Måling Oppmerksomhet og Visual Processing Speed ​​av Modellbasert analyse av Temporal-order dommer

Summary

Temporal-order judgments can be used to estimate processing speed parameters and attentional weights and thereby to infer the mechanisms of attentional processing. This methodology can be applied to a wide range of visual stimuli and works with many attention manipulations.

Abstract

Denne protokollen beskriver hvordan gjennomføre temporal-order eksperimenter for å måle visuell prosessering hastighet og oppmerksomhetsressursfordelingen. Den foreslåtte metoden er basert på en ny og synergistisk kombinasjon av tre komponenter: tinningordens dommer (TOJ) paradigme, Bundesen sin Theory of Visual Attention (TVA), og en hierarkisk Bayesiansk estimering rammeverk. Metoden gir lett tolkbare parametere, som støttes av de teoretiske og nevrofysiologiske fundamentet for TVA. Ved hjelp Tojs kan TVA-baserte estimater oppnås for et bredt spekter av stimuli, mens tradisjonelle paradigmer brukes med TVA er i hovedsak begrenset til bokstaver og tall. Til slutt, de meningsfulle parametere av den foreslåtte modellen gir mulighet for etablering av en hierarkisk bayesisk modell. En slik statistisk modell kan vurdere resultatene i en sammenhengende analyse både på motivet og gruppenivå.

For å demonstrere gjennomførbarheten og versatility av denne nye tilnærmingen, er tre eksperimenter rapportert med oppmerksomhet manipulasjoner i syntetiske pop-out skjermer, naturlige bilder, og en beskjed om brev-rapport paradigme.

Introduction

Hvordan oppmerksomhet er fordelt i rom og tid er en av de viktigste faktorer i human visuell persepsjon. Objekter som fanger oppmerksomhet på grunn av sin synlighet eller betydning er vanligvis behandlet raskere og med høyere nøyaktighet. I atferdsforskning har slike ytelsesfordeler er vist i en rekke eksperimentelle paradigmer. For eksempel, fordele oppmerksomheten til målplasseringen raskere reaksjon i sonde gjenkjenning oppgaver ^1. Tilsvarende er nøyaktigheten av de rapporterende bokstaver forbedret ved oppmerksomhet ^2. Slike funn viser at oppmerksomhet forbedrer behandlingen, men de er fortsatt håpløst mute om hvordan dette ekstrautstyret er etablert.

Den nåværende papir viser at lavt nivå mekanismene bak oppmerksomhets fordeler kan vurderes ved å måle behandlingen hastigheten på enkelte stimuli i en modellbasert rammeverk som er relatert målingene til finkornet components oppmerksomhet. Med en slik modell, kan den samlede behandlingskapasiteten og fordelingen blant de stimuli utledes fra behandlingsfartsmålinger.

Bundesen sin Theory of Visual Attention (TVA) ³ gir en passende modell for dette arbeidet. Det er vanligvis anvendt på data fra bokstav rapport oppgaver. I det følgende er det grunnleggende TVA forklart og det er vist hvordan de kan bli utvidet til å modellere timebestille dom (Toj) data innhentet med (nesten) vilkårlige stimuli. Denne nye fremgangsmåten gir estimater av prosesshastighet og ressursfordeling som lett kan tolkes. Protokollen i denne artikkelen forklarer hvordan du kan planlegge og gjennomføre slike eksperimenter og detaljer hvordan dataene kan analyseres.

Som nevnt ovenfor, er den vanlige paradigme i TVA-basert modellering og estimering av oppmerksomhet parametere brevet rapporten oppgaven. Deltakerne rapporterer identiteten til et sett med bokstaver somer kort blinket og vanligvis maskert etter en varierende forsinkelse. Blant andre parametre, kan den hastigheten som de visuelle elementene er kodet inn i visuell korttidshukommelsen estimeres. Metoden har blitt brukt til spørsmål i grunnleggende og klinisk forskning. For eksempel, Bublak og kolleger ⁴ vurderes som oppmerksomhets parametre påvirkes i ulike stadier av aldersrelaterte kognitive mangler. I grunnleggende oppmerksomhet forskning, Petersen, Kyllingsbæk, og Bundesen ⁵ brukes TVA å modellere oppmerksomhets holdetid effekt, observatørens problemer med å oppfatte den andre av to mål på visse tidsintervaller. En stor ulempe med bokstaven rapporten paradigmet er at den krever tilstrekkelig overlearned og maskerbare stimuli. Dette kravet begrenser metoden til bokstaver og tall. Andre stimuli ville kreve tung trening deltakere.

Den TOJ paradigmet krever verken bestemt stimuljeg heller ikke maskering. Den kan brukes sammen med alle typer stimuli for hvilke rekkefølgen kan bli bedømt. Dette utvider stimulans utvalg til stort sett alt som kunne være av interesse, inkludert direkte sammenligninger på tvers av modale ^6.

Gransker oppmerksomhet med Tojs er basert på fenomenet oppmerksomhets før innreise, som er et mål på hvor mye tidligere en deltok stimulus oppfattes i forhold til en uovervåket en. Dessverre, den vanlige metoden for å analysere Toj data, montering observatør ytelsespsykometriske funksjoner (for eksempel kumulative Gaussian eller logistikkfunksjoner), ikke kan skille om oppmerksomhet øker prosesseringshastigheten for deltok stimulus eller om det reduserer frekvensen av tilsyn stimulus ^7. Denne tvetydigheten er et stort problem fordi spørsmålet om oppfatningen av en stimulus er virkelig forbedret eller hvis det fordeler på grunn av uttak av ressurser fra en konkurrerende stimul oss er et spørsmål om både fundamentalt og praktisk betydning. For eksempel, for design av menneske-maskin-grensesnitt er det svært relevant å vite om økende prominence av ett element fungerer på bekostning av en annen.

Den TOJ oppgave forløper vanligvis som følger: En fiksering merke er presentert for en kort forsinkelse, vanligvis på et tilfeldig trukket intervall mindre enn et sekund. Så, det første målet er presentert, fulgt etter en variabel stimulus utbruddet asynchrony (SOA) av andre mål. Ved negative SOA, blir sonden, er til stede stimulus, vises først. Ved positive SOA, fører referansen, uovervåket stimulans,. På en SOA på null, er begge målene vises samtidig.

Vanligvis presentere målet refererer til veksling stimulans på. Under visse forhold, men andre timelige hendelser, for eksempel et blaff av en allerede foreliggende mål eller forskyvninger brukes ^åtte.

_content "> I Tojs, er svarene samles i en unspeeded måte, vanligvis ved tastene lagt til stimulanse identiteter og presentasjons bestillinger (for eksempel hvis stimuli er firkanter og diamanter, viser en nøkkel" firkantet første "og en annen" diamant først ") . Viktigere, for evalueringen, disse dommene må konverteres til "probe først" (eller "referanse først") dommer.

I det foreliggende arbeide, er en kombinasjon av behandlingen modell av TVA og TOJ eksperimentelle paradigmet som brukes til å eliminere problemene i hver individuell domene. Med denne metoden kan lett tolkbare farts parametre estimeres for nesten vilkårlige visuelle stimuli, slik at å antyde hvordan observatørens oppmerksomhet er allokert til konkurrerende visuelle elementer.

Modellen er basert på TVA ligninger for behandlingen av enkelt stimuli, som vil bli kort forklart i det følgende. Sannsynligheten for at en stimuloss er kodet inn i visuell korttidsminnet før den andre tolkes som sannsynligheten for å bedømme dette stimulus som vises først. De enkelte koding varighet er eksponentielt fordelt ^9:

(1)

Den maksimale ineffektive eksponering varighet t ₀ er en terskel før som ingenting er kodet i det hele tatt. Ifølge TVA, hastigheten v _{x, jeg} ved hvilken gjenstanden x er kodet som medlem av en perseptuell kategori i (for eksempel farge eller form) er gitt ved ligning hastighet,

. (2)

Styrken i sensorisk bevis for at x tilhører kategori jeg er uttrykt i t | _{x, jeg,} og p _jeg er en beslutning skjevhet for å kategorisere stimuli som medlemmer av kategori i. Dette multipliseres med enttentional vekter. Individuelle oppmerksomhets vekter w _x er delt av de oppmerksomhets vekter av alle objekter i synsfeltet. Derfor er den relative vekten beregnet som oppmerksomhets

(3)

der R representerer alle kategorier og n _x, representerer _jeg den sensoriske bevis for at objektet x tilhører kategori j. Verdien π _j kalles relevans av kategori j og reflekterer en skjevhet å gjøre kategoriseringer i j. Den samlede behandlingskapasiteten C er summen av alle behandlingspriser for alle stimuli og kategoriseringer. For en mer detaljert beskrivelse av TVA, se Bundesen og Habekost bok ^9.

I vår nye fremgangsmåte, ligning 1, som beskriver koding av de enkelte stimuli, transformeres inn i en modell av Tojs. Forutsatt at utvalgsskjevheter og rapport kategorier er constant i løpet av en eksperimentell oppgave, den behandlings hastighet v _p og v _r av de to target stimuli probe (p) og referanse (R) avhenger av C og oppmerksomhets vekter i form v _p = C · w _p og v _r = C · w _r, henholdsvis. Den nye TOJ modellen uttrykker suksess sannsynligheten P _{p ^første} at en deltaker dommere sonden stimulans til å være først som en funksjon av SOA og behandlings priser. Den kan formalisert som følger:

(4)

En mer detaljert beskrivelse av hvordan denne ligningen er utledet fra de grunnleggende TVA ligninger er beskrevet av Tünnermann, Petersen, og Scharlau ^7.

For enkelthets skyld, er parameteren t ₀ utelatt i modellen i ligning 1. I henhold til den opprinnelige TVA, bør t ₀ være identisk for both mål i TOJ oppgave, og derfor stenger den ute. Dette kan imidlertid antakelsen noen ganger bli krenket (se avsnitt Diskusjon).

For montering denne ligningen til Toj data, er en hierarkisk Bayesiansk estimering ordningen ¹¹ foreslått. Denne fremgangsmåten gjør det mulig å estimere oppmerksomhets vektene w _p og w _r av sonden og referanse stimuli og den totale behandlingsfrekvensen C. Disse parametrene, den resulterende opptaks priser v _p og v _r, og oppmerksomhetsinduserte forskjeller mellom dem, kan måles om emnet, og gruppenivå sammen med estimert usikkerhet. Den hierarkiske modellen er illustrert i figur 1. Under planlegging for et eksperiment, kan utføres praktisk bayesisk kraft analyse.

Følgende protokoll beskriver hvordan planlegge, gjennomføre og analysere Toj eksperimenter som prosesseringshastighet parametere og oppmerksomhets vekter for visuell stimuli kanoppnås. Protokollen forutsetter at forskeren er interessert i hvordan en oppmerksomhets manipulasjon påvirker behandlingen hastigheter på noen mål av interesse.

Figur 1: Grafisk modellen som brukes i Bayesian estimeringsprosedyre. Sirklene viser estimerte fordelinger; doble sirkler indikerer determinis noder. Squares indikerer data. Forholdet er gitt på høyre side av figuren. Nodene utenfor avrundede rammer ( "plater") representerer gjennomsnitts og spredning estimater av TVA parametre (se Innledning) på konsernnivå. I "j Temaer" plate, kan det ses hvordan oppmerksomhets vekter (w) er kombinert med den generelle behandlingen priser (C) til fra stimulus prosesserings priser (v) om emnet nivå. Plate "i SOA &# 8221; viser hvordan disse TVA parametrene blir så transformert (via funksjonen P _{p ^første} er beskrevet i innledningen) inn i suksess sannsynlighet (θ) for de binomisk fordelte responser ved hver SOA. Derfor er θ sammen med repetisjoner av SOA (n) beskriver datapunktene (y). For mer informasjon om notasjon og tolkning av grafiske modeller, se Lee og Wagenmakers ^23. Legg merke til at for tydelighets skyld, har de knutepunkter som representerer forskjeller i parametre er utelatt. Disse determinis Parametrene vises i tallene for de eksperimentelle resultatene i stedet. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Protocol

MERK: Noen trinnene i denne protokollen kan oppnås ved hjelp av tilpasset programvare som følger med (sammen med installasjonsveiledningen) på http://groups.upb.de/viat/TVATOJ. I protokollen, er denne samlingen av programmer og skript referert til som "TVATOJ". 1. Valg av Stimulus Material Velg stimuli i henhold til problemstillingen. MERK: Generelt er to mål i de forskjellige steder på skjermen. Stimuli som har blitt brukt med den foreliggen…

Representative Results

I det følgende blir resultatene som oppnås med den foreslåtte fremgangsmåte rapportert. Tre forsøk målte påvirkning av forskjellige oppmerksomhets manipulasjoner med tre meget forskjellige typer stimuli materiale. Stimuli er enkle linjesegmenter i pop-out mønstre, action plass objekter i naturlige bilder og cued brev mål. Forsøk 1: salience i pop-out-skjermer Eksperiment 1 tar sikte på å måle påvirkningen …

Discussion

Protokollen i denne artikkelen beskriver hvordan du skal utføre enkle Tojs og passe dataene med modeller basert på grunnleggende stimulans koding. Tre eksperimenter demonstrerte hvordan resultatene kan evalueres i et hierarkisk Bayesiansk estimering rammeverk for å vurdere påvirkning av oppmerksomhet i svært forskjellig stimulus materiale. Salience i pop-out-skjermer ført til økt aktsomhet vekter. Også ble de økte vekter beregnet for action plass objekter i naturlige bilder. Men på grunn av den vedvarende ford…

Materials

Personal Computer

(Open Source) Experimentation and evaluation software