Sadece Fark Edilebilir Farklılıklar
1. Ekipman
- Bu deney için E-Prime gibi bir bilgisayar ve deney uygulama yazılımı veya MATLAB veya PsychoPy gibi bir programlama ortamı kullanın.
2. Uyaranlar ve Deney Tasarımı
- Bu deney, aynı temel tasarımla tekrarlanan denemeleri içerecektir. Ekranda aynı anda biri sol tarafta ve diğeri sağda olmak üzere iki disk görünecektir. Biri her zaman diğerinden daha büyük olacak ve görev, daha büyük olanı seçmek için bir tuşa basmak olacaktır. Detaylar aşağıdaki gibidir:
- Deneyi, yarıçapı 10 piksel olan mavi bir disk çizecek şekilde programlayın. Disk, deneyin her denemesinde, ekranda dikey olarak ortalanmış ve ekranın sol veya sağ yarısında yatay olarak ortalanmış olarak görünecektir. Her denemede değişmeden görünen bir uyaranın kullanılması bazen sürekli uyaran yöntemi olarak adlandırılır. Sadece her denemedeki iki uyarandan birinin her zaman aynı olduğu gerçeğini ifade eder. 10 piksellik mavi disk bu nedenle sürekli uyarandır.
- Her denemede sabit uyaranın karşısında, başka bir mavi disk görüntüleyin. Bu diske karşılaştırma uyarıcısı denir. 5 ile 9 arasında ve 11 ile 15 piksel arasında bir yarıçapa sahip olacaktır. Bu toplam 10 olasılıktır. Deneyde, 20 olası karşılaştırma uyaranının her biri için 10 deneme ekleyin. Yani deney 200 denemeden oluşacak.
- İki uyaranı 200 ms boyunca ekranda görüntüleyin, ardından yalnızca 'Hangisi daha büyük L/R?' yazan bir ekran izleyin. Şekil 1, her denemedeki olayların sırasını şematize eder.
- 'L' tuş yanıtları soldaki nesnenin daha büyük olduğunu gösterir ve 'R' tuşu yanıtları sağdaki nesnenin daha büyük olarak algılandığını belirtir.
- Programın aşağıdaki önemli verileri bir tabloya çıkardığından emin olun: deneme numarası, karşılaştırma uyaranının boyutu, karşılaştırma uyaranının ekran konumu, doğru yanıt ve katılımcı tarafından verilen yanıt. Şekil 2'de böyle bir veri tablosunun bir örneği gösterilmektedir.
Şekil 1. Daire boyutu için Sadece fark edilebilir farkı (JND) ölçmek için bir deneyde tek bir zorunlu seçim denemesinin şematik bir tasviri. İlk olarak, hazır bir ekran katılımcılara bir denemenin başlayacağını bildirir. Ardından, ekranda yan yana iki mavi disk belirir. Yalnızca 200 ms boyunca mevcut kalırlar ve bu noktada ekran katılımcıdan bir yanıt ister. 'L' tuşu soldaki nesneyi, 'R' tuşu ise sağdaki nesneyi belirtmek için kullanılır.
Şekil 2. Zorunlu seçimli bir JND deneyinden örnek bir çıktı tablosu. Sütunlar, deneysel programdan ilgili verileri rapor eder.
3. Denemeyi çalıştırma
- Bir katılımcıyı işe alın ve laboratuvara geldiğinde ona şekil algısı üzerine basit bir deney yapacağını söyleyin. O zaman onun tam bilgilendirilmiş onayını alın.
- Katılımcıyı test bilgisayarının önüne oturtun ve görevi aşağıdaki gibi açıklayın:
- Bu deneyin her denemesi aynı temel olay dizisini içerecektir. İlk olarak, ekranda 'Hazır mısınız?' kelimesini göreceksiniz. Denemeye başlamaya hazır olduğunuzda boşluk tuşuna basın. Bu noktada, ekranın her iki yanında çok kısa bir süre için iki mavi disk görünecektir. Kaybolduklarında, ekranda 'Hangisi daha büyüktü, Sol/Sağ?' yazacaktır. Göreviniz, iki diskten hangisinin size daha büyük göründüğünü, ekranın sağındaki veya sol tarafındaki diski bildirmektir. Deneyde 200 deneme var, ancak bunlar kısa. Tüm deney beş dakikadan az sürmelidir. Herhangi bir sorunuz var mı?
- Herhangi bir soruyu cevapladıktan sonra deney programını başlatın ve katılımcının başlamasına izin verin. Deney tamamlanana kadar onu sessiz test odasında bırakın.
4. Sonuçları analiz etme
- Sonuçları analiz etmek için yapılacak ilk şey, hangi yanıtların doğru ve hangilerinin yanlış olduğunu belirlemektir. Bu amaçlar için veri çıkış tablosuna bir sütun ekleyin. Verilen yanıtı ve doğru yanıtı karşılaştırın, verilen yanıt doğru olduğunda son sütunu 1 ve doğru olmadığında 0 ile işaretleyin.
- Performansın mantıklı olduğundan emin olmak için hızlı bir şekilde bakın - karşılaştırma 5 ve 15 piksel olduğunda katılımcının mükemmel doğrulukta veya mükemmele yakın olduğunu, farkların 10'a kıyasla hiçbir hata yapılmaması gerektiğini yeterince büyük olduğunu.
- Şimdi veri tablosuna 'C Yanıtlarının Oranı' adlı başka bir sütun ekleyin. Sütunda, karşılaştırmanın mı yoksa sabitin mi katılımcı tarafından seçildiğine dikkat edin. Karşılaştırma nesnesi seçildiyse, sütunda 1 olarak işaretleyin. Sabit seçildiyse, 0 olarak işaretleyin.
- Şimdi, her karşılaştırma boyutu için, karşılaştırmanın katılımcı tarafından daha büyük olarak seçildiği sürenin kesirini hesaplayın. 5'lik karşılaştırma uyaranları için sayı 0'a yakın olmalı ve 15'lik karşılaştırma uyaranları için 1'e yakın olmalıdır.
- Sonuçları görselleştirmek için aşağıdaki gibi grafiklendirin: X ekseninde karşılaştırmanın boyutu ve y ekseninde seçilme oranı ile dağılım grafiği yapın. Şekil 3'teki gibi bir şeye benzeyecektir.
Şekil 3. Daire yarıçapı için JND'yi bulmak için zorunlu seçim deneyinin sonuçları. Çizilen, karşılaştırma uyaranının boyutunun bir fonksiyonu olarak karşılaştırma uyaranının (katılımcı tarafından) daha büyük olarak seçildiği sürenin oranıdır. Sabit uyaran her zaman 10 piksellik bir yarıçapa sahipti.
Kaynak: Jonathan Flombaum Laboratuvarı—Johns Hopkins Üniversitesi
Psikofizik, fiziksel niceliklerin sinirsel ateşlemeye ve büyüklüğün zihinsel temsillerine nasıl çevrildiğini açıklamaya çalışan bir psikoloji ve sinirbilim dalıdır. Bu alandaki bir dizi soru, sadece göze çarpan farklılıklar (JND) ile ilgilidir: Değişikliğin algılanabilir olması için bir şeyin ne kadar değişmesi gerekiyor? Bununla ilgili sezgileri pompalamak için, küçük çocukların göreceli olarak konuşursak, muazzam bir oranda büyüdüklerini, ancak büyümenin günlük olarak gerçekleştiğini nadiren fark ettiklerini düşünün. Bununla birlikte, çocuk uyku kampından döndüğünde veya bir büyükanne ve büyükbaba çocuğu uzun bir yokluktan sonra gördüğünde, sadece birkaç haftalık büyüme algılanabilir olandan daha fazladır. Muazzam görünebilir! Yükseklikteki değişiklikler ancak bir yokluktan sonra fark edilir, çünkü günlük olarak meydana gelen küçük değişiklikler algılanamayacak kadar küçüktür. Ancak bir yokluktan sonra, birçok küçük değişiklik eklenir. Peki fark edilmek için ne kadar büyümenin gerçekleşmesi gerekiyor? Minimum miktar JND'dir.
Psikologlar ve sinirbilimciler JND'yi birçok alanda ölçerler. Bir ışığın fark edilmesi için ne kadar parlak olması gerekir? Bir sesin ne kadar yüksek olması gerekir? Ölçümleri genellikle zorunlu seçim paradigması kullanarak elde ederler. Bu video, boyuta odaklanacak ve bir şeklin alanı değiştiğinde bir JND'yi ölçmek için standart bir yaklaşım gösterecektir.
1. Ekipman
- Bu deney için E-Prime gibi bir bilgisayar ve deney uygulama yazılımı veya MATLAB veya PsychoPy gibi bir programlama ortamı kullanın.
2. Uyaranlar ve Deney Tasarımı
- Bu deney, aynı temel tasarımla tekrarlanan denemeleri içerecektir. Ekranda aynı anda biri sol tarafta ve diğeri sağda olmak üzere iki disk görünecektir. Biri her zaman diğerinden daha büyük olacak ve görev, daha büyük olanı seçmek için bir tuşa basmak olacaktır. Detaylar aşağıdaki gibidir:
- Deneyi, yarıçapı 10 piksel olan mavi bir disk çizecek şekilde programlayın. Disk, deneyin her denemesinde, ekranda dikey olarak ortalanmış ve ekranın sol veya sağ yarısında yatay olarak ortalanmış olarak görünecektir. Her denemede değişmeden görünen bir uyaranın kullanılması bazen sürekli uyaran yöntemi olarak adlandırılır. Sadece her denemedeki iki uyarandan birinin her zaman aynı olduğu gerçeğini ifade eder. 10 piksellik mavi disk bu nedenle sürekli uyarandır.
- Her denemede sabit uyaranın karşısında, başka bir mavi disk görüntüleyin. Bu diske karşılaştırma uyarıcısı denir. 5 ile 9 arasında ve 11 ile 15 piksel arasında bir yarıçapa sahip olacaktır. Bu toplam 10 olasılıktır. Deneyde, 20 olası karşılaştırma uyaranının her biri için 10 deneme ekleyin. Yani deney 200 denemeden oluşacak.
- İki uyaranı 200 ms boyunca ekranda görüntüleyin, ardından yalnızca 'Hangisi daha büyük L/R?' yazan bir ekran izleyin. Şekil 1, her denemedeki olayların sırasını şematize eder.
- 'L' tuş yanıtları soldaki nesnenin daha büyük olduğunu gösterir ve 'R' tuşu yanıtları sağdaki nesnenin daha büyük olarak algılandığını belirtir.
- Programın aşağıdaki önemli verileri bir tabloya çıkardığından emin olun: deneme numarası, karşılaştırma uyaranının boyutu, karşılaştırma uyaranının ekran konumu, doğru yanıt ve katılımcı tarafından verilen yanıt. Şekil 2'de böyle bir veri tablosunun bir örneği gösterilmektedir.
Şekil 1. Daire boyutu için Sadece fark edilebilir farkı (JND) ölçmek için bir deneyde tek bir zorunlu seçim denemesinin şematik bir tasviri. İlk olarak, hazır bir ekran katılımcılara bir denemenin başlayacağını bildirir. Ardından, ekranda yan yana iki mavi disk belirir. Yalnızca 200 ms boyunca mevcut kalırlar ve bu noktada ekran katılımcıdan bir yanıt ister. 'L' tuşu soldaki nesneyi, 'R' tuşu ise sağdaki nesneyi belirtmek için kullanılır.
Şekil 2. Zorunlu seçimli bir JND deneyinden örnek bir çıktı tablosu. Sütunlar, deneysel programdan ilgili verileri rapor eder.
3. Denemeyi çalıştırma
- Bir katılımcıyı işe alın ve laboratuvara geldiğinde ona şekil algısı üzerine basit bir deney yapacağını söyleyin. O zaman onun tam bilgilendirilmiş onayını alın.
- Katılımcıyı test bilgisayarının önüne oturtun ve görevi aşağıdaki gibi açıklayın:
- Bu deneyin her denemesi aynı temel olay dizisini içerecektir. İlk olarak, ekranda 'Hazır mısınız?' kelimesini göreceksiniz. Denemeye başlamaya hazır olduğunuzda boşluk tuşuna basın. Bu noktada, ekranın her iki yanında çok kısa bir süre için iki mavi disk görünecektir. Kaybolduklarında, ekranda 'Hangisi daha büyüktü, Sol/Sağ?' yazacaktır. Göreviniz, iki diskten hangisinin size daha büyük göründüğünü, ekranın sağındaki veya sol tarafındaki diski bildirmektir. Deneyde 200 deneme var, ancak bunlar kısa. Tüm deney beş dakikadan az sürmelidir. Herhangi bir sorunuz var mı?
- Herhangi bir soruyu cevapladıktan sonra deney programını başlatın ve katılımcının başlamasına izin verin. Deney tamamlanana kadar onu sessiz test odasında bırakın.
4. Sonuçları analiz etme
- Sonuçları analiz etmek için yapılacak ilk şey, hangi yanıtların doğru ve hangilerinin yanlış olduğunu belirlemektir. Bu amaçlar için veri çıkış tablosuna bir sütun ekleyin. Verilen yanıtı ve doğru yanıtı karşılaştırın, verilen yanıt doğru olduğunda son sütunu 1 ve doğru olmadığında 0 ile işaretleyin.
- Performansın mantıklı olduğundan emin olmak için hızlı bir şekilde bakın - karşılaştırma 5 ve 15 piksel olduğunda katılımcının mükemmel doğrulukta veya mükemmele yakın olduğunu, farkların 10'a kıyasla hiçbir hata yapılmaması gerektiğini yeterince büyük olduğunu.
- Şimdi veri tablosuna 'C Yanıtlarının Oranı' adlı başka bir sütun ekleyin. Sütunda, karşılaştırmanın mı yoksa sabitin mi katılımcı tarafından seçildiğine dikkat edin. Karşılaştırma nesnesi seçildiyse, sütunda 1 olarak işaretleyin. Sabit seçildiyse, 0 olarak işaretleyin.
- Şimdi, her karşılaştırma boyutu için, karşılaştırmanın katılımcı tarafından daha büyük olarak seçildiği sürenin kesirini hesaplayın. 5'lik karşılaştırma uyaranları için sayı 0'a yakın olmalı ve 15'lik karşılaştırma uyaranları için 1'e yakın olmalıdır.
- Sonuçları görselleştirmek için aşağıdaki gibi grafiklendirin: X ekseninde karşılaştırmanın boyutu ve y ekseninde seçilme oranı ile dağılım grafiği yapın. Şekil 3'teki gibi bir şeye benzeyecektir.
Şekil 3. Daire yarıçapı için JND'yi bulmak için zorunlu seçim deneyinin sonuçları. Çizilen, karşılaştırma uyaranının boyutunun bir fonksiyonu olarak karşılaştırma uyaranının (katılımcı tarafından) daha büyük olarak seçildiği sürenin oranıdır. Sabit uyaran her zaman 10 piksellik bir yarıçapa sahipti.
Bir farkın algılanması için bir şeyin tam olarak ne kadar değişmesi gerekiyor?
Örneğin, hızla büyüyen küçük çocukları düşünün - her gün daha uzun boylu oluyorlar. Bununla birlikte, özellikle hala bir basketbol topuna ulaşmak için mücadele ediyorlarsa, ince değişiklikleri fark etmek genellikle zordur.
Çok daha uzun bir süre boyunca, büyüme hamleleri algılanabilir olandan daha fazla hale gelir; Aslında, miktar çok büyük görünebilir! Yükseklikteki bu değişiklikler ancak bir atlamadan sonra fark edilir, çünkü küçük günlük farklılıklar algılanamayacak kadar küçüktür.
Minimal ancak algılanan miktar, bu örnek için fark edilen en küçük büyüme miktarı olan, sadece fark edilebilir farktır.
Bu video, şekil boyutunda fark edilir bir farkı ölçmek için standart bir yaklaşımı göstermektedir. Sadece bir deneyi tasarlamak ve yürütmek için gereken adımları tartışmakla kalmıyoruz, aynı zamanda verilerin nasıl analiz edileceğini ve sonuçların nasıl yorumlanacağını, alandaki bir değişikliğin algılanması için ne kadar küçük bir şeyin gerekli olduğunu açıklıyoruz.
Bu deneyde, katılımcılara kısaca boyutları değişen iki farklı daire gösterilir ve hangisinin daha büyük olduğunu seçmeye zorlanır.
Her deneme sırasında, biri her zaman aynı çevre ile sunulurken, diğeri çeşitlidir. Bu yaklaşım, sürekli uyaran yöntemi olarak adlandırılır.
Bu durumda, sabit uyaran 10 piksellik bir yarıçapa sahip olacak ve ekranın sol veya sağ tarafında rastgele yerleştirilecek şekilde tasarlanmıştır. Buna karşılık, karşılaştırma uyaranı olarak adlandırılan diğer daire, 5 ile 9 arasında ve 11 ile 15 piksel arasında değişen bir yarıçapa sahip olacaktır.
Bu 10 olasılık göz önüne alındığında, karşılaştırma uyaranı toplam 200 deneme için her iki tarafta 10 kez gösterilir. Bağımlı değişken, hangi uyaranın daha büyük olarak seçildiği olarak kaydedilir.
Katılımcıların, iki uyaran arasında bir boyut farkı algıladıkları takdirde doğru seçim yapmaları beklenir. Bununla birlikte, şekiller çevre olarak daha yakın olduğunda ve sadece fark edilen farkın altında olduğunda, performansın düşeceği tahmin edilir.
Deneye başlamak için, laboratuvardaki katılımcıyı selamlayın. Bilgisayarın önünde rahatça otururken, görev talimatlarını açıklayın: Boşluk çubuğuna basana kadar ekranda "Hazır mı?" kelimesi olacaktır.
İki mavi uyaranın ortaya çıkmasını izleyin ve katılımcıya sol taraf yanıtları için 'L' tuşuna ve sağ taraf yanıtları için 'R' tuşuna basarak hangi uyaranın daha büyük olduğunu düşündüklerini belirtmesi talimatını verin. Hangisinin daha büyük olduğundan emin değillerse tahmin etmeleri gerektiğini hatırlatın.
Katılımcının aklına gelebilecek tüm soruları yanıtladıktan sonra odadan çıkın. 200 denemenin tamamını 5 dakikalık bir süre içinde tamamlamalarına izin verin. Bitirdiklerinde odaya dönün ve deneye katıldıkları için onlara teşekkür edin.
Verileri analiz etmek için, önce her katılımcının yanıtlarını yakalayan programlanmış çıktı dosyasını alın. Performansların mantıklı olduğundan emin olmak için verilere hızlıca göz atın, yani karşılaştırma uyaranlarının boyutları 5 ve 15 piksel olduğunda, doğruluk mükemmele yakındı.
Ardından, kaydedilen yanıtların doğru olup olmadığını belirlemek için çıktı tablosuna 'Doğruluk' adlı bir sütun ekleyin. Tüm denemeler için doğru yanıtlarla verilenleri karşılaştırın. Verilen yanıt doğru olduğunda 1 ve yanlış olduğunda 0 kaydetmek için aşağıdaki IF deyimini kullanın.
Şimdi, tabloya 'Karşılaştırma Yanıtlarının Oranı' etiketli başka bir sütun ekleyin. 'Karşılaştırma Konumu' sütununu 'Yanıt' ile karşılaştırın ve karşılaştırma uyaranı seçildiğinde '1' veya sabit daire seçildiğinde '0' olarak işaretlemek için yeni bir IF ifadesi kullanın.
Sonuçları görselleştirmek için, x ekseninde karşılaştırmanın boyutu ve y ekseninde daha büyük olarak seçilme oranıyla bir dağılım grafiği oluşturun. Sabit uyaranın her zaman 10 piksellik bir yarıçapa sahip olduğunu hatırlayın, bu nedenle 5 veya 6 piksel yarıçaplı uyaranlar neredeyse hiç seçilmedi ve 14 veya 15 olanlar her zaman seçildi.
9 veya 11 piksellik bir yarıçap ile karşılaştırma daha zordu ve katılımcılar sıklıkla hata yaptılar. Aslında, performans şans seviyesindeydi, bu da farklılıkların algılanmadığını gösteriyordu.
Sadece göze çarpan farkı hesaplamak için, zamanın %75'inde seçilen karşılaştırma boyutunu, bu durumda 12'lik bir yarıçapı, eksi zamanın %25'inde seçilen karşılaştırma boyutunu çıkarın?8'in yarıçapı?ve sonucu 2'ye bölün 2 piksellik bir cevap için.
Başka bir deyişle, boyutlarının doğru bir şekilde algılanması için dairelerin yarıçaplarının en az 2 piksel farklılık göstermesi gerekir.
Artık görsel nesnelerin algılanmasında fark edilir farklılıklara aşina olduğunuza göre mi? Bu paradigmanın beynin nasıl tepki verdiğini keşfetmek için nörofizyolojik çalışmalarda ve gıdalardaki yağ seviyelerini ayırt etmek gibi diğer davranışsal durumlarda nasıl kullanıldığına bakalım.
Araştırmacılar, görsel korteksteki bireysel nöronların, nesneler gibi dünyanın fiziksel özelliklerini nasıl kodladığını araştırdılar. Boyut.
Araştırmacılar, uyaran sunumu ile bağlantılı olarak ateşleme modellerini ölçen elektrofizyolojik kayıt tekniklerini kullanarak, boyuta duyarlı nöronların bazen aslında farklı boyutlarda olan nesnelere aynı şekilde tepki vereceğini buldular.
JND'nin zar zor fark edilmesinin nedeni budur: bazen, beyinde, ilgili uyaranlar gerçekten ayırt edilemez etkiler üretir.
Ek olarak, araştırmacılar, gıdalardaki yağ konsantrasyonlarını tespit etmek için bireysel eşikleri karakterize etmek için sadece fark edilebilir farklılıklar görevi kullandılar.
Vücut kitle indeksi daha yüksek olan bireylerin, numunelerdeki yağ asitlerini tatmadan önce daha yüksek, sadece fark edilebilir bir fark veya daha yüksek bir eşik gerektirdiğini buldular. Bu sonuçlar aşırı yağ tüketimini sınırlamak için yeni yaklaşımlara yol açabilir.
Az önce JoVE'nin sadece göze çarpan farklılıklara girişini izlediniz. Artık deneyin nasıl tasarlanacağı ve çalıştırılacağının yanı sıra sonuçların nasıl analiz edileceği ve değerlendirileceği konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.
İzlediğiniz için teşekkürler!
Şekil 3'deki grafik, karşılaştırma uyaranının yarıçapının boyutunun bir fonksiyonu olarak seçildiği zamanın oranını gösterir. Bu deneyde sabit uyaranın her zaman 10 piksellik bir yarıçapa sahip olduğunu hatırlayın. Bu nedenle, 5 veya 6 piksellik bir yarıçapla karşılaştırma neredeyse hiç seçilmez ve neredeyse her zaman 14 veya 15 piksellik bir yarıçapla seçilir. Ancak, 9 veya 11 piksellik bir yarıçap ile karşılaştırma yapmak zordur. Katılımcılar genellikle hata yaparlar. J...
Bir JND'yi ölçmek için sabit uyaran yaklaşımının ana uygulamalarından biri sinirbilimde, özellikle de bireysel nöronların ateşlenmesinin dünya hakkındaki fiziksel özellikleri nasıl kodladığını araştırmak için tasarlanmış nörofizyoloji çalışmalarında ortaya çıkmıştır. Bu çalışmalar genellikle görsel korteksine elektrotlar yerleştirilmiş bir maymunu içerir. Elektrotlar, ateşleme veya sivri uçla, yani hızlı bir elektrik sinyali ileterek görsel uyarıma yanıt veren tek tek hücrelere nüfuz eder. JND yöntemlerinin kullanımına i...
Chapters in this video
0:00
Overview
1:17
Stimulus and Experimental Design
2:36
Running the Experiment
3:29
Data Analysis and Representative Results
5:40
Applications
7:06
Summary
Videos from this collection: