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Behavior

Métodos para presentar objetos del mundo real bajo condiciones de laboratorio controladas

Published: June 21, 2019 doi: 10.3791/59762
Automatic Translation
1, 1
1Department of Psychology, University of Nevada, Reno

Summary

Describimos métodos para presentar objetos del mundo real e imágenes coincidentes de los mismos objetos en condiciones experimentales estrictamente controladas. Los métodos se describen en el contexto de una tarea de toma de decisiones, pero el mismo enfoque del mundo real se puede extender a otros dominios cognitivos como la percepción, la atención y la memoria.

Abstract

Nuestro conocimiento de la visión de objetos humanos se basa casi exclusivamente en estudios en los que los estímulos se presentan en forma de imágenes bidimensionales computarizadas (2-D). En la vida cotidiana, sin embargo, los seres humanos interactúan predominantemente con objetos sólidos del mundo real, no con imágenes. Actualmente, sabemos muy poco acerca de si las imágenes de objetos desencadenan procesos conductuales o neuronales similares al de los ejemplares del mundo real. Aquí, presentamos métodos para llevar el mundo real al laboratorio. Detallamos métodos para presentar estímulos ricos y ecológicamente válidos en el mundo real en condiciones de visualización estrictamente controladas. Describimos cómo combinar estrechamente la apariencia visual de los objetos reales y sus imágenes, así como nuevos aparatos y protocolos que se pueden utilizar para presentar objetos reales e imágenes computarizadas en ensayos sucesivamente intercalados. Utilizamos un paradigma de toma de decisiones como ejemplo de caso en el que comparamos la disposición a pagar (WTP) para los bocadillos reales frente a las imágenes 2D de los mismos artículos. Mostramos que el WTP aumenta un 6,6% para los alimentos que se muestran como objetos reales frente a imágenes en color 2D de alta resolución de los mismos alimentos, lo que sugiere que los alimentos reales se perciben como más valiosos que sus imágenes. Aunque presentar estímulos de objetos reales en condiciones controladas presenta varios desafíos prácticos para el experimentador, este enfoque expandirá fundamentalmente nuestra comprensión de los procesos cognitivos y neuronales que subyacen a los Visión.

Introduction

El valor traslacional de la investigación primaria en la percepción humana y la cognición depende de la medida en que los hallazgos se transfieren a los estímulos y contextos del mundo real. Una pregunta de larga data se refiere a cómo el cerebro procesa las entradas sensoriales del mundo real. Actualmente, el conocimiento de la cognición visual se basa casi exclusivamente en estudios que han confiado en estímulos en forma de imágenes bidimensionales (2-D), generalmente presentadas en forma de imágenes computarizadas. Aunque la interacción con la imagen es cada vez más común en el mundo moderno, los sereshumanos son observadores activos para quienes el sistema visual ha evolucionado para permitir la percepción e interacción con objetos reales, no imágenes 1. Hasta la fecha, la suposición general en estudios de la visión humana ha sido que las imágenes son equivalentes y los proxies apropiados para las exhibiciones de objetos reales. Actualmente, sin embargo, sabemos sorprendentemente poco acerca de si las imágenes desencadenan efectivamente los mismos procesos cognitivos subyacentes como lo hacen los objetos reales. Por lo tanto, es importante determinar en qué medida las respuestas a las imágenes son similares o diferentes de las que obtienen sus homólogos del mundo real.

Hay varias diferencias importantes entre los objetos reales y las imágenes que podrían conducir a diferencias en cómo estos estímulos se procesan en el cerebro. Cuando miramos objetos reales con dos ojos, cada ojo recibe información de un punto de vista horizontal ligeramente diferente. Esta discrepancia entre las diferentes imágenes, conocidas como disparidad binocular, esresuelta por el cerebro para producir una sensación unitaria de profundidad 2,3. Las señales de profundidad derivadas de la visión estereoscópica, junto con otras fuentes como el paralaje de movimiento, transmiten información precisa al observador sobre la distancia egocéntrica, la ubicación y el tamaño físico del objeto, así como su geometría tridimensional (3-D), estructura de forma4,5. Las imágenes planas de los objetos no transmiten información sobre el tamaño físico del estímulo porque sólo la distancia al monitor es conocida por el observador, no la distancia al objeto. Mientras que las imágenes 3D de objetos, como los estereogramas, aproximan más a la apariencia visual de los objetos reales, no existen en el espacio 3D, ni ofrecen acciones motoras genuinas como agarrar con las manos6.

Los desafíos prácticos del uso de estímulos de objetos reales en contextos experimentales
A diferencia de los estudios de la visión de imagen en la que la presentación de estímulo es totalmente controlada por computadora, trabajar con objetos reales presenta una serie de desafíos prácticos para el experimentador. La posición, el orden y el tiempo de las presentaciones de objetos deben controlarse manualmente durante todo el experimento. Trabajar con objetos reales (a diferencia de las imágenes) puede implicar un compromiso de tiempo significativo debido a la necesidad de recoger7,8,9 o hacer10 los objetos, configurar los estímulos antes del experimento, y presentar el objetos manualmente durante el estudio. Además, en experimentos que están diseñados para comparar, directamente, las respuestas a objetos reales con imágenes, es fundamental que coincidan estrechamente con la apariencia de los estímulos en los diferentes formatos de visualización8,9. Los parámetros de estímulo, las condiciones ambientales, así como la aleatorización y contrapeso de los estímulos reales de objetos e imágenes, deben controlarse cuidadosamente para aislar los factores causales y descartar explicaciones alternativas de los efectos observados.

Los métodos detallados a continuación para presentar objetos reales (e imágenes coincidentes) se describen en el contexto de un paradigma de toma de decisiones. Sin embargo, el enfoque general puede ampliarse para examinar si el formato de estímulo influye en otros aspectos de la cognición visual, como la percepción, la memoria o la atención.

¿Los objetos reales se procesan de forma diferente a las imágenes? Un ejemplo de caso de la toma de decisiones
El desajuste entre los tipos de objetos que encontramos en escenarios del mundo real frente a los examinados en experimentos de laboratorio es especialmente evidente en los estudios de toma de decisiones humanas. En la mayoría de los estudios de elección dietética, se pide a los participantes que juzgan sobre los bocadillos que se presentan como imágenes 2D de color en un monitor de ordenador 11,12,13,14. Por el contrario, las decisiones cotidianas sobre qué alimentos comer generalmente se toman en presencia de alimentos reales, como en el supermercado o en la cafetería. Aunque en la vida moderna vemos regularmente imágenes de bocadillos (es decir, en vallas publicitarias, pantallas de televisión y plataformas en línea), la capacidad de detectar y responder adecuadamente a la presencia de alimentos ricos en energía real puede ser adaptativa de un perspectiva porque facilita el crecimiento, la ventaja competitiva y la reproducción15,16,17.

Los resultados de la investigación en estudios científicos de la toma de decisiones y la elección dietética se han utilizado para guiar las iniciativas de salud pública destinadas a frenar las crecientes tasas de obesidad. Desafortunadamente, sin embargo, estas iniciativas parecen haber tenido poco o ningún éxito mensurable18,19,20,21. La obesidad sigue siendo un importante contribuyente a la carga mundial de una enfermedad22 y está relacionada con una serie de problemas de salud asociados, como la cardiopatía coronaria, la demencia, la diabetes tipo II, ciertos tipos de cáncer y el aumento del riesgo general de morbilidad22 ,23,24,25,26,27. El fuerte aumento de la obesidad y las condiciones de salud asociadas en las últimas décadas28 se ha relacionado con la disponibilidad de alimentos baratos y densos en energía18,29. Como tal, hay un intenso interés científico en la comprensión de los sistemas cognitivos y neuronales subyacentes que regulan las decisiones dietéticas diarias.

Si hay diferencias en la forma en que los alimentos en diferentes formatos se procesan en el cerebro, entonces esto podría proporcionar información sobre por qué los enfoques de salud pública para combatir la obesidad no han tenido éxito. A pesar de las diferencias entre las imágenes y los objetos del mundo real, descritos anteriormente, sorprendentemente poco se sabe acerca de si las imágenes de los bocadillos se procesan de manera similar a sus contrapartes del mundo real. En particular, poco se sabe acerca de si se percibe o no que los alimentos reales son más valiosos o satinados que las imágenes coincidentes de los mismos artículos. Los estudios clásicos de comportamiento temprano encontraron que los niños pequeños eran capaces de retrasar la gratificación en el contexto de imágenes de color 2D de los bocadillos30,pero no cuando se enfrentaron a aperitivos reales31. Sin embargo, pocos estudios han examinado en adultos si el formato en el que se muestra un bocadillo influye en la toma de decisiones o la valoración12,32,33 y sólo un estudio hasta la fecha, de nuestro laboratorio, ha probado esto pregunta cuando los parámetros de estímulo y los factores ambientales se emparejan en todos los formatos7. Aquí, describimos técnicas y aparatos innovadores para investigar si la toma de decisiones en observadores humanos sanos está influenciada por el formato en el que se muestran los estímulos.

Nuestro estudio7 fue motivado por un experimento anterior llevado a cabo por Bushong y sus colegas12 en el que se pidió a los estudiantes en edad universitaria que hicieran ofertas monetarias en una variedad de aperitivos diarios utilizando una tarea de licitación becker-DeGroot-Marschak (BDM) 34. Utilizando un diseño entre sujetos, Bushong y sus colegas12 presentaron los bocadillos en uno de tres formatos: descriptores de texto (es decir, 'Barra de snickers'), imágenes en color 2D o alimentos reales. Las pujas promedio por los refrigerios (en dólares) se contrastaban entre los tres grupos participantes. Sorprendentemente, los estudiantes que veían alimentos reales estaban dispuestos a pagar un 61% más por los artículos que aquellos que veían los mismos estímulos que las imágenes o los descriptores de texto -un fenómeno que los autores denominaron el «efecto de exposición real»12. Sin embargo, críticamente, los participantes en las condiciones de texto e imagen completaron la tarea de licitación en un entorno de grupo e ingresaron sus respuestas a través de terminales informáticos individuales; por el contrario, los asignados a la condición real de alimentos realizaron la tarea uno a uno con el experimentador. La apariencia de los estímulos en las condiciones reales e imagen también era diferente. En la condición real de los alimentos, los alimentos se presentaron al observador en una bandeja de plata, mientras que en la condición de la imagen los estímulos se presentaban como imágenes recortadas a escala sobre un fondo negro. Por lo tanto, es posible que las diferencias de los participantes, las condiciones ambientales o las diferencias relacionadas con el estímulo, podrían haber llevado a ofertas infladas para los alimentos reales. A raíz de Bushong, et al.12, examinamos si los alimentos reales se valoran más de las imágenes 2D de los alimentos, pero críticamente, usamos un diseño dentro de los sujetos en el que los factores ambientales y relacionados con el estímulo se controlaron cuidadosamente. Desarrollamos un tocadiscos diseñado a medida en el que los estímulos en cada formato de pantalla podían intercalarse aleatoriamente de un ensayo a otro. La presentación y el tiempo de estímulo eran idénticos en los ensayos de objetos e imágenes reales, lo que reduce la probabilidad de que los participantes pudieran utilizar diferentes estrategias para realizar la tarea en las diferentes condiciones de visualización. Finalmente, controlamos cuidadosamente la apariencia de los estímulos en las condiciones reales del objeto y la imagen para que los alimentos e imágenes reales se emparejaran estrechamente para el tamaño aparente, la distancia, el punto de vista y el fondo. Es probable que haya otros procedimientos o mecanismos que podrían permitir la aleatorización de formatos de estímulo en todos los ensayos, pero nuestro método permite que muchos objetos (e imágenes) se presenten en una sucesión intercalada relativamente rápida. Desde un punto de vista estadístico, este diseño maximiza la potencia para detectar efectos significativos más de lo que es posible utilizando diseños entre sujetos. Del mismo modo, los efectos no pueden atribuirse a diferencias a priori en la disposición a pagar (WTP) entre los observadores. Es, por supuesto, el caso de que en los temas de los sujetos los diseños abren la posibilidad de características de la demanda. Sin embargo, en nuestro estudio los participantes entendieron que podían 'ganar' un elemento alimenticio al final del experimento, independientemente del formato de visualización en el que apareciera en la tarea de licitación. También se informó a los participantes de que reducir arbitrariamente las ofertas (es decir, para las imágenes) reduciría sus posibilidades de ganar y que la mejor estrategia para ganar el artículo deseado es ofrecer el valor real34,35,36 . El objetivo de este experimento es comparar WTP para alimentos reales frente a imágenes 2-D utilizando una tarea de licitación de BDM34,35.

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Protocol

Los protocolos experimentales fueron aprobados por la Universidad de Nevada, Reno Social, Behavioral, y Educational Institutional Review Board.

1. Estímulos y Aparatos

Figure 1
Figura 1 : Objeto real (que se muestra en el tocadiscos) y la imagen 2D coincidente del mismo elemento (que se muestra en un monitor de ordenador). Los estímulos en este experimento consistían en 60 aperitivos populares. Los alimentos reales (panel izquierdo) fueron fotografiados en el tocadiscos y sus imágenes 2D resultantes (panel derecho) fueron igualadas estrechamente por el tamaño aparente, la distancia, el punto de vista y el fondo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

  1. Estímulos
    1. Objetos reales
      1. Compre 60 artículos de comida popular (por ejemplo, la Figura1) en las tiendas de conveniencia locales. Idealmente, asegúrese de que los alimentos abarcan una amplia gama de densidades calóricas (por ejemplo, 0,18 a 6,07)7. Abra el envase de cada alimento y coloque tanto el envase como parte de los alimentos en un plato. Utilice planchas de papel blanco para maximizar el contraste de estímulo.
    2. Fotografías 2-D
      1. Coloque un plato de comida en una celda del tocadiscos (ver Figura 2) y fotografíe el estímulo en el plato giratorio para que el fondo del estímulo en la imagen 2D coincida con la contraparte de alimentos real (ver Figura 1).
      2. Coloque una cámara (consulte Tabla de materiales)en un trípode delante del tocadiscos. Establezca la distancia, la altura y el ángulo de la cámara para que coincidan con los de los ojos del participante cuando el estímulo se ve desde adelante. Coloque la cámara a 50 cm (o menos) desde el borde del tocadiscos para asegurarse de que las fotos se perciben dentro de la distancia de alcance del participante.
      3. Establezca y mantenga constante la fuente de iluminación en la sala de pruebas. Utilice una fuente directa de iluminación, como luces de techo o una lámpara, para proporcionar iluminación directa de los estímulos en el plato giratorio. Asegúrese de que se utilizan los mismos niveles de iluminación y fuentes durante la presentación de los alimentos reales durante el experimento. Fotografíe los alimentos reales en el tocadiscos (utilizando las mismas fuentes de iluminación) utilizando una cámara con velocidad constante de parada y obturación. Haga coincidir lo más estrechamente posible la luminancia general, los patrones de sombreado y los resaltados especulares en todos los formatos de visualización. Repita este proceso para cada estímulo.
      4. Si es necesario, ajuste las imágenes 2D para el color, la luminancia y el tamaño visual utilizando el software de procesamiento de imágenes (consulte Tabla de materiales). Haga clic en las pestañas Tono/Saturación y Brillo/Contraste y mueva los controles deslizantes hasta que la imagen tenga un aspecto lo más similar posible a su contraparte del mundo real cuando se monte en el tocadiscos.
      5. Ajuste con precisión el tamaño del objeto en la imagen colocando el objeto real junto al monitor del ordenador y aumente/disminuya el tamaño de píxel hasta que los estímulos coincidan exactamente para el tamaño. Asegúrese de que la vista de página del software de procesamiento de imágenes (zoom) esté establecida al 100% al editar.
      6. Asegúrese de que el monitor utilizado para editar las imágenes es el mismo monitor (o del mismo tamaño) que se utilizará como monitor participante durante el estudio. Mantenga la resolución, la relación de aspecto y los píxeles por pulgada de las imágenes como constantes. Además, confirme que el monitor es lo suficientemente grande como para mostrar el estímulo más grande a su tamaño completo.

Figure 2
Figura 2 : Esquema que muestra los componentes de la mesa giratoria y el ensamblaje. (A) Componentes principales del dispositivo giratorio y su posicionamiento relativo. (B) Aparato giratorio ensamblado con 20 células individuales. Un objeto real se puede colocar dentro de cada celda. Los divisores verticales impiden que los participantes vean elementos en las celdas vecinas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

  1. Aparato giratorio
    1. Cree una base circular (madera) para el plato giratorio de 2 m de diámetro y un núcleo central redondo (56 cm de diámetro y 24 cm H) con 20 ranuras (1 cm W; véase la figura2). Coloque el núcleo en cima de un cilindro giratorio, lo que permite una fácil rotación (consulte la Figura 2A).
    2. Crear 20 divisores (H 24 cm x L 62 cm x W 0,5 cm). Deslice cada divisor en el núcleo central del tocadiscos para formar 20 celdas (24 cm x 62 cm x 26 cm).
    3. Coloque la base circular en la parte superior de una mesa (72 cm H, véase la figura 3A). Asegúrese de que la mesa esté a una altura que permita a un participante sentado ver cómodamente los elementos en el plato giratorio.
    4. Cree una partición vertical (81 cm x 127,5 cm) entre el tocadiscos y el participante (consulte la figura 3B). Coloque la partición a 26 cm del tocadiscos, lo que permite espacio para un monitor de ordenador LCD detrás de la partición. Asegúrese de que el espacio entre la partición y el tocadiscos no coloque los estímulos fuera del alcance del participante.
      1. Construir una apertura en la partición. Asegúrese de que el ancho de la abertura es ajustable para que, en la configuración final, el participante pueda ver solo un elemento en el tocadiscos a la vez (consulte la figura 3B). Es importante destacar que la abertura es lo suficientemente ancha/alta como para que no interfiera con el acceso físico de los participantes a los estímulos en el plato giratorio.
    5. Cree una plataforma deslizante (L 18,5 cm x W 11,5 cm pieza de madera con ruedas unidas a la parte inferior) para el monitor participante (ver Figura 3D).
      1. Coloque la plataforma deslizante y el monitor participante entre el plato giratorio y la partición para permitir transiciones rápidas entre las condiciones de formato de visualización (consulte la figura 3D). Coloque el monitor participante dentro de la apertura de visualización durante las pruebas de imagen; retirar el monitor detrás de la partición en ensayos de objetos reales (consulte la figura 3).
    6. Utilice un escritorio pequeño o cree un estante para el monitor del experimentador (consulte la figura 3A,C). Utilice el monitor del experimentador para presentar indicaciones sobre cuándo configurar un elemento real o una imagen, y la identidad del objeto, para la próxima prueba.
    7. Conecte una bandeja de teclado, para el ratón, a la base del tocadiscos directamente debajo de la abertura de la partición (consulte la figura 3B). Coloque una cortina (u oclusor similar) entre los lados del plato giratorio y la pared para evitar que el participante vea los estímulos y el experimentador durante el experimento.
    8. Comprar (o hacer) vasos de oclusión de cristal líquido controlados por ordenador37 (ver Figura 3B,C y Tabla de Materiales).
      NOTA: Las gafas de oclusión proporcionan un control de milisegundos del tiempo de visualización del estímulo. Las gafas se vuelven opacas («estado cerrado») durante el intervalo entre ensayos y transparentes («estado abierto») durante la presentación del estímulo. Los comandos de ordenador para controlar las gafas (y todos los demás scripts y archivos necesarios para ejecutar el protocolo descrito aquí) están disponibles en http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip).
      1. Pruebe que las gafas se abren y se cierran correctamente (es decir, utilice el script 'GlassesTest', disponible en http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip) antes del inicio del experimento.

Figure 3
Figura 3 : Cómo configurar y utilizar el aparato giratorio para las pruebas.  (A) Configuración del aparato giratorio listo para la prueba. Una vez montado el plato giratorio, debe colocarse sobre una mesa a una altura cómoda para un participante sentado. Se debe crear una partición vertical y colocarla entre el participante y el tocadiscos. Dentro de la partición, debe haber una apertura de visualización. Un "monitor participante" se utiliza para ver las imágenes 2D. El monitor LCD debe colocarse detrás de la partición vertical y la apertura de visualización, y delante del plato giratorio. El monitor está montado en una plataforma deslizante que le permite moverse dentro y fuera de la vista del participante a través de las pruebas. Un "monitor experimentador", que se coloca fuera de la vista del participante, se utiliza para informar al experimentador de qué estímulo presentar en los próximos ensayos. (B) Vista del aparato y un estímulo de objetos reales desde la perspectiva de los participantes. Solo un alimento debe ser visible para un participante a la vez. Se debe colocar una bandeja de teclado en el escritorio directamente delante del lugar donde está sentado el participante. Los participantes hacen respuestas con un ratón de computadora. (C) Vista lateral que muestra el monitor participante montado en la plataforma deslizante. Para las pruebas de imagen, el experimentador desliza el monitor participante en la apertura de visualización. El monitor participante se retrae detrás de la partición vertical en ensayos de objetos reales. (D) Esquema aéreo que muestra la configuración del aparato giratorio. Se puede colocar un único objeto real en cada una de las 20 celdas del tocadiscos. El participante debe estar sentado frente a la abertura de visualización mientras lleva las gafas de oclusión visual controladas por ordenador. El experimentador puede ver las próximas pruebas en el monitor del experimentador y rotar manualmente el tocadiscos, o mover el monitor participante, según sea necesario. El panel C de esta figura se ha reimpreso a partir de la referencia7 con el permiso de Elsevier. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

2. Procedimiento general: Aleatorización y diseño

  1. Cree un script con MATLAB que intercalará aleatoriamente las pruebas reales e imágenes. Asegúrese de que la mitad de los participantes vean un bocadillo dado (por ejemplo, una manzana) como un objeto real, y los participantes restantes ven el elemento como una imagen 2D. Para cada participante, aleatorizar el orden en el que se presentan los diferentes bocadillos dentro del experimento. Tenga la lista de scripts qué elementos reales colocar en el tocadiscos y en qué orden, antes del inicio del experimento (consulte el script 'runStudy', disponible en http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip).
  2. Coloque los elementos en el tocadiscos en el orden correcto (véase el cuadro 3A).
    NOTA: Dependiendo del número de estímulos en el estudio, el tiempo de configuración puede tardar hasta 30 minutos.
  3. Coloque el monitor en la abertura y asegúrese de que todos los demás elementos y el experimentador estén enmascarados de la vista del participante (véase 1.2.7).
  4. Asiento del participante aproximadamente 50 cm de la mesa giratoria y jugar ruido blanco, ya sea a través de una máquina de ruido blanco o a través de auriculares, para que el participante no pueda predecir (es decir, desde el sonido del monitor deslizante) el formato de estímulo en el próximo ensayo.
  5. Entregue al participante las gafas para ponerse y asegúrese de que las gafas estén en estado cerrado/opaco. Explique al participante que las gafas están cerradas pero se abrirán cuando lo necesiten.
  6. Vea el monitor del experimentador para ver qué tipo de condición (es decir, real o imagen) será la próxima versión de prueba (consulte la figura 3A).
    1. En las pruebas de "objeto real", retraiga el monitor participante de la apertura de visualización, a través de la plataforma deslizante, de modo que el objeto sea visible para el participante en el tocadiscos (consulte la figura 1A y 3).
      1. Haga un comando de computadora (por ejemplo, una pulsación de botón) para activar la apertura y el cierre de los vasos permitiendo que la comida real sea visible en el plato giratorio durante 3 s. Una vez que las gafas se cierren, coloque el monitor participante de nuevo delante de la abertura y presione una tecla para abrir las gafas para que el participante haga una respuesta (por ejemplo, una oferta). Haga que las gafas se cierren automáticamente una vez que el participante ingrese su respuesta (consulte el guión 'runStudy', disponible en http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip).
  7. Vea el monitor del experimentador para prepararse para la próxima prueba. Pulse una tecla para avanzar a la siguiente prueba.
    1. Para las pruebas de imagen 2D, coloque el monitor LCD dentro de la abertura de visualización (consulte la figura 1B y la figura 3). Pulse una tecla para abrir las gafas. Deje el monitor en la abertura de visualización y pulse una tecla para abrir las gafas para que el participante haga una respuesta. Asegúrese de que el siguiente estímulo esté listo para su visualización. Pulse una tecla para avanzar a la siguiente prueba.

3. Procedimiento de aleatorización y diseño

  1. Cree una tarea de calificación de preferencia y familiaridad utilizando las imágenes de los alimentos (no los alimentos reales; consulte los scripts 'runStudy', 'LikeSurvey' y 'FamSurvey', disponibles en http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip). Cree dos bloques diferentes para las tareas de clasificación de preferencia y familiaridad y contrarreste el orden de los bloques entre los observadores (consulte la figura 4).
    1. Para cada participante, aleatore el orden de las imágenes presentadas dentro de cada bloque y cree un control deslizante analógico para que los participantes realicen sus calificaciones después de ver cada imagen de alimento (consulte la Figura4, 'runStudy', 'like_slider' y los scripts 'Fam_slider', disponible shttp://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip).
  2. Agregue una tarea de puja al script. Aleatorizar como se describe en 2.1. Agregue una subasta de alimentos al guión. Haga que el ordenador seleccione al azar uno de los 60 alimentos de la tarea de licitación. Pida al equipo que realice una oferta aleatoria propia en el artículo seleccionado de $0 a $3 en incrementos de 25 centavos (consulte la figura 4 y el script 'bidModule', disponible en http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip).

Figure 4
Figura 4 : Diseño experimental para el estudio actual. El experimento consistió en 4 fases: (1) tarea de calificación de preferencia alimentaria y familiaridad, (2) tarea de licitación, (3) subasta de alimentos, (4) período de espera en el laboratorio. Los participantes primero completan una tarea de calificación de preferencia o familiaridad (contrarrestada entre los participantes). En la tarea de preferencia, los participantes vieron una imagen de cada elemento de comida de refrigerio durante 3 s y luego calificaron cuánto les gustó el artículo (usando una escala de calificación de -7 a 7) usando una barra de puja analógica deslizante. Para la tarea de calificación de familiaridad, los participantes indicaron lo familiarizados que estaban con el elemento (usando una escala de calificación de 0 a 3). A continuación, los participantes completaron una tarea de licitación en la que calificaron cuánto estaban dispuestos a pagar ($0-$3) por cada alimento para refrigerios. La mitad de los estímulos se presentaron como alimentos reales y la mitad se presentaron como imágenes 2D. El tiempo de visualización de cada ensayo se controlaba mediante gafas de oclusión visual controladas por ordenador. Al comienzo del ensayo, las gafas pasaron al estado "abierto" (transparente) durante 3 s, antes de volver al estado "cerrado" (opaco) para un intervalo entre ensayos de 3 s. Las gafas se abrieron para permitir al participante grabar una respuesta. Una vez completada la tarea de licitación, se llevó a cabo una "subasta" para determinar si un participante "ganó" un artículo alimenticio y a qué precio. La subasta fue seguida por un período de espera obligatorio de 30 minutos en el laboratorio. Si el participante ganaba un alimento, podría consumir los alimentos durante el período de espera. Se pidió a todos los participantes que permanecieran en el laboratorio durante el período de espera, independientemente de si se ganó o no un alimento durante la subasta. Esta figura ha sido reimpresa a partir de la referencia7 con el permiso de Elsevier. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

4. Examen y programación de participantes

  1. Reclutar participantes que se autoinformen que les gusta comer y consumen con frecuencia bocadillos, y que están familiarizados con una amplia variedad de bocadillos (típicos de la región). Asegúrese de que los participantes no estén a dieta activamente para bajar de peso, tener alergias alimentarias, restricciones dietéticas (es decir, vegetarianas, sin gluten) o enfermedades relacionadas con los alimentos, y no estén embarazadas.
  2. De acuerdo con la tarea de licitación de BDM12,35, asegúrese de programar a los participantes a última hora de la tarde (por ejemplo, entre la 1:00 pm y las 7:00 pm), que es cuando los aperitivos se consumen normalmente. Recuerde al participante que se abstenga de comer durante 3 h antes del experimento12.
    NOTA: Esto es para asegurar que el participante tenga hambre y pujará con precisión por los alimentos.

5. Procedimiento del cuestionario

  1. Para cada participante, recopile información demográfica personal (es decir, edad, sexo), pregunte si tiene una visión normal o corregida a la normalidad y registre la altura y el peso (estos datos son útiles para calcular el índice de masa corporal).

6. Procedimiento de tarea de calificación de preferencia y familiaridad

  1. Pida a los participantes que califiquen lo familiarizados que están con cada uno de los 60 bocadillos. Haga que el participante responda a través de un clic del ratón en una barra deslizante analógica (por ejemplo, "0" no es muy familiar; "3" es muy familiar). Asegúrese de que las respuestas sean autoguiadas (véase la figura4).
  2. Pida a los participantes que califiquen cuánto les gusta cada uno de los 60 bocadillos a través de un clic del ratón en una barra deslizante analógica (por ejemplo, "-7" - fuertemente disgusto; "0" - indiferencia; "7" a "le gusta fuertemente"). Asegúrese de que las respuestas sean autoguiadas.

7. Procedimiento de tareas de licitación

  1. Informe al participante que se le dará una asignación de $3 que se puede utilizar para pujar por 60 alimentos comunes para refrigerios. Retransmita las reglas de la tarea de licitación14,35.
    1. Haga hincapié en que la mejor estrategia no es pujar en función de los precios al por menor, sino ofrecer el verdadero valor: cuánto está dispuesto a pagar para comer el artículo al final del experimento.
    2. Recuerde al participante que hay un período de espera obligatorio de 30 minutos en el laboratorio al final del estudio (ver Figura 4). Explique al participante que si 'gana' la tarea de licitación, podrán consumir un alimento al final del experimento; si "pierden" la oferta, sin embargo, se les pedirá que permanezcan en el laboratorio durante el período de espera, sin consumir alimentos o bebidas externos.
  2. Asiento del participante en la sala de pruebas (ver 2.4-2.5). Realiza una subasta de práctica con tres objetos que no forman parte de los 60 objetos experimentales. Coloque los tres elementos delante del participante uno a la vez. Pida al participante que califique cuánto le gusta el artículo (-7 a 7).
  3. Coloque los elementos delante del participante una vez más uno a la vez. Pida al participante que haga una oferta ($0 - $3) por cada artículo. Asegúrese de que el participante entienda las instrucciones -hacer preguntas para cotejar la comprensión.
  4. Coloque $3 al lado del ratón cerca de la mano de los participantes y recuérdele que la asignación es suya y que pueden pujar hasta $3 por artículo.
  5. Consulte las secciones 2.6.1 - 2.7.1. para llevar a cabo las pruebas reales de objetos e imágenes. La figura 4 ilustra el procedimiento de tarea de licitación.

8. Subasta de alimentos / 30 Min Procedimiento de Período de Espera

  1. Compruebe si el participante 'ganó' un alimento para refrigerios y a qué precio (ver guión 'runStudy', disponible en http://www.laboratorysys.com/Data/JoVE_Real%20Object_Code.zip).
    NOTA: La computadora hará una oferta que consiste en un número aleatorio entre $0 y $3, en incrementos de 25 centavos. Si la puja del equipo es menor o igual a la oferta del participante, el participante 'gana' el artículo para su consumo. El participante paga al experimentador el precio de la oferta de la computadora de su asignación de $3. Varios estudios previos han proporcionado una consideración en profundidad de los fundamentos de la tarea de licitación del BDM34,36,38.

9. Procedimiento de estimación de calorías

  1. Para cada alimento que se muestra en el experimento principal, presente una pantalla de texto (es decir, 'Barra de snickers') y pida al participante que calcule (escriba con un bolígrafo) cuántas calorías creen que hay en el tamaño de la porción.

10. Análisis de datos

  1. Utilice el software de análisis estadístico (consulte Tabla de materiales) para realizar un análisis lineal de modelado de efectos mixtos. Utilice un modelo lineal de efectos mixtos para tener en cuenta las respuestas anidadas dentro de los participantes (es decir, la dependencia de las observaciones del mismo participante). Cree un conjunto de datos con las siguientes variables: Participantes, Elemento, Formato de visualización, Preferencia, Densidad calórica, Calorías estimadas y Oferta. Cree un modelo haciendo clic en Analizar, luego en Modelos mixtos y, a continuación, en Lineal.
    1. Transfiera la variable Participantes al cuadro Asuntos: y, a continuación, pulse Continuar. Transferir oferta al cuadro Variable dependiente:. A continuación, transfiera El asunto y el formato de visualización al cuadro Factor(es): . A continuación, transfiera Preferencia a la(s) covariable(s): caja.
    2. Haga clic en Corregido, luego seleccione y agregue todas las variables excepto Participantes en el cuadro Modelo y, a continuación, haga clic en Continuar. Haga clic al azar, después seleccione y agregue los participantes en el cuadro de las combinaciones para tener en cuenta la variabilidad en las respuestas dentro y entre los observadores. Haga clic en Continuar.
    3. Haga clic en Estadísticasy, a continuación, active los cuadros Estadísticas descriptivas, Estimaciones de parámetros y Pruebas para parámetros de covarianza. Haga clic en Continuar. Haga clic en Medias EM y, a continuación, seleccione y transfiera todas las interacciones de factores y factores al cuadro Medios de visualización para. Haga clic en Continuar. Por último, pulse OK.

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Representative Results

Los resultados representativos de este experimento se presentan a continuación. Una descripción más detallada de los resultados, junto con un estudio de seguimiento, se puede encontrar en la publicación original7. Utilizamos un modelo lineal de efectos mixtos con la variable dependiente de Bid, y variables independientes de Formato de visualización, Preferencia, Densidad Calórica y Calorías Estimadas. Como era de esperar, y en línea con estudios anteriores12,14, hubo una fuerte relación positiva entre las calificaciones de preferencias y las ofertas (F(1,1655) - 1803.69, p < .001) de tal manera que un aumento de una unidad en Preferencia fue asociado con un aumento de 0,15 USD en el valor de la oferta (1655, t(1655) a 42,47, p < .001; d a 8,03). También hubo un efecto principal significativo de la densidad calórica en las ofertas (F(1, 1649) a 6,87, p < .01). Un aumento de una unidad en la densidad calórica se asoció con un aumento de $.024 en las ofertas ( .024, t(1649) a 2.62, p < .01; d a 0,50). El efecto principal de las calorías estimadas también fue significativo (F(1, 1672) a 6,88, p < .01)11. Un aumento de una unidad en calorías estimadas se asoció con un aumento de $.009 en WTP ( .009, t(1671) a 2.62, p < .01; d .50). En otras palabras, los observadores calificaron que los alimentos que se consideraban de mayor contenido calórico eran más valiosos que los alimentos de menor contenido calórico. Críticamente, después de controlar todos los demás factores, encontramos un efecto principal significativo del Formato de Pantalla (F(1, 1645) a 7.99, p < .01, d .53) en el que hubo un aumento del 6,62% en las ofertas de alimentos reales frente a las imágenes de alimentos. La amplificación en WTP para alimentos reales (vs imágenes) fue relativamente consistente entre los participantes, con 20 de 28 participantes mostrando el efecto. A efectos ilustrativos, la Figura 5 muestra los valores de oferta promedio para cada alimento de refrigerio en función de Preferencia, por separado para los alimentos mostrados como objetos reales (rojo) e imágenes (azul). Del mismo modo, la Figura 6 muestra los valores de oferta promedio para cada bocadillo en función de la densidad calórica, por separado para los alimentos en cada formato de pantalla. La amplificación en WTP para alimentos reales frente a imágenes es evidente tanto en la Figura 5 como en la Figura 6. Es importante destacar que el efecto del Formato de visualización en las pujas fue constante en todos los alimentos Preferencia (F(1, 1644) - .025, p . .88), Densidad calórica (F(1, 1643) - 2.54, p - .11) y Calorías estimadas (F(1,1643) p .74), y no hubo interacciones significativas de orden superior entre otros factores (todos los valores p .11).

Aunque observamos un efecto de las calorías estimadas en las ofertas, el efecto fue relativamente débil. Este resultado puede explicarse por el hecho de que los participantes realizaron la tarea de estimación en respuesta a las indicaciones de texto después del experimento principal, en lugar de mientras miraban los alimentos en el momento de la presentación del estímulo. Además, estimar el número de calorías en un determinado alimento no es necesariamente una tarea intuitiva; muchos observadores no son conscientes (o no prestan atención) a la densidad calórica de los alimentos que consumen.

Figure 5
Figura 5 : Promedio de ofertas monetarias para cada bocadillo salpicado en función de la preferencia y el formato de visualización. Como era de esperar, había una fuerte relación positiva entre las ofertas monetarias y las calificaciones de las preferencias alimentarias, con ofertas más altas para los alimentos que les gustaban más. Es importante destacar que hubo un efecto principal significativo del formato de visualización en el que las pujas por alimentos reales eran mayores que las imágenes de alimentos coincidentes. No hubo ninguna interacción significativa entre el efecto del formato de visualización y la preferencia. Los valores medios de puja ($) para los alimentos se muestran por separado para los alimentos reales (rojo) y las imágenes 2D (azul). Cada punto de datos representa la puja media del grupo para cada artículo de alimento, por separado para los alimentos en cada formato de pantalla. Las líneas rojas y azules sólidas representan líneas de mejor ajuste para las condiciones reales de objeto e imagen, respectivamente. Esta figura ha sido reimpresa a partir de la referencia7 con el permiso de Elsevier. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 6
Figura 6 : Promedio de ofertas monetarias para cada bocadillo salpicado en función de la densidad calórica y el formato de visualización. Encontramos una relación positiva significativa entre las ofertas y la densidad calórica real, con ofertas más altas para alimentos de mayor densidad calórica. No hubo ninguna interacción significativa entre el efecto del formato de visualización y la densidad calórica. Los valores medios de puja ($) para los alimentos se muestran por separado para los alimentos reales (rojo) y las imágenes 2D (azul). Cada punto de datos representa la puja media del grupo para cada artículo de alimento, por separado para los alimentos en cada formato de pantalla. Las líneas rojas y azules sólidas representan líneas de mejor ajuste para las condiciones reales de objeto e imagen, respectivamente. Esta figura ha sido reimpresa a partir de la referencia7 con el permiso de Elsevier. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

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Discussion

El objetivo general del documento actual es facilitar futuros estudios de la visión de objetos del "mundo real" proporcionando información detallada sobre cómo presentar un gran número de objetos (e imágenes) del mundo real en condiciones experimentales controladas. Presentamos un enfoque ecológicamente válido para estudiar los factores que influyen en la elección dietética y la valoración de los alimentos. Describimos los métodos empleados en un estudio reciente de la toma de decisiones humanas7 en el que examinamos si los bocadillos presentados en forma de objetos del mundo real se valoran de manera diferente a los alimentos presentados como imágenes 2D. En nuestroexperimento 7, estudiantes universitarios hambrientos colocaron ofertas monetarias en una variedad de aperitivos todos los días. Utilizando un diseño dentro de los sujetos, la mitad de los estímulos se presentaron a cada observador como alimentos reales y el resto se presentaron como fotografías 2D de color de alta resolución de los alimentos. Los alimentos reales y las imágenes de los alimentos se emparejaron estrechamente para el tamaño aparente, la distancia, el fondo, el punto de vista y la iluminación. En una desviación importante de estudios anteriores7, las condiciones ambientales y el tiempo de estímulo eran idénticos en los diferentes formatos de visualización. El orden de las pruebas en cada formato de pantalla se alimente a lo largo del experimento utilizando un dispositivo giratorio personalizado. Al comienzo de la sesión de prueba, los participantes calificaron su preferencia y familiaridad con sesenta bocadillos apropiados diferentes (presentados como imágenes). En el experimento principal, los observadores indicaron su disposición al pago (WTP) por cada uno de los sesenta alimentos que se mostraban como objetos reales o imágenes 2D. La asignación de alimentos al objeto real o a las condiciones de la imagen se contrarrestó entre los observadores. A raíz de un estudio anterior que abordó una pregunta similar12,medimos WTP utilizando una tarea de licitación de Becker DeGroot Marschak (BDM)35 en la que los observadores presentaron una oferta monetaria ($0-$3) por cada snack food para 'ganar' la oportunidad de consumir un alimentos al final del experimento. Dada la estructura anidada de los datos, utilizamos el modelado lineal de efectos mixtos para determinar en qué medida WTP se vio influenciado por el formato de visualización, la preferencia de los alimentos, el contenido calórico y las calorías estimadas. Encontramos que los observadores estaban dispuestos a pagar un 6,62% más por los alimentos mostrados como objetos reales frente a las imágenes de alimentos7. La amplificación en valor para las exhibiciones de alimentos reales fue consistente en todos los niveles de preferencia alimentaria, así como en el contenido calórico real y estimado de los alimentos. Estos resultados son sorprendentes porque los participantes sabían que podían recibir la misma recompensa (real) de la comida de refrigerio al final del experimento, independientemente del formato en el que se presentara la comida durante la tarea de licitación. Es importante destacar que los hallazgos confirman que existe un "efecto de exposición a los alimentos reales" fiable en la disposición a pagar7,12 que no puede explicarse por las diferencias en el contexto ambiental, el método de presentación de estímulos o el ensayo tiempo en todos los formatos de visualización.

En resumen, hemos proporcionado métodos detallados que describen cómo preparar estímulos de objetos reales e imágenes computarizadas 2D estrechamente coincidentes de los mismos elementos, así como métodos para crear un tocadiscos operado manualmente para presentar un gran número de objetos reales e imágenes en sucesión intercalada. Proporcionamos instrucciones para controlar la presentación de estímulos y el tiempo de visualización en todos los ensayos, por ejemplo, mediante el uso de gafas de visualización controladas por ordenador. Los métodos presentados aquí abren nuevas vías para examinar los mecanismos subyacentes para los efectos observados. Por ejemplo, estudios futuros podrían evaluar directamente el impacto de la estereopsis presentando estímulos del mundo real en condiciones de visión monocular (que podrían probarse fácilmente utilizando estados monoculares frente a prismáticos de las gafas controladas por ordenador aquí se describe). Esto formaría una buena comparación con los ensayos basados en imágenes en los que tanto el paralaje de movimiento como la estereopsis proporcionan información de profundidad contradictoria.

Aunque hemos ofrecido soluciones prácticas para presentar objetos del mundo real en condiciones de visualización controladas, trabajar con objetos reales en el laboratorio es innegablemente desafiante, costoso y lento. Además de los tecnicismos asociados con el control de parámetros de estímulo como la iluminación, la posición, el tamaño y la sincronización, la recolección y la preparación cuidadosa (es decir, el montaje) de estímulos de objetos reales pueden ser meticulosamente lentos en comparación con el tiempo que sería necesario preparar imágenes solo. El experimentador debe ser bien practicado con la localización de los ejemplares correctos antes de cada ensayo dentro de los límites de tiempo requeridos y hay posibilidades obvias para el error del experimentador. En algunos casos en los que los números de prueba son limitados, como en los estudios fMRI8,39 ypaciente 10 de visión real-objeto, utilizamos una cámara de vídeo para grabar qué ejemplares se presentaron en cada ensayo y las grabaciones se cotejaron post-hoc para la precisión. Hay desafíos adicionales con el trabajo con alimentos, que son tal vez una clase única de estímulos de objetos reales. Dependiendo del número de artículos utilizados en el estudio, una selección relativamente grande de alimentos debe mantenerse fresco, a mano y en relativamente cerca de la sala de pruebas. En los paradigmas de toma de decisiones que involucran a los alimentos, los estímulos se muestran típicamente con el envase abierto y algunos de los contenidos visibles. Aunque muchos alimentos manufacturados parecen tener una vida útil indefinida (es decir, el Twinkie) la mayoría de los artículos necesitan ser reemplazados regularmente para mantener la frescura y el atractivo visual. Juntos, estas condiciones dificultan el control preciso de la apariencia de los alimentos entre los formatos real e imagen en la medida en que hemos encontrado que es posible con clases de estímulo no perecederos, como objetos y herramientas. También es importante tener en cuenta que modificamos nuestro aparato giratorio de la forma en que apareció en el estudio original7 (negro) a la forma en que se representa aquí (blanco) porque encontramos que el aparato blanco era más fácil de limpiar y se mejoró el contraste de estímulo .

Las consideraciones anteriores plantean la cuestión crítica de si el tiempo y los costos de recursos de trabajar con objetos reales están justificados, o si se pueden obtener resultados similares utilizando visualizaciones de imágenes más convenientes. Los resultados de nuestro paradigma de toma de decisiones7 indican que los alimentos reales muestran un aumento constante en la valoración (es decir, un efecto lineal) que no interactúa con otros factores como la preferencia o la densidad calórica. Estos son el resultado de la toma de decisiones con hallazgos de otros dominios de la cognición humana. Por ejemplo, los objetos del mundo real se reconocen más fácilmente10,40,41, mejoran la memoria42y capturan la atención43,44 más que las imágenes. En comparación con las imágenes 2D, los efectos de supresión de repetición de fMRI se reducen para objetos reales8. Del mismo modo, el examen detallado de la dinámica temporal de las respuestas cerebrales a los objetos reales medidos por EEG de alta densidad revela que los objetos reales (contra imágenes) obtienen una desincronización más fuerte y prolongada del ritmo mu -una firma de activación en redes visuomotor implicadas en la planificación automática de las acciones motoras9. La amplificación en la desincronización de objetos reales esindependiente de las diferencias de señal tempranas relacionadas con la estereopss 9. En conjunto, estos hallazgos sugieren que el patrón de resultados que se podrían obtener mediante pantallas de imagen puede ser ampliamente consistente, pero simplemente menos convincente, de lo que de otro modo se habría observado si se hubieran utilizado objetos del mundo real. En otras palabras, si los hallazgos de estudios de visión de imagen se transfieren predeciblemente a la visión de objetos real, entonces se preserva el valor traslacional de los estudios básicos de investigación de la visión de imagen. Aunque actualmente no hay datos suficientes para llegar a conclusiones firmes sobre esta cuestión, la evidencia reciente de disociaciones en los efectos de objetos reales en las áreas motoras en los hemisferios izquierdo versus derecho9 y a través de distancias egocéntricas6 expresar su preocupación por esta suposición. Por ejemplo, el efecto de los objetos reales en la captura atencional cae a los niveles observados para las imágenes 2Dy 3D cuando los objetos se colocan fuera del alcance del observador, o cuando están al alcance pero detrás de una barrera transparente 6, lo que sugiere que el potencial de interacción manual con un objeto real (pero no una imagen) determina cómo se procesa. Estudios futuros podrían utilizar los protocolos descritos aquí para investigar si mecanismos causales subyacentes similares modulan los "efectos de la exposición a alimentos reales" en la disposición a pagar. Por ejemplo, se podría emplear una manipulación de distancia o barrera6 para determinar si los alimentos de refrigerio reales que son accesibles o comprensibles se procesan de manera diferente a los que no lo son (y para determinar si la misma manipulación tiene algún efecto en procesamiento de imágenes de alimentos). Se requieren estudios futuros que utilicen estímulos de objetos reales ecológicamente válidos para llegar a conclusiones definitivas sobre esta cuestión. Es importante destacar que puede que no sea el caso de que mecanismos similares están en juego en diferentes dominios cognitivos, o en diferentes tareas. Sin embargo, nuestro enfoque para trabajar con objetos del mundo real promete proporcionar nuevas perspectivas importantes sobre los procesos y mecanismos subyacentes que impulsan la visión naturalista.

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Disclosures

Los autores no tienen nada que revelar.

Acknowledgments

Este trabajo fue apoyado por subvenciones a J.C. Snow del Instituto Nacional del Ojo de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) bajo el Número de Premio R01EY026701, la Fundación Nacional de Ciencias (NSF) [concesión 1632849] y la Infraestructura de Investigación De serallógica Clínica Red [conceder 17-746Q-UNR-PG53-00]. El contenido es responsabilidad exclusiva de los autores y no representa necesariamente las opiniones oficiales de los NIH, NSF o CTR-IN.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
EOS Rebel T2i Body Camera Canon  4462B001
MATLAB MathWorks  R2017b Computer programming software. Download this additional free toolbox: PsychToolbox 3.0.14
Photoshop Adobe CS6
PLATO Visual Occlusion Glasses Translucent Technologies Inc.  N/A
SPSS IBM Version 22 Statitical analysis software
ToTaL Control System (USB) Translucent Technologies Inc.  N/A The ToTaL Control System  controls the PLATO spectacles

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