了这一混淆因素。在进行了50分钟的警觉任务（包含五个10分钟的时段）之前，确保了每位参与者的视觉和听觉模式的区分难度和强度相匹配。参与者在整个任务中保持使用相同的模式，或在最后一个时段切换到另一种模式。在前四个时段，命中率有所下降。然而，对于那些切换模式的参与者来说，从第4个时段到第5个时段，命中率有所提高，而未切换模式的参与者则没有这种变化。这些发现表明，后期切换模式可能有助于恢复警觉性减弱后的检测性能。

引言

警觉性任务要求观察者在较长时间内检测稀有的、不可预测的信号，而随着任务时间的延长，检测性能通常会下降。这种警觉性减弱在临床监测、安全筛查和远程监督等应用场景中非常重要，因为错过信号可能会带来严重后果（Greenlee等人，2018）。一个实际问题是，在警觉性已经减弱之后，是否可以通过改变信息的呈现方式（例如视觉或听觉）来支持性能的提升。

关于警觉性减弱的理论解释认为，模式切换可能有助于恢复警觉性能。其中一种解释基于资源理论，认为警觉性减弱是由于超模态或特定模态的警觉资源耗尽所致（Greenlee等人，2024；Shaw等人，2009；Warm等人，2008）。如果警觉性减弱是由于共享的超模态资源耗尽导致的，那么改变感觉模式应该不会在警觉性已经下降后恢复性能。另一方面，如果警觉性减弱至少部分是由于特定模态的资源耗尽所致，那么从视觉切换到听觉（或反之）应该通过将处理需求转移到资源尚未耗尽的模态上来提高检测性能（Greenlee等人，2024；Wickens，2002）。另一种理论解释是基于注意力分散的观点，认为随着时间的推移，个体的参与度降低或注意力控制减弱导致性能下降（Thomson等人，2015）。在这种情况下，显示模式的改变可能通过引入新奇性或打破单调性来提高检测性能，而不是通过利用不同的模态资源。本研究测试了在警觉性减弱后是否可以通过后期模式切换来改善检测性能，并将任何恢复视为资源补充或参与度恢复。

在模式比较中一个关键的挑战是听觉和视觉任务在刺激强度或区分难度上往往存在差异。为了减少这种潜在的混淆因素，在警觉任务开始前，我们确保了两种模式的感知强度和区分难度相匹配。通过阶梯式程序调整了每位参与者的关键信号持续时间，以此确保后来模式之间的差异不太可能是因为某一种模式更响亮、更亮或更容易区分。

因此，本研究控制了模式之间的潜在混淆差异，并测试了在警觉性减弱后是否可以通过后期模式切换来提高性能。我们预测，在最初的40分钟内（警觉性减弱期间），命中率会下降。第二个关键问题是，在最后的10分钟内切换模式是否比不切换的情况能提高命中率。

方法

共有54名本科生完成了这项为期50分钟的连续警觉性任务。参与者被分配到两种条件：切换条件（n=26）和不切换条件（n=28），每种条件内的起始模式（听觉或视觉）是平衡的。

任务分为五个10分钟的时段，如图 图1 所示。参与者每2秒监视一次听觉白噪声信号或视觉白盒信号。中性刺激持续250毫秒。关键信号的持续时间通过预先设计的阶梯式程序个性化，以匹配不同参与者和模式之间的区分难度。使用调整方法确保每位参与者在视觉和听觉显示中的感知强度相同。参与者被要求对关键信号进行按键响应，而对中性刺激不作出响应。在不切换条件下，参与者在整个任务中始终使用相同的模式。在切换条件下，参与者在前4个时段使用起始模式，第5个时段切换到另一种模式。主要结果是命中率。同时分析了误报率，以确定命中率的提高是否伴随着对中性信号响应的增加。

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图1。任务结构和后期模式切换操作。

结果

对命中率进行了2（切换条件：切换，不切换）× 2（起始模式：听觉，视觉）× 5（时段）的重复测量方差分析（ANOVA）。所有重复测量结果都应用了Greenhouse-Geisser校正。命中率在不同时段间有变化，F(2.66, 132.87) = 12.57, p < 0.001, η_p² = 0.194；这种变化与切换条件也有交互作用，F(2.66, 132.87) = 8.05, p < 0.001, η_p² = 0.139。起始模式对命中率没有影响，F(1, 50) = 0.001, p = 0.98, η_p² < 0.001；时段与起始模式的交互作用以及三重交互作用均不显著。

计划的对比进一步明确了这一模式。在前4个时段中，命中率可靠地下降了，F(2.85, 142.38) = 20.62, p < 0.001, η_p² = 0.292，其中第1时段（M = 0.65, SE = 0.03）的表现优于第4时段（M = 0.46, SE = 0.04），p < 0.001。因此，在模式操作之前，参与者已经出现了明显的警觉性下降（图2）。

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图2。从第1时段到第4时段的命中率下降情况。

从第4时段到第5时段，时段与切换条件的交互作用显著，F(1, 50) = 29.34, p < 0.001, η_p² = 0.370。如 图3 所示，切换条件下的命中率有所提高（第4时段：M = 0.36, SD = 0.24；第5时段：M = 0.67, SD = 0.27），而不切换条件下则没有明显的恢复（第4时段：M = 0.55, SD = 0.29；第5时段：M = 0.53, SD = 0.30）。误报率在不同时段、切换条件或模式下没有显著变化。

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图3。不同条件下的命中率变化。

讨论

当每个参与者的刺激强度和区分难度相匹配时，研究结果发现了三个主要现象。首先，前40分钟内命中率下降，这与警觉性减弱一致。其次，听觉和视觉起始模式之间没有差异，表明这种效果并非由某种模式整体上更易检测引起。第三，后期模式切换在性能下降后提高了命中率，而误报率保持稳定。本研究扩展了 Greenlee等人（2024）的发现，他们发现模式切换的效果并不一致，可能是由于模式之间的混淆因素。本研究显示，在听觉和视觉的强度及区分难度分别匹配的情况下，模式切换仍然可以带来性能恢复。从实际应用来看，这表明在可以通过不同感觉模式呈现关键信息的监控系统中，模式切换可能非常有用；在警觉性减弱后，模式切换可以用来恢复监控性能。

这些发现与某种特定模态资源的解释一致，但并未唯一确定这种解释。资源理论认为，切换感觉通道可能会使较少耗尽的处理资源得以利用。另一种解释是基于注意力分散的，认为后期任务环境的改变重新激发了注意力。然而需要注意的是，任务变化也可能带来切换成本，特别是当操作者必须重新配置控制设置或响应映射时（Dreisbach & Haider，2006；Monsell，2003）。因此，这些发现应被视为情境依赖的后期切换益处的证据，而不是普遍适用的模式切换益处的证据。

一个限制是总体命中率较低，第1时段的平均命中率为65%。这表明任务具有挑战性，可能会影响其在更简单监控环境中的泛化能力。然而，从第4时段到第5时段，切换条件下的命中率有所提高，说明参与者在任务模式改变时仍能检测到关键信号。因此，模式切换应被视为一种有针对性的、情境依赖的辅助策略，而不是一种通用对策。当警觉性已经减弱，并且