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オブジェクト置き換えマスキング

概要

ソース: ジョナサン ・ Flombaum 講座-ジョンズ ・ ホプキンス大学

視覚マスキングは、画像内の現象の広い範囲の提示が 2 番目のイメージのプレゼンテーションのため、オブザーバーによって知覚されていないを参照する知覚の科学者によって使用される用語です。比較的直感的で驚く、マスキング、それらの多くのさまざまな種類があります。しかし、オブジェクト置き換えマスキング マスキングの 1 つの驚くべきおよび重要な型と呼びます。それ頃に発見された、比較的最近、Enns、ディ Lollo が 1997 年以来視覚科学の研究の焦点になります。1

このビデオはオブジェクト置換を行う方法、標準的実験の結果を分析する方法、またマスキングのこの異常な形態の仮定された原因を説明することを示します。

手順

1. 刺激とデザイン

  1. この実験を実行すると、MATLAB などのプログラミング環境や E プライムなど実験的シーケンサー ソフトウェアが必要です。
  2. 各試験は 4 つの基本的なコンポーネントで構成されます: クロス固定、刺激の図形表示 (ターゲット表示と呼ばれる)、マスク (4 点)、および応答表示。図 1は、各試行における 4 つの主な要素を示しています。
    1. 背景色の表示は常に白くなります。
    2. クロスの固定は、クロス測定 0.25 cm のそれぞれの腕を持つディスプレイの中央に小さなクロスです。クロス固定は応答表示を除き、すべての回に出席されます。
    3. 応答表示は、正方形、円、ダイヤモンドと画面の中央に配置し、水平方向に三角形の黒いアウトラインで構成されます。図形がそれぞれと内接する目に見えないサークル内で 0.75 cm の半径。
    4. ターゲット ディスプレイの 4 つのセットからランダムに選択、8 つのシェイプが含まれます: 円、正方形、ダイヤモンド、および三角形の黒のアウトライン。すべてではない図形は、それぞれの試験、そしてもちろん、図形を表示する必要がありますできます (と繰り返される) 指定された試用で。また、図形はそれぞれ 0.75 cm 半径。彼らは画面の中央でクロス固定から 1.5 cm の半径を持つ目に見えない円周上のランダムな位置に表示されます。
    5. マスク半径 0.25 cm の 4 つの黒いディスク (ドット) になります。ドットは正方形の四隅を形成する配置必要がありますちょうど内対象の 4 つの図形のすべてを含めるのに十分な大きさ。

Figure 1
図 1: オブジェクト変電所ディスプレイの主な要素です。固定表示ですべての試験が始まります、参加者は審判を開始する前にクロスを凝視するように指示されます。すべての試験が終了応答表示、参加者が彼女は 4 つのドットの間に見て覚えている図形を選択します。固定と応答の表示の間、ターゲットを表示する 8 つのシェイプのリングと、図形の 1 つを囲む位置に、4 つのドットのマスクも表示されます。手順で詳しく説明、マスクとターゲット表示できます異なる順序で表示されますが、それぞれが 30 ms の存在に残ります。

  1. 各試行におけるイベントのシーケンスは、参加者は、space キーを押すまで現在のまま固定画面と 200 ms 後に開始されます。
  2. 試みは参加者が (彼女は彼女はその試験に 4 つの点の間を見たと考えている図形をクリックします。) で応答を入力するまでは、現在のままの応答表示と常にしまいます
  3. 固定と応答の表示の間ターゲット表示とマスクがそれぞれ表示 30 ミリ秒のマスクは各試験でランダムに選択された対象となる図形の位置を囲みます。
  4. この実験で重要な独立変数が刺激の立ち上がり (SOA です)。これは、マスクおよびターゲット表示のこの実験の場合、2 つの刺激の手始めの時間差として定義されます。したがって、SOA はマスク表示の発症時期マイナス ターゲット表示の始まりの時間です。図 2-4は、異なる Soa を使用して実験のいくつかの試験を図式化します。
    1. かどうか、SOA は 0、それを意味すること刺激が一緒に表示されます (とそれぞれ最後 30 ms、彼ら一緒にも同様に消える)。
    2. SOA が負の場合は、前にターゲット表示マスクが登場したことを意味します。
    3. SOA が正の場合は、ターゲット表示マスクが登場したことを意味します。
    4. 実験 15 異なる Soa、同様に正と負の 0 ミリ秒が含まれます: 10、30、50、70、90、150、300 ms。

Figure 2
図 2: 0 さんの asynchrony 刺激の手始め0 ms の SOA の試験では、マスクとターゲットが同時に表示されます。以来、30 ms の存在を維持する各プログラムは、彼らが存在し、有効期限が切れるだけでなく一緒に。

Figure 3
図 3: 50 さんの asynchrony 刺激の手始め50 ms の SOA 否定的または肯定的なかどうか 1 つの刺激は他の後 50 ms 発症を意味します。しかし、これらの刺激が最後のだけ 30 ms、50 の SOA (クロス固定) を除く空表示で 20 ms を残すことを意味するようにプログラムします。この実験のため定義した SOA ターゲット マスク発症発症として SOA の負の値は、最初に表示されるマスクに関連付けられている肯定的な値は、マスクが 2 番目が表示されることを意味します。

Figure 4
図 4: 10 さんの asynchrony 刺激の手始めマスクとターゲット プログラムを残して 30 ms、10 ms のままマスクとターゲットが重なる中に 20 ms です。

  1. シーケンス実験試験のすべての異なる種類をランダムに混合 15 の Soa のそれぞれに 20 の試験を含める。
  2. 重要な要因は、ドットがトライアルに試みから予期しないを表示されていることを確認する参加者をドットが各裁判でそう表示されます知っていないこと。
  3. 実験的なプログラムが後で結果を分析することができるように各試験についての十分な情報を出力するかどうかを必ず。それぞれの試験に関連する情報は: 試験番号、その裁判に SOA マスク、および参加者によって与えられた図形の応答の間に形状。

2. 実験の実行

  1. この実験を実行するには、静かな部屋で個別にテスト、10 の参加者を募集したいと思うでしょう。
  2. 実験の参加者が到着すると、それらのテスト コンピューターのモニターから 60 cm を座席します。
  3. 画面上のイメージは、マスクでターゲット表示のする必要があります。この画像を使用して、指示を次のように説明します。
    1. この実験の各裁判で [ポイント] に示すような形状のリングが表示されます。さらに、ここにいるような 4 つのドットが表示されます。時々、彼らは重複し、この画像のように。時に、1 つ他の前に可能性があります。外観の順序に関係なくあなたのタスクは、参照してください、これらの 4 つの点の間のスペースに表示される図形を記憶しようとするだけです。このしている意味ですか?」
    2. すごい。時に、それはハードに感じるかもしれないが-あなたは本当に答えを知らないように感じる場合があります。これらのケースで簡単に推測。いくつかの他のもの。各試行は、中、ここのような十字形だけの表示が開始されます。試験を開始する前にクロス、固着しているし、あなたの目を移動しないように最善を尽くすことを確認します。準備ができたら、あなたよスペースバーを押して、トライアルを開始する。"
  4. 参加者に命令を説明した後、実験を開始し、指示を理解しているかどうかを確認する 4 つまたは 5 つの試験の参加者を観察します。実験を完了するためにしておきます。

3. 分析結果

  1. 最初、結果を分析する各主題および SOA の個別応答精度を計算するよ。
  2. 次に、あなたは被験者間で、SOA による応答精度一緒に平均することができます。
  3. SOA のパフォーマンスに大きな影響があるかどうかを調べるには、MATLAB や SPSS などの統計パッケージを使用して SOA の関数として精度の反復測定 ANOVA を実行します。

結果


図 5のグラフは、参加者間で SOA の機能として応答精度を平均します。グラフ必要があります明確にするよう、これらの結果を分析、分散分析はおそらく SOA の有意な効果を示すでしょう。それはどのような効果が表示ですか。それは、非常に大規模な Soa の負または正の作業でマスクは何も-パフォーマンスは非常に良いが表示されます。150 や 300 ms で区切られたときマスクと標的刺激、実際には別のイベントです。しかし、これら重要な条件は露出の 30 ms の 4 つの点の位置にも関連目標形状が知覚されることことを示すため。つまり、本質的にことはありませんがこれらのプレゼンテーションの時間についてあまりにも速く表示されます。同様に、否定的な Soa パフォーマンスが非常に良いほとんどです。マスクがターゲット刺激を前に試験です。でも-10 と 0 の SOA、パフォーマンスが 50% またはより良いとマスクと刺激の重複 20 に 30 ms のこれらの Soa 中です。

Figure 5
図 5:実験結果のオブジェクト置き換えマスキングします。プロット結果は、SOA の関数として平均応答精度です。各試行における 4 つの図形があったので推測してチャンスをマーク赤い線でラベル付けされた 25% の平均精度になります。マスク (否定的な SOA の場合)、ターゲット刺激の前に、非常に良い傾向がありますパフォーマンスよりも 50% と 80% よりも多い。これは、このようなマスクは、それをマスクするためにターゲットの後に来る必要があるためにです。Soa 90 を 10 ms の範囲で、ただし、精度は驚くほど低く、25% に落とす時。これは、オブジェクトの置換定型が動作中に Soa の範囲です。

重要な Soa これら SOAs で 10、90 さんのもの、パフォーマンスが非常に悪い、低としてドロップするとチャンス何誰か彼らがただ推測している場合に行うでしょう。これらの Soa でパフォーマンスを示しますオブジェクト置き換えマスキングが行われています。なぜでしょうか。

4 個のドットが重なって、マスクの形状のいずれかをカバーしたりしないでくださいことを覚えてください。しかし、完全に囲まれている空間に図形が含まれています。この現象のための説明は網膜を刺激する単に必要があります意識的知覚される刺激のため、します。それは処理し、再処理する必要があります。意識した認識は、私たちの脳を作成する時間がかかるものです。サラウンドだけ占められた位置に表示される 4 つの点を効果的に脳を混乱させる提供します。彼らは、それを意識的に自覚する必要があります最初の刺激の再処理を停止します。

申請書と概要

近年オブジェクト置き換えマスキングの多くのアプリケーションは意識的な経験の生産に関与する脳の回路を隔離するための神経生理学的技術と組み合わせてそれを利用して研究があります。2005 年に廣瀬の2実験反復経頭蓋磁気刺激 (rTMS) と呼ばれる技術を使用して: 研究者は主題の頭脳の小さい電位を誘導するために磁気コイルを使用し、繰り返し誘導は、短時間の非アクティブ化野の小さな部分を引き起こすことができます。広瀬の研究で、彼らは V5 と呼ばれる視覚皮質の領域を非アクティブ化/MT +。効果は、この防がれたオブジェクト置き換えマスキング正 SOA ドット プレゼンテーションが刺激の知覚を防がなかっただった。V5/MT + 運動知覚に大きな役割を果たすことが知られています。その役割が広い、知覚的な経験の瞬間を一緒に接続に参加していることが示唆されました。同じイベントの一環として、中断されたとき、マスクと標的刺激を見ることができないし、その結果、マスクがマスクに失敗します。

オブジェクト置き換えマスキングを使用されている別の方法は、刺激が意識に行動に影響を与えるためにそれを作る必要があるかについての質問を調査することです。たとえば、マスクされた単語がオブザーバーによって報告できるではないです。しかしプライミング効果が必要か、いくつかの研究では、それはことを示唆しています。3

参考文献

  1. Enns, J. T., & Di Lollo, V. (1997). Object substitution: A new form of masking in unattended visual locations. Psychological Science, 8(2), 135-139.
  2. Hirose, N., Kihara, K., Tsubomi, H., Mima, T., Ueki, Y., Fukuyama, H., & Osaka, N. (2005). Involvement of V5/MT+ in object substitution masking: evidence from repetitive transcranial magnetic stimulation. Neuroreport,16(5), 491-494.
  3. Goodhew, S. C., Visser, T. A., Lipp, O. V., & Dux, P. E. (2011). Implicit semantic perception in object substitution masking. Cognition, 118(1), 130-134.

タグ

Object Substitution MaskingVisual MaskingConscious PerceptionStimulus OverlapEnns And Di LolloMasking ExperimentData AnalysisShape PerceptionFixation CrossTarget DisplayMaskResponse ChoicesInvisible Circle

スキップ先...

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Overview

1:05

Experimental Design

4:39

Running the Experiment

6:16

Representative Results

7:39

Applications

9:50

Summary

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