Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.

Methodenartikel

Het meten van aandacht en visuele verwerking Speed ​​van Model-gebaseerde analyse van Temporal-order beslissingen

9.4K weergaven

DOI:

10.3791/54856

23 januari 2017

In dit artikel

Samenvatting

Oordeel over tijdelijke volgorde kan worden gebruikt om parameters voor verwerkingssnelheid en aandachtsgewichten te schatten en daardoor de mechanismen van aandachtsverwerking te veronderstellen. Deze methodologie kan worden toegepast op een breed scala aan visuele stimuli en werkt met veel aandachtsmanipulaties.

Samenvatting

Dit protocol beschrijft hoe temporele-order experimenten uit te voeren om de visuele verwerkingssnelheid en de aandachtsproblemen distributie bron te meten. De voorgestelde methode is gebaseerd op een nieuwe en synergetische combinatie van drie componenten: de tijdelijke orde oordelen (TOJ) paradigma, Bundesen's theorie van Visual Attention (TVA) en een hiërarchische Bayesiaanse schatting kader. De werkwijze verschaft eenvoudig te interpreteren parameters, die worden ondersteund door de theoretische onderbouwing van neurofysiologische en TVA. Met behulp van Tojs, kan TVA-gebaseerde ramingen worden verkregen voor een breed scala aan stimuli, terwijl de traditionele paradigma's gebruikt met TVA voornamelijk beperkt zijn tot letters en cijfers. Ten slotte is het zinvol parameters van het voorgestelde model zorgen voor de oprichting van een hiërarchische Bayesiaanse model. Een dergelijk statistisch model maakt het mogelijk de beoordeling van de resultaten in een coherente analyse zowel op het onderwerp en het niveau van de groep.

Om de haalbaarheid en v demonstrerenersatility van deze nieuwe aanpak, zijn drie experimenten gerapporteerd met aandacht manipulaties in synthetische pop-up displays, natuurlijke beelden en een cued letter-rapport paradigma.

Inleiding

Hoe aandacht wordt verdeeld in ruimte en tijd is een van de belangrijkste factoren in menselijke visuele perceptie. Objecten die aandacht te trekken door hun zichtbaarheid of het belang worden typisch sneller verwerkt en met een hogere nauwkeurigheid. In gedragsonderzoek zijn dergelijke gunstige werking aangetoond in een aantal experimentele paradigma. Bijvoorbeeld, de verdeling aandacht op de doellocatie versnelt de reactie probe detectie taken 1. Ook de nauwkeurigheid van de rapportage brieven verbeterd door aandacht 2. Dergelijke bevindingen bewijzen dat de aandacht verhoogt de verwerking, maar zij blijven hopeloos mute over de manier waarop deze verbetering is gevestigd.

De huidige paper toont aan dat low-level mechanismen achter aandachtsproblemen voordelen kan worden beoordeeld door het meten van de snelheid van verwerking van de individuele stimuli in een modelmatige kader dat de metingen betrekking heeft op fijnkorrelige compts van de aandacht. Met een dergelijk model kan de totale verwerkingscapaciteit en de verdeling over de stimuli worden afgeleid uit metingen verwerkingssnelheid.

Bundesen's theorie van Visual Attention (TVA) 3 geeft een geschikt model voor dit streven. Het wordt meestal toegepast op de gegevens uit de brief verslag taken. Hierna worden de fundamenten van TVA toegelicht en wordt getoond hoe deze kan worden uitgebreid tot arrest temporele orde (TOJ) gegevens die met (bijna) willekeurig stimuli model. Deze nieuwe werkwijze verschaft schattingen van de verwerkingssnelheid en distributie middelen die gemakkelijk kunnen worden geïnterpreteerd. Het protocol in dit artikel wordt uitgelegd hoe u dergelijke experimenten en de details te plannen en uit te voeren hoe de gegevens kunnen worden geanalyseerd.

Zoals hierboven vermeld, de gebruikelijke paradigma TVA-gebaseerde modellisatie aandacht parameters de letter rapporttaak. Deelnemers melden de identiteit van een reeks brieven diewordt kort schoten en typisch gemaskeerd na een variërende vertraging. Naast andere parameters, kan de snelheid waarmee beeldelementen worden gecodeerd in visuele kortetermijngeheugen worden geschat. De methode is met succes toegepast op de vragen in fundamenteel en klinisch onderzoek. Bijvoorbeeld, Bublak en collega's 4 beoordeeld welke aandachtsproblemen parameters worden beïnvloed in verschillende stadia van leeftijdsgebonden cognitieve tekorten. In fundamenteel onderzoek aandacht, Petersen, Kyllingsbæk en Bundesen 5 gebruikt TVA om de aandachtsproblemen verblijftijd effect, moeilijkheidsgraad van de waarnemer in het waarnemen van de tweede van twee doelen op bepaalde tijdstippen te modelleren. Een belangrijk nadeel van de brief rapport paradigma is dat het voldoende overlearned en maskeerbare stimuli. Deze eis beperkt de methode om letters en cijfers. Andere stimuli zouden zware training van de deelnemers nodig hebben.

De TOJ paradigma vereist geen specifieke stimuli noch maskeren. Het kan gebruikt worden met elke vorm van stimuli die de volgorde waarin kan worden beoordeeld. Dit verlengt de stimulans bereik om vrijwel alles wat van belang kan zijn, met inbegrip van directe cross-modale 6 vergelijkingen.

Onderzoeken van aandacht met Tojs is gebaseerd op het fenomeen van aandachtstraining vóór binnenkomst dat is een maatstaf voor hoe veel eerder een stimulans bijgewoond ten opzichte van een onbewaakte één wordt waargenomen. Helaas is de gebruikelijke methode voor het analyseren van TOJ data, fitting waarnemer prestaties psychometrische functies (zoals cumulatief Gauss of logistieke functies), kan geen onderscheid maken of de aandacht verhoogt de verwerkingssnelheid van de bijgewoond stimulus of als het vermindert de snelheid van de onbemande stimulus 7. Deze dubbelzinnigheid is een groot probleem, omdat de vraag of de perceptie van een stimulus is echt verbeterd of als het voordeel als gevolg van de terugtrekking van de middelen van een concurrerend Stimul ons is een kwestie van zowel fundamentele als praktische relevantie. Bijvoorbeeld, voor het ontwerpen van mens-machine interface is zeer relevant om te weten of het verhogen van de bekendheid van een element werken ten koste van andere.

De TOJ taak verloopt meestal als volgt: Een fixatie merk wordt gepresenteerd voor een korte vertraging, meestal een willekeurig getrokken interval korter dan een seconde. Dan, het eerste doel wordt gepresenteerd, gevolgd na een variabele stimulus onset asynchronie (SOA) door de tweede doel. Bij negatieve SOA's, wordt de sonde, de bijgewoond stimulus, het eerst getoond. Bij positieve SOA's, de verwijzing, de onbemande stimulus, leidt. Bij een SOA nul, worden beide doelen tegelijkertijd getoond.

Kenmerkend presenteren het doel betrekking op het schakelen van de stimulus op. Onder bepaalde omstandigheden echter ook andere tijdelijke gebeurtenissen, zoals een flikkering van een reeds aanwezige doelwit of offsets gebruikt 8.

_content "> In Tojs, worden reacties opgevangen in een unspeeded manier, meestal door de toetsen toegewezen aan de stimulus identiteiten en de presentatie orders (bijvoorbeeld wanneer stimuli zijn pleinen en diamanten, een sleutel geeft aan" square eerst "en een ander" diamond eerst ") . Belangrijk voor de evaluatie, deze uitspraken moeten worden omgezet naar "probe eerst" (of "referentie eerst") oordelen.

In het onderhavige werk, wordt een combinatie van het proces model van BTW en de TOJ experimentele paradigma om de problemen op hetzij individuele domein elimineren. Met deze methode kan gemakkelijk interpreteerbare snelheid parameters worden geschat voor bijna willekeurige visuele stimuli, waardoor af te leiden hoe de aandacht van de waarnemer concurrerende beeldelementen toegewezen.

Het model is gebaseerd op vergelijkingen TVA voor het verwerken van afzonderlijke prikkels, dat binnenkort zal worden uitgelegd in de volgende. De kans dat een stimulons wordt gecodeerd in visuele korte-termijn geheugen voordat de andere wordt geïnterpreteerd als de kans op het beoordelen van deze stimulus als eerste verschijnen. De individuele codering duur zijn exponentieel verdeeld 9:

figure-introduction-1 (1)

De maximale ineffectieve blootstellingsduur t 0 is een drempel voor wie niets wordt gecodeerd at all. Volgens TVA de snelheid v x, i waarbij x object is gecodeerd als lid van een perceptuele categorie i (zoals kleur of vorm) wordt gegeven door de snelheidsvergelijking,

figure-introduction-2 . (2)

De kracht van de zintuiglijke bewijs dat x behoort tot categorie i wordt uitgedrukt in η x, i, en Pi is een beslissing voorkeur voor het categoriseren stimuli als leden van categorie i. Dit wordt vermenigvuldigd met eenttentional gewichten. Individuele attentional gewichten w x gedeeld door de attentional wegen van alle objecten in het gezichtsveld. Derhalve wordt de relatieve attentional gewicht berekend als

figure-introduction-3 (3)

waarin R staat voor alle categorieën en η x, i de zintuiglijke bewijs dat object x behoort tot categorie j. De waarde π j heet relevantie van categorie j en weerspiegelt een vooroordeel om indelingen te maken in j. De totale verwerkingscapaciteit C is de som van alle verwerkingen tarieven voor alle prikkels en indelingen. Voor een meer gedetailleerde beschrijving van TVA, zie Bundesen en Habekost boek 9.

Bij onze nieuwe werkwijze, Vergelijking 1, waarbij de codering van afzonderlijke prikkels beschreven, wordt omgezet in een model van tojs. Ervan uitgaande dat de selectie vooroordelen en het verslag categorieën zijn Constant binnen een experimentele taak de verwerkingssnelheden v p en v r van de twee beoogde stimuli probe (p) en referentie (r) afhankelijk C en attentional gewichten in de vorm v p = C · w p en v r = C · w r, respectievelijk. De nieuwe TOJ model drukt de kans op succes P p 1 dat een deelnemer oordeelt de probe stimulus eerst als functie van de SOA en de verwerking tarieven. Het kan als volgt worden geformaliseerd:

figure-introduction-4 (4)

Een meer gedetailleerde beschrijving van deze vergelijking wordt afgeleid van het uitgangsmateriaal TVA vergelijkingen beschreven door Tünnermann, Petersen en Scharlau 7.

Omwille van de eenvoud wordt de parameter t 0 weggelaten in het model in Vergelijking 1. Volgens de oorspronkelijke TVA dient t 0 identiek voor Both doelen in de TOJ taak, en het derhalve opheft. Echter, deze veronderstelling soms geschonden (zie rubriek Discussion).

Voor het aanbrengen van deze vergelijking te TOJ data, is een hiërarchische Bayesiaanse schatting regeling 11 voorgesteld. Deze benadering laat toe de attentional gewichten schatten w w p en r van de sonde en referentie stimuli en de algehele verwerkingssnelheid C. Deze parameters, de resulterende opnamesnelheden v p en v r en aandacht geïnduceerde verschillen tussen hen kan worden beoordeeld over het onderwerp en de groep niveaus, samen met geschatte onzekerheden. De hiërarchische model wordt geïllustreerd in Figuur 1. Tijdens de voorbereidende fase voor een experiment kan gemakkelijk Bayesiaanse poweranalyse uitgevoerd.

Het volgende protocol beschrijft hoe te plannen, uit te voeren en te analyseren TOJ experimenten waaruit verwerkingssnelheid parameters en aandachtsproblemen gewichten voor visuele stimuli kanworden verkregen. Het protocol gaat ervan uit dat de onderzoeker geïnteresseerd is in hoe een attentional manipulatie van invloed op de verwerkingssnelheid van een aantal doelstellingen van belang.

figure-introduction-5

Figuur 1: Grafische model gebruikt in de Bayesiaanse schatting procedure. Cirkels geven geschatte uitkeringen; dubbele cirkels geven deterministische knooppunten. Vierkanten geven data. De verhoudingen worden gegeven op de rechterkant van de figuur. De knooppunten buiten de afgeronde frames ( "platen") vertegenwoordigen gemiddelde en dispersie ramingen van TVA parameters (zie inleiding) op het niveau van de groep. In de "j Subjects" plaat, is te zien hoe attentional gewicht (w) worden gecombineerd met de algemene verwerkingssnelheden (C) van stimulus verwerkingssnelheden (v) betreffende niveau. Plate "i SOA &# 8221; toont hoe deze parameters TVA getransformeerd zijn (via de functie P p 1 in de inleiding beschreven) in de kans op succes (θ) de binomiaal verdeelde responsen op elke SOA. Daarom is de θ met de herhalingen van de SOA (n) beschrijven de gegevenspunten (y). Voor meer details over de notatie en interpretatie van grafische modellen, zie Lee en Wagenmakers 23. Merk op dat voor de duidelijkheid zijn de knooppunten die verschillen parameters vertegenwoordigen weggelaten. Deze deterministische parameters zijn aangegeven in de figuren van de experimentele resultaten plaats. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

OPMERKING: Sommige stappen in dit protocol kan worden bereikt met behulp van aangepaste software die (samen met de installatie-instructies) aan http://groups.upb.de/viat/TVATOJ. In het protocol, wordt deze verzameling van programma's en scripts genoemd "TVATOJ".

1. Selectie van Stimulus Material

  1. Selecteer stimuli volgens de onderzoeksvraag.
    Opmerking: In het algemeen worden twee targets op verschillende locaties op het scherm. Stimuli die zijn gebruikt bij de onderhavige werkwijze omvatten, bijvoorbeeld, vormen, cijfers, letters, eenlingen in pop-out displays, en objecten in natuurlijke beelden. De laatste drie werden gebruikt in dit protocol.
    OPMERKING: Verschillende types stimulus in de TOJ plugin ( "psylab_toj_stimulus" voorzien TVATOJ) voor het experiment bouwer OpenSesame 12.
  2. Bij het aanmaken van nieuwe impuls vormen, ervoor te zorgen dat de eigenschappen van interest hebben voor de beslissing te worden gecodeerd door ze belangrijk zijn voor de taak of selecteer stimuli waar de eigendommen van uw automatisch gecodeerd (bijvoorbeeld eenlingen in pop-out displays).

2. Schakel schatting en Planning

  1. Voer een Bayesiaanse vermogen analyse door het simuleren van gegevens met de gekozen model, gepland design (SOA distributie en herhalingen), steekproefomvang, en veronderstelde parameters. Schatten of het waarschijnlijk onderzoeksdoel (bijvoorbeeld een zeker verschil in de parameters) te bereiken. Als de voeding niet voldoende is, verandert het ontwerp door het toevoegen of het verschuiven van SOA's of herhalingen en herhaal de analyse.
    1. Om de meegeleverde TVATOJ software, open te gebruiken en het script "exp1-power.R" te bewerken. Volg de opmerkingen in het bestand aan te passen voor de specifieke analyse. Voor algemene informatie over Bayesiaanse macht schatting verwijzen naar Kruschke 13.

3. Specificatie of programmering van het Experiment

  1. Gebruik een experiment bouwer of psychofysische presentatie bibliotheek om het experiment uit te voeren.
    1. Om de OpenSesame TOJ plugin die in TVATOJ gebruiken, sleept u de "psylab_toj_stimulus" plugin in een proef presentatie lus. Als alternatief opent u de "simple-toj.osexp" voorbeeld experiment in OpenSesame.
    2. Selecteer het gewenste type stimulus in het dropdown-menu "type Stimulus" in de psylab_toj_stimulus configuratie. Volg de instructies in TVATOJ voor het toevoegen van nieuwe impuls vormen indien nodig.
  2. Geef de processen zoals beschreven in de volgende stappen.
    1. Voor elke experimentele conditie, maken studies met de geplande SOA's. Bij gebruik van de psylab_toj_stimulus plugin en OpenSesame, voeg alle uiteenlopende factoren als variabelen om het proces lus (bijvoorbeeld "SOA").
    2. rijen toe te voegen aan de tafel om te beseffenAlle factor combinaties (bijvoorbeeld zeven SOA's, van -100 tot 100 msec, gekruist met de experimentele omstandigheden "aandacht" en "neutraal"). Stel "Herhalen" attribuut van de lus om voldoende herhalingen te maken (zie protocol stap 2 voor het bepalen van de distributie en de herhaling van SOA's).
      LET OP: Meestal kan hooguit 800 trials binnen een uur worden gepresenteerd. Als er meer herhalingen nodig zijn, kunt u overwegen het splitsen van het experiment in meerdere sessies. Zorg ervoor dat de "Order" attribuut van de lus is ingesteld op "Random" voor het uitvoeren van het experiment.
    3. In de psylab_toj_stimulus plugin configuratie, placeholders toe te voegen (bijvoorbeeld "[SOA]") voor de uiteenlopende factoren in de betreffende gebieden. Voer constante waarden met factoren die niet worden gevarieerd.
      LET OP: Voor het uitvoeren van het experiment, zorg ervoor dat nauwkeurige timing is gegarandeerd. Indien nodig timing gedrag van de nieuwere monitoren zijn niet werd gecontroleerd, gebruikCRT-monitoren en te synchroniseren met de verticale terugslag signaal 12.

4. Experimentele procedure

  1. Verwelkoming en briefing van de deelnemers
    1. Verwelkom de deelnemers en hen te informeren over de algemene vorm van het experiment (computer-based perceptie experiment). Informeren de deelnemers over de toekomstige duur van het experiment. Het verkrijgen van geïnformeerde toestemming van de deelnemers om deel te nemen aan het experiment.
    2. Zorg ervoor dat de deelnemers laten zien normale of gecorrigeerd-to-normaal gezichtsvermogen (optimaal door het uitvoeren van korte visie tests). Sommige tekorten, zoals kleur blindheid kan aanvaardbaar zijn als ze niet interfereren met de vraagstelling van de bijzondere soort van stimulusmateriaal.
    3. Zorg voor een rustige stand waar het experiment wordt uitgevoerd. Stel de stoel, kinsteun, keyboardpositie, enzovoort, voor een optimaal bekijken en reactie voorwaarden voor experiment.
    4. Maak de deelnemers zich ervan bewust dat het experiment vergt aandacht en mentale focus en kan vermoeiend zijn. Vraag hen om korte pauzes te nemen wanneer dat nodig is. Het is echter even belangrijk niet om deze eenvoudige taken aandachtsprocessen onder grote druk. Vertel de deelnemers dat het goed is om een ​​aantal fouten te maken.
  2. Instructie en warm-up
    1. Present instructies op het scherm voor de taak, waarin de presentatie volgorde en respons incassoprocedure. Informeren de deelnemers die de taak om de volgorde waarin de doelstellingen aangekomen, en dat deze moeilijke bij sommige proeven zal rapporteren. Vraag de deelnemers om hun eerste indruk te melden wanneer zij niet de opdracht voor bepaalde kan vertellen, en laat ze denk dat als ze geen dergelijke indruk op alle.
      LET OP: In de binaire Tojs hier wordt gebruikt, is er geen mogelijkheid om de perceptie van de gelijktijdigheid te geven. Om overmatige gissen te vermijden, niet wijzen op de aanwezigheid van studies met Simultaneously gepresenteerd doelen expliciet. Laat deze gewoon moeilijk zijn studies met de instructies hierboven geschetste.
    2. De oogbewegingen tijdens de proeven te vermijden, vraagt ​​deelnemers om een ​​merk dat wordt weergegeven in het midden van het scherm te fixeren. Vraag hen om hun hoofd te rusten op een kin rust.
    3. Vraag de deelnemers om korte pauzes te nemen indien nodig. Laat hen weten wanneer pauzes zijn toegestaan en wanneer ze moeten worden vermeden (bijvoorbeeld tijdens het doel presentatie en voor het antwoord).
    4. Inclusief een korte training waarin de deelnemers kunnen wennen aan de taak. Daartoe dienen een willekeurige subset van de experimentele studies (zie protocol stap 3,2).
      OPMERKING: Omdat de taak zelf is vrij eenvoudig, tien tot twintig proeven zijn meestal voldoende. Het kan voordelig zijn om het vertrouwen van de deelnemers hun prestaties in deze taak te verhogen. Dit kan door vertraging van de presentatie en feedback.
    5. Verkrijgen confirmati de deelnemers 'op dat ze de taak hebben begrepen (laten uitleggen), en dat ze geen verdere vragen.
  3. Het uitvoeren van de belangrijkste experiment
    1. Laat de experimentele software start met de presentatie van de belangrijkste studies. Laat de stand voor de belangrijkste experiment.

5. Model-gebaseerde analyse van de gegevens TOJ

  1. Omzetten van de ruwe data bestanden in tellingen van "probe eerst" oordelen voor elke SOA. Zo voert u het script "os2toj.py" voorzien TVATOJ.
  2. Voer het Bayesiaanse schattingsprocedure de belangrijkste parameters schatten w p en C, die de afgeleide v p en v r en de verschillen van de parameters. Voor dit doel, het script "run-evaluation.R" nadat het bewerkt volgens de instructies in het bestand.
  3. Wanneer de bemonstering is voltooid, kan de verschillen van belang zijn voor de onderzoeksvragen worden beoordeeld. examples kan gevonden worden in de volgende paragraaf.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

Hierna worden de resultaten verkregen met de voorgestelde methode gerapporteerd. Drie experimenten gemeten invloed van verschillende attentional manipulaties met drie zeer verschillende stimuli. De stimuli zijn eenvoudig lijnstukken in pop-out patronen, actieruimte objecten in natuurlijke beelden en cued brief targets.

Experiment 1: Salience in pop-out displays
Experiment 1 doel om de invloed van visuele opvallendheid o...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

Het protocol in dit artikel wordt beschreven hoe u eenvoudig Tojs voeren en passen bij de gegevens met de modellen op basis van fundamentele stimulus codering. Drie experimenten aangetoond hoe de resultaten in een hiërarchische Bayesiaanse schatting kader kan worden geëvalueerd om de invloed van de aandacht in sterk verschillende stimulusmateriaal beoordelen. Salience in pop-out displays geleid tot meer aandachtsproblemen gewichten. Ook werden verhoogd gewichten geschat voor actieruimte objecten in natuurlijke beelden. ...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

De auteurs hebben niets te onthullen.

Dankbetuigingen

Onderdelen van dit werk zijn ondersteund door de Duitse Onderzoeksstichting (DFG) via subsidies 1515/1-2 en 1515/6-1 aan Ingrid Scharlau.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
Personal Computer
(Open Source) Experimenteer en evaluatiesoftware

Referenties

  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. , Oxford University Press. Oxford, UK. (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. Bayesian estimation in hierarchical models. The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology. Busemeyer, J., Townsend, J., Wang, Z. J., Eidels, A. , 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. , 2nd, Academic Press. Boston, MA. (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. , Cambridge University Press. Cambridge, UK. (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).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Tags

Theorie van visuele aandachthiërarchische Bayesiaanse schattingattentioneel gewichtverwerkingssnelheidmeting van aandachtstimuluscoderingssnelhedenpsychometrische functieanalyseBayesiaanse poweranalyse