İnsan Likeness en Uncanny Vadisi Hipotez 'Boyut algısal ve Kategori İşleme: Bazı Metodolojik Sorunlar

Bu prosedürün genel amacı, tekinsiz vadi hipotezinin insan benzerliği boyutu boyunca kategorik algının etkilerini incelemektir. Bu, öncelikle insan benzerliği boyutunu temsil edecek morf sürekliliklerinin dikkatle oluşturulmasıyla gerçekleştirilir. Ardından, bu morf süreklilikleri zorunlu seçimli bir kategorizasyon görevinde sunulur.

Bu görev, hangi uyaranların net bir şekilde avatar ve insan olarak kategorize edildiğini belirlemek ve kategori sınırının konumunu tanımlamak için kullanılır. Ardından, bu görüntülerin bir seçkisi algısal ayırt etme görevinde kullanılır. Bu görev, algısal ayırt etme sınırının varlığını ve konumunu belirler.

Sonuçlar, ayırt etme sınırının kategori sınırıyla uyumlu olduğunu göstermektedir. Sınır hizalanması, nesnelerin insan benzerliği boyutundaki öznel algısının, kategorik algının psikolojik etkileri açısından anlaşılabileceğine işaret etmektedir. Bu yöntemin temel avantajı, insan benzeri görünümün deneysel olarak kontrollü ve ince ayarlı manipülasyonuna olanak tanımasıdır.

Bu durum, algılanan insan benzerliği ile tekinsizlik ile ilgili deneyim ve davranışlar arasındaki ince ilişkilerin anlaşılması açısından önemlidir. Bu yöntemin görsel gösterimi, eşlik eden makalede bu yöntemin tekinsiz vadi araştırmalarında kullanımına dair yürütülen kritik tartışmanın temelini oluşturur. Morphing prosedüründe her bir sürekliliğin uç noktası olarak kullanılacak insan ve avatar imajı çiftlerini seçerek başlayın. İnsan uç noktasıyla başlayın.

Nötr bir ifadeye ve doğrudan bakışa sahip, belirgin yüz hatları olan bilinmeyen bir kişinin görüntüsünü seçin. Yüz kılları veya takılar gibi diğer belirgin özellikler bulunmamalıdır. İnsan dışı uç nokta görüntüsü için, insan yüzüyle eşleşen bir avatar yüzü oluşturun.

Her bir avatar yüzünü; yaş ve genel yüz geometrisi açısından ilgili insan yüzüyle yakından eşleşecek şekilde değiştirin. Her bir ebeveyn yüz çiftinin kontrast seviyelerini ve genel parlaklığını eşitleyin. Burada, avatar ebeveyn yüzünün cilt tonu, ilgili insan ebeveyn yüzüne uydurulmuştur.

Görüntünün üzerine eliptik bir form getirerek yüzlerin dış özelliklerini kırpmak için fotoğraf düzenleme yazılımı kullanın. Ardından, her bir uç nokta görüntü çifti arasındaki genel yüz geometrisinin hizalanmasını sağlamak için görüntülerin son konumunu ayarlayın. Görüntüler hazır olduğunda, ana yüzlerin özellikleri üzerine kontrol noktaları yerleştirmek için morphing yazılımını kullanın.

Her yüz için ağza yaklaşık 20, her göze 18, burna 20 ve her kaşa sekiz nokta yerleştirilir. Bu noktalar yerleştirildikten sonra görüntüler morflama işlemine hazır hale gelir. Bu aşamada, her süreklilik için M0'dan M12'ye kadar etiketlenmiş 13 farklı morflanmış görüntü oluşturulur.

Burada görüldüğü üzere, iki ana yüz ve 11 ara morfa sahip iki alternatifli zorunlu seçimli bir sınıflandırma görevi uygulanır. Katılımcı, her bir morf görüntüsünün bir avatar mı yoksa insan yüzü mü olduğunu değerlendirir. Hazır olduğunda, katılımcı bir dizi deneme izler.

Her deneme, 500 milisaniye boyunca sunulan bir fiksasyon noktasıyla başlar ve ardından 750 milisaniye boyunca bir morf görüntüsü gösterilir. Katılımcı, her görüntüden sonra uygun düğmeye basarak yanıt verir. Ardından bir sonraki deneme daha sonra başlar.

Avatar ve insan sınıflandırma verileri, tepki fonksiyonunun şeklini tanımlamak için polinom regresyonu kullanılarak analiz edilir. Aynı farklı algısal ayırt etme görevini kurmak için, fiziksel farklılıklar adına daha önce avatar olarak kategorize edilmiş iki morfu ve kontrol grubu olarak iki insan morfunu, her bir süreklilik boyunca fiziksel değişimin eşdeğer artışlarını temsil eden morfları seçerek belirleyin; burada görüldüğü üzere %33'lük artışlar kullanılır. Ardından, seçilen morfları üç deneysel morf çifti koşuluna göre çiftler halinde sıralayın.

İçinde morf çiftlerinin özdeş olduğu ve fiziksel veya kategorik bir değişim göstermediği "aynı" durumunda çiftler bir kategori içerisinden seçilirken; "arasında" durumunda çiftler farklı kategorileri temsil eder. Avatar kategorisi için, üç koşulun her birindeki yüz çiftinin ilk morfunun her zaman M four olduğundan emin olun. Benzer prosedür, ilk morfun her zaman M eight olduğundan emin olunarak, insan kategorisi ile ilgili morf çiftleri için de uygulanabilir.

Bir "aynı veya farklı" algısal ayrım görevi gerçekleştirilir. Katılımcı, her bir yüz çiftindeki yüzlerin görünüm açısından aynı mı yoksa farklı mı olduğunu butonla basarak belirtir. Hazır olduğunda, katılımcıya her bir deneme için bir dizi deneme gösterilir.

500 milisaniye boyunca bir fiksasyon artı işareti sunulur, ardından bir yüz çiftinin ilk yüzü 500 milisaniye boyunca gösterilir ve ardından 300 milisaniye süren boş bir ekranla uyaranlar arası aralık verilir. Sonrasında yüz çiftinin ikinci yüzü gösterilir ve katılımcı, çiftteki yüzlerin aynı mı yoksa farklı mı olduğuna karar verir. Bir sonraki deneme sunulmadan önce 2.500 milisaniyelik bir aralık beklenir.

Ayırt etme doğruluğu, kategori sınırını geçen yüz çiftleri için, sınırın aynı tarafında yer alan yüz çiftleri ile karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Avatar denemeleri ve insan denemeleri için elde edilen veriler ayrı ayrı ele alınmıştır; burada görülen analizler, zorunlu seçim kategorizasyon görevi için temsili sonuçlardır. Bunlar, bir yüzün insan olarak kategorize edildiği yanıtların yüzdesi cinsinden sunulmuştur.

Düz mavi çizgi, eğimi "a"nın varlığıyla tutarlı bir sigmoid basamak fonksiyonunu yansıtan uyarlanmış lojistik yanıt eğrisini göstermektedir. Mavi kesikli çizgi, kategorizasyon yargılarındaki %50'lik maksimum belirsizliğin altıncı konum numarasıyla ilişkili olduğunu belirten kategori sınırının tahmin edilen konumunu göstermektedir. Zorunlu seçim kategorizasyon görevi için elde edilen bu sonuçlarda, en uzun ortalama yanıt gecikmesi altıncı morf konumu numarasıyla ilişkilidir.

Bu durum, en yüksek belirsizliğin ve kategorizasyon yargılarının bu morf konumunda olmasıyla tutarlıdır. Aynı farklı algısal ayırt etme görevindeki ayırt etme yanıtları, kategori sınırının arası koşullarda olduğu, sınırın her iki yanına denk gelen yüz çiftleri arasındaki doğruluğun ve ayırt etme başarısının, insan ve avatar kategorileri içinden seçilen yüz çiftlerine göre daha yüksek olduğunu göstermektedir. Kategori sınırındaki daha yüksek ayırt etme doğruluğu ile tutarlı olarak, arası koşulda kategori sınırını aşan yüz çiftleri için verilen yargı yanıt süreleri, aynı kategori içinden seçilen yüzlerinkinden daha kısadır.

Bu prosedür uygulandığında, en büyük zorluk, homojen bir deneysel uyaran seti oluşturan birden fazla morf kontinuumu oluşturmaktır. Deneysel uyaranlar üzerindeki zayıf kontrol, insan benzerliğinin sübjektif algısını güçlü şekilde etkileyen karıştırıcı değişkenlerin ve artefaktların ortaya çıkmasına neden olabilir. Eşlik eden makale, bu ilgili konuları ele almaktadır.