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Behavior

Processamento perceptual e Categoria de Dimension do Vale hipótese Uncanny 'de semelhança humana: Algumas Questões Metodológicas

Published: June 3, 2013 doi: 10.3791/4375

Summary

Investigação da

Abstract

Uncanny Vale Hipótese 1,2 de Mori propõe que a percepção de personagens humanóides, como robôs e, por extensão, avatares (personagens gerados por computador) pode provocar efeito negativo ou positivo (valência), dependendo do grau de realismo visual e comportamental do objeto ao longo de uma dimensão de semelhança humana (DHL) (Figura 1). Mas estudos de valência afetiva de respostas subjetivas para personagens não-humanos de diversas realistas têm produzido resultados inconsistentes 3, 4, 5, 6. Um de um número de razões para isto é que a semelhança humana não é percebida como a hipótese assume. Enquanto a DHL pode ser definida seguindo a descrição de Mori como uma mudança suave e linear do grau de semelhança física humanóide, a percepção subjetiva de objetos ao longo da DHL pode ser entendido em termos dos efeitos psicológicos da percepção categórica (CP) 7. Investigações mais comportamentais e de neuroimagem de category processamento e CP ao longo da DHL e da influência potencial da estrutura de categorias de base da dimensão da experiência afetiva são necessários. Assim, este protocolo incide sobre a DHL e permite o exame da CP. Com base no protocolo apresentado no vídeo como um exemplo, problemas que envolvem a metodologia do protocolo e o uso em pesquisa "estranha" de estímulos extraídas metamorfose continua a representar a DHL são discutidas no artigo que acompanha o vídeo. O uso de neuroimagem e estímulos Morph para representar a DHL, a fim de separar as regiões do cérebro neurally resposta a semelhança física semelhante à humana daqueles sensível a categoria mudança e de transformação da categoria é brevemente ilustrado.

Protocol

Figura 1
Figura 1. Ilustração da relação não linear entre a experiência do afeto negativo e positivo (valência) e semelhança humana percebida. A relação de outra forma positiva apresenta um pico negativo afiado (isto é, vale estranho) ao nível de realismo entre os primeiro e segundo picos positivos da curva ilustrado na qual é sugerido diferenças subtis na aparência e comportamento de um objecto de tipo humano ainda visivelmente anormal altamente realista para provocar uma sensação de estranheza e desconforto pessoal (ou seja, uma sensação estranha). Ilustração adaptado de 2.

Foram utilizadas diferentes grupos de participantes para cada uma das seguintes tarefas.

1. Forçado escolha Classificação Task 1.1 Estímulos

  1. Use avatar e imagens humanas como rostos dos pais (ou seja, endpoints Continua) no procedimento de morphing para produzir linear morph continua a representar a DHL. Nós criamos 32 humano-avatar continua com 32 imagens de rostos humanos e avatar, respectivamente. Gerar avatares usando a modelagem suíte Poser 7 (Smith Micro Software, www.smithmicro.com ), embora outro software está disponível. Geramos estes se transformam continua usando Funmorpher (Zealsoft Inc., Eden Prairie, MN), mas outro software morphing pode ser usado.
  2. Utilizando o software de metamorfose, colocar os pontos de controlo sobre as características correspondentes das faces principais. Para cada rosto, colocamos 20 pontos na boca, 18 pontos em cada olho, 20 pontos no nariz, e 8 pontos em cada sobrancelha. Nós, portanto, usado em torno de 100 pontos de controle. Tente manter o número de pontos de controle constante, mas adicionar mais pontos para eliminar quaisquer artefactos no final morphs da continuação.
  3. Assegurar que o potencial confunde não são introduzidos no processo de morphing. Por exemplo, usamos como parâmetros de cada imagens continuum de desconhecidos rostos masculinos indistinto com expressão neutra, o olhar direto e não outras características marcantes, como pêlos faciais ou jóias, e as imagens de terminais estavam intimamente pareados por idade, pistas configural e geometria facial geral .
  4. Use um software de edição de fotos para cortar recursos externos usando, por exemplo, uma sobreposição de preto em forma elíptica, usamos Adobe, Photoshop, CS3 ( www.adobe.com ). Antes de morphing, ajustar a posição das imagens para garantir o alinhamento entre as imagens de terminais de pistas configural, e ajustar os níveis de contraste, brilho total e tom de pele de cada par de estímulos ponto final de cada seqüência para corresponder.
  5. Cada forma de um continuum DHL representa uma diferença na semelhança física humanóide em incrementos predefinidos. Geramos umTrês imagens diferentes morphed e rotulado estes M0 a M12, isto é, os dois pontos de extremidade e intermédios 11 morfemas (Figura 2B).

1.2 apresentação do estímulo e instruções

  1. É uma tarefa de classificação escolha forçada duas alternativas para determinar qual destas morfos são claramente categorizados como avatares e como humana e para definir a posição do limite de 8 categoria.
  2. Ensaios presentes começam com um ponto de fixação para 500 ms (os participantes são obrigados a manter a fixação), seguido de uma imagem de morph para 750 ms. Usamos Apresentação; software (versão 14.1, www.neurobs.com ) para apresentação do estímulo em todas as tarefas neste protocolo, mas outras plataformas de apresentação de estímulo pode ser usada.
  3. Instruir o participante para identificar o estímulo apresentado transformar quer como um avatar humano ou tão rápida e precisa quanto possível, premindo um dos dois respo chaves NSE.

1.3 Análise de Dados

Resumem os dados de classificação avatar humanos utilizando regressão polinomial para descrever a forma da função de resposta. Determinar isso por modelos função logística ajustadas aos dados de resposta de cada participante e continuum. Em primeiro lugar, analisar o indivíduo continua através dos participantes para garantir o melhor ajuste das funções logísticas. Em seguida, o teste contra a zero em um one-sample t-test para uma forma passo-como na função de resposta categoria avatar humano em todos continua usando o parâmetro estima derivada da função logística de cada seqüência, média entre os participantes. Estimar a posição do limite da categoria ao longo de cada contínuo submetendo as estimativas dos parâmetros da função logística de cada continuidade a uma transformação logit 9. Foram realizadas todas as análises para a classificação de escolha forçada e tarefas de discriminação perceptual usando SPSS Versão 16 (ibm.com / software / analytics / SPSS "target =" _blank "> www.ibm.com / software / analytics / SPSS).

Dados de tempo de resposta (RT) também podem ser analisados. Na presente análise, as diferenças de tempos de resposta, dependendo posição morph são inseridos em um uma ANOVA fatorial, com 13 posições de metamorfose, utilizando a RT média de cada indivíduo através de todos continua como variável dependente.

Figura 2
Figura 2. Resulta da tarefa de classificação escolha forçada (A) e um exemplo de um processo contínuo de metamorfose (B). No painel B, o grau relativo de transição física linear ao longo do 13 morfo-contínuo entre o avatar e terminais humanos é apresentado como uma percentagem. M0 e M4 foram identificados como avatares e M8 e M12 como o ser humano em poe escolha forçada tarefa de classificação, como mostrado no painel A.

2. Tarefa de discriminação perceptiva

2.1 Estímulos

  1. Para esta versão do mesmo diferente tarefa de discriminação perceptual 10, selecione a partir de cada um contínuo transformar duas formas categorizadas na tarefa de classificação anterior como avatares (por exemplo, M0 e M4) e dois como o ser humano (por exemplo, M8 e M12). Para controlar as diferenças físicas entre morphs, selecione morphs que representam incrementos equivalentes de mudança física ao longo de cada continuum. Foram utilizados incrementos de 33,33% (ou seja, M0, M4, M8, M12) (Figura 2B).

Figura 3
Figura 3. Condições de estímulo à discrimi perceptual "mesmo diferente"tarefa inação (N = 20). Morph são seleccionados de modo a formar pares. Os morphs de um par são retirados de dentro da mesma categoria ("dentro"), são idênticas ("mesmo"), ou mostrar uma mudança de categoria entre elas ("entre"). O transforma M0, M4 e M8 são usados ​​para ensaios Avatar (A) e M4, M8 e M12 para testes em humanos (B). Note-se que o primeiro se transformar em um par transformar em ensaios avatar é sempre M4 e M8 em testes em humanos e que avatar e testes em humanos são baseados em morphs provenientes de diferentes continua.

  1. Classificar os morphs selecionados em pares de acordo com as três condições experimentais morfo-par (Figura 3): "mesmo" (as transforma de um par são idênticos, o que representa nenhuma mudança física ou categoria), "dentro" (os transforma de um par são desenhada a partir de dentro de uma categoria), e "entre" (as transforma de um par representam diferentes categorias).
  2. Para investigar o desempenho discriminação entre os morphs dos pares metamorfose em relaçãopara a categoria avatar (estes pares morph são assim denominados "ensaios Avatar") garantir que o primeiro se transformar de cada par se transformar nas três condições é sempre M4 (na categoria avatar) (Figura 3A). Isso resulta em transformar pares M4 - M4 para o "mesmo", M4 - M0 para o "dentro" e M4 - M8 para o "entre" condições. O mesmo procedimento pode ser aplicado para pares morph em relação à categoria humana (assim chamadas de "ensaios em humanos"), assegurando que o primeiro metamorfose é sempre M8: "mesmo" (M8 - M8), "dentro" (M8 - M12) , e "entre" (M8 - M4) (Figura 3B).
  3. Certifique-se sempre que os dois se transforma de um par de morph são retirados do mesmo continuum em que foram originalmente se transformou. Pseudo-aleatório de apresentação dos pares de morph modo que há pares de dentro do mesmo contínuo são apresentados em estreita sequência. Apresentação do avatar ou testes em humanos de um determinado contínuo é aleatória, mas contrabalançada entre todos os participantes para garantir que cada participante vê ouavatar ou testes em seres humanos a partir de qualquer dada contínuo, mas não ambos, e que um número igual de avatar ou ensaios humanos são vistos.

2.2 Apresentação e instruções

  1. Apresentar uma cruz de fixação para 500 ms (os participantes são obrigados a manter a fixação), seguido de cada face de um par de cara para 500 ms com um intervalo entre estímulos (ISI) de 300 ms entre as faces de um par. Usamos também um ISI de 75 ms para verificar se diferentes durações de ISI teria diferencialmente influenciar o desempenho discriminação. Apresentar um intervalo inter-julgamento variável entre julgamentos de pares metamorfose: usamos um intervalo médio de 2,500 ms.
  2. Instrua os participantes a ver cada provação que compreende um par morph, os morphs sendo apresentado sucessivamente no julgamento, e indicar por pressionar o botão o mais rápido e preciso possível se os rostos de cada par rosto são o "mesmo" ou "diferente" na aparência .

2.3 Análise de Dados Discriminação precisão é analisada por pares cara que cruzam o limite de categoria comparado com face pares do mesmo lado da fronteira. Para isso, as respostas dos diferentes "(indicando que ambas as faces de um par são de aparência física diferente) são calculadas como percentagens do total de pares de metamorfose com a face e sujeitas a uma análise de variância fatorial 3 X 2, 3 com" cara de par tipos de ensaios "(dentro, entre, mesmo) e 2", "Condições do ISI (75 ms, 300 ms). Estufa-Geisser ajustamento é utilizado quando o pressuposto de esfericidade é violada. Os dados para ensaios avatar e ensaios humanos são tratados separadamente em análise.

Pontuações precisão individuais também pode ser determinada utilizando o A 'estatística 47,79 (Teoria para detecção de sinal, ver, por exemplo, 45, 46, 47). A' proporciona uma medida da sensibilidade de discriminação, que é independente da polarização de resposta. Ela varia entre 0,5 (possibilidade) e 1 (perfect discriminação). Vários pacotes de software pode ser usado para calcular A 'e outras medidas de sensibilidade e discriminação (preconceito) 46, 47, 48 49, 50. Analisamos a sensibilidade discriminação usando a 2 X 2 medidas repetidas ANOVA, com dois "tipos julgamento face-par" (dentro, entre eles) e condições "ISI" (75 ms, 300 ms), com análises separadas para os ensaios avatar e provações humanas, e A 'como a variável dependente. Viés de resposta muitas vezes não é geralmente relatado, mas ver 38. Para o viés de resposta, foi utilizada a β "D estatística 47 como variável dependente em uma análise separada de outra forma usando o mesmo projeto 2 X 2 ANOVA.

RT dados também podem ser analisados ​​para "diferente", "igual" e "entre" as respostas. Neste exemplo, podemos comparar o "diferente", "o mesmo" e "entre" as condições para o avatar e trilhas humanos em uma análise para obter uma visão resumida de RT em todas as condições. Para isso, foi realizada a 3 X 2 X 2 com a ANOVAfatores "tipos de face-par julgamento" (diferente, mesmo, entre eles), "categoria" (avatar, humano) e "ISI" (75 ms, 300 ms), utilizando a RT média de respostas corretas de cada indivíduo através de todos continua como a variável dependente.

3. fMRI Task

3.1 Estímulos

As condições de estímulo, ou seja, os estímulos morph para os pares de cara no interior, entre a mesma e as condições na avatar e ensaios humanos, são os mesmo como descrito na tarefa anterior discriminação perceptual.

3.2 Apresentação e instruções

  1. Use uma tarefa de acompanhamento alvo para examinar processamento implícito de mudança física e categoria relacionada ao longo da DHL, mantendo a atenção dos participantes para os estímulos de interesse.
  2. Instrua os participantes a pressionar um botão de resposta após a detecção de um alvo raro. Nós apresentamos 15% de todos os pares de metamorfose como alvos, os rostos sendo exibidos de cabeça para baixo. Use como alvosum dos quatro morphs possíveis (M0, M4, M8 ou M12), selecionados aleatoriamente de um morph contínuo não for utilizado para apresentação do estímulo contrário. Certifique-se de que a meta de transformar é apresentado como o primeiro ou o segundo se transformar de um par de metamorfose para evitar a atenção diferencial durante o monitoramento de metas para a primeira ou segunda morph dos pares de metamorfose.
  3. Cada sessão de digitalização consiste em duas corridas experimentais de apresentação do estímulo contrabalançados a fim de todos os participantes. O intervalo entre as corridas permite que os participantes de um breve descanso. Os participantes fixar uma cruz, no início de cada corrida para estabelecer um estado estável no sinal MR.

3.3 Preparando o assunto para a digitalização

  1. Todos os participantes fornecer consentimento informado por escrito antes do protocolo experimental é conduzida. O protocolo, todos os procedimentos e formulários de consentimento foram aprovados pelo Comitê de Ética local. Evite confunde na lateralização de ativações cerebrais, digitalizando partic destrocipantes. Controlar o impacto potencial da experiência anterior com avatares.
  2. Antes da digitalização, os participantes estão familiarizados com o laboratório, informados sobre os procedimentos de digitalização, dado instruções claras sobre a tarefa de controlo alvo, tempo de varredura total e como alertar o pessoal se necessário.
  3. Para a digitalização, o participante encontra-se em decúbito dorsal sobre a mesa de digitalização. Almofadas de cabeça são utilizados para garantir o conforto e minimizar o movimento da cabeça durante a digitalização. Os participantes recebem fones de ouvido e fones de ouvido para reduzir o impacto do ruído do scanner e para permitir a comunicação com o experimentador.
  4. Mão direita dos participantes é posicionado sobre o painel de resposta para a tarefa de monitorização do alvo. A mão esquerda é colocado ao lado do botão de parada de emergência, caso o participante queira interromper a digitalização.
  5. Os estímulos visuais podem ser apresentadas num ecrã de projecção colocado na frente ou na traseira do scanner de IRM. Nós usamos um display head-mounted MRI-compatível ("VisuaStim -Digital "Ressonância Technology Inc.). Isto tem a vantagem de excluir da vista tudo a entrada visual diferente dos estímulos pretendidos.
  6. Antes de iniciar a coleta de dados, certifique-se que a apresentação do estímulo, o painel de resposta eo botão de parada de emergência estão funcionando corretamente.

3.4 Dados de gravação e digitalização Parâmetros

Foram adquiridas imagens estruturais e funcionais de todo o cérebro, utilizando uma unidade MR de todo o corpo 3-T (Philips Medical Systems, Best, Holanda). Imagens estruturais foram registrados usando um 3D T1, gradiente seqüência de pulso eco estragados (180 fatias, TR = 20 ms, TE = 2,3 ms, flip angle = 20 °, FOV = 220 milímetros × 220 mm x 135 mm, tamanho da matriz = 224 × 187, tamanho de voxel = 0,98 mm x 1,18 milímetros x 0,75 milímetros, resliced ​​a 0,86 mm x 0,86 milímetros x 0,75 milímetros). Imagens funcionais foram adquiridos a partir de 225 scans por toda a cabeça de execução usando um eco seqüência planar de um único tiro (repetição time, TR = 2,6 seg, tempo de eco, TE = 35 ms; campo de visão = 220 milímetros × 220 milímetros × 132 milímetros, ângulo de inclinação = 78 °, o tamanho da matriz = 80 × 80; voxel tamanho = 2.75 mm x 2,75 milímetros × 4 mm, resliced ​​a 1,72 mm x 1,72 milímetros x 4 mm).

3.5 Análise de Dados

  1. Usamos MATLAB 2006b (Mathworks Inc., Natick, MA, EUA) e do pacote de software SPM5 ( http://fil.ion.ucl.ac.uk/spm ) para pré-processamento e análise de dados de ressonância magnética. Pré-processamento tipicamente envolve o alinhamento de imagens para o primeiro volume registrado, correção de movimento, a normalização no espaço stereotactical padrão, e suavização (por exemplo, 6 mm 3 Kernel).
  2. A análise de dados de ressonância magnética faz uso de um fenómeno referido como supressão de repetição (RS) (11, 13, 14, para revisões, ver 15, 16). Considerada no contexto da DHL, os transforma de um par de metamorfose são apresentados numa sucessão rápida. Repetition na segunda metamorfose dos atributos de estímulo ou estímulo apresentados nas primeiras morph resulta em uma diminuição na activação (isto é RS), na região do cérebro que é sensível ao estímulo específico, ou os seus atributos (por exemplo, física ou atributos relacionados com a categoria). Neste protocolo, a repetição dos atributos de estímulo ou estímulo entre a primeira e segunda metamorfose é manipulado no "interior", "entre", e "mesmo" condições em termos de semelhança ou dissemelhança de atributos físicos e categoria relacionada da DHL . Contrastando estas condições, a análise de dados de ressonância magnética identifica regiões do cérebro envolvidas no processamento de um estímulo particular ou atributo estímulo físico ou categoria relacionada com base na medida das diferenças relativas na redução de sinal após a repetição de estímulo 17, 18, ​​19, 20.
  3. Identificar regiões cerebrais que respondem a física e a alteração de categoria relacionada ao longo da DHL usando o seguinte contraste do estímulo condicionaons (dentro, no meio, e mesmo). Estes contrastes são definidos em termos da metamorfose utilizados como a segunda face nas três condições face par (note que o primeiro é transformar o mesmo no avatar e ensaios humanos, respectivamente). Para detectar a sensibilidade à mudança física para os ensaios avatar, usar o contraste mais M0 M8> M4, M12 e usar mais M4> M8 para os testes em humanos. Para detectar as regiões do cérebro que respondem seletivamente a categoria mudança através da fronteira no avatar direção para humanos (ou seja, ensaios avatar), use o contraste M8> M4 mais M0. Para o comando humano para avatar, usar o contraste M4> M8 mais M12.
  4. Para a análise dos níveis individuais, as respostas de ressonância magnética de cada sujeito à segunda metamorfose de cada par morf em cada um dos seis morph condições par (isto é, dentro de, no mesmo, e intermediário para avatar e ensaios humanos) pode ser utilizado para a actividade cerebral contraste entre estes condições. Esses contrastes individuais são, então, entrou em grupo nível análises fou para fins de inferência.

Representative Results

1. Tarefa de classificação de escolha forçada

Análise dos dados de resposta de N = 25 participantes já foi relatada em 7. Isto confirmou que o declive da curva de regressão linear de cada indivíduo e contínuo em todos os contínuos tem um perfil de logística (Figura 2A). Esta inclinação reflete uma sigmóide passo como função compatível com a presença ao longo da DHL de um componente categórico nas respostas dos participantes para os rostos metamorfose da continuação. A inclinação da curva é assim caracterizado por assimptotas inferior e superior do avatar ou respostas categorização humanos que se aproximam de 100% para 100% avatares e para os seres humanos. Em contraste, a estimativa do valor limite significativo categoria derivada da curva logística ajustada e o ponto médio entre as ordenadas assimptotas inferiores e superiores das respostas categorização indica que a incerteza no máximo, 50% em julgamentos categorização está associado com o tele se transformar M6.

Análise dos dados de RT foi relatada também em 7. A análise de RT de tudo se transforma (veja a Figura 4) mostrou menor RTs para o avatar e fins humanos da continua, aumentando RT com distância maior morph do avatar e fins humanos da continuação, e mais longa RTs no M6 em que há máxima incerteza nas respostas de decisão categoria, como pode ser visto na Figura 2B. Para verificar se esta última encontrando mais claramente, os valores médios da transcriptase reversa nas M6 pode ser comparado com os valores médios de RT em todas as outras posições de metamorfose. Uma análise de uma via RM-ANOVA com posição morf (dois níveis: M6 contra todos os outros morfos) e RT como variável dependente recolhido através continuação mostrou que RT durante M6 (M = 1,42, SD = 0,26) diferiu significativamente da altamente TA durante a outras posições morph (M = 0,99, DP = 0,46), F (1,24) = 62,04, p <0,001.

Tomados em conjunto, o cadados de resposta tegorization confirmar que o primeiro critério para a presença de CP for cumprida, ou seja, que não é um limite de categoria (por todos os critérios, por exemplo, ver 11), e os tempos de resposta para as decisões de categoria são consistentes com os dados de resposta em que eles mostrar os tempos de resposta mais longos com o aumento da incerteza categorização.

Figura 4
Figura 4. Reação tempo resulta da tarefa de categorização escolha forçada, mostrando mais longa latência média de resposta para julgamentos de categorização de estímulos na posição morph M6 em que a ambigüidade categorização é maior. As barras de erro mostram ± 1 erro padrão.

2. Tarefa de discriminação perceptiva

A análise dos dados de n = 20 participantes já foi reported em 7. Usando como exemplo os dados para ensaios avatar desse estudo (Figura 5), a análise mostrou precisão discriminação aprimorado para pares cara que cruzam o limite da categoria na comparação entre a condição com precisão a discriminação atenuada por pares enfrentam no dentro condição. Isto é consistente com a CP. Os dados também mostram que há uma diferença significativa na precisão da discriminação dentro da categoria em que há uma maior exactidão de discriminação para pares viradas na condição de que dentro da mesma condição. A variação da ISI de 75 e 300 ms diferencialmente afetados respostas dos participantes, mas não nos testes em humanos.

Figura 5
Figura 5. Resultados do perceptual tarefa f "do mesmo diferente" discriminaçãoou ensaios de avatar. Os participantes (N = 20). julgado se as transforma de um par de metamorfose eram iguais ou diferentes na aparência física. Controlando a distância relativa de transforma ao longo do continuum, os resultados mostram uma melhor precisão a discriminação por pares cara que cruzaram a fronteira categoria (que foi determinado na tarefa de classificação de escolha forçada) do que para os pares extraídas da mesma (ou seja avatar ou humano) do lado do limite, demonstrando, assim, a percepção categórica ao longo do continuum de semelhança humana. O impacto de um ISI mais curto e mais de 75 ms e 300 ms também foi testado e aprovado para influenciar o desempenho discriminação apenas para ensaios de avatar. As barras de erro mostram ± 1 erro padrão.

Usando o A 'estatística como uma medida de desempenho discriminação independente de viés de resposta, houve nos ensaios avatar um efeito significativo sobre a sensibilidade à discriminação de tipos de julgamento face-par (ie (dentro e entre)F (2,38) = 107,11, p <0,001, com maior sensibilidade à discriminação por cross-categoria (A '= 0,89, DP = 0,07) do que para dentro da categoria de pares (A' = 0,55, SD = 0,17) (Figura 6 ). Da mesma forma, não foi significativamente maior sensibilidade discriminação para cross-categoria (A '= 0,94, DP = 0,1) do que para dentro da categoria de pares (A' = 0,56, SD = 0,22) nas trilhas humanas, F (2,38) = 107,11, p <0,001. Não houve efeito dos tipos de julgamento face par no ISI. Usando o β "estatística D como uma medida de desvio de resposta, houve um efeito significativo sobre os tipos de ensaios de polarização face par [F (2,38) = 70,53, p <0,001], com os participantes que mostram uma forte tendência para julgar dentro da categoria de pares tão diferentes "D = 0,81, DP = 0,23) em comparação com a resposta aos pares cross-β (categoria" D = -0,18, DP = 0,59). Esta é conconsistente com a idéia de que os participantes tendem a favorecer decisões "diferentes" para uma tarefa particular quando o mesmo diferente a decisão é mais difícil para dentro da categoria de pares.

Figura 6
Figura 6. Usando o A 'estatística, como medida de performance de discriminação independente de desvio de resposta (n = 20), a sensibilidade foi maior para a discriminação cruzada categoria do que para dentro da categoria de pares em ambos avatar e ensaios humanos. As barras de erro mostram ± 1 erro padrão.

A análise dos dados RT não apresentaram diferenças entre avatar e testes em humanos e entre curto e longo ISI. Não foi como o esperado a principal efeito significativo para RT entre as três condições par de estímulos (ver Figura 7), F (2,38) = 34,55, p <0,001. Pré-testes planejados de contrastes dentro do assunto mostrou que RT para cross-categoria rostos (ou seja, "entre" tipo de julgamento face-par) foram significativamente mais rápidos (M = 0,79, SE = 0,05) do que para os pares RT rosto dentro de uma categoria ("dentro 'tipo de teste) (M = 1,26, SE = 0,09) [F (1,19) = 60,09, p <0,001] e pares enfrentam na mesma condição par face (M = 0,88, SE = 0,08), F (1, 19) = 43,1, p <0,001.

Figura 7
Figura 7. Tempo (RT) resultados da tarefa de discriminação perceptiva "do mesmo diferente" para o avatar e testes em humanos (N = 20) Reação. O gráfico mostra que a RT para os pares de estímulo que cruzam o limite de categoria (isto é, na condição de entre a) foram menores do que a temperatura ambiente para as caras de dentro acategoria. As barras de erro mostram ± 1 erro padrão.

Os dados de resposta de categorização confirmam assim o segundo critério para a presença de CP em que existe uma maior precisão discriminação para os pares que cruzam o limite de categoria para os pares equidistantes tiradas de dentro de uma categoria. Isto demonstra que existe um denominado limite discriminação com sensibilidade aumentada para as características físicas de estímulo perto da fronteira categoria. Os dados RT apoiar essa medida mostrando menores latências de resposta para cross-categoria em comparação com com-cara Categoria pares.

Esta tarefa especial a discriminação perceptual não define o ponto específico do limite discriminação ao longo da DHL. Uma distância de metamorfose que muito menor entre pares de apresentaram formas poderiam ser usadas para resolver este problema. Aqui nós mostramos um exemplo usando uma tarefa tradicional discriminação ABX 12, 13. ABX discriminação implica a apresentação seqüencial de diferenciaçãot enfrentam estímulos (por exemplo, Morph A e Morph B) seguido por uma segunda apresentação de A ou B como alvo estímulo X. Depois de ver as imagens A, B e X, os participantes são obrigados a indicar se A ou B é idêntico ao X. Neste exemplo, um procedimento de 2 passos a discriminação entre as formas (ou seja, 1-3, 2-4, 3-5, etc) é apresentada (Figura 8B). As análises estão descritos em 8. Para a finalidade de ilustração, a tarefa de discriminação ABX foi realizada em 24 sujeitos utilizando 4 metamorfose contínuos, cada um com 11 morfos, utilizando estímulos endpoint desenhadas a partir do estudo de Cheetham et ai. 7. Após a tarefa de discriminação ABX, uma tarefa categorização escolha forçada foi realizada com os mesmos participantes. Esta sequência de apresentação tarefa é pensado para minimizar a influência da categoria explícito tornando a tarefa discriminação ABX decisão. Figura 8B indica claramente que existe um pico no sens discriminação perceptuaisitivity na posição prevista pela metamorfose e alinhado com o limite de categoria (ver Figura 8A). Usando a distância 2-step entre as formas, o pico de discriminação desempenho pode ser claramente identificado no intervalo entre morph par M5-M7. Veja 8 para resultados usando o ABX paradigma e estímulos morph elaborado a partir das dimensões de semelhança humana com o macaco, vaca e rostos humanos, como os pontos finais da continuação.

Figura 8
Figura 8. Resultados representativos da discriminação perceptual ABX e tarefas de categorização escolha forçada. O procedimento de discriminação de 2 passos (ou seja, 1-3, 2-4, 3-5, etc), na tarefa de discriminação perceptiva ABX no painel B mostra que o pico de sensibilidade discriminação perceptual é previstopela categoria limite determinado na tarefa categorização escolha forçada mostrado no painel A. O painel A mostra o perfil de logística das curvas de regressão linear dos quatro contínuos. Incerteza máxima de 50% nos julgamentos de categorização de rostos morphed como humano está associado com metamorfose M6.

A tarefa de discriminação do mesmo diferente confirma que o terceiro critério para a presença de CP mostrar que o limite de discriminação esteja alinhada com a categoria de limite. Em outras palavras, a posição do limite de categoria prediz a posição do limite de discriminação.

O quarto critério, o que nem sempre é aplicado em estudos de CP 13, 14 é que a discriminação é a oportunidade, dentro das categorias. Os dados do exemplo ilustrativo usando o design ABX sugeriria que a discriminação é um pouco acima da oportunidade para os morphs localizados entre os pontos finais e contínuas do gatolimite goria.

3. tarefa fMRI

4.3.1 Sensibilidade à mudança física

Ao comparar as condições em que existe uma mudança física entre a primeira e segunda metamorfose com a condição em que não há nenhuma mudança, uma região do cérebro no giro fusiforme (Figura 9A) é mostrada para ser sensível à apresentação de finos mudança grão ao longo da DHL na aparência física da face se transforma nos ensaios avatar. Um resultado semelhante para ensaios humanos não é mostrado na figura. Esta região tem sido referido como a área facial fusiforme devido ao seu papel como parte do sistema de processamento de informação visual em facial. Juntamente com os ensaios em humanos, esta descoberta é consistente com a resposta relatou áreas fusiformes a diferenças nas características físicas da face 23, a geometria facial 16, 21, 24 e textura facial 21.

4.3.2 Sensitivity a mudança categoria

Figura 9B mostra, usando o exemplo de ensaios avatar, regiões do cérebro sensíveis à mudança de categoria ao longo da DHL. Isto foi conseguido por meio da comparação das condições em que há uma alteração de categoria entre a primeira e segunda metamorfose com a condição em que não há nenhuma mudança. Os dados de imagem mostram que a alteração na categoria de Ensaios avatar (isto é, uma mudança de avatar-humano direcção ao longo do DHL), revelou a capacidade de resposta do hipocampo, a amígdala, e isolamento. O papel destas regiões deve ser interpretada no contexto do paradigma utilizado e categorização e já foi descrita 7. Geralmente, a amígdala é sensível a rostos, valência afetiva, novidade, ea incerteza 55, 56, 57, 58, 59. A amígdala é sugerido para influenciar o processamento de outras regiões do cérebro envolvidas na categorização dependendo do significado afectivo de uma situação 60. O emsula é consistentemente relatados em associação com a categoria de processamento e transformação sob condições de incerteza 61, 62, 63. No contexto do paradigma utilizado, esta região pode contribuir para melhorar recursos de atenção para o processamento de classificação 63. A região específica da ativação também pode ser associado a sinalização da presença de incerteza, ameaça ou potencial ameaça 64, 65. O hipocampo é envolvido na categorização visual e aprendizagem perceptual 66. A alteração de categoria em ensaios em humanos (isto é, uma mudança na direcção de humano para o avatar juntamente DHL) revelou que o putâmen caudado de cabeça, e tálamo, são sensíveis a essa condição. Geralmente, essas regiões estão associadas com o aprendizado associações estímulo-categoria, sinalizando a adesão da categoria, a incerteza decisão durante a categorização, a alternância entre as regras da categoria potenciais utilizados para estabelecer adesão e adequação da representação da categoriated categórica limite, a fim de minimizar os erros 67, 68, 69, 70.

A interpretação destes resultados a um nível mais amplo, e dentro do contexto do paradigma experimental sugere que avatar e rostos humanos representam diferentes problemas categorização, dependendo do grau de categorização experiência anterior com uma determinada categoria (por exemplo, 25), os participantes são especialistas em humanos processamento de rosto, mas foram especialmente selecionados com base no que eles relatam nenhum conhecimento explícito da experiência anterior com rostos avatar (por exemplo, em jogos de vídeo, filmes, Second Life) e, como confirmado no debriefing, nunca tinha visto anteriormente faces do tipo que apresentamos.

Figura 9
Figura 9. Correlatos neurais de um físicod mudança de categoria ao longo da DHL em ensaios avatar. Os mapas de ativação são sobrepostos na coronal (A), transversal (B) e sagital (em C) de um único assunto. As barras de cor significam o gradiente de valores de t dos mapas de activação (p <0,005, 20 voxels contíguos).

Discussion

A previsão do núcleo da hipótese vale estranha é que a experiência positiva ou negativamente valenced pode ser evocada em função da semelhança percebida humano 77 (para um resumo informativo, ver 78). Um exame cuidadoso de como a semelhança humana é realmente percebida é, em si, portanto, uma importante empresa de pesquisa. Da mesma forma importante é a forma como a DHL é representada nos experimentos de experiência estranha. Este protocolo incide, portanto, sobre a DHL. Uma abordagem é a de representar semelhança humana usando morph continua, como já foi implementado em pesquisa "estranha" 5, 6, 26, 27, 28. A vantagem de se transformar continua é que seu uso permite diferenças experimentalmente controladas na aparência humanóide a ser trazidos para relacionamento com medidas comportamentais de percepção subjetiva e experiência (por exemplo, decisões da categoria, sensações estranhas) e com processos neurais subjacentes 7. Esta abordagem refinada faz parteicularly importante porque a hipótese vale misterioso não prever o verdadeiro grau de semelhança humana em que deverá ocorrer a transição entre a experiência positivamente valenced e sobrenatural 78. Se conjecturas de Mori estão corretas, os resultados relativos ao processamento de categoria ao longo da DHL 7 sugerem que a experiência sobrenatural é mais provável de ocorrer na categoria de fronteira, onde a ambiguidade decisão perceptual é maior. Isto tem ainda a ser testado.

Para ser capaz de interpretar a relação investigada entre a DHL, representado usando morph continua, e outras variáveis ​​de interesse, um único contínuo transformar em vez de dois ou mesmo três diferentes justapostos continua deve ser usado 5,28. O justapostos continua deixar de representar e, de fato, alterar conceito de semelhança humana do Mori, introduzindo descontinuidades à DHL. Isso pode afetar o desempenho em uma tarefa de discriminação perceptiva, porque o ponto de tele descontinuidade e que quaisquer diferenças resultantes do processo de morphing pode ser usada como um ponto de confiança, mas experimentalmente involuntária de referência para guiar discriminação perceptivo (ver 29). Dentro de cada forma contínua todos os padrões deve ser cuidadosamente controlada de modo a que incrementos equivalentes de alterações físicas são representados ao longo de todo o contínuo 5,28. Isto é especialmente importante neste protocolo, porque o controle experimental de morph distância ao longo da continuação permite analisar se as informações sensoriais relativas a diferenças lineares em física semelhante à humana similaridade ao longo da DHL é cognitivamente representado de uma forma linear ou não linear. Não-linearidade é refletida na função passo-como na vertente das respostas categorização (Figuras 2A e 5A) e diferenças na sensibilidade perceptiva para os atributos de estímulo ao longo da DHL (ver Figuras 4 e 5B). Este protocolo usa faces como endpoints sem aplicar quaisquer manipulações experimentais. Mais estudos de semelhança CP e humano poderia examinar, por exemplo, como os recursos específicos, tais como realismo olho em comparação com o realismo de outras características faciais ou manipulações da geometria facial comparado com textura facial (cf. 30,38) diferencialmente influenciar o processamento categoria ao longo da DHL.

O procedimento permite morphing mistura harmoniosa união de características correspondentes de endpoints do contínuo, tais como tacos configural faciais. Dificuldade em morphing facial informações como características faciais superior e perfil cabelo 26 pode respostas dos participantes potencialmente preconceito, chamando a atenção para as disparidades no alinhamento de recursos durante o processo de morphing. Esse viés é provável que seja sistemático em que as disparidades morphing estão relacionados à distância morph a partir dos parâmetros continua antes as disparidades sendo maior no ponto médio do morph continua. Para o nosso metamorfose contínuos, o ponto médio da continuação corresponde com a categoria de fronteira em torno da qual há maior sensibilidade perceptiva. Reanálise dos dados de um de nossos estudos-piloto (a tarefa de categorização escolha forçada) em comparação continua no qual a região dos olhos ou foi bem ou mal morphed (pobre morphing resultou em uma ligeira inconsistência no alinhamento de textura olho entre as formas). A reanálise confirmou uma tendência sistemática na decisão respostas categorização do mal continua se transformou de tal forma que pobre morphing efetivamente causou uma mudança relativa da categoria limite para o fim da dimensão humana. Este foi provavelmente porque a disparidade morphing foi percebido como um recurso de "não-humano definidora".

Um desvio de resposta pode também resultar do uso continua gerada na base de estímulos de terminal em que a informação não-facial tais como vestuário cabeça e joalharia facial estão presentes apenas em uma extremidade estímulo27. Neste caso, as imagens da face pode ser cortada de modo que os participantes fazem com a informação de estímulo de interesse de pesquisa, em vez de outras características importantes apresentadas numa imagem. Um viés de resposta sistemática pode resultar também de usar uma imagem como um ponto de extremidade contínuo no qual os atributos não-humanos são apresentados, juntamente com atributos humanos, embora esta imagem pretende representar o fim humano da DHL 6. Neste caso, qualquer relação de semelhança entre humanos e variáveis, tais como medidas subjetivas de experiência sobrenatural não são interpretáveis ​​em termos de concepção de Mori da DHL e do vale misterioso hipótese.

CP pode ocorrer ao longo de outros semelhança humano 31, 10, 22, 32, 33, 34, 35, e da categoria informações relevantes para as dimensões podem ser processadas automaticamente após exposição a outros 36. Neste protocolo, o cuidado deve ser tomado, portanto, para controlar os efeitos de pistas visuais que indicam diferencialces ao longo da DHL em termos de outras categorias relevantes para as dimensões sobre as respostas dos participantes sobre semelhança humana. Estes sinais podem, por exemplo relacionar com etnia, gênero, distinção facial, familiaridade e identidade e expressão facial (cf. 5, 26, 27, 28). O presente protocolo visa minimizar a percepção de movimento biológico entre as formas rosto apresentadas em rápida sucessão na tarefa de discriminação perceptual e estudo fMRI combinando perto a geometria e configuração de características faciais de imagens utilizadas como parâmetros contínuos facial. Esta abordagem (em conjunto com a posição relativa ao longo da continuação de morfos utilizados nas condições de estímulo) também ajuda a minimizar qualquer percepção de diferentes identidades entre as formas de um continuum.

A tarefa de classificação de escolha forçada determina que se transforma de um continuum são claramente classificado como um avatar e como o ser humano, a fim de selecionar se transforma para uso na discrimi perceptualtarefa inação eo estudo fMRI. Foram selecionados os quatro morfos M0, M4, M8 e M12 de cada um dos contínua (Figuras 2B e 2C). Além de controlar o grau de alteração física ao longo da DHL, a escolha do M4 e M8 é baseada na seguinte consideração teórica. Mori descrito incerteza perceptivo (e experiência estranha associada) como ocorrendo a níveis de realismo que correspondem à região ao longo da DHL entre os dois picos positivos no declive da relação de semelhança de valência-humano (ver Figura 1). Nessas picos, os objectos são consideradas ou não humano ou humano. Em reformulando suas considerações em termos de estrutura de processamento categoria, estes picos podem ser vistos como refletindo graus de semelhança humana em que instâncias de categoria corretamente classificados (ou seja, não-humanos e humanos) se situam na categoria de fronteira. Mas Mori não especificou como eficiente essa classificação (ie c perceptualertainty) deve ser pelo estes picos, embora a identificação de objectos em cada pico é claramente considerado relativamente eficiente e fácil. Por este motivo, as duas posições ao longo da continuação morph considerado como definindo a transição entre as duas categorias e como reflectindo os dois picos positivos foi determinada utilizando um critério mais conservador do que de outra forma seriam utilizados em pesquisas CP (por exemplo 66%, tal como em 32, 34). Assim, metamorfose M4 foi identificado em média como um avatar, em mais de 85% dos ensaios e metamorfose M8 como um ser humano com mais de 85% dos ensaios. Por favor, note que este critério se aplica tanto se transforma M4 e M8 de qualquer um continuum. Usando essa abordagem, esta escolha de morphs procura captar um sentido de mudança de categoria ao longo da DHL entre os objetos não-humanos e humanos, de acordo com ambos um entendimento de CP e descrição de Mori da hipótese.

Esse protocolo utiliza uma variante do mesmo diferente discriminação perceptualnação tarefa 10 para examinar CP. A vantagem desta tarefa é que os participantes não precisam de uma descrição a respeito do que semelhanças e diferenças específicas devem ser identificados. É suficiente que eles simplesmente identificar estímulos como sendo o mesmo ou diferente. Além disso, os participantes não precisam conhecer os rótulos de categoria. As etiquetas podem ser usadas como uma estratégia para discriminar entre estímulos quando a carga de memória necessária para que uma tarefa de discriminação, tais como a tarefa aumenta ABX 42. A tarefa do mesmo diferente tem a vantagem de que a carga de memória é comparativamente baixa, e que estimula a tarefa comparação directa dos estímulos. Para reduzir a influência potencial de rotulagem, tarefas de discriminação são normalmente apresentadas antes da tarefa de decisão escolha forçada 40. O presente protocolo é baseado em dois grupos de participantes diferentes para a discriminação e forçou tarefas de decisão de escolha 7, 41. Isto é porque a tarefa de escolha forçada é utilizada para seleccionar os estímulospara a tarefa de discriminação. deve, porém, os mesmos participantes ser testado em ambas as tarefas, o protocolo deve ser modificada para que a tarefa de discriminação é realizada antes da tarefa de decisão de escolha forçada.

Um projeto discriminação fixo é aplicado na tarefa de discriminação do mesmo diferente deste protocolo (por itinerante projetos, ver, por exemplo 39). Isso significa que M4 e M8 são sempre apresentados como o primeiro estímulo de cada par estímulo no "mesmo", "dentro" e "entre" as condições do avatar e testes em humanos, respectivamente. Este protocolo inclui a restrição experimental que cada participante vê apenas os estímulos metamorfose de um ou outro avatar ou testes em humanos de um determinado contínuo mas não ambos. Utilizando os ensaios avatar como um exemplo, isto significa que o primeiro estímulo de cada par de estímulo é sempre M4, que o segundo estímulos do "dentro" (ou seja, M1) e "entre" (isto é, M8) são apresentadas as condições para a mesma frequênciaum dado contínuo, e que já não há mais estímulos são atraídos para testes em humanos de que o contínuo particular. Esta abordagem visa evitar seletivamente induzir representação mais forte dos e facilitando, portanto, a discriminação dos cross-categoria faces de um dado continuum. Para excluir ou, para fins de comparação, para investigar qualquer possível efeito sobre a representação cruzada categoria e discriminação de apresentar o avatar descritos e ensaios humanos em um bloco experimental, um desenho pode ser implementado no qual o avatar descritos e ensaios humanos são apresentadas na blocos separados (com blocos de contrapeso, a fim de todos os participantes).

A presente tarefa de discriminação do mesmo tem uma relação diferente dos mesmos para diferentes ensaios de 01:02. Esta relação pode induzir um viés de resposta em favor de "diferentes" decisões (embora outros fatores também podem influenciar esse viés 44, 51). Medidas derivadas da Teoria de Detecção de Sinais (SDT) são frequentemente utilizados para disentanviés de resposta gle ou c) para a seleção de uma resposta sobre o outro a partir de sensibilidade do participante (A 'ou d') em estímulos sensoriais exigentes (para uma visão geral ver, 44). Como d 'pode variar de acordo com o viés de resposta, devido à violação de pressupostos SDT 52, foi utilizada a medida não paramétrica de sensibilidade A' 53. Para o viés de resposta usamos β "D 47. Alternativamente c tem sido recomendada por 43, 44, em parte porque é independente de mudança de d '54. No geral, os resultados indicam uma maior sensibilidade perceptual para metamorfose estímulos da fronteira entre categoria do que para dentro de categoria estímulos.

A seleção de morphs para a tarefa de discriminação neste protocolo significa que a tarefa exige a discriminação entre as formas que são quatro passos de distância ao longo da continuação (ou seja, uma discrimina quatro etapasinação, ver Figura 2B). Mas este grau de quatro etapas da divergência entre as formas é demasiado grande para permitir uma melhor especificação da posição real no qual se transformam discriminação é mais melhorado (isto é, o limite de discriminação) (Figura 5B). Um critério importante para a CP (para os outros elementos, ver por exemplo 11) é que não é o alinhamento entre o limite da categoria na tarefa de escolha forçada e a fronteira discriminação na tarefa de discriminação. Em outras palavras, a posição de metamorfose da categoria de limite deve prever a posição do limite de metamorfose discriminação. Uma abordagem para a verificação do ponto específico de alinhamento seria a utilização de um teste de discriminação no qual a distância entre os pares de metamorfose morfos é reduzida. Para a finalidade de ilustração, a Figura 5B mostra resultados de dados piloto utilizando, como uma alternativa possível para a tarefa de discriminação do mesmo diferente, uma discriminação ABX tradicionaltarefa 12, 13. A figura mostra claramente que existe um pico de sensibilidade discriminação perceptual na posição metamorfose previsto pela categoria limite. Tais resultados de um estudo com um número maior de participantes e aplicação de SDT em análises que ainda verificar a descoberta dos efeitos do CP ao longo da DHL. A escolha real de estímulos para os pontos finais contínuas durante, o número de morphs gerados em um processo contínuo, eo tamanho do passo transforma a ser discriminados irá influenciar fortemente o cognitivo demandas colocadas sobre o participante e sua capacidade de discriminar se transforma ao longo do continua.

Um critério clássico de PB é que a posição do limite de categoria prediz a posição do pico no desempenho real discriminação (isto é, o limite de discriminação) 80. Este é sem dúvida o mais importante critério da CP 81. Teste conclusivo desta previsão requer uma desi experimentalgn em que todos os pares de metamorfose que, juntos, representam a totalidade do comprimento do contínuo metamorfose está apresentado na tarefa de discriminação, a fim de determinar a posição real do pico. Em 38, o desempenho discriminação foi analisada com base em apenas alguns segmentos da morph continua. Isto poderia significar que a verdadeira posição do pico real de desempenho podem ter sido perdidas, por sua vez, tornando difícil verificar conclusivamente CP. Deve ser notado que mesmo o estudo CP precoce de Lieberman et al. 82 não cumprem os estudos possui critério estrito que previsto e real do desempenho de pico discriminação convergem, e que outros investigadores não aplicou este critério rigor (por exemplo, 11, ver também 80). A determinação da posição real do desempenho de pico é, contudo, essencial, mesmo se uma interpretação mais liberal este critério é aplicado. Examinando a todo o comprimento da metamorfose contínuotem também a vantagem de permitir a inspecção dos dados sobre a existência de um pico de desempenho a um ponto ao contrário das expectativas, devido por exemplo a um artefacto resultante do processo de metamorfose.

Além das respostas, o tempo de resposta de dados (RT) na tarefa de classificação de escolha forçada é útil como um indicador da dificuldade no processamento da informação de estímulo cognitivo e das tendências de resposta concorrentes para classificar um estímulo como "avatar" ou "humano" 70, 71. RT deve, portanto, ser mais longo para as decisões de categorização de estímulos posicionado no ou próximo do limite de categoria. Figura 4 mostra que este é o caso. Tomados em conjunto, a forma da função de resposta e os dados TA durante categoria julgamentos mostram que a atribuição de um estímulo a uma categoria distinta está sujeita a grandes diferenças de processamento de dificuldade. Para avaliar RT, este protocolo instrui os participantes a responder durante a categorização como quickly e maior precisão possível. Dado o impacto potencial de uma velocidade de precisão trade-off em respostas 72, 73, examinamos e encontrado em testes piloto que a forma ea posição da função de resposta categoria avatar humano é muito robusto, sendo afetado por instruções para identificar o apresentado Morph estímulo ou tão rápida e precisa quanto possível, ou simplesmente como a maior precisão possível. Isto sugeriria que os participantes geralmente utilizar uma estratégia de decisão ponderada de precisão, embora esta sugestão pode ser testada mais minuciosamente. De acordo com a hipótese de que Mori dificuldade em distinguir um objeto humanóide a partir da imagem humana pode evocar experiência valenced negativamente, seria interessante estabelecer se mais RT para estímulos humanóides está associada com medidas de efeito negativo. Dados RT também foi coletada e analisada para a tarefa de discriminação do mesmo diferente. RT foi usado para suportar os dados de resposta 80. Em contraste com o ABX tpedir, a tarefa do mesmo diferente fornece um ponto de tempo claro para RT medição. A RT de acertos deve ser mais curto do que entre para dentro de pares de 74, embora a interpretação de dados TR pode ser complicado para julgamentos diferentes do mesmo porque o TR pode ser influenciada por um certo número de factores, esta tarefa 75, 76. Os dados RT são, porém, de acordo com a ideia de que as decisões cross-categoria menos difíceis são feitas mais rapidamente do que as decisões dentro da categoria (ver Figura 7).

Deve-se salientar que a hipótese de Mori não considera a possibilidade de que características físicas podem realmente variar ao longo da DHL na categoria humana (Figura 2) 7. Esta é a razão pela qual o segundo pico positivo em relação semelhança valência humana original a hipótese 'está localizado na extremidade da DHL humano (Figura 1). A ênfase no aspecto não-humano da DHL tem sido influentecial em estudos orientados pela hipótese, inclusive estudos que não foram utilizados se transformam continua 4, 37, enquanto outros estudos têm utilizado uma única face humana para representar o aspecto humano da DHL 3. Tais estudos têm procurado examinar experiência fantástica, com resultados pouco claros. Os resultados relativos à CP sugerem que estes estudos podem não ter apresentado os estímulos necessários para evocar processos implícitos ou explícitos de tomada de decisão perceptual e os processos de resolução de conflitos, em resposta à categoria ambigüidade ao longo da DHL.

Este protocolo ilustra um exemplo de como se transforma extraídas continua representa o DHL pode ser usado para identificar, com RMf e utilizando o efeito de supressão de repetição, as regiões do cérebro sensíveis a alterações em semelhança física similar ao humano e para alterar a informação de categoria relacionada. A eficácia do projeto fMRI é influenciada fortemente pela geração cuidadoso e seleção dos estímulos metamorfose. O choi forçadoce e tarefas de discriminação perceptuais foram então usadas para garantir a comparabilidade entre contínuos na forma das curvas de classificação avatar-humanos (ou seja, a inclinação da função de resposta) e na performance de discriminação. A vantagem deste desenho RMf é que ele permite que as condições descritas por Mori estímulo (isto é, a observação passiva de novos objectos não-humanos que são ligeiramente diferentes em aparência física do que a sua contraparte humana) a ser simulado, dentro das limitações da metodologia de ressonância magnética, utilizando estímulos selecionados de acordo com a definição de semelhança humana a hipótese 'e investigação de efeitos de processamento de categoria, enquanto o controle de efeitos da mudança física ao longo da DHL. O paradigma fMRI não é projetado para examinar a experiência estranha, mas pode ser adaptado para investigar experiência afetiva associada, por exemplo, com a própria categoria de fronteira. Este seria um passo importante para examinar no cérebro os efeitos da categorprocessamento y e categoria ambigüidade em associação com a experiência afetiva para estímulos extraídas da DHL.

Disclosures

Não há conflitos de interesse declarados.

Acknowledgments

Este trabalho é baseado em pesquisa apoiado pela União Europeia FET Projecto Integrado PRESENCCIA (número do Contrato 27.731).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Funmorph Zealsoft Inc.
Poser 7 Smith Micro Software www.smithmicro.com
Adobe; Photoshop; CS3 Adobe www.adobe.com
Presentation; software Version 14.1, www.neurobs.com
SPSS Version 16 www.ibm.com/software/analytics/spss
MRI-compatible head-mounted display Resonance Technology Inc. "VisuaStim - Digital"
3-T whole-body MR unit Philips Medical Systems
MATLAB 2006b Mathworks Inc.
SPM5 software package http://fil.ion.ucl.ac.uk/spm

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References

  1. Mori, M. Bukimi no tani [The uncanny valley. Energy. 7, 33-35 (1970).
  2. Androids as an experimental apparatus: Why is there an uncanny valley and can we exploit it?. MacDorman, K. Toward Social Mechanisms of Android Science: A CogSci 2005 Workshop, , 106-118 (2005).
  3. Tinwell, A., Grimshaw, M., Williams, A. The uncanny wall. International Journal of Arts and Technology. 4, 326-341 (2011).
  4. Tinwell, A. Uncanny as usability obstacle. HCI. 12, 622-631 (2009).
  5. MacDorman, K. F., Ishiguro, H. The uncanny advantage of using androids in cognitive and social science research. Interaction Studies. 7, 297-337 (2006).
  6. Upending the uncanny valley. Hanson, D., Olney, A., Prillman, S., Mathews, E., Zielke, M., Hammons, D., Fernandez, R., Stephanou, H. E. 20th National Conf. on Artificial Intelligence and the 17th Innovative Applications of Artificial Intelligence Conf, , 1728-1729 (2005).
  7. Cheetham, M., Suter, P., Jancke, L. The human likeness dimension of the "uncanny valley hypothesis": behavioral and functional MRI findings. Front Hum. Neurosci. 5, 126 (2011).
  8. Campbell, R., Pascalis, O., Coleman, M., Wallace, S. B., Benson, P. J. Are faces of different species perceived categorically by human observers? Proc. Biol. Sci. 264, 1429-1434 (1997).
  9. Finney, D. J. Probit analysis. , (1964).
  10. Angeli, A., Davidoff, J., Valentine, T. Face familiarity, distinctiveness, and categorical perception. Q.J. Exp. Psychol. (Hove). 61, 690-707 (2008).
  11. Studdert-Kennedy, M., Liberman, A. M., Harris, K. S., Cooper, F. S. Theoretical notes. Motor theory of speech perception: a reply to Lane's critical review. Psychol. Rev. 77, 234-249 (1970).
  12. Liberman, A. M., Hariris, K. S., Hoffman, H. S., Griffith, B. C. The discrimination of speech sounds within and across phoneme boundaries. J. Exp. Psychol. 54, 358-368 (1957).
  13. Harnad, S. R. Introduction: Psychological and cognitive aspects of categorical perception: A critical overview. In: Categorical perception: The groundwork of cognition. Harnad, S. R. , Cambridge University Press. New York. 1-25 (1987).
  14. Repp, B. H. Categorical perception: Issues, methods, findings. Speech Lang. Adv. Basic Res. Pract. 10, 243-335 (1984).
  15. Grill-Spector, K., Henson, R., Martin, A. Repetition and the brain: neural models of stimulus-specific effects. Trends. Cogn. Sci. 10, 14-23 (2006).
  16. Jiang, X., Rosen, E., Zeffiro, T., Vanmeter, J., Blanz, V., Riesenhuber, M. Evaluation of a shape-based model of human face discrimination using FMRI and behavioral techniques. Neuron. 50, 159-172 (2006).
  17. Henson, R. N. Neuroimaging studies of priming. Prog. Neurobiol. 70, 53-81 (2003).
  18. Grill-Spector, K., Malach, R. fMR-adaptation: a tool for studying the functional properties of human cortical neurons. Acta. Psychol. (Amst). 107, 293-321 (2001).
  19. Jiang, X., Bradley, E., Rini, R. A., Zeffiro, T., Vanmeter, J., Riesenhuber, M. Categorization training results in shape- and category-selective human neural plasticity. Neuron. 53, 891-903 (2007).
  20. van der Linden, M., van Turennout, M., Indefrey, P. Formation of category representations in superior temporal sulcus. J. Cogn. Neurosci. 22, 1270-1282 (2010).
  21. Jiang, F., Dricot, L., Blanz, V., Goebel, R., Rossion, B. Neural correlates of shape and surface reflectance information in individual faces. Neuroscience. 163, 1078-1091 (2009).
  22. Rotshtein, P., Henson, R. N., Treves, A., Driver, J., Dolan, R. J. Morphing Marilyn into Maggie dissociates physical and identity face representations in the brain. Nat. Neurosci. 8, 107-113 (2005).
  23. Xu, X., Yue, X., Lescroart, M. D., Biederman, I., Kim, J. G. Adaptation in the fusiform face area (FFA): image or person. Vision Res. 49, 2800-2807 (2009).
  24. Liu, X., Steinmetz, N. A., Farley, A. B., Smith, C. D., Joseph, J. E. Mid-fusiform activation during object discrimination reflects the process of differentiating structural descriptions. J. Cogn. Neurosci. 20, 1711-1726 (2008).
  25. Poldrack, R. A., Prabhakaran, V., Seger, C. A., Gabrieli, J. D. Striatal activation during acquisition of a cognitive skill. Neuropsychology. 13, 564-574 (1999).
  26. Ho, C. C., MacDorman, K. F., Pramono, Z. A. D. Human emotion and the uncanny valley: A GLM, MDS, and isomap analysis of robot video ratings. ACM/IEEE international conference on human-robot interaction, , 169-176 (2008).
  27. Seyama, J., Nagayama, R. S. The Uncanny Valley: Effect of Realism on the Impression of Artificial Human Faces. Presence: Teleoperators and Virtual Environments. 16, 337-351 (2007).
  28. Hanson, D. Exploring the aesthetic range for humanoid robots. CogSci Workshop: Toward Social Mechanisms of Android Science, , (2006).
  29. Pastore, R. E. Categorical perception: Some psychophysical models. Categorical perception: The groundwork of cognition. Harnad, S. , New York. 29-52 (1987).
  30. MacDorman, K. F., Green, R. D., Ho, C. C., Koch, C. T. Too real for comfort? Uncanny responses to computer generated faces. Computers in Human Behavior. 25, 695-710 (2009).
  31. Levin, D. T. Race as a visual feature: using visual search and perceptual discrimination tasks to understand face categories and the cross-race recognition deficit. J. Exp. Psychol. Gen. 129, 559-574 (2000).
  32. Beale, J. M., Keil, F. C. Categorical effects in the perception of faces. Cognition. 57, 217-239 (1995).
  33. Calder, A. J., Young, A. W., Perrett, D. I., Etcoff, N. L., Rowland, D. Categorical perception of morphed facial expressions. Visual Cognition. 3, 81-117 (1996).
  34. Etcoff, N. L., Magee, J. J. Categorical perception of facial expressions. Cognition. 44, 227-240 (1992).
  35. Campanella, S., Quinet, P., Bruyer, R., Crommelinck, M., Guerit, J. M. Categorical perception of happiness and fear facial expressions: an ERP study. J. Cogn. Neurosci. 14, 210-227 (2002).
  36. Macrae, C. N., Bodenhausen, G. V. Social cognition: thinking categorically about others. Annu. Rev. Psychol. 51, 93-120 (2000).
  37. Schneider, E., Wang, Y., Yang, S. Exploring the Uncanny Valley with Japanese Video Game Characters. Conference proceedings of DIGRA 2007, , SMU Press. (2007).
  38. Looser, C. E., Wheatley, T. The tipping point of animacy: How, when, and where we perceive life in a face. Psychological Science. 21, 1854-1862 (2010).
  39. Macmillan, N. A., Goldberg, R. F., Braida, L. D. Resolution for Speech Sounds: Basic sensitivity and context memory on vowel and consonant continua. Journal of the Acoustical Society of America. 84, 1262-1280 (1988).
  40. Newell, F. N., Bulthoff, H. H. Cognition Categorical perception of familiar objects. Cognition. 85, 113-143 (2002).
  41. Rotshtein, P., Henson, R. N., Treves, A., Driver, J., Dolan, R. J. Morphing Marilyn into Maggie dissociates physical and identity face representations in the brain. Nat. Neurosci. 8, 107-113 (2005).
  42. Massaro, D. W., Cohen, M. M. Categorical or continuous speech perception: A new test. Speech Communication. 2, 15-35 (1983).
  43. Snodgrass, J. G., Corwin, J. Pragmatics of measuring recognition memory: Applications to dementia and amnesia. Journal of Experimental Psychology: Genera. 117, 34-50 (1988).
  44. Macmillan, N. A., Creelman, C. D. Detection theory: A user's guide. , Cambridge University Press. Cambridge. (1991).
  45. Snodgrass, J. G., Levy-Berger, G., Haydon, M. Human experimental psychology. , Oxford University Press. New York. (1985).
  46. Donaldson, W. Accuracy of d' and A' as estimates of sensitivity. Bulletin of the Psychonomic Society. 31, 271-274 (1993).
  47. Donaldson, W. Measuring recognition memory. Journal of Experimental Psychology: General. 121, 275-278 (1992).
  48. Stanislaw, H., Todorov, N. Calculation of signal detection theory measures. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 31, 137-149 (1999).
  49. Wright, D. B., Horry, R., Skagerberg, E. M. Functions for traditional and multilevel approaches to signal detection theory. Behavior Research Methods. 41, 257-267 (2009).
  50. Sorkin, R. D. Spreadsheet signal detection. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 31 (1), 6-54 (1999).
  51. Verde, M. F., Macmillan, N. A., Rotello, C. M. Measures of sensitivity based on a single hit rate and false-alarm rate: The accuracy, precision, and robustness of d', Az, and A'. Perception & Psychophysics. 68, 643-654 (2006).
  52. Swets, J. A. Form of empirical ROCs in discrimination and diagnostic tasks: Implications for theory and measurement of performance. Psychological Bulletin. 99, 181-198 (1986).
  53. Pollack, I., Norman, D. A. A nonparametric analysis of recognition experiments. Psychonomic Science. 1, 125-126 (1964).
  54. Macmillan, N. A. Signal detection theory as data analysis method and psychological decision model. A handbook for data analysis in the behavioral sciences: Methodological issues. Keren, G., Lewis, C. , Erlbaum. Hillsdale, NJ. 21-57 (1993).
  55. Todorov, A., Engell, A. The role of the amygdala in implicit evaluation of emotionally neutral faces. Soc. Cogn. Affect. Neurosci. 3, 303-312 (2008).
  56. Phelps, E. A., LeDoux, J. E. Contributions of the amygdala to emotion processing: from animal models to human behavior. Neuron. 48, 175-187 (2005).
  57. Herwig, U., Kaffenberger, T., Baumgartner, T., Jancke, L. Neural correlates of a "pessimistic" attitude when anticipating events of unknown emotional valence. Neuroimage. 34, 848-858 (2007).
  58. Levy, I., Snell, J., Nelson, A. J., Rustichini, A., Glimcher, P. W. Neural representation of subjective value under risk and ambiguity. 103, 1036-1047 (2010).
  59. Neta, M., Whalen, P. J. The primacy of negative interpretations when resolving the valence of ambiguous facial expressions. Psychol. Sci. 21, 901-907 (2010).
  60. Seger, C. A., Miller, E. K. Category learning in the brain. Annu. Rev. Neurosci. 33, 203-219 (2010).
  61. Volz, K. G., Schubotz, R. I., von Cramon, D. Y. Predicting events of varying probability: uncertainty investigated by fMRI. Neuroimage. 19 (1), 271-280 (2003).
  62. Grinband, J., Hirsch, J., Ferrera, V. P. A neural representation of categorization uncertainty in the human brain. Neuron. 49, 757-763 (2006).
  63. Heekeren, H. R., Marrett, S., Ungerleider, L. G. The neural systems that mediate human perceptual decision making. Nat. Rev. Neurosci. 9, 467-479 (2008).
  64. Gray, M. A., Critchley, H. D. Interoceptive basis to craving. Neuron. 54, 183-186 (2007).
  65. Wager, T. D., Phan, K. L., Liberzon, I., Taylor, S. F. Valence, gender, and lateralization of functional brain anatomy in emotion: a meta-analysis of findings from neuroimaging. Neuroimage. 19, 513-531 (2003).
  66. Poldrack, R. A., Rodriguez, P. How do memory systems interact? Evidence from human classification learning. Neurobiol. Learn. Mem. 82, 324-332 (2004).
  67. Seger, C. A., Cincotta, C. M. The roles of the caudate nucleus in human classification learning. J. Neurosci. 25, 2941-2951 (2005).
  68. Seger, C. A., Peterson, E. J., Cincotta, C. M., Lopez-Paniagua, D., Anderson, C. W. Dissociating the contributions of independent corticostriatal systems to visual categorization learning through the use of reinforcement learning modeling and Granger causality modeling. Neuroimage. 50, 644-656 (2010).
  69. Filoteo, J. V., Maddox, W. T., Salmon, D. P., Song, D. D. Information-integration category learning in patients with striatal dysfunction. Neuropsychology. 19, 212-222 (2005).
  70. Bonnet, C., Fauquet Ars, J., Estaún Ferrer, S. Reaction times as a measure of uncertainty. Psicothema. 20 (1), 43-48 (2008).
  71. Hyman, R. Stimulus information as a determinant of reaction time. J. Exp. Psychol. 45, 188-196 (1953).
  72. Wickelgren, W. A. Speed-accuracy tradeoff and information processing dynamics. Acta. Psychologica. 41, 67-85 (1977).
  73. Zacksenhouse, M., Bogacz, R., Holmes, P. Robust versus optimal strategies for two-alternative forced choice tasks. Journal of Mathematical Psychology. 54 (2), 230-246 (2010).
  74. Campanella, S., Chrysochoos, A., Bruyer, R. Categorical perception of facial gender information: Behavioural evidence and the face-space metaphor. Visual Cognition. 8, 237-262 (2001).
  75. Farrell, B. 'Same - different' judgments: A review of current controversies in perceptual comparisons. Psychological Bulletin. 98, 419-456 (1985).
  76. Palmer, J., Huk, A. C., et al. The effect of stimulus strength on the speed and accuracy of a perceptual decision. J. Vision. 5, 376-404 (2005).
  77. Mori, M. The uncanny valley (K. F. MacDorman & Norri Kageki, Trans.). IEEE Robotics and Automation. 19 (2), 98-100 (1970).
  78. MacDorman, K., Green, R., Ho, C. -C., Koch, C. Too real for comfort? Uncanny responses to computer generated faces. Comput. Hum. Behav. 25, 695-710 (2009).
  79. Grier, J. B. Nonparametric indexes for sensitivity and bias - computing formulas. Psychological Bulletin. 75 (6), 424-429 (1971).
  80. Repp, B. H. Categorical perception: Issues, methods and findings. Speech and language: Advances in basic research and practice. Lass, N. 10, Academic Press. Orlando, FL. 244-335 (1984).
  81. de Gelder, B., Teunisse, J. P., Benson, P. J. Categorical perception of facial expressions: Categories and their internal structure'. Cognition and Emotion. 11 (1), 1-23 (1997).
  82. Liberman, A. M., Harris, K., Hoffmann, H. S., Griffith, B. The discrimination of speech sounds within and across phoneme boundaries. J. Exp. Psychol. 54, 358-368 (1957).

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Cheetham, M., Jancke, L. PerceptualMore

Cheetham, M., Jancke, L. Perceptual and Category Processing of the Uncanny Valley Hypothesis' Dimension of Human Likeness: Some Methodological Issues. J. Vis. Exp. (76), e4375, doi:10.3791/4375 (2013).

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