认知控制领域中的注意网络测试(Attention network test, ANT)
作者: 心理空间 / 19328次阅读 时间: 2020年7月01日
标签: ANT 定向 警觉 注意网络测试 执行控制
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~zD%UoV:hW0Posner等人(2002,2014)首次将注意网络细分为警觉(Alerting)、定向(Orienting)和执行控制(executive control)三个子网络。注意的这三个网络体现了个体获得并维持对某一类型信息或目标的警觉状态、对外部有用信息的选择性注意以及处理冲突信息等方面的能力 (Westlye, Grydeland, Walhovd, & Fjell, 2011)。 注意的这三个成分,可以通过 Fan 等人(2002, 2009)开发出的注意网络效率测验(Attention Network Test,ANT) 来测量。 ANT 被大量研究者使用,被证明是有效的测量不同注意网络效率的工具 (Macleod et al., 2010)。

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采用 Fan 等人(2002)开发的 Attention Network Test (ANT)实验范式。该范式能够有效测量注意网络三个核心成分(警觉、定向和执行功能)的效率 (Fan et al.,2009; Westlye, Grydeland, Walhovd, & Fjell, 2011)。

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实验开始时,在屏幕中央呈现一个“+”注视点,时间为400~1600ms内随机。注视点消失后出现提示线索,时间为100ms,之后是400ms的时间间隔(“+”注视点),接着目标刺激(水平排列的5个箭头)出现在“+”的上方或者下方,要求受试者在1700ms内判断中间的那个箭头的朝向(向左就按鼠标左键;向右就按鼠标右键)。之后是一段时间间隔,使每个trial的持续时间固定在4000ms。

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线索共有四种类型:无线索,中央线索,双线索和空间线索(星号在注视点上方或者下方)。

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M#X)| OV-FZ#u0目标刺激中的箭头朝向有三类:无冲突、一致和不一致。 

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.C U6@'S t h3X0警觉网络效率计算公式为无线索条件下的反应时减去中央线索条件下的反应时;定向网络效率计算公式为中央线索条件下的反应时减去空间线索条件下的反应时;执行功能效率的计算公式为冲突条件下的反应时减去一致条件下的反应时(Fan et al., 2002)。

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