專家運動員的視覺搜索特征：基于眼動研究的Meta分析

孫文芳，王馨悅，王長生，趙 明，王 斌

視覺搜索是指，個體在某一背景中捕獲目標信息的過程[1]。近來年，為了更好地了解專家運動員在視覺搜索上的優勢，運動員的視覺搜索特征得到大量研究者關注[2-7]。運動員視覺搜索通常采用眼動技術來評價，常用的眼動指標包括注視次數、注視時間和注視位置等。已有研究表明，專家運動員的視覺搜索特征與普通運動員存在顯著性差異[8-13]，主要表現為專家運動員使用了較少的注視次數和較長的注視時間等[14-18]。然而，也有一些研究結果與之相矛盾。李安民[19]、王文靜[20]、解繽[21]等，通過對不同水平乒乓球、網球、羽毛球運動員的視覺搜索特征研究發現，專家運動員的注視次數多于新手組，注視持續時間短于新手組。同樣以乒乓球運動員、羽毛球運動員為研究對象，王麗巖[22]、王洪彪[23]等的研究結果顯示，專家運動員的注視次數少，注視時間短。專家運動員的視覺搜索究竟有何特征？目前還未有研究進行整合。研究結果的分歧，在某種程度上限制了運動員知覺認知專長理論與實踐的發展，這些不一致的研究結果亟需整合。本文通過對專家運動員的視覺搜索特征的元分析，厘清現有文獻在研究結論上的分歧，以期為運動員視覺搜索特征的研究提供新的思路和方向。根據已有理論假設，注視次數反映了信息加工效率，信息加工效率越高，注視次數越少；注視持續時間反映了信息加工的程度，注視時間越長，信息加工程度越深[1]?；谠摾碚撆c已有研究文獻，文章提出研究假設1：專家運動員的注視次數顯著少于非專家運動員，注視時間顯著多于非專家運動員。

專家運動員的視覺搜索特征也可能會受到運動項目、試驗材料和研究工具的影響。根據D.T.Y.MANN[24]的分類，運動項目可分為阻截類項目、策略類項目和其他類項目。不同運動類型的專家運動員的視覺搜索特征可能存在差異，D.T.Y.MANN[24]通過分析專家-新手運動員的視覺搜索特征發現，運動類型顯著調節著專家運動員的注視次數和注視時間。試驗材料也可能會影響專家運動員的視覺搜索特征，王麗巖[22]通過比較不同試驗材料對乒乓球運動員視覺搜索特征的影響發現，運動員在觀看動態材料時注視次數較少，觀看靜態材料時注視次數較多，注視次數的不同可能與試驗材料的形式有關。崔運坤等[25]通過一項元分析研究發現，注視次數和注視時間在不同刺激材料上存在差異，與動態刺激和現場刺激相比，專家運動員在觀看靜態視頻材料時表現出了更少的注視次數，這一點與王麗巖的研究結果相矛盾。研究工具也可能對運動員的視覺搜索特征有影響。早期運動員眼動的研究多是運用頭戴式固定眼動儀，如G.J.P.SAVELSBERGH等[17]采用固定式眼動儀，通過研究足球專家運動員的視覺搜索特征發現，專家運動員表現出了更少的注視次數和更多的注視時間。隨著攝像技術，紅外技術和微電子技術的發展，高精度便攜式眼動儀開始用于運動員的眼動研究，如A.ROCA等[26]使用便攜式眼動儀，研究了足球專家運動員的視覺搜索特征，研究結果顯示，專家運動員的注視次數多，注視時間短，這與早期采用固定式眼動儀研究的結果相矛盾?；谏鲜鑫墨I綜述，文章提出研究假設2：專家運動員的注視次數和注視時間可能會受到運動項目、試驗材料和研究工具調節變量的影響。

1 研究對象與方法

1.1 文獻檢索

采用中英文檢索方式進行檢索，中文文獻的檢索范圍包括CNKI中國學術期刊網絡出版總庫、CNKI中國期刊優秀博碩論文全文數據庫、CNKI中國重要會議論文數據庫和萬方數據庫，檢索時間跨度為建庫—2018年3月，以“運動員”“視覺搜索”“眼動”“注視”為主題詞進行聯合檢索。在中國期刊網絡數據庫中，采用高級檢索，分別以“眼動”并含“運動員”，“視覺搜索”并含“運動員”，“注視”并含“運動員”為主題詞進行檢索。英文文獻的檢索范圍包括Sport Discus、Psycho Articles、PsyINFO數據庫。以“athlete”“visual search”“visual fixations”“eye movement”為主題詞進行聯合檢索。對中英文文獻的參考文獻進行手工檢索，并利用百度學術進行文獻補查。

1.2 文獻納入與排除標準

1.2.1 納入標準 本研究按照以下標準篩選文獻：（1）必須是實證研究，研究對象為運動員；（2）研究中包括專家組和對照組，專家組包括健將級運動員、一級運動員和二級運動員，對照組包括新手運動員及非運動員（包括體育專項學生、體育選項班學生、普通大學生）；（3）因變量包括注視次數、注視時間指標中的任何一個或全部。（4）試驗數據完整，文章詳細報告了被試的樣本量，以及注視時間和注視次數的平均值和標準差。

1.2.2 排除標準 不符合納入標準的文獻：（1）綜述類或非實證類文獻；（2）沒有全文的文獻或無法下載到全文的文獻；（3）重復發表或基于同一批數據發表的文獻；（4）試驗結果不完整，試驗組和對照組測試數據缺失的文獻（如平均值、標準差信息缺失等）。具體文獻篩選流程見圖1。

圖1 文獻篩選流程圖Figure1 Flow Chart of Literature Screening

1.3 文獻編碼

根據納入研究分析，對運動員的視覺搜索特征進行調節變量編碼，調節變量如下。（1）運動項目：參考D.T.Y.MANN[24]的分類標準將運動項目分為阻截類、策略類和其他類項目。阻截類項目是指，任何要求運動員身體或器械與環境中的目標相協調的運動項目[27]，如乒乓球、羽毛球、網球等；策略類項目通常是指團隊項目，在進攻或防守時會形成戰術陣型，強調注意力的分配，如足球、籃球等；其他類項目是指，一些封閉式、自我節奏和目標類項目，如體操、射擊、臺球等。（2）研究工具：固定式眼動儀和便攜式眼動儀。（3）試驗材料：靜態刺激材料（圖像）、動態刺激材料（視頻）和真實刺激材料（真實運動情景）。由于不同的文獻有不同的研究目的和方法，因此，注視次數和注視時間是分開編碼。一篇文獻中有多個條件時，統計為多個效應量。為了防止部分文獻權重過大，導致結果偏差，本研究把調節變量一致的試驗結果進行合并，將合并效應量作為納入元分析的最終效應量。

1.4 統計方法

（1）效應量的計算：元分析的基本單位是效應量。由于納入的文獻報告了專家運動員在注視時間、注視次數的平均得分，并與對照組的相應得分進行了比較，因此本研究以Cohen's d值作為效應量，計算公式為d=（m1-m2）/SD。式中，m1為試驗組的平均數，在本研究中指納入元分析的專家運動員的眼動指標得分均值；m2為對照組的平均數，在本研究中指非專家運動員的眼動指標得分均值；SD指兩相比較的專家運動員和非專家運動員的聯合標準差。參照Cohen的效應量大小評價標準：0.20為小效應量；0.50為中等效應量；0.80為高效應量。

（2）效應量的合并與統計檢驗：合并效應量（pooled effect size）是元分析的最終統計指標。合并之前，需要對各個研究的效應量進行異質性檢驗，本研究以Q、I2指標作為判斷各個效應量之間的異質性的依據。若異質性Q檢驗結果為P＞0.1，表明文獻間不存在異質性，可選擇固定效應模型；若Q檢驗結果為P＜0.1，表明文獻間存在異質性，可選擇隨機效應模型。I2值越大，表示異質性越大。在Cochrane系統評價中，根據I2值將異質性分為4個程度：0～40%，輕度異質性；40%～60%中度異質性；50%～90%，較大異質性；75%～100%，很大異質性[28]。如果I2＜50%，則選用固定效應模型；如果I2＞50%，則選用隨機效應模型。

（3）數據處理：所有數據的處理通過CMA 2.0（comprehensive meta-analysis V2.0）、Excel 2003完成。利用Excel進行數據錄入，包括各個研究的樣本量、均值、標準差和發表年限等。利用CMA軟件完成元分析計算。通過異質性檢驗來選擇元分析模型，通過漏斗圖與Egger's檢驗來估量發表偏倚；通過亞組分析檢驗調節變量對效應值的影響。

2結果

2.1 文獻納入基本情況

通過文獻檢索初步獲得685篇相關文獻，通過閱讀摘要與全文，去除不符合納入標準的，最終有39篇納入元分析。其中，中文文獻28篇，外文文獻11篇。39項研究共產生了73個效應量，其中，注視次數生成33效應量，注視時間生成40個效應量，共包括1 066名被試，文獻發表時間跨度為2001—2017年。納入元分析的39篇文獻具體編碼結果見表1。

表1 元分析文獻編碼結果Table1 Literature Coding Results of Meta-analysis

續表1

2.2 異質性檢驗

異質性檢驗是測量效應值之間的同質化水平。若各效應值之間的異質性較小，可采用固定效應模型進行分析；若各效應值之間異質性較大，則采用隨機效應模型[50]。針對注視次數、注視時間這2個結果變量進行了異質性檢驗。注視次數和注視時間的Q檢驗都是顯著差異（注視次數Q值=457.295，P＜0.001；注視時間Q值=318.143，P＜0.001），說明各個研究之間存在異質性，所以本文采用隨機效應模型。此外，本研究的注視次數和注視時間的I2分別是93%和87.75%，表明在注視次數和注視時間上，由效應量的真實差異造成的變異占總變異的分別是93%和87.75%。較高的異質性表明，可能會有調節變量對效應量產生重要的潛在調節作用，所以需要進一步對調節變量進行檢驗（見表2）。

表2 效應量的異質性檢驗Table2 Heterogeneity Test of Effect Size

2.3 發表偏倚檢驗

Meta分析結論的可信與否還取決于是否存在發表偏倚。漏斗圖是一種定性測量發表偏倚的常用方法。漏斗圖基于的假設是，效應量的精度隨著樣本量的增加而增加。因此，樣本量小的，研究精度就低，分布在漏斗圖的底部，且分散；樣本量大，精度就高，分布在漏斗圖頂部，且集中。如果沒有偏倚存在，散點形成一個對稱的導致漏斗形。通過漏斗圖檢查可以看出，注視次數和注視時間都大多集中在漏斗頂端，且均勻地分布在中線兩側，說明不存在發表偏差（見圖2、圖3）。漏斗圖是一種主觀定性檢驗方法，所以還需要使用Egger線性回歸進一步檢驗發表偏差。Egger線性回歸是一種簡便的使用線性回歸檢驗漏斗圖的對稱性的定量方法，可以彌補漏斗法的不足[51]。Egger回歸法以標準化的效應量為應變量y，以效應估計量的精確性為自變量X，建立線性回歸方程，回歸方程截距（Egger's intercept）越接近于0，則表明存在發表偏差的可能性越小。本研究中的Egger's檢驗顯示，注視次數和注視時間的P值均不顯著（P＞0.01），說明存在發表偏差的可能性較?。ㄒ姳?）。

圖2 注視次數的研究的漏斗圖Figure 2 Funnel Plot of the Study of the Fixation Number

圖3 注視時間的研究的漏斗圖Figure3 Funnel Plot of the Study of the Fixation Durations

表3 Egger線性回歸檢驗結果Table3 Egger Linear Regression Test Results

2.4 主效應檢驗

采用隨機效應模型，通過對專家運動員和非專家運動員的注視次數和注視時間進行分析，注視次數和注視時間的效應量d分別是-0.849和-0.242（見表4）。根據J.COHEN[52]對效應量大小的界定（0.2為小效應，0.5為中效應，0.8為大效應），注視次數為大效應量，注視時間則是小效應量。而且，注視次數雙側檢驗P＜0.01，說明專家運動員的注視次數顯著少于非專家運動員；注視時間的效應量不顯著，說明專家運動員與非專家運動員的注視時間無顯著差異。研究假設1部分獲得支持。

表4 注視次數和注視時間的主效應檢驗Table4 Main Effect Test of Fixation Number and Fixation Durations

2.5 調節效應檢驗

異質性檢驗結果表明（見表2），可能會有調節變量對運動員的視覺搜索特征產生影響。本研究就運動項目、研究工具、試驗材料3種變量是否對注視次數和注視時間起到調節作用開展一系列類分析。

在注視次數上，運動項目對注視次數呈顯著調節作用（P=0.000＜0.001）。阻截類項目組（d=-1.151）和其他類項目組（d=-1.750）的效應量大于策略類組（d=-0.593），阻截類組和其他類組的效應量顯著（P＜0.05），說明阻截類項目和其他類項目專家運動員的注視次數顯著少于非專家運動員。試驗材料對注視次數的調節效應量顯著（P=0.009＜0.01），圖片的效應量為大效應量（d=-1.494），且顯著（P＜0.01），說明在以圖片作為試驗材料的研究中，專家運動員的注視次數顯著少于非專家運動員。研究工具對注視次數的調節效應顯著（P=0.010＜0.05），固定式眼動儀的效應量為中等效應量（d=-0.636），且顯著（P＜0.05），說明在使用固定式眼動儀的研究中，專家運動員的注視次數顯著少于非專家運動員（見表5）。

表5 注視次數的調節效應檢驗Table5 Adjustment effect test of fixation number

在注視時間上，運動項目、研究工具和試驗材料形式都未呈現顯著的調節效應（P＞0.05），研究假設2部分獲得支持（見表6）。

表6 注視時間的調節效應檢驗Table 6 Adjustment effect test of fixation durations

3討論

3.1 專家運動員的視覺搜索特征

相關研究顯示，專家運動員的視覺搜索特征與非專家運動員存在顯著性差異[8，10-11]，確定專家與非專家運動員在視覺搜索上究竟有何差異是重要的。本研究運用元分析的方法，對近年來有關運動員視覺搜索特征的研究進行了量化綜述，研究結果顯示，專家運動員的注視次數顯著少于非專家運動員，兩者在注視時間上沒有差別，研究假設1部分得到了支持。

3.1.1 專家運動員的注視次數顯著少于非專家運動員 元分析結果顯示，注視次數為大效應（-0.849，P＜0.01），說明專家運動員與非專家運動員的注視次數存在顯著性差異，專家運動員使用了較少的注視次數。該研究結果與已有研究結論[30，38，43]一致。注視次數反映了運動員對任務的熟練程度，完成任務的策略，以及完成任務的難易程度[34]。注視次數越少，表明運動員提取信息的效率越高[38]。專家運動員的注視次數顯著少于非專家運動員，說明專家運動員具有更高的視覺搜索效率。有研究顯示，運動員的運動等級越高，注視次數越少。張鐵民[30]通過研究不同水平排球運動員的視覺搜索特征發現，有經驗的運動員采用了較少的注視次數，隨著運動等級的提高，運動員的注視次數顯著減少（P＜0.05）。肖坤鵬[1]通過比較不同水平排球運動員的視覺搜索特征也發現，在接發球過程的預期階段，健將級運動員的注視次數明顯比一級、二級運動員少。專家運動員的注視次數較少可能與專家運動員在長期訓練和比賽中形成的知覺認知優勢有關[53-54]，這些知覺優勢可以有效引導運動員進行視覺搜索，何時看與看哪里是專家運動員的一個主要特征。運動中，常常會有大量的信息進入視覺范圍，專家運動員通常能夠關注運動場景中最為關鍵的信息區域，所以使用了較少的注視次數[55]。如S.PARK等[16]發現，在排球扣球階段，專家運動員主要注視扣球手的胳膊，而新手運動員注視了不同的區域，包括胳膊、頭部和其他位置，專家運動員表現出了更少的注視次數。因此研究認為，注視次數可以作為區分專家與非專家運動員的重要指標。該研究結果對于解決已有研究中專家運動員視覺搜索特點的爭議，具有重要的價值和理論意義。

3.1.2 專家運動員的注視時間與非專家運動員無顯著差異

本研究中，注視時間為小效應（-0.241，P＞0.05），說明專家運動員與非專家運動員在注視時間上無顯著差異，該研究結果不支持專家運動員注視時間長的假設。根據已有研究理論[1]，注視持續時間反映了信息加工的程度，注視時間越長，信息加工程度越深，因此專家運動員比非專家運動員有更長的注視時間。如王恒[30]、張鐵民[33]等的研究結果均顯示，專家運動員的注視時間顯著長于非專家運動員，然而，這一研究理論并不總是得到支持。李安民[19]、解繽[21]等通過比較不同水平運動員的注視時間發現，專家運動員的注視時間顯著短于新手（P＜0.05），研究結論認為，專家運動員的注視時間少于非專家運動員，說明專家運動員能夠在較短的時間內搜索到有效線索，專家運動員在視覺搜索的首個注視點時就已經集中在有效的信息區域，而非專家運動員通常需要較長的注視時間才能找到有效線索，注視時間較短體現出了專家運動員的視覺搜索優勢。納入元分析的文獻分歧較大，可能是導致研究結果無顯著差異的主要原因。元分析的客觀結果也恰好說明注視時間還不能作為區分專家運動員和非專家運動員的有效指標。此外，樣本數量也可能會限制我們對專家運動員視覺搜索特征的理解，從本研究納入的文獻來看（k=40），我國學者對運動員視覺搜索特征的實證研究還相對較少，有關專家運動員與非專家運動員在注視時間上的差異，有待學者進一步求證與探索。鑒于已有研究中，有關專家運動員注視時間特點的研究分歧較大，后續的研究可結合項目特征和具體試驗情景探索專家運動員與非專家運動員在注視時間上的差異。

3.2 影響專家運動員視覺搜索的因素

調節作用的檢驗結果表明，運動項目、試驗材料、研究工具對注視次數均有調節作用，對注視時間未發現調節效應，研究假設2部分得到了支持。

3.2.1 運動項目對注視次數的調節效應 元分析結果發現，阻截類和其他類項目的效應量為大效應（P＜0.05），策略類項目的效應量為中效應（P＞0.05），說明阻截類項目和其他類項目專家運動員的注視次數顯著少于非專家運動員，策略類項目專家運動員的注視次數和非專家運動員無顯著差異。該研究結果與之前的元分析結果相近[25]。顯然，阻截類項目專家運動員的注視次數顯著更少與這一類項目的時間限制有關。從項目特征來看，阻截類項目多屬于快速反應類項目（如乒乓球、網球等），該類項目都具有高度的時間限制，需要運動員在極短的時間內做出動作反應，也因此對運動員的視覺搜索效率提出了更高要求。如網球運動中，從對手的發球到運動員擊球，中間的時間可能不會超過300 ms[56]，在高度的時間限制下，專家運動員可能通過更少的注視次數搜索有效信息，也正是在這種高壓環境下，專家運動員與非專家運動員的注視次數表現出了更大的差異。專家運動員的注視次數越少，說明專家運動員的視覺搜索效率越高。主要是因為，專家運動員經過在該領域多年的經驗積累，能夠利用一些知覺認知優勢（如模式識別、情景概率等）有效引導視覺搜索，具體表現為能夠關注關鍵的信息部位，使用較少的注視次數，而新手運動員不具備這種知覺認知優勢，從而不能有效搜索信息，所以表現出了較多的注視次數。此外，在本研究中，其他類項目的效應量為大效應量，且顯著（P＜0.01），說明其他類項目專家運動員的注視次數顯著少于非專家運動員，但由于元分析納入的其他類項目樣本量較少，該結論的普適性需要進一步檢驗。

3.2.2 試驗材料對注視次數的調節效應 試驗材料對專家運動員的視覺搜索特征有影響。元分析結果顯示，視頻和真實情景的效應量不顯著（P＞0.05），圖片的效應量顯著（P＜0.01），說明在以圖片作為試驗材料的研究中，專家運動員比非專家運動員表現出了更少的注視次數。該研究結果與崔運坤[25，57]、D.T.Y.MANN[24]等的研究結果一致，與王麗巖[22]等人研究結果相矛盾。崔運坤通過對專家-新手研究范式的元分析發現，注視次數的效應量依次表現為靜態刺激材料＞動態刺激材料＞現場刺激材料，呈現的刺激材料生態學效度越低，專家比新手的注視次數越少，表明在低生態效度刺激材料下，專家采取了較少的注視次數。王麗巖以乒乓球運動員為研究對象，通過探討靜態刺激材料和動態刺激材料對運動員視覺搜索特征的影響發現，運動員在觀看動態材料時的注視次數與觀看靜態材料時的注視次數存在差異，表現為運動員在觀看動態材料時注視次數較少，觀看靜態材料時注視次數較多。本研究結果支持了崔運坤等的研究。本研究認為，對于經驗豐富的專家運動員來講，盡管二維的靜態刺激材料呈現的信息有限，但是，專家運動員可能會更好地利用已有知識經驗來引導視覺搜索，所以表現出了較少注視次數，而新手運動員不具備這些認知經驗，在圖片材料呈現信息有限的條件下，只能通過使用較多的注視次數來獲取信息，因此表現為刺激材料呈現的信息越少，新手運動員的注視次數越多。

3.2.3 研究工具對注視次數的調節效應 研究工具也會影響專家運動員視覺搜索特征。本研究中，固定式眼動儀的效應量顯著（P＜0.01），便攜式眼動儀的效應量不顯著（P＞0.05），說明在使用固定式眼動儀進行的研究中，專家運動員的注視次數比非專家運動員更少。該研究結果與已有理論假設相矛盾，已有理論假設[58]認為，試驗環境越逼真，試驗工具的生態學效度越高，越能體現出專家優勢。但在本研究中，便攜式眼動儀的效應量并不顯著。可能是因為，本研究中便攜式眼動儀的樣本量較少，導致統計效應偏弱；隨著研究工具生態學效度的提高，非專家運動員的視覺搜索能力也得到相應的提高，致使研究結果差異不夠顯著。后續研究可進一步探討不同研究工具對運動員視覺搜索特征的影響。此外，該研究結果也進一步說明，固定式眼動儀可以很好地區分專家運動員與非專家運動員的視覺搜索特征。

4 總結與展望

本研究運用元分析的方法，探討了專家運動員的視覺搜索特征，對于了解專家運動員的視覺搜索優勢，解決已有研究的分歧具有重要意義。元分析的結果表明，專家運動員與非專家運動員的視覺搜索特征存在顯著性差異，其差異主要表現在注視次數上，與非專家運動員相比，專家運動員使用了較少的注視次數，注視時間無顯著差異。注視次數可以作為區分專家運動員與非專家運動員的重要指標。運動項目、研究工具、試驗材料形式對專家運動員的視覺搜索均有調節作用。未來在進行試驗時，應考慮研究項目、研究工具和試驗材料的調節作用。另外，由于本研究受自身技術的限制，可能會存在一些局限性，如樣本的選取未納入非中英文的研究，部分早期的英文文獻由于無法下載到全文未能納入到元分析，結果變量的選取較少等。結合已有文獻，未來研究可以考慮從以下幾個方面進行改善：（1）選取不同的眼動指標作為結果變量，進一步探索專家運動員的視覺搜索特征；（2）以某個具體項目或運動類型為研究對象，探索同一項目類型專家運動員的視覺搜索特征；（3）尋找可能影響專家運動員視覺搜索特征的其他調節因素；（4）進一步納入非中英文以及未發表的研究文獻。