摘　要　隨著眼動(dòng)研究的深入，近年來(lái)研究者受注意梯度指導(dǎo)理論影響，結(jié)合心理學(xué)的最新發(fā)展以及在相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上提出了新的理論模型，其中最具代表性的是SWIFT模型。SWIFT模型遵循3條基本原則：（1）一定注意范圍內(nèi)的分布式詞匯加工；（2）眼跳計(jì)劃和目標(biāo)選擇的分離；（3）伴隨中央凹目標(biāo)抑制的眼跳機(jī)制。在構(gòu)架上，該模型主要有兩大功能模塊：詞匯加工和眼跳編程。
　　關(guān)鍵詞　SWIFT模型，注意梯度指導(dǎo)理論，分布式詞匯加工，中央凹目標(biāo)抑制。
　　分類號(hào)B842
　　
　　閱讀中的眼動(dòng)控制理論試圖解決眼動(dòng)與閱讀時(shí)讀者的心理活動(dòng)的關(guān)系問(wèn)題。西方學(xué)者對(duì)閱讀過(guò)程中的認(rèn)知加工與眼動(dòng)行為的研究已有一百多年的歷史，其中出現(xiàn)了多個(gè)眼動(dòng)控制模型。就其眼動(dòng)控制的理論而言，目前主要有3種：初級(jí)眼動(dòng)控制理論（primary oculomotor control，簡(jiǎn)稱為POC），序列性注意轉(zhuǎn)移理論（sequential attention shift，簡(jiǎn)稱為SAS）和注意梯度指導(dǎo)理論（guidance by attentional gradient，簡(jiǎn)稱為GAG）[1]。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)介紹的閱讀的眼動(dòng)模型，如Strategy-Tactics，Morrison(1984)模型等大多是基于POC和SAS理論構(gòu)建的。近年來(lái)，隨著眼動(dòng)研究的深入，研究者先后對(duì)POC和SAS理論提出了質(zhì)疑，試圖以GAG理論為指導(dǎo)構(gòu)建眼動(dòng)模型，比較典型的是SWIFT模型[2]。
　　自發(fā)眼跳-中央凹抑制模型（Saccade generation With Inhibition by Foveal Targets，簡(jiǎn)稱為SWIFT模型）是由Engbert，Longtin 和Kliegl（2002）提出的眼動(dòng)控制理論的量化模型，該模型試圖整合視覺(jué)的、詞匯的、眼動(dòng)的信息，采用分布式的詞匯加工方式，在單詞水平上從時(shí)間和空間兩個(gè)維度來(lái)考察閱讀中的眼動(dòng)行為。
　　
　　1 閱讀中的眼動(dòng)控制理論
　　
　　Kennedy等認(rèn)為閱讀的眼動(dòng)控制模型先后主要受3種理論影響，即POC、SAS、GAG。POC理論主要從視覺(jué)和文本物理屬性方面考察閱讀中的眼動(dòng)，其模型大多是定性描述。相對(duì)于POC，SAS理論特別重視認(rèn)知因素對(duì)眼球運(yùn)動(dòng)的影響，并且對(duì)模型進(jìn)行了定量研究。與前兩者不同，GAG理論綜合初級(jí)眼球運(yùn)動(dòng)和認(rèn)知因素來(lái)研究閱讀過(guò)程中的眼動(dòng)，通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬對(duì)模型進(jìn)行了系統(tǒng)的定量說(shuō)明。
　　
　　1.1 初級(jí)眼動(dòng)控制理論
　　POC理論的基本假設(shè)是眼球運(yùn)動(dòng)主要由非詞匯的、低水平因素，如文本編排、最初注視位置等驅(qū)動(dòng)，其代表模型有Minimal control、Strategy-Tactics以及 Yang等近年來(lái)提出的Push-Pull等[3~5]。Minimal control模型認(rèn)為注視時(shí)間和眼跳長(zhǎng)度主要受到文本的物理屬性，如文本設(shè)計(jì)、布局的影響，而較少受語(yǔ)言和認(rèn)知因素的干擾。該模型只能解釋數(shù)學(xué)任務(wù)中的一些眼動(dòng)行為，而無(wú)法應(yīng)用到復(fù)雜的閱讀任務(wù)中。
　　O’Regan認(rèn)為影響眼動(dòng)的主要因素是讀者在注視早期階段所獲得的非詞匯水平的信息，在戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)模型中主要是指最初的注視位置。該模型認(rèn)為某個(gè)詞的注視位置在很大程度上決定著讀者對(duì)該詞的注視時(shí)間，以及下一次的注視位置。如果注視點(diǎn)落在一個(gè)詞的最佳位置上，即靠近詞的中部，那么只會(huì)有一次注視，而落在一個(gè)不適宜的位置，通常會(huì)產(chǎn)生一次回視[6]。與Minimal control模型相比，戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)模型能較好地解決著陸點(diǎn)的問(wèn)題，但其所提出的每個(gè)詞都存在最佳注視位置的結(jié)論是在單詞獨(dú)立呈現(xiàn)的情境中獲得的，因而很難解釋自然閱讀狀態(tài)下的眼動(dòng)行為。Push-Pull模型認(rèn)為眼動(dòng)是由中樞神經(jīng)系統(tǒng)決定的，眼跳在很大程度上獨(dú)立于詞匯加工，它是視覺(jué)系統(tǒng)中不同成份相互競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)果。
　　綜上，基于POC理論構(gòu)建的眼動(dòng)控制模型普遍忽視了認(rèn)知因素對(duì)語(yǔ)篇閱讀中眼動(dòng)行為的作用，因此它們難以有效地解釋閱讀過(guò)程中的前視效應(yīng)、溢出效應(yīng)以及詞頻和詞的可預(yù)測(cè)性對(duì)個(gè)體眼動(dòng)的影響[7]。
　　
　　1.2 序列性注意轉(zhuǎn)移理論
　　SAS理論的基本假設(shè)是詞匯加工、注意轉(zhuǎn)移和眼動(dòng)是密切聯(lián)系的，注意是序列性地從一個(gè)單詞轉(zhuǎn)移到下一個(gè)單詞，特別重視認(rèn)知因素在眼動(dòng)控制中的作用，認(rèn)為廣義的詞匯接通是驅(qū)動(dòng)眼動(dòng)的基本引擎，其代表模型有Morrison模型，E-Z Reader模型等以及Salvucci等(2001)提出的EMMA模型(Eye Movements and Movements of Attention，簡(jiǎn)稱為EMMA)，其中影響較大的是E-Z Reader模型[8]。關(guān)于這類模型，國(guó)內(nèi)研究者給予了較多的關(guān)注，閻國(guó)利等曾進(jìn)行了比較詳細(xì)的介紹。
　　相對(duì)于POC理論模型，SAS理論模型，尤其是E-Z Reader模型，不但對(duì)認(rèn)知加工與閱讀中眼動(dòng)關(guān)系進(jìn)行了定性說(shuō)明，而且還進(jìn)行了定量的研究，能夠解釋閱讀中的一些現(xiàn)象，如前視效應(yīng)、溢出效應(yīng)等。但是，Kennedy等發(fā)現(xiàn)該模型與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的擬合程度并不盡如人意，而且模型自身結(jié)構(gòu)相當(dāng)繁瑣(E-Z Reader1到E-Z Reader7) [9,10]。研究者認(rèn)為，由于SAS模型堅(jiān)持序列性的注意轉(zhuǎn)移策略，因此難以很好地解決下列3種問(wèn)題[11]：
　�。�1）副中央凹詞匯難度對(duì)中央凹詞匯加工的影響。
　�。�2）從注視點(diǎn)左側(cè)提取的信息對(duì)閱讀過(guò)程中眼動(dòng)行為的影響。
　�。�3）重新計(jì)劃眼跳是否會(huì)增加注視時(shí)間，及其影響程度。
　　對(duì)于前兩個(gè)問(wèn)題，SAS模型，尤其是E-Z Reader模型試圖通過(guò)增加一些功能模塊加以解決，結(jié)果使模型變得相當(dāng)復(fù)雜，缺乏靈活性。至于第3個(gè)問(wèn)題，該模型一直沒(méi)有給出很好的解決辦法[12]。
　　
　　1.3 注意梯度指導(dǎo)理論
　　Inhoff等總結(jié)了GAG 理論5個(gè)方面的特征[13]：
　�。�1）在有效的視覺(jué)范圍內(nèi)，所有單詞都能被注意到，并進(jìn)行詞法分析，而不僅僅是以一個(gè)單詞到另一個(gè)單詞的序列加工的方式進(jìn)行。
　　（2）在一定的空間范圍內(nèi)，不同詞匯間注意資源分配不均衡，存在著有序的等級(jí)梯度。
　�。�3）注意分布的梯度值與注視位置及個(gè)體對(duì)該詞匯的認(rèn)知加工密切相關(guān)。
　�。�4）成功的詞匯或亞詞匯加工會(huì)導(dǎo)致注意中心的動(dòng)態(tài)調(diào)整。被識(shí)別的詞只能得到較少的注意資源，而一定注意范圍內(nèi)的新詞會(huì)得到更多的注意資源。
　�。�5）伴隨注意中心的轉(zhuǎn)移，眼跳產(chǎn)生，并將眼球指向新的目標(biāo)。
　　根據(jù)GAG理論，研究者構(gòu)建了多個(gè)眼動(dòng)模型，最有代表性的是SWIFT模型。這些模型能較好地說(shuō)明先前模型所能解釋的有關(guān)閱讀中的眼動(dòng)行為，同時(shí)也克服了E-Z Reader模型難以解決的“跳讀與注視時(shí)間”的問(wèn)題。
　　
　　2 SWIFT模型的功能模塊
　　
　　以GAG理論為指導(dǎo)，SWIFT模型力圖將認(rèn)知和初級(jí)眼球運(yùn)動(dòng)結(jié)合起來(lái)去考察閱讀中的眼動(dòng)行為，主要有3條基本原則[14]：
　�。�1）一定注意范圍內(nèi)的分布式詞匯加工[15]。閱讀過(guò)程中，詞匯加工并非機(jī)械式的按照既定序列依次進(jìn)行，而是分布式的，個(gè)體可以平行地加工若干個(gè)單詞。
　�。�2）眼跳計(jì)劃和目標(biāo)選擇的分離。Carpenter等通過(guò)神經(jīng)生理學(xué)研究發(fā)現(xiàn)眼球運(yùn)動(dòng)中，“何時(shí)眼跳”（when）和“向何處眼跳”（where）有特定的神經(jīng)通路[16]。視覺(jué)信息經(jīng)外側(cè)膝狀體迅速傳入視皮層和上丘。初級(jí)視皮層通過(guò)“what”和“where”通路進(jìn)行信息傳遞。背側(cè)中央的“where”通路主要將信息向前投射到顳中回的視覺(jué)運(yùn)動(dòng)區(qū)（MT/V5），引導(dǎo)眼動(dòng)和注意的方向。腹側(cè)的“what”通路主要將信息投射到顳葉下側(cè)皮層，起到物體識(shí)別的作用，它是眼跳計(jì)劃的必要條件。
　�。�3）伴隨中央凹目標(biāo)抑制的眼跳機(jī)制。在構(gòu)架上，SWIFT模型主要有兩大功能模塊：詞匯加工（lexical processing）和眼跳編程（saccade programming），具體見(jiàn)圖1。
　　
　　圖1 SWIFT模型的功能模塊
　　
　　2.1 詞匯加工
　　閱讀過(guò)程中，詞匯加工包括詞匯的前加工階段和詞匯通達(dá)階段，是驅(qū)動(dòng)眼動(dòng)的重要因素。在實(shí)際建模時(shí)，令單詞n在時(shí)間t上的詞匯加工為an(t)，因此在一個(gè)給定的句子中，所有單詞的加工會(huì)構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)集合{an(t)}(n=1,2,3,???,Nw)。詞匯的前加工階段主要用來(lái)加工單詞的一些基本的自然屬性，如詞長(zhǎng)、首字母等。在這一階段，詞匯加工水平呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢(shì)，即dan/dat＞0，并在前加工階段的末端達(dá)到最大值。在詞匯通達(dá)階段，詞匯加工從最大值不斷衰減，即dan/dat＜0，直至加工完成，此時(shí)an(t)＝0。因此，在注意窗口內(nèi)，當(dāng)詞匯加工完成后，如果某單詞還保持著一定的加工水平，即aj(t)＞0，那么會(huì)對(duì)該詞產(chǎn)生回視。
　　同時(shí)，SWIFT模型采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和概念驅(qū)動(dòng)的認(rèn)知加工因素，強(qiáng)調(diào)詞頻和可預(yù)測(cè)性對(duì)詞匯加工及眼動(dòng)行為的影響。單詞的可預(yù)測(cè)性（predictability of word）指特定句子中，在前面的單詞都已知的情況下，某個(gè)單詞被猜測(cè)出來(lái)的概率[17]。實(shí)際建模時(shí)，詞匯加工難度是詞頻（ƒn）和可預(yù)測(cè)性（Pn）的對(duì)數(shù)的線性函數(shù)，即
　　Ln=(1 - Pn) (α-βlogƒn) （1）
　　上式中，α和β分別是截距和斜率，0＜Pn＜1，Ln是詞匯的加工難度，它在很大程度上決定一個(gè)單詞的加工水平、加工時(shí)間及其成為眼跳目標(biāo)的可能性。
　　SWIFT模型假設(shè)閱讀過(guò)程中，閱讀知覺(jué)廣度是4個(gè)單詞，強(qiáng)調(diào)分布式的詞匯加工，力圖重新審視注意的分配和眼動(dòng)控制。從生理學(xué)角度來(lái)看，人眼的視敏度從中央凹到副中央凹及邊緣視覺(jué)區(qū)不斷衰減，因此研究者大多認(rèn)為視網(wǎng)膜中央凹區(qū)域詞匯加工速度最快，但這并不否認(rèn)其它區(qū)域存在著協(xié)同加工。Binder等通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)讀者在注視某個(gè)單詞時(shí)，仍能注意到已經(jīng)被加工過(guò)的單詞，所不同的是加工速度存在差異[18]。分布式詞匯加工過(guò)程中，單詞的加工速度受其所在位置與注視點(diǎn)距離的影響，即離心率ε的影響。建模時(shí)，令加工速度為λ，它是離心率ε的函數(shù)。同時(shí)，研究者認(rèn)為在不同時(shí)間，注視點(diǎn)隨眼球運(yùn)動(dòng)而不斷發(fā)生變化，因此單詞的離心率是時(shí)間的函數(shù)。
　　ε(t)= n - k(t)(2)
　　上式中，n是單詞的實(shí)際位置，k指在t時(shí)的注視點(diǎn)位置。當(dāng)ε= 0，也就是說(shuō)在中央凹區(qū)域，單詞的加工速度最快，即λ(0)=max{λ}。在一定注意范圍內(nèi)，隨著離心率的增加，單詞的加工速度顯著下降，具體如圖2所示，λ(0) ＞λ(±1) ＞λ(2)。對(duì)于閱讀知覺(jué)廣度外的單詞，即ε＜-1 或者ε＞2時(shí)，其加工速度λ=0。由于采用了分布式的詞匯加工方式，SWIFT模型能較好地解釋視網(wǎng)膜其它區(qū)域，如副中央凹對(duì)中央凹詞匯加工的影響。同時(shí)，在一定注意范圍內(nèi)，個(gè)體可以對(duì)詞匯進(jìn)行平行加工，這樣可以減少回視和眼跳的數(shù)量，從而大大簡(jiǎn)化了模型的結(jié)構(gòu)，使之更具有靈活性。
　　
　　圖2詞匯加工窗口
　　
　　2.2 眼跳編程
　　SWIFT模型主要從目標(biāo)選擇、眼跳計(jì)劃、中央凹抑制以及眼跳執(zhí)行來(lái)研究閱讀過(guò)程中的眼跳。
　　2.2.1 眼跳編程的加工成分和目標(biāo)選擇
　　在SWIFT模型中，眼跳編程（saccade programming，簡(jiǎn)稱為SP）主要包括兩種加工成分，分別是眼跳編程的可變期（τ1，labile stage of saccade programming）和眼跳編程的不可變期（τn，nonlabile stage of saccade programming）。τ1和τn都服從gamma分布。在實(shí)際建模時(shí)，研究者采用Schilling等實(shí)驗(yàn)中的材料，48個(gè)句子，共536個(gè)單詞，通過(guò)基因算法（genetic algorithm, 簡(jiǎn)稱為GA） ―― 啟發(fā)式的優(yōu)化算法，通過(guò)既定的隨機(jī)搜索進(jìn)行操作，對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行評(píng)估[19 ]。 根據(jù)SWIFT模型的基本假設(shè)，經(jīng)過(guò)5次運(yùn)算，研究者測(cè)查出該模型的各項(xiàng)參數(shù)，其中τ1=128.6ms，τn=41.6ms，平均誤差分別為3.2ms和4.7ms。
　　眼跳目標(biāo)選擇是以一系列詞匯加工，即{an(t)}為基礎(chǔ)。在SWIFT模型中，眼跳目標(biāo)選擇發(fā)生在眼跳編程可變期的后半段。模型假設(shè)，如果在t時(shí)，注視單詞的位置是k，那么單詞成為眼跳目標(biāo)的可能性為π。
　　
　　上式中，π代表單詞n成為眼跳目標(biāo)的可能性，當(dāng)n ≤ k + 2，π＞0。
　　圖3描繪了模型中幾種具體的眼跳編程。SP0和SP1是兩個(gè)獨(dú)立的連續(xù)性眼跳編程。當(dāng)t=0時(shí)，初始眼跳編程SP0啟動(dòng)。
　　F =τ1 + τn (4)
　　上式中，F(xiàn)是首次注視時(shí)間。τ1和τn分別是穩(wěn)定和不穩(wěn)定的眼動(dòng)時(shí)間。圖3（a）中，在SP0階段，眼跳目標(biāo)選擇發(fā)生在眼跳編程的可變期，實(shí)際建模中大約在100ms之后。SP0結(jié)束后，SP1啟動(dòng)。兩次眼跳之間存在一定的時(shí)間間隔。在圖3（b）中，模型模擬了眼跳編程取消的具體過(guò)程，能較合理地解釋閱讀中的跳讀現(xiàn)象。首先SP2啟動(dòng)，接著在眼跳可變期，SP3啟動(dòng)，同時(shí)SP2被取消。由此可見(jiàn)，眼跳取消可以發(fā)生在眼跳編程的可變期。閱讀過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)跳讀，它實(shí)質(zhì)上反映了眼跳目標(biāo)的取消與眼跳編程的重新制定。與SP0、SP1相對(duì)，圖3（c）中SP4和SP5是并行的眼跳編程。當(dāng)SP4處在眼跳的不可變期，SP5啟動(dòng)，并立即進(jìn)入眼跳編程的可變期。當(dāng)SP4結(jié)束時(shí)，SP5才進(jìn)行眼跳目標(biāo)選擇，因此SP4沒(méi)有對(duì)SP5產(chǎn)生實(shí)際影響，如時(shí)間增加或減少，最終兩者都指向預(yù)定的眼跳目標(biāo)。不同于SP4、SP5，圖3（d）中SP6和SP7同處于眼跳的不可變期，由于產(chǎn)生眼跳競(jìng)爭(zhēng)，出現(xiàn)眼跳等待，結(jié)果SP7被延遲，直至SP6完成。
　　
　　
　　2.2.2 中央凹目標(biāo)抑制
　　Wurtz等通過(guò)神經(jīng)生理學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，眼跳產(chǎn)生與視覺(jué)中央凹區(qū)域脫離當(dāng)前注視對(duì)象在時(shí)間上存在著密切聯(lián)系[20]。SWIFT模型采用伴隨中央凹目標(biāo)抑制的眼跳機(jī)制，認(rèn)為個(gè)體在閱讀過(guò)程中，新的眼跳的初始時(shí)間在一定程度上受到自身詞匯加工能力的影響。在構(gòu)建模型時(shí)，研究者假設(shè)兩次眼跳之間存在隨機(jī)的時(shí)間間隔ts。中央凹目標(biāo)抑制機(jī)制會(huì)根據(jù)詞頻和詞的熟悉度調(diào)整ts。
　　t = ts + hak(t) (5)
　　上式中，t是一個(gè)新的眼跳可變程序的開(kāi)始時(shí)間。h代表中央凹詞匯加工的抑制強(qiáng)度，不是h→∞，中央凹目標(biāo)抑制也趨向于極值。Klielgl認(rèn)為中央凹目標(biāo)抑制的時(shí)間是有限的。
　　
　　上式中，δt代表中央凹抑制時(shí)間的最大值。理論上，當(dāng)h→∞，δt約為186.1ms。該模型中，h=50.3，λ(0)=0.798，α=148.5，所以δt約為181.5ms。這說(shuō)明新的眼跳編程至少要在181.5ms后才能啟動(dòng)。
　　
　　3 SWIFT模型對(duì)E-Z Reader的改進(jìn)及其解釋效度
　　
　　Reichle等認(rèn)為SWIFT模型發(fā)展了E-Z Reader模型，有助于推動(dòng)研究者對(duì)閱讀過(guò)程中注意和視覺(jué)控制的認(rèn)識(shí)[21]。兩種模型都是建立在單詞水平上的，認(rèn)為詞匯加工主要包括兩個(gè)階段，詞匯加工速度和眼跳行為受詞頻和詞的可預(yù)測(cè)性的影響。同時(shí)，它們根據(jù)各自模型的特點(diǎn)編制了相應(yīng)的計(jì)算機(jī)程序，都采用了Schilling等的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了計(jì)算機(jī)模擬，能夠解釋諸如首次注視時(shí)間、回視、跳讀等一些眼動(dòng)現(xiàn)象[22]。較之于E-Z Reader模型，SWIFT模型進(jìn)一步加深了對(duì)閱讀中眼動(dòng)的理解，主要體現(xiàn)在：
　�。�1）SWIFT模型為前進(jìn)式與后退式的眼球運(yùn)動(dòng)以及對(duì)注視點(diǎn)左側(cè)單詞的加工和信息提取提供了一般性的機(jī)制。不同于E-Z Reader模型，SWIFT模型強(qiáng)調(diào)分布式的詞匯加工，眼跳計(jì)劃與眼跳目標(biāo)選擇的分離。在一定的注意窗口內(nèi)，任何加工不充分的單詞都是潛在的眼跳目標(biāo)。另外，當(dāng)一個(gè)單詞在詞匯加工窗口外時(shí)，其加工水平較低，通常不會(huì)立即對(duì)它產(chǎn)生更深入的詞匯加工。不過(guò)，它仍是一個(gè)潛在的眼跳對(duì)象。該模型認(rèn)為處在加工窗口之外，保持低水平詞匯活動(dòng)的單詞會(huì)在句子末尾處產(chǎn)生一個(gè)長(zhǎng)距離的回視，并進(jìn)行再加工。據(jù)此，研究者進(jìn)行了計(jì)算機(jī)模擬，發(fā)現(xiàn)很符合Kennedy的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，即個(gè)體對(duì)先前加工過(guò)的單詞有著異常準(zhǔn)確的空間定位[23]。
　�。�2）跳讀要求取消原定的眼跳目標(biāo)，并重新計(jì)劃眼跳。Radach等認(rèn)為注視時(shí)間受眼跳取消的影響，但不會(huì)顯著增加[24]。而在E-Z Reader模型中，因眼跳取消，注視時(shí)間被顯著延長(zhǎng)。在E-Z Reade3中，注視時(shí)間增加了170ms；在E-Z Reade5中，注視時(shí)間增加了173ms。相對(duì)于以前的模型，SWIFT模型采用眼跳計(jì)劃和眼跳目標(biāo)選擇部分分離的方法，推遲了目標(biāo)選擇的時(shí)間，通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬發(fā)現(xiàn)注視時(shí)間只增加了10~21ms，與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的擬合度較好，從而在很大程度上克服了E-Z Reader模型一直難以解決的問(wèn)題。
　�。�3）E-Z Reader模型特別重視認(rèn)知因素對(duì)眼動(dòng)和注意轉(zhuǎn)移的影響，如詞匯驅(qū)動(dòng)控制加工過(guò)程。伴隨內(nèi)部注意轉(zhuǎn)移到一個(gè)詞，個(gè)體開(kāi)始對(duì)該詞進(jìn)行熟悉性驗(yàn)證，接著進(jìn)行詞匯通達(dá)，不穩(wěn)定的眼動(dòng)計(jì)劃開(kāi)始[25]。詞匯通達(dá)完成使得注意轉(zhuǎn)向下一個(gè)單詞，經(jīng)過(guò)穩(wěn)定的眼動(dòng)計(jì)劃，執(zhí)行眼跳。SWIFT模型將初級(jí)眼球運(yùn)動(dòng)和認(rèn)知因素結(jié)合起來(lái)，認(rèn)為眼跳計(jì)劃和眼跳目標(biāo)選擇部分分離，存在一定的自主性，同時(shí)也受詞匯加工的影響。
　　盡管，SWIFT模型能解釋一些POC、SAS理論模型難以解決的問(wèn)題，但也是一個(gè)有待發(fā)展和完善的模型。它仍然是建立在單詞水平上的，忽視了字母屬性對(duì)閱讀中眼動(dòng)行為的影響，無(wú)法在字母水平上提供有關(guān)著陸位置的信息。除此之外，SWIFT模型沒(méi)有把句法和語(yǔ)義等自上而下的加工過(guò)程對(duì)眼動(dòng)的影響加入到模型中去，而是以詞頻和可預(yù)測(cè)性等做間接推論。
　　
　　4 展望
　　
　　SWIFT模型對(duì)中文閱讀眼動(dòng)控制的研究有重要的參考價(jià)值。就閱讀知覺(jué)廣度而言，在漢語(yǔ)閱讀研究中，白學(xué)軍等研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)學(xué)生閱讀理解時(shí)的知覺(jué)廣度約為1~3個(gè)字，即個(gè)體只能從正在注視的某個(gè)字及其前后兩個(gè)字中獲得信息[26]。這與Rayner等提出的“起始字母識(shí)別假設(shè)”一致。該假設(shè)認(rèn)為讀者能在一定知覺(jué)范圍內(nèi)提取注視點(diǎn)以外單詞中的前幾個(gè)字母的信息，從而為后繼字母識(shí)別提供必要的語(yǔ)境信息，如正字法規(guī)則。Inhoff等細(xì)致地研究了中文句子閱讀中的知覺(jué)廣度和雙眼運(yùn)動(dòng)情況[27]。實(shí)驗(yàn)采用眼動(dòng)隨動(dòng)顯示技術(shù)（eye movement contingent display），共創(chuàng)設(shè)了11種注視條件，其中1個(gè)單字窗口，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建7個(gè)右側(cè)窗口，2個(gè)左側(cè)窗口，另外一種是整句呈現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)材料是漢語(yǔ)出版物中的句子。被試是會(huì)講普通話的中國(guó)內(nèi)地公民，在美國(guó)生活低于2年。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，中文閱讀知覺(jué)廣度是非對(duì)稱的，即注視目標(biāo)左側(cè)1個(gè)字，右側(cè)3個(gè)字。右向眼跳廣度約為2~21/2個(gè)字符空間。陳?之等采用自定步速、移動(dòng)窗口技術(shù)也發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)果[28]。這些與SWIFT模型強(qiáng)調(diào)的一定注意范圍內(nèi)，詞匯信息的分布式加工原則（如圖2）相契合。在知覺(jué)廣度內(nèi)，個(gè)體可以對(duì)若干字詞進(jìn)行不同程度的同步加工。與SAS理論模型相比，分布式加工降低了個(gè)體在閱讀過(guò)程中的眼動(dòng)數(shù)量，減輕了讀者的眼動(dòng)負(fù)荷，具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。
　　字詞是漢語(yǔ)閱讀中句法和語(yǔ)法分析的基本功能單位。李栗提出的漢語(yǔ)句子多層次分析模型（Multiple Level Analysis簡(jiǎn)稱為MLAN），采用逐詞輸入的形式和基于預(yù)期的分析策略[29]。這與SWIFT模型有相似之處。另外，許多研究發(fā)現(xiàn)閱讀中存在著副中央凹加工，此外詞頻、字頻及其可預(yù)測(cè)性也會(huì)影響眼動(dòng)行為。以GAG理論為指導(dǎo)，SWIFT模型充分考慮了諸多類似因素對(duì)眼動(dòng)行為的影響，并進(jìn)行了定量描述，擬合度較好，同時(shí)能夠較好地解釋長(zhǎng)距離回視的定位問(wèn)題。
　　眼跳是眼球運(yùn)動(dòng)的基本形式之一。較之于POC和SAS理論模型，SWIFT模型假設(shè)眼跳計(jì)劃和目標(biāo)選擇部分分離。在這種方法指導(dǎo)下，研究者發(fā)現(xiàn)其實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)際結(jié)果的擬合性很高，從而為解決跳讀和注視時(shí)間的關(guān)系問(wèn)題提供了一個(gè)新的視角。這些對(duì)于開(kāi)發(fā)中文閱讀眼動(dòng)控制的定量模型具有重要的啟發(fā)意義。
　　然而，漢語(yǔ)是意音文字，字詞構(gòu)造有其特殊性，不同的構(gòu)字部件及所在位置，部件知覺(jué)中的結(jié)構(gòu)方式效應(yīng)都會(huì)對(duì)實(shí)時(shí)加工中的眼動(dòng)行為產(chǎn)生影響。另外，中文詞語(yǔ)的詞界具有很大的模糊性，還存在著諸如成語(yǔ)等特別的表達(dá)形式，因此在借鑒時(shí)應(yīng)考慮到中文閱讀的具體特點(diǎn)。
　　
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　　Eyemovement Theories and SWIFT Model
　　Chen Qingrong, Deng Zhu
　　(Department of Psychology，Nanjing Normal University，Nanjing 210097,China)
　　Abstract: With the development of eye movement，researchers have put forward some new models on the basis of many experiments，in which the SWIFT model is the most representative. These models are affected by the theory that is the guidance by attentional gradient. The SWIFT model has three principles: (1)lexical information processing is spatially distributed over an attentional window. (2)saccade timing is separated from saccade target selection. (3)saccade generation is an autonomous process with inhibition by foveal targets. The model has two parts: lexical processing and saccade programming.
　　Key words: SWIFT model, the guidance by attentional gradient, distributed process of lexical information, inhibition by foveal targets.

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