Name: La medición de velocidad Atención y tratamiento visual de análisis basado en modelos de resoluciones judiciales de orden temporal (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-01-23T14:00:00.000+00:00
Duration: 13 min
Description: Aprende a medir parámetros de atención y procesamiento visual mediante juicios de orden temporal con estímulos arbitrarios. Este método permite analizar cómo la atención modula las tasas de codificación en neurociencia.

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Partes de este trabajo han sido apoyadas por la Fundación Alemana de Investigación (DFG) a través de las subvenciones 1515/1-2 y 1515/6-1 a Ingrid Scharlau.

NOTA: Algunos pasos de este protocolo se puede lograr utilizando un software personalizado que se incluye (junto con las instrucciones de instalación) a http://groups.upb.de/viat/TVATOJ. En el protocolo, esta colección de programas y scripts que se conoce como &quot;TVATOJ&quot;. 1. Selección del material de estímulo <ol><li> Seleccionar los estímulos de acuerdo con la pregunta de investigación. NOTA: En general, los dos objetivos se muestran en diferentes zonas de la pantalla. Los estímulos que se han utilizado con el presente procedimiento incluyen, por ejemplo, formas, números, letras, únicos en muestra de pop-out y los objetos en las imágenes naturales. Los tres últimos tipos se utilizaron en este protocolo. NOTA: Existen varios tipos diferentes de estímulo se incluyen en el plugin TOJ ( &quot;psylab_toj_stimulus&quot; provista de TVATOJ) para el constructor experimento OpenSesame 12. </li><li> Al crear nuevos tipos de estímulo, asegúrese de que las propiedades de los interest tiene que ser codificado para el juicio, haciéndolos importante para la tarea o seleccionar los estímulos en las propiedades de interés se codifican de forma automática (por ejemplo, únicos en muestra de pop-out). </li></ol> 2. Estimación de potencia y Planificación <ol><li> Realizar un análisis bayesiano de energía mediante la simulación de conjuntos de datos con el modelo seleccionado, diseño planeado (distribución SOA y repeticiones), tamaño de las muestras y los parámetros hipotéticos. Estimar si es probable que llegue a la meta de investigación (por ejemplo, una cierta diferencia en los parámetros). Si la alimentación no es suficiente, alterar el diseño añadiendo o cambiando las SOA o repeticiones y repetir el análisis. <ol><li> Para utilizar el software proporcionado TVATOJ, abrir y editar el guión &quot;exp1-power.R&quot;. Siga los comentarios en el archivo para ajustarlo para el análisis específico. Para obtener información general sobre la estimación bayesiana poder referirse a Kruschke 13. </li></ol></li></ol> &lt;p class = &quot;jove_title&quot;&gt; 3. Especificación o programación del Experimento <ol><li> Utilice un constructor de experimento o una biblioteca de presentación psicofísica para poner en práctica el experimento. <ol><li> Para utilizar el plugin OpenSesame TOJ proporcionada en TVATOJ, arrastre el plugin &quot;psylab_toj_stimulus&quot; en un bucle de presentación de prueba. Como alternativa, abra el &quot;simple-toj.osexp&quot; experimento ejemplo, en OpenSesame. </li><li> Seleccione el tipo de estímulo deseado en el menú desplegable &quot;Tipo de estímulo&quot; en la configuración psylab_toj_stimulus. Siga las instrucciones en TVATOJ para añadir nuevos tipos de estímulo si es necesario. </li></ol></li><li> Especificar los ensayos como se describe en los siguientes pasos. <ol><li> Para cada condición experimental, crear ensayos con el SOA planificada. Cuando se utiliza el plugin psylab_toj_stimulus y OpenSesame, añadir todos los variados factores como variables al bucle de ensayo (por ejemplo, &quot;SOA&quot;). </li><li> Añadir filas a la tabla para darse cuentatodas las combinaciones de factores (por ejemplo, siete SOA, desde -100 o 100 mseg por, cruzados con las condiciones experimentales &quot;atención&quot; y &quot;neutral&quot;). Ajustar el atributo del bucle &quot;Repetir&quot; para crear suficientes repeticiones (véase el protocolo paso 2 para determinar la distribución y la repetición de las SOA). NOTA: Por lo general, a lo sumo 800 ensayos pueden ser presentados dentro de una hora. Si se necesitan más repeticiones, considerar dividir el experimento en varias sesiones. Asegúrese de que el atributo &quot;orden&quot; del bucle está ajustado a &quot;aleatorio&quot; antes de ejecutar el experimento. </li><li> En la configuración del plugin psylab_toj_stimulus, añadir marcadores de posición (por ejemplo, &quot;[SOA]&quot;) para los factores de enriquecimiento en los campos respectivos. Introducir valores constantes en los campos de factores que no son variados. NOTA: Antes de ejecutar el experimento, asegúrese de que la sincronización exacta está garantizada. Si el comportamiento de la sincronización adecuada de los monitores más recientes no se verificó, el usoLos monitores CRT y se sincronizan con la señal de retorno vertical 12. </li></ol></li></ol> 4. Procedimiento experimental <ol><li> Acogedor y de información de los participantes <ol><li> La bienvenida a los participantes e informarles acerca de la forma general del experimento (experimento de percepción basado en computadora). Informar a los participantes acerca de la duración probable del experimento. Obtener el consentimiento informado de los participantes para participar en el experimento. </li><li> Asegúrese de que los participantes muestran la visión normal o corregida a la normal (de manera óptima mediante la realización de pruebas de visión corta). Algunos déficits, como la ceguera al color, puede ser tolerable si no interfieren con la pregunta de investigación para el tipo particular de material de estímulo. </li><li> Proporcionar una cabina tranquila, donde se lleva a cabo el experimento. Ajuste la silla, mentonera, la posición del teclado, y así sucesivamente, para garantizar las condiciones óptimas de visión y respuesta para la EXPERIMENuevo Testamento. </li><li> Hacer que los participantes en cuenta que el experimento requiere atención y concentración mental y puede ser fatigoso. Pídales que tomar pequeños descansos cuando sea necesario. Es, sin embargo, igualmente importante no realizar estas tareas simples bajo una fuerte tensión atencional. Diga a los participantes que está bien cometer algunos errores. </li></ol></li><li> Instrucción y de calentamiento <ol><li> presentes instrucciones de la pantalla para la tarea, que detallan el procedimiento de secuencia de presentación y respuesta. Informe a los participantes que la tarea es dar a conocer el orden en que llegaron los objetivos, y que esto será difícil en algunos ensayos. Pregunte a los participantes para informar de su primera impresión cuando no pueden decir la orden a ciencia cierta, y dejar que adivinar si ellos no tienen tal impresión en absoluto. NOTA: En las Tojs binarios utilizados aquí, no hay ninguna opción para indicar la percepción de la simultaneidad. Para evitar adivinanzas excesivo, no señalar la presencia de los ensayos con simultaneously presentado objetivos explícitamente. Deje que estos simplemente sean difíciles pruebas con las instrucciones indicadas más arriba. </li><li> Para evitar movimientos oculares durante los ensayos, pedir a los participantes que se fije una marca que se muestra en el centro de la pantalla. Pídales que descansar su cabeza en una mentonera. </li><li> Pregunte a los participantes a tomar descansos cortos si es necesario. Hágales saber que cuando se permite que las pausas y cuando deben evitarse (por ejemplo, durante la presentación del blanco y antes de la respuesta). </li><li> Incluir un breve entrenamiento en el que los participantes pueden acostumbrarse a la altura. Con este fin, presentar un subconjunto aleatorio de los ensayos experimentales (véase la etapa protocolo 3.2). NOTA: Debido a la tarea en sí es bastante simple, de diez a veinte ensayos suelen ser suficientes. Puede ser ventajoso para aumentar la confianza de los participantes en su desempeño en esta tarea. Esto se puede hacer por ralentizar la presentación y proporcionar retroalimentación. </li><li> Obtener confirmati de los participantesen la que han comprendido la tarea (dejar que ellos lo explican) y que no tienen más preguntas. </li></ol></li><li> Ejecución del experimento principal <ol><li> Dejar que el inicio de este software experimental con la presentación de los ensayos principales. Deja la cabina para el experimento principal. </li></ol></li></ol> 5. Análisis basado en modelos de los Datos TOJ <ol><li> Convertir los archivos de datos en bruto en cargos de juicios &quot;sonda&quot; para todos los primeros SOA. Por ejemplo, ejecute el script &quot;os2toj.py&quot; provista de TVATOJ. </li><li> Ejecutar el procedimiento de estimación bayesiana para estimar los parámetros principales w p y C, las derivadas v p y r v y las diferencias de los parámetros. Con este fin, ejecutar el script &quot;run-evaluation.R&quot; después de editarlo de acuerdo con las instrucciones contenidas en el archivo. </li><li> Cuando el muestreo ha terminado, las diferencias de interés para las preguntas de investigación pueden ser evaluados. examplES se pueden encontrar en la siguiente sección. </li></ol>

<ol><li>Posner, M. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Orienting+of+attention%5BTitle%5D)+AND+%22Quarterly+Journal+of+Experimental+Psychology%22%5BJournal%5D)">Orienting of attention.</a> Quarterly Journal of Experimental Psychology. 32 (1), 3-25 (1980).</li>
<li>Van der Heijden, A., Wolters, G., Groep, J., Hagenaar, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-letter+recognition+accuracy+benefits+from+advance+cuing+of+location%5BTitle%5D)+AND+%22Perception+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">Single-letter recognition accuracy benefits from advance cuing of location.</a> Perception & Psychophysics. 42 (5), 503-509 (1987).</li>
<li>Bundesen, C. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2247540">A theory of visual attention.</a> Psychological Review. 97 (4), 523-547 (1990).</li>
<li>Bublak, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Staged+decline+of+visual+processing+capacity+in+mild+cognitive+impairment+and+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Neurobiology+of+Aging%22%5BJournal%5D)">Staged decline of visual processing capacity in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease.</a> Neurobiology of Aging. 32 (7), 1219-1230 (2011).</li>
<li>Petersen, A., Kyllingsbæk, S., Bundesen, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+and+modeling+attentional+dwell+time%5BTitle%5D)+AND+%22Psychonomic+Bulletin+%26+Review%22%5BJournal%5D)">Measuring and modeling attentional dwell time.</a> Psychonomic Bulletin & Review. 19 (6), 1029-1046 (2012).</li>
<li>Vroomen, J., Keetels, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perception+of+intersensory+synchrony%3A+A+tutorial+review%5BTitle%5D)+AND+%22Attention%2C+Perception%2C+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">Perception of intersensory synchrony: A tutorial review.</a> Attention, Perception, & Psychophysics. 72 (4), 871-884 (2010).</li>
<li>Tünnermann, J., Petersen, A., Scharlau, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Does+attention+speed+up+processing%3F+Decreases+and+increases+of+processing+rates+in+visual+prior+entry%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Vision%22%5BJournal%5D)">Does attention speed up processing? Decreases and increases of processing rates in visual prior entry.</a> Journal of Vision. 15 (3), 1-27 (2015).</li>
<li>Krüger, A., Tünnermann, J., Scharlau, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fast+and+conspicuous%3F+Quantifying+salience+with+the+Theory+of+Visual+Attention%5BTitle%5D)+AND+%22Advances+in+Cognitive+Psychology%22%5BJournal%5D)">Fast and conspicuous? Quantifying salience with the Theory of Visual Attention.</a> Advances in Cognitive Psychology. 12 (1), 20(2016).</li>
<li>Bundesen, C., Habekost, T. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBundesen%2C+C+%22Principles+of+Visual+Attention%3A+Linking+Mind+and+Brain%22">Principles of Visual Attention: Linking Mind and Brain</a>. , Oxford University Press. Oxford, UK. (2008).</li>
<li>Plummer, M. <a target="_blank" href="https://www.r-project.org/conferences/DSC-2003/Drafts/Plummer.pdf">JAGS: A program for analysis of Bayesian graphical models using Gibbs sampling.</a> Proceedings of the 3rd international workshop on distributed statistical computing. , 124-125 (2003).</li>
<li>Kruschke, J. K., Vanpaemel, W. Bayesian estimation in hierarchical models. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKruschke%2C+JK+%22The+Oxford+Handbook+of+Computational+and+Mathematical+Psychology%22">The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology</a>. Busemeyer, J., Townsend, J., Wang, Z. J., Eidels, A. , 279-299 (2015).</li>
<li>Mathôt, S., Schreij, D., Theeuwes, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((OpenSesame%3A+An+open-source%2C+graphical+experiment+builder+for+the+social+sciences%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">OpenSesame: An open-source, graphical experiment builder for the social sciences.</a> Behavior Research Methods. 44 (2), 314-324 (2012).</li>
<li>Kruschke, J. K. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKruschke%2C+JK+%22Doing+Bayesian+data+analysis%3A+A+tutorial+with+R%2C+JAGS%2C+and+Stan%22">Doing Bayesian data analysis: A tutorial with R, JAGS, and Stan</a>. , 2nd, Academic Press. Boston, MA. (2015).</li>
<li>Rensink, R. A., O'Regan, J. K., Clark, J. J. <a target="_blank" href="https://www.jstor.org/stable/40063214">To see or not to see: The need for attention to perceive changes in scenes.</a> Psychological Science. 8 (5), 368-373 (1997).</li>
<li>Tünnermann, J., Krüger, N., Mertsching, B., Mustafa, W. <a target="_blank" href="http://link.springer.com/article/10.1007/s12559-015-9329-9">Affordance estimation enhances artificial visual attention: Evidence from a change-blindness study.</a> Cognitive Computation. 7 (5), 525-538 (2015).</li>
<li>Shore, D. I., Klein, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effects+of+scene+inversion+on+change+blindness%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+General+Psychology%22%5BJournal%5D)">The effects of scene inversion on change blindness.</a> The Journal of General Psychology. 127 (1), 27-43 (2000).</li>
<li>Scharlau, I., Neumann, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+parameters+and+time+course+of+perceptual+latency+priming%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Psychologica%22%5BJournal%5D)">Temporal parameters and time course of perceptual latency priming.</a> Acta Psychologica. 113 (2), 185-203 (2003).</li>
<li>Schneider, K. A., Bavelier, D. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14642288">Components of visual prior entry.</a> Cognitive Psychology. 47 (4), 333-366 (2003).</li>
<li>Scharlau, I., Neumann, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perceptual+latency+priming+by+masked+and+unmasked+stimuli%3A+Evidence+for+an+attentional+interpretation%5BTitle%5D)+AND+%22Psychological+Research%22%5BJournal%5D)">Perceptual latency priming by masked and unmasked stimuli: Evidence for an attentional interpretation.</a> Psychological Research. 67 (3), 184-196 (2003).</li>
<li>Shore, D. I., Spence, C., Klein, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visual+prior+entry%5BTitle%5D)+AND+%22Psychological+Science%22%5BJournal%5D)">Visual prior entry.</a> Psychological Science. 12 (3), 205-212 (2001).</li>
<li>Alcalá-Quintana, R., García-Pérez, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fitting+model-based+psychometric+functions+to+simultaneity+and+temporal-order+judgment+data%3A+MATLAB+and+R+routines%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">Fitting model-based psychometric functions to simultaneity and temporal-order judgment data: MATLAB and R routines.</a> Behavior Research Methods. 45 (4), 972-998 (2013).</li>
<li>Hoffman, M. D., Gelman, A. <a target="_blank" href="https://arxiv.org/abs/1111.4246">The No-U-turn sampler: adaptively setting path lengths in Hamiltonian Monte Carlo.</a> Journal of Machine Learning Research. 15 (1), 1593-1623 (2014).</li>
<li>Lee, M. D., Wagenmakers, E. J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLee%2C+MD+%22Bayesian+cognitive+modeling%3A+A+practical+course%22">Bayesian cognitive modeling: A practical course</a>. , Cambridge University Press. Cambridge, UK. (2014).</li>
<li>Vangkilde, S., Bundesen, C., Coull, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prompt+but+inefficient%3A+Nicotine+differentially+modulates+discrete+components+of+attention%5BTitle%5D)+AND+%22Psychopharmacology%22%5BJournal%5D)">Prompt but inefficient: Nicotine differentially modulates discrete components of attention.</a> Psychopharmacology. 218 (4), 667-680 (2011).</li>
<li>Tünnermann, J., Scharlau, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Peripheral+Visual+Cues%3A+Their+Fate+in+Processing+and+Effects+on+Attention+and+Temporal-order%5BTitle%5D)+AND+%22Front.+Psychol%22%5BJournal%5D)">Peripheral Visual Cues: Their Fate in Processing and Effects on Attention and Temporal-order.</a> Front. Psychol. 7 (1442), (2016).</li>
</ol>

Los autores no tienen nada que revelar.

El protocolo en este artículo se describe cómo llevar a cabo Tojs simples y ajustaba a los datos con los modelos basados ​​en la codificación de estímulo fundamental. Tres experimentos demostraron cómo los resultados pueden ser evaluados en un marco de estimación bayesiana jerárquica para evaluar la influencia de la atención en muy diferente material de estímulo. Prominencia en las pantallas emergentes llevó a cabo un aumento del peso de atención. Además, el aumento de peso se estimaron para los objetos espaciales acció...

¿Cómo se distribuye la atención en el espacio y el tiempo es uno de los factores más importantes en la percepción visual humana. Los objetos que captan la atención debido a su visibilidad e importancia se procesan típicamente más rápidamente y con mayor precisión. En la investigación del comportamiento, tales beneficios en el rendimiento se han demostrado en una variedad de paradigmas experimentales. Por ejemplo, la asignación de atención a la ubicación de destino acelera la reacción en tareas de detección de la sonda 1. Del mismo modo, la exactitud de las cartas de presentación de informes se mejora la atención 2. Tales hallazgos demuestran que la atención mejora de procesamiento, pero siguen siendo irremediablemente silencio acerca de cómo se establece esta mejora. El presente trabajo muestra que los mecanismos de bajo nivel detrás de ventajas atencionales se pueden evaluar mediante la medición de la velocidad de procesamiento de los estímulos individuales en un marco basado en el modelo que relaciona las mediciones de grano fino Componenct de atención. Con este modelo, la capacidad de procesamiento global y su distribución entre los estímulos pueden ser inferidas a partir de mediciones de velocidad de procesamiento. Teoría de Bundesen de Atención Visual (TVA) 3 proporciona un modelo adecuado para esta tarea. Se aplica típicamente a los datos de las tareas de informes letra. En lo que sigue, los fundamentos de la TVA se explican y se demuestra la forma en que se pueden extender al modelo de datos del fallo-orden temporal (TOJ) obtenidos con (casi) estímulos arbitrarios. Este nuevo método proporciona estimaciones de la velocidad de procesamiento y distribución de los recursos que se pueden interpretarse fácilmente. El protocolo en este artículo se explica cómo diseñar y llevar a cabo tales experimentos y los detalles de cómo se pueden analizar los datos. Como se mencionó anteriormente, el paradigma usual en el modelado y la estimación de parámetros de atención basado en la TVA es la tarea de informe letra. Los participantes informan la identidad de un conjunto de cartas quese destella brevemente y normalmente enmascarado después de un retardo variable. Entre otros parámetros, la velocidad a la que los elementos visuales se codifican en la memoria visual a corto plazo puede ser estimado. El método ha sido aplicado con éxito a las preguntas en la investigación básica y clínica. Por ejemplo, Bublak y sus colegas evaluaron los parámetros 4 atencionales se ven afectados en diferentes etapas de los déficits cognitivos relacionados con la edad. En la investigación fundamental atención, Petersen, Kyllingsbæk, y Bundesen 5 TVA utilizan para modelar el efecto tiempo de permanencia de atención, dificultad del observador en la percepción de la segunda de las dos objetivos en determinados intervalos de tiempo. Una desventaja importante del paradigma informe carta es que requiere estímulos suficientemente overlearned y enmascarables. Este requisito limita el método de letras y dígitos. Otros estímulos deberían recibir una formación pesada de los participantes. El paradigma TOJ requiere ni stimul específicai ni enmascaramiento. Puede ser utilizado con cualquier tipo de estímulos para los que el orden de aparición puede ser juzgado. Esto amplía la gama de estímulo a casi todo lo que pueda ser de interés, incluyendo comparaciones 6 transmodales directos. La investigación de la atención con Tojs se basa en el fenómeno de la entrada antes de atención, que es una medida de cómo es percibido mucho antes de un estímulo asistido en comparación con un uno desatendida. Desafortunadamente, el método habitual para el análisis de datos TOJ, funciones psicométricas de rendimiento observador de ajuste (tales como funciones gaussianas o logísticas acumulativos), no puede distinguir si la atención aumenta la velocidad de procesamiento del estímulo asistido o si se disminuye la velocidad del estímulo desatendida 7. Esta ambigüedad es un problema importante debido a que la cuestión de si la percepción de un estímulo es verdaderamente mejorada o si beneficia a causa de la retirada de los recursos de un stimul competir nosotros es una cuestión de relevancia tanto fundamental y práctico. Por ejemplo, para el diseño de interfaces hombre-máquina es altamente relevante para saber si el aumento de la prominencia de un elemento funciona a expensas de otro. La tarea TOJ generalmente procede de la siguiente manera: Una marca de fijación se presenta para un breve retraso, típicamente un azar dibuja intervalo más corto que un segundo. A continuación, se presenta el primer objetivo, seguido después de un inicio asincronía de estímulo variable (SOA) por el segundo objetivo. En SOA negativos, la sonda, el estímulo que asistieron, se muestra por primera vez. En SOA positivos, la referencia, el estímulo desatendida, conduce. En una SOA de cero, ambos objetivos se muestran simultáneamente. Típicamente, la presentación de la diana se refiere a la conmutación del estímulo en. Bajo ciertas condiciones, sin embargo, otros eventos temporales, tales como un parpadeo de un objetivo o compensaciones ya presente se utilizan 8. _content "&gt; En Tojs, las respuestas se recogen de una manera unspeeded, por lo general por las teclas asignadas a las identidades de estímulos y órdenes de presentación (por ejemplo, si los estímulos son cuadrados y rombos, una llave indica" cuadrado primera "y otro" diamante en primer lugar ") . Es importante destacar que, para la evaluación, estos juicios deben ser convertidos a "primera sonda" (o "primera referencia") juicios. En el presente trabajo, una combinación del modelo de procesamiento de TVA y el paradigma experimental TOJ se utiliza para eliminar los problemas en cualquiera de los dominios individuales. Con este método, los parámetros de velocidad fácilmente interpretables pueden estimarse para los estímulos visuales casi arbitrarias, lo que permite deducir cómo se asigna la atención del observador de competir elementos visuales. El modelo se basa en las ecuaciones de TVA para el procesamiento de los estímulos individuales, que se explicarán en breve en lo siguiente. La probabilidad de que una stimulnos está codificada en la memoria visual a corto plazo antes que el otro se interpreta como la probabilidad de juzgar este estímulo como aparece en primer lugar. Las duraciones de codificación individuales se distribuyen de manera exponencial 9: <img alt="Ecuación 1" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq1.jpg"> (1) La máxima exposición ineficaces duración t 0 es un umbral antes de la que nada se codifica en absoluto. De acuerdo con TVA, la velocidad v x, i en qué objeto x se codifica como miembro de una categoría perceptual i (como el color o una forma) viene dada por la ecuación de velocidad, <img alt="Ecuación 2" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq2.jpg"> . (2) La fuerza de la evidencia sensorial que x pertenece a la categoría I se expresa en eta x, i, y ß i es un sesgo de decisión para la clasificación de los estímulos como miembros de la categoría i. Esto se multiplica por unattentional pesos. Atencionales pesos individuales w x se dividen entre los pesos de atención de todos los objetos en el campo visual. Por lo tanto, el peso atencional relativa se calcula como <img alt="Ecuación 3" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq3.jpg"> (3) en la que R representa todas las categorías y eta x, i representa la evidencia sensorial que objeto x pertenece a la categoría j. El valor de π j se llama pertinencia de la categoría j y refleja un sesgo para hacer categorizaciones en j. La capacidad de procesamiento general C es la suma de todas las tasas de procesamiento para todos los estímulos y categorizaciones. Para una descripción más detallada de TVA, consulte Bundesen y de Habekost libro 9. En nuestro nuevo método, la ecuación 1, que describe la codificación de los estímulos individuales, se transforma en un modelo de Tojs. Suponiendo que los sesgos de selección y las categorías de informes son Constant dentro de una tarea experimental, la tasas de procesamiento v p y v r de la sonda dos objetivo estímulos (p) y de referencia (r) depende de C y los pesos de atención en la forma v p = C · w p y v r = C · w r, respectivamente. El nuevo modelo TOJ expresa la probabilidad de éxito p P 1 de que un participante juzga el estímulo de la sonda a ser por primera vez como una función de la las tasas de procesamiento de SOA y. Puede formalizarse de la siguiente manera: <img alt="Ecuación 4" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq4.jpg"> (4) Una descripción más detallada de cómo esta ecuación se deriva de las ecuaciones básicas TVA se describe por Tünnermann, Petersen, y Scharlau 7. En aras de la simplicidad, el parámetro t 0 se omite en el modelo de la Ecuación 1. Según la TVA original, t 0 debe ser idéntico para both objetivos en la tarea TOJ, y, por lo tanto, se anula. Sin embargo, este supuesto puede ser violado en ocasiones (véase la sección Discusión). Para el montaje de esta ecuación a los datos TOJ, se sugiere un esquema de estimación bayesiana jerárquica 11. Este enfoque permite estimar los pesos atencionales w w p y r de los estímulos de la sonda y de referencia y la tasa de procesamiento global C. Estos parámetros, la tasas de absorción de P y V v resultante r, y las diferencias de atención inducida entre ellos, puede ser evaluado sobre los niveles de sujetos y de grupo, junto con las incertidumbres estimadas. El modelo jerárquico se ilustra en la Figura 1. Durante la fase de planificación para un experimento, el análisis bayesiano de energía conveniente puede llevarse a cabo. El siguiente protocolo describe cómo planificar, ejecutar y analizar experimentos TOJ partir de la cual los parámetros de velocidad de procesamiento y pesos de atención para los estímulos visuales puedenSer obtenido. El protocolo supone que el investigador está interesado en la forma de una manipulación de atención influye en las velocidades de procesamiento de algunos de los objetivos de interés. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/54856/54856fig1.jpg"> Figura 1: Modelo gráfico utilizado en el procedimiento de estimación bayesiana. Los círculos indican distribuciones estimadas; círculos dobles indican nodos deterministas. Los cuadrados indican los datos. Las relaciones se dan en el lado derecho de la figura. Los nodos fuera de los marcos redondeados ( "placas") representan estimaciones de la media y la dispersión de los parámetros TVA (véase la Introducción) sobre el nivel del grupo. En la placa de "Los sujetos j", se puede ver cómo los pesos atencionales (w) se combinan con las velocidades de procesamiento general (C) a partir de las tasas de procesamiento de estímulos (v) en el nivel de objeto. Placa "i SOA y# 8221; a continuación se muestra cómo se transforman estos parámetros TVA (a través de la página 1 de la función P descrito en la Introducción) en la probabilidad de éxito (θ) para las respuestas binomialmente distribuidos en cada SOA. Por lo tanto, la θ junto con las repeticiones de la SOA (n) describen los puntos de datos (Y). Para más detalles sobre la notación y la interpretación de los modelos gráficos, consulte Lee y Wagenmakers 23. Tenga en cuenta que en aras de la claridad, se han omitido los nodos que representan diferencias de parámetros. Estos parámetros deterministas se indican en las figuras de los resultados experimentales en lugar. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54856/54856fig1large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>

<table><tbody><tr><td>Computadora</td><td></td><td></td><td></td> personal</tr> <tr><td>(código abierto) Software</td><td></td><td></td><td></td> de experimentación y evaluación</tr></tbody></table>

la medición de velocidad atención y tratamiento visual de análisis basado en modelos de resoluciones judiciales de orden temporal

Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments

Este protocolo describe cómo llevar a cabo experimentos de orden temporal para medir la velocidad de procesamiento visual y la distribución de los recursos de atención. El método propuesto se basa en un nuevo y sinérgica combinación de tres componentes: el paradigma de los juicios de orden temporal (TOJ), Teoría de Bundesen de Atención Visual (TVA), y un marco de estimación bayesiano jerárquico. El método proporciona parámetros susceptibles de evaluación, que se apoyan en las bases teóricas y neurofisiológicos de TVA. Usando Tojs, las estimaciones basadas en TVA se pueden obtener para una amplia gama de estímulos, mientras que los paradigmas tradicionales que se utilizan con TVA se limitan principalmente a las letras y dígitos. Finalmente, los parámetros significativos del modelo propuesto permiten el establecimiento de un modelo Bayesiano jerárquica. un modelo estadístico de este tipo permite la evaluación de resultados en un análisis coherente tanto sobre el tema y el nivel de grupo. Para demostrar la viabilidad y vERSATILIDAD de este nuevo enfoque, tres experimentos se presentan con manipulaciones de atención en la muestra de pop-cabo sintéticos, imágenes naturales, y un paradigma carta-informe con claves.

En lo siguiente, se reportan los resultados obtenidos con el método propuesto. Tres experimentos miden la influencia de diferentes manipulaciones de atención con tres muy diferentes tipos de material de estímulo. Los estímulos son simples segmentos de línea en los patrones emergentes a cabo, espacio objetos de acción en imágenes naturales, y los objetivos de la letra con pautas. Experimento 1: prominencia en las pantallas pop-...

Los juicios de orden temporal se pueden utilizar para estimar los parámetros de velocidad de procesamiento y los pesos atencionales y, por lo tanto, para inferir los mecanismos del procesamiento atencional. Esta metodología se puede aplicar a una amplia gama de estímulos visuales y trabaja con muchas manipulaciones de la atención.

La medición de velocidad Atención y tratamiento visual de análisis basado en modelos de resoluciones judiciales de orden temporal

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The ...

El objetivo general de este protocolo es medir los parámetros de atención y procesamiento visual para estímulos casi arbitrarios. Esto se logra mediante el modelado de datos a partir de juicios de orden temporal, TOJ. En estos, los participantes juzgan el orden de presentación de dos objetivos, los datos resultantes se analizan con un modelo novedoso que permite medir cómo la atención afecta las tasas de codificación de estímulos.La teoría de la atención visual de Bundesen proporciona varios usos para los parámetros, como el peso atencional y las tasas de procesamiento. Por lo general, estos se estiman en tareas de informes de elementos donde se usan letras o números, el uso de cualquier otra cosa que no sean letras o dígitos es difícil y requiere una capacitación intensiva y, por lo tanto, rara vez se hace. Por ejemplo, es difícil imaginar cómo se podría medir la prominencia de las imágenes y las pantallas emergentes con este método.Por lo tanto, proponemos un método novedoso basado en TVA, que utiliza un juicio de orden temporal que se puede realizar con estímulos casi arbitrarios. Los juicios de orden temporal se han utilizado para evaluar la atención durante mucho tiempo, pero combinados con el TVA, se vuelven más poderosos y proporcionan parámetros fácilmente interpretables. En la tarea de juicio de orden temporal, dos estímulos, aquí identificados como A y B, se muestran en estrecha sucesión o simultaneidad.La percepción del orden temporal se puede modelar con un modelo de canales independientes. En un modelo de este tipo, hay canales de procesamiento independientes para cada objetivo. Un comparador de pedidos monitorea los canales y registra el conteo cuando un objetivo en particular, aquí A, llega a él antes que el otro objetivo.Antes de demostrar esto, describimos brevemente la forma en que se representan típicamente los datos experimentales. La frecuencia relativa de un tipo particular de juicio, aquí A primero, se traza dependiendo de la SOA, el intervalo de tiempo entre las presentaciones de los dos objetivos. Ahora bien, con un SOA negativo grande, esto significa que el estímulo A conduce, lo más probable es que A llegue primero al comparador.Solo en muy raras ocasiones el estímulo B llegará antes. Por lo tanto, obtenemos un punto de datos que representa una frecuencia relativa cercana a uno. En el caso de un SOA positivo grande, es decir, el estímulo B, el comparador registra los primeros resultados A sólo en muy raras ocasiones.Por lo tanto, obtenemos un punto de datos cercano a cero. Si el SOA es cero, los objetivos se presentan simultáneamente y se registra un punto de datos en el nivel de probabilidad del punto cinco. Cuando los SOAs variaron en un rango de valores, el patrón resultante se puede describir con una función psicométrica.Ahora bien, cuando la atención se dirige a un estímulo, en este caso, el estímulo A, llega antes al comparador, en consecuencia, aquí se muestra para SOA cero, la probabilidad de los primeros juicios A aumenta. Esto cambia toda la función psicométrica. El SOA en el que la curva roja cruza el punto cinco nivel a menudo se toma para cuantificar la influencia de la atención.El autojuicio temporal parece ser la forma natural de evaluar la latencia perceptiva, y muchas preguntas sobre la influencia de la atención y la percepción del tiempo han sido respondidas con este método. Sin embargo, el TOJ tiene una debilidad central, y es su naturaleza relativa. La autopercepción temporal podría decirnos que el estímulo A se percibe antes que el estímulo B, pero no nos dice por qué.Puede deberse a que el estímulo A se procesa más rápido o a que B se procesa más lentamente. Para aumentar el poder explicativo, se deriva un modelo TOJ de TVA, que modela los procesos de codificación de estímulos visuales. En cada canal, se supone que la codificación procede de acuerdo con el modelo de carrera exponencial de TVA.Las probabilidades de codificar cada objetivo dentro de un período determinado se transforman en la probabilidad de codificar un objetivo antes que el otro. La percepción del orden temporal. Es importante destacar que los dos parámetros de tasa heredados de la TVA permiten responder a preguntas como, ¿fue el estímulo atendido el que se procesó más rápido, o fue el desatendido el que se ralentizó?Alternativamente, las tasas también se pueden expresar como pesos atencionales relativos. Seleccione los estímulos de acuerdo con la pregunta de investigación. En general, debe ser posible mostrar dos objetivos en diferentes ubicaciones de la pantalla.Más adelante en este protocolo, mostramos los resultados de experimentos con pantallas emergentes, imágenes naturales y objetivos de letras. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo se pueden utilizar el espacio de acción y los objetos de fondo en imágenes naturales. La fotografía con ambos objetivos presentes se coloca uno con otro sin ellos.Los objetos se eliminan virtualmente haciendo que la imagen superior sea localmente transparente. Con este procedimiento, se crean imágenes con ambos, ninguno y cualquiera de los dos objetos presentes, para establecer TOJs con el fondo primero, el espacio de acción primero y la presentación simultánea. Para planificar el diseño y el tamaño de la muestra del experimento, se puede realizar un análisis de potencia bayesiano.Simule y ajuste repetidamente los datos con el modelo previsto, el diseño del experimento y los parámetros hipotéticos. Las proporciones de las simulaciones para las que se alcanza un criterio de éxito, por ejemplo, una diferencia en los pesos atencionales, se utilizan para estimar la potencia del experimento. Utilice un generador de experimentos o una biblioteca de presentaciones psicofísicas para implementar el experimento.Suministramos un para el creador de experimentos de código abierto OpenSesame, para TOJ con letras, dígitos y formas, en el que solo es necesario especificar la tabla de ensayos. También proporcionamos un ejemplo de OpenSesame para TOJs con imágenes naturales. Para cada condición, cree pruebas para todas las SOA planificadas.En los resultados representativos se muestran distribuciones SOA ejemplares. Los dos objetivos se definen como sonda y referencia. La referencia siempre se muestra en cero, y es el objetivo desatendido, mientras que el estímulo de la sonda está sujeto a la manipulación de la atención.En ensayos con SOA negativo, presentar primero el estímulo de la sonda, y después del SOA el estímulo de referencia. En el caso de ensayos con SOAs positivos, presentar primero el estímulo de referencia y, después de un retraso, la sonda según el SOA. Para el SOA de cero, presente ambos objetivos simultáneamente.En condiciones neutras, la asignación de sonda y referencia es arbitraria, pero necesaria para analizar los datos. Cree repeticiones de todos los SOA. Aleatorizar o variar sistemáticamente las influencias que no son influyentes, como la ubicación del estímulo o la identidad del objetivo.El número de repeticiones depende de la potencia atendida. Se pueden presentar aproximadamente 800 ensayos en una hora. Si se necesitan más repeticiones, considere dividir el experimento en varias sesiones.Dar la bienvenida a los participantes e informarles sobre el procedimiento general del experimento. Obtener el consentimiento para participar. Asegúrese de que tengan una visión normal o corregida a normal.Proporcione una cabina silenciosa para el experimento. Ajuste la silla, la mentonera y el teclado, etc., para garantizar unas condiciones óptimas. Haga que los participantes sean conscientes de que los experimentos requieren atención y concentración mental, y pueden ser fatigosos.Pídales que tomen descansos cortos cuando sea necesario. Presente instrucciones en pantalla que detallen las presentaciones y la recopilación de respuestas. Recuerde a los participantes que la tarea consiste en informar sobre el orden temporal percibido de los objetivos, y adivinar en las pruebas en las que no pueden determinar el orden en absoluto.Para evitar movimientos oculares durante las pruebas, pida a los participantes que fijen un marcador central cada vez que se muestre en la pantalla. Pídales que apoyen la cabeza en la mentonera. Pídales que tomen descansos breves si es necesario.Realiza un entrenamiento corto de diez a 20 ensayos. Confirme que los participantes entendieron la tarea. Deja que te lo expliquen.Si no tienen más preguntas, abandone la cabina para el experimento principal. Después de convertir los datos de ensayo por ensayo en recuentos de juicios de primera sonda, los parámetros se pueden estimar ejecutando el modelo jerárquico beyesiano deseado. Una vez finalizado el proceso, trace los diagnósticos de convergencia para todos los parámetros y confirme que las cadenas han convergido y que proporcionan un tamaño de muestra efectivo suficientemente grande.A continuación, trace y evalúe los parámetros de interés. En la siguiente sección de este vídeo se muestran resultados ejemplares. El primer experimento midió la influencia de la prominencia visual en la velocidad de procesamiento.Los participantes juzgaron cuál de los dos segmentos de la línea objetivo, a la izquierda o a la derecha, en un patrón de fondo, parpadeó primero. En la mitad de los ensayos, la sonda era un pop-out de color. Los datos se ajustaron con el modelo TOJ derivado del TVA, que se describió anteriormente.El beneficio del estímulo sobresaliente se puede ver en la condición de atención, como un aumento del peso atencional del punto cinco nueve para la sonda. En la condición de control en la que no se destacaba ningún objetivo, se obtuvo el peso neutro del punto cinco, por lo que el peso atencional de la sonda en la condición de atención fue fiablemente mayor. Cero, ninguna diferencia, no se incluyó en el IDH 95.Los pesos individuales de la sonda y su referencia muestran que la ventaja del estímulo saliente es el resultado de una reducción de la tasa de procesamiento de 16 hercios del estímulo no destacado. Posiblemente, el objetivo saliente suprime el procesamiento del no saliente hasta cierto punto y, por lo tanto, se beneficia relativamente. El segundo experimento investigó las ventajas atencionales en el espacio de acción representado en imágenes naturales.El espacio de acción, la sonda y la referencia de objetos de fondo, aparecieron para el TOJ. En un experimento de control, se registró una línea de base sin ventajas de espacio de acción utilizando versiones invertidas de las imágenes, para lo cual se altera la percepción del diseño de la escena. El parámetro posterius indica una ventaja de espacio de acción en la condición de atención.El peso de la sonda es mayor que el neutro del punto cinco. Curiosamente, esto también se encuentra en la condición de control, lo que sugiere que la inversión de la imagen no eliminó la ventaja potencial del espacio de acción. Por lo tanto, lo más probable es que las ventajas se deban a factores como la prominencia o la visibilidad, que no se eliminan con la inversión de la escena.La posibilidad de que la potencia experimental fuera demasiado baja para detectar el efecto del espacio de acción, se discute en la parte escrita de este protocolo. En el tercer experimento se utiliza una señal periférica, lo que produce un gran efecto en un parámetro adicional, que modela el retraso entre los procesos de codificación. Este experimento se discute en detalle en la parte escrita de este protocolo.En conclusión, el protocolo de este artículo describe cómo llevar a cabo TOJs simples y ajustar los datos en base a un modelo fundamental de codificación de estímulos. En tres experimentos, demostramos que los resultados pueden evaluarse en un marco de estimación bayesiano jerárquico. Descubrimos que la prominencia en las pantallas emergentes conduce a un aumento de los pesos atencionales.Además, se estimó el aumento de peso para los objetos del espacio de acción en imágenes naturales, sin embargo, debido a la ventaja persistente, cuando las relaciones espaciales se alteraron al mostrar las imágenes al revés, es probable que otro beneficio atencional conduzca al aumento de peso. Una señal periférica en el experimento tres condujo a un valor grande para un parámetro que modela un retraso adicional entre los procesos de codificación. Las ventajas del protocolo son la simplicidad de la tarea TOJ, que puede utilizar estímulos casi arbitrarios.El fundamento teórico exhaustivo de la TVA y el esquema de evaluación bayesiano. Aunque la prominencia juega un papel importante en muchos estudios, solo unos pocos de ellos han intentado cuantificar la prominencia visual. Sin embargo, cuantificar la prominencia visual nos permitiría comparar diferentes dimensiones de características, como la orientación, el color o el movimiento.Aquí, investigamos la influencia del contraste de color en los pesos atencionales del modelo formal derivado de TVA, lo que nos permitió medir la prominencia cuantitativamente y de una manera psicológicamente sólida. Para el éxito de este protocolo es crucial que solo haya dos estímulos que generen señales temporales en las ubicaciones objetivo. El modelado explícito de estímulos adicionales en los TOJ, como las señales periféricas, es el objetivo de futuras investigaciones.

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