2022年8月25日，实验室王凌课题组在认知心理学权威期刊Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition上发表题为“Learned Irrelevant Stimulus-Response Associations and Proportion Congruency Effect: A Diffusion Model Account”的研究论文。该研究结合扩散模型的一个变式（diffusion model for conflict tasks，DMC）来定性及定量地比较了比例一致性（proportion congruency，PC）效应的两种主要理论机制，即注意调节和无关刺激反应联结学习。模型的模拟和数据拟合结果一致表明，只有后者能够同时解释Simon效应在不同PC条件下的平均反应时及反应时分布模式，说明了无关刺激反应联结学习是PC效应的一般机制。该研究为PC效应的理论之争提供了新见解，并有助于认知控制理论模型的发展。
PC效应指的是冲突效应（如Stroop、Eriksen flanker和Simon效应）的大小会受到一致试次与不一致试次所占比例的影响，随不一致试次比例的增大（减小）而减小甚至反转（增大）。PC效应的两种主要理论解释是注意调节理论和无关刺激反应联结学习（也称为可能性学习）理论。多数不一致条件下产生的反转Simon效应（即不一致试次的反应快于一致试次）为后者提供了直接的证据，说明被试利用习得的任务无关刺激反应联结来预测反应。但是两种理论都能解释多数一致条件下Simon效应的增大。为了更好地区分两种理论，我们将分析的关注点从平均反应时转移到反应时分布模式上。Delta functions是反映冲突效应的大小如何随反应时的变化而变化的反应时分布分析方法。在多数一致条件下，Simon效应先随反应时的增长而增大，然后保持相对恒定，delta function的斜率由正变为零。而在多数不一致条件下，Simon效应随反应时的增长而减小，直至发生反转，delta function的斜率为负。在本研究中，我们采用扩散模型的一个变式（即DMC）来分析哪种理论能够同时解释Simon效应在不同PC条件下的平均反应时和反应时分布模式。
在模拟研究中，我们分别根据注意假说和无关刺激反应联结学习假说调节不同的模型参数来生成模拟数据。模拟结果表明，只有根据学习假说调节模型的starting point才能够同时模拟Simon效应在平均反应时上的增大和反转，以及不同PC条件下的delta function模式（图1第一行），而调节drift criterion（图1第二行）或注意相关参数（如图2，更多模拟结果见论文正文）则不能模拟该模式。在实验研究中，我们操纵了经典Simon任务中一致试次与不一致试次的相对比例，然后用模拟研究中的模型来拟合实验数据。该实验重复了前人的结果（图3），即Simon效应在多数一致条件下增大而在多数不一致条件下反转。对数据的拟合结果与模拟一致，只有调节模型的starting point才能够很好地拟合实验结果（Model 1，图4）。模型的模拟和数据拟合结果共同说明了无关刺激反应联结学习（调节starting point）是PC效应的一般机制。
图1：调节starting point（z，第一行）或drift criterion（d，第二行）的模拟结果。纵坐标为Simon效应（不一致试次减一致试次），横坐标为反应时。中性条件的delta function是由Ulrich et al.（2015）中Simon任务的最佳拟合参数生成的。多数一致和多数不一致条件则是在这组最佳拟合参数的基础上，根据习得的无关刺激反应联结对starting point或drift criterion进行调节。
图2：在多数一致条件下调节注意相关参数（增大任务相关信息的积累速率[μc]和减小无关信息的影响[A]）的模拟结果。左上角的图作为基线，由Ulrich et al.（2015）中Simon任务的最佳拟合参数生成。
图3：行为结果。（A）反应时；（B）错误率；（C）反应时的Simon效应；（D）错误率的Simon效应。25/75表示25%的一致试次和75%的不一致试次；75/25表示75%的一致试次和25%的不一致试次。Con表示一致，Inc表示不一致。
图4：Delta function的观测值和模型预测值。模型1-3分别表示调节starting point、drift criterion和注意相关参数。Con表示一致，Inc表示不一致，MC表示多数一致，MI表示多数不一致。
王凌课题组的2020级博士研究生罗娇容为论文第一作者，中科院物理所的杨明成副研究员为论文合作者，王凌为论文通讯作者。该研究受到国家自然科学基金（31771250）的资助。