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: Algumas etapas deste protocolo pode ser realizada utilizando software personalizado fornecido (juntamente com instruções de instalação) na http://groups.upb.de/viat/TVATOJ. No protocolo, este conjunto de programas e scripts é referido como &quot;TVATOJ&quot;. 1. Seleção de estímulos materiais <ol><li> Selecione estímulos de acordo com a pergunta da pesquisa. NOTA: Em geral, os dois alvos são mostrados em diferentes locais na tela. Estímulos que têm sido utilizados com o presente método incluem, por exemplo, formas, números, letras, singletons em exibe pop-out, e objetos em imagens naturais. Os três últimos tipos foram utilizados no presente protocolo. NOTA: Vários tipos de estímulos diferentes estão incluídos no plugin TOJ ( &quot;psylab_toj_stimulus&quot; fornecido com TVATOJ) para o construtor experimento OpenSesame 12. </li><li> Ao criar novos tipos de estímulo, certifique-se de que as propriedades de interest tem que ser codificado para o julgamento, tornando-as importantes para a tarefa ou selecionar estímulos onde as propriedades de interesse são codificados automaticamente (por exemplo, singletons em exibe pop-out). </li></ol> 2. Poder Estimativa e Planejamento <ol><li> Faça uma análise de energia Bayesian simulando conjuntos de dados com o modelo selecionado, design planejado (distribuição SOA e repetições), tamanhos de amostra e parâmetros hipotéticos. Estimar se é susceptível de atingir a meta de pesquisa (por exemplo, uma certa diferença nos parâmetros). Se a energia não for suficiente, alterar o projeto, adicionando ou mudando SOAs ou repetições e repita a análise. <ol><li> Para usar o software TVATOJ fornecido, abrir e editar o script &quot;exp1-power.R&quot;. Siga os comentários no arquivo para ajustá-lo para a análise específica. Para obter informações gerais sobre a estimativa de energia Bayesian referem-se a Kruschke 13. </li></ol></li></ol> &lt;p class = &quot;jove_title&quot;&gt; 3. Especificação ou Programação do Experimento <ol><li> Use um construtor de experiência ou biblioteca de apresentação psicofísico para implementar o experimento. <ol><li> Para usar o plugin OpenSesame TOJ previsto no TVATOJ, arraste o plug-in &quot;psylab_toj_stimulus&quot; em um loop apresentação julgamento. Como alternativa, abra o &quot;simple-toj.osexp&quot; exemplo experimento no OpenSesame. </li><li> Selecione o tipo de estímulo desejado no menu suspenso &quot;Tipo de estímulo&quot; na configuração psylab_toj_stimulus. Siga as instruções em TVATOJ para a adição de novos tipos de estímulo, se necessário. </li></ol></li><li> Especificar os ensaios conforme descrito nos seguintes passos. <ol><li> Para cada condição experimental, criar testes com o SOA planejado. Ao utilizar o plugin psylab_toj_stimulus e OpenSesame, adicione todos os fatores variados como variáveis para o ciclo de teste (por exemplo, &quot;SOA&quot;). </li><li> Adicionar linhas ao quadro para percebertodas as combinações de fatores (por exemplo, sete SOAS, de -100 a 100 ms, cruzou-se com as condições experimentais &quot;atenção&quot; e &quot;neutro&quot;). Ajuste atributo &quot;Repeat&quot; do circuito para criar repetições suficientes (veja o passo protocolo 2 para determinar a distribuição e repetição de SOAs). NOTA: Normalmente, no máximo, 800 ensaios podem ser apresentados no prazo de uma hora. Se forem necessários mais repetições, considere dividir a experiência em várias sessões. Certifique-se de que o atributo &quot;Ordem&quot; do loop é definido como &quot;Random&quot; antes de executar o experimento. </li><li> Na configuração plug-in psylab_toj_stimulus, adicione espaços reservados (por exemplo, &quot;[SOA]&quot;) para os fatores variados nos respectivos campos. Entre os valores constantes nos campos de factores que não são variadas. NOTA: Antes de executar o experimento, certifique-se que o timing exato é garantida. Se o comportamento horário adequado de monitores mais novos não se verificou, o usoMonitores CRT e sincronizar com o sinal de retorno vertical 12. </li></ol></li></ol> 4. Procedimento Experimental <ol><li> Acolhedor e coletiva dos participantes <ol><li> Boas-vindas aos participantes e informá-los sobre a forma geral do experimento (experimento percepção baseado em computador). Informar os participantes sobre a duração potencial da experiência. Obter um consentimento informado dos participantes para participar na experiência. </li><li> Certifique-se de que os participantes mostram normal ou visão corrigida-a-normal (de forma otimizada através da realização de testes de visão curta). Alguns déficits, como daltonismo, pode ser tolerável se não interferir com a questão de pesquisa para o tipo particular de material de estímulo. </li><li> Fornecer uma cabine calmo onde o experimento é conduzido. Ajuste a cadeira, resto queixo, posição do teclado, e assim por diante, para garantir condições de visualização e de resposta óptimas para o experiment. </li><li> Faça os participantes cientes de que o experimento requer atenção e foco mental e pode ser fatigante. Peça-lhes para fazer pausas curtas quando necessário. É, no entanto, igualmente importante não realizar estas tarefas simples sob forte pressão de atenção. Diga aos participantes que é bom para fazer alguns erros. </li></ol></li><li> Instrução e warm-up <ol><li> instruções na tela atual para a tarefa, detalhando o procedimento sequência de apresentação e recolha de resposta. Informar os participantes que a tarefa é informar a ordem em que os alvos chegou, e que isso vai ser difícil em alguns ensaios. Peça aos participantes para relatar sua primeira impressão quando eles não podem dizer a ordem certa, e deixá-los acho que se eles não têm essa impressão em tudo. NOTA: Nos tojs binários usados ​​aqui, não há nenhuma opção para indicar a percepção da simultaneidade. Para evitar adivinhação excessiva, não apontam a presença de ensaios com simultaneously alvos apresentados explicitamente. Deixe estes ser simplesmente ensaios difíceis com as instruções descritas acima. </li><li> Para evitar movimentos oculares durante os ensaios, peça aos participantes para fixar uma marca que é mostrado no centro da tela. Peça-lhes para descansar a sua cabeça em um descanso de queixo. </li><li> Peça aos participantes para fazer pausas curtas, se necessário. Deixe-os saber quando as rupturas são permitidos e quando eles devem ser evitados (por exemplo, durante a apresentação do alvo e antes da resposta). </li><li> Incluir uma formação de curta duração em que os participantes podem se acostumar com a tarefa. Para o efeito, apresentar um subconjunto aleatório dos ensaios experimentais (ver protocolo passo 3.2). NOTA: Devido a tarefa em si é bastante simples, de dez a vinte ensaios geralmente são suficientes. Pode ser vantajoso para aumentar a confiança dos participantes no seu desempenho nesta tarefa. Isso pode ser feito por abrandar a apresentação e fornecer feedback. </li><li> Obter confirmati dos participantesem que entenderam a tarefa (deixá-los explicar isso) e que eles não têm mais perguntas. </li></ol></li><li> Executando o experimento principal <ol><li> Deixe o início software experimental, com a apresentação dos principais ensaios. Deixe a cabine para o experimento principal. </li></ol></li></ol> 5. Análise baseada no Modelo de Dados TOJ <ol><li> Converter os arquivos de dados brutos em acusações de &quot;sonda primeiros&quot; julgamentos para cada SOA. Por exemplo, executar o script &quot;os2toj.py&quot; fornecido com TVATOJ. </li><li> Execute o procedimento de estimação Bayesiana para estimar os principais parâmetros w p e C, o derivado queridos v p e v r e as diferenças dos parâmetros. Para o efeito, executar o script de &quot;run-evaluation.R&quot; depois editá-lo de acordo com as instruções fornecidas no arquivo. </li><li> Quando a amostragem for concluída, as diferenças de interesse para as questões de pesquisa pode ser avaliada. examples podem ser encontradas na seção seguinte. </li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

O protocolo neste artigo descreve como conduzir tojs simples e ajustar os dados com modelos baseados na codificação fundamentais estímulo. Três experimentos demonstraram como os resultados podem ser avaliados em uma estrutura hierárquica estimação bayesiana para avaliar a influência das atenções no material de estímulo altamente diferente. Saliência no exibe pop-out levou a um aumento de peso de atenção. Além disso, o aumento dos pesos foram estimados para objetos espaciais ação em imagens naturais. No entanto, devido à vantagem persiste quando as relações espaciais foram perturbados por mostrando essas imagens de cabeça para baixo, é provável que um outro benefício atencional locais provoca o aumento de peso. A sugestão periférica, como usado no Experimento 3, apresenta uma influência negativa sobre o peso de atenção. No entanto, isso leva a um grande efeito no parâmetro τ, que modela um atraso entre a hora de início dos processos de codificação. A maior parte do protocolo segue os passos comunsna condução tojs e experiências de percepção em geral. Note-se, no entanto, que a interpretação dos resultados em termos de TVA está ligada a codifica os estímulos visuais na memória de curto prazo. A possibilidade de realizar o TOJ por detecção de início pura deve ser reduzida, tanto quanto possível. Portanto, como mencionado no protocolo etapa 1.2, é crucial que os atributos de interesse ou são codificados automaticamente (que pode ser assumida por certos estímulos, por exemplo, saliência pop-outs) ou codificação deve ser facilitada através da tarefa (por exemplo, informações sobre a identidade estímulo). É aconselhável para inspecionar os dados brutos resumidos ( &quot;primeira sonda&quot; conta em todo SOAs dividido pelo número de repetições) antes de executar a análise final. Estes dados deve seguir uma curva em forma de S como mostrado nas funções psicométricas nas figuras da secção de resultados representativos. Note-se que devido às respostas binomial distribuídos, os pontos de dados aleatórioLY desviar-se do caminho ideal. Os desvios aumentar com a diminuição do número de repetições. Com poucas repetições, os desvios são muitas vezes relativamente grande, obscurecendo a forma ideal S. No entanto, se o padrão desvia claramente a partir da curva de costume, o modelo matemático pode necessitar de ser ajustada. Por exemplo, quando grandes deslocamentos laterais são observados (como no Experimento 3 deste artigo), Alcalá-Quintana e parâmetro τ de García-Pérez podem ser incluídos. Se a curva não converge para um e zero, nas suas extremidades, lapso parâmetros adicionais 21 podem ser adicionadas. É possível realizar uma comparação modelo formal como sugerido em Alcalá-Quintana e García-Pérez 21 para decidir entre os diferentes modelos. Usando modelos diferentes daquele descrito na Introdução, no entanto, pode afetar se os resultados podem ser interpretados em termos de TVA. Lásultados relatado neste artigo, dissemos as tendências centrais de diferenças estimadas juntamente com os seus 95% IDHs. No entanto, no contexto Bayesiano, é possível aceitar ou rejeitar que não existe qualquer diferença entre duas estimativas. Para este efeito, uma corda (região de relevância prática) deve ser especificado 11, 13. A CORDA indica um pequeno intervalo em torno de zero. Os valores dentro deste intervalo são consideradas praticamente igual a zero. Se a corda não se sobreponha com o IDH, a hipótese nula é rejeitada. limites CORDA significativos dependem da questão de pesquisa ou aplicação. Em contraste com a análise TOJ com meios tradicionais, a abordagem baseada no TVA pode orientar o estabelecimento de limites CORDA significativas: Devido às suas unidades significativas, os parâmetros podem ser relacionados com as estimativas de outros paradigmas TVA (por exemplo, os relatórios integrais, ver referência 3) . Além disso, as taxas de processamento podem ser convertidos em codificação durações (o valor esperado da duração de codificação E x de estímulo x é de 1 / v x, ver referência 7) para informar limites corda. Por exemplo, se os pesquisadores estão interessados ​​em saber se uma manipulação atenção contribui para uma redução do tempo de reacção para um participante numa simulação de condução, que poderiam razão da seguinte maneira: Os tempos de reacção (incluindo os componentes do motor) está na gama de algumas centenas de milisegundos, por conseguinte , se a manipulação atenção muda a reacção global apenas alguns milissegundos, a alteração seria praticamente zero. Assim uma corda de -2 a 2 ms pode ser aplicada à diferença de duração de referência e a sonda de codificação (E R -E P). Se a corda de esta diferença inclui completamente o HDI, o resultado de que não existe diferença pode ser aceite. Se HDI e corda não se sobrepõem, a hipótese nula pode ser rejeitada. Se nenhum dos dois for o caso, tal decisão não ponto pode ser feita. Mais detalhes relativos à Bayesian evaabordagem avalia-, em geral, podem ser encontrados, por exemplo, no livro 13 de Kruschke. Virando-se para questões mais gerais, para o sucesso deste protocolo, é crucial que existem apenas dois estímulos que geram sinais temporais no local de destino. Por exemplo, uma sugestão periférica (como no Experimento 3) ou máscaras 7 levam a grandes deslocamentos laterais que não podem ser contabilizadas pelo modelo atual baseado no TVA. Tais situações não são incomuns e eles foram modelados pela incorporação de um parâmetro sugerido por Alcalá-Quintana e García-Pérez 21. Neste modelo estendido, o componente τ não pode ser claramente associada a um mecanismo de TVA. Existe uma ligação provisória entre τ e TVA, mas existem alguns problemas não resolvidos. Na verdade, TVA assume um pequeno atraso antes da codificação começa. Parâmetro t 0, o que foi discutido na introdução, é a exposição máxima ineficaz durção diante do qual nada está codificado em tudo. O t 0r -t 0p diferença poderia ser entendido como τ. No entanto, t 0 é tipicamente pequeno, cerca de 10 a 20 mseg. Além disso, a teoria não assume que é influenciada pela atenção. No entanto, t 0 reduções têm sido observadas em reconhecimento letra 7, 24. Se se aceita esta possibilidade, mais um compromisso deve ser feita. τ parâmetro foi medido cerca de 50 ms. Dado o facto de que t 0p do estímulo com pistas pode ser maximamente diminuiu 10 a 20 ms, porque não é maior, em primeiro lugar, a maioria dos τ viria aumentar t 0r da uncued de 50 a 60 mseg. Esta magnitude é muito além do que, por vezes, é observado (cerca de 10 ms). Como consequência da relação pouco clara de τ a TVA, algumas questões importantes não podem ser respondidas. Por exemplo, não pode ser decidido se os atrasos de Stimu participaramli são reduzidos ou se os dos estímulos autônomas são prolongadas (resultando na diferença τ observado). As limitações da técnica mencionado acima surgem do fato de que apenas dois estímulos são explicitamente modelado com TVA. Para melhorar essa situação, a investigação futura visa alargar o modelo baseado no TVA para mais de dois estímulos. Em particular, modelar explicitamente a sinalização em TOJ cued com a TVA é um objectivo importante da investigação subsequente 25. Vantagens do protocolo são a simplicidade da tarefa TOJ que pode utilizar estímulos quase arbitrária, a base teórica aprofundada pela TVA, e o esquema de avaliação Bayesian. O modelo baseado na TVA é um grande passo em frente das abordagens tradicionais free-modelo. No passado, as funções psicométricas principalmente genéricos foram equipados com dados Toj. Mudanças em seu Resumo dos Parâmetros de PSS (ponto de simultaneidade subjetiva) e DL (limen diferença, uma medida dediscriminação desempenho) têm sido associados a manipulações de atenção. Às vezes, esses parâmetros são sobre-interpretados. Por exemplo, é frequentemente afirmado que a atenção acelera o processamento do estímulo participou, ao passo que ele também poderia ser o caso que o estímulo autônoma é retardado 7. Em adição a esta fraqueza, estes parâmetros são bastante indirecta. Eles descrevem o desempenho na tarefa e não caracterizar os processos que a produzem. A análise baseada em modelos de tojs melhora a estes inconvenientes, fornecendo parâmetros significativos baseados em TVA.

Como a atenção é distribuído no espaço e no tempo é um dos factores mais importantes na percepção visual humana. Objetos que capturam a atenção por causa de sua conspicuity ou importância são normalmente processados ​​mais rapidamente e com maior precisão. Em estudos de comportamento, tais benefícios de desempenho tenham sido demonstrado numa variedade de paradigmas experimentais. Por exemplo, a atribuição a atenção para o local de destino acelera a reacção em tarefas de detecção da sonda 1. Da mesma forma, a precisão das cartas relatando é melhorada pela atenção 2. Tais achados provam que a atenção melhora o processamento, mas eles permanecem irremediavelmente mudo sobre como este acessório é estabelecida. O presente trabalho demonstra que os mecanismos de baixo nível por trás vantagens de atenção pode ser avaliada medindo a velocidade de processamento de estímulos individuais em uma estrutura baseada em modelo que relaciona as medidas de grão fino components de atenção. Com esse modelo, a capacidade de processamento total e sua distribuição entre os estímulos pode ser inferida a partir de medições de velocidade de processamento. Teoria de Bundesen de Atenção Visual (TVA) 3 fornece um modelo adequado para este esforço. Ele é geralmente aplicado a dados de tarefas de relatório carta. A seguir, os fundamentos da TVA são explicadas e é mostrado como eles podem ser estendidos para modelar dados de julgamento-ordem temporal (TOJ) obtidos com (quase) estímulos arbitrários. Este novo método fornece estimativas de velocidade de processamento e distribuição de recursos que pode ser facilmente interpretados. O protocolo neste artigo explica como planejar e conduzir tais experimentos e detalhes como os dados podem ser analisados. Como mencionado acima, o paradigma usual em modelagem e estimativa de parâmetros de atenção baseado no TVA é a tarefa de relatório carta. Os participantes relatam as identidades de um conjunto de cartas queé brevemente brilhou e, normalmente mascarado depois de um atraso variável. Entre outros parâmetros, a velocidade à qual os elementos visuais são codificados na memória de curto prazo visual pode ser estimada. O método foi aplicado com sucesso a perguntas em investigação fundamental e clínica. Por exemplo, Bublak e colegas 4 avaliaram quais parâmetros de atenção são afetados em diferentes estágios de défices cognitivos relacionados com a idade. Na investigação fundamental atenção, Petersen, Kyllingsbæk e Bundesen 5 utilizadas TVA para modelar o efeito tempo de permanência de atenção, dificuldade do observador em perceber a segunda de duas metas em determinados intervalos de tempo. Uma grande desvantagem do paradigma relatório carta é que ele requer estímulos suficientemente aprendida e Maskable. Este requisito limita o método para letras e algarismos. Outros estímulos exigiria treinamento pesado de participantes. O paradigma TOJ não exige nem Stimul específicai nem mascaramento. Pode ser usado com qualquer tipo de estímulos para os quais a ordem do aparecimento pode ser avaliada. Isso amplia a gama de estímulo a praticamente tudo o que poderia ser de interesse, incluindo comparações directas cross-modais 6. Investigando atenção com tojs baseia-se no fenómeno de entrada antes de atenção que é uma medida de quanto mais cedo um estímulo atendido é percebido em contraposição a um autônoma. Infelizmente, o método usual para a análise de dados TOJ, funções psicométricas desempenho observador montagem (tais como funções de Gauss ou logísticos cumulativas), não se pode distinguir se a atenção aumenta a velocidade de processamento do estímulo assistida ou se diminui a velocidade do estímulo automática 7. Esta ambiguidade é um grande problema porque a questão de saber se a percepção de um estímulo é verdadeiramente reforçada ou se beneficia por causa da retirada de recursos de um Stimul competindo<html> nós é uma questão tanto de relevância fundamental e prático. Por exemplo, para o desenho de interfaces homem-máquina é altamente relevante saber se o aumento da proeminência de um elemento funciona em detrimento da outra. A tarefa TOJ geralmente procede como se segue: Um ponto de fixação é apresentado por um breve período de tempo, tipicamente um aleatoriamente desenhada intervalo menor do que um segundo. Em seguida, o primeiro alvo é apresentado, seguido após um estímulo variável início assincronia (SOA) pelo segundo alvo. Na SOAS negativos, a sonda, o estímulo atendido, é exibido pela primeira vez. Na SOAS positivos, a referência, o estímulo autônoma, leva. Em uma SOA de zero, ambos os alvos são mostrados simultaneamente. Tipicamente, apresentando o alvo refere-se a comutação do estímulo em. Sob certas condições, no entanto, outros eventos temporais, como um lampejo de uma já presente alvo ou deslocamentos são utilizados 8. _content &quot;&gt; Em tojs, as respostas são recolhidas de forma unspeeded, geralmente por teclas mapeadas para as identidades de estímulo e ordens de apresentação (por exemplo, se os estímulos são quadrados e diamantes, uma chave indica&quot; quadrado em primeiro lugar &quot;e outro&quot; diamante primeiro &quot;) . importante, para a avaliação, esses julgamentos devem ser convertidos em &quot;primeira sonda&quot; (ou &quot;primeira referência&quot;) julgamentos. No presente trabalho, uma combinação do modelo de processamento de TVA e o paradigma experimental TOJ é usada para eliminar os problemas em qualquer domínio individual. Com este método, os parâmetros de velocidade facilmente interpretáveis ​​pode ser estimada por estímulos visuais quase arbitrárias, permitindo inferir como a atenção do observador é alocada para competir elementos visuais. O modelo baseia-se as equações de TVA para o processamento dos estímulos individuais, que serão brevemente explicados a seguir. A probabilidade de que uma stimulnós é codificada em memória visual de curto prazo antes que o outro é interpretado como a probabilidade de julgar esse estímulo como aparecendo em primeiro lugar. As durações de codificação individuais são exponencialmente distribuídos 9: <img alt="equação 1" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq1.jpg" /> (1) O máximo de exposição ineficaz duração t 0 é um limite antes que nada está codificado em tudo. De acordo com a TVA, a taxa de v x, i, no qual o objecto X é codificado como membro de uma categoria perceptual I (por exemplo, cor ou forma) é dada pela equação de velocidade, <img alt="equação 2" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq2.jpg" /> . (2) A força da evidência sensorial que x pertence à categoria i é expresso em x n, i, e p i é um viés decisão para categorizar estímulos como membros da categoria i. Este é multiplicado por umpesos ttentional. Pesos de atenção individuais w x são divididas pelos pesos de atenção de todos os objetos no campo visual. Assim, o peso atencional relativo é calculado como <img alt="equação 3" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq3.jpg" /> (3) onde R representa todas as categorias e r | x, i representa a evidência sensorial que o objeto x pertence à categoria j. O valor π j é chamado pertinência da categoria j e reflete um viés para fazer categorizações em j. A capacidade de processamento global C é a soma de todas as taxas de processamento para todos os estímulos e categorização. Para uma descrição mais detalhada da TVA, consulte da Bundesen e Habekost livro 9. No nosso novo método, a Equação 1, que descreve a codificação de estímulos individuais, é transformado em um modelo de tojs. Assumindo que vieses de seleção e categorias de relatório são constanT dentro de uma tarefa experimental, a taxas de processamento v p e v r da sonda duas alvo estímulos (P) e de referência (R) depender de C e os pesos de atenção na forma v P = C · W P e V R = C · W R, respectivamente. O novo modelo TOJ expressa a probabilidade de sucesso P p 1º que um participante julga o estímulo sonda para ser o primeiro em função da SOA e as taxas de processamento. Ele pode ser formalizado da seguinte forma: <img alt="equação 4" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq4.jpg" /> (4) Uma descrição mais detalhada de como esta equação é derivado a partir das equações básicas TVA é descrito por Tünnermann, Petersen, e Scharlau 7. Por uma questão de simplicidade, o parâmetro t é 0 omitido no modelo na Equação 1. De acordo com a TVA original, t 0 deve ser idêntico para Both alvos na tarefa TOJ, e, por conseguinte, que anula. No entanto, esta hipótese pode às vezes ser violada (ver secção Discussão). Para a montagem dessa equação aos dados Toj, é sugerido um esquema de estimação bayesiana hierárquica 11. Esta abordagem permite estimar os pesos de atenção w p e w r dos estímulos sonda e de referência ea C. global da taxa de processamento Esses parâmetros, a redução das taxas de captação v p e v r, e as diferenças induzida por atenção entre eles, pode ser avaliada sobre os níveis de sujeitos e de grupo, juntamente com as incertezas estimadas. O modelo hierárquico é ilustrada na Figura 1. Durante a fase de planeamento para um experimento, a análise do poder Bayesian conveniente pode ser conduzida. O protocolo a seguir descreve como planejar, executar e analisar experimentos Toj a partir do qual os parâmetros de velocidade de processamento e pesos de atenção para estímulos visuais podemser obtido. O protocolo assume que o pesquisador está interessado em como uma manipulação de atenção influencia as velocidades de processamento de alguns alvos de interesse. <img alt="figura 1" src="/files/ftp_upload/54856/54856fig1.jpg" /> Figura 1: Gráfico modelo utilizado no procedimento de estimativa Bayesiano. Círculos indicam distribuições estimadas; círculos indicam os nós duplos determinísticos. Quadrados indicam dados. As relações são apresentadas no lado direito da figura. Os nós de fora dos quadros arredondadas ( &quot;chapas&quot;) representam estimativas média e dispersão de parâmetros TVA (ver Introdução) no nível do grupo. No &quot;j assuntos&quot; placa, que pode ser visto como pesos de atenção (W) são combinados com as taxas globais de processamento (C) a partir de taxas de processamento de estímulo (V) sobre o nível de objecto. Plate &quot;i SOA &amp;# 8221; mostra como estes parâmetros são então transformadas TVA (via P 1 P função descrito na introdução) para a probabilidade de sucesso (θ) para as respostas binomial distribuídos em cada SOA. Portanto, o θ em conjunto com as repetições do SOA (N) descrevem os pontos de dados (Y). Para mais detalhes sobre a notação e interpretação de modelos gráficos, referem-se a Lee e Wagenmakers 23. Note-se que por uma questão de clareza, os nós que representam diferenças de parâmetros foram omitidos. Estes parâmetros determinísticos são indicados nas figuras dos resultados experimentais em vez disso. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54856/54856fig1large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta 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

Este protocolo descreve como conduzir experimentos de ordem temporal para medir a velocidade de processamento visual e a distribuição de recursos de atenção. O método proposto é baseado em uma combinação nova e sinérgica de três componentes: o paradigma julgamentos de ordem temporal (TOJ), a teoria de Bundesen de Atenção Visual (TVA), e um quadro de estimativa Bayesiana hierárquica. O método fornece parâmetros facilmente interpretáveis, que são apoiados pelos fundamentos teóricos e neurofisiológicos da TVA. Usando tojs, estimativas baseadas em TVA pode ser obtido por uma variedade de estímulos, ao passo que paradigmas tradicionais utilizados com a TVA são principalmente limitadas às letras e algarismos. Finalmente, os parâmetros significativos do modelo proposto permitir o estabelecimento de um modelo Bayesian hierárquica. Tal modelo estatístico permite avaliar os resultados em uma análise coerente tanto sobre o assunto e ao nível do grupo. Para demonstrar a viabilidade e versatility desta nova abordagem, três experimentos são relatados com manipulações de atenção em exibe pop-out sintéticas, imagens naturais, e um paradigma carta-relatório cued.

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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.

Medindo atenção e velocidade de processamento Visual pela análise baseada no modelo de decisões de ordem temporal

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 visualizações.  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.

A reação de série 5-Choice Tempo Tarefa: A tarefa de atenção e controle de impulso para Roedores

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. ...

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.

Estimativa topográfico da População Campos Visuais Receptivos por 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.

Métodos de Ensaio Visual Atenção 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.

Medição de sinais neurofisiológicos de ignorar e Atender Processos em Controle de Atenção

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.

Um método de quantificação Visual Information Processing em Crianças Usando 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.

Inibição intracortical dentro o córtex Motor primário pode ser modulada, alterando o foco de atenção

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.

Central e dividida campo Visual apresentação de imagens emocionais para medir diferenças hemisféricas em atenção motivada

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.

Usando movimentos oculares gravados no paradigma Visual do mundo para explorar o processamento on-line de língua falada

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.

Olhar em ação: capacetes Eye Tracking da atenção Visual dinâmico de crianças durante o comportamento naturalista

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.

Atenção Visual dos clientes de spotlighting nos níveis do estoque, da prateleira e da loja com o modelo 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 ...