Trasformazione percettiva e la categoria della Uncanny Valley Hypothesis 'Dimensione della Figura Umana: alcuni aspetti metodologici

L'obiettivo generale di questa procedura è quello di esaminare gli effetti della percezione categoriale lungo la dimensione della somiglianza umana dell'ipotesi della valle perturbante. Ciò si ottiene generando prima con cura il morph continua con cui rappresentare la dimensione della somiglianza umana. I morph continua vengono quindi presentati in un compito di categorizzazione a scelta forzata.

Questo compito viene utilizzato per determinare quali stimoli sono chiaramente classificati come avatar e come umani e per definire la posizione del confine di categoria. Successivamente, una selezione di queste immagini viene utilizzata in un compito di discriminazione percettiva. Questo compito determina la presenza e la posizione del confine di discriminazione percettiva.

I risultati mostrano che il limite di discriminazione è allineato a quello della categoria. L'allineamento dei confini indica che la percezione soggettiva degli oggetti lungo la dimensione della somiglianza umana può essere compresa in termini di effetti psicologici della percezione categoriale. Il vantaggio principale di questo metodo è che consente una manipolazione a grana fine controllata sperimentalmente dell'aspetto umano.

Questo è importante per comprendere le sottili relazioni tra le sembianze umane percepite e l'esperienza e il comportamento inquietanti correlati. La dimostrazione visiva di questo metodo costituisce la base per la discussione critica nell'articolo di accompagnamento dell'uso di questo metodo nella ricerca sulla uncanny valley. Iniziare selezionando coppie di immagini umane e avatar da utilizzare come punto finale di ogni continuum nella procedura di morphing. Inizia con l'endpoint umano.

Scegli un'immagine di uno sconosciuto con un volto distintivo con un'espressione neutra e uno sguardo diretto. Non dovrebbero essere presenti altre caratteristiche salienti come peli sul viso o gioielli. Per l'immagine del punto finale non umano, generare un volto avatar che corrisponda al volto umano.

Modifica il volto di ogni avatar in modo che corrisponda al volto umano corrispondente per età e geometria facciale generale. Abbina i livelli di contrasto e la luminosità complessiva di ogni coppia di facce principali. In questo caso, la tonalità della pelle del volto genitore dell'avatar viene abbinata al corrispondente volto genitore umano.

Usa il software di fotoritocco per ritagliare le caratteristiche esterne dei volti sovrapponendo una forma ellittica all'immagine. Quindi, regolare la posizione finale delle immagini per garantire l'allineamento della geometria facciale generale tra ciascuna coppia di immagini del punto finale. Quando le immagini sono pronte, utilizzare il software di morphing per posizionare i punti di controllo sulle caratteristiche delle facce principali.

Per ogni viso, vengono posizionate circa 20 punte sulla bocca, 18 su ciascun occhio, 20 sul naso e otto su ciascun sopracciglio. Una volta posizionati questi punti, le immagini sono pronte per essere trasformate. In questo vengono create 13 diverse immagini morphed per ogni continuum ed etichettate da M zero a M 12.

Ci sono due facce madri e 11 morph intermedi come visto qui, viene eseguito un compito di classificazione a scelta forzata alternativo di due volte. Il partecipante giudica se ogni immagine morph mostra un avatar o un volto umano. Quando è pronto, il partecipante visualizza una sequenza di prove.

Ogni prova inizia con un punto di fissazione presentato per 500 millisecondi, seguito da un'immagine morph per 750 millisecondi. Il partecipante risponde dopo ogni immagine premendo l'apposito pulsante. Il processo successivo inizia più tardi.

I dati di classificazione umana dell'avatar vengono analizzati utilizzando la regressione polinomiale per descrivere la forma della funzione di risposta. Per impostare lo stesso compito di discriminazione percettiva diversa, selezionare due morph precedentemente classificati come avatar e due come controllo umano per le differenze fisiche, selezionando i morph che rappresentano incrementi equivalenti del cambiamento fisico Lungo ogni continuum, vengono utilizzati incrementi del 33% come visto. Qui ordina i morph selezionati in coppie in base a tre condizioni sperimentali di coppia di morph

Lo stesso in cui le coppie di morph sono identiche, non rappresentano alcun cambiamento fisico o di categoria all'interno, in cui le coppie sono estratte all'interno di una categoria e tra le coppie in cui le coppie rappresentano categorie diverse. Per la categoria avatar, assicurati che il primo morph di ogni coppia di volti nelle tre condizioni sia sempre M quattro. La stessa procedura può essere applicata per le coppie di morfi in relazione alla categoria umana, assicurando che il primo morfo sia sempre M otto.

Viene eseguito lo stesso compito di discriminazione percettiva diversa. Il partecipante indica premendo un pulsante se i volti di ciascuna coppia di volti sono uguali o diversi nell'aspetto. Quando è pronto, al partecipante viene mostrata una sequenza di prove per ogni prova.

Viene presentata una croce di fissazione per 500 millisecondi, seguita dalla prima faccia di una coppia di volti per 500 millisecondi, un intervallo interstimolo che mostra uno schermo vuoto per 300 millisecondi. Quindi la seconda faccia di una coppia di volti, il partecipante decide quindi se i volti della coppia sono uguali o diversi. Segue un intervallo di 2.500 millisecondi prima che la prova successiva venga presentata in seguito.

L'accuratezza della discriminazione viene analizzata per le coppie di facce che attraversano il confine della categoria rispetto agli orsi facciali dallo stesso lato del confine. I dati per le sperimentazioni avatar e le sperimentazioni umane sono trattati separatamente nell'analisi che vediamo qui sono risultati rappresentativi per l'attività di categorizzazione della scelta forzata. Questi sono presentati in termini di percentuale di risposte in cui un volto è classificato come umano.

La linea blu continua mostra la curva di risposta logistica adattata, la cui pendenza riflette una funzione di gradino sigmoideo coerente con la presenza di a. La linea tratteggiata blu mostra la posizione stimata del limite della categoria, indicando che l'incertezza massima del 50% nei giudizi di categorizzazione è associata a più posizione numero sei. In questi risultati per l'attività di categorizzazione della scelta forzata, la latenza media di risposta più lunga è associata alla posizione morph numero sei.

Ciò è coerente con la presenza di massima incertezza e giudizi di categorizzazione in questa posizione di morph. Le risposte alla discriminazione nello stesso compito di discriminazione percettiva diversa mostrano che l'accuratezza e la discriminazione tra coppie di volti che si trovano a cavallo di ciascun lato del confine di categoria che si trova tra le condizioni è maggiore di quella per le coppie di volti disegnati all'interno delle categorie umane e avatar. Coerentemente con la maggiore precisione di discriminazione al limite della categoria, i tempi di risposta al giudizio per le coppie di facce che si trovano a cavallo del confine della categoria nella condizione between o più brevi di quelli per le facce disegnate all'interno di una categoria.

Quando si applica questa procedura, la difficoltà maggiore è nel generare più morfi continui che formano un insieme omogeneo di stimoli sperimentali. Uno scarso controllo sugli stimoli sperimentali può introdurre confusioni e artefatti che influenzano fortemente la percezione soggettiva delle sembianze umane. L'articolo che accompagna la traduzione tratta questi problemi correlati.