面孔熟悉過程中部件加工與整體加工的區域異步性和眼睛區域特異性*

王 哲 倪 昊 封 丹 嚴璘璘 孫宇浩

面孔熟悉過程中部件加工與整體加工的區域異步性和眼睛區域特異性*

王 哲 倪 昊 封 丹 嚴璘璘 孫宇浩

(浙江理工大學心理學系, 杭州 310018)

人們對熟悉面孔的識別績效顯著好于陌生面孔。然而, 對于熟悉度提升面孔識別績效背后的認知加工與信息整合機制, 我們仍然知之甚少。本研究招募了兩個班級的大學生(分別為相互接觸1個月和相互接觸13個月), 操縱被試第一注視點所落的區域(眼睛或嘴巴), 呈現完整面孔、區域部件(regional part, 眼睛或嘴巴)和區域外周(regional periphery, 完整面孔上, 遮擋眼睛或嘴巴后剩余的外周部分), 用延遲匹配任務測量兩組學生對同班同學面孔和陌生人面孔的識別績效。獲得四個發現：(1)接觸1個月的被試組表現出較弱的熟悉度效應, 接觸13個月的被試組表現出較強的熟悉度效應。(2)熟悉面孔的區域部件和區域外周的識別績效都高于陌生面孔。(3)在面孔熟悉度增加的過程中, 眼睛區域和嘴巴區域表現出區域異步性(regional asynchronization)。(4)眼睛區域在面孔識別中存在特殊的重要性。綜上, 實驗提示面孔熟悉是一個具有區域異步性的績效提升累積過程, 以眼睛區域為中心的面孔整體加工在面孔知覺與記憶表征的形成過程中起到關鍵作用。

熟悉面孔, 接觸時間, 眼睛區域, 整體加工, 部件加工

1 引言

人們識別熟悉面孔的績效大大高于識別陌生面孔的績效(Bruce, 1986; Burton et al., 1999; Klatzky & Forrest, 1984; Kramer, Manesi et al., 2018; Sandford & Bindemann, 2020; Visconti di Oleggio Castello et al., 2017)。例如, Klatzky和Forrest (1984)采用新舊面孔識別任務, 發現在學習階段既有熟悉面孔又有陌生面孔時, 在測試階段中熟悉面孔的識別績效顯著高于陌生面孔。Burton等人(1999)以視頻為學習材料, 采用新舊面孔識別任務, 發現事先熟悉(實驗前認識)學習面孔的被試識別面孔的績效顯著好于事先對學習面孔陌生的被試。Visconti di Oleggio Castello等人(2017)采用視覺搜索任務, 發現被試搜索熟悉面孔的正確率顯著高于陌生面孔, 且反應時更短。Kramer和Manesi (2018)等人采用卡片分類任務, 給被試同一熟悉面孔的多張照片或同一陌生面孔的多張照片, 要求被試對圖片按照身份進行分類, 發現對這些面孔身份熟悉的被試的分類正確率顯著高于對這些面孔身份陌生的被試。Sandford和Bindemann (2020)采用面孔變化探測任務, 發現熟悉面孔的變化比陌生面孔更容易被探測到。

上述對面孔熟悉度效應的實驗研究都使用陌生(unfamiliar)和熟悉(familiar)為二元對比。這種對比意味著一種高度簡化的假設：假設人腦對面孔的記憶表征有兩類狀態(一類是陌生, 一類是熟悉), 而“認識一個人”意味著把一張面孔從“陌生狀態”迅速切換到“熟悉狀態”。這個假設得到了生活中和實驗里一些現象的支持。在真實生活中的社交場景里, 人們常常會經歷一種“似乎迅速”的熟悉過程：原先是陌生人, 經過簡單的互相介紹之后, 人們就默認彼此已經處于“熟悉”的社交狀態之中。在實驗室研究里, 有研究發現被試在簡單地學習陌生面孔之后, 就能形成這些面孔的表征(Kikutani et al., 2008; Levin & Beale, 2000)。還有研究發現, 剛剛學習過的陌生面孔也能誘發N250(在呈現面孔刺激后300 ms內, 熟悉面孔比陌生面孔誘發的腦電波有更大的負性振幅)面孔熟悉效應(Andrews et al., 2017; Kaufmann et al., 2009; Tanaka et al., 2006; Zimmermann & Eimer, 2013)。這些現象提示, 面孔從陌生到熟悉的過程可以是快速且容易的, 甚至有可能只是在頭腦中的一個短短數秒的簡單切換而已。

然而, 在真實生活中, 我們還會有另一種感受, 那就是“一面之緣”遠不如“同窗三載”。這提示“人與人之間的熟悉”很可能會隨著相互接觸的次數(或時間)的增加變得更深入。例如, 有實驗發現, 人們識別自己“熟人面孔”的反應時相對較短, 而識別“名人面孔”的反應時相對較長(Sugiura et al., 2011)。而且, 伴隨著熟悉的深入, 頭腦中認知變化的發生與完成很可能不會在一兩次見面后就結束, 而是必須經過多次接觸(或較長時間)的過程。例如, Heisz和Shore (2008)進行了一個連續4天的實驗, 要求被試每天學習一些新面孔并復習已經學過的面孔, 以此考察接觸次數(或時間)的效應; 結果發現, 被試識別面孔的績效隨著學習次數(或時間)增加而提高, 這種提高表現出一種線性趨勢。進一步地, Baker等人(2017)讓兩組兒童分別觀看高變異性視頻(同一個人的發型、服裝和妝容發生了改變)和低變異性視頻(同一個人的發型、服裝和妝容未發生改變), 發現前者在后續任務中識別面孔的績效要顯著好于后者(兩組觀看視頻的總時長相同); 這說明所接觸面孔豐富的個人變異性(within-person variability)也是影響面孔識別的重要因素。最新的腦電生理證據發現SFE信號(Sustained Familiarity Effect; 反映ERP熟悉效應在N250時間窗口之后進一步增加的腦電信號, 在400到600 ms達到負振幅峰值)與人際熟悉程度密切相關, 它在人際接觸14個月后, 才會趨于平穩(Popova & Wiese, 2022)。綜合起來, 上述結果提示, 人們接觸同一張面孔的次數越多、變異性越豐富、時間越長, 識別績效就越好。這意味著面孔熟悉度的提升可能是一個漸次累積(accumulated)的過程。

在一張面孔從陌生到熟悉的過程中, 面孔認知機制發生了什么樣的變化？有研究者認為, 面孔整體加工水平的提高是其中的關鍵(Jackson & Raymond, 2008; Jansari et al., 2015; Megreya & Burton, 2006; Ramon, 2015;Towler et al., 2018)。例如, Megreya和Burton (2006) 采用面孔匹配任務, 發現正立熟悉面孔的任務績效與正立陌生面孔的任務績效無相關, 提示熟悉面孔與陌生面孔的認知加工機制有巨大差異; 然而, 一旦將面孔倒置(以此破壞面孔整體加工), 熟悉面孔的任務績效與陌生面孔的任務績效就出現了顯著的正相關, 提示熟悉面孔被破壞面孔整體加工之后, 其認知加工機制與陌生面孔有高度重疊的成分; 因此, 熟悉面孔和陌生面孔的認知加工機制的關鍵區別可能在于熟悉面孔整體加工較強而陌生面孔整體加工較弱。Ramon (2015)采用延遲匹配任務, 發現了相似的現象：被試在匹配特征垂直間距變化的熟悉面孔的時存在倒置效應, 而匹配特征垂直間距變化的陌生面孔時沒有倒置效應。Sandford和Bindemann (2020)采用面孔辨別任務, 發現被試對熟悉面孔的構型信息變化比陌生面孔更敏感。這些發現都提示熟悉面孔的整體加工水平高于陌生面孔。腦損傷病例的研究發現, 面孔失認癥患者中有熟悉面孔識別障礙者, 他們的面孔整體加工或面孔結構信息加工也有損傷(Jansari et al., 2015; Towler et al., 2018)。

同期, 也有研究者提出另一種假設, 認為熟悉面孔和陌生面孔的認知加工差異并非源于整體加工或構型加工的差別(例見Mohr et al., 2018; Visconti di Oleggio Castello et al., 2017), 而是源于面孔中眼睛、鼻子和嘴巴等區域的認知加工差異(Ge et al., 2008; Heisz & Shore, 2008; Osborne & Stevenage, 2013; Royer et al., 2016)。例如, Ge等人(2008)發現兒童更擅長根據眼睛區域(而不是鼻子區域或嘴巴區域)識別同學的面孔。Heisz (2008)等人采用眼動技術, 發現被試對面孔的接觸越多, 再認面孔時, 對眼睛區域的注視越多。Royer等人(2016)在面孔知覺適應范式中使用“氣泡”任務(Bubbles task), 探測面孔上哪些區域在面孔識別中起關鍵作用, 發現在任務的前一半試次中被試對面孔(陌生)的識別主要依賴面孔的下半部分(嘴巴區域), 而隨著對面孔的熟悉, 在任務后一半試次中被試對面孔的識別更依賴面孔的上半部分(眼睛區域)。這些結果都提示, 熟悉面孔識別和陌生面孔識別有可能分別依賴面孔上不同區域的加工, 而且, 眼睛區域在一張面孔從陌生到熟悉的過程中變得越來越重要。

本研究面向三個具體科學問題。(1)在真實生活中, 對一群人面孔的熟悉度增加會表現出何種模式的效應：熟悉度是經過較短時間就會到達天花板(意味著把面孔從陌生狀態迅速切換到熟悉狀態), 還是經過相當長的一段時間后仍然有上升空間(意味著面孔熟悉度會在自然接觸中漸次累積)？(2)如果需要經過一段相當長的時間, 那么在這段時間內, 面孔識別績效的提升源于內部機制的何種變化：是面孔整體加工水平的增強, 還是面孔區域加工的深化或轉變, 又或是兩者間的某種交互效應？(3)面孔識別績效上升會伴隨認知機制出現怎樣的時序變化：特別是面孔各區域(例如, 眼睛與嘴巴)的加工是否可能在空間選擇性的同時, 出現時間異步性？綜合起來, 上述疑問可概括為一個核心科學問題：面孔熟悉度增加會怎樣影響面孔識別的外部績效和內部機制？

本研究的實驗設計有3層。第一, 檢測面孔識別的熟悉度效應, 確保實驗結果最基礎的可靠性。采用同班同學的面孔作為熟悉面孔, 在相互接觸1個月和接觸13個月的同學群體中, 檢測他們識別同學面孔的績效會達到何種程度。特別是, 以熟悉面孔與陌生面孔的績效差異(而不是單純識別熟悉面孔的績效)作為熟悉度效應的指標, 以此排除兩組被試面孔識別能力差異對實驗結果造成的混淆。第二, 檢驗面孔部件加工、整體加工和面孔區域在面孔識別的熟悉度效應中分別起到哪些作用。采用延遲匹配范式(Delayed Match-to-Sample paradigm), 將匹配樣本(sample)設定為三種條件：完整面孔、區域部件(例如, 眼睛或嘴巴)或區域外周(例如, 遮擋眼睛或嘴巴的面孔), 測試被試對完整面孔的識別績效、面孔部件加工水平和面孔整體加工水平(van Belle et al., 2010)。第三, 在面孔熟悉度增加的12個月的前后, 檢測面孔的眼睛區域和嘴巴區域在面孔識別、部件加工和整體加工中表現出的時間異步性(asynchronization)。最后需要說明, 有以往研究發現熟悉度會影響眼睛和嘴巴的識別正確率, 但不影響鼻子的識別正確率(Osborne & Stevenage, 2013), 所以本研究只檢測眼睛區域和嘴巴區域, 不檢測鼻子區域。

區域外周識別任務體現面孔整體加工的邏輯如下：遮擋某一部件(例如, 遮擋眼睛), 迫使被試在第一個注視點時, 只能用外周視野對面孔部件區域的外周區域做加工。因此被試做面孔匹配的績效可以反映出“面孔知覺場(perceptual field)”的范圍(注視面孔某一區域時, 面孔上有多大范圍的其他區域會參與到此感知之中), 以此, 可以用區域外周任務反映出面孔整體加工程度的高低(也見Rossion, 2008, 2009;van Belle et al., 2010)。此外, 關于區域外周條件只遮擋一只眼睛或嘴巴, 與“知覺場范式”設定注視點在一只眼睛或嘴巴上, 是保持一致的。我們認為, 這種設定的合理性除了范式自身的上述邏輯之外, 還有3條原因。(1)在兩種區域條件下, 采用了相同的橢圓進行遮擋, 以保證不同條件下面孔信息的損失相同; (2)如果只使用一個遮擋物, 遮擋兩只眼睛所需的面積勢必較大, 使用這么大面積去遮擋嘴巴區域時, 會遮擋住嘴巴之外的大量區域(比如部分的鼻子區域); (3)如果用兩個遮擋物去遮擋兩只眼睛, 就可能引入遮擋數量這個混淆變量。所以, 采取只遮擋一只眼睛的方式, 有利于控制無關變量。

根據前述假設, 我們對實驗結果作如下預測。第一, 完整面孔匹配任務會有效檢測出面孔識別的熟悉度效應(識別同班同學面孔的績效顯著高于識別陌生面孔的績效)：不論是接觸1個月的被試組, 還是接觸13個月的被試組, 面孔識別績效都會出現熟悉度效應。第二, 接觸13個月的被試組的熟悉度效應會不會顯著高于接觸1個月的被試組, 有兩種可能。如果面孔的熟悉與陌生是二元關系, 那么1個月的熟悉過程應該足夠完成從陌生到熟悉的變化, 因此實驗結果將發現接觸1個月的被試組與接觸13個月的被試組會表現出相同強度的熟悉度效應(兩因素的交互效應不顯著)。另一種可能是, 如果面孔從陌生到熟悉是一個累積(accumulated)而非突變的過程, 那么實驗結果應該發現接觸1個月的被試組會表現出較弱的熟悉度效應, 而接觸13個月的被試組會表現出較強的熟悉度效應(兩因素的交互效應顯著)。第三, 面孔的部件加工和整體加工都會出現熟悉度效應。如果面孔表征的建立既包括面孔部件, 又包括面孔部件之間的聯系, 那么, 熟悉度增加就應該既提升面孔部件加工, 又提升面孔整體加工。因此不論是區域部件識別任務(部件加工)還是區域外周識別任務(整體加工), 都應該發現兩組被試都表現出了熟悉度效應。第四, 眼睛加工和嘴巴加工的熟悉度效應會出現區域差異與時序差異。如果眼睛區域和嘴巴區域在全臉信息整合過程中各有作用(王哲等, 2022), 且面孔區域差異會調節接觸經驗對面孔整體加工的影響(例見Wang et al., 2019), 那么, 隨著面孔熟悉度增加, 眼睛區域和嘴巴區域的整體加工和部件加工的績效很可能表現出復雜的、多重時空模式(區域與時序)的交互效應。

2 方法

2.1 被試

共有57名大學生參與了實驗。其中30名被試(20名女性)來自1年級同班, 平均年齡為18.4歲(17～20歲,= 0.8歲), 相互接觸1個月。另外27名被試(18名女性)來自2年級同班, 平均年齡為19.2歲(18～22歲,= 0.8歲), 相互接觸13個月。所有被試均為右利手, 視力或矯正視力正常。

G-Power (v3.1)設定α = 0.05, 1 ? β = 0.8, 發現2 (被試組別：接觸1個月的被試組、接觸13個月的被試組) × 2 (面孔類型：熟悉、陌生) × 3 (面孔區域：左眼、右眼、嘴巴)的三因素混合實驗設計中2 (被試組別) × 2 (面孔類型)的交互效應顯著, 至少需要被試數量為34人, 效應量會大于0.25。

本研究得到浙江理工大學人類研究倫理委員會的核準。所有被試自愿參加實驗, 并在實驗前簽署知情同意書, 實驗后可獲得一定的報酬。

2.2 材料

我們拍攝了81名大學生(女性49名)的中性表情正臉彩色照片, 拍攝前要求模特去除眼鏡、裝飾物和面部妝容。其中37名大學生(女性23名)為所有被試都不認識的陌生在校大學生, 44名模特(女性26名)分別來自兩組所在班級。然后以這81名模特的面孔圖片為材料進行了預實驗, 實驗任務與材料和正式實驗中的完整面孔識別任務相同。有23名被試(不認識所有模特)參與了預實驗, 根據被試的識別績效計算了每張面孔圖片的平均識別正確率, 從37張陌生面孔圖片中挑選出了20張(12張女性面孔)與兩組熟悉面孔材料識別正確率相當的陌生面孔。最后以正式實驗中使用的60張面孔圖片的平均識別正確率為因變量, 進行了3 (面孔類型：陌生、接觸1個月組同學、接觸13個月組同學) × 3 (面孔區域：左眼、右眼、嘴巴)兩因素重復測量方差分析, 其中面孔類型為被試間變量。發現面孔類型主效應不顯著,(2, 57) = 1.88,= 0.162; 面孔類型和面孔區域的交互效應不顯著,(4, 114) = 0.92,= 0.455。表明三種面孔材料對于陌生被試來說并不存在顯著差異, 即三種面孔材料自身在識別難度上并無顯著差異。

使用Photoshop軟件去除原始照片中面孔的明顯外部特征后, 獲得了大小為314×384像素的完整面孔材料60張(示例見圖1第一行)。在完整面孔材料的基礎上使用Photoshop軟件裁剪出單獨面孔區域材料(左眼、右眼、嘴巴圖片各60張), 裁剪的標準為沿著左眼、右眼和嘴巴上下左右邊緣向外10個像素切一個矩形(示例見圖1第二行)。在完整面孔材料的基礎上使用Photoshop軟件遮擋部分面孔區域, 獲得區域外周面孔材料(遮蓋左眼、右眼、嘴巴的圖片各60張)。具體方法為, 沿著左眼、右眼或嘴巴的邊緣用與膚色一致的橢圓進行遮蓋(示例見圖1第三行)。

圖1 完整面孔、區域部件、區域外周等三個條件中的實驗材料示意圖

實驗刺激在17英寸純平CRT顯示器(刷新率為85 Hz, 分辨率為1024×768)上呈現。采用E-Prime 2.0軟件編制實驗程序并收集被試反應數據。

2.3 設計與流程

實驗包含被試組別、面孔類型和面孔區域三個自變量, 采用2 (被試組別：接觸1個月的被試組、接觸13個月的被試組) × 2 (面孔類型：熟悉、陌生) × 3 (面孔區域：左眼、右眼、嘴巴)的混合實驗設計, 其中被試組別為被試間變量。操縱自變量(面孔區域：左眼、右眼、嘴巴)的具體技術是：改變學習刺激在屏幕上呈現的位置, 使眼睛區域(左眼或右眼)或嘴巴區域呈現在屏幕中央的注視點位置, 迫使被試的第一個注視點投放在眼睛區域或嘴巴區域上。

實驗采用延遲匹配任務測量被試識別熟悉和陌生面孔的績效。在整個實驗過程中, 實驗刺激呈現在白色背景上, 被試距離屏幕60 cm。每名被試都需要完成3個任務：完整面孔識別任務、區域部件識別任務和區域外周識別任務。在每個任務正式開始前都會進行12個練習試次, 讓被試熟悉任務要求和流程。每個任務中都有2個block (熟悉面孔與陌生面孔), 每個block內有3種區域條件(左眼、右眼和嘴巴)各32個試次, 一個任務共192個試次。每個任務內block的順序, 以及三個任務的順序在被試間平衡。各任務單個試次的具體流程如下所示。

完整面孔識別任務(如圖2所示)：首先, 在屏幕中央呈現注視點“+”800 ms; 隨后呈現學習刺激500 ms (通過改變圖片的位置使完整面孔的左眼, 右眼或者嘴巴呈現在先前注視點所在位置); 然后呈現1000 ms的空白屏幕; 最后, 在屏幕的左上, 左下, 右上和右下角四個位置上呈現四張不同的完整面孔圖片(位置隨機)5000 ms, 其中一張面孔與剛剛呈現過的學習刺激身份一致, 要求被試盡可能快且準確地找到目標面孔(與學習刺激身份一致的面孔)并作出相應反應(目標面孔在左上按“f”, 左下按“v”, 右上按“j”, 右下按“n”), 如果被試按下目標面孔所在位置對應的按鍵, 則該試次記為正確, 否則記為錯誤; 兩個試次之間間隔500 ms。

區域部件識別任務(如圖3所示)：學習刺激替換為單獨面孔區域材料(單獨的左眼, 右眼或者嘴巴圖片呈現在先前注視點所在位置)。此外, 都與完整面孔識別任務相同。

區域外周識別任務(圖4所示)：學習刺激替換為區域外周面孔材料(通過改變圖片的位置使面孔的遮蓋區域呈現在先前注視點所在位置)。此外, 都與完整面孔識別任務相同。

2.4 結果與討論

在正式的差異檢驗前, 我們剔除了每名被試反應時超出3個標準差的試次, 因為被試在這些試次中的反應可能存在偏差。然后為了考察能否將左眼和右眼的數據合并, 我們分別對三個任務中被試面孔識別績效數據(正確率和正確反應時)進行了2 (被試組別：接觸1個月的被試組、接觸13個月的被試組) × 2 (面孔類型：熟悉、陌生) × 2 (眼睛：左眼、右眼)三因素重復測量方差分析, 其中被試組別為被試間變量。結果發現, 在三個任務中眼睛主效應((1, 55) = 0.001 ～ 3.282,= 0.076 ～ 0.978)以及相關的交互效應((1, 55) = < 0.001 ～ 3.065,= 0.086 ～ 0.982)都不顯著。因此在后續的結果分析中, 我們通過取平均值的方式, 將左眼和右眼的數據合并成了眼睛條件的數據。

圖2 完整面孔識別任務流程圖

圖3 區域部件識別任務流程圖

圖4 區域外周識別任務流程圖

2.4.1 完整面孔識別任務

以被試在完整面孔識別任務中的正確率為因變量, 進行了2 (被試組別：接觸1個月的被試組、接觸13個月的被試組) × 2 (面孔類型：熟悉、陌生) × 2 (面孔區域：眼睛、嘴巴)三因素重復測量方差分析, 其中被試組別為被試間變量。結果(表1)顯示：面孔類型主效應顯著,(1, 55) = 44.92,< 0.001, ηp2 = 0.45, 被試對熟悉面孔(=92.2% )的識別正確率高于陌生面孔(= 86.7%), 表明熟悉提升了被試對面孔的識別正確率。面孔區域主效應顯著,(1, 55) = 4.76,= 0.033, ηp2 = 0.08, 注視眼睛時的正確率(=90.1%) 高于注視嘴巴時(=88.8%), 表明眼睛區域在面孔識別中具有區域優勢。被試組別和面孔類型交互效應顯著,(1, 55) = 7.98,= 0.007, ηp2 = 0.13。其他效應均不顯著。

表1 接觸1個月的被試組和接觸13個月的被試組在注視眼睛或嘴巴條件下識別完整的陌生面孔和熟悉面孔的正確率(%)

注：小括號內為標準誤(), 方括號內為95%置信區間(CI)。

對被試組別和面孔類型之間的交互效應進行進一步的簡單效應分析, 結果(見圖5)發現：接觸13個月的被試組的熟悉度效應((1, 55) = 43.11,< 0.001, ηp2 = 0.44)比接觸1個月的被試組((1, 55) = 7.938,= 0.007, ηp2 = 0.126)大。進一步比較面孔從陌生到熟悉, 兩組被試完整面孔識別正確率提升的差異, 發現接觸13個月的被試組提升(= 7.9%)大于接觸1個月的被試組(= 3.2%),(1, 55) = 7.98,= 0.007, ηp2 = 0.13。即接觸13個月的被試組識別熟悉與陌生面孔的績效差異比接觸1個月的被試組更大, 表明接觸時間越長, 熟悉對面孔的識別正確率的提升越大, 提示熟悉對面孔識別的促進作用可能是累積的。

以被試在完整面孔識別任務中的正確反應時為因變量, 進行2 (被試組別：接觸1個月的被試組、接觸13個月的被試組) × 2 (面孔類型：熟悉、陌生) × 2 (面孔區域：眼睛、嘴巴)三因素重復測量方差分析, 其中被試組別為被試間變量。結果(表2)顯示：被試組別主效應顯著,(1, 55) = 5.47,= 0.023, ηp2 = 0.09, 接觸13個月的被試組的正確反應時(=1195 ms)短于接觸1個月的被試組(=1385 ms), 表明接觸時間的增加會縮短被試正確識別面孔的時間。面孔類型主效應顯著,(1, 55) = 9.62,= 0.003, ηp2 = 0.15, 對熟悉面孔的正確反應時(=1266 ms)短于陌生面孔(=1314 ms), 表明熟悉縮短了被試正確識別面孔的時間。面孔區域主效應顯著,(1, 55) = 11.51,= 0.001, ηp2 = 0.17, 注視眼睛時的反應時(=1307 ms) 長于注視嘴巴時(=1273 ms), 表明注視眼睛區域時需要花費更多時間才能正確識別出面孔身份。此外其他效應均不顯著。

圖5 接觸1個月的被試組和接觸13個月的被試組識別完整陌生和熟悉面孔的正確率

表2 接觸1個月的被試組和接觸13個月的被試組注視眼睛或嘴巴時識別完整陌生和熟悉面孔的正確反應時(ms)

注：小括號內為標準誤(), 方括號內為95%置信區間(CI)。

總的來說, 通過完整面孔識別任務的結果, 獲得3個發現：(1)熟悉度的增加會提高對面孔的識別績效。與以往研究一樣, 本實驗發現熟悉能夠顯著提升對面孔的識別績效, 不僅能提高識別的正確率(Dalton, 1993; Klatzky & Forrest, 1984)還能縮短反應所需的時間(Bruce, 1986)。(2)我們發現熟悉度對面孔識別績效的提升具有累積性, 接觸時間的增加還可以進一步提高熟悉面孔識別的正確率, 接觸13個月的被試組的熟悉度效應大于接觸1個月的被試組的熟悉度效應, 提示面孔熟悉不是“全或無”的狀態切換, 而是一個逐漸積累的過程。(3)在注視眼睛時被試對面孔的識別正確率要好于注視嘴巴時, 同時, 兩種區域條件下的識別正確率都隨著熟悉度增加而增加。

2.4.2 區域部件識別任務

以被試在區域部件識別任務中的正確率為因變量, 進行了2 (被試組別：接觸1個月的被試組、接觸13個月的被試組) × 2 (面孔類型：熟悉、陌生) × 2 (面孔區域：眼睛、嘴巴)三因素重復測量方差分析, 其中被試組別為被試間變量。結果(表3)顯示：面孔類型主效應顯著,(1, 55) = 22.94,< 0.001, ηp2 = 0.29, 對熟悉面孔的區域識別正確率(=80.1%)高于陌生面孔(= 75.9%), 表明熟悉提高了被試對面孔區域的部件加工績效。面孔區域主效應顯著,(1, 55) = 41.75,< 0.001, ηp2 = 0.43, 識別眼睛時的正確率(=74.4%) 低于識別嘴巴時(=81.6%), 表明嘴巴區域在部件加工中具有區域優勢。被試組別、面孔類型和面孔區域的三階交互效應顯著,(1, 55) = 7.51,= 0.008, ηp2 = 0.12。其他效應均不顯著。

表3 接觸1個月的被試組和接觸13個月的被試組識別陌生和熟悉面孔的眼睛或嘴巴區域部件的正確率(%)

注：小括號內為標準誤(), 方括號內為95%置信區間(CI)。

對三階交互效應做進一步的簡單效應分析。結果(圖6)發現：接觸1個月的被試組識別眼睛區域的熟悉度效應邊緣顯著((1, 55) = 3.78,= 0.057, ηp2 = 0.06), 具體為識別熟悉面孔眼睛的正確率高于陌生面孔; 識別嘴巴區域時具有顯著的熟悉度效應((1, 55) = 12.39,= 0.001, ηp2 = 0.18), 具體為識別熟悉面孔嘴巴區域的正確率高于陌生面孔。接觸13個月的被試組只在識別眼睛區域時有顯著的熟悉度效應((1, 55) = 16.17,< 0.001, ηp2 = 0.23), 具體為識別熟悉面孔眼睛區域的正確率高于陌生面孔; 但在識別嘴巴區域時不存在熟悉度效應((1, 55) = 0.04,= 0.837)。比較接觸1個月被試組和接觸13個月被試組識別區域部件的績效, 發現兩組被試在單獨眼睛區域識別正確率上差異不顯著((1, 55) = 2.49,= 0.120), 但是在單獨嘴巴區域識別正確率上有所下降, 差異顯著((1, 55) = 5.16,= 0.027, ηp2 = 0.09), 具體為接觸1個月的被試組提升(= 6.2%)顯著大于接觸13個月的被試組(=0.4%)。

綜合起來, 上述結果提示, 面孔從陌生到熟悉的過程中, 熟悉度對區域部件(單獨眼睛或嘴巴)識別的效應具有區域異步性和眼睛區域特異性。具體為眼睛區域和嘴巴區域的部件識別正確率隨熟悉度變化的趨勢不同：眼睛區域識別的正確率隨熟悉度累積而逐漸提高, 但嘴巴區域識別的正確率隨熟悉度增加而先提高(接觸1個月)后降回到陌生面孔相同的水準(接觸13個月)。

以被試在區域部件識別任務中的正確反應時為因變量, 進行了2 (被試組別：接觸1個月的被試組、接觸13個月的被試組) × 2 (面孔類型：熟悉、陌生) × 2 (面孔區域：眼睛、嘴巴)三因素重復測量方差分析, 其中被試組別為被試間變量。結果(表4)顯示：被試組別主效應顯著,(1, 55) = 6.22,= 0.016, ηp2 = 0.10, 接觸13個月的被試組的正確反應時(=1666 ms)短于接觸1個月的被試組(=1872 ms), 表明接觸時間的增加會縮短被試正確識別面孔區域部件的時間。面孔區域主效應顯著,(1, 55) = 48.32,< 0.001, ηp2 = 0.47, 識別眼睛區域的反應時(=1856 ms) 長于識別嘴巴區域 (=1682 ms), 表明被試能更快地正確識別嘴巴區域。面孔類型與面孔區域交互效應顯著,(1, 55) = 18.28,< 0.001, ηp2 = 0.25。其他效應均不顯著。

表4 接觸1個月的被試組和接觸13個月的被試組識別陌生面孔和熟悉面孔的眼睛區域或嘴巴區域部件的正確反應時(ms)

注：小括號內為標準誤(), 方括號內為95%置信區間(CI)。

對面孔類型和面孔區域之間的交互作用進行進一步的簡單效應分析, 結果(圖7)發現：正確識別眼睛區域所需的時間會隨著面孔變得熟悉而顯著縮短((1, 55) = 14.05,< 0.001, ηp2 = 0.20); 而正確識別嘴巴區域所需的時間受熟悉度的影響邊緣顯著((1, 55) = 3.89,= 0.054), 識別陌生面孔(=1655 ms)的反應時短于熟悉面孔(=1709 ms)。比較面孔從陌生到熟悉, 識別兩區域所需反應時的縮短, 發現眼睛區域反應時縮短幅度(=71 ms)顯著大于嘴巴區域的縮短幅度(=?54 ms),(1, 55) = 18.28,< 0.001, ηp2 = 0.25)。這一結果表明熟悉帶來的面孔區域識別時間縮短具有區域選擇性, 只有眼睛區域識別時間會隨著熟悉而縮短。

圖7 識別陌生和熟悉面孔眼睛或嘴巴區域部件的正確反應時

總的來說, 在區域識別任務中主要發現熟悉度對面孔區域識別(部件加工)的提升存在區域差異, 表現在兩個方面：(1)在兩組被試中都發現對熟悉面孔眼睛區域的識別正確率要高于陌生面孔眼睛區域, 且眼睛區域識別正確率可能存在隨接觸時間增加而累積提升的趨勢; 而只能在接觸1個月的被試組中發現對熟悉面孔嘴巴區域的識別正確率要高于陌生面孔嘴巴區域。(2)隨著對面孔的熟悉, 只有對眼睛區域正確識別所需的時間明顯縮短。

2.4.3 區域外周識別任務

以被試在區域外周識別任務中的正確率為因變量, 進行了2 (被試組別：接觸1個月的被試組、接觸13個月的被試組) × 2 (面孔類型：熟悉、陌生) × 2 (面孔區域：眼睛、嘴巴)三因素重復測量方差分析, 其中被試組別為被試間變量。結果(表5, 圖8)顯示：面孔類型主效應顯著,(1, 55) = 61.90,< 0.001, ηp2 = 0.53, 對熟悉面孔的區域外周識別正確率(=92.4%) 高于陌生面孔(= 85.5%), 表明熟悉提高了被試的整體加工績效。面孔區域主效應顯著,(1, 55) = 8.30,= 0.006, ηp2 = 0.13, 注視眼睛時(=90.0%)的區域外周識別正確率高于注視嘴巴時(=87.9%), 表明相較于注視嘴巴區域, 注視眼睛區域時的整體加工績效更高; 面孔類型和面孔區域的交互作用顯著,(1, 55) = 6.02,= 0.017, ηp2 = 0.10。此外其他的效應均不顯著。

表5 接觸1個月的被試組和接觸13個月的被試組識別陌生和熟悉面孔的眼睛和嘴巴區域外周的正確率(%)

注：小括號內為標準誤(), 方括號內為95%置信區間(CI)。

圖8 接觸1個月的被試組和接觸13個月的被試組識別陌生和熟悉面孔的眼睛和嘴巴區域外周的正確率

對面孔類型和面孔區域之間的交互作用進行進一步的簡單效應分析, 結果(圖9)發現：在識別陌生面孔時, 對眼睛區域外周識別正確率顯著高于嘴巴區域,(1, 55) = 13.58,= 0.001, ηp2 = 0.20; 在識別熟悉面孔時, 對眼睛區域和嘴巴區域外周識別正確率無顯著差異,(1, 55) = 0.15,= 0.698。眼睛區域((1, 55) = 34.24,< 0.001, ηp2 = 0.38)和嘴巴區域((1, 55) = 43.45,< 0.001, ηp2 = 0.44)外周識別正確率都具有顯著的熟悉度效應。進一步比較面孔從陌生到熟悉, 眼睛和嘴巴區域外周識別正確率提升的差異, 發現嘴巴區域外周識別正確率的提升(=8.6%)顯著大于眼睛區域(=5.2%),(1, 56) = 6.02,= 0.017, ηp2 = 0.10。這表明熟悉度增加能提高面孔的整體加工績效, 且嘴巴區域整體加工績效的提升更為明顯。

圖9 識別陌生和熟悉面孔的眼睛區域外周和嘴巴區域外周的正確率

以被試在區域外周識別任務中的正確反應時為因變量, 進行2 (被試組別：接觸1個月的被試組、接觸13個月的被試組) × 2 (面孔類型：熟悉、陌生) × 2 (面孔區域：眼睛、嘴巴)三因素重復測量方差分析, 其中被試組別為被試間變量。結果(表6)顯示：被試組別主效應顯著,(1, 55) = 4.92,= 0.031, ηp2 = 0.08, 接觸13個月的被試組的正確反應時(=1241 ms)短于接觸1個月的被試組(=1370 ms), 表明接觸時間增加縮短了被試正確識別面孔區域外周的時間。面孔類型主效應顯著,(1, 55) = 45.25,< 0.001, ηp2 = 0.45, 對熟悉面孔的正確反應時(=1247 ms) 短于陌生面孔(=1364 ms), 表明熟悉加快了被試進行整體加工的速度。面孔區域主效應顯著,(1, 55) = 8.65,= 0.005, ηp2 = 0.14, 注視眼睛時的反應時(=1282 ms)短于注視嘴巴區域時(=1328 ms), 表明被試在注視眼睛區域時, 整體加工的速度更快。其他效應不顯著。

表6 接觸1個月的被試組和接觸13個月的被試組識別陌生和熟悉面孔的眼睛和嘴巴區域外周的正確反應時(ms)

注：小括號內為標準誤(), 方括號內為95%置信區間(CI)。

總的來說, 從區域外周識別任務的結果中也獲得兩個發現。(1)被試注視不同面孔區域時的整體加工績效不同, 對眼睛區域的整體加工績效更強。(2)熟悉能夠提高整體加工的績效, 且對嘴巴區域的提高更大。

2.4.4 任務間的相關分析

為了進一步探究面孔識別與面孔區域的部件加工和整體加工之間的相互關系, 我們將完整面孔識別任務的正確率分別和區域部件識別任務、區域外周識別任務的正確率進行相關分析并采用FDR矯正法進行了多重比較校準(表7, 圖10)。完整面孔識別任務的正確率與區域部件識別任務的正確率相關分析發現：只有接觸13個月的被試組在注視熟悉面孔眼睛時的完整面孔識別正確率與區域部件識別正確率存在正相關(= 0.56,(FDR) = 0.008), 其他相關均不顯著。使用Fisher's z檢驗比較兩組被試相同條件下相關系數的差異發現：在注視陌生面孔眼睛(= 0.48,= 0.312)、陌生面孔嘴巴(= ?0.49,= 0.688)、熟悉面孔眼睛(= 1.03,= 0.152)、熟悉面孔嘴巴(= ?0.06,= 0.525)四種條件下, 兩組被試在完整面孔識別任務和區域部件識別任務中識別正確率的相關系數均無顯著差異。Pearson and Filon's檢驗發現接觸13個月的被試組在注視熟悉面孔眼睛區域條件下的相關系數與陌生面孔眼睛條件(= 0.48,= 0.312)沒有顯著差異, 但大于熟悉面孔嘴巴條件, 且差異邊緣顯著(= 1.35,= 0.089)。這些結果提示區域的部件加工在面孔識別中起作用可能需要較高的熟悉程度, 隨著接觸時間的增加, 相較于嘴巴區域, 眼睛區域部件加工會逐漸參與到完整面孔識別中去。

表7 完整面孔識別任務與區域部件識別任務的識別正確率的相關

注：*表示< 0.05, **表示< 0.01, ***表示< 0.001。

圖10 接觸13個月的被試組注視熟悉面孔眼睛時的完整面孔識別正確率與區域識別部件正確率的相關散點圖

完整面孔識別任務的正確率與區域外周識別任務的正確率相關分析(表8, 圖11)發現：接觸1個月的被試組在注視陌生面孔眼睛(= 0.41,(FDR) = 0.048)和熟悉面孔眼睛(= 0.43,(FDR) = 0.048)兩種條件下, 完整面孔識別正確率與區域外周識別正確率都顯著相關; 同樣的接觸13個月的被試組在注視陌生面孔眼睛(= 0.44,() = 0.044)和熟悉面孔眼睛(= 0.61,() = 0.004)兩種條件下, 完整面孔識別正確率與區域外周識別正確率也都顯著相關。使用Fisher's z檢驗比較兩組被試相同條件下相關系數的差異發現：在注視陌生面孔眼睛(= 0.12,= 0.453)、陌生面孔嘴巴(= 0.42,= 0.339)、熟悉面孔眼睛(= 0.89,= 0.187)、熟悉面孔嘴巴(= 0.13,= 0.448)四種條件下, 兩組被試在完整面孔識別任務和區域外周識別任務的中識別正確率的相關系數均無顯著差異。使用Pearson and Filon's檢驗比較兩組被試自身不同條件下相關系數的差異發現：接觸1個月的被試組在陌生眼睛、陌生嘴巴兩種條件下的相關系數無顯著差異(= 0.19,= 0.426), 陌生眼睛、熟悉眼睛兩種條件下的相關系數無顯著差異(= 0.08,= 0.467), 熟悉眼睛、熟悉嘴巴兩種條件下的相關系數差異邊緣顯著(= 1.28,= 0.100); 接觸13個月的被試組在陌生眼睛、陌生嘴巴兩種條件下的相關系數無顯著差異(= 0.78,= 0.218), 陌生眼睛、熟悉眼睛兩種條件下的相關系數無顯著差異(= ?0.87,= 0.191), 熟悉眼睛、熟悉嘴巴兩種條件下的相關系數差異顯著(= 1.99,= 0.023)。這些結果提示眼睛區域整體加工在面孔識別中起重要作用, 特別是在識別熟悉面孔時; 隨著接觸時間的增加, 眼睛和嘴巴兩區域整體加工在面孔識別中作用的差異會增大。

注：*表示< 0.05, **表示< 0.01, ***表示< 0.001。

綜上, 我們從任務間的相關分析結果中獲得兩個發現：(1)面孔身份識別(完整面孔識別)存在區域特異性。眼睛區域比嘴巴區域在面孔識別中起到更重要的作用。熟悉面孔眼睛區域的部件識別績效以及任意面孔眼睛區域的外周識別績效均與完整面孔的識別績效存在正相關; 并且熟悉面孔眼睛區域的相關系數顯著大于熟悉面孔嘴巴區域。(2)整體加工和部件加工在面孔識別中發揮作用的時間可能存在先后順序, 在完整面孔識別中眼睛區域的整體加工先發生作用, 部件加工后發生作用。兩組被試對陌生面孔與熟悉面孔的眼睛區域外周識別績效都與完整面孔識別績效正相關, 但是熟悉面孔的眼睛區域識別績效與完整面孔識別績效的正相關只在接觸13個月的被試組里出現。

圖11 被試注視眼睛時完整識別面孔正確率與面孔眼睛區域外周識別正確率的相關散點圖

3 總討論

本研究測量了接觸1個月和13個月的兩組被試識別同學和陌生人的完整面孔、區域部件和區域外周的績效, 考察了面孔熟悉度和面孔區域對部件加工和整體加工在面孔識別中作用的影響。研究獲得了四個發現。(1)熟悉面孔的識別績效提高會隨著接觸時間的增加而累積; 接觸13個月的被試組表現出較強的熟悉度效應(識別同學和陌生人的績效差異), 接觸1個月的被試組表現出較弱的熟悉度效應。(2)對熟悉面孔區域部件和區域外周(反映知覺場的范圍)的識別績效都高于陌生面孔, 可見面孔部件加工和整體加工都受到熟悉度的增益。(3)面孔熟悉度增加時, 眼睛區域和嘴巴區域的加工績效表現出區域異步性(regional asynchronization)。具體表現為：接觸13個月的被試組和接觸1個月的被試組識別眼睛區域部件時都具有顯著的熟悉度效應; 而接觸13個月的被試組識別嘴巴區域部件時沒有顯著的熟悉度效應, 且效應大小小于接觸1個月的被試組識別嘴巴區域部件時的顯著熟悉度效應。(4)眼睛區域在面孔識別中存在特殊的重要性。具體表現為：在區域部件識別正確率與完整面孔識別正確率的相關分析中, 只能觀察到接觸13個月的被試組在熟悉面孔眼睛條件下兩任務的識別正確率存在顯著正相關, 且該相關系數顯著大于接觸13個月的被試組在熟悉面孔嘴巴條件下的相關系數。在區域外周識別正確率與完整面孔識別正確率的相關分析中, 只能觀察到兩組被試在陌生和熟悉面孔眼睛條件下兩任務的識別正確率存在顯著正相關, 且接觸13個月的被試組在熟悉面孔眼睛條件下的相關系數顯著大于接觸13個月的被試組在熟悉面孔嘴巴條件下的相關系數。這些結果表明, 1個月的接觸時間不足以讓面孔熟悉度達到天花板。提示“熟悉”過程可能始于一種以眼睛為中心的面孔整體加工的快速提升, 然后經過一個漸進的過程, 最終實現以眼睛為中心的面孔部件加工和面孔整體加工的全面提升。

本研究的第一個發現是, 接觸13個月的被試組的熟悉度效應大于接觸1個月的被試組。這一結果表明1個月的同班同學接觸不足以讓熟悉面孔識別績效達到天花板, 這提示大學生活中的“熟悉”是一個較長期的漸進過程, 熟悉面孔識別績效提高會隨著接觸的增加而累積。在這一過程中, 熟悉度提升可能是源于接觸時間, 也可能是接觸次數的積累, 或是兩者共同的作用; 也可能還包括社交經驗(及其造成的接觸質量)。例如, Sugiura等人(2011)采用類別判斷任務并輔以fMRI技術測量被試判斷面孔是否熟悉時的腦區激活情況, 發現在被試識別朋友面孔的績效優于熟悉名人面孔的同時, 兩類面孔在左杏仁核和右側后顳上溝等加工情節和語義信息腦區引發的激活情況也存在顯著差異, 表明與面孔相關的情節和語義等社會經驗也可能對面孔識別產生影響。此外一些研究發現被試對自我面孔的識別還優于朋友面孔(Alzueta et al., 2019; Bortolon & Raffard, 2018; Devue & Brédart, 2011)。結合這些研究, 我們認為對個體的“熟悉”是一個復雜、多方面的漸進過程。雖然在本研究中1個月的接觸時間還不足以讓面孔識別績效達到天花板, 達到對個體的完全熟悉, 但這可能是由于大學生群體自身的一些特點(跟少部分同學之間的接觸次數多、接觸質量高, 跟很多同學接觸次數不夠多、接觸質量不夠高)所導致。如果在某種實驗室條件下, 強迫學生每天進行高質量的接觸互動(例如, 一起玩游戲、建小組、做項目等), 當他們互相成為朋友, 也許會出現幾天甚至幾小時就達到熟悉度飽和的社交狀態。但是在幾小時或幾天之后, 熟悉度是否還會再下降, 仍不確定。因此, 就本研究而言, 雖然尚無法確定人際飽和“熟悉”需要哪些方面、何種程度、多少時間的接觸與累積, 但現有的數據和結果可以提示出, 面孔熟悉度的增加更可能是一個漸進“累積”過程并非模式切換的“驟變”過程。

本研究的第二個發現是, 在熟悉的漸進過程中, 被試對面孔的部件加工和整體加工績效都得到了提升, 被試對熟悉面孔區域以及區域外周的識別均高于陌生面孔。這與前人的研究相一致(Megreya & Burton, 2006; Ramon, 2015; Sandford & Bindemann, 2020; Visconti di Oleggio Castello et al., 2017)。Sandford等人(2020)采用面孔辨別任務, 發現被試對于正立熟悉面孔的構型信息變化的覺察要好于陌生面孔, 表明熟悉會提升對面孔的整體加工績效。Visconti di Oleggio Castello等人(2017)采用視覺搜索任務, 發現不論面孔是正立還是倒置(破壞整體加工)呈現, 被試搜索朋友面孔的反應時都要短于陌生面孔, 且正立呈現時兩類面孔的反應時差異要比倒置時更大, 表明熟悉在提高整體加工績效的同時也在一定程度上提高了人們對于面孔的部件加工績效。種族效應和同齡效應的研究也有類似發現, 個體辨別接觸較多的熟悉群體面孔的構型信息(Cassia et al., 2009; Harrison & Hole, 2009; Kuefner et al., 2008; Wang et al., 2019)和特征信息(Tanaka et al., 2004; Wang et al., 2015)的敏感性都要優于接觸較少的陌生群體面孔。這表明不論是在與某一特定個體還是某一特定群體的接觸中, 對有接觸經驗面孔的部件加工和整體加工績效都得到了提升, 提示熟悉過程可能是一種面孔表征完善的過程而非僅僅是某一種面孔加工績效提升的過程。

本研究的第三個發現是, 在面孔熟悉度增加時, 眼睛區域和嘴巴區域的加工績效表現出區域異步性(regional asynchronization), 或者說熟悉對面孔加工績效提升的時效性具有區域選擇性。眼睛區域和嘴巴區域部件加工績效隨熟悉度增加的變化趨勢存在差異：接觸13個月的被試組和接觸1個月的被試組識別眼睛區域部件時都具有顯著的熟悉度效應; 而接觸13個月的被試組識別嘴巴區域部件時沒有顯著的熟悉度效應, 且效應大小小于接觸1個月的被試組識別嘴巴區域部件時的顯著熟悉度效應。這種異步性可能與前人研究中發現的接觸過程中依賴區域轉變現象有關：當面孔變得熟悉后, 人們識別面孔時所依賴的區域會發生轉變, 從依賴嘴巴區域轉而依賴于眼睛區域(Heisz & Shore, 2008; Royer et al., 2016)。這種面孔識別依賴區域的轉變可能是由于在漸進熟悉的過程中, 對眼睛區域加工績效提升具有穩定性或累積性, 而嘴巴區域沒有, 最終導致對眼睛區域的各種加工績效都超過嘴巴區域, 因此識別時依賴的區域轉變成眼睛區域。其他研究中也發現接觸帶來的面孔加工提升存在眼睛區域選擇性。DeGutis等人(2013)采用部分?整體范式, 發現只有眼睛區域的部件和整體條件識別差異存在種族差異(本族 > 他族), 而鼻子和嘴巴區域沒有。Wang等人(2015)采用面孔維度范式, 發現被試對本族面孔眼睛區域結構變化的覺察要好于他族面孔, 而對兩種族面孔嘴巴區域結構變化的覺察沒有差異。同樣, Wang (2019)等人采用組合面孔范式, 發現只有識別面孔上半部分時, 本族面孔的組合面孔效應大于他族面孔; 而在識別面孔下半部分時, 兩類面孔沒有差異。這些研究都發現隨著接觸的增加, 只有眼睛區域的加工得到了提升。結合這些種族經驗的研究, 我們認為眼睛區域在面孔識別中具有一定的特異性, 特別是在由熟悉導致的面孔加工績效提升中。

本研究的第四個發現是, 眼睛區域在面孔識別中存在特殊的重要性, 這種重要性可能也是眼睛區域在面孔識別中特異性的反映。在區域部件識別正確率與完整面孔識別正確率的相關分析中, 只能觀察到接觸13個月的被試組在熟悉面孔眼睛條件下, 兩種任務的識別正確率存在顯著正相關, 且該相關系數顯著大于接觸13個月的被試組在熟悉面孔嘴巴條件下的相關系數。在區域外周識別正確率與完整面孔識別正確率的相關分析中, 只能觀察到兩組被試在陌生和熟悉面孔眼睛條件下, 兩種任務的識別正確率存在顯著正相關, 且接觸13個月的被試組在熟悉面孔眼睛條件下的相關系數顯著大于接觸13個月的被試組在熟悉面孔嘴巴條件下的相關系數。這些結果在反映面孔識別中眼睛區域具有重要作用的同時, 也提示了我們不同面孔加工在面孔識別中起作用的時間可能存在先后順序。眼睛區域的整體加工能力可能先于部件加工能力在識別中起作用, 眼睛區域部件加工能力只有達到較高的熟悉程度后才在完整面孔識別中起作用。關于兩種加工績效提升的先后順序的一種可能解釋是眼睛錨定點假設(the eye detector hypothesis)。Nemrodov等人(2014)認為眼睛區域在面孔識別中的作用是作為面孔整體加工的錨定點, 將其他特征的位置和朝向編碼成面孔知覺表征。隨著對面孔的熟悉, 整體加工績效得到提升, 進而眼睛區域的錨定作用得到增強, 使得人們對于眼睛區域的關注越來越多。這種關注的增加最終使得對眼睛區域的部件加工也在面孔識別中發揮了重要作用。眼睛區域的錨定作用在面孔失認癥和自閉癥患者的研究中也有所反映, 這兩類患者在面孔識別障礙的同時也會伴隨眼睛區域的識別障礙(Caldara et al., 2005; Klin et al., 2002; Wilcockson et al., 2020; Wolf et al., 2008), 并且自閉癥患者還存在明顯的眼神回避問題(Klin et al., 2002; Tanaka & Sung, 2016; Wolf et al., 2008)。

在本研究的三個任務中, 被試識別反應時隨區域的變化也在一定程度上反映了眼睛區域在面孔識別中的重要性。我們發現在完整面孔識別任務中, 被試注視眼睛時的反應時(= 1307 ms) 要長于注視嘴巴時(= 1273 ms), 而在實驗中被試可以有5000 ms的時間去進行反應, 因此這種差異不太可能是速度與正確率權衡導致的。這可能是因為(1)眼睛區域作為面孔識別的錨定點, 人們更加擅長在面孔上尋找眼睛而非嘴巴; (2)在注視嘴巴區域時, 被試能夠快速地找到眼睛區域進而形成面孔的知覺表征, 所以只需花費較少的時間完成面孔識別; 而在注視眼睛區域時, 被試需要花費時間找到嘴巴區域進而形成面孔的知覺表征, 所以需要花費較多時間完成面孔識別。此外, 在區域部件識別任務中, 被試識別眼睛區域的反應時(= 1856 ms)也要長于識別嘴巴區域(= 1682 ms), 這可能反映出眼睛區域相比于嘴巴區域具有更大的信息量, 需要更為細致地加工; 在區域外周識別任務中, 被試識別眼睛區域外周的反應時(= 1282 ms)要短于識別嘴巴區域外周的反應時(= 1328 ms), 表明對眼睛區域的整體加工速度更快。這兩點都提示。以眼睛區域和嘴巴區域為中心識別完整面孔時, 加工速度的快慢不是源于區域部件自身加工的速度差異, 而是源于將區域部件和區域外周相組合形成全臉表征的速度差異。

從本研究目前的局限性出發, 未來研究可以在兩個方向上延伸。第一, 本研究對熟悉程度(接觸時間)的選擇存在一定局限性, 所選取的兩組被試與熟悉個體的接觸時間最少有1個月, 兩組被試的接觸時間相差12個月。這兩組被試的選取使我們發現熟悉對面孔加工績效的提升是一個漸進的過程。但是, 被試與熟悉個體最少有1個月的接觸時間使我們無法了解接觸1個月以內的面孔識別績效變化, 可能接觸1個月以內的變化與接觸1個月之后的變化存在差異。例如, 有研究發現短期內的接觸對面孔加工績效的提升可能更快, 簡單地多熟悉幾張同一面孔的不同圖像帶來的識別績效提升(Dowsett et al., 2016; Ritchie et al., 2021; White et al., 2014)大于本研究中1個月到13個月接觸時間的提升。此外本研究在相關分析中發現被試在不同條件下的相關性質(不顯著vs. 顯著)存在差異但在相關系數的差異上卻不顯著, 表明可能需要比較差異更大的兩種熟悉度水平。因此, 將來的研究可能需要在更廣泛的接觸范圍中增加多個取樣點來細致考察面孔熟悉過程中加工績效與內部機制的變化。第二, 本研究選取了兩組與熟悉面孔模特具有不同接觸時間的被試進行橫向研究, 而沒有采取對同一組被試進行長時間的追蹤研究。相較于追蹤研究, 橫向研究的結果可能會受到兩組被試自身差異的影響, 無法排除兩組被試個體差異所帶來的變異。比如兩組被試個體在識別速度上的差異可能導致了反應時結果上沒有表現出被試組別和類型的顯著交互效應。本研究通過兩組被試熟悉度效應(識別熟悉面孔與陌生面孔的差異)大小的差異來考察接觸時間對面孔識別的影響, 在很大程度上排除了兩組被試差異帶來的影響, 因此本研究得出的面孔熟悉是一個漸進過程的結論是相當可靠的。在將來的研究, 我們可以考慮采用對同一批被試進行追蹤的方式進行, 并且可以將追蹤過程中每次實驗的間隔調小, 以便獲得更多熟悉過程中的細節去檢驗猜測。

4 結論

本研究發現人們對面孔身份(identity)熟悉度的增加會經過一個逐步累積的過程。在這個過程中, 面孔部件加工和面孔整體加工的績效都受到熟悉度的增益; 面孔整體加工績效的提升可能先于面孔部件加工績效而發生; 眼睛區域和嘴巴區域在熟悉過程中表現出區域異步性; 以及, 眼睛區域存在特異性(只有眼睛區域的部件識別績效提升具有穩定性或累積性)。這提示面孔熟悉度和面孔記憶表征逐漸加深的過程是以眼睛區域為重點的, 此過程始于描繪眼睛和面孔整體輪廓, 然后漸進添加各區域部件的視覺細節。

Alzueta, E., Melcón, M., Poch, C., & Capilla, A. (2019). Is your own face more than a highly familiar face?,, 100?107. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho. 2019.01.018

Andrews, S., Burton, A. M., Schweinberger, S. R., & Wiese, H. (2017). Event-related potentials reveal the development of stable face representations from natural variability.,(8), 1620?1632. https://doi.org/10.1080/17470218.2016.1195851

Baker, K. A., Laurence, S., & Mondloch, C. J. (2017). How does a newly encountered face become familiar? The effect of within-person variability on adults’ and children’s perception of identity.,, 19?30. https://doi. org/10.1016/j.cognition.2016.12.012

Bortolon, C., & Raffard, S. (2018). Self-face advantage over familiar and unfamiliar faces: A three-level meta-analytic approach.,(4), 1287? 1300. https://doi.org/10.3758/s13423-018-1487-9

Bruce, V. (1986). Influences of familiarity on the processing of faces.,(4), 387?397. https://doi.org/10.1068/ p150387

Burton, A. M., Wilson, S., Cowan, M., & Bruce, V. (1999). Face recognition in poor-quality video: Evidence from security surveillance.,(3), 243? 248. https://doi.org/10.1111/1467-9280.00144

Caldara, R., Schyns, P., Mayer, E., Smith, M. L., Gosselin, F., & Rossion, B. (2005). Does prosopagnosia take the eyes out of face representations? Evidence for a defect in representing diagnostic facial information following brain damage.,(10), 1652? 1666. https://doi.org/10.1162/089892905774597254

Cassia, V. M., Picozzi, M., Kuefner, D., & Casati, M. (2009). Short article: Why mix-ups don’t happen in the nursery: Evidence for an experience-based interpretation of the other-age effect.,(6), 1099?1107. https://doi.org/10.1080/ 17470210802617654

Dalton, P. (1993). The role of stimulus familiarity in context- dependent recognition.,(2), 223? 234. https://doi.org/10.3758/BF03202735

DeGutis, J., Mercado, R. J., Wilmer, J., & Rosenblatt, A. (2013). Individual differences in holistic processing predict the own-race advantage in recognition memory.,(4), e58253. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0058253

Devue, C., & Brédart, S. (2011). The neural correlates of visual self-recognition.,(1), 40?51. https://doi.org/10.1016/j.concog.2010.09.007

Dowsett, A. J., Sandford, A., & Burton, A. M. (2016). Face learning with multiple images leads to fast acquisition of familiarity for specific individuals.,(1), 1?10. https://doi.org/10. 1080/17470218.2015.1017513

Ge, L., Anzures, G., Wang, Z., Kelly, D. J., Pascalis, O., Quinn, P. C., … Lee, K. (2008). An inner face advantage in children’s recognition of familiar peers.,(2), 124?136. https:// doi.org/10.1016/j.jecp.2008.05.006

Harrison, V., & Hole, G. J. (2009). Evidence for a contact- based explanation of the own-age bias in face recognition.,(2), 264?269. https:// doi.org/10.3758/PBR.16.2.264

Heisz, J. J., & Shore, D. I. (2008). More efficient scanning for familiar faces.,(1). https://doi.org/10.1167/ 8.1.9

Jackson, M. C., & Raymond, J. E. (2008). Familiarity enhances visual working memory for faces.,(3), 556?568. https://doi.org/10.1037/0096- 1523.34.3.556

Jansari, A., Miller, S., Pearce, L., Cobb, S., Sagiv, N., Williams, A. L., … Hanley, J. R. (2015). The man who mistook his neuropsychologist for a popstar: When configural processing fails in acquired prosopagnosia.,Article 390. https://doi.org/10.3389/fnhum.2015.00390

Kaufmann, J. M., Schweinberger, S. R., & Burton, A. M. (2009). N250 ERP correlates of the acquisition of face representations across different images.,(4), 625?641. https://doi.org/10. 1162/jocn.2009.21080

Kikutani, M., Roberson, D., & Hanley, J. R. (2008). What’s in the name? Categorical perception for unfamiliar faces can occur through labeling.,(4), 787?794. https://doi.org/10.3758/PBR.15.4.787

Klatzky, R. L., & Forrest, F. H. (1984). Recognizing familiar and unfamiliar faces.,(1), 60?70. https://doi.org/10.3758/BF03196998

Klin, A., Jones, W., Schultz, R., Volkmar, F., & Cohen, D. (2002). Visual fixation patterns during viewing of naturalistic social situations as predictors of social competence in individuals with autism.,(9), 809?816. https://doi.org/10.1001/archpsyc. 59.9.809

Kramer, R. S. S., Manesi, Z., Towler, A., Reynolds, M. G., & Burton, A. M. (2018). Familiarity and within-person facial variability: The importance of the internal and external features.,(1), 3?15. https://doi.org/10.1177/ 0301006617725242

Kuefner, D., Macchi Cassia, V., Picozzi, M., & Bricolo, E. (2008). Do all kids look alike? Evidence for an other-age effect in adults.,(4), 811?817.https://doi.org/10.1037/0096-1523.34.4.811

Levin, D. T., & Beale, J. M. (2000). Categorical perception occurs in newly learned faces, other-race faces, and inverted faces.,(2), 386? 401. https://doi.org/10.3758/BF03205558

Megreya, A. M., & Burton, A. M. (2006). Unfamiliar faces are not faces: Evidence from a matching task.,(4), 865?876. https://doi.org/10.3758/BF03193433

Mohr, S., Wang, A., & Engell, A. D. (2018). Early identity recognition of familiar faces is not dependent on holistic processing.,(10), 1019?1027. https://doi.org/10.1093/scan/nsy079

Nemrodov, D., Anderson, T., Preston, F. F., & Itier, R. J. (2014). Early sensitivity for eyes within faces: A new neuronal account of holistic and featural processing.,, 81?94. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage. 2014.04.042

Osborne, C. D., & Stevenage, S. V. (2013). Familiarity and face processing.,(1), 108?120. https://doi.org/10.1080/ 17470218.2012.699077

Popova, T., & Wiese, H. (2022). The time it takes to truly know someone: Neurophysiological correlates of face and identity learning during the first two years.,, 108312. https://doi.org/10.1016/j. biopsycho.2022.108312

Ramon, M. (2015). Differential processing of vertical interfeature relations due to real-life experience with personally familiar faces.,(4), 368?382. https://doi.org/10.1068/p7909

Ritchie, K. L., Kramer, R. S. S., Mileva, M., Sandford, A., & Burton, A. M. (2021). Multiple-image arrays in face matching tasks with and without memory.,, 104632. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2021.104632

Rossion, B. (2008). Picture-plane inversion leads to qualitative changes of face perception.,(2), 274?289.

Rossion, B. (2009). Distinguishing the cause and consequence of face inversion: The perceptual field hypothesis.,(3), 300?312.

Royer, J., Blais, C., Barnabé-Lortie, V., Carré, M., Leclerc, J., & Fiset, D. (2016). Efficient visual information for unfamiliar face matching despite viewpoint variations: It’s not in the eyes!,, 33?40. https:// doi.org/10.1016/j.visres.2016.04.004

Sandford, A., & Bindemann, M. (2020). Discrimination and recognition of faces with changed configuration.,(2), 287?298. https://doi.org/10.3758/ s13421-019-01010-7

Sugiura, M., Mano, Y., Sasaki, A., & Sadato, N. (2011). Beyond the memory mechanism: Person-selective and nonselective processes in recognition of personally familiar faces.,(3), 699?715. https://doi.org/10.1162/jocn.2010.21469

Tanaka, J. W., Curran, T., Porterfield, A. L., & Collins, D. (2006). Activation of preexisting and acquired face representations: The N250 event-related potential as an index of face familiarity.,(9), 1488?1497. https://doi.org/10.1162/jocn.2006.18.9.1488

Tanaka, J. W., Kiefer, M., & Bukach, C. M. (2004). A holistic account of the own-race effect in face recognition: Evidence from a cross-cultural study.,(1), B1? B9. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2003.09.011

Tanaka, J. W., & Sung, A. (2016). The “eye avoidance” hypothesis of autism face processing.,(5), 1538?1552. https:// doi.org/10.1007/s10803-013-1976-7

Towler, J., Fisher, K., & Eimer, M. (2018). Holistic face perception is impaired in developmental prosopagnosia.,, 112?126. https://doi.org/10.1016/j.cortex. 2018.07.019

van Belle, G., de Graef, P., Verfaillie, K., Rossion, B., & Lefevre, P. (2010). Face inversion impairs holistic perception: Evidence from gaze-contingent stimulation.,(5), 10?10. https://doi.org/10.1167/10.5.10

Visconti di Oleggio Castello, M., Wheeler, K. G., Cipolli, C., & Gobbini, M. I. (2017). Familiarity facilitates feature- based face processing.,(6), e0178895.

Wang, Z., Chen, Y., Liu, W., & Sun, Y.-H. P. (2022). An eye region-specific cross-dimension covariation enhancement effect in facial featural and configural information change detection.,(3), 236. https://doi. org/10.3724/SP.J.1041.2022.00236

[王哲, 陳亞春, 劉萬鵬, 孫宇浩. (2022). 眼睛區域構型信息與特征信息的跨維共變增益效應及其加工特異性.,(3), 236.]

Wang, Z., Quinn, P. C., Jin, H., Sun, Y.-H. P., Tanaka, J. W., Pascalis, O., & Lee, K. (2019). A regional composite-face effect for species-specific recognition: Upper and lower halves play different roles in holistic processing of monkey faces.,, 89?96. https://doi.org/ 10.1016/ j.visres.2018.03.004

Wang, Z., Quinn, P. C., Tanaka, J. W., Yu, X., Sun, Y.-H. P., Liu, J., … Lee, K. (2015). An other-race effect for configural and featural processing of faces: Upper and lower face regions play different roles.,, Article 599. https://doi.org/10.3389/fpsyg. 2015.00559

White, D., Burton, A. M., Jenkins, R., & Kemp, R. I. (2014). Redesigning photo-ID to improve unfamiliar face matching performance.,(2), 166?173. https://doi.org/10.1037/xap0000009

Wilcockson, T. D., Burns, E. J., Xia, B., Tree, J., & Crawford, T. J. (2020). Atypically heterogeneous vertical first fixations to faces in a case series of people with developmental prosopagnosia.,(4), 311?323. https://doi.org/10.1080/13506285.2020.1797968

Wolf, J. M., Tanaka, J. W., Klaiman, C., Cockburn, J., Herlihy, L., Brown, C., … Phillips, R. (2008). Specific impairment of face‐processing abilities in children with autism spectrum disorder using the Let’s Face It! Skills battery.,(6), 329?340. https://doi.org/10.1002/ aur.56

Zimmermann, F. G., & Eimer, M. (2013). Face learning and the emergence of view-independent face recognition: An event-related brain potential study.,(7), 1320?1329. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia. 2013.03.028

Regional asynchrony and eye region-specificity in part-based processing and holistic processing during face familiarization

WANG Zhe, NI Hao, FENG Dan, YAN Linlin, SUN Yu-Hao P.

(Department of Psychology, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China)

People recognize familiar faces more quickly and accurately than unfamiliar faces. Previous studies found that both holistic processing and part-based processing play a role in recognizing familiar faces efficiently. However, familiarization with faces may not happen and be accomplished in a short period of time for both types of processing. Few research has focused on the progress of familiarization with individuals' faces in real life: Did it reach a ceiling-level of recognition in a short period of time (sudden change) or over a long period of time (gradual change)? And what role did part-based processing and holistic processing play in the recognition improvement during face familiarization?

In the current study, we recruited 57 undergraduate students, 30 from one class (Group 1: 20 females,age= 18.4,= 0.8) and the remaining 27 from another class (Group 2: 18 females,age= 19.2,= 0.8). They got along with their classmates for 1 month (Group 1) and 13 months (Group 2) of daily interactions, respectively. Three delayed-matching tasks (Whole-face Learning, Regional-part Learning, and Regional-periphery Learning) were used to test the participants' face recognition performance in part-based processing and holistic processing. The “Regional-part” was an eye or the mouth, respectively. The “Regional-periphery” was a face with an eye masked or the mouth masked. In each trial, a fixation point (800 ms) was presented at the center of the screen, then the learning stimulus (500 ms) was presented with the specific part (eye or mouth) at the fixation point location. After that, four whole faces (5000 ms) were displayed on the screen after a blank (1000 ms). The participants were asked to choose the face with the same identity as the learning stimuli.

Results showed: (1) The recognition performance of familiar faces improved with the increase in daily-interaction time. The familiarity effect (the difference between recognizing the classmates and strangers) of participants with 13 months of daily interaction was higher than that of participants with 1 month. (2) The recognition performance of familiar faces was higher than that of unfamiliar faces in the Part Learning task and in the Part-masking Learning task, which indicated that both the part-based processing and holistic processing were enhanced by familiarity. (3) With the increase in face familiarity, the performance of the eye region and mouth region showed regional asynchronization. Participants with 1 month of daily-interaction time showed no familiarity effect in recognizing the region of the eye, but a significant familiarity effect in recognizing the peripheral region of the eye; and they showed significant familiarity effects both in recognizing the region of the mouth and the peripheral region of the mouth. Participants with 13 months showed a familiarity effect in recognizing the region of the eye, and a stronger familiarity effect in recognizing the peripheral region of the eye; and they showed no familiarity effect in recognizing the region of the mouth but a familiarity effect in recognizing the peripheral region of the mouth. (4) For unfamiliar faces (= 0.412,= 0.024;= 0.439,= 0.022) and familiar faces with 1 month (= 0.428,= 0.018) and 13 months daily interaction (= 0.609,= 0.001), the performance of recognizing the peripheral region of the eye was positively correlated with the performance of recognizing the whole faces. For familiar faces with 13 months of daily interaction, the performance of recognizing the region of the eye was positively correlated with the performance of recognizing the whole face (= 0.562,= 0.002).

The results implied that familiarization of face identity was gradual. Familiarization promoted part-based processing and holistic processing. The improvement of the holistic processing preceded that of the part-based processing. In addition, the improvement in recognizing the eye region and the mouth region showed regional asynchrony during familiarization. Familiar face recognition has eye region specificity. Holistic processing in the eye region plays a key role in the establishment of memory representations of familiar faces. These results suggest that Regional Asynchrony and Eye Region-specificity emerged during the familiarization. New knowledge for understanding the mechanism of face memory representation formation was provided.

familiar face, daily interaction time, eye region, holistic processing, part-based processing

2022-06-11

* 浙江省自然科學基金資助(LY19C090006, LY20C090010)。

孫宇浩, E-mail: sunyuhao@zstu.edu.cn

B842