注意被占用时明显对象也会被漏看
别名: 非注意盲视 · invisible gorilla · unexpected object paradigm
概念解释
当注意力被某个任务完全占用时，一个清晰可见、没有任何遮挡、甚至从头到尾一直待在原地不动的物体，人也可能完全看不见。这个现象叫非注意盲视（inattentional blindness）。
最著名的证明是"看不见的大猩猩"实验：被试被要求数清楚篮球传递的次数，一个穿着大猩猩服装的人从画面中央大摇大摆走过、停下捶胸再离开，事后大约一半被试完全说不出自己看到过这件事。
它和变化盲视看起来相似，触发条件却完全不同：变化盲视需要一次视觉中断（眨眼、扫视、闪屏、遮挡）去掩盖变化产生的运动信号，发生在"东西变了，但变化没被察觉"；非注意盲视不需要任何中断，物体可以从头到尾一直待在那里、什么都没变，只是注意力压根没有分配到它身上——是"东西一直在那，但注意力没去"。
机制
视觉系统对场景的加工分两层：一层是前注意的粗略并行处理，能产生"有东西存在"的模糊印象，但不足以形成可以事后报告的知觉；另一层是需要注意资源介入的精细加工，能识别、能命名、能被有意识地回忆起来。能进入意识、能被报告出来的知觉，依赖后一层加工——而这层加工的资源是有限的，一旦被当前任务（数传球次数）占用殆尽，场景里其他物体即便持续投射在视网膜上、即便物理上相当显眼，也无法获得进入意识所需的加工资源。这不是眼睛没接收到光信号，而是这部分信号没有被提升到能被报告的加工层级。
知觉负荷理论给出了具体的调节条件：主任务的知觉负荷越高（数传球比单纯看着场景更耗资源），剩余可用的资源就越少，无关刺激被漏看的概率就越高；主任务负荷较低时，溢出的资源会自动流向无关刺激，反而更容易被发现。
怎么研究
经典范式是非预期物体范式（unexpected object paradigm），"看不见的大猩猩"实验是其代表：让被试专注于一个动态场景中的主任务，在场景里插入一个与主任务无关的意外物体，事后询问是否注意到。静态版本以 Mack 与 Rock 的十字线判断任务为代表：被试专注判断十字线的长短比例，偶尔在视野角落呈现一个简单图形，事后询问是否看到。
常见自变量：主任务的知觉负荷、意外物体的显著性、意外物体在视野中的位置（靠近注视中心还是靠近边缘）、呈现时长；常见因变量：事后报告的检出率——注意这类实验通常只能对每个被试测一次，因为被试一旦知道要找意外物体，现象就消失了，这是这类研究最大的方法论限制，也是为什么复现研究普遍依赖大样本、单次测量的设计。
这套方法在界面研究里主要用来评估"重要但与当前任务无关"的元素能不能被看见，比如任务进行中弹出的系统通知。
方法论注意点：单次测量的限制导致样本效率很低；此外实验室任务通常被设计得高度聚焦（数传球这种单一计数任务），真实任务的知觉负荷会随操作阶段动态波动，漏看概率也会跟着变化，不是一个固定值。
边界
- 效应强度随主任务知觉负荷变化：负荷较低的任务不太容易诱发明显的非注意盲视。
- 意外物体离主任务的注视中心越远，越容易被漏看；落在注视中心附近的物体，即使与任务无关，也经常被发现。
- 一旦观察者被提前告知"可能有意外物体出现"，效应会大幅减弱甚至消失——这也是为什么现实里关键提示的危险恰恰在于用户完全没有预期这件事会发生。
- 和变化盲视一样，这条描述的是"没有意识到"，不是"眼睛生理上没接收到"；讨论对策时不能混用这两个不同的失效原因。
怎么落地
- 不要假设用户在专注完成主任务（填表、结账、导航）时，会自然注意到界面上同时出现的其他重要信息，尤其当那条信息离用户当前的注视焦点较远。
- 需要被绝对可靠地看到的信息（安全警告、法律提示）不能设计成"悄悄出现在旁边"，要主动打断主任务，或者至少出现在主任务当前的注视焦点附近。
- 评估一个提示会不会被非注意盲视吞掉，先看用户当前主任务的知觉负荷高不高——负荷越高的场景（紧急操作、多步骤流程），越需要把提示做得更靠近焦点、更具打断性，而不是更靠边、更安静。
- 验证办法：让用户在完成一个专注任务的同时观察是否会主动报告同时出现的目标提示，而不是问"如果专门去找，你能不能看到"——后者测的是能力，不是真实使用中的表现。