选择性注意

选择性注意的有关理论模型

09心理李佳俐0906080046

一．过滤器模型

主要观点

英国心理学家布罗德本特（Broadbent）在1958年提出了过滤器理论，他认为同一时间可以被注意到的信息量是有限的，如果信息量超过限度，注意过滤器就将选择让一些信息通过，并将另一些信息排斥在注意之外。过滤器模型是一种“全或无（all-or-none）”的模型，这就是说，由于过滤器的作用，来自一个信道的信息由于受到选择而全部通过，来自另一信道的信息由于“闸门”被关掉，就完全丧失了。由于信息的选择球决于刺激物的物理性质，因此，过滤器的位置可能处在信息加工的早期阶段。

注意的过滤器信息加工模型

实验支持

①该模型的研究最初是由彻里（E．C．Cherry)1953年的双耳分听实验引发的。在一项实验中，彻里给被试的两耳同时呈现两种材料，让被试大声追随一个耳朵听到的材料，并检查被试从另一耳所获得的信息。注意指向的耳朵被称为追随耳，未受注意的耳朵被称为非追随耳。结果发现，从追随耳进入的信息由于受到注意，得到了进一步的加工处理；从非追随耳进入的信息由于没有受到注意，没有进一步接受加工，被拒绝在信息加工系统之外。

②Broadbent的双耳分听实验：他向被试的右耳呈现3个数字，同时向左耳呈现另外3个数字。呈现的速度为每秒2个数字，然后要求被试再现。实验结果表明，一耳朵为单位，分别再现左右耳所接受的信息，准确率为65%；以双耳同时接收到的信息为单位，按顺序成对地再现，准确率为20%。

评价

Broadbent的过滤器模型强调对注意信息的加工，认为注意处于信息加工的知觉阶段，在识别前对信息进行选择。过滤器模型提出不久很快就遇到困难，它无法解释人对有意义材料的信息加工和分配注意等现象，比如语义，被试人仍能够经由非注意耳识别到自己的名字，也就是类似于鸡尾酒会现象。此外，实验所用的材料都是听觉材料，因此信息的选择与过滤只发生在同类性质的材料间。当材料的性质改变，信息输入来自不同的感觉信道时，模型的预测力量就不强了。因此，过滤器模型只是一个单信道模型。

二、衰减器理论

主要观点

特雷斯曼（A．M．Treisman）在1960年对注意的过滤器模型进行了修正，提出了衰

减器理论。该理论认为，当外界输入的信息通过过滤装置时，被注意或被追随的信息能完全通过，不被注意或非追随的信息也能通过，但在强度上出现衰减。该模型指出，不同刺激类型的激活阈限是不同的，对个体有重要意义的信息，例如自己的名字、危险信号等的激活阈限低，容易被激活，从而接受进一步的信息加工.

注意衰减器的信息加工模型

实验支持

①特瑞斯曼在1960年从他给被试做的双耳分听实验中，发现如果被试注意耳与非注意耳对换，那幺被试会在新注意耳听到旧信息的几个其实单词，这表明语境会使被试复述本应当忽视的信息。在之后的研究中，他又发现复述信息在非注意信息之前4.5秒或者之后1.5秒时，被试通常把两个信息看作同一个，也就是说是非注意耳之前信息而不是之后信息更容易被识别。他和格芬（Geffen）的双耳听音实验表明：被试能觉察出追随耳中的87％的词；而只能觉察出非追随耳中的8％的词。这些实验表明：被试並没有完全根据实验者的规定只注意追随耳的刺激，而是在实验过程中也注意另一只耳朵追踪有意义的信息，但只有在允许两个通道都接通的情况下才能实现。

②鸡尾酒会现象：当人的听觉注意集中于某一事物时，意识将一些无关声音刺激排除在外，而无意识却监察外界的刺激，一旦一些特殊的刺激与己有关，就能立即引起注意的现象。因常见于酒会上而得名。如在各种声音嘈杂的鸡尾酒会上，有音乐声、谈话声、脚步声、酒杯餐具的碰撞声等，当某人的注意集中于欣赏音乐或别人的谈话，对周围的嘈杂声音充耳不闻时，若在另一处有人提到他的名字，他会立即有所反应，或者朝说话人望去，或者注意说话人下面说的话等。该效应实际上是听觉系统的一种适应能力。对熟悉事物的迅速再认被称为鸡尾酒会现象。也就是：我们站在一个挤满了人的屋子里，周围可能有十个，二十个人在说话，可我们却能挑选出我们想听的对话。换句话说，我们的大脑对其它对话都进行了某种程度的判断，然后决定堵住不听。

③Grav和Wedderburn的对过滤器模型的反证双听实验：通过耳麦给被试两耳同时放音，每只耳朵所接受的刺激信息是不一样的。实验结果表明：被试在这样的实验中不是以耳朵（通道）来再现，而是会根据材料的特点重现刺激信息。

评价

衰减作用模型不仅解释了注意的选择机制，而且解释了单词的识别机制，因而在认知心理学中产生了很大的影响。衰减作用模型改进和发展了过滤器模型，它能解释更广泛的实验结果，并对人的行为做出更好的预测。由于强调了中枢过滤器的作用，人们把它称为中期选择模型。

三、主动加工（反应选择）模型

主要观点

这个模型以多伊可（Deutsch)为代表，后由（Normen)在1968年加以完善的注意反应

选择模型认为，输入到感觉通道的刺激信息都是可以进入到高级分析水平阶段的，也是可以得到全部的知觉加工与处理的，信息的选择依赖于刺激信息的知觉强度以及意义。信息的重要性取决于很多方面，不仅取决于内容是否对个人有重大意义，而且与人的觉醒状态有关，如果人处于高的觉醒状态，即使是次要的信息，也会被控制加工。

注意的反应选择模型

实验支持

①Hardwick的双耳同时分听的追随靶子词实验：在实验中，向被试的双耳同时呈现一

些刺激，其中包括一些靶子词。这些靶子词呈现在右耳或左耳的数量相同，但顺序随机。要求被试不管哪只耳朵听到靶子词，都要分别做出反应。实验结果是左耳和右耳对靶子词的反应率很接近。无论是单耳还是双耳听，都能识别输入的信息。如果设计的条件相同，双耳能有相同的识别率。

②Shiffrin辅音识别实验：在白噪音背景上识别一个特定的辅音。让被试指出是否听到

了某个特定的辅音。实验条件一是用双耳听，同时注意双耳；条件二是只用左耳听，只注意左耳；条件三是只用右耳听，只注意右耳。实验结果表明：三种条件下，对特定的辅音的识别率没有显著差异。

评价

这个模型能很好解释注意分配现象，因为输入的所有信息都得到了加工，也能很好解释特别有意义的信息易引起人的注意，因为储存在长时记忆中的这些项目激活阈值是很低的。但是，这个模型看来是不经济的，因为它假设所有的输入信息都被中枢加工，这就不能很好解释早期选择现象。

四、心理资源模型

主要观点

卡尼曼(D．Kahneman)从资源分配的维度，提出了注意的资源有限说，也叫中枢资源分配理论。该理论把注意看作人能用于执行任务的数量有限的能量或资源，并且用这种能量或资源的分配来解释注意的机制。卡尼曼指出，注意是从唤醒开始的，而唤醒与心理资源有着密切联系，当然也受到情绪、药物等因素的影响。对注意起决定性作用的关键因素的资源分配方案又受到其他多种因素的制约，例如，唤醒因素可能获得的能量、个人的意愿、对完成

任务所需要能量的评价以及个人的长期意向等也有着重要的意义。在对这些因素进行权衡的基础上得出的资源分配方案就体现了注意选择的过程和实质（如下图）。

注意的心理资源模型

实验支持

①Johnston 和 Heinz追随靶子词双听实验。实验设计：靶子词与非靶子词的呈现（低感觉可辨度，高感觉可辨度），要求追随靶子词，不固定在哪个耳朵出现，回忆呈现的非靶子词。实验结果表明：感觉可辨度的主效应显著，即非靶子词的回忆数量，在低感觉可辨度下地高于高感觉可辨度下的。

②Johnston 和 Wilson追随实验。他们在实验中，给被试的双耳同时呈现各一个字词，被试的任务是觉察事先规定的某个范畴的字词（靶子词）。所用的靶子词是双义词，即至少具有两个不同的意义。实验结果表明，在分配性注意下，适宜的非靶子词有利于靶子词的觉察，而不适宜的非靶子词则有损于靶子词的觉察；但是，在集中性注意下，非靶子词的类型对靶子词的觉察不起作用。

评价

注意的资源分配理论的优点在于可以较好地解释同时进行两个认知作业时所产生的各种复杂情况，并在一定程度上克服了视觉选择模型和反应选择模型的对立。其主要不足是，只着眼于注意过程的整体，没有深入揭示注意过程的内部过程和阶段，因此也不能完全否认存在知觉选择和反应选择的可能。除此之外，有限资源的性质通常是不明确的，这一理论仅仅说明了不同任务组之间共享一个共有的资源到何种程度，而没有探明资源的机制；更严重的一点是，资源分配理论是不能被证伪的，而可证伪性却一向被科学实验研究者奉为科学理论的必备性质之一。按照资源分配理论，如果两个任务无法在任务作业水平不下降的情况下被同时执行，那么它们需要同一个资源；但如果没有观察到任务作业水平下降，那么它们不需要同一个有限资源。这样一来，似乎所有注意机制都是资源分配机制，没有哪种数据不能用这种理论来解释。可见，该理论未达到可证伪的标准。

五、注意的特征整合理论

主要观点

这个理论是Treisman 和Gelade在1980年提出来的。这个理论的核心是将客体知觉过程

分成早期的前主义阶段和特征整合阶段。前注意阶段是对特征进行自动的平行加工，无需注意，而在整合阶段，通过集中注意将诸特征整合为课题，其加工方式是系列的。

特征登记阶段，相当于前注意阶段：此时人几乎不需要努力，甚至意识不到它的发生。前注意加工可以帮助人们对周围环境进行指向性的搜索。视觉系统从光刺激模式中抽取特征，是一种平行的、自动化的加工过程。Treiasman假定，视觉早期阶段只能检测独立的特征，包括颜色、尺寸、方向、反差、倾斜性、曲率和线段端点等，还可能包括运动和距离的远近差别。这些特征处于自由漂浮状态（free-floating state）（不受所属客体的约束，其位置在主观上是不确定的）。知觉系统对各个维量的特征进行独立的编码，这些个别特征的心理表征叫特征地图（feature map）。

特征整合阶段（物体知觉阶段）。知觉系统把彼此分开的特征（特征表征）正确联系起来，形成能够对某一物体的表征。此阶段，要求对特征进行定位，即确定特征的边界位置在哪里。这是叫位置地图（map of locations）。处理特征的位置信息需要集中性注意。集中性注意就像胶水一样，把原始的、彼此分开的特征整合为一个单一的物体。这一系列加工过程较前者要慢一些。由于需要努力，当注意超负荷或人们分心时，特别是对注意的要求很高时，就会将刺激的特征不恰当地结合，造成错觉现象。

特征整合发生在视觉处理的后期阶段，是一种非自动化的、序列的处理。

该模型假定：

⑴早期视觉把景物中的一些简单和有用的信息，编码成一些特征模块，这些模块可能保持着可见世界的空间关系，但它们本身并不能向处理过程的以后各阶段直接提供空间信息。

⑵随后，集中注意开始发生作用，它选取和整合位于一个特定位置上的特征。这种选取和整合的作用是通过一张主要的位置地图而起作用的。通过注意的作用，当前在某个被选定的位置上出现的所有特征，就都进入一个临时的物体表征或文件中。

⑶最后，在每个物体文件中关于性质和结构关系的整合信息将与在识别网络（recognition network）中已储存的对物体的描述进行比较。

总之，对物体的识别依赖于感觉特征的分析和识别网络，即依赖于有关特定物体的信息的集合；当信息更新时，原来的物体文件可能被取消，并被新的文件所取代，因而开始一段新的知觉过程。

实验支持

1.视觉检测作业（Treisman）

刺激：圆形和三角形构成的刺激方阵。

程序：向被试呈现由不同形状和颜色组成的刺激方阵，要求被试确定其中的边界在哪里。

结果：刺激方阵1中，被试很容易看到一条垂直边界的图样；方阵2中，被试也很容易看到一条水平的边界；方阵3中（颜色和形状两个维度混杂呈现），边界的确定很困难。

分析：说明单一的维度特征有利于边界的确定；视觉系统对个别特征的处理比对复合特征的处理容易；视觉的早期阶段只处理个别特征，而不是特征的结合。

2.视觉搜索实验（visual search task）（Treisman）

刺激：干扰图形和目标图形。关系：有简单性质的区别；目标图形是一些特征的结合；目标图形同时具有干扰图形的某些成分。

要求：被试从一些干扰图形中找出目标图形。

结果：⑴如果目标图形与干扰图形存在某些简单性质的区别，那么干扰图形的数量对发现目标图形没有影响或影响很小，即发现目标图形的时间与干扰图形的数量无关。说明对于个别特征的处理是平行的。

⑵如果目标图形是一些特征结合（如在红N和绿O中寻找红O），或目标图形同时具有干扰图形的某些成分（如目标图形R，干扰图形为P或Q），那么对目标图形作肯定和否定判断的时间，将随干扰图形数量的增加而呈线性的上升。

分析：结果⑵中，被试必须集中注意所呈现的每个图形，并确定图形中的各种性质和成分是怎样结合在一起的。当干扰图形增加时，被试作肯定判断的反应时是作否定判断的反应时的二分之一。说明特征整合是序列处理。

3.非对称搜索实验（Treisman）

刺激：刺激卡,成对设计,都有目标图形和干扰图形。两种目标图形的区别：1中没有竖直线，2中有竖直线。目标图形和干扰图形数量之和称为画面的大小，实验中可按要求加以改变。

程序：⑴向被试依次呈现一些刺激卡，要求被试从干扰图形中搜索一个目标图形；另呈现一些不含目标图形的的刺激卡。⑵要求被试作“有”或“无”反应，记录反应时间。结果：图2搜索比图1搜索容易。图2搜索的反应时不随画面大小的变化而变化，图1搜索的反应时随画面大小数量的上升而呈线性增加。

分析：⑴图2搜索中，目标几乎是一跳而出的。被试只需判断画面上有无一条竖直线就可以了，而不必考虑直线的位置与哪个圆相交。反应时不随画面大小的变化而变化，属于前注意的、快速的平行处理。⑵图1搜索慢得多，反应时随画面大小数量的上升而呈线性增加，说明搜索属于集中注意阶段的慢速处理，是按序列处理方式实现的。

4.综合性错误实验（Treisman）

产生原因：特征抽取在先，特征整合在后，而且特征整合需要集中注意，因此当注意受到干扰时，在视觉处理的早期阶段，就可能出现综合性错误/错误结合（errors of synthesis）。

刺激：三个彩色字母（如蓝色X，绿色T，红色O），数字。

程序：呈现三个彩色字母，字母两侧分别有一个数字，呈现时间为200毫秒。要求被试先报告数字，然后报告彩色字母。

结果：被试对字母的报告出现明显的错误结合，如会把刺激中蓝色X与红色O 错误地重新结合在一起，而报告看到的是红色X。

评价

Treisman既重视自下而上的加工在知觉中的作用，也承认物体文件和识别网络的相互作用。在这个意义上，注意的特征整合模型，是一个以自上而下的加工为主要特征的、具有局部交互作用的模型。属于信息加工的离散阶段模型的范畴。