《Urban Forestry & Urban Greening》：Visual complexity and gaze behavior in urban and forest scenes: Evidence from eye-tracking and image features
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摘要翻译：
已有研究表明，观看自然场景比观看城市场景产生更少但更长的注视，这一模式常被注意力恢复理论（Attention Restoration Theory, ART）解释为无需费力注意和柔性迷醉的体现。然而，这些差异背后的知觉机制仍不清楚。本研究在AR
摘要翻译：
已有研究表明，观看自然场景比观看城市场景产生更少但更长的注视，这一模式常被注意力恢复理论（Attention Restoration Theory, ART）解释为无需费力注意和柔性迷醉的体现。然而，这些差异背后的知觉机制仍不清楚。本研究在ART框架下探讨了注视行为是否可由视觉复杂性的客观与主观测量来解释。64名参与者在记录眼动的同时观看了城市立面与落叶林的照片。客观视觉复杂性通过熵、边缘密度和分形复杂度进行量化，而感知复杂性和喜爱度则在独立样本中评估。城市场景比森林场景引发显著更多的注视次数和更短的注视时长。然而，当客观图像特征纳入多元多重回归模型后，场景类别不再显著预测任一注视指标。相反，分形复杂度显著预测了更多的注视次数。在包含主观评价的模型中，较高的感知复杂性预测了较短的注视时长，而较高的喜爱度预测了较少的注视次数。这些发现表明，自然与城市环境之间的视觉注意力差异不能仅归因于环境类别，还可能与视觉场景的具体结构和知觉特征有关。
论文解读文章：
**研究背景与问题**
大量研究表明，接触自然环境能够减轻压力、提升积极情绪并改善认知功能，观看自然场景图片也具有类似效益。注意力恢复理论（Attention Restoration Theory, ART）将这一效应解释为自然环境引发“柔性迷醉”（soft fascination），即一种无需主动控制的被动注意，能使耗竭的定向注意资源得以恢复；而城市环境则可能引发“硬性迷醉”或更高的认知需求。既往眼动研究发现，观看城市图像时注视次数更多、注视时长更短，而自然图像则产生更少但更长的注视，这一模式常被视为ART的实证支持。然而，ART中柔性迷醉与硬性迷醉的区分缺乏明确的操作化定义，且环境类别二分法是否足以解释注视差异受到质疑。近年来，研究者提出视觉复杂性可能是解释自然与城市场景眼动差异的关键因素。但主观感知复杂性与客观图像特征（如熵、边缘密度、分形复杂度）如何共同影响注视行为，尚缺乏统一框架下的系统考察。本研究选取视觉上相对连贯、元素有限且具有较高分形结构的城市建筑立面与落叶林场景，检验环境类别与视觉复杂性指标对注视行为的影响。
**研究方法概述**
研究人员招募64名18至24岁的大学生（女性40名）参与眼动实验，另招募60名独立样本对刺激图像进行主观评分。刺激材料包括8张布拉格落叶林照片和8张布拉格早期20世纪城市建筑立面照片，均无人物出现。眼动数据使用Tobii X2-60（60Hz）采集，iMotions 7.1采用I-VT滤波器识别注视和眼跳。客观图像特征通过ImageJ/FIJI计算：图像熵（Shannon熵）、边缘密度（Canny算子）、分形复杂度（FracLac插件盒计数法）。主观评价采用两项感知复杂性量表和一项喜爱度量表。统计方法包括配对样本t检验、多元多重回归（MMR）和一般线性模型（GLM），以注视次数、平均注视时长、眼跳幅度为因变量，并控制场景类别。
**研究结果**
3.1.1 注视时长：配对t检验显示，城市场景的注视时长（M=242.32ms）显著短于森林场景（M=281.20ms），t(7)=3.70, p=.009。
3.1.2 注视次数：城市场景的注视次数（M=21.63）显著多于森林场景（M=19.72），t(7)=5.87, p<.001。
3.1.3 眼跳幅度：城市与森林场景无显著差异（p=.341）。
3.1.4 熵：城市场景熵（M=7.59）显著高于森林场景（M=7.41），p=.005。
3.1.5 边缘密度：森林场景边缘密度（M=17.36）显著高于城市场景（M=7.41），p<.001。
3.1.6 分形复杂度：森林场景分形维度（M=1.86）显著高于城市场景（M=1.80），p=.004。
3.1.7 相关分析：注视次数与注视时长显著负相关（r=-0.86），与熵正相关，与边缘密度、感知复杂性、喜爱度负相关；注视时长与边缘密度、分形复杂度、感知复杂性、喜爱度正相关，与熵负相关。
3.1.8 客观特征对注视行为的影响：MMR模型纳入熵、边缘密度、分形复杂度和场景类别，对注视次数的模型显著（R2=.82），分形复杂度为显著正预测因子（B=19.88, p=.016），场景类别不显著；对注视时长的模型显著（R2=.79），边缘密度正向接近显著（B=8.02, p=.056），分形复杂度负向接近显著（B=-309.09, p=.063），场景类别不显著。对眼跳幅度的GLM不显著。
3.1.9 主观评价对注视行为的影响：MMR模型纳入感知复杂性、喜爱度和场景类别，对注视次数的模型显著（R2=.79），喜爱度显著负向预测注视次数（B=-1.00, p=.023），感知复杂性和场景类别不显著；对注视时长的模型显著（R2=.78），感知复杂性显著负向预测注视时长（B=-23.19, p=.049），场景类别显著（B=32.05, p=.042）。眼跳幅度GLM整体不显著，但感知复杂性显著负向预测眼跳幅度（β=-0.35, p=.043）。
**讨论与结论**
本研究表明，城市与森林场景确实存在注视行为差异，但环境类别本身无法完全解释这些差异。当纳入客观复杂性指标后，场景类别不再显著预测注视指标，分形复杂度显著增加注视次数，这可能因为分形结构支持跨尺度的分布式视觉探索。主观感知复杂性与更短的注视时长相关，而喜爱度与更少的注视次数相关。研究未发现Berlyne提出的复杂性与偏好的倒U型关系，可能由于刺激复杂度范围有限且具有结构化特征。作者指出，视觉复杂性并非单一特质，不同形式的复杂性与注意模式有不同关联。未来研究需考察特定形式的结构化复杂性是否促进柔性迷醉与恢复性体验。结论部分重申，森林场景引发更少但更长的注视，但这一差异需从场景的具体结构特征（如分形复杂度、边缘密度）和知觉评价（感知复杂性、喜爱度）角度解释，且复杂性增大未必然导致知觉过载。该研究发表于《Urban Forestry》。
