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Exatamente quanto algo precisa mudar para que uma diferença seja percebida?
Pense, por exemplo, em crianças pequenas que crescem rapidamente - ficando mais altas diariamente. No entanto, muitas vezes é difícil notar mudanças sutis, especialmente se eles ainda lutam para alcançar uma bola de basquete.
Em um período muito mais longo, seu surto de crescimento torna-se mais do que perceptível; Na verdade, a quantidade pode parecer enorme! Essas mudanças na altura só são percebidas após um lapso porque as pequenas diferenças do dia-a-dia são muito pequenas para serem perceptíveis.
A quantidade mínima, mas percebida, é a diferença apenas perceptível, que, para este exemplo, é a menor quantidade de crescimento notada.
Este vídeo demonstra uma abordagem padrão para medir uma diferença perceptível no tamanho da forma. Não apenas discutimos as etapas necessárias para projetar e executar um experimento, mas também explicamos como analisar os dados e interpretar os resultados, descrevendo o quão pequena é a mudança na área necessária para ser percebida.
Neste experimento, os participantes são brevemente mostrados a dois círculos diferentes que variam em tamanho e são forçados a escolher qual é o maior.
Durante cada tentativa, um é sempre apresentado com a mesma circunferência, enquanto o outro é variado. Essa abordagem é chamada de método de estímulo constante.
Nesse caso, o estímulo constante é projetado para ter um raio de 10 px e localizado aleatoriamente no lado esquerdo ou direito da tela. Em contraste, o outro círculo, chamado de estímulo de comparação, terá um raio que varia entre 5 e 9 e entre 11 e 15 px.
Dadas essas 10 possibilidades, o estímulo de comparação é mostrado 10 vezes de cada lado, para um total de 200 tentativas. A variável dependente é registrada como qual estímulo foi escolhido para ser o maior.
Espera-se que os participantes escolham corretamente se perceberam uma diferença de tamanho entre os dois estímulos. No entanto, quando as formas estão mais próximas em circunferência e abaixo da diferença perceptível, prevê-se que o desempenho diminua.
Para iniciar o experimento, cumprimente o participante no laboratório. Com eles sentados confortavelmente em frente ao computador, explique as instruções da tarefa: A tela terá a palavra "Pronto?" até que eles pressionem a barra de espaço.
Observe como dois estímulos azuis aparecem e instrua o participante a indicar qual estímulo ele achava que era maior pressionando a tecla 'L' para respostas do lado esquerdo e 'R' para respostas do lado direito. Lembre-os de que devem adivinhar se não tiverem certeza de qual é o maior.
Depois de responder a quaisquer perguntas que o participante possa ter, saia da sala. Permita que eles concluam todos os 200 testes em um período de 5 minutos. Quando terminarem, volte para a sala e agradeça por participarem do experimento.
Para analisar os dados, primeiro recupere o arquivo de saída programado que capturou as respostas de cada participante. Dê uma olhada rápida nos dados para ter certeza de que os desempenhos eram sensatos - ou seja, quando os tamanhos dos estímulos de comparação eram 5 e 15 px, a precisão era quase perfeita.
Em seguida, adicione uma coluna à tabela de saída chamada 'Precisão' para determinar se as respostas registradas estão corretas ou não. Compare as respostas dadas com as respostas corretas para todos os ensaios. Use a seguinte instrução IF para registrar um 1 quando a resposta dada estava correta e 0 quando estava incorreta.
Agora, adicione outra coluna à tabela, rotulada 'Proporção de respostas de comparação'. Compare a coluna 'Posição de comparação' com 'Resposta' e use uma nova declaração IF para marcar um '1' quando o estímulo de comparação foi escolhido ou um '0' se o círculo constante foi escolhido.
Para visualizar os resultados, faça um gráfico de dispersão com o tamanho da comparação no eixo x e a proporção de vezes que ela foi escolhida como sendo maior no eixo y. Lembre-se de que o estímulo constante sempre teve um raio de 10 px, razão pela qual os estímulos com raios de 5 ou 6 px quase nunca foram escolhidos e aqueles com 14 ou 15 foram sempre escolhidos.
Com um raio de 9 ou 11 px, a comparação era mais difícil e os participantes frequentemente cometiam erros. De fato, o desempenho estava no nível do acaso, sugerindo que as diferenças não estavam sendo percebidas.
Para calcular a diferença apenas perceptível, pegue o tamanho da comparação que foi escolhido 75% do tempo, neste caso um raio de 12, menos o tamanho da comparação que foi escolhido 25% do tempo - raio de 8 - e divida o resultado por 2 para uma resposta de 2 px.
Em outras palavras, os raios dos círculos precisam diferir em pelo menos 2 px para que seus tamanhos sejam percebidos com precisão.
Agora que você está familiarizado com as diferenças perceptíveis na percepção de objetos visuais? Vejamos como esse paradigma é usado em estudos neurofisiológicos para explorar como o cérebro responde e em outras situações comportamentais, como distinguir entre os níveis de gordura nos alimentos.
Os pesquisadores investigaram como os neurônios individuais no córtex visual codificam as propriedades físicas do mundo, como objetos? Tamanhos.
Usando técnicas de registro eletrofisiológico que medem padrões de disparo em conjunto com a apresentação de estímulos, os pesquisadores descobriram que os neurônios sensíveis ao tamanho às vezes respondem da mesma maneira a objetos que são realmente de tamanhos diferentes.
É por isso que os JND são quase imperceptíveis: às vezes, no cérebro, os estímulos relevantes realmente produzem efeitos indistinguíveis.
Além disso, os pesquisadores usaram uma tarefa de diferenças apenas perceptíveis para caracterizar limiares individuais para detectar concentrações de gordura nos alimentos.
Eles descobriram que indivíduos com um índice de massa corporal mais alto exigiam uma diferença mais alta apenas perceptível, ou um limite mais alto, antes de provar os ácidos graxos nas amostras. Esses resultados podem levar a novas abordagens para limitar o consumo excessivo de gordura.
Você acabou de assistir à introdução de JoVE às diferenças perceptíveis. Agora você deve ter uma boa compreensão de como projetar e executar o experimento, bem como analisar e avaliar os resultados.
Obrigado por assistir!