Stroop范式中任务转换代价不对称性神经机制研究：时域和频域的结合性分析

  本文关键词：俄汉沉默言语行为的社会性别语用对比分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】人类对环境刺激做出有效的反应需要选择性地注意不同的刺激特征以及快速或频繁地进行任务转换。由一项认知任务转换到另一项认知任务的过程被称为任务转换,它是人类认知加工的一种基本方式。由于转换加工被认为是中央执行功能的一个重要方面,所以对任务转换内在机制的探讨有助于深入理解人类的执行控制过程。在实验室中,研究者通常用任务转换范式来考察转换加工的能力。在这个范式中,被试根据实验要求执行任务,有时从一个任务转换到另一个任务,有时不发生转换。研究者一致地发现：被试执行转换任务比执行重复任务的反应时更长且错误率更高,这种转换过程中的时间亏损被称为“转换代价”。转换代价的大小与任务的优势度(或难度)有关,表现为高优势度任务的转换代价大于低优势度任务的转换代价,这一现象被命名为转换代价的不对称性效应(Asymmetricalswitchcost,ASC)。对于这种现象的内在机制,研究者提出了不同的理论观点,如Allport等人(1994)最先提出了任务设置的惯性理论(Task-setInertiahypothesis),该理论强调转换代价的不对称性源于抑制先前任务中的无关信息而产生的负启动效应。而Yeung和Monsell(2003)提出的计算模型认为不存在对无关信息的抑制作用,不对称的转换代价是是重复不同任务所带来的正启动效应不同导致的。但由于前人进行的大多数是行为研究,简单地分析行为结果无法从本质上解决目前存在的争议性问题。基于这样的研究现状,本研究采用时间分辨率较高的事件相关电位(event-relatedpotentials,ERP)技术,同时结合时频分析(time-frequencyanalysis)的方法,力求从时域和频域两个角度深入探索任务转换代价不对称性现象的内在神经机制。先前的研究表明转换代价不对称性现象与实验所用的刺激类型有关,即当刺激类型是不一致时,出现转换代价的不对称,而当刺激类型是中性时,没有发现转换代价的不对称性。这些研究仅考察了当前刺激类型的变化对转换代价不对称性的影响,而有研究发现转换代价的大小会受到先前刺激类型变化的影响,表现为不一致试次后的转换代价大于一致试次后的转换代价,故本研究的主要内容是考察先前刺激的类型变化对任务转换代价不对称性现象的影响。本研究采用词-色Stroop刺激并与成对任务序列范式(pair-wisetasksequenceparadigm)相结合,该范式中的每个试次包含接连出现的两个刺激,刺激1被视为先前刺激,刺激2为当前刺激。刺激由汉字(颜色字或不具颜色含义的字)和有填充色的几何图形(方形或菱形)组成,被试需要执行颜色判断任务或颜色词判断任务,几何图形的形状充当指导被试执行哪种任务的线索：出现方形时执行颜色词判断任务,出现菱形时执行颜色辨别任务。当刺激1和刺激2中的线索相同时,该试次为任务重复试次,反之则为任务转换试次。本研究记录并分析了18个正常被试在上述两种任务间进行转换时的行为和EEG数据,实验发现,任务类型与任务序列的交互作用只在先前刺激为不一致条件下显著,说明转换代价的不对称性效应会受到先前刺激类型的影响。在时域上,当S2为不一致时,颜色词判断的任务转换条件诱发出更负的N2波(S2呈现后300～400ms),在颜色辨别任务中则无此效应的出现。这种调整效应反映了在转换执行颜色词判断任务的早期阶段,抑制释放或修复过程的发生。在任务执行前的晚期阶段,对于颜色辨别任务,转换试次诱发出更大的中前部SP波幅(S2呈现后600～900ms),这可能反映了认知控制对任务设置冲突的解决过程,这一冲突的形成是由词的加工比颜色的加工更为自动化引起的；对于颜色词判断任务,重复试次比转换试次诱发的SP波幅更大(S2呈现后800～900ms),这种调整可能反映了在经历过抑制释放的过程后,任务设置的更新或激活,以便在反应执行前建立起相关的刺激-反应联结。时频结果显示,在颜色词判断任务中,任务转换条件下低α频带(9-11Hz)在S2呈现后250～500ms时间窗内的ERD强于任务重复条件下的ERD,该效应只在右前额部达到显著性水平,这表明大脑的右前额部参与了抑制释放的过程,且该过程的完成需要注意资源的参与。而在颜色辨别任务中,任务重复条件下的中顶部高α频带(10-13Hz)在600～900ms时间窗内的ERD显著强于任务转换条件下的ERD,表明大脑中顶部参与任务设置冲突的解决和任务设置的更新与激活。综上所述,在任务执行前的早期阶段和晚期阶段出现的各个不同的过程共同导致了行为上的转换代价不对称性效应。
【作者】伍姗姗；
【导师】陈安涛；
【作者基本信息】西南大学，发展与教育心理学，，2014，硕士
【关键词】Stroop任务；任务转换；转换代价不对称性；任务设置；时域分析；时频分析；

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