视觉复杂度对低事件率效应影响的研究，本文主要内容关键词为：复杂度论文,效应论文,视觉论文,事件论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：B849：V351文献标识码：A文章编号：1006-8309（2009）02-0020-04
1 引言
“9·11”事件后，空港安全性及相应的危险品检查技术越来越受到重视。在空港安检任务中，事件率（危险品出现的概率）极低[1]，且X光图片的背景噪音很大，物品互相重叠。Wolfe等用模拟安检任务进行的研究发现，事件率降低时（从50％降低至1％），漏报率迅速增大（从7％升高至30％）[2]，该现象即为“低事件率效应”（low prevalence effect），该效应是如何产生的，如何消除该效应是当前视觉搜索研究的热点之一。Wolfe等认为该效应的产生是由于事件率降低时，被试判断标准趋于保守，倾向于做出没有目标的反应，导致漏报率升高。Wolfe等的后续研究发现，低事件率效应很难消除[3]。
低事件率并不是导致漏报率升高的唯一因素，视觉复杂度也是影响漏报率的重要因素之一。当刺激材料的视觉复杂度很高时（例如，图像包含噪音背景，图像元素相互重叠，目标与背景相似度很高等），个体很难将目标从背景中分离出来，视觉搜索时容易发生漏报或误报等错误，使得漏报率增大。Bravo和Farid采用实物图片研究发现，相比复杂背景，简单背景会减少搜索目标所需要的时间[4]，Verghese等也发现降低目标与背景的相似性能够显著提高搜索绩效[5]。
本研究采用模拟安检任务，探讨视觉复杂度对低事件率效应的影响。视觉复杂度目前尚无明确定义，用于测量视觉复杂度的方法有主观评价法[6]、局部特征检测及近似熵计算[7]等。本研究中，高视觉复杂度的X光行李图片有噪音背景且图像元素间存在重叠，低视觉复杂度的X光行李图片没有噪音背景，图像元素间无重叠。
2 方法
2.1 被试
被试为18名大学生，年龄在18～21岁，男女各半，均视力正常或矫正视力正常，高视觉复杂度条件下10名被试，低视觉复杂度条件下8名被试。被试完成实验任务后，均获得30元报酬。
2.2 材料
实验材料为日常物品（手表、相机、手机、鞋、眼镜、钥匙、工具、玩具、瓶子）和危险品（刀、枪）的x光图片。将实验材料组合，依据主观评价设计不同视觉复杂度的实验图片。
高视觉复杂度条件下，随机选取9或18个物品，随机旋转一定角度后随机叠加在噪音背景上，若再叠加随机旋转后的危险品图片即为有危险品的图片（图1），总计生成600张没有危险品的图片和200张有危险品的图片，实验时从此图片库中分别随机选取有或没有危险品的图片。低视觉复杂度条件下，将空白图片分成24个单元格（6×4），随机选取9或18个物品，随机旋转一定角度后随机放置于单元格中，物品间没有重叠，若再将危险品图片随机旋转后随机放置在没有物品的单元格中，即为有危险品的图片（图2），总计生成600张没有危险品的图片和200张有危险品的图片，实验时从此图片库中分别随机选取有或没有危险品的图片。
图1 高视觉复杂度图片（有危险品，物品数量为18）
图2 低视觉复杂度图片（有危险品，物品数量为18）
2.3 过程
本研究采用2（视觉复杂度：高、低）×2（事件率：50％、2％）×2（物品数量：9、18）混合设计，视觉复杂度为被试间变量，事件率和物品数量为被试内变量，因变量为漏报率、判断标准。
被试随机分为两组，实验材料分别为高、低视觉复杂度图片，实验步骤相同。实验步骤为3个阶段：（1）首先依次呈现危险品（刀和枪）的X光图片，请被试记住并告知之后的搜索任务中的危险品必定来自于这些图片。（2）然后练习搜索危险品100次（事件率为50％，物品数量9、18各半）。（3）正式实验中被试首先进行200次搜索（事件率为50％，物品数量9、18各半），然后进行1000次搜索（事件率为2％，物品数量9、18各半），每200次搜索后强制休息两分钟。
每次搜索首先在屏幕中央呈现“＋”500 ms，然后呈现实验图片（呈现10 000 ms或者直到被试做出反应），被试按键反应，按“1”键表示有危险品，按“2”键表示没有。练习搜索时，每次反应后屏幕中央会显示被试反应是正确或错误，正式实验中没有反馈。
3 结果
根据被试的漏报率、误报率、反应时剔除极端值。在高视觉复杂度条件下，两名被试在低事件率时（2％）的误报率分别为0.19和0.02，远高于其他被试（
＝0.004，s＝0.003），一名被试在高事件率（50％）的误报率为0.1，远高于其他被试（＝0.026，S＝0.016）。而在低视觉复杂度条件下，一名被试的漏报率为0.15，远高于其他被试（＝0.03，s＝0.01）。因此最后进入统计分析的为高、低视觉复杂度各7名被试。
3.1 实验图片的视觉复杂度的验证
感受性（d′）受被试和刺激材料影响，计算公式为d′＝Z（hit）－Z（fa），其中Z（hit）为击中率的Z分数，Z（fa）为误报率的Z分数。在本研究中，被试随机分配到高、低视觉复杂度条件，则感受性可作为实验图片视觉复杂度的指标。以感受性为因变量，对视觉复杂度、事件率、物品数量进行重复测量方差分析。结果发现，视觉复杂度主效应显著，F（1，12）＝85.16，P＜0.001，低视觉复杂度实验图片的感受性（＝8.28，s＝0.03）高于高视觉复杂度实验图片的感受性（＝3.85，s＝0.34），表明低视觉复杂度的实验图片确实容易搜索到目标，视觉复杂度较低。
3.2 漏报率
以漏报率为因变量，对视觉复杂度、事件率、物品数量进行重复测量方差分析。
结果发现，物品数量的主效应显著，F（1，12）＝15.91，P＜0.001，物品数量为18的漏报率（＝0.25，s＝0.03）高于为9的漏报率（＝0.16，s＝0.02），这和前人研究结果是一致的，物品数量的增加会降低搜索绩效。
图3 各实验条件下漏报率比较
视觉复杂度主效应显著（图3），F（1，12）＝26.54，P＜0.001，高视觉复杂度条件的漏报率（＝0.29，s＝0.03）高于低视觉复杂度的漏报率（＝0.07，s＝0.03），表明降低视觉复杂度能显著降低漏报率。事件率的主效应显著，F（1，12）＝48.70，P＜0.001，2％事件率条件的漏报率（＝0.27，s＝0.03）高于50％，事件率的漏报率（＝0.10，s＝0.02），表明存在低事件率效应。视觉复杂度与事件率的交互作用显著，F（1，12）＝6.20，P＝0.028，表明低视觉复杂度条件下，低事件率效应有所降低。进一步分析发现，高视觉复杂度条件下，高低事件率之间漏报率差异显著，t（6）＝－6.67，P－0.001；低视觉复杂度条件下，高低事件率之间漏报率差异也显著，t（6）＝－3.10，P＝0.021。该结果表明，降低视觉复杂度能削弱低事件率效应，但不能消除低事件率效应。
3.3 判断标准
判断标准（C）是个体反应倾向，可以从判断标准的变化中分析被试的心理因素[8]，计算公式为：C＝－（Z（hit）＋z（fa））／2（Z（hit））为击中率的Z分数，Z（fa）为误报率的Z分数）[3]。
图4 各实验条件下判断标准比较
以判断标准为因变量，对视觉复杂度、事件率、物品数量进行重复测量方差分析。结果发现，视觉复杂度、物品数量主效应不显著，事件率、视觉复杂度、物品数量之间的交互作用均不显著。事件率的主效应边缘显著，F（1，12）＝4.42，P＝0.057。进一步用配对t检验分析，发现在高视觉复杂度条件下，高低事件率之间的C差异显著，t（6）＝－3.60，P＝0.011；而在低视觉复杂度条件下，高低事件率之间的C差异不显著，t（6）＝－1.13，P＝0.301。这表明被试的判断标准和事件率的变化部分相关，和物品数量无关，更多地受视觉复杂度变化的影响，“低事件率效应”不能完全用判断标准的变化[3]来解释。
图5 各实验条件下误报率比较
4 讨论
本研究发现，降低视觉复杂度能显著地降低漏报率、误报率（图5），这可能是由于在高视觉复杂度条件下，存在噪音背景且物品间有重叠，个体很难将危险品从背景中分离出来。但是，降低视觉复杂度仅削弱了低事件率效应，并没有完全消除该效应。
Wolfe等认为低事件率效应产生的主要原因是事件率降低后，被试采用了更加保守的判断标准。本研究发现，在低视觉复杂度条件下，事件率降低时，虽然出现了低事件率效应，但是判断标准并没有显著变化。因此，不能单纯地使用判断标准变得保守来解释低事件率效应，低事件率效应还受到视觉复杂度的影响。
5 结论
在本实验条件下，降低视觉复杂度可减少漏报率误报率，能够削弱低事件率效应但不能完全消除该效应。视觉复杂度是影响低事件率效应的因素之一，完全用判断标准的变化来解释低事件率效应并不准确。
［收稿日期］2008－05－19
［修回日期］2008－09－20