主題與類屬關系的距離對分類和屬性推理過程的影響：來自ERP 的證據 *

劉芳芳 姜英杰

(東北師范大學心理學院，長春 130024)

1 引言

類別屬性歸納是一種復雜的高級認知加工，在人類生活中普遍存在。它能夠基于有限信息產生新的知識，并將其擴展到新的情境中。這種信息獲取能力，能有效提高人類學習效率（Fisher,Godwin, Matlen, & Unger, 2015; Sloutsky, Deng, Fisher,& Kloos, 2015）。例如，當你不知道關于羚羊的生理知識時，如果了解到熊貓大腦中有一種特定的元素，可能會預測另一只羚羊也有這種元素，而不會去預測衣服有這種元素（Sloutsky & Fisher,2004）。從知道熊貓大腦中含有某種元素，到將這種屬性推論到其他羚羊身上，乃至其他動物。這種對類別屬性歸納的應用，既可以在已知信息的基礎上獲得新信息，還能夠降低記憶負荷量。

以往研究探討了類屬關系在類別屬性歸納中的神經機制（Babcock & Vallesi, 2015; Liang, Zhong,Lu, & Liu, 2010; Long et al., 2015）。比如，Liang 等（2010）以句子為實驗材料，比較了一致性（前提與結論項目屬于類屬關系）和不一致性任務（前提與結論項目無關）的時間特征。結果發現，不一致性任務比一致性任務誘發更大的LNC 成分（350～650 ms），這可能與語義信息整合有關；同樣，Long 等（2015）通過比較可接受歸納、無關類別和無關屬性三種條件在歸納推理中的時間特征，結果發現無關類別比可接受歸納誘發了更大的N400，說明了語義類別的沖突。

除了類屬關系外，主題關系對類別屬性歸納也具有重要的影響。Lin 和Murphy（2001）比較了類屬關系與主題關系在概念發展上的行為差異，結果發現，大多數人會采用主題關系而不是類屬關系來進行類別屬性歸納。這說明，主題關系對類別建構、類別屬性歸納等具有重要的影響。一些研究者還比較了類屬和主題關系在腦區定位和時間特征上的差異。在腦區定位方面，Kalénine 和Buxbaum（2016）發現類屬關系在雙側的視覺區域被激活，而主題關系主要在雙側的顳頂交界處，包括兩側頂下小葉（inferior parietal lobules, IPL）和顳葉中回（middle temporal gyri, MTG）。他們認為，類屬關系主要依賴知覺以及檢索語義類別知識上的加工，而主題關系依賴事件或動作加工，更多涉及關系聯結上的加工。在時間特征方面，Liu，Han，Zhang 和Li（2019）比較了類屬和主題關系在類別屬性歸納中的神經機制，結果發現，主題關系比類屬關系誘發更大的N400，說明N400與歸納推理的語義整合加工相關。然而，在Liu 等（2019）、Liang 等（2010）與Long 等（2015）的研究中，結論句子包含了結論類別和結論屬性，導致無法確定類別屬性歸納之間的ERP 成分差異是由結論類別引起的，還是由結論屬性引起的。

為了進一步了解類別屬性歸納中分類過程和屬性推理過程的神經機制，李婧、陳安濤、陳杰和龍長權（2016）在Long 等（2015）的研究基礎上，通過分開呈現結論類別和結論屬性，探索了歸納推理中的分類過程和屬性推理過程。結果發現，結論類別呈現階段，無關的結論類別比相關的結論類別誘發更大的N400，說明N400 與語義分類過程密切相關；結論屬性呈現階段，不一致屬性比一致屬性誘發了更大的N2，反映了屬性知覺上的失匹配或規則違背。

李婧等（2016）的研究在一定程度上分離了類屬關系在分類和屬性推理過程中的差異。而主題關系和類屬關系的距離在分類和屬性推理過程的神經機制仍不清楚。由此，本研究采用Liu 等（2019）的四種條件，分別探討兩種關系的距離在類別和屬性推理過程中的差異。以往研究提出，N400 與歸納推理的語義信息整合相關（李婧等，2016; Liu et al., 2019; Long et al., 2015）。本研究認為遠距離會比近距離誘發更大的N400，即遠距離需要耗費更多的認知資源來整合語義信息（Kmiecik& Morrison, 2013）。同樣，晚期負成分（late negative component, LNC）與語義條件的邏輯錯誤（Bonnefond & van der Henst, 2013）、形成假設和驗證假設相關（Liang et al., 2010）。Liang 等（2010）與Long 等（2015）均發現無關類別比相關類別誘發更大的LNC。因此，本研究認為遠距離相比近距離會誘發更大的LNC 成分。

最后，N1 通常與選擇性注意、知覺加工等相關（Lei et al., 2010）。Lei 等的研究結果顯示，非典型性比典型性誘發更大的N1 成分。這表明非典型性需要更多的認知資源，而典型性項目與原型相匹配，從而更容易被選擇性地觀察。而在本研究中，前提屬性與結論屬性一致，被試主要對前提與結論屬性進行假設驗證和做出反應。大量研究證明，類屬關系比主題關系耗費更多的認知資源（Estes, Gibbert, Guest, & Mazursky, 2012; Kalénine et al., 2009; Lewis, Poeppel, & Murphy, 2015; Sachs,Weis, Krings, Huber, & Kircher, 2008; Schwartz et al.,2011），而主題關系更多涉及自動化加工（Sachs et al., 2008; Schwartz et al., 2011）。同樣，近距離與遠距離在認知資源上也不同。因此，關系類型及其距離在知覺或注意加工上可能具有顯著差異。

2 研究方法

2.1 被試

26 名健康的大學生（男生、女生均為13 人，平均年齡20.25±1.87 歲，年齡范圍18～24 歲）參加正式實驗。其中，腦電數據分析中，有8 名被試由于濾波、肌肉電位等被刪除，最終采用18 名被試的腦電數據。所有被試身心健康，右利手，視力正?；虺C正視力正常，無神經系統或精神疾病史。被試都簽署了知情同意書，之前未參加過類似實驗，在實驗后獲得適量報酬。

2.2 實驗材料與程序

實驗材料為名詞詞語。在實驗前，64 名大學生對詞語的關系類型進行判斷并對其關系強度進行8 點量表評分（0 表示完全無關，4 表示中等相關，7 表示非常相關），平均分未達到顯著差異的詞對被剔除（p＞0.05）。

與Liu 等（2019）的實驗類似，在實驗前告知被試，采用空格聯結類別與屬性，類別為詞對，屬性為字母加數字，表示類別具有某種屬性（如表1 所示）。比如，“錘子X1”表示錘子具有某種屬性X1。前提階段，類別和屬性同時呈現；結論階段，分開呈現類別和屬性。前提類別與結論類別具有四種條件，分別為主題近、主題遠、類屬近和類屬遠。要求被試在看到結論屬性時，根據前提來推斷結論屬性成立的可能性大小。

表 1 不同條件下的實驗任務

正式實驗總共完成512 個trials，分為四種條件（近類屬、遠類屬、近主題、遠主題）。每種條件包含64 個詞對，每個詞對重復兩次，每種條件共128 個trials（Roberson, Chen, Liang, Lei, & Li,2014a）。程序主要在E-prime 2.0 軟件上偽隨機呈現，在每次試驗開始時，黑色屏幕中間會呈現一個注視點“+”（5 0 0 m s）；接著呈現前提句（1000 ms）；隨機空屏（800～1200 ms）之后呈現結論類別（500 ms），此時被試無需做按鍵反應；接下來呈現隨機空屏（800～1200 ms），最后呈現結論屬性（2000 ms），并要求被試基于前提判斷結論屬性成立的可能性大還是可能性小。一半被試左手食指按“F”鍵為可能性大，右手食指按“J”鍵為可能性小，另一半被試反之。25 個練習trials 與正式實驗程序一樣，且正式實驗不包含練習trials。

2.3 記錄與分析

用Eemagine 記錄腦電，被試佩帶Eego?mylab 64 導聯電極帽，電極以國際10～20 系統為基礎放置。在線記錄腦電時，以左、右雙側乳突連線作為參考電極。所有極間電阻小于10 k?。模擬濾波帶通為0.05～100 Hz，離線分析采樣頻率為500 Hz。用Brain Vision Analyzer 2.1 對數據進行離線分析。離線分析時重新轉換成雙側乳突連線為參考，采用30 Hz（24 dB/oct）低通濾波。采用ICA 剔除眼電、肌電等偽跡。將不同條件下被試結論類別和結論屬性階段的trials 誘發的ERP 成分分別進行疊加平均，每種條件每個被試至少有40 次。分析時段為刺激呈現前200 ms（作為基線）至呈現后800 ms。所有導聯電壓的幅值超過±80μV 視為偽跡即被自動刪除。對4 種類型條件下產生的反應時進行了兩因素重復測量的方差分析。根據總平均波形和前人研究（Chen, Liang, Lei, & Li, 2015; Li, Luo,Cao, & Li, 2009; Long et al., 2015），主要分析結論類別階段：N400 成分（370～500 ms）、LNC 成分（5 7 0 ～7 0 0 m s）和結論屬性階段N 1 成分（50～120 ms）的15 個腦極點，每個成分的平均波幅采用2（關系類型：主題關系、類屬關系）×2（距離：遠距離、近距離）×3（偏側化：左、中、右）×5（腦區條件：前部：F3、Fz、F4；前中部：FC3、FCz、FC4；中部：C3、Cz、C4；中后部：CP3、CPz、CP4；后部：P3、Pz、P4）四因素重復測量方差分析（Chen et al., 2014b）。統計結果采用Greenhouse-Geisser 校正，用Bonferroni 法進行多重比較（Liang et al., 2010; Long et al., 2015）。

3 研究結果

3.1 行為結果

4 種條件下的反應時分別為：主題近（M=436.40±150.70）、主題遠（M=452.17±158.54）、類屬近（M=441.00±155.45）、類屬遠（M=461.17±152.76）。對行為數據進行的兩因素重復測量方差分析發現：距離條件的主效應顯著[F(1, 27)=5.70,p=0.024, η=0.17]。進一步分析表明，遠距離的反應時顯著長于近距離的反應時；而關系類型的主效應不顯著（p=0.327）；關系類型與距離條件的交互作用不顯著[F(1, 27)=0.12, p=0.737, η=0.004]。

3.2 ERP 結果

3.2.1 類別呈現階段ERP 結果

圖1 顯示了結論類別呈現階段，不同關系類型和距離條件的平均波幅、N400 與LNC 的差異波（遠距離-近距離）及地形圖。對N400 平均波幅的統計分析顯示，距離條件與偏側化的交互作用顯著[F(2, 34)=3.88, p=0.030, η=0.19]。進一步簡單效應分析發現，遠距離比近距離誘發更大的N400成分（p左=0.025, p中=0.033）。進一步分析顯示，FC3、FCz、Cz、C4 和CP3 腦極點上，遠距離比近距離誘發了更大的N400 成分（ps＜0.05）。此外，距離的主效應顯著[F(1, 17)=5.18, p=0.036,η=0.23]。進一步分析顯示，遠距離比近距離誘發更大的N400 成分。

圖 1 結論類別呈現階段，不同關系類型和距離條件的平均波幅、差異波及地形圖

對LNC 平均波幅進行的統計分析發現，距離、偏側化與腦區間的交互作用顯著[F(8, 136)=2.84, p=0.006, η=0.14]。進一步分析顯示，在F3、Fz、F4、FC3、FCz、Cz、C4、CP3、CPz、P3 和P4 腦極點上，遠距離比近距離誘發更大的LNC 成分（ps＜0.05）。同時，距離主效應顯著[F(1, 17)=8.38, p=0.010, η=0.33]，即遠距離比近距離誘發更大的LNC 成分。

3.2.2 屬性呈現階段ERP 結果

圖2 顯示了結論屬性呈現階段，不同條件下的平均波幅、差異波（遠距離-近距離）及地形圖。對N1 平均波幅進行的統計分析發現，距離、偏側化與腦區交互作用顯著[F(8, 136)=3.80, p＜0.001,。進一步分析顯示，在F3、Fz、F4、FC3、FCz、FC4、Cz、CPz、CP3、P3、Pz 和P4 腦極點上，近距離比遠距離誘發更大的N1 成分（ps＜0.05）。

距離與腦區交互作用顯著[F(4, 68)=2.88,p=0.029, η=0.15]。進一步簡單效應分析顯示，近距離比遠距離誘發更大的N1 成分（p前部=0.022, p前中=0.001, p中部=0.046, p中后部=0.016, p后部=0.003）。距離與偏側化交互作用顯著[F(2, 34)=7.94, p=0.001,η=0.32]。簡單效應分析顯示，近距離比遠距離誘發更大的N1（p左=0.005, p中=0.003, p右=0.038）。距離的主效應有顯著差異[F(1, 17)=10.30, p=0.005,η=0.38]，即近距離比遠距離誘發更大的N1。

圖 2 結論屬性呈現階段，不同關系類型和距離條件的平均波幅、差異波及地形圖

關系類型主效應有顯著差異[F(1, 17)=4.83,p=0.042, η=0.22]，即主題關系比類屬關系誘發了更大的負波。進一步分析發現，C3，CP3，Cz 和Pz 腦極點上（ps＜0.05），主題關系比類屬關系誘發更大的N1。關系類型與距離的交互作用并沒有顯著差異[F(1, 17)=0.01, p=0.921, η=0.001]。

4 討論

本研究采用詞語型類別屬性歸納任務，通過分開呈現結論類別和結論屬性的方式，分別揭示主題與類屬關系的距離在分類與屬性過程中的ERP 特征。研究結果發現：（1）類別呈現階段，遠距離比近距離誘發更大的N400 和LNC 成分；（2）屬性呈現階段，主題關系比類屬關系誘發了更大的N1 成分，近距離比遠距離誘發更大的N1。

4.1 行為結果分析

行為結果發現，無論是主題關系還是類屬關系，遠距離反應時均顯著長于近距離反應時。這與前人研究結果一致（Liu et al., 2019），說明類別屬性歸納過程中遠距離比近距離需要耗費更多的認知資源。龍長權、李曉芳和雷怡（2017）也發現典型項目比非典型項目在信息加工過程中具有更多優勢。也就是說，近距離比遠距離在類別屬性歸納中更容易加工。

4.2 ERP 結果分析

4.2.1 結論類別呈現階段ERP 成分分析

在結論類別呈現階段，遠距離比近距離誘發了更大的N400 與LNC 成分。但是兩者的加工機制卻不一樣。N400 反映的是語義信息整合加工（Long et al., 2015; Wamain, Pluciennicka, & Kalénine,2015），而LNC 反映了被試對屬性形成假設并作出該類別是否具有某種屬性的判斷（Li et al., 2009）。

N400 通常與語義整合（Long et al., 2015;Wamain et al., 2015）、語義異常（Pijnacker, Geurts,van, Buitelaar, & Hagoort, 2011）有關。在結論類別階段，遠距離條件比近距離條件誘發了更大的N400 波幅，這與前人的研究結果一致（李婧等,2016; 龍長權等, 2017; Green, Kraemer, Fugelsang,Gray, & Dunbar, 2009; Liu et al., 2019; Rips, Shoben, &S m i t h, 1 9 7 3）。李婧等（2 0 1 6）和龍長權等（2017）的研究結果分別顯示了N400 與語義分類過程和語義整合的認知程度有關。本研究則在李婧等的研究范式基礎上，發現遠距離比近距離誘發更大的N400 成分，說明相比遠距離，被試更容易整合和推斷近距離的語義關系，反之亦然。Goel 和Dolan（2000）提出歸納推理非常依賴語義內容，且以往研究顯示N400 與語義推理有關，語義違背會誘發更大的N400。然而，在本研究中，主題關系與類屬關系并沒有顯著差異，說明從語義沖突角度來看，兩種關系類型的前提項目與結論項目是被試可接受的，沒有語義違背。同時，本實驗的類別階段與語義分類的ERP 研究的實驗過程類似，結果也與類別任務或啟動任務的研究結果類似。Chen 等（2014b）采用啟動任務，結果顯示無關比主題關系和類屬關系誘發更大的N400成分，而主題關系與類屬關系并沒有顯著差異。這與本研究的結果一致。

LNC 通常與屬性沖突推理加工（Long et al.,2015）、語義條件的邏輯錯誤（Bonnefond & van der Henst, 2013）、假設形成和假設檢驗過程有關（Liang et al., 2010）。Liang 等認為前部腦區的LNC 與N400 成分相似，常與視覺句子理解任務相關，而LPC 與P300 類似，主要反映工作記憶的刷新。本研究結果顯示遠距離在前部、中部、中后部以及后部腦區比近距離誘發更大的LNC 成分，說明與語義類別信息違背以及形成假設有關。也就是說，在N400 整合語義信息后，被試可能會形成一個預期或假設，不符合預期的條件會比符合預期的條件誘發更大的LNC，這與Liang 等的研究結果一致。通過句子歸納推理任務，發現不一致結論比一致結論誘發了更大的LNC，說明了語義信息整合的動態關系。同樣，Qiu, Li, Chen 和Zhang（2008）的研究結果也顯示困難類別任務比基線任務誘發更大的LNC 成分，這可能與大腦中的圖式投射到目標問題相關。同理，近距離與遠距離歸納的推理邏輯不同，因而被試的語義類別信息加工及預期也不一樣。

在前人研究中，除了LNC 和LPC 成分與推理相關外，SN（sustained negativity）成分也常用來解釋推理相關的信息整合過程（Cui, Liu, & Long,2018; Pijnacker et al., 2011）。Cui 等為了探索前提單調性效應，采用語義類別歸納任務，比較了單前提和雙前提之間的差異，結果發現，單前提比雙前提誘發了更大的SN 成分，說明與推理驅動的信息整合和解釋過程有關。SN 成分與N400 類似，但負偏向更持久，且沒有明顯的峰值，通常在前部腦區（Pijnacker et al., 2011），也與工作記憶負荷有關（van Berkum, Brown, Hagoort, &Zwitserlood, 2003）。本研究中，LNC 成分的負偏向波形具有明顯的峰值變化，并且在前部、中部、中后部以及后部腦區都有激活；同時結合Long 等（2015）、Liang 等（2010）的研究結果來看，語義類別屬性歸納的距離效應更多可能是誘發的LNC 成分。

4.2.2 結論屬性呈現階段ERP 成分分析

在結論屬性階段，近距離比遠距離在前、前中部腦區誘發更大的N1 成分；主題關系比類屬關系在中部腦區誘發更大的N1 成分。以往的研究中，N1 成分通常與選擇性注意、更高的警覺性和知覺加工相關（Liang et al., 2010）。結合行為數據結果，近距離比遠距離反應時更短，說明被試對近距離屬性加工更敏感。

N1 成分上，近距離比遠距離誘發更大的N1，這可能是被試類別屬性特征的知覺和自動化加工。Hoenig，Sim，Bochev，Herrnberger 和Kiefer（2008）比較了類別（自然、人工物品）和屬性（視覺、動作）之間的ERP 特征，結果發現，類別和屬性之間的交互作用出現在前中部腦區的N1 成分上，表明被試能夠直接對概念特征做出快速反應。同理，繼被試完成語義信息整合和形成假設之后，當呈現結論屬性，被試對于符合假設預期的近距離條件能快速做出反應，但對于不符合假設預期的遠距離，被試需要對所形成的屬性特征進行動態調整。同樣地，主題關系比類屬關系在中部腦區誘發更大的N1 成分。如上文所述，主題與類屬關系加工機制不同，在結論屬性呈現時，相比類屬關系，主題關系的屬性特征更容易讓被試做出快速反應。

最后，從腦定位角度來看，在歸納推理過程中分類與屬性推理過程的加工機制不同。在分類加工階段，主要是大腦的前中、中部腦區有差異；而屬性推理過程中，大腦活動的腦區擴大，除了前中、中部腦區，前部和中后腦區也有差異，說明了屬性推理過程需要更多更廣的認知加工，這與李婧等（2016）的研究結果一致。

5 結論

本研究比較了主題與類屬關系的距離在分類和屬性推理過程的神經機制，結果發現：在類別呈現階段，被試先進行了語義信息整合加工（N400），接著根據前提與結論形成假設（LNC）；而屬性呈現階段，被試對類別屬性特征進行知覺和自動化加工（N1）。這一結果證實了類別屬性歸納的距離效應，且這種距離效應在分類與屬性推理過程中具有不同的神經機制。