Диссертация (1136540), страница 17
Текст из файла (страница 17)
Маршан, Д. Саймонс и Я. Де Фокерт приводятважное эмпирическое доказательствов пользу гипотезы выборочногооценивания [Marchant, Simons, de Fockert, 2013]. В их экспериментахиспытуемые решали стандартную задачу на определение среднего размера. Имв течение 1 с предъявлялись наборы из 4, 8 или 16 кругов разного размера,после чего в центре экрана показывался тестовый круг, диаметр которогонужно было подравнять под средний диаметр всех предъявленных кругов. Приэтом сравнивались два условия – регулярное (в наборе было представленотолько два размера кругов, которые делились в равной пропорции между всемиобъектами) и нерегулярное (каждый круг имел свой уникальный размер, и,88соответственно,количестворазмероввозрасталопомереувеличенияколичества объектов).
Было обнаружено, что наблюдатели в состоянииподдерживать высокую точность усреднения при оценке регулярного наборавне зависимости от количества объектов, что согласуется с результатамипредыдущих исследований [Ariely, 2001a; Chong et al., 2008; Chong, Treisman,2005; Robitaille, Harris, 2011].
Однако, для нерегулярных наборов точностьусреднения падала. Авторы связывают такой результат с увеличениемколичества уникальных объектов, приходящихся на множество. По мнениюавторов, этот результат свидетельствует о работе механизма выборочногооценивания: ведь если бы наблюдатели усредняли все элементы параллельно,то их суждения о среднем размере были бы одинаково точны независимо отстепени однородности множества.
Здесь же, напротив, ошибка среднеговозрастает, что указывает на трудности, возникающие у испытуемого приотборе необходимой подвыборки, репрезентирующей основные параметрымножества и обеспечивающей высокую точность усреднения.Важно отметить, что для поддержания постоянной эффективностиусреднения, наблюдатель должен иметь возможность всегда выбрать идеальнорепрезентативную выборку, которая включает все представленные в множествеварианты выраженности признака и в которой пропорция присутствия тех илииных вариантов выраженности признака правильно соблюдена. Кроме того,каждый элемент во множестве должен иметь шанс попасть в «подвыборкуусреднения», чтобы подвыборка считалась репрезентативной.
Однако, это нетак, по крайней мере, для элементов с экстремальной выраженностью признака,что подтверждают данные экспериментов Дж. Хабермана и Д. Уитни[Haberman, Whitney, 2010], демонстрирующие отсутствие влияния на точностьусреднения присутствия в наборе объектов с экстремальной выраженностьюпризнака - выбросов. При этом точность усреднения множества, оставшегосяпосле исключения "выбросов", стабильна, среднее извлекается примерно за 25089мс,чтосоответствуетскореепараллельнойобработкесучастиемраспределенного внимания.Кроме того, было установлено, что точность и скорость оценки среднегоувеличиваются по мере роста количества объектов в множестве [Robitaille,Harris, 2011]. Данный факт также является доказательством работы вкладараспределенного внимания в процесс статистической репрезентации-усреднение происходит по всем объектам сразу, а не выборочно.Важно отметить, что вопрос об исчерпывающем или выборочномхарактере усреднения имеет прямое отношение к проблеме перцептивнойорганизации, основанной на сводных статистиках.
Ведь если правы сторонникитеории выборочного усреднения, то лишаются смысла все рассуждения орепрезентации ансамбля как целого «гештальта». Учитывая это, нампредставляется особенно важным разрешение дискуссионного вопроса овыборочном или исчерпывающем характере репрезентации сводных статистикансамбля. Этому будет посвящена одна из частей нашего эмпирическогоисследования (см. главу 2, раздел 2.2).1.2.4.2. Восприятие ансамблей в свете «проблемы связывания»Важным источником ограничением для перцептивной организацииявляется «проблема связывания», которая, в частности, может проявляться привосприятии признаков в ансамбле.
Проблема связывания подводит к тому, что,хотя мы и обрабатываем признаки по нескольким измерениям параллельно иимеем большое количество информации об этих признаках, в то же самое времямы не обладаем информацией о том, как именно эти признаки соотносятсямежду собой в объектах, варьирующихся сразу по нескольким сенсорнымизмерениям. Другими словами, система зрительного восприятия можетоценивать разные признаки для нескольких объектов параллельно и отдельнодруг от друга, но не связывать их между собой [Cave, Wolfe, 1990].90Связывание зрительных признаков позволяет нам воспринимать предметыцелостно:разрозненныехарактеристики,которыеобрабатываютсянезависимыми «модулями» перцептивной системы, объединяются в объектах,предположительно,приучастиисфокусированноговнимания.Ранееупомянуьая теория интеграции признаков описывает процесс связыванияпризнаков как последовательный, предполагающий фокусировку на объекте,растянутый во времени, что не вполне соотносится с репрезентацией ансамблей(требующей параллельной обработки) [Treisman, 2006; Treisman, Gelade, 1980].Серия экспериментов Э.
Трейсман [Treisman, 2006] проливает свет наособенностистатистическойрепрезентацииансамблей,основанныхнасочетании признаков. В одном из экспериментов наблюдателям предложенорешитьследующуюзадачу:наоснованиипредъявленногомножестваэлементов – разных букв, окрашенных в разные цвета – вынести суждение опроцентном содержании в множестве либо целевого цвета, либо целевой буквы,либо целевой буквы, окрашенной в целевой цвет. Если с первыми двумязадачами наблюдатель справляется без затруднений, то с третьей задачей,требующей связывания признаков, возникают сложности. Эти данныедемонстрируют, что наблюдатель способен оценить статистику каждогопризнака по отдельности, но не знает, как эти две статистики связаны друг сдругом, а потому не может извлечь общую статистику по комбинации этихпризнаков.В другом исследовании, проведенном Э.
Трейсман и Т. Эммануил,наблюдателям предъявлялись множества кругов разных размеров, движущихсяс разной скоростью, или линий, имеющих разную пространственнуюориентацию, и оценивать среднее для этих параметров. При этом целеваяхарактеристика сообщалась участнику либо до предъявления множества(precue), либо после (postcue), что вынуждало его либо фокусироваться наодном признаке, либо распределять внимание между двумя. Были полученызначимые,хотяинеоченьбольшие91различиямеждуусловиямипредварительной информации о целевом параметре и последующей. Во второйчасти исследования использовались два набора целевых стимулов: круги ибуквы Х.
Испытуемые должны были отчитываться либо о среднем размерекругов, либо о средней скорости букв Х, т.е. на этот раз две статистики былитакже распределены по разным ансамблям. При этом целевой параметр такжесообщался либо до, либо после предъявления стимула. Результаты показали,что информировании после стимула точность усреднения падала болеесущественно, чем в экспериментах, где обе статистики принадлежали одному итому же ансамблю [Emmanouil, Treisman, 2008].Результаты этих исследований указывают на ограничения зрительнойсистемы в обработке ансамблей, образованных сочетанием признаков,особенно если при этом приходится распределять внимание между разныминаборами объектов. Однако, зрительная система до некоторой степениспособна преодолевать и эти ограничения [Utochkin, 2015].
Первый путьпреодоления ограничений связан с тем, что для сегментации множества необязательно связывать признаки для каждого уникального элемента множества.Достаточно только связать между собой сводные статистики по релевантнымизмерениям, что является куда более экономичным вариантом связывания.Второй путь преодоления ограничений отсылает нас к теориям зрительногопоиска, а именно к управляемому поиску.
Такой поиск, как и вторичнаякатегоризация, регулируется как восходящими процессами, отвечающими запараллельную и предвнимательную оценку характеристик множества, так инисходящими процессами, отвечающими за выбор релевантной информации[Friedman-Hill, Wolfe, 1995; Cave, Wolfe, 1990].Сочетание этих процессов позволяет разделить элементы ансамбля взрительном поле на несколько подмножеств, первичных категорий, понескольким измерениям параллельно и на уровне предвнимания, и далее,перейти к избирательной обработке этих категорий в рамках вторичнойкатегоризации [Utochkin, 2015].92Таким образом, проблема связывания признаков является потенциальнойсложностью на пути перцептивной организации на основе статистики, если этаорганизация требует параллельной работы более чем с двумя распределениями,относящимися к разным сенсорным измерениям.
Однако, вероятно, частичноэту проблему можно обойти путем нисходящей регуляции. Ниже, в одной изчастей нашего эмпирического исследования (глава 2, раздел 2.3), мы обратимсяк вопросу о том, насколько в действительности являются эти ограничения ивозможна ли организация на основе распределений двух признаков сразу.РезюмеВо втором разделе мы рассмотрели процессы перцептивной организациипри восприятии множественных объектов – зрительных ансамблей, с точкизренияанализастатистическихпараметровмножества.Мыраскрылиопределения основных понятий, таких как «статистическая репрезентация» и«зрительныйансамбль»,описалиметодическиеподходыкизучениюстатистической репрезентации и результаты исследований основных еесвойств.На основе анализа многочисленных исследований мы пришли к выводу отом, что статистическая репрезентация множеств может быть одним измеханизмовпреодоленияограниченийвниманияирабочейпамяти.Доказательствами этого является высокая точность, скорость репрезентации ипреимущества обработки статистических параметров множества (например,среднего) над обработкой отдельных объектов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
