客体边界一旦形成，会自动引导注意随物体整体移动而非停留原处
别名: object tracking · attention following · multiple object tracking · 客体追踪
概念解释
注意一旦锁定在某个已经成形的知觉客体上，这个物体移动的时候，注意会自动跟着它一起移动，而不是留在物体原来出现的那片空间位置上等待新内容出现。这个自动跟随的特性是客体注意区别于纯空间注意的另一个关键证据——如果注意只按空间位置分配，物体移开后原地出现的新东西应该同样能获得注意的增强；但实际情况是，注意更倾向于跟着移走的物体走，原地留下的空位并不会自动继承之前的注意优势。
机制
知觉系统会持续维护对一个客体的身份追踪——哪怕这个客体正在移动、暂时被遮挡，只要运动轨迹连续、符合物理世界里物体不会凭空消失再出现的预期，系统仍然把它当作同一个持续存在的东西来对待，这种持续追踪的能力叫客体文件（object file）机制的一部分。注意的分配绑定在这份身份追踪之上，而不是绑定在某个固定的屏幕坐标上，所以物体一动，注意的锚点也跟着更新到物体的新位置。这也是为什么快速移动或短暂消失再出现的物体，只要运动路径符合连续性预期，用户往往还能持续跟上它，而不需要重新在画面里搜索一遍。
怎么研究
研究这一机制常用的范式是让被试追踪一个或多个在屏幕上移动、有时会短暂被遮挡的目标物体，操纵物体的运动速度、遮挡时长、以及运动轨迹是否符合物理连续性，测量追踪成功率和追踪丢失后重新定位所需的时间。另一类范式专门比较"注意跟随移动的客体"与"注意留在客体原来出现的位置"两种假设各自预测的检测表现，用来确认注意的锚点到底是客体还是坐标。
常见自变量：目标物体的运动速度、遮挡时长、同时追踪的目标数量；常见因变量：追踪准确率、遮挡后重新识别目标所需的反应时。
方法论注意点：能够同时追踪的客体数量存在明显上限，超过这个上限追踪表现会陡降，实验设计中目标数量的选取直接决定测出的追踪能力上限，跨研究比较时要核对追踪目标数是否一致。
边界
- 这个自动跟随效应依赖运动轨迹本身可以被预测或至少符合连续性；轨迹随机跳变、缺乏可预期的运动规律时，注意跟随的效果会明显下降，用户更容易在物体移动后短暂丢失目标。
- 同时追踪的物体数量存在容量限制，超出这个数量后新增的物体无法被稳定追踪，这时注意会退化为需要重新搜索。
- 这条只讲客体边界形成后引导注意跟随运动这一现象，不涉及客体边界本身如何在杂乱背景下被识别出来，那属于知觉分组的问题。
怎么落地
- 界面元素在动画迁移（列表项展开为详情页、卡片从一个位置飞到另一个位置）时，保持运动轨迹连续、避免瞬间跳变式的位置切换，能让用户的注意自然跟随该元素，减少动画结束后重新定位目标所需的搜索时间。
- 不要让多个元素同时做互相交叉、轨迹容易混淆的动画；当需要追踪的目标数量超过用户能同时稳定追踪的上限时，考虑分批呈现或降低同时移动的元素数量。
- 元素被短暂遮挡后重新出现时，尽量让它出现的位置和时机符合运动连续性的预期（比如从被遮挡处继续沿原轨迹出现），而不是让它凭空出现在一个不符合运动逻辑的新位置。
- 验证办法：录制界面动画在真实设备帧率下的实际表现，检查关键元素的运动轨迹是否存在因掉帧导致的位置跳变，跳变点正是用户最可能丢失追踪目标的位置。