1樓：閱微白
我認為先前的理論只是從較單一角度來看問題的不同方面（嚴謹），說明這裡有這麼一回事，所以它們的結論並不適合用來作判斷的唯一可選項。
但不管怎樣，和不少早期的心理學實驗一樣，這裡至少忽略了兩個變數：①被試的視距②眼跳的離散非隨機性。舉個極端的反例，圖一放大到一面牆大小，你用同樣的視距去看，你還能判斷是那種搜尋正規化嗎？
或者說你把圖二放大到每個色塊和圖一一樣，視距減少，這種條件下你未必能在短時間內發現差異，更別提識別正規化了。
2樓：Spencer
我們不能指望乙個理論去覆蓋和解釋所有的情況。
Treisman & Gelade (1980)的特徵整理理論寫：當視場中具有多個刺激，且這些刺激在多於一種特徵上存在差異時，注意需要序列地指向每乙個刺激來繫結多個特徵，從而導致序列的搜尋模式，因此當刺激數量增加時，搜尋時間也會相應增加；而當這些刺激只在一種特徵上區別於彼此時，那麼這時候的搜尋是平行的。這兩種搜尋模式分別為聯合搜尋和特徵搜尋。
這個理論是怎麼來的呢？是他們進行了一系列實驗，然後歸納得到的。這個理論能較好地解釋他們的實驗發現，但是隨後研究者也發現了很多特徵整合理論解釋不了的發現。
比如，搜尋在特徵組合上有差異的刺激，一定是序列搜尋嗎？不是的。Nakayama & Silverman (1986)的研究考察了不同的聯合搜尋，這些特徵組合包括運動-顏色、深度-運動、深度-顏色，他們發現涉及深度的特徵組合並不伴隨著序列搜尋。
這說明深度這個特徵是較為特殊的，Treisman的理論解釋不了這個特徵。
其次，題主舉的這個顏色搜尋的例子也是特徵整合理論沒有完全說明的乙個問題：當目標與分心物在乙個特徵上顯著區別於彼此時可認為是平行搜尋，那麼這個區別要多顯著才算呢？紅色vs黃色？
是的，distinct. 正紅vs粉紅？是的，還算distinct。
深藍vs淺藍？不是那麼的distinct。不知道題主明白我的意思沒？
特徵是乙個連續體，那麼二分法的定義和理論在對邊界上的例子上必然會遭遇問題。那麼你舉的這個例子，我們也就沒有必要去問這到底是序列還是平行——
我們尋求更好的理論。
Duncan和Humphrey（1989）提出的相似性理論認為：目標-非目標的相似程度決定了視覺搜尋難度，目標-非目標的相似程度越高，搜尋時間越長。這是乙個更為連續和靈活的理論了，但是它能解釋所有的搜尋現象嗎？
也不能，以顏色搜尋為例，下圖是兩個搜尋條件，兩種條件下目標的顏色特徵是相同的，並且目標-非目標的相似程度我也進行了控制，均為20度（cielab顏色空間）。那麼這兩種條件下搜尋時間一樣嗎？答案是否定的，也就是說視覺搜尋的相似性理論解釋不了這個現象。
為什麼呢？因為顏色是個很特殊的特徵，它還具有類別（category）這個屬性，圖1a中目標-非目標屬於同乙個顏色類別（綠色），圖1b中目標-非目標屬於不同的類別（綠色、藍色），研究發現我們能更好地區別來自不同類別的刺激，相比於它們屬於同一類別，這種效應稱為類別／範疇知覺（categorcial perception）效應，這種效應在視覺搜尋中也存在。
這種現象在wolfe(1994)的引導搜尋理論可以找到更好的解釋，這個理論包含了特徵類別這個變數的作用：當目標的類別是獨特的時候，搜尋更有效率。但即使他們用特別龐大的資料集去歸納總結，理論始終有被修正的空間。
最初，我們對乙個事物的一無所知，然後我們通過觀察通過實驗發現了這個事物存在不同之處，於是歸納: 這樣這樣的是A，不是這樣的是B；然後我們發現，有些東西不是A也不是B，我們通過更多的實驗去了解和解釋，但我們不一定需要去定義它是A還是B，這並不妨礙我們了解真相。
3樓：楊景然
個人覺得截圖理論上應該是屬於序列搜尋，畢竟數量和顏色都是特徵。但是介於整體的排布我覺得兩種顏色的幾乎可以看成是某一顏色的背景中搜尋另一種相近顏色的過程，也可以看作平行搜尋。按一般能力來說這裡的數量不是什麼主要的辨別特徵所以可以說只有顏色這一顯著特徵。
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