Nat Hum Behav | 反直覺，決策中連續(xù)依賴到底起什么作用？

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基本信息：

Title:Large-scale mega-analysis indicates that serial dependence deteriorates perceptual decision-making

發(fā)表時間：2025.12.12

Journal:Nature Human Behaviour

影響因子：15.9

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一句話總結

把“聽起來很合理”的優(yōu)越效應放進60多萬次試次的檢驗里，結果發(fā)現(xiàn)：連續(xù)依賴（serial dependence） 更像干擾項，而不是性能加成！

引言

我們做感知判斷（perceptual decision-making）時，經(jīng)常會被“剛剛發(fā)生過的事”悄悄影響。比如你連續(xù)兩次估計一條線的朝向（orientation），第二次的報告往往會向第一次靠近一點；連續(xù)判斷點陣的運動方向（motion direction）也類似。這類現(xiàn)象叫連續(xù)依賴（serial dependence）：當前知覺/反應會被近期經(jīng)驗系統(tǒng)性“拉偏”。

因為真實世界在短時間內(nèi)通常比較連續(xù)，把過去和現(xiàn)在的信息做整合（integration）聽起來很合理：如果上一秒和這一秒差不多，把它們平均一下，也許能降低不確定性（uncertainty），讓結果更穩(wěn)定、更精確（perceptual precision）。

基于這種直覺，線索整合模型（cue integration model）和貝葉斯模型（Bayesian model）提出了一個關鍵預測：當連續(xù)兩次刺激幾乎相同，反應誤差的離散程度（error scatter，越小代表越精確）應該下降，也就是所謂“優(yōu)越效應”（superiority effect）。但過去研究更多盯著“偏向哪里”（bias），很少用足夠大、足夠統(tǒng)一的方式嚴檢“是否更精確”。

這篇文章的核心問題因此非常直接：serial dependence 只是讓反應更“像昨天”，還是能真的提高決策質(zhì)量？作者把過去十年能拿到的單試次數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來做 mega-analysis，用大樣本去驗證模型最關鍵、也最容易被忽略的性能預測。

實驗設計與方法邏輯

作者匯總22項研究、49個數(shù)據(jù)集（共733名被試、619,848個試次），任務以取向/運動方向的調(diào)整或再現(xiàn)（adjustment/reproduction）為主。他們先統(tǒng)一清洗流程：剔除離群值、校正刺激特異性偏差（stimulus-specific bias），再用“誤差折疊”（error folding）在存在偏置時穩(wěn)健估計 error scatter。隨后把相鄰兩次刺激差異 |Δ| 劃為 iso（0°）、mid（45°）、ortho（90°），用線性混合效應模型（LMM）檢驗三種條件下的離散度差異，并用BIC與Bayes factor 比較“iso是否真的更精確”。

Fig. 1 | Experimental paradigms and serial dependence.

核心發(fā)現(xiàn)

1）“被過去拉一把”確實普遍存在（Fig. 2）

作者首先確認經(jīng)典現(xiàn)象：在大多數(shù)數(shù)據(jù)集中，反應會向上一試次特征偏移，體現(xiàn)吸引性連續(xù)依賴（attractive serial dependence）。Fig.2把各數(shù)據(jù)集的偏置與離散度匯總，說明“歷史影響當前”的偏置是穩(wěn)定且跨任務可復現(xiàn)的——問題不在于有沒有 bias，而在于這種 bias 會不會帶來更高精度。

Fig. 2 | Summary of bias and error scatter across 49 datasets.

2）模型的硬預測：若有“優(yōu)越效應”，iso 必須最穩(wěn)（Fig. 3a）

Fig.3a用模型給出清晰判據(jù)：無論是線索整合（cue integration）還是貝葉斯框架（Bayesian），當連續(xù)刺激高度相似（iso）時，系統(tǒng)應該把信息更強地整合，從而降低 error scatter；隨著差異增大，scatter 應逐步回到基線。因此只要看到“iso 不比 ortho 更小”，就意味著優(yōu)越效應站不住腳。

Fig. 3 | Bias and error scatter as functions of |Δ| in model predictions and empirical data.

3）經(jīng)驗結果更像“干擾”：中等差異最不穩(wěn)定

（Fig. 3b）

與模型相反，F(xiàn)ig.3b顯示 error scatter 與 |Δ| 呈倒U形：從 iso 增到 mid 時離散度明顯上升，到更大差異（ortho）又回落。這說明連續(xù)依賴并沒有在“最相似時”帶來額外精確度，反而在“似像非像”的區(qū)間讓反應更亂，更符合殘留表征帶來干擾（interference）的直覺。

4）統(tǒng)計證據(jù)很強：iso≈ortho，直接否定“優(yōu)越效應”（Fig. 4）

LMM結果非常明確：iso 到 mid 的 scatter 顯著上升（t=8.62，P<0.001），但 iso 與 ortho 沒有顯著差異（t=0.36，P=0.717）。更關鍵的是，把 iso 與 ortho 合并的簡化模型在BIC上更優(yōu)（ΔBIC = ?67.84），Bayes factor 顯示對“無優(yōu)越效應”的支持達到?jīng)Q定性水平（>100）。也就是說：連續(xù)刺激相同，并不會比相差90°更精確。

Fig. 4 | Pairwise comparisons of error scatter across conditions and model predictions.

歸納總結和點評

這篇研究用超大規(guī)模、統(tǒng)一流程的 mega-analysis，把“serial dependence 是否提升感知精度（perceptual precision）”這件事一次性講清楚：偏置（bias）是普遍且穩(wěn)定的，但它并不帶來模型所預測的“優(yōu)越效應”，反而更可能以干擾（interference）的形式增加反應波動。作者特別強調(diào)并控制了刺激特異性偏差等關鍵混淆源，讓結論更可靠，也為后續(xù)改進模型（不僅解釋偏置，還要解釋離散度形狀）提供了清晰約束。

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審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部