Mess Achtung und Visual Verarbeitungsgeschwindigkeit von Modellbasierte Analyse zeitlicher Ordnung Urteile

Das übergeordnete Ziel dieses Protokolls ist es, Parameter der Aufmerksamkeit und der visuellen Verarbeitung für nahezu beliebige Reize zu messen. Dies wird durch die Modellierung von Daten aus temporalen Ordnungsurteilen, TOJs, erreicht. In diesen beurteilen die Teilnehmer die Präsentationsreihenfolge von zwei Zielen, die resultierenden Daten werden mit einem neuartigen Modell analysiert, das es ermöglicht, zu messen, wie sich die Aufmerksamkeit auf die Stimuluskodierungsraten auswirkt.

Die Bundesen-Theorie der visuellen Aufmerksamkeit bietet verschiedene Verwendungsmöglichkeiten für Parameter, wie z. B. Aufmerksamkeitsgewicht und Verarbeitungsraten. In der Regel werden diese in Elementberichtsaufgaben geschätzt, bei denen Buchstaben oder Ziffern verwendet werden, wobei die Verwendung von etwas anderem als Buchstaben oder Ziffern schwierig ist und eine intensive Schulung erfordert und daher selten durchgeführt wird. Zum Beispiel ist es schwer vorstellbar, wie man mit dieser Methode die Auffälligkeit von Bildern und Pop-out-Displays messen würde.

Daher schlagen wir eine neuartige TVA-basierte Methode vor, die eine zeitliche Ordnungsbeurteilung verwendet, die mit nahezu beliebigen Stimuli durchgeführt werden kann. Zeitliche Ordnungsurteile werden seit langem verwendet, um die Aufmerksamkeit zu beurteilen, aber in Kombination mit TVA werden sie leistungsfähiger und liefern leicht interpretierbare Parameter. In der zeitlichen Ordnungsurteilsaufgabe werden zwei Reize, hier als A und B identifiziert, in enger Folge oder gleichzeitig gezeigt.

Die Wahrnehmung der zeitlichen Ordnung kann mit einem unabhängigen Kanalmodell modelliert werden. In einem solchen Modell gibt es für jedes Ziel unabhängige Verarbeitungskanäle. Ein Ordnungskomparator überwacht die Kanäle und zeichnet die Anzahl auf, wenn ein bestimmtes Ziel, hier A, vor dem anderen Ziel dort ankommt.

Bevor dies demonstriert wird, beschreiben wir kurz die Form, in der die experimentellen Daten typischerweise dargestellt werden. Die relative Häufigkeit einer bestimmten Art von Urteil, hier A zuerst, wird in Abhängigkeit von der SOA, dem Zeitintervall zwischen den Präsentationen der beiden Ziele, aufgetragen. Jetzt, mit einem großen negativen SOA, hier bedeutet dies, dass Stimulus A führt, ist es sehr wahrscheinlich, dass A zuerst am Vergleichswert ankommt.

Nur sehr selten wird Stimulus B früher eintreffen. Daher erhalten wir einen Datenpunkt, der eine relative Frequenz nahe eins darstellt. Bei einer großen positiven SOA, d.h. Stimulus B führt, registriert der Komparator A erste Ergebnisse nur sehr selten.

Daher erhalten wir einen Datenpunkt nahe Null. Wenn die SOA Null ist, werden die Ziele gleichzeitig dargestellt und ein Datenpunkt auf der Chancenstufe Punkt fünf wird aufgezeichnet. Wenn die SOAs über einen Wertebereich variierten, kann das resultierende Muster mit einer psychometrischen Funktion beschrieben werden.

Wenn nun die Aufmerksamkeit auf einen Reiz, hier Reiz A, gelenkt wird, gelangt sie früher auf den Komparator, folglich erhöht sich, hier für SOA Null gezeigt, die Wahrscheinlichkeit für erste Urteile von A. Dadurch verschiebt sich die gesamte psychometrische Funktion. Die SOA, bei der die rote Kurve die Ebene von Punkt fünf kreuzt, wird oft genommen, um den Einfluss der Aufmerksamkeit zu quantifizieren.

Die zeitliche Selbstbeurteilung scheint der natürliche Weg zu sein, um die Wahrnehmungslatenz zu beurteilen, und viele Fragen zum Einfluss von Aufmerksamkeit und Zeitwahrnehmung wurden mit dieser Methode beantwortet. Der TOJ hat jedoch eine zentrale Schwäche, und das ist seine relative Natur. Die zeitliche Autowahrnehmung könnte uns sagen, dass Reiz A vor Reiz B wahrgenommen wird, aber sie sagt uns nicht, warum.

Es könnte daran liegen, dass Stimulus A schneller verarbeitet wird, oder daran, dass B langsamer verarbeitet wird. Um die Erklärungskraft zu erhöhen, wird aus TVA ein TOJ-Modell abgeleitet, das die Kodierungsprozesse visueller Reize modelliert. In jedem Kanal wird davon ausgegangen, dass die Kodierung gemäß dem exponentiellen Rennmodell von TVA abläuft.

Die Wahrscheinlichkeit, dass jedes Ziel innerhalb einer bestimmten Dauer kodiert wird, wird in die Wahrscheinlichkeit umgewandelt, dass ein Ziel vor dem anderen kodiert wird. Die Wahrnehmung der zeitlichen Ordnung. Wichtig ist, dass die beiden von TVA geerbten Ratenparameter es ermöglichen, Fragen zu beantworten wie: War es der beaufsichtigte Stimulus, der schneller verarbeitet wurde, oder war es der unbeaufsichtigte, der verlangsamt wurde?

Alternativ können die Raten auch als relative Aufmerksamkeitsgewichte ausgedrückt werden. Wählen Sie die Stimuli entsprechend der Forschungsfrage aus. Generell muss es möglich sein, zwei Ziele an unterschiedlichen Stellen auf dem Bildschirm anzuzeigen.

Später in diesem Protokoll zeigen wir Ergebnisse aus Experimenten mit Pop-out-Displays, natürlichen Bildern und Buchstabenzielen. Hier ist ein Beispiel dafür, wie Aktionsraum und Hintergrundobjekte in natürlichen Bildern verwendet werden können. Das Foto, auf dem beide Ziele vorhanden sind, wird über eines mit einem ohne sie gelegt.

Objekte werden virtuell entfernt, indem das obere Bild lokal transparent gemacht wird. Mit diesem Verfahren werden Bilder erstellt, bei denen sowohl keines als auch eines der beiden Objekte vorhanden ist, um TOJs mit dem Hintergrund zuerst, dem Aktionsraum zuerst und der gleichzeitigen Präsentation zu erstellen. Um das Design und die Stichprobengröße des Experiments zu planen, kann eine Bayes'sche Leistungsanalyse durchgeführt werden.

Simulieren Sie die Daten wiederholt und passen Sie sie an das beabsichtigte Modell, das Versuchsdesign und die hypothetischen Parameter an. Die Anteile von Simulationen, bei denen ein Erfolgskriterium erreicht ist, z. B. eine Differenz in den Aufmerksamkeitsgewichten, werden verwendet, um die Aussagekraft des Experiments abzuschätzen. Verwenden Sie einen Experiment-Builder oder eine psychophysische Präsentationsbibliothek, um das Experiment zu implementieren.

Wir liefern ein für den Open Source Experiment Builder OpenSesame, für TOJ mit Buchstaben, Ziffern und Formen, in dem nur die Versuchstabelle angegeben werden muss. Wir liefern auch ein OpenSesame-Beispiel für TOJs mit natürlichen Bildern. Erstellen Sie für jede Bedingung Versuche für alle geplanten SOAs.

Beispielhafte SOA-Verteilungen sind in den repräsentativen Ergebnissen dargestellt. Die beiden Ziele werden als Sonde und Referenz definiert. Die Referenz wird immer bei Null angezeigt und ist das unbeaufsichtigte Ziel, während der Sondenstimulus der Aufmerksamkeitsmanipulation unterliegt.

In Versuchen mit negativer SOA wird zuerst der Sondenstimulus und nach der SOA der Referenzstimulus präsentiert. Bei Versuchen mit positiven SOAs ist zuerst der Referenzstimulus und nach einer Verzögerung die Sonde gemäß dem SOA vorzulegen. Für die SOA von Null stellen Sie beide Ziele gleichzeitig bereit.

Unter neutralen Bedingungen ist die Zuordnung von Sonde und Referenz beliebig, aber für die Analyse der Daten erforderlich. Erstellen Sie Wiederholungen aller SOAs. Randomisieren oder systematisch variieren Sie Einflüsse, die keinen Einfluss haben, wie z. B. die Reizlokalisation oder die Zielidentität.

Die Anzahl der Wiederholungen hängt von der betreuten Leistung ab. Innerhalb einer Stunde können rund 800 Studien vorgelegt werden. Wenn mehr Wiederholungen erforderlich sind, sollten Sie das Experiment in mehrere Sitzungen aufteilen.

Begrüßen Sie die Teilnehmer und informieren Sie sie über den allgemeinen Ablauf des Experiments. Holen Sie die Zustimmung zur Teilnahme ein. Stellen Sie sicher, dass sie normal oder korrigiert normal sehen.

Stellen Sie eine ruhige Kabine für das Experiment bereit. Stellen Sie Stuhl, Kinnstütze, Tastatur usw. ein, um optimale Bedingungen zu gewährleisten. Machen Sie den Teilnehmern bewusst, dass die Experimente Aufmerksamkeit und geistige Konzentration erfordern und ermüdend sein können.

Bitten Sie sie, bei Bedarf kurze Pausen einzulegen. Präsentieren Sie Anweisungen auf dem Bildschirm, in denen die Präsentationen und die Sammlung von Antworten detailliert beschrieben werden. Erinnern Sie die Teilnehmer daran, dass die Aufgabe darin besteht, die wahrgenommene zeitliche Reihenfolge der Ziele zu melden, und raten Sie in Versuchen, in denen sie die Reihenfolge überhaupt nicht erkennen können.

Um Augenbewegungen während der Versuche zu vermeiden, bitten Sie die Teilnehmer, einen zentralen Marker zu fixieren, wann immer er auf dem Bildschirm angezeigt wird. Bitten Sie sie, ihren Kopf auf den Kinnhalter zu legen. Bitten Sie sie, bei Bedarf kurze Pausen einzulegen.

Führen Sie ein kurzes Training mit zehn bis 20 Versuchen durch. Bestätigen Sie, dass die Teilnehmer die Aufgabe verstanden haben. Lassen Sie es ihnen erklären.

Wenn sie keine weiteren Fragen haben, verlassen sie den Stand für das Hauptexperiment. Nach der Umwandlung der Daten von Versuch zu Versuch in die Anzahl der ersten Urteile der Sonde können Parameter geschätzt werden, indem das gewünschte hierarchische Beyes-Modell ausgeführt wird. Nachdem der Prozess abgeschlossen ist, stellen Sie die Konvergenzdiagnose für alle Parameter dar und bestätigen Sie, dass die Ketten konvergiert sind und eine ausreichend große effektive Stichprobengröße bieten.

dann ein Diagramm und bewerten Sie die interessierenden Parameter. Beispielhafte Ergebnisse sehen Sie im nächsten Abschnitt dieses Videos. Im ersten Experiment wurde der Einfluss der visuellen Salienz auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit gemessen.

Die Teilnehmer beurteilten, welches von zwei Zielliniensegmenten, links oder rechts, in einem Hintergrundmuster zuerst flackerte. In der Hälfte der Versuche war die Sonde ein farbiger Pop-out. Die Daten wurden mit dem TOJ-Modell angepasst, das von TVA abgeleitet wurde, das zuvor beschrieben wurde.

Der Nutzen des hervorstechenden Stimulus kann in der Aufmerksamkeitsbedingung als erhöhtes Aufmerksamkeitsgewicht von Punkt fünf neun für die Sonde gesehen werden. In der Kontrollbedingung, in der kein Ziel hervorstechend war, wurde das neutrale Gewicht von Punkt fünf erhalten, daher war das Aufmerksamkeitsgewicht der Sonde in der Aufmerksamkeitsbedingung zuverlässig höher. Null, kein Unterschied, wurde nicht in den 95 HDI eingerechnet.

Die Einzelgewichte der Sonde und ihre Referenz zeigen, dass der Vorteil des salienten Stimulus aus einer Reduzierung der Verarbeitungsrate des nicht-salienten Stimulus um 16 Hertz resultiert. Möglicherweise unterdrückt das hervorstechende Ziel die Verarbeitung des nicht-hervorstechenden Ziels bis zu einem gewissen Grad und profitiert daher relativ. Das zweite Experiment untersuchte Aufmerksamkeitsvorteile im Handlungsraum, der in natürlichen Bildern dargestellt wird.

Die Referenz für Aktionsraum, Sonde und Hintergrundobjekte wurde für das TOJ angezeigt. In einem Kontrollexperiment wurde eine Grundlinie ohne Aktionsraumvorteile mit Hilfe von auf dem Kopf stehenden Versionen der Bilder aufgenommen, bei denen die Wahrnehmung des Szenenlayouts gestört ist. Der Parameter posterius zeigt einen Aktionsraumvorteil in der Aufmerksamkeitsbedingung an.

Das Sondengewicht ist höher als das neutrale Gewicht von Punkt fünf. Seltsamerweise findet sich dies auch in der Kontrollbedingung, was darauf hindeutet, dass die Bildinversion den potenziellen Aktionsraumvorteil nicht beseitigt hat. Daher höchstwahrscheinlich die Vorteile, die durch Faktoren wie Salienz oder Sichtbarkeit verursacht werden, die durch die Szeneninversion nicht beseitigt werden.

Die Möglichkeit, dass die experimentelle Leistung zu gering war, um den Aktionsraumeffekt zu detektieren, wird im schriftlichen Teil dieses Protokolls diskutiert. Im dritten Experiment wird ein peripherer Hinweis verwendet, der zu einem großen Effekt in einem zusätzlichen Parameter führt, der die Verzögerung zwischen den Kodierungsprozessen modelliert. Dieses Experiment wird im schriftlichen Teil dieses Protokolls ausführlich besprochen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Protokoll in diesem Artikel beschreibt, wie einfache TOJs durchgeführt und die Daten auf der Grundlage eines grundlegenden Modells der Stimuluskodierung angepasst werden. In drei Experimenten haben wir gezeigt, dass die Ergebnisse in einem hierarchischen Bayes'schen Schätzrahmen bewertet werden können. Wir fanden heraus, dass die Salienz in Pop-out-Displays zu einer erhöhten Aufmerksamkeitsgewichtung führt.

Auch wurden erhöhte Gewichte für Aktionsraumobjekte in natürlichen Bildern geschätzt, jedoch ist es aufgrund des anhaltenden Vorteils, wenn die räumlichen Beziehungen durch das Zeigen der Bilder auf dem Kopf stehend gestört wurden, wahrscheinlich, dass ein anderer Aufmerksamkeitsvorteil zur Gewichtszunahme führte. Ein peripherer Hinweis in Experiment drei führte zu einem großen Wert für einen Parameter, der eine zusätzliche Verzögerung zwischen den Kodierungsprozessen modelliert. Vorteile des Protokolls sind die Einfachheit der TOJ-Aufgabe, die nahezu beliebige Stimuli verwenden kann.

Die gründliche theoretische Untermauerung durch TVA und das Bayes'sche Bewertungsschema. Obwohl die Salienz in vielen Studien eine wichtige Rolle spielt, haben nur wenige von ihnen versucht, die visuelle Salienz zu quantifizieren. Die Quantifizierung der visuellen Salienz würde es uns jedoch ermöglichen, verschiedene Merkmalsdimensionen wie Ausrichtung, Farbe oder Bewegung zu vergleichen.

Hier untersuchten wir den Einfluss des Farbkontrasts auf die Aufmerksamkeitsgewichte des formalen Modells, das von TVA abgeleitet wurde, was es uns ermöglichte, die Salienz quantitativ und auf psychologisch fundierte Weise zu messen. Für den Erfolg dieses Protokolls ist es entscheidend, dass es nur zwei Stimuli gibt, die an den Zielorten zeitliche Signale erzeugen. Die explizite Modellierung zusätzlicher Reize in TOJs, wie z.B. peripherer Hinweise, ist Ziel zukünftiger Forschung.