עיבוד תפיסתי וקטגוריה של ממד השערת העמק "Uncanny של דמיון אנושי: כמה בעיות מתודולוגיות

Behavior
 

Summary

חקירה של

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

1,2 השערת עמק Uncanny של מורי מציע כי תפיסה של דמויות דמויות אנושות כגון רובוטים, ובהרחבה, אווטארים (דמויות ממוחשבות) יכול לעורר רגש שלילי או חיובי (ערכי) תלות בדרגה של האובייקט של ריאליזם חזותי והתנהגותיים יחד הממד של דמות אנושית (DHL) (איור 1). אבל מחקרים של הערכיות רגשיות של תגובות סובייקטיביות לדמויות שאינן בני אדם בצורות שונות מציאותיות הניבו ממצאים לא עקביים 3, 4, 5, 6. אחד ממספר הסיבות לכך הוא דמותו האנושית, שאינה נתפסה כהשערה מניחה. אמנם יכול להיות מוגדר DHL בעקבות תיאורו של מורי כשינוי ליניארי חלק במידת דמיון דמוי אנוש פיזי, ניתן להבין את התפיסה הסובייקטיבית של אובייקטים לאורך DHL במונחים של ההשפעות הפסיכולוגיות של תפיסת קטגורי (CP) 7. חקירות התנהגותיים והדמייה נוספות של CAtegory העיבוד וCP לאורך DHL ושל ההשפעה הפוטנציאלית של המבנה בקטגוריה הבסיסית של הממד רגשי על ניסיון נדרשים. פרוטוקול זה ולכן מתמקד בDHL ומאפשר בחינה של CP. המבוסס על הפרוטוקול שהוצג בסרטון כדוגמה, נושאים המקיפים את המתודולוגיה בפרוטוקול והשימוש במחקר "מוזר" של גירויים שנשאבו מורף רצפים לייצג DHL הם דנו במאמר המלווה את הסרטון. השימוש בדמייה וגירויי morph לייצג DHL כדי להפריד אזורים במוח עצבי מגיבים לדמיון דמוי האנושי פיזי מאלו שמגיבים לשינוי קטגוריה וקטגורית עיבוד מאויר לזמן קצר.

Protocol

איור 1
איור 1. איור של מערכת היחסים שאינם ליניארי בין החוויה של רגש שלילי וחיובי (ערכי) ובדמותו של האדם נתפס. מערכת היחסים חיוביות אחרת מציג שיא שלילי חד (עמק מופלא כלומר) ברמה של ריאליזם בין פסגות הפוזיטיב הראשונות והשנייה של העקומה המתוארת שבהבדלים דקים במראה וההתנהגות של אובייקט דמוי אדם עדיין ניכר בי טבעי מאוד מציאותי הוא הציע כדי לעורר תחושה של זרות ואי נוחות אישית (כלומר הרגשה מוזרה). איור עיבוד 2.

אנחנו השתמשנו קבוצות של משתתפים שונות לכל אחת מהמשימות הבאות.

1. נאלצו משימות סיווג בחירה 1.1 גירויים

  1. השתמש בסמל אישי ודמויות אדם כפרצופי הורים (כלומר רצפי נקודות קצה) בהליך morphing לייצר יניארי מורף רצפים לייצג DHL. יצרנו 32 אדם סמל אישי של רצפים באמצעות 32 תמונות של פרצופים אנושיים ואישיים, בהתאמה. ליצור תמונות אישיות באמצעות המודלים חבילת קושיה 7 (סמית מיקרו תוכנה, www.smithmicro.com), אם כי תוכנות אחרות זמינה. אנחנו מורף רצפים אלה נוצרו באמצעות Funmorpher (Zealsoft Inc, עדן בערבה, מינסוטה), אבל תוכנת morphing אחרת, ניתן להשתמש.
  2. באמצעות תוכנת מורף, הנח נקודות שליטה על התכונות המקבילה ההורה מתמודד. עבור כל פנים, שאנחנו ממוקמים 20 נקודות על פיו, 18 נקודות בכל עין, 20 נקודות על האף, ו -8 נקודות על כל גבה. כך אנו משמשים סביב 100 נקודות שליטה. נסה לשמור את מספר הנקודות בקרה קבוע, אלא להוסיף נקודות נוספות לחסל את כל חפצים בסנפיראל morphs של הרצפים.
  3. בלבול פוטנציאלי יבטיח לא הוכנס להליך morphing. לדוגמה, אנו משמשים כנקודתי קצה של כל אחד מהם רצף תמונות של פרצופים גבריים לא בולטים לא ידועים עם ביטוי ניטראלי, מבט ישיר ולא תכונות בולטות אחרות כגון שיער הפנים או תכשיטים, ואת תמונות נקודות הקצה הותאמו באופן הדוק לגיל, רמזי configural וגיאומטריה פנים כלליות .
  4. השתמש בתוכנה לעריכת תמונות כדי לחתוך תכונות חיצוניות באמצעות למשל כיסוי שחור בצורה אליפטית, אנחנו השימוש Adobe; פוטושופ; CS3 (www.adobe.com). לפני morphing, להתאים את המיקום של תמונות על מנת להבטיח יישור בין תמונות נקודות הקצה של רמזי configural, ולהתאים את רמות ניגודיות, בהירות כללית וגוון עור של כל זוג של גירויי נקודות קצה של כל רצף כדי להתאים.
  5. כל מורף של רצף DHL מייצג הבדל בדמיון דמוי אנוש פיזי במרווחים מוגדרים מראש. אנחנו שנוצרנו 13 תמונות morphed שונות וכותרתו אלה M0 לM12, כלומר, שתי נקודות הקצה ו11 morphs ביניים (איור 2b).

מצגת גירוי 1.2 והוראות

  1. השתמש משימת סיווג ברירה נאלצת שתי אלטרנטיבית כדי לקבוע אילו של morphs אלה בבירור מסווגים כמו תמונות אישיות ואנושי וכלהגדיר את מיקומו של גבול הקטגוריה 8.
  2. ניסויים הנוכחיים החלו בנקודת קיבעון ל500 אלפיות שני (משתתפים נדרשים לשמור קיבעון) ואחריו תמונת מורף ל750 אלפית שנייה. אנחנו השתמשנו מצגת; תוכנה (גרסת 14.1, www.neurobs.com) להצגת גירוי בכל הפעילויות בפרוטוקול זה, אבל פלטפורמות מצגת גירוי אחרות ניתן להשתמש.
  3. להורות למשתתף לזהות את גירוי מורף מוצג כאו סמל אישי או אדם במהירות ובאופן מדויק ככל האפשר על ידי לחיצה על אחד משתיים respo מפתחות NSE.

ניתוח נתונים 1.3

לסכם את נתוני סיווג סמל אישי של בני האדם באמצעות רגרסיה פולינום לתאר את הצורה של פונקצית התגובה. לקבוע זאת על ידי מודלים פונקציה לוגיסטיים הולמים לנתונים התגובה של כל אחד ממשתתפים ורצף. ראשית, ינתח רצפי פרט על פני משתתפים על מנת להבטיח ההתאמה הטובה ביותר של פונקציות לוגיסטיות. לאחר מכן, מבחן נגד אפס באחד מדגם T-מבחן לצורה כמו צעד בפונקצית תגובת קטגוריית סמל אישי של-האנושית על פני כל הרצפים באמצעות הפרמטר מעריך נגזר מהתפקוד הלוגיסטי של כל רצף, בממוצע על פני משתתפים. מעריך את עמדתו של גבול הקטגוריה לאורך כל רצף על ידי הגשת אומדני הפרמטרים של הפונקציה הלוגיסטית של כל רצף לשינוי logit 9. אנחנו ביצע את כל הניתוחים לסיווג הברירה נאלץ ומשימות אפליה תפיסתיים באמצעות SPSS גרסת 16 ("Target =" ibm.com / תוכנה / ניתוח / SPSS _blank "> www.ibm.com / תוכנה / ניתוח / SPSS).

זמן תגובה (RT) הנתונים עשויים גם להיות מנותחים. במחקר הנוכחי, הבדלים בזמני תגובה בהתאם לעמדת מורף הם נכנסו בANOVA עצרת אחד, עם 13 עמדות morph, באמצעות RT הממוצע של כל אדם על פני כל הרצפים כמשתנה תלוי.

איור 2
איור 2. תוצאות מהמשימה נאלצה בחירת הסיווג () ודוגמה של רצף מורף (ב '). בלוח ב ', את המידה היחסית של מעבר פיזי ליניארי לאורך מורף-13 רצף שבין אישי ונקודתי קצה אדם מוצגת כאחוז. M0 וM4 זוהו כסמלים אישיים וM8 M12 וכאנושי בהדואר נאלץ משימת סיווג ברירה, כפי שמוצג בלוח.

2. משימת אפליה תפיסתית

2.1 גירויים

  1. לגרסה זו של האפליה המשימה תפיסתי אותה-שונה 10, בחר מכל רצף מורף morphs שתי מסווגים בסיווג המשימה הקודמת כavatars (למשל M0 וM4) ושתי כאדם (למשל M8 וM12). כדי לשלוט על פיסיים הבדלים בין morphs, בחר morphs המייצג את המרווחים מקבילים של שינוי פיזי לאורך כל רצף. אנחנו השתמשנו בהפרשים של 33.33% (M0 כלומר, M4, M8, M12) (איור 2).

איור 3
תנאי Stimulus איור 3. לdiscrim תפיסתית "אותו אחר"משימת ination (N = 20). Morphs נבחר כדי ליצור זוגות. את morphs של צמד נמשך מתוך אותה הקטגוריה ("בתוך"), זהים ("אותו דבר"), או שהם מראים שינוי בקטגוריה ביניהם ("בין"). Morphs M0, M4, וM8 משמשים לניסויים (avatar) וM4, M8, M12 ולניסויים בבני אדם (ב). שים לב שמורף הראשון של זוג מורף בניסויי avatar תמיד M4 ובניסויים בבני אדם והסמל אישי של M8 ושניסויים בבני אדם המבוססים על morphs לקוחים מרצפים שונים.

  1. מיין את morphs נבחר לתוך זוגות על פי שלושת תנאי ניסוי מורף-הזוג (איור 3): "אותה" (את morphs של זוג זהה, המייצג שום שינוי פיזי או קטגוריה), "בתוך" (בmorphs של זוג הם נשאב בתוך קטגוריה), ו" בין "(את morphs של זוג מייצג קטגוריות שונות).
  2. כדי לחקור את ביצועי אפליה בין morphs של זוגות morph ביחסלקטגוריה האישי (זוגות morph אלה מכונים ובכך "ניסויי אווטאר") להבטיח כי מורף הראשון של כל זוג מורף בשלושה התנאים הוא תמיד M4 (מקטגורית Avatar) (איור 3 א). התוצאה היא מורף זוגות M4 - M4 ל" אותו הדבר ", M4 - M0 ל" בתוך" ו M4 - M8 ל" בין "תנאים. אותו ההליך יכול להיות מיושם לזוגות morph ביחס לקטגוריה האנושית (כך כינה "ניסויים בבני אדם"), על מנת להבטיח שמורף הראשון הוא תמיד M8: "אותו הדבר" (M8 - M8), "בתוך" (M8 - M12) , ו "בין" (M8 - M4) (איור 3).
  3. תמיד להבטיח כי שני morphs של זוג מורף נמשכים מאותו הרצף שבו הם נהפכו במקור. פסאודו אקראי מצגת של זוגות morph כך שאין זוגות מבתוך אותו הרצף מוצגים ברצף קרוב. הצגת סמל או ניסויים בבני אדם מרצף נתון היא אקראית אבל מתאזן על פני כל המשתתפים, כדי להבטיח שכל אחד ממשתתפים רואים גםסמל אישי של ניסויים בבני אדם או מכל רצף נתון, אך לא את שניהם, ושמספר שווה של סמל או ניסויים בבני אדם נתפסים.

2.2 מצגת והוראות

  1. להציג צלב קיבוע ל500 אלפיות שני (משתתפים נדרשים לשמור קיבעון) ואחרי כל פניה של זוג פנים למשך 500 אלפיות שני עם מרווח בין גירויים (ISI) של 300 אלפיות שנייה בין פניהם של זוג. אנחנו גם משמשים ISI של 75 אלפיות שנייה כדי לוודא אם משכי זמן של ISI שונים באופן דיפרנציאלי הייתי להשפיע על תפקוד אפליה. להציג מרווח בין משפט משתנה בין משפטיהם של זוגות morph: השתמשנו מרווח ממוצע של 2,500 אלפיות שנייה.
  2. הדרך את המשתתפים לצפייה בכל ניסוי הכולל זוג מורף, את morphs שהוצג ברציפות במשפט, ולציין על ידי לחיצה על לחצן במהירות ובאופן מדויק ככל האפשר אם את פניהם של כל זוג הן פרצוף 'אותו' או 'שונה' במראה .

ניתוח נתונים 2.3 דיוק אפליה מנותח לזוגות פנים החוצים את גבול הקטגוריה בהשוואה לזוגות פנים מאותו הצד של הגבול. לשם כך, את התגובות "השונות" (צוין כי שני פניהם של זוג הן במראה פיזי שונה) מחושבות כפרופורציות של המספר הכולל של זוגות פנים morph ונתון ANOVA עצרת X 3 2, 3 עם "פנים זוג סוגי משפט "(בתוך, בין, אותו דבר) ו 2" תנאי ISI "(75 אלפיות, 300 אלפיות שנייה). התאמה משמשת חממה Geisser כאשר ההנחה של כדוריות מופרת. הנתונים לניסויים אווטאר וניסויים בבני אדם מטופלים בנפרד בניתוח.

עשרות דיוק בודדים יכול להיות גם נקבעו באמצעות "נתון 47,79 (לתורת גילוי אותות, ראה, למשל, 45, 46, 47)." מספקת מידה מסוימת של רגישות אפליה שאינה תלויה בהטית תגובה. זה משתנה בין 0.5 (סיכוי) ו1 (perfeהאפליה CT). חבילות תוכנה שונות ניתן להשתמש כדי לחשב 'ואמצעים אחרים של רגישות (אפליה והטיה) 46, 47, 48 49, 50. ניתחנו רגישות אפליה באמצעות 2 X 2 צעדים חוזרים ונשנים ANOVA, עם 2 "סוגי פנים זוג לניסיון" (בתוך, בין) והגבלות "ISI" (75 אלפיות, 300 אלפיות שנייה), בניתוחים נפרדים לניסויים אווטאר וניסויים בבני אדם, ו'כמשתנה תלוי. הטיה תגובה היא לא לעתים קרובות, בדרך כלל מדווחת, אבל לראות 38. להטיית תגובה, השתמשנו β "נתון D 47 כמשתנה התלוי בניתוח נפרד באמצעות אחרת אותו עיצוב ANOVA 2 X 2.

נתוני RT יכולים להיות גם ניתחו עבור "שונה", "אותו דבר" ואת "בין" תגובות. בדוגמה זו, אנו משווים את "שונים", "אותו הדבר" ואת "בין" תנאים לסמל אישי ושבילי אדם בניתוח אחד כדי לקבל תצוגת סיכום של RT בכל התנאים. לשם כך, ביצענו 3 X 2 X 2 ANOVA עםגורמים "סוגי פנים זוג לניסיון" (אחר, אותו דבר, בין), "קטגוריה" (סמל אישי, אנושי) ו" ISI "(75 אלפיות, 300 אלפיות שני), תוך שימוש בRT הממוצע של תשובות הנכונות של כל אדם על פני כל הרצפים כ המשתנה התלוי.

3. משימת fMRI

3.1 גירויים

תנאי הגירוי, כלומר גירויי morph עבור זוגות פנים במסגרת, ובין אותו תנאים בסמל האישי וניסויים בבני אדם, הם אותו כפי שמתוארים במשימת האפליה תפיסתית הקודמת.

3.2 מצגת והוראות

  1. השתמש משימת ניטור היעד לבחון עיבוד סמוי של שינוי פיזי וקשורים לקטגוריה לאורך DHL, תוך שמירה על תשומת הלב של המשתתפים לגירויים של עניין.
  2. הדרך את המשתתפים ללחוץ על כפתור תגובה על זיהוי של יעד נדיר. הצגנו 15% מכל זוגות morph מטרות, על הפנים שמוצגים הפוכה. השתמש במטרותאחד מארבעה morphs האפשרי (M0, M4, M8 או M12) נבחר באקראי מתוך רצף מורף אינו משמש להצגת גירוי אחרת. ודא כי היעד מורף מוצג כמורף הראשון או השני של צמד מורף להימנע מתשומת לב ההפרש במהלך ניטור למטרות למורף הראשון או השני של זוגות morph.
  3. כל מפגש סריקה מורכב משתי ריצות ניסיוניות של מצגת גירוי מתאזנות במטרה על פני משתתפים. ההפסקה בין ריצות מאפשרת למשתתפי מנוחה קצרה. משתתפים לקבע צלב בתחילת כל הסיבוב להקים מדינה יציבה באות MR.

3.3 הכנת הנושא עבור הסריקה

  1. כל המשתתפים לתת הסכמה מדעת שנכתבה לפני פרוטוקול הניסוי מתנהל. הפרוטוקול, כל הנהלים וטפסי הסכמה מאושרים על ידי ועדת האתיקה המקומית. למנוע בלבול בlateralization של הפעלות במוח על ידי סריקת partic ימניipants. לשלוט על ההשפעה הפוטנציאלית של ניסיון קודם עם תמונות אישיות.
  2. לפני הסריקה, המשתתפים להכיר עם המעבדה, הודיעה על נהלי הסריקה, הוראות שניתנו ברורים לגבי משימת ניטור היעד, זמן סריקה כולל וכיצד להתריע בפני צוות במידת צורך.
  3. לסריקה, המשתתף טמון פרקדן על שולחן הסריקה. כריות ראש משמשות כדי להבטיח נוחות ולמזער את תנועת הראש במהלך סריקה. משתתפים מקבלים אטמי אוזניים ואוזניות כדי להפחית את ההשפעה של רעש של הסורק וכדי לאפשר תקשורת עם הנסיין.
  4. של משתתפי יד ימין ממוקמת מעל פנל התגובה למשימת ניטור היעד. יד השמאל מונחת ליד כפתור עצירת חירום צריך המשתתף רוצה להפסיק את הסריקה.
  5. את הגירויים החזותיים עשויים להיות מוצגים על מסך הקרנה יוצב בחזית או בחלקו האחורי של סורק ה-MRI. אנחנו השתמשנו תצוגת MRI תואמת ראש רכוב ("VisuaStim -דיגיטלי ", תהודת הטכנולוגיה בע"מ). זה יש את היתרון של לא כולל מן העין את כל קלט החזותי אחר מאשר הגירויים המיועדים.
  6. לפני תחילת איסוף הנתונים, להבטיח מצגת שהגירוי, פנל התגובה וכפתור עצירת החירום פועל כשורה.

3.4 נתונים הקלטה וסריקת פרמטרים

אנחנו רכשנו תמונות מבניות ותפקודיות של המוח כולו באמצעות יחידת MR כל גוף 3-T (פיליפס מערכות רפואיים, בסט, הולנד). תמונות מבניות נרשמו באמצעות 3D T1-משוקלל, רצף דופק הד שיפוע מפונק (180 פרוסות, TR = 20 msec, טה = 2.3 msec, זווית להעיף = 20 °, גודל FOV = 220 מ"מ × 220 מ"מ × 135 מ"מ, מטריצה ​​= 224 × 187, גודל voxel = 0.98 מ"מ × 1.18 מ"מ × 0.75 מ"מ, 0.86 מ"מ resliced ​​ל× 0.86 מ"מ × 0.75 מ"מ). תמונות תפקודיות נרכשו מכל 225-ראש סריקות לכל טווח תוך שימוש ברצף מישורי הד יחיד ירה (לא חזרהIME, TR = 2.6 שניות; זמן הד, TE = 35 אלפיות השני; שדה ראיה = 220 מ"מ × 220 מ"מ × 132 מ"מ; זווית להעיף = 78 °, מטריצה ​​בגודל 80 × 80 =; גודל voxel = 2.75 מ"מ × 2.75 מ"מ × 4 מ"מ, 1.72 מ"מ resliced ​​ל× 1.72 מ"מ × 4 מ"מ).

ניתוח נתונים 3.5

  1. אנחנו השתמשנו MATLAB 2006b (Mathworks Inc, Natick, מסצ'וסטס, ארה"ב) וחבילת תוכנת SPM5 (http://fil.ion.ucl.ac.uk/spm) לעיבוד מקדימה וניתוח נתונים בדיקת MRI. עיבוד מקדים בדרך כלל כרוך ביישור של תמונות לכרך הראשון נרשם, תיקון תנועה, הנורמליזציה לחלל stereotactical סטנדרטי, והחלקה (למשל ליבת 6 מ"מ 3).
  2. ניתוח נתוני ה-fMRI עושה שימוש בתופעה המכונה דיכוי החזרה (RS) (11, 13, 14, לביקורות, ראה 15, 16). נחשב בהקשר של DHL, את morphs של זוג מורף מוצגים ברצף מהיר. נציגetition במורף השני של תכונות גירוי או גירוי המוצגים בתוצאות הראשונות morph בירידה בהפעלה (כלומר RS) באזור במוח רגיש לגירוי מסוים או שתכונותיו (למשל פיזי או תכונות הקשורות לקטגוריה). בפרוטוקול זה, חזרה על את תכונות גירוי או גירוי בין מורף הראשון והשני הוא מניפולציה ב" בתוך "," בין ", ותנאים" אותה "במונחים של דמיון או שוני של תכונות פיסיות וקשורות לקטגוריה של DHL . על ידי מנוגדים תנאים אלה, ניתוח נתוני ה-fMRI מזהה אזורים במוח העוסקים בעיבוד גירוי מסוים או תכונה גירוי פיזית או הקשורה לקטגוריה על בסיס היקף ההבדלים יחסיים בירידת האות הבאה חזרה גירוי 17, 18, ​​19, 20.
  3. זהה את האזורים במוח מגיבים לפיזי ולשינוי הקשור לקטגוריה לאורך DHL באמצעות הניגוד הבא של conditi הגירויתוספות (בתוך, בין, ואותו דבר). ניגודים אלה מוגדרים במונחים של מורף משמשים כפנים שנייה בשלושת תנאי פנים הזוג (שים לב שמורף הראשון הוא אותו בסמל האישי וניסויים בבני אדם, בהתאמה). כדי לזהות את רגישות לשינוי פיזי לניסויי avatar, השתמש בניגוד M0 תוספת M8> M4, ולהשתמש בתוספת M12 M4> M8 לניסויים בבני האדם. כדי לזהות אזורים במוח באופן סלקטיבי מגיבים לשינוי פני קטגוריה את הגבול בכיוון לסמל האישי (אווטר) כלומר ניסויים אנושיים, השתמש בניגוד M8> M4 בתוספת M0. לכיוון האנושי לסמל אישי, השתמש בניגוד M4> M8 תוספת M12.
  4. לניתוחים ברמת פרט, את התגובות של כל fMRI כפוף למורף השני של כל זוג מורף בכל אחד מששת תנאי זוג morph (כלומר בתוך, אותו הדבר, ובין לסמל וניסויים בבני אדם) עשויות לשמש לפעילות מוח ניגוד בין אלה תנאים. ניגודים אלה בודדים לאחר מכן נכנסו לתוך F ניתוחי רמת הקבוצהאו למטרות היסקית.

Representative Results

1. נאלץ משימת סיווג ברירה

ניתוח של נתוני התגובה של N = 25 משתתפים שכבר דיווח ב7. זה אישר כי שיפוע העקום הרגרסיה המותאמת של כל פרט ורצף על פני כל הרצפים יש לו פרופיל לוגיסטי (איור 2 א). שיפוע זה משקף לתפקד כמו צעד סיגמואיד בקנה אחד עם הנוכחות לאורך DHL של רכיב משמעי בתשובות של המשתתפים לפרצופי morph של הרצפים. שיפוע העקום מאופיין על ידי כך Asymptotes העליון והתחתון של סמל אישי או תגובות קטגוריזציה אדם שמתקרבים 100% עבור avatars ו -100% עבור בני אדם. בניגוד לכך, האומדן של ערך גבול הקטגוריה הממוצע הנגזרים מהעקום הלוגיסטיות המצויד ונקודת האמצע בין ordinate Asymptotes העליון והתחתון של תגובות קטגוריזציה מציין כי חוסר הוודאות המרבית של 50% בפסקי דין קטגוריזציה קשורה לאהוא מורף M6.

ניתוח של RT הנתונים נמסר גם ב7. ניתוח RT כל morphs (ראה איור 4) הראה RTS הקצר ביותר לסמל האישי ומסתיים אנושי של הרצפים, הגדלת RT עם מרחק גדול יותר ממורף האישי ומסתיים אנושי של הרצפים, והארוך ביותר בRTS M6 שביש בה לכל היותר חוסר ודאות בתשובות החלטות הקטגוריה, כפי שניתן לראות באיור 2. כדי לוודא שהאחרון מוצא בצורה ברורה יותר, ניתן להשוות את הערכים הממוצעים RT בM6 עם הערכים הממוצעים RT בכל עמדות morph האחרות. ניתוח דרך אחת-RM-ANOVA עם עמדת מורף (שתי רמות: M6 לעומת כל morphs האחרים) וRT כמשתנה תלוי התמוטט על פני רצפים הראו כי RT עבור M6 (M = 1.42, SD = 0.26) היה שונה באופן משמעותי ביותר מRT עבור עמדות morph אחרות (M = 0.99, SD = 0.46), F (1,24) = 62.04, P <0.001.

יחדיו, CAנתונים תגובת tegorization לאשר כי הקריטריון הראשון לנוכחות של CP מתקיים, כלומר שיש גבול קטגוריה (עבור כל הקריטריונים, ראה לדוגמה 11), ואת זמני התגובה להחלטות הקטגוריה עולה בקנה אחד עם התשובה בכך שהם זמני תגובה ארוכים יותר להראות בודאות סיווג הולך וגוברת.

איור 4
תוצאות איור 4. זמן תגובה של משימת סיווג הברירה נאלצה הארוך ביותר, מראות מתכוונים חביון תגובה לפסקי דין קטגוריזציה לגירויים במורף עמדת M6 שבסיווג העמימות היא הגדולה ביותר. ברים שגיאה להראות ± שגיאת התקן 1.

2. משימת אפליה תפיסתית

את ניתוחי הנתונים של N = 20 משתתפים כבר היו ריפוrted ב7. שימוש כדוגמה את הנתונים לניסויים avatar ממחקר ש( איור 5), ניתוח הנתונים הראו דיוק אפליה משופר עבור זוגות פנים החוצים את הגבול בקטגוריית בין מצבו בהשוואה לדיוק אפליה נחלש לזוגות פנים בבתוך מצב. זה עולה בקנה אחד עם CP. הנתונים מראים גם שיש הבדל משמעותי ברמת דיוק אפליה בתוך הקטגוריה שביש אפליה דיוק גדול יותר עבור זוגות פנים בבתוך מצב מאשר באותו המצב. הווריאציה בISI של 75 ו -300 אלפיות שני אופן דיפרנציאלי מושפעת תגובות של משתתפים, אבל לא בניסויים בבני האדם.

איור 5
איור 5. תוצאות של ה-F "אותו אחרת" האפליה תפיסתית המשימהאו ניסויים אישי. משתתפים (N = 20). שפט האם morphs של זוג מורף היה זהה או שונה במראה חיצוני. שליטה למרחק יחסי של morphs לאורך הרצפים, תוצאות מראות דיוק טוב יותר עבור זוגות אפליה פנים שחצו את גבול הקטגוריה (שהיה נחוש במשימת סיווג הברירה נאלצה) מאשר לזוגות שנמשכו מאותו (כלומר סמל אישי או אנושי) צד של גבול, ובכך מפגין תפיסה הקטגורי לאורך הרצפים של דמיון אנושי. ההשפעה קצרה יותר וארוכה יותר של 75 אלפיות שנייה ISI ו300 אלפיות שניות הייתה גם נבדק ונמצאה להשפיע על ביצועי אפליה לניסויי סמל אישי בלבד. ברים שגיאה להראות ± שגיאת התקן 1.

באמצעות "נתון כמדד לביצועי אפליה עצמאיים של הטיה תגובה, לא הייתה בניסויי avatar השפעה עיקרי משמעותית על רגישות אפליה מסוגי ניסוי פנים זוג (כלומר (בתוך ובין),F (2,38) = 107.11, p <0.001, עם רגישות רבה יותר לאפליה צולבת קטגוריה ('= 0.89, SD = 0.07) בהשוואה לזוגות בתוך קטגוריה (' = 0.55, SD = 0.17) (איור 6 ). בדומה לכך, לא היה רגישות רבה יותר באופן משמעותי לאפלית קטגוריה צולבת ('= 0.94, SD = 0.1), בהשוואה לזוגות בתוך קטגוריה (' = 0.56, SD = 0.22) בשבילי האדם, F (2,38) = 107.11, p <0.001. לא הייתה שום השפעה של סוגי ניסוי פנים זוג על ISI. באמצעות β "נתון D כאמצעי להטיית תגובה, לא הייתה השפעה עיקרי משמעותית על נטייה של סוגי משפט פנים זוג [= F (2,38) 70.53, P <0.001], עם משתתפים שהראו נטייה חזקה כדי לשפוט זוגות בתוך קטגוריית כשונה "D = 0.81, SD = 0.23) בהשוואה לתגובה לזוגות צולבת קטגוריה (β" D = -0.18, SD = 0.59). זוהי קוןsistent עם הרעיון שהמשתתפים נוטים לטובת החלטות "שונות" במשימה מסוימת זה, כאשר ההחלטה מאותו שונה היא יותר קשה לזוגות בתוך קטגוריה.

איור 6
איור 6. באמצעות "נתון כמדד לביצועי אפליה עצמאיים של הטיה תגובה (N = 20), רגישות אפליה הייתה גדולה יותר עבור קטגוריה צולבת מאשר לזוגות בקטגוריה הן בסמל אישי וניסויים בבני אדם. ברים שגיאה להראות ± שגיאת התקן 1.

הניתוח של RT נתונים לא הראה הבדלים בין אישי וניסויים בבני אדם ובין קצר וארוכה ISI. היה כצפוי השפעה משמעותית העיקרית לRT בין שלושה תנאי זוג הגירוי (ראה איור 7), F (2,38) = 34.55, P <0.001. מראשבדיקות מתוכננות של ניגודים בתוך-בכפוף הראו כי RT לפרצופים צולב קטגוריה (כלומר 'בין' סוג ניסוי פנים זוג) היו באופן משמעותי מהר יותר (M = 0.79, SE = 0.05) מאשר RT לזוגות פנים מתוך קטגוריה ("בתוך "סוג של ניסוי) (M = 1.26, 0.09) = [= F (1,19) 60.09, P <0.001] וזוגות פנים SE באותו מצב פנים של הזוג (M = 0.88, = 0.08), F (SE 1, 19) = 43.1, P <0.001.

איור 7
איור 7. זמן (RT) תוצאות של המשימה "מאותו אחרת" אפליה תפיסתית עבור סמל וניסויים בבני אדם (N = 20) תגובה. הגרף מראה כי RT עבור זוגות תמריצים החוצים את גבול הקטגוריה (כלומר, במצב שבין) היה קצר יותר מאשר לפרצופי RT מתוך ACategory. ברים שגיאה להראות ± שגיאת התקן 1.

את הנתונים בתגובת קטגוריזציה וכך לאשר את הקריטריון השני לקיומו של מחסום שביש אפליה דיוק טוב יותר עבור זוגות החוצים את הגבול מהקטגוריה לזוגות מרחקים שווים שנשאבו בתוך קטגוריה. זה מוכיח שיש גבול אפליה כביכול ברגישות מוגברת לתכונות הגירוי הפיזיות הקרובה לגבול הקטגוריה. הנתונים תומכים בכך בRT מראה latencies תגובה קצר יותר לקטגוריה צולבת לעומת זוגות פנים עם קטגוריה.

משימת האפליה תפיסתית המסוימת הזה אינו מגדירה את הנקודה הספציפית של גבול האפליה לאורך DHL. מרחק מורף הרבה יותר קטן בין זוגות של morphs שהוצג יכול לשמש כדי לפתור את זה. כאן אנו מראים דוגמה באמצעות ABX משימה מסורתית אפליה 12, 13. האפליה ABX כרוכה מצגת רציפה של בידולגירויי פנים T (למשל Morph וMorph B) ואחריו שנייה של מצגת או A או B כיעד הגירוי X. לאחר צפייה בתמונות, B ו-X, המשתתפים נדרשים לציין אם A או B הוא זהה לX. בדוגמה זו, הליך אפליה בין 2 שלבי morphs (1-3 כלומר, 2-4, 3-5, וכו ') מוצג (תרשים 8). ניתוח מתואר ב8. לצורך ההמחשה, משימת האפליה ABX בוצעה על 24 משתתפים באמצעות 4 מורף רצפים, כל אחד עם 11 morphs, באמצעות גירויי נקודות קצה נמשכו מהמחקר של Cheetham et al. 7. בעקבות משימת האפליה ABX, משימת סיווג ברירה נאלצה בוצעה עם אותם המשתתפים. רצף זה של משימת מצגת הוא חשב כדי למזער את ההשפעה של החלטת קטגוריה מפורשת על מה שהופך את משימת האפליה ABX. האיור 8b מצביע באופן ברור כי קיים שיא בsens האפליה תפיסתייםitivity בעמדת מורף נחזה על ידי ומיושר עם גבול הקטגוריה (ראה איור 8 א). שימוש במרחק של 2 הצעד בין morphs, השיא באפלית ביצועים יכולים להיות מזוהים בבירור במרווח בין מורף זוג M5-M7. ראה 8 לממצאים באמצעות הפרדיגמה ABX וגירויי morph נמשך מממדים של דמות אנושית עם קוף, פרה ופרצופים אנושיים כנקודתי הקצה של הרצפים.

איור 8
איור 8. נציג תוצאות של האפליה תפיסתית ABX ומשימות קטגוריזציה בחירה בכפייה. הליך האפליה 2 השלבים (1-3 כלומר, 2-4, 3-5, וכו ') במשימת האפליה תפיסתית ABX בלוח ב' מראה כי בשיא רגישות אפליה תפיסתי צפויעל ידי הגבול שנקבע בקטגורית משימת סיווג הברירה נאלצה מוצגת בלוח. לוח מציג את הפרופיל הלוגיסטי של עקומות הרגרסיה המותאמות של ארבעה הרצפים. חוסר ודאות מרבי של 50% בפסקי דין קטגוריזציה של פרצופי morphed כאדם מזוהה עם מורף M6.

משימת האפליה הבנים אותו שונה מאשר שהקריטריון השלישי לקיומו של מחסום במראה כי גבול האפליה מיושר עם גבולות הקטגוריה. במילים אחרות, את עמדתו של גבול הקטגוריה מנבאת את עמדתו של גבול האפליה.

הקריטריון הרביעי, שאינו תמיד מיושם במחקרים של 13 CP, 14 הוא שהאפליה היא בסיכוי בתוך הקטגוריות. הנתונים של הדוגמא להמחשה באמצעות עיצוב ABX הייתי מציעים אפליה שהיא מעט מעל הזדמנות עבור אותם morphs ממוקם בין נקודות קצה הרצפים והחתולגבול egory.

3. משימת fMRI

רגישות 4.3.1 לשינוי פיזי

על ידי השוואת התנאים שבהם יש שינוי פיזי בין מורף הראשון והשני עם המצב שבו אין שינוי כזה, אזור במוח בפיתול הדמוי הכישור (איור 9 א) מוצג להיות רגיש להצגת עדינה שינוי גרגירים יחד DHL במראה הפיזי של morphs פנים בניסויי סמל אישי. תוצאה דומה לניסויים בבני אדם אינה מוצגת באיור. אזור זה כבר מכונה אזור הפנים הכישורים בגלל תפקידה כחלק ממערכת הראייה בעיבוד מידע פנים. יחד עם ניסויים בבני האדם, ממצא זה עולה בקנה אחד עם התגובה של אזורים דיווחו כישורים להבדלים בתכונות גופניות פנים 23, גיאומטריה פנים 16, 21, 24 ומרקם פנים 21.

4.3.2 Sensitivity לשינוי הקטגוריה

איור מראה 9b, תוך שימוש בדוגמה של ניסויי אווטר, אזורים במוח רגישים לשינוי הקטגוריה יחד DHL. זו הושגה על ידי השוואת התנאים שבהם יש שינוי קטגוריה בין מורף הראשון והשני עם המצב שבו אין שינוי כזה. נתוני ההדמיה מראים כי שינוי קטגוריה בניסויי avatar (כלומר שינוי לאדם סמל אישי כיוון לאורך DHL) גילה היענות של ההיפוקמפוס, האמיגדלה, ואינסולה. התפקיד של אזורים אלה צריך להתפרש בהקשר של הפרדיגמה שימוש, וחלוקה לקבוצות וכבר תואר 7. באופן כללי, האמיגדלה היא מגיבה לפרצופים, הערכיים רגשי, חידוש, ואי ודאות 55, 56, 57, 58, 59. האמיגדלה הציעה להשפיע על עיבוד של אזורים אחרים במוח מעורב בסיווג בהתאם למשמעות הרגשית של סיטואציה 60. בסולה היא דיווח באופן עקבי בשיתוף עם עיבוד קטגוריה ועיבוד בתנאים של חוסר ודאות 61, 62, 63. בהקשר של הפרדיגמה משמשת, אזור זה עשוי לתרום לשיפור משאבי קשב לעיבוד סיווג 63. האזור המסוים של הפעלה יכול גם להיות קשור למסמן את נוכחותו של חוסר ודאות, איום, או איום פוטנציאלי 64, 65. ההיפוקמפוס מעורב בסיווג חזותי ולמידה תפיסתית 66. השינוי בקטגורית ניסויים בבני אדם (כלומר שינוי בכיוון אדם אל סמל אישי לאורך DHL) גילה כי putamen, ראש caudate, והתלמוס, מגיבה למצב זה. באופן כללי, אזורים אלו קשורים ללמידת עמותות קטגוריה גירוי, איתות לחברות קטגוריה, חוסר ודאות החלטה במהלך סיווג, מעבר בין כללי קטגוריה פוטנציאליים המשמשים להקמת חברות בקטגוריה והתאמה של הייצוגגבול טד הקטגורי על מנת למזער טעויות 67, 68, 69, 70.

הפרשנות של תוצאות אלה ברמה רחבה ובתוך ההקשר של פרדיגמה הניסויית המשמשת סמל אישי שמרמזת ופרצופים אנושיים מייצגים בעיות קטגוריזציה שונות בהתאם למידת ניסיון הקודם של קטגוריזציה עם קטגוריה מסוימת (למשל 25); המשתתפים הם מומחה באדם עיבוד פנים אבל נבחרו בעיקר על הבסיס שהם מדווחים ללא ידע מפורש של ניסיון קודם עם פרצופי avatar (למשל במשחקי וידאו, סרטים, סקנד לייף) ו, כפי שאושרו בתחקיר, מעולם לא ראו בעבר פרצופים מהסוג שהצגנו.

איור 9
איור 9. קושר עצבית של פיזיד שינוי הקטגוריה יחד DHL בניסויי סמל אישי. את מפות ההפעלה הן על גבי העטרה (), רוחבי sagittal (C) נופים של נושא אחד (ב ') ו. פסי הצבע מסמנים את השיפוע של ערכי t של מפות ההפעלה (p <0.005, 20 voxels רציפים).

Discussion

תחזית הליבה של השערת העמק המוזרה היא שניסיון ערכיויות חיובי או שלילי יכול להיות עורר כפונקציה של דמיון האנושי נתפס 77 (לסקירה אינפורמטיבית, ראה 78). בחינה מדוקדקת של אופן שדמותו אנושית נתפשת בעצם היא בעצמו ולכן התחייבות מחקר חשובה. כמו כן חשוב הוא איך DHL מיוצג בניסויים מוזר של ניסיון. פרוטוקול זה מתמקד אפוא בDHL. גישה אחת היא מייצגת דמות אנושית באמצעות מורף רצפים, כפי שכבר מיושמים במחקר "מוזר" 5, 6, 26, 27, 28. היתרון של מורף רצפים הוא שהשימוש בם מאפשר שליטה בניסוי הבדלים במראה דמוי אנוש שהביאו למערכת יחסים עם מדדי התנהגותיים של תפיסה וניסיון (החלטות קטגוריה קרי, רגשות מסתוריים) סובייקטיבית ועם עומד בבסיס תהליכים עצביים 7. גישה פרטנית זו היא חלקחשוב icularly כי השערת העמק המופלאה אינה חוזה את המידה האמיתית של דמות האנושית שבו המעבר בין חוויה חיובי ערכיויות ומוזרות אמור להתרחש 78. אם ההשערות של מורי נכונות, את הממצאים הנוגעים לעיבוד קטגוריה יחד DHL 7 היינו מציעים שחוויה מוזרה היא סיכוי טובה ביותר מתרחש בגבול שבו הקטגוריה עמימות החלטה תפיסתי היא הגדולה ביותר. זה עדיין יש להיבדק.

כדי להיות מסוגל לפרש את מערכת יחסים בין חקר DHL, כפי שהוא מיוצג באמצעות מורף רצפים, ומשתנים אחרים בעלי עניין, רצף מורף אחד ולא שתיים או אפילו שלוש השונים מפגש בין רצפים אמורים לשמש 5,28. המפגש בין הרצפים מצליח לייצג ו, למעשה, לשנות את תפיסתו של מורי של דמות אדם על ידי החדרת לשיבושי DHL. זה יכול להשפיע על ביצועים במשימת אפליה תפיסתית, כי הנקודה לאהוא רציפה, וכי על כל פערים הנובעים מהליך morphing עשוי לשמש כנקודה אמינה אך ניסוי לא מכוונת של התייחסות להדרכת אפליה תפיסתית (ראה, 29). בתוך כל מורף morphs כל רצף צריך להיות מבוקר בקפידה, כך שמרווחים מקבילים של שינוי הפיזי מיוצגים לאורך כל הרצף 5,28. זה חשוב במיוחד בפרוטוקול זה, כי שליטה ניסיונית של מרחק מורף לאורך הרצפים מאפשרת בחינה האם המידע החושי הנוגע להבדלים ליניארי בדמיון דמוי אדם פיזי לאורך DHL מיוצג קוגניטיבית בדרך ליניארית או קוי. הליניאריות באה לידי ביטוי בתפקוד כמו צעד במדרון מתגובות קטגוריזציה (2A ו5A דמויות) ובהבדלים ברגישות התפיסתית לתכונות גירוי לאורך DHL (ראה איורים 4 ו 5 ב). p זהrotocol משתמש בפרצופים כמו נקודות קצה מבלי להחיל כל מניפולציות ניסוי נוספות. מחקרים נוספים של דמותו מחסום והאדם יכולים לבחון לדוגמה כיצד תכונות ספציפיות, כגון ריאליזם העין לעומת הריאליזם של תווי פנים או מניפולציות אחרים של גיאומטריה הפנים לעומת מרקם פנים (השווה 30,38) באופן דיפרנציאלי להשפיע על עיבוד קטגוריה יחד DHL.

הליך morphing מאפשר מיזוג חלק יחד של תכונות המתאימות של נקודות הקצה של הרצף כגון רמזי configural פנים. קושי בmorphing מידע פנים כמו תווי פנים עליונים ופרופיל 26 שיער יכולות תגובות של המשתתף פוטנציאלי הטיה על ידי הסבת תשומת לב לפערים במערך של תכונות במהלך הליך morphing. נטייה זו עשויה להיות שיטתית בכי פערי morphing קשורים למרחק מורף מנקודתי קצה הרצפים, הפערים להיות הגדול ביותר בנקודת האמצע של מורף ContinUA. למורף הרצפים שלנו, את נקודת האמצע של הרצפים מתכתבת עם גבול הקטגוריה שסביבו קיימת רגישות תפיסתית הגדולה ביותר. ניתוח מחודש של נתונים מאחד ממחקרי הטייס שלנו (משימת סיווג ברירה נאלצה) בהשוואה רצפים שבאזור עין היה או טוב או גרוע morphed (עניי Morphing הביא לחוסר עקביות מאוד קל ביישור של מרקם העין בין morphs). הניתוח המחודש אישר הטיה שיטתית בתשובות החלטות קטגוריזציה של רצפי morphed גרוע כזה שעניי Morphing גרמו לשינוי יחסי של גבול הקטגוריה לקראת הסוף האנושי של הממד בצורה יעילה. ככל הנראה זה היה בגלל פער morphing נתפס כתכונה "לא אנושית המגדיר".

הטיה תגובה עלולה לגרום גם משימוש ברצפים שנוצרו על הבסיס של גירויי נקודות קצה שבו מידע שאינו פנים כגון הלבוש הראש ותכשיטי פנים נמצא רק בגירוי נקודת קצה אחת27. במקרה זה, יכול להיות קצוץ תמונות פנים, כך שהמשתתפים להשתתף במידע הגירוי של עניין ולא למחקר תכונות בולטות אחרות המוצגות בתמונה. הטיה שיטתית בתגובה יכולה לגרום גם מלהשתמש בתמונה כנקודת סיום רצף שבו תכונות לא אנושיות, מוצגות יחד עם תכונות אנושיות, למרות שתמונה זו נועדה לייצג את הסוף האנושי של DHL 6. במקרה זה, כל קשר בין דמיון ומשתנים כגון מדדים סובייקטיביים של חוויה מופלאה אנושיים הם לא לפירוש במונחים של תפיסתו של מורי של DHL ושל העמק מופלא שערנו.

CP יכול להתרחש לאורך ממדים אחרים מאשר דמותו האנושית 31, 10, 22, 32, 33, 34, 35, וקטגוריה רלוונטי מידע יכול להיות מעובד באופן אוטומטי בתגובה לחשיפה לאחרים 36. בפרוטוקול זה, יש להיזהר ולכן כדי לשלוט על ההשפעות של רמזים חזותיים המצביעים על בידולCES יחד DHL במונחים של ממדים אחרים קטגוריה רלוונטית בתגובות של משתתפים בנוגע לדמותו האנושית. רמזים אלה עלולים למשל להתייחס לאתניות, מגדר, ייחוד פנים, הכרה וזהות, והבעות פן (ראה 5, 26, 27, 28). הפרוטוקול הנוכחי מבקש למזער את תפיסת התנועה ביולוגית בין morphs פנים המוצג ברצף מהיר במשימת האפליה תפיסתית ומחקר fMRI על ידי התאמה גיאומטרית והתצורה של תווי פנים של תמונות המשמשות כנקודתי קצה רצף פנים מקרוב. גישה זו (יחד עם המיקום היחסי לאורך הרצפים של morphs המשמש בתנאי הגירוי) מסייעת גם כדי למזער את כל תפיסה של זהויות שונות בין morphs של רצף.

משימת סיווג הברירה נאלצה קובעת אילו morphs של רצף בבירור מסווג כסמל אישי ואנושי כעל מנת לבחור morphs לשימוש בdiscrim תפיסתימשימת ination ומחקר fMRI. בחרנו ארבעה morphs M0, M4, M12 M8 ומכל אחד מהרצפים (איורים ו2B 2C). בנוסף לשליטה על המידה של שינוי פיזי לאורך DHL, הבחירה של M4 וM8 מבוססת על השיקול התיאורטי הבא. מורי תאר חוסר ודאות תפיסתית (וחוויה מופלאה משויכת) כמתרחשים ברמות שונות של ריאליזם שמתאים לאזור יחד DHL בין שתי הפסגות החיוביות בשיפוע של יחסי דמיון הערכיות האנושי (ראה איור 1). בפסגות הללו, חפצים נחשבים גם לא אנושי או אנושי. בניסוח מחדש את שיקוליו במונחים של עיבוד מסגרת קטגוריה, פסגות אלה ניתן לראותו כמשקף מעלות של דמות אנושית שבמקרים המסווגים בקטגוריה בצורה נכונה (כלומר לא אנושי ואנושי) יושבים על גבול הקטגוריה. אבל מורי לא ציינו כמה יעיל סיווג זה (ג תפיסתית כלומרertainty) חייבת להיות בפסגות הללו, אם כי זיהוי האובייקטים בשיא כל בבירור נחשב ליעיל וקל יחסית. מסיבה זו, שתי עמדות morph לאורך הרצפים נחשבות כהגדרת המעבר בין שתי הקטגוריות וכמשקף שתי הפסגות החיוביות נקבעה באמצעות קריטריון שמרני יותר מפעמים אחרות המשמשים במחקר CP (לדוגמא 66%, כמו ב32, 34). לפיכך, מורף M4 זוהה בממוצע כסמל אישי של יותר מ -85% מניסויים ומורף M8 כאנושי בלמעלה מ -85% מניסויים. יש לציין כי קריטריון זה חל על M4 וmorphs M8 של כל רצף אחד. שימוש בגישה זו, בחירה זו של morphs מבקשת ללכוד את תחושת שינוי הקטגוריה יחד DHL בין אובייקטים לא אנושיים ואנושיים בהתאם להן הבנה של מחסום ותיאורו של מורי של ההשערה.

פרוטוקול זה משתמש גרסה של discrimi תפיסתי אותו שונהאומה משימה לבחון 10 CP. היתרון של משימה זו הוא שהמשתתפים לא צריך תיאור על מה דמיון והשוני מסוימים חייבים להיות מזוהים. די בכך שהם פשוט לזהות גירויים כמו להיות זהה או שונה. בנוסף, משתתפים לא צריכים לדעת את תוויות הקטגוריה. תוויות עשויות לשמש כאסטרטגיה להבחין בין גירויים כאשר עומס הזיכרון הנדרש במשימת אפליה כגון ABX מגדיל משימת 42. המשימה אותה-שונה יש את היתרון שעומס הזיכרון הוא נמוך יחסית, וכי המשימה מעודדת השוואה ישירה של גירויים. כדי לצמצם את ההשפעה הפוטנציאלית של תיוג, משימות אפליה בדרך כלל מוצגות לפני משימת בחירת ההחלטה נאלצה 40. פרוטוקול זה מבוסס על שתי קבוצות משתתפים שונות לאפליה וכפיית מטלות בחירת החלטות 7, 41. הסיבה לכך היא משימת הבחירה נאלצה משמשת לבחירת גירוייםלמשימת האפליה. כן, ואולם באותם המשתתפים ייבדקו בשתי המשימות, הפרוטוקול צריך להיות שונה, כך שמשימת האפליה מתבצעת לפני משימת החלטת הבחירה בכפייה.

עיצוב אפליה קבוע מוחל במשימת האפליה הבנים אותו שונה של פרוטוקול זה (לעיצובים נודדים, ראה לדוגמה 39). משמעות דבר היא כי M4 M8 ותמיד מוצגים כגירוי הראשון של כל זוג בגירוי "אותו הדבר", "בתוך" ו "בין" תנאים של אווטאר וניסויים בבני אדם, בהתאמה. פרוטוקול זה כולל אילוץ הניסיוני שכל משתתף רואה רק את גירויי morph של שני אישי או ניסויים בבני אדם מרצף נתון אך לא שניהם. שימוש בסמל האישי של ניסויים כדוגמה, זה אומר שהגירוי הראשון של כל זוג גירוי הוא תמיד M4, כי הגירויים השני ב" בתוך "(כלומר M1) ו" בין" (כלומר M8) תנאים מוצגים לעתים קרובות באותה מידה עבוררצף נתון, ושאין גירויים נוספים נמשכים לניסויים בבני אדם מרצף מסוים. גישה זו נועדה כדי למנוע באופן סלקטיבי גרימת ייצוג חזק יותר של הקלה ולכן אפליה של פרצופי הקטגוריה צולבת של רצף נתון. כדי לא לכלול או, לשם השוואה, כדי לחקור כל השפעה אפשרית על ייצוג קטגוריה צולבת ואפליה של הצגה אישי ותאר את הניסויים בבני אדם בבלוק ניסויים אחד, עיצוב יכול להיות מיושם שבגלגול תאר וניסויים בבני אדם מוצגים ב בלוקים נפרדים (עם קוביות מתאזנות על מנת פני משתתפים).

משימת האפליה הבנים אותו אחרת בהווה יש לו יחס של ניסויים של 1:2 לאותה שונה. יחס זה עלול לגרום להטיה לטובת תגובה של החלטות "שונות" (אם כי גם גורמים אחרים יכולים להשפיע על הטיה זו 44, 51). אמצעים הנגזרים מתורת גילוי אותות (SDT) משמשים לעתים קרובות כדי disentanהטיה תגובת GLE או ג) לבחירת תגובה אחת על פני אחר מהרגישות של המשתתף ('או ד') בגירויים חושיים להפלות (לסקירה ראה, 44). כמו ד 'יכול להשתנות עם הטיה תגובה עקב פגיעה בהנחות SDT 52, השתמשנו במידה של רגישות פרמטרית' 53. להטית התגובה השתמשנו β "D 47. לחלופין ג כבר מומלץ על ידי 43, 44, גם בגלל שזה אינו תלוי בשינוי בד '54. בסך הכל, התוצאות הנוכחיות מצביעות על רגישות גבוהה יותר לגירויים תפיסתי morph ברכיבה על גבול הקטגוריה מאשר לגירויים בתוך קטגוריה.

הבחירה של morphs למשימה האפליה בפרוטוקול זה אומרת שהמשימה דורשת אפליה בין morphs שהם ארבעה שלבים זה מזה לאורך הרצפים (כלומר discrim ארבעה שלביםination, ראה איור 2). אבל תואר ארבעה שלב זה של שוני בין morphs הוא גדול מדי כדי לאפשר למפרט טוב יותר של עמדת מורף בפועל שבו האפליה היא משופרת ביותר (כלומר גבול האפליה) (איור 5). קריטריון חשוב לCP (לקריטריונים האחרים, ראה לדוגמא 11) הוא שאין תיאום בין גבול הקטגוריה במשימת הבחירה ואלצה את גבול האפליה במשימת האפליה. במילים אחרות, עמדת מורף של גבול הקטגוריה צריכה לחזות את עמדת מורף של גבול האפליה. גישה אחת לאימות לנקודה מסוימת של יישור תהיה להשתמש משימת אפליה שבו המרחק בין זוגות של מורף morphs מצטמצם. לצורך ההמחשה, איור 5 מראה תוצאות של נתונים באמצעות פיילוט, כאלטרנטיבה אפשרית למשימת האפליה הבנים אותו אחרת, אפליה ABX מסורתיתמשימת 12, 13. הדמות עולה באופן ברור כי יש בשיא רגישות אפליה תפיסתית בעמדת מורף נחזתה על ידי גבול הקטגוריה. תוצאות כאלה במחקר עם מספר גדול יותר של משתתפים ויישום SDT בניתוחים היו עוד יותר לאמת את מציאת של השפעות של CP לאורך DHL. הבחירה בפועל של גירויים לנקודתי קצה הרצפים, מספר morphs שנוצר ברצף, וגודלו של הצעד בmorphs להיות מופלים תהיה מאוד להשפיע על הקוגניטיבי דרישות מוטלות על המשתתף ושלו או שלה היכולת להבחין morphs לאורך רצפים.

קריטריון אחד קלסית של CP הוא שעמדתו של גבול הקטגוריה מנבאת את עמדתו של השיא בביצועי אפליה בפועל (כלומר גבול האפליה) 80. זו היא לטעון את הקריטריון החשוב ביותר של CP 81. בדיקות סופיות של תחזית זו דורשת דסי ניסיוניGN שבו כל זוגות morph המייצגים ביחד לכל אורכו של רצף מורף מוצגים במשימת האפליה על מנת לקבוע את המיקום האמיתי של השיא. בשנת 38, ביצועי אפליה נבדקו על הבסיס של מגזרים מסוימים בלבד של רצפי מורף. זה יכול להיות כי את העמדה האמיתית של השיא בביצועים בפועל ייתכן שפספסה, זה בתורו הופך אותו לקשה לאמת CP משמעי. יצוין, כי גם מחקר CP המוקדם של ליברמן ואח'. 82 לא הצליחו לעמוד בקריטריון מחמיר מחקרי בעלות שחזה ושיא בפועל בביצועי אפליה להתכנס, וכי חוקרים אחרים אינו מיושמים בקפדנות קריטריון זה (11 לדוגמה, ראה גם 80). קביעת המיקום האמיתי של ביצועי שיא היא בכל זאת קריטית, גם אם פרשנות ליברלית יותר של קריטריון זה היא מיושמת. בוחן את כל אורכו של רצף מורףיש גם את היתרון של מה שמאפשר בדיקה של הנתונים באשר לשאלה האם יש לשיא בביצועים בנקודה בניגוד לציפייה בשל למשל לartefact כתוצאה מהליך morphing.

בנוסף לתגובות, זמן התגובה (RT) הנתונים במשימת סיווג הברירה נאלצה שימושי כמדד לקושי בעיבוד הקוגניטיבי של מידע וגירוי של נטיות התגובה המתחרות לקטלג גירוי כמו "אווטאר" או "אנושי" 70, 71. RT צריך להיות הארוך ביותר ובכך לפסקי דין קטגוריזציה של גירויים שהוצבו באו הקרוב ביותר לגבול הקטגוריה. ניתן לראות בתרשים 4, שזה המקרה. יחדיו, את הצורה של פונקצית התגובה ונתוני RT לפסקי דין בקטגוריה מראה כי ההקצאה של גירוי לקטגוריה נפרדת כפופה להבדלים גדולים בעיבוד קושי. כדי להעריך RT, פרוטוקול זה מורה משתתפים להגיב בסיווג כQuickly ומדויק ככל האפשר. בהתחשב בהשפעה הפוטנציאלית של מהירות דיוק תחלופה בתגובות 72, 73, בדקנו ומצאנו בבדיקת טייס שהצורה והמיקום של פונקצית תגובת הקטגוריה אישי האנושית היא חזקה מאוד, להיות מושפע מהוראות לזהות הצגנו גירוי מורף גם במהירות ובאופן מדויק ככל האפשר, או פשוט בצורה מדויקת ככל האפשר. זה מראה שמשתתפים משתמשים בדרך כלל באסטרטגית החלטה המשוקללת לדיוק, למרות שהצעה זו יכולה להיבדק באופן יסודי יותר. בקנה אחד עם השערתו של מורי, כי קושי בהבחנה אובייקט דמוי אדם מתמונת האדם עלול לעורר חוויה ערכיויות שליליות, זה יהיה מעניין לקבוע אם RT יותר לגירויים דמויים אדם קשור למדדים של השפעה שלילית. נתוני RT גם נאספו ונותחו למשימת האפליה מאותו אחרת. RT נעשה שימוש כדי לתמוך בנתונים בתגובה 80. בניגוד לt ABXתשאל, המשימה אותה-שונה מספקת נקודת זמן ברורה לRT מדידה. RT של תשובות נכונות צריך להיות קצר יותר עבור יותר מבין לזוגות בתוך-74, אם כי הפרשנות של נתונים RT יכולה להיות מסובכת לפסקי דין שונים, כי אותו יכול להיות מושפע על ידי RT מספר גורמים במשימה זו 75, 76. נתוני RT עם זאת בקנה אחד עם הרעיון שהחלטות קטגוריה צולבת פחות קשות נעשות במהירות רבה יותר מאשר החלטות בתוך קטגוריה (ראה איור 7).

יש לציין כי השערתו של מורי לא לשקול את האפשרות שמאפיינים פיסיים באמת עשויים להשתנות לאורך DHL בתוך הקטגוריה האנושית (איור 2) 7. זוהי הסיבה לכך שהשיא החיובי השני ביחסי הדמיון הערכי האנושי מקורי ההשערה 'ממוקם בקצה האנושי של DHL (איור 1). הדגש על ההיבט הלא האנושי של DHL כבר influenTial בלימודים בהדרכת ההשערה, כולל מחקרים שלא השתמשו מורף 4 רצפים, 37, ואילו מחקרים אחרים השתמשו פני אדם בודדים כדי לייצג את ההיבט האנושי של DHL 3. מחקרים כאלה ביקש לבחון חוויה מופלאה, עם תוצאות לא ברורות. הממצאים הנוגעים לCP מראים כי מחקרים אלה אולי לא הציגו את הגירויים דרושים כדי לעורר תהליכים ישירים או עקיפה, של קבלת החלטות ותהליכי תפיסה של פתרון סכסוכים בתגובה לעמימות קטגוריה יחד DHL.

פרוטוקול זה ממחיש דוגמה כיצד ניתן להשתמש morphs לקוחים מרצפים המייצגים את DHL לזהות, עם fMRI ושימוש באפקט של דיכוי החזרה, אזורים במוח רגישים לשינויים בדמיון דמוי אנוש פיזי ולשנות במידע הקשור לקטגוריה. היעילות של עיצוב fMRI מושפעת במידה רבה על ידי דור זהיר ובחירה של גירויי morph. צ'וי נאלץce ומשימות אפליה ההשגתיות כך משמשים כדי להבטיח השוואתיות בין רצפים בצורה של עקומות סיווג סמל אישי של בני האדם (כלומר שיפוע של פונקצית התגובה) וביצועים באפליה. היתרון של עיצוב fMRI זו הוא שהיא מאפשרת את התנאים שתוארו על ידי גירוי מורי (תצפית פסיבית כלומר של עצמים שאינם בני אדם רומן כי הם שונים מעט במראה פיזי מזה של מקבילו האנושי שלהם) להיות מדומים במסגרת המגבלות של שיטת fMRI, באמצעות גירויים שנבחרו על פי הגדרת ההשערה "של דמותו האנושית, וחקירה של השפעות של עיבוד קטגוריה תוך שליטה על השפעות של שינוי פיזי לאורך DHL. הפרדיגמה fMRI לא נועדה לבחון את החוויה מופלאה, אבל זה יכול להיות מותאם כדי לחקור חוויה רגשית הקשורה לדוגמה עם גבול הקטגוריה בפני עוצמה. זה יהיה צעד חשוב לקראת בחינה במוח את ההשפעות של categorעיבוד Y ועמימות קטגוריה בשיתוף עם חוויה רגשית לגירויי השאובים מDHL.

Disclosures

אין ניגודי האינטרסים הכריזו.

Acknowledgments

עבודה זו מבוססת על המחקר נתמך על ידי האיחוד האירופי FET המשולב פרויקט PRESENCCIA (מספר חוזה 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