Summary

在受控实验室条件下呈现真实物体的方法

Published: June 21, 2019
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Summary

我们描述了在严格控制的实验条件下呈现真实世界对象和相同物体的匹配图像的方法。这些方法在决策任务的上下文中描述,但相同的实际方法可以扩展到其他认知领域,如感知、注意力和记忆。

Abstract

我们对人类物体视觉的了解几乎完全基于以计算机化二维(二维)图像形式呈现刺激的研究。然而,在日常生活中,人类主要与现实世界中的固体物体互动,而不是图像。目前,我们对物体图像是否触发类似行为或神经过程的了解知之甚少,就像现实世界的范例一样。在这里,我们介绍将现实世界带入实验室的方法。我们详细介绍了在严格控制的观察条件下呈现丰富、生态有效的真实世界刺激的方法。我们描述了如何紧密匹配真实物体及其图像的视觉外观,以及可用于连续交错试验中呈现真实物体和计算机图像的新型设备和协议。我们使用决策范式作为示例,将实际零食的支付意愿 (WTP) 与相同项目的二维图像进行比较。我们表明,与相同食物的高分辨率二维彩色图像相比,作为真实物体的食品的WTP增加了6.6%,这表明真实食品被认为比它们的图像更有价值。尽管在受控条件下呈现真实物体刺激对实验者提出了几个实际挑战,但这种方法将从根本上扩展我们对自然主义的基础认知和神经过程的理解视觉。

Introduction

人类感知和认知中初级研究的转化价值取决于这些发现在多大程度上转移到现实世界的刺激和背景中。一个长期的问题涉及大脑如何处理现实世界的感官输入。目前,视觉认知知识几乎完全基于依赖二维(二维)图像形式的刺激的研究,通常以计算机化图像的形式呈现。虽然图像交互在现代世界中越来越普遍,但人类是主动的观察者,视觉系统已经进化,允许感知和与真实物体交互,而不是图像1。迄今为止,人类视觉研究中的总体假设是图像等同于真实物体的显示和适当的代理。然而,目前,我们对图像是否像真实对象一样有效地触发了相同的底层认知过程知之甚少。因此,确定对图像的响应与真实世界对应方产生的响应相同或不同的程度非常重要。

真实物体和图像之间存在几个重要差异,这可能导致大脑中这些刺激的处理方式不同。当我们用两只眼睛观察真实物体时,每只眼睛从稍微不同的水平位置接收信息。不同图像之间的这种差异,称为双目差异,由大脑解决,以产生一个单一的深度感2,3。从立体视觉中衍生的深度线索,以及其他来源,如运动视差,传达关于物体的自我中心距离,位置和物理大小的精确信息,以及其三维(三维)几何形状结构4,5.对象的平面图像不传达有关刺激的物理大小的信息,因为观察者只知道与监视器的距离,而不是与对象的距离。虽然物体的三维图像,如立体图,更近似于真实物体的视觉外观,但它们并不存在于三维空间中,它们也没有提供真正的运动动作,如用手抓握6。

在实验环境中使用真实物体刺激的实际挑战
与对刺激表达完全由计算机控制的图像视觉的研究不同,使用真实物体给实验者带来了一系列实际挑战。在整个实验中,必须手动控制对象演示的位置、顺序和时间。使用真实对象(与图像不同)可能涉及大量时间承诺,因为需要收集7、8、9或制作10个对象,在实验前设置刺激,并呈现在研究期间手动使用对象。此外,在旨在直接比较真实物体与图像反应的实验中,在不同显示格式8、9中密切匹配刺激的外观至关重要。刺激参数、环境条件以及真实物体和图像刺激的随机和平衡,都必须仔细加以控制,以隔离因果因素,并排除对观察到的影响的替代解释。

下面详细介绍了用于呈现真实对象(和匹配图像)的方法,这些方法是在决策范式的上下文中描述的。然而,一般的方法可以扩展,以检查刺激形式是否影响视觉认知的其他方面,如感知,记忆或注意力。

实际对象的处理方式与图像不同吗?决策案例
在人类决策研究中,我们在真实场景中遇到的物体种类与实验室实验中所检查的物体之间的不匹配尤为明显。在大多数关于饮食选择的研究中,参与者被要求对在电脑显示器11、12、13、14上以彩色二维图像呈现的零食做出判断。相反,每天决定吃什么食物通常是在真正的食物,如在超市或自助餐厅。虽然在现代生活中,我们经常查看零食的图像(即,在广告牌、电视屏幕和在线平台上),但从进化中可以适应检测和适当应对真实能量密集食品的能力透视,因为它促进增长,竞争优势,和繁殖15,16,17。

决策和饮食选择科学研究的研究成果被用来指导旨在遏制肥胖率上升的公共卫生举措。然而,不幸的是,这些举措似乎很少或根本没有取得可衡量的成功。肥胖仍然是疾病22的全球负担的主要原因,与一系列相关的健康问题有关,包括冠心病、痴呆症、II型糖尿病、某些癌症和发病率总风险增加22 ,23,24,25,26,27。近几十年来肥胖和相关健康状况的急剧上升28与廉价、高能量食品的供应有关。因此,对于理解调节日常饮食决策的基本认知和神经系统有着强烈的科学兴趣。

如果大脑中不同格式的食物的处理方式存在差异,那么这可能有助于了解为什么公共卫生方法在对抗肥胖症方面没有成功。尽管图像和真实世界的对象之间存在差异,但令人惊讶的是,对于零食的图像是否与现实世界的相似,人们知之甚少。特别是,对于真正的食物是否被认为比相同物品的匹配图像更有价值或更令人吃益,人们知之甚少。经典的早期行为研究发现,幼儿能够延迟满足在2D彩色图像的零食30,但不是当他们面对真正的零食31。然而,很少有研究在成人中研究零食的展示形式是否影响决策或估价12,32,33,并且只有一项研究,到目前为止,从我们的实验室,已经测试了这当刺激参数和环境因素在格式7之间匹配时,问题。在这里,我们描述了研究健康人类观察者的决策是否受显示刺激的格式影响的创新技术和仪器。

我们的研究7是由Bushong和同事12进行的先前实验所激励的,实验中,大学年龄的学生被要求使用贝克尔-德格root-Marschak(BDM)招标任务对一系列日常零食进行货币投标。34.使用主题间设计,Bushong 和同事12以三种格式之一呈现了零食:文本描述符(即”Snickers bar”)、二维彩色图像或真实食品。三个参与者组的平均零食出价(美元)是对比的。令人惊讶的是,那些看过真实食物的学生愿意为这些食物支付61%的费用,而那些认为与图像或文字描述相同的刺激者——作者称之为”真实曝光效应”的现象12。然而,关键的是,文本和图像条件的参与者在分组设置中完成了投标任务,并通过单独的计算机终端输入了他们的响应;相反,那些被分配到实际食物状况的人与实验者一对一地执行任务。刺激在真实和图像条件下的外观也不同。在真实的食物状况中,食物在银盘上呈现给观察者,而在图像条件下,刺激在黑色背景上作为缩放的裁剪图像呈现。因此,参与者的差异、环境条件或与刺激相关的差异可能导致对实际食品的出价过高。继Bushong等人12日之后,我们研究了真正的食物是否价值超过了二维食品的图像,但关键的是,我们采用了一个主题内设计,其中环境和刺激相关因素被仔细控制。我们开发了一个定制设计的转盘,其中每个显示格式的刺激可以从试验到试验随机交错。刺激表示和时间在真实对象和图像试验中是相同的,从而减少了参与者在不同显示条件下使用不同的策略执行任务的可能性。最后,我们仔细控制了真实物体和图像条件下刺激物的外观,使真实食物和图像与表面大小、距离、视点和背景紧密匹配。可能还有其他程序或机制,可以允许跨试验随机化刺激格式,但我们的方法允许许多对象(和图像)以相对快速的交错连续呈现。从统计的角度来看,这种设计比使用主体间设计更具有检测显著效果的能力。同样,其影响不能归因于观察员之间在支付意愿(WTP)方面的优先差异。当然,在主体内设计中,为需求特征提供了可能性。然而,在我们的研究中,参与者明白,他们可以在实验结束时”赢得”一个食品项目,而不管它出现在投标任务中的显示格式。参与者还被告知,任意减少出价(即图像)将减少他们中奖的机会,而赢得所需项目的最佳策略是出价的真实价值34,35,36.这个实验的目的是比较WTP的真实食品和二维图像使用BDM投标任务34,35。

Protocol

实验协议得到了内华达大学、里诺社会、行为和教育机构审查委员会的批准。 1. 刺激和装置 图 1:真实对象(显示在转盘上)和同一项的匹配二维图像(显示在计算机监视器上)。这个实验中的刺激包括60种受欢迎的零食食品。真正的食物(?…

Representative Results

本实验的代表性结果如下。在原始出版物7中可以找到对结果的更详细说明,以及后续研究。我们使用线性混合效果模型,该模型具有”出价”的因变量,以及显示格式、首选项、卡路里密度和估计卡路里的独立变量。正如预期的那样,并且与以前的研究12、14一致, 偏好评级和出价 (F(1,1655) = 1803.69, p < .001) 之间存在强烈的正关系,因…

Discussion

本论文的首要目标是,通过提供有关如何在受控实验条件下呈现大量真实世界物体(和图像)的详细信息,促进未来对”真实世界”物体视觉的研究。提出了一种生态有效的方法,用于研究影响饮食选择和食品估价的因素。我们描述了最近人类决策研究中采用的方法7,其中我们研究了以真实物体形式呈现的零食是否与二维图像呈现的食物价值不同。在我们的实验7中,饥饿?…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

这项工作得到了国立卫生研究院国家眼科研究所(NIH)对J.C.Snow的资助,奖励编号为R01EY026701,国家科学基金会(NSF)[赠款1632849]和临床转化研究基础设施网络[授予17-746Q-UNR-PG53-00]。内容完全由作者负责,不一定代表国家卫生研究院、NSF 或 CTR-IN 的官方观点。

Materials

EOS Rebel T2i Body Camera Canon  4462B001
MATLAB MathWorks  R2017b Computer programming software. Download this additional free toolbox: PsychToolbox 3.0.14
Photoshop Adobe CS6
PLATO Visual Occlusion Glasses Translucent Technologies Inc.  N/A
SPSS IBM Version 22 Statitical analysis software
ToTaL Control System (USB) Translucent Technologies Inc.  N/A The ToTaL Control System  controls the PLATO spectacles

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Citer Cet Article
Romero, C. A., Snow, J. C. Methods for Presenting Real-world Objects Under Controlled Laboratory Conditions. J. Vis. Exp. (148), e59762, doi:10.3791/59762 (2019).

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