نحن نوصف أساليب عرض الأجسام في العالم الحقيقي والصور المتطابقة لنفس الكائنات في ظل ظروف تجريبية تسيطر عليها بإحكام. يتم وصف الأساليب في سياق مهمة صنع القرار، ولكن نفس النهج في العالم الحقيقي يمكن أن تمتد إلى المجالات المعرفية الأخرى مثل الإدراك، والاهتمام، والذاكرة.
وتستند معرفتنا لرؤية الكائن البشري بشكل حصري تقريبا على الدراسات التي يتم فيها عرض المحفزات في شكل محوسبة الصور ثنائية الأبعاد (2-D). في الحياة اليومية، ومع ذلك، يتفاعل البشر في الغالب مع الأشياء الصلبة في العالم الحقيقي، وليس الصور. حاليا، ونحن نعرف القليل جدا عن ما إذا كانت صور الكائنات تؤدي إلى عمليات سلوكية أو عصبية مماثلة كما تفعل النماذج في العالم الحقيقي. هنا، نقدم أساليب لجلب العالم الحقيقي في المختبر. نحن بالتفصيل أساليب لتقديم غنية، سليمة بيئيا محفزات العالم الحقيقي في ظل ظروف المشاهدة بإحكام. نحن نوصف كيف تتطابق بشكل وثيق مع المظهر البصري للكائنات الحقيقية وصورها، فضلا عن الأجهزة والبروتوكولات الجديدة التي يمكن استخدامها لتقديم الأشياء الحقيقية والصور المحوسبة على التجارب المشققة على التوالي. نحن نستخدم نموذج صنع القرار كمثال على الحالة التي نقارن فيها الاستعداد للدفع (WTP) للوجبات الخفيفة الحقيقية مقابل الصور 2-D لنفس العناصر. نظهر أن WTP يزيد بنسبة 6.6% للمواد الغذائية المعروضة ككائنات حقيقية مقابل الصور الملونة ذات الأبعاد 2 عالية الدقة لنفس الأطعمة – مما يشير إلى أن الأطعمة الحقيقية ينظر إليها على أنها أكثر قيمة من صورها. على الرغم من أن تقديم محفزات الكائن الحقيقي في ظل ظروف خاضعة للرقابة يمثل العديد من التحديات العملية للتجريب، فإن هذا النهج سوف يوسع بشكل أساسي فهمنا للعمليات المعرفية والعصبية التي تكمن وراء الطبيعية الرؤيه.
وتتوقف القيمة الترجمة للبحوث الأولية في الإدراك والإدراك البشري على مدى انتقال النتائج إلى محفزات وسياقات حقيقية. سؤال طويل الأمد يتعلق كيف يعالج الدماغ المدخلات الحسية في العالم الحقيقي. حاليا، تستند المعرفة الإدراك البصري بشكل حصري تقريبا على الدراسات التي اعتمدت على المحفزات في شكل صور ثنائية الأبعاد (2-D)، وعادة ما تقدم في شكل صور محوسبة. على الرغم من أن التفاعل بين الصور أصبح شائعا بشكل متزايد في العالم الحديث، البشر هم المراقبين النشطين الذين تطور النظام البصري للسماح الإدراك والتفاعل مع الكائنات الحقيقية، وليس الصور1. وحتى الآن، كان الافتراض الشامل في دراسات الرؤية البشرية هو أن الصور تعادل، ووكلاء مناسبين لشاشات الكائن الحقيقي. حاليا، ومع ذلك، نحن نعرف القليل من المستغرب حول ما إذا كانت الصور تؤدي بشكل فعال نفس العمليات المعرفية الكامنة كما تفعل الكائنات الحقيقية. ولذلك، من المهم تحديد مدى الاستجابة للصور مثل، أو تختلف عن تلك التي يثيرها نظراؤها في العالم الحقيقي.
هناك العديد من الاختلافات الهامة بين الكائنات الحقيقية والصور التي يمكن أن تؤدي إلى اختلافات في كيفية معالجة هذه المحفزات في الدماغ. عندما ننظر إلى الأشياء الحقيقية بعينين، يتلقى كل عين معلومات من وجهة نظر أفقية مختلفة قليلا. هذا التناقض بين الصور المختلفة، والمعروفة باسم التفاوت منظار، يتم حلها من قبل الدماغ لإنتاج شعور موحد من عمق2،3. العظة العمق المستمدة من الرؤية المجسمة، جنبا إلى جنب مع مصادر أخرى مثل المنظر الحركة، ونقل معلومات دقيقة للمراقب حول المسافة الأنانية الكائن، والموقع، والحجم المادي، فضلا عن ثلاثي ة (3-D) هندسية شكل هيكل4,5. الصور الأخمصية للكائنات لا تنقل معلومات عن الحجم المادي للتحفيز لأن المسافة إلى الشاشة فقط معروفة من قبل المراقب، وليس المسافة إلى الكائن. في حين أن الصور ثلاثية الأبعاد للكائنات، مثل المخططات الستيريوغرام، تقريبية بشكل أوثق المظهر البصري للكائنات الحقيقية، فإنها لا توجد في الفضاء ثلاثي الأبعاد، كما أنها لا تحمل إجراءات حركية حقيقية مثل الإمساك بالأيدي6.
التحديات العملية لاستخدام محفزات الوجوه الحقيقية في السياقات التجريبية
على عكس الدراسات من رؤية الصورة التي يتم فيها عرض التحفيز بالكامل التحكم في الكمبيوتر، والعمل مع الكائنات الحقيقية يمثل مجموعة من التحديات العملية للتجريب. يجب التحكم يدويًا في موضع العروض التقديمية للكائن وأمرها وتوقيتها خلال التجربة. العمل مع الكائنات الحقيقية (على عكس الصور) يمكن أن تنطوي على التزام وقت كبير بسبب الحاجة إلى جمع7،8،9 أو جعل10 الكائنات ، وإعداد المحفزات قبل التجربة ، وتقديم الكائنات يدويا أثناء الدراسة. وعلاوة على ذلك، في التجارب التي تم تصميمها لمقارنة، مباشرة، الاستجابات للكائنات الحقيقية مع الصور، فمن المهم جدا أن تتطابق بشكل وثيق مع مظهر المحفزات في أشكال العرض المختلفة8،9. يجب مراقبة المعلمات التحفيزية، والظروف البيئية، وكذلك العشوائية وموازنة المحفزات الحقيقية للكائن والصورة، بعناية لعزل العوامل السببية واستبعاد التفسيرات البديلة للآثار الملاحظة.
ويرد وصف للأساليب المفصلة أدناه لعرض الأشياء الحقيقية (والصور المتطابقة) في سياق نموذج صنع القرار. ومع ذلك، يمكن توسيع النهج العام لدراسة ما إذا كان شكل التحفيز يؤثر على جوانب أخرى من الإدراك البصري مثل الإدراك أو الذاكرة أو الاهتمام.
هل تتم معالجة الكائنات الحقيقية بشكل مختلف عن الصور؟ مثال على حالة من صنع القرار
ويتجلى عدم التطابق بين أنواع الأشياء التي نواجهها في سيناريوهات العالم الحقيقي مقابل تلك التي تم فحصها في التجارب المختبرية بشكل خاص في دراسات صنع القرار البشري. في معظم الدراسات من اختيار الغذائية، ويطلب من المشاركين لجعل الأحكام حول الوجبات الخفيفة التي يتم تقديمها على النحو الملون 2-D الصور على جهاز كمبيوتر مراقب 11،12،13،14. وعلى النقيض من ذلك، فإن القرارات اليومية حول الأطعمة التي يجب تناولها عادة ما تتخذ في وجود أطعمة حقيقية، مثل في السوبر ماركت أو الكافتيريا. على الرغم من أننا في الحياة الحديثة نرى بانتظام صور الوجبات الخفيفة (أي على لوحات الإعلانات وشاشات التلفزيون والمنصات على الانترنت)، والقدرة على الكشف والاستجابة بشكل مناسب لوجود الأطعمة الحقيقية الكثيفة الطاقة قد تكون التكيف من تطورية المنظور لأنه يسهل النمو، وميزة تنافسية، والاستنساخ15،16،17.
وقد استخدمت نتائج البحوث في الدراسات العلمية لصنع القرار والاختيار الغذائي لتوجيه مبادرات الصحة العامة الرامية إلى الحد من ارتفاع معدلات السمنة. ولكن للأسف، يبدو أن هذه المبادرات قد قوبلت بنجاح ضئيل أو معدوم قابل للقياس18و19و20و21. لا تزال السمنة أحد العوامل الرئيسية المساهمة في العبء العالمي للمرض22 وترتبط بمجموعة من المشاكل الصحية المرتبطة بها، بما في ذلك أمراض القلب التاجية، والخرف، والسكري من النوع الثاني، وبعض أنواع السرطان، وزيادة الخطر العام للاعتلال22 2626, 27 , 24 24 ,23 وقد تم ربط الارتفاع الحاد في السمنة والظروف الصحية المرتبطة بها على مدى العقود الأخيرة28 مع توافر رخيصة, الأطعمة الكثيفة الطاقة18,29. على هذا النحو، هناك اهتمام علمي مكثف في فهم النظم المعرفية والعصبية الكامنة التي تنظم القرارات الغذائية اليومية.
إذا كانت هناك اختلافات في الطريقة التي تتم بها معالجة الأطعمة في أشكال مختلفة في الدماغ، ثم هذا قد توفر رؤى حول لماذا لم تنجح نهج الصحة العامة لمكافحة السمنة. على الرغم من الاختلافات بين الصور والأشياء في العالم الحقيقي، على النحو المبين أعلاه، لا يعرف سوى القليل من المستغرب حول ما إذا كانت يتم معالجة صور الوجبات الخفيفة على نحو مماثل لنظرائهم في العالم الحقيقي. وعلى وجه الخصوص، لا يُعرف سوى القليل عما إذا كان ينظر إلى الأغذية الحقيقية أو لم تكن أكثر قيمة أو أنها أكثر سعادة من الصور المتطابقة لنفس العناصر. وجدت الدراسات السلوكية المبكرة الكلاسيكية أن الأطفال الصغار كانوا قادرين على تأخير الإشباع في سياق الصور الملونة 2-D من الوجبات الخفيفة30، ولكن ليس عندما واجهوا مع الوجبات الخفيفة الحقيقية31. ومع ذلك، فقد درست دراسات قليلة في البالغين ما إذا كان الشكل الذي يتم عرض وجبة خفيفة يؤثر على صنع القرار أو التقييم12،32،33 ودراسة واحدة فقط حتى الآن ، من مختبرنا ، وقد اختبرت هذا السؤال متى يتم مطابقة معلمات التحفيز والعوامل البيئية عبر الأشكال7. هنا، نحن نوصف التقنيات والأجهزة المبتكرة للتحقيق في ما إذا كان اتخاذ القرار في المراقبين الأصحاء يتأثر بالشكل الذي يتم فيه عرض المحفزات.
كانت دراستنا7 مدفوعة بتجربة سابقة أجراها بوشونغ وزملاؤه12 حيث طُلب من الطلاب في سن الكلية تقديم عطاءات نقدية على مجموعة من الوجبات الخفيفة اليومية باستخدام مهمة تقديم العطاءات بيكر-ديغروت-مارسشاك (BDM) 34. باستخدام تصميم بين المواضيع، قدم بوشونغ وزملاؤه12 الوجبات الخفيفة في واحد من ثلاثة أشكال: واصفات النص (أي ، ‘Snickers بار’)، والصور الملونة 2-D، أو الأطعمة الحقيقية. وتباين متوسط العطاءات المتعلقة بالوجبات الخفيفة (بالدولار) في مجموعات المشاركين الثلاث. والمثير للدهشة، كان الطلاب الذين شاهدوا الأطعمة الحقيقية على استعداد لدفع 61% أكثر للعناصر من أولئك الذين شاهدوا نفس المحفزات مثل الصور أو واصفات النص -وهي ظاهرة أطلق عليها المؤلفون “تأثير التعرض الحقيقي”12. بيد أن من الأهمية بمكان أن يكون المشاركون في شروط النص والصورة قد أكملوا مهمة تقديم العطاءات في إطار مجموعة وأدخلوا ردودهم عن طريق محطات حاسوبية فردية؛ على العكس من ذلك، تلك المخصصة لحالة الغذاء الحقيقي أداء المهمة واحد على واحد مع التجريب. كان المظهر من المحفزات في الحقيقيّة وصورة شروط أيضا مختلفة. في حالة الغذاء الحقيقية، وقدمت الأطعمة إلى المراقب على صينية فضية، في حين في حالة الصورة تم تقديم المحفزات كصور اقتصاص تحجيم على خلفية سوداء. وبالتالي، فمن الممكن أن تكون الاختلافات بين المشاركين، أو الظروف البيئية، أو الاختلافات المتعلقة بالتحفيز، قد أدت إلى تضخم العطاءات للحصول على الأغذية الحقيقية. بعد من بوشونغ، وآخرون12،درسنا ما إذا كانت قيمة الأطعمة الحقيقية أكثر من صور 2-D من الغذاء، ولكن بشكل حاسم، استخدمنا تصميم داخل المواضيع التي تم التحكم بعناية العوامل البيئية والعوامل ذات الصلة بالتحفيز. قمنا بتطوير قرص دوار مصمم خصيصًا حيث يمكن تعشيق المحفزات في كل شكل عرض عشوائيًا من التجربة إلى المحاكمة. وكان عرض الحوافز وتوقيتها متطابقين عبر التجارب الحقيقية على الأشياء والصور، مما يقلل من احتمال أن يتمكن المشاركون من استخدام استراتيجيات مختلفة لأداء المهمة في ظروف العرض المختلفة. وأخيرا، نحن تسيطر بعناية على ظهور المحفزات في ظروف الكائن والصورة الحقيقية بحيث كانت مطابقة الأطعمة والصور الحقيقية بشكل وثيق لحجم واضح، والمسافة، ووجهة نظر، والخلفية. ومن المرجح أن تكون هناك إجراءات أو آليات أخرى يمكن أن تسمح بعشوائية أشكال التحفيز عبر التجارب، ولكن أسلوبنا يسمح بعرض العديد من الأشياء (والصور) في تعاقب مُترك سريع نسبياً. من وجهة نظر إحصائية، هذا التصميم يزيد من القدرة على الكشف عن آثار كبيرة أكثر من ذلك مما هو ممكن باستخدام تصاميم بين المواضيع. وبالمثل، لا يمكن أن تعزى الآثار إلى اختلافات مسبقة في الرغبة في الدفع بين المراقبين. وبطبيعة الحال، فإن التصاميم داخل المواضيع تفتح إمكانية خصائص الطلب. ومع ذلك، في دراستنا يفهم المشاركون أنهم يمكن أن ‘الفوز’ عنصر غذائي في نهاية التجربة بغض النظر عن شكل العرض الذي ظهر في مهمة تقديم العطاءات. كما أُبلغ المشاركون بأن التخفيض التعسفي للعطاءات (أي بالنسبة للصور) من شأنه أن يقلل من فرصهم في الفوز وأن أفضل استراتيجية للفوز بالعنصر المطلوب هي تقديم عطاءات للقيمة الحقيقية للواحد34و35و36 . والهدف من هذه التجربة هو مقارنة WTP للأغذية الحقيقية مقابل الصور 2-D باستخدام مهمة المزايدة BDM34,35.
الهدف الرئيسي للورقة الحالية هو تسهيل الدراسات المستقبلية لرؤية الكائنات “العالم الحقيقي” من خلال توفير معلومات مفصلة حول كيفية تقديم أعداد كبيرة من الأجسام في العالم الحقيقي (والصور) في ظل ظروف تجريبية خاضعة للرقابة. نحن نقدم نهجاً سليماً بيئياً لدراسة العوامل التي تؤثر على الاختيار الغ…
The authors have nothing to disclose.
وقد تم دعم هذا العمل بمنح لجي سي سنو من المعهد الوطني للعيون التابع للمعاهد الوطنية للصحة تحت رقم الجائزة R01EY026701، والمؤسسة الوطنية للعلوم [منحة 1632849] والبنية التحتية للبحوث الترجمة السريرية الشبكة [منحة 17-746Q-UNR-PG53-00]. والمحتوى هو وحده مسؤولية المؤلفين ولا يمثل بالضرورة الآراء الرسمية للالمعاهد الوطنية للصحة أو المؤسسة الوطنية للخدمات الوطنية أو مركز تسجيل الدخول.
EOS Rebel T2i Body Camera | Canon | 4462B001 | |
MATLAB | MathWorks | R2017b | Computer programming software. Download this additional free toolbox: PsychToolbox 3.0.14 |
Photoshop | Adobe | CS6 | |
PLATO Visual Occlusion Glasses | Translucent Technologies Inc. | N/A | |
SPSS | IBM | Version 22 | Statitical analysis software |
ToTaL Control System (USB) | Translucent Technologies Inc. | N/A | The ToTaL Control System controls the PLATO spectacles |