事件場景記憶的有限邊界擴展

分類號 B842

1引言

視覺場景感知和記憶是人類適應環境的重要過程，但是人的感知和記憶在很多時候會被扭曲，邊界擴展就是這樣一種經典的場景記憶偏差。邊界擴展（boundaryextension）是指觀察者所記住的場景比實際呈現的場景在邊界處包含了更多內容。該現象最早由Intraub和Richardson（1989）發現。記憶中場景邊界的偏差是雙向的，除了邊界擴展現象，也存在邊界壓縮（boundarycontraction，boundaryrestriction），即記憶中的場景比實際看到的場景在邊界處的內容產生縮減（Bainbridgeamp;Baker，2020;Gandolfo etal.，2023;Parketal.，2024）。邊界擴展和邊界壓縮統稱為邊界變換（boundarytransformation）。

場景通常是大尺度、全局的表面或環境構成的連續空間布局，只有單個孤立物體不能稱之為場景（Hubbardetal.，2010）。邊界擴展是一種基于場景整體布局的預演加工，更多涉及到空間表象而非客體表象（Mungeramp;Multhaup，20l6）。場景邊界變換雖然是一種記憶錯誤，卻有很高的適應價值，可以幫助個體對有限視覺輸入之外的信息進行連續性表征，整合場景視圖（Chadwicketal.，2013；Mullallyet al.， 2012）。

1.1 場景深度、感知距離與邊界擴展

感知距離和場景景深會影響邊界變換水平（Hafrietal.，2022；Gandolfoetal.，2023），減少感知距離會使邊界擴展水平增加，增加感知距離則會使邊界擴展水平減少。研究者通過多種技術來調節場景的感知距離，探討不同感知距離下的邊界變換。McDunn等人（2016設置了近角圖片以及與其相比擴展 16% /28% 和 40% 的廣角圖片作為目標圖片和探測圖片，發現被試在從近到遠（close-upto wide-angle，CW）的圖片識別試次中，更廣角的探測圖片會產生更大的邊界壓縮；而在從遠到近（wide-angletoclose-up，WC的試次中，更廣角的探測圖片則會產生更大的邊界擴展。這是前后感知距離差異帶來的場景記憶偏差。Lin等人（2022）則運用了場景深度的高概率視圖（high-probabilityviewsin depth），發現深度更近的場景記憶表現出邊界擴展。Hafri等人（2022）通過采用移軸（tilt-shift）這一攝影效果選擇性地減少感知距離，創造了假微縮（fakeminiatures）場景，采用快速系列視覺呈現（rapid serial visualpresentation，RSVP）范式發現移軸條件減小感知距離會導致更大的邊界擴展。Gandolfo等人（2023）通過調節相機光圈大小改變場景景深，發現景深越淺越易產生邊界擴展。Park等人（2024）運用虛擬現實場景發現邊界擴展會隨著距離變遠逐漸減小，并在距離增加到一定程度時表現出邊界壓縮，其過渡點取決于觀察者對環境最佳視圖的判斷。

本研究將采用添加極值邊的方式來改變場景的感知距離。極值邊（extremaledges）的添加可以有效改變個體對圖形狀態和邊緣深度的感知（Ghoseamp;Peterson，2021），可通過改變圖形邊界附近的背景紋理梯度、增加陰影或高亮等方式為圖像添加極值邊。球化處理技術可作為場景添加極值邊的基本方法（Ghoseamp;Palmer，201O），球化處理會導致場景圖像由中心向邊緣產生拉伸，越靠近邊緣拉伸程度越大。Hale等人（2015）和Hafri等人（2022）發現經過正球化處理的圖像（類似魚眼鏡頭）其邊界擴展水平顯著增大。本研究還將采用負球化技術進一步探索這種距離感知差異。球化處理可較好控制感知距離，正球化使場景紋理梯度由中心到邊緣逐漸密集，減少了感知距離，負球化可以使場景紋理梯度由中心到邊緣逐漸稀疏，增加了感知距離。

1.2場景布局、注意與邊界擴展

邊界擴展不是由場景中客體完型而產生的（Gagnieretal.，2013），而是基于整體場景分布與屬性。場景布局（scenelayout）會對邊界擴展產生影響。Gagnier等人（2011）發現左側和右側有利視點的邊界擴展小于中間位置，Dickinson和Intraub （2009）發現左側空間的擴展程度小于右側，空間注意的左右不對稱性也會影響邊界擴展（Intraubetal.，2006），研究者認為空間焦點注意力在分布上的微妙左偏增強了被試對左側空間的記憶，從而減小了左側空間的邊界擴展。

在選擇性注意上，Intraub等人（2008）發現，使用視覺搜索任務分散被試注意時，邊界擴展會顯著增加，此外，雙任務范式中被試的任務負荷增大，也可能導致邊界擴展提高。Gaudouin等人（2023）采用心理不應期范式研究刺激間隔時間對邊界擴展的影響，發現在較短間隔條件下，邊界擴展會消失，分散注意可能在早期干擾了場景構建。Hall和Geng（2024）則發現場景中特定對象的選擇性注意將導致顯著的邊界壓縮。可見，場景空間或其客體需要的注意資源越多，越有可能表現出邊界壓縮而不是邊界擴展。本研究將對飛行場景進行分類，一般飛行場景與事故場景的注意特征差異可能會引起場景記憶邊界擴展差異，此外，飛行場景除了水平面的左中右視角變化，還涉及三維空間中垂直軸方向上的視角變化，這為自然場景空間布局的分類考察也提供了依據。

1.3場景主旨、情緒與邊界擴展

邊界擴展具有普遍性，研究者們探索了不同主題場景的邊界擴展。在無意義場景中，比如在隨機點背景和單色抽象圖像的場景（Haleetal.，2015;McDunnetal.，2014）、直線型、橢圓形或不規則的視圖（Danielsamp;Intraub，2006）均存在邊界擴展。場景的意義屬性會影響邊界擴展水平，包括場景中的客體意義（Furtaketal.，2022）與場景整體語境信息（Aldegherietal.，2023;Spaak etal.，2022），比如，基于特定客體記憶與整體情景記憶均可引發邊界擴展（van denBos etal.，2020）。在觀看場景時，人們可以在短時間內快速提取場景主旨（scenegist），并對場景進行分類（Olivaamp;Torralba，2006），同時激活場景背景知識，這些知識產生于對周圍環境的期望。

場景的情緒表征會對觀察者的場景感知和記憶產生影響，不過研究結果存在不一致。Cande1等人（2004）和Beighley等人（2019）都發現邊界變換不受材料情緒表征的影響，也有研究采用情緒視頻材料發現積極和消極條件均表現出邊界擴展，且積極效價條件擴展程度更高（Menetrieretal.，2013）。Pate1等人（2023）采用中等喚醒水平的積極或消極物體和面孔圖片，發現所有條件下的圖片材料都發生了邊界擴展。這些研究結果存在不一致可能是由于研究者所采用材料的情緒效價和喚醒水平不同，或者采用了面孔與物體圖片而非場景圖片。高喚醒條件下通常會出現邊界壓縮，即使這種喚醒來自非視覺通道，如噪音高喚醒也會引發場景記憶出現邊界壓縮（Greenetal.，2019）。在高喚醒的創傷場景中，Safer等人（1998）采用四項迫選任務發現，與中性圖片相比，創傷圖片產生了邊界壓縮，Safer等人認為創傷事件所引起的負面情緒和喚醒度提高可能會使個體的注意力縮小到那些使情緒喚醒的關鍵細節上，這種現象也稱為隧道記憶（tunnelmemory）。不過，Safer等人的創傷圖片是基于人類受傷的場景主旨。

場景主旨由場景背景和場景客體屬性共同決定，這是場景-客體的并行加工，場景語境信息還有助于客體動態變化方向的預測（Aldegheri etal.，2023），現有研究還缺少同一主旨下客體形態演化研究。圖像視覺顯著（graph-based visual salience，GBVS）旨在識別圖像中最顯著區域，可以基于此生成物理顯著圖或結合人眼注視模式生成更復雜的物理顯著模型（Kummereramp;Bethge，2023），不過也有研究認為意義圖（meaningmap）與人類注視模式的相關性比視覺顯著性高（Hendersonamp;Hayes，2017）。在相對水平上，本研究從物理顯著性與情緒顯著性對普通飛行場景和飛行事故場景進行了劃分，物理顯著性識別基本場景主旨即飛行場景，情緒顯著性識別事件，即飛行事故場景是具有情緒顯著性的事件場景。

1.4 邊界變換的理論解釋

記憶圖式理論（memory schema theory）或歸一化理論（normalizationtheory）認為，根據構建記憶的觀點（Bartlett，1932），人們對圖像的記憶可能被歸一化為某種空間場景圖式（Intraubetal.，1992）。即，觀察者記憶中存在場景的標準或原型視圖，當呈現的圖片偏離了標準或原型視圖，觀察者的記憶就會向視圖原型扭曲。因此，邊界擴展是一種場景視圖的構建記憶錯誤。

知覺圖式理論（perceptualschema theory）也被稱為預測處理理論（predictiveprocess theory） （Gandolfoetal.，2023），認為場景會自動激活即時視圖之外的可能預測信息，自發引起對周圍環境的預演，使人眼觀看場景過程中的離散視圖得到預測表征的補充。這種預演信息被納入記憶中，雖然扭曲了對場景的記憶，但可以為行動規劃和視圖集成提供自適應價值（Intraub，2002）。

場景感知的多源模型（multisourcemodel ofsceneperception）認為場景記憶由感官信息和自上而下的場景推斷圖式組成，觀察者通過結合有限的視覺輸入和場景的完型與期望創建一個模擬場景，當觀察者無法區分實際感官信息和其它來源的信息，就會產生源監測誤差（Intraub，2012）。Bainbridge和Baker（2020）認為，只有邊界擴展是基于期望的，邊界壓縮不應發生在多源記憶框架內。

三個理論中，記憶圖式理論強調了圖像圖式的建構，知覺圖式則偏重知覺過程預演，多源模型則兼顧視覺信息與推斷信息。

1.5 關于本研究

本研究將關注飛行場景的邊界變換。以往研究是基于日常生活場景，與日常生活場景不同，飛行場景在巨大客體表征、空間布局、空中視角、場景視角變化、非常規景深、特殊背景等視覺顯著性方面具有特殊性。同時，飛行場景的演變形態一一事故場景的記憶研究對飛行事故分析有著較為重要的意義。例如，事故目擊者有關視覺場景記憶的細節可能會被遺漏或扭曲，從而影響目擊者的記憶報告。因此，考察飛行事故場景邊界變換情況，有助于推進事故調查過程中視覺場景成像的改進。本研究關于普通飛行場景與飛行事故場景的基本假設是，由于龐大飛機的客體屬性，飛行場景記憶較易引發邊界預演，從而引起邊界擴展，而飛行事故場景由于其事件特性使其邊界擴展程度受到削弱。

本研究實驗1和實驗2是基于自然場景分類。對飛行場景來說，飛機就是場景中的主客體，實驗1考察不同飛機客體分布（集中和分散）條件下的飛行場景記憶的邊界變換，根據分散注意及基于客體選擇注意會影響邊界變換水平（Hallamp;Geng，2024），實驗1假設客體分散場景的邊界擴展更大。

其次，由于飛行空間場景的多樣性，視角的變換可能會影響客體的形變與場景整體結構特征，實驗2擬考察平視、俯視兩種視角條件下普通飛行場景和飛行事故場景的邊界變換水平。由于俯視視角場景的紋理梯度變化較小不能提供深度信息，且俯視視角的飛機在視野中更具完型性，實驗2假設俯視視角的邊界擴展可能更大。

再次，由于飛行場景所處環境的多樣性（地面與空中），不同位置的變化與視野的變化容易產生光學像差而造成飛行場景圖片失真，而這正好提供了獨特的思路。Hale等人（2015）和Hafri等人（2022）考察了圖片正向球化對邊界擴展的影響，且研究結果存在不一致。Hale等人通過添加陰影的方法為場景添加極值邊，發現會減小邊界擴展；而Hafri等人則采用了魚眼鏡頭成像效果對圖像進行處理，發現球化處理會增加邊界擴展。這可能是由于Hale等人采用的陰影處理方法遮擋了圖像邊緣使其邊界擴展減小，且陰影處理技術并不能產生負球化效果；Hafri等人的魚眼處理技術也是單純正球化處理。而三維飛行空間場景有著多樣化的景深與距離表征，需要探索遠近距離的感知對飛行場景邊界擴展的影響，因此，實驗3擬采用改變邊緣紋理的球化技術同時考察正向和負向球化處理對普通飛行場景和飛行事故場景邊界擴展的影響，由于正向球化可減少感知距離，因此假設其可能會增加邊界擴展；而負向球化則反之。

最后，在上述3個實驗中，本研究將綜合關注普通飛行場景與飛行事故場景記憶的邊界擴展差異。兩類場景存在較大的主旨信息差異（物理顯著性vs情緒顯著性），事故場景由于其負性情緒效價與高喚醒度可能具有更強的焦點注意模式。

此外，在方法上，以往研究大多是基于相機距離范式（Beighley etal.，2019;Menetrier etal.，2013;Pateletal.，2023）、迫選范式（Greenetal.，2019）、繪畫任務（Candeletal.，2004）、圖片集再認任務（Takarangietal.，2016），這些任務圖片呈現時間較長（1s到15s不等），或保留間隔時間較長。本研究將采用RSVP快速呈現范式，該范式有益說明場景記憶偏差發生的普遍性，也利于說明即使快速檢測的邊界變換既可基于場景視覺記憶特征也與視覺經驗關聯。

2 預實驗：實驗材料的收集與評估

2.1 目的

收集制作正式實驗中所需要的圖片材料，并招募被試對圖片材料的情緒效價和喚醒度進行評分，確定事故與非事故場景類別的基本差異。

2.2 方法

2.2.1 被試

本研究所有被試均為陜西省某高校非心理學專業大學生，視力或矯正視力正常。預實驗招募48名大學生對圖片進行評分，其中男生10名，女生38名，平均年齡20.2歲 （SD=2.13 歲）。

2.2.2 實驗設備與材料

圖片評分任務在電腦上完成。電腦屏幕大小為16英寸，分辨率為 2560×1600 像素，刷新率為120Hz 圖片材料來自Google OpenImage database圖片素材庫以及網絡上收集到的普通飛行場景和飛行事故場景圖片各118張，其中兩個及以上客體圖片40張，單客體圖片78張，兩種類型的圖片共236張。在收集過程中注意平衡了觀察視角。所有圖片都被調整為 750×500 像素。

2.2.3 實驗程序

為避免圖片評分過程中的疲勞效應和數值固化，將圖片分為4組，其中前三組分別包含32張普通飛行場景和飛行事故場景圖片；第四組分別包含22張普通飛行場景和飛行事故場景圖片；每組圖片各有12人進行評分，圖片呈現順序隨機化處理。

評分方式參照國際情感圖片庫（InternationalAffective Picture System，IAPS）的評分過程（Langetal.，2005），被試需要對圖片的效價和喚醒進行9點評分，如圖1。每張圖片的評定過程為：中心注視點呈現1s，圖片呈現6s，之后被試根據圖中人偶的情緒狀態評價自己觀看圖片時的情緒狀態，通過數字鍵評分。先評價圖片情緒效價，從非常愉快（1）到非常難過（9），隨后評價喚醒程度，從非常激動（1）到非常平靜（9）。不限制被試的評價時間。

2.3結果

效價分值越高表示情緒負性程度越高，喚醒分值越低表示喚醒程度越高。飛行事故場景 （M=7.65 SD=1.12） 比普通飛行場景 （M=3.99 ， SD=1.27） 負性情緒程度更高， t（47）=13.30 ， plt;0.001 ，Cohen'sd=3.04 ，飛行事故場景 （M=3.83 ， SD=1.69， 也比普通飛行場景 （M=5.73 ， SD=1.43 喚醒水平更高，t（47）=-7.14 plt;0.001 ，Cohen's d=1.21 。

3 實驗1：客體分布特征對飛行場景記憶邊界變換的影響

3.1 目的

考察場景中客體分布特征對事故與非事故場景記憶的邊界變換的影響差異。這里的客體分布特征是指客體分布的集中和分散程度。

3.2 方法

3.2.1 被試

采用 G^* power3.1.9.7計算被試量，并參考運用類似實驗范式和實驗設計的Gandolfo等人（2023）的效應量（Cohen's d=0.66） ，在配對樣本比較的基礎上，需要32名被試即可達到0.95的統計檢驗力（雙尾， a=0.05 。本實驗招募了大學生36名（女性28名），年齡在18＼～28歲之間，平均年齡 M=20.3 歲，SD=2.72 歲，未參加過預實驗。

3.2.2 實驗設備與實驗材料

實驗材料和數據均在電腦上呈現收集，電腦參數同預實驗。不限制被試的頭部和眼部運動，被試距屏幕約 50～60cm ，被試可根據自身舒適度調整距離。

集中和分散編碼圖片

由于前人研究沒有涉及場景中客體集中和分散分布對邊界擴展的影響，且本研究圖片全部為自然場景圖片，因此本實驗中客體集中和分散分布圖片分類主要基于被試的主觀評分。具體方法如下：首先由實驗者在236張圖片中挑選客體分布位置不同的128張圖片，普通場景和事故場景各64張。隨后，招募30名被試對128張圖片的客體位置分布的集中和分散程度進行5點評分，該組被試僅完成此評分任務，1為非常集中，5為非常分散，評分過程圖片呈現順序隨機化處理。結合評分結果，將圖像分為集中分布和分散分布兩類，兩類圖像的分布差異顯著，集中圖像的 M=2.44 ， SD=0.69 ，分散圖像的 M=3.32 ， SD=0.67 ， t（29）=4.59 ， plt;0.001 5Cohen's d=1.29 。

集中分布普通場景大多為飛行表演、空中加油、飛機在機場集中停放的狀態，分散分布場景多為飛機在跑道起飛、降落時的狀態，飛機間隔距離較遠；集中分布事故場景有相撞或事故場景中有其它飛機，分散分布事故場景主要有飛機解體或場景中其它客體較遠，如圖2。

掩蔽圖

掩蔽圖采用MATLABR2023b制作。首先將所有圖像分割為 25×25 的圖像塊，再將所有圖片分割得到的圖像塊匯總到一個集合中，從集合中隨機抽取圖像塊重新組成10個不同的掩蔽圖像，掩蔽圖像大小與飛行場景圖片相同 750×500 像素）。

3.2.3 實驗程序與實驗設計

采用RSVP范式。在每個試次中，首先屏幕中心出現 4^，3350ms ，隨后呈現目標圖片 250ms 之后是一個 250ms 的動態掩蔽，動態掩蔽由5張掩蔽圖組成（從10張掩蔽圖中隨機抽取5張），每張掩蔽圖呈現 50ms ，接著再次呈現 4^，330ms ，之后呈現探測圖片，被試需要判斷探測圖片與目標圖片相比更遠（縮小了）還是更近（放大了，按鍵\"V\"或M\"進行反饋，按鍵在被試間得以平衡。探測圖片會一直呈現在屏幕上，直到被試做出判斷。按鍵完成后立即收集被試對該次判斷的反應信心評級，評級從0（不確定）～9（確定），單次實驗程序如圖3。

采用2（分布特征：集中、分散） ×2 （飛行場景：普通、事故）被試內實驗設計。正式實驗之前練習6個試次，練習中的圖片不在正式實驗中出現，練習中探測圖片相比于目標圖片會產生明顯的縮放，且對被試的判斷給予反饋，被試可以重復練習直到了解實驗目的。正式實驗有4個block，即兩類場景的兩種分布特征，每個block有32個試次，所有block中同一場景圖片只出現一次，block的呈現順序采用拉丁方平衡。因此，正式實驗包含128個試次，被試每完成一個block中間休息1分鐘。

參照Hafri 等人（2022）的方法，本實驗中的目標圖片與探測圖片是相同的圖片。如果目標圖片沒有發生邊界變換，被試響應更近或更遠的水平應該是一樣的。如果被試更頻繁地認為探測圖像相比于目標圖像更近，則記憶中的圖片包含了更多邊界處的內容，即發生了邊界擴展；反之，則發生了邊界壓縮。

3.3 結果與分析

將更近的按鍵反應編碼為1，更遠的按鍵反應編碼為-1，反應值為正表明發生邊界擴展，反應值為負表明發生邊界壓縮。排除了反應時低于 200ms 的32個試次（占總試次的 0.69% ，不同場景和分布條件下的邊界變換水平如圖4所示，所有條件下都表現出邊界擴展。

重復測量方差分析發現，場景的主效應顯著，F（1，35）=5.25 ， ， η_p²=0.13 ，普通場景 （M= 0.36， SD=0.29， 的邊界擴展大于事故場景 （M=0.26 SD=0.3） ；客體分布的主效應顯著， F（1，35）=6.84 p=0.013 ， η_p²=0.16 ，分散分布 M=0.36 SD=0.26 ！的邊界擴展大于集中分布 （M=0.26 SD=0.31 。場景和客體分布的交互作用顯著， F（1，35）=6.13 ， p=圖5各視角條件下的飛行0.018， η_p²=0.15 。簡單效應分析顯示，普通場景條件下，分散分布的邊界擴展水平大于集中分布，t（35）=3.25 ， p=0.003 ， Cohen's d=0.54 ，事故場景條件下，分散分布和集中分布的邊界擴展沒有差異，t（35）=0.14 P p=0.881 。

被試在4種條件下的信心評級分別為：分散分布普通場景， M=6.15 ， SD=1.33 ，集中分布普通場景， M=5.52 SD=2.08 ，分散分布的事故場景， M= 5.59， SD= 2.3 ，集中分布的事故場景， M=5.54 SD=2.05 。信心評級的重復測量方差分析發現，客體分布的主效應顯著， F（1，35）=11.18 ， p=0.002 η_p²=0.24 ，分散分布 （M=5.87 ， SD=1.70 的信心評級大于集中分布 （M=5.53 ， SD=2.00 ；場景的主效應不顯著， F（1，35）=3.00，p=0.092 ；兩因素的交互作用不顯著， F（1，35）=3.63 ， p=0.065 。

3.4 討論

本實驗所有條件下的飛行場景記憶都表現出了邊界擴展，可見，以飛機作為中央客體的場景主要產生的是邊界擴展。在普通飛行場景中，分散分布場景的邊界擴展顯著高于集中分布場景，而飛機分布特征沒有影響飛行事故場景的邊界擴展，另外信心評級結果也顯示，分散分布的普通飛行場景評級最高，與邊界擴展的判斷結果趨于一致。

4實驗2：視角對飛行場景記憶邊界變換的影響

4.1 目的

考察不同視角下普通飛行場景和飛行事故場景記憶的邊界變換差異。

4.2 方法

4.2.1 被試

招募大學生 37名（女性31名），年齡在 19＼～24歲之間，平均年齡 M=20.8 歲， SD=2.27 歲，未參加本研究預實驗和其他實驗。

4.2.2 實驗設備與實驗材料

實驗設備與材料獲得方式與實驗1類似，共有128張俯視視角和平視視角圖片，俯視視角事故場景、俯視視角非事故場景、平視視角事故場景、平視視角非事故場景圖片各32張，如圖5。俯視圖片的視角與水平視角的夾角約在 45^° 到 90^° 之間，平視圖片與水平視角的夾角在 -10^° 到 10^° 之間。在客體數量控制上，為避免分布特征帶來的影響，本實驗均是單一飛機客體場景。

4.2.3 實驗程序與實驗設計

采用了2（視角：俯視、平視） ×2 （飛行場景：普通、事故）被試內實驗設計。實驗程序與實驗1類似，練習6個試次，練習中的圖片不會在正式實驗中出現，正式實驗4個block，呈現順序采用拉丁方平衡，所有block中同一場景圖片只出現一次，每個block有32個試次，正式實驗包含128個試次。被試每完成一個block休息1分鐘。

4.3 結果與分析

排除了反應時低于 200ms 的44個試次（占總試次的 0.93% ，不同場景和視角條件下的邊界變換水平如圖6所示，所有條件下都表現出邊界擴展。

重復測量方差分析發現，場景的主效應不顯著，F（1，36）=3.51，p=0.070 ；視角的主效應顯著， F（1， （2036）=7.00 p=0.012 η_p²=0.16 ，俯視場景 （M=0.34 SD=0.19） 的邊界擴展大于平視場景 （M=0.25 0SD=0.25） 。場景與視角的交互作用顯著， F（1，36）= 9 .95，p=0.003 5 η_p²=0.22 。簡單效應分析表明，在普通飛行場景中，俯視視角的邊界擴展程度高于平視視角， t（36）=4.45 plt;0.001 ， Cohen's d=0.73 ，在事故場景中，俯視視角和平視視角的差異不顯著，t（36）=0.89，p=0.381 0

被試在4種條件下的信心評級分別為：平視普通場景， M=5.69 ， SD=1.56 ，俯視普通場景， M= 5.40， SD=1.92 ，平視事故場景， M=5.44 ， SD= 2.00，俯視事故場景， M=5.57 ， SD=2.02 。重復測量方差分析發現，場景主效應不顯著， F（1，36）=0.07 0p=0.797 ；視角的主效應不顯著， F（1， 36）= 0.47 ，p= 0.497 ；二者的交互作用也不顯著， F（1， 36）=1.48， p= 0.231 ，顯示不同視角下飛行場景的信心評級無差異。

4.4討論

本實驗同樣發現所有飛行場景記憶都表現出了邊界擴展，且俯視視角普通場景的邊界擴展大于平視視角條件，但不同視角事故場景的邊界擴展無差異。

5 實驗3：感知距離對飛行場景記憶邊界變換的影響

5.1 目的

對復雜多樣的飛行場景除了需要考察場景的客體分布特征和視角特征對場景邊界變換的影響，還有必要考察場景感知距離與景深對邊界變換的影響。實驗1、2是基于自然場景分類，由于飛行場景感知距離變換的自然場景較難獲取，因此本實驗將通過添加正向和負向極值邊的球化技術來改變飛行場景感知距離，場景的球化性質干擾了遠近距離感知，正球化拉近了場景距離，負球化使感知場景更遠。

此外，與實驗1、2不同，本實驗采用邊界變換不對稱分數來評價邊界變換水平（Gandolfoetal.，2023）。目標圖片和探測圖片不是相同的，而是在廣角或近角條件下呈現。將目標圖片為近角、探測圖片為廣角的CW試次準確率減去目標圖片為廣角、探測圖片為近角的WC試次準確率，即可得到邊界變換不對稱分數。如果目標圖片沒有發生邊界變換，那么被試在CW試次和WC試次的判斷準確率應該是相同的。如果目標圖片發生邊界擴展，那么被試在CW試次的判斷準確率要低于WC試次的判斷準確率；邊界壓縮則反之。即，CW減去WC試次準確率的差值為負表明發生了邊界擴展，差值為正表明發生了邊界壓縮。

5.2 方法

5.2.1 被試

采用 G^* power3.1.9.7計算被試量，并參照Hale等人（2015）正向極值邊對邊界擴展影響的效應量（f⁼0.35） ，在單因素三水平條件下，需要30名被試可以達到0.95的統計檢驗力（雙尾， a=0.05 。本實驗招募了36名被試（女性32名），年齡在18＼～25歲之間，平均年齡 M=20.3 歲， SD=2.18 歲，未參加本研究預實驗與其他實驗。

5.2.2 實驗設備與實驗材料

實驗設備同實驗1，材料同樣來自本研究圖片集。圖片材料包括飛行事故場景和非事故場景圖片各72張共144張圖片，此為本實驗基本圖片。由于廣角和近角的概念是相對的，因此本實驗將僅對144張照片做近角處理，后續將其與基本照片組合為CW條件和WC條件。近角圖片的處理是將圖片尺寸隨機放大 17% 到 24% （以 1% 為間隔單位），然后將圖片調整為 750×500 像素而獲得。

圖片的球化處理

分別在144張基本圖片和144張近角圖片中，隨機抽取事故場景和非事故場景各48張圖片，參照Hale等人（2015）的研究，本實驗采用Adobephotoshop24的球面化處理功能將24張圖片添加正向極值邊：先設置水平方向為 100% ，隨后垂直方向為 100% ；對另外的24張圖片添加負向極值邊：先設置水平方向為 -100% ，隨后垂直方向為-100% 。圖7展示了對同一張圖片進行正向和負向球化處理的效果示例圖。由此獲得了基本圖片和近角圖片的正向球化、負向球化、無球化處理的三組圖片各48張，共288張圖片。

5.2.3 實驗程序與實驗設計

單一試次和實驗1不同的是，探測刺激和目標刺激是不同的圖片，且是同一張場景的基本圖片和近角圖片組合，分兩種條件：目標為近角圖片、探測圖片為基本圖片（CW條件），目標圖片為基本圖片、探測圖片為近角圖片（WC條件）；有6種試次，即在無球化、正向球化、負向球化三種圖片中分別進行CW和WC試次。從感知距離看，無球化條件是基本圖片和近角圖片直接感知距離的前后變化的判斷，正向球化使基本圖片和近角圖片的感知距離變得更近，負向球化則相反。同樣，被試需要判斷探測圖片與目標圖片相比更遠（縮小了還是更近（放大了），按鍵\"V\"或\"M\"進行反饋，按鍵在被試間得以平衡。

練習6個試次，練習中的圖片不會在正式實驗中出現，被試可重復練習直到了解實驗目的。正式實驗6個block，即兩類場景的三種處理條件，每個block有24個試次，所有block中同一場景圖片不會出現超過一次，呈現順序采用拉丁方平衡。此外，每個block中有一半試次為WC條件，另一半試次為CW條件，試次順序隨機。被試每完成一個block休息1分鐘。正式實驗共144個試次。

實驗為3（球化處理感知距離：無球化正常距離、正向球化距離更近、負向球化距離更遠） ×2 （飛行場景：普通、事故）被試內設計，反應變量為CW減去WC試次準確率的差值。因探測刺激和目標刺激是不同的圖片，不再統計信心評級。

5.3 結果與分析

CW減WC試次正確率的值為負，表明被試對場景圖片的記憶發生了邊界擴展，且準確率差值越低表明邊界擴展水平越高。排除了反應時低于200ms 的37個試次（占總試次的 0.71% ，每種條件下反應正確率差值如圖8所示，大部分條件下的場景表現出了邊界擴展，僅負向球化距離更遠的事故場景出現了邊界壓縮。

重復測量方差分析顯示，場景的主效應不顯著，F（1，35）=3.38 ， p=0.074 ；球化處理主效應顯著，F（2，70）=13.62，plt;0.001 5 η_p²=0.28 。多重比較顯示，正向球化場景 （M=-0.09 ， SD=0.094， 比負向球化場景 （M=-0.02 ， SD=0.063 有更低的準確率差值，t（35）=-5.12 plt;0.001 ，Cohen's d=0.85 ，無球化場景 （M=-0.06 ， SD=0.053 也比負向球化場景有更低的準確率差值， t（35）=-2.80 ， Cohen's d=0.47 ，正向球化場景比無球化場景有更低的準確率差值， t（35）=-2.53 ， p=0.016 ，Cohen'sd= 0.42 ，可見，整體上場景的感知距離增加降低了邊界擴展，感知距離更近增大了邊界擴展。

場景與球化的交互效應顯著， F（2，70）=3.23 p=0.046 η_p²=0.09 。簡單效應分析顯示，普通場景條件下，正向球化場景比無球化場景有更低的準確率差值， t（35）=-3.47 0 p=0.001 ， Cohen's d=0.58 0也比負向球化場景有更低的準確率差值， t（35）= -4.38 ， plt;0.001 ，Cohen's d=0.73 ，而無球化場景與負向球化場景的差異不顯著， t（35）=0.33 ， p=0.747。飛行事故場景中，無球化場景比負向球化場景有更低的準確率差值， t（35）=-2.94 ， p= 0.006 0Cohen's d=0.49 ，正向球化場景同樣比負向球化場景有更低的準確率差值， t（35）=-4.26 ， plt;0.001 0Cohen's d=0.71 ，而正向球化事故場景和無球化事故場景差異不顯著， t（35）=0.91 ， p=0.368 。

5.4 討論

本實驗中只有感知距離更遠的事故場景沒有出現邊界擴展，其它條件下的場景記憶均出現了邊界擴展。在普通場景中，正向球化場景其邊界擴展高于無球化場景，而負球化對普通場景沒有影響，說明了普通飛行場景具有較強的邊界擴展效應。正向球化對事故場景的影響不顯著，而負球化感知距離更遠使事故場景記憶呈現邊界壓縮。

6 總討論

6.1飛行場景記憶邊界變換特征

三十多年的研究歷程已發現邊界擴展是一種相對穩定的現象。Chadwick等人（2013）用fMRI發現場景記憶預演與海馬（hippocampal cortext，HC）和海馬旁皮層（parahippocampal cortex，PHC）活動有關，并且海馬是邊界擴展的核心，對海馬旁皮層施加了自上而下的影響。

由于視覺記憶的自適應機制在自然場景中是最強的（Gandolfo etal.，2023），本研究采用生態效度較高的自然視覺場景，將場景記憶的邊界變換推廣到了一般飛行場景和飛行事故場景中，并展現了飛行空間場景的多樣性，系統考察了飛行場景的分布模式、視角、感知距離對邊界變換水平的影響。總體來看，本研究中大部分飛行場景都出現了邊界擴展而不是邊界壓縮，僅負向球化的飛行事故場景沒有出現邊界擴展。通常，存在中央主客體的近景（拍攝距離較近、景深較淺）圖片更可能出現邊界擴展，不存在中央主客體的遠景（拍攝距離較遠、景深較深）圖片更可能出現邊界壓縮（Bainbridgeamp;Baker，2020；Bertaminietal.，20o5；Gandolfoetal.，2023;Hafri etal.，2022;Hale et al.，2015;Lin etal.， 2022;McDunnetal.，2016;Parketal.，2024），本研究發現了飛機作為主客體的場景記憶主要表現為邊界擴展，且普通飛行場景記憶具有強邊界擴展效應。可見，和日常場景的普通客體比，飛機的\"巨大\"視覺凸顯性特性使其場景記憶在多數條件下的邊界擴展都較高。

6.2 視覺顯著性效應一一場景分布、視角、感知距離對飛行場景記憶邊界變換的影響

邊界擴展是一種基于整體場景視圖的記憶錯誤，但場景與場景中的客體會產生相互作用（Aldegheri etal.，2023；Peelen etal.，2024；Spaaketal.，2022），邊界擴展也會受到場景中客體屬性的影響（Bertamini et al.，20o5；Furtak et al.，2022;Gagnieretal.，2013），表明邊界擴展不僅是一種圖像感知現象，也和整體場景主旨關聯。實驗1發現普通飛行場景中，客體分散分布比集中分布更易引發邊界擴展。由于場景相關信息的選擇和無關信息的抑制受到視覺注意的調節（Kastneramp;Pinsk，2004），分散分布的飛機主客體特征可能得以強化，導致場景記憶的邊界擴展更大。相對而言，集中分布的普通飛行場景由于被試更多把注意放在飛機的陣列排布，動用了更多的注意資源（Hallamp;Geng，2024），致使其邊界擴展更小。

實驗2發現不同視角下的普通飛行場景記憶的邊界變換存在顯著差異。這可能是由于不同視角下飛機的形態發生了變化。俯視視角下可以看到較完整的飛機機翼形態和機身，看到的飛機表面積更大，而平視視角只能看到扁平狀的機翼，這使俯視視角的飛機在視野中更具完型性，客體面積顯得越大其邊界擴展也越大（Bertaminietal.，2005）。其次，場景紋理梯度是場景在視網膜上投影大小和密度的層次變化，在平視視角中，近處場景的紋理密度較低而遠處場景的紋理密度較高，這種紋理的漸變線索提供了場景深度信息，而俯視視角場景的深度感知由于近處參照物較少，紋理梯度變化較小，致使兩種視角下邊界擴展程度不一致。

實驗3發現不同球化處理帶來的感知距離改變對飛行場景邊界擴展的影響也不同。整體看，拉近感知距離會顯著增加邊界擴展，感知距離增加會減少邊界擴展。其中，正向球化減少感知距離使普通場景的邊界擴展顯著增加了，但負向球化沒有影響普通場景，說明普通飛行場景記憶具有較強邊界擴展效應。普通飛行場景視覺上的物理顯著性使其具有較強邊界擴展。

6.3 情緒顯著性效應一飛行事故場景記憶的有限邊界擴展及其理論啟示

預實驗證實事故場景會使人們產生消極的情緒，喚醒水平升高。實驗1中的客體分布特征與實驗2中的場景視角并沒有對事故場景邊界擴展造成影響，實驗3發現正向球化對事故場景沒有影響，但負向球化感知距離增加會顯著減少事故場景的邊界擴展，這些可能正是事故場景的情緒顯著性的影響結果，使個體分配了更多的注意資源。實驗1由于分散分布的飛行事故場景伴隨著更嚴重的飛機破損、較高負面效價和喚醒水平導致分散的事故場景并沒有分散注意力，而將注意集中于事故本身使邊界擴展水平削弱；實驗2事故場景的焦點注意緩沖了俯視視角透視壓縮、深度信息不明帶來的影響；實驗3負向球化條件下事故場景的事件特征在較遠距離上更需要聚焦注意，一方面這是事故本身的事件性決定的，場景意義比物理顯著性更能反映個體的場景注意模式（Henderson amp; Hayes，2017），另一方面，負向球化的處理技術使邊緣紋理逐漸稀疏，邊緣可利用信息意義降低，因此更聚焦中心事故導致其邊界變換傾向于邊界壓縮。場景材料的分類控制和實驗操縱控制均證實飛行事故場景記憶表現出有限邊界擴展的特性。

研究結果進一步充實了相關理論。從歸一化理論來看，本研究提示圖像圖式的建立與歸一化與圖像特征關聯，歸一程度是依據場景復雜性界定的。從知覺圖式的預演來看，飛機有著巨大客體表征，這種視覺上的物理顯著性特征會有較強預演，但事件場景的情緒顯著性會削弱這種擴展，使知覺預演也成為一種“有限預演”。就場景的多源模型分析來看，當個體注視圖片時，會快速識別場景主旨，并通過完型將場景的表面和紋理延續到視圖邊緣之外。當刺激消失時，觀察者很難區分預演信息和感知到的視覺信息，就會產生源監測錯誤，從而產生邊界擴展。普通飛行場景視覺顯著性突出需要更大擴展以建立基于視覺的完型，而飛行事故場景由于其本身復雜的情緒顯著性使邊界擴展具有有限性。

總的來說，本研究綜合考察了飛行場景的視覺條件特征與情緒事件特征對場景記憶邊界變換的影響，有助于了解自然場景的感知與記憶特點，對飛行事故分析也有一定的輔助意義。

7 結論

（1）飛行場景較易表現出邊界擴展。

（2）分散分布的普通飛行場景其邊界擴展高于集中分布條件，俯視視角的普通飛行場景其邊界擴展高于平視視角條件，場景客體分布特征和視角不影響飛行事故場景邊界擴展。

（3）減少感知距離可顯著增加普通飛行場景的邊界擴展，增加感知距離可顯著減少飛行事故場景的邊界擴展，使其表現出邊界壓縮。

上述結果說明以飛機作為主客體的場景記憶由于其視覺顯著性特征使其具有較強邊界擴展效應，事故場景由于其情緒顯著性信息易引發焦點注意模式從而使其邊界擴展具有有限性，結果說明了場景記憶的歸一化特征和多源解釋可依據場景主旨復雜性界定。

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Finite boundary extension of event scene memory： An example of a flight scene

YAN Bihua， YANG Jingyi， LU Kailang （School ofPsychology，Shaanxi Normal University，Xi'an71oo62，China）

Abstract

Visual scene perception and memory are important process for human adaptation to the environment， but the memory of the scene may produce errors. The memory errors at the scene boundaries are called boundary transformation， which is represented by boundary extension and boundary contraction. Boundary extension refers to the memory of a visual scene containing information beyond the actual boundary. Previous studies have focused on daily life scenes.Therefore，in this study，we focus on flight scenes，which have more complex factorsthan daily life scenes，such as huge objects，changes in three-dimensional spatial perspective，unnatural depth of field，and scene tilt.These complex factors may lead to pereptual distortions of the flight scene.There are differences in scene gist between non-accident scenes based on salient physical feature distribution and accident scenes based on negative events; these differences make them have diferent emotional valence and arousal.This study explores the boundary transformation properties ofthe two types offlight scene memories.

The boundary transformation of non-accident and accident flight scenes was compared using the paradigm of rapid serial visual presentation，and the effects of scene object distribution，scene viewpoint，and scene perceptual distance on the level of boundary transformation were also examined. In Experiment 1，we investigated the effects of the centralized and decentralized distribution of aireraft objects on the level of boundary transformation of different types of flight scenes.In Experiment 2，we tested the boundary transformation characteristics of the two types of flight scene memories from both the horizontal and overlooking viewpoints.In Experiment 3，we examined the boundary transformation characteristics of the two types of flight scene memories by adding positive and negative extremal edges to change the perceived distance of the scenes.The data were colected using rapid serial visual presentation and judgmental confidence ratings.

The findings are as folows. （1） The flight scene memories are more likely to present boundary extension. （2）The boundary extension level of the non-accident flight scenes with decentralized distribution was higher than thatof the centralized distribution condition，and the boundary extension level of the non-accident flight scenes with an overlooking viewpoint was higher than that of a horizontal viewpoint.The confidence rating task in Experiment 1 also showed that the decentralized non-accident scenes obtained the highest ratings.（3）The aircraft distribution characteristics and viewpoints did not affect the boundary extension level of the flight accident scenes. （4） Reducing the perceived distance by adding positive extremal edges significantly increased the boundary extension of the non-accident flight scenes， and increasing the perceived distance by adding negative extremal edges significantly reduced the boundary extension of the flight accident scenes.

In conclusion，boundary extension is more likely to occur in scene memory with the airplane as the primary object， which is called the visual saliency effect.The accident scene willactivate the emotional attention mode due to its salient emotional scene gist so that its boundary extension is limited.The results ilustrated that the normalization characteristics of scene memory and the explanation in the theory of the multisource model of scene perception can be defined according to the complexity of the scene gist.

Keywordsscene memory，boundaryextension，boundarycontraction，boundarytransformation，flightaccidentscene