多项目显示中视觉搜索的进程：先关系性，后基于特征
神经元与认知
2023-01-10 v1
摘要
众所周知，视觉注意可以依情境依赖的方式调谐至基本特征，例如搜索所有更红的项目或最红的项目，这支持了视觉注意的关系理论。然而，在既往研究中，条件往往有利于关系性搜索，使得在 50% 或更多试次中成功以关系方式选中目标。此外，搜索显示常仅稀疏填充并重复呈现，使得关系性搜索可能基于情境学习而非自发产生。本研究在 36 项搜索显示中检验了注意调谐函数的形态，其中目标从不具最大特征值（例如从不是最红或最黄的项目），且仅知目标颜色而不知情境颜色。试次中的首次注视表明，这些显示仍可靠引发关系性搜索，即便被试无关于情境的预先信息且无任务内训练。情境学习在后续试次中进一步增强了关系性调谐，但对关系性搜索并非必要。分析单个试次内视觉搜索的进程显示，注意首先被引导至关系性最大项目（如最红），然后至次大（如次红）项目，依此类推，之后注意才能聚焦于与目标匹配的特征。总之，结果支持了关系性解释的两项原则：关于显示中主导特征的信息可被快速提取并用于引导注意至相对最佳匹配的特征。
引用
@article{arxiv.2301.03157,
title = {The progression of visual search in multiple item displays: First relational, then feature-based},
author = {Zachary Hamblin-Frohman and Koralalage Don Raveen Amarasekera and Stefanie I. Becker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.03157},
year = {2023}
}
备注
~7,000 words, 5 figures