Abstract
يصف هذا البروتوكول كيفية إجراء التجارب الزمني النظام لقياس سرعة المعالجة البصرية وتوزيع الموارد الإنتباه. وتستند هذه الطريقة المقترحة على تركيبة جديدة والتآزر من ثلاثة عناصر هي: الأحكام الزمني النظام (توج) نموذج، نظرية Bundesen لمن Visual اهتمام (TVA)، وإطار تقدير النظرية الافتراضية الهرمية. يوفر طريقة المعلمات التأويل بسهولة، والتي تدعمها الأسس النظرية والعصبية من TVA. باستخدام TOJs، تقديرات تستند TVA-يمكن الحصول على مجموعة واسعة من المحفزات، في حين أن النماذج التقليدية المستخدمة مع TVA تقتصر أساسا على الحروف والأرقام. وأخيرا، فإن المعايير ذات مغزى النموذج المقترح تسمح لإنشاء نموذج النظرية الافتراضية الهرمية. هذا نموذج إحصائي يسمح تقييم النتائج في تحليل واحد متماسك سواء على هذا الموضوع وعلى مستوى المجموعة.
لإثبات جدوى والخامسersatility هذا النهج الجديد، وذكرت ثلاث تجارب مع التلاعب الاهتمام في يعرض المنبثقة الاصطناعية والصور الطبيعية، وملقن نموذج خطاب التقرير.
Introduction
كيف يتم توزيع الاهتمام في المكان والزمان هو واحد من أهم العوامل في الإدراك البصري البشري. الأشياء التي تستحوذ اهتمام بسبب conspicuity أو أهمية وعادة ما تتم معالجة أسرع وبدقة أعلى. في البحوث السلوكية، وقد ثبت أن هذه مزايا الأداء في مجموعة متنوعة من النماذج التجريبية. على سبيل المثال، تخصيص الانتباه إلى موقع الهدف يسرع التفاعل في المهام كشف التحقيق 1. وبالمثل، تم تحسين دقة الرسائل التقارير التي الانتباه 2. هذه النتائج تثبت أن الاهتمام يعزز المعالجة، لكنها تبقى كتم الصوت بشكل يائس عن كيفية تأسيس هذا التعزيز.
وتبين هذه الورقة أن الآليات على مستوى منخفض وراء مزايا الإنتباه يمكن تقييمها من خلال قياس سرعة المعالجة من المحفزات الفردية في إطار القائمة على النموذج الذي يربط بين القياسات إلى غرامة الحبيبات componenالخبر من الاهتمام. مع مثل هذا النموذج، قدرة المعالجة الشاملة وتوزيعه بين المحفزات يمكن استنتاجها من قياسات سرعة المعالجة.
نظرية Bundesen لمن Visual اهتمام (TVA) 3 يوفر نموذج مناسب لهذا المسعى. ويطبق عادة على البيانات من المهام خطاب التقرير. في ما يلي، يتم شرح أساسيات TVA وتبين الكيفية التي يمكن أن تمتد إلى نموذج الزماني النظام الحكم البيانات (توج) تم الحصول عليها مع (تقريبا) المحفزات التعسفية. يوفر هذا الأسلوب رواية تقديرات سرعة تجهيز وتوزيع الموارد التي يمكن تفسيرها بسهولة. ويوضح البروتوكول في هذه المقالة كيفية تخطيط وتنفيذ مثل هذه التجارب وتفاصيل كيف يمكن تحليل البيانات.
كما ذكر أعلاه، فإن النموذج المعتاد في النمذجة أساس TVA وتقدير من المعلمات الانتباه هو مهمة خطاب التقرير. تقرير المشاركين هويات مجموعة من الرسائل التيغير تومض لفترة وجيزة وعادة ملثمين بعد تأخير متفاوتة. ومن بين العوامل الأخرى، المعدل الذي يتم ترميز العناصر البصرية في الذاكرة البصرية قصيرة الأجل يمكن تقدير. وقد تم تطبيق الطريقة بنجاح على الأسئلة في البحوث الأساسية والسريرية. على سبيل المثال، Bublak وزملاؤه 4 تقييم التي تتأثر المعلمات الإنتباه في مراحل مختلفة من العجز المعرفي المرتبط بالعمر. في مجال البحوث الاهتمام الأساسي، بيترسن، Kyllingsbæk، وBundesen 5 تستخدم TVA لنمذجة تأثير زمن السكون الإنتباه، صعوبة المراقب في إدراك الثاني من هدفين في فترات زمنية معينة. والعيب الرئيسي لنموذج خطاب التقرير هو أنه يتطلب المحفزات overlearned وmaskable بما فيه الكفاية. هذا الشرط يحد من طريقة إلى حروف وأرقام. أن المنبهات الأخرى يتطلب التدريب المكثف للمشاركين.
نموذج توج يتطلب لا الامفيتامين محددانا ولا اخفاء. ويمكن استخدامه مع أي نوع من المحفزات التي يمكن أن يحكم على أمر من المظهر. هذا يوسع نطاق التحفيز إلى حد كبير كل ما يمكن أن تكون ذات فائدة، بما في ذلك 6 المباشرة مقارنات عبر الوسائط.
التحقيق مع الاهتمام TOJs يقوم على ظاهرة دخول مسبق الإنتباه الذي هو مقياس الطريقة التي ينظر بها قبل ذلك بكثير حافزا حضر مقارنة مع واحد غير المراقب. وللأسف، فإن الطريقة المعتادة لتحليل البيانات توج، تركيب وظائف النفسية الأداء مراقب (مثل وظائف جاوس أو السوقية التراكمية)، لا يمكن أن يميز ما إذا كان الاهتمام يزيد من معدل تجهيز التحفيز حضر أو إذا كان يقلل من نسبة الحوافز غير المراقب 7. هذا الغموض هو مشكلة كبيرة لمسألة ما إذا كان مفهوم التحفيز وتعزيز حقا أو إذا كان يستفيد منها بسبب سحب الموارد من الامفيتامين المتنافسة لنا هو مسألة ذات أهمية أساسية والعملية على حد سواء. على سبيل المثال، لتصميم واجهات الإنسان والآلة أنها شديدة الصلة لمعرفة ما إذا كانت زيادة بروز عنصر واحد يعمل على حساب بعضها البعض.
عادة عائدات مهمة توج على النحو التالي: يتم عرض علامة التثبيت لتأخير وجيزة، وعادة ما يكون رسمها بشكل عشوائي أقصر فترة من ثانية. ثم، يتم تقديم الهدف الأول، ثم بعد التحفيز المتغير بداية اتواقت (SOA) من الهدف الثاني. في البنية الموجهة بالخدمات السلبية، ويظهر التحقيق، والتحفيز حضر أولا. في البنية الموجهة بالخدمات إيجابية، وإشارة، والتحفيز غير المراقب، ويؤدي. في والخدمية من الصفر، وتظهر كل من الأهداف في وقت واحد.
عادة، وتقديم الهدف يشير إلى التحول التحفيز على. في ظل ظروف معينة، ومع ذلك، يتم استخدام الأحداث الزمنية الأخرى، مثل وميض من هدف موجودة بالفعل أو إزاحة 8.
_content "> في TOJs، يتم جمع الردود بطريقة unspeeded، عادة عن طريق مفاتيح تعيينها إلى هويات التحفيز وأوامر العرض (على سبيل المثال، إذا المحفزات هي الساحات والماس، يشير مفتاح واحد" المربع الأول "وآخر" الماس أولا ") الأهم من ذلك، لتقييم، يجب تحويل هذه الأحكام إلى "التحقيق أولا" (أو "إشارة أولا") الأحكام.في العمل الحالي، يتم استخدام مزيج من نموذج تجهيز TVA والنموذج التجريبي توج للقضاء على المشاكل في أي مجال على حدة. مع هذا الأسلوب، المعلمات سرعة التأويل بسهولة يمكن تقدير للمؤثرات البصرية التعسفية تقريبا، مما يمكن أن نستنتج كيف يتم تخصيص انتباه المراقب إلى العناصر البصرية المتنافسة.
ويستند هذا النموذج على المعادلات TVA لمعالجة المحفزات الفردية، والتي سيتم شرحها قريبا في ما يلي. احتمال أن الامفيتامين واحديتم ترميز لنا في الذاكرة البصرية قصيرة الأجل قبل أن يتم تفسير البعض احتمال الحكم هذا الحافز كما ظهر لأول مرة. يتم توزيع فترات ترميز الفردية أضعافا مضاعفة 9:
(1)
الحد الأقصى للتعرض غير فعال مدة ر 0 هو عتبة قبل التي يتم ترميز أي شيء على الإطلاق. وفقا لTVA، فإن معدل الخامس س، ط الذي يتم ترميز كائن س كعضو في فئة الإدراك الحسي ط (مثل اللون أو الشكل) وتعطى عن طريق المعادلة المعدل،
. (2)
قوة الأدلة الحسية أن x ينتمي إلى فئة وأعرب عن ط في العاشر η، ط، وبيتا الأول هو التحيز قرار لتصنيف المنبهات مثل أعضاء الفئة الأولى. يتم ضرب هذا من قبلالأوزان ttentional. وتنقسم الأوزان الإنتباه الفردية ث x بواسطة الأوزان الإنتباه من كافة الكائنات في المجال البصري. وبالتالي، يتم احتساب الوزن النسبي الإنتباه كما
(3)
حيث يمثل R جميع الفئات وη س، ط يمثل الأدلة الحسية هذا الكائن س ينتمي إلى فئة ي. ويسمى ي قيمة π ملاءمة فئة ي ويعكس انحيازا لجعل التصنيفات في ي. قدرة المعالجة الشاملة C هو مجموع كل الأسعار لتجهيز جميع المحفزات والتصنيفات. للحصول على وصف أكثر تفصيلا من TVA، الرجوع إلى Bundesen وHabekost كتاب 9.
في طريقة جديدة لدينا، المعادلة 1، الذي يصف ترميز المحفزات الفردية، وتحولت إلى نموذج للTOJs. على افتراض أن التحيز اختيار والفئات التقرير هي كونستانتي في مهمة تجريبية، ومعدلات المعالجة ضد ص والخامس ص لجنة التحقيق اثنين الهدف محفزات (ع) والأدب (ص) تعتمد على C والأوزان الإنتباه في شكل V P = C · ث ع والخامس ص = C · ث ص، على التوالي. نموذج توج جديد يعبر عن احتمال النجاح ف ص 1 أن القضاة المشاركين التحفيز المسبار لتكون أول بوصفها وظيفة من والخدمية ومعدلات المعالجة. ويمكن إضفاء الطابع الرسمي على النحو التالي:
(4)
وصفت وصفا أكثر تفصيلا لكيفية اشتقاق هذه المعادلة من المعادلات TVA الأساسية التي Tünnermann، بيترسن، وScharlau 7.
من أجل البساطة، تم حذف ر المعلمة 0 في نموذج في المعادلة 1. وفقا لTVA الأصلية، ر 0 يجب أن تكون متطابقة لبوأهداف عشر في مهمة توج، وبالتالي، فإنه يلغي. ومع ذلك، قد تكون أحيانا انتهك هذا الافتراض (انظر القسم مناقشة).
لتركيب هذه المعادلة لبيانات توج، واقترح الهرمي النظرية الافتراضية مخطط تقدير 11. هذا النهج يسمح لتقدير الأوزان الإنتباه ث ع وث ص لجنة التحقيق وإشارة المحفزات ومعدل معالجة مجمل هذه المعلمات C.، ينتج عن ذلك من معدلات امتصاص الخامس ص والخامس ص، والاختلاف الناجم عن اهتمام بينهما، ويمكن تقييم على مستويات الموضوع، ومجموعة جنبا إلى جنب مع عدم اليقين المقدرة. ويتضح من النموذج الهرمي في الشكل 1. أثناء مرحلة التخطيط للتجربة، ويمكن إجراء تحليل مناسب قوة النظرية الافتراضية.
يصف بروتوكول التالية كيفية تخطيط وتنفيذ وتحليل التجارب توج من خلالها المعلمات سرعة المعالجة والأوزان الإنتباه لمحفزات بصرية يمكنيمكن الحصول عليها. يفترض البروتوكول أن الباحث يهتم كيف يؤثر على التلاعب الإنتباه بسرعة تجهيز بعض الأهداف من الفائدة.
الشكل 1: نموذج الرسومية المستخدمة في إجراء تقدير النظرية الافتراضية. وتشير الدوائر التوزيعات المقدرة؛ وتشير الدوائر مزدوجة العقد القطعية. الساحات تشير البيانات. وبالنظر إلى العلاقات على الجانب الأيمن من هذا الرقم. العقد خارج الأطر مدورة ( "لوحات") تمثل تقديرات متوسط وتشتت المعلمات TVA (انظر المقدمة) على مستوى المجموعة. في لوحة "الموضوعات ي"، ويمكن أن نرى كيف يتم الجمع بين الأوزان الإنتباه (ث) مع معدلات المعالجة الشاملة (C) لمن معدلات التكرير التحفيز (ت) على مستوى الموضوع. لوحة "ط البنية الموجهة بالخدمات و# 8221؛ يبين كيف ثم يتم تحويل هذه المعايير TVA (عبر 1 ص وظيفة ف موضح في المقدمة) في احتمال نجاح (θ) للردود توزيع binomially في كل الخدمية. ولذلك، فإن θ جنبا إلى جنب مع التكرار للمحيطات (ن) وصفا لنقاط البيانات (ذ). لمزيد من التفاصيل حول التدوين وتفسير النماذج الرسومية، راجع لي وWagenmakers 23. لاحظ أنه من أجل الوضوح، تم حذف العقد التي تمثل الاختلافات من المعلمات. يشار إلى هذه الثوابت القطعية في أرقام النتائج التجريبية بدلا من ذلك. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
ملاحظة: يمكن إنجاز بعض الخطوات في هذا البروتوكول باستخدام برامج مخصصة المقدمة (جنبا إلى جنب مع تعليمات التثبيت) في http://groups.upb.de/viat/TVATOJ. في البروتوكول، ويشار إلى هذه المجموعة من البرامج والبرامج النصية باسم "TVATOJ".
1. اختيار التحفيز المواد
- تحديد المحفزات وفقا لسؤال البحث.
ملاحظة: بشكل عام، وتظهر هدفين في مواقع مختلفة على الشاشة. المحفزات التي تم استخدامها مع الأسلوب الحالي تشمل، على سبيل المثال، والأشكال، والأرقام والرسائل والأوراق الوحيدة في عرض المنبثقة، والكائنات في الصور الطبيعية. واستخدمت ثلاثة أنواع الأخيرة في هذا البروتوكول.
ملاحظة: يتم تضمين العديد من أنواع التحفيز المختلفة في البرنامج المساعد توج ( "psylab_toj_stimulus" قدمت مع TVATOJ) لبناء تجربة OpenSesame 12. - عند إنشاء أنواع التحفيز الجديدة، تأكد من أن خصائص intereالحادي ويجب أن يتم تشفيرها للحكم عن طريق جعلها مهمة للمهمة أو تحديد المحفزات حيث يتم ترميز خصائص الفائدة تلقائيا (على سبيل المثال، سنغلتونس في يعرض المنبثقة).
2. تقدير الطاقة والتخطيط
- إجراء تحليل القوة النظرية الافتراضية من خلال محاكاة مجموعات البيانات مع نموذج المحدد، تصميم المخطط (التوزيع الخدمية والتكرار)، حجم العينة، والمعلمات المفترضة. تقدير ما إذا كان من المرجح أن تصل إلى الهدف البحوث (على سبيل المثال، فرق معينة في معلمات). إذا كانت السلطة ليست كافية، وتغيير التصميم عن طريق إضافة أو تحويل البنية الموجهة بالخدمات أو التكرار، وتكرار التحليل.
- لاستخدام البرنامج TVATOJ المقدمة، فتح وتعديل السيناريو "exp1-power.R". اتبع التعليقات في ملف تعديله لتحليل معين. للحصول على معلومات عامة عن تقدير السلطة النظرية الافتراضية الرجوع إلى Kruschke 13.
- استخدام باني التجربة أو مكتبة عرض النفسية لتنفيذ التجربة.
- لاستخدام البرنامج المساعد OpenSesame توج المنصوص عليها في TVATOJ، اسحب "psylab_toj_stimulus" المساعد في حلقة العرض المحاكمة. بدلا من ذلك، فتح "بسيطة، toj.osexp" المثال تجربة في OpenSesame.
- حدد نوع التحفيز المطلوب من القائمة المنسدلة "نوع التحفيز" في تكوين psylab_toj_stimulus. اتبع الإرشادات في TVATOJ لإضافة أنواع التحفيز الجديدة إذا لزم الأمر.
- تحديد التجارب كما هو موضح في الخطوات التالية.
- لكل حالة تجريبية، وخلق تجارب مع البنية الموجهة بالخدمات المخطط لها. عند استخدام البرنامج المساعد psylab_toj_stimulus وOpenSesame، إضافة كلها عوامل متنوعة مثل المتغيرات لحلقة محاكمة (على سبيل المثال "الخدمية").
- إضافة صفوف إلى الجدول لتحقيقجميع التركيبات عامل (على سبيل المثال، سبعة البنية الموجهة بالخدمات، من -100 إلى 100 ميللي ثانية، عبرت مع الظروف التجريبية "اهتمام" و "محايد"). ضبط "كرر" سمة حلقة لخلق التكرار كافية (انظر بروتوكول الخطوة 2 لتحديد توزيع وتكرار SOAS).
ملاحظة: عادة، ويمكن عرض 800 على الأكثر المحاكمات في غضون ساعة واحدة. إذا هناك حاجة لمزيد من التكرار، والنظر في تقسيم التجربة إلى عدة جلسات. تأكد من أن يتم تعيين "ترتيب" سمة من حلقة إلى "عشوائية" قبل تشغيل التجربة. - في تكوين المساعد psylab_toj_stimulus، إضافة العناصر النائبة (على سبيل المثال "[SOA]") لعوامل متنوعة في كل الميادين. أدخل قيم ثابتة في مجالات من العوامل التي لا تختلف.
ملاحظة: قبل تشغيل التجربة، تأكد من أن توقيت دقيق مضمونة. إذا لم يتم التحقق من سلوك التوقيت المناسب من المراقبين أحدث، واستخدامشاشات CRT وتزامن مع إشارة تقفي أثر رأسية (12).
4. الإجراءات التجريبية
- الترحيب وإحاطة المشاركين
- نرحب المشاركين واطلاعهم على الشكل العام للتجربة (القائم على الحاسوب تصور التجربة). إبلاغ المشاركين حول المدة المتوقعة للتجربة. الحصول على موافقة المشاركين واعية للمشاركة في التجربة.
- تأكد من أن تظهر المشاركين العادي أو تصحيح، إلى وضعها الطبيعي رؤية (على النحو الأمثل من خلال إجراء اختبارات رؤية قصيرة). بعض العجز، مثل عمى الألوان، قد يكون مقبولا إذا كانت لا تتعارض مع مسألة البحث عن نوع معين من المواد التحفيز.
- توفير كشك هادئ حيث يتم إجراء التجربة. ضبط الكرسي، وبقية الذقن، وضع لوحة المفاتيح، وهلم جرا، لضمان عرض واستجابة الظروف المثلى لexperimeالإقليم الشمالي.
- جعل المشاركين على علم بأن التجربة تتطلب الانتباه والتركيز الذهني ويمكن أن تكون مجهد. نطلب منهم لأخذ فترات راحة قصيرة عند الحاجة. غير أنه من المهم أيضا عدم تنفيذ هذه المهام البسيطة ضغوط الإنتباه قوي. أخبر المشاركين أنه لا بأس أن يجعل بعض الأخطاء.
- تعليمات والاحماء
- الإرشادات الظاهرة على الشاشة الحالية للقيام بهذه المهمة، تفاصيل تسلسل العرض وجمع استجابة الإجراء. إبلاغ المشاركين أن المهمة للإبلاغ عن الترتيب الذي الأهداف وصلت، وأن هذا سيكون من الصعب في بعض القضايا. اطلب من المشاركين أن يقدم الانطباع الأول عندما لا أستطيع أن أقول لأمر مؤكد، والسماح لهم تخمين إذا كان لديهم لا يوجد مثل هذا الانطباع على الإطلاق.
ملاحظة: في TOJs ثنائي المستخدمة هنا، لا يوجد خيار للدلالة على مفهوم التزامن. لتجنب التخمين المفرط، لا نشير إلى وجود تجارب مع سيموعرض ltaneously الأهداف بشكل واضح. فلتكن هذه ببساطة أن تكون التجارب صعبة للتعليمات المبينة أعلاه. - لتجنب حركات العين أثناء المحاكمات، اطلب من المشاركين أن يحملق علامة الذي يظهر في وسط الشاشة. نطلب منهم للراحة رؤوسهم على بقية الذقن.
- اطلب من المشاركين أخذ فترات راحة قصيرة إذا لزم الأمر. فليعلموا عندما يسمح فواصل وعندما يجب تجنبها (على سبيل المثال، خلال العرض الهدف وقبل الرد).
- تشمل تدريبية قصيرة للمشاركين فيها يمكن أن تعتاد على هذه المهمة. تحقيقا لهذه الغاية، تقديم مجموعة فرعية عشوائية من التجارب التجريبية (انظر بروتوكول خطوة 3.2).
ملاحظة: نظرا لأن مهمة في حد ذاتها بسيطة إلى حد ما، عشرة إلى عشرين المحاكمات وعادة ما تكون كافية. ويمكن أن يكون مفيدا لزيادة ثقة المشاركين في أدائهم في هذه المهمة. ويمكن أن يتم ذلك عن طريق إبطاء العرض وتوفير التغذية المرتدة. - الحصول على confirmati المشاركينعلى أنهم قد فهموا المهمة (السماح لهم تفسير ذلك) وأنه ليس لديهم أسئلة أخرى.
- الإرشادات الظاهرة على الشاشة الحالية للقيام بهذه المهمة، تفاصيل تسلسل العرض وجمع استجابة الإجراء. إبلاغ المشاركين أن المهمة للإبلاغ عن الترتيب الذي الأهداف وصلت، وأن هذا سيكون من الصعب في بعض القضايا. اطلب من المشاركين أن يقدم الانطباع الأول عندما لا أستطيع أن أقول لأمر مؤكد، والسماح لهم تخمين إذا كان لديهم لا يوجد مثل هذا الانطباع على الإطلاق.
- تشغيل التجربة الرئيسية
- دعونا بداية البرنامج التجريبي مع عرض التجارب الرئيسية. ترك كشك للتجربة الرئيسية.
5. تحليل يستند إلى نموذج للبيانات توج
- تحويل ملفات البيانات الخام إلى التهم الأحكام "التحقيق أولا" لكل الخدمية. على سبيل المثال، تشغيل البرنامج النصي "os2toj.py" قدمت مع TVATOJ.
- تشغيل الإجراء تقدير النظرية الافتراضية لتقدير المعالم الرئيسية ث p و C، وتستمد منها ضد ص والخامس r واختلاف المعايير. لهذا الغرض، تشغيل البرنامج النصي "التشغيل evaluation.R" بعد تحريره وفقا للتعليمات الواردة في الملف.
- عند الانتهاء من أخذ العينات، والاختلافات التي تهم أسئلة بحثية يمكن تقييم. الامثلهوفاق يمكن العثور عليها في القسم التالي.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
في ما يلي، يتم الإبلاغ عن النتائج التي تم الحصول عليها مع الطريقة المقترحة. قياس ثلاث تجارب تأثير التلاعب الإنتباه مختلفة مع ثلاثة أنواع مختلفة للغاية من المواد التحفيز. المحفزات هي شرائح بسيطة خط في أنماط المنبثقة، والعمل الأجسام الفضائية في الصور الطبيعية، والأهداف إلكتروني ملقن.
تجربة 1: بروز في يعرض البوب التدريجي
التجربة 1 تهدف إلى قياس تأثير بروز البصرية على سرعة تجهيز شرائح خط في نمط الاصطناعية. المواضيع يحكم أي من جزأين خط الهدف (اليمين أو اليسار) في نمط خلفية قطاعات خط الموجهة مومض أولا. في نصف التجارب، ان التحقيق لون البوب التدريجي (انظر الشكل 2A). مزيد من التفاصيل عن التقييم استنادا توج لالبوب التدريجي يمكن العثور عليها في دراسة بواسطة كروجر وزملاؤه 8، حيث ORIENTA المحليتم التلاعب نشوئها بروز بدلا من اللون. وتظهر التوزيع وتردد البنية الموجهة بالخدمات في الشكل 2B.
وقد أجري تحليل القوة النظرية الافتراضية كما هو موضح في الخطوة بروتوكول 2. لمجموعة نموذجية المعدلات الإجمالية C (M = 70 هرتز، SD = 20) وميزة افتراضية من حوالي 7 هرتز لهدف بارز في حالة انتباه (الناتجة عن الوزن الإنتباه من M = 0.55، SD = 0.02)، تم تنفيذ 200 المحاكاة. تم احتساب نسبة النجاح للكشف عن ميزة لحدود أقل من 95٪ HDI (أعلى الفاصلة الكثافة) تكون فوق 4 هرتز والوفاء بمتطلبات إضافية بشأن الفرق إلى حالة السيطرة (انظر TVATOJ سبيل المثال "السلطة exp1.R" ل كل التفاصيل). تحولت نسبة النجاح للوصول إلى هذا الهدف في ظل ظروف افتراضية مع 25 مشاركا إلى أن تكون 0.88 مع95٪ HDI تتراوح 0،82-0،92.
للتجربة الفعلية، تم تعيين 30 مشاركا. تم استبعاد أحد المشاركين من تحليل لأنه لم يتبع التعليمات ولكن الضغط دائما نفس المفتاح.
الشكل 2: تجربة 1. (أ) الأهداف (ملحوظ مع الدوائر من أجل التوضيح) في محايد (الجزء العلوي) والاهتمام (الجزء السفلي) حالة. (ب) التوزيعات الخدمية. (ج) ثلاثة المثالية التهم استجابة على مستوى الموضوع (نقطة) ومنحنيات والتنبؤية الخلفية (منطقة مظللة، وتمثل كثافة احتمال فيما يتعلق 100 التكرار محاكاة في غرامة الحبيبات SOAS). الأزرق يدل على الرقابة وحالة الانتباه الخضراء. (
تم تركيب البيانات مع نموذج توج المستمدة من TVA (كما هو موضح في المقدمة) باستخدام إجراء النظرية الافتراضية الهرمية تنفيذها في النتوءات 10. ويبين الشكل 2C ثلاث قطع على مستوى الموضوع المثالية للبيانات الخام والتقديرات التنبؤية الخلفي تم الحصول عليها من العينات على مستوى موضوع نموذج المجهزة. وتظهر على مستوى المجموعة الخلفي منحنيات التنبؤية في 2D و المعلمة التقديرات الشكل في الشكل 2e و
يقدم الهرمي إجراء تقدير النظرية الافتراضية المقترحة ثروة من النتائج. على سبيل المثال، جميع المعلمات ويمكن تقييم لكل مشارك على مستوى الموضوع. عادة، هناك اهتمام في النزعات بين السكان. ومن هنا، وتناقش النتائج على مستوى المجموعة. تظهر رسوم بيانية التوزيعات على مساحة المعلمة. وذكر وسائل توزيعات للإشارة إلى الاتجاهات المركزية المعلمات. 95٪ مؤشر تنمية بشرية بمناسبة النطاقات التيالقيم الحقيقية تكمن مع احتمال 95٪ وفقا لنموذج والبيانات (لمزيد من التفاصيل حول كيفية تفسير الإحصاءات النظرية الافتراضية، راجع Kruschke 11، 13).
ويبين الشكل 2E تقديرات وسائل عبر موضوعات للوزن والمعلمات معدل الشاملة. ويمكن رؤية فائدة الإنتباه لتحفيز البارزة في حالة انتباه. والنزعة المركزية المعلمة ث ص هو 0.59، ويتراوح مؤشر التنمية البشرية 95٪ في 0،55-0،63. وبالتالي فقد تحول بروز الوزن الإنتباه بعيدا عن قيمة محايدة من 0.5. في حالة السيطرة، حيث لم يكن أي من الأهداف البارزة، على وزن محايد ع ث = تم الحصول على 0.5 (95٪ HDI: 0،48-0،51). الصف "مقارنة" المقابلة تبين أن الفرق بين الأوزان ث ص عبر الظروف هو 0.09، ومؤشر التنمية البشرية 95٪ من هذه الفرق رنوفاق من -0.11 إلى 0.07. وبالتالي، هناك فرق موثوق بين الوزنين لصالح التحفيز البارزة.
ومع ذلك، فإن هذا يعني أن الهدف البارز تمت معالجة أسرع؟ الفرق في الأوزان جنبا إلى جنب مع معدل C الشامل المشتركة في حالة الانتباه إلى أن تم معالجتها بشكل أسرع من الهدف غير بارز في هذه الحالة. ومع ذلك، السؤال المهم هو ما إذا كان تم معالجتها أيضا أنه أسرع من أهداف حالة السيطرة. أخذ تقديرات معدلات التكرير في الاعتبار، يجب أن يكون الجواب لا. تقدير C هو مبين في الشكل 2E أقل في حالة انتباه بفارق ما يقرب من 17 هرتز. في المؤامرة المقابلة "مقارنة"، 0، لا فرق، هو فقط في هامش 95٪ HDI. وبالتالي فإنه من المستبعد جدا. وبالنظر إلى المعدلات الفردية لجنة التحقيق (ت ع) والأدب (ت ص) التحفيز في كل حالةالصورة (الشكل 2F)، فمن الواضح أن الاستفادة من نتائج التحفيز البارزة من تخفيض 16 هرتز معدل تجهيز التحفيز غير البارزة في حالة انتباه. والتفسير المحتمل لهذه النتائج هو أن الهدف الأبرز يؤدي إلى قمع الهدف غير البارزة في حالة انتباه وبالتالي فوائد في العلاقة.
لاحظ أنه في هذه التجربة، على الرغم من ان مظاهر التحقيق وإشارة مماثلة في حالة محايدة، وكان التأخير بين بداية المحاكمة والحدث التحقيق مستمر. لذلك، يمكن للمشاركين وتوجيه الاهتمام نحو هذه النقطة في الوقت المناسب، وبالتالي تحول الوزن الإنتباه بعيدا عن قيمة محايدة 0.5. وبالتالي، فإن الوزن الإنتباه الفعلي للتحفيز التحقيق في حالة السيطرة يجب أن تقدر وثابتة عند 0.5. تحديد المعلمة غير ممكن عندما المشارك لا يمكن أن أقول حتى من حيث المبدأ وهو التحقيق والتي الحافز المرجعية، كما في حالة السيطرة في تجربة 3.
التجربة 2: مزايا مساحة العمل في الصور الطبيعية
التجربة الثانية قياس مزايا الإنتباه للكائنات في الفضاء عمل في الصور الطبيعية. من التغيير دراسات العمى ومن المعروف أن مركز المصالح الأشياء تستفيد من المعنى يحركها توجيه في الصور الطبيعية 14. هذا التأثير غائبا عندما يتم حجب الصور عن طريق عرض رأسا على عقب. في تجارب التغيير العمى غير منشورة، وجدنا ميزة مساحة العمل مع مجموعة من الصور مع التغييرات في العمل في الفضاء والأشياء الخلفية (هناك تكرار نشرها مع المواد التحفيز مماثلة في اشارة 15). نحن نفترض أن هذه الأجسام الفضائية العمل، والتي هي قريبة من المراقب وربما graspable، يحمل ميزة مماثلة في معدلات تجهيزها.
تم إجراء تقدير السلطة تماما كما للتجربة 1، إلا أن أجريت مقارنات بين الخاضعة بين حالة التجريبية والضابطة. وقدرت نسبة النجاح لتحقيق الهدف مع 0.92 (95٪ HDI: 0،88-0،96) مع 35 مشاركا محاكاة في حالة (التفاصيل يمكن أن يكون فواوند في المثال TVATOJ "السلطة exp2.R").
كان هناك 39 شخصا في حالة انتباه و38 في حالة السيطرة على التجربة الفعلية. (شاركت بعض المواضيع في كل الظروف. وعلى حد علمنا، هذا لا ينال من التحليل الإحصائي النظرية الافتراضية. علاج البيانات مختلطة كما بين-موضوعات يقلل من قوة بالمقارنة مع الأخذ في الاعتبار الاختلافات داخل الموضوع.) مرة أخرى، أحد المشاركين (نفس الشخص في كل الظروف وإزالة) من تحليل كل حالة، نظرا لأنه قدم الردود العشوائية عمدا في كافة مراحل التجربة.
الشكل (3): تجربة 2. (أ) مساحة العمل (ملحوظ مع arro الأبيضWS) وخلفية (السهم الأسود) يستهدف في حالة محايدة (يسار) والاهتمام (يمين). (ب) توزيع الخدمية. (ج) قطعتي على مستوى الموضوع نموذجية من (الأزرق) حالة محايدة وقطعتي من حالة الانتباه (الأخضر) مع التهم استجابة (نقطة) ومنحنيات والتنبؤية الخلفية المنطقة المظللة. تمثل كثافة احتمال فيما يتعلق 100 التكرار محاكاة في غرامة الحبيبات SOAS). توزيعات (د) الخلفي من المعدل العام C والأوزان الإنتباه ث ع وص ث. (ه) على مستوى المجموعة الخلفي منحنيات التنبؤية. (و) توزيعات الخلفي من الخامس ع والخامس ص وخلافاتهم. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
تم تركيب هذه البيانات في نفس مانإيه كما في التجربة الأولى. وكان الفرق الوحيد أنه نظرا للتصميم بين-الموضوعات، لا يمكن احتساب الفروق المعلمة بين شرطين خلال أخذ العينات على مستوى الموضوع. وهذا يقلل من قوة بالمقارنة مع الخلافات داخل الموضوع.
ونموذجيا على مستوى الموضوع والتوزيعات التنبؤية الخلفية على مستوى المجموعة في الشكل توزيعات عرض 3C التي تحولت بالكاد ضد بعضها البعض. شرطين تتداخل تماما تقريبا في مستوى المجموعة الخلفي مؤامرة التنبؤية (الشكل 3E)، بحيث قد يبدو كما لو أن التلاعب الاهتمام لم يعمل على الإطلاق. يتفقد توزيعات الخلفي من المعلمات، ولكن، ويكشف أن هناك بالفعل هو ميزة للأجسام فضائية العمل. يتم إزاحة تقدير ع ث في حالة الانتباه بعيدا عن دولة محايدة من 0.5، التي ليست سوى في الطرف الأيسر جدا من 95٪ HDI. الغريب، ومع ذلك، فمنكما تحولت في حالة السيطرة، مع HDI 95٪ حتى باستثناء 0.5، مما يدل على أن انعكاس الصور لم تقم بإزالة ميزة مساحة العمل المحتملة.
وبالنظر إلى المقارنة بين معدلات التكرير الحوافز الفردية (الشكل 3F، "مقارنة")، وهو التأثير من الاهتمام ويمكن رؤية لمعدل الحافز إشارة الخامس ص. ومع ذلك، فإن نقاط الاختلاف في الاتجاه المعاكس لفرضية وصغيرة، مما يعكس تغير معدل فقط 2 هرتز (95٪ HDI: -3.36 إلى 0.66).
ولذلك، يجب أن نخلص إلى أن إما (أ) ميزة الإنتباه من الأجسام الفضائية العمل هو نتيجة لأحد العوامل التي لا يتأثر قلب المشهد، مثل بروز أو الرؤية. بدلا من ذلك، (ب) انعكاس المشهد لا يقلل من الآثار مساحة العمل على النحو المنشود، أو (ج) كان قوة التجربة الحالية صغير جدا للكشف عن EFFEط. تفسيرات (أ) و (ب)، أو مزيج، هي الأرجح منها. في تجاربنا تغيير العمى غير منشورة ذكرت في وقت سابق، والتي أجريت مع نفس الصور، ما زال هناك ميزة (على الرغم من انخفاض) للكائنات الفضاء العمل في الكواليس مقلوب.
في سياق هذه الورقة تركز على طريقة ولكن البديل (ج) قد تكون الأكثر إثارة للاهتمام واحد. لذلك، سيتم مناقشة مقادير من الآثار ربما تجاهلها لفترة وجيزة. وعند النظر إلى المقارنة بين الأوزان الإنتباه، والأدنى للHDI 95٪، مما يعكس الاتجاه المفترضة، هو في -0.01. وبالتالي، أوزان فقط أكبر بنسبة 0.01 في حضر بالمقارنة مع حالة السيطرة على احتمالا. هذا الفرق هو صغير مقارنة مع تجارب أخرى، والاحتمالات هي ضد حتى هذا له أثر صغير. ويتجلى ذلك من خلال HDI العليا ملزمة الوصول إلى 0.04. وبالنظر إلى معدلات المعالجة غير مفيدة لأن الأسعار في هرتز يمكن أن تفسر بسهولة كما اإلجراءاتسرعة ssing.
وتظهر الخلافات بين شرطين في الصف "مقارنة" في الشكل 3F. الفرق Δv ص بين المحفزات إشارة سلبية، -2.03 هرتز، وHDI 95٪ تستثني 0. الفرق سلبي يعكس زيادة في معدل تجهيز الأهداف المرجعية، الكائنات الخلفية، وهو أيضا ضد عمل ميزة مساحة فرضية . وهناك ميزة الإنتباه صغيرة لا يزال ممكنا في معدلات تجهيز أهداف التحقيق، ويقدر تلك الفرق Δv ص قريبة من الصفر، ولكن تتراوح HDI 95٪ من -1.64 هرتز إلى 1.51 هرتز. على الرغم من أن قيمة قريبة من الصفر هي الأكثر احتمالا، والآثار معدل يصل الى 1.64 هرتز لصالح فرضية، وتصل إلى 1.51 هرتز ضدها، يبقى من الممكن بشأن 95٪ HDI. وعموما، فإن هذه النتائج ليست مواتية لفرضية الأصلي، ولكن أظهر مناقشتهم كيف الأحجام ذات مغزى من الآثار ربما غاب يمكن أن يكون يخدعاستخراج veniently من نتائج. لاحظ أنه لقبول النتائج فارغة، مثل تخفيض تفتقر إلى ميزة مساحة العمل عن طريق تدوير الصور، مناطق التكافؤ العملي يمكن تعريف وتداخلها مع 95٪ HDI يمكن اختبار 11 (انظر القسم مناقشة).
تجربة 3: cueing المكاني في الاعتراف إلكتروني
حققت التجربة الثالثة حدود نموذج توج القائم على TVA المقترحة ويظهر كيف أن نموذج يمكن تمديد للتعامل مع هذه الصعوبات.
ما الذي يحصل على الطريقة المقترحة في ورطة؟ في اثنين من التجارب السابقة، وكان مشاركا في الحكم حدثين الزمنية. ونحن الآن إضافة حدث زمني الثالث، جديلة الطرفية التي يتم عرضها 110 ميللي ثانية قبل التحفيز التحقيق الاهتمام المباشر تجاهها ل. ويعرض هذا الحدث الثالث الصعوبات بسيط مو توج أساس TVA-ديل، والتي هي على غرار اثنين فقط من المحفزات صراحة.
الشكل 4: الآثار النموذجية من العظة على الإختفاء الإدراك الحسي. مقادير من آثار اهتمام وجدت عادة في TOJs مع العظة الطرفية (خطوط أفقية). المقادير التي تنبأ بها نموذج توج أساس TVA لزيادة أوزان الإنتباه من التحفيز التحقيق (المنحنيات). منحنى الصلبة يتوافق مع المعايير عادة ملاحظتها. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
مقادير من فوائد الإنتباه عنها في الأدبيات توج يلمح بالفعل في هذه الصعوبات. الخلافات الكمون الناجمة عن العظة الطرفية وغالبا ما تكون عالية مثل 50٪ وأحيانا حتى تصل إلى 80٪ من فترة cueing 19. كما هو موضح في الشكل (4)، فإن هذا التحول الكبير يتطلب الأوزان الإنتباه من غير المرجح على مقربة من ث ع = 0.9 بأسعار معالجة نموذجية. وعلاوة على ذلك، فإن مثل هذه الأوزان القصوى تؤدي إلى توزيعات النفسية المنحرفة للغاية. وهذا سوف يكون منحدر حاد في نهاية واحدة ومنحدر ضحل في الطرف الآخر. في مظهر من مظاهر ضعف، وهذا ما يمكن ملاحظته في المؤامرات التنبؤية الخلفية من التجربة الأولى (الشكل 2C ود). ونادرا ما يتم الإبلاغ عن مثل هذه المنحنيات مشوهة بشدة. عندما تكون البيانات من الحالية التجربة cueing الطرفية مزودة نموذج توج أساس TVA، الخلفي تنبأ منحنيات تنحرف بقوة من نمط البيانات الفعلية.
الأهم من ذلك، ومع ذلك، منبهات المحيطية تنتج أقوى والأكثر موثوقية آثار الاهتمام في نفسي وبدني توج 20. ولذلك، فإن worthwhإيل لتطبيق التقييم على أساس نموذج مع نسخة موسعة من النموذج المقترح. الكالا كوينتانا وغارسيا بيريز 21 اقتراح نموذج توج على أساس الافتراضات العامة للترميز التحفيز الأسي. ويتضمن هذا النموذج معلمة إضافية تسمح للتحولات كبيرة دون تغيير سفوح منحنيات البسيخومتري. الكالا كوينتانا وغارسيا بيريز استخدامه لTOJs crossmodal، حيث تأتي هذه التحولات من التأخير بين الطرائق. وبالتالي، لنمذجة البيانات من TOJs ملقن، ندرج τ معلمة بهم. تأخير بين بداية عمليات الترميز يمكن أن تمثل التحولات الجانبية الكبيرة المتوقعة. وτ المعلمة قد يكون حتى تفسير TVA متوافق. ومع ذلك، هذه ليست إشكالية تماما وسيتم مناقشته لاحقا. للحفاظ على نموذج شديد البخل، غيرها من المعالم التي اقترحتها الكالا كوينتانا وغارسيا بيريز (التحيز ردا على ذلك، هفوات، والحد الأدنى للممكن الزمنيةلم تكن مدرجة قرار).
رسميا، تم تعديل نموذج النفسي الأصلي في المعادلة 4 عن طريق استبدال الخدمية المدى عن طريق المعدل الخدمية المدى صفة = الخدمية + τ. ويعكس هذا التعديل أيضا تفسير τ: بدء عمليات الترميز الأسي والآن لا يفصل بينهما سوى والخدمية، ولكن يتم إضافة تأخير ثابت إضافي. في نموذج النظرية الافتراضية الهرمية، وأخذ عينات τ مستوى يخضع من التوزيع الطبيعي على مستوى المجموعة.
لم يتم تنفيذ تحليل القوة واضح لهذه التجربة. لأن التصميم داخل موضوعات مشابهة لتلك التي من Expriment 1، ومن المتوقع قوة مماثلة للآثار في الأسعار والأوزان الإنتباه. التحول الجانبي كبير المتوقع أن يتم القبض عليه من قبل المعلمة τ هو أكبر من ذلك بكثير وأكثر استقرارا من معدل الوزن والآثار وعادة ما تكون، حتى لا مشكلة في الطاقة يمكن أن يكون البريدxpected للكشف عن ذلك سواء.
وقد تم جمع بيانات عن 32 مشاركا (من بينهم ثلاثة من الكتاب) وفقا لإجراء التجارب هو موضح في الخطوة بروتوكول زيارتها 4. المشاركون أن يقدم على أمر من حرفين. في نصف التجارب وسبق التحفيز التحقيق (110 مللي ثانية) عن طريق الطرفية جديلة أربع سنوات نقطة (انظر الشكل 5A). وصف تفصيلي للمواد التحفيز يمكن العثور عليها في Tünnermann، بيترسن، ودراسة 7 في Scharlau. وتظهر البنية الموجهة بالخدمات وتردداتها في الشكل 5B. أداء كل مشارك واحد أو دورتين.
الشكل 5: تجربة 3. (أ) أهداف، تعسفا ديsignated كما التحقيق والمرجع في حالة محايد (الجزء العلوي). في حالة انتباه (الجزء السفلي) أن يسبق التحفيز التحقيق (110 مللي ثانية) من قبل جديلة أربع سنوات نقطة. (ج) ثلاثة المثالية التهم استجابة على مستوى الموضوع (نقطة) والتوزيعات التنبؤية الخلفية (منطقة مظللة، وتمثل كثافة احتمال فيما يتعلق 100 التكرار محاكاة في غرامة الحبيبات SOAS). الأزرق يمثل محايدة والأخضر الشرط الاهتمام. (د) على مستوى المجموعة الخلفي منحنيات التنبؤية. توزيعات (ه) الخلفي من المعدل العام C والأوزان الإنتباه ث ع وص ث. (و) توزيعات الخلفي من τ والاختلاف في الفترة من الصفر. توزيعات (ز) الخلفي من الخامس ع والخامس ص وخلافاتهم. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من الهو الرقم.
تم تطبيق نموذج الموسعة كما هو موضح أعلاه في إجراء تقدير النظرية الافتراضية الهرمية. (للمشاركين الذين أنتجوا منحنيات البسيخومتري حاد جدا في الدورة الأولى، واستخدمت البنية الموجهة بالخدمات أصغر في الدورة الثانية. ويمكن ملاحظة ذلك، على سبيل المثال، في أقصى اليسار مؤامرة الشكل 5C، الذي يحتوي على نقاط بيانات إضافية في البنية الموجهة بالخدمات الصغيرة.) بسبب نموذج أكثر تعقيدا، كان يعمل العينات المكسرات قوية من حزمة البرامج ستان في هذا التحليل 22.
في تجارب أخرى، يمكن أن التحفيز التحقيق لديهم معدل معالجة مختلفة من الحوافز المرجعية، حتى في حالة السيطرة. في تجربة 1، وكان هذا لأن المشاركين قد خصصت الانتباه إلى نقطة يمكن التنبؤ بها في وقت قريب لبدء المحاكمة. في تجربة 2، لم يكن من المتوقع انعكاس الصور ل إزالة تماما ميزة الأجسام الفضائية العمل. في هذه التجربة cueing القائم على الرسالة، ومع ذلك، المشاركين لن حتى من حيث المبدأ أن يكون قادرا على تحديد ما هو التحقيق والتي الحافز إشارة، لأنه تم استخدام نفس الرسائل العشوائية والوقت بين التجربة وتستهدف بداية لم تسمح لإبرام نوع الهدف. لذلك، فمن المتوقع أن حالة مراقبة محايدة حقا وث ص ثابتة عند 0.5 وτ في 0 في حالة محايدة.
كما يمكن أن يرى في الشكل 5C و5D، جديلة يؤدي إلى تحول كبير في وظيفة النفسية مقارنة مع تجارب أخرى. وعلاوة على ذلك، والمؤامرات الخلفي في الشكل 5F تبين أن τ يقدر كما تستفيد من 53.27 مللي ثانية للهدف ملقن. دليل التنمية البشرية 95٪ على الفرق ( "مقارنة" صف) تستثني كل الخلافات أصغر من 47.56 (أو أكبر من 57،73)، مما يجعلها بعيد الاحتمال.
ر "> ومن المثير للاهتمام، أن هناك تغييرا في الأوزان الإنتباه لصالح الهدف uncued (الشكل 5E)، وتوزيع الخلفي للث ص ديه واسطة له عند 0.42. لا يتم تضمين weigth محايد من 0.5 في 95٪ HDI. ل المعلمة C، هناك ارتفاعا بنسبة 4.69 هرتز لحالة انتباه وأعرب في المعلمات الخامس (الشكل 5F)، فمن أبرز أن معدل الخامس ص التحفيز المرجعية في زيادة حالة الاهتمام.في التجارب السابقتين، لوحظ أن التلاعب الاهتمام زاد الوزن الإنتباه من التحفيز التحقيق. في التجربة الحالية، ومع ذلك، فإن نمط يمكن أن يعكس تدخلا من جديلة مع الهدف، وبالتالي تقليل نسبة لها في سباق لترميز. في نفس الوقت، وملقن فوائد الهدف من معالجة أسرع بسبب المعلمة τ. وهذه الأخيرة يمكن أن تكون مرتبطة في الحد من التأخير الهدف ملقن قبل أوبعد السباقات الأسية. علما، مع ذلك، أن تتعلق τ، وإطالة أمد التأخير المرتبطة التحفيز uncued يوضح الفرق النسبي جيد على قدم المساواة.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
يصف بروتوكول في هذه المقالة كيفية إجراء TOJs بسيطة واحتواء البيانات مع النماذج القائمة على الترميز التحفيز الأساسي. أظهرت ثلاث تجارب كيف يمكن تقييم النتائج في إطار تقدير النظرية الافتراضية الهرمية لتقييم تأثير الاهتمام في المواد التحفيز مختلفة للغاية. أدى بروز في يعرض المنبثقة في زيادة أوزان الإنتباه. أيضا، وقدرت زيادة أوزان الأجسام الفضائية العمل في الصور الطبيعية. ومع ذلك، ويرجع ذلك إلى ميزة استمرار عندما انزعج العلاقات المكانية التي تظهر مثل هذه الصور رأسا على عقب، فمن المرجح أن تستفيد الإنتباه محلية أخرى يؤدي إلى زيادة الوزن. وجديلة الطرفية، كما هو مستخدم في التجربة (3)، والمعارض لها تأثير سلبي على الوزن الإنتباه. ومع ذلك، فإنه يؤدي إلى تأثير كبير في المعلمة τ، التي نماذج تأخير بين العصر بدءا من عمليات الترميز.
معظم بروتوكول يلي الخطوات المشتركةفي إجراء TOJs والتجارب تصور بشكل عام. نلاحظ، مع ذلك، أن تفسير النتائج من حيث TVA مرتبط ترميز المحفزات في الذاكرة البصرية قصيرة الأجل. إمكانية إجراء توج من خلال الكشف بداية النقي ينبغي تخفيض قدر الإمكان. لذلك، كما هو مذكور في بروتوكول الخطوة 1.2، فمن الأهمية بمكان أن سمات الفائدة إما المشفرة تلقائيا (والتي يمكن أن يفترض لمثيرات معينة، على سبيل المثال، بروز البوب الرافضة) أو ترميز يجب أن يتيسر من خلال مهمة (على سبيل المثال، الذي تبلغ فيه هوية التحفيز).
فإنه من المستحسن أن تفقد البيانات الخام تلخيص ( "التحقيق الأولى" التهم عبر البنية الموجهة بالخدمات مقسوما على عدد من حالات التكرار) قبل تشغيل التحليل النهائي. هذه البيانات يجب أن يتبع منحنى على شكل حرف S كما هو موضح في وظائف النفسية في الأرقام من قسم ممثل النتائج. ملاحظة أنه نظرا للردود توزيع binomially، نقاط البيانات عشوائيلاي تحيد عن الطريق المثالي. الانحرافات مع زيادة عدد متناقص من التكرار. مع قليل من التكرار، وانحرافات غالبا ما تكون كبيرة نسبيا، والتعتيم على شكل S المثالي. ومع ذلك، إذا كان نمط ينحرف بشكل واضح من منحنى المعتاد، قد تحتاج إلى تعديل النموذج الرياضي. على سبيل المثال، عندما يتم ملاحظة تحولات جانبية كبيرة (كما في التجربة (3) من هذه المادة)، الكالا كوينتانا والمعلمة τ غارسيا بيريز يمكن إدراجها. إذا لم منحنى تتقارب إلى واحد وصفر في أهدافها، المعلمات 21 ويمكن أن يضاف مرور إضافية.
فمن الممكن لإجراء المقارنة نموذج رسمية كما هو مقترح في الكالا كوينتانا وغارسيا بيريز 21 أن تقرر بين النماذج المختلفة. باستخدام نماذج مختلفة من واحد المذكورة في المقدمة، ومع ذلك، قد تؤثر على ما إذا كانت النتائج التي يمكن أن تفسر من حيث القيمة المضافة.
هناكذكرت sults في هذه المقالة، ذكرنا الميول المركزية الخلافات يقدر جنبا إلى جنب مع 95٪ مؤشر تنمية بشرية. ومع ذلك، في إطار النظرية الافتراضية، فمن الممكن أن يقبل أو يرفض أن ليس هناك فرق بين التقديرين. لهذا الغرض، وهو حبل (منطقة الأهمية العملية) يجب تحديد 11 و 13. ويشير حبل مجموعة صغيرة حول الصفر. تعتبر القيم ضمن هذا النطاق يساوي تقريبا إلى الصفر. إذا لم حبل تتداخل مع HDI، يتم رفض فرضية العدم. تعتمد حدود حبل مفيدة عن السؤال البحثي أو التطبيق. وعلى النقيض من تحليل توج مع الوسائل التقليدية، يمكن أن النهج القائم على TVA-توجيه وضع حدود حبل ذات مغزى: نظرا إلى وحدات ذات معنى، والمعلمات يمكن أن تكون ذات صلة لتقديرات نماذج TVA أخرى (على سبيل المثال، تقارير كاملة، أنظر المرجع 3) . وعلاوة على ذلك، يمكن تحويل معدلات التكرير في ترميز دوحصص (القيمة المتوقعة لمدة ترميز E العاشر من التحفيز س هو 1 / ت س، أنظر المرجع 7) لإعلام حدود الحبل. على سبيل المثال، إذا كنت مهتما في ما إذا كان التلاعب الاهتمام يساهم في تخفيض وقت رد الفعل لأحد المشاركين في محاكاة القيادة الباحثين، فإنها يمكن أن العقل كما يلي: أوقات رد الفعل (بما في ذلك مكونات المحرك) هي في حدود بضع مئات من ميلي ثانية، وبالتالي ، إذا لم يتغير التلاعب الاهتمام التفاعل الكلي سوى عدد قليل من ميلي ثانية، التغيير سيكون الصفر تقريبا. ومن ثم يمكن تطبيق حبل من -2 إلى +2 مللي ثانية لاختلاف مدة المرجعية والتحقيق الترميز (E ص -E ع). إذا كان الحبل من هذا الاختلاف يشمل تماما دليل التنمية البشرية، ونتيجة لذلك لا يوجد فرق يمكن أن يكون مقبولا. إذا HDI والحبل لا تتداخل، يمكن رفض فرضية العدم. إذا ليس هو الحال، لا يمكن إحراز أي قرار نقطة من هذا القبيل. مزيد من التفاصيل بشأن النظرية الافتراضية إيفانهج luation بشكل عام يمكن العثور، على سبيل المثال، في Kruschke كتاب 13.
وتطرق إلى قضايا أكثر عمومية، من أجل إنجاح هذا البروتوكول، فمن الأهمية بمكان أن يوجد سوى اثنين من المحفزات التي تولد إشارات الزمنية في الموقع المستهدف. على سبيل المثال، جديلة الطرفية (كما هو الحال في تجربة 3) أو أقنعة 7 تؤدي إلى تحولات الجانبية الكبيرة التي لا يمكن أن يعزى إلى النموذج الحالي القائم TVA. مثل هذه الحالات ليست غير شائعة، وكانوا على غرار من خلال دمج معلمة اقترحه الكالا كوينتانا وغارسيا بيريز 21. في هذا النموذج الموسع، المكون τ لا يمكن ربطها بشكل واضح لآلية TVA. هناك اتصال مبدئي بين τ وTVA، ولكن هناك بعض المشاكل التي لم تحل. في الواقع، TVA يفترض مهلة قصيرة قبل بدء الترميز. المعلمة ر 0، الذي جاء في المقدمة، هو الحد الأقصى للتعرض غير فعال الدرأوجه قبل التي يتم ترميز أي شيء على الإطلاق. يمكن أن يفهم الفرق ر 0R -t 0P كما τ. ومع ذلك، ر 0 صغير عادة، حول 10-20 مللي ثانية. وعلاوة على ذلك، فإن نظرية لا يفترض أن أنه يتأثر الاهتمام. ومع ذلك، فقد لوحظ ر 0 تخفيضات في رسالة الاعتراف 7، 24. إذا كان أحد يقبل هذا الاحتمال، يجب أن يكون هناك التزام آخر. وقد تم قياس τ المعلمة حوالي 50 مللي ثانية. وبالنظر إلى أن تي 0P من التحفيز ملقن يمكن أن الحد الأقصى أن انخفضت بنسبة 10 إلى 20 مللي ثانية لأنها ليست أكبر في المقام الأول، فإن معظم τ تأتي من زيادة ر 0R من uncued إلى 50-60 مللي ثانية. هذا الحجم هو الطريق إلى أبعد مما لوحظ في بعض الأحيان (حوالي 10 مللي ثانية). ونتيجة لذلك من علاقة τ غير واضحة لTVA، بعض الأسئلة المهمة لا يمكن الإجابة. على سبيل المثال، فإنه لا يمكن أن يقرر ما إذا كان التأخير من stimu حضريتم تخفيض لى أو إذا طالت تلك المحفزات غير المراقب (مما أدى إلى اختلاف τ الملاحظ).
القيود المفروضة على تقنية المذكورة أعلاه تنشأ من حقيقة أن غرار اثنين فقط من المحفزات صراحة مع TVA. لتحسين هذا، ويهدف البحوث المستقبلية في توسيع نطاق نموذج يستند TVA لأكثر من عقدين من المحفزات. على وجه الخصوص، ووضع نماذج صراحة جديلة في توج ملقن مع TVA هو هدف هام من الأبحاث اللاحقة 25.
مزايا بروتوكول هي البساطة المهمة توج التي يمكن الاستفادة المحفزات تقريبا التعسفي، وأسس نظرية شاملة من قبل TVA، ونظام تقييم النظرية الافتراضية. النموذج القائم على TVA هو خطوة كبيرة إلى الأمام من الأساليب التقليدية الخالية من نموذج. في الماضي، وقد تم تركيب الوظائف النفسية في الغالب العامة لبيانات توج. تغييرات في ملخص لها المعلمات جهاز الأمن الوقائي (نقطة التزامن شخصي) وDL (الفرق limen، وهو مقياس لوقد تم ربط الأداء التمييز) للتلاعب الإنتباه. في بعض الأحيان، وهذه المعايير الإفراط في تفسيره. على سبيل المثال، كثيرا ما يدعي البعض أن الاهتمام يسرع تجهيز التحفيز حضر، في حين أنه يمكن أيضا أن يكون عليه الحال أن التحفيز غير المراقب تباطأ 7. وبالإضافة إلى هذا الضعف، وهذه المعايير هي غير المباشرة إلى حد ما. يصفون أداء في هذه المهمة ولا تميز العمليات التي إنتاجه. التحليل القائم على نموذج من TOJs يحسن على هذه العيوب من خلال توفير المعلمات ذات مغزى على أساس القيمة المضافة.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Personal Computer | |||
| (Open Source) Experimentation and evaluation software |
References
- Posner, M. I.
- Van der Heijden, A., Wolters, G., Groep, J., Hagenaar, R. Single-letter recognition accuracy benefits from advance cuing of location. Perception & Psychophysics. 42 (5), 503-509 (1987).
- Bundesen, C. A theory of visual attention. Psychological Review. 97 (4), 523-547 (1990).
- Bublak, P., et al. Staged decline of visual processing capacity in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease. Neurobiology of Aging. 32 (7), 1219-1230 (2011).
- Petersen, A., Kyllingsbæk, S., Bundesen, C. Measuring and modeling attentional dwell time. Psychonomic Bulletin & Review. 19 (6), 1029-1046 (2012).
- Vroomen, J., Keetels, M. Perception of intersensory synchrony: A tutorial review. Attention, Perception, & Psychophysics. 72 (4), 871-884 (2010).
- Tünnermann, J., Petersen, A., Scharlau, I. Does attention speed up processing? Decreases and increases of processing rates in visual prior entry. Journal of Vision. 15 (3), 1-27 (2015).
- Krüger, A., Tünnermann, J., Scharlau, I. Fast and conspicuous? Quantifying salience with the Theory of Visual Attention. Advances in Cognitive Psychology. 12 (1), 20 (2016).
- Bundesen, C., Habekost, T. Principles of Visual Attention: Linking Mind and Brain. , Oxford University Press. Oxford, UK. (2008).
- Plummer, M. JAGS: A program for analysis of Bayesian graphical models using Gibbs sampling. Proceedings of the 3rd international workshop on distributed statistical computing. , 124-125 (2003).
- Kruschke, J. K., Vanpaemel, W. Bayesian estimation in hierarchical models. The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology. Busemeyer, J., Townsend, J., Wang, Z. J., Eidels, A. , 279-299 (2015).
- Mathôt, S., Schreij, D., Theeuwes, J. OpenSesame: An open-source, graphical experiment builder for the social sciences. Behavior Research Methods. 44 (2), 314-324 (2012).
- Kruschke, J. K. Doing Bayesian data analysis: A tutorial with R, JAGS, and Stan. , 2nd, Academic Press. Boston, MA. (2015).
- Rensink, R. A., O'Regan, J. K., Clark, J. J. To see or not to see: The need for attention to perceive changes in scenes. Psychological Science. 8 (5), 368-373 (1997).
- Tünnermann, J., Krüger, N., Mertsching, B., Mustafa, W. Affordance estimation enhances artificial visual attention: Evidence from a change-blindness study. Cognitive Computation. 7 (5), 525-538 (2015).
- Shore, D. I., Klein, R. M. The effects of scene inversion on change blindness. The Journal of General Psychology. 127 (1), 27-43 (2000).
- Scharlau, I., Neumann, O. Temporal parameters and time course of perceptual latency priming. Acta Psychologica. 113 (2), 185-203 (2003).
- Schneider, K. A., Bavelier, D. Components of visual prior entry. Cognitive Psychology. 47 (4), 333-366 (2003).
- Scharlau, I., Neumann, O. Perceptual latency priming by masked and unmasked stimuli: Evidence for an attentional interpretation. Psychological Research. 67 (3), 184-196 (2003).
- Shore, D. I., Spence, C., Klein, R. M.
- Alcalá-Quintana, R., García-Pérez, M. A. Fitting model-based psychometric functions to simultaneity and temporal-order judgment data: MATLAB and R routines. Behavior Research Methods. 45 (4), 972-998 (2013).
- Hoffman, M. D., Gelman, A. The No-U-turn sampler: adaptively setting path lengths in Hamiltonian Monte Carlo. Journal of Machine Learning Research. 15 (1), 1593-1623 (2014).
- Lee, M. D., Wagenmakers, E. J. Bayesian cognitive modeling: A practical course. , Cambridge University Press. Cambridge, UK. (2014).
- Vangkilde, S., Bundesen, C., Coull, J. T. Prompt but inefficient: Nicotine differentially modulates discrete components of attention. Psychopharmacology. 218 (4), 667-680 (2011).
- Tünnermann, J., Scharlau, I. Peripheral Visual Cues: Their Fate in Processing and Effects on Attention and Temporal-order. Front. Psychol. 7 (1442), (2016).
