汉字记忆中错误联接的码相加效应(2)
认率分析：2(语义相似性)×2(项目类型)重复方差分析表明，语义相似性主效应不显著，F(1，35)=1.09，p>0.05；项目类型主效应显著，F(1，35)=315.53。p<0.001。项目类型与语义相似性交互作用显著，F(1,35)=8.26，p<0.05。简单效应分析发现，对义似形似组的特征诱字的校正的错误再认率要高于对义异形似组的，F(1,35)=4.30，p<0.05：两种条件下学习字的校正的再认率差异不显著，F(1,35)=0.01，p>0.05。
3 实验2语音相似性对错误联接的影响
3.1 被试
大学本科生36人，男女各半。视力或矫正视力正常。
3.2 材料
学习材料共72组，每组材料由一个学习字(如：锦)和一个诱字(如：绵)组成。材料有两种：音似形似与音异形似。音似形似的两个字平均笔画数分别为9.95和10.06，音异形似两个字的笔画数平均为10.63和10.75，t检验差异不显著。两组材料的每一对都进行了形旁匹配，例如，音似形似组的“钮与纽”在音异形似组中配对是“锦与绵”，而且配对材料在字频上也作了匹配。两组学习字的频率为653/百万和638/百万，差异不显著，t(35)=0.08，p>0.05，诱字的频率分别为640/百万和540/百万，差异不显著，t(35)=0.77，p>0.05。此外，两组的声旁或部首的组字频率也作了匹配。音异形似组与音似形似组部首或声旁的平均组字频率为10.86和10.23，t检验差异不显著。此外。30名被试在7点量表上对学习字与相关诱字作字形相似程度、语义相似度评定。结果表明，音似形似组与音异形似学习字和诱字字形相似平均为2.37和2.78，t检验差异不显著：语义相似平均为0.65和0.89，t检验差异不显著。所有类型的字都包含在记忆测验中，字表随机分成三种，12组做为测试目标字，12组为特征诱字，12组为无关字。另外有4个字作为缓冲项，放与学习字表的前后。被试在学习阶段学习48个字。测验阶段有64个字，实验材料采用拉丁方设计。
3.3 实验设计
2(语音相似性：相似和不同)×3(项目类型：学习字、关键诱字和无关字)被试内设计。因变量为再认成绩，包括对学习字的击中率和对未学过字(特征诱字和无关字)的虚报率。
3.4 程序
实验分为两个阶段。均在计算机上进行。每个字呈现1500ms。中间间隔500ms；事先未告诉被试要进行何种类型的记忆测验。学习后进行2分钟的分心任务测验。然后进行再认测验。
3.5 结果
不同语音条件下的正确再认率和错误再认率。
2x3重复方差分析表明，语音相似性主效应不显著，F(1,35)=1.73，p>0.05；项目类型主效应显著，，(2,70)=300.55，p<0.001。项目类型与语音相似性交互作用显著，F(2,70)=3.85，p<0.05。简单效应分析发现，对音似形似组的关键诱字的错误再认高于音异形似组的，F(1,35)=8.19，p<0.05，音似形似组与音异形似组对学习字的击中率差异不显著，F(1,35)=0.14，p>0.05，对无关字的虚报率差异也不显著，F(1,35)=0.39，p>0.05。
各种条件下校正的再认率分析：2x2重复方差分析结果表明，语音相似性主效应不显著，F(1，35)=2.48，p>0.05；项目类型主效应显著，F(1，35)=223.98，p<0.001。项目类型与语音相似性交互作用显著，F(1,35)=4.96，p<0.05。简单效应分析表明，对音似形似组的关键诱字的错误再认率高于对音异形似组的，F(1,35)=6.33，p<0.05；音似形似组与音异形似组的正确再认率差异不显著，F(1,35)=0.02，p>0.05。
4 讨论
本研究结果重复了以往记忆错误联接研究中出现的典型结果(已学字的正确再认率>特征诱字的错误再认率>无关字的错误再认率)，且实验1和实验2中，不同条件下再认中并未出现对学习字的正确再认率差异和对无关字的错误再认率的差异。校正后的再认率数据分析表明，实验1中，义似形似组的特征诱字错误再认率显著高于义异形似组的。实验2中，音似形似组的诱字错误再认率要高于音异形似的。一个是形码加义码。一个是形码加音码，都出现对关键诱字误再认率的显著增加，表明错误联接中也存在码相加效应。
如何解释这种效应?双加工理论认为熟悉感使得被试产生了错误联接，通过多种码的相加，不管是形码加义码还是形码加音码都会增加被试对该诱字的熟悉感，但这样的解释并没有说明具体的产生机制。而先前的研究表明，激活混淆来源理论(source of activation confusion，SAC)是一个以激活为基础的语义网络模型，是表征观点和过程观点的综合体。该模型有三个重要概念：概念节点、特殊背景节点和实验室背景节点。概念节点的基础激活量由先前暴露过或学过的次数等决定。实验室背景节点表征光线、设备等实验环境的特征。特殊背景节点捕捉与实验室背景不同的新异元素，包括刺激呈现方式等。这三个节点捆绑在一起形成一个情节节点，表征该单词在实验室学习的经历。再认判断基于两种加工，熟悉性和回忆。回忆反应是基于情节节点的激活，熟悉性反应则仅基于概念节点激活，有时也基于错误的特殊背景节点的激活。
根据SAC模型，对学习字的正确再认是基于情节节点的激活，测验阶段学习字出现时，被试激活该字的概念节点，激活扩散到情节节点，从而产生正确再认。对无关字的错误再认是基于对概念节点的激活。实验1和实验2中的字频都得到匹配。所以不同条件下的概念激活量应一致，到达情节节点的激活量也一致，因此，对学习字的正确再认率之间没有差异，对无关字的错误再认率之间也没有差异。
尽管SAC模型能解释再认中的许多现象，但它无法解释错误联接现象。Diana指出，该模型忽视了概念节点之外的一些细节，例如词汇特征。SAC模型创始人Reder等最近修改了该模型。他们把工作记忆加入到模型中。工作记忆资源激活刺激，使刺激能在两个元素间建立联接。这既可以是把一个单字与一个实验背景捆绑，也可以是把两个单字的部件捆绑㈣。而先前研究也表明，激活可能会从与学习字的特征匹配的测试字的特征中扩散，在一个错误的情节节点与实验室背景节点汇合。因此，根据Reder等和先前的研究，我们认为，与情节节点相连的除了概念节点、特殊背景节点和实验室背景节点外。还存在着表征知觉特征与特征之间关系的节点，该节点表征刺激的特征以及特征之间的关联。在单字词中，特征是部件的形、音等，双字词中，特征则是词素的形、音等。Shuzenski称这