Name: 一种用于收集和分析相似性判断的心理物理学范式 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-03-01T13:45:00.000+00:00
Duration: 8 min 12 s
Description: 了解一种用于收集和分析相似性判断的心理物理学范式，该方法使用PsychoPy进行刺激呈现和数据采集，通过YAML文件配置实验参数，并将结果处理为JSON格式。该流程支持在多维欧几里得空间中对感知表征进行建模，适用于研究心理表征和情境效应。

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本工作由美国国立卫生研究院（NIH）资助，项目编号 EY07977。作者还感谢 Usman Ayyaz 在软件测试方面的协助，以及 Muhammad Naeem Ayyaz 对手稿提出的修改意见。

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<li>Logvinenko, A. D., Maloney, L. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+proximity+structure+of+achromatic+surface+colors+and+the+impossibility+of+asymmetric+lightness+matching%5BTitle%5D)+AND+%22Perception+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">The proximity structure of achromatic surface colors and the impossibility of asymmetric lightness matching.</a> Perception & Psychophysics. 68 (1), 76-83 (2006).</li>
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</ol>

作者无任何利益冲突需要披露。

本方案适用于获取和分析可视觉呈现的刺激材料的相似性判断。首先讨论实验范式、分析方法及可能的扩展，随后探讨该方法的优缺点。
实验范式：本方法以包含37个动物名称的领域为例进行演示，并提供了一组感知判断的示例数据集，以便读者能够按照步骤5进行分析，并重现图3–6&#160;中的部分内容（方案步骤1.4）。实验设计将这37个刺激分为222次试验——每次试验包含一个位于中心的参考刺激和八个环绕排列的比较刺激——并满足以下若干条件：a）37个刺激中的每一个均作为参考刺激出现相同次数（六次）（222 = 37×6）；b）在某一刺激作为参考刺激的六次试验中，其余36个刺激均至少有一次作为比较刺激出现；c）24个刺激与某一给定参考刺激仅进行一次比较；d）有六对刺激分别在两个独立的试验中与同一参考刺激进行比较。该范式的一个关键特征是：对于每个参考刺激，有六对比较刺激在不同情境下出现，这使得我们能够在步骤5中检验情境效应（见图...

人类通过心理加工和表征传入的感觉信息，以完成各种各样的任务，例如物体识别、导航、对环境进行推断等。相似性判断常被用于探究这些心理表征1。理解心理表征的结构有助于揭示概念知识的组织方式2。此外，通过将相似性判断与大脑激活模式关联，还可以深入了解神经计算过程3。同时，相似性判断能够揭示感知过程中显著的特征4。研究心理表征在发育过程中的变化，有助于阐明其学习机制5。因此，相似性判断为理解大脑中的信息处理提供了重要线索。
常见的&#160;使用相似性构建心理表征的模型是一种几何空间模型6,7,8应用于感觉领域时，这类模型通常被称为感知空间9空间中的点代表刺激，点之间的距离对应于它们之间的感知差异程度。通过相似性判断，可以获得差异程度的定量估计值。这些成对的差异值（或感知距离）随后可用于构建感知空间模型 通过 多维尺度变换10.
收集相似性判断的方法有多种，每种方法都有其优缺点。获取相异性定量度量最直接的方式是要求受试者使用量表对每对刺激之间的相异程度进行评分。虽然这种方法相对快捷，但在长时间的实验过程中，由于受试者无法回溯修改先前的判断，且无法检测是否存在情境效应，导致估计结果往往不稳定。（此处将情境效应定义为：当其他未被直接比较的刺激存在时，两个刺激之间被判断的相似性发生改变。）另一种方法是要求受试者将所有刺激对与其他所有刺激对进行比较。尽管这种方法可以获得更可靠的相异性排序，但所需比较次数随刺激数量的四次方增长，因此仅适用于较小的刺激集合。诸如将刺激归入预设数量类别11&#160;或自由分类等更快速的替代方法也有其局限性。自由分类（可分成任意数量的组）虽然直观，但它迫使受试者对刺激进行归类，即使这些刺激本身并不适合归类。较新出现的多排列方法（即逆向多维标度法）克服了其中许多限制，且效率很高12。然而，该方法要求受试者将其心理表征投射到二维欧几里得平面上，并以特定的几何方式考虑相似性，这隐含假设了相似性结构可以从平面上的欧几里得距离中恢复。因此，仍需要一种高效的方法来收集大量相似性判断数据，同时不依赖于对判断背后几何结构的假设。
本文描述了一种既具有合理效率又能避免上述潜在问题的方法。通过在每次试验中要求受试者将刺激按其与一个中心参照物的相似性进行排序13，可以直接探测相对相似性，而无需对受试者反应的几何结构做出任何假设。该实验范式重复进行一部分比较，其中既包含相同背景也包含不同背景的条件，从而能够直接评估背景效应，并以选择概率的形式获取分级反应数据。分析过程将这些排序判断分解为多个成对比较，并利用这些比较构建和搜索能够解释判断结果的感知空间的欧几里得模型。该方法适用于详细描述中等规模刺激集（例如19至49个刺激）的表征。
为了验证该方法的可行性，开展了一项实验，采用37种动物作为刺激材料。数据在10个每小时一次的实验阶段中收集，并对每位受试者的数据进行独立分析。分析结果表明，不同受试者之间具有一致性，且情境效应可忽略不计。此外，该研究还利用刺激物感知空间的欧几里得模型，评估了受试者对刺激物间差异感知的一致性。本文所提出的实验范式与分析流程具有良好的灵活性，预期可为致力于刻画多种感知空间几何特性的研究人员提供帮助。

<table><tbody><tr><td>计算机工作站</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>操作系统：Windows / MacOS 10 或更高版本 / Linux；3.1 GHz 双核 Intel Core i5 或同级别处理器；8GB 或以上内存；具备文件读写与执行权限的用户权限</td></tr><tr><td>conda</td><td></td><td>版本 4.11</td><td>操作系统：Windows / MacOS 10 或更高版本 / Linux</td></tr><tr><td>Microsoft Excel</td><td>Microsoft</td><td>任意版本</td><td>用于打开并随机排列实验条件文件中的行和列。</td></tr><tr><td>PsychoPy</td><td>N/A</td><td>版本 2021.2</td><td>用于运行心理物理学研究的框架</td></tr><tr><td>Python 3</td><td>Python 软件基金会</td><td>Python 版本 3.8</td><td>Python3 及其相关内置库</td></tr><tr><td>必需的 Python 库</td><td>N/A</td><td>numpy 版本：1.17.2 或更高；matplotlib 版本 3.4.3 或更高；scipy 版本 1.3.1 或更高；pandas 版本 0.25.3 或更高；seaborn 版本 0.9.0 或更高；scikit_learn 版本 0.23.1 或更高；yaml 版本 6.0 或更高&amp;nbsp;</td><td>numpy、scipy 和 scikit_learn 是包含优化和向量运算内置函数的计算模块。matplotlib 和 seaborn 是绘图库。pandas 用于读取和编辑 csv 文件中的数据。</td></tr></tbody></table>

一种用于收集与分析相似性判断的心理物理学范式

A Psychophysics Paradigm for the Collection and Analysis of Similarity Judgments

相似性判断常用于研究心理表征及其神经相关机制。该方法已被用于刻画多个领域的感知空间：颜色、物体、图像、词语和声音。理想情况下，研究者可能希望比较所有刺激对之间感知相似性的估计值，但这通常不切实际。例如，若要求受试者判断两件物品的相似程度是否高于另外两件物品，所需的比较次数将随刺激集大小的四次方增长。另一种策略是要求受试者对孤立的刺激对进行相似性评分，例如使用李克特量表。这种方法效率更高（评分数量随刺激集大小呈二次方增长而非四次方），但这类评分往往不稳定且分辨率有限，同时该方法还假设不存在情境效应。
本文提出了一种用于高效收集相似性判断数据的新型排序范式，并提供了一套分析流程（附带软件），用于检验欧几里得距离模型是否能够解释实验数据。典型的试验包含围绕一个中心参考刺激的八个刺激：受试者需将这些刺激按照其与参考刺激的相似性进行排序。通过在每次试验中精心选择刺激组合，该方法具备针对一致性和情境效应的内部控制机制。该方法已针对来自最高五维欧几里得空间的刺激进行了验证。
该方法通过一项测量37个词语之间相似性的实验加以说明。每次试验产生28组成对比较结果，形式为“与参照物相比，A是否比B更相似？”若直接比较所有刺激对的组合，将需要221445次试验；而本设计仅需222次试验获得的5994组成对比较结果，即可重构出感知空间。

图1A展示了在步骤3.3中由脚本生成的条件文件的一部分，用于词汇实验。每一行对应一个试验。ref列中的刺激呈现在显示器中央。列名stim1至stim8对应圆周上的八个位置，从中央参考位置右侧开始逆时针排列。词汇实验中的一个示例试验如图1B所示。
为了验证该方法的可行性与可重复性，开展了一项实验，其中刺激集包含37种动物的名称。作为一项研究的一部分，从八名视力正常的健康受试者中收集了完整的数据集。为展示该方法，本文展示了其中三名受试者的数据，这三名受试者中有两名对研究目的不知情。所有受试者均按照《赫尔辛基宣言》以及威尔康奈尔医学院的机构指南签署了知情同意书。
数据采集后，执行上述初始处理步骤（方案步骤 4.10–4.12）。将被试在每次试验中的反应解释为一系列独立的二元选择，形式为“参考刺激与 s1&#160;之间的距离是否小于参考刺激与 s2<...

该方案介绍了一种实验心理物理学范式，用于获取大量相似性判断数据，并提供了相应的分析流程。该范式可探究情境效应，并能够将相似性数据建模为至少五维的欧几里得空间。

相似性判断常被用于研究心理表征及其神经相关机制。该方法已被用于刻画知觉……

这是一种高效收集和分析相似性判断的方法，且不对被试心理表征的几何特性做任何假设。该方法的主要优势在于其灵活性以及对感知表征本质的假设最小化。可以改变刺激材料的类型和试验的复杂性，并可将多种几何模型拟合到数据中。该方法可能对希望表征视觉刺激的低级和高级心理表征的研究人员有所帮助。请选择一个实验运行。通过依次点击相似性、实验、word_exp，可进入词语实验；或通过依次点击相似性、实验、image_exp，可进入图像实验。完成实验刺激材料的准备。如果进行的是词汇实验，请准备一份词汇列表；如果是图像实验，则新建一个目录，并将所有刺激图像放入该目录中。在实验目录中，依次点击相似性、实验，然后找到名为 config.yaml 的配置文件。在源代码编辑器中打开该文件，并将 file 变量的值更新为包含刺激集的目录路径。PsychoPy 将在此处查找图像刺激。通过打开 analysis 目录中的 config.yaml 文件来创建试验配置，然后将 path_2_stimulus_list 参数的值设置为 stimuli.txt 文件的路径。从相似性目录中，依次执行窗口中显示的命令来运行脚本。这将在相似性目录中生成一个名为 trial_conditions.csv 的文件，其中每一行包含一次试验中出现的刺激材料名称及其对应位置。将生成的 222 次试验完整集合划分为若干实验阶段，并通过执行窗口中显示的命令来随机化试验顺序。在典型设计中，每个实验阶段包含 111 次试验，每次试验大约需要一小时完成。当系统提示时，输入显示的参数。将生成的每个文件重命名为 conditions.csv，并保存在其各自的目录中。复制该条件。将 csv 文件复制并粘贴到包含 psyexp 文件的当前目录中。打开 PsychoPy，然后在相关实验目录中打开 psyexp 或 py 文件。在 PsychoPy 中，单击绿色播放按钮以运行实验。在弹出窗口中，输入受试者的姓名或编号以及会话编号，然后点击“确定”开始。每个会话开始时将显示操作说明。完成该任务大约需要一小时，由于任务进度由受试者自行控制，可根据需要鼓励其适当休息。所有实验环节结束后，通过在终端中运行屏幕所示命令执行 preprocess.py，将原始数据文件合并并重新格式化为单个 JSON 文件，以供后续处理。程序提示时，请输入所需参数，包括被试数据目录的路径、需预处理数据的被试编号，以及用于命名输出文件的实验名称，然后按 Enter 键。这将在输出目录中创建一个 JSON 文件，该文件汇总了每个试验在多次重复中的响应结果。为了从排序判断中确定成对选择概率，请进入相似性分析，然后在命令行中运行 describe_data.py。当系统提示时，输入被试数据的路径及要运行分析的被试列表。这将生成三类图表。通过运行 model_fitting，利用选择概率生成感知空间的低维欧几里得模型。使用屏幕上显示的命令行运行程序。当提示输入时，提供以下参数：被试数据/预处理数据的目录路径、刺激数量（默认为37）、迭代次数、输出目录，以及高斯噪声水平（默认为0.18）。通过运行相似性分析和模型拟合图形脚本 model_fitting_figure.py，可视化所获得模型的对数似然值并评估其拟合优度。当系统提示时，输入包含对数似然值的 CSV 文件所需路径。通过运行显示的命令，可视化每位受试者的感知空间，并生成散点图，展示将 5D 模型中的点投影到前两个主成分上的结果。当系统提示时，输入参数以及包含 5D 点的 NPY 文件的路径。脚本执行完毕后，退出虚拟环境。在为单词实验生成的文件中，第一行对应于八个刺激呈现在参考刺激猴子周围的试验。等级判断被分解为成对选择。选择概率的分布情况在各个受试者之间表现出高度一致性。每个图中数据点在对角线附近的聚集表明，受试者之间的选择概率具有高度一致性，尤其在非极端判断情况下更为明显。主对角线表明，每位受试者在两种情境下的选择概率，包括介于零和一之间的中间选择概率，均非常接近甚至几乎相同。对数似然值相对于最优模型的对数似然值显示，该最优模型为不对各比较的观察选择概率施加任何几何约束，而直接为每个比较分配相应观察选择概率的模型。对五维感知空间模型中的点进行了主成分分析，其中感知上相似的动物被表示为彼此靠近的点。在设计实验时，必须确定所有参数，并在开始第二步之前将这些参数设置在配置文件中。仔细记录每位受试者的数据也非常重要。该方法可提供大量相似性判断结果，因此可应用多种分析方法，例如聚类分析、情境关注分析，或基于不同几何空间的建模分析。

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神经科学

一种用于收集和分析相似性判断的心理物理学范式

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