Name: Un paradigme psychophysique pour la collecte et l’analyse des jugements de similitude (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-03-01T13:45:00.000+00:00
Duration: 8 min 12 s
Description: Découvrez un paradigme psychophysique pour collecter et analyser les jugements de similitude. Cette méthode flexible minimise les hypothèses sur les représentations mentales et permet de modéliser les espaces perceptifs multidimensionnels.

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Le travail est soutenu par un financement des National Institutes of Health (NIH), subvention EY07977. Les auteurs tiennent également à remercier Usman Ayyaz pour son aide dans le test du logiciel, et Muhammad Naeem Ayyaz pour ses commentaires sur le manuscrit.

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</ol>

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Le protocole décrit ici est efficace pour obtenir et analyser des jugements de similitude pour les stimuli qui peuvent être présentés visuellement. Le paradigme expérimental, l’analyse et les extensions possibles sont discutés en premier, puis les avantages et les inconvénients de la méthode.
Paradigme expérimental : La méthode proposée est démontrée à l’aide d’un domaine de 37 noms d’animaux, et un échantillon d’ensemble de données de jugements perceptuels est fourni afin que...

Les humains traitent mentalement et représentent les informations sensorielles entrantes pour effectuer un large éventail de tâches, telles que la reconnaissance d’objets, la navigation, les inférences sur l’environnement et bien d’autres. Les jugements de similitude sont couramment utilisés pour sonder ces représentations mentales1. Comprendre la structure des représentations mentales peut donner un aperçu de l’organisation des connaissances conceptuelles2. Il est également possible de mieux comprendre les calculs neuronaux, en reliant les jugements de similitude aux modèles d’activation cérébrale3. De plus, les jugements de similitude révèlent des caractéristiques qui sont saillantes dans la perception4. L’étude de l’évolution des représentations mentales au cours du développement peut éclairer la façon dont elles sont apprises5. Ainsi, les jugements de similitude fournissent des informations précieuses sur le traitement de l’information dans le cerveau.
Un modèle commun de représentations mentales utilisant des similitudes est un modèle d’espace géométrique6,7,8. Appliqué aux domaines sensoriels, ce type de modèle est souvent appelé espace perceptif9. Les points dans l’espace représentent des stimuli et les distances entre les points correspondent à la dissimilarité perçue entre eux. À partir de jugements de similitude, on peut obtenir des estimations quantitatives des dissemblances. Ces dissemblances par paires (ou distances perceptuelles) peuvent ensuite être utilisées pour modéliser l’espace perceptuel via une mise à l’échelle multidimensionnelle10.
Il existe de nombreuses méthodes pour recueillir des jugements de similitude, chacune avec ses avantages et ses inconvénients. Le moyen le plus simple d’obtenir des mesures quantitatives de dissimilarité est de demander aux sujets d’évaluer sur une échelle le degré de dissimilarité entre chaque paire de stimuli. Bien que cela soit relativement rapide, les estimations ont tendance à être instables sur de longues sessions, car les sujets ne peuvent pas revenir aux jugements précédents et les effets contextuels, s’ils sont présents, ne peuvent pas être détectés. (Ici, un effet de contexte est défini comme un changement dans la similitude jugée entre deux stimuli, basé sur la présence d’autres stimuli qui ne sont pas comparés.) Alternativement, les sujets peuvent être invités à comparer toutes les paires de stimuli à toutes les autres paires de stimuli. Bien que cela donnerait un ordre de classement plus fiable des dissimilarités, le nombre de comparaisons nécessitait des échelles avec la quatrième puissance du nombre de stimuli, ce qui ne le rendait possible que pour de petits ensembles de stimuli. Les alternatives plus rapides, comme le tri en un nombre prédéfini de clusters11 ou le tri libre, ont leurs propres limites. Le tri libre (en n’importe quel nombre de piles) est intuitif, mais il oblige le sujet à catégoriser les stimuli, même si les stimuli ne se prêtent pas facilement à la catégorisation. La méthode multi-arrangement plus récente, le MDS inverse, contourne bon nombre de ces limitations et est très efficace12. Cependant, cette méthode exige que les sujets projettent leurs représentations mentales sur un plan euclidien 2D et considèrent les similitudes d’une manière géométrique spécifique, en supposant que la structure de similitude peut être récupérée à partir de distances euclidiennes sur un plan. Ainsi, il reste nécessaire de disposer d’une méthode efficace pour recueillir de grandes quantités de jugements de similitude, sans faire d’hypothèses sur la géométrie sous-jacente aux jugements.
Décrite ici est une méthode qui est à la fois raisonnablement efficace et évite également les pièges potentiels ci-dessus. En demandant aux sujets de classer les stimuli par ordre de similitude avec une référence centrale dans chaque essai13, la similitude relative peut être sondée directement, sans rien supposer sur la structure géométrique des réponses des sujets. Le paradigme répète un sous-ensemble de comparaisons avec des contextes identiques et différents, permettant une évaluation directe des effets contextuels ainsi que l’acquisition de réponses graduées en termes de probabilités de choix. La procédure d’analyse décompose ces jugements de rang en plusieurs comparaisons par paires et les utilise pour construire et rechercher des modèles euclidiens d’espaces perceptifs qui expliquent les jugements. La méthode convient pour décrire en détail la représentation d’ensembles de stimulus de tailles modérées (p. ex., 19 à 49).
Pour démontrer la faisabilité de l’approche, une expérience a été menée, en utilisant un ensemble de 37 animaux comme stimuli. Les données ont été recueillies au cours de 10 séances d’une heure, puis analysées séparément pour chaque sujet. L’analyse a révélé une cohérence entre les sujets et des effets de contexte négligeables. Il a également évalué la cohérence des dissemblances perçues entre les stimuli avec les modèles euclidiens de leurs espaces perceptifs. Le paradigme et les procédures d’analyse décrits dans cet article sont flexibles et devraient être utiles aux chercheurs intéressés à caractériser les propriétés géométriques d’une gamme d’espaces perceptifs.

<table><tbody><tr><td>Système</td><td>d’exploitation</td><td></td><td>: Windows/MacOS 10 ou supérieur/Linux ; Intel Core i5 double cœur 3,1 GHz ou similaire ; 8 Go de mémoire ou plus ; Autorisations de l’utilisateur pour l’écriture et l’exécution de fichiers</td></tr><tr><td>conda</td><td>Version 4.11</td><td>Système d’exploitation : Windows/ MacOS 10 ou supérieur/ Linux</td>Microsoft Excel Microsoft Any Pour ouvrir et mélanger des lignes et des colonnes dans les fichiers de conditions d’essai.<td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>PsychoPy</td><td>N/A</td><td>Version 2021.2</td><td>Framework pour l’exécution d’études psychophysiques</td></tr><tr><td>Python 3</td><td>Python Software Foundation</td><td>Python Version 3.8</td><td>Python3 et bibliothèques intégrées associées</td></tr><tr><td>Bibliothèques Python requises</td><td>N/A</td> version <td>numpy : 1.17.2 ou supérieure ; matplotlib version 3.4.3 ou supérieure ; scipy version 1.3.1 ou supérieure ; pandas version 0.25.3 ou supérieure ; seaborn version 0.9.0 ou supérieure ; version scikit_learn 0.23.1 ou supérieur ; YAML version 6.0 ou ultérieure&nbsp ;</td><td>Numpy, Scipy et scikit_learn sont des modules de calcul avec des fonctions intégrées pour l’optimisation et les opérations vectorielles. Matplotlib et Seaborn sont des bibliothèques de traçage. pandas a l’habitude de lire et d’éditer des données à partir de fichiers CSV.</td></tr></tbody></table>

un paradigme psychophysique pour la collecte et l’analyse des jugements de similitude

A Psychophysics Paradigm for the Collection and Analysis of Similarity Judgments

Les jugements de similitude sont couramment utilisés pour étudier les représentations mentales et leurs corrélats neuronaux. Cette approche a été utilisée pour caractériser les espaces perceptifs dans de nombreux domaines : couleurs, objets, images, mots et sons. Idéalement, on pourrait vouloir comparer les estimations de la similitude perçue entre toutes les paires de stimuli, mais cela est souvent peu pratique. Par exemple, si l’on demande à un sujet de comparer la similitude de deux éléments avec la similitude de deux autres éléments, le nombre de comparaisons augmente avec la quatrième puissance de la taille de l’ensemble de stimulus. Une autre stratégie consiste à demander à un sujet d’évaluer les similitudes de paires isolées, par exemple sur une échelle de Likert. Ceci est beaucoup plus efficace (le nombre d’évaluations augmente quadratiquement avec la taille définie plutôt que quartiquement), mais ces évaluations ont tendance à être instables et ont une résolution limitée, et l’approche suppose également qu’il n’y a pas d’effets de contexte.
Ici, un nouveau paradigme de classement pour une collecte efficace des jugements de similitude est présenté, ainsi qu’un pipeline d’analyse (logiciel fourni) qui teste si les modèles de distance euclidiens rendent compte des données. Les essais typiques consistent en huit stimuli autour d’un stimulus de référence central : le sujet classe les stimuli par ordre de similitude avec la référence. Par une sélection judicieuse des combinaisons de stimuli utilisées dans chaque essai, l’approche comporte des contrôles internes pour la cohérence et les effets contextuels. L’approche a été validée pour des stimuli tirés d’espaces euclidiens allant jusqu’à cinq dimensions. 
L’approche est illustrée par une expérience mesurant les similitudes entre 37 mots. Chaque essai donne les résultats de 28 comparaisons par paires de la forme , « A était-il plus similaire à la référence que B ne l’était à la référence ? » Bien que la comparaison directe de toutes les paires de paires de stimuli aurait nécessité des essais 221445, cette conception permet de reconstruire l’espace perceptuel à partir de 5994 comparaisons obtenues à partir de 222 essais.

La figure 1A montre une partie d’un fichier de conditions généré par le script à l’étape 3.3, pour le mot experiment. Chaque ligne correspond à un essai. Le stimulus dans la colonne ref apparaît au centre de l’écran. Les noms de colonne stim1 à stim8 correspondent à huit positions le long d’un cercle, dans le sens inverse des aiguilles d’une montre, à partir de la position à droite de la référence centrale. Un exemple d’essai tiré du mot expérience est illustré à la figu...

Le protocole présente un paradigme psychophysique expérimental pour obtenir de grandes quantités de jugements de similitude, et un flux de travail d’analyse qui l’accompagne. Le paradigme sonde les effets de contexte et permet de modéliser les données de similarité en termes d’espaces euclidiens d’au moins cinq dimensions.

Un paradigme psychophysique pour la collecte et l’analyse des jugements de similitude

Similarity judgments are commonly used to study mental representations and their neural correlates. This approach has been used to characterize perceptual ...

Il s’agit d’une méthode efficace pour recueillir et analyser les jugements de similitude, et elle ne suppose rien sur les propriétés géométriques des sujets sous-jacents aux représentations mentales. Les principaux avantages de la méthode sont sa flexibilité et la minimisation des hypothèses sur la nature de la représentation perceptuelle. Les types de stimuli et la complexité des essais peuvent être variés, et un large éventail de modèles géométriques peuvent être adaptés aux données.Cette méthode pourrait être utile aux chercheurs intéressés à caractériser les représentations mentales des aspects de bas et de haut niveau des stimuli visuels. Sélectionnez une expérience à exécuter. Accédez au mot expérience en cliquant sur similitudes, puis sur expériences, puis word_exp, ou sur l’expérience d’image en cliquant sur similitudes, puis sur expériences, puis image_exp.Finaliser les stimuli expérimentaux. Si le mot expérience est en cours d’exécution, préparez une liste de mots. Et pour l’expérience d’image, créez un nouveau répertoire et placez-y toutes les images de stimulus.Dans le répertoire experiments, recherchez le fichier de configuration appelé config. yaml en cliquant sur similitudes, puis sur expériences, puis sur config.yaml. Ouvrez le fichier dans un éditeur de code source et mettez à jour la valeur de la variable de fichier dans le chemin d’accès au répertoire contenant le jeu de stimuli.C’est là que PsychoPy cherchera les stimuli d’image. Créez des configurations d’évaluation en ouvrant la configuration. yaml dans le répertoire d’analyse, puis définissez la valeur du paramètre path_2_stimulus_list sur le chemin d’accès aux stimuli.txt.À partir du répertoire similarities, exécutez le script en exécutant les commandes affichées dans la fenêtre l’une après l’autre. Cela crée un fichier appelé trial_conditions. csv dans les similitudes dans lesquelles chaque ligne contient les noms des stimuli apparaissant dans un essai ainsi que leurs positions.Divisez l’ensemble complet de 222 essais générés en sessions et randomisez l’ordre d’essai en exécutant les commandes affichées dans la fenêtre. Dans la conception typique, les sessions comprennent 111 essais, dont chacun nécessite environ une heure pour fonctionner. Lorsque vous y êtes invité, entrez les paramètres d’entrée affichés.Renommez et enregistrez chacun des fichiers générés en tant que conditions. csv dans son propre répertoire. Copiez les conditions.csv et collez-le dans le répertoire actif contenant le fichier psyexp. Ouvrez PsychoPy et ouvrez le fichier psyexp ou py dans le répertoire des expériences correspondant. Dans PsychoPy, cliquez sur le bouton de lecture vert pour exécuter l’expérience.Dans la fenêtre contextuelle modale, entrez le nom de l’objet ou l’ID et le numéro de session, puis cliquez sur OK pour commencer. Les instructions seront affichées au début de chaque session. Laissez au sujet environ une heure pour terminer la tâche et, comme la tâche est auto-rythmée, encouragez les sujets à prendre des pauses si nécessaire.Une fois toutes les sessions terminées, combinez les fichiers de données brutes et reformatez-les en un seul fichier JSON pour un traitement ultérieur en exécutant un prétraitement. py dans le terminal en utilisant les commandes visibles à l’écran. Lorsque vous y êtes invité, entrez les paramètres d’entrée demandés, y compris le chemin d’accès au répertoire de données de l’objet, les ID d’objet pour prétraiter les données et le nom de l’expérience utilisé pour nommer le fichier de sortie, puis appuyez sur Entrée.Cela créera un fichier JSON dans le répertoire de sortie qui combine les réponses entre les répétitions pour chaque essai. Pour déterminer les probabilités de choix par paires à partir des jugements d’ordre de rang, passez à similitudes, puis analysez et exécutez describe_data. py dans la ligne de commande.Lorsque vous y êtes invité, entrez le chemin d’accès aux données d’objet et la liste des sujets à exécuter l’analyse. Cela créera trois types de parcelles. Générer des modèles euclidiens de faible dimension des espaces perceptifs en utilisant les probabilités de choix en exécutant model_fitting.py en utilisant la ligne de commande affichée à l’écran. Lorsque vous y êtes invité, fournissez les entrées du répertoire aux données d’objet/prétraitées, le nombre de stimuli, qui sera de 37 par défaut, le nombre d’itérations, le répertoire de sortie et la quantité de bruit gaussien, qui sera de 0,18 par défaut. Visualisez la probabilité logarithmique des modèles obtenus et évaluez leur adéquation en exécutant des similitudes, des analyses model_fitting_figure.py.Lorsque vous y êtes invité, entrez le chemin d’accès nécessaire aux fichiers CSV contenant les probabilités de journal. Visualisez les espaces perceptuels pour chaque sujet et générez des nuages de points montrant les points du modèle 5D projetés sur les deux premiers composants principaux en exécutant les commandes affichées. Lorsque vous y êtes invité, entrez les paramètres d’entrée et le chemin d’accès au fichier NPY contenant les points 5D.Une fois le script exécuté, quittez l’environnement virtuel. Dans le fichier généré pour le mot expérience, la première ligne correspond à un essai dans lequel huit stimuli apparaissent autour du singe de stimulus de référence. Les jugements de rang ont été décomposés en choix par paires.La distribution des probabilités de choix était très cohérente entre les sujets. Le regroupement des données près de la diagonale dans chaque panneau indique une grande cohérence dans les probabilités de choix entre les sujets et pour les jugements qui ne sont pas aux extrêmes. La diagonale dominante indique que les probabilités de choix dans les deux contextes, y compris les probabilités de choix intermédiaires entre zéro et un, sont presque identiques pour chaque sujet.Les probabilités logarithmiques sont indiquées par rapport à la probabilité logarithmique du meilleur modèle, c’est-à-dire un modèle qui attribue la probabilité de choix observée à chaque comparaison sans contraindre ces probabilités par aucune considération géométrique. L’analyse des composantes principales a été effectuée sur les points du modèle 5D de l’espace perceptuel où les animaux perçus comme similaires étaient désignés par des points proches les uns des autres. Il est crucial de décider de tous les paramètres lors de la conception d’une expérience et de les définir dans les fichiers de configuration avant de commencer la deuxième étape.Il est également très important de suivre attentivement les données de chaque sujet. La méthode fournit un grand nombre de jugements de similitude, de sorte qu’un certain nombre d’analyses pourraient être appliquées, telles que l’analyse en grappes, l’accent mis sur le contexte ou la modélisation avec différents espaces géométriques.

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