视觉搜索任务中,刺激A与B互相作为干扰子和目标时搜索效率出现差异,这种现象叫做视觉搜索的非对称性。研究非对称性的形成原因和条件是理解视知觉加工和注意过程的重要途径。特征整合理论认为知觉加工有两个阶段,对基本特征的加工发生在较早的前注意阶段,因此目标比干扰子具有更多基本特征的条件下容易搜索,反之则困难。基于熟悉性的假说认为人们对熟悉的刺激加工更快,作为干扰子时能迅速排除,导致了对目标的高效搜索,不熟悉的干扰子则阻碍了排除的速度,降低搜索效率。原型-偏离假说指出知觉系统对偏离标准的刺激有更大的激活,相比原型,搜索更为容易。信息论用“扫描-预测”过程阐释视知觉加工图形刺激的机制,表明不确定性是信息量的指标,并以此来量化研究复杂的知觉情境。本研究沿用信息论在认知科学中的有关理论,从不确定性的角度对视觉搜索非对称现象作新的诠释和考量。实验-采用具有不同的熟悉度和信息量的汉字及其变形互相作为目标和干扰子,表明是信息量而非熟悉度或原型-偏离因素影响搜索效率。实验二采用具有不同的基本特征和信息量的直角菱形和圆角菱形互相作为目标和干扰子,证明是信息量而非基本特征影响搜索效率。实验三第一部分用正四边形和正五边形、第二部分用随机生成面积相同的四边形和五边形互为目标和干扰子,初步探讨不确定性对视觉搜索效率的影响。实验结果显示,搜索图形信息量较大的目标比搜索图形信息量较小的有更高的效率；用信息量能够有效解释视觉搜索非对称现象。