ちょうど顕著な違い

Sensation and Perception

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Overview

ソース: ジョナサン ・ Flombaum 講座-ジョンズ ・ ホプキンス大学

心理物理学、心理学の部門、どの物理量を説明しようとする神経が発火と大きさの心の表現に変換されます。可知差異 (JND) に関連する 1 セットのこの領域での質問: どのくらい何かが変更を知覚するために変更する必要がありますか?このことについて直感をポンプは、実際に小さな子供が相対的に言えば、巨大な速度で成長するが、1 つほとんど日常的に起こる成長の通知を検討してください。しかし、睡眠離れてキャンプまたは祖父母が長期不在の後、子供を見るときに、子が返されるときの成長のほんの数週間は知覚よりも。それは巨大に見えることができます!日常的に起こる小さな変化が知覚するのには小さすぎるので、高さの変更は不在の後気づいただけ。しかし、ぶり、多くの小さな変更追加します。どのくらいの成長は顕著な場所を取る必要があるか。最低限は、JND です。

心理学者および神経科学者は、多くのドメインで JND を測定します。どのくらい明るい光は、気づかれること必要がありますか。どの程度大きく音がする必要がありますか。彼らは多くの場合強制選択パラダイムを用いて測定を入手します。このビデオは、サイズ、図形の領域が変更されたときに、JND を測定するための標準的なアプローチを示すについて説明します。

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JoVE Science Education Database. 感覚と知覚の必需品. ちょうど顕著な違い. JoVE, Cambridge, MA, (2019).

Procedure

1. 機器

  1. この実験のためには、コンピューターを使用し、E プライムなど実装ソフトウェアまたは MATLAB または PsychoPy などのプログラミング環境を実験します。

2. 刺激と実験デザイン

  1. この実験は同じ基本設計の繰り返し試験を含みます。2 つのディスクが同時に画面に表示されます 1 つの左側と右側の 1 つ。1 つは常に、他のよりも大きくなるし、タスクは、keypress イベントを使用して大きな 1 つを選択するでしょう。詳細は次のとおりです。
  2. プログラムの 10 の半径を持つ青色のディスクを出す実験 px。ディスクは、各試験での実験では, 垂直方向にディスプレイの中心と表示の左または右側半分のどちらかで水平方向に表示されます。すべての試験では変更されずに表示される 1 つの刺激を使用すると、一定の刺激法が呼ばれます。それだけは、事実各試行における 2 つの刺激の 1 つは常に同じです。10 px 青いディスク、一定の刺激です。
  3. 各試行における一定の刺激、反対別の青いディスクが表示されます。このディスクは、比較刺激と呼ばれます。それは 5 と 9 と 11 と 15 ピクセルの半径を持つでしょう。合計 10 の可能性であります。実験では, 各 20 の可能な限り比較刺激の 10 試験が含まれます。だから実験は 200 の試験を含みます。
  4. ' が大きな L/R?' 読み取りのみを画面に続いて、200 ミリ秒で画面に 2 つの刺激を表示します。図 1では、各試行でのイベントのシーケンスを図式化するようです。
    1. 左のオブジェクトは大きかったし、'R' キー応答指定が 1 つとしてより大きい感知された権利、'L' キー応答が示されます。
  5. プログラムがテーブルに次の重要なデータを出力するかどうかを必ず: 試行数、比較刺激のサイズ、比較刺激、正しい応答、および参加者によって与えられた応答の画面位置。図 2は、このようなデータ テーブルのサンプルを示します。

Figure 1
図 1。サークルのサイズのちょうど顕著な違い (JND) を測定する実験では一つの強制選択試験の模式。まず、準備画面は、裁判が開始されます参加者を求められます。次に、2 つの青いディスクがサイド ・ バイ ・ サイド表示で表示されます。彼らに残してその時点で表示要求の応答を参加者 200 ms のみ。'L' キーは、左側と右側のオブジェクトを指定するのには、'R' キー オブジェクトを示すためです。

Figure 2
図 2。強制選択 JND 実験からのサンプル出力テーブル。列は、実験的なプログラムから関連するデータを報告します。

3. 実験を実行しています。

  1. 参加者を募集し、彼女は実験室に到着したとき彼女に言う彼女が形の知覚に関する簡単な実験を行います。その後、彼女の完全なインフォームド コンセントがあります。
  2. テスト コンピューターの前に参加者の座席し、タスクを次のように説明します。
    1. この実験のすべての試験は、同じ基本的な一連のイベントを必要があります。まず、画面に単語 '準備ができて?' が表示されます。トライアルを開始する準備ができたら、space キーを押します。その時点で、2 つの青いディスクが非常に簡単に画面のいずれかの側に表示されます。表示を読んで、彼らは、消えるとき「これは大きかった L/R?'あなたの仕事は、報告の 2 つのディスクは、右上の 1 つまたは画面の左側にある 1 つに大きく見えたことです。実験では、200 の試験がありますが、ショートしています。全体の実験は、5 分未満を取る必要があります。何か質問はありますか。
  3. 質問に回答した後、実験的なプログラムを起動し、参加者を開始しましょう。実験が完了するまで静かな実験室で彼女を残します。

4. 分析結果

  1. 結果の分析、最初に行うことは、回答が正しかったし、するが正しい決定です。これらの目的のデータ出力テーブルに列を追加します。与えられた応答と与えられた応答があったときに 1 の最後の列にマーク、正しい応答を修正比較、なかったときは 0。
    1. すばやく検索し、パフォーマンスが賢明なことを確認する-エラーする必要がありますされていない 10 に比べて参加者が、または完璧な精度に近い比較 5、15 px の頃十分な大きさの違い。
  2. 'C 応答割合' と呼ばれる、データ テーブルに別の列を追加します。列で、比較または定数が参加者によって選ばれたかどうかに注意してください。比較オブジェクトを選択した場合は、列の 1 をマークします。定数を選択した場合は、0 をマークします。
  3. 今、各比較サイズの比較は、参加者が大きなとして選択された時間の割合を計算します。5 の比較刺激の数は 0 に近く、それは 1 に近くする必要があります 15 の比較刺激のはずです。
  4. 次のようにグラフ結果を視覚化する: する散布図、x 軸に比較のサイズと y 軸に選ばれた回数の割合。それはのような何かを見るでしょう図 3.

Figure 3
図 3。円の半径の JND を見つけるに強制選択実験の結果です。比較刺激の大きさの関数としてプロットは、比較刺激が (参加者) によって大きいとして選択された時間の割合。一定の刺激はいつも半径 10 px。

どのくらい正確に何かは感知されるに違いのため変更する必要は?

、例えば、子どもたちの急速に成長すると思う-日常的に背が高くなっています。しかし、しばしば困難だ微妙な変更を通知する場合は特に、彼らはまだ闘争に到達してバスケット ボール。

はるかに長いスパンでの成長スパートなるよりも知覚;実際には、量が巨大に見えることができます!高さでこれらの変更は、知覚する日常的な差が小さすぎるので経過した後だけ気づかれます。

最低限まだ認識量はちょうど-顕著なの違いは、この例では最小限の成長に気づいた。

このビデオは、ちょうど-顕著な-違いの図形のサイズを測定するための標準的なアプローチを示しています。だけでなくは設計し、実験を実行に必要な手順について述べるが、我々 はまた、データを分析し、ちょうど記述する結果を解釈する方法を説明どのように小面積の変化の知覚されるようにする必要があります。

この実験では、参加者が 2 つの異なる円サイズが異なります、どちらが大きいかを選択する求められます簡潔に表示されます。

他が変化に対し各試用期間中は同じのまわりで 1 つは常に表示します。この方法は、一定の刺激の方法として呼ばれます。

この場合、一定の刺激設計されている 10 の半径 px とランダムに左または画面の右側に位置します。対照的に、比較刺激と呼ばれる、他のサークルは 5 と 9 と 11 と 15 ピクセルの間を変化する半径を持つでしょう。

これらの 10 の可能性を考えると、比較刺激は 200 の試験の合計のためのそれぞれの側に 10 回が表示されます。従属変数は、どの刺激としては大きい方に選ばれた記録されます。

参加者は、彼らは 2 つの刺激の間のサイズの違いを認識する場合は、正しく選択する予定です。ただし、図形は、可知差異の上下のまわりに近づいている、パフォーマンスが減少が予想されます。

実験は、まずラボで参加者を迎えます。それらのタスクの手順を説明する、コンピューターの前に座り、: スペースバーをクリックするまで、画面は、の言葉を"Ready?"を持っています。

2 つの青い刺激されに示す参加者に指示を見る右サイドの応答を左と 'R' の 'L' キーを押すことによって彼らと思った刺激が大きかった。1 つが大きいが不明のかどうかに彼らする必要があります推測することそれらに思い出させます。

すべての質問に答えた後参加者がありますが、部屋を去る。5 分の期間にわたってすべての 200 の試験を完了するそれらを許可します。完成したら、部屋に戻り、実験に参加をありがちましょう。

データを分析するには、各参加者の応答をキャプチャ プログラムの出力ファイルをまず取得します。パフォーマンスが賢明だったことを確認するデータを一目-すなわち、比較刺激のサイズが 5 〜 15 px になる頃、精度は完璧に近いでした。

次に、記録された答えが正しいかどうかを決定する ' 精度' と呼ばれる出力テーブルに列を追加します。すべての試験の正解に与えられたものを比較します。1 のときに与えられた応答を登録にいった場合、次の修正の使用、それが正しいときは 0。

今、「割合の比較応答 ' というラベルの付いたテーブル別列を追加します。列 ' '応答' の比較位置を比較し、一定の円を選択した場合、比較刺激が選ばれたときに '1' をマークする新しい IF ステートメントまたは '0' を使用します。

結果を表示するには、散布図を作るプロットの x 軸に比較サイズと y 軸に拡大として選ばれた時間の割合。一定の刺激がいつもある 5 または 6 px 半径と刺激が選ばれたことはほとんどない、14 または 15 とのそれら常に選ばれた理由は 10 px 半径を持っていたことを思い出してください。

9 または 11 ピクセルの半径の比較が難しく、参加者はしばしばミスを犯しています。実際、パフォーマンスだったチャンス レベル、違いが感知されないことを示唆しています。

ちょうど顕著な違いを計算、時間の 75% を選ばれた比較サイズを取る、この場合は 12 時間の 25% を選ばれた比較サイズ マイナスの半径-8 の半径-2 の答えを 2 で結果を分割と px。

つまり、円の半径が少なくとも 2 によって異なる必要があります正確に知覚されるサイズのピクセル。

今、あなたは、視覚的物体の大きさの知覚のちょうど顕著な違いに精通しているが、脳がどのように応答を探索する神経生理学的研究、食品の脂肪レベルの間を区別するなど、その他の行動状況にこのパラダイムを使用する方法を見てみましょう。

研究者が視覚野における調査方法個々 のニューロンがオブジェクトのサイズのように、世界の物理的なプロパティをエンコードします。

刺激提示と組み合わせての発火パターンを計測する電気生理学的記録の技術を使用して、研究者はサイズに敏感なニューロンが時々、実際には異なるサイズのオブジェクトに同じ方法で応答するを発見します。

これはなぜ JND がかろうじて-可知: 時々、脳関連の刺激本当に行う効果を生み出す見分けがつかない。

さらに、研究者は、食品中の脂肪濃度を検出するための個々 のしきい値を特徴付けるために顕著な違いのタスクを使用しています。

彼らは、高いボディマス指数を持つ個人がサンプル中の脂肪酸を試飲する前に高い可知差異またはしきい値を高く、必要な発見しました。これらの結果は、余分な脂肪の消費を制限する新たなアプローチにつながる可能性があります。

ゼウスの入門だけで顕著な違いを見てきただけ。今を分析し、結果を評価する方法と同様、設計および、テストを実行する方法のよい理解が必要です。

見てくれてありがとう!

Results

図 3のグラフはその半径の大きさの関数として選ばれた比較刺激の時間の割合を示しています。一定の刺激は、常にこの実験で 10 px 半径をあることを思い出してください。これは比較を選択ほとんど決して 5 または 6 ピクセルの半径を持つ理由は、14 または 15 半径の選択ほとんどの場合ピクセル。ただし、9 または 11 ピクセルの半径、比較は困難です。参加者は、多くの場合間違いを犯します。JND が次のように定義されている: 時間の 25% を選択した場合、そのサイズを引いた時間の約 75% が選択されたときの比較サイズすべてが 2 で割った値します。ここでは、これらの数字は、12、8、それぞれ。円の半径の JND は 2 px。

なぜこれは、JND、統計情報と正規分布 (ベル曲線) の性質を行うことの正確な計算の詳細な数学的理由があります。しかし、グラフを見ても、計算をより直感的なする必要があります。半径の頃のみ 1 px 小さいか大きい 10、参加者は、多くのミスを犯して、彼女が彼女がちょうど推測された場合に生成する、0.5 に近く非常に実行します。すぐにパフォーマンスとなった 2 のピクセルの違いをはるかに正確なほぼ完璧な 3 のピクセルの違いまたはより大きいだった。図 4は、図 3 JND の計算を示すための注釈付きバージョンです。

Figure 4
図 4図 3 の注釈付きのバージョン

Applications and Summary

具体的には個々 のニューロンの発火が世界についての物理的なプロパティをエンコードする方法を調査するため考案した神経生理学、神経科学、JND の測定に一定の刺激方法の主な用途の 1 つ来ています。これらの研究は通常彼らの視覚野に埋め込まれた電極で猿を伴います。電極焼成またはスパイク、つまり、高速の電気信号を行うことにより、視覚刺激に応答する細胞に浸透します。JND 手法に関する研究, 研究者が個々 のニューロンが騒々しい発見-彼らはサイズ、明るさまたは色刺激のもっとまたはより少なく同じよう、毎回がいくつかの変動に対応します。その結果、2 つの非常によく似た刺激が同じ応答を引き出すだろう時間の一部。10 px は半径の円は時々 9 の半径を持つ円として同じニューロンの応答を得る px または 11 の半径を持つ円 px。これはなぜ JND がかろうじて-可知: 時々、脳関連の刺激本当に行う効果を生み出す見分けがつかない。

1. 機器

  1. この実験のためには、コンピューターを使用し、E プライムなど実装ソフトウェアまたは MATLAB または PsychoPy などのプログラミング環境を実験します。

2. 刺激と実験デザイン

  1. この実験は同じ基本設計の繰り返し試験を含みます。2 つのディスクが同時に画面に表示されます 1 つの左側と右側の 1 つ。1 つは常に、他のよりも大きくなるし、タスクは、keypress イベントを使用して大きな 1 つを選択するでしょう。詳細は次のとおりです。
  2. プログラムの 10 の半径を持つ青色のディスクを出す実験 px。ディスクは、各試験での実験では, 垂直方向にディスプレイの中心と表示の左または右側半分のどちらかで水平方向に表示されます。すべての試験では変更されずに表示される 1 つの刺激を使用すると、一定の刺激法が呼ばれます。それだけは、事実各試行における 2 つの刺激の 1 つは常に同じです。10 px 青いディスク、一定の刺激です。
  3. 各試行における一定の刺激、反対別の青いディスクが表示されます。このディスクは、比較刺激と呼ばれます。それは 5 と 9 と 11 と 15 ピクセルの半径を持つでしょう。合計 10 の可能性であります。実験では, 各 20 の可能な限り比較刺激の 10 試験が含まれます。だから実験は 200 の試験を含みます。
  4. ' が大きな L/R?' 読み取りのみを画面に続いて、200 ミリ秒で画面に 2 つの刺激を表示します。図 1では、各試行でのイベントのシーケンスを図式化するようです。
    1. 左のオブジェクトは大きかったし、'R' キー応答指定が 1 つとしてより大きい感知された権利、'L' キー応答が示されます。
  5. プログラムがテーブルに次の重要なデータを出力するかどうかを必ず: 試行数、比較刺激のサイズ、比較刺激、正しい応答、および参加者によって与えられた応答の画面位置。図 2は、このようなデータ テーブルのサンプルを示します。

Figure 1
図 1。サークルのサイズのちょうど顕著な違い (JND) を測定する実験では一つの強制選択試験の模式。まず、準備画面は、裁判が開始されます参加者を求められます。次に、2 つの青いディスクがサイド ・ バイ ・ サイド表示で表示されます。彼らに残してその時点で表示要求の応答を参加者 200 ms のみ。'L' キーは、左側と右側のオブジェクトを指定するのには、'R' キー オブジェクトを示すためです。

Figure 2
図 2。強制選択 JND 実験からのサンプル出力テーブル。列は、実験的なプログラムから関連するデータを報告します。

3. 実験を実行しています。

  1. 参加者を募集し、彼女は実験室に到着したとき彼女に言う彼女が形の知覚に関する簡単な実験を行います。その後、彼女の完全なインフォームド コンセントがあります。
  2. テスト コンピューターの前に参加者の座席し、タスクを次のように説明します。
    1. この実験のすべての試験は、同じ基本的な一連のイベントを必要があります。まず、画面に単語 '準備ができて?' が表示されます。トライアルを開始する準備ができたら、space キーを押します。その時点で、2 つの青いディスクが非常に簡単に画面のいずれかの側に表示されます。表示を読んで、彼らは、消えるとき「これは大きかった L/R?'あなたの仕事は、報告の 2 つのディスクは、右上の 1 つまたは画面の左側にある 1 つに大きく見えたことです。実験では、200 の試験がありますが、ショートしています。全体の実験は、5 分未満を取る必要があります。何か質問はありますか。
  3. 質問に回答した後、実験的なプログラムを起動し、参加者を開始しましょう。実験が完了するまで静かな実験室で彼女を残します。

4. 分析結果

  1. 結果の分析、最初に行うことは、回答が正しかったし、するが正しい決定です。これらの目的のデータ出力テーブルに列を追加します。与えられた応答と与えられた応答があったときに 1 の最後の列にマーク、正しい応答を修正比較、なかったときは 0。
    1. すばやく検索し、パフォーマンスが賢明なことを確認する-エラーする必要がありますされていない 10 に比べて参加者が、または完璧な精度に近い比較 5、15 px の頃十分な大きさの違い。
  2. 'C 応答割合' と呼ばれる、データ テーブルに別の列を追加します。列で、比較または定数が参加者によって選ばれたかどうかに注意してください。比較オブジェクトを選択した場合は、列の 1 をマークします。定数を選択した場合は、0 をマークします。
  3. 今、各比較サイズの比較は、参加者が大きなとして選択された時間の割合を計算します。5 の比較刺激の数は 0 に近く、それは 1 に近くする必要があります 15 の比較刺激のはずです。
  4. 次のようにグラフ結果を視覚化する: する散布図、x 軸に比較のサイズと y 軸に選ばれた回数の割合。それはのような何かを見るでしょう図 3.

Figure 3
図 3。円の半径の JND を見つけるに強制選択実験の結果です。比較刺激の大きさの関数としてプロットは、比較刺激が (参加者) によって大きいとして選択された時間の割合。一定の刺激はいつも半径 10 px。

どのくらい正確に何かは感知されるに違いのため変更する必要は?

、例えば、子どもたちの急速に成長すると思う-日常的に背が高くなっています。しかし、しばしば困難だ微妙な変更を通知する場合は特に、彼らはまだ闘争に到達してバスケット ボール。

はるかに長いスパンでの成長スパートなるよりも知覚;実際には、量が巨大に見えることができます!高さでこれらの変更は、知覚する日常的な差が小さすぎるので経過した後だけ気づかれます。

最低限まだ認識量はちょうど-顕著なの違いは、この例では最小限の成長に気づいた。

このビデオは、ちょうど-顕著な-違いの図形のサイズを測定するための標準的なアプローチを示しています。だけでなくは設計し、実験を実行に必要な手順について述べるが、我々 はまた、データを分析し、ちょうど記述する結果を解釈する方法を説明どのように小面積の変化の知覚されるようにする必要があります。

この実験では、参加者が 2 つの異なる円サイズが異なります、どちらが大きいかを選択する求められます簡潔に表示されます。

他が変化に対し各試用期間中は同じのまわりで 1 つは常に表示します。この方法は、一定の刺激の方法として呼ばれます。

この場合、一定の刺激設計されている 10 の半径 px とランダムに左または画面の右側に位置します。対照的に、比較刺激と呼ばれる、他のサークルは 5 と 9 と 11 と 15 ピクセルの間を変化する半径を持つでしょう。

これらの 10 の可能性を考えると、比較刺激は 200 の試験の合計のためのそれぞれの側に 10 回が表示されます。従属変数は、どの刺激としては大きい方に選ばれた記録されます。

参加者は、彼らは 2 つの刺激の間のサイズの違いを認識する場合は、正しく選択する予定です。ただし、図形は、可知差異の上下のまわりに近づいている、パフォーマンスが減少が予想されます。

実験は、まずラボで参加者を迎えます。それらのタスクの手順を説明する、コンピューターの前に座り、: スペースバーをクリックするまで、画面は、の言葉を"Ready?"を持っています。

2 つの青い刺激されに示す参加者に指示を見る右サイドの応答を左と 'R' の 'L' キーを押すことによって彼らと思った刺激が大きかった。1 つが大きいが不明のかどうかに彼らする必要があります推測することそれらに思い出させます。

すべての質問に答えた後参加者がありますが、部屋を去る。5 分の期間にわたってすべての 200 の試験を完了するそれらを許可します。完成したら、部屋に戻り、実験に参加をありがちましょう。

データを分析するには、各参加者の応答をキャプチャ プログラムの出力ファイルをまず取得します。パフォーマンスが賢明だったことを確認するデータを一目-すなわち、比較刺激のサイズが 5 〜 15 px になる頃、精度は完璧に近いでした。

次に、記録された答えが正しいかどうかを決定する ' 精度' と呼ばれる出力テーブルに列を追加します。すべての試験の正解に与えられたものを比較します。1 のときに与えられた応答を登録にいった場合、次の修正の使用、それが正しいときは 0。

今、「割合の比較応答 ' というラベルの付いたテーブル別列を追加します。列 ' '応答' の比較位置を比較し、一定の円を選択した場合、比較刺激が選ばれたときに '1' をマークする新しい IF ステートメントまたは '0' を使用します。

結果を表示するには、散布図を作るプロットの x 軸に比較サイズと y 軸に拡大として選ばれた時間の割合。一定の刺激がいつもある 5 または 6 px 半径と刺激が選ばれたことはほとんどない、14 または 15 とのそれら常に選ばれた理由は 10 px 半径を持っていたことを思い出してください。

9 または 11 ピクセルの半径の比較が難しく、参加者はしばしばミスを犯しています。実際、パフォーマンスだったチャンス レベル、違いが感知されないことを示唆しています。

ちょうど顕著な違いを計算、時間の 75% を選ばれた比較サイズを取る、この場合は 12 時間の 25% を選ばれた比較サイズ マイナスの半径-8 の半径-2 の答えを 2 で結果を分割と px。

つまり、円の半径が少なくとも 2 によって異なる必要があります正確に知覚されるサイズのピクセル。

今、あなたは、視覚的物体の大きさの知覚のちょうど顕著な違いに精通しているが、脳がどのように応答を探索する神経生理学的研究、食品の脂肪レベルの間を区別するなど、その他の行動状況にこのパラダイムを使用する方法を見てみましょう。

研究者が視覚野における調査方法個々 のニューロンがオブジェクトのサイズのように、世界の物理的なプロパティをエンコードします。

刺激提示と組み合わせての発火パターンを計測する電気生理学的記録の技術を使用して、研究者はサイズに敏感なニューロンが時々、実際には異なるサイズのオブジェクトに同じ方法で応答するを発見します。

これはなぜ JND がかろうじて-可知: 時々、脳関連の刺激本当に行う効果を生み出す見分けがつかない。

さらに、研究者は、食品中の脂肪濃度を検出するための個々 のしきい値を特徴付けるために顕著な違いのタスクを使用しています。

彼らは、高いボディマス指数を持つ個人がサンプル中の脂肪酸を試飲する前に高い可知差異またはしきい値を高く、必要な発見しました。これらの結果は、余分な脂肪の消費を制限する新たなアプローチにつながる可能性があります。

ゼウスの入門だけで顕著な違いを見てきただけ。今を分析し、結果を評価する方法と同様、設計および、テストを実行する方法のよい理解が必要です。

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