Parts of this work have been supported by the German Research Foundation (DFG) via grants 1515/1-2 and 1515/6-1 to Ingrid Scharlau.

NOTA: Alcuni passi in questo protocollo può essere realizzato utilizzando il software personalizzato fornito (insieme con istruzioni di installazione) a http://groups.upb.de/viat/TVATOJ. Nel protocollo, questa raccolta di programmi e script è denominato &quot;TVATOJ&quot;. 1. Selezione di stimolo Materiale <ol><li> Selezionare stimoli in base alla domanda di ricerca. NOTA: In generale, due obiettivi sono mostrati in diverse posizioni sullo schermo. Gli stimoli che sono stati utilizzati con il presente metodo includono, ad esempio, forme, numeri, lettere, single nel display pop-out, e gli oggetti in immagini naturali. Gli ultimi tre tipi sono stati utilizzati in questo protocollo. NOTA: diversi tipi di stimolo diversi sono compresi nel plugin TOJ ( &quot;psylab_toj_stimulus&quot; fornito con TVATOJ) per il costruttore esperimento OpenSesame 12. </li><li> Durante la creazione di nuovi tipi di stimolo, assicurarsi che le proprietà di interest devono essere codificati per la sentenza che li rende importante per l&#39;attività o selezionare gli stimoli dove le proprietà di interesse sono codificati automaticamente (per esempio, singletons nei display pop-out). </li></ol> 2. Potenza Stima e pianificazione <ol><li> Eseguire un&#39;analisi potere bayesiana simulando set di dati con il modello selezionato, progettazione pianificata (distribuzione SOA e ripetizioni), le dimensioni del campione e parametri ipotizzati. Valutare se è probabile che raggiungere l&#39;obiettivo di ricerca (per esempio, una certa differenza nei parametri). Se l&#39;alimentazione non è sufficiente, modificare il disegno aggiungendo o spostando SOA o ripetizioni e ripetere l&#39;analisi. <ol><li> Per utilizzare il software fornito TVATOJ, aprire e modificare lo script &quot;exp1-power.R&quot;. Seguire i commenti nel file per regolare per l&#39;analisi specifica. Per informazioni di carattere generale sulla stima di potenza bayesiana riferimento a Kruschke 13. </li></ol></li></ol> &lt;p class = &quot;jove_title&quot;&gt; 3. Specifica o Programmazione del Experiment <ol><li> Utilizzare un costruttore esperimento o una libreria presentazione psicofisico per implementare l&#39;esperimento. <ol><li> Per usare il plugin OpenSesame TOJ fornite in TVATOJ, trascinare il plugin &quot;psylab_toj_stimulus&quot; in un ciclo di presentazione di prova. In alternativa, aprire l&#39;esempio esperimento &quot;semplice-toj.osexp&quot; in OpenSesame. </li><li> Selezionare il tipo di stimolo desiderato dal menu a discesa &quot;tipo di stimolo&quot; nella configurazione psylab_toj_stimulus. Seguire le istruzioni in TVATOJ per l&#39;aggiunta di nuovi tipi di stimolo, se necessario. </li></ol></li><li> Specificare le prove, come descritto nei seguenti passaggi. <ol><li> Per ogni condizione sperimentale, creare prove con la SOA previsto. Quando si utilizza il plugin psylab_toj_stimulus e OpenSesame, aggiungere tutti i vari fattori come variabili per il ciclo di prova (ad esempio, &quot;SOA&quot;). </li><li> Aggiungere righe alla tabella di realizzaretutte le combinazioni di fattori (ad esempio, sette SOA, da -100 a 100 msec, incrociati con le condizioni sperimentali &quot;attenzione&quot; e &quot;neutrale&quot;). Regolare l&#39;attributo del loop &quot;Ripeti&quot; per creare ripetizioni sufficienti (vedere il passaggio del protocollo 2 per determinare la distribuzione e la ripetizione della SOA). NOTA: in genere, al massimo 800 prove possono essere presentati entro un&#39;ora. Se sono necessarie più ripetizioni, pensare di dividere l&#39;esperimento in varie sessioni. Assicurarsi che l&#39;attributo &quot;Ordine&quot; del ciclo è impostato su &quot;Random&quot; prima di eseguire l&#39;esperimento. </li><li> Nella configurazione del plugin psylab_toj_stimulus, aggiungere segnaposto (ad esempio &quot;[SOA]&quot;) per i vari fattori nei rispettivi campi. Inserisci valori costanti nei campi di fattori che non sono molteplici. NOTA: Prima di eseguire l&#39;esperimento, assicurarsi che tempistica accurata è garantita. Se il comportamento tempistica adeguata dei monitor più recenti non è stata verificata, l&#39;usoMonitor CRT e la sincronizzazione con il segnale di ritracciamento verticale 12. </li></ol></li></ol> 4. Procedura sperimentale <ol><li> Accogliente e briefing dei partecipanti <ol><li> Il benvenuto ai partecipanti e informarli circa la forma generale di questo esperimento (esperimento di percezione del computer-based). Informare i partecipanti circa la durata prospettica dell&#39;esperimento. Ottenere il consenso informato dei partecipanti di partecipare all&#39;esperimento. </li><li> Assicurarsi che i partecipanti mostrano normale o visione corretta-a-normale (in modo ottimale per lo svolgimento di brevi test di visione). Alcuni deficit, come cecità colore, può essere tollerabile se non interferiscono con la domanda di ricerca per il particolare tipo di materiale di stimolo. </li><li> Fornire una cabina tranquilla dove viene condotto l&#39;esperimento. Regolare la sedia, mentoniera, posizione sulla tastiera, e così via, al fine di garantire condizioni di visualizzazione e risposta ottimali per l&#39;experiment. </li><li> Rendere i partecipanti consapevoli del fatto che l&#39;esperimento richiede attenzione e la concentrazione mentale e può essere faticoso. Chiedi loro di prendere brevi pause quando necessario. È, tuttavia, altrettanto importante non eseguire queste semplici operazioni sotto forte sforzo attentivo. Dire ai partecipanti che è bene fare alcuni errori. </li></ol></li><li> Istruzione e warm-up <ol><li> istruzioni su schermo presenti per il compito, in dettaglio la procedura di sequenza di presentazione e la raccolta di risposta. Informare i partecipanti che il compito è quello di riportare l&#39;ordine in cui gli obiettivi sono arrivati, e che questo sarà difficile in alcuni studi. Chiedi ai partecipanti di segnalare la loro prima impressione quando non riescono a dire l&#39;ordine con certezza, e far loro indovinare se non hanno tale impressione a tutti. NOTA: Nelle tojs binari usati qui, non esiste alcuna opzione per indicare la percezione della simultaneità. Per evitare un eccessivo indovinare, non sottolineare la presenza di prove con SIMUltaneously presentato gli obiettivi in ​​modo esplicito. Lasciate che queste siano semplicemente prove difficili con le istruzioni di cui sopra. </li><li> Per evitare movimenti dell&#39;occhio durante le prove, chiedere ai partecipanti di fissare un marchio che viene mostrato al centro dello schermo. Chiedi loro di riposare la testa su una mentoniera. </li><li> Chiedi ai partecipanti di prendere brevi pause, se necessario. Fate loro sapere quando si rompe sono ammessi e quando devono essere evitati (ad esempio, durante la presentazione di destinazione e prima che la risposta). </li><li> Includere una breve formazione in cui i partecipanti possono abituarsi al compito. A tal fine, presentare un sottoinsieme casuale delle prove sperimentali (vedere fase protocollo 3.2). NOTA: poiché il compito in sé è piuttosto semplice, da dieci a venti prove sono in genere sufficienti. Può essere utile per aumentare la fiducia dei partecipanti nella loro performance in questo compito. Questo può essere fatto rallentando la presentazione e fornire un feedback. </li><li> Ottenere confirmati dei partecipantisu che hanno capito il compito (lasciarli spiegano) e che non hanno altre domande. </li></ol></li><li> Esecuzione di test principale <ol><li> Lasciate che l&#39;avvio del software sperimentale con la presentazione delle prove principali. Lasciare la cabina per l&#39;esperimento principale. </li></ol></li></ol> 5. Analisi basata su modelli di dati TOJ <ol><li> Convertire i file di dati grezzi in conti di giudizio per ogni SOA &quot;sonda primi&quot;. Ad esempio, eseguire lo script &quot;os2toj.py&quot; fornito con TVATOJ. </li><li> Eseguire la procedura di stima bayesiana per stimare i parametri principali w p e C, il derivato quelli v p e r v e le differenze dei parametri. A tale scopo, eseguire lo script &quot;run-evaluation.R&quot; dopo averlo modificato in base alle istruzioni fornite nel file. </li><li> Quando il campionamento è terminato, le differenze di interesse per le domande di ricerca possono essere valutati. examplES si possono trovare nella sezione seguente. </li></ol>

<ol>
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The authors have nothing to disclose.

Il protocollo in questo articolo viene descritto come condurre tojs semplici e montare i dati con modelli basati sulla codifica stimolo fondamentale. Tre esperimenti hanno dimostrato come i risultati possono essere valutati in un quadro di stima Bayesiano gerarchico di valutare l&#39;influenza di attenzione altamente diverso materiale di stimolo. Salience nei display pop-out ha portato ad un aumento dei pesi di attenzione. Inoltre, l&#39;aumento dei pesi sono stati stimati per gli oggetti dello spazio di azione in immagini naturali. Tuttavia, a causa del vantaggio persistente quando rapporti spaziali sono stati disturbati mostrando tali immagini capovolto, è probabile che un altro vantaggio attentivo locale comporta l&#39;aumento di peso. Una stecca periferico, come quello usato nell&#39;esperimento 3, presenta una influenza negativa sul peso attentivo. Tuttavia, si porta ad un grande effetto nel parametro τ, che modella un ritardo tra l&#39;orario di inizio dei processi di codifica. La maggior parte del protocollo segue passaggi comuninella conduzione Tojs ed esperimenti percezione in generale. Si noti, tuttavia, che l&#39;interpretazione dei risultati in termini di TVA è legato alla codifica stimoli nella memoria visiva a breve termine. La possibilità di eseguire il TOJ dal rilevamento insorgenza puro deve essere ridotto il più possibile. Pertanto, come indicato nel passaggio protocollo 1.2, è fondamentale che gli attributi di interesse o sono codificati automaticamente (che può essere assunta per determinati stimoli, per esempio, salienza pop-outs) o codifica deve essere agevolato tramite l&#39;operazione (ad esempio, segnalato la identità stimolo). Si consiglia di ispezionare i dati grezzi riassunti ( &quot;sondare prima&quot; conta in tutto SOA diviso per il numero di ripetizioni) prima di eseguire l&#39;analisi finale. Questi dati dovrebbe seguire una curva a forma di S come mostrato nelle funzioni psicometriche nelle figure della sezione risultati rappresentativi. Si noti che a causa delle risposte con distribuzione binomiale, i punti di dati casualimente deviare dal percorso ideale. Le deviazioni aumentano con una riduzione del numero di ripetizioni. Con poche ripetizioni, le deviazioni sono spesso relativamente grandi, oscurando la forma ideale S. Tuttavia, se il modello devia nettamente dalla curva di consueto, il modello matematico può essere necessario un aggiustamento. Per esempio, quando si osservano grandi spostamenti laterali (come nell&#39;esperimento 3 del presente articolo), Alcalá-Quintana e il parametro τ di García-Pérez possono essere inclusi. Se la curva non converge ad uno e zero alle estremità parametri 21 può essere aggiunto lapse aggiuntivo. E &#39;possibile eseguire un confronto formale come suggerito in Alcalá-Quintana e García-Pérez 21 decidere tra diversi modelli. Utilizzando modelli diversi da quello descritto nella Premessa, tuttavia, può influire se i risultati possono essere interpretati in termini di TVA. Lì dentrosultati riportato in questo articolo, abbiamo detto le tendenze centrali delle differenze stimate insieme con il loro 95% ISU. Tuttavia, nel quadro Bayesiano, è possibile accettare o rifiutare che non vi è alcuna differenza tra due stime. A questo scopo, una corda (regione rilevanza pratica) deve essere specificato 11, 13. La corda indica un piccolo intervallo intorno allo zero. I valori di questa gamma sono considerati praticamente uguale a zero. Se la corda non si sovrappone con l&#39;HDI, l&#39;ipotesi nulla viene rifiutata. limiti CORDA significative dipendono dalla domanda di ricerca o applicazione. In contrasto con l&#39;analisi TOJ con mezzi tradizionali, l&#39;approccio TVA-based in grado di guidare la determinazione dei limiti CORDA significativi: A causa delle loro unità significative, i parametri possono essere relativi alle stime di altri paradigmi TVA (ad esempio, i rapporti integrali, vedi riferimento 3) . Inoltre, i tassi di elaborazione possono essere convertiti in codifica durazioni (il valore atteso della durata di codifica E x di stimolo x è 1 / v x, vedi riferimento 7) per informare i limiti corda. Ad esempio, se i ricercatori sono interessati a sapere se una manipolazione attenzione contribuisce a ridurre il tempo di reazione per un partecipante in una simulazione di guida, potrebbero ragionare come segue: I tempi di reazione (compresi i componenti del motore) sono nella gamma di poche centinaia di millisecondi, pertanto , se la manipolazione attenzione cambia la reazione complessiva pochi millisecondi, il cambiamento sarebbe praticamente nullo. Quindi un CORDA da -2 a +2 ms potrebbe essere applicato alla differenza di durata codifica riferimento e sonda (E r -E p). Se la corda di questa differenza comprende completamente i HDI, cosicché non vi è alcuna differenza può essere accettato. Se HDI e la corda non si sovrappongono, l&#39;ipotesi nulla può essere rifiutata. Se nessuno dei due è il caso, tale decisione punto può essere fatta. Ulteriori dettagli riguardanti la Bayesiano evaapproccio tazione, in generale, può essere trovato, per esempio, nel libro di Kruschke 13. Passando a questioni più generali, per il successo di questo protocollo, è fondamentale che ci sono solo due stimoli che generano segnali temporali nella posizione di destinazione. Ad esempio, una stecca periferica (come in Esperimento 3) o maschere 7 portano a grandi spostamenti laterali che non possono essere spiegate dal modello corrente TVA-based. Tali situazioni non sono rari e sono stati modellati incorporando un parametro suggerito da Alcalá-Quintana e García-Pérez 21. In questo modello esteso, il componente τ non può essere chiaramente collegato ad un meccanismo di TVA. C&#39;è un collegamento tra il tentativo di τ e TVA, ma ci sono alcuni problemi irrisolti. Infatti, TVA assume un breve ritardo prima della codifica inizio. Parametro t 0, che è stato discusso nell&#39;introduzione, è l&#39;esposizione massima inefficace durzione di fronte al quale nulla è codificato a tutti. La differenza t 0r -t 0p potrebbe essere inteso come τ. Tuttavia, t 0 è in genere piccolo, circa 10 a 20 msec. Inoltre, la teoria non presume che è influenzato da attenzione. Tuttavia, t 0 riduzioni sono state osservate nella lettera di riconoscimento 7, 24. Se si accetta questa possibilità, un ulteriore impegno deve essere effettuato. τ parametro è stata misurata a circa 50 ms. Dato il fatto che t 0p dello stimolo cued può al massimo essere diminuita di 10 a 20 ms perché non è più grande, in primo luogo, la maggior parte di τ sarebbe venuto da aumentare t 0r della uncued per 50 a 60 msec. Questa grandezza è ben oltre ciò che a volte si osserva (circa 10 msec). Come conseguenza della relazione poco chiara di τ a TVA, alcune questioni importanti non si può rispondere. Ad esempio, non si può decidere se i ritardi di stimu frequentatoLi sono ridotti o se quelli degli stimoli incustoditi sono prolungate (con conseguente differenza τ osservata). Le limitazioni della tecnica di cui sopra derivano dal fatto che solo due stimoli sono esplicitamente modellati con IVA. Per migliorare su questo, la ricerca futura si propone di estendere il modello TVA-based per più di due stimoli. In particolare, modellando esplicitamente lo spunto in cued TOJ con IVA è un obiettivo importante di ricerche successive 25. Vantaggi del protocollo sono la semplicità del compito TOJ che può utilizzare quasi stimoli arbitraria, la base teorica approfondita da TVA, e lo schema di valutazione bayesiana. Il modello di TVA-based è un grande passo avanti rispetto agli approcci tradizionali senza modello. In passato, le funzioni psicometriche lo più generiche sono stati montati dei dati TOJ. Cambiamenti nella loro sintesi parametri PSS (punto di simultaneità soggettiva) e DL (differenza limen, una misura diprestazioni discriminazione) sono stati collegati a manipolazioni di attenzione. A volte, questi parametri vengono interpretati over-. Ad esempio, è spesso affermato che l&#39;attenzione accelera l&#39;elaborazione dello stimolo frequentato, che potrebbe anche essere il caso che lo stimolo automatico viene rallentato 7. In aggiunta a questa debolezza, questi parametri sono piuttosto indiretta. Essi descrivono la performance nel compito e non caratterizzano i processi che lo producono. L&#39;analisi basata su modelli di tojs migliora questi inconvenienti, fornendo parametri significativi basati su TVA.

Come attenzione viene distribuita nello spazio e nel tempo è uno dei fattori più importanti nella percezione visiva umana. Gli oggetti che catturano l&#39;attenzione a causa della loro visibilità e importanza sono in genere elaborati più velocemente e con maggiore precisione. Nella ricerca comportamentale, tali vantaggi prestazionali sono stati dimostrati in una varietà di paradigmi sperimentali. Per esempio, destinando attenzione alla posizione di destinazione accelera la reazione in attività di rilevamento della sonda 1. Allo stesso modo, l&#39;accuratezza delle lettere di segnalazione è migliorata l&#39;attenzione 2. Tali risultati dimostrano che l&#39;attenzione aumenta la lavorazione, ma rimangono irrimediabilmente muto su come è stabilito questo miglioramento. Il presente lavoro dimostra che i meccanismi di basso livello alle spalle vantaggi di attenzione può essere valutata misurando la velocità di elaborazione dei singoli stimoli in un quadro model-based che mette in relazione le misure a piccolo grano components di attenzione. Con un tale modello, la capacità di elaborazione complessiva e la sua distribuzione tra gli stimoli possono essere dedotti dalla misurazione della velocità di elaborazione. La teoria di Bundesen of Visual Attention (TVA) 3 fornisce un modello adatto a questo sforzo. E &#39;tipicamente applicato ai dati provenienti da attività di lettera di report. Di seguito, i fondamenti della TVA sono spiegati ed è mostrato come possono essere estesi per modellare i dati giudizio temporale-ordine (TOJ) ottenuti con (quasi) stimoli arbitrari. Questo nuovo metodo fornisce stime di velocità di elaborazione e distribuzione delle risorse che possono essere facilmente interpretabili. Il protocollo in questo articolo spiega come pianificare e condurre tali esperimenti e particolari come i dati possono essere analizzati. Come accennato in precedenza, il solito paradigma modellazione TVA-based e stima dei parametri di attenzione è il compito lettera report. I partecipanti riportano le identità di una serie di lettere cheè brevemente lampo e tipicamente mascherato dopo un ritardo variabile. Tra gli altri parametri, il tasso al quale elementi visivi sono codificati nella memoria visiva a breve termine può essere stimato. Il metodo è stato applicato con successo a domande in ricerca di base e clinica. Per esempio, Bublak e colleghi hanno valutato 4 che i parametri di attenzione sono colpiti in diverse fasi di deficit cognitivi legati all&#39;età. Nella ricerca fondamentale l&#39;attenzione, Petersen, Kyllingsbæk, e Bundesen 5 utilizzati TVA per modellare l&#39;effetto tempo di sosta attentivo, difficoltà dell&#39;osservatore nel percepire il secondo dei due obiettivi in determinati intervalli di tempo. Un grave inconveniente del paradigma lettera rapporto è che richiede stimoli sufficientemente overlearned e mascherabili. Questo requisito limita il metodo di lettere e cifre. Altri stimoli richiederebbero una formazione pesante di partecipanti. Il paradigma TOJ non richiede né stimul specificoio né mascheramento. Può essere utilizzato con qualsiasi tipo di stimoli per cui l&#39;ordine di comparsa può essere giudicato. Questo si estende la gamma di stimolo per praticamente tutto ciò che possa essere di interesse, tra cui i confronti 6 cross-modali diretti. Investigating attenzione con Tojs si basa sul fenomeno di entrata prima dell&#39;attenzione che è una misura di quanto in precedenza uno stimolo frequentato è percepito rispetto ad uno automatica. Purtroppo, il solito metodo per analizzare i dati TOJ, fitting funzioni psicometriche prestazioni osservatore (come ad esempio le funzioni gaussiana o logistiche cumulativi), non può distinguere se l&#39;attenzione aumenta il tasso di trasformazione dello stimolo assistito o se diminuisce la percentuale di stimolo incustodita 7. Questa ambiguità è un problema importante perché la questione se la percezione di uno stimolo è veramente migliorata o se beneficia a causa del ritiro di risorse da un stimul competere<html> noi è una questione di rilevanza sia fondamentale e pratico. Ad esempio, per la progettazione di interfacce uomo-macchina è molto importante per sapere se aumentare la prominenza di un elemento funziona a scapito di un altro. Il compito TOJ di solito procede come segue: un segno di fissaggio è presentato per un breve ritardo, tipicamente un estratto a sorte intervallo più breve di un secondo. Poi, il primo obiettivo è presentata, seguita dopo una variabile dello stimolo asincronia (SOA) dal secondo target. A SOA negativi, la sonda, lo stimolo frequentato, viene visualizzato per primo. A SOA positivi, il riferimento, lo stimolo incustodita, conduce. In una SOA zero, entrambi gli obiettivi sono mostrati simultaneamente. Tipicamente, presentando il bersaglio si riferisce alla commutazione stimolo on. In determinate condizioni, tuttavia, altri eventi temporali, come ad esempio un guizzo di una già presente bersaglio o offset sono utilizzati 8. _content &quot;&gt; In tojs, le risposte sono raccolte in maniera unspeeded, di solito con i tasti mappati alle identità di stimolo e gli ordini di presentazione (ad esempio, se gli stimoli sono quadrati e diamanti, una chiave indica&quot; piazza prima &quot;e un altro&quot; diamanti primo &quot;) . È importante sottolineare che, per la valutazione, questi giudizi devono essere convertiti in &quot;sonda prima&quot; (o &quot;primo riferimento&quot;) giudizi. Nel presente lavoro, una combinazione del modello di elaborazione di IVA e paradigma sperimentale TOJ viene utilizzato per eliminare i problemi in entrambi i domini individuale. Con questo metodo, i parametri di velocità facilmente interpretabili possono essere stimati per stimoli visivi quasi arbitrarie, consentendo di dedurre come l&#39;attenzione dell&#39;osservatore è assegnato a competere elementi visivi. Il modello si basa sulle equazioni di TVA per la lavorazione dei singoli stimoli, che verranno brevemente spiegate nel seguito. La probabilità che uno stimulci è codificato nella memoria visiva a breve termine prima che l&#39;altro viene interpretato come la probabilità di giudicare questo stimolo come apparire per primo. Le singole durate di codifica sono esponenzialmente distribuiti 9: <img alt="Equazione 1" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq1.jpg" /> (1) La massima esposizione inefficace durata t 0 è una soglia di fronte al quale nulla è codificato a tutti. Secondo TVA, il tasso di v x, i in cui oggetto x è codificato come membro di una categoria percettiva i (come il colore o una forma) è data dall&#39;equazione tasso, <img alt="Equazione 2" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq2.jpg" /> . (2) La forza dell&#39;evidenza sensoriale che x appartiene alla categoria I è espressa in x η, i, e beta i è un bias decisione per classificare gli stimoli come membri della categoria i. Questo viene moltiplicato per unpesi ttentional. I singoli pesi di attenzione W x sono divisi per i pesi di attenzione di tutti gli oggetti nel campo visivo. Pertanto, il peso attentivo relativa viene calcolato come <img alt="Equazione 3" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq3.jpg" /> (3) dove R rappresenta tutte le categorie e η x, i rappresenta la prova sensoriale che oggetto x appartiene alla categoria j. Il valore di j π è chiamato pertinenza di categoria j e riflette una tendenza a fare categorizzazioni in j. La capacità di elaborazione totale C è la somma di tutte le tariffe di elaborazione per tutti gli stimoli e le categorizzazioni. Per una descrizione più dettagliata di TVA, fare riferimento a Bundesen e Habekost del libro 9. Nel nostro nuovo metodo, Equazione 1, che descrive la codifica dei singoli stimoli, si trasforma in un modello di Tojs. Supponendo che bias di selezione e le categorie di rapporti sono constant all&#39;interno di un compito sperimentale, la velocità di elaborazione v p e v r della sonda due porta stimoli (p) e di riferimento (R) dipende C ei pesi attenzionali nella forma v p = C · w p e v r = C · w r rispettivamente. Il nuovo modello TOJ esprime la probabilità di successo P p 1 ° che un partecipante giudica lo stimolo della sonda di essere prima in funzione della SOA e le tariffe di lavorazione. Può essere formalizzata come segue: <img alt="Equazione 4" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq4.jpg" /> (4) Una descrizione più dettagliata di come questa equazione è derivata dalle equazioni di base TVA è descritto da Tünnermann, Petersen, e Scharlau 7. Per semplicità, il parametro t 0 è omesso nel modello in Equazione 1. Secondo la TVA originale, t 0 deve essere identico per boobiettivi Th nel compito TOJ, e, di conseguenza, si annulla. Tuttavia, questa ipotesi può talvolta essere violata (vedere la sezione Discussione). Per il montaggio questa equazione a dati TOJ, uno schema di stima bayesiana gerarchico 11 è suggerito. Questo approccio permette di stimare i pesi attentive w p e r w della sonda e di riferimento stimoli e la velocità di elaborazione complessiva C. Questi parametri, la conseguente tassi di assorbimento v p e V R, e le differenze di attenzione indotta tra di loro, può essere valutata sui livelli di soggetti e di gruppo insieme con le incertezze stimate. Il modello gerarchico è illustrato nella figura 1. Durante la fase di progettazione per un esperimento, comoda analisi di potenza bayesiana può essere condotta. Il seguente protocollo descrive come pianificare, eseguire ed analizzare esperimenti TOJ da cui parametri di velocità di elaborazione e pesi di attenzione per gli stimoli visivi possonoessere ottenuto. Il protocollo presuppone che il ricercatore è interessato a come una manipolazione attenzionale influenza la velocità di elaborazione di alcuni obiettivi di interesse. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/54856/54856fig1.jpg" /> Figura 1: modello grafico utilizzato nella procedura di stima bayesiana. Cerchi indicano le distribuzioni stimate; doppi cerchi indicano i nodi deterministici. Piazze indicano i dati. Le relazioni sono riportati sul lato destro della figura. I nodi al di fuori dei telai arrotondati ( &quot;piatti&quot;) rappresentano stime medie e dispersione dei parametri TVA (vedi introduzione) a livello di gruppo. Nella piastra di &quot;soggetti J&quot;, si può vedere come i pesi di attenzione (W) sono combinati con i tassi di elaborazione complessiva (C) dalla velocità di elaborazione dello stimolo (V) sul livello di soggetto. Piastra &quot;i SOA &amp;# 8221; mostra come questi parametri TVA vengono poi trasformati (tramite la funzione P p 1 descritto nell&#39;introduzione) nella probabilità di successo (θ) per le risposte binomiale distribuiti in ogni SOA. Pertanto, il θ insieme alle ripetizioni della SOA (n) descrivono i punti di dati (y). Per maggiori dettagli sulla notazione e l&#39;interpretazione dei modelli grafici, fare riferimento a Lee e Wagenmakers 23. Si noti che, per motivi di chiarezza, i nodi che rappresentano differenze di parametri sono stati omessi. Questi parametri deterministici sono indicate nelle figure dei risultati sperimentali invece. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54856/54856fig1large.jpg" target="_blank">Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a>

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="336">
	<tbody>
		<tr height="17">
			<td height="17" style="height:17px;width:336px;">Personal Computer</td>
		</tr>
		<tr height="17">
			<td height="17" style="height:17px;">(Open Source) Experimentation and evaluation software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

measuring attention and visual processing speed by model-based analysis of temporal-order judgments

Questo protocollo descrive come condurre esperimenti temporale fine di misurare la velocità di elaborazione visiva e la distribuzione delle risorse dell&#39;attenzione. Il metodo proposto si basa su una nuova e sinergica combinazione di tre componenti: il paradigma giudizi temporali di ordine (TOJ), la teoria di Bundesen of Visual Attention (TVA), e un quadro di stima bayesiana gerarchica. Il metodo prevede parametri facilmente interpretabili, che sono supportate da le basi teoriche e neurofisiologici della TVA. Utilizzando tojs, le stime TVA-based possono essere ottenuti per una vasta gamma di stimoli, mentre paradigmi tradizionali utilizzati con IVA sono prevalentemente limitate alle lettere e cifre. Infine, i parametri significativi del modello proposto consentono la creazione di un modello bayesiano gerarchico. Tale modello statistico permette di valutare i risultati di una analisi coerente sia sul soggetto e il livello di gruppo. Per dimostrare la fattibilità e versatility di questo nuovo approccio, tre esperimenti sono riportati con manipolazioni di attenzione in sintetico display pop-out, le immagini naturali, e un cued paradigma lettera-rapporto.

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Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments

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.

Misurazione Attenzione e velocità di elaborazione visiva dal Modello di analisi basata su delle decisioni di ordine temporale

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The ...

measuring-attention-visual-processing-speed-model-based-analysis

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Behavior

9.8K Views.  Paderborn University. 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.

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The 5-Choice Serial Reaction Time Task: A Task of Attention and Impulse Control for Rodents

This protocol describes the 5-choice serial reaction time task, which is an operant based task used to study attention and impulse control in rodents. Test day challenges, modifications to the standard task, can be used to systematically tax the neural systems controlling either attention or impulse control. Importantly, these challenges have consistent effects on behavior across laboratories in intact animals and can reveal either enhancements or deficits in cognitive function that are not apparent when rats are only tested on the standard task. The variety of behavioral measures that are collected can be used to determine if other factors (i.e., sedation, motivation deficits, locomotor impairments) are contributing to changes in performance. The versatility of the 5CSRTT is further enhanced because it is amenable to combination with pharmacological, molecular, and genetic techniques.

This protocol describes the 5-choice serial reaction time task, which is an operant based task used to study attention and impulse control in rodents. Test day challenges, which are modifications of the standard task, increase flexibility of the task and can be combined with other manipulations to more fully characterize behavior.

Il 5-Choice reazione Serial Attività temporizzata: un lavoro di Attenzione e Impulse controllo per roditori

This protocol describes the 5-choice serial reaction time task, which is an operant based task used to study attention and impulse control in rodents. ...

Ricerca

Comportamento

Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic resonance imaging allows us to estimate voxel-based population receptive fields (pRF), i.e., the part of the visual field that activates the cells within each voxel. Prior, direct, pRF estimation methods1 suffer from certain limitations: 1) the pRF model is chosen a-priori and may not fully capture the actual pRF shape, and 2) pRF centers are prone to mislocalization near the border of the stimulus space. Here a new topographical pRF estimation method2 is proposed that largely circumvents these limitations. A linear model is used to predict the Blood Oxygen Level-Dependent (BOLD) signal by convolving the linear response of the pRF to the visual stimulus with the canonical hemodynamic response function. PRF topography is represented as a weight vector whose components represent the strength of the aggregate response of voxel neurons to stimuli presented at different visual field locations. The resulting linear equations can be solved for the pRF weight vector using ridge regression3, yielding the pRF topography. A pRF model that is matched to the estimated topography can then be chosen post-hoc, thereby improving the estimates of pRF parameters such as pRF-center location, pRF orientation, size, etc. Having the pRF topography available also allows the visual verification of pRF parameter estimates allowing the extraction of various pRF properties without having to make a-priori assumptions about the pRF structure. This approach promises to be particularly useful for investigating the pRF organization of patients with disorders of the visual system.

It is important to obtain unbiased estimates of visual population receptive fields (pRFs) by functional magnetic resonance imaging. We use mild regularization constraints to estimate pRF topography without a-priori assumptions about pRF shape, allowing us to choose specific pRF models post-hoc. This is particularly advantageous in subjects with visual-pathway lesions.

Stima topografica Visual Popolazione ricettivo campi da fMRI

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic ...

Methods to Test Visual Attention Online

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative data samples than can typically be collected on college campuses. However, before such methods can be widely adopted, a number of technological challenges must be overcome &#8211; in particular in experiments where tight control over stimulus properties is necessary. Here we present methods for collecting performance data on two tests of visual attention. Both tests require control over the visual angle of the stimuli (which in turn requires knowledge of the viewing distance, monitor size, screen resolution, etc.) and the timing of the stimuli (as the tests involve either briefly flashed stimuli or stimuli that move at specific rates). Data collected on these tests from over 1,700 online participants were consistent with data collected in laboratory-based versions of the exact same tests. These results suggest that with proper care, timing/stimulus size dependent tasks can be deployed in web-based settings.

To replicate laboratory settings, online data collection methods for visual tasks require tight control over stimulus presentation. We outline methods for the use of a web application to collect performance data on two tests of visual attention.

Metodi per test visivo attenzione online

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative ...

Measurement of Neurophysiological Signals of Ignoring and Attending Processes in Attention Control

Attention control is the ability to selectively attend to some sensory signals while ignoring others. This ability is thought to involve two processes: enhancement of sensory signals that are to be attended and the attenuation of sensory signals that are to be ignored. The overall strength of attentional modulation is often measured by comparing the amplitude of a sensory neural response to an external input when attended versus when ignored. This method is robust for detecting attentional modulation, but precludes the ability to assess the separate dynamics of attending and ignoring processes. Here, we describe methodology to measure independently the neurophysiological signals of attending and ignoring using the intermodal attention task (IMAT). This task, when combined with electroencephalography, isolates neurophysiological sensory responses in auditory and visual modalities, when either attending or ignoring, with respect to a passive control. As a result, independent dynamics of attending and of a ignoring can be assessed in either modality. Our results using this task indicate that the timing and cortical sources of attending and ignoring effects differ, as do their contributions to the attention modulation effect, pointing to unique neural trajectories and demonstrating sample utility of measuring them separately.

Attention control comprises enhancement of target signals and attenuation of distractor signals. We describe an approach to measure separately but concurrently, the neurophysiology of attending and ignoring in sustained intermodal attention, utilizing a passive control condition during which neither process is continuously engaged.

Misura di segnali neurofisiologici di Ignorando e Assistere Processi in controllo Attenzione

Attention control is the ability to selectively attend to some sensory signals while ignoring others. This ability is thought to involve two processes: ...

A Method to Quantify Visual Information Processing in Children Using Eye Tracking

Visual problems that occur early in life can have major impact on a child's development. Without verbal communication and only based on observational methods, it is difficult to make a quantitative assessment of a child's visual problems. This limits accurate diagnostics in children under the age of 4 years and in children with intellectual disabilities. Here we describe a quantitative method that overcomes these problems. The method uses a remote eye tracker and a four choice preferential looking paradigm to measure eye movement responses to different visual stimuli. The child sits without head support in front of a monitor with integrated infrared cameras. In one of four monitor quadrants a visual stimulus is presented. Each stimulus has a specific visual modality with respect to the background, e.g., form, motion, contrast or color. From the reflexive eye movement responses to these specific visual modalities, output parameters such as reaction times, fixation accuracy and fixation duration are calculated to quantify a child's viewing behavior. With this approach, the quality of visual information processing can be assessed without the use of communication. By comparing results with reference values obtained in typically developing children from 0-12 years, the method provides a characterization of visual information processing in visually impaired children. The quantitative information provided by this method can be advantageous for the field of clinical visual assessment and rehabilitation in multiple ways. The parameter values provide a good basis to: (i) characterize early visual capacities and consequently to enable early interventions; (ii) compare risk groups and follow visual development over time; and (iii), construct an individual visual profile for each child.

A method is described to quantify the quality of visual information processing based on reflexive eye movements in response to specific visual modalities. Reaction times and fixation output parameters are used to characterize visual performance in children with and without visual impairments from 6 months of age.

Un metodo per quantificare Visual Information Processing in bambini che utilizzano Eye Tracking

Visual problems that occur early in life can have major impact on a child's development. Without verbal communication and only based on observational ...

Intracortical Inhibition Within the Primary Motor Cortex Can Be Modulated by Changing the Focus of Attention

It is well recognized that an external focus (EF) compared with an internal focus (IF) of attention improves motor learning and performance. Studies have indicated benefits in accuracy, balance, force production, jumping performance, movement speed, oxygen consumption, and fatiguing task. Although behavioral outcomes of using an EF strategy are well explored, the underlying neural mechanisms remain unknown. A recent TMS study compared the activity of the primary motor cortex (M1) between an EF and an IF. More precisely, this study showed that, when adopting an EF, the activity of intracortical inhibitory circuits is enhanced.
On the behavioral level, the present protocol tests the influence of attentional foci on the time to task failure (TTF) when performing submaximal contractions of the first dorsal interosseous (FDI). Additionally, the current paper describes two TMS protocols to assess the influence of attentional conditions on the activity of cortical inhibitory circuits within the M1. Thus, the present article describes how to use single-pulse TMS at intensities below the motor threshold (subTMS) and paired-pulse TMS, inducing short-interval intracortical inhibition (SICI) when applied to the M1. As these methods are assumed to reflect the responsiveness of GABAergic inhibitory neurons, without being affected by spinal reflex circuitries, they are well suited to measuring the activity of intracortical inhibitory circuits within the M1.
The results show that directing attention externally improves motor performance, as participants were able to prolong the time to task failure. Moreover, the results were accompanied by a larger subTMS-induced electromyography suppression and SICI when adopting an EF compared to an IF. As the level of cortical inhibition within the M1 was previously demonstrated to influence motor performance, the enhanced inhibition with an EF might contribute to the better movement efficiency observed in the behavioral task, indicated by a prolonged TTF with an EF.

Using two different transcranial magnetic stimulation (TMS) protocols, this manuscript describes how to measure and compare cortical inhibition within the primary motor cortex when adopting different attentional foci.

L'inibizione intracorticale all'interno della corteccia di motore primaria può essere modulata modificando al centro dell'attenzione

It is well recognized that an external focus (EF) compared with an internal focus (IF) of attention improves motor learning and performance. Studies have ...

Central and Divided Visual Field Presentation of Emotional Images to Measure Hemispheric Differences in Motivated Attention

Two dominant theories on lateralized processing of emotional information exist in the literature. One theory posits that unpleasant emotions are processed by right frontal regions, while pleasant emotions are processed by left frontal regions. The other theory posits that the right hemisphere is more specialized for the processing of emotional information overall, particularly in posterior regions.
Assessing the different roles of the cerebral hemispheres in processing emotional information can be difficult without the use of neuroimaging methodologies, which are not accessible or affordable to all scientists. Divided visual field presentation of stimuli can allow for the investigation of lateralized processing of information without the use of neuroimaging technology. 
This study compared central versus divided visual field presentations of emotional images to assess differences in motivated attention between the two hemispheres. The late positive potential (LPP) was recorded using electroencephalography (EEG) and event-related potentials (ERPs) methodologies to assess motivated attention. Future work will pair this paradigm with a more active behavioral task to explore the behavioral impacts on the attentional differences found.

This study compared central versus divided visual field presentations of emotional images to assess differences in motivated attention between the two hemispheres. The late positive potential (LPP) was recorded using electroencephalography (EEG) and event-related potentials (ERPs) methodologies to assess motivated attention.

Campo visivo centrale e diviso presentazione di immagini emozionanti di misurare differenze emisferiche in attenzione motivato

Two dominant theories on lateralized processing of emotional information exist in the literature. One theory posits that unpleasant emotions are processed ...

Using Eye Movements Recorded in the Visual World Paradigm to Explore the Online Processing of Spoken Language

In a typical eye tracking study using the visual world paradigm, participants' eye movements to objects or pictures in the visual workspace are recorded via an eye tracker as the participant produces or comprehends a spoken language describing the concurrent visual world. This paradigm has high versatility, as it can be used in a wide range of populations, including those who cannot read and/or who cannot overtly give their behavioral responses, such as preliterate children, elderly adults, and patients. More importantly, the paradigm is extremely sensitive to fine grained manipulations of the speech signal, and it can be used to study the online processing of most topics in language comprehension at multiple levels, such as the fine grained acoustic phonetic features, the properties of words, and the linguistic structures. The protocol described in this article illustrates how a typical visual world eye tracking study is conducted, with an example showing how the online processing of some semantically complex statements can be explored with the visual world paradigm.

The visual world paradigm monitors participants' eye movements in the visual workspace as they are listening to or speaking a spoken language. This paradigm can be used to investigate the online processing of a wide range of psycholinguistic questions, including semantically complex statements, such as disjunctive statements.

Utilizzando i movimenti di occhio registrati nel paradigma mondo visivo per esplorare l'elaborazione Online di lingua parlata

In a typical eye tracking study using the visual world paradigm, participants' eye movements to objects or pictures in the visual workspace are recorded ...

Gaze in Action: Head-mounted Eye Tracking of Children's Dynamic Visual Attention During Naturalistic Behavior

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact with people around them. Head-mounted eye tracking offers a unique opportunity to capture children's dynamic egocentric views and how they allocate visual attention within those views. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for researchers using head-mounted eye trackers in both laboratory and more naturalistic settings. Head-mounted eye tracking complements other experimental methods by enhancing opportunities for data collection in more ecologically valid contexts through increased portability and freedom of head and body movements compared to screen-based eye tracking. This protocol can also be integrated with other technologies, such as motion tracking and heart-rate monitoring, to provide a high-density multimodal dataset for examining natural behavior, learning, and development than previously possible. This paper illustrates the types of data generated from head-mounted eye tracking in a study designed to investigate visual attention in one natural context for toddlers: free-flowing toy play with a parent. Successful use of this protocol will allow researchers to collect data that can be used to answer questions not only about visual attention, but also about a broad range of other perceptual, cognitive, and social skills and their development.

Young children do not passively observe the world, but rather actively explore and engage with their environment. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for using head-mounted eye trackers to record infants' and toddlers' dynamic visual environments and visual attention in the context of natural behavior.

Lo sguardo in azione: Head-mounted Eye Tracking dell'attenzione visiva dinamica dei bambini durante il comportamento naturalistico

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact ...

Spotlighting Customers' Visual Attention at the Stock, Shelf and Store Levels with the 3S Model

Several models of the in-store search process exist in the fields of retailing, marketing, and consumer-based research. The present article presents a new conceptualization of this search process, which captures customers&#8217; visual attention at three distinct levels of analysis: Stock, Shelf, and Store. We refer to this conceptualization as the 3S Model and illustrate its usefulness through three eye-tracking studies, one from each level of analysis. Our experimental examples, which range from manipulating certain stimuli on a single product (e.g., the placement of textual and pictorial packaging elements) to manipulating the entire shopping trip for customers during their stay in a store (e.g., through more or less specific shopping tasks), highlight the broad applicability of this alternative approach for understanding customers&#8217; in-store search behavior. Thus, our model can be seen as a helpful tool for researchers interested in how to conduct experimental eye-tracking studies that shed light on the perceptual processes preceding product choices and purchase decisions. The 3S Model is equally suitable in controlled lab conditions and under ecologically valid settings in the real retail environment. Furthermore, it can be used from the micro level, with a focus on the meaningful metrics on a particular product, through the intermediate level, with the emphasis on the area surrounding products in shelves and other in-store spaces, all the way to the macro level, examining customers&#8217; navigational paths throughout a store as a function of their shopping tasks, cognitive capacity, or ability to acquire in-store information.

This article presents a new conceptualization of the in-store search process, the 3S Model, which captures customers&#8217; visual attention at three distinct levels of analysis: Stock, Shelf, and Store. We illustrate the usefulness of our conceptualization through three eye-tracking studies, one from each level of analysis in the 3S Model.

L'attenzione visiva dei clienti di spotlighting nei livelli di stock, scaffale e negozio con il modello 3S

Several models of the in-store search process exist in the fields of retailing, marketing, and consumer-based research. The present article presents a new ...