視覺長時記憶激活度對促進視覺短時記憶的影響*

2014-02-02 07:04:01鮑旭輝何立國游旭群

心理學報 2014年8期

鮑旭輝姬鳴黃杰何立國,2 游旭群

(1陜西師范大學心理學院暨陜西省行為與認知心理學重點實驗室, 西安 710062 )

(2深圳大學心理學系, 深圳 518060)

1 引言

長時記憶與短時記憶的關系是記憶研究領域的一個基本問題, 對這一問題的看法存在兩種不同的觀點：一種觀點認為, 長時記憶和短時記憶是相分離和獨立的兩個系統(Baddeley & Hitch, 1974),這一觀點得到了神經心理學研究的支持, 例如, 對于一些遺忘癥患者而言, 當他們的長時記憶受損時,短時記憶卻保持相對完好, 而另外一些患者則剛好相反(Baddeley & Warrington, 1970; Shallice &Warrington, 1970)。然而, 另有研究卻發現, 長時記憶和短時記憶享有共同的神經通路(Nichols, Kao,Verfaellie, & Gabrieli, 2006; Ranganath & Blumenfeld,2005; Ranganath, Johnson, & D’Esposito, 2003; 劉兆敏, 郭春彥, 2013)。因此, 有研究者認為, 二者并非獨立與分離的兩個記憶系統, 而是同一表征的不同狀態(Cowan, 1998, 2001; Jonides et al., 2008;Ruchkin, Grafman, Cameron, & Berndt, 2003), 例如,Cowan (2008)指出, 視覺短時記憶(visual short-term memory, VSTM)反映的是視覺長時記憶(visual long-term memory, VLTM)中當前被激活的部分。若如后一觀點所述, 則VLTM自身的激活狀態會影響到 VSTM 的成績, 與具有低激活度 VLTM 背景的VSTM 任務相比, 具有高激活度 VLTM 背景的VSTM成績會更好, 即高激活度的VLTM可以促進VSTM。

由于 VLTM 可以獨立于通過變化?檢測范式(change-detection paradigm, 見2.1.3及討論部分)所形成的VSTM之外而與之并存, 因此, VLTM是否能夠促進變化?檢測中的VSTM引起了研究者們的興趣, 但目前尚未形成一致的結論。在這些研究中,熟悉的客體或者對客體的重復學習和訓練往往被當作獲得 VLTM 的途徑, 進而在此基礎上來考察VLTM對VSTM的促進作用。例如, Olson和Jiang(2004)對比了對新穎和重復的無意義幾何圖形的變化檢測成績, 他們在實驗中首先給被試短暫呈現一張學習刺激, 要求被試對其中的客體和位置進行記憶, 經過一定的間隔時間后, 又給被試呈現一張檢測刺激, 此時, 要求被試將檢測刺激和學習刺激進行比較, 并判斷檢測刺激中是否有一個客體或位置發生了變化。結果發現, 雖然通過實驗中的重復呈現可以形成VLTM, 但對重復出現的圖形的VSTM成績并不比新圖形高, 這一結果被 Chen, Eng和Jiang (2006)所證實。而對于熟悉的客體而言, 單純的再認成績比其在變化?檢測任務中的成績要好,說明在變化檢測中, VLTM并沒有被自動激活(Beck,Peterson, & Angelone, 2007; Varakin & Levin,2006)。此外, 有研究發現, 變化?檢測中的 VLTM并不能被自動激活, 但一旦為檢測刺激提供了線索(例如, 指向某項目的箭頭), VLTM的提取便會受到鼓勵, 從而促進變化檢測的成績(Beck & van Lamsweerde, 2011; Hollingworth, 2003, 2005), 這說明變化檢測中 VLTM 的激活和促進作用可能是有條件的。

而以面孔為實驗材料的研究則傾向于支持VLTM 對 VSTM 的促進作用。例如, Jackson和Raymond (2008)發現, 與陌生面孔相比, 對名人面孔變化的檢測成績更好, 容量也更大, 然而, 一旦所有的面孔被顛倒, 二者間的差異隨之消失, 類似的結果在Buttle和Raymond (2003)的研究中也被發現。同時, 與新手相比, 專家在檢測與其專業相關的刺激的變化時成績更好(Curby, Glazek, & Gauthier,2009; Reingold, Charness, Pomplun, & Stampe, 2001;Sun, Zimmer, & Fu, 2011), 這也說明VLTM能促進VSTM。此外, Olson, Jiang和Moore (2005)在實驗中要求被試判斷檢測刺激所包含的6個方塊中是否有一個方塊的位置發生了變化。結果表明, 當相同的刺激重復呈現時, 對其中位置變化的檢測成績明顯提高, 說明由重復訓練所形成的VLTM能夠促進VSTM。最近, Zimmer, Popp, Reith和Krick (2012)研究了訓練對增加VSTM容量的作用, 他們使用漢字(視覺形式)作為實驗材料, 結果發現, 對重復學習過的漢字的變化檢測成績更好, 速度也更快。

不僅如此, 神經生理學研究發現, 經過訓練和重復學習, 大腦相應區域被更為有效地激活, 因此,激活區域相對減小, 激活水平降低(Grill-Spector,Henson, & Martin, 2006), 這為VSTM的改善提供了生理機制上的可能。例如, Zimmer等(2012)發現,對學習過的項目的 VSTM 能更加有效地激活相應的神經(上頂內溝(superior intraparietal sulcus)和中枕頁皮層 (middle occipital cortex), 這些區域通常被認為是短時記憶的神經機制)活動。Takeuchi等人(Takeuchi et al., 2010)研究了短時記憶重復訓練對改變大腦結構聯結的作用, 結果發現, 重復訓練能夠使得與頂內溝和胼胝體前部臨近的白質區域內的各向異性(fractional anisotropy)增加, 這一由重復引起的變化被認為是促進VSTM的重要原因。此外, Klingberg (2010)還發現對VSTM的訓練可以引起相應的大腦活動和多巴胺的改變。Hempel等人(Hempel et al., 2004)較為系統地考察了對相同幾何材料的 VSTM重復訓練所引起的大腦(右額下回和右頂內溝)激活水平的變化, 結果發現, 訓練所引起的大腦激活隨著訓練時間的推移而呈現倒“U”形變化, 即經過兩周的訓練后(每天兩次), 記憶成績獲得了改善, 大腦的激活水平也隨之增加, 而經過四周的訓練后, 記憶成績被鞏固了下來, 大腦的激活水平隨之而下降。這種激活水平的變化說明,VSTM能否被促進要取決于VLTM的形成經歷, 如訓練強度。這也說明, VLTM的激活水平決定了其對VSTM的促進作用。

縱觀沒有發現VLTM的促進作用的研究, 可以發現, 在這些研究中, 實驗前刺激材料的暴露頻率并不大, 對 VLTM 的訓練程度不足(Curby et al.,2009; S?rensen & Kyllingsb?k, 2012), 這可能會導致 VLTM 的激活程度不高(Jackson & Raymond,2008)。而Cowan (1988)認為, 只有當VLTM被高度激活時, VLTM才能被VSTM所用, 這一觀點得到了Buttle和Raymond (2003)的證實, 他們發現,只有當名人的面孔被掩蔽時, 對其的檢測成績才更高, 而即使是那些最近學習過的面孔, 對其的變化檢測正確率仍較低。因此, 在上述研究中,VLTM的低激活水平可能是導致VSTM沒獲得改善的原因。但是, 現有研究較少通過對 VLTM 的激活度的系統控制來驗證這一可能性。另外, 在這些研究中, 無論是對訓練還是客體熟悉性的控制均是通過刺激的重復來實現的, 從而形成客體的VLTM。然而, 實驗中的重復和新穎刺激往往混合在一起, VLTM是在實驗過程中獲得的, 而非事先存在, 因此, 被試不確定哪一類型的刺激將會出現, 這可能會降低被試對 VLTM 可用性的外顯意識, 因此, 為了完成變化檢測任務, 只能依靠實驗中獲得的 VSTM。相反, 發現 VLTM 的促進作用的研究多以面孔為材料, 這些材料因高暴露頻率和特定的語義聯系(Curby et al., 2009; S?rensen &Kyllingsb?k, 2012)而在實驗任務中被高度激活,從而促進了VSTM。同時, 這些研究在解釋VLTM促進VSTM的原因時, 大多著重于解釋VLTM在編碼上對VSTM的所起的作用(見討論), 但很少有研究關注VLTM對VSTM的保持所起的作用。綜上,本研究假設, 只有高度激活的VLTM才能促進變化檢測中的VSTM; 此外, VLTM對VSTM的保持也可起到促進作用。由顏色和形狀隨機組合的幾何圖形的暴露頻率和語義聯系均較低, 而通過不同程度的重復學習可以獲得不同激活度的VLTM (Hempel et al., 2004; Olson & Jiang, 2004), 進而能系統地探索不同激活度的VLTM在變化檢測中對VSTM的促進作用。

2 實驗

2.1 方法

2.1.1 被試

本研究中所有被試均為在校本科生, 其中 24名(11男)參與第一組實驗, 年齡在18到24歲(

=22.63,

= 1.23)之間; 另24名(13男)19至23歲間(

= 21.56,

= 1.28)的被試參與第二組實驗; 最后27名(13男)19至23歲間(

= 21.29,

= 1.67)的被試參與第三組實驗。本研究中, 所有被試均為自愿參與, 視力或矯正視力正常, 均為右利手, 且之前均沒有參加過類似實驗, 實驗后獲得一定的報酬。

2.1.2 刺激和裝置

8個不同的幾何形狀(見圖2中的幾何形狀)和8種顏色(見圖2中的顏色)被用來兩兩隨機組合成大小為 1.93°×1.79°(長×寬)的不同幾何圖形, 在每次實驗內, 6個由不同形狀和顏色隨機組合的幾何圖形呈現在一個淺灰色背景的 3×4的不可見方格內(視角為 7.52°×7.52°), 每個圖形占據一個方格的位置, 各顏色和形狀在同次實驗內均不重復。本研究中, 所有的實驗均在顯示器為17英寸的電腦(32位真彩, 分辨率為 1280×1024)上進行, 刺激的呈現以及反應數據(正確率)的收集均由 E-prime控制, 實驗中被試端坐于顯示器正前約80 cm處。

2.1.3 實驗設計與程序

本研究所有實驗中均設置1 s、1.5 s和3 s三種刺激間間隔(inter-stimulus interval, ISI), 以考察不同激活度的VLTM對VSTM痕跡隨時間推遲而發生的消退的影響。故本研究采用3(ISI：1 s、1.5 s和 3 s) × 3(VLTM 激活度：無/中/強)的混合設計, 其中VLTM激活度為被試間因素, 為方便敘述, 以下將三組對應的VLTM激活度(無/中/強)稱為組1、組2和組3。

本研究均采用變化?檢測范式, 組 1實驗程序如下(圖 1)：首先在顯示屏的中央出現一個注視符“+”, 持續時間為 0.8 s, 此時, 要求被試將注意力集中在屏幕中央, 為實驗做好準備; 接下來, 呈現學習刺激0.3 s, 此時, 要求被試努力記住學習刺激中的 6個圖形; 學習刺激消失后, 屏幕變為黑色,其持續時間在1 s, 1.5 s和3 s之間隨機出現, 在此期間, 要求被試將學習刺激中的客體盡可能地保持在頭腦中; 最后, 屏幕中央出現檢測刺激, 此時,要求被試將之與學習刺激進行比較, 判斷其中是否有一個圖形生了變化(變化與未變各半), 并按相應的反應鍵(F或J, 按鍵在被試間隨機平衡, 一半按F鍵表示“是”, 另一半按 J鍵表示“是”), 檢測刺激在被試按鍵或 4 s后自動消失。在“否”反應中, 檢測刺激與學習刺激完全相同; 在“是”反應中, 檢測刺激中的某個圖形被由剩下的兩種形狀和顏色隨機組合而成的一個圖形所替代。若被試的判斷錯誤,屏幕上會出現“錯誤”兩字。本研究只關注被試反應的正確率, 因此要求被試盡可能準確地做出反應。為避免被試利用言語編碼, 整個實驗過程中一直要求被試以正常的語速反復地說出“東南西北”。本實驗中共包含240次試驗(3 ISIs × 2客體變化/未變 ×40次), 分3個block呈現, 各條件下的實驗隨機呈現, block間被試可以自由休息, 整個實驗持續時間約30 min。

圖1 正式實驗的基本程序(彩圖見電子版)

組2與組1的區別在于, 實驗材料被8種形狀和顏色的固定組合(圖 2)代替(每個圖形均出現 180次), 但被試實驗前并不知道這一特點, 在正式實驗結束后1小時, 為檢驗被試是否形成了這8個圖形的 VLTM, 所有被試還要參加一個事后實驗, 程序如下：首先, 在屏幕中央出現一個注視點, 持續時間 0.8 s, 接下來屏幕中央會出現一個圖形(0.15 s), 這個圖形有可能是正式實驗的 8個圖形中的一個, 也有可能不是(顏色和形狀的結合發生變化),要求被試判斷這個圖形是否是正式實驗中出現過的, 被試按鍵或2 s后該圖形消失, 若判斷錯誤, 電腦會給予反饋, 同時, 采用與組 1相同的發音抑制來抑制語音編碼。共100次實驗(“是”和“否”反應各半), 持續時間約8 min。正式實驗的裝置、設計和程序均同組1。

圖2 預實驗學習圖形, 從正上方開始順時針方向分別為：紅色(RGB=255, 0, 0)禁止符、藍色(RGB=0, 0, 255)十字、鮮綠色(RGB=0, 255, 0)帶“X”圓、黃色(RGB=255, 255, 0)十六角星、橙色(RGB=255, 102, 0)八角星、青綠色(RGB =0, 255, 255)圓環、紫色(RGB=128, 0, 128)正八邊形和橄欖色(RGB=51, 51, 0)正五邊形(彩圖見電子版)。

組3與組2的區別在于, 實驗前要求被試首先自由地對8個實驗刺激進行視覺學習, 之后參與和組2的事后實驗相同的檢測實驗, 二者共同構成預實驗, 預實驗中被試連續兩次的正確率在0.90以上被認為已經初步記住了這8個圖形, 可以終止預實驗, 平均持續時間約30 min。在預實驗結束后, 將學習圖形的電子版發給被試, 要求他們每天至少再學習這8個圖形10 min, 正式實驗的時間未提前告訴被試。一周后, 所有參與預實驗的被試參與正式實驗, 為檢驗實驗材料是否為被試所熟知, 要求被試在正式實驗前再次完成檢測實驗, 若正確率低于0.90, 則不許參加正式實驗。

在組2和3中, 事先告知被試必須嚴格按照實驗指導語進行操作, 否則成績達不到要求, 被試將得不到報酬, 正式實驗結束后先給予所有被試報酬,后對變化檢測的過程進行回訪, 以防止被試不按照實驗要求操作(例如, 組3中, 一旦出現學習刺激以外的圖形, 被試即可判斷為“變化”, 而沒有對 6個項目均進行比較)。

2.2 結果

采用

值及容量

值作為VSTM成績的指標,以客體變化為信號, 客體未變為噪音, 分別計算不同條件下的擊中率(Hit,

)和虛報率(False alarm,

)來計算

值, 同時, 由于本研究采用的是整體檢測方式, 故VSTM容量的計算采用Pashler的計算公式(Pashler, 1988; Rouder, Morey, Morey, & Cowan,2011)：

N (H

F)/(1

F),

其中,

為視覺刺激中所包含的客體數目,

和

分別為擊中率和虛驚率。組2和3的實驗后回訪表明, 被試均是根據實驗要求來完成實驗的。首先, 分別對3組實驗的

和

值進行單因素重復測量方差分析, 得到了一致的結果模式。在

值上, 組1、2和3的ISI主效應均顯著, 對應的值分別為：

(2, 46)=5.74,

MSE

=0.04,

< 0.01, η=0.20、

(2, 46)=4.66,

MSE

=0.04,

< 0.05, η=0.17 和

(2, 48)=3.55,

MSE

=0.06,

< 0.05, η=0.13; 兩兩比較發現, 三組實驗中, ISI為1s和1.5s時的

值差異不顯著(

> 0.05), ISI為1 s和1.5 s時

值顯著高于3 s時的成績(

< 0.05)。在

值上, 三組的ISI主效應均顯著, 對應的值分別為：

(2, 46)= 9.32,

MSE

=0.09,

< 0.001, η=0.29、

(2, 46) =5.87,

MSE

=0.09,

< 0.01, η=0.20 和

(2, 48) =4.60,

MSE

=0.10,

< 0.05, η=0.16; 兩兩比較發現, 三組實驗中, ISI為1 s和1.5 s時的

值差異不顯著(

> 0.05), 但ISI為1 s和1.5 s的

值顯著大于3 s時的

值(

< 0.05)。其次, 對組2和3中的VLTM激活度進行分析,結果發現, 組2中, 所有被試正確率在0.73至0.87之間(

=0.79,

=0.04), 其均值顯著大于0.77,

(23)=2.54,

< 0.05, 但顯著小于0.81,

(23)=2.88,

< 0.01。這說明, 雖然被試事先并不知道實驗材料是由8種顏色和形狀不相同的幾何圖形組成, 但經過實驗中的多次重復, 對實驗材料的正確再認率遠遠高于隨機水平, 因此, 可以認為被試已形成了實驗材料的VLTM。組3中所有被試第二次預實驗的正確率在0.90到0.98之間(

=0.95,

=0.03), 其均值顯著大于0.93,

(24)=3.21,

< 0.005, 但顯著小于0.96,

(24)=2.20,

< 0.05。為檢驗組3的VLTM激活度是否高于組2, 對兩組數據進行比較,結果表明, 組 3的正確率顯著高于組 2,

(47) =17.33,

< 0.001。最后, 為檢VLTM的激活度對VSTM的作用,將3組實驗數據結合在一起進行3(ISI) × 3(VLTM激活度)的混合設計方差分析, 其中, ISI為被試內因素。對

值的方差分析表明(圖3上), ISI主效應顯著,

(2, 140)=13.53,

MSE

=0.05,

< 0.001, η=0.16, VLTM 激活度主效應顯著,

(2, 70)=4.01,

MSE

=0.08,

< 0.05, η=0.10, 但交互作用不顯著(

< 1)。事后檢驗則表明, 組3顯著大于組1(

<0.05), 組3與組2的差異邊緣顯著(

=0.07), 但組1和組2的差異不顯著(

> 0.05)。對

值的方差分析表明(圖3下), ISI主效應顯著,

(2, 140)=19.24,

MSE

=0.09,

< 0.001, η=0.22, VLTM激活度主效應顯著,

(2, 70)=4.35,

MSE

=0.12,

< 0.05, η= 0.11, 交互作用不顯著(

< 1)。而事后檢驗則表明,組3顯著大于組1 (

< 0.01), 組3顯著大于組2 (

<0.05), 但組1和組2的差異不顯著(

> 0.05)。

圖3 實驗1, 2和3結果(M), 誤差棒為標準誤(standard error, SE)

3 討論

本研究通過控制 VLTM 的強度來考察其對VSTM的影響。在組1中, 刺激材料由形狀和顏色隨機組合而成的幾何圖形構成, 每次實驗中的幾何圖形均發生變化, 因此, 被試所觀察和記憶的幾何圖形并不固定, 實驗過程中不存在關于刺激材料的VLTM, 故變化?檢測任務只能依賴于VSTM, 其結果可以作為另兩組的基準。在組2中, 通過實驗刺激的重復, 形成了對實驗刺激的 VLTM, 但并未發現其結果與無VLTM組有顯著差異, 這與Olson和Jiang (2004)以及 Chen等人(2006)的研究結果相一致。而隨著VLTM水平的進一步提高, 組3中的

值和

值均獲得了改善, 說明通過組3的事先學習,VLTM對變化檢測中的VSTM起到了促進作用, 這與相關的研究結論是一致的(Beck & van Lamsweerde, 2011; Buttle & Raymond, 2003; Jackson& Raymond, 2008)。在組2中, 雖然形成了VLTM,但卻并未對VSTM產生促進作用, 而組2中所形成的VLTM的激活水平顯著低于組3。因此, 可以得出結論, 只有高度激活的 VTLM 才能促進變化檢測中的VSTM, 同時, 組2中的VLTM的激活程度比組 3低, 而二者間的差異達到邊緣顯著(

值)和顯著水平(

值), 結合組1的結果, 說明變化檢測中VLTM對VSTM的影響是一個基于VLTM激活度而由量變到質變的連續過程。若 VSTM 與 VLTM分屬同一表征的兩種不同狀態, 則二者間具有一定的聯結, 那么, 后者能在一定程度上能對前者產生促進作用。因此, 本研究更傾向于支持 VSTM 與VLTM是同一信息表征的不同狀態的觀點, 這為進一步理解二者的關系積累了更豐富的證據。

在變化檢-測范式中, 一旦學習圖形出現, 其內容首先會被編碼進VSTM中, 在此基礎上, 檢測刺激得以和學習刺激進行比較, 因而, VSTM 對于檢測變化非常關鍵(Pashler, 1988; Phillips, 1974)。也因此, 變化?檢測范式常被用作研究 VSTM(Jackson & Raymond, 2008; S?rensen & Kyllingsb?k,2012; Zimmer et al., 2012), 這可能是VLTM在變化檢測中難以起到促進作用的原因之一。Olson和Jiang(2004)就曾指出, 即使 VLTM 事先存在, 但通過短暫的視覺學習也可以形成視覺對象的短暫表征。譬如, 在頭腦中雖然已存在著“北斗七星”的 VLTM,但是, 通過對它的短暫觀察, 同樣也可以直接形成“北斗七星”的視覺形象, 此時, 檢測“北斗七星”星座的變化就等同于檢測一個新星座是否發生了變化, 即便事先沒有“北斗七星”的 VLTM, 仍然可以很好地完成VSTM任務。換句話講, “北斗七星”的VLTM 并不會促進對它的 VSTM。根據這一觀點,雖然VLTM事先存在, 但它在變化檢測中與VSTM之間是相互獨立而未被激活和運用的, 更未建立起其與實驗任務間的聯結。但是, 這并不代表VLTM必然不能被激活和運用, 例如, 雖然很多人能再認“北斗七星”星座, 但卻并不能精確地提取出它的VLTM以繪制各顆星星所處的相對位置, 而專業的天文研究者則不然。這說明VLTM是具有不同激活度的, 而不同激活度的VLTM的作用也是不同的。

在Atkinson和Shiffrin (1968) 的經典記憶模型中, 雖然新獲得的信息首先要在容量有限的短時記憶庫中進行短暫的儲存, 然后才能進入長時記憶之中, 然而, Baddeley, Papagno和Vallar (1988)發現,在言語記憶中, 對于學習不熟悉的材料而言, 短時儲存是必須經歷的階段, 但若要形成事先已經熟悉的材料間的聯結, 則并非如此; 反之, VLTM 在VSTM的形成過程中是可以被激活和運用的。雖然本研究關注的是VSTM, 但這一結果卻能為我們提供借鑒。同樣, 這對解釋名人面孔優勢效應也具有啟發意義。組3中, 刺激材料僅由8個幾何圖形組成, 參照面孔的VLTM形成過程, 基于高強度重復的視覺學習, 于正式實驗前就已經形成了強烈、持久和穩定的VLTM, 當被試再次在實驗中見到這些刺激時, VLTM 被高度激活, 使之與當前的 VSTM任務發生緊密的聯結, 從而促進了變化檢測中VSTM的成績。然而, 這并沒真正解釋VLTM促進VSTM的原因。

在 VLTM 促進 VSTM 的原因中, 組塊(chunking)被認為是一般性的機制, 它一方面是指對一系列具有較強聯結(可能是通過時空連續性和客體或部分所定義的屬性)的低水平特征的集合,另一方面則指將那些與當前所使用的組塊具有較弱聯結的特征區分開來(Cowan, 2001; Jackson &Raymond, 2008)。如果VSTM是信息進入VLTM的一般機制, 而非僅僅對當前激活的表征的單獨儲存,那么, 通過VLTM與VSTM間的聯結可以促進屬于同一客體的信息間的整合, 同時也使得不同客體之間相互區分開來, 即VLTM可以加強視覺組塊, 從而促進變化檢測中的VSTM。因此, 一旦VLTM在實驗過程中被高度激活, 只有特定的顏色和對應的形狀才被組塊成正確的知覺和記憶單元, 例如, 對于藍色的十字, 只有“藍色”和“十字”被強烈地聯結在一起, 而“黃色”或者“圓環”則與“藍色十字”間的聯結比較微弱, 故被明顯地與“藍色十字”這個組塊區分開來。這也就是說, 組塊使得客體內的特征緊緊地聚集在一起, 同時, 使得屬于不同客體的特征嚴格地區分開來。因此, 學習刺激中的圖形能夠被清晰地編碼成VSTM (Chen et al., 2006)。

另一方面, 從信息加工方式的角度來看, 大量研究表明, 儲存于高水平VLTM中的客體往往被整體地加工, 而在這個過程中, 更多的特征會被組塊成單一的客體表征(Curby et al., 2009; Jackson &Raymond, 2008; Zimmer et al., 2012)。因此, 客體的復雜性降低, 記憶負荷減小, 容量隨之增加(Alvarez & Cavanagh, 2004; Awh, Barton, & Vogel,2007; Eng, Chen, & Jiang, 2005)。本研究發現, 隨著VLTM 激活度的提高, VSTM 的容量也隨之增加,這一結果也是可以用整體加工的觀點來解釋的。

無論是組塊, 還是客體的整體加工觀點, 二者均側重于對信息編碼階段起作用, 即通過各自特定的方式來加強VSTM對客體的編碼, 前者用于增強客體編碼的質量, 使不同客體明顯區分開來, 而后者則更傾向于增大單位時間內獲得編碼的客體的數量, 二者以VLTM的高度激活為共同前提。本研究還縱向考察了VLTM對VSTM保持的作用。縱觀組1, 2和3, ISI的主效應均顯著, 且VSTM的成績隨著ISI的延長而下降, 說明VSTM痕跡在保持階段隨著間隔時間的延長而逐漸消退, 但無論是對于

還是

值, 其效應值(

時實驗1, 2和3中ISI的效應值分別為：0.20, 0.17和0.13; 而

值時分別為：0.29, 0.20和0.16)均在同時減小。相反,

和

值卻在增加, 這說明隨著 VLTM 激活水平的提高,ISI的作用在逐漸下降, 因此, 可以推測, VLTM對于阻止 VSTM 的消退起到了一定的作用, 這與Thorn, Gathercole和 Frankish (2002)對言語長時記憶促進短時記憶的原因的解釋相一致。Hollingworth (2004, 2005)也認為, 在線的視覺場景記憶(VSTM)受到了 VLTM 的支持, 而儲存于VLTM 的客體表征較少會受到記憶痕跡消退和干擾的影響。在變化檢測過程中, VSTM的保持時間短暫且較為不穩定, 記憶痕跡隨著時間的推遲而消退, 但持續時間更為持久和穩定的 VLTM 同時存在,一旦VLTM被高度激活, 便可以為VSTM提供更多的支持(Chen et al., 2006; Zimmer et al., 2012), 例如, 有研究(Beck & van Lamsweerde, 2011; Nikoli?& Singer, 2007)指出, 當變化檢測中記憶項目超出了VSTM的容量時, 被試更加依賴于VLTM來完成記憶任務。Olson和 Jiang (2004) 指出, VLTM 為VSTM 的提取和保持提供了更多的信息, 例如, 場景結構和場景中單個客體的概念知識, 尤其是視覺細節信息(Brady, Konkle, Alvarez, & Oliva, 2008;Hollingworth, 2005; Konkle, Brady, Alvarez, & Oliva,2010), 這些客體的細節信息, 如表面特征, 對VSTM 中的客體再認具有重要意義, 這可能是VLTM減緩了VSTM迅速消退的重要原因。

綜上, 變化檢測中的 VSTM 成績是否能被VLTM所促進取決于VLTM本身的激活強度, 只有高度激活的VLTM才能促進VSTM; VLTM對鞏固VSTM的保持起到重要作用, 能阻止VSTM痕跡的迅速消退。然而, 從信息加工的角度來看, 本文只直接考察了VLTM對VSTM的保持所起到的作用,今后的研究還應針對 VSTM 的其它加工階段來深入探索VLTM的促進機制。

Alvarez, G. A., & Cavanagh, P. (2004). The capacity of visual short-term memory is set both by visual information load and by number of objects.

Psychological Science, 15

(2),106–111.Atkinson, R. C., & Shiffrin, R. M. (1968). Human memory: A proposed system and its control processes.

The Psychology of Learning and Motivation, 2

, 89–195.Awh, E., Barton, B., & Vogel, E. K. (2007). Visual working memory represents a fixed number of items regardless of complexity.

Psychological Science, 18

(7), 622–628.Baddeley, A. D., & Hitch, G. (1974). Working memory. In

The psychology of learning and motivation: Advances in Research and Theory

. (pp. 47–89). New York: Academic.Baddeley, A. D., Papagno, C., & Vallar, G. (1988). When long-term learning depends on short-term storage.

Journal of Memory and Language, 27

(5), 586–595.Baddeley, A. D., & Warrington, E. K. (1970). Amnesia and the distinction between long-and short-term memory.

Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 9

(2), 176–189.Beck, M. R., Peterson, M. S., & Angelone, B. L. (2007). The roles of encoding, retrieval, and awareness.

Memory &Cognition, 35

(4), 610–620.Beck, M. R., & van Lamsweerde, A. E. (2011). Accessing long-term memory representations during visual change detection.

Memory & Cognition, 39

(3), 433–446.Brady, T. F., Konkle, T., Alvarez, G. A., & Oliva, A. (2008). Visual long-term memory has a massive storage capacity for object details.

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 105

(38), 14325–14329.Buttle, H., & Raymond, J. E. (2003). High familiarity enhances visual change detection for face stimuli.

Perception & Psychophysics, 65

(8), 1296–1306.Chen, D., Eng, H. Y., & Jiang, Y. (2006). Visual working memory for trained and novel polygons.

Visual Cognition,14

(1), 37–54.Cowan, N. (1988). Evolving conceptions of memory storage,selective attention, and their mutual constraints within the human information-processing system.

Psychological Bulletin, 104

(2), 163–191.Cowan, N. (1998). Visual and auditory working memory capacity.

Trends in Cognitive Sciences, 2

(3), 77–78.Cowan, N. (2001). The magical number 4 in short-term memory: A reconsideration of mental storage capacity.

Behavioral and Brain Sciences, 24

(1), 87–114.Cowan, N. (2008). What are the differences between long-term,short-term, and working memory?

Progress in Brain Research, 169

, 323–338.Curby, K. M., Glazek, K., & Gauthier, I. (2009). A visual short-term memory advantage for objects of expertise.

Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 35

(1), 94–107.Eng, H. Y., Chen, D., & Jiang, Y. (2005). Visual working memory for simple and complex visual stimuli.

Psychonomic Bulletin & Review, 12

(6), 1127–1133.Grill-Spector, K., Henson, R., & Martin, A. (2006). Repetition and the brain: Neural models of stimulus-specific effects.

Trends in Cognitive Sciences, 10

(1), 14–23.Hempel, A., Giesel, F. L., Caraballo, N. M. G., Amann, M.,Meyer, H., Wüstenberg, T.,... Schr?der, J. (2004). Plasticity of cortical activation related to working memory during training.

American Journal of Psychiatry, 161

(4), 745–747.Hollingworth, A. (2003). Failures of retrieval and comparison constrain change detection in natural scenes.

Journal of Experimental

Psychology:

Human

Perception

and Performance, 29

(2), 388–403.Hollingworth, A. (2004). Constructing visual representations of natural scenes: The roles of short-and long-term visual memory.

Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 30

(3), 519–537.Hollingworth, A. (2005). The relationship between online visual representation of a scene and long-term scene memory.

Journal of Experimental Psychology: Learning,Memory, and Cognition, 31

(3), 396–411.Jackson, M. C., & Raymond, J. E. (2008). Familiarity enhances visual working memory for faces.

Journal of Experimental

Psychology:

Human

Perception

and Performance, 34

(3), 556–568.Jonides, J., Lewis, R. L., Nee, D. E., Lustig, C. A., Berman, M.G., & Moore, K. S. (2008). The mind and brain of short-term memory.

Annual Review of Psychology, 59

,193–224.Klingberg, T. (2010). Training and plasticity of working memory.

Trends in Cognitive Sciences, 14

(7), 317–324.Konkle, T., Brady, T. F., Alvarez, G. A., & Oliva, A. (2010).Conceptual distinctiveness supports detailed visual long-term memory for real-world objects.

Journal of Experimental Psychology: General, 139

(3), 558–578.Nichols, E. A., Kao, Y. C., Verfaellie, M., & Gabrieli, J. D. (2006).Working memory and long-term memory for faces: Evidence from fMRI and global amnesia for involvement of the medial temporal lobes.

Hippocampus, 16

(7), 604–616.Liu, Z. M., & Guo, C. Y. (2013). Common representations between working memory and long-term memory: Evidence from Event-Related Potentials.

Acta Psychologica Sincica,45

(3), 276–284.[劉兆敏, 郭春彥. (2013). 工作記憶和長時記憶共享信息表征的 ERP 證據.

心理學報, 45

(3), 276–284.]Nikoli?, D., & Singer, W. (2007). Creation of visual long-term memory.

Perception & Psychophysics, 69

(6), 904–912.Olson, I. R., & Jiang, Y. (2004). Visual short-term memory is not improved by training.

Memory & Cognition, 32

(8),1326–1332.Olson, I. R., Jiang, Y., & Moore, K. S. (2005). Associative learning improves visual working memory performance.

Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 31

(5), 889–890.Pashler, H. (1988). Familiarity and visual change detection.

Perception & Psychophysics, 44

(4), 369–378.Phillips, W. (1974). On the distinction between sensory storage and short-term visual memory.

Perception &Psychophysics, 16

(2), 283–290.Ranganath, C., & Blumenfeld, R. S. (2005). Doubts about double dissociations between short-and long-term memory.

Trends in Cognitive Sciences, 9

(8), 374–380.Ranganath, C., Johnson, M. K., & D’Esposito, M. (2003).Prefrontal activity associated with working memory and episodic long-term memory.

Neuropsychologia, 41

(3),378–389.Reingold, E. M., Charness, N., Pomplun, M., & Stampe, D. M.(2001). Visual span in expert chess players: Evidence from eye movements.

Psychological Science, 12

(1), 48–55.Rouder, J. N., Morey, R. D., Morey, C. C., & Cowan, N.(2011). How to measure working memory capacity in the change detection paradigm.

Psychonomic Bulletin &Review, 18

(2), 324–330.Ruchkin, D. S., Grafman, J., Cameron, K., & Berndt, R. S.(2003). Working memory retention systems: A state of activated long-term memory.

Behavioral and Brain Sciences, 26

(6), 709–727.S?rensen, T. A., & Kyllingsb?k, S. (2012). Short-term storage capacity for visual objects depends on expertise.

ActaPsychologica, 140

(2), 158–163.Shallice, T., & Warrington, E. K. (1970). Independent functioning of verbal memory stores: A neuropsychological study.

The Quarterly Journal of Experimental Psychology,22

(2), 261–273.Sun, H., Zimmer, H. D., & Fu, X. (2011). The influence of expertise and of physical complexity on visual short-term memory consolidation.

The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 64

(4), 707–729.Takeuchi, H., Sekiguchi, A., Taki, Y., Yokoyama, S., Yomogida,Y., Komuro, N.,... Kawashima, R. (2010). Training of working memory impacts structural connectivity.

The Journal of Neuroscience, 30

(9), 3297–3303.Thorn, A. S., Gathercole, S. E., & Frankish, C. R. (2002).Language familiarity effects in short-term memory: The role of output delay and long-term knowledge.

The Quarterly Journal of Experimental Psychology: Section A,55

(4), 1363–1383.Varakin, D. A., & Levin, D. T. (2006). Change blindness and visual memory: Visual representations get rich and act poor.

British Journal of Psychology, 97

(1), 51–77.Zimmer, H. D., Popp, C., Reith, W., & Krick, C. (2012). Gains of item-specific training in visual working memory and their neural correlates.

Brain Research, 1466

(23), 44–55.