Summary
מחקר זה מציג מערך ניסויי נטורליסטי המאפשר לחוקרים להציג גירויי פעולה בזמן אמת, לקבל נתוני זמן תגובה ומעקב אחר עכבר בזמן שהמשתתפים מגיבים לאחר כל תצוגת גירוי, ולהחליף שחקנים בין תנאי ניסוי באמצעות מערכת ייחודית הכוללת מסך דיודה פולטת אור אורגני שקוף מיוחד (OLED) ומניפולציה של אור.
Abstract
תפיסה של פעולות של אחרים היא חיונית להישרדות, אינטראקציה ותקשורת. למרות עשרות שנים של מחקר קוגניטיבי במדעי המוח המוקדש להבנת תפיסת פעולות, אנו עדיין רחוקים מפיתוח מערכת ראייה ממוחשבת בהשראת עצבים המתקרבת לתפיסת הפעולה האנושית. אתגר מרכזי הוא שפעולות בעולם האמיתי מורכבות מאירועים המתרחשים באופן זמני בחלל ומתרחשים "כאן ועכשיו" וניתנים לביצוע. לעומת זאת, תפיסה חזותית ומחקר מדעי המוח הקוגניטיביים חקרו עד כה בעיקר תפיסת פעולה באמצעות תצוגות דו-ממדיות (למשל, תמונות או סרטונים) שאין בהן נוכחות של שחקנים במרחב ובזמן, ולכן תצוגות אלה מוגבלות במתן אפשרות לפעולה. למרות גוף הידע ההולך וגדל בתחום, יש להתגבר על אתגרים אלה כדי להבין טוב יותר את מנגנוני היסוד של תפיסת מעשיהם של אחרים בעולם האמיתי. מטרת מחקר זה היא להציג מערך חדשני לביצוע ניסויי מעבדה נטורליסטיים עם שחקנים חיים בתרחישים הדומים לסביבות בעולם האמיתי. רכיב הליבה של ההתקנה המשמש במחקר זה הוא מסך דיודה פולטת אור אורגנית שקופה (OLED) שדרכו המשתתפים יכולים לצפות בפעולות החיות של שחקן נוכח פיזית בזמן שתזמון המצגת שלהם נשלט במדויק. בעבודה זו, מערך זה נבדק בניסוי התנהגותי. אנו מאמינים כי המערך יסייע לחוקרים לחשוף מנגנונים קוגניטיביים ועצביים בסיסיים שלא היו נגישים בעבר של תפיסת פעולה ויהווה בסיס למחקרים עתידיים שיחקרו תפיסה חברתית וקוגניציה בסביבה נטורליסטית.
Introduction
מיומנות בסיסית להישרדות ולאינטראקציה חברתית היא היכולת לתפוס ולהבין פעולות של אחרים ולתקשר איתם בסביבה. מחקרים קודמים בעשורים האחרונים תרמו תרומה משמעותית להבנת עקרונות היסוד של האופן שבו אנשים תופסים ומבינים פעולות של אחרים 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 . עם זאת, בהתחשב במורכבות של אינטראקציות ובנסיבות שבהן הן מתרחשות, יש צורך ברור להמשיך לפתח את גוף הידע בסביבות נטורליסטיות על מנת להגיע להבנה מלאה יותר של מיומנות מורכבת זו במסגרות חיי היומיום.
בסביבות טבעיות כמו סביבות חיי היומיום שלנו, תפיסה וקוגניציה מציגות מאפיינים מגולמים, מוטבעים, מורחבים ופעילים12. בניגוד לתיאורים פנימיים של תפקודי המוח הנוטים להמעיט בערכם של תפקידי הגוף והסביבה, גישות עכשוויות לקוגניציה מגולמת מתמקדות בצימוד הדינמי של המוח, הגוף והסביבה. מצד שני, רוב הפסיכולוגיה החברתית, הפסיכולוגיה הקוגניטיבית ומדעי המוח העוסקים בתפיסת פעולה נוטים להניח כי שימוש בתכנוני ניסויים מבוקרים היטב ופשוטים בתנאי מעבדה (למשל, תמונות או סרטונים במשימות ממוחשבות) מניב תוצאות שניתן להכליל לתרחישים מורכבים יותר כגון אינטראקציות בעולם האמיתי 1,2,3,4,5,6,7 ,8,9,10,11. הנחה זו מבטיחה שניתן יהיה להשיג נתונים חזקים ואמינים בנסיבות רבות. עם זאת, אתגר ידוע הוא שתוקפם של המודלים הנגזרים מניסויים מבוקרים בקפידה מוגבל כאשר הוא נבחן בהקשר של העולם האמיתי13. כתוצאה מכך, נערכו חקירות נוספות 13,14,15,16,17,18,19,20,21,22 כדי לבחון את התוקף האקולוגי והחיצוני של גירויים ותכנוני ניסויים בתחומי מחקר שונים.
במחקר זה, מוצעת שיטה חדשנית לחקר האופן שבו אנשים תופסים ומעריכים פעולות של אחרים באמצעות פעולות חיות המבוצעות על ידי שחקן אמיתי, נוכח פיזית. תרחישים דומים להקשרים בחיים האמיתיים מופעלים, בעוד שלנסיינים יש שליטה על גורמים מבלבלים אפשריים. מחקר זה הוא סוג של "מחקר מעבדה נטורליסטי", במסגרת Matusz et al.14, שניתן לראותו כשלב ביניים בין "מחקר מעבדה קלאסי", העושה שימוש בשליטה מרבית על הגירויים והסביבה, לעתים קרובות על חשבון הטבעיות, לבין "מחקר נטורליסטי לחלוטין בעולם האמיתי", שמטרתו למקסם את הטבעיות על חשבון השליטה בגירוי ובסביבה14. המחקר נועד לענות על הצורך בחקירות אמפיריות ברמה זו במחקר תפיסת פעולה על מנת לגשר על הפער בין הממצאים שהתקבלו בניסויי מעבדה מסורתיים עם רמה גבוהה של בקרה ניסויית לבין הממצאים שהתקבלו במחקרים שנערכו בסביבה טבעית ובלתי מוגבלת לחלוטין.
ניסויים מבוקרים לעומת ניסויים בלתי מוגבלים
בקרה ניסויית היא אסטרטגיה יעילה לתכנון ניסויים לבדיקת השערה ספציפית, שכן היא מאפשרת לחוקרים לבודד משתני מטרה מגורמים מבלבלים אפשריים. זה גם מאפשר לבחון מחדש את אותה השערה עם רמות מסוימות של תיקונים, כגון שימוש בגירויים שונים מעט או לחלוטין באותו עיצוב או בדיקת אותם גירויים במערכי ניסוי חלופיים. חקירה שיטתית באמצעות ניסויים מבוקרים היא צורה מסורתית של מתודולוגיה במחקר במדעי הקוגניציה ובתחומים רלוונטיים. ניסויים מבוקרים עדיין מסייעים לבסס את גוף הידע על עקרונות היסוד של תהליכים קוגניטיביים בתחומי מחקר שונים, כגון תשומת לב, זיכרון ותפיסה. עם זאת, מחקרים אחרונים הכירו גם במגבלות של ניסויי מעבדה מסורתיים במונחים של הכללת הממצאים לסביבות בעולם האמיתי, וחוקרים עודדו לערוך מחקרים בסביבות אקולוגיות משופרות 13,14,15,16,17,18,19,20,21 . שינוי זה נועד לטפל בשתי סוגיות חשובות הנוגעות לפער בין ניסויי מעבדה מסורתיים לבין סביבות בעולם האמיתי. ראשית, העולם שמחוץ למעבדה הוא פחות דטרמיניסטי מאשר בניסויים, מה שמגביל את הכוח הייצוגי של מניפולציות ניסוייות שיטתיות. שנית, המוח האנושי הוא סתגלן מאוד, וזה לעתים קרובות לזלזל בשל המגבלות המעשיות של תכנון וניהול מחקרים ניסיוניים22. המושג "תוקף אקולוגי"23,24 שימש לטיפול בשיטות לפתרון בעיה זו. המונח משמש בדרך כלל כדי להתייחס לתנאי מוקדם להכללה של ממצאי ניסוי לעולם האמיתי מחוץ להקשר המעבדה. תוקף אקולוגי התפרש גם כמתייחס לאימות מערכי ניסוי נטורליסטיים כמעט עם גירויים בלתי מוגבלים כדי להבטיח שתכנון המחקר מקביל לתרחישים בחיים האמיתיים25. בשל השונות הגבוהה בפרשנות מונח זה, נדרשת הבנה של היתרונות והמגבלות של מתודולוגיות חלופיות ובחירת גירויים.
רמות נטורליזם בגירויים ובתכנון ניסויים
עבודה קודמת בפסיכולוגיה ניסויית ובמדעי המוח הקוגניטיביים השתמשה במגוון רחב של גירויים עם רמות שונות של נטורליזם26. רוב החוקרים מעדיפים להשתמש בתמונות סטטיות או בסרטונים דינמיים קצרים מכיוון שקל יותר להכין גירויים אלה מאשר אלה שיכולים לדמות פעולה אמיתית או אירוע. למרות יתרונותיהם, גירויים אלה אינם מאפשרים לחוקרים למדוד התנהגויות מותנות בקרב סוכנים חברתיים. במילים אחרות, הם אינם ניתנים להפעלה ואין להם יכולת חברתית27 . בשנים האחרונות פותחה אלטרנטיבה לגירויים הלא אינטראקטיביים הללו: אנימציות בזמן אמת של אווטארים וירטואליים. אווטארים אלה מאפשרים לחקור את האינטראקציות בין אווטארים למשתמשים שלהם. עם זאת, השימוש באווטארים וירטואליים כפוף לחשש מופחת של המשתמשים, במיוחד כאשר הם אינם נראים מרתקים במיוחד מבחינת התנהגותם המציאותית והמותנית26 . לכן, יש כיום יותר עניין בשימוש בגירויים חברתיים אמיתיים במחקרים ניסיוניים. למרות שהתכנון, רישום הנתונים והניתוח שלהם עשויים לדרוש ציוד מתקדם וניתוח נתונים מורכב, הם המועמדים הטובים ביותר להבנת ההתנהגות והקוגניציה האנושית הנטורליסטית.
המחקר הנוכחי מציע מתודולוגיה לשימוש בגירויים חברתיים אמיתיים בסביבת מעבדה. מחקר זה נועד לחקור כיצד אנשים תופסים ומעריכים פעולות של אחרים בסביבה בעלת תוקף אקולוגי משופר בהשוואה לניסויי מעבדה מסורתיים. פיתחנו ותיארנו מערך חדשני שבו המשתתפים נחשפים לשחקנים אמיתיים שנמצאים פיזית וחולקים איתם את אותה סביבה. בפרוטוקול זה נמדדים זמני התגובה ומסלולי העכבר של המשתתפים, דבר הדורש תזמון מדויק של הצגת הגירויים ובקרה קפדנית על תנאי הניסוי בסביבה אקולוגית משופרת זו. לכן, הפרדיגמה הניסויית בולטת בין המסגרות הקיימות בספרות, שכן הטבעיות של הגירויים היא מקסימלית מבלי להקריב את השליטה על הסביבה. להלן, הפרוטוקול מציג את השלבים להקמת מערכת כזו ולאחר מכן ממשיך עם התוצאות המייצגות עבור נתוני המדגם. לבסוף מוצג דיון במשמעותה של הפרדיגמה, מגבלותיה ותכניותיה לשינויים.
תכנון ניסיוני
לפני שנמשיך לחלק הפרוטוקול, נתאר את הפרמטרים המשמשים במחקר הנוכחי ונציג את פרטי הגירויים יחד עם תכנון הניסוי.
פרמטרים במחקר
מחקר זה נועד למדוד כיצד סוג השחקן וסוג הפעולות שהוא מבצע משפיעים על תהליכי תפיסת המוח של המשתתפים. בפרוטוקול, תהליך תפיסת התודעה נמדד בשני ממדים עיקריים, כלומר סוכנות וחוויה, כפי שהוצע במחקר קודם28. הקצוות הגבוהים והנמוכים של שני ממדים אלה כלולים גם הם, כפי שהוצג לאחרונה על ידי Li et al.29.
מבנה המחקר נוצר בהשראת גרסה30 של מטלת האסוציאציה המרומזת הנפוצה (IAT)31. במטלה זו, זמני התגובה של המשתתפים בזמן שהם מתאימים מושג תכונה למושג היעד משמשים כאינדיקציה לעוצמת האסוציאציות המובלעות שלהם לשני מושגים אלה. בעיבוד של משימה מרומזת זו, מוצגות למשתתפים פעולות חיות המבוצעות על ידי שחקנים אמיתיים ונדרשים להתאים אותם למושגי מטרה. מושגי המטרה הם הקצוות הגבוהים והנמוכים של ממדי הסוכנות או החוויה, בהתאם לבלוק של הניסוי.
לסיכום, המשתנים הבלתי תלויים הם סוג שחקן ומחלקת פעולה. לסוג השחקן יש שתי רמות (כלומר, שני שחקנים שונים, Actor1 ו- Actor2, המופיעים במחקר). למחלקת פעולה יש שתי רמות: Action Class1 ו- Action Class2, וכל מחלקה מכילה ארבע פעולות. המשתתפים מעריכים את שני השחקנים בנפרד בארבעה בלוקים (שחקן אחד בכל בלוק), ובכל בלוק, השחקנים מבצעים את כל הפעולות בסדר מאוזן. המשתתפים מבצעים הערכות ביחס לשני ממדים מוגדרים ומאולצים מראש: סוכנות וניסיון. ארבעת הבלוקים בניסוי הם: (1) Actor1 בבלוק סוכנות, (2) Actor2 בבלוק סוכנות, (3) Actor1 בבלוק ניסיון, ו-(4) Actor2 בבלוק ניסיון. סדר הבלוקים גם מאוזן בין המשתתפים, כך שהבלוקים עם אותו סוכן לעולם לא עוקבים זה אחר זה.
מלבד התשובות של המשתתפים, זמני התגובה וקואורדינטות x-y של העכבר האלחוטי שבו הם משתמשים בזמן שהם נעים לעבר אחת משתי חלופות התגובה נרשמים. לכן, המשתנים התלויים הם התגובה וזמן התגובה (RT) של המשתתפים, כמו גם המדידות של סטייה מקסימלית (MD) ושטח מתחת לעקומה (AUC), הנגזרים ממעקב עכבר המחשב. תגובת המשתנה היא קטגורית; זה יכול להיות גבוה או נמוך, ומכיוון שההערכות נעשות באחד הבלוקים הנתונים, התגובות יכולות גם להיות מתויגות כסוכנות גבוהה, סוכנות נמוכה, ניסיון גבוה או ניסיון נמוך. זמן התגובה הוא משתנה רציף; היחידה שלה היא שניות, והיא מתייחסת לזמן שחלף בין תחילת הצגת הפעולה לבין התרחשות של לחיצת עכבר על אחת מחלופות התגובה. MD של מסלול הוא משתנה רציף, והוא מתייחס לסטייה הניצבת הגדולה ביותר בין מסלול המשתתפים(ים) לבין המסלול האידיאלי (קו ישר). AUC של מסלול הוא גם משתנה רציף, והוא מתייחס לשטח הגיאומטרי בין המסלול של המשתתפים לבין המסלול האידיאלי32.
גירויים ועיצוב הניסוי
במחקר הנוכחי נעשה שימוש בניסוי תלת שלבי. המדידות מהחלק השלישי משמשות לניתוחים; שני החלקים הראשונים משמשים כהכנה לחלק האחרון. להלן נתאר כל חלק של הניסוי יחד עם הגירויים וההשערות של הניסוי.
בניסוי חלק 1 (חלק אימון לקסיקלי), המשתתפים משלימים מפגש אימון כדי להבין את המושגים של סוכנות וניסיון ואת רמות היכולת המיוצגות במילים גבוה ונמוך. כדי לבחור את המושגים (n = 12) שישמשו במפגש הדרכה זה, ערכו חלק ממחברי העבודה הנוכחית מחקר נורמטיבי33. מכיוון שהמחקר הנוכחי תוכנן להיערך בשפות האם של המשתתפים, המושגים תורגמו גם לטורקית לפני שנורמלו. המושגים נבחרו מבין אלה שהיו קשורים מאוד לקצוות הגבוהים (n = 3) והנמוכים (n = 3) של שני הממדים (שישה מושגים לכל אחד). חלק זה הוא קריטי מכיוון שההבנה של המשתתפים את המושגים צפויה להנחות את תהליכי ההערכה שלהם.
בניסוי חלק 2 (חלק זיהוי פעולה), המשתתפים צופים באותן שמונה פעולות שבוצעו על ידי שחקן1 ושחקן2 בזו אחר זו ומדווחים לנסיין מהי הפעולה. סעיף זה משמש כבדיקת מניפולציה; על ידי הצגת כל הפעולות כאשר שני השחקנים מבצעים אותן, ניתן לוודא כי המשתתפים מבינים את הפעולות ומכירים את השחקנים לפני שהם מתחילים את המבחן המשתמע, שבו הם צריכים לבצע הערכות מהירות. הפעולות שנבחרו עבור Action Class1 ו-Action Class2 הן אלה שהיו בעלות ציוני H ורמות הביטחון הגבוהים ביותר (ארבע דוגמאות פעולה שונות בכל מחלקת פעולה) על פי תוצאות שני המחקרים הנורמטיביים (N=219) עבור כל תנאי שחקן שנערכו על ידי חלק מהמחברים (כתב יד בהכנה). כל הפעולות מבוצעות בתוך משך זמן שווה של 6 שניות.
זהו מחקר מתמשך, ויש לו כמה מרכיבים אחרים; עם זאת, ההשערות עבור הסעיפים שתוארו לעיל הן כדלקמן: (i) סוג השחקן ישפיע על המשתנים התלויים; Actor2 יניב RTs ארוכים יותר, MDs גבוהים יותר ו-AUCs גדולים יותר בהשוואה ל-Actor1; (2) סוג הפעולה ישפיע על המדידות התלויות; Action Class1 יניב RTs ארוכים יותר, MDs גבוהים יותר ו-AUCs גדולים יותר בהשוואה ל-Action Class2; (iii) המדידות התלויות עבור תגובות גבוהות ונמוכות עבור אותו שחקן ומחלקת פעולה יהיו שונות בין ממדי הבלוק: סוכנות וניסיון.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
פרוטוקולי הניסוי במחקר זה אושרו על ידי ועדת האתיקה למחקר עם משתתפים אנושיים מאוניברסיטת בילקנט. כל המשתתפים במחקר היו מעל גיל 18, והם קראו וחתמו על טופס ההסכמה מדעת לפני תחילת המחקר.
1. שלבי תכנון כלליים
הערה: איור 1A (מבט למעלה) ואיור 1B ואיור 1C (מבט קדמי ואחורי) מדגימים את פריסת המעבדה; נתונים אלה נוצרו ביחס למערך המעבדה המקורי ולתצורה שתוכננה עבור מחקר ספציפי זה. איור 1A מציג את פריסת התצוגה העליונה של המעבדה. באיור זה, ניתן לראות נורות LED על התקרה ואת ארון השחקן. מערכת וילונות האפלה מחלקת את החדר לשניים ומסייעת במניפולציה של האור על ידי מניעת דליפת אור לחלק הקדמי של החדר (אזור המשתתף). איור 1B מציג את נקודת המבט של המעבדה מנקודת מבטו של הנסיין. המשתתף יושב ממש מול מסך ה-OLED, ובאמצעות התצוגה השקופה הוא יכול לצפות בפעולות החיות שמבוצעות על ידי השחקנים. הם נותנים את תגובותיהם באמצעות מכשיר התגובה (עכבר אלחוטי) שלפניהם. הנסיין יכול לצפות בו זמנית בשחקן דרך תצוגת המשתתפים (מסך OLED) והצילומים המגיעים ממצלמת האבטחה. איור 1C מדגים את מאחורי הקלעים של המחקר (אזור השחקן) עם מצלמת האבטחה והמחשב האישי של השחקן (PC), שאינם גלויים למשתתף. צילומי מצלמות האבטחה עוברים למחשב המצלמה כדי ליצור תקשורת בין השחקנים לבין הנסיין. מחשב השחקן מציג את סדר החסימה ואת פרטי הפעולה הבאים לשחקן, כך שהניסוי זורם ללא כל הפרעה. השחקנים יכולים לבדוק את הפעולה הבאה במהירות בזמן שהמשתתפים מגיבים לפעולה בניסוי הקודם.
איור 1: מערך מעבדה נטורליסטית. (A) מבט מלמעלה למטה על מערך המעבדה הנטורליסטית. (B) הצד האחורי והקדמי של מערך הניסוי הנטורליסטי מנקודת מבטו של המשתתף. (C) הצד האחורי והקדמי של מערך הניסוי הנטורליסטי מנקודת מבטו של השחקן. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
- תכנן מערך הכולל שלושה מחשבים, כולל (1) שולחן עבודה ראשי לבקרה (Experimenter PC), (2) מחשב נייד לשחקן (Actor PC), ו-(3) מחשב מצלמה, התקן תגובה אלחוטי אחד (עכבר משתתף), שני צגים, מעגל תאורה ומצלמת אבטחה (ראו איור 2A עבור דיאגרמת המערכת של הגדרת מחקר זה).
הערה: מחשב הנסיין ישמש את הנסיין להפעלת תסריטי הניסוי, מחשב השחקן ישמש את השחקן כדי לעקוב אחר בלוקי הניסוי וסדר הפעולות בבלוקים, והמכשיר השלישי, מחשב המצלמה, יחובר למצלמת האבטחה הממוקמת באזור השחקן וישמש את הנסיין לניטור מאחורי הקלעים. - חברו את הצגים הנפרדים (אחד להצגת גירויים [תצוגת משתתף], שהוא מסך ה-OLED) ומסך לניטור הניסוי, התקן התגובה ומעגל התאורה (באמצעות חוטים או חיבורים אלחוטיים) למחשב הנסיין (ראו איור 2A).
- חבר את מחשב הנסיין ואת מחשב השחקן דרך רשת אלחוטית כדי להעביר מידע הקשור למצב הניסוי (לדוגמה, "מזהה הפעולה הבאה הוא 'ברכה'") לשחקנים.
- תכננו ובנו מעגל תאורה שניתן לשלוט בו (ראו איור 2B עבור לוח המעגלים) כדי להפעיל ולכבות את נורות ה-LED.
הערה: איור 3A מראה את השימוש המעורפל במסך OLED ששימש במחקר מנקודת מבטו של הנסיין. כדי להבטיח אטימות, רקע המסך מותאם ללבן (RGB: 255, 255, 255), וכל האורות בחדר (הן באזור המשתתף והן באזור השחקן) כבויים. המשתתף רואה את הקיבעון לפני הגירויים. איור 3B מראה את השימוש השקוף במסך הדיגיטלי במחקר מנקודת מבטו של הנסיין. כדי לאפשר שקיפות, רקע המסך מותאם לשחור (RGB: 0, 0, 0), ונורות ה-LED בתקרה מופעלות. המשתתף צופה בשחקן. איור 3C מראה את השימוש המעורפל במסך הדיגיטלי במחקר. כדי להבטיח אטימות, רקע המסך מותאם ללבן (RGB: 255, 255, 255), וכל האורות בחדר כבויים. למשתתף מוצג מסך הערכה כדי לתת תשובה. עליהם לגרור את הסמן לפינה השמאלית העליונה או השמאלית העליונה של המסך (אחת משתי אפשרויות התגובה, גבוהה או נמוכה) באמצעות עכבר אלחוטי. מסלול העכבר וזמן התגובה שלהם נרשמים. - חבר את המיקרו-בקר למחשב הנסיין.
- אחסן את קבצי ה- Script המפעילים את הניסוי במחשב הנסיין.
הערה: איור 4A מראה את מאחורי הקלעים (אזור השחקן) במהלך הניסוי. האורות הקדמיים של החדר (אזור המשתתף) כבויים, ומחשב השחקן מציג את שם הפעולה שתבוצע על ידי השחקן. איור 4B מראה את ארון השחקנים שבו השחקנים יכולים לחכות לתורם ולהחליף את התלבושות שלהם. ארון השחקנים אינו נראה מנקודת מבטו של המשתתף, ומכיוון שנעשה שימוש במערכת וילונות, השחקנים יכולים להשתמש בכל כניסה שהם רוצים. במהלך הניסוי, נורות הפלורסנט המוצגות באיור כבויות.
איור 2: דיאגרמת מערכת וחיווט. (A) דיאגרמת המערכת של מערך הניסוי הנטורליסטי. (B) תרשים החיווט של מעגל האור התומך במסך OLED במהלך הניסוי. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
איור 3: מסך OLED מנקודת מבטו של הנסיין. (A) שימוש עמום במסך הדיגיטלי OLED מנקודת מבטו של הנסיין. (B) שימוש שקוף במסך הדיגיטלי OLED מנקודת מבטו של הנסיין. (C) שימוש עמום במסך הדיגיטלי OLED מנקודת מבטו של הנסיין במהלך תקופת תגובה. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
איור 4: מאחורי הקלעים של הניסוי. (A) מאחורי הקלעים במהלך ניסוי. (B) ארון השחקנים נמצא בחלק האחורי של מסך ה-OLED, שבו השחקנים יכולים לחכות לתורם כדי להיראות במהלך הניסוי. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
2. תכנון ויישום מעגל התאורה
- השלבים שיש לבצע לפני הפעלת ההתקנים/רכיבים של המעגל
- כדי לשנות את מצבי נורות ה- LED המותקנות מאחורי הקלעים (אזור השחקן), ספק למחשב הנסיין את היכולת להחליף את נוריות ה- LED למצב מופעל או כבוי.
- כדי להעביר את הפקודות הדיגיטליות שיישלחו ממחשב הנסיין באמצעות כבל USB, בחר התקן מיקרו-בקר שיכול לקחת קלט דיגיטלי ולהפיק פלט דיגיטלי (עיין בטבלת החומרים עבור המיקרו-בקר המשמש במחקר זה).
- בחר יציאת USB ספציפית של מחשב הניסוי כדי להתחבר לקלט ה- USB של המיקרו-בקר באמצעות כבל USB. אל תפעיל את המחשב לפני שתוודא שכל החיבורים נוצרו בהצלחה.
- כלול מודול מיתוג כדי להגדיל את המשרעת של אות הפלט (סביב 3.3 V) שנוצר על ידי המיקרו-בקר.
- חבר את פין הפלט הדיגיטלי הייעודי (עבור ניסוי זה, הסיכה הייעודית היא D9) ואת פיני הארקה של המיקרו-בקר למודול המיתוג.
- כדי להפעיל את העומס (נורות ה- LED), כלול מודול טרנזיסטור אפקט שדה (MOSFET) בעל הספק גבוה של מתכת-תחמוצת-מוליך למחצה (או מודול MOSFET) המונע על ידי האות שנוצר על-ידי מודול המיתוג, וחבר את פיני האות של מודול MOSFET לזוג האות הארקה המתאים במודול המיתוג.
- חבר את הפינים החמים של מודול MOSFET לעומס.
- כדי לספק מתח קבוע מווסת למודולים (ובעקיפין, לנורות ה- LED), כלול ספק כוח LED הלוקח כניסת זרם חילופין (AC) ומייצר מתח DC קבוע במעגל.
- חבר את היציאות של ספק הכוח LED לכניסות החשמל הן של מודול MOSFET והן של מודול המיתוג.
- שלבים שיש לבצע לאחר חיווט רכיבי המעגל
- חבר את כבל ה- USB ליציאת ה- USB שנבחרה של מחשב הנסיין.
- צור קישור תקשורת טורית בין המיקרו-בקר לבין סביבת התוכנה הפועלת במחשב הנסיין (ראה תת-סעיף חיבור המיקרו-בקר למחשב הנסיין).
- חבר את ספק הכוח LED לכניסת החשמל של AC.
3. תכנות הניסוי
הערה: צור שלושה סקריפטים ניסיוניים עיקריים (ExperimentScript1.m [קובץ קידוד משלים 1], ExperimentScript2.m [קובץ קידוד משלים 2] ו- ExperimentScript3.m [קובץ קידוד משלים 3]), וכן מספר פונקציות (RecordMouse.m [קובץ קידוד משלים 4], InsideROI.m [קובץ קידוד משלים 5], RandomizeTrials.m [קובץ קידוד משלים 6], RandomizeBlocks.m [קובץ קידוד משלים 7], GenerateResponsePage.m [קובץ קידוד משלים 8], GenerateTextures.m [קובץ קידוד משלים 9], ActorMachine.m [קובץ קידוד משלים 10], MatchIDtoClass.m [קובץ קידוד משלים 11] ו- RandomizeWordOrder.m [קובץ קידוד משלים 12]) לביצוע הניסוי.
הערה: עיין בסקריפטים הקשורים לקבלת הסברים מפורטים.
- אקראיות של צווי הניסיון והחסימה
- הגדר וצור שתי פונקציות לחלוקה אקראית של סדרי הניסיון (RandomizeTrials.m) ופקודות הבלוקים (RandomizeBlocks.m) שלוקחות את פרמטרי האקראיות (כגון מזהה המשתתף) כקלט ומחזירות מערך של רצפים פסאודורנדומיים.
- עיין בסקריפטים RandomizeBlocks.m (שורות 2-24) ו- RandomizeTrials.m (שורות 3-26) לקבלת פרטים על אופן יצירת הרצפים האקראיים.
- מעקב אחר התגובה (RecordMouse, InsideRoi)
- צור פונקציה העוקבת אחר מסלול העכבר של המשתתפים ומתעדת אותו ואת הזמן שחלף במהלך הניסוי (ראה RecordMouse.m).
- צור פונקציית עזר כדי לבדוק אם הקואורדינטות שנלחצו נמצאות בתוך האזורים המקובלים או לא (ראה סקריפט InsideRoi.m).
- יצירת מרקמים עבור הוראות ומשובים (GenerateTextures.m, GenerateResponsePage.m)
- הכינו את ההוראות הקשורות לניסוי ואת המשוב הקשור לניסויים כתמונות.
- שמור את התוכן של תמונות אלה בקובץ .mat (ראה קובץ ExperimentImages.mat [קובץ קידוד משלים 13]).
- טען את קובץ ה- .mat בסביבת העבודה (ראה GenerateTextures.m שורה 25) לאחר יצירת חלון על המסך.
- צור מרקם נפרד ואת המזהה שלו לכל תמונה (ראה GenerateTextures.m שורות 27-165).
- הגדר פונקציה לציור מרקמי דף התגובה הקשורים לכל סקריפט ניסוי (ראה GenerateResponsePage.m).
- חיבור מחשב השחקן למחשב הנסיין באמצעות TCP/IP
- צור socket שרת TCP בקובץ ה- Script (ראה ExperimentScript2.m שורה 174) הפועל במחשב הנסיין.
- צור שקע לקוח TCP מתאים בקובץ ה- Script (ראה ActorMachine.m שורה 16) הפועל במחשב השחקן.
- שלח מידע על החסימה/הניסיון הקרובים לשחקנים מתוך התסריט (ראה שורות 207, 229 ו- 278 ב- ExperimentScript2.m או ראה שורות 136, 141, 153, 159 ו- 297 ב- ExperimentScript3.m) הפועלים במחשב הנסיין.
- הצג את המידע שהתקבל ממחשב הנסיין בחלון שעל המסך של מחשב השחקן (ראה שורות 31-47 ב- ActorMachine.m).
- חיבור המיקרו-בקר למחשב הנסיין
- חבר את המיקרו-בקר ליציאת USB ספציפית (לדוגמה, יציאה 9) כדי לשלוט במצב (מופעל או כבוי) של נורות ה- LED המותקנות מאחורי הקלעים.
- צור תקשורת טורית בין התקן המיקרו-בקר לבין מחשב הנסיין (ראה שורה 185 בסקריפט ExperimentScript2.m).
- שלח אות לוגיקה גבוה (1) למיקרו-בקר מקובץ ה- Script הפועל במחשב הנסיין (ראה שורה 290 ב- ExperimentScript2.m או ראה שורה 311 בסקריפטים של ExperimentScript3.m) כדי להפעיל את נוריות ה- LED כאשר הפעולות מוצגות באמצעות כבל ה- USB.
- שלח אות לוגיקה נמוך (0) למיקרו-בקר מהסקריפט הפועל במחשב הנסיין (ראה שורה 292 ב- ExperimentScript2.m או ראה שורה 314 בסקריפטים של ExperimentScript3.m) כדי לכבות את נוריות ה- LED כאשר המשתתף צפוי לתת תגובה.
4. זרימה של ניסוי מדגמי
- שלבים לפני הניסוי
- ודא שכל ההתקנים במעבדה (מחשב נסיין, מחשב מצלמה, מחשב שחקן ותצוגת משתתף) מופעלים באמצעות UPS.
- חבר את מיקרו-בקר Lightning למחשב הנסיין באמצעות כבל USB, כך שהוא יופעל באופן אוטומטי כאשר מחשב הנסיין יופעל.)
- הפעל את מחשב הנסיין ובדוק אם הוא מחובר ל- Wi-Fi של 5 GHz.
- בחר את התקן הקול (הרמקולים בטבלת החומרים) כהתקן פלט הקול של מחשב הנסיין.
- הפעל את תצוגת המשתתף והגדר את הגדרות עוצמת הקול ל- 80%.
- הגדר את הגדרות המסך של מחשב הנסיין עבור צגים מרובים. הרחב את התצוגה של מחשב הניסוי לתצוגת המשתתף. התצוגה של מחשב הנסיין תהיה 1, ותצוגת המשתתפים תהיה 2.
- הפעל את מחשב השחקן ובדוק אם הוא מחובר ל- Wi-Fi של 5 GHz.
- חבר את מצלמת האבטחה למחשב השחקן באמצעות כבל USB, כך שהיא תופעל באופן אוטומטי כאשר מחשב השחקן מופעל.
- הפעל את Camera PC ופתח את יישום המצלמה בשולחן העבודה. ודאו שכל שחקן, תנועותיו וכניסתו ויציאתו מהארון גלויים לעין המצלמה.
- ודא שכל המחשבים, הצגים וההתקנים (התקן התגובה [העכבר האלחוטי של המשתתף], הרמקולים, המקלדת והעכבר של מחשב הנסיין ומחשב השחקן והמיקרו-בקר Lightning) פועלים כראוי.
- ברוך הבא את המשתתף לחדר אחר; לאחר מתן מידע קצר על המחקר, ספק את טופס ההסכמה ותן למשתתף לחתום עליו.
- בקשו מהמשתתף לשלוף מספר מתוך שקית, ואמרו לו שהמספר יהיה תעודת הזהות של המשתתף שלו לאורך כל המחקר.
- תן למשתתף למלא את הטופס הדמוגרפי המקוון עם מזהה המשתתף האנונימי שלו.
הערה: חיוני שהמשתתפים לא יראו את השחקנים לפני הניסוי. לכן, ניירת זו הושלמה בחדר אחר ולא בחדר הניסויים הראשי, כך שהשחקנים יכולים לקחת הפסקות בין המשתתפים.
- שלבי הניסוי
- פתח את תוכנת הניסוי במחשב הנסיין, פתח את קובץ ה- script ExperimentScript1.m והפעל אותו.
- מלא את מזהה המשתתף ואת גילו; לאחר מכן, התסריט יתחיל את החלק הראשון של הניסוי (הגירוי הנראה הראשון יהיה צלב במרכז תצוגת המשתתף).
- פתח את תוכנת הניסוי במחשב השחקן ופתח את הסקריפט ActorMachine.m.
- מקם את מחשב המצלמה ליד מחשב הנסיין וודא שהצילומים המגיעים ממצלמת האבטחה אינם גלויים למשתתף.
- ברכו את המשתתפים לחדר הניסוי הראשי, ותנו להם לשבת מול תצוגת המשתתף.
- אמרו למשתתף לסדר את עצמו כך שהצלב יהיה באמצע וישר קדימה.
- תן הוראות לגבי חלקי הניסוי בקצרה על ידי התייחסות להסברים ומשכי הזמן הכתובים על הלוח.
- כבו את כל האורות בחדר הניסויים.
- ניסוי חלק 1:
- אמרו למשתתף שהוא ישלים אימון לקסיקלי/קונספטואלי בחלק הראשון של הניסוי. הזהירו אותם מפני הקפדה על ביצוע ההוראות כדי שיוכלו לעבור את ההכשרה.
- אמור למשתתף שניתן להתחיל את הניסוי כאשר הוא מוכן.
- לחץ על לחצן ESC כאשר המשתתף אומר שהוא מוכן לחלק הראשון.
הערה: מעתה והלאה, המשתתף יתקדם בניסוי על ידי קריאת ההוראות בתצוגת המשתתף ובחירת אחת מהאפשרויות. הם יקבלו משוב לגבי התשובות הנכונות והלא נכונות שלהם, כך שיוכלו להתקדם היטב באימונים. ההתאמה תימשך עד שהמשתתפים יגיעו לסף המינימום (80%) תוך 10 חזרות בלוק. - כאשר המשתתף מסיים את חלק האימון, לחץ על כפתור ESC ואמור למשתתף שהנסיין משתלט על העכבר כדי להתחיל את החלק השני של הניסוי.
- ניסוי חלק 2:
- פתח את קובץ ה- Script ExperimentScript2.m והמתן להודעה ממתין למחשב השחקן.
- צלצל בפעמון כאשר מופיעה ההנחיה, כך שאחד השחקנים יוכל להפעיל את התסריט במחשב השחקן כדי לאפשר את החיבור למחשב הנסיין.
- המתן להנחיה ניסוי חלק 2 מוכן.
- אמור למשתתף שעכשיו המסך יהיה שקוף בזמן שהם צופים בכמה פעולות קצרות דרכו.
- הזהירו אותם לצפות בכל פעולה בקפידה, והודיעו להם שעליהם לומר בקול רם מהי הפעולה.
- אמור למשתתף שניתן להתחיל את הניסוי כאשר הוא מוכן.
- לחץ על לחצן ESC כאשר המשתתף אומר שהוא מוכן לחלק הראשון.
הערה: המשתתף מתקדם בהוראות וצופה בפעולה הראשונה. Actor1 מבצע את הפעולות כאשר נוריות ה- LED מופעלות, והם בודקים את הפעולה הבאה מהבקשה במחשב השחקן כאשר האורות כבויים. כאשר כל פעולה מסתיימת, תופיע תיבת דו-שיח במסך מחשב הנסיין. - הקלד מה המשתתף אומר על הפעולה בתיבת הדו-שיח, והקלד 1 או 0 בתיבת הדו-שיח השניה, בהתאם לזיהוי הנכון או השגוי של הפעולה, בהתאמה.
הערה: שלבים אלה יחזרו על עצמם שמונה פעמים עבור השחקן הראשון, ומוזיקת הרקע תתחיל להתנגן כאשר יגיע הזמן של השחקנים להחליף מקומות. - צפה באחורי הקלעים מצילומי מצלמות האבטחה במחשב המצלמה.
- לחץ על לחצן ESC כדי להתחיל את הזיהוי עבור Actor2 כאשר השחקן מנופף בידיו לעבר מצלמת האבטחה במחוות I am ready .
- חזור על שלב 4.4.7 ושלב 4.4.8 יחד עם המשתתף עד שאותן שמונה פעולות יזוהו גם בזמן שהן מבוצעות על ידי Actor2.
- כאשר המשתתף רואה את האזהרה המלאה ויוצא מהחלק על ידי לחיצה על החץ, לחץ על כפתור ESC , ואמור למשתתף שהנסיין משתלט על העכבר כדי להתחיל את החלק השלישי של הניסוי.
- ניסוי חלק 3:
- פתח את קובץ ה-script ExperimentScript3.m.
- אמור למשתתף שהוא יצפה בפעולות של שני השחקנים, ואז הוא ילחץ על האפשרות שהוא חושב שהיא מתאימה.
הערה: המשתתפים יעריכו את פעולות השחקנים בארבעה בלוקים. בשניים מהבלוקים, Actor1 יבצע את הפעולות, ובשניים האחרים, Actor2 יבצע את אותן פעולות. בשניים מהבלוקים, המשתתפים יעריכו את הפעולות על ידי ייחוס יכולות סוכנות גבוהות או נמוכות, ובשניים האחרים, הם ייחסו יכולות ניסיון גבוהות או נמוכות. - לחץ על כפתור ESC כאשר המשתתף אומר שהוא מוכן לחלק השלישי.
הערה: המשתתף מתקדם דרך ההוראות, והן מתחילות בבלוק הראשון. השחקנים מבצעים את הפעולות באור, ובזמן שהמשתתפים נותנים את תגובותיהם, המסך הופך אטום, והאורות כבויים כדי שהשחקנים יוכלו לראות איזו פעולה מתקרבת. כאשר כל בלוק מסתיים, השחקנים יחליפו מקומות בהתאם להנחיות במחשב השחקן. - בדקו האם הכל הולך טוב מאחורי הקלעים והאם השחקן הנכון מבצע את הפעולה הנכונה במהלך החסימות.
- לחץ על כפתור ESC כדי להתחיל את הבלוק הבא כאשר השחקן הנכון מנופף בידיו במחוות I am ready לאחר החלפת השחקנים.
- חזור על שלב 4.5.4 ושלב 4.5.5 בשיתוף עם המשתתף והשחקן עד להשלמת ארבעת הבלוקים.
- כאשר המשתתף רואה את הניסוי הסתיים, תודה לך, לחץ על לחצן ESC .
- הודו למשתתף, ולאחר תחקיר ולקיחת חתימות, שלחו את המשתתף החוצה.
איור 5 מציג ניסוי לדוגמה מנקודת מבטו של המשתתף. איור 5A מראה את המשתתף מסתכל על הסמן במרכז המסך בשימוש האטום שלו. איור 5B מראה את המשתתף צופה בגירויים של לייב-אקשן דרך המסך. איור 5C מציג את מסך ההערכה שהוצג למשתתפים לאחר הגירויים, שבו הם צריכים לגרור את העכבר לאחת משתי החלופות בכל פינה עליונה של המסך.
איור 5: מסך OLED מנקודת מבטו של המשתתף. (A) שימוש מעורפל במסך הדיגיטלי OLED מנקודת מבטו של המשתתף במהלך מסך קיבוע. (ב) שימוש שקוף במסך הדיגיטלי OLED מנקודת מבטו של המשתתף במהלך הצגת לייב אקשן. (ג) שימוש עמום במסך הדיגיטלי OLED מנקודת מבטו של המשתתף במהלך תקופת התגובה. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
5. עיבוד וניתוח נתונים מראש
- פילוח נתונים לתנאים
- קרא את כל קבצי הנתונים של המשתתפים בסביבת העבודה של סביבת התוכנה.
- הגדר את התנאים לקיבוץ הנתונים (שתי מחלקות פעולה [מחלקת פעולה1 ומחלקת פעולה2] x שני שחקנים [שחקן1 ושחקן2] x שני ממדים [סוכנות וחוויה] x שתי רמות [גבוה ונמוך]).
- פלח את הנתונים לארבע קבוצות עיקריות: Agency High, Agency Low, Experience High ו- Experience Low.
- חלקו את הקבוצות העיקריות הללו לארבע תת-קבוצות (שני שחקנים x שתי מחלקות פעולה).
- עבור בלולאה על כל קובץ נתונים כדי לקבץ את גירסאות הניסיון השייכות לאחת מארבע קבוצות המשנה שהוגדרו קודם לכן.
- אחסן את פרטי גירסת הניסיון הרלוונטיים (זמן תגובה, תנועת סמן ונקודות זמן שבהן נדגם מיקום הסמן) במבני נתונים נפרדים עבור כל תת-קבוצה.
- צא מהלולאה כאשר כל גירסאות הניסיון מקובצות.
- הדמיה של המסלולים
- לאחר פילוח הנתונים, בצע את השלבים הבאים כדי להציג באופן חזותי את מסלולי העכבר.
- כדי להחיל אינטרפולציה של זמן על מסלולי התגובה, עבור כל ניסוי, בחר 101 זוגות (x,y) ממערך המסלולים, כך שלכל תת-קבוצת נתונים יהיו ניסויים עם מספר זהה של צעדי זמן.
הערה: בעת עיגון מספר הזוגות ל- 101, הקפד לעקוב אחר האמנה32כדי לבצע נורמליזציה נכונה של הזמן. לפיכך, להשיג נורמליזציה בזמן באמצעות המשוואה הבאה, כאשר n הוא מספר הדגימות במערך מסלול:
- חשב את הסיכום של (x,y) זוגות בכל אחת מ-101 נקודות הזמן, ולאחר מכן חלק את התוצאה המתקבלת במספר הכולל של ניסויים של אותה תת-קבוצה כדי להשיג את האמצעים עבור כל תת-קבוצה (לדוגמה, Experience Low Actor1 או Experience Low Actor2).
- החל פעולת שינוי קנה מידה על ערכי השורות כדי להציג באופן חזותי את המסלולים הממוצעים.
הערה: מישור הקואורדינטות הדו-ממדי מניח ששני הצירים גדלים מנקודת האפס הממוקמת בפינה השמאלית התחתונה של החלון (בהנחה שהקואורדינטות הן מספרים שלמים חיוביים), ואילו תבנית הפיקסלים מקבלת את הפינה השמאלית העליונה של החלון כהפניה (לדוגמה, נקודת אפס). לפיכך, החל פעולת שינוי קנה מידה עבור קואורדינטות y (המתאימות לערכי השורות בתבנית פיקסל) של המיקומים שנדגמו על-ידי חילוץ קואורדינטת y שנדגמה של כל משפט מהערך של מספר השורות הכולל. - שרטט את תת-הקבוצות הקשורות באותו איור לשם השוואה.
הערה: כל מסלול מתחיל במרכז המלבן הממוקם במרכז התחתון, המסומן START, ומסתיים בתוך המלבנים הממוקמים בפינה השמאלית העליונה או בפינה הימנית העליונה.
6. תנאים שעלולים להוביל לכשל במערכת ואמצעי זהירות
הערה: במקרה של כשל במערכת, חיוני שיהיה סימן פיזי (צלצול בפעמון) כדי ליידע את השחקן על הכשל ולהזהיר אותו להישאר במקום שאינו נראה למשתתף.
- כשלים עקב חיבור לרשת
- אם אחד המחשבים מחובר לרשת אחרת, בקשת החיבור TCP/IP תיכשל והמערכת תציג שגיאה. כדי למנוע זאת, ודא שמחשב הנסיין ומחשב השחקן נמצאים באותו פס של אותה רשת אלחוטית.
- כדי להבטיח ששני המחשבים יישארו באותה רשת, מחק רשתות אלחוטיות שהיו מחוברות בעבר משני המחשבים.
- הגדר כתובות IP סטטיות עבור המכשירים ברשת שנבחרה מכיוון שכתובות ה- IP ברשת עשויות להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
- כל ניתוק רגעי (למשל, עקב הפסקת חשמל, הפסקת אינטרנט וכו') לרשת עלול לגרום לכשל בסקריפט. בנסיבות אלה, יש להפעיל מחדש את המערכת מההתחלה כדי ליצור מחדש את חיבור TCP/IP.
הערה: ספק שירותי האינטרנט יכול למלא את הדרישה של כתובות IP סטטיות עבור מכשירים. יציאות מסוימות עשויות להיות מושבתות על-ידי מערכת ההפעלה או החומרה בהתקן נתון; לפיכך, היציאות שישמשו בניסוי חייבות להיפתח ואסור שיהיה להן חיבור פעיל עד להפעלת סקריפט הניסוי.
- כשלים עקב קריסות תוכנה
- סביבת התוכנה עלולה לקרוס עקב חיבורים כושלים (לדוגמה, חיבור יציאה טורית, חיבור TCP/IP, חיבור תצוגה וכו'), והדבר עלול להוביל לאובדן נתונים. כדי להתגבר על כך, חלק את תסריט הניסוי העיקרי למספר סקריפטים. לדוגמה, אם יש בלוק שיש להשלים לפני שהשחקנים מתחילים לבצע פעולות, אין צורך ליצור שרת במחשב הנסיין במהלך בלוק זה. ניתן ליצור את השרת כאשר הבלוק הכולל פעולות, ולכן דורש תקשורת בין מחשב הנסיין למחשב השחקן, עומד להתחיל.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
השוואות זמן תגובה (RT)
המחקר הנוכחי הוא פרויקט מתמשך, ולכן כתוצאות מייצגות מוצגים נתונים מהחלק העיקרי של הניסוי (ניסוי חלק 3). נתונים אלה הם מ -40 משתתפים, כולל 23 נשים ו -17 גברים, בגילאים הנעים בין 18-28 שנים (M = 22.75, SD = 3.12).
בדיקת מידת תקינות ההתפלגות של המשתנים התלויים הייתה הכרחית כדי לבחור את השיטה הסטטיסטית המתאימה לניתוחים. לכן, מבחן שפירא-וילק בוצע כדי להבין אם שלושת המשתנים התלויים, כלומר זמן התגובה (RT), הסטייה המקסימלית (MD) והשטח מתחת לעקומה (AUC), התפלגו באופן נורמלי. הציונים הראו כי הנתונים עבור זמן התגובה, W = 0.56, p < 0.001, סטייה מקסימלית, W = 0.56, p < 0.001, ושטח מתחת לעקומה, W = 0.71, p < 0.001, היו כולם לא נורמליים באופן משמעותי.
ההומוגניות של השונות של המשתנים התלויים נבדקה גם על ידי יישום מבחן לוין עבור רמות המשתנים הבלתי תלויים, כלומר סוג שחקן (שחקן1 ושחקן2), וקבוצת פעולה (Action Class1 ו- Action Class2). עבור הציונים על זמן התגובה, השונות הייתה דומה עבור Actor1 ו- Actor2, F(1, 1260) = 0.32, p = 0.571, אך השונות עבור Action Class1 ו- Action Class2 הייתה שונה באופן משמעותי, F(1, 1260) = 8.82, p = 0.003. עבור הציונים על הסטייה המרבית, השונות הייתה דומה עבור Actor1 ו- Actor2, F(1, 1260) = 3.71, p = 0.542, אך השונות עבור Action Class1 ו- Action Class2 הייתה שונה באופן משמעותי, F(1, 1260) = 7.51, p = 0.006. עבור הציונים באזור שמתחת לעקומה, השונות הייתה דומה עבור Action Class1 ו- Action Class2, F(1, 1260) = 3.40, p = 0.065, אך השונות עבור Actor1 ו- Actor2 הייתה שונה באופן משמעותי, F(1, 1260) = 4.32, p = 0.037.
מכיוון שהנתונים במחקר זה לא עמדו בהתפלגות הנורמלית וההומוגניות של הנחות השונות של ANOVA הרגיל (ניתוח שונות) והיו לנו ארבע קבוצות עצמאיות על תוצאה רציפה, יושמה המקבילה הלא פרמטרית של ANOVA, מבחן קרוסקל-ואליס. ארבע הקבוצות הבלתי תלויות נגזרו משני משתני התגובה הקטגוריאלית (גבוה או נמוך) בתוך שני ממדי הבלוק שנכפו מראש (סוכנות וניסיון). מכיוון שהתענייננו בהבדלים בין המשתנים התלויים בין תגובות המשתתפים בממדים, הנתונים חולקו לארבע תת-קבוצות לפי תשובות בממד הסוכנות, כולל סוכנות-גבוהה וסוכנות-נמוכה, ובממד החוויה, כולל חוויה-גבוהה וניסיון-נמוך. להלן מוצגות תוצאות מבחני Kruskal-Wallis עבור שלושת המשתנים הבלתי תלויים. בכל המקרים נקבע סף המובהקות על עמ' < 0.05.
תוצאות זמן תגובה
איור 6 מציג את זמני התגובה של המשתתפים על פי תשובותיהם של גבוה או נמוך בארבעת ממדי הבלוקים. זמני התגובה של המשתתפים מוצגים עבור כל רמה של שני המשתנים הבלתי תלויים: סוג שחקן ומחלקת פעולה. A1 ו- A2 מייצגים את שחקן 1 ושחקן 2, בהתאמה, בעוד AC1 ו- AC2 מייצגים את מחלקת פעולה 1 ו- Action Class 2, בהתאמה.
איור 6: זמני התגובה של המשתתפים במשימה על פני סוג השחקן ומחלקת הפעולה. כל פאנל מציג את הזמן שהמשתתפים בילו בתגובה לאחת הרמות (גבוהה או נמוכה) של הממד המסוים (סוכנות וחוויה). הכוכביות מראות הבדלים משמעותיים בין רמות סוג השחקן או מחלקת הפעולה (p < 0.05). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
זמני התגובה לא הושפעו באופן משמעותי מסוג השחקן עבור הסוכנות הגבוהה, H(1) = 1.03, p = 0.308, Agency-Low, H(1) = 2.84, p = 0.091, ו- Experience-High, H(1) = 0.001, p = 0.968 תשובות, אך הם הושפעו באופן משמעותי מסוג השחקן עבור תשובות Experience-Low, H(1) = 8.54, p = 0.003. מבחן Wilcoxon signed-rank חושב כדי לחקור את ההשפעה של סוג השחקן על תשובות Experience-Low. זמן התגובה החציוני עבור Actor1 (Mdn = 1.14) היה קצר משמעותית מזמן התגובה החציוני עבור Actor2 (Mdn = 1.31), W = 8727, p = 0.001.
זמני התגובה לא הושפעו באופן משמעותי ממחלקת הפעולה עבור Agency-Low, H(1) = 1.99, p = 0.158, ו-Experience-High, H(1) = 0.17, p = 0.675 תשובות, אך הם הושפעו באופן משמעותי ממחלקת הפעולה עבור Agency-High, H(1) = 10.56, p = 0.001, ו-Experience-Low, H(1) = 5.13, p = 0.023, תשובות. תוצאות מבחן Wilcoxon signed-rank הראו כי עבור תגובות סוכנות-גבוהות, זמן התגובה החציוני עבור Action Class1 (Mdn = 1.30) היה ארוך משמעותית מזמן התגובה החציוני עבור Action Class2 (Mdn = 1.17 ), W = 17433, p = 0.0005; בנוסף, עבור תגובות Experience-Low זמן התגובה החציוני עבור Action Class1 (Mdn = 1.44) היה ארוך משמעותית מזמן התגובה החציוני עבור Action Class2 (Mdn = 1.21), W = 10002, p = 0.011.
תוצאות מעקב אחר עכבר
תנועות העכבר של המשתתפים בזמן שהם החליטו על התגובה הסופית שלהם נרשמו גם כן. המידע על הזמן והמיקום נאסף כדי לחשב את המסלולים המוטוריים הממוצעים של המשתתפים. ההקלטה החלה כאשר המשתתפים ראו את הגירויים המילוליים על המסך והסתיימה כאשר הם נתנו תגובה על ידי לחיצה על אחת האפשרויות (גבוהה או נמוכה) בפינה הימנית העליונה או השמאלית העליונה של המסך.
איור 7 מציג את הסטיות המקסימליות של תנועות העכבר של המשתתפים בהתאם לתשובותיהם של גבוה או נמוך בארבעה ממדי בלוקים. הסטיות המרביות של המשתתפים מהקו הישר האידיאלי של התגובה שנבחרה לעבר התגובה החלופית שלא נבחרה מוצגות עבור כל רמה של שני המשתנים הבלתי תלויים, סוג שחקן ומחלקת פעולה. A1 ו- A2 מייצגים את שחקן 1 ושחקן 2, בהתאמה, בעוד AC1 ו- AC2 מייצגים את סוג פעולה 1 ו- Action Class 2, בהתאמה.
איור 7: הסטייה המרבית של מסלולי העכבר של המשתתפים בין סוג השחקן ומחלקת הפעולה. כל פאנל מציג את הסטייה המרבית של המשתתפים מהקו הישר האידיאלי של התגובה שנבחרה לעבר התגובה החלופית שלא נבחרה תוך תגובה לאחת הרמות (גבוהה או נמוכה) עבור הממד המסוים (סוכנות וחוויה). הכוכביות מראות הבדלים משמעותיים בין רמות סוג השחקן או מחלקת הפעולה (p < 0.05). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
הסטיות המקסימליות לא הושפעו באופן משמעותי מסוג השחקן עבור Agency-High, H(1) = 1.42, p = 0.232, Agency-Low, H(1) = 0.19, p = 0.655, ו-Experience-High, H(1) = 0.12, p = 0.720, תשובות, אך הן הושפעו באופן משמעותי מסוג השחקן עבור תשובות Experience-Low, H(1) = 7.07, p = 0.007. מבחן Wilcoxon signed-rank בוצע כדי לחקור את ההשפעה של סוג השחקן על תשובות Experience-Low. הסטייה המקסימלית החציונית עבור Actor1 (Mdn = 0.03) הייתה קצרה משמעותית מהסטייה המקסימלית החציונית עבור Actor2 (Mdn = 0.05), W = 8922, p = 0.003.
הסטיות המרביות לא הושפעו באופן משמעותי ממחלקת הפעולה עבור Agency-High, H(1) = 0.37, p = 0.539, ו-Experience-High, H(1) = 1.84, p = 0.174, תשובות, אך הן הושפעו באופן משמעותי ממחלקת הפעולה עבור Agency-Low, H(1) = 8.34, p = 0.003, ו-Experience-Low, H(1) = 11.53, p = 0.0006, תשובות. תוצאות מבחן Wilcoxon signed-rank הראו כי עבור התגובות הנמוכות של הסוכנות, הסטייה המקסימלית החציונית עבור Action Class1 (Mdn = 0.06) הייתה ארוכה משמעותית מהסטייה המקסימלית החציונית עבור Action Class2 (Mdn = 0.02), W = 12516, p = 0.0019. בנוסף, עבור תגובות Experience-Low הסטייה המקסימלית החציונית עבור Action Class1 (Mdn = 0.09) הייתה ארוכה משמעותית מהסטייה המקסימלית החציונית עבור Action Class2 (Mdn = 0.03), W = 10733, p = 0.0003.
איור 8 מציג את האזורים מתחת לעקומה של מסלולי העכבר של המשתתפים על פי תגובותיהם של גבוה או נמוך בארבעה ממדי בלוקים. האזורים מתחת לעקומה של תגובות המשתתפים ביחס לקו הישר האידיאלי של התגובה שנבחרה מוצגים עבור כל רמה של שני המשתנים הבלתי תלויים, סוג שחקן ומחלקת פעולה. A1 ו- A2 מייצגים את Actor 1 ו- Actor 2, בהתאמה, בעוד AC1 ו- AC2 מייצגים את Action Class 1 ו- Action Class 2, בהתאמה.
איור 8: האזורים מתחת לעקומה ביחס למסלול האידיאלי של תנועות העכבר של המשתתפים. כל פאנל מציג את האזור שמתחת לעקומה בזמן שהמשתתפים מגיבים לאחת הרמות (גבוהה או נמוכה) בממד המסוים (סוכנות או חוויה). הכוכביות מראות הבדלים משמעותיים בין רמות סוג השחקן או מחלקת הפעולה (p < 0.05). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
האזורים מתחת לעקומות לא הושפעו באופן משמעותי מסוג השחקן עבור Agency-High, H(1) = 0.001, p = 0.968, Agency-Low, H(1) = 0.047, p = 0.827, ו-Experience-High, H(1) = 0.96, p = 0.324, תשובות, אך הם הושפעו באופן משמעותי מסוג השחקן עבור תשובות Experience-Low, H(1) = 8.51, p = 0.003. מבחן Wilcoxon signed-rank חושב כדי לחקור את ההשפעה של סוג השחקן על תשובות Experience-Low. השטח החציוני מתחת לעקומה עבור Actor1 (Mdn = −0.03) היה קטן משמעותית מהשטח החציוני מתחת לעקומה עבור Actor2 (Mdn = 0.02), W = 8731, p = 0.0017.
האזורים מתחת לעקומות לא הושפעו באופן משמעותי ממחלקת הפעולה עבור תשובות סוכנות-גבוהות, H(1) = 0.01, p = 0.913, אך הם הושפעו באופן משמעותי ממחלקת הפעולה עבור הסוכנות-נמוכה, H(1) = 7.54, p = 0.006, ניסיון-גבוה, H(1)= 5.87, p = 0.015, וניסיון-נמוך, H(1) = 15.05, p = 0.0001, תשובות. תוצאות מבחן Wilcoxon signed-rank הראו כי עבור התגובות הנמוכות של הסוכנות, השטח החציוני מתחת לעקומה עבור Action Class1 (Mdn = 0.03) היה גדול משמעותית מהשטח החציוני מתחת לעקומה עבור Action Class2 (Mdn = −0.03), W = 12419, p = 0.003, ועבור התגובות Experience-High, האזור החציוני מתחת לעקומה עבור Action Class1 (Mdn = −0.06) היה קטן משמעותית מהסטייה המקסימלית החציונית עבור Action Class2 (Mdn = −0.02), W = 9827, p = 0.007. עבור התגובות Experience-Low השטח החציוני מתחת לעקומה עבור Action Class1 (Mdn = 0.05) היה גדול משמעותית מהשטח החציוני מתחת לעקומה עבור Action Class2 (Mdn = −0.03), W = 11049, p < 0.0001.
סיכום והערכה של התוצאות המייצגות
מכיוון שמדובר במחקר מתמשך, הוצג חלק מייצג מהנתונים שיהיו לנו בסוף איסוף הנתונים הנרחב. עם זאת, גם נתונים מדגמיים אלה תומכים ביעילות השיטה המוצעת במחקר הנוכחי. יכולנו לקבל את זמני התגובה של המשתתפים ואת מסלולי העכבר בזמן שהם נתנו את תגובותיהם לאחר שצפו בפעולות בזמן אמת. יכולנו להשלים את כל השלבים האלה דרך אותו מסך, כך שהמשתתפים לא שינו מודל בין צפייה בשחקנים האמיתיים לבין מתן תגובות לעכבר, ובכך אפשרו לנו להרחיב את ההליכים בניסויים לתרחישים אמיתיים.
טבלה 1 מסכמת את התוצאות של האופן שבו המדדים התלויים, כולל זמני התגובה, MD ו- AUC של מסלולי העכבר, הושפעו מסוג השחקן ומחלקת הפעולה, שהיו המשתנים הבלתי תלויים העיקריים של המחקר.
| זמן תגובה (RT) | סטייה מרבית (MD) | שטח מתחת לעקומה (AUC) | ||||
| סוג שחקן | מחלקת פעולה | סוג שחקן | מחלקת פעולה | סוג שחקן | מחלקת פעולה | |
| סוכנות גבוהה | נ.ס. | AC1 > AC2*** | נ.ס. | נ.ס. | נ.ס. | נ.ס. |
| סוכנות נמוכה | נ.ס. | נ.ס. | נ.ס. | AC1 > AC2** | נ.ס. | AC1 > AC2** |
| ניסיון גבוה | נ.ס. | נ.ס. | נ.ס. | נ.ס. | נ.ס. | AC1 > AC2** |
| ניסיון נמוך | A2 > A1*** | AC1 > AC2* | A2 > A1** | AC1 > AC2*** | A2 > A1** | AC1 > AC2**** |
טבלה 1: סיכום התוצאות. הטבלה מראה כיצד המדדים התלויים (זמני התגובה, MD ו- AUC של מסלולי העכבר) הושפעו מהמשתנים הבלתי תלויים העיקריים (סוג שחקן ומחלקת פעולה) של המחקר. *, ** ו- *** מייצגים את רמות המובהקות p ≤ 0.05, p ≤ 0.01 ו- p ≤ 0.001, בהתאמה.
לסוג השחקן הייתה השפעה משמעותית על זמני התגובה של המשתתפים; בזמן שהם הקצו קיבולת נמוכה בממד החוויה, הם השקיעו זמן רב יותר בביצוע פעולה זו עבור Actor2 בהשוואה ל-Actor1 באותו מצב (ראו איור 6D). ראינו גם את זמן התגובה הארוך הזה במדידות של תנועות העכבר בהתבסס על MD ו-AUC (ראו איור 9 עבור המסלולים). ה-MDs של מסלולי העכבר לכיוון תגובות נמוכות (ראו איור 7D) היו גבוהים יותר באופן משמעותי, וה-AUCs של מסלולי העכבר (ראו איור 8D) היו גדולים יותר באופן משמעותי כאשר המשתתפים העריכו את Actor2 בהשוואה לשחקן 1 (תוך השוואת הקווים הכחולים באיור 9A,B).
איור 9: מסלולי העכבר הממוצעים של המשתתפים בעת הערכת הפעולות שבוצעו על-ידי Actor1 ו-Actor2 בממד החוויה. הקווים הכתומים מראים את מסלול העכבר הממוצע לעבר תגובות גבוהות; הקווים הכחולים מציגים את ממוצע מסלולי העכבר לכיוון תגובות נמוכות. הקווים הישרים המקווקווים השחורים מייצגים את מסלולי התגובה האידיאליים, ואילו האזורים האפורים המוצלים מייצגים את ממוצע השורש של סטיות תקן בריבוע. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
זמני התגובה של המשתתפים, בזמן שהם הגיבו גבוה לפעולות השייכות ל-Action Class1 בממד הסוכנות (ראה איור 6A), היו גבוהים משמעותית מאשר לפעולות השייכות ל-Action Class2; עם זאת, זמני תגובה ארוכים אלה לא נצפו במדידות MD (ראו איור 7A) ו-AUC (ראו איור 8A). בזמן שהגיבו נמוך ל-Action Class1 בממד החוויה, המשתתפים בילו זמן רב יותר באופן משמעותי מאשר ב-Action Class2 (ראו איור 6D), וזה ניכר גם בציוני MD (ראו איור 7D) ו-AUC (ראו איור 8D). איור 10 מראה שה-MDs של מסלולי העכבר לכיוון תגובות נמוכות (ראו איור 7D) היו גבוהים יותר באופן משמעותי, וה-AUCs של מסלולי העכבר (ראו איור 8D) היו גדולים יותר באופן משמעותי בזמן שהמשתתפים העריכו פעולות השייכות ל-Action Class1 בהשוואה ל-Action Class2 (השוואת הקווים הכחולים באיור 10A,B).
איור 10: מסלולי העכבר הממוצעים של המשתתפים בעת הערכת השחקנים המבצעים את הפעולות השייכות ל-Action Class1 ול-Action Class2 בממד החוויה. הקווים הכתומים מראים את מסלול העכבר הממוצע לעבר תגובות גבוהות; הקווים הכחולים מציגים את ממוצע מסלולי העכבר לכיוון תגובות נמוכות. הקווים הישרים המקווקווים השחורים מייצגים את מסלולי התגובה האידיאליים, ואילו האזורים האפורים המוצלים מייצגים את ממוצע השורש של סטיות תקן בריבוע. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
אף על פי שלא נצפו השפעות משמעותיות של מחלקת הפעולה על מדידות זמן התגובה עבור שילובי בלוקים-תגובה אחרים, נצפתה השפעה משמעותית של מחלקת הפעולה בציוני MD (ראו איור 7B) ו-AUC (ראו איור 8B) של תשובות נמוכות בממד הסוכנות. איור 11 מראה שהמשתתפים היססו לכיוון החלופה הגבוהה והתקדמו יותר לכיוון התגובה הנמוכה כאשר הם העריכו פעולות מ-Action Class1 בהשוואה לאלה מ-Action Class2 (השוואת הקווים הכחולים באיורים 11A,B). לבסוף, אף על פי שלא הייתה השפעה משמעותית של שיעור פעולה על ציוני RT ו-MD עבור התגובות הגבוהות בממד החוויה, נצפתה השפעה משמעותית עבור AUCs (ראה איור 8C) של המסלולים (ראה איור 10); באופן ספציפי, המשתתפים היססו יותר בעת הערכת Action Class2 בהשוואה ל-Action Class1 (השוואת הקווים הכתומים באיור 10A,B).
איור 11: מסלולי העכבר הממוצעים של המשתתפים בעת הערכת השחקנים המבצעים את הפעולות השייכות ל-Action Class1 ול-Action Class2 בממד הסוכנות. הקווים הכתומים מראים את מסלול העכבר הממוצע לעבר תגובות גבוהות; הקווים הכחולים מציגים את ממוצע מסלולי העכבר לכיוון תגובות נמוכות. הקווים הישרים המקווקווים השחורים מייצגים את מסלולי התגובה האידיאליים, ואילו האזורים האפורים המוצלים מייצגים את ממוצע השורש של סטיות תקן בריבוע. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.
התוצאות עד כה תומכות בהשערות שלנו, שהציעו כי תהיה השפעה של סוג השחקן ומחלקת הפעולה וכי המדידות התלויות עבור תגובות גבוהות ונמוכות עבור אותו שחקן ומחלקת פעולה יהיו שונות על פני ממדי הבלוק של סוכנות וחוויה. מכיוון שמדובר במחקר מתמשך, אין זה מתחום מאמר זה לדון בסיבות האפשריות לממצאים. עם זאת, כהערה מוקדמת, אנו יכולים להדגיש כי למרות שחלק מהתוצאות עבור זמן התגובה והמדידות שהגיעו ממעקב עכבר המחשב השלימו זו את זו, בכמה תנאי תגובת בלוקים, ראינו שהמשתתפים היססו כלפי החלופה האחרת גם כאשר הם היו מהירים בהערכותיהם.
אם מסך OLED מיוחד לא נכלל בהתקנה, עדיין ניתן היה לאסוף את זמני התגובה של המשתתפים עם כלים אחרים כגון כפתורים ללחיצה. עם זאת, לא ניתן היה לעקוב אחר תנועות העכבר של המשתתפים מבלי לספק מסך נוסף ולגרום למשתתפים לצפות במסך זה ולשחקנים האמיתיים הלוך ושוב, מה שבתורו היה מעכב את תגובותיהם. לכן, למרות שזמני התגובה הם אינדיקטורים שימושיים לקושי בתהליך קבלת ההחלטות, מסלולי העכבר של המשתתפים חושפים יותר על הדינמיקה בזמן אמת של תהליכי ההחלטה שלהם לפני תגובותיהם הסופיות32,34.
קובץ קידוד משלים 1: ExperimentScript1.m אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 2: ExperimentScript2.m אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 3: ExperimentScript3.m אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 4: RecordMouse.m אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 5: InsideROI.m אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 6: RandomizeTrials.m אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 7: RandomizeBlocks.m אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 8: GenerateResponsePage.m אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 9: GenerateTextures.m אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 10: ActorMachine.m אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 11: MatchIDtoClass.m אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 12: RandomizeWordOrder.m אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
קובץ קידוד משלים 13: קובץ ExperimentImages.mat אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
מטרת העל של המחקר הנוכחי היא לתרום להבנתנו כיצד תפיסה חזותית וקוגניציה ברמה גבוהה פועלות במצבים בחיים האמיתיים. מחקר זה התמקד בתפיסת פעולה והציע פרדיגמה ניסויית נטורליסטית אך ניתנת לשליטה המאפשרת לחוקרים לבחון כיצד אנשים תופסים ומעריכים פעולות של אחרים על ידי הצגת שחקנים אמיתיים בסביבת מעבדה.
חשיבותה של מתודולוגיה מוצעת זו בהשוואה למתודולוגיות הקיימות היא משולשת. (1) הטבעיות של הגירויים מומקסמת על ידי הצגת פעולות חיות למשתתפים. (2) הגירויים בעולם האמיתי (כלומר, שחקנים), גירויים מילוליים אחרים (למשל, מילים או הוראות), ומסך התגובה של השחקנים והפעולות מוצגים על ידי שימוש באותו אופן (כלומר, מסך OLED דיגיטלי) כך שהמשתתפים לא יאבדו את המיקוד שלהם בזמן שהם משנים את המודאליות, כמו במקרים של שימוש בזכוכית תריס, למשל35. (3) נתונים תלויי זמן, כגון נתונים על משך התגובה ומסלולי עכבר, הזקוקים לבקרת זמן קפדנית, נרשמים באמצעות משימה טבעית של העולם של היום, שימוש בעכבר.
שלבים קריטיים מסוימים בפרוטוקול חשובים כדי שפרדיגמה זו תעבוד בצורה חלקה ותאפשר לחוקרים להשיג את מטרותיהם תוך מתן חוויה הגונה למשתתפים. צעדים אלה חשובים לא פחות ליצירת מערכת כזו, ולכן אנו מציגים אותם בנפרד מבלי לסדר אותם על פי רמות הקריטיות שלהם.
השלב הקריטי הראשון נוגע למניפולציה של תאורת החדר ושינוי צבע הרקע המשמש למסך התצוגה של המשתתף. שלב זה מאפשר מעבר חלק בין ביצועי הפעולה בזמן אמת לבין מסך התגובה לאחר כל ניסוי פעולה. כאשר כל האורות בחדר כבויים ורקע המסך מותאם ללבן, מושגת אטימות של 100% כך שניתן להציג את הוראות הלימוד והגירויים המילוליים ללא הסחות דעת שעלולות לנבוע מתנועות ברקע. כדי להפוך את התצוגה לשקופה ולהציג את הגירויים המילוליים מיד לאחר גירויי הפעולה, נורות הלד בתקרות נדלקות תוך שמירה על האורות הקדמיים כבויים כדי לקבל תצוגה שקופה. מעגל התאורה חיוני למניפולציה מתאימה של האור בחדר. כאשר נורות הפלורסנט בחזית (אזור המשתתף) ומאחור (אזור השחקן) של המעבדה דולקות, הצילומים של השחקן נראים מעט מוטים, והמשתתף רואה את ההשתקפות של עצמו ושל החדר. כאשר האורות הקדמיים באזור המשתתף כבויים, ונורות ה-LED באזור השחקן דולקות, המשתתף יכול לצפות בבירור בשחקנים ללא הסחות דעת. איור 1 ואיור 3 מראים כיצד מניפולציות אור פועלות בניסוי.
השלב הקריטי השני בפרוטוקול הוא בקרת הזמן. הפעולות נמשכות 6 שניות, והתאורה בגב המסך אוטומטית ביחס למשך הזמן של הפעולות, כך שאין לנו שום עיכוב או האצה לאורך ניסיונות. עם זאת, משך הזמן בין הבלוקים נשלט ידנית (כלומר, כאשר אנו זקוקים לשינוי שחקן), כך שנוכל להתחיל את הבלוק הבא לאחר שנבדוק אם הכל מתנהל כמתוכנן מאחורי הקלעים. תקופה זו מתאימה גם לבקשות של משתתפים או שחקנים, כגון צורך במים או שינוי בטמפרטורה בחדר.
השלב הקריטי השלישי נוגע לשימוש במצלמת האבטחה ובפעמון. מצלמת האבטחה מאפשרת תקשורת בין מנצח הניסוי לבין השחקנים. הנסיין בודק ללא הרף מה קורה מאחורי הקלעים, כגון האם השחקן מוכן או אם השחקן הנכון נמצא על הבמה. השחקנים מנופפים בידיהם כאשר הם מוכנים לבצע את הפעולות ועושים סימן צלב כאשר יש בעיה. הנסיין יכול אפילו להבחין אם יש בעיה עם המראה של שחקן, כגון שכחת עגיל על אוזן אחת. הפעמון מאפשר לנסיין להזהיר את השחקנים מפני בעיה אפשרית. כשהם שומעים את הפעמון, השחקנים בודקים קודם כל אם משהו בהם לא בסדר, ואם זה המצב, הם מתקנים את הבעיה ואומרים לנסיין שהם מוכנים. אם יש בעיה בצד של הנסיין, השחקנים מקשיבים לנסיין מסביר את הנושא למשתתף. הם ממתינים בשקט עד שהנסיין מגיע אל מאחורי הקלעים כדי לפתור את הבעיה, כגון התחברות מחדש לאחר אובדן החיבור לאינטרנט.
השלב הרביעי נוגע לשימוש בווילון האפלה כבד כדי לפצל את החדר, שכן חומר כזה מונע מהאור לדלוף לחלק הקדמי של החדר. וילון זה גם מונע צליל במידה מסוימת, כך שהמשתתפים אינם שומעים את התנועות הקטנות של השחקנים ואת השיחות השקטות בין הנסיין לשחקנים במקרה של בעיה.
השלב החמישי הוא הכללת מחשב השחקן והקמת TCP/IP כפרוטוקול הרשת, שכן זה מבטיח שההודעות מועברות לקצה השני, בניגוד ל- UDP. בדרך זו, השחקנים יכולים לקבל מידע על הפעולה הבאה שהם יבצעו, והמשתתפים אינם מבינים זאת מנקודת מבטם. יתר על כן, מכיוון שכל המכשירים נמצאים באותה רשת, כל השהיה נוספת אפשרית הנגרמת על ידי TCP/IP הופכת לזניחה.
השלב המהותי השישי בפרוטוקול הוא הכללת מוזיקת רקע בין הגושים. סידרנו את המוזיקה ואת הבלוקים כך שכאשר המשתתף מגיב לניסוי האחרון בבלוק, המוזיקה מתחילה להתנגן בקול רם (בווליום מקסימלי של 80%) כך שהשחקנים יודעים שהגיע הזמן לשינוי, והמשתתפים יודעים שהם יכולים לשתות מים או לנוח את עיניהם. נגינה מאפשרת מעבר חלק בין שחקנים מבלי לשמוע את תנועותיהם או צלילים אחרים, ומעניקה תחושה דומה לצפייה בהצגה בתיאטרון.
אנו מאמינים כי המערך הנטורליסטי המוצג במאמר זה הוא כלי נהדר לחקור האם המנגנונים העומדים בבסיס התפיסה החזותית של פעולות אחרים שהתגלו בניסויי מעבדה מסורתיים דומים להתנהגות טבעית בעולם האמיתי. התבוננות בשחקנים אמיתיים ובפעולות החיות שלהם תספק כמובן מקור עשיר למידע חזותי ורב-חושי תלת-ממדי ותאפשר יכולת פעולה בשל נוכחותו הפיזית והחברתית של השחקן. לכן, אנו משערים כי תפיסת פעולות חיות עשויה לעורר תגובות התנהגותיות ועצביות מהירות ומשופרות ברשת תפיסת הפעולה הידועה שנחשפה בעבר בניסויי מעבדה מסורתיים באמצעות תמונות וסרטונים סטטיים. בנוסף, תפיסת פעולות חיות עשויה להניע מעגלים עצביים נוספים המעבדים רמזי עומק תלת-ממדיים36, ומידע ווסטיבולרי כדי לתאם את הגוף במרחב תוך כדי הכנה לפעול בעולם37. מגבלה אחת של המחקר הנוכחי היא שהתגובות של השחקנים האמיתיים במערך הנטורליסטי לא הושוו לתגובות שניתן היה לקבל עבור גירויים פשטניים כגון תמונות סטטיות או סרטונים. במחקרים עתידיים נפעל להשגת מטרה זו על ידי השוואה שיטתית בין תגובות התנהגותיות ועצביות במהלך תפיסת פעולה בסביבות מעבדה מסורתיות לבין אלה שבמערך הנטורליסטי.
נציין גם כמה מגבלות של הפרדיגמה המוצעת במחקר הנוכחי בכמה חזיתות. הראשונה היא שכמו רוב המחקרים הנטורליסטיים, שיטה זו דורשת משאבים כספיים וזמן. מחקר כזה יהיה גבוה יותר מבחינת התקציב מאשר מחקרים המשתמשים בגירויים דינמיים מוקלטים מראש המוצגים בתצוגה רגילה, שכן המחקר הנוכחי כולל ציוד מיוחד להצגת הפעולות האמיתיות, ושחקנים אמיתיים לוקחים חלק במחקר בכל מפגש איסוף נתונים. בנוסף, תהליך איסוף הנתונים עבור המחקר הנוכחי עשוי להימשך זמן רב יותר מכיוון שהשחקנים האמיתיים מבצעים את הפעולות שוב ושוב; יש גבול פיזי עבורם, בניגוד למחקרים המשתמשים בתמונות או סרטונים המוצגים על מסכי מחשב. מגבלה קשורה נוספת יכולה להיות הקושי לוודא שהשחקנים מבצעים כל פעולה באותו אופן על פני הבלוקים והמשתתפים; עם זאת, עם הכשרה מספקת, שחקנים יכולים להיות בטוחים בכל פעולה, שכן הם 6 s אורך. עבודה עתידית תוכל להקליט פעולות חיות ולאחר מכן להשתמש בראייה ממוחשבת כדי לכמת את השונות בין ניסויים שונים של הניסויים.
שנית, רמת בהירות המסך, כאשר משתמשים בה בצורה אטומה, והשינויים המהירים בברק בין התצוגה האטומה לשקופה יכולים לגרום לבעיה עבור משתתפים עם בעיות ראייה או הפרעות כגון אפילפסיה. מגבלה פוטנציאלית זו טופלה על ידי תשאול המשתתפים אם יש להם הפרעה כזו או חשש מתרחיש כזה וגיוס אלה שדיווחו כי תרחיש כזה לא יטריד אותם. בנוסף, אף אחד מהמשתתפים לא התלונן על המוזיקה שהשמענו ברקע במהלך חילופי השחקנים והבלוק, אך חלק מהמשתתפים עשויים להיות מוטרדים מרעש כזה. תרופה לכך יכולה להיות שימוש באוזניות מבטלות רעשים. עם זאת, הם עשויים גם למנוע כל התערבות של הנסיין במהלך המחקר או להשפיע על הטבעיות של מערך הניסוי.
שינויים אפשריים אחרים יכולים להיות מיושמים בפרדיגמה הנוכחית; לדוגמה, אם תכנון הניסוי דורש מהמשתתפים אינטראקציה עם השחקנים בעל פה, שני הצדדים יכולים להשתמש במיקרופונים בדש. כל חיבורי הרשת יכולים להיות קוויים או אלחוטיים כל עוד ניתן ליצור חיבורי TCP/IP. דרכים להציג את הפעולות בהקשר כלשהו יכולות להיחקר ולהיות מיושמות כדי לראות אם זה יעזור להגביר את הטבעיות של הפרדיגמה.
המערך הנוכחי יכול להיות פלטפורמה אידיאלית ללימודי מדעי המוח הקוגניטיביים והפסיכולוגיה הקוגניטיבית הדורשים תזמון מדויק וגירויים מבוקרים בקפידה בתנאים מוגדרים מראש. זה כולל מחקרים המשתמשים בטכניקות כגון מעקב עיניים, קרקפת או EEG תוך גולגולתי, fNIRS, ואפילו MEG, בין אם בהגדרות מסורתיות או בהגדרות ניידות יותר, שהן אפשריות יותר כיום38. חוקרים מתחומים אלה יכולים להתאים אישית את המאפיינים החיצוניים של המערך, כגון תאורת החדר או מספר השחקנים, כמו גם את האובייקטים שיוצגו. אפשרות נוספת היא שחוקרים יוכלו לתפעל את מאפייני התצוגה של המסך הדיגיטלי כדי לספק תצוגה אטומה או שקופה יותר בהתאם לצרכי המחקר שלהם. תחומי מחקר אפשריים אחרים שבהם ניתן להשתמש במתודולוגיה המוצעת יכולים להיות מחקר אינטראקציה בין אדם לרובוט, שבו אינטראקציות בזמן אמת בין בני אדם לרובוטים נדרשות בתרחישים מציאותיים.
לסיכום, בהתחשב בצורך לעבור למחקרים נטורליסטיים יותר הדומים יותר למצבים בעולם האמיתי במדעי המוח הקוגניטיביים 13,14,15,16,17,18,19,20,21,38 התפתחויות טכנולוגיות משמעותיות בדימות מוח-גוף נטורליסטי (כגון שימוש סימולטני ב-EEG, לכידת תנועה, EMG ומעקב עיניים), והשימוש בלמידה עמוקה כמסגרת בסיסית לעיבוד מידע אנושי39,40., אנו מאמינים שזה הזמן הנכון להתחיל לחקור את התפיסה של פעולות חיות, כמו גם את היסודות העצביים שלה.,
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
המחברים מצהירים כי אין להם אינטרסים כלכליים רלוונטיים או מהותיים הקשורים למחקר המתואר במאמר זה.
Acknowledgments
עבודה זו נתמכה על ידי מענקים לבורקו א. אורגן ממועצת המחקר המדעי והטכנולוגי של טורקיה (מספר פרויקט: 120K913) ואוניברסיטת בילקנט. אנו מודים למשתתפת הפיילוט שלנו סנה אר אלמאס על העלאת הרעיון להוסיף רעשי רקע בין שינויי השחקנים, לסולימן אקי על התקנת מעגל התאורה, ולטובאנה קרדומן על הרעיון להשתמש במצלמת אבטחה מאחורי הקלעים ולתרומתה כאחת השחקניות במחקר.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Adjustable Height Table | Custom-made | N/A | Width: 60 cm, Height: 62 cm, Depth: 40 cm |
| Ardunio UNO | Smart Projects | A000066 | Microcontroller used for switching the state of the LEDs from the script running on the operator PC |
| Black Pants | No brand | N/A | Relaxed-fit pants of actors with no apparent brand name or logo. |
| Case | Xigmatek | EN43224 | XIGMATEK HELIOS RAINBOW LED USB 3.0 MidT ATX GAMING CASE |
| CPU | AMD | YD1600BBAFBOX | AMD Ryzen 5 1600 Soket AM4 3.2 GHz - 3.6 GHz 16 MB 65 W 12 nm Processor |
| Curtains | Custom-made | N/A | Width: Part 1: 110 cm width from the wall (left) side, Part 2: 123 cm width above OLED display, Part 3: 170 cm from OLED display to right side, Cabin depth: 100 cm, Inside cabin depth: 100 cm, all heights 230 cm except for Part 2 (75 cm height) |
| Experimenter Adjustable/Swivel Chair | No brand | N/A | Any brand |
| Experimenter Table | Custom | N/A | Width: 160 cm, Height: 75 cm, Depth: 80 cm |
| GPU | MSI | GT 1030 2GHD4 LP OC | MSI GEFORCE GT 1030 2GHD4 LP OC 2GB DDR4 64bit NVIDIA GPU |
| Grey-color blackout curtain | Custom-made | N/A | Width: 330 cm, Height: 230 cm, used for covering the background |
| Hard Disk | Kioxia | LTC10Z240GG8 | Kioxia 240 GB Exceria Sata 3.0 SSD (555 MB Read/540 MB Write) |
| Hard Disk | Toshiba | HDWK105UZSVA | Toshiba 2,5'' 500 GB L200 SATA 3.0 8 MB Cache 5400 Rpm 7 mm Harddisk |
| High-Power MOSFET Module | N/A | N/A | Heating Controller MKS MOSFET Module |
| Laptop | Apple | S/N: C02P916ZG3QT | MacBook Pro 11.1 Intel Core i7 (Used as the actor PC) |
| Laptop | Asus | UX410U | Used for monitoring the security camera in real-time. |
| LED lights | No brand | N/A | |
| LED Strip Power Supply | No brand | N/A | AC to DC voltage converter used for supplying DC voltage to the lighting circuit |
| MATLAB | The MathWorks Inc., Natick, MA, USA | Version: R2022a | Used for programming the experiment. Required Toolboxes: MATLAB Support Package for Arduino Hardware (version 22.1.2) Instrument Control Toolbox (version 4.6) Psychtoolbox (version 3) |
| Monitor | Philips | UHB2051005145 | Model ID: 242V8A/00, PHILIPS 23.8" 242V8A 4ms 75 Hz Freesync DP-HDMI+VGA IPS Gaming Monitor |
| Motherboard | MSI | B450M-A PRO MAX | MSI B450M-A PRO MAX Amd B450 Socket AM4 DDR4 3466(OC) M.2 Motherboard |
| Mouse Pad for participant | Monster | 78185721101502042 / 8699266781857 | Pusat Gaming Mouse Pad XL |
| Night lamp | Aukes | ES620-0.5W 6500K-IP 20 | Used for helping the actors see around when the lights are off in the backstage. |
| Participant Adjustable/Swivel Chair | No brand | N/A | |
| Participant Table | IKEA | Sandsberg 294.203.93 | Width: 110 cm, Height: 75 cm, Depth: 67 cm |
| Power Extension Cable | Viko | 9011760Y | 250 V (6 inlets) Black |
| Power Extension Cable | Viko | 9011730Y | 250 V (3 inlets) Black |
| Power Extension Cable | Viko | 9011330Y | 250 V (3 inlets) White |
| Power Extension Cable | s-link | Model No: SPG3-J-10 | AC - 250 V 3 meter (5 inlets) |
| Power Supply | THERMALTAKE | PS-LTP-0550NHSANE-1 | THERMALTAKE LITEPOWER RGB 550W APFC 12 cm FAN PSU |
| Professional Gaming Mouse | Rampage | 8680096 | Model No: SMX-R50 |
| RAM | GSKILL | F4-3000C16S-8GVRB | GSKILL 8GB (1x8GB) RipjawsV Red DDR4 3000 MHz CL16 1.35 V Single Ram |
| Reception bell | No brand | N/A | Used for helping the communication between the experimenter and the actors. |
| Security Camera | Brion Vega | 2-20204210 | Model:BV6000 |
| Speakers | Logitech | P/N: 880-000-405 PID: WD528XM | Used for playing the background music. |
| Survey Software | Qualtrics | N/A | |
| Switching Module | No brand | N/A | F5305S PMOS Switch Module |
| Table under the OLED display | Custom-made | N/A | Width: 123 cm, Height: 75 cm, Depth: 50 cm |
| Transparent OLED Display | Planar | PN: 998-1483-01 S/N:195210075 | A 55-inch transparent display that showcases dynamic information, enabled the opaque and transparent usage during the experiment. |
| UPS | EAG | K200610100087 | EAG 110 |
| UPS | EAG | 210312030507 | EAG 103 |
| USB 2.0 Cable Type A/B for Arduino UNO (Blue) | Smart Projects | M000006 | Used to connect the microcontroller to the experimenter PC. |
| USB to RS232 Converter | s-link | 8680096082559 | Model: SW-U610 |
| White Long-Sleeved Blouse (2) | H&M (cotton) | N/A | Relaxed-fit blouses with a round neckline and without ant apparent brand name or logo. |
| Wireless Keyboard | Logitech | P/N: 820-003488 S/N: 1719CE0856D8 | Model: K360 |
| Wireless Mouse | Logitech | S/N: 2147LZ96BGQ9 | Model: M190 (Used as the response device) |
References
- Grossman, E. D., Blake, R. Brain areas active during visual perception of biological motion. Neuron. 35 (6), 1167-1175 (2002).
- Saygin, A. P. Superior temporal and premotor brain areas necessary for biological motion perception. Brain. 130 (9), 2452-2461 (2007).
- Peelen, M. V., Downing, P. E. The neural basis of visual body perception. Nature Reviews Neuroscience. 8 (8), 636-648 (2007).
- Caspers, S., Zilles, K., Laird, A. R., Eickhoff, S. B. ALE meta-analysis of action observation and imitation in the human brain. Neuroimage. 50 (3), 1148-1167 (2010).
- Nelissen, K., et al. Action observation circuits in the macaque monkey cortex. Journal of Neuroscience. 31 (10), 3743-3756 (2011).
- Oosterhof, N. N., Tipper, S. P., Downing, P. E. Crossmodal and action-specific: Neuroimaging the human mirror neuron system. Trends in Cognitive Sciences. 17 (7), 311-318 (2013).
- Lingnau, A., Downing, P. E. The lateral occipitotemporal cortex in action. Trends in Cognitive Sciences. 19 (5), 268-277 (2015).
- Giese, M. A., Rizzolatti, G. Neural and computational mechanisms of action processing: Interaction between visual and motor representations. Neuron. 88 (1), 167-180 (2015).
- Tucciarelli, R., Wurm, M., Baccolo, E., Lingnau, A. The representational space of observed actions. eLife. 8, e47686 (2019).
- Tarhan, L., Konkle, T. Sociality and interaction envelope organize visual action representations. Nature Communications. 11 (1), 3002 (2020).
- Urgen, B. A., Saygin, A. P. Predictive processing account of action perception: Evidence from effective connectivity in the action observation network. Cortex. 128, 132-142 (2020).
- Newen, A., De Bruin, L., Gallagher, S. The Oxford Handbook of 4E Cognition. , Oxford University Press. Oxford, UK. (2018).
- Snow, J. C., Culham, J. C. The treachery of images: How realism influences brain and behavior. Trends in Cognitive Sciences. 25 (6), 506-519 (2021).
- Matusz, P. J., Dikker, S., Huth, A. G., Perrodin, C. Are we ready for real-world neuroscience. Journal of Cognitive Neuroscience. 31 (3), 327-338 (2019).
- Zaki, J., Ochsner, K. The need for a cognitive neuroscience of naturalistic social cognition. Annals of the New York Academy of Sciences. 1167 (1), 16-30 (2009).
- Hasson, U., Honey, C. J. Future trends in Neuroimaging: Neural processes as expressed within real-life contexts. NeuroImage. 62 (2), 1272-1278 (2012).
- Risko, E. F., Laidlaw, K. E., Freeth, M., Foulsham, T., Kingstone, A. Social attention with real versus reel stimuli: toward an empirical approach to concerns about ecological validity. Frontiers in Human Neuroscience. 6, 143 (2012).
- Parsons, T. D. Virtual reality for enhanced ecological validity and experimental control in the clinical, affective and social neurosciences. Frontiers in Human Neuroscience. 9, 660 (2015).
- Deuse, L., et al. Neural correlates of naturalistic social cognition: brain-behavior relationships in healthy adults. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 11 (11), 1741-1751 (2016).
- Camerer, C., Mobbs, D. Differences in behavior and brain activity during hypothetical and real choices. Trends in Cognitive Sciences. 21 (1), 46-56 (2017).
- Nastase, S. A., Goldstein, A., Hasson, U. Keep it real: Rethinking the primacy of experimental control in cognitive neuroscience. NeuroImage. 222, 117254 (2020).
- Kihlstrom, J. F. Ecological validity and "ecological validity". Perspectives on Psychological Science. 16 (2), 466-471 (2021).
- Brunswik, E. Perception and the Representative Design of Psychological Experiments. , University of California Press. Oakland, California. (1956).
- Aronson, E., Carlsmith, J. M. Experimentation in social psychology. The Handbook of Social Psychology. Gilbert, D. T., Fiske, S. T., Lindzay, G. , McGraw-Hill. New York, NY. 1-79 (1968).
- Hammond, K. Ecological validity: Then and now. University of Colorado. , Available from: https://www.albany.edu/cpr/brunswik/notes/essay1.html (1998).
- Fan, S., Dal Monte, O., Chang, S. W. Levels of naturalism in social neuroscience research. IScience. 24 (7), 102702 (2021).
- Orban, G. A., Lanzilotto, M., Bonini, L. From observed action identity to social affordances. Trends in Cognitive Sciences. 25 (6), 493-505 (2021).
- Gray, H. M., Gray, K., Wegner, D. M.
- Li, Z., Terfurth, L., Woller, J. P., Wiese, E. Mind the machines: Applying implicit measures of mind perception to social robotics. 2022 17th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI. , 236-245 (2022).
- Karpinski, A., Steinman, R. B. The single category implicit association test as a measure of implicit social cognition. Journal of Personality and Social Psychology. 91 (1), 16 (2006).
- Greenwald, A. G., McGhee, D. E., Schwartz, J. L. Measuring individual differences in implicit cognition: the implicit association test. Journal of Personality and Social Psychology. 74 (6), 1464 (1998).
- Freeman, J. B., Ambady, N. MouseTracker: Software for studying real-time mental processing using a computer mouse-tracking method. Behavior Research Methods. 42 (1), 226-241 (2010).
- Pekçetin, T. N., Barinal, B., Tunç, J., Acarturk, C., Urgen, B. A. Studying mind perception in social robotics implicitly: The need for validation and norming. Proceedings of the 2023 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction. , 202-210 (2023).
- Yu, Z., Wang, F., Wang, D., Bastin, M. Beyond reaction times: Incorporating mouse-tracking measures into the implicit association test to examine its underlying process. Social Cognition. 30 (3), 289-306 (2012).
- Romero, C. A., Snow, J. C. Methods for presenting real-world objects under controlled laboratory conditions. Journal of Visualized Experiments. (148), e59762 (2019).
- Jastorff, J., Abdollahi, R. O., Fasano, F., Orban, G. A. Seeing biological actions in 3 D: An f MRI study. Human Brain Mapping. 37 (1), 203-219 (2016).
- Ferri, S., Pauwels, K., Rizzolatti, G., Orban, G. A.
- Stangl, M., Maoz, S. L., Suthana, N. Mobile cognition: Imaging the human brain in the 'real world. Nature Reviews Neuroscience. 24 (6), 347-362 (2023).
- Kriegeskorte, N. Deep neural networks: a new framework for modeling biological vision and brain information processing. Annual Review of Vision Science. 1, 417-446 (2015).
- Marblestone, A. H., Wayne, G., Kording, K. P. Toward an integration of deep learning and neuroscience. Frontiers in Computational Neuroscience. 10, 94 (2016).
