Summary

Методы представления реальных объектов в контролируемых лабораторных условиях

Published: June 21, 2019
doi:

Summary

Мы описываем методы представления реальных объектов и сопоставления изображений одних и тех же объектов в строго контролируемых экспериментальных условиях. Методы описаны в контексте задачи принятия решений, но тот же реальный подход может быть распространен на другие когнитивные области, такие как восприятие, внимание и память.

Abstract

Наши знания о видении человеческого объекта основаны почти исключительно на исследованиях, в которых стимулы представлены в виде компьютеризированных двухмерных (2-D) изображений. В повседневной жизни, однако, люди взаимодействуют преимущественно с реальными твердыми объектами, а не изображениями. В настоящее время мы очень мало знаем о том, вызывают ли изображения объектов аналогичные поведенческие или нейронные процессы, как и реальные образцовые. Здесь мы представляем методы для привлечения реального мира в лабораторию. Мы подробно методы для представления богатых, экологически-действительных реальных стимулов в условиях жесткого контроля просмотра. Мы описываем, как точно сопоставить внешний вид реальных объектов и их образов, а также новые аппараты и протоколы, которые могут быть использованы для представления реальных объектов и компьютеризированных изображений на последовательно переплетенных испытаниях. Мы используем парадигму принятия решений в качестве примера, в котором мы сравниваем готовность к оплате (WTP) для реальных закусок по сравнению с 2-D изображения мизантами одних и тех же предметов. Мы показываем, что WTP увеличивается на 6,6% для продуктов питания отображается в качестве реальных объектов по сравнению с высоким разрешением 2-D цветные изображения тех же продуктов питания, предполагая, что реальные продукты воспринимаются как более ценные, чем их изображения. Хотя представление реальных стимулов объекта в контролируемых условиях представляет несколько практических проблем для экспериментатора, этот подход будет принципиально расширить наше понимание когнитивных и нейронных процессов, которые лежат в основе натуралистических Видение.

Introduction

Переводная ценность первичных исследований в человеческом восприятии и познании зависит от того, в какой степени выводы переходят к реальным стимулам и контекстам. Давний вопрос касается того, как мозг обрабатывает реальные сенсорные входы. В настоящее время знание визуального познания основано почти исключительно на исследованиях, которые опирались на стимулы в виде двухмерных (2-D) картинок, обычно представленных в виде компьютеризированных изображений. Хотя взаимодействие изображений становится все более распространенным в современном мире, люди являются активными наблюдателями, для которых зрительная система развивалась, чтобы восприятие и взаимодействие с реальными объектами, а не изображения1. На сегодняшний день, всеобъемлющее предположение в исследованиях человеческого зрения было то, что изображения эквивалентны, и соответствующие прокси для реальных дисплеев объекта. В настоящее время, однако, мы знаем удивительно мало о том, изображения эффективно вызвать те же основные когнитивные процессы, как и реальные объекты. Поэтому важно определить, в какой степени ответы на изображения подобны или отличаются от ответов, полученных их реальными аналогами.

Есть несколько важных различий между реальными объектами и изображениями, которые могут привести к различиям в том, как эти стимулы обрабатываются в мозге. Когда мы смотрим на реальные объекты двумя глазами, каждый глаз получает информацию с несколько иной горизонтальной точки зрения. Это несоответствие между различными изображениями, известный как бинокулярное неравенство, решается мозгом, чтобы произвести унитарное чувство глубины2,3. Глубинные сигналы, полученные из стереоскопического зрения, вместе с другими источниками, такими как параллакс движения, передают наблюдателю точную информацию об эгоцентрическом расстоянии, местоположении и физическом размере объекта, а также о его трехмерной (3-D) геометрической структура формы4,5. Планарные изображения объектов не передают информацию о физическом размере стимула, поскольку наблюдатель известен только расстоянием до монитора, а не расстоянием до объекта. В то время как трехмерные изображения объектов, таких как стереограммы, более точно приближаются к визуальному внешнему виду реальныхобъектов, они не существуют в трехмерном пространстве, и они не по карману подлинным двигательным действиям, таким как захват руками 6.

Практические проблемы использования реальных стимулов объектов в экспериментальных контекстах
В отличие от исследований зрения зрения, в которых презентация стимула полностью контролируется компьютером, работа с реальными объектами представляет для экспериментатора целый ряд практических задач. Положение, порядок и время презентации объектов должны контролироваться вручную на протяжении всего эксперимента. Работа с реальными объектами (в отличие от изображений)может включать в себя значительное время обязательства в связи с необходимостью собрать 7,8,9 или сделать10 объектов, настроить стимулы до эксперимента, и представить объектов вручную во время исследования. Кроме того, в экспериментах, которые предназначены для сравнения, непосредственно, ответы на реальные объекты с изображениями, очень важно, чтобы соответствовать тесно внешний вид стимулов в различных форматах отображения8,9. Стимульные параметры, условия окружающей среды, а также рандомизация и уравновешивание реальных объектов и стимулов изображения должны тщательно контролироваться, чтобы изолировать причинно-следственные факторы и исключить альтернативные объяснения наблюдаемых эффектов.

Методы, описанные ниже для представления реальных объектов (и соответствующих изображений), описаны в контексте парадигмы принятия решений. Общий подход может быть расширен, однако, чтобы изучить ли стимул формат влияет на другие аспекты визуального познания, такие как восприятие, память или внимание.

Обрабатываются ли реальные объекты по-разному к изображениям? Пример из решений
Несоответствие между видами объектов, с которыми мы сталкиваемся в реальных сценариях, по сравнению с теми, которые исследуются в лабораторных экспериментах, особенно очевидно в исследованиях человеческого принятия решений. В большинстве исследований диетического выбора, участникам предлагается сделать суждения о закуски, которые представлены как цветные 2-D изображения на мониторе компьютера 11,12,13,14. В отличие от этого, повседневные решения о том, какие продукты есть, как правило, принимаются в присутствии реальных продуктов питания, таких как в супермаркете или кафетерии. Хотя в современной жизни мы регулярно просматриваем изображения закусок (т.е. на рекламных щитах, телевизионных экранах и онлайн-платформах), способность обнаруживать и адекватно реагировать на наличие реальных энергоемких продуктов может быть адаптивной от эволюционного перспективы, поскольку она облегчает рост, конкурентное преимущество, и воспроизводство15,16,17.

Результаты исследований в научных исследованиях, посвященных принятию решений и выбору диетических продуктов, используются для руководства инициативами общественного здравоохранения, направленными на сдерживание роста показателей ожирения. К сожалению, однако, эти инициативы, как представляется, встретились практически без измеримых успех18,19,20,21. Ожирение остается основным фактором глобального бремени болезни22 и связано с целым рядом связанных с этим проблем со здоровьем, включая ишемическую болезнь сердца, деменцию, диабет II типа, некоторые виды рака и повышенный общий риск заболеваемости22 ,23,24,25,26,27. Резкий рост ожирения и связанных с ним заболеваний за последние десятилетия28 был связан с наличием дешевых, энергоемких продуктовпитания 18,29. Таким образом, существует интенсивный научный интерес к пониманию основных когнитивных и нейронных систем, которые регулируют повседневные диетические решения.

Если Есть различия в том, как продукты в различных форматах обрабатываются в головном мозге, то это может обеспечить понимание того, почему общественное здравоохранение подходы к борьбе с ожирением были неудачными. Несмотря на различия между изображениями и реальными объектами, описанными выше, удивительно мало известно о том, обрабатываются ли изображения снековых продуктов аналогично их реальным аналогам. В частности, мало что известно о том, воспринимаются ли реальные продукты как более ценные или насытные, чем соответствующие изображения одних и тех же предметов. Классические ранние поведенческие исследования показали, что маленькие дети смогли отсрочить удовлетворение в контексте 2-D цветные изображения закусок30, но не тогда, когда они столкнулись с реальной закуски31. Тем не менее, несколько исследований изучили у взрослых ли формат, в котором закуска отображается влияет на принятие решений или оценки12,32,33 и только одно исследование на сегодняшний день, из нашей лаборатории, проверил это вопрос, когда параметры стимула и экологические факторы сопоставляются между форматами7. Здесь мы описываем инновационные методы и аппарат для исследования того, влияет ли принятие решений в отношении здоровых наблюдателей на человека форматом, в котором отображаются стимулы.

Наше исследование7 было мотивировано предыдущим экспериментом, проведенным Бушонгом и его коллегами12, в котором студентам колледжа было предложено разместить денежные ставки на ряд повседневных закусок с помощью задачи торгов Becker-DeGroot-Marschak (BDM) 34. Используя между субъектами дизайн, Bushong и коллеги12 представил закуски в одном из трех форматов: текст дескрипторы (т.е., ‘Snickers бар’), 2-D цветные изображения, или реальные продукты питания. Средние ставки на закуски (в долларах) были сопомнены между тремя группами участников. Удивительно, но студенты, которые рассматривали реальные продукты были готовы платить 61% больше за элементы, чем те, кто рассматривал те же стимулы, как изображения или текст дескрипторы -явление авторы называют “реальный эффект воздействия”12. Критически, однако, участники в условиях текста и изображения выполнили задачу торгов в групповой настройке и ввели свои ответы через отдельные компьютерные терминалы; наоборот, те, кто был назначен в реальном состоянии питания, выполняли задачу один на один с экспериментатором. Внешний вид стимулов в реальных и имиджевых условиях также отличался. В реальном состоянии пищи, продукты были представлены наблюдателю на серебряном подносе, в то время как в состоянии изображения стимулы были представлены как масштабированные обрезанные изображения на черном фоне. Таким образом, вполне возможно, что различия участников, экологические условия или различия, связанные с стимулом, могли бы привести к завышенным предложениям на реальные продукты питания. Исходя из Bushong, и др.12, мы рассмотрели ли реальные продукты оцениваются более чем 2-D изображения продуктов питания, но критически, мы использовали в рамках субъектов дизайн, в котором экологические и стимулсвязанных факторов были тщательно контролируется. Мы разработали специально разработанный проигрыватель, в котором стимулы в каждом формате дисплея могут быть случайным образом переплетены из суда в суд. Презентация стимулов и сроки были идентичны в реальных испытаниях объекта и изображения, тем самым уменьшая вероятность того, что участники могут использовать различные стратегии для выполнения задачи в различных условиях отображения. Наконец, мы тщательно контролировали появление стимулов в реальных условиях объекта и изображения, так что реальные продукты и изображения были тесно сопоставлены для видимого размера, расстояния, точки зрения и фона. Есть вероятность быть и другие процедуры или механизмы, которые могли бы позволить рандомизации форматов стимула в рамках испытаний, но наш метод позволяет для многих объектов (и изображений), которые будут представлены в относительно быстрой переплетения последовательности. С статистической точки зрения, эта конструкция максимизирует способность обнаруживать значительные эффекты в большей степени, чем это возможно, используя между субъектами конструкций. Аналогичным образом, последствия не могут быть отнесены к различиям в готовности к оплате (WTP) между наблюдателями. Это, конечно, тот случай, когда в рамках субъектов конструкции открывают возможность для спроса характеристики. Тем не менее, в нашем исследовании участники поняли, что они могут “выиграть” продукт питания в конце эксперимента, независимо от формата отображения, в котором он появился в заявке на участие в торгах. Участники были также проинформированы о том, что произвольное снижение ставок (т.е. для изображений) снизит их шансы на победу и что лучшая стратегия для победы желаемого пункта заключается в том, чтобы предложить свою истинную стоимость34,35,36 . Цель этого эксперимента состоит в том, чтобы сравнить WTP для реальных продуктов питания по сравнению с 2-D изображения с помощью BDM торгов задача34,35.

Protocol

Экспериментальные протоколы были одобрены Университетом Невады, Рино социального, поведенческого и образовательного институционального обзора совета. 1. Стимулы и аппарат Рисунок …

Representative Results

Представленные ниже результаты эксперимента представлены. Более подробное описание результатов, а также последующее исследование, можно найти в оригинальной публикации7. Мы использовали линейную модель смешанных эффектов с зависимой переменной Bid и независимыми перемен…

Discussion

Основной целью нынешнего документа является содействие будущим исследованиям объективного видения «реального мира», предоставляя подробную информацию о том, как представить большое количество реальных объектов (и изображений) в контролируемых экспериментальных условиях. Мы предст?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Эта работа была поддержана грантами J.C. Snow от Национального института глаз Национальных институтов здравоохранения (NIH) в соответствии с премией Номер R01EY026701, Национальный научный фонд (NSF) (грант 1632849) и клинической трансляционной научно-исследовательской инфраструктуры Сеть «грант 17-746»-УПОР-PG53-00». Содержание является исключительно ответственностью авторов и не обязательно отражает официальные взгляды NIH, NSF или CTR-IN.

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

References

  1. Gibson, J. J. . The Ecological Approach to Visual Perception. , (1979).
  2. Westheimer, G. Three-dimensional displays and stereo vision. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 278 (1716), 2241-2248 (2011).
  3. Julesz, B. . Foundations of cyclopean perception. , (1971).
  4. Sprague, W. W., Cooper, E. A., Tošić, I., Banks, M. S. Stereopsis is adaptive for the natural environment. Science Advances. 1 (4), (2015).
  5. Nityananda, V., Read, J. C. A. Stereopsis in animals: evolution, function and mechanisms. Journal of Experimental Biology. 220, 2502-2512 (2017).
  6. Gomez, M. A., Skiba, R. M., Snow, J. C. Graspable Objects Grab Attention More Than Images Do. Psychological Science. 29 (2), 206-218 (2018).
  7. Romero, C. A., Compton, M. T., Yang, Y., Snow, J. C. The real deal: Willingness-to-pay and satiety expectations are greater for real foods versus their images. Cortex. 107, 78-91 (2018).
  8. Snow, J. C., et al. Bringing the real world into the fMRI scanner: Repetition effects for pictures versus real objects. Scientific Reports. 1, 130 (2011).
  9. Marini, F., Breeding, K. A., Snow, J. C. Distinct visuo-motor brain dynamics for real-world objects versus planar images. NeuroImage. , (2019).
  10. Holler, D., Behrmann, M., Snow, J. C. Real-world size coding of solid objects, but not 2-D or 3-D images, in visual agnosia patients with bilateral ventral lesions. Cortex. , (2019).
  11. Tang, D. W., Fellows, L. K., Dagher, A. Behavioral and neural valuation of foods is driven by implicit knowledge of caloric content. Psychological Science. 25 (12), 2168-2176 (2014).
  12. Bushong, B., King, L. M., Camerer, C. F., Rangel, A. Pavlovian processes in consumer choice: The physical presence of a good increases willingness-to-pay. The American Economic Review. 100 (4), 1556-1571 (2010).
  13. Rangel, A. Regulation of dietary choice by the decision-making circuitry. Nature Neuroscience. 16 (12), 1717-1724 (2013).
  14. Plassmann, H., O’Doherty, J. P., Rangel, A. Appetitive and aversive goal values are encoded in the medial orbitofrontal cortex at the time of decision making. Journal of Neuroscience. 30 (32), 10799-10808 (2010).
  15. Berthoud, H. R. Metabolic and hedonic drives in the neural control of appetite: who is the boss. Current Opinion in Neurobiology. 21 (6), 888-896 (2011).
  16. Sclafani, A. Conditioned food preferences. Bulletin of Psychonomic Society. 29 (2), 256-260 (1991).
  17. Volkow, N. D., Wise, R. A. How can drug addiction help us understand obesity. Nature Neuroscience. 8 (5), 555-560 (2005).
  18. Drewnowski, A., Darmon, N. Food choices and diet costs: An economic analysis. Journal of Nutrition. 135 (4), 900-904 (2005).
  19. Imram, N. The role of visual cues in consumer perception and acceptance of a food product. Nutrition and Food Science. 99 (5), 224-230 (1999).
  20. Marteau, T. M., Hollands, G. J., Fletcher, P. C. Changing human behavior to prevent disease: The importance of targeting automatic processes. Science. 337 (6101), 1492-1495 (2012).
  21. Neal, D. T., Wood, W., Quinn, J. M. Habits: A repeat performance. Current Direction in Psychology. 15 (4), 198-202 (2006).
  22. Wellman, N. S., Friedberg, B. Causes and consequences of adult obesity: Health, social and economic impacts in the United States. Asia Pacific Journal of Clinical Nutrition. 11, 705-709 (2002).
  23. Canoy, D., et al. Coronary heart disease incidence in women by waist circumference within categories of body mass index. European Journal of Preventive Cardiology. 20 (5), 759-762 (2013).
  24. Whitmer, R. A., et al. Central obesity and increased risk of dementia more than three decades later. Neurology. 71 (14), 1057-1064 (2008).
  25. Bean, M. K., Stewart, K., Olbrisch, M. E. Obesity in America: Implications for clinical and health psychologists. Journal of Clinical Psychology in Medical Settings. 15 (3), 214-224 (2008).
  26. Brownell, K. D., Gold, M. S. . Food and addiction: A comprehensive handbook. , (2012).
  27. Klein, S., et al. Waist circumference and cardiometabolic risk: A consensus statement from shaping America’s health: Association for Weight Management and Obesity Prevention; NAASO, the Obesity Society; the American Society for Nutrition; and the American Diabetes Association. Obesity. 15 (5), 1061-1067 (2007).
  28. Zhang, Y., et al. Obesity: Pathophysiology and Intervention. Nutrients. 6 (11), 5153-5183 (2014).
  29. Afshin, A., et al. Health effects of overweight and obesity in 195 countries over 25 years. New England Journal of Medicine. 377 (1), 13-27 (2017).
  30. Mischel, W., Moore, B. Effects of attention to symbolically presented rewards on self-control. Journal of Personality and Social Psychology. 28 (2), 172-179 (1973).
  31. Mischel, W., Ebbesen, E. B., Zeiss, A. R. Cognitive and attentional mechanisms in delay of gratification. Journal of Personality and Social Psychology. 21 (2), 204-218 (1972).
  32. Gross, J., Woelbert, E., Strobel, M. The fox and the grapes-how physical constraints affect value based decision making. PLoS One. 10 (6), 0127619 (2015).
  33. Müller, H. The real-exposure effect revisited – purchase rates vary under pictorial vs. real item presentations when consumers are allowed to use their tactile sense. International Journal of Market Research. 30 (3), 304-307 (2013).
  34. Becker, G. M., DeGroot, M. H., Marschak, J. Measuring utility by a single-response sequential method. Behavior Science. 9 (3), 226-232 (1964).
  35. Becker, G. M., DeGroot, M. H., Marschak, J. Stochastic models of choice behavior. Behavior Science. 8 (1), 41-55 (1963).
  36. Plassmann, H., O’Doherty, J., Rangel, A. Orbitofrontal Cortex Encodes Willingness to Pay in Everyday Economic Transactions. Journal of Neuroscience. 27 (37), 9984-9988 (2007).
  37. Milgram, P. A spectacle-mounted liquid-crystal tachistoscope. Behavior Research Methods. 19 (5), 449-456 (1987).
  38. Johnson, E. J., Haubl, G., Keinan, A. Aspects of endowment: A query theory of value construction. Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition. 33 (3), 461-474 (2007).
  39. Freud, E., et al. Getting a grip on reality: Grasping movements directed to real objects and images rely on dissociable neural representations. Cortex. 98, 34-48 (2018).
  40. Chainay, H., Humphreys, G. W. The real-object advantage in agnosia: Evidence for a role of surface and depth information in object recognition. Cognition Neuropsychology. 18 (2), 175-191 (2001).
  41. Humphrey, G. K., Goodale, M. A., Jakobson, L. S., Servos, P. The role of surface information in object recognition: Studies of a visual form agnosic and normal subjects. Perception. 23 (12), 1457-1481 (1994).
  42. Snow, J. C., Skiba, R. M., Coleman, T. L., Berryhill, M. E. Real-world objects are more memorable than photographs of objects. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 837 (2014).
  43. Gomez, M. A., Snow, J. C. Action properties of object images facilitate visual search. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 43 (6), 1115-1124 (2017).
  44. Gerhard, T. M., Culham, J. C., Schwarzer, G. Distinct visual processing of real objects and pictures of those objects in 7- to 9-month-old infants. Frontiers in Psychology. 7, 827 (2016).

Play Video

Cite This 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).

View Video