اختلافات ملحوظة فقط
المصدر: مختبر جوناثان فلومباوم - جامعة جونز هوبكنز
الفيزياء النفسية هي فرع من فروع علم النفس وعلم الأعصاب يحاول شرح كيفية ترجمة الكميات الفيزيائية إلى…
1. المعدات
- في هذه التجربة ، استخدم جهاز كمبيوتر وبرنامج تنفيذ تجربة مثل E-Prime ، أو بيئة برمجة مثل MATLAB أو PsychoPy.
2. المحفزات وتصميم التجربة
- ستتضمن هذه التجربة تجارب متكررة بنفس التصميم الأساسي. سيظهر قرصان على الشاشة في وقت واحد ، أحدهما على الجانب الأيسر والآخر على اليمين. سيكون أحدهما دائما أكبر من الآخر ، وستكون المهمة هي استخدام ضغطة مفتاح لتحديد المفتاح الأكبر. التفاصيل كالتالي:
- قم ببرمجة التجربة لرسم قرص أزرق نصف قطره 10 بكسل. سيظهر القرص في كل تجربة من التجربة، متمركزا في الشاشة عموديا، ومتمركزا أفقيا في النصف الأيسر أو الأيمن من الشاشة. يطلق أحيانا على استخدام حافز واحد يظهر دون تغيير في كل تجربة طريقة التحفيز المستمر. إنه يشير فقط إلى حقيقة أن أحد المحفزين في كل تجربة هو نفسه دائما. وبالتالي فإن القرص الأزرق 10 بكسل هو الحافز الثابت.
- مقابل الحافز المستمر في كل تجربة ، اعرض قرصا أزرق آخر. يسمى هذا القرص حافز المقارنة. سيكون نصف قطرها بين 5 و 9 وبين 11 و 15 بكسل. هذا هو 10 احتمالات إجمالية. في التجربة ، قم بتضمين 10 تجارب لكل من محفزات المقارنة ال 20 المحتملة. لذا ستشمل التجربة 200 تجربة.
- اعرض المحفزين على الشاشة لمدة 200 مللي ثانية ، متبوعة بشاشة تقرأ فقط "أيهما كان أكبر L / R؟" الشكل 1 يخطط تسلسل الأحداث في كل تجربة.
- 'L' ستشير الاستجابات الرئيسية إلى أن الكائن الأيسر كان أكبر، وستحدد الاستجابات الرئيسية 'R' أن الكائن الأيمن كان ينظر إليه على أنه أكبر.
- تأكد من أن البرنامج يخرج البيانات المهمة التالية في جدول: رقم التجربة ، وحجم حافز المقارنة ، وموضع الشاشة لحافز المقارنة ، والاستجابة الصحيحة ، والاستجابة التي قدمها المشارك. يوضح الشكل 2 عينة من جدول البيانات هذا.
الشكل 1. تصوير تخطيطي لتجربة اختيار قسري واحدة في تجربة لقياس الفرق الملحوظ فقط (JND) لحجم الدائرة. أولا ، تطالب الشاشة الجاهزة المشاركين ببدء الإصدار التجريبي. بعد ذلك ، يظهر قرصان أزرقان في الشاشة ، جنبا إلى جنب. تظل موجودة لمدة 200 مللي ثانية فقط ، وعند هذه النقطة تطالب الشاشة المشارك بالرد. يستخدم المفتاح "L" للإشارة إلى الكائن الموجود على اليسار ، والمفتاح "R" للإشارة إلى الكائن الموجود على اليمين.
الشكل 2. نموذج جدول إخراج من تجربة JND ذات الاختيار القسري. تقوم الأعمدة بالإبلاغ عن البيانات ذات الصلة من البرنامج التجريبي.
3. تشغيل التجربة
- قم بتجنيد مشارك ، وعندما تصل إلى المختبر أخبرها أنها ستجري تجربة بسيطة على إدراك الشكل. ثم احصل على موافقتها المستنيرة الكاملة.
- اجلس المشارك أمام كمبيوتر الاختبار، واشرح المهمة على النحو التالي:
- ستتضمن كل تجربة لهذه التجربة نفس التسلسل الأساسي للأحداث. أولا ، سترى كلمة "جاهز؟" على الشاشة. اضغط على مفتاح المسافة عندما تكون جاهزا لبدء الإصدار التجريبي. عند هذه النقطة ، سيظهر قرصان أزرقان على جانبي الشاشة لفترة وجيزة جدا. عندما تختفي ، ستقرأ الشاشة "أيهما كان أكبر ، L / R؟" مهمتك هي الإبلاغ عن أي من القرصين بدا أكبر بالنسبة لك ، القرصين الموجود على اليمين أو القرصين الموجود على الجانب الأيسر من الشاشة. هناك 200 تجربة في التجربة ، لكنها قصيرة. يجب أن تستغرق التجربة بأكملها أقل من خمس دقائق. هل لديك أي أسئلة؟
- بعد الإجابة على أي أسئلة ، قم بتشغيل البرنامج التجريبي ، ودع المشارك يبدأ. اتركها في غرفة الاختبار الهادئة حتى تكتمل التجربة.
4. تحليل النتائج
- لتحليل النتائج ، فإن أول شيء يجب فعله هو تحديد الاستجابات الصحيحة وأيها كانت غير صحيحة. أضف عمودا إلى جدول إخراج البيانات لهذه الأغراض. قارن الاستجابة المعطاة والاستجابة الصحيحة ، مع وضع علامة على العمود الأخير ب 1 عندما كانت الاستجابة المعطاة صحيحة و 0 عندما لم تكن كذلك.
- انظر بسرعة للتأكد من أن الأداء كان معقولا - أن المشارك كان بدقة مثالية أو قريبة منها عندما كانت المقارنة 5 و 15 بكسل ، وهي اختلافات كبيرة بما يكفي مقارنة ب 10 بحيث لا ينبغي ارتكاب أي أخطاء.
- أضف الآن عمودا آخر إلى جدول البيانات ، يسمى "نسبة استجابات C". في العمود ، لاحظ ما إذا كان المشارك قد تم اختيار المقارنة أو الثابت. إذا تم اختيار كائن المقارنة، فضع علامة على 1 في العمود. إذا تم اختيار الثابت ، فضع علامة 0.
- الآن ، لكل حجم مقارنة ، احسب جزء الوقت الذي تم فيه تحديد المقارنة على أنه أكبر من قبل المشارك. بالنسبة لمحفزات المقارنة 5 ، يجب أن يكون الرقم قريبا من 0 ، وبالنسبة لمحفزات المقارنة 15 يجب أن يكون قريبا من 1.
- لتصور النتائج ، قم برسم بياني لها على النحو التالي: قم بعمل مخطط مبعثر ، مع حجم المقارنة على المحور x ونسبة المرات التي تم اختيارها على المحور y. سيبدو مثل الشكل الموجود في الشكل 3.
الشكل 3. نتائج تجربة الاختيار القسري لإيجاد JND لنصف قطر الدائرة. تم رسم نسبة الوقت الذي تم فيه اختيار حافز المقارنة على أنه أكبر (من قبل المشارك) كدالة لحجم حافز المقارنة. كان للحافز المستمر دائما نصف قطر 10 بكسل.
تسجيل الدخول أو للوصول إلى المحتوى الكامل. تعرّف على المزيد حول وصول مؤسستك إلى محتوى JoVE هنا
بالضبط ما مقدار الشيء الذي يجب تغييره حتى يتم إدراك الاختلاف؟
فكر ، على سبيل المثال ، في الأطفال الصغار الذين يكبرون بسرعة - يصبحون أطول على أساس يومي. ومع ذلك ، غالبا ما يكون من الصعب ملاحظة التغييرات الطفيفة ، خاصة إذا كانوا لا يزالون يكافحون للوصول إلى كرة السلة.
على مدى فترة أطول بكثير ، تصبح طفرة نموها أكثر من محسوسة. في الواقع ، يمكن أن يبدو المبلغ هائلا! لا تلاحظ هذه التغيرات في الطول إلا بعد الفاصل لأن الاختلافات اليومية الصغيرة جدا بحيث لا يمكن إدراكها.
الحد الأدنى للمبلغ المتصور هو الفرق الملحوظ فقط ، والذي ، على سبيل المثال ، هو أصغر قدر من النمو لوحظ.
يوضح هذا الفيديو نهجا قياسيا لقياس الاختلاف الملحوظ في حجم الشكل. لا نناقش فقط الخطوات المطلوبة لتصميم وتنفيذ التجربة ، ولكننا نشرح أيضا كيفية تحليل البيانات وتفسير النتائج التي تصف مدى صغر التغيير في المنطقة الذي يجب إدراكه.
في هذه التجربة ، يتم عرض دائرتين مختلفتين للمشاركين لفترة وجيزة تختلف في الحجم ويضطرون إلى اختيار أيهما أكبر.
خلال كل تجربة ، يتم تقديم أحدهما دائما بنفس المحيط ، بينما الآخر متنوع. يشار إلى هذا النهج باسم طريقة التحفيز المستمر.
في هذه الحالة ، تم تصميم الحافز الثابت بحيث يكون نصف قطر 10 بكسل ويقع بشكل عشوائي على الجانب الأيسر أو الأيمن من الشاشة. في المقابل ، فإن الدائرة الأخرى ، التي تسمى حافز المقارنة ، سيكون لها نصف قطر يتراوح بين 5 و 9 وبين 11 و 15 بكسل.
بالنظر إلى هذه الاحتمالات العشرة ، يتم عرض حافز المقارنة 10 مرات على كل جانب ، ليصبح المجموع 200 تجربة. يتم تسجيل المتغير التابع على أنه الحافز الذي تم اختياره ليكون الأكبر.
من المتوقع أن يختار المشاركون بشكل صحيح إذا كانوا قد أدركوا اختلافا في الحجم بين المحفزات. ومع ذلك ، عندما تكون الأشكال أقرب في المحيط وأقل من الاختلاف الملحوظ فقط ، من المتوقع أن ينخفض الأداء.
لبدء التجربة ، تحية المشارك في المختبر. مع جلوسهم بشكل مريح أمام الكمبيوتر ، اشرح تعليمات المهمة: ستحتوي الشاشة على كلمة "جاهز؟" عليها حتى يضغطوا على شريط المسافة.
شاهد ظهور محفزين أزرقين واطلب من المشارك الإشارة إلى الحافز الذي يعتقدون أنه أكبر عن طريق الضغط على المفتاح "L" لليسار و "R" للاستجابات على الجانب الأيمن. ذكرهم أنه يجب عليهم التخمين إذا لم يكونوا متأكدين من أيهما أكبر.
بعد الإجابة على أي أسئلة قد تكون لدى المشارك ، غادر الغرفة. اسمح لهم بإكمال جميع التجارب البالغ عددها 200 خلال فترة 5 دقائق. عند الانتهاء ، عد إلى الغرفة واشكرهم على المشاركة في التجربة.
لتحليل البيانات ، قم أولا باسترداد ملف الإخراج المبرمج الذي التقط استجابات كل مشارك. ألق نظرة سريعة على البيانات للتأكد من أن الأداء كان معقولا - أي أنه عندما كانت أحجام محفزات المقارنة 5 و 15 بكسل ، كانت الدقة قريبة من الكمال.
بعد ذلك ، أضف عمودا إلى جدول الإخراج يسمى "الدقة" لتحديد ما إذا كانت الإجابات المسجلة صحيحة أم لا. قارن تلك التي أعطيت بالردود الصحيحة لجميع التجارب. استخدم عبارة IF التالية لتسجيل 1 عندما كانت الاستجابة المقدمة صحيحة و 0 عندما كانت غير صحيحة.
الآن ، أضف عمودا آخر إلى الجدول ، بعنوان "نسبة استجابات المقارنة". قارن عمود "موضع المقارنة" ب "الاستجابة" واستخدم عبارة IF جديدة لتمييز "1" عند اختيار حافز المقارنة أو "0" إذا تم اختيار الدائرة الثابتة.
لتصور النتائج ، قم بعمل مخطط مبعثر بحجم المقارنة على المحور x ونسبة المرات التي تم اختيارها على أنها أكبر على المحور y. تذكر أن المنبه الثابت كان له دائما نصف قطر 10 بكسل ، ولهذا السبب لم يتم اختيار المحفزات ذات نصف قطر 5 أو 6 بكسل تقريبا وتم اختيار المحفزات التي تحتوي على 14 أو 15 بكسل دائما.
مع نصف قطر 9 أو 11 بكسل ، كانت المقارنة أكثر صعوبة وغالبا ما ارتكب المشاركون أخطاء. في الواقع ، كان الأداء على مستوى الصدفة ، مما يشير إلى عدم إدراك الاختلافات.
لحساب الفرق الملحوظ فقط ، خذ حجم المقارنة الذي تم اختياره بنسبة 75٪ من الوقت ، في هذه الحالة نصف قطر 12 ، مطروحا منه حجم المقارنة الذي تم اختياره بنسبة 25٪ من الوقت - نصف قطر 8 - واقسم النتيجة على 2 للحصول على إجابة 2 بكسل.
بمعنى آخر ، يجب أن تختلف أنصاف أقطار الدوائر بمقدار 2 بكسل على الأقل حتى يتم إدراك أحجامها بدقة.
الآن بعد أن أصبحت على دراية بالاختلافات الملحوظة في إدراك الأشياء المرئية؟ الأحجام ، دعونا نلقي نظرة على كيفية استخدام هذا النموذج في الدراسات الفيزيولوجية العصبية لاستكشاف كيفية استجابة الدماغ وفي المواقف السلوكية الأخرى ، مثل التمييز بين مستويات الدهون في الطعام.
قام الباحثون بالتحقيق في كيفية تشفير الخلايا العصبية الفردية في القشرة البصرية للخصائص الفيزيائية للعالم ، مثل الأشياء؟ الحجوم.
باستخدام تقنيات التسجيل الفيزيولوجية الكهربية التي تقيس أنماط إطلاق النار جنبا إلى جنب مع عرض المحفزات ، وجد الباحثون أن الخلايا العصبية الحساسة للحجم ستستجيب أحيانا بنفس الطريقة للأشياء ذات الأحجام المختلفة في الواقع.
هذا هو السبب في أن JND بالكاد يمكن ملاحظتها: في بعض الأحيان ، في الدماغ ، تنتج المحفزات ذات الصلة تأثيرات لا يمكن تمييزها.
بالإضافة إلى ذلك ، استخدم الباحثون مهمة اختلافات ملحوظة فقط لتوصيف العتبات الفردية للكشف عن تركيزات الدهون في الطعام.
ووجدوا أن الأفراد الذين لديهم مؤشر كتلة جسم أعلى يحتاجون إلى فرق أعلى ملحوظ ، أو عتبة أعلى ، قبل تذوق الأحماض الدهنية في العينات. يمكن أن تؤدي هذه النتائج إلى طرق جديدة للحد من استهلاك الدهون الزائدة.
لقد شاهدت للتو مقدمة JoVE للاختلافات الملحوظة. الآن يجب أن يكون لديك فهم جيد لكيفية تصميم التجربة وتشغيلها ، وكذلك كيفية تحليل النتائج وتقييمها.
شكرا للمشاهدة!
View the full transcript and gain access to JoVE Science Education videos
Q1: What is a just-noticeable difference in psychology?
A just-noticeable difference (JND) is the minimal amount of change in a stimulus that a person can perceive. For example, children grow daily but changes go unnoticed until weeks pass and growth becomes obvious. JND represents the threshold where small accumulated changes finally become perceptible to the human sensory system.
Q2: How does the method of constant stimulus work in JND experiments?
The method of constant stimulus presents one unchanging reference stimulus alongside a comparison stimulus that varies. Participants judge which is larger, with the constant stimulus maintaining a fixed size while the comparison stimulus changes across trials. This forced-choice paradigm reveals the threshold where participants can reliably detect differences between stimuli.
Q3: How do you calculate a just-noticeable difference from experimental data?
To calculate JND, identify the comparison size chosen 75% of the time and subtract the size chosen 25% of the time, then divide by two. For example, if a 12-pixel radius was chosen 75% of the time and an 8-pixel radius 25% of the time, the JND equals (12 − 8) ÷ 2 = 2 pixels, indicating the minimum perceptible difference.
Q4: Why do neurons in the visual cortex sometimes respond identically to different-sized objects?
Neurons sensitive to size sometimes produce indistinguishable firing patterns for objects that are actually different sizes. This neural limitation explains why JNDs are just-barely-noticeable: the brain's relevant stimuli can generate identical neural responses even when physical properties differ slightly, creating a perceptual threshold.
Q5: What does accuracy data reveal about perception near the just-noticeable difference?
When comparison stimuli are far from the constant stimulus size, accuracy is near perfect. However, near the JND threshold—such as 9 or 11 pixels compared to a 10-pixel constant—performance drops to chance level, indicating participants cannot reliably perceive differences and are essentially guessing.
Q6: How have researchers applied JND tasks to study fat detection in food?
Researchers used just-noticeable-differences tasks to measure individual thresholds for detecting fat concentrations. They found that individuals with higher body mass index required greater JND thresholds before tasting fatty acids, suggesting potential approaches to limit excess fat consumption through personalized dietary interventions.
Q7: What is psychophysics and how does it relate to just-noticeable differences?
Psychophysics explains how physical quantities translate into neural firing and mental representations of magnitude. JND research addresses core psychophysical questions: How much must something change to be perceivable? Researchers measure JND across sensory domains—brightness, loudness, and size—using forced-choice paradigms to establish perceptual thresholds.