관련이없는 자극과 행동 제어 : Distractor를 - 응답 패러다임을 바인딩을 통해 무시 자극의 영향을 분석

산만-반응 결합 패러다임이 설명되어 있습니다. 그것은 반응을 위해 대상과 경쟁하는 무관한 자극이 인간의 행동에 미칠 수 있는 영향을 밝히는 데 사용할 수 있습니다. 반응 검색 효과와 산만자 억제 효과는 모두 패러다임 내에서 분석될 수 있습니다.

다음 실험의 전반적인 목표는 관련이 없거나 주의를 산만하게 하거나 자극하는 반응이 인간의 반응과 통합될 수 있으며 이러한 바인딩이 후속 행동에 영향을 미친다는 것을 보여주는 것입니다. 이것은 표적 자극과 산만 자극이 도출되고 각 자극이 특정 반응에 할당되는 자극 세트를 정의함으로써 달성됩니다. 다음으로, 대상 자극에 대한 반응이 반복되거나 변경되는 두 반응의 시퀀스가 생성되고 무시된 추가 자극이 직교로 반복되거나 변경됨으로써 산만 자극이 첫 번째 반응과 통합되고 두 번째 반응의 수행에 영향을 미칠 수 있습니다.

그런 다음 응답 시간과 오류율을 반복적으로 측정하여 응답 반복과 응답 변경 시도 모두에서 변화 방해 요소와 비교하여 반복되는 방해 요소의 효과를 수집합니다. 반응 변화에서 더 작은 산만자 반복 이점을 통해 산만함 응답 결합을 보여주는 결과가 얻어집니다. 그런 다음 응답으로 응답 시간과 오류율의 차이를 기반으로 반복 시도를 합니다.

부정적 프라이밍 패러다임과 같은 기존 방법에 비해 이 기법의 주요 장점은 자극 반복으로 인한 반응 검색 효과를 전형적인 간섭 패러다임 및 인지 심리학에서 항상 작용하는 선택적 주의의 효과와 구별할 수 있다는 것입니다. 이 방법은 거의 자동화된 자극 반응 루틴을 확립함으로써 어떤 조건과 어떤 방식으로 추가 행동 관련 자극이 인간 행동에 영향을 미치는지와 같은 인간 행동 제어 분야의 핵심 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. ePrime과 같은 실험용 소프트웨어 프로그램을 사용하여 실험 프로그래밍을 시작하려면 대상과 방해 요소를 모두 끌어낼 하나의 자극 세트를 만듭니다.

예를 들어, 한 세트에는 S, D, F, G, H, J, K, L의 8개 문자가 포함될 수 있습니다.다음으로, 자극 세트를 4개의 그룹으로 나누고 각 그룹에 하나의 응답을 할당합니다. 예를 들어, s와 D를 버튼에 할당합니다. 왼쪽 가운데 손가락으로 f와 g를 눌러 버튼을 누릅니다.

왼쪽 검지, h, j를 눌러 버튼을 누릅니다. 오른쪽 검지와 K, L을 눌러 버튼을 누릅니다. 오른쪽 가운데 손가락으로 누릅니다.

목표와 방해 요소를 그룹화된 방식으로 제시하는 경기 부양책을 결정합니다. 게슈탈트 원리는 자극의 그룹화를 구현하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 문자를 세로줄이 아닌 가로줄로 표시합니다.

대상 선택의 기준을 결정합니다. 예를 들어, 목표물과 방해 요소를 수평선으로 표시하고 대상을 포함할 특정 위치 또는 색상을 정의합니다. 실험 전반에 걸쳐 모든 디스플레이에 대해 동일한 자극 배열을 사용합니다.

6가지 종류의 시험 유형 또는 프라임 프로브 시퀀스를 준비하고, 각 프라임 및 각 프로브 배열에서 직교로 다양한 반응 관계 및 산만자 관계를 준비합니다. 시도를 위해 다른 응답에 매핑된 산만함과 대상을 결합하도록 주의하십시오. 유형 R-R-I-D-R은 프라임 및 프로브 디스플레이에 동일한 타겟 자극 ID를 표시하여 프라임 타겟에 대한 응답과 프로브 타겟에 대한 응답 사이의 응답 반복을 구현합니다.

시험을 위해 프라임과 프로브 디스플레이에 동일한 산만함 자극을 제시하여 산만함 반복을 구현합니다. 유형 R-R-I-D-C는 프라임과 프로브 디스플레이에 동일한 대상 자극 ID를 표시하여 응답 반복을 구현합니다. 시험 유형 RRDR에 대해 프라임 및 프로브 디스플레이 A에 다른 산만자 자극을 제시하여 산만함 변경을 구현하고, 프라임 및 프로브 디스플레이에 동일한 응답 범주의 목표 자극을 제시하여 응답 반복을 구현합니다.

시험을 위해 프라임과 프로브 디스플레이에 동일한 산만함 자극을 제시하여 산만함 반복을 구현합니다. 유형 RRDC는 프라임 및 프로브 디스플레이에 동일한 응답 범주의 목표 자극을 표시하여 응답 반복을 구현합니다. 시험을 위해 프라임과 프로브 디스플레이에 다양한 산만 자극을 제시하여 구현, 주의 분산 또는 변경합니다.

유형 RCDR은 프라임 및 프로브 디스플레이에 서로 다른 응답 범주의 목표 자극을 표시하여 응답 변경을 구현합니다. 시험을 위해 프라임과 프로브 디스플레이에 동일한 산만 자극을 제시하여 산만 또는 반복을 구현합니다. 유형 RCDC는 프라임 및 프로브 디스플레이에 서로 다른 응답 범주의 목표 자극을 표시하여 응답 변경을 구현합니다.

각 시험 유형에 의해 정의된 제한 사항에 따라 프라임과 프로브 디스플레이에 다른 방해 요소 자극을 제시하여 방해 요소 변경을 구현합니다. 자극 세트의 자극을 주요 산만함의 역할에 무작위로 할당합니다. 프라임 타겟 프로브 타겟 및 프로브 산만자가 각 프라임 및 각 프로브 배열에 있습니다.

대상과 다른 반응에 매핑된 방해 요소를 사용합니다. 각 평가판 유형에 대한 할당을 수행하고 이를 30회 반복하면 180번의 평가판이 생성됩니다. 180번의 시행 순서를 무작위화합니다.

연습 블록에 대해 60번의 시행으로 구성된 무작위 표본을 사용합니다. 참가자로 자원봉사자는 실험실의 학생 조교인 Melina OT가 될 것입니다. 실험을 시작하려면 참가자를 환영하고 컴퓨터를 할당합니다.

그룹으로 테스트할 수 있습니다. 그러나 개별 방음실에서 참가자를 테스트하는 것이 좋습니다. 연령, 성별, 시력 결함과 같은 데이터를 수집합니다.

먼저 컴퓨터 화면을 통해. 작업에 대한 설명과 각 시도에서 디스플레이를 표시하기 위해 오류 없이 가능한 한 빨리 응답하도록 상기시키는 내용이 포함된 서면 지침을 제공합니다. 참가자에게 다음 시도가 시작되고 있음을 나타내는 별표와 같은 1000밀리초 동안의 큐를 제시하여 시작합니다.

더하기 기호와 같은 고정 마커를 500밀리초 동안 화면 중앙에 표시합니다. 참가자가 응답 버튼 중 하나를 눌러 응답할 때까지 화면 중앙에 프라임 디스플레이를 표시합니다. 부정확한 응답의 경우 프라임 응답의 프라임 응답 시간과 정확도를 기록합니다.

참가자가 가능한 한 빨리 반응하도록 상기시키는 1500밀리초 동안 경고를 표시하되 오류를 범하지 않도록 합니다.프라임 응답 후 500밀리초. 참가자가 응답 버튼 중 하나를 눌러 응답할 때까지 프로브 디스플레이를 표시합니다.

부정확한 응답의 경우 1500밀리초 동안 경고를 표시합니다. 이는 참가자에게 가능한 한 빨리 반응하되 실험 내내 실수를 하지 않도록 상기시킵니다. 180개의 시행을 모두 무작위 순서로 제시합니다.

참가자가 약 60번의 시도마다 휴식을 취할 수 있는지 확인하십시오. 반응 생략, 표적 동일성을 사용한 반복 시행, 표적 동일성의 영향을 제외하기 위한 반복, 프로브 반응 시간 분석을 위한 반복 효과는 프라임 및 프로브에 대한 올바른 반응을 가진 시행만 고려하고 예측 응답 시간과 이상치 응답 시간을 제외합니다. 마지막으로, 프로브 응답 시간을 2x2 분산분석에 입력합니다.

동일한 ANOVA를 사용하여 프로브 오류율을 분석하여 다양한 양상 및 양상 간에 방해 반응 결합 효과를 조사할 수 있습니다. 표적 및 산만 자극은 프로브 응답 시간에 대한 2 x 2 inova에서 시각적, 청각적 또는 전술적으로 쉽게 제시될 수 있습니다. 반응 관계와 산만자 관계의 유의한 상호작용은 산만함 반응 결합의 효과를 나타냅니다.

산만함 반복의 이점은 산만함 응답 바인딩의 효과만 영향을 미치는 경우 산만함 반복 효과가 여기에 묘사된 바와 같이 예상되는 경우, 응답 변경 시도보다 응답 반복에서 더 큽니다. 주의를 산만하게 하는 요소가 반복되면 반응 반복에서는 유리하지만, 반응 변화 시도에서는 불리하게 작용한다. 산만함 반복의 유의한 주효과는 산만함 억제가 응답 시간에 영향을 미치는 경우 추가적인 산만함 억제 효과를 나타냅니다.

응답 검색 효과 외에도 이 그림에 표시된 패턴이 예상됩니다. 산만함 반복의 일반적인 추가 이점은 응답 반복 시도에서 산만함 반복의 더 큰 효과로 이어지며 응답 변경 시도에서 산만함 반복으로 인한 단점을 상쇄합니다. 다음은 FFR Rothman과 Ventura가 수집한 데이터의 예입니다.

이 그림은 서로 다른 양상으로 33개 실험의 산만성 반응 결합 효과를 요약합니다. 작업은 더 어려워질수록 그 효과는 더 커지고, 따라서 응답 검색과 실행 사이의 지연이 길어지고, 응답 시간이 길어집니다. 검색 프로세스는 응답 실행 전에 완료될 가능성이 더 높습니다.

따라서 산만 반응 결합 효과는 개발 후 더욱 두드러집니다. 이 기술은 인간 행동 제어 분야의 연구자들이 어떤 상황에서 어떤 방식으로 자극이 인간 행동에 영향을 미치는지 탐구할 수 있는 길을 열었습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 관련 파괴적인 자극이 인간의 반응과 통합될 수 있고 이러한 자극 반응 바인딩이 후속 행동에 영향을 미친다는 것을 보여주는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.