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数量感知的适应性研究中，颜色选择性现象的机制存疑（是自动分类还是低水平空间色度过滤）。研究人员通过控制刺激过滤概率、操纵颜色组合等实验，证实数量适应的颜色选择性源于视觉系统对颜色定义类别的自动解析，为理解视觉数量感知机制提供关键证据。
在人类与动物的日常交互中，对数量的感知能力至关重要，比如动物根据对手数量决定战斗或逃跑，人类选择资源最多的地点等。科学家认为，生物体内存在专门量化环境中物体数量的 “视觉数字感” 系统，神经影像学显示顶叶皮层有对不同数量集合调谐的神经元群体，心理物理学研究也揭示了物体连接成小集合时的低估现象。而感知适应作为研究 “视觉数字感” 的重要工具，其核心现象是：长时间接触大量刺激后，观察者会低估后续同位置刺激的数量，反之接触少量刺激后则会高估，这反映了一种空间选择性的感知机制，能自发处理视觉场景。
然而，近年来该领域出现争议。以往研究发现，当适应刺激与测试刺激颜色相同时，适应效应强度是颜色不同时的 3 倍，这提示数值系统可能基于物体所属类别（如颜色定义的类别）解析信息，且人类观察者能通过颜色快速区分不同物体组并并行计数。但 Yousif 等人提出 “旧信息假说”，认为适应效应可能是视觉系统过滤同位置同颜色旧信息、优先处理新颜色刺激的结果，而非真正的数量适应性。例如，他们通过颜色翻转实验发现，局部颜色新颖性可能削弱适应效应，这对传统的颜色选择性解释提出挑战。
为解决这一争议，意大利佛罗伦萨大学（University of Florence）的研究人员开展了一系列实验，探究数量适应的颜色选择性机制，相关成果发表在《iScience》。
研究人员设计了四个实验条件，核心是在控制空间重叠（确保测试与适应刺激位置完全重合，排除空间新颖性干扰）的前提下，操纵适应刺激与测试刺激的颜色组合，以分离局部颜色新颖性与类别解析的作用。实验主要采用心理物理学范式，通过调整刺激的颜色、数量和呈现位置，记录参与者对测试刺激与参考刺激（均为 24 个点）数量的主观相等点（PSE），计算适应效应强度（公式为NPSEadaptation?PSEbaseline×100%），并运用重复测量方差分析（ANOVA）和贝叶斯因子（BF）等统计方法验证假设。
实验条件与关键结果
- R-R 条件（同色适应与测试）：适应刺激与测试刺激均为红色。结果显示，适应效应显著（36%），测试刺激数量被低估，符合传统数量适应理论，表明即使无局部新颖性，数量差异仍主导适应效应。
- R-G 条件（颜色改变）：测试刺激为绿色，参考刺激为绿色且适应刺激为绿色（中性适应），测试刺激的适应刺激为红色（高数量）。适应效应大幅减弱（12.4%），证实颜色差异降低适应强度，与既往颜色选择性结果一致。
- RG-GposG 与 RG-GposR 条件（混合颜色适应后的位置差异）：高数量适应刺激包含 24 个红色和 24 个绿色点，测试刺激为绿色点，分别出现在原绿色点位置（RG-GposG，无局部颜色变化）或原红色点位置（RG-GposR，有局部颜色变化）。两者适应效应相近（16.5% vs 14.6%），且与 R-G 条件无显著差异，表明局部颜色新颖性未显著影响适应效应，反驳了 “旧信息假说” 的预测。
结论与讨论
综合实验结果，研究人员发现：当适应刺激与测试刺激颜色一致时，适应效应最强；颜色改变时效应显著减弱，且局部颜色新颖性（如点的位置颜色翻转）不影响适应强度。这表明数量适应的颜色选择性并非源于视觉系统对局部新颖性的敏感，而是视觉系统自动将颜色定义的物体归类，并对同类别的数量变化产生适应性。该结论支持 “自动分类理论”，即数值系统能基于颜色等显著视觉属性解析不同类别，并行处理各分类的数量信息。
研究还发现，尽管颜色选择性效应占主导（强度约为其他条件的 3 倍），但非选择性适应效应（如总数量引起的低估）依然存在，提示数量处理具有多面性：既有依赖类别特异性的机制，也有跨类别的整体数量评估。这为解释人类如何整合不同模态（如视觉、听觉）的数量信息提供了线索，也与适应研究中跨模态数量表征的证据相呼应。
该研究的重要意义在于：①澄清了数量适应颜色选择性的机制，排除了局部新颖性的干扰，确立了自动分类的主导作用；②深化了对视觉数值系统特性的理解，揭示其能自发利用生态相关特征（如颜色）进行类别解析；③为跨学科研究（如认知神经科学、发展心理学）提供了理论依据，例如解释婴儿如何通过颜色感知数量、动物如何利用视觉特征评估环境资源等。此外，研究方法为探索其他感知维度（如形状、运动）的选择性适应提供了范式参考，推动了对人类 “视觉数字感” 本质的认识。
