RBDT: 인간내 관계형 동작 역학의 지속적인 분석을 위한 전산화 된 작업 시스템
Summary
RBDT는 인간과의 관계적 행동을 연구하기 위해 이산 응답(예: 자극 선택, 수치 배치)과 연속 응답(예: 커서 움직임 추적, 그림 끌기)을 기반으로 동작 패턴을 통합합니다. RBDT는 참가자가 관계형 기준(이하/이하)으로 자극 화합물을 설정하는 전분에 따라 어려운 작업입니다.
Abstract
관계형 동작 분석을 위해 가장 광범위하게 사용되는 패러다임은 전치 작업입니다. 그럼에도 불구 하 고, 그것은 인간에서 그것의 사용에 대 한 두 가지 중요 한 제한. 첫 번째는 언어 참가자에게 보고된 “천장 효과”입니다. 두 번째 제한사항은 두 자극 사이의 간단한 선택 작업인 표준 전치 작업으로, 관계형 동작의 출현에 관련 요인으로 활성 동작 패턴과 녹음을 포함하지 않는다는 것입니다. 본 작업에서는 기록 소프트웨어와 통합된 전이에 기반한 까다로운 다중 개체 작업이 제공됩니다. 이 패러다임은 주어진 관계형 기준을 가진 자극 화합물을 형성하기 위하여 행동 활성 패턴이 필요합니다. 패러다임은 세 가지 배열로 구성됩니다: a) 자극의 은행, b) 샘플 관계형 화합물, 및 c) 비교 관계형 화합물. 이 작업은 샘플 관계형 화합물에 의해 표시된 동일한 관계로 자극 은행의 수치를 드래그하여 두 개의 비교 관계형 화합물을 구성하는 참가자로 구성된다. 이러한 요소는 개인 또는 통합 방식으로 조작할 수 있는 통합 시스템을 준수합니다. 이 소프트웨어는 개별 응답(예: 자극 선택, 배치) 및 연속 응답(예: 커서 이동 추적, 그림 끌기)을 기록합니다. 제안된 얻은 데이터, 데이터 분석 및 그래픽 표현은 주의 및 지각 프로세스의 활성 특성과 인식기와 환경 간의 통합및 연속 시스템을 가정하는 프레임워크와 호환됩니다. 제안된 패러다임은 전치 패러다임의 틀에서 인간에서 관계적 행동에 대한 체계적인 연구를 심화시키고 활성 패턴과 관계형 행동의 역학 사이의 상호 작용에 대한 지속적인 분석으로 확장합니다.
Introduction
각 개체가 가지고 있는 절대 특성에 관계없이 객체의 관계형 특성을 기반으로 인식하고 응답하는 기능은 관계형 동작으로 명명됩니다. 생태학적 관점에서 관계적 행동은 인간이 아닌 유기체의 조정에서 복잡하고 역동적인 자연 환경에 이르기까지 매우 중요할 수 있습니다. 사회적, 생태학적 맥락에서, 유기체는 주어진 특성(예: 크기, 색상, 냄새, 주어진 소리의 강도 등)과 관련하여 변화하는 환경(예: 음식, 육식 동물)의 변질적 측면에 반응하도록 제한됩니다. 행동 과학 의 역사에서 가장 흥미롭고 논란의 여지가있는 문제 중 하나는 관계적 행동의 출현입니다. 이것은, 동물 (비 인간과 인간)이 각 사람이 가지고있는 절대 속성에 관계없이 자극의 관계적 자질을 인식하고 반응합니까? 1,2,3,4,5. 긍정적 인 대답은 유기체의 반응이 적어도, 자극6의크기 또는 포화와 같은 하나의 관련 차원 또는 품질에서 정도 변화하는 자극의 세그먼트를 통합한다는 것을 의미한다6,7. 인용된 논란에도 불구하고, 동물4,8,9,10 및 인간11,12,13,14,15,16,17,18에서관계형 행동의출현을뒷받침하는 강력한 증거가있다.
관계형 동작 분석에는 서로 다른 패러다임이 사용되었습니다. 가장 광범위하게 고용된 것은 전치 작업5,8입니다. 전과 작업에서 참가자는 특정 차원(예: 크기)에서 여러 값(적어도 3개)의 구성 된 그라데이션의 맥락에서 관련 속성(예 : ‘보다 짧음’)이 다른 자극의 속성에 상대적되는 방식으로 주어진 자극에 응답합니다. 자극의 다른 특정 값은 그라데이션 내에서 서로 다른 관계형 값을 취할 수 있습니다. 즉, 각 자극의 특정 값은 지정된 차원에서 관계형 값을 왜곡할 수 있습니다. 간단히 말해서, 동일한 자극은 크기 그라데이션 내의 비교 자극에 따라 ‘보다 짧거나’더 클 수 있습니다. 전과 작업이 관계형 행동의 연구를 위한 중심 패러다임이 된 이유 중 일부는 다음과 같습니다: a) 패러다임은 다른 자극치수2,19,20,21,22, 23,24,25로확장되기 쉽다; b) 결과에 의해, 그것은 다른 종 (예를 들어, 닭, 비둘기, 침팬지, 거북이, 말, 인간)2,4, 4,10,11,18,26에서관계적 행동의 연구에 유용하다; c) 자극9의관계형 값의 변화를 명확하게 나타낸다. d) 이 작업은 관계형 행동9와 관련된 다양한 관련 요인의 파라메트릭 변형을 허용하고; e) 이 작업은 상이한 자극 치수와 상이한 종 또는유기체(27,28,29,30)사이의 비교 연구를 수행할 수 있다.
동물에 있는 관계형 행동의 연구 결과는 인간에서 보다는 더 광범위하고 체계적이며 강한 기록이 있습니다. 이것의 주된 이유는 참가자가 인간11일 때 자주 관찰되는 ‘천장 효과’입니다. 이러한 맥락에서, 최근 도전적인 과제는 이 인구6,7,11에서관계적 행동의 연구를 위한 전치를 기반으로 제안되었다. 이러한 방식으로, 본 작업은 이전 작업에서 발전하고 인간에서 관계형 행동의 지속적인 분석을 위한 수정된 전치 작업을 기반으로 패러다임을 제시한다.
전치 패러다임 하에서 의전형 행동은 일반적으로 두 가지 자극 옵션만으로 간단한 선택 상황에서 연구되었으며, 참가자가 자극에 대하여 활성 패턴을 표시할 수 없는 단일 자극 차원을 따라 감소된 값(예: 검사, 끌기, 이동 및 배치 수치). 그럼에도 불구하고, 관계형 행동의 실험 분석에는 a) 자극의 관계형 값을 보전하거나 변경할 수 있는 더 많은 자극 값을 가진 상황이 포함될 수 있다. b) 참가자의 일반적으로 이분위 선택을 넘어, 하나 이상의 관련 자극 차원 및 c) 활성 행동 패턴 요구 사항. 이러한 수정은 주로 관계적 동작에서 활성 패턴(예를 들어, 검사, 끌기, 이동 및 배치)의 역할(예를 들어, 검사, 끌기, 이동 및 배치)의 역할을 고려하지 않은 요인을 평가할 수 있게 해주며, 언어인간이 표준태스크(11)를해결할 때 관찰된 “천장 효과”를 방지할 수 있다.
RBDT는 이산 응답(예: 자극 선택, 수치 배치)과 연속 응답(예: 커서 이동 추적, 그림 끌기)을 기반으로 패턴을 통합하여 관계형 동작의 출현을 분석할 수 있도록 합니다. 각각 두 자극을 포함하는 두 개의 상이한 관계형 화합물은 동일한 관계형 특성을 보여 준다. 그들은 참가자의 활성 패턴을 통해 두 개의 새로운 자극 세그먼트를 구성하는 샘플로 제시됩니다. 이 작업에는 자극 세그먼트의 관계형 비교가 필요합니다. 여기에는 두 개의 생성된 자극 세그먼트 각각이 관계형 특성측면에서 서로 동등한 것으로 비교될 수 있지만 2샘플 자극 세그먼트와 도 관련이 있습니다. 관계는 “크기 또는 채도 보다 더 큰” 또는 “이하” 크기 로 식별됩니다.
제시된 패러다임에 의해 허용되는 실험적 배열의 가능성 중 일부를 예시하기 위해, 두 가지 실험이 수행되었다. 첫 번째 실험은 동작의 활성 패턴을 제한하지 않고 서로 다른 관계형 기준에 따라 관계형 동작에 대한 탐색을 보여줍니다. 두 번째 실험은 마우스 커서와 드래그 및 검사 활동의 연속 기록 및 분석을 추가하는 행동 패턴의 제한하에 관계형 동작의 역학을 대조합니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
제안된 패러다임은 전도 패러다임의 틀에서 인간에서 관계형 행동의 체계적인 연구를 확장하고 심화시합니다. 한편으로는, 이전에 이 지역에서 연구된 일부 요인 및 파라미터의 분석을 허용합니다 – 예를 들어, 자극 양식2,5,10,23,26; 자극4,19,</s…
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
없음.
Materials
| Pentium Laptop Computer | – | – | Monitor must be a minimum of 14", and windows processor. |
| Keyboard | – | – | – |
| Optic Mouse | – | – | It is suggested to use a device other than the touchpad to be used as a mouse. |
| RbDT | https://osf.io/7xscj/ |
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