Perceptuele en categorie Verwerking van de Uncanny Valley Hypothesis 'dimensie van de mens gelijkenis: Een aantal methodologische kwesties

Het algemene doel van deze procedure is om de effecten van categorische perceptie langs de dimensie van menselijke gelijkenis van de uncanny valley-hypothese te onderzoeken. Dit wordt bereikt door eerst zorgvuldig morph-continua te genereren waarmee de dimensie van menselijke gelijkenis kan worden weergegeven. De morph-continua worden vervolgens gepresenteerd in een categorisatietaak met een gedwongen keuze.

Deze taak wordt gebruikt om vast te stellen welke stimuli duidelijk gecategoriseerd worden als avatars en als mens, en om de locatie van de categoriegrens te definiëren. Vervolgens wordt een selectie van deze afbeeldingen gebruikt in een perceptuele discriminatietaak. Deze taak bepaalt de aanwezigheid en de locatie van de perceptuele discriminatiegrens.

De resultaten laten zien dat de discriminatiegrens is afgestemd op die van de categorie. Deze uitlijning van de grens geeft aan dat de subjectieve perceptie van objecten langs de dimensie van menselijkheid kan worden begrepen in termen van de psychologische effecten van categorische perceptie. Het belangrijkste voordeel van deze methode is dat het een experimenteel gecontroleerde, fijnmazige manipulatie van de mensachtige verschijning mogelijk maakt.

Dit is belangrijk voor het begrijpen van de subtiele relaties tussen de waargenomen menselijkheid en de daarmee samenhangende ervaringen en het gedrag met betrekking tot het 'uncanny valley'-effect. De visuele demonstratie van deze methode vormt de basis voor de kritische discussie in het bijbehorende artikel over het gebruik van deze methode in onderzoek naar de uncanny valley. Begin met het selecteren van paren van menselijke beelden en avatarbeelden die als eindpunten voor elk continuüm in de morphing-procedure zullen dienen. Begin met het menselijke eindpunt.

Kies een afbeelding van een onbekende met een kenmerkend gezicht, een neutrale uitdrukking en een directe blik. Andere opvallende kenmerken, zoals gezichtsbeharing of sieraden, mogen niet aanwezig zijn. Genereer voor de niet-menselijke eindpuntafbeelding een avatargezicht dat overeenkomt met het menselijke gezicht.

Pas elk avatargezicht aan zodat het nauw aansluit bij het overeenkomstige menselijke gezicht wat betreft leeftijd en algemene gezichtsgeometrie. Stem de contrastniveaus en de algehele helderheid van elk paar oudergezichten op elkaar af. Hier wordt de huidskleur van het oudergezicht van de avatar afgestemd op die van het overeenkomstige menselijke oudergezicht.

Gebruik fotobewerkingssoftware om de externe kenmerken van de gezichten bij te snijden door een elliptische vorm over de afbeelding te plaatsen. Pas vervolgens de uiteindelijke positie van de afbeeldingen aan om ervoor te zorgen dat de algemene gezichtsgeometrie tussen elk paar eindpunten is uitgelijnd. Wanneer de afbeeldingen gereed zijn, gebruikt u de morphing-software om controlepunten op de kenmerken van de oudergezichten te plaatsen.

Voor elk gezicht worden ongeveer 20 punten op de mond geplaatst, 18 op elk oog, 20 op de neus en acht op elke wenkbrauw. Zodra deze punten zijn geplaatst, zijn de afbeeldingen klaar om gemorpht te worden. Hierbij worden voor elk continuüm 13 verschillende gemorphte afbeeldingen gemaakt, gelabeld van M 0 tot M 12.

Er zijn twee oudergezichten en 11 tussenliggende morphs; zoals hier te zien is, wordt een classificatietaak uitgevoerd met twee alternatieve gedwongen keuzes. De participant beoordeelt of elke morph-afbeelding een avatar- of een mensengezicht toont. Zodra de participant er klaar voor is, wordt een reeks trials getoond.

Elke trial begint met een fixatiepunt dat gedurende 500 milliseconden wordt getoond, gevolgd door een morph-afbeelding gedurende 750 milliseconden. De deelnemer reageert na elke afbeelding door op de overeenkomstige knop te drukken. Vervolgens begint de volgende trial na een korte vertraging.

De classificatiegegevens voor avatar versus mens worden geanalyseerd met behulp van polynomiale regressie om de vorm van de responscurve te beschrijven. Om dezelfde verschillende perceptuele discriminatietaak op te zetten, selecteert u twee morphs die eerder als avatars zijn gecategoriseerd en twee als menselijke controle voor fysieke verschillen, door morphs te kiezen die equivalente stappen van fysieke verandering vertegenwoordigen. Langs elk continuüm worden stappen van 33% gebruikt, zoals getoond. Sorteer hier de geselecteerde morphs in paren volgens drie experimentele morph-paarcondities.

Zelfde, waarbij paren morfen identiek zijn en geen fysieke of categorische verandering vertegenwoordigen; binnen, waarbij paren uit dezelfde categorie worden getrokken; en tussen, waarbij paren verschillende categorieën vertegenwoordigen. Zorg ervoor dat voor de avatar-categorie de eerste morf van elk gezichtspaar in de drie condities altijd M four is. Dezelfde procedure kan worden toegepast voor morfenparen in relatie tot de menselijke categorie, waarbij wordt gewaarborgd dat de eerste morf altijd M eight is.

Er wordt een taak voor perceptuele discriminatie tussen 'hetzelfde' en 'verschillend' uitgevoerd. De deelnemer geeft via een druk op een knop aan of de gezichten van elk gezichtspaar qua uiterlijk hetzelfde zijn of verschillen. Zodra de deelnemer er klaar voor is, wordt er voor elke trial een reeks trials getoond.

Een fixatiekruis wordt gedurende 500 milliseconden getoond, gevolgd door het eerste gezicht van een gezichtspaar gedurende 500 milliseconden, en een interstimulusinterval met een leeg scherm gedurende 300 milliseconden. Vervolgens wordt het tweede gezicht van een gezichtspaar getoond, waarna de participant bepaalt of de gezichten van het paar hetzelfde of verschillend zijn. Er volgt een interval van 2.500 milliseconden voordat de volgende trial wordt gepresenteerd.

De discriminatienauwkeurigheid wordt geanalyseerd voor gezichtsparen die de categoriegrens overschrijden, vergeleken met gezichtsparen van dezelfde zijde van de grens. De gegevens voor avatar-proeven en menselijke proeven worden afzonderlijk behandeld; de hier getoonde analyse bevat representatieve resultaten voor de forced-choice categorisatietaak. Deze worden gepresenteerd als het percentage reacties waarin een gezicht als menselijk wordt gecategoriseerd.

De ononderbroken blauwe lijn toont de gefitte logistieke responscurve, waarvan de helling een sigmoïde stapfunctie weerspiegelt die consistent is met de aanwezigheid van a. De blauwe stippellijn toont de geschatte positie van de categoriegrens, wat aangeeft dat de maximale onzekerheid van 50% bij categorisatieoordelen geassocieerd is met positie nummer zes. In deze resultaten voor de geforceerde-keuze categorisatietaak is de langste gemiddelde responstijd geassocieerd met morfpositie nummer zes.

Dit is consistent met de aanwezigheid van de grootste onzekerheid en categorisatieoordelen op deze morfologische positie. Discriminatieresponsen in dezelfde verschillende perceptuele discriminatietaak tonen aan dat de nauwkeurigheid en het onderscheiden tussen paren gezichten die aan weerszijden van de categoriegrens in de 'between'-condities liggen, groter is dan voor paren gezichten die binnen de menselijke en avatar-categorieën zijn gekozen. In overeenstemming met de grotere discriminatienauwkeurigheid op de categoriegrens zijn de reactietijden van het oordeel voor paren gezichten die de categoriegrens in de 'between'-conditie overschrijden korter dan die voor gezichten die binnen een categorie zijn gekozen.

Bij het toepassen van deze procedure ligt de grootste moeilijkheid in het genereren van meerdere morph-continua die een homogene set experimentele stimuli vormen. Een gebrekkige controle over de experimentele stimuli kan confounders en artefacten introduceren die de subjectieve perceptie van menselijke gelijkenis sterk beïnvloeden. Het bijbehorende artikel bespreekt deze gerelateerde kwesties.