Wahrnehmungs-und Kategorie Verarbeitung des Unheimlichen Tal Hypothese 'Dimension der menschlichen Figur: Einige methodologische Probleme

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, die Auswirkungen der kategorischen Wahrnehmung entlang der Dimension der menschlichen Ähnlichkeit der Uncanny-Valley-Hypothese zu untersuchen. Dies wird erreicht, indem zunächst sorgfältig Morph-Kontinua erzeugt werden, mit denen die Dimension der menschlichen Ähnlichkeit dargestellt wird. Die Morph-Kontinua werden dann in einer Forced-Choice-Kategorisierungsaufgabe dargestellt.

Diese Aufgabe wird verwendet, um zu bestimmen, welche Reize eindeutig als Avatare und als menschlich kategorisiert sind, und um die Lage der Kategoriegrenze zu definieren. Als nächstes wird eine Auswahl dieser Bilder in einer Wahrnehmungsunterscheidungsaufgabe verwendet. Diese Aufgabe bestimmt das Vorhandensein und die Position der Wahrnehmungsunterscheidungsgrenze.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Diskriminierungsgrenze mit der der Kategorie übereinstimmt. Die Grenzausrichtung deutet darauf hin, dass die subjektive Wahrnehmung von Objekten entlang der Dimension der menschlichen Ähnlichkeit in Bezug auf die psychologischen Effekte der kategorischen Wahrnehmung verstanden werden kann. Der Hauptvorteil dieser Methode besteht darin, dass sie eine experimentell kontrollierte, feinkörnige Manipulation des menschenähnlichen Aussehens ermöglicht.

Dies ist wichtig für das Verständnis der subtilen Beziehungen zwischen wahrgenommener menschlicher Ähnlichkeit und unheimlichen Erfahrungen und Verhaltensweisen. Die visuelle Demonstration dieser Methode bildet die Grundlage für die kritische Diskussion im begleitenden Artikel über den Einsatz dieser Methode in der Uncanny-Valley-Forschung: Beginnen Sie mit der Auswahl von Paaren aus menschlichen und Avatarbildern, die als Endpunkt jedes Kontinuums im Morphing-Verfahren verwendet werden sollen. Beginnen Sie mit dem menschlichen Endpunkt.

Wählen Sie ein Bild eines Unbekannten in markantem Gesicht mit neutralem Ausdruck und direktem Blick. Es sollten keine anderen hervorstechenden Merkmale wie Gesichtsbehaarung oder Schmuck vorhanden sein. Generieren Sie für das nicht-menschliche Endpunktbild ein Avatar-Gesicht, das dem menschlichen Gesicht entspricht.

Ändern Sie jedes Avatar-Gesicht so, dass es dem entsprechenden menschlichen Gesicht für das Alter und die allgemeine Gesichtsgeometrie entspricht. Passen Sie die Kontraststufen und die Gesamthelligkeit jedes Paares von übergeordneten Gesichtern an. Hier wird der Hautton des Elterngesichts des Avatars an das entsprechende Gesicht des menschlichen Elternteils angepasst.

Verwenden Sie eine Fotobearbeitungssoftware, um die äußeren Merkmale der Gesichter zu beschneiden, indem Sie eine elliptische Form über das Bild legen. Passen Sie als Nächstes die endgültige Position der Bilder an, um die Ausrichtung der allgemeinen Gesichtsgeometrie zwischen den einzelnen Endpunktbildpaaren sicherzustellen. Wenn die Bilder fertig sind, verwenden Sie die Morphing-Software, um Kontrollpunkte auf den Merkmalen der übergeordneten Flächen zu platzieren.

Für jedes Gesicht werden etwa 20 Punkte auf dem Mund, 18 auf jedem Auge, 20 auf der Nase und acht auf jeder Augenbraue platziert. Sobald diese Punkte platziert sind, können die Bilder gemorpht werden. In diesem werden für jedes Kontinuum 13 verschiedene gemorphte Bilder erstellt und mit M null bis M 12 beschriftet.

Es gibt zwei übergeordnete Gesichter und 11 intermediäre Morphs, wie hier zu sehen, wird eine Klassifizierungsaufgabe mit zwei alternativen erzwungenen Auswahlen durchgeführt. Der Teilnehmer beurteilt, ob jedes Morph-Bild einen Avatar oder ein menschliches Gesicht zeigt. Wenn der Teilnehmer fertig ist, sieht er sich eine Reihe von Versuchen an.

Jeder Versuch beginnt mit einem Fixationspunkt, der 500 Millisekunden lang präsentiert wird, gefolgt von einem Morph-Bild für 750 Millisekunden. Der Teilnehmer antwortet nach jedem Bild, indem er den entsprechenden Knopf drückt. Später beginnt dann der nächste Prozess.

Die Klassifikationsdaten des Avatars "Mensch" werden mithilfe der polynomialen Regression analysiert, um die Form der Antwortfunktion zu beschreiben. Um die gleiche unterschiedliche Wahrnehmungsunterscheidungsaufgabe einzurichten, wählen Sie zwei Morphs aus, die zuvor als Avatare kategorisiert wurden, und zwei als menschliche Kontrolle für physische Unterschiede, indem Sie Morphs auswählen, die äquivalente Inkremente physischer Veränderung darstellen. Entlang jedes Kontinuums werden Inkremente von 33 % wie gesehen verwendet. Sortieren Sie hier die ausgewählten Morphs in Paare gemäß drei experimentellen Morph-Paarbedingungen.

Gleiches, in dem Paare von Morphen identisch sind, keine physische oder Kategorieänderung im Inneren darstellen, in dem Paare aus einer Kategorie gezogen werden und zwischen denen Paare unterschiedliche Kategorien repräsentieren. Stellen Sie für die Avatar-Kategorie sicher, dass der erste Morph jedes Gesichtspaares in den drei Bedingungen immer M vier ist. Das gleiche Verfahren kann für Morph-Paare in Bezug auf die menschliche Kategorie angewendet werden, wobei sichergestellt wird, dass der erste Morph immer M acht ist.

Es wird die gleiche unterschiedliche Wahrnehmungsunterscheidungsaufgabe ausgeführt. Der Teilnehmer gibt per Tastendruck an, ob die Gesichter jedes Gesichtspaares gleich oder unterschiedlich aussehen. Wenn er fertig ist, wird dem Teilnehmer eine Abfolge von Versuchen für jeden Versuch gezeigt.

Ein Fixationskreuz wird für 500 Millisekunden dargestellt, gefolgt von der ersten Fläche eines Gesichtspaares für 500 Millisekunden, ein Inter-Stimulus-Intervall, das einen leeren Bildschirm für 300 Millisekunden zeigt. Dann die zweite Fläche eines Gesichtspaares, der Teilnehmer entscheidet dann, ob die Flächen des Paares gleich oder unterschiedlich sind. Es folgt ein Intervall von 2.500 Millisekunden, bevor später der nächste Versuch vorgestellt wird.

Die Diskriminierungsgenauigkeit wird für Gesichtspaare analysiert, die die Kategoriegrenze überschreiten, im Vergleich zu Gesichtsbären von derselben Seite der Grenze. Die Daten für Avatar-Studien und Versuche am Menschen werden in der Analyse getrennt behandelt, hier sind repräsentative Ergebnisse für die Forced-Choice-Kategorisierungsaufgabe. Diese werden in Bezug auf den Prozentsatz der Antworten dargestellt, in denen ein Gesicht als menschlich kategorisiert wird.

Die durchgezogene blaue Linie zeigt die angepasste logistische Antwortkurve, deren Steigung eine sigmoide Stufenfunktion widerspiegelt, die mit dem Vorhandensein von a übereinstimmt. Die blaue gestrichelte Linie zeigt die geschätzte Position der Kategoriegrenze, was darauf hinweist, dass die maximale Unsicherheit von 50 % bei Kategorisierungsurteilen mit mehr Position Nummer sechs verbunden ist. In diesen Ergebnissen für die Kategorisierungsaufgabe "Forced Choice" ist die längste mittlere Antwortlatenz mit der Morph-Position Nummer sechs verbunden.

Dies stimmt mit dem Vorhandensein der größten Unsicherheit und Kategorisierungsurteile an dieser Morph-Position überein. Diskriminierungsantworten in der gleichen verschiedenen Wahrnehmungsdiskriminierungsaufgabe zeigen, dass die Genauigkeit und Unterscheidung zwischen Gesichtspaaren, die sich über jede Seite der Kategoriegrenze erstrecken, die sich in den Zwischenbedingungen befindet, größer ist als die für Gesichtspaare, die aus den Kategorien Mensch und Avatar stammen. In Übereinstimmung mit der höheren Unterscheidungsgenauigkeit an der Kategoriegrenze sind die Reaktionszeiten für Beurteilungsgesichtspaare, die die Kategoriegrenze in der Zwischenbedingung überspannen, kürzer als die für Flächen, die innerhalb einer Kategorie gezeichnet werden.

Bei der Anwendung dieses Verfahrens besteht die größte Schwierigkeit darin, mehrere Morph-Kontinua zu erzeugen, die einen homogenen Satz experimenteller Stimuli bilden. Eine schlechte Kontrolle über die experimentellen Reize kann zu Störfaktoren und Artefakten führen, die die subjektive Wahrnehmung der menschlichen Ähnlichkeit stark beeinflussen. Im begleitenden Artikel werden diese verwandten Fragen erörtert.