実験心理学と認知神経科学研究における実在の人物と実写を提示するための自然主義的な設定
Summary
この研究は、研究者がリアルタイムの行動刺激を提示し、参加者が各刺激表示後に応答している間に応答時間とマウス追跡データを取得し、特別な透明有機発光ダイオード(OLED)スクリーンと光操作を含む独自のシステムを使用して実験条件間でアクターを変更できるようにする自然主義的な実験セットアップを提示します。
Abstract
他人の行動の認識は、生存、相互作用、およびコミュニケーションにとって重要です。行動の知覚を理解することに専念する何十年にもわたる認知神経科学の研究にもかかわらず、人間の行動知覚にアプローチする神経に触発されたコンピュータービジョンシステムの開発にはまだほど遠いです。大きな課題は、現実世界での行動が、「今ここ」で起こり、受け入れられる空間で時間的に展開するイベントで構成されていることです。これに対し、これまでの視覚知覚や認知神経科学の研究は、2次元ディスプレイ(画像や映像など)による行動知覚の研究が中心で、空間や時間にアクターが存在しないため、演技性に限界がある。この分野での知識が増えているにもかかわらず、現実の世界における他者の行動の認識の基本的なメカニズムをよりよく理解するためには、これらの課題を克服する必要があります。この研究の目的は、現実世界の設定に近いシナリオで、生きている俳優と自然主義的な実験室実験を行うための新しいセットアップを導入することです。この研究で使用されたセットアップのコア要素は、参加者がプレゼンテーションのタイミングを正確に制御しながら、物理的に存在する俳優のライブアクションを見ることができる透明な有機発光ダイオード(OLED)スクリーンです。この作業では、このセットアップを行動実験でテストしました。このセットアップは、研究者が行動知覚の基本的で以前はアクセスできなかった認知および神経メカニズムを明らかにするのに役立ち、自然主義的な環境における社会的知覚と認知を調査する将来の研究の基礎となると信じています。
Introduction
生存と社会的相互作用のための基本的なスキルは、他人の行動を認識して理解し、周囲の環境で彼らと相互作用する能力です。過去数十年の以前の研究は、個人が他人の行動をどのように認識し理解するかの基本原則を理解するのに大きく貢献しました1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 .それにもかかわらず、相互作用の複雑さとそれらが発生する状況を考えると、日常生活環境におけるこの複雑なスキルをより完全に理解するために、自然主義的な設定で知識体系をさらに発展させる必要があることは明らかです。
私たちの日常生活環境などの自然環境では、知覚と認知は、具体化され、埋め込まれ、拡張され、活動的な特性を示します12。身体と環境の役割を過小評価する傾向がある脳機能の内部主義的な説明とは対照的に、身体化された認知への現代のアプローチは、脳、身体、環境の動的な結合に焦点を当てています。一方、行動知覚に関するほとんどの社会心理学、認知心理学、および神経科学の研究は、実験室の条件(例えば、コンピュータ化されたタスクの画像またはビデオ)で十分に制御され単純化された実験デザインを利用することで、現実世界の相互作用などのより複雑なシナリオに一般化できる結果が得られると仮定する傾向があります1,2,3,4,5,6,7 ,8,9,10,11.この仮定により、多くの状況下で堅牢で信頼性の高いデータを取得できることが保証されます。それにもかかわらず、よく知られている課題は、慎重に制御された実験から導き出されたモデルの有効性が、実際のコンテキストでテストされた場合に制限されることです13。その結果、さまざまな研究分野における刺激と実験計画の生態学的および外部的妥当性に対処するために、さらなる調査13、14、15、16、17、18、19、20、21、22が実施されました。
本研究では、個人が他者の行動をどのように認識し、評価するかを、現実の物理的に存在する俳優によって実行されるライブアクションを使用して調査するための新しい方法を提案します。実際のコンテキストと同様のシナリオが採用され、実験者は考えられる交絡因子を制御できます。この研究は、Matusz et al.14の枠組みの中での「自然主義的な実験室研究」の一形態であり、刺激と環境を最大限に制御し、しばしば自然性を犠牲にする「古典的な実験室研究」と、刺激と環境の制御を犠牲にして自然性を最大化することを目的とした「完全に自然主義的な現実世界の研究」の中間段階として考えることができます14.この研究は、高度な実験制御を伴う従来の実験室実験で得られた発見と、完全に制約のない自然環境で行われた研究で得られた発見との間のギャップを埋めるために、行動知覚研究におけるこのレベルでの経験的調査の必要性に対処することを目的としています。
対照実験と制約なし実験
実験的制御は、研究者がターゲット変数を交絡因子の可能性から分離できるため、特定の仮説をテストするための実験を設計するための効率的な戦略です。また、同じデザインでわずかにまたはまったく異なる刺激を使用したり、代替の実験設定で同じ刺激をテストしたりするなど、特定のレベルの修正で同じ仮説を再検討することもできます。対照実験による体系的な調査は、認知科学および関連分野の研究における伝統的な方法論です。制御された実験は、注意、記憶、知覚などのさまざまな研究領域における認知プロセスの基本原理に関する知識体系を確立するのに役立ちます。しかし、最近の研究では、調査結果を実際の環境に一般化するという点で、従来の実験室実験の限界も認められており、研究者は強化された生態学的環境で研究を行うことが奨励されています13,14,15,16,17,18,19,20,21.このシフトは、従来の実験室実験と実際の設定との間の不一致に関する2つの重要な問題に対処することを目的としています。第一に、実験室の外の世界は実験よりも決定論的ではなく、体系的な実験操作の代表的な力を制限します。第二に、人間の脳は非常に適応性が高く、実験的研究の設計と実施の実際的な制限のために、これはしばしば過小評価されています22。「生態学的妥当性」23,24の概念は、この問題を解決する方法に取り組むために使用されてきました。この用語は通常、実験室の文脈の外で実験結果を現実世界に一般化するための前提条件を指すために使用されます。生態学的妥当性は、研究デザインが実際のシナリオに類似していることを確認するために、制約のない刺激で事実上自然主義的な実験設定を検証することを指すとも解釈されています25。この用語の解釈には大きなばらつきがあるため、代替方法論と刺激選択の利点と限界を理解する必要があります。
刺激と実験計画における自然主義のレベル
実験心理学と認知神経科学の以前の研究では、さまざまなレベルの自然主義を持つ幅広い刺激を使用していました26。ほとんどの研究者は、実際のアクションやイベントをシミュレートできる刺激よりも準備が簡単なため、静止画像または短い動的ビデオを使用することを好みます。利点があるにもかかわらず、これらの刺激は研究者が社会的エージェント間の偶発的な行動を測定することを可能にしない。言い換えれば、彼らは行動可能ではなく、社会的アフォーダンスを持っていません27。近年、これらの非インタラクティブな刺激に代わるものが開発されています:仮想アバターのリアルタイムアニメーション。これらのアバターを使用すると、アバターとそのユーザー間の相互作用を調査できます。ただし、仮想アバターの使用は、特に現実的で偶発的な行動に関して特に魅力的ではないように見える場合、ユーザーの不安が軽減される可能性があります26。したがって、実験的研究において実際の社会的刺激を使用することへの関心が高まっています。それらの設計、データ記録、および分析には高度な機器と複雑なデータ分析が必要になる場合がありますが、自然主義的な人間の行動と認知を理解するための最良の候補です。
本研究では、実験室環境における実生活の社会的刺激を使用するための方法論を提案する。この研究は、従来の実験室実験と比較して生態学的妥当性が強化された環境で、人々が他者の行動をどのように認識および評価するかを調査することを目的としています。私たちは、参加者が物理的に存在し、彼らと同じ環境を共有する実際の俳優にさらされる新しいセットアップを開発し、説明しました。このプロトコルでは、参加者の応答時間とマウスの軌跡が測定されるため、刺激提示の正確なタイミングと、この強化された生態学的環境での実験条件の厳密な制御が必要です。したがって、実験パラダイムは、環境の制御を犠牲にすることなく刺激の自然さが最大化されるため、文献に存在するフレームワークの中で際立っています。以下に、プロトコルはそのようなシステムを確立するためのステップを示し、次にサンプルデータの代表的な結果を続けます。最後に、パラダイムの重要性、制限、および変更の計画について説明します。
実験計画
プロトコルのセクションに進む前に、本研究で使用されたパラメータについて説明し、刺激の詳細を実験計画とともに提示します。
研究におけるパラメータ
この研究は、俳優のタイプと彼らが実行する行動のクラスが参加者の心の知覚プロセスにどのように影響するかを測定することを目的としています。プロトコルでは、心の知覚プロセスは、以前の研究28で提案されているように、エージェンシーと経験の2つの主要な次元で測定されます。これら2つの次元の上限と下限も含まれており、Liらによって最近導入された29。
この研究の構造は、一般的に使用される暗黙的関連タスク(IAT)31 の単一カテゴリバージョン30に触発されました。このタスクでは、参加者が属性コンセプトとターゲットコンセプトを一致させる際の応答時間を、これら 2 つのコンセプトに対する暗黙的な関連付けの強さを示すものとして使用します。この暗黙のタスクの適応では、参加者は実際の俳優によって実行されるライブアクションを提示され、それらをターゲットの概念に一致させる必要があります。ターゲットの概念は、実験のブロックに応じて、エージェンシーまたはエクスペリエンスのディメンションの上限と下限です。
要約すると、独立変数はアクタータイプとアクションクラスです。 アクター タイプには 2 つのレベルがあります (つまり、2 つの異なるアクター、Actor1 と Actor2 がスタディでパフォーマンスを発揮します)。アクション クラスには、アクション クラス 1 とアクション クラス 2 の 2 つのレベルがあり、各クラスには 4 つのアクションが含まれています。参加者は、2 つのアクターを 4 つのブロック (各ブロックに 1 人のアクター) で個別に評価し、各ブロックで、アクターはすべてのアクションをカウンターバランスの順序で実行します。参加者は、エージェンシーと経験という2つの事前定義された強制的な次元に関して評価を実行します。実験の 4 つのブロックは、(1) エージェンシー ブロックのアクター 1、(2) エージェンシー ブロックのアクター 2、(3) エクスペリエンス ブロックのアクター 1、(4) エクスペリエンス ブロックの アクター 2 です。ブロックの順序も参加者間で相殺されるため、同じエージェントを持つブロックが互いに続くことはありません。
参加者の回答に加えて、2つの応答選択肢のいずれかに向かって移動している間に使用するワイヤレスマウスの応答時間とx-y座標が記録されます。したがって、従属変数は、参加者の応答と応答時間(RT)、およびコンピューターのマウス追跡から導出された最大偏差(MD)と曲線下面積(AUC)の測定値です。変数応答はカテゴリです。高または低にすることができ、評価は指定されたブロックのいずれかで行われるため、応答は高エージェンシー、低エージェンシー、高経験、または低経験としてラベル付けすることもできます。応答時間は連続変数です。その単位は秒であり、アクションの表示の開始から応答の選択肢の1つでのマウスクリックの発生までの経過時間を指します。軌道のMDは連続変数であり、参加者の軌道と理想化された軌道(直線)との間の最大の垂直偏差を指します。軌道のAUCも連続変数であり、参加者の軌道と理想化された軌道32との間の幾何学的領域を指す。
実験の刺激と計画
本研究では、3段階の実験が使用されています。3番目の部分からの測定値が分析に使用されます。最初の2つの部分は、最後の部分の準備として機能します。以下では、実験の各部分を実験刺激と仮説とともに説明します。
実験パート1(語彙トレーニングパート)では、参加者は、エージェンシーと経験の概念と、高と低という言葉で表される能力レベルを理解するためのトレーニングセッションを完了します。このトレーニングセッションで使用される概念(n = 12)を選択するために、現在の研究の著者の何人かは規範的研究を実施しました33。本研究は参加者の母国語で実施される予定であったため、概念もトルコ語に翻訳されてから正規化されました。概念は、2つの次元の高値(n = 3)と安値(n = 3)の端に強く関連するものの中から選択されました(それぞれ6つの概念)。参加者の概念の理解が評価プロセスの指針となることが期待されるため、この部分は非常に重要です。
実験パート2(行動識別部分)では、参加者はActor1とActor2が行う同じ8つのアクションを次々に見て、そのアクションが何であるかを実験者に報告します。このセクションは操作チェックとして機能します。両方のアクターが実行しているときにすべてのアクションを提示することで、参加者がアクションを理解し、アクターに精通していることを確認してから、迅速な評価を行う必要がある暗黙のテストを開始できます。アクションクラス1とアクションクラス2に選択されたアクションは、一部の著者が実施した各アクター条件(準備中の原稿)について2つの規範的研究(N = 219)の結果によると、Hスコアと信頼水準が最も高いアクション(各アクションクラスで4つの異なるアクションの例)でした。すべてのアクションは、6秒の等しい時間内に実行されます。
これは進行中の研究であり、他にもいくつかの要素があります。ただし、上記のセクションの仮説は次のとおりです:(i)アクターのタイプが従属変数に影響を与えます。アクター 2 は、アクター 1 と比較して、より長い RT、より高い MD、およびより大きな AUC を生成します。(ii)アクションの種類が従属測定に影響を与える。アクション クラス 1 は、アクション クラス 2 と比較して、より長い RT、より高い MD、およびより大きな AUC を生成します。(iii)同じアクターとアクションクラスに対する高応答と低応答の従属測定値は、ブロックディメンション(エージェンシーとエクスペリエンス)全体で異なります。
Protocol
Representative Results
Discussion
本研究の包括的な目標は、人間の高レベルの視覚知覚と認知が実生活の状況でどのように機能するかについての理解に貢献することです。この研究は行動知覚に焦点を当て、研究者が実験室の設定で実際の俳優を提示することによって個人が他人の行動をどのように認識し評価するかをテストすることを可能にする自然主義的でありながら制御可能な実験パラダイムを提案しました。
<p cl…Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
この研究は、トルコ科学技術研究評議会(プロジェクト番号:120K913)とビルケント大学からのBurcu A. Urgenへの助成金によって支援されました。パイロット参加者のセナ・エルマスが俳優の変更の間にバックグラウンドノイズを追加するというアイデアをもたらしてくれたこと、スレイマン・アクが光回路をセットアップしてくれたこと、そして舞台裏で防犯カメラを使用するというアイデアと研究の俳優の1人としての彼女の貢献について、Tuvana Karadumanに感謝します。
Materials
| 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. , (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. , (1956).
- Aronson, E., Carlsmith, J. M., Gilbert, D. T., Fiske, S. T., Lindzay, G. Experimentation in social psychology. The Handbook of Social Psychology. , 1-79 (1968).
- 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. Dimensions of mind perception. Science. 315 (5812), 619 (2007).
- 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. Stereoscopically observing manipulative actions. Cerebral Cortex. 26 (8), 3591-3610 (2016).
- 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).
