Диссертация (1136540), страница 14
Текст из файла (страница 14)
Обнаружено, что точность оценки размера объекта былавыше в условиях сфокусированного внимания. Однако, точность оценок дляусловия распределенного внимания была достаточной высокой (превышающейуровень случайного угадывания), что означает, что часть информации обобъектах все-таки остается доступной наблюдателю, даже если фокусировкаисключена. Кроме того, был показан факт недооценки размеров целевыхобъектов, если они являлись самыми крупными в наборе (независимо отдиапазона распределения размеров), что позволяет предположить, что все-такипроисходит некоторый сдвиг оценки даже в случае фокусировки на объекте.Это указывает на влияние эффекта контекста (в данном случае - ансамблевойстатистики) на оценку уникального объекта.Важно также отметить, что, хотя статистическая репрезентация ансамбляявляется хорошим механизмом расширения рабочей памяти, обработкаансамблей также существует в условиях ограничений, даже более жестких, чемобработка объектов: возможно хранение информации по двух ансамблям,предъявленным одновременно [Im, Chong, 2014; Attarha, Moore, Vecera, 2014;Halberda, Sires, Feigenson, 2006; Poltoratski, Xu, 2013; Zosh, Halberda, Feigenson,2011].
Однако, отметим, что в исследовании Э. Трейсман [Treisman, 2006], необнаруживается потеря точности статистической репрезентации для треходновременно представленных ансамблей.М. Аттарха и К. Мур показали [Attarha, Moore, 2015] серьезныеограничения в обработке нескольких зрительных ансамблей с помощью методаодновременного – последовательного предъявления. В серии экспериментов72они предлагали испытуемому оценить среднюю ориентацию элементов одногомножества относительно средней ориентации других множеств (всего былопредъявлено четыре множества, одно из которых в среднем ориентированонесколько влево или вправо, притом что остальные имеют более-менеевертикальную среднюю ориентацию). Основная идея метода заключается в том,что вся стимуляция предъявляется либо одновременно на фиксированноевремя, либо двумя последовательными «порциями», при этом каждая порциястимуляции видима наблюдателем в течение того же количества времени, что ипри одновременном предъявлении.
В случае обнаружения ограничений вобработке точность решения задачи должна падать для одновременногоусловия, в связи с более высокой загрузкой перцептивной системы. Идействительно, точность оценивания при одновременном предъявлении всехмножеств была ниже, чем когда множества последовательно предъявлялисьпопарно. При этом результат нельзя объяснить ни эффектом скучивания, нинизкой различимостью целевого множества от нецелевых.
Такие же результатыбыли продемонстрированы в экспериментах с задачей усреднения размера[Attarha, Moore, Vecera, 2014].Дж. Халберда, С. Сайрс и Л. Файгенсон исследовали ограничения в оценкеколичества цветов, распределенных между наборами. Испытуемый должен былопределить, был ли тот или иной цвет в наборе (набор мог содержать от одногодо шести цветов), предъявляя зондовый стимул до или после предъявленияэкспериментальной стимуляции. Хотя эффективность испытуемого быладовольно высокой, исследователи, оценив различия в точности междуусловиями «до» и «после», обнаружили, что наблюдатель способен эффективноудерживать только около трех множеств одновременно [Halberda, Sires,Feigenson, 2006]. С. Полторацки и Я. Сю уточнили эти данные [Poltoratski, Xu,2013].
Используя сходную методику и анализируя точность в оценкеколичества элементов множества с заданным цветом (также, известным инеизвестным заранее), они показали: ошибка в условии «после» растет с73увеличениемколичествакатегорий,«пропускответа»значительноувеличивается для 3-4 категорий. В другом эксперименте наблюдатель долженбыл показать, был ли тот или иной цвет в представленном множестве. И здесь,показатели были еще ниже: в среднем наблюдатель мог припомнить 2,5множества. Д. Уотсон, Е. Мэйлор и Л. Брюс [Watson, Maylor, Bruce, 2005] иИ.С. Уточкин [Utochkin, 2016] сообщают о сходных оценках предельногообъема параллельной обработки нескольких ансамблях, основываясь наизмерении времени реакции.1.2.3.
Группировка и сегментация с точки зрения сводной статистикиансамблейВ предыдущих разделах мы показали, что сводные статистики ансамблейявляются эффективным средством репрезентации информации о признакахбольшого количества объектов даже в условиях, когда точная информация окаждом из этих объектов ограничена. Это важное свойство ансамблей донекоторой степени роднит их с классическим понятием гештальта, когда целоеи его свойства становятся доступны сознанию еще до того, как становятсядоступны отдельные элементы.
Если это так, то, вероятно, статистическиехарактеристики ансамблеймогут являться факторами, влияющими наформирование подобных «гештальтов». Иными словами, статистика ансамблейбудет определять, какие части ансамблей скорее будут группироваться, а какие– сегментироваться.Согласно данному нами выше определению (см. раздел 1.2.1.), ансамблипредставляют собой наборы, в котором элементы имеют довольно явныйхарактер независимых объектов, а их пространственная организация можетбыть довольно слабой. Поэтому мы вынуждены немного уточнить понятия«группировка»и«сегментация»применительнокансамблям.Подгруппировкой мы не имеем в виду непременно образование пространственномонолитного целого (крупного объекта или области), а под сегментацией –непременного отделения пространственными границами от других целых74структур.
Напротив, элементы ансамбля могут быть перемешаны между собойв пространстве, но при этом сегментироваться: например, яблоки на веткеперемешаны с листьями, однако мы с одного взгляда способны отделить всемножество яблок от множества листьев, что, несомненно, можно считатьсегментацией.Каким же образом статистические характеристики ансамблеймогут определять перцептивную группировку независимых объектов со слабойпространственной организацией?1.2.3.1.
Субъективная оценка среднего как показатель силы группировкиКак уже было сказано, одним из сильнейших доказательств в пользусуществования сводных статистик ансамбля, является способность к точномуопределению наблюдателем среднего значения различных признаков. Внекотором смысле статистику среднего по признаку можно отнести кэмерджентным признакам. Среднее не выводится непосредственно из частей –элементов (например, среднее определяется точно вне зависимости отдоступности воспринимаемого множества [Parkes et al. 2001b], или прифокусировке только на части элементов [Allik et al. 2013].
Также среднийпоказатель по множеству оценивается быстрее (и точнее), чем отдельныеэлементы ансамбля [Ariely, 2001a; Chong, Treisman, 2003a; Corbett, Oriet, 2011].Именно поэтому оценка среднего признака, которая часто используется висследованиях восприятия ансамблей, может рассматриваться как индикатортенденции к группировке. Впервые эту идею предложили С. Чонг и Трейсман,которые обнаружили, что ошибка в оценке среднего размера в распределении,состоящем из крайне больших и крайне маленьких кругов, несколько больше,чем в распределении, более похожем на нормальное [Chong, Treisman, 2003a].Если для множества возможно оценить устойчивую статистику среднего (т.е.оценка среднего мало отклоняется от одного и того же значения) по всемобъектам – это говорит о хорошей устойчивой группировке: зрительнаясистема репрезентирует все объекты, как принадлежащие к одной категории,как составляющие единое целое, описываемое единой кривой нормального75распределения.
Если же в задаче усреднения среднее рассчитывается плохо –нестабильно, с большой ошибкой – это говорит о том, репрезентация в целомнестабильна, группировка как минимум ослабляется или даже разрушается(возможно,происходитсегментацияодногомножествананесколькоподмножеств). Можно провести параллели с восприятием двойственных фигур(контуров), когда в разные моменты времени в одном и том же набореэлементов то одна часть элементов воспринимается как целостность – фигура,то другая, причем одни и те же элементы в разные моменты могут быть частьюто одной, то другой группировки.1.2.3.2.Перцептивнаяорганизация,основаннаянараспределениипризнаков: модель «мгновенной категоризации» множественных объектовДля описания того, как зрительная система группирует или сегментируетпространственно слабо организованные объекты, И.С.
Уточкин предложилмодель «мгновенной категоризации». В основе теории категоризации лежитпредположение о том, что система восприятия, как математик-статистик,способна проверять статистические гипотезы о различиях той или инойстатистики между ансамблями, анализировать распределение характеристикансамбля. Подобная идея помогает объяснить процедуры группировки исегментацииансамбля:ансамблисразличающимисястатистическимихарактеристиками будут хорошо сегментироваться друг от друга, но будутобразовывать устойчивую целостность, если значимых различий нет [Utochkin,2015].И.С.Уточкинпредполагает,чтостатистическаягруппировкаисегментация в восприятии основаны на использовании законов статистики,которые могут быть обнаружены в физической реальности, для восприятиякоторой эволюционировала перцептивная система [Utochkin, 2015].
Дело в том,что, как правило, когда в природе мы имеем дело с разными экземплярамиобъектов одного типа, то распределение этих признаков, как правило,подчиняется нормальному закону. Однако если построить общее распределение76признаков для объектов, представляющих собой два разных типа (например,цветовой оттенок яблок и листьев), то форма такого распределения может бытьсильно отличной от нормального, хотя, вероятно, из него можно выделитькомпоненты отдельных «гауссов». Перцептивная система, создавая внутреннеераспределение признаков видимых объектов, по мнению И.С. Уточкина,воспроизводит эту логику.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
