Traitement perceptif et la catégorie de l'hypothèse Uncanny Valley de la dimension de la Représentation humaine: certaines questions méthodologiques

L’objectif général de cette procédure est d’examiner les effets de la perception catégorique le long de la dimension de la ressemblance humaine de l’hypothèse de la vallée de l’étrange. Ceci est accompli en générant d’abord soigneusement des continuums de morphe avec lesquels représenter la dimension de la ressemblance humaine. Les continuums de morphologie sont ensuite présentés dans une tâche de catégorisation à choix forcé.

Cette tâche est utilisée pour déterminer quels stimuli sont clairement catégorisés comme avatars et comme humains, et pour définir l’emplacement de la limite de catégorie. Ensuite, une sélection de ces images est utilisée dans une tâche de discrimination perceptuelle. Cette tâche détermine la présence et l’emplacement de la frontière de discrimination perceptuelle.

Les résultats montrent que la limite de discrimination est alignée sur celle de la catégorie. L’alignement des limites indique que la perception subjective des objets le long de la dimension de la ressemblance humaine peut être comprise en termes d’effets psychologiques de la perception catégorielle. Le principal avantage de cette méthode est qu’elle permet une manipulation fine et contrôlée expérimentalement de l’apparence humaine.

C’est important pour comprendre les relations subtiles entre la ressemblance humaine perçue et l’expérience et le comportement étrangement liés. La démonstration visuelle de cette méthode constitue la base de la discussion critique dans l’article ci-joint sur l’utilisation de cette méthode dans la recherche sur les vallées étranges : commencez par sélectionner des paires d’images humaines et d’avatars à utiliser comme point final de chaque continuum dans la procédure de morphing. Commençons par le point final humain.

Choisissez une image d’un inconnu au visage distinctif avec une expression neutre et un regard direct. Aucune autre caractéristique saillante telle que la pilosité faciale ou les bijoux ne doit être présente. Pour l’image du point final non humain, générez un visage d’avatar correspondant au visage humain.

Modifiez le visage de chaque avatar pour qu’il corresponde étroitement au visage humain correspondant en fonction de l’âge et de la géométrie générale du visage. Faites correspondre les niveaux de contraste et la luminosité globale de chaque paire de visages parentaux. Ici, le teint de la peau du visage du parent de l’avatar correspond au visage du parent humain correspondant.

Utilisez un logiciel de retouche photo pour recadrer les caractéristiques externes des visages en superposant une forme elliptique sur l’image. Ensuite, ajustez la position finale des images pour assurer l’alignement de la géométrie faciale générale entre chaque paire d’images de point final. Lorsque les images sont prêtes, utilisez le logiciel de morphing pour placer des points de contrôle sur les caractéristiques des faces parentes.

Pour chaque visage, environ 20 points sont placés sur la bouche, 18 sur chaque œil, 20 sur le nez et huit sur chaque sourcil. Une fois ces points placés, les images sont prêtes à être transformées. Dans ce film, 13 images morphées différentes sont créées pour chaque continuum et étiquetées de M zéro à M 12.

Il y a deux faces parentes et 11 morphes intermédiaires comme on le voit ici, une tâche de classification à choix forcé à deux alternatives est effectuée. Le participant juge si chaque image morph montre un avatar ou un visage humain. Lorsqu’il est prêt, le participant visualise une séquence d’essais.

Chaque essai commence par un point de fixation présenté pendant 500 millisecondes, suivi d’une image morph pendant 750 millisecondes. Le participant répond après chaque image en appuyant sur le bouton approprié. Le procès suivant commence plus tard.

Les données de la classification humaine de l’avatar sont analysées à l’aide d’une régression polynomiale pour décrire la forme de la fonction de réponse. Pour configurer la même tâche de discrimination perceptuelle différente, sélectionnez deux morphes précédemment classés comme avatars et deux comme contrôle humain pour les différences physiques en sélectionnant des morphes qui représentent des incréments équivalents de changement physique Le long de chaque continuum, des incréments de 33 % sont utilisés comme vu. Ici, triez les morphes sélectionnées en paires selon trois conditions expérimentales de paire de morphes.

De même, lorsque les paires de morphes sont identiques, ne représentant aucun changement physique ou de catégorie à l’intérieur, lorsque les paires sont tirées de l’intérieur d’une catégorie et entre lesquelles les paires représentent des catégories différentes. Pour la catégorie avatar, assurez-vous que la première transformation de chaque paire de visages dans les trois conditions est toujours M quatre. La même procédure peut être appliquée pour les paires de morphes par rapport à la catégorie humaine, en veillant à ce que la première morphe soit toujours M huit.

Une même tâche de discrimination perceptuelle différente est effectuée. Le participant indique en appuyant sur un bouton si les visages de chaque paire de visages sont identiques ou différents en apparence. Lorsqu’il est prêt, le participant voit une séquence d’essais pour chaque essai.

Une croix de fixation est présentée pendant 500 millisecondes, suivie de la première face d’une paire de visages pendant 500 millisecondes, d’un intervalle inter-stimulus montrant un écran vide pendant 300 millisecondes. Ensuite, le deuxième visage d’une paire de visages, le participant décide ensuite si les visages de la paire sont identiques ou différents. Un intervalle de 2 500 millisecondes s’ensuit avant que l’essai suivant ne soit présenté plus tard.

La précision de la discrimination est analysée pour les paires de faces qui franchissent la limite de la catégorie par rapport aux ours de face du même côté de la limite. Les données des essais d’avatar et des essais humains sont traitées séparément dans l’analyse, voir ici sont des résultats représentatifs de la tâche de catégorisation du choix forcé. Ceux-ci sont présentés en termes de pourcentage de réponses dans lesquelles un visage est classé comme humain.

La ligne bleue continue montre la courbe de réponse logistique ajustée, dont la pente reflète une fonction de pas sigmoïde compatible avec la présence de a. La ligne pointillée bleue indique la position estimée de la limite de catégorie, indiquant que l’incertitude maximale de 50 % dans les jugements de catégorisation est associée à une plus grande position numéro six. Dans ces résultats pour la tâche de catégorisation à choix forcé, la latence de réponse moyenne la plus longue est associée à la position de morphing numéro six.

Ceci est cohérent avec la présence de la plus grande incertitude et des jugements de catégorisation à cette position de morphing. Les réponses de discrimination dans la même tâche de discrimination perceptuelle différente montrent que la précision et la discrimination entre les paires de visages qui chevauchent chaque côté de la limite de la catégorie qui se trouve entre les conditions sont supérieures à celles des paires de visages tirés des catégories humaine et avatar. Conformément à la plus grande précision de discrimination à la limite de la catégorie, les temps de réponse du jugement pour les paires de visages qui chevauchent la limite de la catégorie dans la condition intermédiaire ou plus courts que ceux des visages dessinés à l’intérieur d’une catégorie.

Lors de l’application de cette procédure, la plus grande difficulté est de générer plusieurs continuums de morphe qui forment un ensemble homogène de stimuli expérimentaux. Un mauvais contrôle des stimuli expérimentaux peut introduire des confusions et des artefacts qui influencent fortement la perception subjective de la ressemblance humaine. L’article ci-joint traite de ces questions connexes.