物体空间确定性：衡量空间变异性及其对注意力影响的新视角

在视觉搜索研究中，为探究物体空间关联变异性对注意力及搜索效率的影响，研究人员引入物体空间确定性指数（OSC）开展相关研究。结果表明，物体空间确定性显著影响搜索效率，该研究为理解空间关联认知和神经机制奠定基础。

　　在日常生活里，我们常常会有寻找东西的经历，比如出门前找钥匙。这看似简单的行为，却涉及复杂的认知过程，其中视觉搜索起着关键作用。以往研究发现，利用世界知识引导注意力能提升搜索效率，但物体在场景中的位置并非总是固定的。像垃圾桶通常在地上，可篮子既能在地上，也能在桌面或高处的架子上。以往的研究大多假设物体具有特定的、一致的空间关联，却忽略了实际存在的变异性。这一局限性使得我们对物体空间位置的理解不够全面，也难以准确把握其对视觉搜索和注意力的影响。

为了填补这一研究空白，来自加拿大皇后大学（Queen’s University）和美国加利福尼亚州立大学圣马科斯分校（California State University, San Marcos）的研究人员开展了深入研究。他们提出用物体空间确定性指数（Object Spatial Certainty Index，OSC）来衡量物体在场景中位置的变异性，并探究其对注意力和视觉搜索的影响。这一研究成果发表在《Scientific Reports》上，为该领域的发展提供了新的思路和方向。

研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先是问卷调查法，通过让参与者对 150 个物体在场景中的可能位置进行评分，以此获取数据来计算 OSC 指数；其次是实验法，设计了多个实验，如在实验 2 和实验 3 中，通过操纵目标物体的空间确定性和放置位置，观察参与者的搜索表现，进而分析相关因素对视觉搜索效率的影响 。

实验 1a

本实验旨在识别基于先验知识的物体空间关联预测在空间期望强度连续体上的变化。研究人员选取 46 名皇后大学本科生，通过 Qualtrics 平台远程完成规范调查。刺激物为从过往研究视觉搜索目标中选取并处理后的 150 个独特物体类别名称。在实验过程中，参与者根据经验和常识，对每个物体可能出现的场景区域进行勾选。

研究人员通过计算得出反映物体空间关联知识的指数，该指数与特定场景上下文无关。他们为参与者选择的区域赋予权重，再将所有参与者对每个区域的分数相加，并与均匀分布模型对比，计算卡方（x2）拟合优度，将卡方分数归一化后得到 OSC 指数。分数越高，物体与特定区域关联越强；分数越低，物体与多个区域关联可能性越大。例如，“浴室垫” 得分高，“虫子” 得分低。

此外，研究人员还进行了事后熵分析，计算香农熵来衡量参与者反应的一致性。结果发现，OSC 指数与熵呈显著负相关，即 OSC 指数越高，参与者评分的变异性越低，这表明 OSC 指数能够有效反映物体空间确定性和参与者共识。

实验 1b

该实验是为行为实验验证目标物体的选择，确保高空间确定性和低空间确定性物体有明显区分。研究人员挑选了 39 名皇后大学本科生，选取 3 个高空间确定性物体和 3 个低空间确定性物体，让参与者指示这些物体在场景中的区域，同时还对 30 个填充物体进行评分。

分析结果显示，高可预测性目标物体主要期望出现在一个选定区域，低可预测性目标物体则可能出现在至少两个甚至三个区域。通过对参与者反应重新编码进行分析，发现高确定性物体的平均评分显著低于低确定性物体，这进一步证实了所选物体在空间可变性上的差异，为后续实验奠定了基础。

实验 2

本实验旨在探究物体空间可预测性差异对搜索性能的影响。研究人员招募 180 名皇后大学本科生，通过 INQUISIT 软件远程开展实验。实验刺激为 36 张室内场景照片，根据空间指导模型定义目标放置区域。从高确定性（动物头模型、花瓶、靴子）和低确定性（猫、风扇、篮子）目标集中选择一对目标，创建三种图像版本。

实验采用双因素被试内设计，操纵变量为确定性（高确定性与低确定性）和目标存在（存在与不存在）。参与者需根据提示搜索目标物体并按键反应。结果显示，在目标存在的试验中，高确定性目标的反应时间（RT）显著短于低确定性目标（，SD=589 ms；，SD=614 ms，t(171)=5.87，p<.001，dz?=0.504），但两者准确率无显著差异。这表明物体空间确定性会影响搜索速度，高空间确定性目标搜索更高效。

实验 3

本实验进一步探究目标物体放置在意外位置时，基于其空间确定性水平对搜索性能的不同影响。研究人员招募 176 名未参与前序实验的皇后大学本科生，通过蒙特卡罗模拟确定样本量。实验使用 48 张室内场景照片，为每个场景创建五个版本，将高确定性和低确定性目标分别放置在预期和意外位置。

实验采用完全被试内设计，操纵变量包括目标确定性、目标存在和目标放置（预期与意外）。实验过程与实验 2 相同。结果表明，在准确率方面，高确定性目标在预期位置的准确率显著高于意外位置，而低确定性目标在不同放置位置的准确率无显著差异。在反应时间上，高确定性目标在预期区域搜索速度快于低确定性目标，在意外区域则慢于低确定性目标（，t(167)=?4.67，p<.001，dz?=0.21；，t(167)=5.48，p<.001，dz?=0.26）。这说明高确定性目标的搜索性能受放置位置影响较大，而低确定性目标受影响较小。

综合上述实验，研究人员得出结论：物体空间关联的变异性显著影响场景上下文对视觉搜索的促进程度。通过引入 OSC 指数，能够量化物体空间确定性，揭示其在视觉搜索中的重要作用。这一研究成果不仅为理解物体与场景关系提供了新视角，也为后续研究认知和神经机制奠定了方法和概念基础。同时，该研究还有助于深入探究注意力的神经处理机制，为相关领域的发展提供了有价值的参考，推动了对视觉搜索和注意力引导的全面理解。