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方法文章

在受控实验室条件下呈现真实世界物体的方法

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DOI：

10.3791/59762

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2019年6月21日

 , 
1Department of Psychology, University of Nevada, Reno

本文内容

摘要

我们描述了在严格控制的实验条件下呈现真实物体及其匹配图像的方法。这些方法是在决策任务的背景下进行阐述的，但相同的真实物体研究方法可扩展至其他认知领域，如感知、注意和记忆。

摘要

人类对物体视觉的认知几乎完全基于以计算机生成的二维（2-D）图像作为刺激物的研究。然而在日常生活中，人类主要与真实世界中的实体物体互动，而非图像。目前，我们尚不清楚物体图像是否能引发与真实物体相似的行为或神经活动。本文介绍将真实世界带入实验室的方法，详述了在严格控制的观察条件下呈现丰富且具有生态效度的真实世界刺激物的技术。我们描述了如何紧密匹配真实物体与其图像在视觉外观上的相似性，以及一种新颖的装置和实验流程，可用于在交替试次中依次呈现真实物体和计算机化图像。我们以决策范式为例，比较人们对真实零食与相同物品的二维图像的支付意愿（WTP）。结果显示，当食品以真实物体形式呈现时，其支付意愿比呈现为高分辨率二维彩色 图像时高出6.6%，表明真实食物被认为比其图像更具价值。尽管在受控条件下呈现真实物体刺激对实验者存在若干实际挑战，但这一方法将从根本上拓展我们对自然视觉背后认知与神经机制的理解。

引言

人类感知与认知领域基础研究的转化价值，取决于其研究结果在多大程度上可推广至真实世界中的刺激与情境。一个长期存在的问题是：大脑如何处理真实世界中的感官输入？目前，关于视觉认知的知识几乎完全建立在使用二维（2-D）图片作为刺激材料的研究基础之上，这些图片通常以计算机化图像的形式呈现。尽管在现代社会中，图像交互正变得越来越普遍，但人类本质上是主动的观察者，其视觉系统在进化过程中是为了感知和与真实物体互动，而非图像1。迄今为止，人类视觉研究中的普遍假设是：图像等同于真实物体，可作为真实物体展示的合适替代物。然而，目前我们却惊人地缺乏了解：图像是否能够有效触发与真实物体相同的潜在认知过程。因此，明确对图像的反应在多大程度上类似于或不同于其对应真实物体所引发的反应，具有重要意义。

真实物体与图像之间存在若干重要差异，这些差异可能导致大脑对这些刺激的处理方式不同。当我们用两只眼睛观察真实物体时，每只眼睛从略微不同的水平视角接收信息。这种不同图像之间的差异被称为双眼视差，大脑会将其整合，从而产生统一的深度感知2,3。来自立体视觉的深度线索，结合其他来源（如运动视差），向观察者精确传递关于物体的自我中心距离、位置、物理大小以及其三维（3-D）几何形状结构的信息4,5。物体的平面图像无法传递刺激物物理大小的信息，因为观察者只知道到显示器的距离，而不知道到物体本身的距离。尽管物体的三维图像（例如立体图）在视觉外观上更接近真实物体，但它们并不存在于三维空间中，也无法支持诸如用手抓握之类的真实运动操作6。

在实验环境中使用真实物体刺激的实际挑战
与图像视觉研究中完全由计算机控制刺激呈现不同，使用真实物体会给实验者带来一系列实际困难。在整个实验过程中，物体呈现的位置、顺序和时间必须由人工手动控制。与使用图像不同，使用真实物体可能需要投入大量时间，因为需要收集7,8,9或制备10物体、在实验前设置刺激材料，并在研究过程中手动呈现物体。此外，在旨在直接比较对真实物体与图像反应的实验中，至关重要的是要尽可能使不同呈现方式下的刺激在外观上保持高度一致8,9。刺激参数、环境条件，以及真实物体与图像刺激的随机化和平衡设计，都必须严格控制，以分离出因果因素，并排除对观察结果的其他可能解释。

下文所述呈现真实物体（及匹配图像）的方法是在决策范式背景下进行描述的。然而，该通用方法也可进一步拓展，用于检验刺激格式是否会影响视觉认知的其他方面，如知觉、记忆或注意。

真实物体与图像的加工方式是否不同？来自决策研究的一个案例
我们在现实场景中所接触的物体类型与实验室实验中研究的物体类型之间存在明显差异，这一点在人类决策研究中尤为突出。在大多数饮食选择研究中，参与者需要对以计算机屏幕上彩色二维图像形式呈现的零食进行判断11,12,13,14。相比之下，日常生活中关于进食选择的决策通常是在真实食物存在的情况下做出的，例如在超市或食堂。尽管在现代生活中我们经常接触到零食的图像（例如在广告牌、电视屏幕和在线平台上），但从进化角度来看，能够准确识别并适当响应真实高能量食物的存在可能具有适应性意义，因为它有助于促进生长、竞争优势和繁殖15,16,17。

在决策和饮食选择的科学研究中，研究成果已被用于指导旨在遏制肥胖率上升的公共卫生举措。然而，遗憾的是，这些举措似乎并未取得任何显著的可测量成效18,19,20,21。肥胖仍然是全球疾病负担的主要因素之一22，并与一系列相关健康问题密切相关，包括冠心病、痴呆、II型糖尿病、某些癌症以及总体发病率风险的增加22,23,24,25,26,27。近几十年来肥胖及相关健康状况的急剧上升28，被认为与廉价、高能量密度食品的广泛可得性有关18,29。因此，科学界对理解调控日常饮食决策的潜在认知与神经机制表现出浓厚的研究兴趣。

如果不同呈现形式的食物在大脑中的加工方式存在差异，这可能有助于解释为何公共健康领域对抗肥胖的措施一直未能取得成功。尽管如上所述，图像与真实物体之间存在差异，但令人惊讶的是，目前对于零食食物的图像是否与其真实对应物以相似的方式被加工，相关研究仍然十分有限。特别是，尚不清楚真实食物是否被认为比相同物品的图像具有更高的价值或更强的饱腹感。经典的早期行为学研究发现，幼儿能够在面对二维彩色零食图像时延迟满足30，但在面对真实零食时则无法做到31。然而，很少有研究探讨在成年人中，零食的呈现形式是否会影响其决策或价值判断12,32,33，迄今为止，仅有一项来自我们实验室的研究在刺激参数和环境因素跨形式匹配的条件下检验了这一问题7。本文中，我们介绍了一套创新的技术与装置，用于探究健康人类观察者的决策过程是否受到刺激呈现形式的影响。

我们的研究7受到Bushong及其同事12先前一项实验的启发，该实验要求大学生使用Becker-DeGroot-Marschak（BDM）出价任务34对一系列日常零食进行货币出价。Bushong及其同事12采用被试间设计，将零食以三种形式之一呈现：文字描述（例如“Snickers巧克力棒”）、二维彩色图像或真实食物。研究人员比较了三组参与者对零食的平均出价（以美元计）。令人意外的是，观看真实食物的学生愿意为这些物品支付的价格比仅看到相同刺激物的图像或文字描述的学生高出61%——作者将这一现象称为“真实暴露效应”12。然而关键的是，在文字和图像条件下，参与者在集体环境中完成出价任务，并通过个人计算机终端输入响应；相反，被分配到真实食物条件的参与者则与实验者一对一地完成任务。此外，真实食物与图像条件下的刺激物外观也存在差异：在真实食物条件下，食物被放置在银盘上呈现给观察者，而在图像条件下，刺激物则以裁剪缩放的形式呈现在黑色背景上。因此，参与者差异、环境条件或刺激物相关差异可能导致对真实食物的出价被高估。在Bushong等人12研究的基础上，我们考察了真实食物是否比食物的二维图像获得更高的估值，但关键在于，我们采用了被试内设计，严格控制了环境因素和刺激物相关变量。我们开发了一种定制设计的转盘装置，可在每次试验中随机交替呈现不同显示格式的刺激物。真实物体和图像试验中的刺激呈现方式和时间完全相同，从而降低了参与者在不同显示条件下采用不同策略完成任务的可能性。最后，我们严格控制了真实物体和图像条件下刺激物的外观，使真实食物与图像在表观大小、距离、视角和背景方面高度匹配。可能存在其他程序或机制可用于在试验间随机化刺激格式，但我们的方法能够以相对较快的速度连续交替呈现多种物体（及对应图像）。从统计学角度来看，这种设计比被试间设计更有利于检测到显著效应，具有更高的统计检验力。同样，结果也不会受到观察者之间支付意愿（WTP）先验差异的影响。当然，被试内设计确实存在引发需求特征的可能性。但在本研究中，参与者明确知道无论在出价任务中以何种显示格式出现，他们都有机会在实验结束时“赢得”某种食物。参与者还被告知，任意降低出价（例如针对图像）会减少他们赢得物品的机会，而赢得目标物品的最佳策略是报出自己真实的估值34,35,36。本实验的目的是使用BDM出价任务34,35比较人们对真实食物与二维图像的支付意愿（WTP）。

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方案

实验方案已获得内华达大学里诺分校社会、行为与教育研究机构审查委员会的批准。

1. 刺激材料与实验装置

真实物体与虚拟物体感知；转盘上的苹果与屏幕显示；视觉对比示意图
图1：真实物体（显示在转盘上）与同一物品的匹配二维图像（显示在计算机显示器上）。本实验的刺激材料包括60种常见的零食食品。真实食品（左侧面板）被放置在转盘上进行拍摄，所得的二维图像（右侧面板）在表观大小、距离、视角和背景方面均进行了 closely 匹配。请点击此处查看该图的放大版本。

  1. 刺激材料
    1. 真实物体
      1. 从当地便利店购买60种受欢迎的零食（例如，图1），理想情况下应涵盖较宽范围的热量密度（例如，0.18至6.07）7。打开每种食品的包装，将包装和部分食品一同放置于盘中。使用白色纸盘以最大化刺激物的对比度。
    2. 二维照片
      1. 将盛有食品的盘子放在转台的一个格子上（见 图2），对转台上的刺激物进行拍照，使二维图像中的背景与真实食品对应的背景一致（见 图1）。
      2. 将相机（见 材料表）安装在三脚架上并置于转台前方，调整相机的距离、高度和角度，使其与参与者正视刺激物时的眼睛位置相匹配。将相机置于距离转台边缘50 cm（或更近）的位置，以确保照片在参与者看来处于可触及范围内。
      3. 在测试室内设定并保持恒定的照明光源。使用直接照明源（如天花板灯或台灯）对转台上的刺激物进行直接照射。确保在实验过程中呈现真实食品时所使用的照明水平和光源与拍摄照片时一致。使用具有恒定光圈（F-stop）和快门速度的相机，在相同照明条件下拍摄转台上的真实食品。尽可能使不同显示形式下的整体亮度、阴影模式和镜面高光保持一致。对每个刺激物重复此过程。
      4. 如有必要，使用图像处理软件（见 材料表）调整二维图像的颜色、亮度和视觉尺寸。点击 色相/饱和度 和 亮度/对比度 选项卡，并移动滑块，使图像在转台上显示时尽可能接近其真实对应物的外观。
      5. 通过将真实物体放置在计算机显示器旁，调整图像中物体的像素大小，直至两者在尺寸上完全匹配。编辑时确保图像处理软件的页面视图（缩放）设置为100%。
      6. 确保用于编辑图像的显示器与研究中将用作参与者显示器的设备相同（或尺寸相同）。保持图像的分辨率、宽高比和每英寸像素数恒定。此外，确认显示器足够大，能够以完整尺寸显示最大的刺激物。

旋转圆柱示意图及设备图像，显示分隔板、中心芯轴和圆形底座。
图2：转台组件及组装示意图。（A）转台装置的主要组件及其相对位置。（B）组装完成的转台装置，包含20个独立单元。每个单元内可放置实物对象。垂直分隔板可防止参与者看到相邻单元中的物品。请点击此处查看该图的放大版本。

  1. 转盘装置
    1. 制作一个直径为 2 米的圆形（木质）转盘底座，以及一个位于中心的圆柱形核心（直径 56 厘米，高 24 厘米），核心上设有 20 个插槽（宽 1 厘米；见图 2）。将该核心置于一个可旋转的圆柱体上方，以实现顺畅旋转（见图 2A）。
    2. 制作 20 个分隔板（高 24 厘米 × 长 62 厘米 × 宽 0.5 厘米）。将每块分隔板插入转盘中心核心的插槽中，形成 20 个独立单元（24 厘米 × 62 厘米 × 26 厘米）。
    3. 将圆形底座放置于一张高度约为 72 厘米的桌子顶部（见图 3A）。确保桌子高度适中，使就座的受试者能够舒适地观察转盘上的物品。
    4. 在转盘与受试者之间设置一个垂直隔板（81 厘米 × 127.5 厘米）（见图 3B）。将隔板放置在距离转盘 26 厘米的位置，以便在隔板后方安置一台 LCD 电脑显示器。确保隔板与转盘之间的空间不会使刺激物超出受试者的可及范围。
      1. 在隔板上设置一个可调节宽度的观察孔，确保在最终配置中，受试者每次只能看到转盘上的一个物品（见图 3B）。重要的是，应确保观察孔足够宽或高，以免妨碍受试者对转盘上刺激物的物理接触。
    5. 为受试者显示器制作一个滑动平台（长 18.5 厘米 × 宽 11.5 厘米的带轮木板）（见图 3D）。
      1. 将滑动平台和受试者显示器置于转盘与隔板之间，以便在不同显示模式条件之间快速切换（见图 3D）。在图像试验期间，将受试者显示器置于观察孔内；在实物试验期间，将其从隔板后方移出（见图 3）。
    6. 使用一个小桌或制作一个搁板，用于放置实验者显示器（见图 3A、C）。通过实验者显示器提示何时设置实物或图像，以及下一次试验中目标物体的身份。
    7. 在隔板观察孔正下方的转盘底座处安装一个用于鼠标操作的键盘托架（见图 3B）。在转盘两侧与墙壁之间安装窗帘（或类似的遮挡物），以防止受试者在实验过程中看到刺激物或实验人员。
    8. 购买或自制计算机控制的液晶遮光眼镜37（见图 3B、C 和材料表）。
      注意：遮光眼镜可实现毫秒级的刺激呈现时间控制。在试验间歇期，眼镜处于不透明状态（“关闭状态”）；在刺激呈现期间，眼镜变为透明状态（“开启状态”）。用于控制眼镜的计算机指令（以及运行本协议所需的全部脚本和文件）可从以下网址获取：http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip。
      1. 在实验开始前，测试眼镜是否能正确开启和关闭（即使用“GlassesTest”脚本，可从 http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip 下载）。

用于视觉遮挡研究的转盘装置与显示器的实验设置；示意图展示了各组成部分。
图3：转盘装置的设置与使用方法。（A）准备就绪的转盘装置设置。转盘组装完成后，应将其放置在适合坐姿受试者操作的高度的桌面上。在受试者与转盘之间应设置一个垂直隔板，隔板上应设有观察孔。使用“受试者显示器”用于查看二维图像。液晶显示器应置于垂直隔板和观察孔后方，并位于转盘前方。显示器安装在一个滑动平台上，可在不同试验中前后移动，以控制其是否进入受试者的视野。另设一个“实验者显示器”，放置于受试者视线不可及的位置，用于提示实验者在下一次试验中应呈现的刺激内容。（B）从受试者视角观察装置及真实物体刺激。每次仅允许受试者看到一个食物项目。应在受试者正前方的桌面上安装键盘托架。受试者使用计算机鼠标进行反应。（C）侧视图，显示安装在滑动平台上的受试者显示器。在图像试验中，实验者将受试者显示器推入观察孔；在真实物体试验中，该显示器则从观察孔后方缩回至隔板之后。（D）俯视示意图，展示转盘装置的布局。转盘的20个格位中每个可放置一个真实物体。受试者应坐在观察孔前方，佩戴由计算机控制的视觉遮挡眼镜。实验者可通过实验者显示器查看即将进行的试验内容，并根据需要手动旋转转盘或移动受试者显示器。本图C面板经Elsevier许可转载自参考文献7。请点击此处查看此图的放大版本。

2. 通用流程：随机化与设计

  1. 使用 MATLAB 创建一个脚本，用于随机交错呈现真实物体与二维图像试验。确保一半参与者将某种特定的零食（例如，一个苹果）以真实物体形式呈现，而其余参与者则以二维图像形式呈现该物品。对于每位参与者，脚本需在实验过程中随机化不同零食的呈现顺序。在实验开始前，脚本应输出需放置在转盘上的真实物品列表及其摆放顺序（参见“runStudy”脚本，可从 http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip 获取）。
  2. 将物品按正确顺序放置在转盘上（参见 图3A).  
    注意： 根据研究中刺激的数量，设置时间可能需要长达30分钟。
  3. 将显示器放置于孔径中，并确保所有其他物品及实验人员均被遮挡，不在受试者的视线范围内（参见1.2.7）。
  4. 让受试者坐在距转盘约50 cm处，并通过白噪声发生器或耳机播放白噪声，以确保受试者无法通过滑动显示器的声音预判下一次试验的刺激形式。
  5. 让受试者戴上眼镜，并确保眼镜处于闭合/不透明状态。向受试者说明，眼镜目前处于关闭状态，但在需要时会自动打开。 
  6. 查看实验者监视器，以确定即将进行的试验属于何种条件（即真实条件或图像条件）（参见 图3A)。
    1. 在“真实物体”试验中，通过滑动平台将参与者显示器从观察孔处移开，使转盘上的物体对参与者可见（参见 图1A 和 3).
      1. 输入计算机指令（例如按下按钮），以触发眼镜的开启与关闭，使转盘上的真实食物可见 3 秒。眼镜关闭后，将参与者显示器移回孔径前方，并按键打开眼镜，以便参与者做出反应（例如出价）。一旦参与者输入其反应，眼镜将自动关闭（参见“runStudy”脚本，可从 http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip 获取）。
  7. 观察实验者监视器，为下一次试验做准备。按任意键进入下一次试验。
    1. 对于二维图像试验，将液晶显示器置于观察孔内（参见 图1B 和 图3）。按任意键打开眼镜。将显示器保留在观察孔中，按任意键打开眼镜，供受试者做出反应。确保下一个刺激已准备就绪可供呈现。按任意键进入下一次试验。

3. 随机化与实验设计的步骤

  1. 使用食物图片（而非真实食物）创建偏好度与熟悉度评分任务（参见 http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip 提供的 'runStudy'、'LikeSurvey' 和 'FamSurvey' 脚本）。为偏好度与熟悉度评分任务分别创建两个不同的实验模块，并在不同观察者之间对模块顺序进行平衡（见图4）。
    1. 对每位参与者，在每个模块内随机化所呈现图片的顺序，并创建一个模拟滑动条，供参与者在观看每张食物图片后完成评分（参见图4，以及 'runStudy'、'like_slider' 和 'Fam_slider' 脚本，可从 http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip 获取）。
  2. 在脚本中添加竞价任务。按照步骤2.1所述方式进行随机化。在脚本中加入食物拍卖环节。由计算机从竞价任务的60种食物中随机选择一种。由计算机对该选定食物以0至3美元之间、以0.25美元为增量的金额随机出价（参见图4及 'bidModule' 脚本，可从 http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip 获取）。

显示偏好评分、出价任务、食物拍卖的消费者决策过程示意图
图 4：本研究的实验设计。实验包括四个阶段：（1）食物偏好与熟悉度评分任务，（2）出价任务，（3）食物拍卖，（4）实验室内的等待期。参与者首先完成偏好评分或熟悉度评分任务（在不同参与者之间进行顺序平衡）。在偏好评分任务中，参与者观看每种零食图片3秒，然后使用滑动模拟出价条，对喜欢程度进行-7至7的评分。在熟悉度评分任务中，参与者使用0至3的评分量表，标明对每种零食的熟悉程度。接下来，参与者完成出价任务，评估自己愿意为每种零食支付的金额（0–3美元）。一半的刺激以真实食物呈现，另一半以二维图像呈现。每次试验的观看时间通过计算机控制的视觉遮蔽眼镜进行控制。在每次试验开始时，眼镜进入“开启”（透明）状态持续3秒，随后进入“关闭”（不透明）状态，持续3秒的试验间间隔。然后眼镜再次开启，允许参与者记录反应。完成出价任务后，进行“拍卖”以确定参与者是否“赢得”某种食物及其支付价格。拍卖结束后，参与者需在实验室强制等待30分钟。若参与者赢得某种食物，可在等待期间食用。无论是否在拍卖中赢得食物，所有参与者均需在实验室完成等待期。本图经Elsevier许可，转载自参考文献7。请点击此处查看本图的放大版本。

4. 受试者筛选与安排

  1. 招募自述喜爱进食且经常食用零食，并熟悉多种本地常见零食食品的参与者。确保参与者未处于主动减重节食状态，无任何食物过敏、饮食限制（如素食、无麸质饮食）或与食物相关的疾病，且未怀孕。
  2. 根据BDM出价任务12,35的要求，应将参与者的实验时间安排在下午晚些时候（例如下午1:00至7:00之间），此时间段通常为食用零食的时间。提醒参与者在实验前3小时内禁止进食12。
    注意： 此举旨在确保参与者处于饥饿状态，从而能够对食物做出准确的出价。

5. 问卷调查流程

  1. 针对每位参与者，收集其个人人口统计学信息（即年龄、性别），询问其视力是否正常或矫正至正常，并记录身高和体重（这些数据可用于计算体重指数）。

6. 偏好度与熟悉度评分任务流程

  1. 要求参与者通过鼠标点击模拟滑动条，对60种零食中每一种的熟悉程度进行评分（例如，“0” = 不太熟悉；“3” = 非常熟悉）。确保参与者按自身节奏完成反应（见图4）。
  2. 要求参与者通过鼠标点击模拟滑动条，对60种零食中每一种的喜爱程度进行评分（例如，“-7” = 非常不喜欢；“0” = 无感；“7” = 非常喜欢）。确保参与者按自身节奏完成反应。

7. 出价任务流程

  1. 告知参与者，他们将获得3美元的津贴，可用于对60种常见零食进行出价。传达出价任务的规则14,35。
    1. 强调最佳策略不是根据零售价格出价，而是报出自己真实的估值：即愿意为在实验结束时食用该食品而支付的金额。
    2. 提醒参与者，研究结束时需在实验室强制等待30分钟（见图4）。向参与者说明，如果他们在出价任务中“获胜”，则可在实验结束时食用一种食品；如果“未获胜”，也仍需在等待期间留在实验室，且不得食用任何外部食物或饮料。
  2. 让参与者坐在测试室内（见2.4–2.5节）。使用三种不属于60种实验物品的物品进行一次练习拍卖。依次将这三种物品放在参与者面前，要求参与者对每种物品的喜爱程度进行评分（-7至7分）。
  3. 再次依次将物品放在参与者面前，要求参与者对每种物品进行出价（0–3美元）。确保参与者理解指导说明——通过提问以交叉验证其理解程度。
  4. 将3美元放在靠近参与者手边的鼠标旁，并提醒他/她这笔津贴归其所有，且每件物品最多可出价3美元。
  5. 参照第2.6.1–2.7.1节进行真实物体和图像试验。图4展示了出价任务的流程。

8. 食物拍卖 / 30 分钟等待期程序

  1. 检查参与者是否“赢得”一种零食食品，以及以何种价格赢得（参见“runStudy”脚本，可从 http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip 获取）。
    注意： 计算机会出一个介于 0 美元至 3 美元之间的随机报价，以 25 美分为递增单位。如果计算机的报价小于或等于参与者的报价，则参与者“赢得”该物品用于消费。参与者需从其 3 美元的津贴中支付计算机报价的金额给实验人员。已有大量先前研究对 BDM 报价任务的理论依据进行了深入探讨34,36,38。

9. 卡路里估算步骤

  1. 在主实验中，针对每种展示的食物，呈现其文字描述（例如“Snickers bar”），并要求参与者估计（用笔写下）该份食物中所含的热量（单位：千卡）。

10. 数据分析

  1. 使用统计分析软件（参见材料表）进行线性混合效应模型分析。采用线性混合效应模型以考虑参与者内部的嵌套响应（即同一参与者多次观测值之间的依赖性）。创建一个包含以下变量的数据集：Participants（参与者）、Item（项目）、Display Format（显示格式）、Preference（偏好程度）、Caloric Density（热量密度）、Estimated Calories（估计热量）和 Bid（出价）。通过点击 Analyze（分析），然后 Mixed Models（混合模型），再选择 Linear（线性）来建立模型。
    1. 将变量 Participants（参与者）移入 Subjects（主体）框中，然后点击继续。将 Bid（出价）移入 Dependent Variable（因变量）框中。接着，将 Subject（受试者）和 Display Format（显示格式）移入 Factor(s)（因子）框中。随后，将 Preference（偏好程度）移入 Covariate(s)（协变量）框中。
    2. 点击 Fixed（固定效应），选择并添加除 Participants（参与者）外的所有变量至 Model（模型）框中，然后点击 Continue（继续）。点击 Random（随机效应），选择并添加 Participants（参与者）至 Combinations（组合）框中，以考虑观察者内部及跨观察者响应的变异性。点击 Continue（继续）。
    3. 点击 Statistics（统计），勾选 Descriptive statistics（描述性统计）、Parameter estimates（参数估计）和 Tests for covariance parameters（协方差参数检验）选项。点击 Continue（继续）。点击 EM Means（估算边际均值），选择并将所有因子及因子交互作用移入 Display Means for（显示均值）框中。点击 Continue（继续）。最后，点击 OK（确定）。

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结果

本实验的代表性结果如下所示。关于结果的更详细描述以及后续研究，可参见原始出版物7。我们采用线性混合效应模型进行分析，因变量为出价（Bid），自变量包括呈现形式（Display Format）、偏好（Preference）、热量密度（Caloric Density）和估计热量（Estimated Calories）。与预期一致，并且与以往研究结果相符12,14，偏好评分与出价之间存在显著的正相关关系（F(1,1655) = 1803.69, p < .001），即偏好每增加一个单位，出价增加0.15美元（β = .15, t(1655) = 42.47, p < .001; d = 8.03）。热量密度对出价也存在显著的主效应（F(1, 1649) = 6.87, p < .01）。热量密度每增加一个单位，出价增加0...

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讨论

本文的主要目标是通过提供在受控实验条件下呈现大量真实世界物体（及图像）的详细方法，促进未来对“真实世界”物体视觉的研究。我们提出了一种生态效度较高的方法，用于研究影响饮食选择和食物价值判断的因素。本文描述了近期一项人类决策研究7中所采用的实验方法，该研究考察了以真实物体形式呈现的零食与以二维图像形式呈现的零食在价值评估上是否存在差异。在我们的实验7中，饥饿的大学生对一系列日常零食进行货币出价。采用被试内设计，每位被试所看到的刺激中，一半以真实食物呈现，另一半则以高分辨率彩色二维照片呈现。真实食物与食物图像在表观大小、距离、背景、视角和照明条件上均进行了严格匹配。与以往研究7的重要区别在于，不同呈现方式下的环境条件和刺激呈现时间完全一致。实验过程中，使用定制的旋转平台装置对每种呈现方式中的试次顺序进行随机化。在测试开始前，参与者对60种不同的诱人零食（以图像形式呈现）进行偏好度和熟悉度评分。在主实验中，被试对这60种零食分别表明其支付意愿（WTP），这些零食以真实物体或二维图像的形式依次呈现。每种...

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披露

作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

本研究获得了美国国立卫生研究院国家眼科研究所（NIH）资助号 R01EY026701、国家科学基金会（NSF）[资助号 1632849] 以及临床转化研究基础设施网络 [资助号 17-746Q-UNR-PG53-00] 向 J.C. Snow 提供的资助。本内容仅由作者负责，不一定代表 NIH、NSF 或 CTR-IN 的官方观点。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
EOS Rebel T2i 机身相机Canon 4462B001
MATLABMathWorks R2017b计算机编程软件。请下载此额外的免费工具箱：PsychToolbox 3.0.14
PhotoshopAdobeCS6
PLATO 视觉遮蔽眼镜Translucent Technologies Inc. 不适用
SPSSIBM版本 22统计分析软件
ToTaL Control 系统（USB）Translucent Technologies Inc. 不适用ToTaL Control 系统 用于控制 PLATO 眼镜

参考文献

  1. Gibson, J. J. The Ecological Approach to Visual Perception. , Houghton Mifflin. Boston. (1979).
  2. Westheimer, G. Three-dimensional displays and stereo vision. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 278 (1716), 2241-2248 (2011).
  3. Julesz, B. Foundations of cyclopean perception. , U. Chicago Press. Oxford. (1971).
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