What is the difference between feature search and conjunction search?

Feature search involves finding a target distinguished by a single feature, like a red bar among blue bars, where the target pops out quickly regardless of distractor load. Conjunction search requires finding a target sharing similarities with distractors, such as a red bar at -45° among red and blue bars at +45°, making the search more difficult and dependent on distractor quantity.

How does distractor load affect response times in visual search tasks?

In feature search, response times remain relatively unaffected as distractor load increases from three to twelve items. However, in conjunction search, response times increase linearly with distractor load. Both tasks require approximately 200 milliseconds with minimal distractors, suggesting a baseline time needed to initiate searching and respond.

What is visual attention and why is it important for visual search?

Visual attention is the ability to focus on just part of an image, selectively directing processing resources to determine whether a target is present. It is crucial for understanding why some objects are easy to find in cluttered scenes while others are difficult, making it fundamental to studying visual search paradigms.

How should you design stimuli for a visual search experiment?

Create two similar conditions that vary in search difficulty: feature search with a single distinguishing feature, and conjunction search where the target shares similarities with distractors. For each condition, generate 40 trials with target present or absent, including 10 trials at each distractor load of three, six, nine, or twelve items, randomly interleaved.

What performance criteria should you use to validate participant attention during visual search?

Examine overall performance on target absent trials to ensure participants were paying attention. Exclude any participant scoring below 75% correct on these trials. This criterion ensures data quality before averaging response times across search conditions and distractor loads for analysis.

Why is feature binding important in complex visual search tasks?

Feature binding involves integrating multiple visual features, such as color and orientation, to locate a target. Finding a red bar among blue ones requires only color information, but searching for an object with multiple features demands more attention to bind those features together, increasing search difficulty and response time.

What real-world applications does visual search research have?

Visual search principles improve how physicians search for diagnostic signs in X-rays and MRI scans, and how TSA personnel search baggage scans at airports. The paradigm also explains everyday visual tasks like finding keys on a messy desk or locating a friend in a crowded airport.

البحث المرئي عن الميزات والاقترانات

0 مشاهدة05:42 دقيقة

فئة

1. تصميم التحفيز

تتضمن التجربة نوعين من التجارب. في نصف التجارب - تجارب البحث عن الميزات - سيطلب من المشاركين العثور على شريط أحمر بين التجارب الزرقاء. لذا قم بعرض مجموعة من 40 عرضا ، ووضع الشريط الأحمر بشكل عشوائي في كل منها ، ووضع بشكل عشوائي إما 3 أو 6 أو 9 أو 12 شريطا أزرق أيضا. عدد الأشرطة الزرقاء هو حمل التشتت. سيكون هناك عدد متساو من المحاكمات (10 في هذه الحالة) لكل حمولة.
تتطلب التجربة أيضا تجارب غائبة مستهدفة ، تجارب لا تتضمن هدف البحث ، في هذه الحالة ، الشريط الأحمر. اصنع 40 منها أيضا ، مرة أخرى ، بما في ذلك 10 لكل حمولة مشتتة. يجب أن تبدو التجارب الحالية والغائبة المستهدفة ، حسب الحمل ، مثل الأمثلة الموضحة في الشكل 1.

الشكل 1: نماذج من شاشات العرض للبحث المرئي المنبثق. يظهر الصف العلوي التجارب التي تحتوي على هدف ، شريط أحمر واحد ، موجود. يعرض الصف السفلي التجارب بدون هدف أو هدف غائب. يزداد عدد غير المستهدفين ، وهم مشتتات ، من اليسار إلى اليمين.
سيتضمن النصف الآخر من التجارب البحث عن الاقتران. في هذه الحالة ، سيبحث المراقبون عن شريط أحمر موجه عند -45 درجة (أي مائل إلى اليسار ، بدلا من اليمين). مرة أخرى ، سيختلف حمل التشتت ، بما في ذلك 3 أو 6 أو 9 أو 12. ولكن في هذه الحالة ، ستأتي عوامل التشتيت في نوعين: أشرطة زرقاء بزاوية -45 درجة ، وأشرطة حمراء بزاوية + 45 درجة (أي مائلة إلى اليمين). ستشمل كل تجربة كلا النوعين من المشتتات ، ومرة أخرى ، ستكون هناك تجارب غائبة مستهدفة أيضا (الشكل 2).

الشكل 2: عروض عينة للبحث المرئي المقترن. يظهر الصف العلوي التجارب التي تحتوي على هدف ، شريط أحمر موجه إلى اليسار ، موجود. يعرض الصف السفلي التجارب بدون هدف أو هدف غائب. يزداد عدد غير المستهدفين ، وهم مشتتات ، من اليسار إلى اليمين.

< p class = "jove_title" >2. الإجراء

قم بتشغيل الإصدارات التجريبية للبحث عن الميزات والبحث عن الاقتران في كتل منفصلة. يؤدي بعض المشاركين الميزة أولا ، والبعض الآخر يقوم بالاقتران أولا. الإجراء الأساسي هو نفسه لكلا النوعين من التجارب.
لتسلسل التجربة ، قم بتشذير التجارب الحالية / الغائبة بشكل عشوائي وأحمال التشتت ، بحيث تشتمل التجربة على سلسلة من التجارب التي لا يمكن التنبؤ بها.
في كل تجربة ، اعرض المحفزات حتى يشير المشارك إلى ما إذا كان الهدف موجودا أو غائبا في تلك التجربة. قم بتعيين مفتاح واحد ، المفتاح "M" لتقديم الردود ، والمفتاح "Z" للردود الغائبة.
اطلب من المشارك الرد في أسرع وقت ممكن ، ولكن دون ارتكاب أخطاء.
باستخدام حزمة برامج تجريبية ، مثل ePrime ، أو بيئة برمجة مثل MATLAB ، قم بتسجيل استجابة المشارك في كل تجربة ، جنبا إلى جنب مع وقت استجابته. بهذه الطريقة ، يمكنك التحقق من إجابة المشارك بشكل صحيح ، وكذلك معرفة المدة التي استغرقها.

3. التحليل

في نهاية التجربة، قم بإخراج البيانات في جدول بيانات. قم بتضمين ما إذا كان المشاركون قد أجابوا بشكل صحيح ، ووقت استجابتهم ، ومعلمات كل تجربة ، أي هل كانت تجربة حاضرة أم غائبة ، في كتلة البحث عن الميزة أو الاقترانية ، وعدد المشتتاتين.
متوسط أوقات استجابة المشارك معا في جميع التجارب الحالية المستهدفة ، كدالة للحالة (الميزة مقابل الاقتران) وحمل التشتت.
لاحظ أن نتائج التجارب الغائبة المستهدفة لا يتم تحليلها. يتم تضمينها لأنه ، بخلاف ذلك ، يمكن للمشارك ببساطة ضرب "الحاضر" في كل تجربة دون العثور على الهدف. انظر إلى الأداء العام ، للتأكد من أن المشارك كان ينتبه ويبذل قصارى جهده. بشكل عام ، إذا كان المشارك أقل من 75٪ صحيحا في التجارب الغائبة ، فلن يتم تحليل بيانات وقت الاستجابة الخاصة به.
الأسئلة التحليلية الرئيسية بالاختلافات في وقت الاستجابة بين تجارب البحث عن الاقتران والبحث الخاص. يجب أن تصبح أوقات الاستجابة أطول بكثير لتجارب البحث عن الاقتران مع زيادة حمل التشتيت. ولكن يجب ألا تتأثر نسبيا في تجارب البحث عن الميزات.

يشير الانتباه البصري إلى القدرة على التركيز على جزء فقط من الصورة. لدراسة كيفية اهتمام الناس بالأشياء في المشاهد المرئية المزدحمة ، يستخدم علماء النفس نموذجا يعرف باسم البحث المرئي.

في كثير من الأحيان ، يمكن أن تساعد تجارب البحث المرئي الباحثين في تفسير سبب سهولة العثور على بعض الأشياء والبعض الآخر أكثر صعوبة.

باستخدام نموذج البحث المرئي ، سيوضح هذا الفيديو كيفية تصميم وتحديد محفزات التجارب ، بالإضافة إلى أداء النتائج وتحليلها وتفسيرها.

لتصميم المحفزات ، قم بتكوين زوج من الشروط المتشابهة جدا من حيث محتويات العرض ، ولكنها تختلف من حيث صعوبة البحث. ضع في اعتبارك المثال الكلاسيكي المتناقض بين "البحث عن الميزات" و"البحث عن الاقتران".

في حالة البحث عن الميزات ، تجارب التصميم التي تميز فيها ميزة واحدة هدفا بين جيرانها ، والمعروفة باسم مشتتات. هنا ، الهدف هو شريط أحمر ، وجميع المشتتات هي أشرطة زرقاء. يجب أن يجد المشارك الهدف بكفاءة ، لأنه "ينبثق" بسرعة ، حتى عندما يزيد حمل التشتت من ثلاثة أو ستة أو تسعة أو 12 شريطا أزرق.

في حالة البحث عن الاقتران، تجارب التصميم التي يشترك فيها الهدف في أوجه التشابه مع مشتتات. هنا ، يتم توجيه شريط الهدف الأحمر عند -45 درجة ، ويتم توجيه كل من المشتتات باللونين الأحمر والأزرق عند + 45 درجة. في هذه الحالة ، يجب أن يجد المشارك البحث أكثر صعوبة لأن أوجه التشابه لا توفر تأثير "منبثق".

ضمن كل شرط بحث، أنشئ مجموعتين من 40 تجربة حيث يكون الهدف موجودا أو غائبا. تأكد من تضمين 10 تجارب مع كل حمولة مشتتة من ثلاثة أو ستة أو تسعة أو 12 بار. تشذير جميع التجارب بشكل عشوائي لضمان تسلسلات غير متوقعة لكل نوع بحث.

لبدء التجربة، ابدأ بتشغيل مهام البحث عن الميزات والبحث عن الاقتران. استخدم تصميما متوازنا، بحيث يبدأ بعض المشاركين بالبحث عن الميزات، بينما يكمل الآخرون البحث عن الاقتران أولا.

مع جلوس المشارك على الكمبيوتر ، قم بتعيين المفتاح "M" لتمثيل الاستجابات الحالية المستهدفة ، والمفتاح "Z" للاستجابات الغائبة المستهدفة. أشر إلى المشارك أنه يجب عليه الضغط على المفاتيح المعنية لإكمال كل تجربة في أسرع وقت ممكن ، محاولا عدم ارتكاب الأخطاء.

خلال كل تجربة ، اكتشف ما إذا كانت استجابة المشارك صحيحة أو غير صحيحة ، بالإضافة إلى وقت الاستجابة. إخراج النتائج في جدول بيانات.

بعد أن يكمل المشارك كلا نوعي البحث ، افحص الأداء العام للتجارب الغائبة المستهدفة للتأكد من أن المشارك كان ينتبه. استبعاد أي مشارك يؤدي أقل من 75٪ بشكل صحيح في هذه التجارب.

بمجرد التحقق من أداء المعيار ، قم بحساب متوسط أوقات استجابة كل مشارك معا لجميع التجارب الحالية المستهدفة ، كدالة لحالة البحث (الميزة مقابل الاقتران) وحمل التشتت.

ثم يتم رسم البيانات بيانيا عن طريق رسم متوسط أوقات الاستجابة عبر أحمال التشتت للميزة وشروط البحث عن الاقتران. لا تتأثر أوقات الاستجابة لمهمة البحث عن الميزات نسبيا بحمل المشتت. في المقابل ، تزداد أوقات استجابة البحث عن الاقتران خطيا مع حمل المشتت. بالإضافة إلى ذلك ، يستغرق كلا البحثين حوالي 200 مللي ثانية مع وجود ثلاثة مشتتات على الأقل. يشير هذا إلى أن قدرا موحدا من الوقت ضروري لبدء البحث وإجراء استجابة.

الآن بعد أن أصبحت على دراية بإعداد تجربة بحث مرئي ، يمكنك تطبيق هذا النهج للإجابة على أسئلة بحثية أكثر تحديدا.

يتضمن أحد التحديات الرئيسية التي يواجهها نظامنا المرئي التكامل المعقد للميزات المرئية المتعددة. يعد العثور على شريط أحمر من بين جميع الأشرطة الزرقاء أمرا سهلا لأن معلومات اللون فقط هي ذات الصلة.

ومع ذلك ، عند العثور على كائن يحتوي على العديد من الميزات المختلفة ، مثل الاتجاه واللون ، يجب استخدام المزيد من الاهتمام لربط هذه الميزات معا.

على سبيل المثال ، يطبق الباحثون خصائص البحث المرئي لتحسين كيفية بحث الأطباء عن علامات منبهة معينة عندما ينظرون إلى فحص الأشعة السينية أو التصوير بالرنين المغناطيسي.

بالإضافة إلى ذلك ، يؤثر نهج البحث المرئي على كيفية بحث موظفي إدارة أمن النقل من خلال عمليات مسح أمتعة الركاب في المطار.

لقد شاهدت للتو مقدمة JoVE حول إجراء تجربة بحث مرئي. الآن يجب أن يكون لديك فهم جيد لكيفية عمل محفزات البحث المرئي لنوعين مختلفين من ظروف البحث المرئي ، وكيفية إجراء التجربة ، وأخيرا كيفية تحليل النتائج وتفسيرها.

يجب أن يكون لديك أيضا فكرة عن نوع الاهتمام المطلوب عندما تبحث عن مفاتيح على مكتب فوضوي أو تجد الفاكهة الأكثر نضجا في متجر البقالة.

شكرا للمشاهدة!