Восприятие и категории Обработка Размеры Странных Гипотеза долина "Подобие человека: некоторые методологические вопросы

Behavior
 

Summary

Исследование

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

Cheetham, M., Jancke, L. Perceptual and Category Processing of the Uncanny Valley Hypothesis' Dimension of Human Likeness: Some Methodological Issues. J. Vis. Exp. (76), e4375, doi:10.3791/4375 (2013).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Странная долина Гипотеза Мори 1,2 предполагает, что восприятие человекоподобные символы, такие как роботы и, как следствие, аватары (компьютерных персонажей) может вызвать отрицательное или положительное влияние (валентность) в зависимости от степени объекта визуального и поведенческого реализма вдоль измерение человеческого подобия (DHL) (рис. 1). Но исследования аффективных валентность субъективных ответов на разной реалистичным без человеческих характеров дали противоречивые выводы 3, 4, 5, 6. Один из ряда причин этого в том, что человеческие подобия не воспринимается как гипотеза предполагает. В то время как DHL может быть определено следующее описание Мори как гладкий линейный изменением степени физической человекоподобные подобие, субъективное восприятие объектов вдоль DHL могут быть поняты с точки зрения психологических последствий категорического восприятия (КО) 7. Дальнейшее поведенческого и нейровизуализации исследований CAtegory обработки и CP по DHL и потенциального влияния базовой структуры категорию размерности на аффективного переживания необходимы. Этот протокол поэтому фокусируется на DHL и позволяет исследовать CP. На основании протоколов, представленных в видео, как, например, вопросы, связанные с методологией в протоколе и использования в "сверхъестественной" Исследование стимулов сделать из морфем континуумах представлять DHL обсуждаются в статье, которая сопровождает видео. Использование нейровизуализации и изменять стимулы представляют DHL для того, чтобы отделить зоны мозга реагируют на нервную физического человека, как подобия от тех, реагирующие на изменение категории и категории обработки кратко проиллюстрировать.

Protocol

Рисунок 1
Рисунок 1. Иллюстрация нелинейная зависимость между опытом отрицательного и положительного влияния (валентность) и предполагаемых человеческих подобию. В противном случае позитивных отношений показывает резкий отрицательный пик (то есть сверхъестественная долина) на уровне реализма между первым и вторым положительными пиками изображен кривой, при которой тонкие различия во внешнем виде и поведении высоко реалистичные но черты проглядывали неестественным человекоподобные объекта предлагается , чтобы вызвать чувство странности и личные дискомфорта (т.е. сверхъестественным чувством). Иллюстрация адаптировано из 2.

Мы использовали различные группы участников для каждой из следующих задач.

1. Принудительный выбор целевой классификации 1.1 Стимулы

  1. Используйте аватар и человеческих образов в качестве родителя лица (т.е. континуума конечных точек) в морфингом процедуры для получения линейного морфинга континуумах представлять DHL. Мы создали 32 человека-аватара континуумах использованием 32 изображений человеческих лиц и аватар соответственно. Создание аватаров использованием Modeling Suite Poser 7 (Smith Micro Software, www.smithmicro.com ), хотя другое программное обеспечение можно. Мы создали эти морфы континуумах использованием Funmorpher (Zealsoft Инк, Eden Prairie, MN), но и другие морфинг программного обеспечения могут быть использованы.
  2. Использование программного обеспечения морфо разместить контрольных точек на соответствующих признаков материнского лица. Для каждой грани, мы разместили 20 очков в губы, 18 точек на каждый глаз, 20 очков на носу, и 8 точек на каждой брови. Таким образом, мы использовали около 100 контрольных точек. Старайтесь, чтобы количество контрольных точек постоянной, но добавить дополнительные пункты, чтобы устранить любые артефакты в плавникедр. морфы континуума.
  3. Обеспечить потенциал смешивает не введен в морфингом процедуры. Например, мы использовали в качестве конечных точек каждого континуума изображения неизвестного нехарактерной мужские лица с нейтральным выражением, прямой взгляд и никаких других важных функций, таких как волосы на лице или украшения, так и конечную точку изображения были тесно сопоставимы по возрасту, configural киев и общие геометрии лица .
  4. Используйте программное обеспечение для редактирования фотографий, чтобы обрезать внешним признакам, используя, например, черная накладка в эллиптической формы, мы использовали Adobe, Photoshop, CS3 ( www.adobe.com ). Перед морфинг, отрегулировать положение изображения на обеспечение соответствия между конечной точкой изображения configural сигналы, а также настроить уровень контрастности, яркости и общий тон кожи каждой пары стимулов конечной точке каждого континуума, чтобы соответствовать.
  5. Каждая морфа DHL континуум представляет собой разницу в физических человекоподобные сходство на предопределенный шагом. Мы произвели 13 различных синтезированных изображений и маркированы эти M0 до М12, то есть две конечные точки и промежуточные морфов 11 (фиг. 2В).

1,2 презентации стимула и инструкции

  1. Использование двух альтернативных вынужден задача выбора классификации, чтобы определить, какие из этих морфов четко классифицированы как аватары, и как человек, и определить положение границы категории 8.
  2. Настоящее испытание начинается с точки фиксации для 500 мс (участники обязаны поддерживать фиксацию), а затем изображение морфинг на 750 мс. Мы использовали Презентация; (версии 14.1, www.neurobs.com ) для предъявления стимула в решении всех задач в этом протоколе, но и других платформ презентации стимул может быть использован.
  3. Поручить участника для идентификации представлены морфо стимул либо в качестве аватара или человека, как быстро и точно, насколько возможно при нажатии одной из двух Респо NSE ключей.

1.3 Анализ данных

Кратко-аватара человека классификации данных с использованием полиномиальной регрессии для описания формы функции отклика. Определить это путем подгонки модели логистической функцию ответных данных от каждого участника и континууме. Во-первых, анализировать индивидуальные континуума через участников, чтобы обеспечить наилучшую посадку логистических функций. Затем тест против нуля в одном-образец Т-тест для ступенчатая форма в Аватаре-категории человеческого функции отклика во всех континуумов помощью параметра оценки, полученные от логистической функции каждого континуума, усредненная по участникам. Оценка позиции категории граница вдоль каждой сплошной путем подачи оценок параметров логистической функции каждого континуума логит преобразование 9. Мы провели все анализы для принудительного выбора и классификации задач восприятия дискриминации использованием SPSS версии 16 (ibm.com / Программное обеспечение / Аналитика / SPSS "целевых =" _blank "> www.ibm.com / программное обеспечение / Аналитика / SPSS).

Время реакции (RT) данные также могут быть проанализированы. В настоящем анализе, расхождений в сроках реагирования в зависимости от положения морфинга вводятся в одном факториальной ANOVA, с 13 позиции морфем, используя среднее RT каждого отдельного всех континуумов как зависимую переменную.

Рисунок 2
Рисунок 2. Результаты принудительной задача выбора категоризации (А) и пример морфо континуум (B). В панели B, относительная степень линейной физический переход вдоль 13 морфо-континууме между аватаром и конечные точки человека показана в процентах. М0 и М4 были определены в качестве аватаров и М8 и М12 как человеческих в гоэлектронной вынуждены задачу выбора классификации, как показано на панели.

2. Восприятие задания на распознавание

2.1 Стимулы

  1. Для этой версии одного и того же-различные восприятия задания на распознавание 10, выбрать из каждого континуума морфинга двух морф категории в предыдущей задаче классификации в качестве аватары (например М0 и М4) и два, как человека (например, M8 и M12). Чтобы контролировать физические различия между морфы, выберите морфы, которые представляют эквивалентные шагом физическое изменение вдоль каждого континуума. Мы использовали шагом 33,33% (т.е. M0, M4, M8, M12) (рис. 2В).

Рисунок 3
Рисунок 3. Стимул условия для "же-разные" восприятия дискриминациейминации задачи (N = 20). Морфы выбираются для формирования пар. Морфы пару взяты из той же категории ("внутри"), идентичны ("то же"), или же они показывают изменение категории между ними («между»). Морфов М0, М4 и М8 используются для испытаний аватар (А) и М4, М8 и М12 для испытания на человеке (B). Отметим, что первый морф пару морфинг в испытаниях Аватара всегда M4 и в человеческих испытаний M8 и что аватар и человеческие испытания основаны на морфы, собранного из различных континуумов.

  1. Сортировки выбранных превращается в пар в соответствии с тремя экспериментальными морфо-пара условий (рис. 3): "то же" (морфы пары идентичны, не представляющие никакой физической или категории изменения), «внутри» (морфы паре созданных из категории) и «между» (морфов пары представляют различные категории).
  2. Для исследования дискриминации в производительности между морфы пар морфем по отношениюк аватару категории (этих морфем пар, таким образом, называют "Аватар испытания") гарантировать, что первый морф каждую пару морфинг в трех условиях, всегда M4 (от аватар категории) (рис. 3А). Это приводит к морфем пар М4 - M4 для "то же", M4 - M0 для «внутри» и M4 - M8 для «между» условиях. Такая же процедура может быть применена для пар морфем по отношению к человеку категории (так называемый «человеческий испытаний"), гарантируя, что первый морф всегда M8: "то же" (M8 - M8), «внутри» (M8 - M12) и «между» (M8 - М4) (фигура 3В).
  3. Всегда убедитесь, что обе морфы пару морфинг взяты из одного континуума, в котором они были первоначально превратился. Псевдо-случайным представление пар морфо так что ни пары из того же континуума не показаны в непосредственной последовательности. Презентация аватара или испытания на человеке с данного континуума случайно, но уравновешен по всем участникам, чтобы каждый участник вид либоаватара или испытания на человеке из любого данного континуума, но не оба, и равное количество аватара или испытания на человеке рассматриваются.

2.2 Представление и инструкции

  1. Подарите фиксации кресте за 500 мс (участники обязаны поддерживать фиксацию), а затем каждая грань лице пары за 500 мс с интервалом между стимулом (ISI) в 300 мс между поверхностями пары. Мы также использовали ISI 75 мс для проверки различных периодов ISI бы дифференциально влияют дискриминации производительности. Подарите переменной между судом интервал между испытаниями пар морфем: мы использовали интервал усреднения 2500 мс.
  2. Попросите участников, чтобы посмотреть в каждом испытании, содержащий пару морфинг, морфы представляются последовательно в ходе судебного разбирательства, и указать на нажатие кнопки, как быстро и как можно более точно ли грани каждой грани паре 'то же самое »или« другой »по внешнему виду .

2.3 Анализ данных Дискриминации точность анализируется на лицо пары, которые пересекают границу категории по сравнению с лицом пар с той же стороны границы. Для этого, "другой" ответов (что указывает на обеих сторонах пары имеют различный внешний вид) вычисляются как процент от общего числа число пар морфо лицо и подвергали 2 X 3 факториал ANOVA с 3 "лицом пара суда типов "(в пределах, между ними, то же самое) и 2" ISI "условиях (75 мс, 300 мс). Парниковые-Geisser настройки используется при предположении сферичности нарушается. Данные для аватара испытания и испытания на человеке рассматриваются отдельно в анализе.

Индивидуальные результаты точность может быть рассчитана с помощью 'статистики 47,79 (для теории обнаружения сигнала, см., например, 45, 46, 47). "Обеспечивает измерение дискриминации чувствительность, которая не зависит от ошибки в ответах. Она колеблется в пределах от 0,5 (шанс) и 1 (PerfeКТ дискриминации). Различные программные пакеты могут быть использованы для вычисления и другие дискриминационные меры чувствительности (и смещение) 46, 47, 48 49, 50. Мы анализировали дискриминации чувствительности с помощью 2 х 2 повторных измерений ANOVA, с 2 "лицом пара суда типов" (в пределах, между ними) и "ISI" условиях (75 мс, 300 мс), с отдельными анализов для аватара испытания и испытания на человеке, и А 'в качестве зависимой переменной. Ошибки в ответах не часто обычно сообщается, но см. 38. Систематических ошибок, мы использовали β "D статистики 47 в качестве зависимой переменной в отдельный анализ с использованием в противном случае те же 2 X 2 ANOVA дизайна.

RT данные также могут быть проанализированы на "другой", "то же" и "между" ответов. В этом примере мы сравним "другой", "же" и "между" условия для аватара и человеческие тропы в одном анализе, чтобы получить итоговое представление РТ во всех условиях. Для этого мы провели 3 х 2 х 2 ANOVA сфакторы "лицом пара суда типов" (разные, такие же, между ними), "категория" (аватара, человек) и "ISI" (75 мс, 300 мс), используя среднее RT правильных ответов каждого отдельного всех сплошных качестве зависимой переменной.

3. МРТ целевая

3.1 Стимулы

Стимул условиях, т.е. морфо стимулы для лица пар в пределах, так же и между условиями в аватара и испытания на человеке, такие же, как описано в предыдущем восприятия задача дискриминации.

3.2 Представление и инструкции

  1. Используйте целевые задачи мониторинга для изучения неявных обработки физических и категории связанных изменений по DHL, сохраняя при этом внимание участников на стимулы интереса.
  2. Попросите участников нажать кнопку ответа на обнаружение редких цель. Мы представили 15% всех парах морфем в качестве мишеней, лица показывали в обратном порядке. Используйте в качестве мишенейодно из четырех возможных морфов (М0, M4, M8, M12 или) выбран случайным образом из континуума морфинг не используется для предъявления стимула в противном случае. Убедитесь, что цель морфо представлен как первый или второй морфо пару морфинг, чтобы избежать дифференциального внимание во время мониторинга для целей к первой или второй морфо пар морфо.
  3. Каждый сеанса сканирования состоит из двух опытов предъявления стимула для того, уравновешивается через участников. Перерыв между циклами позволяет участникам немного отдохнуть. Участники фиксировать крест в начале каждого опыта установления стационарного состояния в сигнал MR.

3.3 Подготовка Тема для сканирования

  1. Все участники предоставить письменное информированное согласие на экспериментальное ведется протокол. Протокол, все процедуры и формы согласия утверждаются местным этическим комитетом. Избегайте путает в латерализации мозга активаций путем сканирования правой частipants. Управления для потенциального воздействия предыдущего опыта работы с аватарами.
  2. Перед началом сканирования, участники ознакомились с лабораторией, сообщил о сканирующих процедур, даны четкие инструкции относительно того, задача мониторинга цель, общее время сканирования и как, чтобы предупредить персонал, если требуется.
  3. Для сканирования, участник лежит на спине на стол для сканирования. Глава подушки используются для обеспечения комфорта и минимизировать движения головы во время сканирования. Участникам предоставляется затычки для ушей и наушники, чтобы уменьшить воздействие шума и сканера, чтобы обеспечить связь с экспериментатором.
  4. Правая рука участников расположена над панелью ответ для задачи мониторинга цель. Левая рука находится рядом с кнопкой аварийной остановки Если участник не хотят, чтобы остановить сканирование.
  5. Зрительные стимулы могут быть представлены на проекционном экране помещается в передней или задней части МРТ сканера. Мы использовали МРТ-совместимый шлем-дисплей ("VisuaStim -Digital ", Резонансные Технологии Inc.) Это имеет то преимущество исключения из виду все визуальные вход кроме предполагаемого раздражители.
  6. Перед началом сбора данных, убедитесь, что предъявления стимула, реакция панели и кнопка аварийного останова работают правильно.

3.4 Регистрация данных и параметров сканирования

Мы приобрели структурные и функциональные изображения всего головного мозга с использованием 3-T всего тела MR блока (Philips Medical Systems, Best, Нидерланды). Структурные изображения были зарегистрированы с использованием Т1-взвешенных 3D, испорченные градиентное эхо последовательность импульсов (180 ломтиками, TR = 20 мсек, TE = 2,3 мс, флип угол = 20 °, FOV = 220 мм × 220 мм × 135 мм, размер матрицы = 224 × 187, размер воксела = 0,98 мм × 1,18 мм × 0,75 мм, resliced ​​до 0,86 мм × 0,86 мм × 0,75 мм). Функциональные изображения были получены от 225 всего голова сканирований в сери с использованием однократного эхо-планарной последовательности (повторения TIME, TR = 2,6 сек; время эхо, TE = 35 мс; поле зрения = 220 мм × 220 мм × 132 мм; флип угол = 78 °; размер матрицы = 80 × 80; воксел размер = 2,75 мм × 2,75 мм × 4 мм, resliced ​​до 1,72 мм × 1,72 мм × 4 мм).

3.5 Анализ данных

  1. Мы использовали MATLAB 2006b (Mathworks Инк, Натик, штат Массачусетс, США) и SPM5 пакет программного обеспечения ( http://fil.ion.ucl.ac.uk/spm ) для предварительной обработки и анализа данных МРТ. Предварительная обработка обычно влечет за собой выравнивание изображений на первый записанный объема, коррекции движения, нормализация в стандартные стереотаксической пространства и сглаживания (например, 6 мм 3 ядра).
  2. МРТ анализа данных использует явление называется повторение подавление (RS) (11, 13, 14, см. обзоры 15, 16). Рассматривать в контексте из DHL, морфы пару морфинг представлены в быстрой последовательности. Репутацияetition во втором морфем стимул или стимул атрибутов в первые результаты морфинга к снижению активации (т.е. RS) в области мозга, чувствительный для этого конкретного стимула или его атрибутов (например, физические или категории атрибутов, связанных с). В этом протоколе повторение стимула или стимул атрибутов между первым и вторым морфо манипулируют в "в", "между" и "тот же" условиях с точки зрения сходства или различия физических и категории связанных атрибутов DHL . При сравнении этих условиях МРТ анализа данных идентифицирует мозга участвует в обработке конкретного раздражителя или физического или категории, связанные стимул атрибутов на основе степени относительные различия в сигнала снижение после стимул повтор 17, 18, ​​19, 20.
  3. Определить зоны мозга реагируют на физические и к категории связанных изменений вдоль DHL с помощью следующей контрастности стимула conditiДополнения (в пределах, между ними, и то же самое). Эти контрасты определяются в терминах морфем используется в качестве второго лица в трех лицом пара условий (обратите внимание, что первый морф то же самое в аватар и испытания на человеке, соответственно). Для определения чувствительности к физическим изменениям для аватара испытаний, использовать контраст М0 плюс M8> M4 и M12, а также использовать M4> M8 для испытания на человеке. Чтобы обнаружить области мозга избирательно реагировать на изменение категории через границу в направлении аватар человека (то есть аватара испытаний), используйте контраст M8> M4 плюс M0. Для направления человека к аватару, использовать контраст M4> M8 M12 плюс.
  4. Для отдельных анализах уровне, МРТ ответов каждого субъекта второй морфо каждой пары морфо в каждом из шести морфо пара условиях (т.е. в пределах, так же, между для аватара и испытания на человеке) могут быть использованы в противоположность активности мозга между этими условиях. Эти отдельные контрастах затем вводятся в группе F уровне анализаили умозаключений целей.

Representative Results

1. Принудительное задачу выбора классификации

Анализ данных реакции N = 25 участников уже сообщалось в 7. Это подтвердило, что наклон кривой оборудованная регрессии каждого отдельного континууме и во всех континуумов имеет логистического профиля (рис. 2А). Этот склон отражает сигмовидной ступенчатой ​​функции, совместимые с наличием вдоль DHL категориального компонента в ответах участников морфинга лица континуума. Наклон кривой таким образом, характеризуется нижней и верхней асимптот аватара или человеческих реакций категоризации которых приближается к 100% для аватаров и 100% для людей. В противоположность этому, оценку среднего краевой категории, полученные из оборудованной логарифмической кривой, а по оси ординат посередине между нижней и верхней асимптоты категоризации ответов указывает, что максимальная неопределенность на 50% категоризации суждения связана с тон морф M6.

Анализ данных RT сообщалось также в 7. Анализ RT всех морфов (см. рисунок 4) показал кратчайший РТС за аватар и человека концах континуума, увеличивая РТ с большего расстояния изменится с аватаром и человека концах континуума, и самый длинный РТС на M6, при котором происходит максимальное неопределенность в ответах категории решение, как можно видеть на фиг.2В. Чтобы убедиться в последнем поиске более ясно, что средние значения RT в M6 можно сравнить со средними значениями RT во всех других положениях морфо. Односторонней RM-ANOVA анализ с позиции морфем (два уровня: M6 против всех других морфов) и РТ зависимой переменной рухнул через континуумах показал, что для M6 RT (M = 1,42, SD = 0,26) отличалась значительно от высокой РТ на другие позиции морфем (M = 0,99, SD = 0,46), F (1,24) = 62,04, р <0,001.

Взятые вместе, CAДанные tegorization ответ подтверждения того, что первый критерий для присутствия CP выполнено, а именно, что существует категория границы (по всем критериям, см., например, 11), и время реакции для данной категории решений, которые согласуются с данными ответа в том, что они показать длительное время отклика с увеличением категоризации неопределенности.

Рисунок 4
Рисунок 4. Время реакции результаты вынужден задачу категоризации выбор, показывая длинный ответ означает задержку для категоризации суждения для раздражителей морфинга M6 положение, при котором категоризации двусмысленности является наибольшей. Ошибка столбики показывают ± 1 стандартная ошибка.

2. Восприятие задания на распознавание

Данные анализов N = 20 участников уже репоrted в 7. На примере данных для аватара испытаниях из этого исследования (рис. 5), анализ показал повышенную точность дискриминации для лица пар, которые пересекают границы в категории между состоянии по сравнению с ослабленной точность дискриминации для лица пар в пределах состояние. Это согласуется с CP. Данные показывают также, что существует значительное различие в дискриминации точность в пределах категории в этом есть большая точность дискриминации для лица пар в пределах состоянии, чем в том же состоянии. Изменение ISI 75 и 300 мс дифференциально пострадали ответов участников, но не в человеческом испытаний.

Рисунок 5
Рисунок 5. Результаты «же-разные" восприятия F задания на распознаваниеили аватар испытаний. Участники (N = 20). оценивается, является ли морфов пары морфо были одинаковы или различны в внешности. С поправкой на относительное расстояние морфов вдоль континуума, результаты показывают лучшую точность дискриминации для лица пар, которые пересекли границу категории (который был определен в принудительном задачу классификации выбора), чем для пары выбирается из того же (то есть аватара или человека) стороне границы, тем самым демонстрируя категорическое восприятия вдоль континуума человеческого подобия. Влияние короткие и более длинные ISI 75 до 300 мс был также проверен и признан влиять дискриминации производительности для аватара испытания только. Ошибка столбики показывают ± 1 стандартная ошибка.

Использование статистики в качестве меры дискриминации производительность зависит от ответа смещения, было в аватара испытаний значительное влияние на основной дискриминации чувствительность лицом пара испытание типа (то есть (в пределах и между ними)F (2,38) = 107,11, р <0,001, с большей чувствительностью дискриминации для кросс-категории (А '= 0,89, SD = 0,07), чем в категории пар (А' = 0,55, SD = 0,17) (рис. 6 ). Точно так же было значительно больше дискриминации чувствительности для кросс-категории (А '= 0,94, SD = 0,1), чем в категории пар (А' = 0,56, SD = 0,22) в человеческой тропы, F (2,38) = 107.11, р <0,001. Там не было никакого влияния лицом пару типов судом по ISI. Использование β "D статистический как мера ответа смещения, наблюдалось значительное основной эффект по смещению лицом пара испытание типа [F (2,38) = 70,53, р <0,001], с участниками показывает сильную тенденцию судить в категории пар как различные "D = 0,81, SD = 0,23) по сравнению с ответом на перекрестной категории пар (β" D = -0,18, SD = 0,59). Это Conсогласуется с идеей, что участники отдают предпочтение «другим» решений в этой конкретной задачи, когда же-другое решение сложнее в категории пар.

Рисунок 6
Рисунок 6. Использование статистики в качестве меры дискриминации производительность зависит от ответа смещения (N = 20), дискриминации чувствительность была больше для кросс-категории, чем в категории пар в обоих аватара и испытания на человеке. Ошибка столбики показывают ± 1 стандартная ошибка.

Анализ данных RT не показали различий между аватаром и испытания на человеке и между короткими и длинными ISI. Там было как ожидалось значительное влияние основных для RT между тремя стимулом пара условий (см. рисунок 7), F (2,38) = 34,55, р <0,001. Предварительнозапланированных испытаний внутригрупповые контрастов показал, что RT для кросс-категории лиц (т.е. "между" лицом пары суда типа) были значительно быстрее = 0,79, SE = 0,05), чем для лица RT пар изнутри категории ("внутри «проб типа) = 1,26, SE = 0,09) [F (1,19) = 60,09, р <0,001] и пары лицом в том же состоянии пары лицом = 0,88, SE = 0,08), F (1, 19) = 43,1, р <0,001.

Рисунок 7
Рисунок 7. Время реакции (RT) результаты "же-разные" восприятия задания на распознавание для аватара и испытания на человеке (N = 20). График показывает, что RT стимулом для пар, которые пересекают границу категории (т.е. в состоянии между) были короче, чем RT для лица изнутри ACгория. Ошибка столбики показывают ± 1 стандартная ошибка.

Данные категоризации ответ таким образом подтвердить второй критерий для присутствия CP в том, что лучше дискриминации точность для пар, которые пересекают границу категории, чем для равноудаленных пар созданных из категории. Это показывает, что есть так называемый граничный дискриминации с повышенной чувствительностью для физических характеристик стимула близко к категории границе. RT данные подтверждают это, показав короткий ответ задержками для кросс-категории по сравнению с с-пар категории лица.

Эта конкретная задача восприятия дискриминации не определяет конкретной точке дискриминации границу по DHL. Намного меньше морфо расстояние между парами представлены морфов могут быть использованы для решения этой проблемы. Здесь мы показываем, например, с использованием традиционных дискриминации ABX задачи 12, 13. ABX дискриминации влечет за собой последовательного показа дифференциальногот лицо раздражители (например Morph Morph и B), а затем второй презентации А или В качестве целевой стимул X. После просмотра изображений A, B и X, участники должны указать, является ли А или В идентична X. В этом примере два шага процедуры дискриминации между морфов (т.е. 1-3, 2-4, 3-5 и т.д.) представлен (фиг.8В). Анализы описаны в 8. Для целей иллюстрации, задача ABX дискриминации проводили на 24 участников, используя 4 морфо сплошной, каждый с 11 морфов, используя конечную точку стимулы извлечь из изучения Cheetham соавт. 7. После задания на распознавание ABX, вынуждены задачу выбора категоризацию проводили с теми же участниками. Эта последовательность задач презентации, как полагают, минимизировать влияние конкретного решения категории решений по задаче дискриминации ABX. ясно показывает, что есть пик в Sens восприятия дискриминацииitivity в положении морфинга предсказано и приведены в соответствие с категорией границы (см. рис 8а). Использование 2-х ступенчатый расстояние между морфы, пиковая производительность в дискриминации могут быть четко определены в промежутке между парой морфем M5-M7. См. 8 результаты, используя ABX парадигмы и изменять стимулы взяты из измерений человеческого подобия с обезьяной, коровы и человеческие лица, как конечные точки континуума.

Рисунок 8
Рисунок 8. Репрезентативные результаты ABX восприятия дискриминации и насильственной задачи выбора категоризации. 2 шагом процедуры дискриминации (т.е. 1-3, 2-4, 3-5 и т.д.) в ABX восприятия задача дискриминации в Панель В показывает, что пик восприятия чувствительность дискриминации прогнозируетсяпо категориям границы определяются в принудительном задачу выбора категоризации показано на графике. Группа показывает логистического профиля оборудованы кривых регрессии из четырех континуумов. Максимальная погрешность 50% в категоризации суждения синтезированные лица, как человека связано с морфо M6.

То же, различные дискриминации задача подтверждает, что третий критерий для присутствия CP показать, что дискриминация граница совпадает с границей категории. Другими словами, положение границы категории предсказывает положение дискриминации границы.

Четвертый критерий, который не всегда применяется в исследованиях CP 13, 14, что дискриминация на возможность пределах категорий. Данные иллюстративный пример с использованием ABX конструкция предполагает, что дискриминация немного выше шанс для тех морфов расположенных между конечными точками сплошных и кошкаЕгорий границы.

3. МРТ задачи

4.3.1 Чувствительность к физическим изменениям

Сравнивая условия, в которых есть физические изменения между первым и вторым морфинга с состоянием, в котором нет таких изменений, область мозга, в веретенообразной извилине (рис. 9а), являющимися чувствительными к представлению тонкой зернистой изменения по DHL в физическом появлении лицо превращается в Аватаре испытаний. Аналогичный результат для испытания на человеке не показано на рисунке. Этот регион был называют веретенообразную область лица, потому что его роль как часть зрительной системы в обработке информации лица. Вместе с испытания на человеке, Этот вывод согласуется с заявленным реакция веретеновидное областей различий в лице физических атрибутов 23, геометрии лица 16, 21, 24 и 21 текстуры лица.

4.3.2 Sensitivity к категории изменений

Фиг.9В шоу, на примере Аватара испытаний, области мозга чувствительны к изменению категории по DHL. Это было достигнуто путем сравнения условий, в которых есть категория изменения между первым и вторым морфо с состоянием, в котором нет такого изменения. Изображениями данные показывают, что изменение категории аватар испытаний (т.е. изменение от аватара к человеку направлении вдоль DHL) показало отзывчивость гиппокампе, миндалине и изоляции. Роль этих регионов следует интерпретировать в контексте парадигмы использованы и категоризации и уже было описано 7. Как правило, миндалина реагирует на лицах, аффективной валентностью, новизна и неопределенность 55, 56, 57, 58, 59. Миндалине Предлагается влиять обработки других регионах мозга, участвующих в классификации в зависимости от аффективного значение ситуации 60. ВСула постоянно сообщалось в связи с категории обработки и переработки в условиях неопределенности 61, 62, 63. В контексте парадигмы использовали, этот регион может способствовать повышению внимания категоризации ресурсов для обработки 63. Конкретные области активации может быть также связан с сигнализацией наличии неопределенности, угроза, или потенциальной угрозы 64, 65. Гиппокамп участвует в визуальной категоризации восприятия и обучения 66. Изменение категории испытания на человеке (т.е. изменение человека к Аватара направлении вдоль DHL) показали, что скорлупа, голова хвостатых и таламус, которые реагируют на это условие. Как правило, эти регионы, связанных с обучением категории стимул-ассоциаций, сигнализации категории членства, решение неопределенности во время их классификации, переключение между потенциальными правила категорию используемый для установления принадлежности категории и настройка представленийТед категорическое границей для того, чтобы свести к минимуму ошибки 67, 68, 69, 70.

Интерпретация этих результатов на широком уровне и в контексте экспериментальной парадигмы предполагает, что использовать аватар и человеческие лица представляют различные проблемы классификации в зависимости от степени предыдущий опыт категоризации с данной категорией (например, 25), участники являются экспертами в человеке Обработка лица, но были специально подобраны на основании, что они не сообщают об отсутствии явных знаний из предыдущего опыта с аватаром лица (например, в видео играх, фильмах, Second Life) и, как подтверждено на разбор полетов, ранее никогда не видел лица вид, который мы представили.

Рисунок 9
Рисунок 9. Нейронные корреляты физическойD категории изменения по DHL в аватар испытаний. Активация карты накладываются на корональных (А), поперечные (B) и сагиттальной (C) вид одного предмета. Цветные полоски означают градиент T значения активации карты <0,005, 20 смежных вокселы).

Discussion

Ядро предсказания сверхъестественною гипотеза долины, что положительно или отрицательно valenced опыт может быть вызвано как функция воспринимается человеческим подобием 77 (для информативный обзор см. 78). Тщательное изучение того, как человеческое подобие на самом деле воспринимается само по себе, следовательно, важным мероприятием исследований. Точно так же важно, как DHL представлена ​​в экспериментах сверхъестественным опытом. Этот протокол основной упор делается на DHL. Один из подходов заключается в представлении человека подобием использованием морфинга континуума, как это уже реализовано в "сверхъестественной" исследования 5, 6, 26, 27, 28. Преимущество морфинга континуума является то, что их использование позволяет экспериментально регулируемы различия в человекоподобных внешний вид будут поставлены в связь с поведенческими мерах субъективного восприятия и переживания (например, категории решений, сверхъестественное чувство) и основные нервные процессы 7. Это мелкозернистый подход является частьюicularly важно, потому что сверхъестественный гипотезу долине не предсказывает фактической степени человеческое подобие, при котором переход между положительно valenced и сверхъестественной опыт должен происходить 78. Если домыслы Мори правильные, выводы, касающиеся категории обработки вдоль DHL 7 предполагает, что сверхъестественный опыт, скорее всего, происходят в категорию границы, где неоднозначность восприятия решением является наибольшей. Это еще предстоит проверить.

Для того, чтобы интерпретировать изученные отношения между DHL, как представлены с использованием морфинга континуума, и другие переменные, представляющие интерес, единый континуум морфем, а не два или даже три различных совмещенных континуума следует использовать 5,28. Совмещенных сплошных не могут представлять и, в сущности, изменять концепции Мори человека подобие путем введения разрывов в DHL. Это может повлиять на производительность в задаче восприятия дискриминации, потому что точка TОн разрыва и что любого неравенства в результате морфинга процедура может быть использована в качестве надежной, но экспериментально непреднамеренные точкой отсчета для направления восприятия дискриминации (см., 29). В каждой морфо континуум все морфов следует тщательно контролировать, так что эквивалентные шагом физических изменений представлены по всей сплошной 5,28. Это особенно важно в данном протоколе, поскольку экспериментального контроля расстояния морфо вдоль сплошных позволяет рассмотрении ли сенсорная информация, относящаяся к линейной различий в физических человека, как сходство по DHL является когнитивно представлены в линейным или нелинейным образом. Нелинейность отражено в ступенчатую функцию наклона категоризации ответы (фиг.2А и 5А) и различия в восприятия чувствительность к стимул атрибуты по DHL (см. фиг.4 и 5В). Это рrotocol использует в качестве конечных точек лица без применения каких-либо дальнейших экспериментальных манипуляций. Дальнейшие исследования CP и подобию человека можно было бы рассмотреть, например, как индивидуальные особенности, такие как глаза реализма по сравнению с реализмом другие черты лица или манипуляций геометрии лица по сравнению с текстурой лица (ср. 30,38) дифференциально влияют категории обработки по DHL.

Морфинг процедура позволяет плавное сопряжение вместе соответствующих функций конечных точек континуума, таких как лица configural сигналы. Трудность в морфинга лица информацию, как верхние черты лица и волосы профиль 26 может потенциально смещения ответов участника, обратив внимание на различия в расстановке функции во время процедуры морфинга. Это смещение, вероятно, будет в этом систематическом морфинга неравенство связано с расстоянием изменится с конечными точками континуума, различия являющимся наибольшим в середине морфинга продолUA. Для нашего морфо сплошной, центральную часть сплошной соответствует категории границу вокруг которых существует наибольший восприятия чувствительности. Повторный анализ данных одного из наших экспериментальных исследований (вынужден задачу выбора категоризации) по сравнению континуума, в котором область глаз было или хорошо или плохо синтезированные (бедные морфинга привело к очень небольшое несоответствие в соотношении между глаз текстуры морфы). Повторный анализ подтвердил систематическую ошибку в решении категоризации ответов плохо превратился континуумах такие, что бедные морфинга эффективно вызвало относительный сдвиг границы категории к человеческому конца измерения. Это было возможно потому, что морфинг несоответствие воспринималось как "нечеловеческие-индикаторных" функцию.

Ошибки в ответах может привести также от использования сплошных генерируется на основе конечной точки, в которой стимулы вне лица информацию, такую ​​как наряд головы и лица ювелирных имеются только в одной конечной точки стимула27. В этом случае изображение лица может быть обрезана так, чтобы участникам присутствовать на стимул информации исследовательского интереса, а не другие характерные черты представлены в изображении. Систематическую ошибку ответ может привести также использовать изображение в виде сплошной конечной точки, в которых нечеловеческие атрибуты представлены вместе с человеческими атрибутами, хотя это изображение предназначено для представления человеческой конце DHL 6. В этом случае, любые отношения между человеком и подобию таких переменных, как субъективные показатели сверхъестественной опыт не интерпретируемые в терминах концепции Мори DHL и гипотетического сверхъестественной долине.

CP может происходить по размерам, кроме человека подобие 31, 10, 22, 32, 33, 34, 35 и категорий соответствующую информацию можно автоматически обработать при воздействии на другие 36. В этом протоколе, следует позаботиться, поэтому для контроля за эффекты визуальные подсказки, указывающие дифференциальногоCES по DHL с точки зрения других категорий соответствующими размерами по отзывам участников, касающиеся человеческого подобия. Эти сигналы могут, например, относиться к этнической принадлежности, пола, своеобразие лица, знакомство и идентичности, и выражение лица (см. 5, 26, 27, 28). Настоящий Протокол стремится свести к минимуму восприятие биологических движение между лицом морфы представлены в быстрой последовательности в задаче восприятия дискриминации и МРТ исследование близкие по геометрии лица и конфигурации черты лица изображения используются в качестве конечных точек континуума. Этот подход (вместе с относительным положением вдоль сплошных морфов, используемых в стимул условиях) также помогает свести к минимуму любые восприятия различные идентичности между морфов континуума.

Вынуждены задачу выбора классификации определяет, какие морфы континуум четко классифицировать как аватар, и как человек, чтобы выбрать морфы для использования в восприятии дискриминациейЗадача минации и МРТ исследования. Мы выбрали четыре морфов М0, M4, M8 и M12 от каждого из сплошных (2В и 2С). В дополнение к управлению на степень физического изменения по DHL, выбор М4 и М8 основан на следующих теоретическое рассмотрение. Мори описал восприятия неопределенности (и связанных с ними сверхъестественным опытом), встречающихся на уровне реализма, который соответствует области вдоль DHL между двумя положительными пиками в склон валентной подобию человеческого отношения (см. Рисунок 1). В этих пиков, объекты считаются или нечеловеческого или человек. В рефрейминг свои соображения с точки зрения рамках категории обработки, эти пики могут рассматриваться как отражающие степень человеческого подобия, при котором правильно классифицированы категории случаях (например нечеловеческих и человеческих) оседлали категории границе. Но Мори не уточнил, насколько эффективно эта классификация (т.е. восприятия Certainty) должна быть в этих пиков, хотя идентификации объектов в каждом пике четко считаются относительно эффективными и легким. По этой причине два морфо позиции вдоль сплошных рассматривать как определяющий переход между двум категориям, и в качестве отражающих два положительных пиков была определена с использованием более консервативный критерий, чем в противном случае часто используется в CP исследований (например, 66%, как и в 32, 34). Таким образом, морфинг M4 была определена в среднем в качестве аватара в более чем 85% испытаний и морфа M8 как человек более чем в 85% испытаний. Пожалуйста, обратите внимание, что этот критерий относится как морфы М4 и М8 любого континуума. Используя этот подход, такой выбор морфы стремится захватить смысле категорий изменения по DHL между нечеловеческих и человеческих объектов в соответствии с и понимание СР и описание Мори гипотезы.

Этот протокол использует вариант такой же, различные восприятия дискриминациинацией задачу изучить 10 CP. Преимуществом этого является то, что задача участников не нужно описание того, какие конкретные сходства и различия должны быть идентифицированы. Достаточно того, что они просто идентифицировать раздражители как одинаковыми или различными. Кроме того, участники не должны знать подписи категорий. Этикетки могут быть использованы в качестве стратегии для различения между стимулами, когда память нагрузку, требуемую дискриминации задачи, такие как задача ABX увеличивает 42. То же, другой задачей имеет то преимущество, что память нагрузке сравнительно низкой и что задача побуждает прямого сравнения раздражители. Чтобы уменьшить потенциальное влияние маркировки, дискриминации задачи, как правило, представлены до принудительной задача выбора решения 40. Настоящий Протокол составлен на основе двух различных групп участников для дискриминации и вынужденный выбор решения задач 7, 41. Это потому, что принудительный выбор задача используется для выбора стимуловдля дискриминации задачи. Если однако же участников тестирования в обе задачи, протокол должен быть изменен таким образом, что дискриминация задача осуществляется до принудительной решение задачи выбора.

Стационарное исполнение дискриминация применяется тот же различные дискриминации задача этого протокола (передвижных конструкций, см., например, 39). Это означает, что М4 и М8 всегда отображаются как первый стимул каждого стимула в паре "же", "в" и "между" условиях аватар и испытания на человеке, соответственно. Этот протокол включает в себя экспериментальные ограничения, что каждый участник просматривает только морф стимулы либо аватар или испытания на человеке с данного континуума, но не оба. Использование аватара испытаний в качестве примера, это означает, что первый стимул каждого стимул пара всегда M4, что второй стимулов в "внутри" (т.е. M1) и «между» (т.е. M8) условий представлены одинаково часто в течениеданного континуума, и что никаких дальнейших стимулов не построены для испытания на человеке из этого конкретного континуума. Этот подход имеет своей целью предотвратить селективной индукции сильного представления и облегчение поэтому дискриминации поперечного категории лица данном континууме. Чтобы исключить или, для сравнения, расследовать любые возможные влияния на поперечный репрезентации категории и дискриминации представления описано аватар и испытания на человеке в одном экспериментальном блоке, проект мог бы быть реализован в котором описано аватар и человеческих испытаний представлены в отдельных блоков (с блоками уравновешены, чтобы через участников).

В настоящем же, различные дискриминации задача имеет отношение же к различным испытаний 1:2. Это отношение может вызвать ошибки в ответах в пользу "разные" решения (хотя другие факторы также могут влиять на этот уклон 44, 51). Меры, вытекающие из теории обнаружения сигналов (SDT) часто используются для disentanGLE смещения ответов или С) для выбора одного ответа на другую от чувствительности участника ('или D') в дискриминационных сенсорных стимулов (краткий обзор см., 44). Как D 'может меняться в зависимости от ошибки в ответах в связи с нарушением 52 SDT предположения, мы использовали непараметрический мера чувствительности' 53. Для ошибок, мы использовали β "D 47. Альтернативно C был рекомендован 43, 44, отчасти потому, что она не зависит от изменений в D '54. В целом, представленные результаты указывают на большую чувствительность для восприятия раздражителей морфинга трансграничных категории границей, чем в пределах должностного категории стимулов.

Выбор морфы для дискриминации задачей в этом протоколе означает, что задача требует дискриминации между морфы, что четыре шага друг от друга вдоль континуума (то есть в четыре этапа дискриминациейминации, см. Рисунок 2B). Но это четыре этапа степень несходства морфы слишком велик, чтобы позволить лучше спецификацию фактического позиции морфем, при котором дискриминация является наиболее широкие (т.е. дискриминация границы) (рис. 5В). Важным критерием для CP (для других критериев, см., например, 11), что есть выравнивание между категорией границы в вынужденный выбор задачи и дискриминации границы в дискриминации задачи. Другими словами, положение морфо категории граница должна предсказать положение морфо дискриминации границы. Один подход к проверке конкретной точке выравнивание было бы использовать дискриминации задачу, в которой расстояние между морфо пар превращается снижается. Для целей иллюстрации, Фиг.5В показывает результаты пилотными данными с использованием, в качестве возможной альтернативы к тому же, различные дискриминации задача, традиционная дискриминация ABX12 задач, 13. На рисунке ясно показывает, что есть пик в чувствительности восприятия дискриминации в положении морфинга предсказано категории границе. Такие результаты в исследовании с большим количеством участников и применение SDT в анализах бы дальнейшей проверки нахождения эффекты CP по DHL. Фактический выбор стимулы для конечных точек сплошной, число морфов, генерируемого в континуум, и размер шага в морфов подвергаться дискриминации будет сильно влиять на когнитивные требования, предъявляемые к участнику и его способность различать морфов вдоль континуума.

Один классический критерий CP является то, что положение границы категории предсказывает положение пика в фактической производительности дискриминации (т.е. дискриминации граница) 80. Это, возможно, самый важный критерий CP 81. Заключительное тестирование этого предсказания требует экспериментальной Дезизеленый, в котором все морфо пары, которые вместе представляют всей длины непрерывного морфо представлены в дискриминации задачи для того, чтобы определить фактическое положение пика. В 38, дискриминация производительности был рассмотрен на основе только в некоторых сегментах морфом континуума. Это может означать, что истинное положение фактического пика производительности могут быть пропущены, это в свою очередь делает его трудно окончательно убедиться CP. Следует отметить, что даже в начале исследования КП Lieberman и соавт. 82 не отвечают исследований владеть строгий критерий, предсказанным и реальным пика в дискриминации производительность сходятся, и что другие исследователи не применять этот критерий строго (например, 11, см. также 80). Определение фактического положения максимальной производительностью не менее критической, даже если более расширительное толкование этого критерия применяется. Изучение всей длине морфо континуумтакже имеет то преимущество, позволяя анализ данных относительно того, есть пик в производительности в точке, вопреки ожиданию например, из-за артефактом в результате морфингом процедуры.

В дополнение к ответам, время реакции (RT) данных в принудительном задача классификации выбор полезен в качестве индикатора трудность в когнитивной обработки информации и стимул конкурирующих тенденций ответ на стимул классифицировать как "аватар" или "человеческие" 70, 71. RT должно быть таким длинным для категоризации суждения стимулов расположены на или в ближайшее к категории границе. 4 видно, что это так. Взятые вместе, форма функции отклика и данных КТ в течение категории суждения показывают, что назначение стимул к дискретному категория подлежит больших различий в обработке сложности. Для оценки RT, этот протокол предписывает участникам реагировать во время их классификации как Квайckly и максимально возможной точностью. Учитывая потенциальное воздействие скорости точностью компромисс на ответах 72, 73, мы исследовали и обнаружили в пилотном тестировании, что форма и положение человека-аватара функции отклика категория очень надежный, не поддаваясь влиянию инструкции для идентификации представлены морфинг стимул или как быстро и точно, как возможно или просто как можно более точно. Это предполагает, что участники обычно используют стратегию решения взвешенное по точности, хотя это предложение можно было бы проверить более тщательно. В соответствии с гипотезой о том, что Мори сложно отличить человекоподобный объект из человеческого образа может вызвать отрицательное valenced опыта, было бы интересно установить, является ли больше RT для человекоподобных раздражители, связанные с мерами негативное влияние. RT данные также собирали и анализировали на тот же различные дискриминации задачи. РТ был использован для поддержки ответных данных 80. В отличие от ABX тспросите, то же самое-другую задачу обеспечивает четкий момент времени для RT измерения. RT правильных ответов должен быть короче для между-чем в пар 74, хотя интерпретации данных, РТ может быть сложным для одного и того же различные суждения, поскольку RT может зависеть от ряда факторов, в решении этой задачи 75, 76. RT данных, однако, согласуется с идеей, что менее сложно поперечного категорию решения принимаются быстрее, чем в категории решений (см. рисунок 7).

Следует отметить, что гипотеза Мори не рассматривает возможность того, что физические особенности фактически может изменяться по DHL в человеческом категории (рис. 2) 7. Это причина, почему второй положительный пик в оригинальной валентной человеческие отношения подобию гипотеза »расположен на человека конца DHL (рис. 1). Акцент на нечеловеческий аспект DHL был влиятельнымпространственной в исследованиях руководствовались гипотезой, в том числе исследований, которые не используются морфинга континуумах 4, 37, в то время как другие исследования использовали одно человеческое лицо представляет человеческий аспект DHL 3. Такие исследования стремились исследовать сверхъестественным опытом, с неясными результатами. Результаты, связанные с CP предполагают, что эти исследования, возможно, не представил необходимые стимулы, чтобы вызвать явные или неявные процессы восприятия принятия решений и процессов урегулирования конфликтов в ответ на категории двусмысленности по DHL.

Этот протокол показан пример того, как морфов извлечь из сплошных представляющая DHL может быть использован для идентификации, с МРТ и с использованием эффекта повторение подавления мозга чувствительны к изменениям в физическом человекоподобных сходства и изменить в категории соответствующей информации. Эффективность МРТ дизайн сильно влияет осторожны поколения и отбор стимулов морфинга. Вынуждены Чойсе и восприятия задач дискриминацией таким образом, используется для обеспечения сопоставимости между сплошной в форме аватара-человеческий классификации кривых (т.е. наклон функции отклика) и дискриминации производительности. Преимущество этой конструкции МРТ является то, что она позволяет стимул условиях, описанных Мори (т.е. пассивного наблюдения новых не-человеческого объекты, которые несколько отличаются по внешнему виду от их человеческого аналога) для моделирования в рамках ограничений МРТ методологии использование стимулов выбирать в соответствии с определением гипотезы »человеческой подобие, и исследования действия категории обработки, контролируя при этом последствия для физического изменения по DHL. МРТ парадигмы не предназначен для изучения сверхъестественного опыта, но она может быть адаптирована для расследования аффективное переживание, связанное, например, с самой границы категории. Это было бы важным шагом на пути изучения в мозгу эффекты категориальногоY обработки и категории неоднозначности в связи с аффективным опытом для стимула сделать из DHL.

Disclosures

Нет конфликта интересов объявлены.

Acknowledgments

Эта работа основана на исследовании, при поддержке Европейского Союза FET интегрированного проекта PRESENCCIA (номер договора 27731).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Funmorph Zealsoft Inc.
Poser 7 Smith Micro Software www.smithmicro.com
Adobe; Photoshop; CS3 Adobe www.adobe.com
Presentation; software Version 14.1, www.neurobs.com
SPSS Version 16 www.ibm.com/software/analytics/spss
MRI-compatible head-mounted display Resonance Technology Inc. "VisuaStim - Digital"
3-T whole-body MR unit Philips Medical Systems
MATLAB 2006b Mathworks Inc.
SPM5 software package http://fil.ion.ucl.ac.uk/spm

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Mori, M. Bukimi no tani [The uncanny valley. Energy. 7, 33-35 (1970).
  2. Androids as an experimental apparatus: Why is there an uncanny valley and can we exploit it?. MacDorman, K. Toward Social Mechanisms of Android Science: A CogSci 2005 Workshop, 106-118 (2005).
  3. Tinwell, A., Grimshaw, M., Williams, A. The uncanny wall. International Journal of Arts and Technology. 4, 326-341 (2011).
  4. Tinwell, A. Uncanny as usability obstacle. HCI. 12, 622-631 (2009).
  5. MacDorman, K. F., Ishiguro, H. The uncanny advantage of using androids in cognitive and social science research. Interaction Studies. 7, 297-337 (2006).
  6. Upending the uncanny valley. Hanson, D., Olney, A., Prillman, S., Mathews, E., Zielke, M., Hammons, D., Fernandez, R., Stephanou, H. E. 20th National Conf. on Artificial Intelligence and the 17th Innovative Applications of Artificial Intelligence Conf, 1728-1729 (2005).
  7. Cheetham, M., Suter, P., Jancke, L. The human likeness dimension of the "uncanny valley hypothesis": behavioral and functional MRI findings. Front Hum. Neurosci. 5, 126 (2011).
  8. Campbell, R., Pascalis, O., Coleman, M., Wallace, S. B., Benson, P. J. Are faces of different species perceived categorically by human observers? Proc. Biol. Sci. 264, 1429-1434 (1997).
  9. Finney, D. J. Probit analysis. (1964).
  10. Angeli, A., Davidoff, J., Valentine, T. Face familiarity, distinctiveness, and categorical perception. Q.J. Exp. Psychol. (Hove). 61, 690-707 (2008).
  11. Studdert-Kennedy, M., Liberman, A. M., Harris, K. S., Cooper, F. S. Theoretical notes. Motor theory of speech perception: a reply to Lane's critical review. Psychol. Rev. 77, 234-249 (1970).
  12. Liberman, A. M., Hariris, K. S., Hoffman, H. S., Griffith, B. C. The discrimination of speech sounds within and across phoneme boundaries. J. Exp. Psychol. 54, 358-368 (1957).
  13. Harnad, S. R. Introduction: Psychological and cognitive aspects of categorical perception: A critical overview. In: Categorical perception: The groundwork of cognition. Harnad, S. R. Cambridge University Press. New York. 1-25 (1987).
  14. Repp, B. H. Categorical perception: Issues, methods, findings. Speech Lang. Adv. Basic Res. Pract. 10, 243-335 (1984).
  15. Grill-Spector, K., Henson, R., Martin, A. Repetition and the brain: neural models of stimulus-specific effects. Trends. Cogn. Sci. 10, 14-23 (2006).
  16. Jiang, X., Rosen, E., Zeffiro, T., Vanmeter, J., Blanz, V., Riesenhuber, M. Evaluation of a shape-based model of human face discrimination using FMRI and behavioral techniques. Neuron. 50, 159-172 (2006).
  17. Henson, R. N. Neuroimaging studies of priming. Prog. Neurobiol. 70, 53-81 (2003).
  18. Grill-Spector, K., Malach, R. fMR-adaptation: a tool for studying the functional properties of human cortical neurons. Acta. Psychol. (Amst). 107, 293-321 (2001).
  19. Jiang, X., Bradley, E., Rini, R. A., Zeffiro, T., Vanmeter, J., Riesenhuber, M. Categorization training results in shape- and category-selective human neural plasticity. Neuron. 53, 891-903 (2007).
  20. van der Linden, M., van Turennout, M., Indefrey, P. Formation of category representations in superior temporal sulcus. J. Cogn. Neurosci. 22, 1270-1282 (2010).
  21. Jiang, F., Dricot, L., Blanz, V., Goebel, R., Rossion, B. Neural correlates of shape and surface reflectance information in individual faces. Neuroscience. 163, 1078-1091 (2009).
  22. Rotshtein, P., Henson, R. N., Treves, A., Driver, J., Dolan, R. J. Morphing Marilyn into Maggie dissociates physical and identity face representations in the brain. Nat. Neurosci. 8, 107-113 (2005).
  23. Xu, X., Yue, X., Lescroart, M. D., Biederman, I., Kim, J. G. Adaptation in the fusiform face area (FFA): image or person. Vision Res. 49, 2800-2807 (2009).
  24. Liu, X., Steinmetz, N. A., Farley, A. B., Smith, C. D., Joseph, J. E. Mid-fusiform activation during object discrimination reflects the process of differentiating structural descriptions. J. Cogn. Neurosci. 20, 1711-1726 (2008).
  25. Poldrack, R. A., Prabhakaran, V., Seger, C. A., Gabrieli, J. D. Striatal activation during acquisition of a cognitive skill. Neuropsychology. 13, 564-574 (1999).
  26. Ho, C. C., MacDorman, K. F., Pramono, Z. A. D. Human emotion and the uncanny valley: A GLM, MDS, and isomap analysis of robot video ratings. ACM/IEEE international conference on human-robot interaction, 169-176 (2008).
  27. Seyama, J., Nagayama, R. S. The Uncanny Valley: Effect of Realism on the Impression of Artificial Human Faces. Presence: Teleoperators and Virtual Environments. 16, 337-351 (2007).
  28. Hanson, D. Exploring the aesthetic range for humanoid robots. CogSci Workshop: Toward Social Mechanisms of Android Science, (2006).
  29. Pastore, R. E. Categorical perception: Some psychophysical models. Categorical perception: The groundwork of cognition. Harnad, S. New York. 29-52 (1987).
  30. MacDorman, K. F., Green, R. D., Ho, C. C., Koch, C. T. Too real for comfort? Uncanny responses to computer generated faces. Computers in Human Behavior. 25, 695-710 (2009).
  31. Levin, D. T. Race as a visual feature: using visual search and perceptual discrimination tasks to understand face categories and the cross-race recognition deficit. J. Exp. Psychol. Gen. 129, 559-574 (2000).
  32. Beale, J. M., Keil, F. C. Categorical effects in the perception of faces. Cognition. 57, 217-239 (1995).
  33. Calder, A. J., Young, A. W., Perrett, D. I., Etcoff, N. L., Rowland, D. Categorical perception of morphed facial expressions. Visual Cognition. 3, 81-117 (1996).
  34. Etcoff, N. L., Magee, J. J. Categorical perception of facial expressions. Cognition. 44, 227-240 (1992).
  35. Campanella, S., Quinet, P., Bruyer, R., Crommelinck, M., Guerit, J. M. Categorical perception of happiness and fear facial expressions: an ERP study. J. Cogn. Neurosci. 14, 210-227 (2002).
  36. Macrae, C. N., Bodenhausen, G. V. Social cognition: thinking categorically about others. Annu. Rev. Psychol. 51, 93-120 (2000).
  37. Schneider, E., Wang, Y., Yang, S. Exploring the Uncanny Valley with Japanese Video Game Characters. Conference proceedings of DIGRA 2007, SMU Press. (2007).
  38. Looser, C. E., Wheatley, T. The tipping point of animacy: How, when, and where we perceive life in a face. Psychological Science. 21, 1854-1862 (2010).
  39. Macmillan, N. A., Goldberg, R. F., Braida, L. D. Resolution for Speech Sounds: Basic sensitivity and context memory on vowel and consonant continua. Journal of the Acoustical Society of America. 84, 1262-1280 (1988).
  40. Newell, F. N., Bulthoff, H. H. Cognition Categorical perception of familiar objects. Cognition. 85, 113-143 (2002).
  41. Rotshtein, P., Henson, R. N., Treves, A., Driver, J., Dolan, R. J. Morphing Marilyn into Maggie dissociates physical and identity face representations in the brain. Nat. Neurosci. 8, 107-113 (2005).
  42. Massaro, D. W., Cohen, M. M. Categorical or continuous speech perception: A new test. Speech Communication. 2, 15-35 (1983).
  43. Snodgrass, J. G., Corwin, J. Pragmatics of measuring recognition memory: Applications to dementia and amnesia. Journal of Experimental Psychology: Genera. 117, 34-50 (1988).
  44. Macmillan, N. A., Creelman, C. D. Detection theory: A user's guide. Cambridge University Press. Cambridge. (1991).
  45. Snodgrass, J. G., Levy-Berger, G., Haydon, M. Human experimental psychology. Oxford University Press. New York. (1985).
  46. Donaldson, W. Accuracy of d' and A' as estimates of sensitivity. Bulletin of the Psychonomic Society. 31, 271-274 (1993).
  47. Donaldson, W. Measuring recognition memory. Journal of Experimental Psychology: General. 121, 275-278 (1992).
  48. Stanislaw, H., Todorov, N. Calculation of signal detection theory measures. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 31, 137-149 (1999).
  49. Wright, D. B., Horry, R., Skagerberg, E. M. Functions for traditional and multilevel approaches to signal detection theory. Behavior Research Methods. 41, 257-267 (2009).
  50. Sorkin, R. D. Spreadsheet signal detection. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 31, (1), 6-54 (1999).
  51. Verde, M. F., Macmillan, N. A., Rotello, C. M. Measures of sensitivity based on a single hit rate and false-alarm rate: The accuracy, precision, and robustness of d', Az, and A'. Perception & Psychophysics. 68, 643-654 (2006).
  52. Swets, J. A. Form of empirical ROCs in discrimination and diagnostic tasks: Implications for theory and measurement of performance. Psychological Bulletin. 99, 181-198 (1986).
  53. Pollack, I., Norman, D. A. A nonparametric analysis of recognition experiments. Psychonomic Science. 1, 125-126 (1964).
  54. Macmillan, N. A. Signal detection theory as data analysis method and psychological decision model. A handbook for data analysis in the behavioral sciences: Methodological issues. Keren, G., Lewis, C. Erlbaum. Hillsdale, NJ. 21-57 (1993).
  55. Todorov, A., Engell, A. The role of the amygdala in implicit evaluation of emotionally neutral faces. Soc. Cogn. Affect. Neurosci. 3, 303-312 (2008).
  56. Phelps, E. A., LeDoux, J. E. Contributions of the amygdala to emotion processing: from animal models to human behavior. Neuron. 48, 175-187 (2005).
  57. Herwig, U., Kaffenberger, T., Baumgartner, T., Jancke, L. Neural correlates of a "pessimistic" attitude when anticipating events of unknown emotional valence. Neuroimage. 34, 848-858 (2007).
  58. Levy, I., Snell, J., Nelson, A. J., Rustichini, A., Glimcher, P. W. Neural representation of subjective value under risk and ambiguity. 103, 1036-1047 (2010).
  59. Neta, M., Whalen, P. J. The primacy of negative interpretations when resolving the valence of ambiguous facial expressions. Psychol. Sci. 21, 901-907 (2010).
  60. Seger, C. A., Miller, E. K. Category learning in the brain. Annu. Rev. Neurosci. 33, 203-219 (2010).
  61. Volz, K. G., Schubotz, R. I., von Cramon, D. Y. Predicting events of varying probability: uncertainty investigated by fMRI. Neuroimage. 19, (1), 271-280 (2003).
  62. Grinband, J., Hirsch, J., Ferrera, V. P. A neural representation of categorization uncertainty in the human brain. Neuron. 49, 757-763 (2006).
  63. Heekeren, H. R., Marrett, S., Ungerleider, L. G. The neural systems that mediate human perceptual decision making. Nat. Rev. Neurosci. 9, 467-479 (2008).
  64. Gray, M. A., Critchley, H. D. Interoceptive basis to craving. Neuron. 54, 183-186 (2007).
  65. Wager, T. D., Phan, K. L., Liberzon, I., Taylor, S. F. Valence, gender, and lateralization of functional brain anatomy in emotion: a meta-analysis of findings from neuroimaging. Neuroimage. 19, 513-531 (2003).
  66. Poldrack, R. A., Rodriguez, P. How do memory systems interact? Evidence from human classification learning. Neurobiol. Learn. Mem. 82, 324-332 (2004).
  67. Seger, C. A., Cincotta, C. M. The roles of the caudate nucleus in human classification learning. J. Neurosci. 25, 2941-2951 (2005).
  68. Seger, C. A., Peterson, E. J., Cincotta, C. M., Lopez-Paniagua, D., Anderson, C. W. Dissociating the contributions of independent corticostriatal systems to visual categorization learning through the use of reinforcement learning modeling and Granger causality modeling. Neuroimage. 50, 644-656 (2010).
  69. Filoteo, J. V., Maddox, W. T., Salmon, D. P., Song, D. D. Information-integration category learning in patients with striatal dysfunction. Neuropsychology. 19, 212-222 (2005).
  70. Bonnet, C., Fauquet Ars, J., Estaún Ferrer, S. Reaction times as a measure of uncertainty. Psicothema. 20, (1), 43-48 (2008).
  71. Hyman, R. Stimulus information as a determinant of reaction time. J. Exp. Psychol. 45, 188-196 (1953).
  72. Wickelgren, W. A. Speed-accuracy tradeoff and information processing dynamics. Acta. Psychologica. 41, 67-85 (1977).
  73. Zacksenhouse, M., Bogacz, R., Holmes, P. Robust versus optimal strategies for two-alternative forced choice tasks. Journal of Mathematical Psychology. 54, (2), 230-246 (2010).
  74. Campanella, S., Chrysochoos, A., Bruyer, R. Categorical perception of facial gender information: Behavioural evidence and the face-space metaphor. Visual Cognition. 8, 237-262 (2001).
  75. Farrell, B. 'Same - different' judgments: A review of current controversies in perceptual comparisons. Psychological Bulletin. 98, 419-456 (1985).
  76. Palmer, J., Huk, A. C., et al. The effect of stimulus strength on the speed and accuracy of a perceptual decision. J. Vision. 5, 376-404 (2005).
  77. Mori, M. The uncanny valley (K. F. MacDorman & Norri Kageki, Trans.). IEEE Robotics and Automation. 19, (2), 98-100 (1970).
  78. MacDorman, K., Green, R., Ho, C. -C., Koch, C. Too real for comfort? Uncanny responses to computer generated faces. Comput. Hum. Behav. 25, 695-710 (2009).
  79. Grier, J. B. Nonparametric indexes for sensitivity and bias - computing formulas. Psychological Bulletin. 75, (6), 424-429 (1971).
  80. Repp, B. H. Categorical perception: Issues, methods and findings. Speech and language: Advances in basic research and practice. Lass, N. 10, Academic Press. Orlando, FL. 244-335 (1984).
  81. de Gelder, B., Teunisse, J. P., Benson, P. J. Categorical perception of facial expressions: Categories and their internal structure'. Cognition and Emotion. 11, (1), 1-23 (1997).
  82. Liberman, A. M., Harris, K., Hoffmann, H. S., Griffith, B. The discrimination of speech sounds within and across phoneme boundaries. J. Exp. Psychol. 54, 358-368 (1957).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics