心理科学进展 ›› 2023, Vol. 31 ›› Issue (10): 1843-1855.doi: 10.3724/SP.J.1042.2023.01843
从欣蕊1, 武泽宇1, 曼祖拉·艾山江1, 姜云鹏1,2,3, 刘妍1, 吴瑕1,2,3()
收稿日期:
2022-11-18
出版日期:
2023-10-15
发布日期:
2023-07-25
通讯作者:
吴瑕, E-mail: 基金资助:
CONG Xinrui1, WU Zeyu1, MANZULA·Aishanjiang 1, JIANG Yunpeng1,2,3, LIU Yan1, WU Xia1,2,3()
Received:
2022-11-18
Online:
2023-10-15
Published:
2023-07-25
摘要:
动作电子游戏是指要求参与者在广阔的视野中处理多个复杂且快速变化的信息, 并对这些刺激做出快速而准确反应的游戏。以往研究对动作电子游戏是否能够促进注意能力的发展存在争议。采用元分析的方法, 研究分析了动作电子游戏对注意及其子网络的影响, 并考察行为指标作为调节变量时, 在动作电子游戏与注意之间关系产生的影响。共计纳入符合要求的文献28篇, 其中包含71个效应量, 涉及被试3359人。研究结果显示, 动作电子游戏对注意警觉的影响最为显著, 呈现为中等偏高程度的影响, 而注意定向呈现中等偏低程度的影响, 对注意的执行控制呈现低程度的影响。动作电子游戏对注意的影响还受到行为指标的调节, 反应时均大于正确率的效应值, 说明考察注意水平时反应时更加敏感。这些结果表明, 动作电子游戏与注意中的警觉功能关系最为密切, 且会受到行为指标选取的影响。研究进一步明确了动作电子游戏与注意的关系, 为不同研究之间的结果比较提供依据。
中图分类号:
从欣蕊, 武泽宇, 曼祖拉·艾山江, 姜云鹏, 刘妍, 吴瑕. (2023). 动作电子游戏对不同注意子网络的影响——来自元分析的证据. 心理科学进展 , 31(10), 1843-1855.
CONG Xinrui, WU Zeyu, MANZULA·Aishanjiang , JIANG Yunpeng, LIU Yan, WU Xia. (2023). Effects of action video games on different attentional subnetworks: Evidence from a meta-analysis. Advances in Psychological Science, 31(10), 1843-1855.
作者 | 男性% | 被试群体 | 平均年龄(岁) | N | 子网络 | 实验范式 | 行为指标 | 统计分析 | d |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
邱男, | 100 | 大学生 | NVGPS = 12; AVGPS = 22 | 29 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.133 |
张玉, | 100 | 大学生 | 18~26 | 36 | 定向 | IOR范式 | 反应时 | F-test | 1.283 |
张玉, | 100 | 大学生 | 18~26 | 36 | 定向 | 简单检测任务 | 反应时间 | F-test | 0.565 |
杨斌, | 100 | 大学生 | 19~26 | 16 | 执行控制 | 外侧分心物相融性范式 | 反应时间 | F-test | 0.389 |
杨斌, | 100 | 大学生 | 19~26 | 16 | 执行控制 | 外侧分心物相融性范式 | 反应时间 | F-test | 0.302 |
Azizi et al., | 60 | 大学生 | NVGPS = 25.87; AVGPS = 23.2 | 60 | 定向 | 搜索范式 | 注视时间 | t-test | 0.049 |
Azizi et al., | 60 | 大学生 | NVGPS = 25.87; AVGPS = 23.2 | 60 | 定向 | 搜索范式 | 注视时间 | t-test | 0.131 |
Azizi et al., | 60 | 大学生 | NVGPS = 25.87; AVGPS = 23.2 | 60 | 定向 | 搜索范式 | 注视时间 | t-test | -0.047 |
Azizi et al., | 60 | 大学生 | NVGPS = 25.87; AVGPS = 23.2 | 60 | 定向 | 搜索范式 | 注视时间 | t-test | 0.066 |
Azizi et al., | 60 | 大学生 | NVGPS = 25.87; AVGPS = 23.2 | 60 | 定向 | 搜索范式 | 注视时间 | t-test | 0.077 |
Bavelier et al., | 100 | 大学生 | 20.5 | 26 | 定向 | 搜索范式 | 正确率 | F-test | 1.407 |
Bavelier et al., | 100 | 大学生 | 20.5 | 26 | 定向 | 搜索范式 | 反应时 | F-test | 1.222 |
Chen et al., | 未提及 | 儿童 | 7-12 | 24 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 1.199 |
Chen et al., | 未提及 | 儿童 | 7-12 | 24 | 定向 | UFOV范式 | 反应时 | F-test | 1.417 |
Cain et al., | 62.5 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 21.0 | 40 | 执行控制 | 反线索范式 | 正确率 | t-test | 0.217 |
Cain et al., | 62.5 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 21.0 | 40 | 执行控制 | 反线索范式 | 正确率 | t-test | 0.030 |
Cain et al., | 62.5 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 21.0 | 40 | 执行控制 | 反线索范式 | 正确率 | t-test | 0.415 |
Cain et al., | 62.5 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 21.0 | 40 | 执行控制 | 反线索范式 | 正确率 | t-test | 0.259 |
Cain et al., | 67.35 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 20.9 | 49 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | t-test | 0.087 |
Cain et al., | 67.35 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 20.9 | 49 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | t-test | 0.815 |
Cain et al., | 67.35 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 20.9 | 49 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | t-test | 0.179 |
Cain et al., | 67.35 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 20.9 | 49 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | t-test | 0.680 |
Cain et al., | 67.35 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 20.9 | 49 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | t-test | 0.118 |
Chisholm et al., | 100 | 大学生 | 20.5 | 57 | 定向 | 提示范式 | 正确率 | t-test | 0.620 |
Chisholm et al., | 100 | 大学生 | 20.5 | 57 | 定向 | 提示范式 | 反应时 | F-test | 0.625 |
Chisholm et al., | 100 | 大学生 | 20.5 | 57 | 定向 | 提示范式 | 反应时 | F-test | 0.965 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 警觉 | 简单反应时 | 反应时 | F-test | 0.943 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 执行控制 | 辨别反应时 | 反应时 | F-test | 1.111 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 警觉 | GO-no go任务 | 反应时 | F-test | 1.251 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | F-test | 0.259 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.839 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 执行控制 | MOT范式 | 正确率 | F-test | 0.693 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 执行控制 | N-back范式 | 正确率 | F-test | 0.093 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 执行控制 | N-back范式 | 反应时 | F-test | 0.752 |
Dale et al., | 53.20 | 学生 | 30.58 | 2169 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | t-test | 1.010 |
Dale et al., | 53.20 | 学生 | 30.58 | 2169 | 执行控制 | MOT范式 | 正确率 | t-test | 0.700 |
Föcker et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 21.5; AVGPS = 21.1 | 32 | 执行控制 | 注意控制范式 | 正确率 | F-test | 0.637 |
Föcker et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 21.5; AVGPS = 21.1 | 32 | 执行控制 | 抓式表现任务 | 正确率 | t-test | 0.739 |
Föcker et al., | 100 | 男性青年 | 23 | 29 | 警觉 | 快速序列呈现范式 | 反应时 | F-test | 0.742 |
Gao et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 19.67; AVGPS = 21 | 29 | 警觉 | 视听刺激任务 | 反应时 | F-test | 0.172 |
Gao et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 19.67; AVGPS = 21 | 29 | 警觉 | 视听刺激任务 | 灵敏度 | F-test | 0.261 |
Gao et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 19.67; AVGPS = 21 | 29 | 警觉 | 视听刺激任务 | 似然比 | F-test | 0.214 |
Green & Bavelier., | 47 | 大学生 | NVGPS = 21.0; AVGPS = 21.3 | 32 | 执行控制 | MOT范式 | 正确率 | F-test | 1.337 |
Hubert-Wallander et al., 2011 | 100 | 大学生 | NVGPS = 19.5; AVGPS = 19.0 | 21 | 定向 | 搜索范式 | 正确率 | F-test | 1.232 |
Irons et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 18.32; AVGPS = 19.74 | 32 | 执行控制 | Flanker范式 | 正确率 | F-test | 0.657 |
Jacques & Seitz., | 65.79 | 大学生 | 18~24 | 38 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.964 |
Jacques & Seitz., | 65.79 | 大学生 | 18~24 | 38 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.060 |
Jacques & Seitz., | 66.67 | 大学生 | 18~24 | 42 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.224 |
Jacques & Seitz., | 66.67 | 大学生 | 18~24 | 42 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.095 |
Karle, | 100 | 大学生 | NAVGPS = 18.30; AVGPS = 19.2 | 56 | 定向 | 视觉搜索范式 | 反应时 | F-test | 0.531 |
Karle, | 100 | 大学生 | NAVGPS = 18.30; AVGPS = 19.2 | 40 | 定向 | 视觉搜索范式 | 反应时 | F-test | 0.878 |
Li et al., | 50.90 | 大学生 | NAVGPS = 19.11; AVGPS = 19.55 | 55 | 执行控制 | Flanker范式 | 反应时 | t-test | -0.212 |
Li et al., | 50.90 | 大学生 | NAVGPS = 19.11; AVGPS = 19.55 | 55 | 执行控制 | 全局刺激任务 | 正确率 | t-test | 0.443 |
Mishra et al., | 100 | 成年人 | NAVGPS = 24; AVGPS = 21 | 41 | 执行控制 | Flanker范式 | 反应时 | F-test | 0.692 |
Mishra et al., | 100 | 成年人 | NAVGPS = 24; AVGPS = 21 | 41 | 执行控制 | Flanker范式 | 正确率 | F-test | 0.659 |
Murphy & Spencer, | 100 | 大学生 | 17~25 | 60 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | F-test | 0.221 |
Murphy & Spencer, | 100 | 大学生 | 17~25 | 59 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.136 |
Murphy & Spencer, | 100 | 大学生 | 17~25 | 59 | 定向 | UFOV范式 | 反应时 | F-test | 0.553 |
Murphy & Spencer, | 100 | 大学生 | 17~-25 | 61 | 警觉 | 非注意盲视范式 | 正确率 | F-test | 0.199 |
Murphy & Spencer, | 100 | 大学生 | 17~25 | 59 | 执行控制 | 重复盲视范式 | 正确率 | F-test | 0.137 |
Qiu et al., | 100 | 大学生 | 22.26 ± 0.23 | 29 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.133 |
Schmidt et al., | 60 | 手球运动员 | 24.4 | 75 | 警觉 | 视听刺激任务 | 反应时 | F-test | 0.782 |
Schenk et al., | 51.50 | 大学生 | 22.53 | 33 | 执行控制 | 视觉分类任务 | 正确率 | F-test | 0.830 |
Trisolini et al., | 62.22 | 高中生 | 15 | 45 | 定向 | 提示范式 | 正确率 | F-test | 0.712 |
Wong & Chang., | 52.20 | 大学生 | 22.53 | 113 | 警觉 | 全局刺激任务 | 灵敏度 | F-test | 1.196 |
Wong & Chang., | 52.20 | 大学生 | 22.53 | 113 | 警觉 | 全局刺激任务 | 一致性 | F-test | 1.731 |
Wu et al., | 52.20 | 大学生 | 18~24 | 59 | 执行控制 | Flanker范式 | 反应时 | F-test | 0.519 |
Wu et al., | 52.20 | 大学生 | 18~24 | 59 | 执行控制 | Flanker范式 | 反应时 | F-test | 0.706 |
Wu et al., | 52.20 | 大学生 | 18~24 | 59 | 执行控制 | Flanker范式 | 反应时 | F-test | 0.674 |
Zhang & Yang., | 100 | 大学生 | 19~26 | 16 | 定向 | 空间注意范式 | 正确率 | F-test | 1.252 |
Zhang & Yang., | 100 | 大学生 | 19~26 | 16 | 定向 | 空间注意范式 | 反应时 | F-test | 1.244 |
表1 纳入元分析的原始研究信息
作者 | 男性% | 被试群体 | 平均年龄(岁) | N | 子网络 | 实验范式 | 行为指标 | 统计分析 | d |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
邱男, | 100 | 大学生 | NVGPS = 12; AVGPS = 22 | 29 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.133 |
张玉, | 100 | 大学生 | 18~26 | 36 | 定向 | IOR范式 | 反应时 | F-test | 1.283 |
张玉, | 100 | 大学生 | 18~26 | 36 | 定向 | 简单检测任务 | 反应时间 | F-test | 0.565 |
杨斌, | 100 | 大学生 | 19~26 | 16 | 执行控制 | 外侧分心物相融性范式 | 反应时间 | F-test | 0.389 |
杨斌, | 100 | 大学生 | 19~26 | 16 | 执行控制 | 外侧分心物相融性范式 | 反应时间 | F-test | 0.302 |
Azizi et al., | 60 | 大学生 | NVGPS = 25.87; AVGPS = 23.2 | 60 | 定向 | 搜索范式 | 注视时间 | t-test | 0.049 |
Azizi et al., | 60 | 大学生 | NVGPS = 25.87; AVGPS = 23.2 | 60 | 定向 | 搜索范式 | 注视时间 | t-test | 0.131 |
Azizi et al., | 60 | 大学生 | NVGPS = 25.87; AVGPS = 23.2 | 60 | 定向 | 搜索范式 | 注视时间 | t-test | -0.047 |
Azizi et al., | 60 | 大学生 | NVGPS = 25.87; AVGPS = 23.2 | 60 | 定向 | 搜索范式 | 注视时间 | t-test | 0.066 |
Azizi et al., | 60 | 大学生 | NVGPS = 25.87; AVGPS = 23.2 | 60 | 定向 | 搜索范式 | 注视时间 | t-test | 0.077 |
Bavelier et al., | 100 | 大学生 | 20.5 | 26 | 定向 | 搜索范式 | 正确率 | F-test | 1.407 |
Bavelier et al., | 100 | 大学生 | 20.5 | 26 | 定向 | 搜索范式 | 反应时 | F-test | 1.222 |
Chen et al., | 未提及 | 儿童 | 7-12 | 24 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 1.199 |
Chen et al., | 未提及 | 儿童 | 7-12 | 24 | 定向 | UFOV范式 | 反应时 | F-test | 1.417 |
Cain et al., | 62.5 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 21.0 | 40 | 执行控制 | 反线索范式 | 正确率 | t-test | 0.217 |
Cain et al., | 62.5 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 21.0 | 40 | 执行控制 | 反线索范式 | 正确率 | t-test | 0.030 |
Cain et al., | 62.5 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 21.0 | 40 | 执行控制 | 反线索范式 | 正确率 | t-test | 0.415 |
Cain et al., | 62.5 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 21.0 | 40 | 执行控制 | 反线索范式 | 正确率 | t-test | 0.259 |
Cain et al., | 67.35 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 20.9 | 49 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | t-test | 0.087 |
Cain et al., | 67.35 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 20.9 | 49 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | t-test | 0.815 |
Cain et al., | 67.35 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 20.9 | 49 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | t-test | 0.179 |
Cain et al., | 67.35 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 20.9 | 49 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | t-test | 0.680 |
Cain et al., | 67.35 | 大学生 | NVGPS = 22.5; AVGPS = 20.9 | 49 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | t-test | 0.118 |
Chisholm et al., | 100 | 大学生 | 20.5 | 57 | 定向 | 提示范式 | 正确率 | t-test | 0.620 |
Chisholm et al., | 100 | 大学生 | 20.5 | 57 | 定向 | 提示范式 | 反应时 | F-test | 0.625 |
Chisholm et al., | 100 | 大学生 | 20.5 | 57 | 定向 | 提示范式 | 反应时 | F-test | 0.965 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 警觉 | 简单反应时 | 反应时 | F-test | 0.943 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 执行控制 | 辨别反应时 | 反应时 | F-test | 1.111 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 警觉 | GO-no go任务 | 反应时 | F-test | 1.251 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | F-test | 0.259 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.839 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 执行控制 | MOT范式 | 正确率 | F-test | 0.693 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 执行控制 | N-back范式 | 正确率 | F-test | 0.093 |
Dale & Green et al., | 87.70 | 大学生 | 21.07 | 57 | 执行控制 | N-back范式 | 反应时 | F-test | 0.752 |
Dale et al., | 53.20 | 学生 | 30.58 | 2169 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | t-test | 1.010 |
Dale et al., | 53.20 | 学生 | 30.58 | 2169 | 执行控制 | MOT范式 | 正确率 | t-test | 0.700 |
Föcker et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 21.5; AVGPS = 21.1 | 32 | 执行控制 | 注意控制范式 | 正确率 | F-test | 0.637 |
Föcker et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 21.5; AVGPS = 21.1 | 32 | 执行控制 | 抓式表现任务 | 正确率 | t-test | 0.739 |
Föcker et al., | 100 | 男性青年 | 23 | 29 | 警觉 | 快速序列呈现范式 | 反应时 | F-test | 0.742 |
Gao et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 19.67; AVGPS = 21 | 29 | 警觉 | 视听刺激任务 | 反应时 | F-test | 0.172 |
Gao et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 19.67; AVGPS = 21 | 29 | 警觉 | 视听刺激任务 | 灵敏度 | F-test | 0.261 |
Gao et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 19.67; AVGPS = 21 | 29 | 警觉 | 视听刺激任务 | 似然比 | F-test | 0.214 |
Green & Bavelier., | 47 | 大学生 | NVGPS = 21.0; AVGPS = 21.3 | 32 | 执行控制 | MOT范式 | 正确率 | F-test | 1.337 |
Hubert-Wallander et al., 2011 | 100 | 大学生 | NVGPS = 19.5; AVGPS = 19.0 | 21 | 定向 | 搜索范式 | 正确率 | F-test | 1.232 |
Irons et al., | 100 | 大学生 | NVGPS = 18.32; AVGPS = 19.74 | 32 | 执行控制 | Flanker范式 | 正确率 | F-test | 0.657 |
Jacques & Seitz., | 65.79 | 大学生 | 18~24 | 38 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.964 |
Jacques & Seitz., | 65.79 | 大学生 | 18~24 | 38 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.060 |
Jacques & Seitz., | 66.67 | 大学生 | 18~24 | 42 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.224 |
Jacques & Seitz., | 66.67 | 大学生 | 18~24 | 42 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.095 |
Karle, | 100 | 大学生 | NAVGPS = 18.30; AVGPS = 19.2 | 56 | 定向 | 视觉搜索范式 | 反应时 | F-test | 0.531 |
Karle, | 100 | 大学生 | NAVGPS = 18.30; AVGPS = 19.2 | 40 | 定向 | 视觉搜索范式 | 反应时 | F-test | 0.878 |
Li et al., | 50.90 | 大学生 | NAVGPS = 19.11; AVGPS = 19.55 | 55 | 执行控制 | Flanker范式 | 反应时 | t-test | -0.212 |
Li et al., | 50.90 | 大学生 | NAVGPS = 19.11; AVGPS = 19.55 | 55 | 执行控制 | 全局刺激任务 | 正确率 | t-test | 0.443 |
Mishra et al., | 100 | 成年人 | NAVGPS = 24; AVGPS = 21 | 41 | 执行控制 | Flanker范式 | 反应时 | F-test | 0.692 |
Mishra et al., | 100 | 成年人 | NAVGPS = 24; AVGPS = 21 | 41 | 执行控制 | Flanker范式 | 正确率 | F-test | 0.659 |
Murphy & Spencer, | 100 | 大学生 | 17~25 | 60 | 执行控制 | 注意瞬脱范式 | 正确率 | F-test | 0.221 |
Murphy & Spencer, | 100 | 大学生 | 17~25 | 59 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.136 |
Murphy & Spencer, | 100 | 大学生 | 17~25 | 59 | 定向 | UFOV范式 | 反应时 | F-test | 0.553 |
Murphy & Spencer, | 100 | 大学生 | 17~-25 | 61 | 警觉 | 非注意盲视范式 | 正确率 | F-test | 0.199 |
Murphy & Spencer, | 100 | 大学生 | 17~25 | 59 | 执行控制 | 重复盲视范式 | 正确率 | F-test | 0.137 |
Qiu et al., | 100 | 大学生 | 22.26 ± 0.23 | 29 | 定向 | UFOV范式 | 正确率 | F-test | 0.133 |
Schmidt et al., | 60 | 手球运动员 | 24.4 | 75 | 警觉 | 视听刺激任务 | 反应时 | F-test | 0.782 |
Schenk et al., | 51.50 | 大学生 | 22.53 | 33 | 执行控制 | 视觉分类任务 | 正确率 | F-test | 0.830 |
Trisolini et al., | 62.22 | 高中生 | 15 | 45 | 定向 | 提示范式 | 正确率 | F-test | 0.712 |
Wong & Chang., | 52.20 | 大学生 | 22.53 | 113 | 警觉 | 全局刺激任务 | 灵敏度 | F-test | 1.196 |
Wong & Chang., | 52.20 | 大学生 | 22.53 | 113 | 警觉 | 全局刺激任务 | 一致性 | F-test | 1.731 |
Wu et al., | 52.20 | 大学生 | 18~24 | 59 | 执行控制 | Flanker范式 | 反应时 | F-test | 0.519 |
Wu et al., | 52.20 | 大学生 | 18~24 | 59 | 执行控制 | Flanker范式 | 反应时 | F-test | 0.706 |
Wu et al., | 52.20 | 大学生 | 18~24 | 59 | 执行控制 | Flanker范式 | 反应时 | F-test | 0.674 |
Zhang & Yang., | 100 | 大学生 | 19~26 | 16 | 定向 | 空间注意范式 | 正确率 | F-test | 1.252 |
Zhang & Yang., | 100 | 大学生 | 19~26 | 16 | 定向 | 空间注意范式 | 反应时 | F-test | 1.244 |
子网络 | 模型 | 独立样本 | 异质性 | Tau-squared | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Q值 | df | p值 | I-squared | Tau-squared | SE | 方差 | Tau | |||
定向 | 随机模型 | 30 | 54.16 | 29 | 0.003 | 46.46% | 0.09 | 0.05 | 0.003 | 0.30 |
执行控制 | 随机变量 | 31 | 46.66 | 30 | 0.027 | 35.71% | 0.05 | 0.04 | 0.001 | 0.23 |
警觉 | 随机变量 | 10 | 24.70 | 9 | 0.003 | 63.56% | 0.20 | 0.15 | 0.022 | 0.44 |
表2 效应值异质性检验
子网络 | 模型 | 独立样本 | 异质性 | Tau-squared | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Q值 | df | p值 | I-squared | Tau-squared | SE | 方差 | Tau | |||
定向 | 随机模型 | 30 | 54.16 | 29 | 0.003 | 46.46% | 0.09 | 0.05 | 0.003 | 0.30 |
执行控制 | 随机变量 | 31 | 46.66 | 30 | 0.027 | 35.71% | 0.05 | 0.04 | 0.001 | 0.23 |
警觉 | 随机变量 | 10 | 24.70 | 9 | 0.003 | 63.56% | 0.20 | 0.15 | 0.022 | 0.44 |
子网络 | 模型 | 独立样本 | 效应值及95%的置信区间 | 双尾检验 | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
点估计 | 下限 | 上限 | z值 | p值 | |||
定向 | 随机效应 | 30 | 0.58 | 0.42 | 0.74 | 6.98 | 0.000 |
执行控制 | 随机效应 | 31 | 0.39 | 0.25 | 0.53 | 5.58 | 0.000 |
警觉 | 随机效应 | 10 | 0.75 | 0.41 | 1.10 | 4.26 | 0.000 |
表3 主效应分析
子网络 | 模型 | 独立样本 | 效应值及95%的置信区间 | 双尾检验 | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
点估计 | 下限 | 上限 | z值 | p值 | |||
定向 | 随机效应 | 30 | 0.58 | 0.42 | 0.74 | 6.98 | 0.000 |
执行控制 | 随机效应 | 31 | 0.39 | 0.25 | 0.53 | 5.58 | 0.000 |
警觉 | 随机效应 | 10 | 0.75 | 0.41 | 1.10 | 4.26 | 0.000 |
调节变量 | 同质性分析 | 类别 | 独立 样本 | 效应值及95%置信区间 | 双侧检验 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
QB | df | p | 点估计 | 下限 | 上限 | z | p | |||
注意的定向 | 24.81 | 2 | <0.001 | 反应时 | 11 | 0.83 | 0.63 | 1.03 | 8.16 | <0.001 |
正确率 | 14 | 0.64 | 0.47 | 0.81 | 7.26 | <0.001 | ||||
注视时间 | 5 | 0.06 | 0.19 | 0.30 | 0.45 | 0.652 | ||||
注意的执行控制 | 3.95 | 2 | 0.139 | 反应时 | 9 | 0.53 | 0.32 | 0.74 | 4.89 | <0.001 |
正确率 | 21 | 0.30 | 0.17 | 0.42 | 4.59 | <0.001 | ||||
任务得分 | 1 | 0.64 | −0.07 | 1.35 | 1.76 | 0.079 | ||||
注意的警觉 | 20.45 | 5 | <0.001 | 反应时 | 5 | 0.77 | 0.45 | 1.08 | 4.74 | <0.001 |
正确率 | 1 | 0.20 | −0.31 | 0.70 | 0.77 | 0.439 | ||||
灵敏度 | 2 | 0.85 | 0.41 | 1.30 | 3.74 | <0.001 | ||||
似然比 | 1 | 0.21 | −0.16 | 0.94 | 0.57 | 0.566 | ||||
一致性 | 1 | 1.73 | 1.11 | 2.35 | 5.47 | <0.001 |
表4 调节变量分析结果
调节变量 | 同质性分析 | 类别 | 独立 样本 | 效应值及95%置信区间 | 双侧检验 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
QB | df | p | 点估计 | 下限 | 上限 | z | p | |||
注意的定向 | 24.81 | 2 | <0.001 | 反应时 | 11 | 0.83 | 0.63 | 1.03 | 8.16 | <0.001 |
正确率 | 14 | 0.64 | 0.47 | 0.81 | 7.26 | <0.001 | ||||
注视时间 | 5 | 0.06 | 0.19 | 0.30 | 0.45 | 0.652 | ||||
注意的执行控制 | 3.95 | 2 | 0.139 | 反应时 | 9 | 0.53 | 0.32 | 0.74 | 4.89 | <0.001 |
正确率 | 21 | 0.30 | 0.17 | 0.42 | 4.59 | <0.001 | ||||
任务得分 | 1 | 0.64 | −0.07 | 1.35 | 1.76 | 0.079 | ||||
注意的警觉 | 20.45 | 5 | <0.001 | 反应时 | 5 | 0.77 | 0.45 | 1.08 | 4.74 | <0.001 |
正确率 | 1 | 0.20 | −0.31 | 0.70 | 0.77 | 0.439 | ||||
灵敏度 | 2 | 0.85 | 0.41 | 1.30 | 3.74 | <0.001 | ||||
似然比 | 1 | 0.21 | −0.16 | 0.94 | 0.57 | 0.566 | ||||
一致性 | 1 | 1.73 | 1.11 | 2.35 | 5.47 | <0.001 |
发表偏 差检验 | 注意 子网络 | Rosenthal's N | 5k+10 | z | p |
---|---|---|---|---|---|
定向 | 712 | 169 | 9.74 | <0.001 | |
执行控制 | 373 | 165 | 7.07 | <0.001 | |
警觉 | 120 | 60 | 7.06 | <0.001 |
表5 发表偏倚检验
发表偏 差检验 | 注意 子网络 | Rosenthal's N | 5k+10 | z | p |
---|---|---|---|---|---|
定向 | 712 | 169 | 9.74 | <0.001 | |
执行控制 | 373 | 165 | 7.07 | <0.001 | |
警觉 | 120 | 60 | 7.06 | <0.001 |
(*表示纳入元分析的文献) | |
[1] | * 邱男. (2019). 基于电生理研究电子游戏对视觉选择性注意的短时效应 (硕士学位论文). 电子科技大学, 成都. |
[2] |
邵嵘, 滕召军, 刘衍玲. (2019). 暴力视频游戏对个体亲社会性的影响:一项元分析. 心理科学进展, 27(3), 453-464.
doi: 10.3724/SP.J.1042.2019.00453 |
[3] | 孙玉静, 尚雪松. (2017). 注意网络神经机制的述评. 心理学进展, 7(3), 366-376. |
[4] | 吴鹏, 刘华山. (2014). 道德推理与道德行为关系的元分析. 心理学报, 46(8), 1192-1207. |
[5] | * 杨斌. (2009). 对动作类电子游对对玩家注意负荷和分配方式影响的研究 (硕士学位论文). 北京师范大学. |
[6] | 曾宪卿, 许冰, 孙博, 叶健彤, 傅世敏. (2021). EMMN受偏差-标准刺激对类型和情绪类型影响: 来自元分析的证据. 心理科学进展, 29(7), 1163. |
[7] | 张豹, 刘树辉, 缪素媚, 黄赛. (2019). 动作电子游戏经验对视觉注意的积极影响. 中国临床心理学杂志, 27(6), 5. |
[8] | * 张玉. (2011). 动作电子游戏经验对基于位置和基于客体返回抑制的影响 (硕士学位论文). 华南师范大学, 广东. |
[9] |
* Azizi, E., Abel, L. A., & Stainer, M. J. (2017). The influence of action video game playing on eye movement behaviour during visual search in abstract, in-game and natural scenes. Attention, Perception, & Psychophysics, 79(2), 484-497.
doi: 10.3758/s13414-016-1256-7 URL |
[10] |
* Bavelier, D., Achtman, R. L., Mani, M., & Föcker, J. (2012). Neural bases of selective attention in action video game players. Vision Research, 61, 132-143.
doi: 10.1016/j.visres.2011.08.007 pmid: 21864560 |
[11] |
Bediou, B., Adams, D. M., Mayer, R. E., Tipton, E., Green, C. S., & Bavelier, D. (2018). Meta-analysis of action video game impact on perceptual, attentional, and cognitive skills. Psychological Bulletin, 144(1), 77-110.
doi: 10.1037/bul0000130 pmid: 29172564 |
[12] |
Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P., & Rothstein, H. R. (2010). A basic introduction to fixed-effect and random-effects models for meta-analysis. Research Synthesis Methods, 1(2), 97-111.
doi: 10.1002/jrsm.12 pmid: 26061376 |
[13] | Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P. T., & Rothstein, H. R. (2009). Meta-analysis methods based on direction and p-values. In Introduction to Meta-Analysis (pp. 325-330). John Wiley & Sons, Ltd. |
[14] | Brodbeck, M. I., & Dupuis, P. (2020). The short term effects of action and non-action videogame play on attention. Intersect: The Stanford Journal of Science, Technology, and Society, 14(1), 1-13. |
[15] |
* Cain, M. S., Prinzmetal, W., Shimamura, A. P., & Landau, A. N. (2014). Improved control of exogenous attention in action video game players. Frontiers in Psychology, 5, 69.
doi: 10.3389/fpsyg.2014.00069 pmid: 24575061 |
[16] | * Chen, M.-S., Chiu, T.-S., & Chen, W.-R. (2018). Differences in visual attention performance between action game playing and non-playing children. Congress of the International Ergonomics Association (pp. 639-648). Springer, Cham. |
[17] |
* Chisholm, J. D., & Kingstone, A. (2015). Action video games and improved attentional control: Disentangling selection-and response-based processes. Psychonomic Bulletin & Review, 22(5), 1430-1436.
doi: 10.3758/s13423-015-0818-3 URL |
[18] |
Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155-159.
doi: 10.1037//0033-2909.112.1.155 pmid: 19565683 |
[19] |
Corbetta, M., & Shulman, G. L. (2002). Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain. Nature Reviews Neuroscience, 3(3), 201-215.
doi: 10.1038/nrn755 pmid: 11994752 |
[20] |
* Dale, G., & Green, C. S. (2017). Associations between avid action and real-time strategy game play and cognitive performance: A pilot study. Journal of Cognitive Enhancement, 1(3), 295-317.
doi: 10.1007/s41465-017-0021-8 |
[21] |
* Dale, G., Kattner, F., Bavelier, D., & Green, C. S. (2020). Cognitive abilities of action video game and role-playing video game players: Data from a massive open online course. Psychology of Popular Media, 9(3), 347-358.
doi: 10.1037/ppm0000237 URL |
[22] | El-Nasr, M. S., & Yan, S. (2006, June). Visual attention in 3d video games. In Proceedings of the 2006 ACM SIGCHI International Conference on Advances in Computer Entertainment Technology (p. 22). Hollywood, CA, USA. |
[23] |
Eriksen, B. A., & Eriksen, C. W. (1974). Effects of noise letters upon the identification of a target letter in a nonsearch task. Perception & Psychophysics, 16(1), 143-149.
doi: 10.3758/BF03203267 URL |
[24] |
Fan, J., Gu, X., Guise, K. G., Liu, X., Fossella, J., Wang, H., & Posner, M. I. (2009). Testing the behavioral interaction and integration of attentional networks. Brain and Cognition, 70(2), 209-220.
doi: 10.1016/j.bandc.2009.02.002 pmid: 19269079 |
[25] |
Fan, J., McCandliss, B. D., Fossella, J., Flombaum, J. I., & Posner, M. I. (2005). The activation of attentional networks. Neuroimage, 26(2), 471-479.
doi: 10.1016/j.neuroimage.2005.02.004 pmid: 15907304 |
[26] |
Fan, J., McCandliss, B. D., Sommer, T., Raz, A., & Posner, M. I. (2002). Testing the efficiency and independence of attentional networks. Journal of Cognitive Neuroscience, 14(3), 340-347.
doi: 10.1162/089892902317361886 pmid: 11970796 |
[27] | Feng, J. & Spence, I. (2018). Playing action video games boosts visual attention. In Ferguson, C. (Ed.), Video game influences on aggression, cognition, and attention (pp. 93-104). Cham:Springer. |
[28] |
* Föcker, J., Mortazavi, M., Khoe, W., Hillyard, S. A., & Bavelier, D. (2019). Neural correlates of enhanced visual attentional control in action video game players: An event-related potential study. Journal of Cognitive Neuroscience, 31(3), 377-389.
doi: 10.1162/jocn_a_01230 pmid: 29308981 |
[29] | * Föcker, J., Cole, D., Beer, A. L., & Bavelier, D. (2018). Neural bases of enhanced attentional control: Lessons from action video game players. Brain and Behavior, 8(7), 1-18. |
[30] |
Fuentes, L. J., & Campoy, G. (2008). The time course of alerting effect over orienting in the attention network test. Experimental Brain Research, 185(4), 667-672.
doi: 10.1007/s00221-007-1193-8 pmid: 17989966 |
[31] | * Gao, Y.-L., Zhang, S.-H., Zhang, Y., Wang, M.-X., Li, Y.-X., Wang, Z.-N., ... Ye, C. (2018). Action video games influence on audiovisual integration in visual selective attention condition. Paper presented at International Conference on Medicine Sciences and Bioengineering, Suzhou, Jiangsu, China. |
[32] |
* Green, C. S., & Bavelier, D. (2006). Enumeration versus multiple object tracking: The case of action video game players. Cognition, 101(1), 217-245.
doi: 10.1016/j.cognition.2005.10.004 pmid: 16359652 |
[33] |
Green, C. S., & Bavelier, D. (2015). Action video game training for cognitive enhancement. Current Opinion in Behavioral Sciences, 4, 103-108.
doi: 10.1016/j.cobeha.2015.04.012 URL |
[34] |
Greenfield, P. M., DeWinstanley, P., Kilpatrick, H., & Kaye, D. (1994). Action video games and informal education: Effects on strategies for dividing visual attention. Journal of Applied Developmental Psychology, 15(1), 105-123
doi: 10.1016/0193-3973(94)90008-6 URL |
[35] |
Higgins, J. P., Thompson, S. G., Deeks, J. J., & Altman, D. G. (2003). Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ, 327(7414), 557-560.
doi: 10.1136/bmj.327.7414.557 URL |
[36] |
* Hubert-Wallander, B., Green, C. S., & Bavelier, D. (2011). Stretching the limits of visual attention: The case of action video games. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 2(2), 222-230.
doi: 10.1002/wcs.v2.2 URL |
[37] |
Huedo-Medina, T. B., Sánchez-Meca, J., Marín-Martínez, F., & Botella, J. (2006). Assessing heterogeneity in meta-analysis: Q statistic or I² index? Psychological Methods, 11(2), 193-206.
doi: 10.1037/1082-989X.11.2.193 pmid: 16784338 |
[38] |
* Irons, J. L., Remington, R. W., & McLean, J. P. (2011). Not so fast: Rethinking the effects of action video games on attentional capacity. Australian Journal of Psychology, 63(4), 224-231.
doi: 10.1111/j.1742-9536.2011.00001.x URL |
[39] |
* Jacques, T., & Seitz, A. R. (2020). Moderating effects of visual attention and action video game play on perceptual learning with the texture discrimination task. Vision Research, 171, 64-72.
doi: S0042-6989(20)30020-1 pmid: 32172941 |
[40] |
Jevons, W. S. (1871). The power of numerical discrimination. Nature, 3(67), 281-282.
doi: 10.1038/003281a0 |
[41] | * Karle, J. W. (2011). The impact of action video game play on attention and cognitive control (Unpublished doctorial dissertation). McMaster University, Canada. |
[42] |
Karle, J. W., Watter, S., & Shedden, J. M. (2010). Task switching in video game players: Benefits of selective attention but not resistance to proactive interference. Acta Psychologica, 134(1), 70-78.
doi: 10.1016/j.actpsy.2009.12.007 pmid: 20064634 |
[43] |
Kozhevnikov, M., Li, Y., Wong, S., Obana, T., & Amihai, I. (2018). Do enhanced states exist? Boosting cognitive capacities through an action video-game. Cognition, 173, 93-105.
doi: S0010-0277(18)30014-3 pmid: 29367017 |
[44] |
* Li, Y., Jin, X., Wang, Y., & Niu, D. (2019). Reduced lateralization of attention in action video game players. Frontiers in Psychology, 10, 1631.
doi: 10.3389/fpsyg.2019.01631 pmid: 31379668 |
[45] |
* Mishra, J., Zinni, M., Bavelier, D., & Hillyard, S. A. (2011). Neural basis of superior performance of action videogame players in an attention-demanding task. Journal of Neuroscience, 31(3), 992-998.
doi: 10.1523/JNEUROSCI.4834-10.2011 pmid: 21248123 |
[46] | * Murphy, K., & Spencer, A. (2009). Playing video games does not make for better visual attention skills. Journal of Articles in Support of the Null Hypothesis, 6(1), 1539-8714. |
[47] |
Orosy-Fildes, C., & Allan, R. W. (1989). Psychology of computer use: XII. videogame play: Human RT to visual stimuli. Perceptual and Motor Skills, 69(1), 243-247.
doi: 10.2466/pms.1989.69.1.243 URL |
[48] | Posner, M. I. (1978). Chronometric explorations of mind. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum. |
[49] |
Posner, M. I. (1980). Orienting of attention. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 32(1), 3-25.
doi: 10.1080/00335558008248231 pmid: 7367577 |
[50] |
Posner, M. I., & Dehaene, S. (1994). Attentional networks. Trends in Neurosciences, 17(2), 75-79.
doi: 10.1016/0166-2236(94)90078-7 pmid: 7512772 |
[51] | Posner, M. I., & Fan, J. (2008). Attention as an organ system. In J. R. Pomerantz (Ed.), Lopics in integrative neuroscience: From Cellsto cognition (pp. 31-61). Cambridge, UK: Cambridge University Press. |
[52] |
Posner, M. I., & Petersen, S. E. (1990). The attention system of the human brain. Annual Review of Neuroscience, 13(1), 25-42.
doi: 10.1146/neuro.1990.13.issue-1 URL |
[53] |
* Qiu, N., Ma, W., Fan, X., Zhang, Y., Li, Y., Yan, Y., ... Yao, D. (2018). Rapid improvement in visual selective attention related to action video gaming experience. Frontiers in Human Neuroscience, 12, 1-11.
doi: 10.3389/fnhum.2018.00001 URL |
[54] |
Raymond, J. E., Shapiro, K. L., & Arnell, K. M. (1992). Temporary suppression of visual processing in an RSVP task: An attentional blink? Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 18(3), 849-860.
doi: 10.1037/0096-1523.18.3.849 URL |
[55] | Reed, W. R. (2015). A Monte Carlo analysis of alternative meta-analysis estimators in the presence of publication bias. Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal, 9, 1-40. |
[56] |
Rosenberg, M. S. (2005). The file-drawer problem revisited: A general weighted method for calculating fail-safe numbers in meta-analysis. Evolution, 59(2), 464-468.
pmid: 15807430 |
[57] |
* Schenk, S., Bellebaum, C., Lech, R. K., Heinen, R., & Suchan, B. (2020). Play to win: Action video game experience and attention driven perceptual exploration in categorization learning. Frontiers in Psychology, 11, 933.
doi: 10.3389/fpsyg.2020.00933 pmid: 32477224 |
[58] |
* Schmidt, A., Geringswald, F., Sharifian, F., & Pollmann, S. (2020). Not scene learning, but attentional processing is superior in team sport athletes and action video game players. Psychological Research, 84(4), 1028-1038.
doi: 10.1007/s00426-018-1105-5 pmid: 30294749 |
[59] | Sekuler, R., & Ball, K. (1986). Visual localization: Age and practice. Journal of the Optical Society of America. 3(6), 864-867. |
[60] |
Song, F., Parekh, S., Hooper, L., Loke, Y. K., Ryder, J., Sutton, A. J., ... Harvey, I. (2010). Dissemination and publication of research findings: An updated review of related biases. Health Technology Assessment, 14(8), 1-220.
doi: 10.3310/hta14080 |
[61] |
Spagna, A., Dong, Y., Mackie, M.-A., Li, M., Harvey, P. D., Tian, Y., Wang, K., & Fan, J. (2015). Clozapine improves the orienting of attention in schizophrenia. Schizophrenia Research, 168(1-2), 285-291.
doi: 10.1016/j.schres.2015.08.009 pmid: 26298539 |
[62] |
Spence, I., & Feng, J. (2010). Video games and spatial cognition. Review of General Psychology, 14(2), 92-104.
doi: 10.1037/a0019491 URL |
[63] |
Treisman, A. M., & Gelade, G. (1980). A feature-integration theory of attention. Cognitive Psychology, 12(1), 97-136.
doi: 10.1016/0010-0285(80)90005-5 pmid: 7351125 |
[64] |
* Trisolini, D. C., Petilli, M. A., & Daini, R. (2018). Is action video gaming related to sustained attention of adolescents? Quarterly Journal of Experimental Psychology, 71(5), 1033-1039.
doi: 10.1080/17470218.2017.1310912 URL |
[65] | * Wong, N. H., & Chang, D. H. (2018). Attentional advantages in video-game experts are not related to perceptual tendencies. Scientific Reports, 8(1), 1-9. |
[66] |
* Wu, X., Jiang, Y., Jiang, Y., Chen, G., Chen, Y., & Bai, X. (2021). The influence of action video games on attentional functions across visual and auditory modalities. Frontiers in Psychology, 12, 611778.
doi: 10.3389/fpsyg.2021.611778 URL |
[67] |
Xuan, B., Mackie, M.-A., Spagna, A., Wu, T., Tian, Y., Hof, P. R., & Fan, J. (2016). The activation of interactive attentional networks. Neuroimage, 129, 308-319.
doi: S1053-8119(16)00023-9 pmid: 26794640 |
[68] |
Yuji, H. (1996). Computer games and information processing skills. Perceptual and Motor Skills, 83(2), 643-647.
pmid: 8902044 |
[69] | * Zhang, X., & Yang, B. (2010). Effects of action video game on spatial attention distribution in low and high perceptual load task. Journal of Software, 5(12), 1434-1441. |
[1] | 尹奎, 迟志康, 董念念, 李培凯, 赵景. 团队反思与团队资源开发、利用及团队结果的关系:一项元分析[J]. 心理科学进展, 2024, 32(2): 228-245. |
[2] | 孟现鑫, 陈怡静, 王馨怡, 袁加锦, 俞德霖. 学校联结与抑郁的关系:一项三水平元分析[J]. 心理科学进展, 2024, 32(2): 246-263. |
[3] | 刘一鸣, 罗浩诚, 傅世敏. 视觉意识是离散还是连续模式?基于注意瞬脱的整合性视角[J]. 心理科学进展, 2024, 32(2): 264-275. |
[4] | 孙猛, 刘泽军, 贾茜, 尚晨阳, 张钦. 情绪T2对抗注意瞬脱:理解情绪优先加工的窗口[J]. 心理科学进展, 2024, 32(1): 58-74. |
[5] | 张子霄, 何生, 张杰栋. 注意转移中的知觉抑制[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 18-18. |
[6] | 周攀, 刘小燕, 李天添, 王玲. 与位置相关的价值统计学习对注意的影响[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 51-51. |
[7] | 裴英名, 任衍具. 与工作记忆保持项目语义相关的干扰对搜索固定与变化目标的影响[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 75-75. |
[8] | 邱余波, 潘嘉蔚, 吴静岚, 高在峰. 通过社会注意线索转移工作记忆中的注意焦点[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 76-76. |
[9] | 祝松楠, 张琪. 刺激的不同呈现模式下显著干扰物的注意抑制机制[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 77-77. |
[10] | 谢燕, 曲折. 工作记忆容量对不同显著性干扰子的抑制功能的调控作用[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 78-78. |
[11] | 吴禧芊, 张西磊, 蒋毅, 王亮. 注意是无意识恐惧表达的必要条件:一项视觉ERP研究[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 79-79. |
[12] | 郑贵萍, 江镕, 孟明. 多目标追踪过程中刺激眼间切换的注意成本[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 80-80. |
[13] | 卢和和, 林子涵, 朱莎莎, 蒋柯. 情绪面孔识别的注意瞬脱效应[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 83-83. |
[14] | 肖芬妮, 孟迎芳. 目标探测促进知觉加工?视觉工作记忆中的注意促进效应[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 86-86. |
[15] | 李硕, 蒋毅, 王莹. 基于规律的注意偏向及其时间进程[J]. 心理科学进展, 2023, 31(suppl.): 89-89. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||