網球運動員技術動作預判能力的視覺信息加工策略研究

張怡，周成林

●成果報告Original Articles

網球運動員技術動作預判能力的視覺信息加工策略研究

張怡1，周成林2

運用眼動記錄和事件相關電位（ERP）技術，以43名不同等級網球選手為研究對象，采用等概率Go/Nogo任務，記錄被試判斷抽球技術動作時的行為特征，并通過記錄ERP成分揭示不同等級網球選手抑制控制能力的差異。結果顯示：在判斷抽球技術的過程中，“持拍手臂及球拍”以及運動員移動的軀體信息是專家網球選手關注的重點區域，且在ERP成分上出現了明顯的Nogo-N2效應，但組間無顯著性差異，表明選手在對刺激任務的監控過程中均投入了較多的認知資源。可見，專家網球選手對抽球技術判斷速度快、準確率高的優勢主要是由視覺搜索模式的差異造成的。這種對重點信息精細加工的視覺搜索策略，減少了預測過程中信息加工的總量和內部反應延遲，是影響選手判斷技術動作速度和準確性的關鍵因素。

網球選手；抽球技術；視覺搜索；Go/Nogo；抑制控制

網球抽球技術是網球教學環節中最重要的內容之一，也是學習其他專項技術的必備基礎。在激烈的相持對抗過程中，運動員必須根據對手的來球隨機應變，抽球技術的高穩定性、攻擊性及應變性經常可在比賽中成為強大的進攻武器。上海體育學院技戰術分析中心通過對多場國際高水平網球比賽的綜合統計分析發現，在網球比賽各項技術中，正手抽球的使用率和得分率最高、相持能力最強。優秀網球選手需要具備良好的預判能力，以便提前啟動，為高質量的回球做準備，當判斷有誤時，又需要及時調整策略，改變原有的動作準備或停止原計劃行為。因此，良好的執行控制能力也是準確預判的重要保障。

執行控制也稱作抑制控制、認知控制，是隨著背景線索的改變，有意識抑制對無關刺激反應、控制基本運動反應的過程，也可以理解為改變原定計劃的活動過程，是執行功能的核心[1]。個體在追求認知表征目標時為了保證認知過程的完整性，無關信息會被阻止進入工作記憶中，抑制能力或效率降低則會導致無關信息進入工作記憶，使加工有關信息的工作記憶空間減少，從而降低認知加工的效率[2]。因此，執行控制是根據目標協調行為與當前情境關系的內部認知過程，是主動控制的過程，與許多認知成分都密切相關[3]。由于Go/Nogo任務所產生的ERP成分相對簡單，適用于不同人群間的比較，實驗室中常用Go/Nogo任務等對執行控制能力進行評估。其中，2個主要成分Nogo-N2和Nogo-P3可能分別代表了沖突監控和反應抑制這2個與抑制控制有關的加工過程。

本研究采用“專家-次專家-新手”的研究范式，通過記錄不同水平網球選手對網球“抽球”技術識別的速度和準確性，觀察被試視覺搜索模式及執行Go/Nogo任務時誘發的事件相關電位，探索運動員在特定任務中對線索的加工特征，揭示ERP成分與腦反應抑制過程的關系，為全面理解專家行為優勢的關鍵特征提供證據。研究假設專家網球選手視覺搜索模式更合理，進入工作記憶的無關信息量少，認知加工效率高，行為控制能力優于新手，出現明顯的Nogo-N2、Nogo-P3效應，表現為對抽球技術的判斷快速而準確。

1 研究對象與方法

1.1 試驗對象

試驗對象共43名，按照網球運動等級分為專家組（expert）、中等水平組（midlevel）和新手組（novice）。其中，專家組15人，運動等級均為一級以上（其中1人獲全國網球大獎賽女單冠軍，1人獲2屆全運會冠軍，5人獲城運會冠軍）；中等水平組12人，均達到國家二級水平；新手組16人，尚無運動等級（見表1）。

表1 試驗對象基本信息

所有被試身體健康，無任何精神、神經疾病及相關病史，無腦部損傷，視力或矯正視力正常，無色盲色弱，均為右利手（右手持拍）。招募被試時詳細介紹試驗目的、試驗流程及安全性，對自愿參加本試驗者，簽署知情同意書和試驗協議，并在試驗結束后付予適當酬勞。各位被試按照擬定時間依次前往實驗室參加試驗，正式試驗前避免大強度運動，以保證數據質量真實穩定。

1.2 試驗設計

試驗采用等概率Go/Nogo任務范式，被試只需對Go任務進行快速準確識別，并按鍵確認。試驗過程中，記錄行為數據及腦電數據。自變量分別為組別、興趣區；因變量分別為反應時、正確率、注視百分比、注視點數、首次注視所需時間、總觀察時間、ERP峰波幅和潛伏期。

1.3 試驗材料

試驗刺激材料取自于2008—2010年溫布爾登網球公開賽男子單打比賽超清視頻。根據試驗目的，截取選手擊球后80 ms瞬間的圖片作為試驗材料。Go任務為選手正手抽球動作圖片，Nogo任務為選手其他擊球技術動作圖片。圖中的網球選手均為右手持拍，雙方球員場上站位基本一致，比賽背景相同，服裝相同。經專業教練員、運動員評估后，最終篩選出2類圖片各15張，其中各12張作為正式試驗材料，其余作為練習材料。所有圖片材料由E-prime軟件編程，共144個試次隨機呈現，每個圖片的呈現次數隨機一致。試驗材料呈現于19英寸DELL液晶顯示器，刷新頻率100 Hz，分辨率1 280×720。

1.4 試驗流程

試驗在上海體育學院運動心理研究中心腦電實驗室和南京體育學院心理實驗中心進行，實驗室設置標準一致，試驗過程光線柔和、無噪音干擾，符合試驗基本要求。試驗前告知被試全部流程，填寫知情同意書和被試基本情況調查表，指導被試仔細清潔頭皮角質并吹干，關閉手機等通訊工具，防止電磁干擾。準備就緒后，引導被試端坐于試驗臺前，調整座椅高度，使之平視時視線與觀測屏幕中心平齊，眼睛距屏幕60 cm，下頜置于U型托上以穩定頭部，雙臂自然放置于試驗臺上。主試再次詳細介紹試驗流程并演示操作任務，待被試完全理解試驗要求后稍適安靜、穩定情緒，開始試驗。

首先呈現指導語，待被試明確任務后按任意鍵出現“+”注視點，提示被試將注意力集中于屏幕中心，緊接著呈現刺激任務材料，呈現時間為500 ms，刺激間隔呈現黑屏，平均時間間隔（ISI）為2 000 ms，在1 500～2 500 ms的范圍內隨機出現，以保證基線平穩。被試需要在圖片呈現時及之后的黑屏時間內快速準確識別Go任務，并作按鍵反應。反應時以刺激圖片呈現開始為零點計時，反應時間小于200 ms或在規定時間內未按鍵均記為錯誤（見圖1）。正式試驗前詳細講解試驗要求，并設置12個試次的練習環節（練習材料不包括正式試驗材料），保證被試能夠熟悉試驗流程，每個練習試次后，電腦屏幕上反饋反應時間和正誤，練習結束后閉目靜息1 min，按任意鍵開始正式試驗。正式試驗過程中，不再提供反應時和正誤反饋，試驗過程中要求集中注意力，盡量減少眨眼，保持身體姿勢穩定，試驗流程由被試獨立完成，主試在監控室全程監控。

1.5 數據采集與處理

圖1 試驗流程圖

行為數據由E-prime2.0軟件采集，并通過E-DataAid進行數據篩選、合并及預處理，剔除平均值正負3倍標準差之外的異常值，對各組Go任務做出正確判斷的反應時（Reaction time）和正確率（Accurate rate）進行單因素方差分析。

眼動數據由瑞典生產的Tobii X60眼動記錄設備采集。將注視目標劃分為6個興趣區（aera of interest，AOI）：網球（ball）、對方選手的軀干-臀部（trunk）、下肢（leg）、持拍手臂與球拍（racquet）、我方球員（rival）和其他區域（others）。分析指標包括首次注視到某興趣區的時間（time to first fixation）、注視點數（fixation count）、注視到的人數百分比（percentage fixed）和總訪問時間（total visit duration）。對各指標進行3（組別）×6（興趣區）兩因素重復測量方差分析。

ERP數據由德國Brain Product公司生產的ERP記錄分析系統進行記錄與離線分析，采用Ag/AgCL電極，按國際10-20系統擴展的64導電極帽記錄EEG，以雙側乳突為參考電極，水平眼電（HEOG）置于右眼外側1 cm處，垂直眼電（VEOG）安置于左眼框上方1 cm處。試驗時，在各電極注入導電膏，保證頭皮與電極之間阻抗降至5 KΩ以下。腦電信號（EEG）經放大器放大后連續記錄，采樣頻率為1 000 Hz/導。

對EEG數據進行離線分析時，以雙耳乳突的平均電位為參考，去除眨眼偽跡，充分排除噪音干擾和其他偽跡，30 Hz低通濾波（24dB/oct），去除50 Hz市電干擾，波幅超過±100 μV者視為偽跡自動剔除。根據試驗目的，對正確反應的EEG進行分類疊加，并將Go和Nogo刺激產生的ERP數據分別做總平均。觀察所有被試判斷正確的疊加平均后的波形，根據電極在頭皮的分布關系及試驗目的確定分析電極。

所有數據預處理后，采用SPSS18.0進行重復測量方差分析，對不滿足球形檢驗的統計量采用Greenhouse-Geisser法矯正自由度和P值，事后比較（Post Hoc Test）采用LSD法，將P<0.05定為顯著性標準，對有顯著性差異的結果進行討論分析。

2 研究結果

2.1 行為結果

試驗結果顯示，各組選手對“抽球”技術（Go任務）的識別能力有差異。分別對準確率和反應時間進行單因素方差分析發現，判斷正確率組間差異有統計學意義（F（2，42）=4.913，P=0.012），反應時間組間差異有統計學意義（F（2，42）=4.081，P=0.024）。進一步兩兩比較顯示，專家的正確命中率明顯高于新手（P=0.003），且反應速度顯著快于新手組（P=0.008），中等水平與專家、新手之間在判斷時間和準確率方面的差異均無統計學意義（見表2）。表明，網球專家選手對技術動作的快速準確識別能力優于中等水平和新手網球選手。

表2 被試判斷技術的反應時和準確率（M±SD）

2.2 眼動記錄結果

統計時，剔除記錄過程中部分缺失值較多的被試數據，實際有效記錄的被試數為專家組14人、中等水平9人、新手組11人。對被試Go任務判斷正確的眼動各指標進行方差分析。

2.2.1 首次注視到某興趣區的時間（time to first fixation，TT?FF）TTFF指開始觀看后被試用了多長時間第1次注視到某個興趣區（包含興趣區的刺激材料每次呈現時間開始，直到被試的注視點出現在興趣區時為止）。重復測量方差分析結果發現，興趣區的主效應顯著（F（3.494，108.313）=8.611，P=0.000，ηp2= 0.218），興趣區×組別無交互作用。根據被試首次注視到各興趣區的時間可以得出各組被試的注視順序如下。（1）專家組：其他→軀干臀部→下肢→持拍手臂及球拍→球→我方選手；（2）中等水平：其他→球→軀干臀部→下肢→持拍手臂及球拍→我方選手；（3）新手組：其他→球→軀干臀部→下肢→持拍手臂及球拍→我方選手。

由此可見，專家選手的注視順序不同于新手和中等水平選手，主要表現為專家選手在識別技術動作時，首先注視選手軀體的運動學信息，通過下肢的運動趨勢和持拍手臂等動作特征結合網球的飛行路徑作出判斷。而新手和中等水平的運動員在對技術動作做出判斷時則首先將注意力集中于網球，之后才觀察對手的運動學信息，這一差異可能是導致判斷時間發生延遲的重要原因。

2.2.2 注視點數（fixationcount，FC）FC指被試在一個興趣區或在一個興趣區組中的注視點數量。被試在觀察圖片時，發生的眼球連續運動稱為眼跳，2次眼跳間眼球相對靜止的狀態稱為注視，一次注視為一個注視點。

通過對各興趣區內的注視點個數進行重復測量方差分析顯示，興趣區的主效應顯著（F（3.585，111.134）=16.391，P=0.000，ηp2= 0.346），興趣區×組別交互作用顯著（F（7.170，111.134）=3.255，P=0.003，ηp2=0.174）。進一步簡單效應檢驗顯示，興趣區“持拍手臂及球拍”的主效應顯著（F（2，31）=7.00，P=0.003），專家組在該區域的注視點最多，新手組最少；興趣區“其他”的主效應顯著（F（2，31）= 4.77，P=0.016），新手組在這5個興趣區以外的區域注視點最多。說明專家組選手的注視點集中于目標區域，而新手組選手的注視點漂移范圍較大。將被試的注視點疊加到所選刺激材料上，面積大的區域代表被試在此區域注視點數多而集中，更加直觀地反映各組選手的注視模式差異（見圖2）。

圖2 各組被試注視點蜂群圖

2.2.3 注視到的人數百分比（percentage fixed，PF）PF指注視到某興趣區被試的記錄占本組所有測試項目中總記錄數的比率。方差分析結果顯示，興趣區的主效應顯著（F（3.506，108.699）=33.366，P=0.000，ηp2=0.518），在“其他”區域的注視百分比最高，其次為下肢、軀干、持拍手臂和球拍，組間差異不顯著（見圖3、圖4）。

圖3 各興趣區域注視百分比

2.2.4 總訪問時間（total visit duration，TVD）TVD指從首個注視點出現在興趣區中到下一個注視點移出興趣區的這段時間片段中，所有注視點的持續時間之和。各興趣區內各被試總觀察時間平均值方差分析結果顯示，興趣區的主效應顯著（F（3.105，96.245）=25.725，P=0.000，ηp2=0.454），興趣區×組別交互作用顯著（F（7.170，111.134）=3.368，P=0.004，ηp2=0.179）。進一步簡單效應檢驗發現，在興趣區“持拍手臂及球拍”和“其他區域”的主效應顯著（F（2，31）=5.91，P=0.007；F（2，31）=5.60，P=0.008），即專家組在“持拍手臂和球拍”平均總注視時間最長，在“興趣區以外的其他區域”平均總注視時間最短，且與新手組相比差異顯著。結合圖2，注視時間越長，則注視點的面積越大，可見各組選手在不同興趣區注視時間的差異（見圖4）。

圖4 總觀察持續時間

以上各指標的統計結果表明，專家網球選手將“持拍手臂及球拍”這組興趣區作為判斷技術動作的主要依據，注視軌跡集中于任務目標對象本身，同時兼顧運動員移動的軀體信息，忽略次要信息。這一視覺信息加工特征是專家選手判斷速度快、準確率高的重要因素之一。而新手隊員由于訓練時間短，經驗不夠豐富，在這類需要在短時間做出準確判斷的任務中表現出明顯的視線漂移、注視區域較分散，快速提取關鍵信息的能力與較高水平專業運動員仍有差距。

2.3 ERP結果

對ERP分類疊加后，得到Go刺激及NoGo刺激2類ERP成分。從ERP總平均圖可以看出，3組被試在刺激出現后的140～ 300 ms誘發出N2成分，在280～500 ms誘發出P3成分。腦地形圖顯示，N2成分主要分布在前額區，P3成分在頭皮大部分區域均有分布，后部腦區激活更明顯。

對被試誘發出N2成分的峰波幅和潛伏期分別進行3（組別Group：專家組（expert）、中等水平（mid）、新手組（novice））×2（任務類型Type：Go和Nogo）×3（電極點Code：Fz，FCz，Cz）三因素重復測量方差分析（RMANOVA）。對被試誘發P3成分的峰波幅和潛伏期分別進行3（組別Group：專家組、中等水平組、新手組）×5（電極點Code：Fz，FCz，Cz，Pz，Oz）×2（任務類型Type：Go和Nogo）三因素重復測量方差分析，檢驗各組被試執行任務時ERP成分的Go/Nogo效應。

2.3.1 N2成分對N2峰波幅（N2 peak amplitude）的方差分析結果顯示，波幅受任務類型的影響非常顯著，NogoN2的波幅明顯大于GoN2，各電極對應腦區誘發出的N2波幅也呈現邊緣顯著性差異，額中央區（FCz）N2波幅最大。各電極點N2成分峰波幅分布圖顯示，新手組NogoN2波幅低于中等水平和專家組，但差異均無統計學意義（見圖5）。N2幅值的增大代表對目標特征進行監控的反應激活過程，可見各組被試均對無需按鍵的Nogo任務表現出較好的監控與抑制效果（見表3）。

對N2潛伏期（N2 peak latency）的方差分析結果顯示：任務類型對潛伏期的影響效果顯著，Nogo任務的潛伏期（212.493± 9.063）ms比Go任務（198.369±8.978）ms出現明顯的延遲；電極主效應非常顯著，latency-Fz（214.674±9.374）ms>latency-FCz（205.806±9.344）ms>latency-Cz（195.841±8.811）ms，即N2的潛伏期對應腦區由前到后依次縮短。觀察被試各電極點N2成分峰潛伏期分布可見，中等水平NogoN2（Nogo-mid）的潛伏期最長，但統計檢驗未發現任務類型與組別的交互作用及各組之間有顯著差異（見圖6）。說明，3組被試在執行各自任務的過程中，

圖5 N2成分峰波幅分布圖

圖6 N2成分峰潛伏期分布圖

表3 N2成分的RMANOVA結果一覽表

都對抑制性任務操作（Nogo刺激）有額外加工過程存在（見表3）。以上結果表明，3組被試在執行Go/NoGo任務時均產生了

Nogo-N2效應，即對Nogo任務表現出明顯的抑制控制效應，但組間差異不顯著。

2.3.2 P3成分結果顯示：任務類型對P3成分峰波幅的影響非常顯著（P<0.01），Go任務的平均波幅（8.427±0.700）μV顯著大于

Nogo任務（5.521±0.650）μV；各腦區電極點主效應顯著，大腦后部區域的P3波幅明顯大于前部腦區，在頂區（Pz）激活達到最大（8.734±0.808）μV（見圖7、圖8）。同時，任務類型對P3成分潛伏期影響顯著（P<0.05），Nogo任務誘發的P3成分比Go-P3出現明顯的延遲（見圖9）。各腦區電極點主效應顯著，P3成分最早出現在頂區

Pz，之后是中央區Cz、額區Fz、枕區Oz和額中央區（FCz）（見表4）。

圖7 各組總平均波形圖及P3成分電壓分布圖

3 討論

3.1 高水平網球選手判斷技術動作的行為特征

圖8 P3成分峰波幅

圖9 P3成分潛伏期

表4 P3成分的方差分析結果一覽表

從本試驗被試的行為學數據來看，不同水平網球選手對“抽球技術”識別能力的差異表現為，專家組選手的識別速度和準確性均明顯優于新手，中等水平選手的反應水平介于新手和專家之間，符合研究假設，同時也表明，對基本技術動作預判能力的差異是新手有別于專家的因素之一。胡文龍[4]通過記錄與統計網球大師杯12場比賽相持階段競技過程中技戰術的運用情況發現，在相持階段出現頻率較高的9項技術中，正、反手抽球的使用率最高，分別達到46%和34%。人體的生理結構決定了抽球技術具有更高的穩定性、攻擊性及應變性，當面對接近身體的上旋球、追身球等回球時，都可以正手抽球給予有力還擊。因此，熟練掌握和運用抽球技術的專家級選手具有較好的判斷能力和相持能力。

運動員對技術動作的識別是依賴于視覺系統實現的，在體育運動過程中，視覺系統能夠依據當時的情境從過去的記憶中檢索相關模板進行比較分析和應用，這一切以大腦結構儲存的經驗為基礎。這也是高水平運動員與新手運動員存在差異的主要原因。

本研究的試驗材料為比賽中的真實場景，除了任務目標還包含很多外圍的信息，這種在“復雜情境”中對“單一目標”做出識別和判斷的任務考察了被試的選擇性注意能力。視覺搜索結果顯示，專家級選手在識別技術動作時，注視點主要集中在“持拍手臂及球拍”。注視軌跡圖也證實，專家選手對關鍵區域進行了深度加工，其注視模式簡潔而有效。通常，在復雜場景中選擇性注視的目標由任務的需求決定，專家選手在大腦中已經儲存了大量經驗性信息，對任務目標有很明確的定位，因此能快速將視線集中于與任務目標最相關的信息，而對外圍信息進行有效過濾，這種自上而下的加工方式即節約了時間，又提高了判斷的準確率。而新手由于經驗不足，認知水平較低，眼動軌跡證實，除了關注試驗材料中的目標選手，還關注外圍不相關或低相關的信息，注視軌跡比較分散。但由于試驗材料呈現時間有限，運動員注視更多的信息則會影響到有效信息的加工深度，從而影響判斷結果。

3.2 高水平網球選手執行Go/Nogo任務的ERP特征

3.2.1 N2成分的Go/Nogo效應被試在對技術動作進行判斷時會經歷對刺激的辨別、反應選擇、動作準備、反應抑制等過程，是圖片中呈現的動作模型與已經在記憶中構建并反復呈現的模板相匹配的過程。當選擇結果為不對刺激進行反應時，個體則要抑制已經激活的行為準備狀態，抑制反應的激活。因此，Nogo刺激作為抑制性操作任務，相比需要執行判斷的Go刺激多一個額外的加工過程，這個額外的加工過程，既是對刺激任務的反應抑制，也可以理解為對沖突任務的控制。

眾多研究表明，在Nogo試驗中會出現一個比Go任務負性更明顯的N2成分，反映了在Nogo任務中抑制功能的控制機制，其幅值代表了個體投入認知資源的多少[5-6]。刺激的沖突理論認為，N2幅值的增大是一個包含了持續對特征進行監控的反應激活過程[7]。由于被試在判斷抽球技術的過程中既需要持續監控任務，同時還需對按鍵反映進行抑制控制，由此導致大腦誘發出的N2成分波幅大于Go任務。N2的最大波幅出現在前額和中央區電極附近或者中線區域，前額N2代表了被試的抑制控制能力較好，尤其是在抑制任務難度大時，如要求被試在短時間內快速對Go任務做出反應的時候，NogoN2的增大更明顯[8-9]。FOLSTEIN等[10]研究表明，前額N2成分與認知控制（包括反應抑制、反應沖突、執行策略監控）相關。SMITH等[11]也證實，在Go/Nogo任務中，當被試必須要抑制一項反應的時候，NogoN2和NogoP3成分的波幅在前額區相比必須要執行反應的Go任務會有明顯增加。本試驗與前人的眾多研究結果一致，即相同概率的Go/Nogo任務產生了明顯的Nogo-N2效應。

Nogo-N2成分波幅的組間比較結果未見顯著差異，表明網球選手對任務持續監控過程中的大腦激活狀態無顯著差異。但行為學試驗證實，高水平網球運動員的識別判斷能力明顯優于網球初學者，推斷造成這一現象的原因是視覺搜索模式起到了關鍵作用。3.2.2P3成分的Go/Nogo效應Go/Nogo任務中另一個與抑制相關的成分是Nogo-P3，P300是選擇注意應答指向的標志，是選擇性刺激后的感覺信息與記憶模板相比較的過程[12-14]。PATRICK[15]通過試驗得出，Nogo-P3與運動行為反應（motor response）的抑制有關，而不等同于Nogo-N2對早期行為計劃（premature response plan）的抑制控制。本試驗中，任務類型對P3成分峰波幅的影響非常顯著，Go任務的平均波幅顯著大于Nogo，但波幅在組間差異不顯著；各腦區電極點主效應顯著，大腦后部區域的P3波幅明顯大于前部腦區，在頂區（Pz）激活達到最大。EIMER[16]曾通過視覺指示任務得出，NogoP3的前中央分布與反應抑制相關，而GoP3的頂區分布與反應行為有關。

在Go/Nogo范式中，多數試驗證實NogoP3要明顯大于Go條件下產生的P3，但另有研究與本試驗結果一致。蘇丹[17]采用類似反應啟動的方式，結合Go-Nogo任務對自我調節學習能力高/低的2個年齡組大學生被試進行自我調節學習能力的試驗研究，結果顯示，在F4、C4、P1、P2、Pz點的Go-p3大于Nogo-P3，Nogo-P3的潛伏期大于Go-p3。孫治[18]采用等概率簡單圖形（正三角和倒三角圖形），等概率的2組圖片游戲作為刺激材料，分別進行2個環節的Go/Nogo試驗，檢驗網絡成癮組和對照組被試的抑制控制能力。結果顯示，簡單圖形任務中，2組在腦后部出現的Nogo反應要顯著延遲于Go反應，游戲圖片任務的NogoP3效應不明顯，大腦后部區域的GoP3波幅大于NogoP3，且2組在腦后部Nogo顯著延遲于Go刺激。凌紅[19]采用視覺Go/NoGo范式探討網絡成癮者是否與沖動控制有關，結果顯示，2組在中央區和頂區GoP3大于NogoP3，潛伏期的刺激類型主效應顯著，NogoP3潛伏期長于GoP3。SMITH[7]則認為，增大的P3成分是刺激模板記憶內存的更新而不是因為反應沖突。也有學者認為，監控行為結果的趨勢導致NogoP3的提高，即NogoP3反映了對反應抑制的評估（evaluation of response inhibition）[20-21]，即只有很強烈的抑制過程才能產生NogoP3。總之，本試驗中沒有產生Nogo-P3效應。

P300潛伏期反映受試者對刺激的識別、分類、評價等一系列過程，而與刺激應答的執行過程無關，同時也間接地闡明了這2種狀態下刺激評估時的差異，這是由于不斷重復注意的靶刺激在認知心理方面的易化效應（priming）[22]。既然P300的潛伏期只是反映了刺激評價的時間，那么試驗結果中NogoP3的潛伏期長于GoP3也證實了被試在對沖突任務辨別過程中的耗時長于Go任務。

綜合以上ERP試驗結果，僅在N2成分上發現了Nogo效應，在額中央區最顯著是因為靠近運動區，Go任務下運動相關電位的早期負向電位疊加到刺激引發的ERP上，使得刺激引發的N2成分幅度增加。而關于在反應抑制過程中的N2、P3效應研究結果不一致的爭論主要集中在NoGo-P3上。NoGo-P3效應究竟反映了反應抑制的相關過程，還是反映運動相關成分的干擾過程，仍是研究反應抑制腦機制中所爭論的問題[23-24]。在今后的試驗中，縮短刺激呈現時間、調整任務難度、控制被試的反應時間范圍、改變Go和Nogo任務出現的概率，可能會進一步揭示專家網球運動員判斷技術動作優勢的腦神經機制。

4 結論

網球選手在判斷抽球技術的環節，“持拍手臂及球拍”以及運動員移動的軀體信息是專家網球選手關注的重點區域。ERP結果顯示，各組均出現顯著的NoGo-N2效應且組間無差異，表明選手在對刺激任務的監控過程中均投入了較多的認知資源，但由于專家選手在視覺搜索過程中對重點信息的精細加工，減少了信息加工的總量和內部反應延遲，因此判斷速度快、準確率高。可見，在判斷技術環節，網球選手高效經濟的視覺搜索策略，是影響選手判斷技術動作準確性的最關鍵因素。

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VisualInformationProcessingStrategiesofTennisSmashTechniqueAnticipation

ZHANG Yi1，ZHOU Chenglin2
（1.Dept.of PE，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing 210094，China；2.Shanghai University of Sport，Shanghai 200438，China）

Using Ocular Movement Recording methods，Event-Related Potential Technology and the Go/Nogo paradigm，43 different levels of tennis players as research object，their behavior characteristics and the ERP components were recorded.The results showed that the main AOI were racquet and trunk.The Nogo-N2 effects were related to response inhibition processes，but there were no significant differences between groups.The findings indicated that the expert performance is caused by their visual search pattern together with inhibitory control ability.But the fine processing of the visual search strategy of key informa?tion，to reduce the amount of information processing in the process of the prediction and internal response delay，is a key factor influencing the accuracy of the judgment technique action.

tennis player；smash；visual search；Go/Nogo；inhibition control

G 804.8

A

：1005-0000（2014）06-467-06

10.13297/j.cnki.issn1005-0000.2014.06.002

2014-06-01；

2014-10-26；錄用日期：2014-10-27

國家自然科學基金項目（項目編號：31171004）

張怡（1981-），女，河北行唐人，博士，講師，研究方向為運動認知心理學；通信作者：周成林（1960-），男，遼寧沈陽人，教授，博士，研究方向為運動認知理論與應用。

1.南京理工大學體育部，江蘇南京210094；2.上海體育學院，上海200438。