楊 雪 龍長權(quán) 陳安濤

(西南大學(xué)心理學(xué)部，重慶 400715)

1 引言

基于類別的歸納(category-based induction)在概念應(yīng)用和知識拓展方面至關(guān)重要(Heit & Hayes，2011；Markman & Ross，2003)；包含將一個事物(或類別)中的某個特征投射到其他事物(或類別)中的認(rèn)知過程(Kemp & Jern，2014)。例如，已知一組狗的體內(nèi)含有beta 細胞，人們可能推斷其他狗類或者馬類體內(nèi)含有beta細胞，因為馬類和狗類都是哺乳動物。同時，人們也會傾向于拒絕椅子含有beta細胞，因為椅子并非哺乳動物。

由于事件相關(guān)電位技術(shù)(event-related potentials，ERPs)能夠在毫秒級的時間精度下即時測量認(rèn)知過程，因此可以作為較為理想的研究技術(shù)深入研究類別歸納的認(rèn)知過程。一些研究者通過ERPs技術(shù)并采用圖形材料探討了類別歸納的認(rèn)知過程(Huang，Tang，Li，& Li，2013；Li，Luo，Cao，& Li，2009)。例如，在一項研究中，被試先被告知一些電池有電，一些電池沒有電(前提)，然后要求被試判斷測試電池(結(jié)論)是否有電時，Li等(2009)發(fā)現(xiàn)前提可歸納的條件比不可歸納條件在刺激呈現(xiàn)420毫秒后誘發(fā)了更大的前部晚正成分。然而，Li等(2009)和Huang等(2013)的研究中，他們分析的是前提呈現(xiàn)時的ERP特征，并沒有分析結(jié)論出現(xiàn)時的決策過程。因此，圖形類別歸納的決策過程的ERP特征是不清楚的。同時，在他們的研究中，主要采用的是幾何圖形來描述不同的電池，沒有采用語義豐富、具有更高生態(tài)效應(yīng)的真實圖形材料。

因此，該研究擬采用ERP技術(shù)，采用具有更高生態(tài)效應(yīng)的真實材料(例如，狗，馬和椅子的圖片材料)，探究圖形類別推理任務(wù)下推理決策過程的ERP反應(yīng)。在該研究中，采用經(jīng)典的類別歸納任務(wù)(例如，Hawkins，Hayes，& Heit，2016；Heit & Hayes，2011)，先告知被試一組狗有beta細胞，要求被試判斷其他的狗、貓和椅子是否也有beta細胞。記錄被試決策時的ERP反應(yīng)。經(jīng)典的類別歸納的相似性模型假設(shè)歸納是由事物之間的相似性驅(qū)動的(Osherson，Smith，Wilkie，Lopez，& Shafir，1990；Sloman，1993；Sloutsky & Fisher，2004)。同時，一些ERP的研究表明P3b成分，一種在刺激呈現(xiàn)后的300～700ms內(nèi)出現(xiàn)的中后部分布的正偏轉(zhuǎn)，與相似性程度有關(guān)，更高程度的相似誘發(fā)更大的P3b的波幅(Azizian，F(xiàn)reitas，Watson，& Squires，2006；Azizian，F(xiàn)reitas，Parvaz，& Squires，2006；Chen et al.，2015)。因此，該研究預(yù)測測試的狗類比馬類誘發(fā)更大的P3b波幅，而馬類比椅子誘發(fā)更大的P3b波幅，因為狗與狗之間的相似性程度高于狗與馬的相似性程度，而馬與狗的相似性程度，高于椅子與狗的相似性程度。

2 研究方法

2.1 被試

22名大學(xué)生參加了ERP實驗，其中女生被試12名，被試年齡在17～24周歲(M=19.85，SD=1.73)。被試均為右利手，視力或者矯正視力正常，無精神病史，未服用精神類藥物。17名大學(xué)生(10名女生，年齡范圍在17～23歲，M=19.59歲，SD=1.80)參與評定了實驗材料的相似性程度。這些參與實驗材料評定的被試沒有參加ERP實驗。

2.2 實驗設(shè)計及實驗材料

與以往實驗相似(Hawkins et al.，2016；Heit & Hayes，2011)，該研究包括兩個實驗階段：學(xué)習(xí)和決策階段。在學(xué)習(xí)階段，向被試連續(xù)呈現(xiàn)15張狗類的圖片，并告知被試該階段的每只狗都含有beta 細胞。在決策階段，向被試隨機呈現(xiàn)任務(wù)圖片(100張狗類圖片，100張馬類圖片和100張椅子圖片)，并要求被試判斷當(dāng)前呈現(xiàn)事物是否也含有beta 細胞。

圖1展示了實驗流程。被試置身于腦電實驗室中，坐在距離電腦屏幕約60厘米處。實驗者向被試說明他們首先會學(xué)習(xí)到在一些狗類的體內(nèi)含有beta 細胞，接下來需要去推測呈現(xiàn)的其他事物中是否也含有beta細胞。首先呈現(xiàn)學(xué)習(xí)階段。學(xué)習(xí)階段被試被告知在本階段每一只狗的體內(nèi)均含有beta細胞。首先在屏幕中間呈現(xiàn)“+”注視點，呈現(xiàn)500ms空屏之后，接下來呈現(xiàn)1000ms的學(xué)習(xí)圖片，在500ms空屏之后，在呈現(xiàn)1000ms的學(xué)習(xí)圖片，直至15張狗類的學(xué)習(xí)圖片相繼呈現(xiàn)完畢。學(xué)習(xí)階段結(jié)束之后，開始呈現(xiàn)決策階段。在決策階段的每個試次中，首先呈現(xiàn)500ms的“+”注視點，隨后呈現(xiàn)600～800ms的隨機空屏，最后呈現(xiàn)1500ms的判斷圖片，被試需要在刺激圖片呈現(xiàn)時間內(nèi)按鍵做出判斷。1000～1500ms的隨機間隔之后，再呈現(xiàn)下一個試次。被試被要求通過按鍵反應(yīng)“F J”判斷當(dāng)前呈現(xiàn)的事物是否存在beta細胞。反應(yīng)按鍵順序在被試間平衡。正式實驗之前，被試需要完成類似于正式實驗的練習(xí)實驗。練習(xí)實驗中，10張羊類圖片作為學(xué)習(xí)材料并告知被試每只羊的體內(nèi)都含有alpha細胞，然后要求被試對不同的羊，牛和手表的各20張圖片進行是否有alpha細胞的判斷。練習(xí)實驗的結(jié)果不計入正式實驗。

圖1 實驗流程圖

2.3 腦電記錄與分析

采用國際10～20系統(tǒng)擴展的64導(dǎo)電極帽，以NeuroScan系統(tǒng)記錄EEG信號。腦電信號記錄時將參考電極置于左乳突。同時記錄左眼上下眶的垂直眼電(VEOG)以及雙眼外側(cè)的水平眼電(HEOG)。記錄時的濾波帶通為0.05～200HZ，AC模式，采樣頻率為500HZ。所有電極與頭皮之間的阻抗都小于5kΩ.在Matlab 2012(MathWorks，USA)環(huán)境下使用EEGlab 工具包(Delorme & Makeig，2004)和ERPlab 工具包(Lopez-Calderon & Luck，2014)對數(shù)據(jù)進行離線分析，采用Butterworth方法對EEG數(shù)據(jù)進行0.1HZ的高通濾波及30HZ低通濾波，使用ICA(independent component analysis)方法剔除眨眼、眼動、肌電等偽跡。ICA矯正后的EEG數(shù)據(jù)再次以左右乳突的均值作為重參考電極并將數(shù)據(jù)分段。狗類和馬類按鍵為“是”及椅子按鍵為“否”作為實驗的“正確”反應(yīng)。只對發(fā)生在圖片呈現(xiàn)后200～1500ms的“正確”反應(yīng)誘發(fā)的ERP波形進行疊加和分析。自動排除波幅大于±75μV的偽跡信號。狗類，馬類及椅子三種條件下有效疊加次數(shù)分別為85.73±6.23，77.41±10.43以及85.36±6.40。分析時程為刺激呈現(xiàn)前200ms(作為基線)到刺激呈現(xiàn)后800ms。

行為反應(yīng)上，采用重復(fù)測量因素方差分析方法分析“正確”反應(yīng)率，反應(yīng)時。依據(jù)已有文獻(例如，Chen et al.，2007；Chen et al.，2015)，采用重復(fù)測量因素方差分析方法分析了決策階段刺激呈現(xiàn)后的300～500ms(P3b成分)時程內(nèi)的平均波幅，并選擇CP3，CPz，CP4，P3，Pz 及P4電極點平均后波幅進行條件間的重復(fù)測量方差分析以降低假陽性(Luck & Gaspelin，2017)。以上統(tǒng)計過程中的p值均采用Greenhouse-Geisser校正，事后比較采用Bonferroni校正。

3 結(jié)果

圖2展示了決策階段各條件在FC3，F(xiàn)C4，C3，Cz，C4，CP3，CPz，CP4，P3，Pz及P4電極點誘發(fā)的ERP波形圖和300～500ms的腦地形圖。表1展示了各條件下的“正確率”及平均反應(yīng)時。

3.1 行為結(jié)果

表1 各條件下的“正確率”及平均反應(yīng)時

3.2 ERP結(jié)果

4 討論

在已有研究中，采用ERP技術(shù)進一步探究類別歸納的認(rèn)知過程的研究尚不充足，特別是現(xiàn)仍缺乏對圖形歸納推理在決策階段的認(rèn)知加工過程的研究。該研究結(jié)合了高時間分辨率的ERP技術(shù)和經(jīng)典歸納推理任務(wù)，考察了圖形歸納推理在結(jié)論評估過程中大腦活動的動態(tài)時間特征。研究發(fā)現(xiàn)P3b成分與圖形類別歸納的決策過程密切相關(guān)，進一步支持了基于相似性的歸納推理模型。

該研究行為結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在進行結(jié)論判斷時被試選擇狗類圖片“同意”的比例顯著高于馬類和椅子，選擇馬類同意的比例顯著高于椅子。根據(jù)經(jīng)典的類別歸納的相似性模型(Osherson et al.，1990；Sloman，1993；Sloutsky & Fisher，2004)，結(jié)論與前提之間的相似性程度越高，結(jié)論成立的可能性就越大。相比于類別外條件(類別不一致條件)，類別內(nèi)條件(類別一致條件)更容易被歸納具有同一生物屬性，因為類別內(nèi)成員之間的相似性高于類別間成員之間的相似性。相似性評定的實驗結(jié)果也表明，狗類結(jié)論為與前提之間的相似性顯著高于馬類結(jié)論與前提之間的相似性，因此，狗類的正確反應(yīng)顯著高于馬類。而椅子類結(jié)論被評定為與前提最不相似，因此，被試通常會拒絕接受歸納，其拒絕率與狗類的接受率無顯著差異。反應(yīng)時的結(jié)果表明，狗類圖片的“正確”反應(yīng)時顯著短于馬類圖片和椅子類圖片。這一結(jié)果表明類別內(nèi)的歸納決策比類別間的歸納決策更快。而椅子類圖片反應(yīng)時短于馬類圖片，表明類別間歸納時，相關(guān)類別需要更長的時間進行認(rèn)知操作(Liang，Zhong，Lu，& Liu，2010；Long et al.，2015)。

圖2 結(jié)論呈現(xiàn)階段時各條件的波形圖和地形圖

該研究的ERP結(jié)果分析表明，當(dāng)前提為狗類圖片時，在圖形歸納決策階段，結(jié)論狗類與馬類圖片比椅子類圖片誘發(fā)了更大的P3b波幅，表明可接受的歸納比不可接受的歸納誘發(fā)了更大的P3b。這一研究結(jié)果與詞語型類別歸納的ERP研究結(jié)果類似(李婧，陳安濤，陳杰，龍長權(quán)，2016；龍長權(quán)，李曉芳，雷怡，2017)。例如，在詞語型類別歸納的ERP研究中，李靖等(2016)和龍長權(quán)等(2017)的研究也發(fā)現(xiàn)可接受的歸納比不可接受的歸納誘發(fā)更大的P3b波幅。同時，統(tǒng)計結(jié)果表明，結(jié)論狗類圖片比馬類圖片誘發(fā)了更大的P3b波幅。這一結(jié)果與龍長權(quán)等(2017)關(guān)于詞語型類別歸納中典型性效應(yīng)的ERP研究結(jié)果類似(龍長權(quán)，李曉芳，雷怡，2017)。在他們的研究中，前提與結(jié)論類別一致時，典型和不典型前提和結(jié)論均能使被試接受歸納，但典型前提或結(jié)論比不典型的前提或結(jié)論誘發(fā)更大的P3b波幅。

以往的研究表明，P3b與相似性程度的判斷過程有關(guān)(Azizian，F(xiàn)reitas，Watson et al.，2006；Azizian，F(xiàn)reitas，Parvaz et al.，2006；Chen et al.，2007；Chen et al.，2015)。例如，在一項幾何圖形分類任務(wù)中，Chen等(2007)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)探測刺激與目標(biāo)刺激具有更多的共享屬性時，會誘發(fā)更大的P3b波幅。在一項圖形的相似性判斷任務(wù)中，Chen等(2015)發(fā)現(xiàn)，具有與前提相同的位置信息與顏色信息的探測刺激會比只與前提有相同的顏色信息的探測刺激誘發(fā)更大的P3b的波幅，表明探測刺激與前提的相似性程度越大，P3b波幅越大。在該研究中，三種結(jié)論條件下，結(jié)論狗類圖片與前提之間的相似程度最高，椅子類圖片與前提相似性程度最低。因此，結(jié)論狗類圖片誘發(fā)了最大的P3b波幅。而椅子類圖片誘發(fā)了最小的P3b波幅。這一結(jié)果也進一步支持了經(jīng)典的基于相似性的歸納推理理論模型(Osherson et al.，1990；Sloman，1993；Sloutsky & Fisher，2004)。基于相似性的歸納推理理論模型認(rèn)為，前提與結(jié)論的相似性程度越高，歸納結(jié)論成立的可能性就越大。而該研究則進一步提供了ERP研究證明，表明相似性程度判斷是類別歸納，特別是圖形歸納的核心認(rèn)知過程，反映在P3b波幅上。

P3b的另一個可能的解釋是認(rèn)為推理階段的P3b代表對推理結(jié)論的期望滿意程度(Bonnefond，Castelain，Cheylus，& Van der Henst，2014；Bonnefond，Kaliuzhna，Van der Henst，& De Neys，2014；Bonnefond & Van der Henst，2009，2013)。在一系列條件推理和傳遞性推理中，Bonnefond等發(fā)現(xiàn)，符合邏輯的結(jié)論比不符合邏輯的結(jié)論誘發(fā)更大的P3b波幅(Bonnefond，Castelain，et al.，2014；Bonnefond，Kaliuzhna，et al.，2014)。例如，在一項經(jīng)典三段論演繹推理的研究(前提：如果 P，那么 Q；P；結(jié)論：Q)中，符合邏輯的結(jié)論(Q)比不符合邏輯的結(jié)論(T)誘發(fā)了更大的P3b波幅。他們認(rèn)為，導(dǎo)致這一結(jié)果的原因是，符合邏輯的結(jié)論比不符合邏輯的結(jié)論更符合推理預(yù)期，因此，P3b反映的是推理預(yù)期的滿意程度，越滿意的推理結(jié)論就能誘發(fā)更大的P3b波幅。根據(jù)這一解釋，在該研究中，結(jié)論狗類比馬類圖片比椅子類圖片相比誘發(fā)了更大的P3b波幅，是因為狗類和馬類圖片符合推理預(yù)期，椅子類圖片不符合推理預(yù)期；而狗類圖片比馬類圖片誘發(fā)了更大的P3b波幅，是因為結(jié)論狗類比馬類更符合推理預(yù)期。

5 結(jié)論

該研究探查了圖形歸納推理決策過程的ERP特征。研究結(jié)果表明，可接受的歸納(當(dāng)前提為狗類圖片時，結(jié)論為其他狗類圖片或者馬類圖片)比不可接受的歸納(結(jié)論為椅子類圖片)誘發(fā)了更大的P3b波幅；同時，當(dāng)歸納可接受時，與前提更相似的結(jié)論誘發(fā)了更大的P3b波幅，表明P3b波幅與相似性判斷過程密切相關(guān)。這一結(jié)果進一步支持了基于相似性的類別歸納模型。