機能や接続詞の視覚探索

Visual Search for Features and Conjunctions

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Cognitive Psychology

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Visual Search for Features and Conjunctions

3.1: Dichotic Listening

3.10: Measuring Verbal Working Memory Span

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05:42 min

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March 19, 2015

Overview

ソース: ジョナサン・ Flombaum 講座-ジョンズ・ホプキンス大学

どのように、人々は雑然としたビジュアルシーンのオブジェクトを見つけるのですか。たとえばの乱雑な机の上のキーを探して、食料品店で探している熟した果実を検索、ときにそれを駐車した場所を覚えていないことが非常にあなたの車を検索または、空港出口ゲートで古くからの友人を見つけると思います。明らかに、視知覚の理解は、すべての答えに役割を果たすつもりです、具体的には、視覚的注意の理解が重要になります。

視覚的注意とは、イメージの一部に焦点を合わせる能力、勢ぞろいの 1 つのかどうかを探した事あるし選択的にリソースを処理-標準的な実験的用語で、ターゲット-が存在。検索と注意を研究、実験心理学者は (当然) 視覚探索として知られる広く使われているパラダイムを開発しました。

心理学者の動機づけの検索の良い理論がなぜいくつかのものが簡単に見つかるし、他の人が見つけるは難しいを説明しなければならないという直感で研究の大きな取引も。だから視覚探索パラダイムにおいては、知覚心理学者が簡単検索より困難なものとは対照的に焦点を当てた多くの場合。最も影響力のあるコントラスト機能検索と組み合わせて検索研究者と呼ぶものの間です。

Procedure

1. 刺激デザイン

実験には、試験の 2 種類が含まれています。試験の半分の-機能検索試験-参加者は青色のものの間で赤いバーを検索する求められます。だから 40 の展示、各では、赤いバーをランダムに配置、3、6、9、12 の青いバーのいずれかをランダムに配置のセットをレンダリングします。青いバーの数は、ディストラクターロードです。各負荷試験 (この場合は 10) の等しい数があります。
実験には、赤色のバー、ここで検索対象を含まない試験試験欠席のターゲットも必要です。再び、ディストラクターの読み込みごとに 10 を含むだけでなく、これらの 40 を作る。現状と負荷による試験欠席のターゲットは、図 1に示す例のようなものになります。

図 1:ポップアウト視覚探索のサンプルを表示します。現在、一番上の行はターゲット、単一の赤色のバー試験を示しています。一番下の行は、ターゲット、またはターゲット欠席することがなく試験を示しています。ディストラクターは、非 – ターゲットの番号は左から右に増加します。
試験の他の半分は組み合わせて検索を含みます。この場合、オブザーバーは、-45 ° (すなわちの代わりが右に左に傾いた) では、赤いバーが検索されます。再び、3、6、9、12 など、ディストラクターの負荷は異なります。この場合、ディストラクターは 2 種類になるが、:-45 ° の角度で青色のバーと赤いバーが (すなわち右に傾いた) +45 ° の角度で。再び、欠席裁判、同様 (図 2) の対象となる、各試行は、ディスの両方の種類を含まれます。

図 2: 視覚的探索のサンプルを表示します。一番上の行に示しますターゲットと試験方向、左側に赤いバーを提示します。一番下の行は、ターゲット、またはターゲット欠席することがなく試験を示しています。ディストラクターは、非 – ターゲットの番号は左から右に増加します。

2. 手続き

独立したブロックで機能検索と組み合わせて検索試験を実行します。いくつかの参加者は、最初に機能を実行、最初に連動を行う他の人。基本的な手順は、両方の種類の試験と同じです。
シーケンス実験、ランダムにプレゼント/欠席裁判とディストラクターをインターリーブするには、ロード、実験は、予測不可能な試験のシーケンスを構成するようにします。
各試験表示刺激まで参加者はターゲットがあるかどうかを示しますを提示またはその試用版には存在しません。1 つのキーを割り当てる、午前 ‘ 応答を提示するキーと応答を欠席する ‘Z’ キー。
間違いを犯すことがなく、可能な限り迅速として参加者の応答があります。
EPrime、または、MATLAB などのプログラミング環境など実験的なソフトウェアパッケージを使用すると、その応答時間と共に、各試験参加者の応答を記録します。このように参加者が正しく回答をチェックし、またどのくらいの期間を参照してくださいできます。

3. 分析

実験の終わりには、スプレッドシートにデータを出力します。参加者は、応答時間、および各試験、すなわち、パラメーター正しく回答かどうかは、プレゼントや欠席裁判、機能または組み合わせて検索ブロックとどのように多くのディストラクターだった。
平均一緒にターゲットのすべての参加者の応答時間として提示する試験条件 (組み合わせて対機能) とディストラクター負荷の関数。
試験欠席ターゲットの結果を分析を取得していません、注意してください。あれらは含まれているので、それ以外の場合、参加者が単にヒット ‘存在’ 回の試行までターゲットを見つけること。全体的なパフォーマンス見て確認する参加者が注意を払って、全力を尽くしてください。一般的には、参加者が試験欠席の正しい 75% 未満の場合の応答時間データは分析されません。
メインの分析の問題で、接続詞および機能の検索試験間の応答時間の違いを。応答時間は、ディストラクターの負荷が増すにつれて組み合わせて検索試験のためかなり長くなります。しかし、比較的機能検索試験で影響を受けるべきではないです。

視覚的注意は、画像の一部だけに集中する能力を指します。雑然としたビジュアルシーン内のオブジェクトにどのように人々が出席する研究、心理学者は視覚的検索として知られているパラダイムを使用します。

多くの場合、視覚探索実験は、いくつかのオブジェクトを簡単に検索と他のより難しい理由を説明する研究者を助けることができます。

視覚探索のパラダイムを使用して、このビデオは設計および実験、刺激を識別する方法を示す同様、実行、分析、および結果を解釈します。

刺激を設計、表示内容の面で非常に似ていますが、検索の難しさの点で異なる条件のペアを作成します。「検索機能」と「組み合わせ検索」の古典的な対照的な例を考えてみましょう

機能検索条件で 1 つのフィーチャがディストラクターとして知られている近隣諸国の中でターゲットを区別する試験を設計します。ここでは、ターゲットが赤いバーとすべてのディストラクターが青色のバー。参加者が効率的にターゲットを見つけるそれ「飛び出す」すぐに、3、6、9、12 の青いバーからディストラクター負荷が増えたときも。

組み合わせて検索条件で試験ディストラクターとの類似点を共有してターゲットを設計します。ここでは、赤いターゲットバーは-45 ° 指向、赤と青のディスは +45 ° 指向です。この場合、参加者見つける必要があります検索難しく類似「ポップアウト」効果を提供していないため。

各検索条件でターゲットが存在または不在の 40 試験の 2 つのセットを作成します。3、6、9 または 12 バーの各ディストラクター負荷 10 試験を含めることを確認します。各検索タイプの予測不可能な順序を保証するすべての試験をランダムにインターリーブします。

実験を開始するには、機能検索と組み合わせて検索タスクを実行することによって起動します。他の人はまず組み合わせて検索を完了に対しいくつかの参加者が機能検索で始まりますように相殺のデザインを使用します。

コンピューターで座っている参加者を割り当てる、午前 ‘ ターゲット現在応答を表すキーと不在応答のターゲットの ‘Z’ キー。彼または彼女する必要がありますキーを押してそれぞれ各試行をできるだけ早く完了する間違いを犯すようにして参加者に示します。

それぞれ試用期間中にキャプチャ参加者の応答が正しいか間違っているかどうかだけでなく、応答時間。ワークシートに結果を出力します。

参加者が両方の種類の検索を完了した後、参加者が注意を払っていたかどうかを確認する試験を欠席ターゲットの全体的なパフォーマンスを確認します。これらの試験の正しい 75% 未満を実行する任意の参加者を除外します。

基準パフォーマンスが確認したら、平均一緒にすべての対象の各参加者の応答時間を提示試験、検索条件 (組み合わせて対機能) とディストラクター荷重の関数として。

データは、機能と組み合わせて検索条件のディストラクター負荷に対する平均応答時間をプロットしてグラフ化します。機能検索タスクの応答時間は、比較的ディストラクター負荷による影響を受けません。対照的に、組み合わせて検索応答時間はディストラクター負荷直線的に増加します。さらに、両方の検索を最小限に抑えて 3 ディストラクターを現在の約 200 ms です。一定時間の検索を開始し、応答する必要があるこれを示唆しています。

視覚探索実験のセットアップに精通して、具体的な研究の質問に答える方法を適用できます。

私たちの視覚システムが直面する主な課題の 1 つは複数視覚特徴の複雑な統合が含まれます。カラー情報だけが関連するため、すべての青い物の中の赤いバーを見つけることは簡単です。

ただし、向きや色など、いくつかの異なる機能を持つオブジェクトを検索するときより多くの注意がこれらの機能を一緒にバインドする使わなければなりません。

たとえば、研究者はどのように医師検索特定の指数器の印 x 線や MRI スキャンを見て改善するビジュアル検索プロパティを適用します。

さらに、視覚探索方法は、TSA 職員が空港で手荷物のスキャンによる検索方法を影響します。

ちょうど視覚探索実験のゼウスの導入を見た。今視覚探索条件の 2 つの異なる種類の視覚探索刺激の作り方、どのように実験を実施して最後に分析および結果の解釈方法のよい理解が必要です。

乱雑な机の上のキーを捜すか、または食料品店で探している熟した果実を見つけるときに要求される注目のタイプについての考えも必要です。

見てくれてありがとう!

Results

機能検索試験での応答時間が比較的ディストラクター荷重 (図 3) による影響を受けませんことに注意してください。対照的に、組み合わせて検索応答時間は直線的に増加します。実際には、その関数の傾きは、余分な検索にかかる時間、平均すると、シーンの各追加ディストラクターの量について説明します。この場合、項目ごと約 50 ms のような見た目。同様に、両方の検索は、3 つしかディス存在で約 200 ms を取る。一定時間の検索に行くを取得し、応答する必要があるこれを示唆しています。

機能と組み合わせての検索の違いは、どのように人間の視覚システムが直面する課題の 1 つは異なる種類の情報を一緒に入れて、示唆しています。すべて青いものの中で赤色のバーを見つけることは簡単-飛び出す-1 つだけの種類の情報が関連するため: 色。複数の異なる種類の機能によって定義されている何かを見つけることが -この場合は向きと色-一緒にそれらの機能をバインドする注意を払う必要があります。

図 3: ターゲットのディストラクター負荷の機能として応答時間試験を提示します。機能検索と組み合わせて検索条件はそれぞれ緑の円と黄色い三角形で表示されます。

Applications and Summary

現実の世界、理解どのように視覚探索における作品多くの重要なアプリケーションがあります。たとえば、主要な研究プログラムは現在理解し、どのように医師を検索特定の証拠となる署名 x 線や MRI スキャンを見て改善の研究室で視覚探索の理解を適用します。同様の研究プログラムは、TSA 職員が空港で手荷物のスキャンを介して検索する方法と、選手がフィールドに自分のチームメイトを見つける方法を見てください。

Transcript

視覚的注意とは、画像の一部だけに焦点を合わせる能力を指します。雑然とした視覚シーンで人々がオブジェクトにどのように注意を向けるかを研究するために、心理学者は視覚検索と呼ばれるパラダイムを使用します。

多くの場合、視覚的な検索実験は、研究者が一部のオブジェクトを見つけやすい理由と見つけにくいオブジェクトを説明するのに役立ちます。

このビデオでは、ビジュアル検索パラダイムを使用して、実験用の刺激を設計および特定する方法、および結果を実行、分析、解釈する方法を示します。

刺激を設計するには、表示内容の点では非常に似ているが、探索の難易度の点では異なる条件のペアを構成します。「Feature Search」と「Conjunction Search」の古典的な対比の例を考えてみましょう。

Feature Search 条件で、1 つの特徴がターゲットを隣接するターゲット間で区別するデザイン試行 (ディストラクタと呼ばれます)。ここでは、ターゲットは赤いバーで、すべての気を散らすものは青いバーです。参加者は、気を散らす負荷が3本、6本、9本、または12本の青いバーから増加しても、ターゲットがすぐに「飛び出す」ため、ターゲットを効率的に見つける必要があります。

「連動探索」条件で、ターゲットがディストラクタと類似性を共有する試行を計画します。ここでは、赤いターゲットバーは -45° に向けられ、赤と青の両方のディストラクタは +45° に向けられています。この場合、類似性が「ポップアウト」効果を提供しないため、参加者は検索がより困難になるはずです。

各探索条件内で、ターゲットが存在するか存在しない 40 回の試行を 2 セット作成します。3、6、9、または12バールの各ディストラクタ負荷で10回の試行を含めるようにしてください。すべての試行をランダムにインターリーブして、各検索タイプの予測不可能なシーケンスを保証します。

実験を開始するには、まず「Feature Search」タスクと「Conjunction Search」タスクを実行します。カウンターバランス設計を使用して、一部の参加者が機能検索から開始し、他の参加者が最初に接続子検索を完了するようにします。

参加者がコンピューターの前に座っている状態で、ターゲットの出席応答を表す「M」キーと、ターゲットの不在応答を表す「Z」キーを割り当てます。参加者に、間違いを犯さないように、各試行をできるだけ早く完了するためにそれぞれのキーを押す必要があることを示さなければなりません。

各試行中に、参加者の回答が正しかったか間違っていたか、および応答時間をキャプチャします。結果をスプレッドシートに出力します。

参加者が両方の検索タイプを完了した後、ターゲットの不在試験の全体的なパフォーマンスを調べて、参加者が注意を払っていたことを確認します。これらの試験で75%未満の正解率を出した参加者は除外します。

基準のパフォーマンスが検証されたら、検索条件 (特徴量 vs. 結合器) と気を散らす負荷の関数として、対象の現在のすべての試行に対する各参加者の応答時間を平均化します。

次に、特徴探索条件と結合探索条件について、ディストラクタ負荷全体の平均応答時間をプロットすることにより、データをグラフ化します。Feature Searchタスクの応答時間は、ディストラクタ負荷の影響を比較的受けません。対照的に、Conjunction Searchの応答時間は、ディストラクタの負荷に比例して増加します。さらに、どちらの検索も、3つのディストラクタのうち最小限のものが存在する場合で約200ミリ秒かかります。これは、検索を開始して応答するために一定の時間が必要であることを示唆しています。

ビジュアル検索実験の設定に慣れてきたので、このアプローチを適用して、より具体的な研究の質問に答えることができます。

私たちの視覚システムが直面する主な課題の1つは、複数の視覚機能の複雑な統合です。すべての青いバーの中から赤いバーを見つけるのは、色情報のみが関連しているため、簡単です。

ただし、向きや色など、いくつかの異なる特徴を持つオブジェクトを見つける場合は、それらの特徴を結合するためにより多くの注意を払う必要があります。

例えば、研究者は視覚的な検索プロパティを適用して、医師がX線やMRIスキャンを見るときに特定の兆候を検索する方法を改善します。

さらに、視覚的な検索アプローチは、TSAの職員が空港で乗客の手荷物のスキャンを検索する方法に影響を与えます。

JoVEのビジュアル検索実験の実施に関する紹介をご覧になりました。これで、2つの異なるタイプの視覚探索条件に対して視覚探索刺激を作成する方法、実験の実施方法、そして最後に結果を分析して解釈する方法について十分に理解しているはずです。

また、散らかった机の上で鍵を探しているときや、食料品店で最も熟しているように見える果物を見つけるときに必要な注意の種類についても考えておく必要があります。

ご覧いただきありがとうございます!

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