1. matériel
2. les stimuli et plan d’expérience

Figure 1. Une représentation schématique d’un seul essai à choix forcé dans une expérience visant à mesurer la différence de Just-perceptible (SDP) pour la taille du cercle. Tout d’abord, un écran prêt invite les participants qui ont un procès commencera. Ensuite, deux disques bleus apparaissent sur l’afficheur, side-by-side. Ils restent présents pour seulement 200 ms, à quel point le compteur demande au participant une réponse. La touche « L » est utilisée pour indiquer l’objet sur la gauche et la touche « R » pour indiquer l’objet sur la droite.

Figure 2. Un exemple de table de sortie d’une expérience JND choix forcé. Les colonnes communiquer les données pertinentes du programme expérimental.
3. exécution de l’expérience
4. analyse des résultats

Figure 3. Résultats d’une expérience de choix forcé de trouver le SDP pour le rayon du cercle. Tracé est la proportion de temps que le stimulus de comparaison a été choisi comme le plus grand (par le participant) en fonction de la taille du stimulus de comparaison. L’incitation constante a toujours eu un rayon de 10 px.
Source : Laboratoire de Jonathan Flombaum, Johns Hopkins University
Psychophysique est une branche de la psychologie et neurosciences qui tente d’expl…
1. matériel
2. les stimuli et plan d’expérience

Figure 1. Une représentation schématique d’un seul essai à choix forcé dans une expérience visant à mesurer la différence de Just-perceptible (SDP) pour la taille du cercle. Tout d’abord, un écran prêt invite les participants qui ont un procès commencera. Ensuite, deux disques bleus apparaissent sur l’afficheur, side-by-side. Ils restent présents pour seulement 200 ms, à quel point le compteur demande au participant une réponse. La touche « L » est utilisée pour indiquer l’objet sur la gauche et la touche « R » pour indiquer l’objet sur la droite.

Figure 2. Un exemple de table de sortie d’une expérience JND choix forcé. Les colonnes communiquer les données pertinentes du programme expérimental.
3. exécution de l’expérience
4. analyse des résultats

Figure 3. Résultats d’une expérience de choix forcé de trouver le SDP pour le rayon du cercle. Tracé est la proportion de temps que le stimulus de comparaison a été choisi comme le plus grand (par le participant) en fonction de la taille du stimulus de comparaison. L’incitation constante a toujours eu un rayon de 10 px.
Dans quelle mesure faut-il changer pour qu’une différence soit perçue ?
Pensez, par exemple, aux jeunes enfants qui grandissent rapidement, grandissant de jour en jour. Cependant, il est souvent difficile de remarquer des changements subtils, surtout s’ils ont encore du mal à atteindre un ballon de basket.
Sur une période beaucoup plus longue, leur poussée de croissance devient plus que perceptible ; En fait, le montant peut sembler énorme ! Ces changements de taille ne sont remarqués qu’après un laps de temps, car les petites différences quotidiennes sont trop petites pour être perceptibles.
La quantité minimale mais perçue est la différence à peine perceptible, qui, pour cet exemple, est la plus petite quantité de croissance remarquée.
Cette vidéo présente une approche standard pour mesurer une différence de forme à peine perceptible. Non seulement nous discutons des étapes nécessaires à la conception et à l’exécution d’une expérience, mais nous expliquons également comment analyser les données et interpréter les résultats, en décrivant à quel point un petit changement de zone est nécessaire pour être perçu.
Dans cette expérience, on montre brièvement aux participants deux cercles différents de taille variable et on les oblige à choisir lequel est le plus grand.
Lors de chaque essai, l’un est toujours présenté avec la même circonférence, tandis que l’autre est varié. Cette approche est appelée la méthode du stimulus constant.
Dans ce cas, le stimulus constant est conçu pour avoir un rayon de 10 px et situé de manière aléatoire sur le côté gauche ou droit de l’écran. En revanche, l’autre cercle, appelé stimulus de comparaison, aura un rayon qui varie entre 5 et 9 et entre 11 et 15 px.
Étant donné ces 10 possibilités, le stimulus de comparaison est montré 10 fois de chaque côté, pour un total de 200 essais. La variable dépendante est enregistrée comme le stimulus choisi pour être le plus grand.
On s’attend à ce que les participants choisissent correctement s’ils ont perçu une différence de taille entre les deux stimuli. Cependant, lorsque les formes sont plus proches en circonférence et en dessous de la différence à peine perceptible, les performances devraient diminuer.
Pour commencer l’expérience, saluez le participant dans le laboratoire. Une fois qu’ils sont confortablement assis devant l’ordinateur, expliquez les instructions de la tâche : l’écran affichera le mot « Prêt ? » jusqu’à ce qu’ils appuient sur la barre d’espace.
Regardez deux stimuli bleus apparaître et demandez au participant d’indiquer quel stimulus il pensait être plus grand en appuyant sur la touche « L » pour les réponses à gauche et « R » pour les réponses du côté droit. Rappelez-leur qu’ils doivent deviner s’ils ne sont pas sûrs de laquelle est la plus grande.
Après avoir répondu à toutes les questions que le participant pourrait avoir, quittez la salle. Permettez-leur de terminer les 200 épreuves sur une période de 5 minutes. Lorsqu’ils ont terminé, retournez dans la pièce et remerciez-les d’avoir participé à l’expérience.
Pour analyser les données, il faut d’abord récupérer le fichier de sortie programmé qui a capturé les réponses de chaque participant. Jetez un coup d’œil rapide aux données pour vous assurer que les performances étaient raisonnables, à savoir que lorsque les tailles des stimuli de comparaison étaient de 5 et 15 px, la précision était presque parfaite.
Ensuite, ajoutez une colonne à la table de sortie appelée « Précision » pour déterminer si les réponses enregistrées sont correctes ou non. Comparez celles données aux réponses correctes pour tous les essais. Utilisez l’instruction IF suivante pour enregistrer 1 lorsque la réponse donnée était correcte et 0 lorsqu’elle était incorrecte.
Maintenant, ajoutez une autre colonne au tableau, intitulée « Proportion de réponses de comparaison ». Comparez la colonne « Position de comparaison » avec « Réponse » et utilisez une nouvelle instruction IF pour marquer un « 1 » lorsque le stimulus de comparaison a été choisi ou un « 0 » si le cercle constant a été choisi.
Pour visualiser les résultats, faites un nuage de points avec la taille de la comparaison sur l’axe des x et la proportion de fois où elle a été choisie comme étant plus grande sur l’axe des y. Rappelez-vous que le stimulus constant a toujours eu un rayon de 10 px, c’est pourquoi les stimuli avec des rayons de 5 ou 6 px n’ont presque jamais été choisis et ceux avec 14 ou 15 ont toujours été choisis.
Avec un rayon de 9 ou 11 px, la comparaison était plus difficile et les participants faisaient souvent des erreurs. En fait, la performance était au niveau du hasard, ce qui suggère que les différences n’étaient pas perçues.
Pour calculer la différence à peine perceptible, prenez la taille de comparaison qui a été choisie 75 % du temps, dans ce cas un rayon de 12, moins la taille de comparaison qui a été choisie 25 % du temps (rayon de 8) et divisez le résultat par 2 pour obtenir une réponse de 2 px.
En d’autres termes, les rayons des cercles doivent différer d’au moins 2 px pour que leurs tailles soient perçues avec précision.
Maintenant que vous êtes familier avec les différences à peine perceptibles dans la perception des objets visuels ? Regardons comment ce paradigme est utilisé dans les études neurophysiologiques pour explorer comment le cerveau réagit et dans d’autres situations comportementales, telles que la distinction entre les niveaux de graisse dans les aliments.
Les chercheurs ont étudié comment les neurones individuels du cortex visuel codent les propriétés physiques du monde, comme les objets. Tailles.
En utilisant des techniques d’enregistrement électrophysiologique qui mesurent les modèles de décharge en conjonction avec la présentation des stimuli, les chercheurs ont découvert que les neurones sensibles à la taille réagissent parfois de la même manière à des objets qui sont en fait de tailles différentes.
C’est pourquoi les JND sont à peine perceptibles : parfois, dans le cerveau, les stimuli pertinents produisent vraiment des effets indiscernables.
De plus, les chercheurs ont utilisé une tâche de différences à peine perceptibles pour caractériser les seuils individuels de détection des concentrations de graisse dans les aliments.
Ils ont constaté que les personnes ayant un indice de masse corporelle plus élevé avaient besoin d’une différence à peine perceptible plus élevée, ou d’un seuil plus élevé, avant de goûter aux acides gras dans les échantillons. Ces résultats pourraient conduire à de nouvelles approches pour limiter la consommation excessive de graisse.
Vous venez de regarder l’introduction de JoVE aux différences à peine perceptibles. Vous devez maintenant avoir une bonne compréhension de la conception et de l’exécution de l’expérience, ainsi que de l’analyse et de l’évaluation des résultats.
Merci d’avoir regardé !
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Q1: What is a just-noticeable difference in psychology?
A just-noticeable difference (JND) is the minimal amount of change in a stimulus that a person can perceive. For example, children grow daily but changes go unnoticed until weeks pass and growth becomes obvious. JND represents the threshold where small accumulated changes finally become perceptible to the human sensory system.
Q2: How does the method of constant stimulus work in JND experiments?
The method of constant stimulus presents one unchanging reference stimulus alongside a comparison stimulus that varies. Participants judge which is larger, with the constant stimulus maintaining a fixed size while the comparison stimulus changes across trials. This forced-choice paradigm reveals the threshold where participants can reliably detect differences between stimuli.
Q3: How do you calculate a just-noticeable difference from experimental data?
To calculate JND, identify the comparison size chosen 75% of the time and subtract the size chosen 25% of the time, then divide by two. For example, if a 12-pixel radius was chosen 75% of the time and an 8-pixel radius 25% of the time, the JND equals (12 − 8) ÷ 2 = 2 pixels, indicating the minimum perceptible difference.
Q4: Why do neurons in the visual cortex sometimes respond identically to different-sized objects?
Neurons sensitive to size sometimes produce indistinguishable firing patterns for objects that are actually different sizes. This neural limitation explains why JNDs are just-barely-noticeable: the brain's relevant stimuli can generate identical neural responses even when physical properties differ slightly, creating a perceptual threshold.
Q5: What does accuracy data reveal about perception near the just-noticeable difference?
When comparison stimuli are far from the constant stimulus size, accuracy is near perfect. However, near the JND threshold—such as 9 or 11 pixels compared to a 10-pixel constant—performance drops to chance level, indicating participants cannot reliably perceive differences and are essentially guessing.
Q6: How have researchers applied JND tasks to study fat detection in food?
Researchers used just-noticeable-differences tasks to measure individual thresholds for detecting fat concentrations. They found that individuals with higher body mass index required greater JND thresholds before tasting fatty acids, suggesting potential approaches to limit excess fat consumption through personalized dietary interventions.
Q7: What is psychophysics and how does it relate to just-noticeable differences?
Psychophysics explains how physical quantities translate into neural firing and mental representations of magnitude. JND research addresses core psychophysical questions: How much must something change to be perceivable? Researchers measure JND across sensory domains—brightness, loudness, and size—using forced-choice paradigms to establish perceptual thresholds.
Chapters in this video
0:00
Overview
1:17
Stimulus and Experimental Design
2:36
Running the Experiment
3:29
Data Analysis and Representative Results
5:40
Applications
7:06
Summary
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