Overview
출처: 조나단 플롬바움 연구소 -존스 홉킨스 대학
사람들은 어수선한 시각적 장면에서 객체를 어떻게 찾을 수 있습니까? 예를 들어, 지저분한 책상에서 열쇠를 찾고, 식료품점에서 가장 잘 익은 과일을 찾고, 주차한 곳을 기억할 수 없을 때 자동차를 찾거나, 공항 출구 게이트에서 오랜 친구를 찾는 것을 생각해 보십시오. 시각적 인식에 대한 이해는 어떤 답변에도 중요한 역할을 할 것이며, 보다 구체적으로는 시각적 주의에 대한 이해가 중요합니다.
시각적 주의는 이미지의 일부에만 초점을 맞추는 기능을 말하며, 표준 실험 전문 용어에서 찾고 있는 것이 있는지 여부를 결정하기 위해 처리 리소스를 선택적으로 소집합니다. 검색과 주의를 연구하기 위해 실험 심리학자는 시각적 검색으로 널리 사용되는 패러다임을 개발했습니다(당연히).
심리학자들은 또한 어떤 좋은 검색 이론이 있을 것이라는 직관에 의한 많은 연구 동기를 부여했으며, 왜 어떤 것들을 찾기 쉽고 다른 것들은 찾기 어려운지 설명합니다. 그래서 시각적 검색 패러다임의 맥락에서, 지각 심리학자는 종종 더 어려운 것들과 쉽게 검색 대조에 초점을 맞추고있다. 가장 영향력 있는 대조는 연구원이 기능 검색이라고 부르는 것과 연결 검색 사이의 대조입니다.
Procedure
1. 자극 설계
- 실험에는 두 가지 유형의 시험이 포함됩니다. 시험의 절반에서 기능 검색 시험 - 참가자는 파란색 막대 중 빨간색 막대를 찾아야합니다. 따라서 40개의 디스플레이 세트를 렌더링하여 빨간색 막대를 각각 무작위로 배치하고 3, 6, 9 또는 12개의 파란색 막대도 무작위로 배치합니다. 파란색 막대의 수는 산만 하중입니다. 각 부하에 대해 동일한 수의 시험(이 경우 10개)이 있을 것입니다.
- 실험은 또한 대상 결석 시험, 검색 대상을 포함하지 않는 시험, 이 경우 빨간색 막대가 필요합니다. 각 산만 하중에 대해 10개를 포함하여 40개를 다시 만듭니다. 대상이 현재 및 부재 한 시험, 부하에 의해, 그림 1에표시된 예제와 같은 것을 보여야한다.
그림 1: 팝업 시각적 검색을 위한 샘플 디스플레이입니다. 맨 위 행은 대상, 단일 빨간색 막대가 있는 시험이 표시됩니다. 맨 아래 행은 대상이 없는 시험 또는 대상이 없는 것으로 표시됩니다. 산만한 비표적의 수는 왼쪽에서 오른쪽으로 증가합니다. - 시험의 나머지 절반은 연결 검색을 포함합니다. 이 경우 관찰자는 -45°(즉, 오른쪽으로 기울어진)쪽면의 빨간색 막대를 검색합니다. 다시 말하지만, 산만 하중은 3, 6, 9 또는 12를 포함하여 달라집니다. 그러나이 경우 산만기는 -45 ° 각도의 파란색 막대와 +45 ° 각도의 빨간색 막대(즉,오른쪽으로 기울어진)의 두 가지 유형으로 제공됩니다. 각 시험은 산만의 두 종류를 포함하고, 다시, 대상 결석 재판뿐만 아니라(그림2)가있을 것이다.
그림 2: 연결 시각적 검색을 위한 샘플 디스플레이입니다. 맨 위 행은 대상, 왼쪽을 향하는 빨간색 막대가 있는 시험을 표시합니다. 맨 아래 행은 대상이 없는 시험 또는 대상이 없는 것으로 표시됩니다. 산만한 비표적의 수는 왼쪽에서 오른쪽으로 증가합니다.
2. 절차
- 피처 검색 및 연결 검색 평가판을 별도의 블록에서 실행합니다. 일부 참가자는 먼저 기능을 수행하고 다른 참가자는 먼저 함께 합니다. 기본 절차는 두 가지 유형의 시험모두에 대해 동일합니다.
- 실험을 시퀀스하려면 실험이 예측할 수 없는 일련의 시험으로 구성되도록 현재/결석 한 시험 및 산만 하중을 임의로 인터리브합니다.
- 각 평가판에 참가자가 해당 평가판에 대상이 있는지 또는 결석여부를 표시할 때까지 자극을 표시합니다. 하나의 키, 'M' 키를 제시하여 응답을 할당하고 결석한 응답에 'Z' 키를 할당합니다.
- 참가자가 가능한 한 빨리 응답하지만 실수를하지 않도록하십시오.
- ePrime과 같은 실험 소프트웨어 패키지 또는 MATLAB과 같은 프로그래밍 환경을 사용하여 각 평가판에 대한 참가자의 응답을 응답 시간과 함께 기록합니다. 이렇게 하면 참가자가 올바르게 응답했는지 확인하고 참가자가 얼마나 오래 걸렸는지 확인할 수 있습니다.
3. 분석
- 실험이 끝나면 데이터를 스프레드시트에 출력합니다. 참가자가 올바르게 응답했는지 여부, 응답 시간 및 각 평가판의 매개 변수, 즉기능 또는 연결 검색 블록에서 현재 또는 결석 한 평가판이었는지, 그리고 얼마나 많은 산만함인지 포함하십시오.
- 조건(기능 대 연결) 및 산만 부하의 함수로서 모든 대상 현재 시험에서 참가자의 응답 시간을 함께 평균합니다.
- 대상 결석 시험의 결과는 분석되지 않습니다. 그렇지 않으면 참가자가 대상을 찾지 않고 각 시험에서 단순히 '현재'를 칠 수 있기 때문에 포함됩니다. 하지만 참가자가 주의를 기울이고 최선을 다해 노력했는지 확인하기 위해 전반적인 성과를 살펴보십시오. 일반적으로 참가자가 결석 한 시험에서 75 % 미만의 올바른 경우 응답 시간 데이터는 분석되지 않습니다.
- 주요 분석 질문은 연결 및 기능 검색 시험 간의 응답 시간 차이에 관한 것입니다. 산만 한 부하가 증가함에 따라 연결 검색 평가판의 응답 시간이 상당히 길어져야 합니다. 그러나 기능 검색 시험에서는 상대적으로 영향을 받지 않아야 합니다.
시각적 주의는 이미지의 일부에만 집중하는 기능을 말합니다. 심리학자들은 사람들이 어수선한 시각적 장면에서 물체에 참석하는 방법을 연구하기 위해 시각적 검색으로 알려진 패러다임을 사용합니다.
종종 시각적 검색 실험은 연구자들이 일부 개체를 찾기 쉽고 다른 개체가 더 어려운 이유를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 비디오는 시각적 검색 패러다임을 사용하여 실험에 대한 자극을 설계하고 식별하는 방법과 결과를 수행, 분석 및 해석하는 방법을 보여줍니다.
자극을 설계하려면 디스플레이 내용면에서 매우 유사하지만 검색 난이도면에서 다른 한 쌍의 조건을 구성합니다. '기능 검색'과 '연결 검색' 사이의 고전적인 대조 예제를 고려하십시오.
기능 검색 조건에서 단일 기능이 산만함으로 알려진 이웃 간에 대상을 구별하는 디자인 평가판입니다. 여기서 대상은 빨간색 막대이며 모든 산만은 파란색 막대입니다. 참가자는 산만 한 부하가 3, 6, 9 또는 12 개의 파란색 막대에서 증가하더라도 신속하게 "튀어 나간다"하므로 대상을 효율적으로 찾아야합니다.
연결 검색 조건에서 대상이 산만과 유사성을 공유하는 설계 시험입니다. 여기서 빨간색 대상 막대는 -45°이며 빨간색과 파란색 산만기는 모두 +45°로 지정됩니다. 이 경우 유사점이 "pop out" 효과를 제공하지 않으므로 참가자는 검색이 더 어려워져야 합니다.
각 검색 조건 내에서 대상이 있거나 없는 40개의 시험 중 2세트를 만듭니다. 3개, 6개, 9개 또는 12개의 막대의 각 산만 한부하가 있는 10개의 시험을 포함해야 합니다. 각 검색 유형에 대해 예측할 수 없는 시퀀스를 보장하기 위해 모든 시험을 임의로 인터리브합니다.
실험을 시작하려면 기능 검색 및 연결 검색 작업을 실행하여 시작합니다. 일부 참가자는 기능 검색으로 시작하지만 다른 참가자는 먼저 연결 검색을 완료할 수 있도록 불균형 한 디자인을 사용합니다.
참가자가 컴퓨터에 앉아 있으면 대상 현재 응답을 나타내는 'M' 키와 대상 부재 응답에 대한 'Z' 키를 할당합니다. 참가자에게 각 키를 눌러 가능한 한 빨리 각 시험을 완료해야 하며 실수를 하지 않으려고 노력해야 함을 나타냅니다.
각 평가판 에서 참가자의 응답이 올바른지 올바르지 않았는지, 응답 시간을 캡처합니다. 결과를 스프레드시트에 출력합니다.
참가자가 두 가지 검색 유형을 모두 완료한 후 대상 결석 평가판의 전반적인 성능을 검사하여 참가자가 주의를 기울이고 있는지 확인합니다. 이러한 시험에서 75% 미만의 올바른 행위를 하는 참가자를 제외합니다.
기준 성능이 확인되면 검색 조건(기능 대 연결) 및 산만 부하의 함수로서 모든 대상 현재 평가판에 대해 각 참가자의 응답 시간을 함께 합산합니다.
그런 다음 피쳐 및 연결 검색 조건에 대한 산만 부하에 대한 평균 응답 시간을 플로팅하여 데이터를 그래프로 만듭니다. 기능 검색 작업의 응답 시간은 산만 한 부하의 영향을 상대적으로 받지 않습니다. 반면 연결 검색 응답 시간은 산만 부하로 선형적으로 증가합니다. 또한 두 검색 모두 약 200ms를 차지하며 3개의 산만함이 최소합니다. 이는 검색을 시작하고 응답을 하기 위해 균일한 시간이 필요하다는 것을 시사합니다.
이제 시각적 검색 실험 설정에 익숙해지면 이 방법을 적용하여 보다 구체적인 연구 질문에 답할 수 있습니다.
시각적 시스템이 직면한 주요 과제 중 하나는 여러 시각적 기능의 복잡한 통합을 포함합니다. 색상 정보만 관련이 있기 때문에 모든 파란색 막대 중에서 빨간색 막대를 찾는 것은 쉽습니다.
그러나 방향 및 색상과 같이 여러 가지 기능이 있는 개체를 찾을 때 해당 피쳐를 함께 바인딩하는 데 더 많은 주의를 기울여야 합니다.
예를 들면, 연구원은 엑스레이 또는 MRI 검사를 볼 때 의사가 특정 말하는 표시를 검색하는 방법을 향상시키기 위하여 시각적 검색 속성을 적용합니다.
또한, 시각적 검색 접근 방식은 TSA 직원이 공항에서 승객 수하물스캔을 통해 검색하는 방식에 영향을 미칩니다.
당신은 방금 시각적 검색 실험을 수행에 JoVE의 소개를 보았다. 이제 두 가지 유형의 시각적 검색 조건에 대한 시각적 검색 자극을 만드는 방법, 실험을 수행하는 방법, 마지막으로 결과를 분석하고 해석하는 방법을 잘 이해해야 합니다.
또한 지저분한 책상에서 열쇠를 찾거나 식료품점에서 가장 잘 익은 과일을 찾을 때 필요한 관심 유형에 대한 아이디어를 가져야합니다.
시청해 주셔서 감사합니다!
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Results
피처 검색 시험의 응답 시간은 산만부하(그림 3)의영향을 상대적으로 받지 않습니다. 반면, 연결 검색 응답 시간은 선형으로 증가합니다. 실제로 해당 함수의 기울기는 장면의 각 추가 산만에 대해 평균적으로 추가 검색 시간을 설명합니다. 이 경우 항목당 약 50ms처럼 보입니다. 마찬가지로, 두 검색은 3 개의 산만함이 있는 약 200ms를 차지합니다. 이것은 검색을 얻고 응답을 하기 위해 균일한 시간이 필요하다는 것을 시사합니다.
기능과 연결 검색의 차이점은 인간의 시각 시스템이 직면한 과제 중 하나가 어떻게 다른 종류의 정보를 함께 넣는지 시사합니다. 모든 파란색 것 들 사이 빨간색 막대를 찾는 것은 간단합니다 -그것은 밖으로 튀어 - 정보의 한 종류가 관련이 있기 때문에 : 색상. 그러나 여러 가지 종류의 기능(이 경우 방향 및 색상)에 의해 정의된 것을 찾는 것은 이러한 기능을 함께 바인딩하는 데 도움이 되는 데 중점을 두어야 합니다.
그림 3: 대상 현재 시험에서 산만 부하의 함수로서 응답 시간. 기능 검색 및 연결 검색 조건은 각각 녹색 원과 노란색 삼각형에 표시됩니다.
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Applications and Summary
실제 환경에서는 시각적 검색이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 많은 중요한 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어, 주요 연구 프로그램은 현재 실험실에서 시각적 검색에 대한 이해를 적용하여 의사가 X선 또는 MRI 스캔을 볼 때 특정 텔테일 서명을 검색하는 방법을 이해하고 개선합니다. 유사한 연구 프로그램은 TSA 직원이 공항에서 승객 수하물 스캔을 통해 검색하는 방법과 운동 선수가 현장에서 팀원을 찾는 방법을 살펴봅니다.
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