3 июня 2013 г.
Исследование Странная долина Гипотезы И аффективного опыта требует понимания гипотезы » Измерение человеческой подобию (DHL). Этот протокол позволяет представить DHL и экспертиза категорического восприятия. Использование тех же самых стимулов и МРТ выделить области мозга реагируют на физические и категории изменения illustrated.Investigation из Странных Гипотеза долины и аффективного опыта требует понимания размерности гипотеза »человеческой подобию (DHL). Этот протокол позволяет представить DHL и экспертиза категорического восприятия. Использование тех же самых стимулов и МРТ отличить мозга реагировать на физические и категории изменения иллюстрирует.
Общая цель данной процедуры — изучить эффекты категориального восприятия по измерению человекоподобности в рамках гипотезы «зловещей долины». Для этого сначала тщательно создаются морф-континуумы, представляющие измерение человекоподобности. Затем эти морф-континуумы предъявляются в задании на категоризацию с принудительным выбором.
Данное задание используется для определения того, какие стимулы однозначно классифицируются как аватары, а какие — как люди, а также для определения положения границы категорий. Затем выбранные изображения используются в задании на перцептивную дискриминацию. Это задание позволяет определить наличие и положение границы перцептивной дискриминации.
Результаты показывают, что граница различения совпадает с границей категории. Совпадение границ указывает на то, что субъективное восприятие объектов по шкале сходства с человеком может быть объяснено психологическими эффектами категориального восприятия. Основным преимуществом этого метода является возможность проведения экспериментально контролируемых, детальных манипуляций с внешним видом, имитирующим человеческий.
Это важно для понимания тонких взаимосвязей между воспринимаемым человеческим сходством и опытом и поведением, связанными с эффектом «зловещей долины». Визуальная демонстрация этого метода служит основой для критического обсуждения в сопровождающей статье применения данного метода в исследованиях зловещей долины. Начните с выбора пар изображений человека и аватара, которые будут использоваться в качестве конечных точек каждого континуума в процедуре морфинга. Начните с конечной точки «человек».
Выберите изображение неизвестного субъекта с характерными чертами лица, нейтральным выражением и прямым взглядом. Другие заметные особенности, такие как растительность на лице или украшения, должны отсутствовать. Для конечного изображения нечеловеческого объекта создайте лицо аватара, соответствующее человеческому лицу.
Измените лицо каждого аватара так, чтобы оно максимально соответствовало соответствующему человеческому лицу по возрасту и общей геометрии лица. Согласуйте уровни контрастности и общую яркость каждой пары родительских лиц. Здесь тон кожи родительского лица аватара приведен в соответствие с тоном кожи соответствующего родительского человеческого лица.
Используйте программное обеспечение для редактирования фотографий, чтобы обрезать внешние черты лиц, наложив на изображение эллипс. Затем отрегулируйте окончательное положение изображений, чтобы обеспечить совмещение общей геометрии лиц для каждой пары конечных изображений. После подготовки изображений используйте программу для морфинга, чтобы расставить контрольные точки на чертах лиц родителей.
Для каждого лица на рот наносится около 20 точек, на каждый глаз — по 18, на нос — 20 и на каждую бровь — по восемь. После расстановки этих точек изображения готовы к морфингу. Таким образом, для каждого континуума создается 13 различных морфированных изображений, которые обозначаются от M0 до M12.
Используя два родительских лица и 11 промежуточных морфов, как показано здесь, выполняется задача классификации с принудительным выбором из двух альтернатив. Участник определяет, изображено ли на каждом морфе лицо аватара или человека. После готовности участник просматривает серию проб.
Каждая проба начинается с предъявления точки фиксации в течение 500 миллисекунд, после чего в течение 750 миллисекунд предъявляется морф-изображение. После каждого изображения участник дает ответ, нажимая соответствующую кнопку. Затем, спустя некоторое время, начинается следующая проба.
Данные по классификации аватаров и людей анализируют с помощью полиномиальной регрессии для описания формы функции отклика. Для настройки аналогичной задачи по перцептивному различению выберите два морфа, ранее классифицированных как аватары, и два морфа в качестве человеческого контроля для учета физических различий, выбирая такие морфа, которые представляют эквивалентные приращения физических изменений. Вдоль каждого континуума используются приращения в 33%, как показано на рисунке. Далее распределите выбранные морфы по парам в соответствии с тремя экспериментальными условиями пар морфов.
Условие «то же самое» (Same), в котором пары морфов идентичны и не имеют физических или категориальных различий; условие «внутри категории» (within), в котором пары отобраны внутри одной категории; и условие «между категориями» (between), в котором пары представляют разные категории. Для категории аватаров убедитесь, что первый морф каждой пары лиц в трех условиях всегда соответствует M four. Аналогичная процедура может быть применена для пар морфов по отношению к категории людей, при этом первым морфом всегда должен быть M eight.
Выполняется задача на перцептивное различение «одинаково-разно». Участник с помощью нажатия кнопки указывает, являются ли лица в каждой паре лиц одинаковыми или разными по внешнему виду. После готовности участнику предъявляется последовательность проб для каждого испытания.
В течение 500 миллисекунд предъявляется фиксационный крест, затем в течение 500 миллисекунд — первое лицо из пары лиц, после чего следует межстимульный интервал с пустым экраном длительностью 300 миллисекунд. Затем предъявляется второе лицо из пары, и участник решает, являются ли лица в паре одинаковыми или разными. Перед началом следующего испытания следует интервал в 2 500 миллисекунд.
Точность различения анализируется для пар лиц, пересекающих границу категории, в сравнении с парами лиц с одной стороны этой границы. Данные для проб с аватарами и проб с людьми обрабатываются отдельно; представленные здесь результаты являются репрезентативными для задачи категоризации с принудительным выбором. Результаты представлены в виде процента ответов, в которых лицо было классифицировано как человеческое.
Сплошная синяя линия представляет собой аппроксимированную логистическую кривую отклика, наклон которой отражает сигмоидную ступенчатую функцию, соответствующую наличию a. Синяя пунктирная линия показывает расчетное положение границы категорий, указывая на то, что максимальная неопределенность в 50% при оценке категоризации связана с позицией номер шесть. В данных результатах задачи принудительного выбора категории наибольшая средняя латентность отклика наблюдается для морфы в позиции номер шесть.
Это согласуется с тем, что наибольшая неопределенность и трудности с категоризацией наблюдаются именно в этой морфологической позиции. Ответы при различении в той же задаче на перцептивную дискриминацию показывают, что точность различения пар лиц, находящихся по разные стороны границы категории в условиях «между», выше, чем для пар лиц, выбранных внутри категорий «человек» и «аватар». В соответствии с более высокой точностью различения на границе категории, время принятия решения для пар лиц, пересекающих границу категории в условии «между», короче, чем для лиц, выбранных внутри одной категории.
При применении данной процедуры наибольшую сложность представляет создание нескольких морфных континуумов, которые формировали бы однородный набор экспериментальных стимулов. Недостаточный контроль над экспериментальными стимулами может привести к возникновению смешивающих переменных и артефактов, которые оказывают сильное влияние на субъективное восприятие человекоподобности. В сопроводительной статье обсуждаются эти взаимосвязанные вопросы.
Это исследование изучает гипотезу Долины Страха, анализируя измерение сходства с человеком через категоричное восприятие. Протокол включает создание морф-континуумов и использование фМРТ для выявления участков мозга, реагирующих на изменения внешнего вида и категории.
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.