सेट-विशिष्ट कैप्चर, मल्टीटास्किंग करते समय व्याकुलता का एक परिणाम को मापने के लिए रैपिड धारावाहिक दृश्य प्रस्तुति का उपयोग करना
Summary
इस विधि दृश्य खोज के दौरान व्याकुलता के सूचकांक लागत के लिए एक गतिशील दृश्य प्रदर्शन का उपयोग करता है, दोनों “आकस्मिक ध्यान कब्जा” और “सेट-विशिष्ट कैप्चर,” जो व्याकुलता की लागत है, जो तब होती है जब प्रतिभागियों एकाधिक खोज को बनाए रखने सहित एक साथ लक्ष्य । इस विधि के मूल तंत्र और दृश्य ध्यान की सीमाओं से पता चला है ।
Abstract
यह विधि एक रैपिड सीरियल दृश्य प्रस्तुति (प्रतिसाद) प्रतिमान का उपयोग करता है जब सहभागी एकाधिक खोज लक्ष्यों को बनाए रखने के लिए व्याकुलता की लागत को मापने के लिए । प्रोटोकॉल एक ही कार्य-आकस्मिक ध्यान कब्जा और सेट विशेष पर कब्जा के भीतर व्याकुलता के दो प्रकार की पहचान करता है-कि संज्ञानात्मक प्रसंस्करण की सीमाओं के विभिंन प्रकार का प्रतिनिधित्व करते हैं । प्रतिभागियों पत्र के दो परिधीय प्रतिसाद की अनदेखी करते हुए, दो या अधिक “लक्ष्य” स्याही रंग (जैसे, हरे और नारंगी) विषम रंग का पत्र की एक सतत प्रतिसाद स्ट्रीम के भीतर अक्षरों के लिए खोज करते हैं । एक लक्ष्य का पता लगाने पर, प्रतिभागियों को पत्र की पहचान कर रहे हैं । कुछ परीक्षणों पर, लक्ष्य रंग के विरोधियों की परिधि में सिर्फ एक लक्ष्य की प्रस्तुति से पहले दिखाई देते हैं, लक्ष्य पहचान प्रदर्शन में एक बूंद के कारण । आकस्मिक ध्यान कब्जा परीक्षण जिसमें परिधीय ट्रैक्टर उस परीक्षण पर लक्ष्य (जैसे, दोनों नारंगी) के रूप में एक ही रंग है पर प्रदर्शन की जांच द्वारा मनाया जाता है । सेट-विशिष्ट कैप्चर उन परीक्षणों पर प्रदर्शन द्वारा दर्शाया जाता है, जिनमें पेरिफेरल रिट्रेक्टर लक्ष्य-रंग (उदा., नारंगी) होता है, लेकिन उस परीक्षण पर लक्ष्य के रूप में एक ही रंग नहीं होता है (उदा., हरा.) समय की मात्रा अलग करके (यानी, प्रदर्शित उत्तेजनाओं की संख्या) के बीच और लक्ष्य की प्रस्तुति के बीच, शोधकर्ताओं ने कैसे प्रतिभागियों इन व्याकुलता लागत से समय के साथ ठीक निरीक्षण कर सकते हैं । अक्सर आकस्मिक ध्यान कब्जा को मापने के लिए उपयोग किया जाता है कि स्थिर प्रदर्शित करता है की तुलना में, गतिशील प्रदर्शन बहुत बड़ा प्रभाव पैदा करता है, शोधकर्ता छोटे जोड़तोड़ के सूक्ष्म प्रभाव की पहचान करने के लिए अनुमति देता है । हमारे डिजाइन का एक असामांय पहलू यह है कि यह एक सतत प्रदर्शन को रोजगार; “भराव” उत्तेजनाओं एक परीक्षण अगले मूल करने के लिए कनेक्ट, और प्रतिभागियों को इस अंतराल के दौरान जवाब जब भी वे एक लक्ष्य का पता लगाने । निरंतर प्रदर्शन के पास शूंय के स्तर के लिए मौका प्रदर्शन को कम कर देता है (बजाय ५०%) और परीक्षण के प्रकार में प्रदर्शन मतभेदों के एक अधिक संवेदनशील उपाय के साथ शोधकर्ताओं को प्रदान करता है ।
Introduction
आकस्मिक ध्यान कब्जा एक प्रदर्शन लागत (धीमी प्रतिक्रिया बार और कम सटीकता) है कि तब होता है जब एक भागीदार ग़लती से एक अपने खोज लक्ष्य के लिए इसी तरह के लिए ध्यान निर्देशित करता है । अनुक्रमण ऊपर-नीचे ध्यान की ओरिएंट, आकस्मिक ध्यान कब्जा केवल तब होता है जब एक लक्ष्य प्रासंगिक ट्रैक्टर मौजूद है (जैसे, एक हरे रंग के पत्र के लिए खोज जब अंक), लेकिन नहीं, जब एक लक्ष्य अप्रासंगिक उत्तेजना मौजूद है (जैसे, एक नीला अंक) । आकस्मिक ध्यान कब्जा के अध्ययन के ऊपर की समझ के लिए अभिंन है नीचे उंमुख और सूचना प्रसंस्करण की सीमाओं, अर्थात्, कि एक बार एक उत्तेजना कब्जा ध्यान, यह एक धारावाहिक और प्रयत्न तरीके से संसाधित है1 , 2 , 3. आकस्मिक ध्यान कब्जा सबसे अधिक बार स्थिर प्रदर्शित करता है कि एक किराने की दुकान3,4के उत्पादन अनुभाग में एक लाल मिर्च के लिए खोज के रूप में एक आम दृश्य खोज, नकल का उपयोग कर मापा जाता है । इस उदाहरण में, एक लाल सेब जैसे लक्ष्य के साथ आइटम साझाकरण सुविधाएं, खोज को धीमा करने पर ध्यान आकर्षित कर सकती हैं । आकस्मिक ध्यान कब्जा रंग3,5,6,7,8आकार, गति9, समय10, और अर्थ प्रासंगिकता11 के लिए मनाया जा सकता है , 12. स्थैतिक प्रदर्शित करता है के अलावा, आकस्मिक ध्यान कब्जा गतिशील प्रदर्शित करता है कि ऐसे एक मील का पत्थर के लिए खोज के रूप में स्थितियों की नकल का उपयोग कर मापा गया है, जबकि एक सड़क के साथ गाड़ी चला, या एक जल्दी से चलती भीड़ 13 में एक व्यक्ति की तलाश ,14.
हाल ही में, शोधकर्ताओं ने एक से अधिक खोज लक्ष्य (जैसे एक ही समय में एक लाल मिर्च और लहसुन के लिए खोज के रूप में सक्रिय है, जब विरोधियों में भाग लेने के परिणामों की जांच की है7,8,15, 16 , 17 , 18 , 19 , 20 , 21 , 22 , 23.) ऐसी स्थितियों में, व्याकुलता लागत विशेष रूप से विनाशकारी हो सकता है । जबकि सबूत के रूप में मिश्रित है कि बहु लक्ष्य खोजों प्रदर्शन ख़राब जब व्याकुलता मौजूद नहीं है, लक्ष्य से संबंधित विरोधियों से ध्यान कब्जा प्रदर्शन में बहुत बड़ी घाटे का कारण बन सकती है । विशेष रूप से, हम “सेट-विशिष्ट कैप्चर,” जो तब होती है जब एकाधिक लक्ष्यों को समवर्ती बनाए रखे जाते हैं, कहा जाता है पर ध्यान देने वाले कैप्चर के एक नए रूप की पहचान की । सेट-विशिष्ट कैप्चर के मामले में, प्रदर्शन लागत विशेष रूप से बड़े होते हैं जब एक एक लक्ष्य लक्ष्य (उदा., एक apple) से ध्यान खींचता है, जो अन्य लक्ष्य (उदा., लहसुन) 7 से मेल खाता है, 20,21,22. एक ठेठ खोज के एक विवरण के लिए चित्रा 1 देखें, इस किराने उदाहरण का उपयोग कर ।
के रूप में दल का ध्यान कब्जा, सेट विशिष्ट कब्जा के साथ मामले में पता चलता है कि सूचना एक धारावाहिक और प्रयत्न तरीके से संसाधित है: जब एक ट्रैक्टर कब्जा ध्यान, ध्यान संसाधनों लक्ष्य से दूर तैयार कर रहे हैं । इसके अतिरिक्त, सेट-विशिष्ट कैप्चर से पता चलता है कि प्रत्यक्षण की सुविधाओं पर ध्यान देने से कार्य स्मृति में संबंधित लक्ष्य की वृद्धि हो जाती है । इस प्रकार, जब एक से अधिक लक्ष्य समवर्ती बनाए रखा है, इस लक्ष्य को बढ़ाने के किसी भी अंय मौजूदा लक्ष्यों की कीमत पर आता है7,21,22। सेट-विशिष्ट कैप्चर मल्टीटास्किंग का एक परिणाम है, जैसा कि कार्य-स्विचिंग अध्ययनों में पाई जाने वाली लागत और मिश्रण लागत स्विच करने के लिए, लेकिन यह भी इन उपायों24से अलग । यह महत्वपूर्ण है कि भविष्य के अध्ययनों से इस मल्टीटास्किंग लागत की जांच, दोनों के क्रम में व्यावहारिक कारणों के लिए परिमाण और हानि की प्रकृति को समझने के लिए (जैसे, सुरक्षा से संबंधित दोहरे टास्किंग स्थितियों को शामिल), साथ ही साथ परिष्कृत करने के लिए हमारे दृश्य खोज के यांत्रिकी की समझ और कैसे लक्ष्यों को बनाए रखा है । उदाहरण के लिए, सेट-विशिष्ट कैप्चर इस विचार के लिए समर्थन प्रदान करता है कि किसी लक्ष्य या लक्ष्य-जैसी विस्थापितता के दौरान किसी लक्ष्य पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है, लेकिन दृश्य खोज25के दौरान किसी गौण अवस्था में अधिक लक्ष्य बनाए रखे जाते हैं, 26 , 27.
वर्तमान विधि एक ही प्रतिमान के भीतर दोनों आकस्मिक ध्यान कब्जा और सेट विशिष्ट कब्जा को मापने का एक मजबूत तरीका प्रदान करता है । यह एक गतिशील प्रदर्शन का उपयोग करता है, तेजी से धारावाहिक दृश्य प्रस्तुतियों (प्रतिक्रिया) की उत्तेजनाओं के साथ ध्यानाकर्षण पलक और आकस्मिक ध्यान कब्जा पर पिछले काम से प्रेरित13,14,28,29, 30. प्रदर्शन पैदावार के इस प्रकार के स्थिर प्रदर्शन कार्य है, जो आम तौर पर एक निर्भर उपाय के रूप में प्रतिक्रिया समय पर भरोसा करते हैं, बजाय सटीकता3,31,३२से बहुत बड़ा प्रभाव । इन बड़े प्रभाव शोधकर्ताओं इस प्रतिमान का उपयोग करने के लिए सेट के अधिक संवेदनशील जोड़तोड़ मापने के लिए अनुमति विशेष कब्जा, अभ्यास के प्रभाव के रूप में इस तरह के20।
इस कार्य में, प्रतिभागियों को दो “लक्ष्य” इंक रंग (जैसे, हरे और नारंगी; देखें चित्र 2 उदाहरण के लिए प्रोत्साहन रंग) में प्रदर्शित होने वाले अक्षरों के लिए एक विषम रंग, केंद्रीय रूप से स्थित प्रतिसाद खोज । किसी भी समय एक भागीदार एक लक्ष्य रंग केंद्रीय प्रदर्शन में प्रदर्शित होने के पत्र का पता लगाता है, वे इंगित करते है कि अक्षर वर्णमाला के पहले आधे से था (“‘ जंमू कुंजी दबाएं”) या वर्णमाला के दूसरे आधे (“प्रेस ‘ K ‘ कुंजी”) । इस बीच, प्रतिभागियों दो प्रतिसाद केंद्रीय प्रदर्शन के दोनों ओर दिखाई देते हैं कि ज्यादातर ग्रे पत्र से मिलकर प्रदर्शित करता है की अनदेखी. इस प्रकार, किसी भी समय में, वहां एक बार में स्क्रीन पर तीन पत्र है-एक केंद्रीय स्थित है और दो परिधीय । पत्र पहचान और रंग हर ११६ ms बदल जाते हैं ।
एक प्रयोग निंनलिखित प्रकार के परीक्षण से मिलकर कर सकते हैं: अकेले लक्ष्य, अकेले अकेला, गैर-लक्ष्य रंग का ट्रैक्टर (एनटीसी), एक ही लक्ष्य रंग का ट्रैक्टर (एसटीसी), और अलग लक्ष्य रंग का ट्रैक्टर (डीटीसी) . अकेले लक्ष्य परीक्षण प्रकार में, एक लक्ष्य पत्र (उदा., एक ग्रीन सी) केंद्रीय प्रतिसाद में दिखाई देता है, इसके पूर्ववर्ती परिधीय प्रतिसादों में होने वाले किसी भी रंग परिवर्तन के बिना । अकेले ट्रैक्टर परीक्षण प्रकार में, एक लक्ष्य रंग का आइटम बाद में दिखाई दे रहे एक लक्ष्य आइटम के बिना परिधीय प्रतिसाद प्रदर्शित करता है में से एक में प्रकट होता है । इस परीक्षण प्रकार का उद्देश्य प्रतिभागियों को एक परिधीय रंग परिवर्तन का उपयोग करने से रोकने के लिए एक आगामी लक्ष्य का अनुमान है, जिसमें कुछ परीक्षणों में एक ट्रैक्टर एक लक्ष्य की भविष्यवाणी नहीं की थी शामिल है । एनटीसी, एसटीसी, और डीटीसी परीक्षण के प्रकार में, एक रंगीन पत्र ट्रैक्टर परिधीय प्रदर्शित करता है में से एक में प्रकट होता है पहले लक्ष्य केंद्रीय प्रकट होता है, एक “अंतराल” के साथ 1-4 प्रदर्शन तख्ते (११६-४६४ ms) की उपस्थिति के बीच और लक्ष्य । एनटीसी परीक्षणों के लिए, ट्रैक्टर लक्ष्य के रंग का नहीं है (जैसे, एक बैंगनी ‘ वी ‘) । एसटीसी परीक्षणों में, ट्रैक्टर (जैसे, एक नारंगी ‘ बी ‘) निम्न लक्ष्य (जैसे, एक ऑरेंज ‘ टी ‘) के रूप में एक ही रंग है । डीटीसी परीक्षणों में, ट्रैक्टर (जैसे, एक नारंगी ‘ सी ‘) लक्ष्य रंग का है, लेकिन आगामी लक्ष्य के रूप में एक ही रंग नहीं है (जैसे, एक हरे ‘ वी ‘) । प्रत्येक परीक्षण प्रकार के उदाहरणों सहित, कार्य की योजनाबद्धता के लिए आरेख 3 देखें । कार्य का एक उदाहरण के लिए वीडियो 1 (वीडियो) देखें । लूप पर देखा गया, उदाहरण में दो लक्ष्य शामिल हैं । वीडियो 2 (वीडियो) स्पष्टता के लिए एक कम गति पर एक ही वीडियो है ।
दल का ध्यान कब्जा एनटीसी और एसटीसी प्रदर्शन के बीच अंतर से संकेत दिया है, एक लक्ष्य के रूप में रंग आइटम कब्जा ध्यान केवल जब यह मौजूदा लक्ष्यों में से एक को समानता भालू (यानी, नहीं एनटीसी परीक्षणों पर, जो आम तौर पर एक ही उपज लक्ष्य अकेले परीक्षण के रूप में सटीकता स्तर) । सेट-विशिष्ट कैप्चर एसटीसी और DTC प्रदर्शन के बीच अंतर द्वारा इंगित किया गया है । हम इस कार्य के कई संस्करणों को प्रकाशित किया है, परीक्षण प्रकार के थोड़ा अलग विंयास के साथ (यानी, के साथ या बिना एनटीसी और अकेले परीक्षण, बस lags 1 और 3 के साथ, लक्ष्य रंग की एक किस्म के साथ, तीन लक्ष्य, आदि के साथ 7 , 20 , 21 , 22).
इस विधि की एक उल्लेखनीय विशेषता यह है कि यह एक निरंतर प्रदर्शन का उपयोग करता है । प्रत्येक परीक्षण में उस परीक्षण प्रकार का प्रतिनिधित्व करने के लिए ंयूनतम घटक शामिल हैं, (उदा., एक परिधीय विपत्री, एक लक्ष्य, और किसी भी अक्षर जो कि ट्रैक्टर और लक्ष्य के बीच समय में दिखाई दिया.) “भराव” उत्तेजनाओं एक परीक्षण अगले मूल करने के लिए कनेक्ट, और प्रतिभागियों को जब भी वे एक लक्ष्य का पता लगाने, इस परीक्षण अंतराल के दौरान जवाब । अंतराल 15-21 फ्रेम (१७४०-२४३६ ms), जो जवाब देने के लिए पर्याप्त समय है से रहता है; सबसे प्रतिक्रियाओं ७०० ms. इस विधि का एक लाभ के भीतर हो कि मौका प्रदर्शन के पास है 0%; प्रतिभागियों को स्पष्ट रूप से पता नहीं है कि एक परीक्षण समाप्त हो गया है अगर वे एक लक्ष्य आइटम याद आती है । यह तीन प्रकार के परिणामों के लिए अनुमति देता है: 1) एक पहचान पत्र, जो एक सही प्रतिक्रिया करने के लिए नेतृत्व करेंगे, 2) एक का पता लगाया लेकिन नहीं पहचाना आइटम (जैसे, “मैं कुछ हरी देखा”), जो एक सही प्रतिक्रिया की ५०% मौका करने के लिए नेतृत्व करेंगे, और 3) एक undetected/छूटी आइटम है, जो कोई प्रतिक्रिया की ओर जाता है (गलत के रूप में कोडित) । इन तीन परिणामों की तुलना में उत्तेजना प्रसंस्करण की डिग्री के बारे में अधिक जानकारी प्रदान करते है एक दो वैकल्पिक मजबूर पसंद प्रतिक्रिया के साथ कार्य करते हैं, जो पता लगाने के बीच अंतर नहीं कर सकते पहचान के बिना (यानी, एक प्रतिक्रिया त्रुटि) और एक एकमुश्त मिस (यानी, एक चूक त्रुटि) ।
हम यहां विधि का वर्णन के रूप में हम इसे प्रकाशित काम में इस्तेमाल किया है, जिसमें प्रतिभागियों रंग पत्र के लिए खोज । हालांकि, यह३३ छवियों और इस तरह के शब्दों३४के रूप में संभावित अंय उत्तेजनाओं, के साथ प्रयोग के लिए संशोधित किया जा सकता है । इसके अलावा, विरोधियों को केंद्रीय प्रदर्शन में अंय रंग का आइटम के रूप में दिखाई नहीं बल्कि सिर्फ रंग पत्र परिधि में प्रदर्शित होने के रूप में कर सकते है (जैसे, एक लक्ष्य केंद्रीय प्रदर्शन में रंग अंक)21। यह भी संभव है कि सेट-विशिष्ट कैप्चर स्थिर प्रदर्शित करता है में पहचाना जा सकता है । इस विधि के विस्तार के आगे विकास के शोधकर्ताओं ने व्याकुलता३५पर इनाम और प्रेरणा के प्रभाव के रूप में इस तरह के विषयों की जांच करने की अनुमति देगा, या कि व्याकुलता लागत समवर्ती लक्ष्य बनाए रखने की संख्या से संग्राहक रहे हैं ३३. अन्य अनुप्रयोगों में वास्तविक दुनिया संदर्भों में व्याकुलता लागतों को मापने में शामिल हो सकता है जैसे कि जब एक मांग दृश्य खोज कार्य पूरा करना (उदा., हवाई अड्डा सामान स्क्रीनिंग या रेडियोलॉजी जांच)३६,३७ , ३८.
Protocol
Representative Results
Discussion
इस विधि का उपयोग करने में कई विचार हैं । सबसे महत्वपूर्ण कदम उठाने के लिए सुनिश्चित करें कि डिजाइन प्रतिभागियों को एक समय में दो या अधिक लक्ष्यों के लिए खोज करने की आवश्यकता है, और है कि “एसटीसी” और “डीटीस?…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
इस अनुसंधान Arcadia विश्वविद्यालय और Elmhurst कॉलेज से स्टार्टअप धन K.S.M., एक छात्र-Elmhurst कॉलेज से E.A.W. और K.S.M. को संकाय सहयोगी अनुदान के लिए संमानित किया, और arcadia विश्वविद्यालय के संकाय विकास अनुदान के साथ संभव बनाया गया था K.S.M. को हम डैनियल एच Weissman, पूर्व प्रकाशनों पर एक सहयोगी इस प्रोटोकॉल के संस्करणों का उपयोग कर शुक्रिया अदा करना चाहूंगा । हम भी अतिरिक्त छात्रों को, जो मार्शल O’Moore, पेट्रीसिया चेन, Amanda लाइ, Elise डार्लिंग, एरिका Pinsker, Somin ली, Celine सैंटोस, ग्रेग रामोस, और कैथलीन Trencheny सहित इस प्रोटोकॉल के पिछले संस्करणों पर डेटा एकत्र शुक्रिया अदा करना चाहता हूं ।
Materials
| MATLAB | Mathworks | R2014b | General computing platform |
| Psychtoolbox | Psychtoolbox | PTB-3 | Toolbox of routines for use with MATLAB |
| G*Power | Universität Düsseldorf | G*Power 3.1.9.2 for Windows | Software to assist with performing power calculations |
| 24” HDMI Gaming Monitor | ASUS | VG248QE | High quality LCD monitor with excellent timing |
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