视觉搜索任务：研究人员的全面指南

视觉搜索任务涉及在各种干扰物中识别目标，并在研究人类如何处理视觉信息方面发挥了重要作用。这些任务还提供了对视觉搜索基础认知功能的宝贵见解。

社会场景与道德推理 - 心智理论和社会认知 描述： 通过互动场景测量社会理解。 (链接占位符：“查看社会任务”)
儿童的游戏化认知任务 - 参与度 + 数据质量 描述： 有趣的游戏化任务以保持注意力。 (链接占位符：“探索游戏化任务”)

视觉搜索任务 - 解释

视觉搜索任务是一种注意力任务，参与者被要求在视觉场中的一组干扰物中快速准确地检测目标刺激，其存在和位置是未知的（Chesham et al., 2019）。

视觉搜索任务的基本元素是（Wickens, 2023）：

**目标：**要识别或定位的特定刺激、物体或特征。
**干扰物：**增加搜索难度的非目标元素。
**搜索场：**进行搜索的空间区域。

视觉搜索任务旨在研究不同的认知功能，主要是注意力和知觉。

心理学研究中常见的视觉搜索任务类型

视觉搜索任务可以概念化为两个广泛的类别：

特征搜索任务： 视觉搜索任务的最简单版本，参与者被指示找到唯一的目标。这个目标通常“弹出”，就像蝴蝶在蜗牛中间。
**组合搜索任务：**一个更高级的版本，参与者必须花费显著更多的时间和精力专注于识别目标刺激，因为它与干扰物共享多个特征，就像识别与其替身一起拍照的女演员。

特征搜索任务（左）和组合搜索任务（右）。

特征搜索任务

特征搜索任务涉及搜索具有独特特征的目标，该特征不为周围的干扰物所共享。目标通常会在视觉场中突出显示，并且可以轻松定位。例如，检测在干扰的蓝色圆圈中出现的红色圆圈，如上左图所示。

在这些特征搜索任务中采用的常见视觉搜索模式是并行搜索。在此模式下，所有项目同时处理，使快速检测成为可能。检测时间通常与干扰物的数量无关（因此，即使干扰物数量增加，也不会影响找到目标的时间）。这与使用串行搜索模式的特征搜索任务有很大区别，如下所述。

组合搜索任务

在组合搜索任务中，目标与干扰物共享一个或多个特征，需要更多的努力才能基于特征组合来识别目标。例如，在干扰的蓝色圆圈和红色正方形中识别红色圆圈，如上右图所示。

在Labvanced的在线视觉搜索任务示例中，目标是垂直的红色矩形，且它与周围的干扰物共享的特征包括形状、颜色和方向。

这里使用的视觉搜索模式是**串行搜索模式。**由于目标与干扰物共享特征，每个项目都需要逐个处理，使得定位目标变得更加困难。检测时间通常取决于干扰物的数量（随着干扰物数量的增加，找到目标所需的时间也会增加）。

视觉搜索研究中的数据收集

通过视觉搜索任务收集的数据有助于在不同的研究领域取得发现。

以下是收集的主要数据类型：

**刺激显示编号：**目标刺激在屏幕上出现的精确位置（通常是行/坐标编号）。
**干扰物数量：**视觉搜索场中非目标刺激的总数。
**反应时间：**参与者找到目标并作出反应所花费的时间。
**准确性：**通常通过以下方式衡量：
- **正确反应/命中数：**找到的目标数量。
- **遗漏错误：**错过的目标数量。
- **误报警告：**误报警的数量。
**状态：**指示参与者的反应是否正确、错误或过慢。
**眼动：**通过眼动追踪收集的指标，例如注视持续时间、眼跳和凝视模式。

上面的图像显示了在Labvanced进行视觉搜索任务时记录的数据示例。

什么是Labvanced?

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需要考虑的可能混杂因素

无论您是在网上还是在实验室进行视觉搜索任务，有几个混杂因素值得记住：

**执行工作记忆负荷：**执行工作记忆负荷是指在进行任务时同时管理和操控多条信息所需的心理努力。当存在大量干扰物时，视觉搜索任务对工作记忆的挑战会增加，挑战参与者保持高效并避免重复扫描相同的区域。当工作记忆过载时，会使集中注意力寻找目标变得更加困难，从而增加错误，并减少对目标的记忆（Nachtnebel et al., 2023）。
**搜索方向：**要求左右搜索的任务通常会比其他搜索（例如垂直、对角线或随机方向）花费更短的时间来定位目标（Radhakrishnan et al., 2022）。
**音频干扰：**音频干扰的存在显著增加视觉搜索时间，表明背景噪音可能干扰完成搜索任务所需的专注力。这种干扰可能是由于处理视觉信息和管理听觉刺激的认知资源的竞争（Radhakrishnan et al., 2022）。
**熟悉度：**在视觉搜索任务中遇到熟悉的物体或标志时，搜寻时间可能显著减少。熟悉度使得对物品的处理更快，并减少识别目标所需的心理负担，从而加快视觉搜索时间（Qin et al., 2014）。## 相关的认知功能认知功能在视觉搜索任务的高效和有效执行中发挥着至关重要的作用，因此在认知心理学研究中是一个主要的研究主题。

以下是一些支撑这些任务的认知功能。

感知： 感知通过优先处理相关特征来帮助组织感觉信息，从而实现更快的识别和反应。通过高效的视觉感知，参与者能够取得更好的任务表现（Lin & Qian, 2023）。
记忆
- 短期记忆： 短期记忆（临时存储少量信息的能力）使个体能够快速存储和处理信息，利用隐式记忆（一种短期记忆形式）通过随着时间积累记忆痕迹来更快地对频繁刺激作出反应（Maljkovic & Martini, 2005）。
- 工作记忆： 较高的工作记忆容量帮助个体在视觉搜索任务中更有效地管理认知资源，尤其是在双任务场景中（视觉搜索任务与其他认知任务同时进行）（Redden et al., 2022）。
- 长期记忆： 长期记忆（存储先前事件和知识的储存）能够在视觉搜索任务中检索过去的视觉经验，进一步指导当前的搜索行为。这也帮助参与者更快地识别和选择目标（Friedman et al., 2018）。
注意
- 选择性注意： 选择性注意在视觉搜索任务中扮演重要角色，使个体能够专注于场景中的特定项目或特征。这有助于高效识别目标并排除无关刺激（Wolfe, 2021）。
- 持续注意： 视觉搜索任务需要持续的参与，而持续注意确保在整个任务中一致分配注意资源。这减少了错误，例如忽视目标，从而增强视觉搜索的效率（Adam & Serences, 2022）。
- 转移注意： 随着搜索集大小的增加，序列转移注意的需求也随之增加，以处理多个刺激。转移注意使参与者能够有效地在各种刺激之间转移注意，无论是以并行还是串行方式进行（Lee & Han, 2020）。
- 分配注意： 当两个目标刺激位于相隔较远的空间位置时，需要处理来自两个位置的信息。在这些需要同时从多个空间位置处理信息的情况下，分配注意对于高效的视觉搜索表现至关重要（Davis et al., 2003）。
流体推理： 也称为流体智力，指的是解决无法通过以前学习解决的问题的能力。有研究表明，它使个体在视觉搜索中展示出高效的眼动行为。流体推理能力较高的个体在识别目标时也表现出更好的准确性和速度（Wagneret al., 2024）。
视觉处理： 视觉处理是使个体能够解释和理解视觉信息的认知功能，从而识别模式，并专注于相关刺激而忽略干扰物（Wagneret al., 2024）。
处理速度： 这是视觉搜索任务中的一个重要认知功能，因为它使个体能够快速处理视觉信息，从而在干扰物中更快识别目标。更快的处理速度支持快速决策，并进一步增强在现实世界视觉搜索场景中的表现（Wagneret al., 2024）。

视觉搜索任务设计的变体

视觉搜索任务可以在线或在实验室中进行，并且在复杂性上可以有显著变化，主要的区别在于使用的刺激类型和数量，以及目标-干扰物的相似性。

以下是任务的一些变体：

连续视觉搜索任务： 此变体中的搜索场包括多个目标和干扰物（Hokken et al., 2022）。
单帧搜索任务： 在此任务中，观察者需要对目标是否存在做出简单的是/否决定（Hokken et al., 2022）。
真实世界视觉搜索任务： 这包括在真实空间中设置的任务，而不是使用计算机屏幕。研究利用真实的乐高积木进行任务（Sauter et al., 2020）。
天空搜索： 这是TEA-Ch评估电池的一个子测试。在此变体中，观察者需要在一大张充满相似外观的诱饵宇宙飞船的纸上找到特定的宇宙飞船（Nasiri et al., 2023）。
字母取消任务： 这种视觉搜索任务的变体要求参与者在其他干扰字母中识别并标记60个目标字母'A'（Rorden & Karnath, 2010）。
TMM3拼图游戏： 这种变体将视觉搜索和游戏整合在一起。目标始终存在，要求玩家根据颜色和形状等特征连续扫描并匹配相同的瓷砖（Chesham et al., 2019）。

视觉搜索任务的临床应用

视觉搜索任务不仅局限于认知心理学的领域，还在临床心理学中发挥着重要作用，因为它们在理解各种注意和感知过程方面的关键角色，涉及不同的神经发育和心理条件。

以下是一些例子：

注意缺陷多动障碍（ADHD）： 视觉搜索任务是选择性注意的优秀测量，这通常在ADHD中受到损害。这些任务有助于识别个体的反应相关缺陷，从而理解ADHD中的认知和行为特征（Mason et al., 2003）。
脑性视觉障碍（CVI）： 视觉选择注意功能障碍（VSAD）是CVI儿童中常见的状况。视觉搜索任务揭示了CVI反应时间较慢和准确性降低的情况，有助于对这个人群进行针对性的干预（Hokken et al., 2022）。
阅读障碍： 阅读障碍（以处理书面语言和阅读的困难为特征的学习障碍）可以通过视觉搜索任务与其他神经发育条件区分开。阅读障碍儿童通常在视觉信息的快速和准确处理方面存在困难，这可能影响他们在视觉搜索任务中的表现（Hokken et al., 2022）。
自闭症谱系障碍（ASD）： 视觉搜索任务有助于揭示和理解ASD个体面临的神经发育挑战。一项研究显示，ASD个体在视觉搜索任务表现中显示出行为模式，比如注视时间和搜索后过程（Canu et al., 2021）。
精神分裂症： 研究表明，精神分裂症患者在视觉搜索任务表现中出现显著 impairments，例如增加的注视时间和搜索模式的变化。这些发现有助于深入理解精神分裂症的注意和感知特征（Canu et al., 2021）。
阿尔茨海默病（AD）： 在阿尔茨海默病人群中的视觉搜索任务可以提供认知衰退和注意缺陷的见解。研究显示，AD患者在视觉搜索效率上存在显著缺陷，例如反应时间较慢、注视持续时间增加，以及在干扰物中准确识别目标刺激的困难（Pereira et al., 2020）。
焦虑： 视觉搜索任务已被用来评估焦虑对注意控制和任务处理效率的影响。它们提供了关于焦虑如何影响与视觉注意和决策相关的各种认知功能的见解（Vater et al., 2016）。

在其他领域的应用

视觉搜索任务不仅在临床心理学领域中重要，且还扩展到其他多个领域。以下是一些视觉搜索任务如何在不同领域应用的例子：* 神经科学： 视觉搜索任务被广泛用于探索大脑内部的功能交互。在一项使用视觉搜索任务（VST）结合神经成像设备（如 fMRI 和矫正近视的镜片）的研究中，研究人员能够解码与视觉疲劳和认知负荷相关的大脑网络（Ryu et al., 2024）。

神经生理学： 视觉搜索任务在神经生理学中也具有重要的意义。一项利用眼动追踪技术检查眼动追踪的研究表明，移动目标的速度和方向的视觉识别与运动选择紧密相关（Souto & Kerzel, 2021）。还值得注意的是，眼动指标对识别视觉搜索障碍非常有用。
执法： 视觉搜索任务，如剑桥面部记忆测试（CFMT+）（测量个体识别面部的能力），已广泛应用于执法，预测警察在现实场景中寻找陌生面孔的表现差异（Thielgen et al., 2021）。
人机交互： 视觉搜索任务在人机交互中具有重要应用。它们有助于理解用户如何视觉扫描和与显示器互动，进一步帮助设计与用户的视觉能力和局限相一致的界面（Halverson & Hornof, 2007）。
市场营销： 在市场营销领域，视觉搜索任务用于理解消费者如何与各种产品展示进行视觉互动。这些提供了关于如何设计有效吸引个体注意力的产品的见解，从而影响消费者决策（Banović et al., 2014；Qin et al., 2014）。
航空： 在航空安全领域，视觉搜索任务有助于理解时间压力和目标期望等不同因素如何影响检测表现、反应时间和视觉搜索。这些可以进一步帮助改善机场安全的重要任务。

总体而言，视觉搜索任务及其变体，如结合搜索任务，为认知心理学提供了许多见解，并有潜力与许多现实世界的应用相连接。

结论

视觉搜索任务帮助我们更好地理解人们如何在环境中集中注意力、寻找和处理信息的认知心理学。它们揭示了我们在日常生活中注意力和决策过程的许多方面。随着技术的发展，我们可以利用视觉搜索任务解决现实世界问题的方式也不断增加。这使其成为一个有价值的工具，不仅对研究人员而言，对于创造一个更好、更高效的世界也同样如此！

Adam, K., & Serences, J. (2022). Interactions of sustained attention and visual search. Journal of Vision, 22(14), 4355. https://doi.org/10.1167/jov.22.14.4355
Banović, Marija & Rosa, Pedro Joel & Gamito, Pedro. (2014). Eye of the Beholder: Visual Search, Attention and Product Choice.

Canu, D., Ioannou, C., Müller, K., Martin, B., Fleischhaker, C., Biscaldi, M., Beauducel, A., Smyrnis, N., van Elst, L. T., & Klein, C. (2021). Visual search in neurodevelopmental disorders: Evidence towards a continuum of impairment. European Child & Adolescent Psychiatry, 31(8), 1–18. https://doi.org/10.1007/s00787-021-01756-z

Chesham, A., Gerber, S. M., Schütz, N., Saner, H., Gutbrod, K., Müri, R. M., Nef, T., & Urwyler, P. (2019a). Search and match task: Development of a taskified match-3 puzzle game to assess and Practice Visual Search. JMIR Serious Games, 7(2). https://doi.org/10.2196/13620

Chesham, A., Gerber, S. M., Schütz, N., Saner, H., Gutbrod, K., Müri, R. M., Nef, T., & Urwyler, P. (2019b). Search and match task: Development of a taskified match-3 puzzle game to assess and Practice Visual Search. JMIR Serious Games, 7(2). https://doi.org/10.2196/13620

Davis, E. T., Shikano, T., Peterson, S. A., & Keyes Michel, R. (2003). Divided attention and visual search for simple versus complex features. Vision Research, 43(21), 2213–2232. https://doi.org/10.1016/s0042-6989(03)00339-0

Friedman, G. N., Johnson, L., & Williams, Z. M. (2018). Long-term visual memory and its role in learning suppression. Frontiers in Psychology, 9. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.01896

Halverson, T., & Hornof, A. J. (2007). A minimal model for predicting visual search in human-computer interaction. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 431–434. https://doi.org/10.1145/1240624.1240693

Hokken, M. J., Krabbendam, E., van der Zee, Y. J., & Kooiker, M. J. (2022). Visual selective attention and visual search performance in children with CVI, ADHD, and dyslexia: A scoping review. Child Neuropsychology, 29(3), 357–390. https://doi.org/10.1080/09297049.2022.2057940

Lee, J., & Han, S. W. (2020). Visual search proceeds concurrently during the attentional blink and Response Selection Bottleneck. Attention, Perception, & Psychophysics, 82(6), 2893–2908. https://doi.org/10.3758/s13414-020-02047-6

Lin, W., & Qian, J. (2023). Priming effect of individual similarity and ensemble perception in Visual Search and working memory. Psychological Research, 88(3), 719–734. https://doi.org/10.1007/s00426-023-01902-z

Maljkovic, V., & Martini, P. (2005). Implicit short-term memory and event frequency effects in visual search. Vision Research, 45(21), 2831–2846. https://doi.org/10.1016/j.visres.2005.05.019

Mason, D. J., Humphreys, G. W., & Kent, L. S. (2003). Exploring selective attention in ADHD: Visual search through space and Time. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 44(8), 1158–1176. https://doi.org/10.1111/1469-7610.00204

Nachtnebel, S. J., Cambronero-Delgadillo, A. J., Helmers, L., Ischebeck, A., & Höfler, M. (2023). The impact of different distractions on outdoor visual search and Object Memory. Scientific Reports, 13(1). https://doi.org/10.1038/s41598-023-43679-6

Nasiri, E., Khalilzad, M., Hakimzadeh, Z., Isari, A., Faryabi-Yousefabad, S., Sadigh-Eteghad, S., & Naseri, A. (2023). A comprehensive review of attention tests: Can we assess what we exactly do not understand? The Egyptian Journal of Neurology, Psychiatry and Neurosurgery, 59(1). https://doi.org/10.1186/s41983-023-00628-4

Pereira, M. L., Camargo, M. von, Bellan, A. F., Tahira, A. C., dos Santos, B., dos Santos, J., Machado-Lima, A., Nunes, F. L. S., & Forlenza, O. V. (2020). Visual search efficiency in mild cognitive impairment and alzheimer’s disease: An eye movement study. Journal of Alzheimer’s Disease, 75(1), 261–275. https://doi.org/10.3233/jad-190690

Qin, X. A., Koutstaal, W., & Engel, S. A. (2014a). The hard-won benefits of familiarity in visual search: Naturally familiar brand logos are found faster. Attention, Perception & Psychophysics, 76(4), 914–930. https://doi.org/10.3758/s13414-014-0623-5

Qin, X. A., Koutstaal, W., & Engel, S. A. (2014b). The hard-won benefits of familiarity in visual search: Naturally familiar brand logos are found faster. Attention, Perception, & Psychophysics, 76(4), 914–930. https://doi.org/10.3758/s13414-014-0623-5

Radhakrishnan, A., Balakrishnan, M., Behera, S., & Raghunandhan, R. (2022). Role of reading medium and audio distractors on visual search. Journal of Optometry, 15(4), 299–304. https://doi.org/10.1016/j.optom.2021.12.004

Redden, R. S., Eady, K., Klein, R. M., & Saint-Aubin, J. (2022). Individual differences in working memory capacity and visual search while reading. Memory & Cognition, 51(2), 321–335. https://doi.org/10.3758/s13421-022-01357-4
Rorden, C., & Karnath, H.-O. (2010). A simple measure of neglect severity. Neuropsychologia, 48(9), 2758–2763. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2010.04.018

Ryu, H., Ju, U., & Wallraven, C. (2024a). Decoding visual fatigue in a visual search task selectively manipulated via myopia-correcting lenses. Frontiers in Neuroscience, 18. https://doi.org/10.3389/fnins.2024.1307688

Ryu, H., Ju, U., & Wallraven, C. (2024b). Decoding visual fatigue in a visual search task selectively manipulated via myopia-correcting lenses. Frontiers in Neuroscience, 18. https://doi.org/10.3389/fnins.2024.1307688

Sauter, M., Stefani, M., & Mack, W. (2020). Towards interactive search: Investigating visual search in a novel real-world paradigm. Brain Sciences, 10(12), 927. https://doi.org/10.3390/brainsci10120927

Souto, D., & Kerzel, D. (2021). Visual selective attention and the control of tracking eye movements: A critical review. Journal of Neurophysiology, 125(5), 1552–1576. https://doi.org/10.1152/jn.00145.2019

Thielgen, M. M., Schade, S., & Bosé, C. (2021). Face processing in Police Service: The relationship between laboratory-based assessment of face processing abilities and performance in a real-world identity matching task. Cognitive Research: Principles and Implications, 6(1). https://doi.org/10.1186/s41235-021-00317-x

Vater, C., Roca, A., & Williams, A. M. (2016). Effects of anxiety on anticipation and visual search in dynamic, time-constrained situations. Sport, Exercise, and Performance Psychology, 5(3), 179–192. https://doi.org/10.1037/spy0000056

Wagner, J., Zurlo, A., & Rusconi, E. (2024). Individual differences in visual search: A systematic review of the link between visual search performance and traits or abilities. Cortex, 178, 51–90. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2024.05.020

Wickens, C. D. (2023). Pilot attention and perception and spatial cognition. Human Factors in Aviation and Aerospace, 141–170. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-420139-2.00009-5

Wolfe, J. M. (2021). Guided search 6.0: An updated model of visual search. Psychonomic Bulletin & Review, 28(4), 1060–1092. https://doi.org/10.3758/s13423-020-01859-9