Summary

מדידת קשב מהירות עיבוד חזותי על ידי ניתוח מבוסס-דגם של פסקי דין Temporal מסדר

Published: January 23, 2017
doi:
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

Summary

Temporal-order judgments can be used to estimate processing speed parameters and attentional weights and thereby to infer the mechanisms of attentional processing. This methodology can be applied to a wide range of visual stimuli and works with many attention manipulations.

Abstract

פרוטוקול זה מתאר כיצד לבצע ניסויים זמניים-מנת למדוד את מהירות עיבוד חזותית ואת חלוקת משאבי הקשב. השיטה המוצעת מבוססת על שילוב סינרגיסטי חדש משלושה מרכיבים: פסקי דין זמני מסדר (tøj) פרדיגמה, תורת הקשב החזותי של Bundesen (רשות עמק טנסי), וכן מסגרת בייסיאנית היררכית. השיטה מספקת פרמטרים וניתנים לפרשנות בקלות, אשר נתמכים על ידי התשתית התיאורטית הנוירופיזיולוגיים של רשות עמק טנסי. שימוש Tojs, אומדנים המבוססים על רשות עמק טנסי ניתן להשיג מגוון רחב של גירויים, בעוד פרדיגמות המסורתי בשימוש עם רשות עמק טנסי הם בעיקר מוגבל אותיות ומספרים. לבסוף, את הפרמטרים המשמעותיים של המודל המוצע לאפשר להקמת מודל בייס היררכי. מודל כזה סטטיסטי מאפשר הערכת תוצאות בניתוח קוהרנטי אחד הוא בנושא ברמת הקבוצה.

כדי להוכיח את ההיתכנות ואת נersatility של הגישה החדשה הזו, שלושה ניסויים מדווחים במניפולציות לב מציג פופ-אאוט סינטטי, תמונות טבעיות, פרדיגמה מכתב דיווח רמז.

Introduction

איך תשומת לב מופצת במרחב ובזמן הוא אחד הגורמים החשובים ביותר תפיסה חזותית אנושית. אובייקטים שלוכדים את תשומת בגלל הַבלָטָה או חשיבותם בדרך כלל מעובדים מהר ועם דיוק גבוה. במחקר התנהגותי, יתרונות ביצועים כאלה הוכחו במגוון פרדיגמות ניסוי. למשל, הקצאת לב למיקום היעד מאיצה את התגובה במשימות איתור בדיקת 1. באופן דומה, את הדיוק של אותיות דיווח משתפר לב 2. ממצאים כאלה להוכיח כי תשומת לב משפרת עיבוד, אבל הם נשארים ללא תקנה אילמת על אופן שיפור זה היא הוקמה.

העיתון הנוכחי מראה כי מנגנונים ברמה נמוכה מאחורי יתרונות קשב יכולים להיות מוערך על ידי מדידת מהירויות העיבוד של גירויים בודדים מסגרת מבוססת מודל המתייחסת מדידות פרטניות components של תשומת לב. עם מודל כזה, יכולת העיבוד כולל וחלוקתו בין הגירויים יכולים להיגזר מדידות מהירויות עיבוד.

התורה על קשב ויזואלי של Bundesen (רשות עמק טנסי) 3 מספקת מודל מתאים במשימה זו. הוא בד"כ להחיל נתונים ממשימות דו"ח מכתב. בחלק הבא, את יסודות רשות עמק טנסי מוסברות הוא הראה כיצד ניתן להאריכן מודל שיפוט זמן מסדר (tøj) נתונים המתקבלים עם (כמעט) גירויים שרירותי. שיטה חדשה זו מספקת אומדנים של מהירות עיבוד והפצת משאב אשר ניתן לפרש בקלות. הפרוטוקול במאמר זה מסביר כיצד לתכנן ולערוך ניסויים ופרטים כגון כיצד הנתונים ניתן לנתח.

כאמור, את הפרדיגמה הרגילה בדוגמנות מבוססת רשות עמק טנסי והאמידה של פרמטרי לב היא משימת מכתב הדו"ח. המשתתפים לדווח על זהותם של סט של אותיות אשרהוא הבזיק ובדרך כלל רעול פנים בקצרה באיחור משתנה. בין פרמטרים אחרים, את הקצב שבו אלמנטים ויזואליים מקודדים לזיכרון לטווח קצר ויזואלית ניתן לאמוד. השיטה יושמה בהצלחה לשאלות מחקר בסיסי וקליני. למשל, Bublak ועמיתיו 4 העריכו אילו פרמטרים קשב מושפעים בשלבים שונים של ליקויים קוגניטיביים הקשורים לגיל. במחקר לב יסוד, Petersen, Kyllingsbæk, ו Bundesen 5 בשימוש רשות עמק טנסי, אשר ימחישו את השפעת הזמן להתעכב קשב, הקושי של הצופה בתפיסת השני מבין שני יעדים במרווחי זמן מסוימים. חסרון עיקרי של הפרדיגמה דו"ח המכתב הוא שהיא דורשת גירויי overlearned ו maskable מספיק. דרישה זו מגבילה את השיטה אותיות ומספרים. גירויים אחרים ידרשו הכשרה כבדה של משתתפים.

הפרדיגמה tøj לא דורשת Stimul ספציפיאני ולא מיסוך. ניתן להשתמש בו עם כל סוג של גירויים עבורו את סדר ההופעה יכול להישפט. זה מרחיב את טווח גירוי לכל דבר פחות או יותר זה יכול להיות עניין, כולל השוואות ישירות צולבות מודאלית 6.

חקירת לב עם Tojs מבוסס על תופעת הכניסה לפני קשב שהנה מדד של כמה מוקדם גירוי השתתף נתפס לעומת אחד ללא השגחה. למרבה הצער, את השיטה המקובלת של ניתוח נתוני tøj, פונקציות פסיכומטריות ביצועים משקיפים הולמות (כגון פונקציות גאוס או לוגיסטיות מצטברות), לא יכולה להבחין אם תשומת לב מגבירה את קצב העיבוד של הגירוי השתתף או אם זה מקטין את שיעור הגירוי ללא השגחה 7. עמימות זו היא בעיה רצינית, כי השאלה אם התפיסה של גירוי מוגברת באמת או אם זה הטבות בשל נסיגת משאבים מתוך Stimul מתחרה לנו היא שאלה של ברלוונטיות היסוד ומעשיות. למשל, על העיצוב של ממשקי אדם-מכונה הוא רלוונטי מאוד לדעת שזה מגביר את הבלטה של ​​מרכיב אחד עובד על החשבון עוד אחד.

המשימה tøj בדרך כלל ממשיכה כדלקמן: סימן קיבעון מוצג עיכוב קל, בדרך כלל נמשכים זמן קצר יותר באופן אקראי משנייה. אז, המטרה הראשונה מוצגת, ואחריו לאחר asynchrony הופעת גירוי משתנה (SOA) על ידי היעד השני. בשעת SOAS השלילי, החללית, הגירוי השתתף, תוצג תחילה. בשעת SOAS החיובית, ההתייחסות, הגירוי ללא השגחה, מובילה. במכירת SOA של אפס, המטרות הן מוצגות בו זמנית.

בדרך כלל, הצגת היעד מתייחסת מיתוג הגירוי על. בתנאים מסוימים, אולם אירועים זמניים אחרים, כגון הבהוב של יעד נוכחי כבר או קיזוז משמשים 8.

_content "> בשנת Tojs, תגובות נאספות באופן unspeeded, בדרך כלל על ידי מפתחות הממופים אל זהויות הגירוי והזמנות מצגת (למשל, אם גירויים הם ריבועים ויהלומים, מפתח אחד מציין" ראשונים מרובעים "ועוד אחד" יהלומים ראשונים ") . חשוב לציין, עבור ההערכה, פסקי דין אלה חייבים להיות מומרים "חללית ראשונה" (או "פנייה ראשונה") פסקי דין.

בעבודה הנוכחית, שילוב של מודל העיבוד של רשות עמק טנסי ואת פרדיגמה הניסויית tøj משמש לחסל את הבעיות בתחום או בודד. באמצעות שיטה זו, פרמטרים מהירים וניתנים לפרשנות בקלות ניתן לאמוד כמעט גירויים חזותיים שרירותיים, מה שמאפשר להסיק איך את תשומת לבו של הצופה מוקצית מתחרי אלמנטים ויזואליים.

המודל מבוסס על משוואות של רשות עמק טנסי לעיבוד של גירויים בודדים, אשר יוסבר בקרוב את הדברים הבאים. ההסתברות שאחד Stimulלנו מקודד לתוך זיכרון חזותי לטווח קצר לפני השני מתפרש ההסתברות לשפוט גירוי זה כמו להופיע ראשון. משכי זמן קידוד הפרט מופצים באופן אקספוננציאלי 9:

משוואה 1 (1)

משך החשיפה המרבי יעילה t 0 הוא סף לפני ששום דבר בו לא מקודד בכלל. לדברי רשות עמק טנסי, x v השיעור, אני שבה x האובייקט מקודד כחבר לקטגוריה תפיסתי אני (כגון צבע או צורה) ניתן על ידי משוואת הקצב,

משוואה 2 . (2)

כוחו של הראיות החושיות כי x שייך לקטגוריה אני מתבטא x η, אני, ובטא אני הטית החלטה לסיווג גירויים כחברים בקטגוריה אני. זה מוכפלמשקולות ttentional. משקולות קשב פרט w x מחולקות לפי משקל קשב של כל האובייקטים בשדה הראייה. לפיכך, משקל הקשב היחסי מחושב כמו

משוואה 3 (3)

כאשר R מייצג את כל הקטגוריות η x, אני מייצג את העדות החושית x החפץ שייך לקטגוריה j. J π הערך נקרא רלוונטי של הקטגוריה j ומשקף הטיה לעשות categorizations ב j. ה- C יכולת העיבוד הכולל הוא סכום כל שיעורי עיבוד עבור כל הגירויים וסיווגים. לתיאור מפורט יותר של רשות עמק טנסי, עיין בספר 9 של Bundesen ו Habekost.

בשיטה הייחודית שלנו, משוואה 1, המתאר את הקידוד של גירויים בודדים, הופך למודל של Tojs. בהנחת הטיות בחירה וקטגוריות בדו"ח הן constant בתוך משימה ניסיונית, נ שיעורי עיבוד p ו נ r של חללית גירויי שני היעד (p) ועיון (r) תלוי C ואת משקולות קשב בצורת V p = C · w p ו נ r = C · w r, בהתאמה. מודל tøj החדש מבטא את ה -1 p P הצלחת הסתברות שופטים משתתפים גירוי הבדיקה כדי להיות ראשונים כפונקציה של SOA ואת שיעורי העיבוד. זה יכול להיות רשמי כדלקמן:

משוואה 4 (4)

תיאור מפורט יותר של איך המשוואה הזאת נגזרה המשוואות הבסיסיות רשות עמק טנסי מתואר על ידי Tünnermann, Petersen, ו Scharlau 7.

למען הפשטות, הפרמטר t 0 מושמט במודל במשוואה 1. על פי רשות עמק טנסי המקורי, t 0 צריך להיות זהה עבור boמטרות ה במשימת tøj, ועל כן, היא מבטלת את. עם זאת, הנחה זו עשויה לפעמים להיות פרה (ראה דיון בסעיף).

עבור הולם משוואה זו לנתונים tøj, ערכת בייסיאנית היררכית 11 הוא הציע. גישה זו מאפשרת לאמוד את משקלות קשב w p ו- w r של גירויי הבדיקה ועיון ואת ג שיעור עיבוד הכולל פרמטרים אלה, r v p ו נ שיעורי ספיגה וכתוצאה מכך, והבדלים הנגרמת תשומה ביניהם, ניתן להעריך על רמות נושא והקבוצה יחד עם חוסר ודאות מוערך. המודל ההיררכי מתואר באיור 1. בשלב התכנון עבור ניסוי, ניתוח כוח בייס נוח יכול להתנהל.

הפרוטוקול הבא מתאר כיצד לתכנן, לבצע ולנתח ניסויי tøj שממנו הפרמטרים מהירים עיבוד משקולות קשב עבור גירויים חזותיים יכולניתן להשיג. הפרוטוקול מבוסס על ההנחה כי החוקר מתעניין באופן שבו מניפולציה קשב משפיע על מהירויות עיבוד של כמה מטרות של עניין.

איור 1

איור 1: מודל גרפי מוזכר בנוהל בייסיאנית. מעגלים מצביעים הפצות מוערכות; חוגים כפולים מצביעים צמתים דטרמיניסטיות. ריבועים מצביעים נתונים. היחסים הם נתון בצד ימין של הדמות. הבלוטות מחוץ המסגרות המעוגלות ( "צלחות") מייצגות הערכות ממוצעות ועל פיזור של פרמטרי רשות עמק טנסי (ראה מבוא) במישור הקבוצתי. בצלחת "נושאים j", ניתן לראות כיצד משקולות קשב (w) משולבים עם שיעורי עיבוד הכולל (C) כדי משיעורי עיבוד הגירוי (נ) במישור הנושא. "פלייט אני SOAS &# 8221; מראה עד כמה פרמטרי רשות עמק טנסי אלה ואז טרנספורמציה (דרך 1 p הפונקציה P המתואר במבוא) לתוך הסתברות ההצלחה (θ) עבור התגובות המופצות binomially בכל SOA. לכן, θ יחד עם חזרות של SOA (n) לתאר את נקודות נתונים (y). לפרטים נוספים על כיתוב ואת הפרשנות של מודלים גרפיים, עיין ללי Wagenmakers 23. שים לב למען הבהירות, צומת מייצגים חילוקי פרמטרים הושמטו. פרמטרים דטרמיניסטיים אלה מצוינים הדמויות של תוצאות הניסוי במקום. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

Protocol

הערה: כמה צעדים בפרוטוקול זה יכול להיות מושלם באמצעות מותאם אישית התוכנה המצורפת (יחד עם הוראות התקנה) בשעה http://groups.upb.de/viat/TVATOJ. בפרוטוקול, זה אוסף של תוכניות וסקריפטים המכונה "TVATOJ".

בחירת 1. Stimulus חומר

  1. בחר גירויים בהתאם לשאלת המחקר.
    הערה: באופן כללי, שתי מטרות מוצגות במקומות שונים על המסך. גירויים שנוצלו עם השיטה הנוכחית כוללים, למשל, צורות, ספרות, אותיות, singletons מציג פופ-אאוט, ו אובייקטים בתמונות טבעיות. האחרון שלושה סוגים היו בשימוש בפרוטוקול זה.
    הערה: סוגי גירוי שונים כלולים ב- תוסף tøj ( "psylab_toj_stimulus" מסופק עם TVATOJ) עבור קבלן ניסוי OpenSesame 12.
  2. בעת יצירת סוגי תמריצים חדשים, לוודא כי המאפיינים של intereרח צריך להיות מקודד על פסק הדין על ידי הפיכתם חשובה עבור המשימה או גירויים בחרו שם את המאפיינים של עניין מקודדים באופן אוטומטי (למשל, singletons מציג פופ-אאוט).

הערכת כוח 2. ותכנון

  1. ביצוע ניתוח כוח בייס ידי הדמית ערכות נתונים עם המודל הנבחר, עיצוב מתוכנן (הפצת SOA וחזרות), גודל מדגם, ופרמטרים כפי שהוצעו בעבר. להעריך אם היא עשויה להגיע למטרת מחקר (למשל, הבדל מסוים בפרמטרים). אם הכח אינו מספיק, לשנות את העיצוב על ידי הוספה או הסטת SOAS או חזרות וחזרו על הניתוח.
    1. כדי להשתמש בתוכנת TVATOJ ספק, לפתוח ולערוך את התסריט "exp1-power.R". עקוב אחר התגובות בקובץ להתאים אותו לניתוח הספציפי. לקבלת מידע כללי על הערכת כוח בייס מתייחסים Kruschke 13.
<p class = "jove_title"> 3. מפרט או תכנות של הניסוי

  1. השתמש בונת ניסוי או ספריית מצגת פסיכו ליישם את הניסוי.
    1. כדי להשתמש תוסף OpenSesame tøj המסופק TVATOJ, גרור את התוסף "psylab_toj_stimulus" ללולאת מצגת משפט. לחלופין, פתח את הניסוי "פשוט-toj.osexp" למשל OpenSesame.
    2. בחר את סוג הגירוי הרצוי מתוך "סוג Stimulus" התפריט הנפתח בתצורת psylab_toj_stimulus. פעל על פי הוראות TVATOJ להוספת סוגי תמריצים חדשים אם נדרש.
  2. ציין את הניסויים כמתואר בשלבים הבאים.
    1. עבור כל תנאי הניסוי, ליצור ניסויים עם SOAS המתוכנן. בעת שימוש תוסף psylab_toj_stimulus ו OpenSesame, להוסיף את כל הגורמים מגוונים כמשתנים אל לולאת המשפט (למשל "SOA").
    2. להוסיף שורות לטבלה לממשכל הצירופים גורם (למשל, שבעה SOAS, מ -100 עד 100 אלפיות השניה, חצה עם תנאי הניסוי "תשומת לב" ו "נייטרלי"). התאם את התכונה "חזור" של הלולאה ליצור חזרות מספיק (ראה שלב פרוטוקול 2 לקביעת החלוקה והחזרות של SOA).
      הערה: בדרך כלל, לכל היותר 800 ניסויים ניתן להציג בתוך שעה אחת. אם חזרות יותר יש צורך, שקול לפצל את הניסוי לכמה מפגשים. ודא שהמאפיין "להזמין" של הלולאה מוגדר "אקראי" לפני הפעלת הניסוי.
    3. בתצורת תוסף psylab_toj_stimulus, להוסיף מצייני מיקום (למשל "[SOA]") עבור הגורמים המגוונים בתחומי בהתאמה. זן ערכים קבועים בתחומי גורמים אינם מגוונים.
      הערה: לפני הפעלת הניסוי, לוודא כי עיתוי מדויק מובטח. אם התנהגות עיתוי מתאימה של צגים חדשים לא אומתה, שימושצגי CRT ולסנכרן עם אות retrace האנכית 12.

4. נוהל ניסיוני

  1. בברכה ותדרוך של המשתתפים
    1. ברוכים המשתתפים ולהודיע ​​להם על הצורה הכללית של הניסוי (ניסוי התפיסה מבוססות מחשב). ליידע את המשתתפים על המשך הפוטנציאלי של הניסוי. השג את הסכמה מדעת של המשתתפים להשתתף בניסוי.
    2. ודא כי המשתתף להראות נורמלי או תקן אל-נורמלי חזון (באופן אופטימלי על ידי ביצוע בדיקות ראייה קצרות). גירעונות מסוימים, כגון עיוורון צבעים, עשויים להיות נסבלים אם הם אינם מפריעים שאלת המחקר עבור הסוג המסוים של חומר גירוי.
    3. ספק בתא שקט שבו הניסוי מתנהל. התאם את הכיסא, שאר סנטר, עמדת מקלדת, וכן הלאה, על מנת להבטיח תנאי צפייה ואת המענה המיטבי עבור experimeNT.
    4. הפוך את המשתתפים מודעים כי הניסוי מחייב תשומת לב ומיקוד נפשי יכול להיות מתיש. תשאל אותם לקחת הפסקות קצרות בעת הצורך. היא, לעומת זאת, לא פחות חשוב לא לבצע משימות פשוטות אלה תחת לחץ קשב חזק. ספר המשתתפים שזה בסדר לעשות כמה טעויות.
  2. הדרכת חימום
    1. הוראות שעל מסך מהווים למשימה, המפרטות את רצף הצגת הליך גביית תגובה. ליידע את המשתתפים כי המשימה היא לדווח על ההסדר שבו המטרות הגיעו, וכי זה יהיה קשה בניסויים מסוימים. בקש מהמשתתפים לדווח הרושם הראשוני שלהם כאשר הם לא יכולים להגיד את הסדר בוודאות, ולתת להם לנחש אם יש להם שום רושם כזה בכלל.
      הערה: בשנות ה Tojs בינארי משמש כאן, אין אפשרות להצביע על תפיסת הסימולטניות. כדי למנוע ניחושים מוגזמים, לא להצביע על הנוכחות של ניסויים עם סיימתיltaneously הציג מטרות מפורשות. תן אלה פשוט להיות התנסות קשה להוראות שפורטו לעיל.
    2. כדי למנוע תנועות עיניים במהלך הניסויים, מבקשים מהמשתתפים לקבע סימן הפוגע מוצג במרכז המסך. בקש מהם להניח את הראש שלהם על שאר סנטר.
    3. שאל את המשתתפים לקחת הפסקות קצרות במידת הצורך. תן להם לדעת מתי הפסקות מותרות וכשהם יש להימנע (למשל, במהלך מצגת היעד ולפני התגובה).
    4. כלול הכשרה קצרה שבה משתתפים יכולים להתרגל לעמוד במשימה. לשם כך, להציג קבוצת משנה אקראי של צעדי הניסוי (ראה שלב פרוטוקול 3.2).
      הערה: בגלל המשימה עצמה היא פשוטה למדי, עשרה עד עשרים מחקרים אלו הם בדרך כלל מספיק. זה יכול להיות יתרון להגדיל את הביטחון של משתתפי ביצועיהם במשימה זו. ניתן לעשות זאת על ידי האטה של ​​המצגת ומתן משוב.
    5. השג את confirmati של המשתתפיםעל כי הם הבינו את המשימה (לתת להם להסביר את זה) וכי אין להם שאלות נוספות.
  3. הפעלת הניסוי הראשי
    1. בואו תחילות התוכנה ניסיון עם המצגת של הניסויים העיקריים. השאר בתא לצורך הניסוי הראשי.

ניתוח דגם מבוסס 5. נתוני tøj

  1. המרת קבצי נתונים גולמיים סעיפים של פסקי דין "החללית הראשונה" לכל SOA. למשל, להריץ את הסקריפט "os2toj.py" מסופק עם TVATOJ.
  2. הפעל את ההליך בייסיאנית כדי לאמוד את הפרמטרים העיקריים w p ו- C, R p ו נ נ אלה נגזר ואת חילוקי הפרמטרים. לעניין זה, להריץ את הסקריפט "ריצת evaluation.R" לאחר עריכתה פי ההוראות המופיעות בקובץ.
  3. כאשר הדגימה הסתיימה, חילוקי ריבית עבור שאלות המחקר ניתן להעריך. examples ניתן למצוא בסעיף הבא.

Representative Results

Discussion

פרוטוקול במאמר זה מתאר כיצד לנהל Tojs פשוט להתאים את הנתונים מודלים המבוססים על קידוד גירוי היסוד. שלושה ניסויים הדגימו כיצד שילוב של התוצאות ניתן להעריכם מסגרת בייסיאנית היררכית כדי להעריך את ההשפעה של תשומת לב בחומר גירוי שונה מאוד. בולטות מציג פופ-אאוט הובילו משקולות קשב מוגבר. כמו כן, עלייה במשקלם נאמדו עבור אובייקטים במרחב פעולה בתמונות טבעיות. עם זאת, בשל היתרון מתמיד כאשר יחסים המרחביים הופרעו על ידי הצגת תמונות כאלה במהופך, סביר להניח כי יתרון נוסף קשב מקומי מוביל לעלייה במשקל. אות פריפריה, כפי שמוצגת בניסוי 3, מפגין השפעה שלילית על משקל הקשב. עם זאת, הוא מוביל השפעה גדולה בפרמטר τ, אשר מודלים עיכוב בין הזמנים התחלתי של תהליכי הקידוד.

רוב הפרוטוקול כדלקמן צעדים משותפיםבניהול Tojs וניסויי תפיסה בכלל. שים לב, עם זאת, כי הפרשנות של תוצאות במונחים של רשות עמק טנסי קשורה קידוד הגירויים לתוך זיכרון חזותי לטווח קצר. האפשרות של ביצוע tøj ידי זיהוי תחילה טהור צריכה להיות מופחתת ככל האפשר. לכן, כאמור בשלב פרוטוקול 1.2, זה קריטי, כי את התכונות של עניין או מקודד באופן אוטומטי (אשר ניתן להניח על גירויים מסוימים, למשל, חשיבות-outs פופ) או קידוד חייב יתאפשרו דרך המשימה (למשל, דיווח זהות גירוי).

מומלץ לבדוק את הנתונים הגולמיים סיכם ( "החללית הראשונה" ספירת ברחבי SOAS מחולק במספר חזרות) לפני הפעלת בסופו של דבר. נתונים אלה צריכים לעקוב עקומה בצורת האות S כמוצג פונקציות הפסיכומטרית הדמויות של סעיף נציג תוצאות. שים לב כי בשל התגובות המופצות binomially, נקודות הנתונים אקראיותly לסטות מהדרך האידיאלית. הסטיות להגדיל עם מספר קטן והולך של חזרות. עם כמה חזרות, הסטיות הן בדרך כלל גדולות יחסית, מטשטשות את צורת S האידיאלית. עם זאת, אם התבנית חורגת בבירור מעקום כרגיל, המודל המתמטי עשוי צריך להיות מותאם. למשל, כאשר משמר לרוחב גדול הם נצפו (כמו ניסוי 3 של מאמר זה), אלקלה-Quintana פרמטר τ של גרסיה-פרז יכולים להיכלל. אם העקום אינו מתכנס לאחד ואפס בקצותיו, לשגות פרמטרים נוספים 21 ניתן להוסיף.

אפשר לבצע השוואת מודל פורמאלית כפי שהוצע ב אלקלה-Quintana ו גרסיה-פרז 21 להחליט בין דגמים שונים. באמצעות מודלים שונים מזה שתואר במבוא, לעומת זאת, עלול להשפיע אם ניתן לפרש תוצאות במונחים של רשות עמק טנסי.

שםsults דיווח במאמר זה, שציינו את הנטיות המרכזיות של הבדלים הוערך יחד עם 95% שלהם HDIs. עם זאת, במסגרת בייס, אפשר לקבל או לדחות כי אין הבדל בין שני אומדנים. לשם כך, חבל (אזור של שייכות מעשית) יש לציין 11, 13. החבל מציין טווח קטן סביב אפס. ערכים בטווח זה נחשבים שווה כמעט לאפס. אם החבל אינו חופף עם HDI, השערת האפס נדחית. גבולות חבל משמעות תלויים שאלת המחקר או יישום. בניגוד לניתוח tøj עם אמצעים מסורתיים, גישה מבוססת רשות עמק טנסי יכולה להנחות את קביעת מגבלות חבל משמעות: בשל היחידות המשמעותיות שלהם, הפרמטרים יכולים להיות קשורים הערכות של פרדיגמות רשות עמק טנסי אחרות (למשל, דוחות כולו, ראה התייחסות 3) . יתר על כן, שיעורי עיבוד ניתן להמיר את הקידוד duמנות (הערך הצפוי של x E קידוד משך x הגירוי הוא 1 / v x, ראה התייחסות 7) ליידע גבולות חבל. לדוגמה, אם החוקרים מעוניינים לדעת האם מניפולציה תשומת תורם להקטנת זמני התגובה משתתף בסימולציה נהיגה, הם יכולים סיבה כדלקמן: זמני תגובה (כולל רכיבי המנוע) נמצאים בטווח של כמה מאות מילי-שניות, ולכן , אם המניפולציה תשומת לב משנה את התגובה הכוללת אלפיות כמה רק, השינוי יהיה כמעט אפס. לפיכך חבל מ -2 עד +2 ms יכול להיות מיושם על ההבדל של משך קידוד התייחסות בדיקה (E r -E p). אם את החבל של הבדל זה אינו כולל את כל HDI, וכתוצאה מכך אין הבדל יכול להתקבל. אם HDI וחבל אינם חופפים, השערת האפס יכול להידחות. אם לא זה מקרה, אין החלטת נקודה כזה יכול להתבצע. לפרטים נוספים בדבר eva בייסגישת luation בכלל ניתן למצוא, למשל, בספרו של Kruschke 13.

בפנותו אל נושאים כלליים יותר, להצלחה בפרוטוקול זה, חשוב כי יש רק שני גירויים שיוצרים אותות זמניים במיקום היעד. לדוגמא, אות היקפית (כמו ניסוי 3) או מסכות 7 להוביל משמרות לרוחב גדולות כי לא ניתן להסביר על ידי מודל רשות עמק טנסי המבוסס הנוכחי. מצבים כאלה אינם נדירים והם עוצבו על ידי שילוב של פרמטר שהוצע על ידי אלקלה-Quintana ו גרסיה-פרז 21. במודל המורחב הזה, המרכיב τ לא ניתן לקשר בבירור מנגנון רשות עמק טנסי. קיים קשר מהוסס בין τ ו רשות עמק טנסי, אבל יש כמה בעיות לא פתורות. אכן, רשות עמק טנסי מניח בעיכוב קל לפני קידוד מתחיל. T 0 הפרמטר, אשר נדון במבוא, הוא החשיפה היעילה המרבית duration לפני ששום דבר בו לא מקודד בכלל. ההבדל t 0r -t 0p יכול להתפרש τ. עם זאת, t 0 הוא בדרך כלל קטן, סביב 10 עד 20 msec. יתר על כן, התיאוריה לא להניח שהיא מושפעת תשומת לב. אף על פי כן, הפחתות t 0 נצפו מכתב ההכרה 7, 24. אם מקבל את האפשרות הזאת, מחויבות נוספות צריכות להיעשות. τ פרמטר נמדד סביב 50 ms. בהתחשב בעובדה t 0p של הגירוי רמז יכולות להיות ירידה מקסימלי ב -10 עד 20 מילישניות כי זה לא גדול מלכתחילה, רוב τ יבואו הגדלת t 0r של uncued כדי 50 עד 60 msec. גודל זה הוא הרבה מעבר למה לפעמים הוא ציין (כ -10 מילי-שניות). כתוצאה מכך ביחס הברור של τ עד טנסי, כמה שאלות חשובות לא ניתן לענות. לדוגמה, לא ניתן להחליט אם העיכובים של נכחו stimuli מופחת או אם אלה של הגירויים ללא השגחה מתמשכים (וכתוצאה מכך את הבדל τ הנצפה).

המגבלות של הטכניקה הנ"ל נובעות מהעובדה שרק שני גירויים הם מודל במפורש עם רשות עמק טנסי. כדי לשפר את זה, למחקר עתידי שמטרתו הרחבת המודל מבוסס רשות עמק טנסי ליותר שני גירויים. בפרט, דוגמנות קיו במפורש tøj רמז עם רשות עמק טנסי היא מטרה חשובה של מחקר שלאחר מכן 25.

יתרונותיו של הפרוטוקול הם ההפשטות של משימת tøj אשר יכול לנצל גירויים שרירותיים כמעט, את הבסיס תיאורטי היסודי על ידי רשות עמק טנסי, ואת ערכת ההערכה בייס. המודל מבוסס רשות עמק טנסי הוא צעד גדול קדימה מגישות מודל ללא המסורתית. בעבר, בעיקר פונקציות פסיכומטריות הגנרית הותקנו לנתוני tøj. שינויי הסיכום שלהם פרמטרי PSS (נקודת הסימולטניות סובייקטיבי) ו DL (limen הבדל; מדדביצועי אפליה) קושרו מניפולציות קשב. לפעמים, פרמטרים אלה יתר לפרש. לדוגמא, הוא טען כי לעתים קרובות תשומת לב מאיצת עיבוד של הגירוי השתתף, ואילו זה גם יכול להיות במקרה זה הגירוי ללא השגחה מואט 7. בנוסף לחולשה זו, הפרמטרים האלה הם די עקיפים. הם מתארים את הביצועים במשימה ואינו לאפיין את התהליכים שיוצרים אותה. הניתוח מבוסס המודל של Tojs משפר על חסרונות אלה על ידי מתן פרמטרים משמעותיים בהתבסס על רשות עמק טנסי.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Materials

Personal Computer
(Open Source) Experimentation and evaluation software

References

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

Play Video

Cite This Article
Tünnermann, J., Krüger, A., Scharlau, I. Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments. J. Vis. Exp. (119), e54856, doi:10.3791/54856 (2017).

View Video