Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

Hızlı seri görsel sunum Seti özel yakalama ölçmek için kullanarak, oyalama bir sonucu ise çoklu görev

Published: August 29, 2018 doi: 10.3791/58053
Automatic Translation
1, 2, 1, 1, 1, 1, 1
1Department of Psychology, Arcadia University, 2Department of Psychological Sciences, Purdue University

Summary

Bu yöntem bir dinamik görsel görüntü dizin maliyetleri "şarta dikkatte yakalama" ve "katılımcıların birden çok arama korumak ortaya çıkan oyalama maliyetidir kümesi özel yakalama," de dahil olmak üzere görsel arama sırasında dağılmasına kullanır hedefleri aynı anda. Bu yöntem temel mekanizmaları ve görsel dikkat sınırlamaları ortaya koymuştur.

Abstract

Bu yöntem ne zaman katılımcıların birden çok arama hedefleri korumak oyalama maliyetini ölçmenin hızlı seri görsel sunum (RSVP) paradigma kullanır. Protokol içinde tek bir görev - birlik dikkatte yakalama ve set özel yakalama - oyalama sınırlamalar bilişsel işleme farklı türlerini temsil eden iki türü tanımlar. Katılımcılar iki veya daha fazla "hedef" mürekkep renkleri (Örneğin, yeşil ve turuncu) içinde sürekli bir RSVP akış heterogeneously renkli harfler, harf harf iki çevresel davetiye yanıtlarını doğrudan ihmal ederek arayın. Bir hedef tespit üzerine katılımcılar mektup tanımlamak için vardır. Bazı denemeler üzerinde hedef renkli şıkları çevre bir damla hedef kimlik performans neden bir hedef sunumu hemen önce görünür. Şarta dikkatte yakalama performansını bu deneme hedefte aynı renkte olan periferik şıkkı denemeler üzerinde inceleme tarafından gözlenen (Örneğin, her iki portakal). Set özel yakalama performansını denemeler periferik şıkkı hedef renkli (Örneğin, portakal), ama bu deneme (Örneğin, yeşil.) hedef değil aynı renkte olduğu gösterilir Şık sunum ve hedef süreyi (Yani, görünen uyaranlara sayısı) değiştirerek, araştırmacılar katılımcılar zamanla bu oyalama fiyat--dan kurtarmak nasıl gözlemleyebilirsiniz. Sık sık şarta dikkatte yakalama ölçmek için kullanılan statik görüntüler ile karşılaştırıldığında, daha küçük manipülasyonlar ince etkileri tanımlamak araştırmacı sağlayan çok daha büyük etkilere dinamik görüntü üretir. Bizim tasarım alışılmadık bir yönünü sürekli bir ekran istihdam olduğunu; "dolgu" uyaranlara bir deneme diğerine sorunsuz bir şekilde bağlanmak ve her ne zaman onlar bir hedef tespit katılımcılar bu zaman aralığında yanıt. Sürekli görüntü sıfıra yakın düzeyleri (yerine % 50) için şans performans azaltır ve araştırmacılar performans farklılıkları daha duyarlı bir ölçü ile deneme türleri arasında sağlar.

Introduction

Şarta dikkatte yakalama katılımcı yanlışlıkla bir şıkkı arama amaçlarına benzer dikkat yönlendirir ortaya çıkan bir performans maliyet (daha yavaş tepki süreleri ve daha düşük doğruluk) anlamına gelir. Hedef ilgili bir şık hediye (Örneğin, yeşil bir basamak için yeşil harfler ararken) ama ne zaman hedef alakasız bir uyarıcı mevcut değil tepeden dikkatini yönlendirme dizin oluşturma, şarta dikkatte yakalama sadece oluşur (Örneğin, mavi bir basamak). Birlik dikkatte yakalama çalışmaları ayrılmaz yukarıdan aşağı yönlendirme anlayış ve bilgi işleme, yani, bir kez bir uyarıcı dikkat yakalar, seri ve gereklilikler şekilde1 ' işlenir sınırlamalar olmuştur , 2 , 3. şarta dikkatte yakalama en sık üretmek bölümünde bir bakkal3,4kırmızı biber için arama gibi ortak bir görsel arama, taklit statik görüntüler kullanılarak ölçülür. Örneğin, paylaşım özellikleri gibi kırmızı elma, hedef ile bir öğe aramayı yavaşlama dikkatini çekmek. Şarta dikkatte yakalama rengi3,5,6,7, şekil8, hareket9, zaman10ve anlamsal alaka11 için dikkat edilmesi , 12. statik görüntüler yanı sıra şarta dikkatte yakalama için bir dönüm noktası bir yol sürüş veya hızlı bir şekilde hareketli kalabalık13 içinde bir kişi arıyorum arama gibi durumlar taklit dinamik görüntüler kullanarak ölçülen ,14.

Daha yakın zamanlarda, araştırmacılar birden fazla arama hedef (kırmızı biber ve sarımsak aynı saat7,8,15, için arama gibi etkin olduğunda katılıyor şıkları için sonuçlarını araştırdık. 16 , 17 , 18 , 19 , 20 , 21 , 22 , 23.) bu gibi durumlarda, oyalama maliyeti özellikle yıkıcı olabilir. Kanıt oyalama olmadığında olup çoklu hedef arama performansı zarar olarak karışık olsa da, dikkatte yakalama şıkları hedefi ile ilgili çok büyük açıkları performans neden olabilir. Özellikle, dikkatte yakalama "set özel yakalama," birden fazla gol aynı anda tutulur bağlandığınızda oluşur olarak adlandırılan yeni bir tür tespit edilmiştir. Ne zaman bir hedefe (Örneğin, bir elma) benzeyen bir şıkkı diğer hedefi (Örneğin, sarımsak)7uyan hedef öğe dikkatini kapmak kümesi özel yakalama durumunda performans maliyeti özellikle büyük, 20,21,22. Bu bakkal örneği kullanarak tipik bir bulgu açıklaması için bkz. Şekil 1 .

Birlik dikkatte yakalama modelinde olduğu gibi bilgiler seri ve gereklilikler bir şekilde işlenir kümesi özel yakalama ortaya koymaktadır: ne zaman bir şıkkı dikkat yakalar, dikkatte kaynak uzak hedef çizilir. Buna ek olarak, set özel yakalama şık'ın özelliklerine dikkat yönetmenlik geliştirme çalışma bellek içinde ilgili hedef yol açar gösterir. Böylece, birden fazla hedefe aynı anda tutulur, bu hedefi geliştirme herhangi bir diğer geçerli gol7,21,22pahasına gelir. Set özel yakalama multitasking, geçiş ücreti benzer bir sonucudur ve maliyeti bulunan görev değiştirme çalışmaları, ama bunlar da farklı karıştırma24ölçer. Gelecekteki çalışmalar hem büyüklük ve bozulma doğası pratik nedenlerle (çift görev içerenÖrneğin, emniyet durumlar) anlamak için hem de iyileştirmek için bu çoklu görev maliyet araştırmak önemlidir bizim görsel arama ve nasıl gol tutulur mekaniği anlamak. Örneğin, destek için tek bir hedef üzerinde hedef odaklı olabilir veya hedef benzeyen şıkkı katıldı, fikir daha fazla gol görsel arama25sırasında, bir aksesuar durumda tutulur ama bu set özel yakalama sağlar 26 , 27.

Mevcut yöntemi şarta dikkatte yakalama ve set özel yakalama tek bir paradigma içinde ölçmenin sağlam bir yol sağlar. Dinamik bir görüntü, dikkatte yanıp sönme ve şarta dikkatte yakalama hızlı seri görsel sunumlar (davetiye yanıtlarını doğrudan) uyaranlara13,14,28,29ile önceki çalışmaları esinlenerek kullanır, 30. Ekranın bu tür genellikle reaksiyon zamanında bir bağımlı ölçü olarak yerine doğruluk3,31,32güveniyor statik görüntü görevleri daha çok daha büyük etkilere verir. Bu daha büyük etkiler araştırmacılar daha hassas işlemler gibi pratik20etkisini kümesinin özel yakalama ölçmek için Bu paradigma kullanmak izin.

Bu görev, katılımcılar için "hedef" iki mürekkep renkleri (Örneğin, yeşil ve turuncu; örnek uyarıcı renkler için bkz: Şekil 2 ) birini kullanarak harfleri görünen heterogeneously renkli, merkezi bir konumda bulunan bir RSVP arayın. Katılımcı Merkezi ekranda görünen bir hedef renkli mektup algılar her zaman onlar alfabesi ("basın 'J' anahtar") ilk yarısında veya alfabe ("basın"K"anahtar") ikinci yarısında mektuptu olup olmadığını gösterir. Bu arada, katılımcılar çoğunlukla ekrandan her iki tarafında görünür gri harfler oluşan iki RSVP göstermek görmezden. Böylece, herhangi bir anda, bir kez - bir merkezi bir konuma sahip vasıl belgili tanımlık perde ve iki periferik üç harf vardır. Kimlik ve rengini her 116 ms harfleri değiştirin.

Bir deney aşağıdaki deneme türlerinden oluşabilir: Hedef yalnız, Şık yalnız, Sigara-hedef renkli şık (NTC), aynı hedef şıkkı (STC) renkli, ve farklı hedef renkli şık (DTC) . Hedef yalnız deneme türü'nde, bir hedef mektup (Örneğin, bir yeşil C) Merkezi RSVP, görünür herhangi bir renk değişimleri periferik olmadan kendisinden önce RSVPs. Şık yalnız deneme türü'nde, bir hedef renkli öğesi bir periferik RSVP görüntüler daha sonra görünen bir hedef öğe görünür. Katılımcılar içinde değil tahmin bir şık bir hedef bazı denemeler dahil ederek yaklaşan bir hedef tahmin etmek bir periferik renk değişikliği kullanmasını engellemek için bu deneme türü amacı budur. Hedef merkezi olarak, 1-4 ekran çerçeveleri (116-464 ms) bir "gecikme" şıkkı görünümünü ve hedef arasındaki ile görüntülenmeden önce NTC, STC ve DTC deneme türlerinde periferik görüntüler biri renkli mektup şık görünüyor. NTC denemeler için şık hedef renkli değil (Örneğin, bir mor 'V'). STC çalışmalarda (Örneğin, bir portakal 'B') şıkkı aşağıdaki hedef olarak aynı renktedir (Örneğin, bir portakal 'T'). DTC çalışmalarda (Örneğin, bir portakal 'C') şıkkı hedef renkli, ama yaklaşan hedef (Örneğin, bir yeşil 'V') değil aynı renkte. Her deneme türü örnekleri de dahil olmak üzere görev, bir şema için bkz. Şekil 3 . Video 1 (video) görev örneği için bkz. Döngüde, incelendi örnek iki hedef içerir. Video 2 netlik için düşük bir hızda aynı video (video).

Ne zaman sadece (Yani, değil genellikle aynı verim NTC denemeler üzerinde geçerli amaçlarından biri için benzerlikler taşıyor bir hedef renkli madde dikkat yakalar gibi şarta dikkatte yakalama NTC ve STC performans arasındaki fark gösterilir doğruluk düzeyi hedef yalnız denemeler olarak). Set özel yakalama STC ve DTC performans arasındaki fark gösterilir. Biz bu görevi birçok sürümü (Yani, ile veya olmadan NTC ve şık yalnız denemeler; üç hedefleri, vb ile sadece gecikme 1 ve 3, hedef renkleri, çeşitli ile deneme türlerinden biraz farklı konfigürasyonları ile yayımlanmıştır 7 , 20 , 21 , 22).

Bu yöntemin bir önemli özelliği sürekli bir ekran kullanmasıdır. Her deneme deneme türü, temsil etmek için en az bileşenleri içerir (Örneğin, periferik şık, bir hedef ve şık ve hedef arasında yer aldı hiç mektup.) "Dolgu" uyaranlara bir deneme diğerine sorunsuz bir şekilde bağlanmak ve her ne zaman onlar bir hedef tespit intertrial bu zaman aralığında, katılımcıların yanıt. Aralığı 15-21 çerçevelerden (1740-2436 ms), yanıt vermek için yeterli süre sürer; Bu yöntemin bir avantajı şans performans %0 olmasıdır 700 Bayan içinde çoğu yanıt oluşur; katılımcılar bir hedef öğe kaçırırsan bir duruşma sona erdi açıkça farkında değildir. Bu sonuçlar üç tür sağlar: doğru bir yanıt, 2) bir algılanan ama değil tanımlanan madde ("Ben yeşil bir şey gördüm"Örneğin, ), ulaştıracağı tanımlanan 1) bir mektup, doğru yanıt için bir % 50 şans götürecek ve 3) bir fark edilmeden / cevapsız maddesi, (yanlış olarak kodlanmış) yanıt yol açar. Bu üç sonuçların algılama-olmadan-kimlik arasında (Yani, bir yanıt hatası) ayırt edemez bir iki alternatif zorla seçim Yanıt ile görevleri daha uyarıcı işleme derecesi hakkında bilgi sağlar ve bir düpedüz Bayan (Yani, bir ihmal hata).

Belgili tanımlık yöntem tanımlamak burada renkli harfler için hangi katılımcıların arama yayınlanan çalışmalarında kullandık. Ancak, görüntüleri33 ve kelime34gibi potansiyel olarak diğer uyaranlara için değiştirilebilir. Ayrıca, en şık ekrandan renkli diğer öğelerde yerine sadece renkli harfler çevre (Örneğin, ekrandan hedef renkli rakama)21' görünen olarak görünebilir. Set özel yakalama statik görüntüler belirlenebilir olasıdır. Bu yöntemin uzantıları daha da geliştirilmesi araştırmacılar ödül ve motivasyon oyalama35üzerinde etkisi gibi konuları araştırmak için izin verir veya olup oyalama maliyeti sayısına göre aynı anda modülasyonlu gol muhafaza 33. ne zaman görev (örn., Havaalanı Bagaj tarama veya Radyoloji tarama)36,37 arama yüksek güç gerektiren görsel Tamamlanıyor gibi gerçek bağlamlarda oyalama maliyeti ölçme diğer uygulamaları içerebilir , 38.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Tüm yöntem tanımlamak burada Arcadia Üniversitesi Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından kabul edildi.

1. tasarım ve veri toplama için deneme hazırlamak

Not: Giriş tasarım ve deneme türleri hakkında genel bilgi için bkz:. Bu adımların her biri alt içinde yapılabilir belirli seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. Video 1 görev ve Video 2 dinamik görünümünü görev yavaşlatılmış aşağı bir sürümü için bkz:.

  1. Deneme türleri (Yani, hedef tek başına, aynı hedef renkli oyalama ve farklı hedef renkli oyalama yanı sıra ya da şık yalnız ve sigara hedef renkli oyalama) ve denemeler her deneme türü içinde tercih edilen sayısını seçin 7 , 20.
  2. Hedef-şık gecikme uzunlukları en şık ve hedefleri içeren her deneme türü seçin (Örneğin, 1, 2, 3 ve 4 gecikme veya sadece gecikme 1 ve 4, vb)
  3. Mektuplar - hedef renkleri, periferik şık renkleri ve merkezi dolgu renklerini renklerini seçin; en az iki hedef renk olması gerekir. Renkleri renk uzayında merkezi RSVP görünür en az bir "dolgu" renk ayrılır hedefleyen emin olun. Örnek uyarıcı renkler için bkz: Şekil 2 .
  4. Program bir esnek ve güvenilir uyarıcı tanıtım yazılım paketi (Örneğin, MATLAB39uygulanan Psychtoolbox) kullanarak görev.
    Not: yazılım eğitim uyarıcı sunular oluşturmak ve yanıt-e doğru toplamak hakkında bilgi için bakın.
  5. Mektup uyaranlara 2,07 x 1,88 derece görüş açısı, subtend ve Arial yazı yazılır emin olun. Periferik harf 4.22 derece görüş açısı, sağ ve sol merkez mektubunun görüntüleme.
  6. Her çerçeve için 116 ms görüntüsünün mevcut.
    Not: Kare ekran başına üç harf vardır: Merkezi mektup ve iki periferik mektup.
  7. Bir hedef göründüğünde, diğer--dan "dolgu" ata Merkez harflerle renge RSVP (bkz. Şekil 1). Bu renkler rastgele, adjacently zaman RSVP sırayla görünmesini iki harf aynı renk var ihtar ile atayın.
  8. Diğer--dan renkli bir periferik şıkkı göründüğünde, gri renk periferik mekanlar harflerle atayın.
  9. Klavye yanıt 1740 her deneme aşağıdaki ms için toplamak.
  10. Tüm denemeler boyunca deneme sırasını rastgele.
  11. Katılımcılar görevini kolaylaştırır ve onlara tüm deneme türleri sunar deney başında bir iki parça alıştırma oturumu içerir.
    1. İlk bölümde, hatta her renk gösterimi ile tüm hedef renklerde sunulan en az 16 hedef yalnız denemeler içerir.
    2. To-be-arama hedef renkleri katılımcıların RSVP ekranın görünür ve onları uygulama ilk bölümü sabit tutmak bu renk renk düzeltme ekleri dahil ederek hatırlatıyorsun.
    3. Daha yavaş bir RSVP hızı, kare başına 250 ms antrenmanda başlatın. Her zaman bir hedef son deney hızı erişene dek sunulan 10 ms tarafından (azalış kare hızı) hızını artırmak.
    4. İkinci bölümünde renk düzeltme ekleri kaldırın ve periferik şıkları deneme türleriyle tanıtmak. En az 12 denemeler toplama eklemek ve tüm deneme türleri en az bir kez sunulan olun.
  12. Katılımcılar kendi kendine öğreten molalar ile her dakika sağlar. 32 denemeler sonra sürekli RSVP dizi durdurmak ve der ki, "Lütfen bir ara ver. bir ekran görüntüleme Devam etmek için boşluk çubuğuna basın." Bu ekranda, katılımcılar aradıkları renklerin hatırlatıyorsun. Bu metin sunmak: "Hatırlatma a, bu hedef renkleri vardır:" ve "her hedef renkte yazılmış ABCXYZ" ile takip edin.

2. cihaz ayarla

  1. 60 Hz yenileme hızı ile bir bilgisayar kullanarak, milisaniyesini duyarlık bir zamanlama sağlar birlikte bir monitör ve ekran kartı ( Tablo reçetesigörmek).
  2. Bilgisayar ekranına katılımcıdan doğru ve tutarlı aralığı önemli olduğu gibi klavye, monitör ve katılımcı sandalye sabit bir konumda olduğundan emin olun. Paylaşılan bir alanı kullanıldığında, ekipman Resepsiyon/tablo üzerinde istediğiniz konumları işaretlemek için maskeleme bandı kullanın.

3. Katılımcılar deneme için recruit.

  1. 18-35 yaş, nörolojik şartları ücretsiz olan acemi katılımcılar için normal görme-si olmak düzeltmek ve renk körü değildir.
  2. Uygun örnek boyutu belirlemek için daha önce yayımlanmış sonuçları ve/veya pilot katılımcılar kullanarak güç hesaplama gerçekleştirmek. 40 , 41

4. katılımcılar test

  1. Yetki vererek İnceleme göre gerekli izni yönetimin ilkeleri edinin.
  2. Katılımcılar hangi mesafede 1 cm üstünde belgili tanımlık perde görüş açısı 1 dereceye kadar karşılık gelen monitör, 57 cm uzaklıkta yer. Bu görüş uzaklığı çene rahat kullanımı ile veya deneyci denetimi ile zorunlu.
  3. Körlüğünü için bir online körlüğünü test42Tamamlanıyor katılımcı sorarak denetleyin. Renk körü sayılır bir katılımcı verileri analiz etmiyorsun.
  4. Açık bilgisayar yazılımı, deney klasöre gidin ve deneme komut dosyasını yazın (Bu kurallar bölümünde 1 üzerine göre tasarlanmış) içine belgili tanımlık buyurmak pencere ve basın girin; program çalışacaktır.
  5. Katılımcı ekranlar bir dizi üzerinde yazdırılır ve kendi kendine öğreten bir biçimde okumak talimatlar aracılığıyla yardım. Ekrandaki yönergeleri okuma ek olarak, aşağıdaki devlet: "Bu görevi yaklaşık % 75 doğru ortalama performansı ile çok zordur. Birçok hataları yapıyoruz düşünüyorsanız cesaretim yok.)"
  6. Katılımcı o ekranın Tekdüzen izleme uzaktan tutar görevi tamamlamak üzere olduğunu emin olmak için deneme sırasında düzgün denetlemek (kullanılan doğru yanıt tuşlarını kullanarakÖrneğin, ) ve uykuya dalmak ya da deli olma.
  7. Geri bildirim ve alıştırma oturumu sırasında teşvik sağlar.
    1. Anahtar yanıt katılımcıların hatırlatıyorsun. Onlara söyle, "alfabenin ilk yarısında gelen herhangi bir hedef mektup"J"Yanıt anahtarı içindir ve alfabenin ikinci yarısında gelen herhangi bir hedef mektubu için"K"Yanıt anahtarı olduğunu unutmayın. "J" bir hedef renk ve "K" için için diğer bastırmayın."
    2. Katılımcılar yavaşlatabilir ve bir mektup belirledikten sonra yapmak için hangi yanıt düşünün hatırlatmak ve yanıt de kaydedilebilir "doğru" olarak bile hemen oluşmaz.
  8. Program sona erdi, bilgi almak ve katılımcı görevden. Deney ve cevap sorular amacını açıklamak. Katılımcı deneme veya görevin tamamlanması ile herhangi bir sorun olup olmadığını sor.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Biz çeşitli örnekler temsilcisi veri raporu. İlk örnekte, iki gecikme (1 ve 3), iki şık deneme türleri (STC ve DTC) ve 57 katılımcılar vardı. Ayrıca hedef yalnız ve şık yalnız deneme türleri vardı. Bir tekrarlanan çalışmalarında ANOVA faktörler deneme türü ve gecikme ile her faktörü hem de ikisi arasındaki etkileşim ana bir etkisi vardı. Performans gecikme 3 daha iyi ((M) demek 0.655, standart hata = (SE) 0,018 =), 1 lag daha (M 0.484, SE = 0,018 =), F(1, 57) 107.6, p < 0,001, η2 = 0.654, bu oyalama gösteren = maliyeti Katılımcılar en azından varken en güçlü olduğunu kurtarma zamanı. Performans STC içinde daha iyi (M = 0,640, SE 0,20 =) DTC daha (M = 0.499, SE 0.016 =) denemeler, F(1, 57) = 74.61, p < 0,001, η2 = 0.567, set özel yakalama destekleyen. İkisi arasındaki etkileşim de önemli, oyalama kurtarma DTC denemeler, F(1, 57) STC içinde daha hızlı olduğunu belirten 7.10, p = 0,01, η2 = 0.111 =. Bu etkilerin hepsi çok güçlü ve sonuçları genellikle 10 katılımcılar gibi çok daha küçük n ile önemlidir. Şık yalnız yanıt (yanlış alarmlar) hedef yalnız doğru tepkiler (sayısı) çıkarılarak, biz tahmin-düzeltilir doğruluk yokluğunda bu durumda oldu periferik oyalama, tahmini elde edebilirsiniz M = 0.678 (SE = 0.014). bu skor önemli ölçüde gecikme bir STC performansı daha iyi (M = 0.569, SE 0.017, t(57) = 5,38, p < 0,001 =), şarta dikkatte yakalama bulgusu ortaya. Bu örnek veriler için bkz. Şekil 4 .

İkinci örnek temsilcisi veri yok şıkkını yalnız deneme türü ve gecikme 1 ve 4 ama NTC deneme türü içerir. 71 katılımcılar vardı. Birlik dikkatte yakalama ölçmek için biz faktörler deneme türü (NTC, STC) ve gecikme (1, 4) ile tekrarlanan ölçüler ANOVA uygulandı. Performans gecikme 4 daha iyi bulduk (M 0.791, SE = 0,013 =), 1 lag daha (M = 0.708, SE 0,015 =), F(1, 70) 7.69, p = 0,007 =. Katılımcılar gerçekleştirilen daha iyi NTC mahkemelere (M = 0.816, SE 0,013 =) daha STC denemeler (M 0.789, SE = 0,013 =), F(1, 70) 6,05, p < 0.016 =. Ayrıca deneme türü ve gecikme, F(1, 70) arasında bir etkileşim oldu 19.72, p < 0,001 benzer performans NTC çalışmalarda her iki gecikme, ama daha iyi STC performans artmış gecikme olarak gösteren, =. Set özel yakalama ölçmek için biz faktörler deneme türü (STC, DTC) ve gecikme (1, 4) ile tekrarlanan ölçüler ANOVA uygulandı. Performans gecikme 4 daha iyi (M 0.790, SE = 0.014 =), 1 lag daha (M = 0.643, SE 0,015 =), F(1, 70) 60.65, p < 0,001 =. Performans DTC denemeler STC çalışmalarda daha iyi (M 0.644, SE = 0,019 =), F(1, 70) 96,9, p < 0,001 =. Özellikle, (NTC ve STC karşılaştırmak) Birliği dikkatte yakalama etkileri (STC ve DTC karşılaştırma) kümesi özel yakalama etkileri küçüktür. Şekil 5 bkz: bu verileri.

Tüm veriler burada hedef ve şık harfler aynı alfabe yarısının geldi başvuran hedef-şıkkını yanıt uyumu arasında çöküşü söz. Bu yanıt uyumu performans üzerinde bir etkisi yoktur Not yararlıdır. Performans için temsilcisi "uyumsuz" Şekil 6 ' da çizilen ve koşullarda kullanılan bir deney eşleme "uyumlu" yanıt 1, 2, 3 ve 47kalıyor.

Figure 1
Resim 1 : Kavramsal bir örnek şarta dikkatte yakalama ve set özel yakalama. Bir kırmızı biber43 ve sarımsak44 için (hedef) ararken, bir kırmızı elma45 varlığı (şıkkı) dikkatini çekmek. Şarta dikkatte yakalama bir hedefi ile ilgili şıkkı (kırmızı elma) karşısında bir hedef (kırmızı biber) bulma düşük performans anlamına gelir. Set özel yakalama sadece şık öğeyle aynı zamanda hedef durumuna dikkat çekilir gibi başka bir aynı anda tutulan hedefe (kırmızı elma), ilgili bir şıkkı karşısında bir hedef (sarımsak) bulma düşük performans anlamına gelir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 2
Resim 2: mektup uyaranlara için bir örnek renk tekerleği. Bu örnekte, hedef renkleri turuncu, yeşil ve lavanta (1, 3 ve 5, sırasıyla renkler) herhangi bir birleşimi olabilir. Bir çalışmada, biz iki bu renklerin hedef renkleri, farklı renk çiftleri ile katılımcılar7Bisiklete binme kullanılır. Üçüncü renk kullanılan NTC deneme türü periferik şık renkte. RSVP ekrandan içinde görünen diğer mektupların tan, Turkuaz ve macenta (2, 4 ve 6, sırasıyla renkler) olduğunu; Bu mektuplar "dolgu" denir Renk jant tasarımları deney bağlı olarak değişir, ancak eleştirel, herhangi bir hedef renkleri doğrusal olarak ayrılabilir46olması gerekir. Bu bir renk tekerleği üzerinde iki hedef renk Hue boyut tarih arasında kalan en az bir renk olması gerekir ve bu renk RSVP ekrandan içinde katılımcı görmezden beklenir bir öğe olarak görünmesi gerekir anlamına gelir. Bu renk tekerleğinde herhangi iki renk 1, 3 ve 5 burada açıklandığı gibi iki hedeflerle NTC şıkkı öğe olarak üçüncü formu. Alternatif olarak, 1, 3 ve 5 tüm hedefleri bir üç-hedef arama20dakika sonra olabilir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 3
Şekil 3 : Örnek deneme türleri. Katılımcıların birindeki süre periferik şıkları görmezden merkezi bir RSVP iki renk görünen hedefleri için aradı. Bu örnekte, hedef renkleri yeşil ve turuncu. Her kutu çerçeve aynı anda görüntülenen üç harf gösterir. Çerçeveler için 116 ms sonraki görüntüye taşımadan önce sürdü. Hedef yalnız çalışmalarda bir hedef merkezi olarak kendisinden önce periferik harflerle herhangi bir renk değişimleri olmadan ortaya çıktı. Şık yalnız çalışmalarda çevre içindeki bir öğeyi bir hedef renk değiştirdim, ancak hedef yok daha sonra ortaya çıktı. Sigara-hedef renkli deneme türü, renkli bir periferik şık bir hedef önce 1-4 kare üzerinden ortaya çıktı ve şık (Örneğin, lavanta.) renkli hedef değildi Aynı hedef renkli deneme türü'nde, hedef olarak aynı renk renkli periferik şık oldu. Farklı hedef renkli deneme türü'nde, hedeflerinden birini rengini, ama sonraki hedef olarak değil aynı renk renkli periferik şık oldu. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız. 

Figure 4
Şekil 4 : Örnek veri #1. Deneme türleri (STC ve DTC) ayrı çizgiler olarak gösterilir. Gecikme (1 ve 3) x ekseni üzerinde vardır. Hedef Alone ayrı ayrı çizilir. Şık Alone denemeler genellikle yanlış alarm analiz, ancak verilerin kalan kısmı burada (Yani, "oran doğru") sığacak şekilde doğru ret çizilen yerine - bunlar katılımcılar doğru bir yanıt gizli denemeler ne zaman bir Periferik şık bir hedef tarafından takip değildir . Hata çubukları standart hata ortalamaya temsil eder. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 5
Şekil 5 : Örnek veri #2. Deneme türleri (NTC, STC ve DTC) ayrı çizgiler olarak gösterilir. Gecikme (1 ve 3) x ekseni üzerinde vardır. Hedef Alone ayrı ayrı çizilir. Hata çubukları standart hata ortalamaya temsil eder. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 6
Şekil 6 : Örnek veri #3. Deneme çizilen (NTC, STC ve DTC) ayrı satırlar halinde türleridir ve gecikme (1-4) x-axes(a)yanıt uyumlu denemeler (hedef ve renkli şık alfabenin yarısı aynı da) ve (B) temsil eden iki grafiklerde bulunmaktadır Yanıt uyumsuz denemeler (hedef ve renkli şık farklı alfabe yarısı gibiyiz). Hata çubukları standart hata ortalamaya temsil eder. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Video 1
Video 1: Video şekil iki örnek denemeler. Bu örnekte, turuncu ve yeşil harfler için katılımcılar arıyor. Bu video en iyi sürekli ekranda simüle etmek için döngü üzerinde görüntülenebilir. Bir portakal "U" hedef ve yeşil 'X' hedef. Hedefleri görünüm önce portakal periferik şıkları görünür. Turuncu şık önce portakal hedef göründüğünde, bu bir STC deneme var. Turuncu şık önce yeşil hedef göründüğünde, bu bir DTC deneme var. Yalnızca yaklaşık 10-12 çerçeveleri ayrı hedefler içinde bu gösteri, ama gerçekte, hedefleri zamanlama ile en az 15 kare (1740 ms), ayrı kaldık unpredictably 1750-2436 ms (15-21 kare), böylece katılımcılar did değil bilmek ne beklemek ne zaman jittered XT hedef öğesi. Bu videoyu izlemek için lütfen buraya tıklayın. (İndirmek için sağ tıklatın.)

Video 2
Video 2: Video şekil iki örnek denemeler, yavaşladı. Bu örnek Video 1, ama sunulan 300 ms aynısı / çerçeve, hedefleri bulmak kolaydır. Bu videoyu izlemek için lütfen buraya tıklayın. (İndirmek için sağ tıklatın.)

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Bu yöntemi kullanarak çeşitli düşünceler vardır. Çekmek için en önemli adım olarak bunlar küme özel yakalama (STC - DTC bir ölçü ile araştırmacı sağlayacak tasarım katılımcılar için iki veya daha fazla hedefler aynı anda arama gerektirir ve "STC" ve "DTC" şıkkı deneme türü, vardır sağlamaktır ). Bir "NTC" deneme türü için düzgün ölçü şarta dikkatte bir NTC performans hedef yalnız performansla tahmin edebilir rağmen (NTC - STC), gerekirse yakalamak yararlıdır. En güçlü efektler elde etmek için gecikme-1 tutumlu periferik oyalama47,48yerine merkezi oyalama kullanın Bu görev sürümleri içinde olasılığının düşük olduğunu ihtar ile gecikme 1 denemeler eklemek önemlidir. Hedef sonra hemen bir şık daha onlar tarafından bir veya daha fazla kare ayrılır belirdiğinde lag-1 tutumlu, performansı daha iyidir; Bu her iki öğe aynı dikkatte pencere49yılında işlenen düşünülmektedir. Lag-1 tutumlu ortaya çıkarsa, bu nedenle gecikme 2 denemeleri de dahil olmak üzere maksimal oyalama efektler elde etmek için tavsiye edilir. Diğer gecikme kurtarma yakalama ölçmek için araştırmacı arzu bağlı olarak isteğe bağlı. Birkaç gecikme dahil olmak üzere de şık üzerinden zamanlama hedef için bu zamanlama öğrenme bir gelişme performans (ve gözlenen etkileri azaltma) neden olabileceğinden yararlı olduğu tahmin edilemez, tutar. 20 dinamik RSVP görüntü Ayrıca bu görev için çok önemlidir. Dinamik görüntü statik bir ekran üzerinde bir avantaj etkileri büyük olmasıdır. Ancak, bu birçok günlük görsel arama taklit eder gibi statik görüntü'yü kullanarak küme özel yakalama ölçüsü geliştirmek için ilginç olabilir.

Diğer bir faktör uyaranlara seçimdir. Hedef, şık ve dolgu renklerini harfler için açısından bu özellikler sadece belirlemek ve dikkat50aşağıdan yukarıya yakalamak için yol açabilir gibi eşit parlaklığını ve doygunluğunu, olan renkler eklemek en iyisidir. Deneysel tasarım özelliklerini bağlı olarak, altı yerine beş renk ile renk çarkı tasarımı mümkündür. NTC deneme türü gerekli değildir ve sadece iki hedef renk üç yerine aranır, beş renk renk tekerleği20dakikaya kullanmak mümkündür. Sekiz veya daha fazla renk ile renk tekerleği hazırlamak için tavsiye edilmez. Renkleri perceptually birbirine çok benzer olduğu için en fazla altı ya da yedi Toplam renkleri kullanarak RSVP ekranda şık hedef renkleri ayırt etmek çok zordur. İlk yarısı tutmak / ikinci yarı katılımcı için basit alfabe karar için amaç olduğu gibi harfler kendilerini gelince, başlangıcı ve alfabenin sonuna (orta, böyle H-S itibaren doğru harf), hedef harfler gelmelisin.

Başka bir tasarım sorunu her deneme türünün yanı sıra denemede çalıştırmak için kaç katılımcılar için kaç deneme belirliyor. Biz deneme dağıtımı - en az % 15 için aşağıdaki öneride bulunun ve denemeler yaklaşık % 50 kadar hedef yalnız denemeler olmalıdır ve hedef renk başına en az 20 hedef yalnız denemeler olmalıdır. Aynı hedef renkli ve farklı hedef renkli deneme türleri hedef renk başına en az 24 denemeler içermelidir ve bu deneme türleri20pratikte işlemek için tasarım amacı olmadığı sürece denemeler olarak, aynı sayıda olması. Sigara-hedef renkli deneme türü varsa, STC veya DTC denemeler yaklaşık olarak birçok NTC denemeler olmalıdır. Şık Alone denemeler de bir seçenek vardır. Bu deneme, ideal performans %0 yanıt oranı türüdür / hatalı alarm yüzdesi. Şık Alone çalışmalarda katılımcıların şıkları yaklaşan hedefleri uyarı sinyalleri kullanmanın bir strateji benimseyerek karşı korumak. Yanıt-e doğru şıkkı yalnız denemeler için yanlış olarak kabul edilir. Tüm çalışmalarda yaklaşık % 10 üzerinde görünüyorsa bu çalışmalarda "uyarı sinyali" strateji etkili bir caydırıcı olarak hizmet verebilir. Örnek boyutu belirlemede, küme özel yakalama etkileri daha güvenilir ve şarta dikkatte yakalama etkileri daha büyük olduğunu unutmamak gerekir. Güç hesaplama belirli deneyi gol41için uygun örnek boyutunu belirlemek için önerilir.

Özel ekipman malzemeleri ve protokol belirtilir, ancak bazı esneklik mümkündür. Deneme tasarlanmış, programlanmış ve esnektir ve zamanlama milisaniyesini duyarlık sağlayan herhangi bir yazılım programı kullanarak sundu. Boyunca bu protokolünün bahsedilen uyarıcı sunum hızı 60 Hz yenileme hızı ile bir monitör ile uyumludur. Daha hızlı bir yenileme hızı kullanın ancak uyarıcı zamanlama biraz farklı olacak unutmayın için kabul edilir (örn., 75 Hz serinletmek oran bir çerçeve oranı 106 ms veya 120 ms, ama değil 116 ms verim).

Bir iletişim kuralı olarak burada rapor katılımcılar için fazla üç renk aynı anda arama gerektirecek şekilde mümkün değildir kısıtlamasıdır. Katılımcılar üçten fazla arama hedefleri korumak ne zaman hedef şıkları ayırt etmek katılımcılar için bir isoluminant renk çarkı içinde yetersiz renk bulunur. Bunun sebebi RSVP ekrandan harflerle dolgu renkleri hedef renk tonu (doğrusal dikkatte kümeleri ayrılması) sağlamak için renk tekerleği üzerinde açısından arasında oluşan olmalı ve iyi renk ayrımcılık için az zaman hızlı sunum sağlar 30. bu sınırlama karşı korumanın bir yoludur görüntüleri hedef olarak kullanmak için. Biz sadece yapıyor bu görevi bir sürümü üzerinde veri toplanmıştır. Bu çalışmada, katılımcılar için farklı görüntüler (Örneğin, belirli bir kamera), arama ve benzer olanlar (örn., yanlış kamera) Merkezi şıkları görünür. Tam olarak hem birlik dikkatte yakalama ve set özel yakalama ile uyumlu efektlerdir. Ve biz nasıl set özel yakalama ölçmek edebiliyoruz ve dikkatte yakalama eş zamanlı arama gol33sayısına bağlı olarak modüle bir anda birçok görüntüleri aramak katılımcılar için mümkündür. Ancak, görüntüleri bir RSVP görünümde kullanırken, orada büyük olasılıkla zaman gerçekleşmesi, birden çok saccades için görüntü içinde tek bir saccade işlenecek küçük olması gerekir değildir önemlidir.

Bu paradigma ile gelecekteki yön da diğer görsel Özellikler (Örneğin, yönlendirme) veya kavramları arama dahil olabilir. Bu tür araştırmalar mekanizmaları dikkat ve hafıza ve algı ile ilişkilerini hakkında daha fazla ortaya çıkarabilir (Örneğin, nasıl dikkatte ayarlar veya hedef Birleşik, bellekte depolanır).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarlar ifşa gerek yok.

Acknowledgments

Bu araştırma Arcadia Üniversitesi ve Elmhurst üniversite K.S.M., öğrenci-fakülte bir işbirlikçi hibe Elmhurst üniversite E.A.W. ve K.S.M. ve K.S.M. için bir Arcadia Üniversitesi fakülte kalkınma hibe verilir başlangıç fonları ile mümkün yapıldı Daniel H. Weissman, önceki yayınlarda bu protokol'ün sürümlerini kullanan bir ortak çalışan teşekkür etmek istiyorum. Ayrıca bu iletişim kuralı, Marshall O'Moore, Patricia Chen, Amanda Lai, Elise Darling, Erika Pinsker, Somin Lee, Celine Santos, Greg Ramos ve Kathleen Trencheny gibi önceki sürümlerinde veri toplanan ek öğrencilerin teşekkür etmek istiyorum.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
MATLAB Mathworks R2014b General computing platform
Psychtoolbox Psychtoolbox PTB-3 Toolbox of routines for use with MATLAB
G*Power Universität Düsseldorf G*Power 3.1.9.2 for Windows Software to assist with performing power calculations
24” HDMI Gaming Monitor ASUS VG248QE High quality LCD monitor with excellent timing

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Treisman, A., Gelade, G. A feature-integration theory of attention. Cognitive Psychology. 12, 97-136 (1980).
  2. Wolfe, J. M. Guided Search 2.0 A revised model of visual search. Psychonomic Bulletin & Review. 1 (2), 202-238 (1994).
  3. Folk, C. L., Remington, R. W., Johnston, J. C. Involuntary covert orienting is contingent on attentional control settings. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 18 (4), 1030-1044 (1992).
  4. Beck, V. M., Hollingworth, A., Luck, S. J. Simultaneous control of attention by multiple working memory representations. Psychological Science. 23 (8), 887-898 (2012).
  5. Turatto, M., Galfano, G. Color, form, and luminance capture attention in visual search. Vision Research. 40 (13), 1639-1643 (2000).
  6. Folk, C. L., Leber, A. B., Egeth, H. E. Top-down control settings and the attentional blink: Evidence for nonspatial contingent capture. Visual Cognition. 16 (5), 616-642 (2008).
  7. Moore, K. S., Weissman, D. H. Involuntary transfer of a top-down attentional set into the focus of attention: Evidence from a contingent attentional capture paradigm. Attention, Perception, & Psychophysics. 72 (6), 1495-1509 (2010).
  8. Adamo, M., Wozny, S., Pratt, J., Ferber, S. Parallel, independent attentional control settings for colors and shapes. Attention, Perception, & Psychophysics. 72 (7), 1730-1735 (2010).
  9. Folk, C. L., Remington, R. W., Wright, J. H. The structure of attentional control: Contingent attentional capture by apparent motion, abrupt onset, and color. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 20 (2), 317-329 (1994).
  10. Born, S., Kerzel, D., Pratt, J. Contingent capture effects in temporal order judgments. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 41 (4), 995-1006 (2015).
  11. Wyble, B., Folk, C., Potter, M. C. Contingent attentional capture by conceptually relevant images. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 39 (3), (2013).
  12. Huang, Y. M., Baddeley, A., Young, A. W. Attentional Capture by Emotional Stimuli is Modulated by Semantic Processing. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 34 (2), 328-339 (2008).
  13. Folk, C. L., Leber, A. B., Egeth, H. E. Made you blink! Contingent attentional capture produces a spatial blink. Perception & psychophysics. 64 (5), 741-753 (2002).
  14. Serences, J. T., Shomstein, S., Leber, A. B., Golay, X., Egeth, H. E., Yantis, S. Coordination of voluntary and stimulus-driven attentional control in human cortex. Psychological Science. 16 (2), 114-122 (2005).
  15. Barrett, D. J. K., Zobay, O. Attentional control via parallel target-templates in dual-target search. PLoS ONE. 9 (1), 86848 (2014).
  16. Dombrowe, I., Donk, M., Olivers, C. N. L. The costs of switching attentional sets. Attention, Perception, & Psychophysics. 73 (8), 2481-2488 (2011).
  17. Grubert, A., Eimer, M. Qualitative differences in the guidance of attention during single-color and multiple-color visual search: Behavioral and electrophysiological evidence. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 39 (5), 1432-1442 (2013).
  18. Grubert, A., Eimer, M. All set, indeed! N2pc components reveal simultaneous attentional control settings for multiple target colors. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 42 (8), 1215-1230 (2016).
  19. Ito, M., Kawahara, J. I. Contingent attentional capture across multiple feature dimensions in a temporal search task. Acta Psychologica. 163, 107-113 (2016).
  20. Moore, K. S., Wiemers, E. A. Practice reduces set-specific capture costs only superficially. Attention, Perception, & Psychophysics. 80 (3), 643-661 (2018).
  21. Moore, K. S., Weissman, D. H. Set-specific capture can be reduced by pre-emptively occupying a limited-capacity focus of attention. Visual Cognition. 19 (4), (2011).
  22. Moore, K. S., Weissman, D. H. A bottleneck model of set-specific capture. PLoS ONE. 9 (2), 88313 (2014).
  23. Stroud, M. J., Menneer, T., Cave, K. R., Donnelly, N. Using the dual-target cost to explore the nature of search target representations. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. , (2012).
  24. Monsell, S. Task switching. Trends in Cognitive Sciences. 7 (3), 134-140 (2003).
  25. Beck, V. M., Hollingworth, A. Competition in saccade target selection reveals attentional guidance by simultaneously active working memory representations. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 43 (2), (2017).
  26. Oberauer, K., Hein, L. Attention to Information in Working Memory. Current Directions in Psychological Science. 21 (3), 164-169 (2012).
  27. Jonides, J., Lewis, R. L., Nee, D. E., Lustig, C. A., Berman, M. G., Moore, K. S. The mind and brain of short-term memory. Annual Review of Psychology. , 59 (2008).
  28. Nieuwenstein, M. R. Top-down controlled, delayed selection in the attentional blink. Journal of experimental psychology Human perception and performance. 32 (4), 973-985 (2006).
  29. Raymond, J. E., Shapiro, K. L., Arnell, K. M. Temporary suppression of visual processing in an RSVP task: An attentional blink. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 18 (3), 849-860 (1992).
  30. Anderson, B. A. On the precision of goal-directed attentional selection. J Exp Psychol Hum Percept Perform. 40 (5), 1755-1762 (2014).
  31. Roque, N. A., Wright, T. J., Boot, W. R. Do different attention capture paradigms measure different types of capture. Attention, Perception, & Psychophysics. 78 (7), (2016).
  32. Ansorge, U., Becker, S. I. Contingent capture in cueing: The role of color search templates and cue-target color relations. Psychological Research. 78 (2), 209-221 (2014).
  33. Moore, K. S., Jasina, J., Kershner, A., Ransome, A. Set size matters when capturing attention in a hybrid visual-memory search. Journal of Vision. , (2018).
  34. Luck, S. J., Vogel, E. K., Shapiro, K. L. Word meanings can be accessed but not reported during the attentional blink. Nature. , 616-617 (1996).
  35. Anderson, B. A., Laurent, P. A., Yantis, S. Value-driven attentional capture. Proceedings of the National Academy of Sciences. 108 (25), 10367-10371 (2011).
  36. Biggs, A. T., Cain, M. S., Clark, K., Darling, E. F., Mitroff, S. R. Assessing visual search performance differences between Transportation Security Administration Officers and nonprofessional visual searchers. Visual Cognition. 21 (3), 330-352 (2013).
  37. Biggs, A. T., Adamo, S. H., Dowd, E. W., Mitroff, S. R. Examining perceptual and conceptual set biases in multiple-target visual search. Attention, Perception & Psychophysics. 77 (3), (2015).
  38. Drew, T., Evans, K., Vo, M. L. -H., Jacobson, F. L., Wolfe, J. M. Informatics in radiology: What can you see in a single glance and how might this guide visual search in medical images. RadioGraphics. 33 (1), 263-274 (2013).
  39. Kleiner, M., Brainard, D. H., Pelli, D., Ingling, A., Murray, R., Broussard, C. What's new in Psychtoolbox-3. Perception. 36 (14), (2007).
  40. Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., Lang, A. -G. Statistical power analyses using G*Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses. Behavioral Research Methods. 41, 1149-1160 (2009).
  41. Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A. -G., Buchner, A. A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and medical sciences. Behavioral Research Methods. 39, 175-191 (2007).
  42. Colormax Color Blind Test. , Available from: https://colormax.org/color-blind-test/ (2018).
  43. BSGStudio Red Pepper Free vector. , Available from: http://all-free-download.com/free-vector/download/red-pepper_310461.html (2018).
  44. www.openclipart.org Garlic clip art Free vector. , Available from: http://all-free-download.com/free-vector/download/garlic-clip-art_11339.html (2018).
  45. Freedesignfile Shiny red apple Free vector. , Available from: http://all-free-download.com/free-vector/download/shiny-red-apple-vector_573466.html (2018).
  46. D'Zmura, M. Color in visual search. Vision Research. 31 (6), 951-966 (1991).
  47. Dux, P. E., Wyble, B., Jolicoeur, P., Dell'Acqua, R. On the Costs of Lag-1 Sparing. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 40 (1), 416-428 (2014).
  48. Visser, T. A. W., Di Lollo, V. Attentional Switching in Spatial and Nonspatial Domains Evidence From the Attentional Blink. Psychological Bulletin. 125 (4), 458-469 (1999).
  49. Chun, M. M., Potter, M. C. A two-stage model for multiple target detection in rapid serial visual presentation. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 23 (1), 109-127 (1995).
  50. Fuller, S., Carrasco, M. Exogenous attention and color perception: Performance and appearance of saturation and hue. Vision Research. 46 (23), 4032-4047 (2006).

Tags

Davranış sayı 138 ilgi dikkat dağıtıcı çoklu görev dikkatte yakalamak RSVP görsel arama dikkatte yanıp sönme pratik etkileri
Hızlı seri görsel sunum Seti özel yakalama ölçmek için kullanarak, oyalama bir sonucu ise çoklu görev
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Moore, K. S., Wiemers, E. A.,… More

Moore, K. S., Wiemers, E. A., Kershner, A., Belville, K., Jasina, J., Ransome, A., Avanzato, J. Using Rapid Serial Visual Presentation to Measure Set-Specific Capture, a Consequence of Distraction While Multitasking. J. Vis. Exp. (138), e58053, doi:10.3791/58053 (2018).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter