Pomiar uwagi i szybkości przetwarzania wzrokowego za pomocą opartej na modelu analizy osądów porządku czasowego

Ogólnym celem tego protokołu jest pomiar parametrów uwagi i przetwarzania wzrokowego dla prawie dowolnych bodźców. Osiąga się to poprzez modelowanie danych z osądów porządku czasowego, TOJ. W nich uczestnicy oceniają kolejność prezentacji dwóch celów, a uzyskane dane są analizowane za pomocą nowatorskiego modelu, który pozwala zmierzyć, jak uwaga wpływa na wskaźniki kodowania bodźców.

Teoria uwagi wzrokowej Bundesena zapewnia różne zastosowania parametrów, takich jak waga uwagi i szybkość przetwarzania. Zazwyczaj są one szacowane w zadaniach raportu pozycji, w których używane są litery lub cyfry, używanie czegokolwiek innego niż litery lub cyfry jest trudne i wymaga intensywnego szkolenia, a zatem jest rzadko wykonywane. Na przykład trudno sobie wyobrazić, w jaki sposób można by zmierzyć istotność wizualizacji i wyskakujące wyświetlacze za pomocą tej metody.

Dlatego proponujemy nowatorską metodę opartą na TVA, która wykorzystuje ocenę porządku czasowego, którą można przeprowadzić za pomocą niemal dowolnych bodźców. Osądy kolejności czasowej były używane do oceny uwagi przez długi czas, ale w połączeniu z TVA stają się one bardziej potężne, dostarczając łatwych do zinterpretowania parametrów. W zadaniu oceny porządku czasowego dwa bodźce, tutaj zidentyfikowane jako A i B, są pokazane w bliskim następstwie lub równocześnie.

Percepcja porządku czasowego może być modelowana za pomocą modelu kanałów niezależnych. W takim modelu istnieją niezależne kanały przetwarzania dla każdego celu. Komparator zleceń monitoruje kanały i rejestruje liczbę, gdy określony cel, w tym przypadku A, dotrze do niego przed innym celem.

Zanim to zademonstrujemy, pokrótce opiszemy formę, w jakiej dane eksperymentalne są zwykle reprezentowane. Względna częstotliwość określonego rodzaju osądu, w tym przypadku najpierw A, jest wykreślana w zależności od SOA, czyli odstępu czasu między prezentacjami dwóch celów. Teraz, przy dużym ujemnym SOA, oznacza to, że bodziec A prowadzi, jest najbardziej prawdopodobne, że A dotrze najpierw do komparatora.

Bardzo rzadko bodziec B dotrze wcześniej. W związku z tym otrzymujemy punkt danych reprezentujący względną częstość bliską jedności. W przypadku dużego dodatniego SOA, czyli bodźca B, komparator rejestruje pierwsze wyniki A bardzo rzadko.

W związku z tym uzyskujemy punkt danych bliski zeru. Jeśli wartość SOA wynosi zero, cele są prezentowane jednocześnie i rejestrowany jest punkt danych na poziomie szansy punktu piątego. Gdy SOA różniły się w zakresie wartości, wynikowy wzorzec można opisać za pomocą funkcji psychometrycznej.

Teraz, gdy uwaga jest skierowana na bodziec, tutaj bodziec A, dociera on wcześniej do komparatora, w konsekwencji, tutaj pokazano dla SOA zero, zwiększa się prawdopodobieństwo pierwszych sądów A. To przesuwa całą funkcję psychometryczną. Wskaźnik SOA, w którym czerwona krzywa przecina poziom punktu piątego, jest często używany do ilościowego określenia wpływu uwagi.

Automatyczna ocena czasowa wydaje się być naturalnym sposobem oceny opóźnienia percepcyjnego i ta metoda daje odpowiedzi na wiele pytań dotyczących wpływu uwagi i percepcji czasu. Jednak TOJ ma główną słabość, a jest nią jego względna natura. Temporalna autopercepcja może nam powiedzieć, że bodziec A jest postrzegany przed bodźcem B, ale nie mówi nam dlaczego.

Może to być spowodowane tym, że bodziec A jest przetwarzany szybciej lub ponieważ B jest przetwarzany wolniej. Aby zwiększyć moc wyjaśniającą, model TOJ wywodzi się z TVA, który modeluje procesy kodowania bodźców wzrokowych. Zakłada się, że w każdym kanale kodowanie przebiega zgodnie z wykładniczym modelem wyścigu TVA.

Prawdopodobieństwo zakodowania każdego celu w określonym czasie jest przekształcane w prawdopodobieństwo zakodowania jednego celu przed drugim. Postrzeganie porządku czasowego. Co ważne, dwa parametry szybkości odziedziczone po TVA pozwalają odpowiedzieć na pytania takie jak: czy to bodziec nadzorowany był przetwarzany szybciej, czy to bodziec nienadzorowany był spowalniany?

Alternatywnie, wskaźniki mogą być również wyrażone jako względne wagi uwagi. Dobierz bodźce zgodnie z pytaniem badawczym. Ogólnie rzecz biorąc, musi istnieć możliwość pokazania dwóch celów w różnych miejscach na ekranie.

W dalszej części tego protokołu pokazujemy wyniki eksperymentów z wyskakującymi wyświetlaczami, naturalnymi obrazami i celami literowymi. Oto przykład tego, jak można wykorzystać przestrzeń akcji i obiekty tła na naturalnych obrazach. Fotografia z obecnymi obydwoma tarczami jest nakładana na jednego z jednym bez nich.

Obiekty są wirtualnie usuwane poprzez uczynienie górnego obrazu lokalnie przezroczystym. Dzięki tej procedurze tworzone są obrazy z obecnymi zarówno obiektami, żadnymi, jak i jednym z dwóch obiektów, w celu ustanowienia TOJ z najpierw tłem, najpierw przestrzenią akcji i jednoczesną prezentacją. Aby zaplanować projekt i wielkość próby eksperymentu, można przeprowadzić bayesowską analizę mocy.

Wielokrotnie symuluj i dopasowuj dane do zamierzonego modelu, projektu eksperymentu i hipotetycznych parametrów. Proporcje symulacji, dla których osiągnięto kryterium sukcesu, na przykład różnicę w wagach uwagi, są wykorzystywane do oszacowania mocy eksperymentu. Użyj konstruktora eksperymentu lub biblioteki prezentacji psychofizycznych, aby zaimplementować eksperyment.

Dostarczamy dla konstruktora eksperymentów open source OpenSesame, dla TOJ z literami, cyframi i kształtami, w których należy określić tylko tabelę prób. Dostarczamy również przykład OpenSesame dla TOJ z naturalnymi obrazami. Dla każdego warunku utwórz wersje próbne dla wszystkich planowanych architektów SOA.

Przykładowe rozkłady SOA przedstawiono w reprezentatywnych wynikach. Dwa cele są zdefiniowane jako sonda i odniesienie. Odniesienie jest zawsze wyświetlane na zero i jest celem pozostawionym bez nadzoru, podczas gdy bodziec sondy podlega manipulacji uwagi.

W badaniach z ujemnym wynikiem SOA należy najpierw przedstawić bodziec sondy, a po SOA bodziec referencyjny. W przypadku prób z dodatnimi SOA należy najpierw przedstawić bodziec referencyjny, a po opóźnieniu sondę zgodnie z SOA. Dla SOA równego zero, przedstaw oba cele jednocześnie.

W warunkach neutralnych przypisanie sondy i odniesienia jest dowolne, ale wymagane do analizy danych. Twórz powtórzenia wszystkich SOA. Losowo lub systematycznie zmieniaj wpływy, na które nie ma wpływu, takie jak lokalizacja bodźca lub tożsamość celu.

Liczba powtórzeń zależy od obsługiwanej mocy. W ciągu jednej godziny można zaprezentować około 800 prób. Jeśli potrzeba więcej powtórzeń, rozważ podzielenie eksperymentu na kilka sesji.

Przywitaj uczestników i poinformuj ich o ogólnej procedurze eksperymentu. Uzyskaj zgodę na uczestnictwo. Upewnij się, że widzenie jest normalne lub skorygowane do normalnego.

Zapewnij cichą kabinę na czas eksperymentu. Dostosuj krzesło, podbródek i klawiaturę i tak dalej, aby zapewnić optymalne warunki. Uświadom uczestnikom, że eksperymenty wymagają uwagi i skupienia psychicznego oraz mogą być męczące.

Poproś ich, aby w razie potrzeby robili krótkie przerwy. Wyświetlaj na ekranie instrukcje szczegółowo opisujące prezentacje i zbieranie odpowiedzi. Przypomnij uczestnikom, że zadanie polega na zrelacjonowaniu postrzeganej kolejności czasowej celów i zgadywaniu w próbach, w których w ogóle nie mogą określić kolejności.

Aby uniknąć ruchów gałek ocznych podczas prób, poproś uczestników, aby utrwalili centralny marker za każdym razem, gdy jest on wyświetlany na ekranie. Poproś ich, aby oparli głowę na podbródku. Poproś ich, aby w razie potrzeby robili krótkie przerwy.

Przeprowadź krótki trening składający się z dziesięciu do 20 prób. Upewnij się, że uczestnicy zrozumieli zadanie. Niech to wyjaśnią.

Jeśli nie mają więcej pytań, opuść kabinę na główny eksperyment. Po przekształceniu danych z poszczególnych prób w liczbę pierwszych wyroków sondy, parametry można oszacować, uruchamiając żądany model hierarchiczny Beyesa. Po zakończeniu procesu należy wykreślić diagnostykę zbieżności dla wszystkich parametrów i potwierdzić, że łańcuchy są zbieżne i że zapewniają wystarczająco dużą efektywną wielkość próby.

Następnie narysuj i oceń interesujące Cię parametry. Przykładowe wyniki przedstawiono w następnej części tego filmu. W pierwszym eksperymencie mierzono wpływ istotności wizualnej na szybkość przetwarzania.

Uczestnicy oceniali, który z dwóch segmentów linii docelowej, lewy lub prawy, w tle migotał jako pierwszy. W połowie prób sonda była kolorowym wyskakującym okienkiem. Dane zostały dopasowane do modelu TOJ wywodzącego się z TVA, który został opisany wcześniej.

Korzyść z istotnego bodźca można zaobserwować w stanie uwagi, jako zwiększoną wagę uwagi punktu piątego dziewiątego dla sondy. W warunkach kontrolnych, w których żaden cel nie był istotny, uzyskano neutralną wagę punktu piątego, stąd waga uwagi sondy w stanie uwagi była niezawodnie wyższa. Zero, bez różnicy, nie zostało uwzględnione w 95 HDI.

Poszczególne wagi sondy i odniesienie do niej pokazują, że przewaga istotnego bodźca wynika ze zmniejszenia szybkości przetwarzania bodźca nieistotnego o 16 herców. Możliwe, że istotny cel do pewnego stopnia hamuje przetwarzanie nieistotnego, a zatem przynosi względne korzyści. W drugim eksperymencie badano przewagę uwagi w przestrzeni akcji przedstawionej na naturalnych obrazach.

Przestrzeń działania, odniesienie do sondy i obiektów tła pojawiły się dla TOJ. W eksperymencie kontrolnym zarejestrowano linię bazową bez przewagi przestrzeni działania przy użyciu odwróconych wersji obrazów, w przypadku których percepcja układu sceny jest zaburzona. Parametr posterius wskazuje na przewagę przestrzeni działania w warunku uwagi.

Masa sondy jest wyższa niż neutralna w punkcie piątym. Co ciekawe, znajduje się to również w warunku kontrolnym, co sugeruje, że odwrócenie obrazu nie usunęło potencjalnej przewagi przestrzeni działania. W związku z tym najprawdopodobniej korzyści wynikające z takich czynników jak istotność czy widoczność, które nie są eliminowane przez odwrócenie sceny.

Możliwość, że moc eksperymentalna była zbyt niska, aby wykryć efekt przestrzeni działania, jest omówiona w pisemnej części niniejszego protokołu. W trzecim eksperymencie użyto sygnału peryferyjnego, który prowadzi do dużego efektu w dodatkowym parametrze, który modeluje opóźnienie między procesami kodowania. Eksperyment ten został szczegółowo omówiony w pisemnej części niniejszego protokołu.

Podsumowując, protokół w tym artykule opisuje, jak przeprowadzać proste TOJ i dopasowywać dane w oparciu o podstawowy model kodowania bodźców. W trzech eksperymentach wykazaliśmy, że wyniki można ocenić w hierarchicznej strukturze estymacji bayesowskiej. Odkryliśmy, że istotność wyskakujących wyświetlaczy prowadzi do zwiększenia wagi uwagi.

Oszacowano również zwiększoną wagę dla obiektów przestrzeni działania na obrazach naturalnych, jednak ze względu na utrzymującą się przewagę, gdy relacje przestrzenne zostały zakłócone przez pokazanie obrazów do góry nogami, jest prawdopodobne, że inna korzyść związana z uwagą doprowadziła do wzrostu wagi. Wskazówka peryferyjna w eksperymencie trzecim doprowadziła do dużej wartości parametru, który modeluje dodatkowe opóźnienie między procesami kodowania. Zaletą protokołu jest prostota zadania TOJ, które może wykorzystywać niemal dowolne bodźce.

Gruntowne podstawy teoretyczne TVA i bayesowski schemat oceny. Chociaż istotność odgrywa ważną rolę w wielu badaniach, tylko kilka z nich próbowało określić ilościowo istotność wizualną. Kwantyfikacja istotności wizualnej umożliwiłaby nam jednak porównanie różnych wymiarów cech, takich jak orientacja, kolor lub ruch.

Tutaj zbadaliśmy wpływ kontrastu kolorów na wagi uwagi modelu formalnego wyprowadzonego z TVA, co pozwoliło nam zmierzyć istotność ilościowo i w psychologicznie uzasadniony sposób. Dla powodzenia tego protokołu kluczowe jest, aby w miejscach docelowych istniały tylko dwa bodźce, które generują sygnały czasowe. Wyraźne modelowanie dodatkowych bodźców w TOJ, takich jak sygnały peryferyjne, jest celem przyszłych badań.