Procesamiento perceptivo y categoría del Uncanny Valley Hipótesis 'Dimensión de semejanza humana: algunas cuestiones metodológicas

Behavior
 

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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).

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Abstract

Uncanny Valley 1,2 Hipótesis de Mori propone que la percepción de los personajes parecidos a los humanos, tales como robots, y por extensión, los avatares (personajes generados por ordenador) puede evocar afectos negativos o positivos (valencia) dependiendo del grado del objeto de realismo visual y de comportamiento a lo largo de un dimensión de la semejanza humana (DHL) (Figura 1). Pero los estudios de valencia afectiva de las respuestas subjetivas a caracteres no humanos diversamente realistas han producido resultados inconsistentes 3, 4, 5, 6. Uno de una serie de razones para ello es que semejante a los hombres no se percibe como la hipótesis asume. Mientras que la DHL se puede definir la siguiente descripción de Mori como un cambio lineal suave en el grado de similitud física semejante a la humana, la percepción subjetiva de los objetos a lo largo de la DHL se puede entender en términos de los efectos psicológicos de la percepción categórica (CP) 7. Otras investigaciones conductuales y de neuroimagen de caSe necesitan tegoría de procesamiento y el PP a lo largo de la DHL y de la posible influencia de la estructura subyacente de la categoría de dimensión de la experiencia afectiva. Por tanto, este protocolo se centra en la DHL y permite el examen del CP. Basado en el protocolo presentado en el video como un ejemplo, cuestiones relacionadas con la metodología en el protocolo y el uso de "extraña" la investigación de los estímulos procedentes de metamorfosis continua para representar la DHL se discuten en el artículo que acompaña al video. Se ilustra brevemente el uso de neuroimágenes y estímulos morph para representar la DHL con el fin de separar las regiones del cerebro neural que responden a la similitud física similar a la humana de aquellos sensibles al cambio de categoría y de transformación de la categoría.

Protocol

Figura 1
Figura 1. Ilustración de la relación no lineal entre la experiencia del afecto negativo y positivo (valencia) y semejanza humana percibida. La relación de otro modo positivo muestra un pico negativo agudo (es decir, valle extraño) en el nivel de realismo entre los primero y segundo picos positivos de la curva representada en la que se sugiere diferencias sutiles en la apariencia y el comportamiento de un objeto semejante a la humana todavía visiblemente poco natural altamente realista para provocar una sensación de extrañeza y la incomodidad personal (es decir, una sensación extraña). Ilustración adaptada de 2.

Se utilizaron diferentes grupos de participantes para cada una de las siguientes tareas.

1. Forzado tarea de clasificación Choice 1.1 Estímulos

  1. Utilice avatar e imágenes humanas como rostros de padres (es decir, los puntos finales Continua) en el procedimiento de transformación para producir lineal morph continua para representar a la DHL. Creamos 32 humana-avatar continua con 32 imágenes de rostros humanos y avatar, respectivamente. Generar avatares utilizando el modelado conjunto Poser 7 (Smith Micro Software, www.smithmicro.com ), aunque otro software disponible. Generamos estos morph continua utilizando Funmorpher (Zealsoft Inc., Eden Prairie, MN), pero otro software morphing puede ser utilizado.
  2. Utilizando el software de morphing, colocar puntos de control de las características correspondientes de las caras principales. Para cada cara, colocamos 20 puntos en la boca, 18 puntos en cada ojo, 20 puntos en la nariz, y 8 puntos en cada ceja. Así Utilizamos alrededor de 100 puntos de control. Trate de mantener el número de puntos de control constante, pero añadir más puntos para eliminar cualquier artefactos en la aletaal morfos de la continuación.
  3. Asegurar posibles confunde no se introducen en el procedimiento de morphing. Por ejemplo, se utilizaron como criterios de valoración de cada una de las imágenes del continuo de desconocidos rostros masculinos indistinta con expresión neutra, mirada directa y no hay otras características destacadas, como el pelo o joyas faciales, y las imágenes de punto final están estrechamente emparejados por edad, señales configurales y la geometría general de la cara .
  4. Utilice el software de edición de fotos para recortar características externas mediante el uso de, por ejemplo, un recubrimiento negro en forma elíptica, se utilizó Adobe, Photoshop, CS3 ( www.adobe.com ). Antes de morphing, ajuste la posición de las imágenes para asegurar la alineación entre las imágenes de punto final de las señales configurales, y ajustar los niveles de contraste, el brillo y el tono de piel de cada par de estímulos de punto final de cada continuum de igualar.
  5. Cada morph de un continuo DHL representa una diferencia en la similitud física parecida a la humana en incrementos predefinidos. Generamos 13 imágenes transformadas diferentes y etiquetada estos M0 a M12, es decir, los dos puntos finales y 11 morfos intermedios (Figura 2B).

1.2 presentación del estímulo y las instrucciones

  1. Utilice una tarea de clasificación elección forzada de dos alternativas para determinar cuál de estos morfos están claramente categorizado como avatares y como humano y para definir la posición de la categoría límite de 8.
  2. Pruebas actuales a partir de un punto de fijación para 500 ms (los participantes están obligados a mantener la fijación) seguido una imagen de morphing de 750 ms cerca. Utilizamos Presentación, software (versión 14.1, www.neurobs.com ) para la presentación del estímulo en todas las tareas de este protocolo, pero otras plataformas de la presentación del estímulo puede ser utilizado.
  3. Instruir al participante para identificar el estímulo morph presentado ya sea como un avatar o humano como forma rápida y precisa como sea posible pulsando uno de los dos Respo teclas nse.

1.3 Análisis de los datos

Resumir los datos de clasificación avatar humanos mediante regresión polinomial para describir la forma de la función de respuesta. Determinar esto mediante el ajuste de modelos de función logística a los datos de respuesta de cada participante y continuo. En primer lugar, analizar la continua individual a través de los participantes para garantizar el mejor ajuste de las funciones logísticas. A continuación, la prueba contra cero en un una muestra de t-test de una forma escalonada en función de la respuesta categoría avatar humano en todas continua utilizando los parámetros estimados derivados de la función logística de cada continuum, promedió entre los participantes. Estimación de la posición de la categoría de límite a lo largo de cada continuo mediante la presentación de las estimaciones de los parámetros de la función logística de cada continuo a una transformación logit 9. Se realizaron todos los análisis para la clasificación de elección forzada y tareas de discriminación perceptual utilizando SPSS versión 16 (ibm.com / software / analytics / spss "target =" _blank "> www.ibm.com / software / analytics / spss).

Los datos de tiempo de respuesta (RT) también pueden analizarse. En el presente análisis, las diferencias en los tiempos de respuesta en función de la posición morph se introducen en un uno ANOVA factorial, con 13 posiciones morph, el uso de la RT media de cada individuo a través de todo continua como variable dependiente.

La figura 2
Figura 2. Los resultados de la tarea de categorización elección forzada (A) y un ejemplo de un continuo morph (B). En el panel B, el grado relativo de transición física lineal a lo largo de la 13-morph continuo entre el avatar y los puntos finales humanos se muestra como un porcentaje. M0 y M4 fueron identificados como avatares y M8 y M12 como humanos en the forzado tarea de clasificación selección, como se muestra en el panel A.

2. Discriminación Perceptual Tarea

2.1 Estímulos

  1. Para esta versión de la misma, diferente tarea de discriminación perceptual 10, seleccione uno del continuum morph dos morfotipos categorizados en la tarea de clasificación anterior como avatares (por ejemplo, M0 y M4) y dos como humanos (por ejemplo, M8 y M12). Para controlar las diferencias físicas entre los morfos, seleccione morfos que representan incrementos equivalentes de cambio físico a lo largo de cada continuum. Se utilizaron incrementos de 33,33% (es decir, M0, M4, M8, M12) (Figura 2B).

Figura 3
Figura 3. Condiciones de estímulo para el "mismo-diferente" discrimina perceptualtarea minación (N = 20). Morphs se seleccionan para formar parejas. Los transforma de un par provienen de dentro de la misma categoría ("dentro"), son idénticos ("igual"), o muestran un cambio en la categoría de entre ellos ("entre"). El morfos M0, M4, y M8 se utilizan para los ensayos avatar (A) y M4, M8, y M12 para los ensayos en humanos (B). Tenga en cuenta que la primera metamorfosis de un par transformarse en ensayos avatar siempre M4 y M8 en los ensayos en humanos y que avatar y ensayos en humanos se basan en la transforma extraídas de diferentes continua.

  1. Ordena las transforma seleccionadas en pares de acuerdo con las tres condiciones experimentales morfo-pair (Figura 3): "mismas" (los transforma de un par son idénticos, lo que supone ningún cambio físico o categoría), "dentro" (los transforma de un par son dibujado dentro de una categoría), y "entre" (los transforma de un par representan diferentes categorías).
  2. Para investigar el rendimiento discriminación entre los morfos de los pares morph en relacióna la categoría de avatar (estos pares morph se lo denomina "Avatar ensayos") se asegurará de que el primero de cada morph morph par en las tres condiciones es siempre M4 (de la categoría avatar) (Figura 3). Esto se traduce en morph pares M4 - M4 para el "mismo", M4 - M0 para el "dentro" y M4 - M8 para el "entre" condiciones. El mismo procedimiento se puede aplicar para los pares de morph en relación a la categoría humana (así denominados "juicios humanos"), asegurando que la primera metamorfosis siempre M8: "igual" (M8 - M8), "dentro" (M8 - M12) , y "entre" (M8 - M4) (Figura 3B).
  3. Asegúrese siempre de que ambos se transforma de un par morph provienen de un mismo continuo en el que se transformó en un principio. Pseudo-aleatoria presentación de pares de morphing para que no pares de dentro de un mismo continuum se muestran en la secuencia de cierre. Presentación de avatar o ensayos en humanos de un continuo dado es al azar, pero con contrapeso a través de todos los participantes para garantizar que cada participante ve ya seaavatar o ensayos humanos de cualquier continuo dado, pero no ambos, y que un número igual de avatar o ensayos en humanos son vistos.

2.2 Presentación e instrucciones

  1. Presentar una cruz de fijación de 500 milisegundos (los participantes están obligados a mantener la fijación) seguido por cada cara de un par de la cara de 500 ms, con un intervalo entre estímulos (ISI) de 300 ms entre las caras de un par. También utilizamos un ISI de 75 ms para verificar si las diferentes duraciones de ISI influirían diferencialmente el desempeño discriminación. Presentar un intervalo entre ensayos variable entre los ensayos de pares morph: se utilizó un intervalo promedio de 2,500 ms.
  2. Instruir a los participantes a ver cada ensayo que comprende un par morph, los morfos se presentan sucesivamente en el juicio, y que indique por el botón lo más rápido y preciso como sea posible si los rostros de cada par cara son el "mismo" o "diferente" en apariencia .

2.3 Análisis de los datos Discriminación exactitud se analiza para pares de caras que cruzan el límite de la categoría en comparación con los pares de caras de un mismo lado de la frontera. Para esto, las respuestas de los diferentes '(lo que indica que las dos caras de un par son de diferente apariencia física) se calculan como proporciones del número total de pares de caras morph y se sometieron a un ANOVA factorial 3 x 2, con 3 "cara par tipos de ensayo "(dentro de, entre, igual) y 2" condiciones ISI "(75 ms, 300 ms). Se utiliza el ajuste Greenhouse-Geisser cuando se viola el supuesto de esfericidad. Los datos de los ensayos avatar y ensayos humanos se tratan por separado en el análisis.

Las puntuaciones individuales de precisión también se pueden determinar usando la A 'estadística 47,79 (Teoría de la Señal para la detección, véase, por ejemplo, 45, 46, 47). Un' proporciona una medida de la sensibilidad a la discriminación que es independiente de sesgo de respuesta. Esto varía entre 0,5 (azar) y 1 (perfediscriminación ct). Varios paquetes de software pueden ser utilizadas para calcular A 'y otras medidas de sensibilidad y discriminación (sesgo) 46, 47, 48 49, 50. Se analizó la sensibilidad discriminación mediante una X 2 medidas repetidas ANOVA 2, con 2 tipos de prueba "cara par" (en el interior, entre ellos) y condiciones "ISI" (75 ms, 300 ms), con análisis por separado para los ensayos avatar y juicios humanos, y A 'como la variable dependiente. El sesgo de respuesta no es a menudo generalmente se reporta, pero ver 38. Por el sesgo de respuesta, se utilizó la β "estadística D 47 como variable dependiente en un análisis separado utilizando otra manera el mismo 2 X 2 diseño de ANOVA.

Datos RT también pueden ser analizados para "diferente", "igual" y "entre" las respuestas. En este ejemplo, se compara el "diferente", "igual" y "entre" las condiciones para el avatar y rastros humanos en un análisis para obtener una vista resumida de RT en todas las condiciones. Para ello, se realizó un 3 X 2 X 2 ANOVA con elfactores "Tipos cara par de prueba" (diferente, misma, entre ellos), "categoría" (avatar, humano) y "ISI" (75 ms, 300 ms), utilizando el RT media de respuestas correctas de cada individuo a través de todas continua como la variable dependiente.

3. fMRI tarea

3.1 Estímulos

Las condiciones de estímulo, es decir, los estímulos morph para los pares de caras en el interior, entre el mismo y las condiciones en el avatar y ensayos humanos, son los mismos como se describe en la tarea de discriminación perceptiva anterior.

3.2 Presentación e instrucciones

  1. Utilice una tarea de supervisión objetivo de examinar el procesamiento implícito de cambio físico y la categoría relacionada con el largo de la DHL, manteniendo la atención de los participantes a los estímulos de interés.
  2. Pida a los participantes que pulsar un botón de respuesta ante la detección de un blanco raro. Se presenta el 15% de todos los pares morph como objetivos, los rostros se muestran al revés. Uso como objetivosuna de las cuatro posibles transforma (M0, M4, M8 o M12) seleccionados al azar de una serie continua metamorfosis no se utiliza durante la presentación del estímulo contrario. Asegure que el objetivo morph se presenta como la primera o segunda morph de un par de metamorfosis para evitar la atención diferencial durante el seguimiento de objetivos a la primera o segunda morph de los pares morph.
  3. Cada sesión de análisis consta de dos corridas experimentales de la presentación del estímulo contrarrestado con el fin entre los participantes. El descanso entre ejecuciones permite a los participantes de un breve descanso. Los participantes fijan una cruz en el comienzo de cada ejecución para establecer un estado de equilibrio en la señal de RM.

3.3 Preparación de la reserva para la exploración

  1. Todos los participantes dar su consentimiento informado por escrito antes de que se lleve a cabo el protocolo experimental. El protocolo, todos los procedimientos y formularios de consentimiento son aprobados por el Comité de Ética local. Evite los factores de confusión en la lateralización de la activación cerebral mediante el escaneo de parti diestrospantes. Controlar el impacto potencial de la experiencia previa con los avatares.
  2. Antes de escanear, los participantes se familiarizan con el laboratorio, informó acerca de los procedimientos de análisis, claras instrucciones dadas en cuanto a la tarea de control de destino, el tiempo de análisis total y la forma de avisar al personal si es necesario.
  3. Para la exploración, el participante permanece en decúbito supino sobre la mesa de exploración. Cojines de cabeza se utilizan para garantizar la comodidad y minimizar el movimiento de la cabeza durante la exploración. Los participantes se dan tapones para los oídos y auriculares para reducir el impacto del ruido del escáner y para permitir la comunicación con el experimentador.
  4. La mano derecha de los participantes se sitúa sobre el panel de respuesta para la tarea de control de destino. La mano izquierda se coloca al lado del botón de parada de emergencia si el participante desea detener la exploración.
  5. Los estímulos visuales pueden ser presentados en una pantalla de proyección situada delante o en la parte trasera del escáner de resonancia magnética. Se utilizó una pantalla montada en la cabeza compatible con resonancia magnética ("VisuaStim -Digital ", Resonancia Technology Inc.). Esto tiene la ventaja de excluir de la vista toda la información visual distinta de los estímulos previstos.
  6. Antes de iniciar la recogida de datos, asegúrese de que la presentación del estímulo, el panel de la respuesta y el botón de parada de emergencia están funcionando correctamente.

3.4 Registro de datos y parámetros de análisis

Adquirimos imágenes estructurales y funcionales de todo el cerebro usando un equipo de RM de cuerpo completo 3-T (Philips Medical Systems, Best, Países Bajos). Se registraron imágenes estructurales con un 3D T1, estropeado secuencia de pulsos de eco de gradiente (180 rebanadas, TR = 20 ms, TE = 2,3 ms, ángulo flip = 20 °, FOV = 220 mm × 220 mm × 135 mm, tamaño de la matriz = 224 × 187, tamaño de voxel = 0.98 mm x 1.18 mm x 0.75 mm, resliced ​​a 0,86 mm x 0,86 mm x 0,75 mm). Imágenes funcionales fueron adquiridas de 225 exploraciones conjunto de cabeza por ejecución utilizando una secuencia eco planar de un solo disparo (repetición time, TR = 2,6 s; tiempo de eco, TE = 35 ms; campo de visión = 220 mm × 220 mm × 132 mm, ángulo de inclinación = 78 °, tamaño de la matriz = 80 × 80, el tamaño de voxel = 2,75 mm x 2,75 mm × 4 mm, resliced ​​a 1,72 mm x 1,72 mm x 4 mm).

3.5 Análisis de Datos

  1. Se utilizó MATLAB 2006b (Mathworks Inc., Natick, MA, EE.UU.) y el paquete de software SPM5 ( http://fil.ion.ucl.ac.uk/spm ) para pre-procesamiento de datos y análisis de resonancia magnética. Preprocesamiento normalmente implica la alineación de imágenes para el primer volumen registrado, corrección de movimiento, la normalización en el espacio estereotáctico estándar y suavizado (por ejemplo, 6 mm 3 Kernel).
  2. El análisis de los datos de resonancia magnética funcional hace uso de un fenómeno conocido como supresión de repetición (RS) (11, 13, 14, para revisiones, véase 15, 16). Considerado en el contexto de la DHL, los transforma de un par morph se presentan en rápida sucesión. Repetición en la segunda metamorfosis de los atributos de estímulo o estímulos que se presentan en los primeros resultados morph en una disminución en la activación (es decir, RS) en la región del cerebro es sensible a ese estímulo específico o sus atributos (por ejemplo, física o atributos relacionados con la categoría). En este protocolo, la repetición de los atributos de estímulo o estímulos entre la primera y segunda metamorfosis es manipulado en el "interior", "entre", y "las mismas" condiciones en términos de similitud o disimilitud de los atributos físicos y la categoría relacionada con la de la DHL . Por contraste estas condiciones, el análisis de los datos fMRI identifica las regiones del cerebro que participan en el procesamiento de un estímulo particular o atributo estímulo físico o categoría relacionada sobre la base de la medida de diferencias relativas en la disminución de la señal después de repetición de estímulo 17, 18, ​​19, 20.
  3. Identificar las regiones del cerebro que responden a la integridad física y para cambio de categoría relacionada con el largo de la DHL con el siguiente cambio del estímulo conditions (a menos, entre, y en el mismo). Estos contrastes se definen en términos de la metamorfosis se utilizan como la segunda cara de las tres condiciones de cara par (tenga en cuenta que la primera metamorfosis es el mismo en el avatar y los ensayos en humanos, respectivamente). Para detectar la sensibilidad al cambio físico para los ensayos avatar, utilice el contraste M0 plus M8> M4, M12 y utilizar más la M4> M8 para los ensayos en humanos. Para detectar las regiones que responden selectivamente a cambio de categoría a través de la frontera en el avatar dirección para humanos (es decir, ensayos avatar) del cerebro, use el contraste M8> M4 plus M0. Para la dirección de humano a imagen de usuario, utilice el contraste M4> M8 M12 plus.
  4. Para los análisis a nivel individual, las respuestas de resonancia magnética funcional de cada sujeto a la segunda morph morph de cada par en cada una de las seis condiciones par morph (es decir, dentro, mismo, y entre ensayos para el avatar y humanos) pueden ser utilizados para la actividad cerebral contraste entre estos condiciones. Estos contrastes individuales se introducen en los análisis de nivel de grupo fo propósitos inferencial.

Representative Results

1. Forzado tarea de clasificación elección

Análisis de los datos de respuesta de N = 25 participantes ya se informó en 7. Esto confirmó que la pendiente de la curva de regresión ajustada de cada individuo y continuo a través de todas continua tiene un perfil de logística (Figura 2A). Esta pendiente refleja una sigmoide función escalonada consistente con la presencia a lo largo del DHL de un componente categórico en las respuestas de los participantes a las caras morph de la continuación. La pendiente de la curva se caracteriza, pues, por asíntotas inferior y superior del avatar o respuestas de categorización humanos que se aproximan a 100% para los avatares y 100% para los seres humanos. En contraste, la estimación del valor límite de la categoría media derivada de la curva logística equipada y el punto medio entre el eje de ordenadas las asíntotas inferior y superior de las respuestas de categorización indica que la incertidumbre máxima de 50% en los juicios de categorización está asociado con tse transforman M6.

Se informó de Análisis de RT de datos también en 7. El análisis RT lugar se transforma (ver Figura 4) mostró menor RTs para el avatar y fines humanos de la continuación, el aumento de temperatura ambiente con mayor morph distancia del avatar y fines humanos de la continuación, y el más largo RTs en M6 en el que hay máximo incertidumbre en las respuestas de decisión de Categoría, como se puede ver en la Figura 2B. Para verificar el último hallazgo más claramente, los valores medios RT en M6 se pueden comparar con los valores medios RT en todas las demás posiciones morph. Un análisis unidireccional RM-ANOVA con posición morph (dos niveles: M6 frente a todos los otros morfos) y RT como variable dependiente se derrumbó a través de continua mostraron que la RT para M6 (M = 1,42, SD = 0.26) difería significativamente de altamente TA durante la otras posiciones morph (M = 0,99, SD = 0,46), F (1,24) = 62,04, p <0,001.

En conjunto, el cadatos de respuesta tegorization confirman que se cumple el primer criterio para la presencia de CP, es decir, que hay un límite categoría (para todos los criterios, véase, por ejemplo 11), y los tiempos de respuesta para las decisiones categoría son consistentes con los datos de respuesta en el que se mostrar los tiempos de respuesta más largos a medida que aumenta la incertidumbre categorización.

Figura 4
Figura 4. Reacción resultados de tiempo de la tarea de categorización elección forzada, mostrando más larga significa latencia de respuesta para los juicios de categorización de estímulos en la posición morph M6 en la que la ambigüedad categorización es mayor. Las barras de error indican ± 1 error estándar.

2. Tarea de discriminación perceptual

Los análisis de los datos de N = 20 participantes ya estaba reported en 7. Utilizando como ejemplo los datos para los ensayos avatar de ese estudio (Figura 5), el análisis mostraron una mayor precisión para la discriminación pares de caras que cruzan el límite de la categoría en la comparación entre la condición con exactitud la discriminación atenuada por pares de caras en el plazo de condiciones. Esto es consistente con CP. Los datos muestran también que hay una diferencia significativa en la precisión de discriminación dentro de la categoría en la que hay una mayor exactitud la discriminación de pares de caras en el plazo de condición que en la misma condición. La variación en el ISI de 75 y 300 mseg afectada diferencialmente respuestas de los participantes, pero no en los ensayos en humanos.

La Figura 5
Figura 5. Resultados de la "misma-diferentes" discriminación perceptual tarea fo ensayos avatar. Los participantes (N = 20). juzga si los transforma de un par morph eran el mismo o diferente en el aspecto físico. Se controló la distancia relativa de morfos a lo largo de la continuación, los resultados muestran una mejor precisión para la discriminación pares de caras que cruzaban la categoría de límite (que se determinó en la tarea de clasificación elección forzada) que para los pares extraídos de la misma (es decir, avatar o humano) lado de la límite, lo que demuestra la percepción categórica lo largo de la continua de la semejanza humana. El impacto de un ISI más corto y más largo de 75 mseg y 300 mseg también se ensayó y se encontró que la discriminación para influir en el rendimiento sólo los ensayos avatar. Las barras de error indican ± 1 error estándar.

Uso de Estadística de la A 'como una medida del rendimiento discriminación independiente de sesgo de respuesta, hubo en los ensayos avatar un efecto principal significativo en la sensibilidad a la discriminación de los tipos de ensayo cara de par (es decir, (dentro de y entre),F (2,38) = 107,11, p <0,001, con una mayor sensibilidad para la discriminación transversal categoría (A '= 0,89, SD = 0,07) que para los pares dentro de la categoría (A' = 0,55, SD = 0,17) (Figura 6 ). Del mismo modo, no fue significativamente mayor sensibilidad a la discriminación de las distintas categorías (A '= 0,94, SD = 0,1) que para los pares dentro de la categoría (A' = 0,56, SD = 0,22) en los senderos humanos, F (2,38) = 107,11, p <0,001. No hubo efecto de los tipos de ensayos cara par de ISI. Uso de la β "D estadística como una medida del sesgo de respuesta, hubo un efecto principal significativo sobre el sesgo de tipos de ensayo cara de par [F (2,38) = 70,53, p <0,001], con participantes que muestran una fuerte tendencia a juzgar pares dentro de la categoría como diferente "D = 0,81, SD = 0,23) en comparación con la respuesta a los pares de las distintas categorías (β" D = -0,18, SD = 0,59). Esto es conconsistente con la idea de que los participantes tienden a favorecer a "diferentes" las decisiones en esta tarea en particular cuando el mismo-diferente decisión es más difícil para los pares dentro de la categoría.

La figura 6
Figura 6. Uso de Estadística de la A 'como una medida del rendimiento discriminación independiente de sesgo de respuesta (N = 20), la sensibilidad de la discriminación fue mayor para las distintas categorías que para los pares dentro de la categoría en tanto avatar y los ensayos en humanos. Las barras de error indican ± 1 error estándar.

El análisis de RT de datos no mostró diferencias entre avatar y los ensayos en humanos y entre corto y largo ISI. No fue como se espera un efecto principal significativo para la RT entre las tres condiciones de par de estímulo (véase la Figura 7), F (2,38) = 34,55, p <0,001. Pre-pruebas previstas de contrastes intra-sujetos mostraron que la temperatura ambiente durante transversal categoría caras (es decir, "entre" tipo de ensayo cara par) fueron significativamente más rápida (M = 0,79, SE = 0.05) que la temperatura ambiente durante pares cara a dentro de una categoría ("dentro 'Tipo de ensayo) (M = 1,26, SE = 0.09) [F (1,19) = 60.09, p <0,001] y pares de caras en la misma condición par nominal (M = 0,88, SE = 0.08), F (1, 19) = 43,1, p <0,001.

La Figura 7
Figura 7. Tiempo (RT) los resultados de la "misma-diferentes" tarea de discriminación perceptual de avatar y los ensayos en humanos (N = 20) Reacción. El gráfico muestra que la RT de pares de estímulo que cruzan el límite de la categoría (es decir, en la entre la condición) eran más corto que el TA durante caras desde dentro de corriente alternaategory. Las barras de error indican ± 1 error estándar.

Así pues, los datos de respuesta de categorización confirman el segundo criterio para la presencia de CP en el que hay una mayor precisión la discriminación de pares que cruzan el límite de la categoría de pares equidistantes trazadas desde dentro de una categoría. Esto demuestra que hay un denominado límite de discriminación con una mejora de la sensibilidad para las características físicas de estímulo cerca de la categoría de límite. Los datos RT apoyan esta en mostrar las latencias de respuesta más cortos para las distintas categorías en comparación con los con-categoría pares de caras.

Esta tarea de discriminación perceptual particular, no se define el punto específico de la frontera la discriminación a lo largo de la DHL. Un mucho más pequeño morph distancia entre pares de presentados morfos se podría utilizar para resolver este. Aquí se muestra un ejemplo utilizando una tarea de discriminación ABX tradicionales 12, 13. Discriminación ABX implica la presentación secuencial de diferenciaciónt estímulos faciales (por ejemplo, Morph Morph A y B), seguido de una segunda presentación de A o B como destino estímulo X. Después de ver las imágenes A, B y X, los participantes están obligados a indicar si A o B es idéntica a X. En este ejemplo, se presenta un procedimiento de discriminación 2-paso entre morfos (es decir, 1-3, 2-4, 3-5, etc) (Figura 8B). Los análisis se describen en 8. Para el propósito de la ilustración, la tarea de discriminación ABX se realizó en 24 participantes que utilizaron 4 morph continuos, cada uno con 11 morfos, utilizando estímulos de punto final extraídas del estudio de Cheetham et al. 7. A raíz de la tarea de discriminación ABX, una tarea de categorización elección forzada se realizó con los mismos participantes. Se cree que esta secuencia de presentación de la tarea para reducir al mínimo la influencia de la categoría de decisiones sobre la tarea de discriminación ABX decisión explícita. Figura 8B indica claramente que hay un pico en sens discriminación de percepciónitivity en la posición predicha por morph y alineado con la categoría de límite (véase la Figura 8A). Con la distancia de 2 pasos entre morfos, el pico de rendimiento de la discriminación se puede identificar claramente en el intervalo entre morph par M5-M7. Ver 8 por resultados utilizando el paradigma de ABX y estímulos morph extraída de dimensiones de apariencia humana con el mono, vaca y rostros humanos como los criterios de valoración de la continuación.

La Figura 8
Figura 8. Los resultados representativos de la discriminación perceptual ABX y las tareas de categorización de elección forzada. El procedimiento de discriminación de 2 pasos (es decir, 1-3, 2-4, 3-5, etc) en la tarea de discriminación perceptiva ABX en el panel B muestra que el pico de la sensibilidad a la discriminación perceptiva se predicepor la categoría límite determinado en la tarea de categorización elección forzada se muestra en el panel A. El panel A muestra el perfil de logística de las curvas de regresión ajustados de los cuatro continua. Incertidumbre máxima del 50% en los juicios de categorización de las caras transformadas como humano se asocia con metamorfosis M6.

La tarea de discriminación mismo-diferente confirma que el tercer criterio para la presencia de CP en mostrar que el límite de discriminación está alineado con la categoría de límite. En otras palabras, la posición de la categoría límite predice la posición del límite de discriminación.

El cuarto criterio, que no siempre se aplica en los estudios de CP 13, 14 es que la discriminación es al azar dentro de las categorías. Los datos del ejemplo ilustrativo utilizando el diseño de ABX sugerirían que la discriminación es ligeramente por encima del azar para esos morfos situados entre los puntos extremos de Continua y el gatolímite goría.

3. tarea fMRI

4.3.1 Sensibilidad al cambio físico

Mediante la comparación de las condiciones en las que existe un cambio físico entre el primero y segundo se transforman con la condición en la que no existe tal cambio, una región del cerebro en el giro fusiforme (Figura 9A) se demuestra que es sensible a la presentación de fina- cambio de grano largo de la DHL en el aspecto físico de la cara se transforma en los ensayos avatar. Un resultado similar para los ensayos en humanos no se muestra en la figura. Esta región ha sido referido como el área de la cara fusiforme debido a su papel como parte del sistema visual en el procesamiento de información facial. Junto con los ensayos en humanos, este hallazgo es consistente con la respuesta informado de áreas fusiformes a diferencias en los atributos físicos faciales 23, la geometría facial 16, 21, 24 y la textura facial 21.

4.3.2 Sensitivity a cambio de categoría

La Figura 9B muestra, utilizando el ejemplo de los ensayos avatar, regiones cerebrales sensibles a cambio de categoría a lo largo de la DHL. Esto se logró mediante la comparación de las condiciones en las que existe un cambio de categoría entre el primero y segundo se transforman con la condición en la que no existe tal cambio. Los datos de las imágenes muestran que el cambio de categoría en los ensayos avatar (es decir, un cambio de avatar de humano a lo largo de la dirección de DHL) reveló la capacidad de respuesta del hipocampo, la amígdala y la ínsula. El papel de estas regiones debe ser interpretado en el contexto del paradigma utilizado y la categorización y ya se ha descrito 7. En general, la amígdala es sensible a las caras, valencia afectiva, la novedad y la incertidumbre 55, 56, 57, 58, 59. La amígdala se sugiere para influir en el procesamiento de otras regiones del cerebro implicadas en la categorización en función del significado afectivo de una situación 60. El ensula se informa constantemente en asociación con el procesamiento y la transformación de la categoría en condiciones de incertidumbre 61, 62, 63. En el contexto del paradigma utilizado, esta región puede contribuir a la mejora de recursos de atención para el procesamiento de categorización 63. La región específica de activación también podría estar asociado con la señalización de la presencia de incertidumbre, amenaza, o amenaza potencial 64, 65. El hipocampo está implicado en la clasificación visual y el aprendizaje perceptual 66. El cambio de categoría en los ensayos en humanos (es decir, un cambio en la dirección-a-avatar humano a lo largo de la DHL) reveló que el putamen, la cabeza del núcleo caudado, y el tálamo, son sensibles a esta condición. En general, estas regiones están asociadas con el aprendizaje de las asociaciones de estímulo-categoría, de señalización pertenencia a una categoría, la incertidumbre decisión durante la categorización, el cambio entre reglas de categoría potenciales utilizados para establecer la pertenencia a una categoría y el ajuste de la representaciónTed categórica límite con el fin de minimizar los errores 67, 68, 69, 70.

La interpretación de estos resultados a un nivel amplio y en el contexto del paradigma experimental utilizado sugiere que avatar y caras humanas representan diferentes problemas de categorización en función del grado de experiencia categorización anterior con una categoría dada (por ejemplo, 25); los participantes son expertos en humanos procesamiento de la cara, pero fueron especialmente seleccionados sobre la base de que no reportan el conocimiento explícito de la experiencia previa con caras avatar (por ejemplo, en los juegos de video, películas, segunda vida) y, como se confirma en el interrogatorio, nunca habían visto anteriormente caras de la clase que presentamos.

Figura 9
Figura 9. Correlatos neurales de la físicad de cambio de categoría a lo largo de la DHL en ensayos avatar. Los mapas de activación se superponen a la coronal (A) y transversal (B) y sagitales (C) vistas de un único sujeto. Las barras de color significan el gradiente de los valores t de los mapas de activación (p <0,005, 20 voxels contiguos).

Discussion

La predicción núcleo de la hipótesis de valle extraño es que positiva o negativamente experiencia con valencia puede ser evocado como una función de la percepción de semejanza humana 77 (para una visión general informativa, véase 78). Un examen cuidadoso de cómo se percibe realmente semejante a los hombres es en sí mismo por lo tanto una importante tarea de investigación. Igualmente importante es la forma en que la DHL se representa en los experimentos de experiencia extraña. Este protocolo se centra tanto en la DHL. Un enfoque consiste en representar la semejanza humana usando morph continua, como ya se ha implementado en "extraña" investigación 5, 6, 26, 27, 28. La ventaja de metamorfosis continua es que su uso permite diferencias controladas experimentalmente en la apariencia semejante a la humana que se introduzcan en relación con las medidas de comportamiento de la percepción y la experiencia (por ejemplo, las decisiones de categoría, sentimientos extraños) subjetiva y con procesos neuronales subyacentes 7. Este enfoque de grano fino es parteicularly importante porque la hipótesis de valle extraño no predice el grado real de semejanza humana en la que la transición entre la experiencia positiva con valencia y extraña debe ocurrir 78. Si las conjeturas de Mori es correcta, las conclusiones relativas al procesamiento de la categoría a lo largo de la DHL 7 sugerirían que la experiencia extraña es más probable que ocurra en la categoría de límite donde la ambigüedad decisión perceptual es mayor. Esto aún no se ha probado.

Ser capaz de interpretar la relación entre el investigado DHL, representada mediante morphing continua, y otras variables de interés, una sola serie continua metamorfosis en lugar de dos o incluso tres diferentes yuxtapuestos continua debe utilizarse 5,28. La yuxtaposición continua deja de representar y, en efecto, alterar el concepto de semejanza humana de Mori introduciendo discontinuidades a la DHL. Esto podría afectar el rendimiento en una tarea de discriminación perceptiva, ya que el punto de tque la discontinuidad y la de cualquier disparidad resultantes del procedimiento de morphing pueden ser usados ​​como un punto de referencia fiable pero experimentalmente no deseado para guiar la discriminación perceptiva (ver, 29). Dentro de cada una metamorfosis continua transforma todos deben ser controlados cuidadosamente para que incrementos equivalentes de cambio físico se representan a lo largo de todo el continuo 5,28. Esto es especialmente importante en este protocolo, porque el control experimental de morph distancia a lo largo de la continuación permite el examen de si la información sensorial en relación con las diferencias lineales en similitud física similar a la humana a lo largo de la DHL se cognitivamente representado de una manera lineal o no lineal. De no linealidad se refleja en la función de paso-como en la pendiente de las respuestas de categorización (Figuras 2A y 5A) y en diferencias en la sensibilidad de percepción a los atributos de estímulo a lo largo de la DHL (véanse las figuras 4 y 5B). Esta protocol utiliza caras como puntos finales sin aplicar ningún manipulaciones experimentales adicionales. Otros estudios de semejanza CP y humanos podrían examinar, por ejemplo, cómo las características específicas como el realismo visual en comparación con el realismo de otros rasgos faciales o manipulaciones de la geometría facial en comparación con textura facial (cf. 30,38) influyen diferencialmente transformación de la categoría a lo largo de la DHL.

El procedimiento de morphing permite mezcla suave juntos de características correspondientes de los puntos finales de la serie continua, tales como señales configurales faciales. Dificultad para morphing información facial como rasgos faciales superior y el perfil de cabello 26 puede respuestas de los participantes potenciales sesgos por llamar la atención sobre las disparidades en la alineación de funciones durante el proceso de transformación. Este sesgo es probable que sea sistemática en que las disparidades morphing están relacionados con la distancia se transforman a partir de los criterios de valoración continua, las disparidades son mayores en el punto medio del morph continua. Para nuestra morph continua, el punto medio de la continuación corresponde con la categoría de límite alrededor de la cual hay mayor sensibilidad perceptiva. El reanálisis de los datos de uno de los estudios piloto (una tarea de categorización elección forzada) en comparación continua en la que la región de los ojos estaba bien o mal transformada (morphing pobre resultado en una ligera falta de coherencia en la alineación de la textura visual entre morfos). El nuevo análisis confirmó un sesgo sistemático en las respuestas de decisión de categorización de la continuación mal transformado de tal manera que pobres morphing causado efectivamente un cambio relativo de la categoría de límite hacia el final de la dimensión humana. Esto fue probablemente debido a la disparidad de morphing se percibía como una característica de "no-humano que define".

Un sesgo de respuesta puede resultar también del uso de continua generada sobre la base de estímulos de punto final en el que la información no-facial como un traje cabeza y joyería facial sólo están presentes en un estímulo punto final27. En este caso, las imágenes faciales podrían ser recortadas de manera que los participantes asisten a la información estímulo de interés de investigación en lugar de a otras características más destacadas se presentan en una imagen. Un sesgo de respuesta sistemática puede resultar también de utilizar una imagen como un punto final de continuo en el que los atributos no humanos se presentan junto con los atributos humanos, a pesar de que esta imagen tiene la intención de representar el fin humano de DHL 6. En este caso, cualquier relación entre semejanza humana y variables como medidas subjetivas de la experiencia extraordinaria que no son interpretables en términos de la concepción de la DHL de Mori y del valle inquietante hipótesis.

CP puede ocurrir a lo largo de dimensiones distintas de semejanza humana 31, 10, 22, 32, 33, 34, 35, y la categoría de la información relevante se pueden procesar de forma automática cuando se expone a los demás 36. En este protocolo, se debe tener cuidado por lo tanto para el control de los efectos de las señales visuales que indican diferencialces a lo largo de la DHL en términos de otras categorías relevantes para las dimensiones sobre las respuestas de los participantes en relación semejante a los hombres. Estas señales podrían, por ejemplo, estar relacionados con el origen étnico, el género, el carácter distintivo facial, la familiaridad y la identidad y la expresión facial (cf. 5, 26, 27, 28). El presente protocolo tiene por objeto minimizar la percepción del movimiento biológico entre morfos cara presentados en una sucesión rápida en la tarea de discriminación perceptual y el estudio fMRI, haciendo coincidir muy de cerca la geometría y la configuración de los rasgos faciales de las imágenes utilizadas como objetivos continuos facial. Este enfoque (junto con la posición relativa a lo largo de la continuación de morfos utilizados en las condiciones de estímulo) ayuda también a reducir al mínimo cualquier percepción de diferentes identidades entre morfos de un continuo.

La tarea forzada clasificación elección determina que se transforma de un continuo están claramente categorizados como un avatar y como humano con el fin de seleccionar transforma para su uso en la discrimina perceptivaminación tarea y el estudio de fMRI. Se seleccionaron los cuatro morfos M0, M4, M8 y M12 de cada uno de la continuación (Figuras 2B y 2C). Además de controlar el grado de cambio físico a lo largo de la DHL, la elección de M4 y M8 se basa en la siguiente consideración teórica. Mori describe la incertidumbre de percepción (y la experiencia extraña asociado) como algo que ocurre en los niveles de realismo que corresponden a la región a lo largo de la DHL entre los dos picos positivos en la pendiente de la relación de semejanza valencia-humano (véase la Figura 1). En estos picos, los objetos son considerados como ya sea humana o no humana. En reformular sus consideraciones en relación con el marco de la transformación de la categoría, estos picos pueden ser vistos como un reflejo de los grados de semejanza humana en la que los casos clasificados correctamente categoría (es decir, no humanos y humanos) se sitúan en la categoría de límites. Pero Mori no especificó el grado de eficiencia de esta clasificación (es decir, c perceptualertainty) debe ser en estos picos, aunque la identificación de los objetos en cada pico se considera claramente que ser relativamente eficiente y sin esfuerzo. Por esta razón, las dos posiciones morph a lo largo de la continuación considerados como definición de la transición entre las dos categorías y como un reflejo de los dos picos positivos se determinó usando un criterio más conservador que a menudo utilizado de otra manera en la investigación de CP (por ejemplo, 66%, como en 32, 34). Por lo tanto, morph M4 se identificó en promedio como un avatar en más de 85% de los ensayos y se transforman M8 como un ser humano en más de 85% de los ensayos. Tenga en cuenta que este criterio se aplica a ambos morfos M4 y M8 de cualquier continuum. Con este enfoque, la elección de este se transforma busca captar un sentido de cambio de categoría a lo largo del DHL entre objetos no humanos y humanos, de acuerdo tanto con la comprensión de la CP y la descripción de Mori de la hipótesis.

Este protocolo utiliza una variante de la misma-diferente discriminación perceptivatarea nación 10 para examinar CP. La ventaja de esta tarea es que los participantes no necesitan una descripción en cuanto a lo similitudes y diferencias específicas deben ser identificados. Es suficiente que simplemente identificar estímulos como siendo el mismo o diferentes. Además, los participantes no necesitan saber las etiquetas de categoría. Las etiquetas pueden ser utilizados como una estrategia para discriminar entre estímulos cuando la carga de la memoria requerida por una tarea de discriminación tales como la tarea ABX aumenta 42. La tarea diferente del mismo tiene la ventaja de que la carga de memoria es comparativamente bajo y que la tarea alienta comparación directa de los estímulos. Para reducir la influencia potencial de etiquetado, las tareas de discriminación suelen presentarse antes de la elección forzada tarea de decisión 40. El presente protocolo se basa en dos grupos de participantes diferentes para la discriminación y la obligó a las tareas de decisión opción 7, 41. Esto es debido a que la tarea de elección forzada se utiliza para seleccionar los estímulospara la tarea de discriminación. Si embargo los mismos participantes pueden probar en ambas tareas, el protocolo debe ser modificado de modo que la tarea de discriminación se lleva a cabo antes de que la tarea de decisión elección forzada.

Un diseño de la discriminación fijo se aplica de la misma-diferente tarea de discriminación de este protocolo (por itinerante diseños, véase, por ejemplo 39). Esto significa que el M4 y M8 se muestran siempre como el primer estímulo de cada par de estímulo en el "mismo", "dentro" y "entre" las condiciones del avatar y los ensayos en humanos, respectivamente. Este protocolo incluye la restricción experimental de que cada participante ve sólo los estímulos morph de cualquiera de avatar o ensayos en humanos a partir de un continuo dado, pero no ambos. Usando los ensayos avatar como un ejemplo, esto significa que el primer estímulo de cada par estímulo es siempre M4, que los segundos estímulos en el "dentro" (es decir, M1) y las condiciones de "entre" (es decir, M8) se presentan con la misma frecuencia paraun continuo dado, y que no hay más estímulos se dibujan para ensayos humanos de ese continuo en particular. Este enfoque tiene como objetivo evitar la inducción selectiva una mayor representación de los y facilitar tanto la discriminación de las cruzadas categoría caras de un continuum dado. Para excluir o, para los propósitos de comparación, para investigar cualquier posible efecto sobre la representación de las distintas categorías y la discriminación de la presentación de la imagen de usuario descrito y los ensayos en humanos en un bloque experimental, un diseño podría ser implementado en la que el avatar descrito y los ensayos en humanos se presentan en la bloques separados (con bloques contrarrestado con el fin entre los participantes).

La tarea presente la discriminación del mismo tiene una relación diferente de los mismos a diferentes ensayos de 1:02. Esta relación podría inducir a un sesgo de respuesta a favor de las decisiones "diferentes" (aunque hay otros factores que pueden influir en esta tendencia 44, 51). Medidas derivadas de la Teoría de Detección de Señales (SDT) se utilizan a menudo para disentansesgo de respuesta ángulo o c) para seleccionar una de las respuestas sobre otro de la sensibilidad de los participantes (A 'o d') en estímulos sensoriales discriminatorias (para una revisión ver, 44). Como d "puede variar con el sesgo de respuesta debido a la violación de los supuestos SDT 52, se utilizó la medida no paramétrica de la sensibilidad A '53. Por el sesgo de respuesta se utilizó β "D 47. Alternativamente c ha sido recomendado por el 43, el 44, en parte debido a que es independiente de los cambios en el d '54. En general, los presentes resultados indican una mayor sensibilidad de percepción de estímulos morph a caballo entre la categoría de límite que para dentro de categoría estímulos.

La selección de morfos para la tarea de discriminación en este protocolo significa que la tarea requiere la discriminación entre morfos que son cuatro pasos separados a lo largo de la continuación (es decir, una discrimina de cuatro pasosminación, véase la figura 2B). Sin embargo, este grado de cuatro pasos de disimilitud entre morfos es demasiado grande para permitir una mejor especificación de la posición morph real en las que la discriminación es más mejorada (es decir, el límite de discriminación) (Figura 5B). Un criterio importante para CP (para los otros criterios, véase, por ejemplo 11) es que hay alineación entre la categoría de límite en la tarea de elección forzada y el límite de la discriminación en la tarea de discriminación. En otras palabras, la posición morph de la categoría de límite debe predecir la posición morph de la frontera discriminación. Un método para comprobar el punto específico de la alineación sería utilizar una tarea de discriminación en el que se reduce la distancia entre pares de morph morfos. Para fines de ilustración, la Figura 5B muestra los resultados de los datos experimentales utilizando, como una posible alternativa a la misma, diferente tarea de discriminación, una discriminación ABX tradicionalla tarea 12, 13. La figura indica claramente que hay un pico en la sensibilidad a la discriminación perceptual en la posición morph predicho por la categoría de límite. Tales resultados en un estudio con un mayor número de participantes y la aplicación de SDT en los análisis serían verificar aún más el hallazgo de efectos de CP a lo largo de la DHL. La elección real de estímulos para los criterios de valoración continua, el número de morfos generados en un proceso continuo, y el tamaño de la etapa en la que se transforma discriminados influirá fuertemente en la cognitiva exige coloca en el participante y su capacidad de discriminar se transforma a lo largo de la continua.

Un criterio clásico de CP es que la posición de la categoría límite predice la posición del pico en el rendimiento real de la discriminación (es decir, el límite de discriminación) 80. Este es posiblemente el criterio más importante de la CP 81. Pruebas concluyentes de esta predicción requiere una desi experimentalGN en el que todos los pares morph que en conjunto representan la totalidad de la longitud de la serie continua morph se presentan en la tarea de discriminación con el fin de determinar la posición real del pico. En el 38, el rendimiento discriminación se examinó sobre la base de sólo ciertos segmentos de la metamorfosis continua. Esto podría significar que la verdadera posición del pico real en el rendimiento puede haberse perdido, esto a su vez hace difícil comprobar de manera concluyente CP. Cabe señalar que incluso el estudio CP temprana de Lieberman et al. 82 no cumplió con los estudios poseen criterio estricto que predicho y real en el rendimiento pico de discriminación converger, y que otros investigadores no han aplicado este criterio estrictamente (por ejemplo, 11, ver también 80). La determinación de la posición real de máximo rendimiento es crítico, sin embargo, incluso si se aplica una interpretación más liberal de este criterio. Examen de toda la longitud de la morph continuoTambién tiene la ventaja de permitir la inspección de los datos en cuanto a si hay un pico en el rendimiento en un punto contrario de lo esperado, debido por ejemplo a un artefacto resultante del procedimiento de morphing.

Además de las respuestas, los datos del tiempo de respuesta (RT) en la tarea de clasificación elección forzada es útil como un indicador de la dificultad en el procesamiento cognitivo de la información y el estímulo de las tendencias de respuesta que compiten para categorizar un estímulo como "avatar" o "humano" 70, 71. RT por lo tanto debe ser más larga para los juicios de categorización de estímulos posicionado en o cercana a la categoría de límite. Figura 4 muestra que este es el caso. Tomados en conjunto, la forma de la función de respuesta y los datos TA durante categoría juicios muestran que la asignación de un estímulo a una categoría discreta está sujeto a grandes diferencias en el procesamiento de dificultad. Para evaluar la RT, este protocolo da instrucciones a los participantes a responder durante la categorización como quickly y precisión posible. Teniendo en cuenta el impacto potencial de una velocidad-precisión trade-off en las respuestas de 72, 73, se analizó y encontró en las pruebas piloto que la forma y la posición de la función de respuesta categoría avatar humano es muy robusto y no verse afectado por las instrucciones para identificar el presentado morph estímulo ya sea como forma rápida y precisa como sea posible o, simplemente, con la mayor precisión posible. Esto sugeriría que los participantes generalmente utilizan una estrategia de decisión ponderada de precisión, aunque esta sugerencia puede ser probado más a fondo. De acuerdo con la hipótesis de que Mori dificultad de distinguir un objeto semejante a la humana de la imagen humana podría evocar experiencia con valencia negativa, sería interesante determinar si ya TA durante estímulos parecidos a los humanos se asocia con medidas de afecto negativo. También se recogieron datos RT y analizados por el mismo-diferente tarea de discriminación. RT ha sido utilizado para apoyar los datos de respuesta 80. En contraste con el ABX tpide, el mismo-diferente tarea proporciona un punto de tiempo claro para la medición de TA. El RT de respuestas correctas debe ser más corto para entre-que para dentro de pares de 74, aunque la interpretación de los datos de RT puede ser complicado para la misma-diferentes juicios porque RT puede ser influenciada por un número de factores en esta tarea 75, 76. Los datos de RT son sin embargo compatibles con la idea de que menos difíciles decisiones transversal categoría se hacen más rápidamente que las decisiones dentro de categoría (véase la Figura 7).

Cabe señalar que la hipótesis de Mori no tiene en cuenta la posibilidad de que los rasgos físicos en realidad podría variar a lo largo de la DHL dentro de la categoría humana (Figura 2) 7. Esta es la razón por la cual el segundo pico positivo en relación semejanza de valencia-humana original de la hipótesis 'está situado en el extremo de la DHL humana (Figura 1). El énfasis en el aspecto no humano de DHL se ha influenzaecial en los estudios guiados por la hipótesis, incluyendo estudios que no han usado morph continua 4, 37, mientras que otros estudios han utilizado un solo rostro humano para representar el aspecto humano de la DHL 3. Tales estudios han tratado de examinar la experiencia extraordinaria, con resultados poco claros. Las conclusiones relativas a la CP sugieren que estos estudios podrían no haber presentado los estímulos necesarios para evocar los procesos implícitos o explícitos de la toma de decisiones de percepción y los procesos de resolución de conflictos, en respuesta a la categoría ambigüedad a lo largo de la DHL.

Este protocolo ilustra un ejemplo de cómo se transforma extraídas de continua que representa la DHL se pueden utilizar para identificar, con fMRI y utilizando el efecto de supresión de la repetición, regiones cerebrales sensibles a cambios en la similitud física semejante a la humana y para cambiar en información de la categoría relacionada. La efectividad del diseño fMRI está influenciada fuertemente por la generación y la selección cuidadosa de los estímulos morph. El choi forzadace y tareas de discriminación perceptuales tanto, se utilizaron para asegurar la comparabilidad entre continuos en la forma de las curvas de clasificación avatar-humanos (es decir, la pendiente de la función de respuesta) y en el rendimiento de la discriminación. La ventaja de este diseño fMRI es que permite que las condiciones de estímulo descritos por Mori (es decir, la observación pasiva de nuevos objetos no humanos que son sutilmente diferente en el aspecto físico de la de su contraparte humana) a simular dentro de las limitaciones de la metodología de resonancia magnética funcional, utilizando estímulos seleccionados de acuerdo con la definición de la hipótesis "de la semejanza humana y la investigación de los efectos de la transformación de la categoría mientras que el control de los efectos del cambio físico a lo largo de la DHL. El paradigma fMRI no está diseñado para examinar la experiencia extraña, pero podría ser adaptada para investigar experiencia afectiva asociada por ejemplo con la propia categoría límite. Esto sería un paso importante para el examen en el cerebro de los efectos de las categoy el procesamiento y la categoría ambigüedad en relación con la experiencia afectiva de los estímulos procedentes de la DHL.

Disclosures

No hay conflictos de interés declarado.

Acknowledgments

Este trabajo se basa en la investigación con el apoyo de la Unión Europea FET Proyecto Integrado PRESENCCIA (contrato número 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

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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).

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