苗浩飛 遲立忠

(北京體育大學(xué)心理學(xué)院,北京 100084)

1 引言

電子競(jìng)技(E-sports,電競(jìng))于2003 年成為我國(guó)第99 項(xiàng)正式體育競(jìng)賽項(xiàng)目(后改為第78 項(xiàng)),并首次成為杭州2022 年第19 屆亞運(yùn)會(huì)正賽項(xiàng)目。電競(jìng)是一種按規(guī)則組織、需要特定技能、涉及精細(xì)運(yùn)動(dòng)、擁有廣泛受眾并具有一定社會(huì)影響的電子游戲比賽(Jenny et al.,2016)。動(dòng)作視頻游戲(action video games,AVG)是目前受眾最廣的競(jìng)技游戲類型之一,也是電競(jìng)賽事的主體項(xiàng)目,如《英雄聯(lián)盟》(League of Legends,LOL)、《反恐精英：全球攻勢(shì)》(Counter-Strike: Global Offensive,CSGO)、《刀塔2》(DOTA2)、《星際爭(zhēng)霸2》(StarCraft 2)等。綜合前人的標(biāo)準(zhǔn),與非動(dòng)作類的游戲相比,AVG的突出特點(diǎn)是節(jié)奏快,間接對(duì)抗性強(qiáng),自由度高且強(qiáng)調(diào)即時(shí)策略,需要注意的集中、分配與轉(zhuǎn)換等(Bediou et al.,2018;Dale et al.,2020)。

在目前已發(fā)表的AVG 認(rèn)知研究中,排除網(wǎng)絡(luò)游戲成癮等精神或神經(jīng)障礙患者,所納入的玩家按照游戲表現(xiàn)與游戲時(shí)長(zhǎng)可大致分為3 類(圖1)：專業(yè)玩家、業(yè)余玩家、新手。在AVG 專業(yè)玩家的具體納入標(biāo)準(zhǔn)方面(表1),一類為職業(yè)選手(Benoit et al.,2020;Ding et al.,2018;Tanaka et al.,2013);另一類為所在游戲服務(wù)器排名(matchmaking rankings,MMR)前7%,且至少有2 年專項(xiàng)游戲經(jīng)驗(yàn)的玩家(Gan et al.,2020;Qiu et al.,2018;Yao et al.,2020);還有少量研究采用問(wèn)卷評(píng)估的方法篩選專業(yè)玩家(Cain et al.,2012;Wong & Chang,2018)。以上3 種方法篩選的對(duì)象皆納入本文的專業(yè)玩家范疇。新手為過(guò)去半年游戲時(shí)長(zhǎng)不足1 小時(shí)或者沒(méi)有 AVG 經(jīng)驗(yàn)的玩家(Wong & Chang,2018)。業(yè)余玩家為介于專業(yè)玩家和新手之間的游戲群體。MMR 指?jìng)€(gè)人通過(guò)相對(duì)公平的Elo 匹配系統(tǒng),經(jīng)過(guò)一定場(chǎng)次的比賽后所達(dá)到的公開(kāi)名次(Elo,1978)。MMR 是衡量玩家水平和游戲表現(xiàn)的統(tǒng)一指標(biāo)之一。

圖1 游戲玩家分類

游戲是研究認(rèn)知的良好載體(Bavelier et al.,2018)。第一,游戲涉及廣泛的認(rèn)知過(guò)程,從注意、工作記憶到復(fù)雜的推理、決策等(Banyai et al.,2019;Dale & Green 2017)。第二,同樣基于計(jì)算機(jī)環(huán)境,探討游戲影響認(rèn)知、認(rèn)知預(yù)測(cè)電競(jìng)表現(xiàn)的生態(tài)效度可能較好。第三,大量的玩家基數(shù)有利于采集游戲交互過(guò)程中認(rèn)知特征及其變化的數(shù)據(jù)。既往研究多探討游戲?qū)ν婕一虺砂a者認(rèn)知、情緒等的影響(Weinstein & Lejoyeux 2020),少有研究探討專業(yè)玩家的心理特征。然而,一些神經(jīng)證據(jù)初步表明了AVG 專業(yè)玩家的獨(dú)特之處,即存在更強(qiáng)的中央執(zhí)行系統(tǒng)和默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)之間的功能連接,以及特殊的腦電微狀態(tài)等(Cui et al.,2021;Gong et al.,2019)。目前研究對(duì)AVG 專業(yè)玩家的認(rèn)知神經(jīng)特征的關(guān)系梳理不足,故此梳理已發(fā)現(xiàn)的AVG 專業(yè)玩家的認(rèn)知神經(jīng)特點(diǎn)具有重要的前瞻意義。探討專業(yè)玩家的認(rèn)知神經(jīng)特征可為電競(jìng)心理選材、訓(xùn)練及建立行業(yè)規(guī)范等提供依據(jù),也可加深對(duì)人類在復(fù)雜、競(jìng)爭(zhēng)條件下心智潛能的理解,為競(jìng)技運(yùn)動(dòng)、人工智能等領(lǐng)域的研究與應(yīng)用提供參考(Bonny et al.,2020;Font & Mahlmann,2019)。

結(jié)合目前已開(kāi)展的AVG 專業(yè)玩家認(rèn)知能力的橫斷研究與縱向游戲干預(yù)研究,以下將從注意、工作記憶、數(shù)學(xué)和推理能力等方面從基礎(chǔ)認(rèn)知到高級(jí)認(rèn)知論述AVG 專業(yè)玩家的認(rèn)知神經(jīng)特征,探討專業(yè)玩家認(rèn)知特點(diǎn)的部分成因及其對(duì)游戲表現(xiàn)的預(yù)測(cè)作用。

2 AVG 專業(yè)玩家認(rèn)知神經(jīng)特征

2.1 注意

注意是有意識(shí)認(rèn)知活動(dòng)的基礎(chǔ),也是目前AVG 專業(yè)玩家認(rèn)知研究的重點(diǎn)領(lǐng)域。本節(jié)將從注意選擇、注意抑制、多目標(biāo)追蹤、注意瞬脫以及持續(xù)性注意等方面的橫斷研究探討專業(yè)玩家的注意加工及其相關(guān)神經(jīng)特征。

2.1.1 AVG 專業(yè)玩家注意選擇與抑制

在視野中更快地捕捉到刺激是AVG 專業(yè)玩家的重要認(rèn)知優(yōu)勢(shì)之一。有用視野任務(wù)(useful field of view,UFOV)是測(cè)量視覺(jué)注意分配與選擇的經(jīng)典范式之一,該任務(wù)需要個(gè)體快速捕捉隨機(jī)呈現(xiàn)在視野中心或外周的短暫刺激。Qiu 等人在一項(xiàng)研究中納入15 名AVG 專業(yè)玩家和14 名業(yè)余玩家,通過(guò)UFOV 測(cè)試發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家在任務(wù)中的反應(yīng)速度比新手快11.33% (表2),這提示專業(yè)玩家能更快地捕獲刺激。該研究的事件相關(guān)電位(event-related potential,ERP)結(jié)果顯示專業(yè)玩家具有更低的N2 波幅以及更高的P2、P3 波幅。P2成分與注意選擇有關(guān),P3 成分與注意資源的分配有關(guān)(Fritzsche et al.,2011;Polich,2007),腦電和行為結(jié)果共同提示了AVG 專業(yè)玩家的快速注意選擇可能與較好的注意資源分配有關(guān)。

表2 專業(yè)玩家和對(duì)照組的認(rèn)知差異

注意的選擇不僅涉及注意資源的分配,還需要對(duì)無(wú)關(guān)刺激進(jìn)行抑制。Ding 等人通過(guò)Flanker任務(wù)(判斷同時(shí)并排呈現(xiàn)的5 個(gè)箭頭的中心箭頭的指向)對(duì)比了10 名AVG 職業(yè)選手、10 名青訓(xùn)選手和20 名業(yè)余玩家的表現(xiàn),沒(méi)有發(fā)現(xiàn)三者之間的顯著差異。Cain 等人對(duì)比了23 名AVG 專業(yè)玩家和21 名新手在Flanker 任務(wù)上的表現(xiàn),未見(jiàn)二者在注意抑制能力上的差異。另一項(xiàng)研究通過(guò)Stroop色詞任務(wù)(被試要報(bào)告顏色類單詞的字體顏色)對(duì)比了14 名AVG 職業(yè)選手和16 名業(yè)余玩家,也未發(fā)現(xiàn)Stroop 任務(wù)的顯著差異(Benoit et al.,2020)。以上研究均未發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家和業(yè)余玩家的注意抑制差異。然而既往研究顯示,相較于新手,AVG 玩家存在顯著的注意抑制優(yōu)勢(shì)(Bavelier & Green,2019;Bediou et al.,2018)。專家玩家和業(yè)余玩家結(jié)果的不一致可能有以下原因：(1)專業(yè)玩家樣本量普遍較小。(2)對(duì)照組不完全一致,Ding 等人和Benoit 等人的對(duì)照組是業(yè)余玩家而非新手。(3)抑制能力較為特殊,其損害是成癮的標(biāo)志之一(Weinstein & Lejoyeux 2020),注意抑制能力可能會(huì)受到游戲成癮既往史的影響。以上3 項(xiàng)專業(yè)玩家研究中僅Benoit 等人的研究明確排除了相關(guān)既往史。結(jié)合目前的證據(jù),專業(yè)玩家的注意抑制特點(diǎn)尚不明確。后續(xù)研究應(yīng)嚴(yán)格控制相關(guān)變量。

多目標(biāo)追蹤(Multiple-Object Tracking,MOT)是動(dòng)態(tài)注意過(guò)程,涉及注意的選擇、抑制與維持等(Allen et al.,2006)。多目標(biāo)追蹤即個(gè)體同時(shí)追蹤多個(gè)運(yùn)動(dòng)客體,確定目標(biāo)的位置、去向和其他感興趣的特征,考察指標(biāo)主要為追蹤目標(biāo)的數(shù)量和速度(Pylyshyn & Storm,1988)。動(dòng)作視頻游戲常涉及多目標(biāo)追蹤。在10 名AVG 職業(yè)選手、10 名青訓(xùn)選手、20 名業(yè)余玩家的對(duì)比中,Ding 等人通過(guò)2D 的MOT 任務(wù)發(fā)現(xiàn)了組間的顯著差異：職業(yè)選手和業(yè)余玩家追蹤的數(shù)目較多,青訓(xùn)選手最少。然而該研究并未報(bào)告各組的游戲時(shí)長(zhǎng)和教育年限,這些變量可能對(duì)結(jié)果造成明顯影響。之后,Benoit等人采用基于VR (Virtual reality)的3D MOT 任務(wù)對(duì)比了14 名職業(yè)選手和16 名業(yè)余玩家,該任務(wù)要求被試追蹤空間中朝著隨機(jī)方向運(yùn)動(dòng)的8 個(gè)球中的4 個(gè),持續(xù)8 秒(有碰撞判定),每次追蹤成功后速度會(huì)增加,結(jié)果發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家的追蹤速度上限顯著高于業(yè)余玩家。這再次提示了專業(yè)玩家具有良好的多目標(biāo)追蹤表現(xiàn)?；趯I(yè)玩家的多目標(biāo)追蹤能力的神經(jīng)特征研究極少。魏柳青和張學(xué)民(2019)認(rèn)為多目標(biāo)追蹤過(guò)程中目標(biāo)與非目標(biāo)的注意分配與N1、P1 成分有關(guān),追蹤負(fù)荷與N2 成分、CDA 成分有關(guān),多目標(biāo)追蹤還涉及背外側(cè)前額葉(dorsolateral prefrontal cortex,DLPFC)、頂葉(包括前頂內(nèi)溝、后頂內(nèi)溝、頂上小葉)。由前文可知,專業(yè)玩家的注意選擇與更低的N2 波幅有關(guān),神經(jīng)方面相似的腦電證據(jù)提示了專業(yè)玩家良好的多目標(biāo)追蹤表現(xiàn)是其注意特點(diǎn)之一。

注意瞬脫(Attentional Blink)是注意選擇過(guò)程中的特殊現(xiàn)象,指?jìng)€(gè)體在接受第一個(gè)目標(biāo)刺激(Target 1,T1)后的200～500 ms 內(nèi)對(duì)第二個(gè)刺激(T2)的反應(yīng)變慢的現(xiàn)象,與被抑制的P3 成分有關(guān)(Vogel et al.,1998)。有研究檢測(cè)了19 名AVG 專業(yè)玩家和19 名業(yè)余玩家的注意瞬脫表現(xiàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家在注意瞬脫任務(wù)(T1 與T2 間隔300 ms)的正確率比業(yè)余玩家高出約 10% (Gan et al.,2020)。需要說(shuō)明的是注意瞬脫任務(wù)中,AVG 專業(yè)玩家對(duì)任務(wù)中T1 的注意反應(yīng)正確率約高出業(yè)余玩家 3%～6%,這一結(jié)果反映的是專業(yè)玩家對(duì)T1(63ms 的短暫刺激)更好的捕捉能力。這種注意捕獲能力也部分解釋了專業(yè)玩家注意瞬脫優(yōu)勢(shì)。此研究的ERP 結(jié)果顯示專業(yè)玩家在T2 的P3 波幅比業(yè)余玩家高,這與Qiu 等人的結(jié)果較一致：更高的P3 波幅反映了專業(yè)玩家更善于進(jìn)行注意資源分配。同時(shí),該研究還發(fā)現(xiàn)業(yè)余玩家在T1 的P3 波幅大于T2 的P3 波幅,但專業(yè)玩家T1 和T2之間的P3 波幅沒(méi)有差異。在注意瞬脫任務(wù)中,T1引起的P3 幅度越大,則T2 分配的注意資源越少(McArthur et al.,1999;Shapiro et al.,2006)。新手在T1 的P3 波幅大于T2,說(shuō)明新手將注意資源主要用于T1,因此新手更容易產(chǎn)生注意瞬脫現(xiàn)象;專業(yè)玩家在T1 和T2 不存在P3 波幅差異也印證了專業(yè)玩家能更好地在任務(wù)間分配注意資源,或?qū)I(yè)玩家的注意資源容量足夠應(yīng)對(duì)任務(wù)。

2.1.2 AVG 專業(yè)玩家的持續(xù)性注意

行為層面的證據(jù)顯示了AVG 專業(yè)玩家持續(xù)穩(wěn)定的注意特征。在AVG 專業(yè)玩家與業(yè)余玩家的對(duì)比研究中,Benoit 等人通過(guò)持續(xù)注意任務(wù)(需要在限定時(shí)間內(nèi)逐行逐個(gè)劃掉卡片中呈現(xiàn)的指定刺激)測(cè)量了14 名AVG 職業(yè)選手和16 名業(yè)余玩家的表現(xiàn),發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家任務(wù)波動(dòng)率(各行間最好與最差表現(xiàn)之差)比業(yè)余玩家低20%,而正確數(shù)比業(yè)余玩家高9.88%。這反映了專業(yè)玩家穩(wěn)定而高效的持續(xù)注意能力。該研究中專業(yè)玩家每周游戲時(shí)長(zhǎng)數(shù)倍于業(yè)余玩家,其持續(xù)注意優(yōu)勢(shì)可能來(lái)自于高強(qiáng)度的游戲訓(xùn)練。Li 等人(2020)平衡了專業(yè)玩家與業(yè)余玩家的每周游戲時(shí)長(zhǎng)和游戲年限,仍然發(fā)現(xiàn)了專業(yè)玩家的持續(xù)注意優(yōu)勢(shì)。該研究通過(guò)持續(xù)操作任務(wù)(Continuous performance test,CPT)檢測(cè)了35 名AVG 專業(yè)玩家和35 名業(yè)余玩家。CPT任務(wù)是測(cè)量持續(xù)注意的經(jīng)典范式,一般由兩位數(shù)、三位數(shù)、四位數(shù)的1-back 試次組成。結(jié)果顯示專業(yè)玩家的任務(wù)命中率比業(yè)余玩家高 3.74%,誤報(bào)率比業(yè)余玩家低10.26%。這些結(jié)果與實(shí)際較為一致,表明專業(yè)玩家能夠在長(zhǎng)時(shí)間的游戲過(guò)程中保持專注,更重要地,他們能同時(shí)提供精準(zhǔn)的操作表現(xiàn)。

總的來(lái)看,在最基本的注意能力方面,AVG專業(yè)玩家在多種注意任務(wù)上表現(xiàn)突出。這種優(yōu)勢(shì)與注意過(guò)程中更低的N2 波幅以及更高的P2、P3波幅有關(guān),涉及DLPFC 以及頂葉多個(gè)腦區(qū)的參與(Qiu et al.,2018;Gan et al.,2020)。

2.2 工作記憶

動(dòng)作視頻游戲廣泛涉及工作記憶,如記憶敵我雙方站位與技能冷卻時(shí)間、制定導(dǎo)航路線等。工作記憶是目前AVG 領(lǐng)域的研究重點(diǎn)之一,本節(jié)將從工作記憶容量以及中央執(zhí)行系統(tǒng)來(lái)探討專業(yè)玩家的認(rèn)知神經(jīng)特征。

2.2.1 AVG 專業(yè)玩家的工作記憶容量

AVG 研究較為一致地發(fā)現(xiàn)了專業(yè)玩家更大的工作記憶容量。Tanaka 等人通過(guò)空間工作記憶任務(wù)對(duì)比了17 名AVG 專業(yè)玩家和33 名新手,該任務(wù)要求被試記憶隨機(jī)呈現(xiàn)在屏幕上的一定數(shù)量的色塊,色塊消失后僅其中一個(gè)位置出現(xiàn)探測(cè)色塊,讓被試判斷探測(cè)色塊是否與之前該位置的色塊一致,結(jié)果發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家任務(wù)準(zhǔn)確率比新手高5.7%。類似地,Yao 等人采用相似的空間工作記憶任務(wù)對(duì)比了18 名AVG 專業(yè)玩家和19 名業(yè)余玩家,結(jié)果發(fā)現(xiàn)了專業(yè)玩家的空間工作記憶任務(wù)正確率比業(yè)余玩家高約2%～8%：專業(yè)玩家與新手的空間工作記憶差異隨記憶組塊增加而增加,這也說(shuō)明高難度的任務(wù)更能體現(xiàn)專業(yè)玩家與業(yè)余玩家的差距。Benoit 等人通過(guò)空間廣度(順背和倒背九宮格當(dāng)中先后呈現(xiàn)的格子順序)和數(shù)字廣度任務(wù)(順背和倒背數(shù)字)對(duì)比了14 名AVG 職業(yè)選手與16 名業(yè)余玩家,發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家在兩個(gè)任務(wù)的記憶容量都高于業(yè)余玩家：專業(yè)玩家的空間廣度比業(yè)余玩家高17.95%,數(shù)字廣度比業(yè)余玩家高15.93%。該研究匹配了兩組的游戲年限,然而專業(yè)玩家每周游戲時(shí)長(zhǎng)仍顯著高于業(yè)余玩家,專業(yè)玩家的工作記憶容量?jī)?yōu)勢(shì)也可能得益于更高強(qiáng)度的游戲訓(xùn)練。在相關(guān)分析中,該研究發(fā)現(xiàn)每周游戲時(shí)長(zhǎng)和空間工作記憶廣度呈中等正相關(guān),這也提示了空間工作記憶與游戲訓(xùn)練的聯(lián)系。以上Tanaka 等人的研究發(fā)現(xiàn)了AVG 專業(yè)玩家更好的空間工作記憶與右后頂葉灰質(zhì)體積增加有關(guān)。右后頂葉灰質(zhì)體積增加可能是專業(yè)玩家空間工作記憶容量高的神經(jīng)特征之一。在電生理方面,對(duì)側(cè)延遲活動(dòng)(contralateral delay activity,CDA)的振幅隨著工作記憶刺激數(shù)量的增加而增大,不同記憶數(shù)量的CDA 振幅差異反映了個(gè)體的工作記憶容量(Vogel et al,.2005)。Yao 等人發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家在空間工作記憶中4 個(gè)色塊與2 個(gè)色塊條件下的CDA 成分之差比業(yè)余玩家更大,從電生理角度進(jìn)一步驗(yàn)證了專業(yè)玩家的工作記憶容量?jī)?yōu)勢(shì)。行為和神經(jīng)證據(jù)一致提示了AVG 專業(yè)玩家具有更大的工作記憶容量。前文提到多目標(biāo)追蹤負(fù)荷也與CDA 成分有關(guān)(魏柳青,張學(xué)民,2019),這也說(shuō)明了不同認(rèn)知特征存在共同的神經(jīng)機(jī)制。

2.2.2 AVG 專業(yè)玩家的中央執(zhí)行系統(tǒng)

Baddeley (2012)認(rèn)為工作記憶中央執(zhí)行系統(tǒng)的功能包括了任務(wù)轉(zhuǎn)換與執(zhí)行等功能。在任務(wù)轉(zhuǎn)換(心理靈活性)領(lǐng)域,Cain 等人基于Flanker 范式設(shè)置了轉(zhuǎn)換任務(wù),中心箭頭的兩種顏色對(duì)應(yīng)兩套相反的操作規(guī)則,被試需要根據(jù)中心箭頭每次呈現(xiàn)的顏色進(jìn)行反應(yīng)。該實(shí)驗(yàn)檢測(cè)了23 名AVG 專業(yè)玩家和21 名新手,未觀測(cè)到專業(yè)玩家和業(yè)余玩家轉(zhuǎn)換成本的組間差異,但發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家在兩種顏色條件下的轉(zhuǎn)換成本相近,而新手在兩種顏色條件下轉(zhuǎn)換成本差異較大。這種專業(yè)玩家能夠“均衡分配認(rèn)知資源”的加工方式與前文注意方面的研究結(jié)果相似(Gan et al.,2020)。Li 等人通過(guò)Stroop-Switch 任務(wù)(被試要在顏色命名和單詞閱讀任務(wù)之間切換)檢測(cè)了35 名AVG 專業(yè)玩家和35名業(yè)余玩家,發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家比新手的轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤率低3.79%,而轉(zhuǎn)換代價(jià)比新手低1.97%,說(shuō)明專業(yè)玩家具有微弱的轉(zhuǎn)換優(yōu)勢(shì)。然而B(niǎo)enoit 等人通過(guò)Stroop 任務(wù)的變式(被試需根據(jù)詞是否有方框輪廓而讀出詞義或讀詞的顏色)對(duì)比了14 名AVG 職業(yè)選手與16 名業(yè)余玩家,未見(jiàn)二者的差異。AVG 常涉及不同任務(wù)之間的轉(zhuǎn)換,其中《星際爭(zhēng)霸2》這類即時(shí)戰(zhàn)略游戲需要操控多個(gè)單位并在建造或攻防等多種任務(wù)間快速切換。Li 等人的游戲項(xiàng)目是LOL (屬于即時(shí)戰(zhàn)略游戲),而B(niǎo)enoit 等人的項(xiàng)目大多是射擊類游戲。游戲項(xiàng)目差異可能是結(jié)果不一致的部分原因?？偟膩?lái)看,專業(yè)玩家具有更高的工作記憶容量,但中央執(zhí)行系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換優(yōu)勢(shì)并不明確。

2.3 數(shù)學(xué)與推理能力

動(dòng)作視頻游戲也涉及數(shù)學(xué)相關(guān)能力。玩家常需要預(yù)估攻擊造成的傷害總量,計(jì)算技能道具的飛行時(shí)間和距離。在專長(zhǎng)(expertise)研究領(lǐng)域,數(shù)學(xué)能力與國(guó)際象棋專家的表現(xiàn)有關(guān)(Burgoyne et al.,2016)。有趣的是,近幾年一些研究招募了不同游戲水平的玩家,并沒(méi)有將其分組,而是在更大的樣本中尋找預(yù)測(cè)游戲表現(xiàn)的因素,發(fā)現(xiàn)了數(shù)字排序能力與游戲表現(xiàn)的積極聯(lián)系。數(shù)字排序任務(wù)(Number processing task)是同時(shí)呈現(xiàn)一行數(shù)字,讓被試快速判斷數(shù)列的遞增或遞減性質(zhì)。Bonny 和Castaneda (2017)在DOTA2 第五屆國(guó)際邀請(qǐng)賽期間,通過(guò)數(shù)字排序任務(wù)檢測(cè)了288 名AVG 玩家,發(fā)現(xiàn)數(shù)字處理能力與MMR 正相關(guān)。之后,Bonny等人(2020)在DOTA2 第六屆國(guó)際錦標(biāo)賽期間同樣采用數(shù)字排序任務(wù)檢測(cè)了335 名AVG 玩家,發(fā)現(xiàn)數(shù)字處理能力可正向預(yù)測(cè)MMR 方差的7.6%。盡管目前缺乏數(shù)學(xué)能力方面的專業(yè)玩家與新手的直接對(duì)比證據(jù),以上研究提示了數(shù)字排序能力與游戲表現(xiàn)的積極聯(lián)系。

在推理和計(jì)劃能力方面,一項(xiàng)研究通過(guò)上賽季的出場(chǎng)率將55 名AVG 職業(yè)選手劃分為精英職業(yè)選手和一般職業(yè)選手,然后通過(guò)倫敦塔測(cè)試(與漢諾塔測(cè)試類似,考察推理、計(jì)劃和問(wèn)題解決)發(fā)現(xiàn)精英職業(yè)選手的倫敦塔成績(jī)比一般職業(yè)選手高16.90% (Kang et al.,2020)。Benoit 等人通過(guò)漢諾塔(D-KEFS–Towers)檢測(cè)了13 名AVG 職業(yè)選手和16 名業(yè)余玩家,發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家在正確率上呈邊緣顯著的優(yōu)勢(shì)。在職業(yè)賽場(chǎng)上,比賽勝負(fù)很大一部分取決于游戲計(jì)劃和決策的優(yōu)劣,頂尖專業(yè)玩家的計(jì)劃和推理能力優(yōu)勢(shì)可能是存在的。這種計(jì)劃方面的優(yōu)勢(shì)有助于形成更好的情景意識(shí)(Situation Awareness)：與普通飛行員相比,最優(yōu)秀的飛行員在飛行前傾向于花大量時(shí)間收集足夠多的信息并考慮盡可能多的情況,以制定詳細(xì)的飛行計(jì)劃,這樣就能在遇到不同情景時(shí)保證飛行安全(Ericsson et al.,2018)。

元分析發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)超常人群有更好的兩側(cè)半球協(xié)調(diào)性以及突出的右腦優(yōu)勢(shì),二者差異在于小腦山頂區(qū)、左額中回、右頂下小葉、右緣上回等腦區(qū)(章鎮(zhèn)玲 等,2020)。基于一般人群的功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)、彌散張量成像(Diffusion Tensor Imaging,DTI) 和磁共振波譜成像(magnetic resonance spectroscopy,MRS),研究發(fā)現(xiàn)推理能力和中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)、胼胝體白質(zhì)以及神經(jīng)元密度標(biāo)志物N-乙酰天門(mén)冬氨酸有關(guān)(Assem et al.,2020;Góngora et al.,2020;Paul et al.,2016)。胼胝體與雙側(cè)大腦的連通效率有關(guān),而中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)是工作記憶的核心網(wǎng)絡(luò),中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)的局部功能連接的增加也見(jiàn)于AVG 專業(yè)玩家(Gong et al.,2019)。根據(jù)以上研究,未來(lái)可增加AVG 專業(yè)玩家和對(duì)照組的數(shù)學(xué)和推理能力研究并明確相關(guān)神經(jīng)特征。

3 認(rèn)知能力與游戲訓(xùn)練的關(guān)系

關(guān)于AVG 專業(yè)玩家認(rèn)知特點(diǎn)的成因,一方面可能是個(gè)體本身具有的某些心理特征,這些特征促使他們選擇了游戲。另一方面,可能存在相反的因果關(guān)系：游戲訓(xùn)練促進(jìn)了認(rèn)知。目前探討前者的研究幾乎處于空白,更多研究集中在游戲訓(xùn)練影響認(rèn)知的縱向干預(yù)研究。

3.1 游戲干預(yù)研究的證據(jù)

在注意選擇方面,Neri 等(2021)招募了21 名無(wú)射擊類游戲經(jīng)驗(yàn)的玩家,分為自適應(yīng)難度的CSGO 實(shí)驗(yàn)組和默認(rèn)難度的CSGO 對(duì)照組,進(jìn)行每天約2 小時(shí)的CSGO 游戲訓(xùn)練。訓(xùn)練后立即進(jìn)行UFOV 后測(cè),發(fā)現(xiàn)所有玩家的反應(yīng)時(shí)略微縮短,在3 個(gè)月的后測(cè)發(fā)現(xiàn)了UFOV 任務(wù)反應(yīng)時(shí)較前測(cè)顯著縮短(表3)。該研究的后測(cè)安排在最后一次訓(xùn)練2 小時(shí)后進(jìn)行,被試可能受到疲勞等影響,但3個(gè)月后的保持測(cè)試結(jié)果也說(shuō)明了注意選擇速度得到了顯著提升。

在多目標(biāo)追蹤方面,Benoit 等的研究以多目標(biāo)追蹤任務(wù)為訓(xùn)練內(nèi)容,進(jìn)行了每次1 小時(shí)共5次的訓(xùn)練后,發(fā)現(xiàn)職業(yè)選手和業(yè)余玩家的追蹤速度閾值均有所提升但學(xué)習(xí)速率相當(dāng),即訓(xùn)練前后專業(yè)玩家的追蹤速度閾值始終高于業(yè)余玩家,這印證了專業(yè)玩家多目標(biāo)追蹤的穩(wěn)定優(yōu)勢(shì),也提示了多目標(biāo)追蹤能力的可訓(xùn)練性。然而該研究的訓(xùn)練內(nèi)容即3D 多目標(biāo)追蹤測(cè)試,而非游戲。在游戲訓(xùn)練方面,Green 和Bavelier (2006)以AVG 為訓(xùn)練內(nèi)容,發(fā)現(xiàn)30 小時(shí)的AVG 訓(xùn)練可提升新手多目標(biāo)追蹤能力的7.5%。這提示了游戲訓(xùn)練對(duì)多目標(biāo)追蹤能力的促進(jìn)作用。

在注意瞬脫方面,Neri 等人通過(guò)CSGO 游戲訓(xùn)練發(fā)現(xiàn)了玩家在注意瞬脫任務(wù)的反應(yīng)時(shí)和正確率的改善,其中反應(yīng)時(shí)的改善在3 個(gè)月后依然存在。類似地,Jakubowska 等人(2021)對(duì)43 名新手進(jìn)行了4 周共30 小時(shí)的《星際爭(zhēng)霸2》訓(xùn)練,發(fā)現(xiàn)所有被試注意瞬脫任務(wù)的正確率約提高了10%。有趣的是,訓(xùn)練前新手在注意瞬脫任務(wù)中(T2 時(shí)間窗)更強(qiáng)的P3 波幅也能預(yù)測(cè)更好的游戲表現(xiàn)。此結(jié)果不僅提示AVG 訓(xùn)練可削弱注意瞬脫效應(yīng),也再次提示注意過(guò)程中較高的P3 波幅可能是AVG 專業(yè)玩家的神經(jīng)特征之一(Mishra et al.,2011;Qiu et al.,2018)。結(jié)合干預(yù)研究和專業(yè)玩家橫斷對(duì)照研究,注意瞬脫任務(wù)可能是預(yù)測(cè)玩家表現(xiàn)的測(cè)試之一。一項(xiàng)fMRI 研究同樣說(shuō)明了注意瞬脫可經(jīng)游戲訓(xùn)練改善并提供了神經(jīng)定位證據(jù)：Momi 等人(2018)將29 名新手分為實(shí)驗(yàn)組和空白對(duì)照組,實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行了4 周的CSGO 游戲訓(xùn)練,訓(xùn)練后實(shí)驗(yàn)組的注意瞬脫任務(wù)反應(yīng)速度比對(duì)照組提升更大,且3 個(gè)月后提升效果依然存在,同時(shí)還發(fā)現(xiàn)3 個(gè)月后的注意瞬脫成績(jī)改善程度與右側(cè)海馬旁回(para hippocampal cortex,PHC)、右側(cè)頂上小葉(superior parietal lobule,SPL)的皮質(zhì)厚度增加有關(guān)。海馬對(duì)記憶、空間認(rèn)知等具有重要作用(Zhang et al.,2022)。頂葉與抑制干擾有關(guān)(Krishnan et al.,2013)。SPL 是影響注意廣度的核心區(qū)域(Valdois et al.,2019)。SPL 的皮質(zhì)厚度增加可能提示了個(gè)體注意資源容量或注意調(diào)控能力的增強(qiáng)。此外,神經(jīng)研究還發(fā)現(xiàn)AVG 專業(yè)玩家的注意網(wǎng)絡(luò)和感覺(jué)運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)之間的功能連接增強(qiáng),這有利于AVG 專業(yè)玩家對(duì)刺激的持續(xù)捕捉并快速反應(yīng)(Gong et al.,2015;Gong et al.,2017)。

在工作記憶方面,一項(xiàng)為期10 天(每天1.5 小時(shí))的干預(yù)研究結(jié)合了經(jīng)顱磁刺激(transcranial magnetic stimulation,TMS)與游戲訓(xùn)練,根據(jù)有無(wú)游戲經(jīng)驗(yàn)和是否施加陽(yáng)極刺激(定位于右側(cè)DLPFC)將27 名被試分成4 組,結(jié)果發(fā)現(xiàn)游戲訓(xùn)練提升了數(shù)字廣度,并改善了3-back 任務(wù)的辨別力指標(biāo)d’(命中率與誤報(bào)率之差),但增加了停止信號(hào)任務(wù)的反應(yīng)時(shí)(Palaus et al.,2020)。該研究中TMS 也可提升3-back 任務(wù)的d’值,這提示了工作記憶的可訓(xùn)練性以及DLPFC 在工作記憶中的調(diào)控作用。有趣的是,該研究對(duì)施加了陽(yáng)極刺激的干預(yù)組進(jìn)行組內(nèi)分析,發(fā)現(xiàn)有游戲經(jīng)驗(yàn)的玩家在游戲訓(xùn)練后3-back 任務(wù)的d’值顯著高于新手(二者基線水平無(wú)差異),即前期的游戲經(jīng)驗(yàn)促進(jìn)了工作記憶的改善。這可能是由于早期游戲訓(xùn)練影響了更加一般的學(xué)習(xí)或遷移能力,從而介導(dǎo)了工作記憶的提升(Zhang et al.,2021)。在工作記憶的中央執(zhí)行系統(tǒng)方面,一項(xiàng)干預(yù)研究基于故事情景編制了3D 游戲,被試需要根據(jù)游戲中短暫呈現(xiàn)的情景線索如仙女指路的畫(huà)面提示(go-signal)或者邪惡女巫的聲音(stop-signal)盡快做出go 或者stop 的操作;同時(shí)通過(guò)經(jīng)顱直流電刺激(Transcranial direct current stimulation,tDCS)干預(yù)游戲過(guò)程,陽(yáng)極刺激定位于右側(cè)DLPFC,結(jié)果發(fā)現(xiàn)干預(yù)后真刺激組反應(yīng)時(shí)下降而假刺激組無(wú)變化(Friehs et al.,2021)。該研究的結(jié)果與Palaus 的并不一致：Palaus 發(fā)現(xiàn)游戲訓(xùn)練后 stop 信號(hào)的反應(yīng)時(shí)是增加的。王元等人(2019)認(rèn)為執(zhí)行能力不易隨游戲訓(xùn)練提升,Bediou等人也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)AVG 玩家的轉(zhuǎn)換能力優(yōu)勢(shì)?？偟膩?lái)看,短暫的游戲訓(xùn)練未必能提升中央執(zhí)行能力,工作記憶容量可能更容易隨游戲訓(xùn)練提升。以上研究還發(fā)現(xiàn)DLPFC 在工作記憶中發(fā)揮重要作用。DLPFC 是中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)等的核心腦區(qū)之一,AVG專業(yè)玩家具有更強(qiáng)的中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)和默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)的局部功能連接(Gong et al.,2019)。還有研究發(fā)現(xiàn)了AVG 專業(yè)玩家在中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)和突顯網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部以及網(wǎng)絡(luò)間的功能連接增強(qiáng)(Gong et al.,2016)。這些研究從神經(jīng)角度提示了專業(yè)玩家在信息整合和執(zhí)行控制方面可能具有綜合優(yōu)勢(shì)。鑒于轉(zhuǎn)換能力方面的不一致證據(jù),此方面需補(bǔ)充更多認(rèn)知神經(jīng)證據(jù)。

在數(shù)學(xué)與推理能力方面,一項(xiàng)干預(yù)研究招募了24 名新手,隨機(jī)分成兩組接受40 小時(shí)的AVG《虛幻競(jìng)技場(chǎng)2004》或非AVG 的《模擬人生2》訓(xùn)練,結(jié)果發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)和游戲類型產(chǎn)生邊緣顯著的交互作用：AVG 訓(xùn)練組在訓(xùn)練后數(shù)學(xué)能力提升更多,同時(shí)未見(jiàn)訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)或游戲類型的主效應(yīng)(Libertus et al.,2017)。這提示一定時(shí)長(zhǎng)的AVG 訓(xùn)練才可能促進(jìn)數(shù)學(xué)能力。數(shù)學(xué)能力涉及的子任務(wù)很多,此方面需要更多專業(yè)玩家橫斷研究和長(zhǎng)期干預(yù)研究。

綜上,AVG 訓(xùn)練誘發(fā)了頂上小葉等腦區(qū)的神經(jīng)可塑性,提高了玩家的視覺(jué)注意。AVG 訓(xùn)練也可提高個(gè)體的工作記憶,其機(jī)制主要涉及海馬和DLPFC 為核心的多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。多目標(biāo)追蹤能力也可以通過(guò)游戲訓(xùn)練提高。另外,初步研究顯示數(shù)學(xué)相關(guān)能力可能通過(guò)AVG 訓(xùn)練提高,結(jié)果的可靠性及提高的神經(jīng)機(jī)制仍有待更多證據(jù)。

需要說(shuō)明的是游戲訓(xùn)練未必總是有益的。一項(xiàng)以新手為被試的干預(yù)研究發(fā)現(xiàn)了游戲訓(xùn)練與神經(jīng)變化的機(jī)制：該研究首先將新手分為AVG 訓(xùn)練組(以CSGO 等游戲?yàn)橛?xùn)練內(nèi)容)和對(duì)照組(以《超級(jí)馬里奧64》為訓(xùn)練內(nèi)容);每組再根據(jù)學(xué)習(xí)策略分為兩個(gè)亞組：空間策略組(依賴外部空間的客觀地標(biāo)等參考),反應(yīng)策略組(不依賴外部空間線索,而依賴個(gè)體內(nèi)部的主觀計(jì)數(shù)或模式來(lái)編碼空間信息)。所有被試進(jìn)行90 小時(shí)的游戲訓(xùn)練。結(jié)果發(fā)現(xiàn)當(dāng)AVG 訓(xùn)練涉及空間策略時(shí),玩家的左側(cè)海馬灰質(zhì)增加;類似地,同樣采用空間策略的對(duì)照組在訓(xùn)練后其右側(cè)內(nèi)嗅皮質(zhì)增加;而當(dāng)采用反應(yīng)策略時(shí),無(wú)論是AVG 訓(xùn)練組還是對(duì)照組,訓(xùn)練后右側(cè)海馬灰質(zhì)均顯著減少(West et al.,2018)。這提示了游戲訓(xùn)練的神經(jīng)變化受到認(rèn)知策略調(diào)節(jié)。內(nèi)嗅皮層是初級(jí)感覺(jué)信息和海馬之間的橋梁,內(nèi)嗅皮層的網(wǎng)格細(xì)胞(grid cell)和海馬的位置細(xì)胞(place cell)在空間認(rèn)知中發(fā)揮重要作用(Epstein et al.,2017;Zhang et al.,2022)。如果游戲訓(xùn)練中的認(rèn)知策略調(diào)用了相應(yīng)的神經(jīng)結(jié)構(gòu)如海馬或內(nèi)嗅皮層,才可能聯(lián)合促進(jìn)認(rèn)知,否則有可能造成損害。臨床研究發(fā)現(xiàn),海馬的嚴(yán)重?fù)p害、萎縮會(huì)通過(guò)對(duì)下丘腦-垂體-腎上腺軸(The hypothalamic-pituitaryadrenal axis,HPA)的去抑制作用而導(dǎo)致HPA 軸相關(guān)激素失衡,進(jìn)而顯著增加多種精神障礙的發(fā)病率(McEwen & Magarinos,1997)。在個(gè)體特質(zhì)或客觀環(huán)境的交互影響下,一旦玩家達(dá)到的網(wǎng)絡(luò)游戲成癮的程度,其多巴胺能及獎(jiǎng)賞環(huán)路異常則會(huì)進(jìn)一步損害認(rèn)知功能(Chau et al,.2018;Aviv & Michel,2020)?？傮w上,游戲訓(xùn)練所致認(rèn)知損害或認(rèn)知增強(qiáng),可能受游戲類型、認(rèn)知策略、游戲時(shí)長(zhǎng)、成癮易感性等多因素介導(dǎo)(Weinstein & Lejoyeux 2020;Bavelier et al.,2018)。

3.2 “Learning to learn”理論的解釋

游戲訓(xùn)練可能增強(qiáng)了玩家提取規(guī)律的核心能力,進(jìn)而提升了多種認(rèn)知?！癓earning to learn”理論給出了一般學(xué)習(xí)能力、游戲領(lǐng)悟能力等概念的部分解釋,Bavelier 等人(2012)認(rèn)為動(dòng)作視頻游戲并沒(méi)有教會(huì)玩家任何一項(xiàng)特定技能,而是增加了其在環(huán)境中提取模式或規(guī)律的能力。這種通過(guò)動(dòng)作視頻游戲增強(qiáng)的一般學(xué)習(xí)能力,即“Learning to learn”。一項(xiàng)研究通過(guò)計(jì)算玩家對(duì)新游戲的學(xué)習(xí)率,發(fā)現(xiàn)了先前的游戲經(jīng)驗(yàn)對(duì)學(xué)習(xí)新的動(dòng)作視頻游戲或策略游戲的積極影響(Smith et al.,2020)。另一項(xiàng)研究通過(guò)累計(jì)45 個(gè)小時(shí)的游戲干預(yù),發(fā)現(xiàn)了動(dòng)作視頻游戲促進(jìn)了學(xué)習(xí)能力(Zhang et al.,2021)。該研究設(shè)置了兩組新手進(jìn)行游戲訓(xùn)練,因變量指標(biāo)為核心認(rèn)知能力的學(xué)習(xí)率(學(xué)習(xí)曲線)——工作記憶和定向?qū)W習(xí)任務(wù)(后者考察知覺(jué)學(xué)習(xí)能力)。兩組新手在訓(xùn)練前的基線和訓(xùn)練后最終的任務(wù)表現(xiàn)上均無(wú)顯著差異。通過(guò)對(duì)比AVG 訓(xùn)練組和接受非動(dòng)作類視頻游戲的控制組的學(xué)習(xí)曲線,發(fā)現(xiàn)AVG訓(xùn)練組在兩項(xiàng)認(rèn)知任務(wù)上的學(xué)習(xí)率比控制組更高。AVG 訓(xùn)練組隨游戲訓(xùn)練更快地達(dá)到較高的任務(wù)表現(xiàn),而后曲線趨于平緩,而控制組的任務(wù)表現(xiàn)則相對(duì)緩慢地逐漸增加。AVG 訓(xùn)練可能提升了玩家認(rèn)知任務(wù)的學(xué)習(xí)率,而非直接提高了認(rèn)知能力本身。這一結(jié)論也可部分解釋前文Palaus 等人(2020)的干預(yù)研究結(jié)果：相較于新手,AVG 玩家在接受15 小時(shí)游戲訓(xùn)練后工作記憶提升更多。因?yàn)橥婕业膶W(xué)習(xí)率高,因此他們的認(rèn)知能力增長(zhǎng)更快。綜上,AVG 經(jīng)歷可能促進(jìn)了個(gè)體的“Learning to learn”即領(lǐng)悟模式提取規(guī)律的能力。這一理論側(cè)重解釋玩家經(jīng)游戲訓(xùn)練后認(rèn)知提升的原因,然而該理論無(wú)法解釋經(jīng)過(guò)游戲訓(xùn)練后玩家游戲水平的分化。

3.3 橫斷研究與縱向研究的綜合討論

Bediou 等人的元分析探討了AVG 玩家和新手之間的橫斷認(rèn)知差異以及AVG 對(duì)認(rèn)知能力的縱向干預(yù)效果。在橫斷面認(rèn)知差異上,玩家整體上比非玩家高0.55 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。表2 中專業(yè)玩家和對(duì)照組的認(rèn)知差異在0.75～2.67 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之間。在注意能力上,專業(yè)玩家具有多方面的優(yōu)勢(shì)。注意瞬脫方面的干預(yù)研究顯示游戲訓(xùn)練能顯著削弱注意瞬脫效應(yīng)。Bediou 等人的元分析顯示游戲訓(xùn)練對(duì)多目標(biāo)追蹤這類的認(rèn)知提升約為0.3 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差,相對(duì)較低。盡管Benoit 等人的研究發(fā)現(xiàn)專業(yè)玩家和業(yè)余玩家經(jīng)訓(xùn)練后多目標(biāo)追蹤能力仍具有顯著差異,但目前已有證據(jù)顯示多目標(biāo)追蹤能力可以通過(guò)游戲訓(xùn)練而提升(Green & Bavelier,2006)。持續(xù)性注意與游戲訓(xùn)練的直接證據(jù)很少,關(guān)系尚不明確。在工作記憶方面,AVG 專業(yè)玩家工作記憶優(yōu)勢(shì)非常明顯,不同研究的差異效應(yīng)量在0.8～1.3(Hedges’sg)之間。Bediou 等人的元分析顯示AVG玩家和新手的空間認(rèn)知(主要包括空間工作記憶、心理旋轉(zhuǎn)等)差異效應(yīng)量為0.75 (Hedges’sg)。對(duì)比來(lái)看,這些相似的效應(yīng)量印證了AVG 專業(yè)玩家在視空間認(rèn)知方面的優(yōu)勢(shì)。元分析中空間認(rèn)知經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后提升幅度較高(0.45 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差),約占專業(yè)玩家和對(duì)照組橫斷差異的一半,這也提示了游戲訓(xùn)練對(duì)玩家空間工作記憶的積極影響。在中央執(zhí)行系統(tǒng)的抑制與轉(zhuǎn)換能力方面,無(wú)論是橫斷或干預(yù)研究,結(jié)果尚不統(tǒng)一。目前數(shù)學(xué)能力與游戲訓(xùn)練的關(guān)系僅有一項(xiàng)微弱的陽(yáng)性干預(yù)證據(jù)。

總體上,假設(shè)將專業(yè)玩家的關(guān)鍵認(rèn)知能力定義于至少高于平均水平1.5 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差,約前7%(與專業(yè)玩家MMR 的前7%相稱),元分析中AVG訓(xùn)練帶來(lái)的整體認(rèn)知提升效果約0.34 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差(Bediou et al.,2018),干預(yù)訓(xùn)練后的玩家和專業(yè)玩家仍有一定差距。這可能是由于目前AVG 干預(yù)周期較短,大多不足30 天,而實(shí)際招募的專業(yè)玩家往往有多年游戲經(jīng)驗(yàn)。最新的一項(xiàng)縱向研究采集了9855 名9～10 歲兒童的IQ 與每天平均視頻游戲時(shí)長(zhǎng)(大部分在1 小時(shí)以下)等數(shù)據(jù),兩年后對(duì)其中的5169 人進(jìn)行隨訪,發(fā)現(xiàn)視頻游戲時(shí)長(zhǎng)顯著預(yù)測(cè)了兒童青少年玩家 IQ 的提升(Sauce et al.,2022)。該研究中兩年游戲帶來(lái)了約2.55 點(diǎn)的IQ提升,提升幅度隨玩家游戲時(shí)長(zhǎng)增加而增大。這項(xiàng)研究統(tǒng)計(jì)了AVG 在內(nèi)的各類游戲總時(shí)長(zhǎng),涵蓋了計(jì)算機(jī)、手機(jī)、游戲機(jī)等設(shè)備,與本文所述的基于計(jì)算機(jī)的AVG 不完全相符,但該研究提供了游戲經(jīng)歷促進(jìn)認(rèn)知的因果證據(jù)。盡管如此,長(zhǎng)達(dá)兩年的游戲經(jīng)驗(yàn)對(duì)IQ 的提升程度還是很微弱的。此外,該研究也發(fā)現(xiàn)了一些有趣結(jié)果：在不控制使用電子設(shè)備觀看視頻和在線社交時(shí)長(zhǎng)這兩個(gè)變量的情況下,考察IQ 與游戲時(shí)長(zhǎng)的直接關(guān)系,發(fā)現(xiàn)基線IQ 與玩家每天的游戲時(shí)長(zhǎng)呈現(xiàn)顯著但微弱的負(fù)相關(guān)(β=-0.07)。然而當(dāng)控制在線觀看視頻或社交后,基線IQ 與游戲時(shí)長(zhǎng)的相關(guān)就不顯著了。每天的游戲時(shí)長(zhǎng)一定程度反映了游戲偏好。這些結(jié)果說(shuō)明智力與游戲偏好沒(méi)有密切聯(lián)系。綜上,動(dòng)作視頻游戲?qū)I(yè)玩家在注意和工作記憶等任務(wù)上表現(xiàn)突出,這部分是源于游戲訓(xùn)練,但目前游戲訓(xùn)練不足以解釋專業(yè)玩家和業(yè)余玩家的全部差異。未來(lái)仍需要系統(tǒng)的長(zhǎng)期干預(yù)研究以解釋游戲訓(xùn)練對(duì)認(rèn)知的影響。

4 認(rèn)知能力對(duì)游戲表現(xiàn)的預(yù)測(cè)

4.1 認(rèn)知能力對(duì)游戲表現(xiàn)的預(yù)測(cè)效果

既往研究側(cè)重游戲?qū)φJ(rèn)知的影響。競(jìng)技運(yùn)動(dòng)心理領(lǐng)域關(guān)注認(rèn)知能力與運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的關(guān)系,側(cè)重即認(rèn)知為因,表現(xiàn)為果。因此多采用認(rèn)知檢測(cè)與認(rèn)知訓(xùn)練作為選材或訓(xùn)練方法,以此來(lái)保障競(jìng)技表現(xiàn)。從心理角度看,游戲表現(xiàn)的預(yù)測(cè)涉及動(dòng)機(jī)、人格、情緒、認(rèn)知等重要因素。在其中的認(rèn)知層面,Large 等人(2019)通過(guò)CPT 檢測(cè)了549 名玩家,校正年齡后發(fā)現(xiàn)持續(xù)注意能力預(yù)測(cè)了MMR1.2%的方差,同時(shí)還發(fā)現(xiàn)多目標(biāo)追蹤數(shù)量能正向預(yù)測(cè)MMR2.7%的方差。在工作記憶方面,Large 等人還發(fā)現(xiàn)數(shù)字廣度任務(wù)顯著預(yù)測(cè)了AVG 玩家MMR 方差的1.4%。Kokkinakis 等(2017)測(cè)試了56 名玩家,發(fā)現(xiàn)空間旋轉(zhuǎn)廣度(在旋轉(zhuǎn)字母的干擾任務(wù)后記憶多個(gè)箭頭的朝向)與MMR 呈顯著的正相關(guān)(r=0.26)。然而B(niǎo)onny 和Castaneda 采用類似的空間旋轉(zhuǎn)廣度任務(wù)檢測(cè)了288 名AVG 玩家,并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)工作記憶與MMR 的相關(guān)。R?hlcke 等人(2018)采用了綜合的工作記憶表現(xiàn)(由操作廣度、空間廣度、數(shù)字廣度三個(gè)子任務(wù)組成,操作廣度需要記憶字母的同時(shí)完成計(jì)算任務(wù))預(yù)測(cè)304 名AVG 玩家的MMR,也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)顯著的預(yù)測(cè)效果。以上研究提示工作記憶等認(rèn)知對(duì)玩家游戲表現(xiàn)的預(yù)測(cè)效果不佳。

在推理能力方面,Kokkinakis 等人通過(guò)與瑞文推理測(cè)驗(yàn)相似的矩陣測(cè)驗(yàn)測(cè)試了56 名AVG 玩家,發(fā)現(xiàn)推理能力與MMR 呈中等程度的正相關(guān)(r=0.44)。Large 等人通過(guò)odd-one-out 任務(wù)檢測(cè)549 名AVG 玩家,該任務(wù)每次會(huì)呈現(xiàn)9 個(gè)顏色、形狀和細(xì)節(jié)數(shù)量等屬性上都不同的圖形,被試要找到與其他圖形差異最大的一個(gè)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)oddone-out 任務(wù)成績(jī)可預(yù)測(cè)MMR 方差的1.4%。類似地,Bonny 等人通過(guò)瑞文推理測(cè)驗(yàn)檢測(cè)335 名AVG玩家,發(fā)現(xiàn)推理能力正向預(yù)測(cè)了 MMR 方差的4.5%,而數(shù)字處理能力可正向預(yù)測(cè)MMR7.6%的方差,這可能是目前對(duì)MMR 預(yù)測(cè)度最高的認(rèn)知能力。與這些解釋比例略微相近,一項(xiàng)國(guó)際象棋的元分析發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)能力對(duì)國(guó)際象棋水平(排名)的解釋力最高,達(dá)到了12%。同時(shí)該元分析發(fā)現(xiàn)流體智力、加工速度、短時(shí)記憶可以解釋排名6%的方差;理解知識(shí)的能力可以解釋5%的方差;然而全量表測(cè)試的 IQ 不能顯著預(yù)測(cè)排名(Burgoyne et al.,2016)。國(guó)際象棋作為亞運(yùn)會(huì)的智力競(jìng)技運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目正賽之一,認(rèn)知能力對(duì)選手排名的解釋力度不高。整體上,認(rèn)知能力預(yù)測(cè)游戲表現(xiàn)的直接效應(yīng)很低,這一結(jié)果可能是合理的。

與視覺(jué)認(rèn)知相比,游戲技術(shù)對(duì)游戲表現(xiàn)的預(yù)測(cè)度更高。Cretenoud 等(2021)檢測(cè)了94 名CSGO玩家的12 項(xiàng)基礎(chǔ)的視覺(jué)認(rèn)知能力,包括字母朝向辨別、對(duì)比敏感度、多種錯(cuò)覺(jué)圖、1-back 任務(wù)、掩蔽下的朝向辨別、隨機(jī)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)判斷、簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)、掃視任務(wù)、視覺(jué)掩蔽任務(wù)、視敏度(靜態(tài)視力)和視覺(jué)搜索任務(wù)。該研究還檢測(cè)了玩家在游戲內(nèi)的6 種游戲技術(shù)以及人格特征。結(jié)果發(fā)現(xiàn)在視覺(jué)認(rèn)知方面,僅掃視任務(wù)和兩種錯(cuò)覺(jué)圖的辨認(rèn)與MMR 呈弱正相關(guān),包括簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)和1-back 任務(wù)在內(nèi)的大分部認(rèn)知結(jié)果與MMR 無(wú)關(guān)。同時(shí),發(fā)現(xiàn)射擊、追蹤等技術(shù)與MMR 達(dá)到了中等或強(qiáng)正相關(guān)。在預(yù)測(cè)方面,該研究發(fā)現(xiàn)所有視覺(jué)認(rèn)知、游戲技術(shù)和人格特征共同預(yù)測(cè)了MMR69.6%的方差,然而其中6 種游戲技術(shù)能夠獨(dú)立預(yù)測(cè)MMR48%的方差,這說(shuō)明游戲技術(shù)對(duì)游戲表現(xiàn)的預(yù)測(cè)作用遠(yuǎn)大于基礎(chǔ)的視覺(jué)認(rèn)知能力。然而這并非代表基礎(chǔ)認(rèn)知能力不重要,因?yàn)檫@些視覺(jué)認(rèn)知能力可預(yù)測(cè)游戲技術(shù)12.9～37.4%的方差。認(rèn)知能力可能通過(guò)游戲技術(shù)的習(xí)得來(lái)間接影響游戲表現(xiàn),因此認(rèn)知對(duì)游戲表現(xiàn)的直接預(yù)測(cè)效果不高。

游戲時(shí)長(zhǎng)也可以穩(wěn)定地預(yù)測(cè)游戲表現(xiàn)。在R?hlcke 等人的研究中,沒(méi)有發(fā)現(xiàn)工作記憶對(duì)MMR的預(yù)測(cè)效果,卻發(fā)現(xiàn)了游戲時(shí)長(zhǎng)對(duì)MMR 顯著的正向預(yù)測(cè)效果(β=0.73)。Cretenoud 等人的研究發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)果,總游戲時(shí)長(zhǎng)與當(dāng)前MMR 和最高M(jìn)MR 均呈強(qiáng)正相關(guān),每周游戲時(shí)長(zhǎng)則與MMR呈弱正相關(guān)。在每周游戲時(shí)長(zhǎng)方面,Gong 等(2017)在AVG 專業(yè)玩家組中發(fā)現(xiàn)了MMR 和每周平均游戲時(shí)長(zhǎng)的中等正相關(guān)(r=0.53)。游戲場(chǎng)次也能反映游戲時(shí)長(zhǎng)。有研究采集了DOTA2 玩家多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的游戲場(chǎng)次和MMR,發(fā)現(xiàn)游戲場(chǎng)次和MMR 存在顯著正相關(guān),約在0.2～0.6 之間(Bonny & Castaneda,2017;Bonny et al,.2020)。Kokkinakis 等人在玩家度過(guò)游戲的初始學(xué)習(xí)階段并且達(dá)到穩(wěn)定的MMR后,收集了大樣本玩家(N>17000)的游戲場(chǎng)次與MMR 數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)二者仍具有顯著的弱正相關(guān)(r=0.02)。這些研究提示游戲時(shí)長(zhǎng)在預(yù)測(cè)游戲表現(xiàn)時(shí)具有穩(wěn)定而積極的作用。此外,玩家MMR 的發(fā)展可能是非線性的,未來(lái)探索MMR 拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)的游戲時(shí)長(zhǎng)有助于建立更準(zhǔn)確的專業(yè)玩家游戲時(shí)長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)。

4.2 專項(xiàng)認(rèn)知與一般認(rèn)知的解釋

在競(jìng)技運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域,一項(xiàng)元分析納入了8860 個(gè)樣本,分析了認(rèn)知能力和運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的關(guān)系(Kalen et al.,2021)：整體上,高水平運(yùn)動(dòng)員認(rèn)知能力比低水平運(yùn)動(dòng)員更高(Hedges’sg=0.59);在高、低水平運(yùn)動(dòng)員的認(rèn)知能力差異上,決策能力(包括預(yù)判)的效應(yīng)量最大(Hedges’sg=0.77),高級(jí)認(rèn)知能力(工作記憶、轉(zhuǎn)換能力等)次之(Hedges’sg=0.44),基礎(chǔ)認(rèn)知能力(注意力、短時(shí)記憶等)效應(yīng)量最低(Hedges’sg=0.39)。該研究根據(jù)認(rèn)知材料是否與運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目有關(guān),比如考察攀巖運(yùn)動(dòng)員記憶無(wú)意義色塊或記憶攀巖動(dòng)作的能力差異(Heilmann,2021),將認(rèn)知能力分為領(lǐng)域?qū)ｍ?xiàng)(Domain-Specific,也有譯作領(lǐng)域特殊)和領(lǐng)域一般(Domain-General)兩大類,當(dāng)認(rèn)知測(cè)試的呈現(xiàn)形式越接近真實(shí)運(yùn)動(dòng)情景,測(cè)試結(jié)果越能區(qū)分運(yùn)動(dòng)員水平。預(yù)判或者決策任務(wù)之所以能很好區(qū)分運(yùn)動(dòng)員水平,部分由于這些任務(wù)大多提取了運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景的圖片或者視頻而形成判斷任務(wù)。高水平運(yùn)動(dòng)員的認(rèn)知結(jié)果也暗示了AVG 專業(yè)玩家存在更好的認(rèn)知表現(xiàn)的合理性。目前AVG 專業(yè)玩家領(lǐng)域的認(rèn)知測(cè)試大都沒(méi)有結(jié)合游戲情景,這可能是其測(cè)試結(jié)果對(duì)游戲表現(xiàn)預(yù)測(cè)不足的重要原因之一。

值得一提的是,以上元分析并沒(méi)有納入簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)。簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)在AVG 領(lǐng)域的重要性仍是有爭(zhēng)議的。Large 等人的研究發(fā)現(xiàn)AVG 玩家的簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)能微弱預(yù)測(cè)MMR (R2=0.049),而另一些研究發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)不能區(qū)分AVG 玩家的游戲水平(Cretenoud et al.,2021;Ding et al.,2018)。對(duì)于復(fù)雜的團(tuán)隊(duì)競(jìng)技游戲,被動(dòng)的反應(yīng)速度未必更重要,根據(jù)形勢(shì)主動(dòng)做出精準(zhǔn)的預(yù)判或決策可能是首要的,而這些測(cè)試正是目前AVG 領(lǐng)域所缺乏的。

4.3 組塊理論與模式識(shí)別的解釋

精準(zhǔn)的預(yù)判或決策需要深度的“游戲理解”。專長(zhǎng)領(lǐng)域的組塊理論(Chunking theory)認(rèn)為專家廣博的專項(xiàng)群集知識(shí)儲(chǔ)存在長(zhǎng)時(shí)記憶中,這種知識(shí)經(jīng)驗(yàn)即“組塊” (Chunking),組塊能保證專家快速洞察當(dāng)前的情景的本質(zhì),并做出最優(yōu)決策(Chase& Simon,1973;Gobet & Simon,1998)。Chase 和Simon 讓國(guó)際象棋專家和新手觀看棋盤(pán),棋盤(pán)分為棋子隨機(jī)擺放和正常擺放兩種,之后讓他們?cè)诳瞻灼灞P(pán)上僅憑借回憶擺放棋子。正常擺放的棋子取自真實(shí)的對(duì)局,隨機(jī)擺放的棋子則沒(méi)有實(shí)際含義。如果專家能在隨機(jī)擺放棋子的對(duì)局中復(fù)盤(pán)更多的棋子,則說(shuō)明專家可能具有短時(shí)記憶能力優(yōu)勢(shì)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)了專家和新手對(duì)于隨機(jī)棋局的復(fù)盤(pán)無(wú)顯著差異,說(shuō)明專家并不依賴短時(shí)記憶優(yōu)勢(shì)。同時(shí),專家復(fù)盤(pán)正常棋局的能力遠(yuǎn)高于新手;此外還發(fā)現(xiàn)專家在復(fù)盤(pán)過(guò)程中常將多個(gè)棋子為一組(組塊)進(jìn)行擺放,進(jìn)一步驗(yàn)證了組塊的存在及其重要性。該研究說(shuō)明國(guó)際象棋專家的核心認(rèn)知特征不在于基礎(chǔ)認(rèn)知優(yōu)勢(shì),而在于豐富的專項(xiàng)組塊知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)。組塊理論能夠解釋前文提到的認(rèn)知能力對(duì)國(guó)際象棋排名預(yù)測(cè)度較低的現(xiàn)象(Burgoyne et al.,2016),即結(jié)合項(xiàng)目的結(jié)構(gòu)化知識(shí)或特定經(jīng)驗(yàn)才是更重要的認(rèn)知因素。認(rèn)知能力對(duì)游戲排名解釋度低可能與國(guó)際象棋相似。

在組塊理論的基礎(chǔ)上,研究發(fā)現(xiàn)足球運(yùn)動(dòng)員對(duì)于球場(chǎng)上雙方站位所構(gòu)成的空間拓?fù)淠Ｊ降淖R(shí)別可以很好地區(qū)分球員水平,據(jù)此提出了競(jìng)技運(yùn)動(dòng)的“模式識(shí)別”概念(Williams & Davids,1995;Williams et al.,2006)。模式識(shí)別強(qiáng)調(diào)了團(tuán)隊(duì)競(jìng)技運(yùn)動(dòng)背后更高維度的模式信息,對(duì)這種信息的理解和識(shí)別是高水平運(yùn)動(dòng)員的核心認(rèn)知特征之一。圍棋大師對(duì)棋盤(pán)的識(shí)記、影像專家對(duì)影像圖案精準(zhǔn)且快速的判斷,球員對(duì)站位模式的識(shí)別,這些都源于其背后長(zhǎng)期積累的組塊或模式知識(shí)(Gobet& Simon,1998;Krupinski,2000)。AVG 專業(yè)玩家的組塊或模式可能包括對(duì)技能組合、角色搭配、團(tuán)隊(duì)站位、攻防節(jié)奏等記憶,這些可能在玩家閱讀比賽及預(yù)判決策中起關(guān)鍵作用。實(shí)際上電競(jìng)不只是操作比拼,即使是情景信息并不豐富的格斗游戲,也需要理解對(duì)手的攻防節(jié)奏或模式,進(jìn)而做出精準(zhǔn)的戰(zhàn)術(shù)判斷。

綜上,與游戲技術(shù)、游戲時(shí)長(zhǎng)相比,認(rèn)知能力對(duì)玩家游戲表現(xiàn)的直接預(yù)測(cè)度不高,一方面認(rèn)知能力可能是通過(guò)游戲技術(shù)介導(dǎo)游戲表現(xiàn),因此認(rèn)知能力預(yù)測(cè)游戲表現(xiàn)的直接效應(yīng)偏低;另一方面目前的認(rèn)知測(cè)試沒(méi)有涉及到核心的決策能力,實(shí)驗(yàn)材料沒(méi)有結(jié)合游戲項(xiàng)目;再者,目前的研究也沒(méi)有涉及更高維度的游戲模式或組塊信息。

5 總結(jié)

在競(jìng)技心理的視角下,本文選擇了電子競(jìng)技主體項(xiàng)目之一的動(dòng)作視頻游戲,研究對(duì)象主要是達(dá)到專業(yè)水平的成年玩家,從多元認(rèn)知的角度討論專業(yè)玩家的認(rèn)知特點(diǎn),聯(lián)系專業(yè)玩家的神經(jīng)證據(jù),得出以下結(jié)論：(1)動(dòng)作視頻游戲?qū)I(yè)玩家具有多方面的視覺(jué)注意優(yōu)勢(shì)和較突出的空間工作記憶。(2)專業(yè)玩家的神經(jīng)特征涉及注意過(guò)程中更高的P3 波幅,工作記憶表現(xiàn)與海馬和頂葉區(qū)域的可塑性變化以及背外側(cè)前額葉為核心的腦網(wǎng)絡(luò)功能連接增強(qiáng)有關(guān)。(3)游戲訓(xùn)練可提升部分認(rèn)知能力,但短期游戲訓(xùn)練對(duì)認(rèn)知的提升有限;整體上干預(yù)研究仍缺乏強(qiáng)有力的因果證據(jù)。(4)目前認(rèn)知能力對(duì)游戲表現(xiàn)的預(yù)測(cè)作用微弱,更豐富的游戲組塊或模式知識(shí)可能是預(yù)測(cè)專業(yè)玩家表現(xiàn)的關(guān)鍵認(rèn)知因素。最后,動(dòng)作視頻游戲領(lǐng)域?qū)I(yè)玩家的研究處于起步階段,仍有不一致與不全面之處。專業(yè)玩家與業(yè)余玩家并不同質(zhì),將專業(yè)玩家的研究結(jié)論遷移至占大多數(shù)的業(yè)余群體時(shí),應(yīng)謹(jǐn)慎對(duì)待;更不能以成人研究的陽(yáng)性結(jié)果作為鼓勵(lì)兒童青少年玩游戲的依據(jù)。

6 展望

近幾年動(dòng)作視頻游戲?qū)I(yè)玩家的認(rèn)知神經(jīng)研究逐漸增多,但總量較少。其中,基于職業(yè)選手的證據(jù)不多,可能目前業(yè)界對(duì)游戲?qū)I(yè)玩家的認(rèn)知能力不夠重視。另一方面,學(xué)界已有的研究結(jié)果在指導(dǎo)或預(yù)測(cè)游戲表現(xiàn)時(shí)仍有局限。目前多數(shù)研究設(shè)計(jì)還處于小樣本的準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)階段,對(duì)照實(shí)驗(yàn)缺乏對(duì)變量的嚴(yán)格控制,容易出現(xiàn)Ⅰ類錯(cuò)誤膨脹或發(fā)表偏倚,研究結(jié)果的穩(wěn)定性有待于通過(guò)擴(kuò)大樣本量及干預(yù)研究予以系統(tǒng)驗(yàn)證。未來(lái)可加強(qiáng)以下三個(gè)方面的研究。

6.1 研究設(shè)計(jì)：橫斷與縱向研究的不足與應(yīng)對(duì)

現(xiàn)階段的專業(yè)玩家與新手的對(duì)照研究往往沒(méi)有嚴(yán)格平衡控制變量,后續(xù)研究應(yīng)嚴(yán)格控制被試的年齡、性別、教育年限、利手、視力、既往史等變量。在對(duì)照研究中,前7%的專業(yè)玩家排名標(biāo)準(zhǔn)仍非常寬泛,前7%以內(nèi)的玩家差異可能很大。因?yàn)槟壳霸擃I(lǐng)域研究較少,故目前合并討論,后續(xù)研究可根據(jù)特定指標(biāo)如MMR、勝率、職業(yè)選手出場(chǎng)率等細(xì)分專業(yè)玩家水平(Kang et al.,2020)。另外,目前與專業(yè)玩家具有同等游戲時(shí)長(zhǎng)(周平均時(shí)長(zhǎng)和年限)的業(yè)余組的研究很少。由于開(kāi)展長(zhǎng)期游戲干預(yù)研究難度較大,因此,在開(kāi)展AVG 專業(yè)玩家橫斷研究時(shí)可盡量平衡對(duì)照組的游戲時(shí)長(zhǎng)以明確專業(yè)玩家的優(yōu)勢(shì)。未來(lái)研究還需盡可能明確玩家的每周游戲時(shí)長(zhǎng)。因?yàn)閷I(yè)玩家每周游戲時(shí)長(zhǎng)可能大于業(yè)余玩家,所以研究時(shí)僅統(tǒng)計(jì)游戲年限是不夠的。此外,目前AVG 研究多選取男性被試,游戲表現(xiàn)性別差異背后可能存在的認(rèn)知因素亦有待探討。

干預(yù)研究可以解釋專業(yè)玩家的認(rèn)知與游戲訓(xùn)練的因果關(guān)系。目前游戲訓(xùn)練的干預(yù)研究往往周期太短,大多數(shù)不足30 天,其結(jié)果在解釋具有多年游戲經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)玩家的表現(xiàn)上仍有局限。另外,即時(shí)后測(cè)并不適于游戲干預(yù)研究,隔天后測(cè)并追蹤長(zhǎng)期效果是更好的選擇。此外,鑒于認(rèn)知策略可能調(diào)節(jié)訓(xùn)練結(jié)果(West et al.,2018),后續(xù)的干預(yù)研究在設(shè)計(jì)游戲訓(xùn)練時(shí)需要考慮游戲內(nèi)容與訓(xùn)練策略的契合度。對(duì)于專業(yè)玩家認(rèn)知特點(diǎn)的成因,一方面可進(jìn)行回顧式的研究,調(diào)查個(gè)體對(duì)自己能力的元認(rèn)知與游戲偏好的關(guān)系。另一方面,可以招募新手并分為有、無(wú)認(rèn)知差異的兩組,開(kāi)展游戲干預(yù)研究,追蹤并對(duì)比兩類玩家對(duì)游戲的選擇偏好、認(rèn)知能力變化和游戲表現(xiàn)。

6.2 研究變量：納入更多感知覺(jué)與專項(xiàng)認(rèn)知測(cè)試

在一般專家研究領(lǐng)域,專長(zhǎng)或特長(zhǎng)可以分為知覺(jué)特長(zhǎng)、認(rèn)知特長(zhǎng)、運(yùn)動(dòng)特長(zhǎng)(Bilali,2017/2019)。AVG 專業(yè)玩家在認(rèn)知任務(wù)中的優(yōu)秀表現(xiàn),可能得益于其更基礎(chǔ)的感知覺(jué)優(yōu)勢(shì)。一項(xiàng)AVG 專業(yè)玩家研究設(shè)置了由許多小字母組成大字母的整體識(shí)別和局部識(shí)別任務(wù),對(duì)比專業(yè)玩家和新手在整體和局部任務(wù)中被不一致試次干擾的程度,沒(méi)有發(fā)現(xiàn)組間的差異。這提示AVG 專業(yè)玩家的注意優(yōu)勢(shì)并非來(lái)自知覺(jué),而是來(lái)自注意本身(Wong & Chang,2018)?；贏VG 的元分析顯示,玩家與新手的感知覺(jué)差異可能是所有認(rèn)知能力中最突出的(專業(yè)玩家和業(yè)余玩家最大的差異可能在于高級(jí)認(rèn)知),同時(shí)感知能力很難通過(guò)干預(yù)提升(Bediou et al.,2018)。遺憾的是目前關(guān)于AVG 專業(yè)玩家感知覺(jué)能力的研究不多。有的職業(yè)選手對(duì)畫(huà)面微弱卡頓與網(wǎng)絡(luò)延遲波動(dòng)較為敏感,網(wǎng)絡(luò)延遲波動(dòng)涉及時(shí)間知覺(jué),但目前AVG 專業(yè)玩家時(shí)間知覺(jué)方面的研究極少。未來(lái)研究需要深入探討AVG 專業(yè)玩家的感知覺(jué)特點(diǎn),如時(shí)間知覺(jué),動(dòng)態(tài)視覺(jué)敏銳度(動(dòng)態(tài)視力),聽(tīng)覺(jué)閾限,空間知覺(jué)如聽(tīng)聲辨位能力,以及跨通道信息整合特點(diǎn)。

專業(yè)玩家和業(yè)余玩家的核心差異體現(xiàn)于專項(xiàng)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)。從這一角度出發(fā),下一步的電競(jìng)研究可以設(shè)置結(jié)合游戲?qū)ｍ?xiàng)情景的認(rèn)知測(cè)試,納入游戲角色空間位置等變量,考察玩家對(duì)角色站位、攻防相關(guān)的組塊與模式的識(shí)別與判斷。這類搭載了游戲?qū)ｍ?xiàng)信息的認(rèn)知測(cè)試或許更能區(qū)分專業(yè)玩家和業(yè)余玩家,并預(yù)測(cè)游戲表現(xiàn)。另外,認(rèn)知測(cè)試最好給出速度-準(zhǔn)確性權(quán)衡處理后的指標(biāo)。

6.3 研究方向：專業(yè)玩家認(rèn)知特點(diǎn)的G 因素

跨競(jìng)技運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的研究檢測(cè)了團(tuán)隊(duì)競(jìng)技運(yùn)動(dòng)員和AVG 玩家共同存在的一般(General)認(rèn)知能力,如在手球選手、AVG 玩家和一般大學(xué)生的橫向?qū)Ρ戎?三者在情景學(xué)習(xí)中平分秋色,但在視覺(jué)搜索中,AVG 玩家和手球選手的視覺(jué)搜索能力均好于大學(xué)生(Schmidt et al.,2020)。這類跨競(jìng)技項(xiàng)目的研究提供了競(jìng)技相關(guān)重要認(rèn)知能力的初步證據(jù)。不同的動(dòng)作視頻游戲機(jī)制不同,側(cè)重的認(rèn)知結(jié)構(gòu)也可能不同。國(guó)內(nèi)外職業(yè)賽場(chǎng)上均出現(xiàn)過(guò)在不同電競(jìng)項(xiàng)目上均取得出色成績(jī)的選手。借此可考察跨項(xiàng)目成功的專業(yè)玩家共同具備的認(rèn)知特點(diǎn),如可對(duì)多個(gè)項(xiàng)目取得一定賽事名次的職業(yè)選手進(jìn)行個(gè)案分析,或?qū)_(dá)到不同游戲項(xiàng)目專業(yè)水平的玩家進(jìn)行分析,提取他們共同的認(rèn)知特點(diǎn)并在干預(yù)研究中系統(tǒng)驗(yàn)證。

此外,AVG 競(jìng)技項(xiàng)目正較快地從電腦端發(fā)展到移動(dòng)端,未來(lái)甚至可能衍生出基于VR 的元宇宙(Metaverse)電競(jìng)項(xiàng)目。有一項(xiàng)研究報(bào)告使用電腦和手機(jī)的兩類玩家不存在認(rèn)知能力差異(Huang et al.,2017),未來(lái)如果能嘗試捕捉到跨電競(jìng)項(xiàng)目、跨設(shè)備平臺(tái)的專業(yè)玩家的核心認(rèn)知特點(diǎn)及其神經(jīng)特征,則可以進(jìn)一步提升人們對(duì)認(rèn)知的認(rèn)識(shí)。