Dikkat Çekici Göz Kırpma
Kaynak: Jonathan Flombaum Laboratuvarı—Johns Hopkins Üniversitesi
Belirli bir uyaranın tanınması için, görsel dikkatin söz konusu uyarana yönlendirilm…
1. Ekipman
- Deney, E-Prime gibi bir bilgisayar ve deney uygulama yazılımı veya MATLAB veya PsychoPy gibi bir programlama ortamı gerektirir.
2. Uyaran ve deney tasarımı
- Bu deney, Hızlı Seri Görsel Sunum, kısaca LCV adı verilen genel bir deneysel prosedüre dayanmaktadır.
- LCV'nin temelleri, bir dizi görüntünün birbiri ardına hızlı bir şekilde gösterildiği deneysel denemeleri içerir. Görüntüler genellikle başka bir görüntüyle değiştirilmeden önce 200 ms'den daha kısa bir süre ekranda kalır ve bu da görüntülerin kapsamlı bir şekilde işlenmesini zorlaştırır.
- Temel bir LCV programı yaparak başlayın. Ekranın ortasında, her biri yalnızca 50 ms süren büyük siyah küçük harflerden (Helvetica yazı tipi) oluşan akışlar sunacak şekilde ayarlayın. Harfler yaklaşık 2,5 inç sürmelidir. dikey ve 1,5 inç. Yatay. Şekil 1 bir LCV dizisini şematize eder.
Şekil 1: Hızlı seri görsel sunumun (LCV) temelleri. Hızlı bir şekilde art arda bir dizi görüntü gösterilir, bu durumda, küçük harflerin her biri bir sonraki harfle değiştirilmeden önce yalnızca 50 ms kalır.
- Şimdi, bunu dikkatli bir göz kırpma programı yapmak için aşağıdakileri yapın:
- , yani olmak üzere 30 resim uzunluğunda denemeler yapın. Her biri 50 ms için 30 karakter görüntülenecek ve her denemeyi toplam 1,5 saniye yapacaktır. Her denemedeki karakterlerin
- 28'i az önce anlatıldığı gibi küçük harflerdir, ancak ikisi sayıdır.
- Her denemede, göstermek için 1 ile 9 arasındaki iki sayıyı rastgele seçin, ancak aynı zamanda bir denemedeki iki sayının her zaman farklı olduğundan emin olun.
- Sunulan 8th öğesinin ve sunulan 20th öğesinin sınırı içinde ilk sayının göründüğü yeri rastgele seçin. Başka bir deyişle, her denemede 8th ile 20th LCV konumu arasında bir yere bir sayı yerleştirin.
- İkinci sayı, birinciden hemen sonra ve ondan sonraki altı konum arasında herhangi bir yerde görünür. İkinci sayının konumu birinciye göre tanımlandığından, bunlara gecikme konumları denir. İkinci sayı, 1 ile 6 arasında değişen bir gecikme konumuna sahip olabilir. Aslında, tüm deney boyunca, 1 ile 6 arasındaki gecikme konumlarının her birinden eşit sayıda olacaktır. Şekil 2, gecikme konumu kavramını şematize eder.
- Deneyi, her gecikme pozisyonu için 30'ar adet olmak üzere toplam 180 denemeyi içerecek şekilde programlayın, 1-6.
- Her denemenin sonunda, ekranda "İlk? İkincisi?", Şekil 2'de gösterildiği gibi, gözlemciyi deneme sırasında gördükleri sayıları bildirmeye teşvik etmek için.
- Son olarak, programı, ilgili tüm verileri raporlayan bir çıktı elektronik tablosu oluşturacak şekilde ayarlayın. Dosyadaki her satır, tek bir denemenin içeriğine karşılık gelir ve Şekil 3'de gösterildiği gibi aşağıdaki bilgileri içermelidir: deneme numarası, ilk numaranın LCV akışındaki konumu, ikinci numaranın gecikme konumu, ilk numaranın gerçek kimliği, ikinci numaranın gerçek kimliği, ve ilk numarayı tanımlamak için katılımcı tarafından yapılan tuşa basmak ve ikincisi için aynı.
Şekil 2: Dikkat çekici göz kırpma yöntemleri. Hazır bir ekranı, esas olarak harflerden, toplamda 30 görüntüden oluşan bir LCV akışı takip eder. Harflerin arasına gömülü iki rakam vardır. İlk sayı, akıştaki 8. ve 20. konumları arasında herhangi bir yerde görünür. İkinci sayının konumuna gecikme denir ve ilk sayının görünümüne göre tanımlanır, öyle ki ilkinden hemen sonra gecikme 1, sonraki konum gecikme 2 olarak adlandırılır ve bu böyle devam eder. Deney, 1-6 arasındaki gecikmelerin her birinde 30 denemeden oluşur.
Şekil 3: Dikkatli bir göz kırpma deneyi için bir veri çıktı tablosunun organizasyonu. Her satır, deneyin bir denemesine karşılık gelir. Kaydedilmesi gereken önemli parametreler, akıştaki ilk sayının konumu (8 ile 20 arasında bir değer), ikinci sayıya kadar olan gecikme (1 ile 6 arasında bir değer), gösterilen iki sayının kimliği ve denemenin sonunda katılımcı tarafından verilen yanıtlardır.
3. Denemeyi çalıştırma
- Tam bir deney için, 10-20 katılımcı arasında test etmek idealdir, ancak bu deneyin sonucu, çoğu bireysel katılımcının verilerinde belirgin olmalıdır.
- Bir katılımcıyı test etmek için, sandalyelerinin arkası yaklaşık 60 cm uzakta olacak şekilde bilgisayar monitörünün önüne oturtun.
- Talimatları onlara aşağıdaki gibi açıklayın:
- "Bu deney, insan dikkatinin hızını araştırmak için tasarlanmıştır. Her deneme aşağı yukarı aynı olacaktır. Üzerinde 'Ready?' yazan bir ekran göreceksiniz. Deneme sürümünü başlatmak için boşluk tuşuna basana kadar ekran aynı kalacaktır. Bir deneme başlatıldığında, 1,5 saniye boyunca ekranın ortasında hızlı bir şekilde bir dizi küçük harfin belirdiğini göreceksiniz. Harflerin arasına gömülü iki sayı görünecektir. Rastgele konumlarda görünecekler ve birbirlerinden hemen sonra görünmeleri gerekmez. Göreviniz, harflerin sırasına çok dikkat etmek ve görünen iki harfi tanımaya çalışmaktır. Bir denemenin sonunda, göründüğünü düşündüğünüz numaraları girmeniz ve onları gördüğünüzü düşündüğünüz sırayla, önce ilki, ardından ikincisini girmeniz istenecektir. Toplamda 180 deneme olacak, bu nedenle deney sadece 5-10 dakika sürmelidir. Bununla birlikte, elinizden gelenin en iyisini yapmanız çok önemlidir. Herhangi bir denemede bir numaranın kimliğinden emin değilseniz, sadece tahmin edin. Herhangi bir sorunuz var mı?"
- Herhangi bir soruyu cevapladıktan sonra, katılımcı için deneyi başlatın ve başka soruların ortaya çıkması durumunda birkaç denemeyi tamamlamalarını izleyin. Ardından, deneyi tamamlaması için katılımcıdan ayrılın.
4. Sonuçları Analiz Etme
- Sonuçları analiz etmek için yapılacak ilk şey, şu anda doldurulmuş veri elektronik tablosuna iki sütun eklemektir, Doğruluk 1 adlı bir sütun ve Doğruluk 2 olarak adlandırılan bir sütun, katılımcının bu denemedeki her pozisyondaki sayıyı doğru bir şekilde tanımlayıp tanımlamadığını belirtmek içindir. Her denemede görünen gerçek sayıyı verilen yanıtla karşılaştırın, sütunu doğru yanıt için 1 ve yanlış yanıt için 0 ile doldurun. Şekil 4, tablonun bu noktada nasıl görünmesi gerektiğini gösterir.
Şekil 4: Dikkatli bir göz kırpma deneyi için doldurulmuş veri çıktısı. Doğruluk 1 ve Doğruluk 2 sütunları, bir katılımcı tarafından girilen yanıtın her deneme sırasında sunulan numaranın gerçek kimlikleriyle eşleşip eşleşmediğini bildirir. 1 doğru bir yanıtı ve 0 yanlış bir yanıtı gösterir.
- Şimdi ilk sayı için katılımcının genel yanıt doğruluğunu hesaplayın. Bunu, elektronik tablonun Doğruluk 1 sütunundaki sayıların ortalamasını alarak yapın. Bu, 0.90 ile 1 arasında çok yüksek olmalıdır.
- Son olarak, ikinci sayı için altı gecikme konumunun her biri için ortalama yanıt doğruluğunu hesaplayın.
Hızla değişen bir ortamda bilgilerin işlenmesi zahmetlidir ve nesne tanımanın gerçekleşmesi için görsel dikkat gereklidir.
Örneğin, bir grup özelliğin bu futbol topu gibi bir nesneyi nasıl içerdiğini anlamak için görsel dikkat gereklidir ve bunu sürdürmek büyük çaba gerektirir.
Bir futbol topu ve oyun sırasında sahadaki oyuncular gibi öğelerin hızla hareket ettiği dinamik durumlarda, söz konusu dikkat çabası, oyun kurucunun bir alıcı aradığı gibi, devre dışı bırakıldığında dikkatte anlık bir düşüşe neden olur.
Bu gecikme, sanki beyin bir an için göz kırpıyor ve dinlenmek için dikkati kapatıyormuş gibi dikkat göz kırpma olarak adlandırılır ve burada rakip gibi uyaranlar algılanmaz.
1992'de Raymond, Shapiro ve Arnell'in öncülük ettiği yöntemlere dayanan bu video, uyaranları tasarlamak ve paradigmayı yürütmek için gereken adımları tartışarak Dikkatli Göz Kırpma fenomeninin nasıl uygulanacağını, ayrıca verilerin nasıl analiz edileceğini ve farklı düzeylerde dikkat katılımı ile denemelerdeki yanıtların doğruluğunu açıklayan sonuçların nasıl yorumlanacağını göstermektedir.
Bu deneyde, Helvetica yazı tipinde büyük siyah küçük harfler ve sayılar gibi bir dizi görüntü, birbiri ardına 50 ms boyunca sunulur - Hızlı Seri Görsel Sunum, kısaca LCV adı verilen deneysel bir prosedür.
Her deneme toplam 30 karakter gösterecek şekilde programlanmıştır, bu sayede görüntülerden ikisi 1 ile 9 arasında farklı sayılardır.
Birincisi, sekizinci ve yirminci LCV konumu arasında bir yere rastgele yerleştirilirken, ikinci rakam, ilk sayıdan hemen sonraki bir noktaya, ondan sonraki altı yere rastgele yerleştirilir. Bu aralığa, 1 ile 6 arasında değişebilen gecikme konumu denir.
Deney boyunca, 6 gecikme pozisyonunun her birinde 30 olmak üzere 180 deneme yapılmıştır.
Her denemeden sonra, katılımcılardan LCV sırasında sayıları göründükleri sırayla bildirmeleri istenir. Bağımlı değişken, gecikme konumları boyunca doğru yanıtların sayısı olarak kaydedilir.
Paradigmanın arkasındaki mantık, ilk sayının katılımcının dikkatini çekmesi ve ilk sayıların isimlendirilmesinde çok yüksek bir doğruluğa yol açmasıdır. Ancak, gecikme konumuna bağlı olarak, ikinci sayı bildirilirken performansın değişmesi beklenir.
İlkinden hemen sonra ortaya çıkarsa, performans hala çok yüksek olmalıdır - gecikme 1 tasarrufu adı verilen bir kavram.
Dikkatli göz kırpma fenomeni nedeniyle, ikinci sayı ikinci ve üçüncü gecikme konumlarında olduğunda doğruluk en dramatik şekilde etkilenmelidir ve doğruluk, kısa dikkatli göz kırpma penceresinden sonra meydana gelen sonraki gecikme konumlarında daha az etkilenecektir.
Deneyden önce programı, deneme numarası, LCV akışındaki ilk basamağın konumu ve gecikme, birinci ve ikinci sayıların gerçek kimliği ve verilen yanıtlar dahil olmak üzere sonraki analiz için ilgili tüm verileri raporlayan bir çıktı elektronik tablosu oluşturacak şekilde ayarlayın.
Başlamak için, katılımcıyı laboratuvarda karşılayın ve deney odasına yönlendirin. Sandalyeleri yaklaşık 60 cm uzakta olacak şekilde bilgisayarın önünde rahatça oturmalarını sağlayın.
Şimdi, görev talimatlarını açıklayın: Ekranda "Hazır mı?" kelimesi görüntülenecektir. Boşluk çubuğuna basılana kadar, ardından bir dizi harf ve sayı hemen ve hızlı bir şekilde görünecektir.
Katılımcıyı, ilgili tuşlara gördükleri sırayla basarak hangi sayıları gördüklerini belirtmeye yönlendirin. Onlara, hangi sayıları gördüklerinden emin değillerse, sadece tahmin etmelerini hatırlatın.
Herhangi bir soruyu cevapladıktan sonra odadan çıkın ve tüm gecikme pozisyonlarında toplam 180 olmak üzere 30 denemeyi tamamlamalarına izin verin. Bitirdiklerinde, deneye katıldıkları için onlara teşekkür edin.
Veri analizine başlamak için, denemeden elde edilen veri çıktısını içeren elektronik tabloyu açın. Katılımcının her konumdaki sayıyı doğru bir şekilde tanımlayıp tanımlamadığını belirtmek için 'Doğruluk 1' ve 'Doğruluk 2' adlı iki sütun ekleyin.
Her deneme için, 'Doğruluk 1' etiketli sütunda, ilk sayıyı 1 koyarak doğru mı yoksa 0 atayarak yanlış mı tanımladıklarını belirtin. 'Doğruluk 2' etiketli sütun için bunu çoğaltın.
Daha sonra, bildirilen ikinci sayıların ortalamalarıyla birlikte, ilk denemedeki tüm denemelerdeki ortalama doğruluğu grafiklendirin. Doğruluk 2'?gecikme pozisyonlarına göre.
İlk numaranın yanıtının ne olduğuna dikkat ettiniz mi?' Doğruluk 1' çok yüksekti, bu da sayının çok kısa, öngörülemeyen bir yerde ve harfler arasına gömülü olarak görünmesine rağmen, odaklanmış dikkatin ayrıntılı işlemeyi ve tanımayı destekleyebileceğini gösteriyor.
Tahmin edildiği gibi, ikinci sayı birinciyi hemen takip ettiğinde, gecikme 1 tasarrufu nedeniyle doğruluk yüksek kaldı. Böylece, ilk sayı tarafından tetiklenen odaklanmış dikkat, ikinci sayının yakalanmasına izin vererek devrede kalır.
Bununla birlikte, gecikme konumları 2 ve 3 için, ortalama doğruluk değerleri, dikkatli göz kırpma olgusunu yansıtacak şekilde önemli ölçüde azalmıştır. Yani, ilk sayıyı işledikten sonra, dikkat geçici olarak devre dışı kalır, böylece işleme ve tanımayı azaltır.
Yine de, 4, 5 ve 6 gecikme konumları için geliştirilmiş performansın gösterdiği gibi, dikkatli göz kırpma uzun sürmedi.
Artık fenomene aşina olduğunuza göre, paradigmanın görsel dikkatin temel sınırlamalarını daha ayrıntılı olarak araştırmak için nasıl kullanıldığına bakalım, otomatik olarak yakalayabilecek şeyler de dahil olmak üzere ve hatta kaygı ve diğer zihinsel sağlık sorunlarının onu nasıl yönlendirebileceği.
Fotoğrafların kullanıldığı benzer bir LCV görevinde, katılımcılardan alışılmadık bir pozisyonda döndürülen bir hedef görüntü tanımlamaları istendi. Örneğin, baş aşağı bir oda hedef olarak dahil edildi ve katılımcılar bunun bir iç mekan mı yoksa dış mekan mı olduğunu bildirdi.
Bazı denemelerde, araştırmacılar akıntıya hedeften önceki bir konumda bir örümcek resmi eklediler. Bunun, neden olduğu korku nedeniyle otomatik olarak dikkat çekebileceğini varsaydılar. Bu durumda, döndürülen hedefin kaçırılmasına yol açan dikkatli bir göz kırpma üretmesi gerektiğini düşündüler.
Gerçekten de, katılımcılar hedeften önce bir örümcek geldiğinde yanlış tepki verdiler ve bu da korku uyandıran nesnelerin otomatik olarak dikkat çekebileceğini ve dikkat çekici göz kırpmaları üretebileceğini gösterdi.
Araştırmacılar, şiddetli fobileri olan insanlar ile tipik bir örümcek sevgisi olmayanlar arasındaki farkları araştırmak için de aynı paradigmayı kullandılar.
Bu durumda, görev tersine çevrilir: döndürülen oda önceden gösterilir ve örümcek gecikme 2 konumunda sunulur. Çoğu katılımcı için, örümceğin algısı dikkat göz kırpma tarafından engellenir.
İlginç bir şekilde, şiddetli araknofobisi olan bireyler, örümceği gördüklerini bildirdikleri için dikkatli bir göz kırpma göstermediler - bu, zaman zaman, duygusal uyaranların dikkat üzerinde çok güçlü bir çekime sahip olduğunu, aksi takdirde devre dışı kalacağını düşündürüyor.
Az önce JoVE'nin dikkat göz kırpma ile tanışmasını izlediniz. Şimdi, bir dikkat katılımı görevinin nasıl tasarlanacağı ve yürütüleceğinin yanı sıra sonuçları nasıl analiz edip değerlendireceğiniz konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.
İzlediğiniz için teşekkürler!
View the full transcript and gain access to JoVE Science Education videos
Q1: What is an attentional blink and why does it occur?
An attentional blink is a momentary lapse in visual attention that occurs when the brain disengages from focusing on a rapidly changing stimulus. After processing an initial target, attention temporarily shuts down for a brief rest period, causing stimuli appearing during this window to go unperceived. This phenomenon reflects the substantial effort required to sustain focused attention in dynamic environments.
Q2: How does the Rapid Serial Visual Presentation paradigm measure attentional blink?
RSVP presents 30 characters sequentially for 50 milliseconds each, with two target numbers embedded among letters. The first number's position is randomized between positions 8-20, while the second appears 1-6 positions later, creating varying lag positions. Participants report both numbers, and accuracy across lag positions reveals the attentional blink effect and recovery patterns.
Q3: What is lag 1 sparing and what does it reveal about attention?
Lag 1 sparing occurs when the second target immediately follows the first, resulting in high accuracy for both. This demonstrates that focused attention triggered by the first number remains engaged long enough to capture the second target. The phenomenon shows that attention can sustain processing of closely timed stimuli without interruption.
Q4: Why does accuracy drop at lag positions 2 and 3 in attentional blink experiments?
At lag positions 2 and 3, accuracy decreases dramatically because the attentional blink window is at its peak. After processing the first number, attention becomes temporarily disengaged, reducing the brain's ability to process and recognize the second target. This dip in performance directly reflects the attentional blink phenomenon before attention recovers.
Q5: How can fear-inducing stimuli affect the attentional blink?
Fear-inducing objects like spiders can automatically capture attention and produce attentional blinks similar to neutral targets. When researchers inserted spider images into RSVP streams, participants missed subsequent targets more often, demonstrating that emotional stimuli trigger involuntary attention shifts. However, individuals with severe arachnophobia showed no attentional blink, suggesting emotional stimuli have exceptional power over attention allocation.
Q6: What data should be recorded when analyzing attentional blink experiment results?
Create accuracy columns for each target position, marking correct identifications as 1 and incorrect as 0. Graph mean accuracy for the first and second numbers across all lag positions. This reveals the characteristic pattern: high accuracy for the first target, maintained accuracy at lag 1, dramatic drops at lags 2-3, and recovery at lags 4-6, demonstrating investigating visual awareness and inattentional blindness mechanisms.
Q7: How does visual attention support object recognition in dynamic environments?
Visual attention is essential for binding visual features—lines, corners, texture, and color—into coherent objects. In rapidly changing environments like sports, sustaining this attention requires considerable effort. When attention must shift quickly between moving targets, the effort involved causes momentary lapses, preventing perception of stimuli that appear during these disengaged periods.