金钱奖赏促进情景线索效应：来自大脑事件相关电位的证据

Guang Zhao^{1,2,3 *}, Qian Zhuang⁴ , Jie Ma⁴ , Shen Tu⁵ and Shiyi Li^{1,2,3 *}

¹ Key Research Base of Humanities and Social Sciences of the Ministry of Education, Academy of Psychology and Behavior, Tianjin Normal University, Tianjin, China, ² Faculty of Psychology, Tianjin Normal University, Tianjin, China, ³ Tianjin Social Science Laboratory of Studentsrsquo; Mental Development and Learning, Tianjin, China, 4 Research Center of Brain and Cognitive Neuroscience, Liaoning Normal University, Dalian, China, 5 Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang, China

摘要 以往研究已经证明了奖赏在引导视觉注意中的重要作用。在本研究中，我们采用事件相关电位中的刺激前负波（stimulus-preceding negativity，SPN)和标准情景线索（contextual cueing，CC）范式来考察金钱奖赏对选择性视觉注意的动机性影响。SPN被认为反映了情感和动机加工过程，我们关注偶然习得的情景知识是否会被奖赏所影响。行为和大脑实验均表明伴随奖赏的情景不仅会引起更快的内隐学习，同时会产生更强的情景线索效应。

关键词：情景线索，金钱奖赏，SPN，注意引导，视觉搜索

外文文献出处：Frontiers in Human Neuroscience

引言

任意时刻我们的眼睛都会接收大量的知觉输入。然而，我们的视觉系统在加工这些信息方面却存在着极大的限制(Simons and Rensink, 2005)。因此，为了使注意能指向最重要的物体或事件，视觉系统中存在着一些有效且复杂的选择机制。这些选择机制受到我们对环境规则敏感性和有效利用性的影响，也就是说，我们能够学习环境规则以指导行为。

Chun and Jiang (1998)提出的情景线索（CC）效应便是其中的一个例子。CC效应促进了针对重复场景的搜索表现，即相比于空间布局不断变化的场景，重复场景中的搜索时间更少(Chun and Jiang, 1998, 1999)。在他们的实验中，被试需要在若干个旋转成不同角度的干扰项“L”中搜索翻转过的目标项“T”。每个试次的场景由其中所有搜索项形成的空间布局决定，共两类：重复场景，即干扰项的位置在各组之间保持恒定；新异场景，即干扰项的位置在各组之间随机变化。结果，他们发现被试在重复场景中所用的搜索时间更少。在重复场景反复呈现大约5到10次后，CC会很快出现；且被试的搜索表现会在大约反复呈现30次后达到最高水平。此外，目标项的位置在重复和新异场景中均保持不变，其离心距在不同的场景布局中相互平衡。

因此，重复和新异场景条件下，目标项在任一给定位置出现的概率是相等的。这一控制排除了目标位置出现概率成为场景线索的可能性。此外，该效应通常并不伴随着有意记忆而出现(Chun and Jiang, 1998,2003; Greene et al., 2007)，而是源自内隐学习的作用 (Chun and Jiang, 1998, 1999; Goujon and Fagot, 2013; Zellin et al., 2014)。但一些研究 (Smyth and Shanks, 2008; Geyer et al., 2010, 2012; Schlagbauer et al.,2012; Vadillo et al., 2016)支持CC记忆的外显性，并指出之所以会得到内隐记忆的结果，可能是由于相比于学习阶段，再认测验中重复场景的数目有限(Annac et al., 2019)。

Chun and Jiang认为，CC的产生是因为被试以内隐学习的形式习得了目标项位置和场景布局之间的联系，该联系框定了被试的期望并引导了注意，也就是说，整体视觉场景可能以内隐的形式将空间注意直接引导至嵌在干扰项中的目标项i (Chun and Jiang, 1998, 1999; van Asselen and Castelo-Branco, 2009; Manelis and Reder, 2012; Kasper et al., 2015)。目前，该观点已经得到行为实验 (Manginelli and Pollmann, 2009; Manelis and Reder, 2012)和眼动追踪实验(Manginelli and Pollmann, 2009; van Asselen et al., 2011; Zhao et al., 2012)的共同支持。

越来越多的研究已经开始关注影响注意控制的另一相关变量——奖赏(Anderson, 2013,2016a,b, 2017; Chelazzi et al., 2013)。奖赏能够改变个体对刺激的注意优先性，使这些刺激在注意选择中以更有效的方式竞争 (Anderson, 2013)。例如，研究表明，在跳出启动的视觉搜索任务 (Kristjaacute;nsson et al.,2010)和颜色-命名的Stroop任务 (Krebs et al., 2010)中，对奖赏的期望可以通过提升被试的动机水平来促进任务相关信息的加工。此外，事件相关电位（event-related potentials，ERPs）和功能性磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）实验表明，与奖赏相联系的目标引发了出现时间更早、波幅更大的N2pc成分，且引起了更大范围的皮质活动，而该皮质与注意资源分配有关。这表明，注意分配受到动机的调控，即偏向于奖赏相关的目标 (Kiss et al., 2009; Krebs et al., 2012)。

由于在CC范式的搜索任务中，所有或部分干扰项的布局是作为整体而得到加工和学习，我们希望将奖赏效应拓展至CC中。我们感兴趣的是，具有奖赏性的空间布局是否会改变引起CC效应的内隐学习过程：如果在被试没有意识到场景重复的情况下，在每一试次结束时给予其奖赏，该奖赏是否会改变被试对重复场景进行内隐学习的方式？具体而言，我们假设，相比于奖赏程度较低或无奖赏的场景，始终具备更高程度奖赏的场景所引起的注意引导效应更强。这是因为，奖赏性场景会使被试以更高水平的动机完成搜索任务。

然而，在奖赏对CC的影响是由奖赏动机驱动还是由目标位置本身所引起这一问题上，研究者们观点不一。Tseng and Lleras (2013)发现情景学习对场景-结果联系的奖赏十分敏感：他们在CC范式的重复场景和新异场景中设置了不同的奖赏水平——获得积分（奖赏条件）、失去积分（惩罚条件）和无奖赏（无结果条件），结果在奖赏条件下观察到了更快的学习以及仅在单次重复后就出现的CC效应。然而，他们发现CC效应的整体效应值并未随着奖赏增加而提高。Pollmann et al. (2016)使用fMRI重复验证了上述结果，也就是说，在被试搜索先前受到高奖赏的场景时，与外显-内隐注意转换有关的背侧注意网络参与得更少，表明被试的搜索效率更高，且该效应在几天后和奖赏缺失的情况下仍然存在。

然而，Schlagbauer et al. (2014)指出了奖赏调控的另一种解释。正如我们先前所述，重复场景和新异场景中反复呈现的不仅仅是干扰项布局，还有目标项的位置，这为奖赏调控目标位置出现的概率提供了机会。Tseng and Lleras计算了三种新异奖赏条件下CC效应的平均值作为基线水平，并将其与每种重复奖赏条件进行比较。Schlagbauer et al.却认为这种操作并未将奖赏对干扰项布局学习的影响分离出来，导致其与目标概率学习相混淆。尽管他们获得了伴随金钱奖赏的CC效应，但奖赏与目标位置之间的联系是否会像在重复场景中那样在新异场景中显现，目前仍不清楚。与重复场景一样，Tseng and Lleras在新异场景中始终将奖赏效价与目标位置相联系。Schlagbauer和他的同事们采用与Tseng and Lleras相同的实验范式，证实了奖赏对概率线索而非CC的调控。近期，Sharifian et al. (2017)提出了一个强有力的假设：奖赏只会在新异场景而非重复场景中与目标位置相联系，在重复场景中，相比于重复的目标位置，重复的目标-干扰项布局更具凸显性。尽管如此，他们强调在早期（尤其是在最先的几次重复中），目标位置与干扰项布局会彼此竞争与奖赏的关联性，而从长期来看，奖赏-重复布局联系占据主导地位。

其中一种检验CC是否受奖赏调控的方式就是在被试进行CC任务时同时测量其大脑活动。迄今为止，没有任何针对健康人类被试所做的脑电图（electroencephalography，EEG）实验表明内隐学习受到奖赏调控。在本研究中，我们除了记录被试的行为数据，也记录了电生理学上的大脑活动数据。我们聚焦于ERPs中名为刺激前负波（ stimulus-preceding negativity，SPN）的成分，先前的实验已经证明它对个体任务表现的反馈或结果十分敏感。SPN是一种在右侧半球具有优势的、非运动性的、缓慢的负电位，在反馈出现前几秒就已产生并在刺激呈现前达到最大振幅，常被作为岛叶皮质活动的指标(Brunia,1988; Brunia and Damen, 1988; Brunia et al., 2011; Zheng and Liu, 2015)。SPN在情绪预测上的功能性意义已被大量讨论，近期许多研究发现当被试在等待奖赏相关的反馈时，SPN的负性增强(Foti and Hajcak, 2012; Fuentemilla et al., 2013; Moriacute;s et al., 2013)。如果搜索场景结束后出现奖赏，它可以对搜索时间产生影响，被试或许也会习得奖赏和搜索场景之间的联系。因此，在可以预期的奖赏的作用下，匹配奖赏的场景的重复会比无奖赏的场景产生波幅更大的SPN负波。

我们采用了由Chun and Jiang (1998)提出了的经典CC范式。在实验中，无论是重复场景还是新异场景，奖赏效价（奖赏和无奖赏）都与特定目标位置相联系。具体而言，实验中设置了四种条件——重复-奖赏组，重复-无奖赏组，新异-奖赏组和新异-无奖赏组，每种条件都与一种搜索场景相匹配。被试做出反应后会呈现相应反馈以告知他们此次搜索是否有金钱奖赏（有：奖赏组；无：无奖赏组）。为了排除目标概率学习的可能性，目标位置在整个实验的各个象限中均匀分布，其中一半目标位置用于重复场景中，另一半目标位置用于新异场景中。由此，可以通过分析布局（重复，新异）和奖赏条件（奖赏，无奖赏）对反应时（RT）和SPN波幅的交互作用考察奖赏对CC的影响。我们假设：如果奖赏对CC有调控作用，由重复-奖赏试次引发的SPN波幅会比由重复-无奖赏试次引发的更大，相应地，反应时也会更少。

材料和方法

被试

27名本科生参与到此项研究中。两名被试的数据分别由于EEG记录结果质量较低和过高的错误率而被剔除，因此最终的样本量为25名被试（14名女性，11名男性，年龄分布为18-25岁，平均年龄为20.5岁）。所有被试均为右利手，视力或矫正视力正常，且完全不知晓实验目的。所有程序和方法的实施都经过了天津师范大学道德伦理审查委员会的同意，所有被试都填写了知情同意书。

程序

我们采用了与Chun and Jiang (1998)所用范式类似的视觉搜索任务，并在被试做出反应后添加了额外的反馈。该反馈提示被试是否会因本次的搜索表现获得金钱奖赏。

被试坐在安静且屏蔽自然光的房间中，距离电脑屏幕大约60厘米。每一试次开始时，显示器中央呈现黑色的注视点；800-1100毫秒之后，搜索场景呈现于8times;6的网格中，网格的视角大小大约为12.4^◦ times; 8.9^◦。每个搜索场景由12个呈现在灰色背景上的黑色刺激物组成，刺激物的视角大小为 1.5^◦ times; 1.4^◦。被试需要在11个干扰项“T”（随机翻转0^◦, 90^◦, 180^◦或270^◦）中尽可能又快又准地寻找目标项“T”，并根据其朝向（向左90°或向右90°）用左或右食指做出相应的按键反应。场景在3000毫秒或被试做出按键反应后消失，在2000毫秒的灰屏间隔后，屏幕上呈现反馈刺激——10元人民币的图像表示被试在该试次中能获得0.1元的金钱奖赏，灰屏则表示被试无法得到金钱。反馈刺激的呈现时间为1000毫秒，之后下一个试次开始。图4为一个试次的样例

被试不知道的是，所有场景中有8类场景会在整场实验的各小节中不断重复（每类场景都有各自特定的干扰项布局-目标项联系），这类场景称作重复场景。新异场景会在每一个试次开始时随机生成且之

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