June 3rd, 2013
Investigação da Uncanny Vale Hipótese E experiência afectiva requer um entendimento da hipótese ' Dimensão da semelhança humana (DHL). Este protocolo permite a representação da DHL e exame de percepção categórica. O uso dos mesmos estímulos e fMRI para distinguir as regiões do cérebro que respondem às mudanças físicas e categoria é illustrated.Investigation da Hipótese Uncanny Valley e experiência afetiva requer uma compreensão da dimensão da hipótese "de semelhança humana (DHL). Este protocolo permite a representação da DHL e exame de percepção categórica. A utilização dos mesmos estímulos e de ressonância magnética para distinguir as regiões do cérebro que respondem a alterações físicas e categoria é ilustrado.
O objetivo geral deste procedimento é examinar os efeitos da percepção categórica ao longo da dimensão da semelhança humana da hipótese do vale misterioso. Isso é feito primeiro gerando cuidadosamente o morph contínuo com o qual representar a dimensão da semelhança humana. Os contínuos de transformação são então apresentados em uma tarefa de categorização de escolha forçada.
Esta tarefa é usada para determinar quais estímulos são claramente categorizados como avatares e como humanos, e para definir a localização do limite da categoria. Em seguida, uma seleção dessas imagens é usada em uma tarefa de discriminação perceptiva. Esta tarefa determina a presença e a localização do limite de discriminação perceptiva.
Os resultados mostram que o limite de discriminação está alinhado com o da categoria. O alinhamento de limites indica que a percepção subjetiva de objetos ao longo da dimensão da semelhança humana pode ser entendida em termos dos efeitos psicológicos da percepção categórica. A principal vantagem desse método é que ele permite a manipulação refinada e controlada experimentalmente da aparência humana.
Isso é importante para entender as relações sutis entre a semelhança humana percebida e a experiência e o comportamento estranhos relacionados. A demonstração visual deste método forma a base para a discussão crítica no artigo que acompanha o uso deste método na pesquisa de vale misterioso Comece selecionando pares de imagens humanas e avatares para serem usadas como o ponto final de cada continuum no procedimento de metamorfose. Comece com o ponto final humano.
Escolha uma imagem de um desconhecido em um rosto distinto com uma expressão neutra e olhar direto. Nenhuma outra característica saliente, como pelos faciais ou joias, deve estar presente. Para a imagem de ponto de extremidade não humano, gere um rosto de avatar para corresponder ao rosto humano.
Altere cada rosto de avatar para corresponder ao rosto humano correspondente de acordo com a idade e a geometria facial geral. Combine os níveis de contraste e o brilho geral de cada par de faces pai. Aqui, o tom de pele do rosto pai do avatar é compatível com o rosto pai humano correspondente.
Use um software de edição de fotos para cortar as características externas dos rostos, sobrepondo uma forma elíptica sobre a imagem. Em seguida, ajuste a posição final das imagens para garantir o alinhamento da geometria facial geral entre cada par de imagens de ponto final. Quando as imagens estiverem prontas, use o software de transformação para colocar pontos de controle nos recursos das faces principais.
Para cada face, cerca de 20 pontos são colocados na boca, 18 em cada olho, 20 no nariz e oito em cada sobrancelha. Uma vez que esses pontos são colocados, as imagens estão prontas para serem transformadas. Neste, 13 imagens transformadas diferentes são criadas para cada contínuo e rotuladas de M zero a M 12.
Existem duas faces parentais e 11 morfos intermediários, como visto aqui, uma tarefa de classificação de escolha forçada de duas alternativas é executada. O participante julga se cada imagem de morfologia mostra um avatar ou rosto humano. Quando estiver pronto, o participante visualiza uma sequência de tentativas.
Cada tentativa começa com um ponto de fixação apresentado por 500 milissegundos, seguido por uma imagem de metamorfose por 750 milissegundos. O participante responde após cada imagem pressionando o botão apropriado. O próximo julgamento começa mais tarde.
Os dados de classificação do avatar humano são analisados usando regressão polinomial para descrever a forma da função de resposta. Para configurar a mesma tarefa de discriminação perceptiva diferente, selecione dois morfos previamente categorizados como avatares e dois como controle humano para diferenças físicas, selecionando morfos que representam incrementos equivalentes de mudança física Ao longo de cada continuum, incrementos de 33% são usados como visto. Aqui, classifique os morfos selecionados em pares de acordo com três condições experimentais de pares de morfologias.
O mesmo em que pares de morfos são idênticos, não representando nenhuma mudança física ou de categoria dentro, em que os pares são desenhados de dentro de uma categoria e entre em que os pares representam diferentes categorias. Para a categoria avatar, certifique-se de que a primeira transformação de cada par de faces nas três condições seja sempre M quatro. O mesmo procedimento pode ser aplicado para pares de morfos em relação à categoria humana, garantindo que o primeiro morfo seja sempre M oito.
Uma mesma tarefa de discriminação perceptiva diferente é executada. O participante indica pressionando o botão se as faces de cada par de faces são iguais ou diferentes na aparência. Quando estiver pronto, é mostrada ao participante uma sequência de tentativas para cada tentativa.
Uma cruz de fixação é apresentada por 500 milissegundos, seguida pela primeira face de um par de faces por 500 milissegundos, um intervalo entre estímulos mostrando uma tela em branco por 300 milissegundos. Em seguida, a segunda face de um par de faces, o participante decide se as faces do par são iguais ou diferentes. Segue-se um intervalo de 2.500 milissegundos antes que o próximo teste seja apresentado posteriormente.
A precisão da discriminação é analisada para pares de faces que cruzam o limite da categoria em comparação com ursos faciais do mesmo lado do limite. Os dados para testes de avatar e testes em humanos são tratados separadamente na análise vista aqui são resultados representativos para a tarefa de categorização de escolha forçada. Estes são apresentados em termos da porcentagem de respostas em que um rosto é categorizado como humano.
A linha azul sólida mostra a curva de resposta logística ajustada, cuja inclinação reflete uma função de degrau sigmóide consistente com a presença de a. A linha tracejada azul mostra a posição estimada do limite da categoria, indicando que a incerteza máxima de 50% nos julgamentos de categorização está associada a mais posição número seis. Nesses resultados para a tarefa de categorização de escolha forçada, a latência média de resposta mais longa está associada à posição número seis do morph.
Isso é consistente com a presença de maior incerteza e julgamentos de categorização nesta posição de morfologia. As respostas de discriminação na mesma tarefa de discriminação perceptiva diferente mostram que a precisão e a discriminação entre pares de rostos que se estendem por cada lado do limite da categoria que está entre as condições são maiores do que para pares de rostos desenhados nas categorias humana e avatar. Consistente com a maior precisão de discriminação no limite da categoria, os tempos de resposta do julgamento para pares de faces que se estendem pelo limite da categoria na condição intermediária ou mais curtos do que aqueles para faces desenhadas dentro de uma categoria.
Ao aplicar esse procedimento, a maior dificuldade é gerar múltiplos contínuos morfológicos que formem um conjunto homogêneo de estímulos experimentais. O controle deficiente sobre os estímulos experimentais pode introduzir confundimentos e artefatos que influenciam fortemente a percepção subjetiva da semelhança humana. O artigo que acompanha o artigo aborda essas questões relacionadas.
Este estudo investiga a Hipótese do Vale dos Arrepiados examinando a dimensão da semelhança humana através da percepção categórica. O protocolo envolve a geração de continuas morfológicas e a utilização de fMRI para identificar regiões cerebrais responsivas às mudanças na aparência física e na categoria.
Understanding categorical perception along the dimension of human likeness informs the design of human-like avatars and robotic interfaces in biopharma training, patient engagement, and therapeutic applications. Misalignment between physical realism and perceptual boundaries can trigger aversion, reducing user acceptance and efficacy of digital health tools. This method enables controlled manipulation of appearance to identify perceptual thresholds that support predictive confidence in human-computer interaction design.
This method supports early discovery by enabling hypothesis testing of perceptual category effects, informing assay readiness for user response screening, and providing quantitative discrimination accuracy outputs that guide go/no-go decisions in digital therapeutic development.