$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Насколько именно что-то должно измениться, чтобы можно было воспринять разницу?
Подумайте, например, о маленьких детях, которые быстро растут и становятся выше с каждым днем. Тем не менее, часто бывает трудно заметить тонкие изменения, особенно если они все еще не могут дотянуться до баскетбольного мяча.
По прошествии гораздо более длительного периода времени их скачок роста становится более чем ощутимым; На самом деле, сумма может показаться огромной! Эти изменения в росте заметны только по прошествии некоторого времени, потому что небольшие повседневные различия слишком малы, чтобы их можно было заметить.
Минимальное, но воспринимаемое количество — это едва заметная разница, которая, в данном примере, является наименьшей наблюдаемой величиной роста.
В этом видео демонстрируется стандартный подход к измерению едва заметной разницы в размере формы. Мы не только обсуждаем шаги, необходимые для разработки и проведения эксперимента, но и объясняем, как анализировать данные и интерпретировать результаты, описывая, насколько незначительное изменение площади необходимо воспринимать.
В этом эксперименте участникам кратко показывают два разных круга, которые различаются по размеру, и они вынуждены выбирать, какой из них больше.
Во время каждого испытания один из них всегда представлен с одной и той же окружностью, в то время как другой — с разной. Такой подход относят к методу постоянного стимула.
В этом случае постоянный стимул имеет радиус 10 пикселей и расположен случайным образом либо слева, либо справа от экрана. В противоположность этому, другой круг, называемый стимулом сравнения, будет иметь радиус, который варьируется от 5 до 9 и от 11 до 15 пикселей.
Учитывая эти 10 возможностей, стимул сравнения показывают по 10 раз с каждой стороны, в общей сложности 200 попыток. Зависимая переменная записывается как то, какой стимул был выбран в качестве большего.
Ожидается, что участники сделают правильный выбор, если они почувствуют разницу в размере между двумя стимулами. Однако, когда формы ближе по окружности и ниже едва заметной разницы, прогнозируется снижение производительности.
Чтобы начать эксперимент, поздоровайтесь с участником в лаборатории. Устроившись поудобнее перед компьютером, объясните инструкции к задаче: на экране будет написано слово «Готово?», пока они не нажмут пробел.
Наблюдайте за появлением двух синих стимулов и попросите участника указать, какой стимул он считает больше, нажав клавишу «L» для левых и «R» для правых ответов. Напомните им, что они должны догадываться, если они не уверены, какой из них больше.
Ответив на любые вопросы, которые могут возникнуть у участника, покиньте комнату. Дайте им пройти все 200 испытаний в течение 5 минут. Когда они закончат, вернитесь в комнату и поблагодарите их за участие в эксперименте.
Чтобы проанализировать данные, сначала извлеките запрограммированный выходной файл, в котором были зафиксированы ответы каждого участника. Беглый взгляд на данные, чтобы убедиться в том, что производительность была разумной, а именно, что когда размеры стимулов сравнения составляли 5 и 15 пикселей, точность была близка к идеальной.
Затем добавьте столбец в выходную таблицу под названием «Точность», чтобы определить, верны ли записанные ответы или нет. Сравните полученные ответы с правильными ответами для всех испытаний. Используйте следующий оператор IF для регистрации 1, если полученный ответ был правильным, и 0, если он был неверным.
Теперь добавьте в таблицу еще один столбец с надписью «Доля ответов на сравнительные запросы». Сравните столбец «Позиция для сравнения» с «Реакцией» и используйте новый оператор ЕСЛИ, чтобы отметить «1», когда был выбран стимул для сравнения, или «0», если был выбран постоянный круг.
Чтобы визуализировать результаты, создайте точечную диаграмму с размером сравнения по оси x и долей раз, когда она была выбрана как большая по оси y. Вспомним, что постоянный стимул всегда имел радиус 10 пикселей, поэтому стимулы с радиусом 5 или 6 пикселей почти никогда не выбирались, а стимулы с радиусом 14 или 15 всегда выбирались.
При радиусе 9 или 11 пикселей сравнение было более сложным, и участники часто допускали ошибки. На самом деле, производительность была на уровне случайности, что говорит о том, что различия не воспринимались.
Чтобы вычислить едва заметную разницу, возьмите размер сравнения, который был выбран в 75% случаев, в данном случае радиус 12, за вычетом размера сравнения, который был выбран в 25% случаев (радиус 8), и разделите результат на 2, чтобы получить ответ в 2 пикселя.
Другими словами, радиусы кругов должны отличаться как минимум на 2 пикселя, чтобы их размеры были точно восприняты.
Теперь, когда вы знакомы с едва заметными различиями в восприятии визуальных объектов? Давайте посмотрим, как эта парадигма используется в нейрофизиологических исследованиях для изучения реакции мозга и в других поведенческих ситуациях, таких как различение уровней жира в пище.
Исследователи исследовали, как отдельные нейроны в зрительной коре кодируют физические свойства мира, как объекты? Размеры.
Используя методы электрофизиологической записи, которые измеряют паттерны возбуждения в сочетании с предъявлением стимулов, исследователи обнаружили, что нейроны, чувствительные к размеру, иногда реагируют одинаково на объекты, которые на самом деле имеют разные размеры.
Вот почему JND едва заметны: иногда в мозге соответствующие стимулы действительно производят неразличимые эффекты.
Кроме того, исследователи использовали задачу «Заметные различия» для характеристики индивидуальных пороговых значений для обнаружения концентраций жиров в пище.
Они обнаружили, что людям с более высоким индексом массы тела требовалась более высокая едва заметная разница или более высокий порог, прежде чем они попробовали жирные кислоты в образцах. Эти результаты могут привести к новым подходам к ограничению потребления лишнего жира.
Вы только что посмотрели введение JoVE в едва заметные различия. Теперь у вас должно быть хорошее понимание того, как планировать и проводить эксперимент, а также как анализировать и оценивать результаты.
Спасибо за просмотр!
