통제된 실험실 조건에서 실제 물체를 표시하는 방법
Summary
우리는 엄격하게 제어 된 실험 조건에서 실제 개체와 동일한 개체의 일치하는 이미지를 제시하는 방법을 설명합니다. 방법은 의사 결정 작업의 맥락에서 설명하지만, 동일한 실제 접근 방식은 지각, 주의 및 기억과 같은 다른 인지 영역으로 확장 될 수 있습니다.
Abstract
인간 물체 시력에 대한 우리의 지식은 자극이 전산화된 2차원(2차원) 이미지의 형태로 제시되는 연구에 거의 전적으로 기반을 두고 있습니다. 그러나 일상 생활에서 인간은 주로 이미지가 아닌 실제 고체 물체와 상호 작용합니다. 현재, 우리는 객체의 이미지가 실제 예시처럼 유사한 행동 또는 신경 프로세스를 트리거 여부에 대해 거의 알지 못합니다. 여기에서는 실제 세계를 실험실로 가져오는 방법을 제시합니다. 우리는 엄격하게 통제 된 보기 조건에서 풍부하고 생태학적으로 유효한 실제 자극을 제시하기위한 방법을 자세히 설명합니다. 우리는 실제 객체와 이미지의 시각적 외관을 밀접하게 일치시키는 방법뿐만 아니라 연속적으로 인터리브 된 시험에서 실제 객체 및 전산화 된 이미지를 제시하는 데 사용할 수있는 새로운 장치 및 프로토콜을 설명합니다. 우리는 의사 결정 패러다임을 실제 스낵 식품에 대한 의지 대 지불 (WTP)과 동일한 품목의 2-D 이미지를 비교하는 사례 예로 사용합니다. 실제 개체로 표시되는 식품의 경우 WTP가 6.6% 증가한 것으로 나타났습니다. 통제된 조건하에서 실제 물체 자극을 제시하는 것은 실험가에게 몇 가지 실질적인 과제를 제시하지만,이 접근법은 근본적으로 자연주의의 기초가되는 인지 및 신경 과정에 대한 우리의 이해를 확장할 것입니다. 비전.
Introduction
인간의 지각과 인식에 있는 1 차적인 연구의 번역 가치는 사실 인정이 실제 적인 자극 및 문맥에 전송하는 정도에 달려 있습니다. 오랜 질문은 뇌가 실제 감각 입력을 처리하는 방법에 관한 것입니다. 현재, 시각적 인식의 지식은 일반적으로 전산화 된 이미지의 형태로 제시 2 차원 (2-D) 사진의 형태로 자극에 의존 한 연구에 거의 독점적으로 기반. 이미지 상호 작용은 현대 세계에서 점점 더 일반화되고 있지만, 인간은 시각 시스템이 이미지 1이 아닌실제 객체와의 지각과 상호 작용을 허용하도록 진화한 적극적인 관찰자입니다. 현재까지 인간의 시력 연구에서 가장 중요한 가정은 이미지가 실제 객체 디스플레이에 대한 적절한 프록시와 동등하다는 것입니다. 그러나 현재, 우리는 이미지가 실제 객체와 동일한 기본 인지 과정을 효과적으로 트리거하는지 여부에 대해 의외로 거의 알지 못합니다. 따라서 이미지에 대한 응답이 실제 대응에 의해 유도되는 응답과 같거나 다른 정도를 결정하는 것이 중요합니다.
실제 개체와 이러한 자극이 뇌에서 처리 되는 방법에 차이 이어질 수 있는 이미지 사이 몇 가지 중요 한 차이가 있다. 두 눈으로 실제 물체를 볼 때, 각 눈은 약간 다른 수평 유리한 지점에서 정보를 수신합니다. 쌍안경 차이로 알려진 상이한 이미지 간의 이러한 불일치는 뇌에 의해 해결되어 깊이2,3의단일 감각을 생성합니다. 입체 시야에서 파생된 깊이 신호는 모션 시차와 같은 다른 소스와 함께 물체의 자기 중심거리, 위치 및 물리적 크기뿐만 아니라 3차원(3차원) 기하학적 크기에 대한 정확한 정보를 관찰자에게 전달합니다. 모양구조 4,5. 물체의 평면 이미지는 모니터까지의 거리만 관찰자에 의해 알려져 있기 때문에 자극의 물리적 크기에 대한 정보를 전달하지 않으며, 객체까지의 거리가 아니다. 스테레오그램과 같은 물체의 3차원 이미지는 실제 물체의 시각적 모양과 더 가깝게 가까우며 3차원 공간에는 존재하지 않으며 손으로 잡는 것과같은 진정한 모터 동작을 감당할 수 없습니다 6.
실험적 맥락에서 실제 물체 자극을 사용하는 실질적인 과제
자극 프리젠 테이션이 전적으로 컴퓨터 제어되는 이미지 비전의 연구와는 달리, 실제 개체로 작업하는 것은 실험자에 대한 실질적인 도전의 범위를 제시한다. 개체 프레젠테이션의 위치, 순서 및 타이밍은 실험 전반에 걸쳐 수동으로 제어되어야 합니다. 실제 객체(이미지와 달리)로 작업하는 것은 7,8,9 또는10개의 객체를 수집하고, 실험 전에 자극을 설정하고, 제시해야 하기 때문에 상당한 시간 투입을 수반할 수 있습니다. 연구 하는 동안 수동으로 개체를 사용 합니다. 더욱이, 실제 객체에 대한 반응을 이미지와 직접 비교하도록 설계된 실험에서는, 상이한 디스플레이 포맷8,9에서자극의 모양을 밀접하게 일치시키는 것이 중요하다. 자극 파라미터, 환경 조건, 실제 개체 및 이미지 자극의 무작위화 및 카운터밸런싱은 인과 인자를 격리하고 관찰된 효과에 대한 대체 설명을 배제하기 위해 신중하게 제어되어야 합니다.
실제 객체(및 일치하는 이미지)를 표시하기 위해 아래에 자세히 설명된 방법은 의사 결정 패러다임의 맥락에서 설명됩니다. 일반적인 접근은, 그러나, 자극 형식이 지각 기억 또는 주의와 같은 시각적 인식의 그밖 양상에 영향을 미치는지 검토하기 위하여 확장될 수 있습니다.
실제 개체가 이미지와 다르게 처리되나요? 의사 결정의 사례 예
우리가 실제 시나리오에서 만나는 개체의 종류와 실험실 실험에서 조사된 개체 간의 불일치는 인간의 의사 결정 연구에서 특히 명백합니다. 식이 선택의 대부분의 연구에서, 참가자는 컴퓨터 모니터에 컬러 2-D 이미지로 제시 되는 간식 에 대 한 판단을 하도록 요청 됩니다 11,12,13,14. 대조적으로, 어떤 음식을 먹을지에 대한 일상적인 결정은 일반적으로 슈퍼마켓이나 카페테리아와 같은 실제 음식이있는 경우 이루어집니다. 현대 생활에서 우리는 정기적으로 스낵 식품 (즉, 광고판, 텔레비전 화면 및 온라인 플랫폼)의 이미지를 보지만 실제 에너지 밀도가 높은 식품의 존재를 감지하고 적절하게 대응하는 능력은 진화적 에서 적응 할 수 있습니다. 그것은 성장을 용이하게하기 때문에 관점, 경쟁 우위, 및 재생15,16,17.
의사 결정 및 식이 선택의 과학적 연구에 연구 결과 상승 비만 비율을 억제 하기 위한 공중 보건 이니셔티브를 안내 하는 데 사용 되었습니다. 불행하게도, 그러나, 이러한 이니셔티브는 거의 또는 전혀 측정 성공18,19,20,21충족 한 것으로 보인다 . 비만은 질병22의 글로벌 부담에 중요한 기여에 남아 있고 관상 동맥 심장병, 치매, 타입 II 당뇨병, 특정 암 및 이환의 증가한 전반적인 리스크를 포함하여 관련되는 건강 문제의 범위에 연결됩니다22 ,23,24,25,26,27. 최근 수십 년 동안 비만 및 관련 건강 상태의 급격한 상승28 은저렴한 에너지 밀도 식품 18,29의가용성과 관련이 있습니다. 이와 같이, 일상적인 식이 결정을 조절 하는 기본 인지 및 신경 시스템을 이해에 강렬한 과학적 관심이 있다.
다른 형식의 음식이 뇌에서 처리되는 방식에 차이가 있는 경우, 비만 퇴치에 대한 공중 보건 접근법이 실패한 이유에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 위에서 설명한 이미지와 실제 개체의 차이에도 불구하고, 스낵 식품의 이미지가 실제 이미지와 유사하게 처리되는지 여부에 대해서는 놀랍게도 거의 알려져 없습니다. 특히, 실제 식품이 동일한 품목의 일치하는 이미지보다 더 가치 있는 것으로 인식되는지 또는 더 가치가 있는지에 대해서는 거의 알려져 있지 않습니다. 고전적인 초기 행동 연구는 어린 아이들이 간식 음식30의2-D 색깔의 이미지의 맥락에서 만족을 지연 할 수 있었다는 것을 발견, 하지만 그들은 실제 간식 식품에 직면 했을 때31. 그러나, 몇몇 연구 결과는 간식이 표시되는 형식이 결정 또는 평가에 영향을 미치는지 여부를 성인에서 검토했습니다12,32,33 그리고 현재까지 단 하나의 연구, 우리의 실험실에서, 이 것을 시험했습니다 자극 매개 변수 및 환경 요인이 형식7에걸쳐 일치하는 경우 질문 . 여기에서는 건강한 인간 관찰자의 의사 결정이 자극이 표시되는 형식에 의해 영향을 받는지 여부를 조사하기 위한 혁신적인 기술과 장치를 설명합니다.
우리의 연구 7은 부홍과 동료12에 의해 수행 된 이전 실험에 의해 동기를 부여했다 대학 세 학생들은 베커 – DeGroot-Marschak (BDM) 입찰 작업을 사용하여 매일 간식 식품의 범위에 금전적 입찰을 배치하도록 요청받았다 34. Bushong과 동료12는 텍스트 설명자 (예 : ‘스니커즈 바’), 2 D 컬러 이미지 또는 실제 식품의 세 가지 형식 중 하나로 스낵 음식을 선보였습니다. 스낵의 평균 입찰가(달러)는 세 참가자 그룹에서 대조를 이루었습니다. 놀랍게도, 실제 음식을 본 학생들은 이미지 나 텍스트 설명자로 같은 자극을 본 사람들보다 항목에 대해 61 % 더 많은 돈을 지불 할 의향이 있었습니다 -이 현상은 저자가 ‘실제 노출 효과’라고12. 그러나 비판적으로, 텍스트 및 이미지 조건의 참가자는 그룹 설정에서 입찰 작업을 완료하고 개별 컴퓨터 단말기를 통해 응답을 입력; 반대로, 실제 식품 상태에 할당 된 사람들은 실험자와 일대일 작업을 수행했습니다. 실제 및 이미지 조건에서 자극의 모양도 달랐다. 실제 식품 조건에서, 음식은 실버 트레이에 관찰자에게 제시된 반면, 이미지 조건에서 자극은 검은 배경에 스케일링 된 자른 이미지로 제시되었다. 따라서 참가자의 차이, 환경 조건 또는 자극 관련 차이로 인해 실제 식품에 대한 입찰가가 부풀려질 수 있습니다. 부통, 외12에서이어, 우리는 실제 식품이 식품의 2-D 이미지 보다 더 가치가 있는지 여부를 조사했지만, 비판적으로, 우리는 환경 및 자극 관련 요인이 신중하게 제어되는 내부 주제 디자인을 사용했습니다. 각 디스플레이 형식의 자극을 시험에서 시험으로 무작위로 인터리브할 수 있는 맞춤형 턴테이블을 개발했습니다. 자극 프리젠 테이션 및 타이밍은 실제 객체 및 이미지 시험에서 동일했기 때문에 참가자가 다른 디스플레이 조건에서 작업을 수행하기 위해 다른 전략을 사용할 가능성을 줄였습니다. 마지막으로 실제 개체및 이미지 조건에서 자극의 모양을 신중하게 제어하여 실제 음식과 이미지가 겉보기 크기, 거리, 관점 및 배경에 맞게 밀접하게 일치되도록 했습니다. 시험 전반에 걸쳐 자극 형식을 무작위로 지정할 수 있는 다른 절차 나 메커니즘이 있을 수 있지만, 우리의 방법은 많은 개체 (및 이미지)가 상대적으로 빠른 인터리브 연속으로 제시 될 수 있습니다. 통계적 관점에서 볼 때, 이 설계는 피사체 간 설계를 사용하는 것보다 더 많은 중요한 효과를 감지할 수 있는 힘을 극대화합니다. 마찬가지로, 그 효과는 관찰자 들 간의 의지-지불(WTP)의 선험적 차이에 기인할 수 없습니다. 물론, 주체 내 설계에서 수요 특성에 대한 가능성을 열어주는 경우입니다. 그러나, 우리의 연구 참가자들은 입찰 작업에 나타난 디스플레이 형식에 관계없이 실험이 끝날 때 식품 품목을 ‘이길’수 있다는 것을 이해했습니다. 참가자들은 또한 임의로 입찰가를 줄이면 (즉, 이미지에 대한) 낙찰 가능성을 줄이고 원하는 항목을 획득하기위한 최선의 전략은 자신의 진정한 가치34,35,36을 입찰하는 것이라고 통보받았다. . 이 실험의 목적은 BDM 입찰 작업34,35를사용하여 실제 식품에 대한 WTP와 2-D 이미지를 비교하는 것입니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
현재 논문의 가장 중요한 목표는 통제된 실험 조건하에서 많은 수의 실제 개체(및 이미지)를 제시하는 방법에 대한 자세한 정보를 제공하여 ‘실제’ 개체 비전의 미래 연구를 용이하게 하는 것입니다. 우리는 식이 선택과 음식 평가에 영향을 미치는 요인을 연구하기 위한 생태학적으로 타당한 접근법을 제시합니다. 우리는 인간의 의사 결정 7의 최근 연구에서 채택 된 방법을 설명…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 작품은 수상 번호 R01EY026701, 국립 과학 재단 (NSF) [보조금 1632849] 및 임상 번역 연구 인프라에 따라 국립 보건원 (NIH)의 국립 안과 연구소에서 J.C. 스노우에 대한 보조금에 의해 지원되었다 네트워크 [부여 17-746Q-UNR-PG53-00]. 이 콘텐츠는 전적으로 저자의 책임이며 NIH, NSF 또는 CTR-IN의 공식 견해를 나타내는 것은 아닙니다.
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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