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Behavior

दृश्य अवधि धारणा में नेत्र आंदोलनों: पूर्व-निर्णय प्रक्रियाओं में समय से उत्तेजना को अलग करना

Published: January 19, 2024 doi: 10.3791/65990
Automatic Translation
1, 1, 1
1Center for Psychology at the University of Porto, Faculty of Psychology and Educational Sciences, University of Porto

Summary

हम एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं जो दृश्य घटनाओं के आधार पर अंतराल तुलना (अवधि धारणा) कार्य के दौरान आंखों के आंदोलनों की निगरानी के लिए आंखों पर नज़र रखने के लिए नियोजित करता है। उद्देश्य उत्तेजना के लिए प्रतिक्रियाओं से अवधि धारणा कार्यों (समय अंतराल की तुलना या भेदभाव) के लिए ओकुलोमोटर प्रतिक्रियाओं को अलग करने के लिए एक प्रारंभिक मार्गदर्शिका प्रदान करना है।

Abstract

नेत्र-ट्रैकिंग विधियां दृश्य अवधि धारणा कार्यों के दौरान संज्ञानात्मक प्रसंस्करण की ऑनलाइन निगरानी की अनुमति दे सकती हैं, जहां प्रतिभागियों को चमकती मंडलियों जैसी दृश्य घटनाओं द्वारा परिभाषित समय अंतराल का अनुमान, भेदभाव या तुलना करने के लिए कहा जाता है। हालांकि, और हमारे ज्ञान के लिए, इस संभावना को मान्य करने के प्रयास अब तक अनिर्णायक रहे हैं, और परिणाम उत्तेजना उपस्थिति के बाद किए गए ऑफ़लाइन व्यवहार निर्णयों पर केंद्रित हैं। यह पत्र एक अंतराल तुलना कार्य में व्यवहार प्रतिक्रियाओं से पहले संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की खोज के लिए एक आंख-ट्रैकिंग प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है, जहां प्रतिभागियों ने लगातार दो अंतराल देखे और यह तय करना पड़ा कि क्या यह तेज हो गया है (पहला अंतराल दूसरे से अधिक लंबा) या धीमा हो गया (दूसरा अंतराल लंबा)।

हमारी मुख्य चिंता निर्णय से संबंधित अवधि के सहसंबंधों से दृश्य उत्तेजना के लिए ओकुलोमोटर प्रतिक्रियाओं को अलग करना था। इसे प्राप्त करने के लिए, हमने महत्वपूर्ण घटनाओं के आधार पर लगातार तीन समय विंडो परिभाषित कीं: आधारभूत शुरुआत, पहले अंतराल की शुरुआत, दूसरे अंतराल की शुरुआत और उत्तेजना का अंत। फिर हमने प्रत्येक (निर्धारण की संख्या, पुतली का आकार) के लिए पारंपरिक ओकुलोमोटर उपायों को निकाला और समय-खिड़की से संबंधित परिवर्तनों पर ध्यान केंद्रित किया ताकि दृश्य उत्तेजना की प्रतिक्रियाओं को अंतराल तुलना से संबंधित लोगों से अलग किया जा सके। जैसा कि हम उदाहरण के परिणामों में दिखाते हैं, आंख-ट्रैकिंग डेटा ने महत्वपूर्ण अंतर दिखाए जो व्यवहार परिणामों के अनुरूप थे, लगे हुए तंत्र पर परिकल्पना बढ़ाते थे। यह प्रोटोकॉल भ्रूण है और कई सुधारों की आवश्यकता होगी, लेकिन यह कला की वर्तमान स्थिति में एक महत्वपूर्ण कदम आगे का प्रतिनिधित्व करता है।

Introduction

समय धारणा क्षमताओं पिछले वर्षों में अनुसंधान का ध्यान बढ़ रहा है आकर्षित किया है, सबूत है कि इन पढ़ने कौशल या रोग शर्तों 1,2,3,4,5 से जुड़ा हो सकता है जमा करने के कारण भाग में. दृश्य अवधि धारणा-अनुमान लगाने की क्षमता, भेदभाव, या दृश्य घटनाओं द्वारा परिभाषित समय अंतराल की तुलना करें-ब्याज 6,7 का एक उपक्षेत्र है जिसमें आंख-ट्रैकिंग विधियां योगदान दे सकती हैं। हालांकि, परिणाम पोस्टस्टिमुलस व्यवहार निर्णयों पर केंद्रित रहते हैं जैसे कि यह इंगित करने के लिए एक बटन दबाना कि कितना समय बीत चुका है (अनुमान), क्या समय अंतराल समान या अलग (भेदभाव) हैं, या समय अंतराल की एक श्रृंखला सबसे लंबी या सबसे छोटी है। कुछ अध्ययनों ने आंखों पर नज़र रखने वाले डेटा 8,9 के साथ व्यवहार के परिणामों को सहसंबंधित करने का प्रयास किया है, लेकिन वे दोनों के बीच सहसंबंध खोजने में विफल रहे, यह सुझाव देते हुए कि एक सीधा संबंध अनुपस्थित है।

वर्तमान पत्र में, हम एक दृश्य अवधि धारणा कार्य में उत्तेजना प्रस्तुति के दौरान ओकुलोमोटर प्रतिक्रियाओं को पंजीकृत करने और विश्लेषण करने के लिए एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं। विशेष रूप से, विवरण एक अंतराल तुलना कार्य को संदर्भित करता है जहां प्रतिभागियों ने तीन घटनाओं के अनुक्रम देखे जो दो समय अंतराल को परिभाषित करते थे और उन्हें यह तय करने के लिए कहा जाता था कि क्या वे तेज हो गए हैं (पहला अंतराल दूसरे से अधिक लंबा) या धीमा हो गया (पहले दूसरे से छोटा)। अध्ययन में उपयोग किए जाने वाले समय अंतराल 133 से 733 एमएस तक फैले हुए हैं, जो टेम्पोरल सैंपलिंग फ्रेमवर्क (टीएसएफ)10के सिद्धांतों का पालन करते हैं। टीएसएफ का सुझाव है कि मस्तिष्क की दोलन गतिविधि, विशेष रूप से डेल्टा दोलनों (1-4 हर्ट्ज) जैसे आवृत्ति बैंड में, आने वाली भाषण इकाइयों जैसे तनाव लहजे के अनुक्रमों के साथ सिंक्रनाइज़ होती है। यह सिंक्रनाइज़ेशन भाषण के एन्कोडिंग को बढ़ाता है, भाषण इकाइयों पर ध्यान देता है, और अनुक्रमिक नियमितताओं को निकालने में मदद करता है जो डिस्लेक्सिया जैसी स्थितियों को समझने में प्रासंगिक हो सकते हैं, जो एटिपिकल कम-आवृत्ति दोलनों को प्रदर्शित करते हैं। अध्ययन का लक्ष्य जिसमें हमने यहां प्रस्तुत विधि विकसित की थी, यह निर्धारित करना था कि दृश्य अवधि धारणा (अंतराल तुलना कार्य पर समूह प्रभाव) में डिस्लेक्सिक्स की कठिनाइयों को दृश्य वस्तु को संसाधित करने में समस्याओं को प्रतिबिंबित करता है, अर्थात् आंदोलन और ल्यूमिनेंसविरोधाभास 11. यदि यह मामला था, तो हमें उम्मीद थी कि नियंत्रण के प्रति डिस्लेक्सिक्स का नुकसान आंदोलन और कम ल्यूमिनेंस विरोधाभासों (समूह और उत्तेजना प्रकार के बीच बातचीत) के साथ उत्तेजनाओं के लिए बड़ा होगा।

मूल अध्ययन का मुख्य परिणाम पोस्टस्टिमुलस व्यवहार निर्णयों द्वारा संचालित किया गया था। नेत्र-ट्रैकिंग डेटा - पुतली का आकार और निर्धारण की संख्या - उत्तेजना प्रस्तुति के दौरान दर्ज किया गया व्यवहार निर्णयों से पहले प्रक्रियाओं का पता लगाने के लिए उपयोग किया गया था। हालांकि, हम मानते हैं कि वर्तमान प्रोटोकॉल का उपयोग व्यवहार डेटा संग्रह से स्वतंत्र रूप से किया जा सकता है, बशर्ते कि लक्ष्य तदनुसार निर्धारित किए जाएं। अंतराल भेदभाव कार्यों के लिए इसे समायोजित करना भी संभव हो सकता है। समय अनुमान कार्यों में इसका उपयोग करना इतना तत्काल नहीं है, लेकिन हम उस संभावना से इंकार नहीं करेंगे। हमने पुतली के आकार का उपयोग किया क्योंकि यह अन्य राज्यों के बीच संज्ञानात्मक भार 12,13,14 को दर्शाता है, और इस प्रकार प्रतिभागियों के कौशल (उच्च भार का अर्थ कम कौशल) के बारे में जानकारी प्रदान कर सकता है। निर्धारण की संख्या के बारे में, अधिक निर्धारण कार्य15,16 के साथ प्रतिभागियों के मजबूत जुड़ाव को प्रतिबिंबित कर सकते हैं. मूल अध्ययन में पांच उत्तेजना प्रकारों का उपयोग किया गया था। सरलीकरण के लिए, हमने वर्तमान प्रोटोकॉल में केवल दो का उपयोग किया (बॉल बनाम फ्लैश, एक आंदोलन से संबंधित विपरीत का प्रतिनिधित्व करता है)।

मुख्य चुनौती हम संबोधित करने की कोशिश की अंतराल तुलना से संबंधित उन लोगों से ही दृश्य उत्तेजना के लिए प्रतिक्रियाओं disentangling था क्योंकि यह ज्ञात है कि oculomotor प्रतिक्रियाओं इस तरह के आंदोलन या luminance विरोधाभास17 के रूप में विशेषताओं के अनुसार परिवर्तन. इस आधार पर कि दृश्य उत्तेजना को स्क्रीन (पहला अंतराल) पर दिखाई देते ही संसाधित किया जाता है, और अंतराल तुलना केवल दूसरी बार अंतराल शुरू होने के बाद संभव होती है, हमने तीन बार विंडो परिभाषित की हैं: प्रीस्टिमुलस विंडो, पहला अंतराल, दूसरा अंतराल (व्यवहार प्रतिक्रिया शामिल नहीं)। पहले अंतराल पर प्रीस्टिमुलस विंडो से परिवर्तनों का विश्लेषण करके, हम उत्तेजना के लिए प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं के सूचकांक प्राप्त करेंगे। पहले से दूसरे अंतराल की तुलना अंतराल तुलना के संभावित ओकुलोमोटर हस्ताक्षरों में टैप करेगा-कार्य प्रतिभागियों को प्रदर्शन करने के लिए कहा गया था।

Protocol

पचास प्रतिभागियों (25 डिस्लेक्सिया का निदान किया गया या संभावित मामलों और 27 नियंत्रणों के रूप में संकेत दिया गया) समुदाय (सोशल मीडिया और सुविधा ईमेल संपर्कों के माध्यम से) और एक विश्वविद्यालय पाठ्यक्रम से भर्ती किया गया था। एक पुष्टिकरण न्यूरोसाइकोलॉजिकल मूल्यांकन और बाद में डेटा विश्लेषण (अधिक जानकारी के लिए, गोस्वामी10 देखें) के बाद, सात प्रतिभागियों को अध्ययन से बाहर रखा गया था। इस बहिष्करण में डिस्लेक्सिया वाले चार व्यक्ति शामिल थे जो मानदंडों को पूरा नहीं करते थे, प्राथमिक प्रयोगात्मक कार्य में बाहरी मूल्यों के साथ दो डिस्लेक्सिक प्रतिभागी, और एक नियंत्रण प्रतिभागी जिसका आंख-ट्रैकिंग डेटा शोर से प्रभावित था। अंतिम नमूना 45 प्रतिभागियों, 19 डिस्लेक्सिक वयस्कों (एक पुरुष), और 26 नियंत्रण (पांच पुरुष) से बना था। सभी प्रतिभागी मूल पुर्तगाली बोलने वाले थे, सामान्य या सही-से-सामान्य दृष्टि थी, और किसी ने भी सुनवाई, न्यूरोलॉजिकल या भाषण समस्याओं का निदान नहीं किया था। यहां वर्णित प्रोटोकॉल को पोर्टो विश्वविद्यालय में मनोविज्ञान और शैक्षिक विज्ञान संकाय की स्थानीय नैतिकता समिति द्वारा अनुमोदित किया गया था (संदर्भ संख्या 2021/06-07बी), और सभी प्रतिभागियों ने हेलसिंकी की घोषणा के अनुसार सूचित सहमति पर हस्ताक्षर किए।

1. उत्तेजना निर्माण

  1. दो समय अंतराल (तालिका 1) के आठ अनुक्रमों को परिभाषित करें जिसमें पहला दूसरे (धीमा-डाउन अनुक्रम) से छोटा है; फ़्रेम-अवधि रूपांतरण तालिका का उपयोग करके ऐसे अंतराल चुनें जो एनीमेशन सॉफ़्टवेयर की फ़्रेम दर (यहां, 30 फ़्रेम/एस, 33 एमएस/फ़्रेम) के साथ संगत हों।
  2. प्रत्येक धीमी गति से नीचे अनुक्रम के लिए, अंतराल (तालिका 1) के क्रम उलटा द्वारा प्राप्त एक गति अप एनालॉग बनाएँ.
  3. एक स्प्रेडशीट में, लक्ष्य अंतराल (एमएस) को 33 से विभाजित करके अंतराल लंबाई को फ्रेम की संख्या में परिवर्तित करें (उदाहरण के लिए, 300-433 एमएस अंतराल अनुक्रम के लिए, 9-13 फ्रेम इंगित करें)।
  4. प्रत्येक अनुक्रम के लिए कुंजी फ्रेम को परिभाषित करें: फ्रेम 7 पर उत्तेजना शुरुआत (छह रिक्त फ्रेम के बाद, 200 एमएस के अनुरूप), फ्रेम 6 पर अंतराल 1 की ऑफसेट + अंतराल 1 की लंबाई (दिए गए उदाहरण के लिए 6 + 9), अंतराल 2 (6 + 9 + 13) के ऑफसेट के लिए समान। उत्तेजना (6 + 9 + 13 +2) के अंत को चिह्नित करने के लिए अंतराल 2 के अंत में दो और फ्रेम सेट करें।
  5. एनिमेशन के रूप में फ्लैश अनुक्रम बनाएं।
    1. एनीमेशन सॉफ़्टवेयर (जैसे, एडोब एनिमेट) चलाएं और एक काली पृष्ठभूमि के साथ एक नई फ़ाइल बनाएं।
    2. फ्रेम 7 पर, स्क्रीन सेंटर पर एक नीला वृत्त बनाएं। सुनिश्चित करें कि इसके आयाम इसे नियोजित स्क्रीन-आई दूरी (यहां 2 सेमी) के साथ दृश्य क्षेत्र के लगभग 55 सेमी पर कब्जा कर लेते हैं, जिसका अर्थ है कि गेंद का व्यास 1.92 सेमी है।
    3. कॉपी और अगले आसन्न फ्रेम (फ्रेम 7 पर शुरू) में इस छवि पेस्ट करें, इस तरह है कि प्रत्येक फ्लैश 99 एमएस के आसपास रहता है.
    4. कॉपी और अन्य दो कुंजी फ्रेम (अंतराल 1 और 2 की शुरुआत) में इस दो फ्रेम अनुक्रम पेस्ट.
    5. फ़ाइल की प्रतियां बनाकर और अंतराल की शुरुआत को उपयुक्त फ्रेम में ले जाकर शेष 15 एनिमेशन बनाएं।
  6. एनिमेशन के रूप में शेख़ी गेंद दृश्यों बनाएँ.
    1. फ्लैश एनिमेशन में उपयोग किए जाने वाले समान विनिर्देशों (आकार, पृष्ठभूमि) के साथ एनीमेशन सॉफ़्टवेयर में एक फ़ाइल खोलें। स्प्रेडशीट को की-फ़्रेम विनिर्देशों के साथ खोलें ताकि की-फ़्रेम अब जमीन से टकराने वाली कुचली हुई गेंदों के अनुरूप हों।
    2. एक काली पृष्ठभूमि (99 एमएस) के साथ तीन फ्रेम के साथ शुरू करें। 4वें फ्रेम में, शीर्ष केंद्र पर एक नीली गेंद खींचें, जो फ्लैश के लिए उपयोग की जाने वाली गेंद के बराबर है।
    3. उत्तेजना शुरुआत बिंदु पर एक स्क्वैश गेंद (ऊंचाई से बड़ी चौड़ाई) ड्रा, तीन फ्रेम (अंतराल 1 की शुरुआत) स्थायी. सुनिश्चित करें कि गेंद क्षैतिज रूप से केंद्रित है और स्क्रीन के केंद्र के नीचे लंबवत है।
      1. बटन पर क्लिक करें वस्तु के गुण और फिर स्थिति और आकार गेंद को चुनी हुई स्क्वैशिंग ऊंचाई पर रखने और चौड़ाई/कमी ऊंचाई बढ़ाने के लिए।
    4. शीर्ष पर गेंद से स्क्वैश गेंद (ऊर्ध्वाधर वंश) तक ट्विन कमांड का उपयोग करके एक निरंतर परिवर्तन उत्पन्न करें।
    5. स्क्वैश की गई गेंद को अन्य दो प्रमुख फ़्रेमों (अंतराल 1 और 2 की शुरुआत) में विशेषता वाले तीन-फ्रेम अनुक्रम की प्रतिलिपि बनाएँ।
    6. स्प्रेडशीट में, अंतराल 1 और 2 के लिए दो स्क्वैश के बीच मध्य बिंदुओं को परिभाषित करने के लिए प्रत्येक अंतराल की अवधि को 2 से विभाजित करें, जहां गेंद आरोही के बाद और उतरने से पहले अधिकतम ऊंचाई तक पहुंचती है।
    7. चरण 1.6.6 में परिभाषित मध्य बिंदुओं पर प्रक्षेपवक्र के निम्नतम बिंदु से ऊपर लंबवत एक गैर-स्क्वैश गेंद खींचें। अंतराल की शुरुआत (जब गेंद जमीन से टकराती है) और उच्चतम बिंदु और उच्चतम बिंदु और अगले स्क्वैश (वंश) के बीच आरोही एनीमेशन उत्पन्न करें।
  7. फ़ाइल को अन्य 15 समय संरचनाओं के लिए अनुकूलित करें।
  8. सभी एनिमेशन को .xvd के रूप में निर्यात करें। यदि विकल्प अनुपलब्ध है, तो .avi के रूप में निर्यात करें और फिर परिवर्तित करें, जैसे कि इसका उपयोग आईलिंक सिस्टम में किया जा सकता है।

2. प्रयोग की तैयारी

  1. प्रयोग फ़ोल्डर बनाना
    1. प्रयोग बिल्डर एप्लिकेशन खोलें और मेनू फ़ाइल से नया चुनें।
    2. फ़ाइल पर क्लिक करके प्रोजेक्ट को सहेजें | इस रूप में सहेजें। प्रोजेक्ट का नाम और वह स्थान निर्दिष्ट करें जहाँ इसे सहेजा जाना है।
      नोट: यह उत्तेजना फ़ाइलों और अन्य सामग्रियों के लिए सबफ़ोल्डर के साथ एक संपूर्ण फ़ोल्डर बनाएगा। प्रयोग फ़ाइल .ebd एक्सटेंशन वाले फ़ोल्डर में दिखाई देगी।
    3. प्रोजेक्ट फोल्डर के अंदर, लाइब्रेरी पर क्लिक करें और फिर वीडियो नाम के फोल्डर में क्लिक करें। इस फ़ोल्डर में .xvid वीडियो प्रोत्साहन फ़ाइलें अपलोड करें.
      नोट: प्रयोग में इस्तेमाल सभी उत्तेजनाओं पुस्तकालय में संग्रहीत किया जाना चाहिए.
  2. प्रणाली के भीतर और मानव प्रणाली बातचीत के लिए बुनियादी संरचना का निर्माण
    1. स्टार्ट पैनल और डिस्प्ले स्क्रीन आइकन को ग्राफ़ एडिटर विंडो पर ड्रैग करें। माउस को पहले से दूसरे पर क्लिक करके और खींचकर उनके बीच एक लिंक बनाएं।
    2. डिस्प्ले स्क्रीन के गुणों में, इन्सर्ट मल्टीलाइन टेक्स्ट रिसोर्स बटन पर क्लिक करें और एक निर्देश टेक्स्ट टाइप करें जो कैलिब्रेशन प्रक्रिया का पालन करेगा।
    3. दो ट्रिगर्स (प्रयोग में आगे बढ़ने के लिए इनपुट चैनल) का चयन करें: कीबोर्ड और एल बटन (बटन बॉक्स)। डिस्प्ले स्क्रीन को दोनों से लिंक करें।
      नोट: ये ट्रिगर प्रतिभागी या प्रयोगकर्ता को आगे बढ़ने के लिए किसी भी बटन पर क्लिक करने की अनुमति देते हैं।
    4. कैमरा सेटअप आइकन चुनें और दोनों ट्रिगर्स को इससे लिंक करें।
      नोट: यह आंख-ट्रैकर के साथ संचार स्थापित करने की अनुमति देगा ताकि प्रतिभागी की आंख (ओं) को कैमरा समायोजन, अंशांकन और सत्यापन के लिए निगरानी की जा सके (अनुभाग 4 देखें)।
    5. आइकन का चयन करें परिणाम फ़ाइल और इसे फ्लो चार्ट के दाईं ओर खींचें।
      नोट: यह क्रिया प्रयोग के व्यवहार प्रतिक्रियाओं को रिकॉर्ड करने की अनुमति देती है।
  3. ब्लॉक संरचना को परिभाषित करना
    1. अनुक्रम आइकन का चयन करें और यह लिंक (चरण 2.2.1 देखें) कैमरा सेटअप करने के लिए.
    2. गुण में, पुनरावृत्ति गणना पर क्लिक करें और ब्लॉक की संख्या (फ्लैश और बॉल्स) के लिए 2 का चयन करें।
    3. नोट: यह गेंदों की है कि से चमक की प्रस्तुति अलग हो जाएगा.
    4. अनुक्रम (ब्लॉक परिभाषा) दर्ज करें और एक स्टार्ट पैनल आइकन, एक डिस्प्ले आइकन और ट्रिगर्स el_button और कीबोर्ड खींचें। उन्हें इस क्रम में लिंक करें।
    5. डिस्प्ले स्क्रीन आइकन में, इन्सर्ट मल्टीलाइन टेक्स्ट रिसोर्स बटन पर क्लिक करें और प्रयोग को समझाते हुए एक निर्देश टेक्स्ट टाइप करें।
  4. परीक्षण संरचना को परिभाषित करना
    1. ब्लॉक अनुक्रम के अंदर, परीक्षण अनुक्रम बनाने के लिए संपादक के लिए एक नया अनुक्रम आइकन खींचें।
      नोट: ब्लॉक अनुक्रम के अंदर परीक्षण अनुक्रम घोंसला बनाने से प्रत्येक ब्लॉक में कई परीक्षण चलाने की अनुमति मिलती है।
    2. परीक्षण अनुक्रम के अंदर, एक प्रारंभ पैनल और एक अनुक्रम तैयार करें आइकन खींचें, और दूसरे को पहले से लिंक करें।
      नोट: यह क्रिया प्रयोगात्मक उत्तेजनाओं को लोड करती है जो प्रतिभागी को प्रस्तुत की जाएगी।
    3. इंटरफ़ेस के लिए बहाव सुधार आइकन खींचें और यह अनुक्रम तैयार आइकन से लिंक.
      नोट: बहाव सुधार उत्तेजना कंप्यूटर मॉनीटर पर एक एकल निर्धारण लक्ष्य प्रस्तुत करता है और रिकॉर्डिंग कंप्यूटर पर वास्तविक उत्तेजनाओं की स्थिति के लिए कर्सर टकटकी स्थिति की तुलना सक्षम बनाता है। बहाव की जांच और संबंधित सुधार स्वचालित रूप से प्रारंभिक अंशांकन गुणवत्ता बनी रहती है सुनिश्चित करने के लिए हर परीक्षण के बाद शुरू हो जाएगा.
  5. रिकॉर्डिंग संरचना को परिभाषित करना
    1. परीक्षण अनुक्रम के अंदर, रिकॉर्डिंग अनुक्रम बनाने के लिए संपादक को एक नया अनुक्रम आइकन खींचें।
      नोट: रिकॉर्डिंग अनुक्रम आंख डेटा संग्रह के लिए जिम्मेदार है, और यह वह जगह है जहां दृश्य उत्तेजनाएं प्रस्तुत की जाती हैं।
    2. इस अनुक्रम के गुणों में रिकॉर्ड विकल्प का चयन करें।
      नोट: ऐसा करने से, आंख ट्रैकर रिकॉर्डिंग शुरू होता है जब उत्तेजना शुरू होता है और बंद हो जाता है जब उत्तेजना समाप्त होता है.
    3. गुणों में, डेटा स्रोत पर क्लिक करें और प्रत्येक उत्तेजना के सटीक फ़ाइल नाम के साथ तालिका (प्रकार या चयन) प्रत्येक पंक्ति में भरें, परीक्षण-अभ्यास या प्रयोगात्मक का प्रकार, प्रत्येक उत्तेजना कितनी बार प्रस्तुत की जाएगी (1 यहां), और अपेक्षित प्रतिक्रिया बटन।
      नोट: फ़ाइल नाम लाइब्रेरी में अपलोड किए गए लोगों के समान होना चाहिए, फ़ाइल एक्सटेंशन शामिल है (जैसे ball_sp_1.xvd)।
    4. इंटरफ़ेस के शीर्ष पैनल पर, Randomization सेटिंगs पर क्लिक करें, और यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण randomization सक्षम बक्से चिह्नित करें कि उत्तेजनाओं प्रत्येक ब्लॉक के भीतर randomized किया जाएगा. इंटरफ़ेस पर लौटने के लिए ओके बटन पर क्लिक करें।
    5. रिकॉर्डिंग अनुक्रम में, स्टार्ट पैनल- डिस्प्ले स्क्रीन कनेक्शन बनाएं। डिस्प्ले स्क्रीन के अंदर, इन्सर्ट वीडियो रिसोर्स बटन (कैमरा आइकन) चुनें और इसे इंटरफ़ेस पर खींचें।
    6. प्रतिभागी को जवाब देने की अनुमति देने के लिए कीबोर्ड और एल बटन ट्रिगर्स को डिस्प्ले आइकन (चरण 2.2.1 के रूप में) से लिंक करें।
    7. चेक सटीकता आइकन खींचें और इसे चरण 2.2.1 के रूप में ट्रिगर्स से लिंक करें।
      नोट:: यह क्रिया सॉफ़्टवेयर को यह जांचने की अनुमति देता है कि क्या दबाई गई कुंजी डेटा स्रोत के सही प्रतिसाद स्तंभ के मान से मेल खाती है.
  6. प्रयोग को अंतिम रूप देना
    1. मुख्य पैनल के शीर्ष पर, प्रयोग का परीक्षण चलाने के लिए रन एरो आइकन पर क्लिक करें।

3. उपकरण सेटअप

  1. उत्तेजना कंप्यूटर को 5-बटन बटन बॉक्स और कीबोर्ड से कनेक्ट करें।
  2. उत्तेजना कंप्यूटर (सिस्टम-समर्पित प्रस्तुति सॉफ्टवेयर के साथ) को आंख-ट्रैकर (चित्रा 1) से कनेक्ट करें, जो मॉनिटर के नीचे या सामने रखा गया है।
  3. आई-ट्रैकर को रिकॉर्डिंग कंप्यूटर से कनेक्ट करें।

Figure 1
चित्रा 1: आंख ट्रैकिंग सेटअप। रिकॉर्डिंग सिस्टम की स्थानिक व्यवस्था, उत्तेजना कंप्यूटर, रिकॉर्डिंग कंप्यूटर, आई-ट्रैकर, प्रतिक्रिया उपकरण (बटन बॉक्स), और कीबोर्ड से बना है। प्रतिभागी उत्तेजना स्क्रीन से 55 सेमी दूर बैठे थे। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

4. डेटा संग्रह की तैयारी

  1. प्रतिभागियों से सूचित सहमति प्राप्त करें और उन्हें प्रयोगात्मक प्रारूप का वर्णन करें। उत्तेजना चक्र (फ्लैश या गेंद) दृश्य क्षेत्र (ठेठ दूरी ~ 60 सेमी) के 2 डिग्री से मेल खाती है कि उत्तेजना कंप्यूटर से एक दूरी पर भागीदार स्थिति.
  2. नमूना आवृत्ति (उच्च संकल्प के लिए 1,000 हर्ट्ज) और आंख (ओं) रिकॉर्ड (प्रमुख आंख) चुनें.
  3. रिकॉर्डिंग कंप्यूटर द्वारा प्रदान किए गए दृश्य में, सुनिश्चित करें कि नेत्र ट्रैकर लक्ष्य (प्रतिभागी की भौंहों के बीच रखी गई छड़ी) और प्रमुख आंख को स्थिर तरीके से ट्रैक करता है। यदि आवश्यक हो तो कैमरे को ऊपर या नीचे ले जाएं।
  4. प्रयोग खोलें. आंखों के आंदोलनों की सटीक और विश्वसनीय रिकॉर्डिंग की अनुमति देने के लिए रिकॉर्डिंग कंप्यूटर से सिस्टम द्वारा प्रदान की गई 5-बिंदु अंशांकन और सत्यापन प्रक्रियाओं को चलाएं। प्रतिभागी को एक बिंदु पर टकटकी लगाने का निर्देश दें जो स्क्रीन पर (5) अलग-अलग स्थानों पर दिखाई देगा (एक बार अंशांकन के लिए, सत्यापन के लिए दो बार)।
    नोट: केवल 0.5 डिग्री से नीचे त्रुटियों को स्वीकार करें।

5. प्रयोग चलाना

  1. प्रतिभागी को कार्य समझाएं।
  2. अभ्यास परीक्षण प्रस्तुत करें और प्रतिभागियों के संदेह को स्पष्ट करें।
  3. चलाएँ पर क्लिक करके प्रयोग शुरू करें.
  4. स्थितियों के बीच प्रयोग को रोकें और समझाएं कि उत्तेजना अब अलग होने जा रही है, लेकिन सवाल एक ही है।

6. विश्लेषण के लिए समय खिड़कियां बनाना

  1. Dataviewer सॉफ़्टवेयर18 में, फ़ाइल पर जाएँ, फिर डेटा आयात करें, और अंत में एकाधिक EyeLink डेटा फ़ाइलें। संवाद बॉक्स में, सभी सहभागियों की फ़ाइलों का चयन करें.
  2. एक परीक्षण का चयन करें। रुचि क्षेत्र बनाने के लिए वर्ग चिह्न का चयन करें.
    नोट: ब्याज क्षेत्र स्क्रीन के एक क्षेत्र और परीक्षण के भीतर एक समय खिड़की दोनों को परिभाषित करता है। यहां, हम हमेशा पूर्ण स्क्रीन का चयन करेंगे।
  3. TW सभी (चित्रा 2) बनाने के लिए, ड्रा आइकन पर क्लिक करें और पूर्ण स्क्रीन का चयन करें। खुले संवाद बॉक्स में, रुचि क्षेत्र को TW_all के रूप में लेबल करें और पूर्ण परीक्षण से मेल खाने वाले समय खंड को परिभाषित करें।
    1. ब्याज क्षेत्र सेट सहेजें पर क्लिक करें और एक ही लंबाई के साथ सभी परीक्षणों के लिए इस टेम्पलेट को लागू करें (उदाहरण के लिए, तालिका 1 से समय संरचना 1 और 8, सभी प्रतिभागियों के लिए गेंदों और चमक दोनों के लिए)।
  4. तालिका 1 से 16 समय संरचनाओं में से एक का चयन करें. चरण 6.3 के रूप में TW_0, TW_1 और TW_2 को परिभाषित करें, लेकिन चित्रा 2 में योजनाबद्ध समय सीमा (फ्लैश दिखावे और गेंद स्क्वैश के अनुरूप समय खिड़की सीमाओं) के बाद। TW0 की लंबाई अनुकूलन योग्य है।
    1. प्रत्येक रुचि क्षेत्र को लेबल करें और एक ही समय संरचना (गेंदों और चमक, सभी प्रतिभागियों) के साथ परीक्षणों के लिए टेम्पलेट लागू करें।
    2. 15 शेष समय संरचनाओं के लिए प्रक्रिया को दोहराएं।

Figure 2
चित्रा 2: उत्तेजना प्रकार। उछलती गेंदों (बाएं) और चमक (दाएं) कि प्रयोग में इस्तेमाल किया गया के दृश्यों के अनुक्रम. धराशायी रेखाएं विश्लेषण के लिए उपयोग की जाने वाली समय खिड़कियों को इंगित करती हैं: TW0 प्रीस्टिमुलस अवधि है; TW1 स्क्रीन पर उत्तेजना की पहली उपस्थिति है और पहले अंतराल को चिह्नित करता है-जब प्रतिभागी को उत्तेजनाओं की विशेषताओं और पहले अंतराल की लंबाई के बारे में जानकारी होती है, और TW2 दूसरे अंतराल को चिह्नित करता है-जब प्रतिभागी पहले की तुलना कर सकता है एक निर्णय (धीमा-धीमा या गति-अप) को विस्तृत करने के लिए दूसरे अंतराल के लिए। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

7. निकालने के उपाय

  1. मेनू बार में, विश्लेषण पर क्लिक करें | रिपोर्ट |रुचि क्षेत्र रिपोर्ट।
  2. रहने का समय, निर्धारण की संख्या और पुतली का आकार निकालने के लिए निम्न उपायों का चयन करें, और उसके बाद अगलाक्लिक करें।
    नोट: आउटपुट में 16 फ्लैश ट्रायल और 16 बाउंसिंग बॉल ट्रायल प्रति प्रतिभागी (32 ट्रायल x n प्रतिभागियों) से डेटा होना चाहिए, जो चार टाइम विंडो (TW0, TW1, TW2, TW सभी) में से प्रत्येक के लिए निर्दिष्ट है।
  3. मैट्रिक्स को .xlsx फ़ाइल के रूप में निर्यात करें।

8. कलाकृतियों के साथ परीक्षण निकालें

  1. TW सभी के लिए रहने के समय के उपायों पर विचार करें और 30% से अधिक सिग्नल हानि (परीक्षण समय के 70% < रहने का समय) के साथ परीक्षणों को चिह्नित करें।
    नोट: ध्यान रखें कि 32 परीक्षणों में से प्रत्येक की एक अलग लंबाई है।
  2. मैट्रिक्स से शोर (चिह्नित) ट्रेल्स को बाहर करें और इसे बचाएं।

9. सांख्यिकीय विश्लेषण

  1. प्रत्येक उपाय के लिए दो दोहराए गए उपाय एनोवा (टीडब्ल्यू एक्स समूह एक्स उत्तेजना) करें, एक टीडब्ल्यू 0 और 1 के साथ, दूसरा टीडब्ल्यू 1 और 2 के साथ।
  2. यदि उपलब्ध हो तो व्यवहार परिणामों के साथ TW से संबंधित परिवर्तनों को सहसंबंधित करें।

Representative Results

TW से संबंधित परिवर्तनों को बेहतर ढंग से समझने के लिए, हमारे विश्लेषण ने टाइम विंडो (TW0 बनाम TW1, TW1 vs. TW2) उत्तेजना प्रकार और समूह के साथ। जैसा कि चित्रा 3 में दर्शाया गया है, दोनों TW से संबंधित तुलनाओं (TW01 और TW12) ने स्टिमुलस (TW x स्टिमुलस इंटरैक्शन) के अनुसार परिवर्तन के विभिन्न स्तरों को दिखाया, बॉल्स के साथ दोनों समूहों में चमक की तुलना में ओकुलोमोटर प्रतिक्रियाओं में अधिक TW से संबंधित परिवर्तन प्राप्त हुए (कोई TW x उत्तेजना x समूह इंटरैक्शन)। यह पुतली के आकार और निर्धारण की संख्या दोनों के लिए हुआ। समूह प्रभावों के संबंध में, हमें TW0 से TW1 (उत्तेजना की शुरुआत की प्रतिक्रिया) तक निर्धारण की संख्या में परिवर्तन पर एक TW x समूह इंटरैक्शन मिला: डिस्लेक्सिक्स ने मुख्य रूप से कम प्रीस्टिमुलस मूल्यों के कारण परिवर्तन में कमी दिखाई। TW, उत्तेजना और समूह के बीच बातचीत अनुपस्थित थी। इससे पता चलता है कि समूह प्रभाव गेंदों और चमक दोनों के लिए समान थे।

Figure 3
चित्र 3: परिणाम। समूह (नियंत्रण बनाम डिस्लेक्सिक, TW x समूह) और उत्तेजना प्रकार (बॉल्स, बी, बनाम फ्लैश, एफ, टीडब्ल्यू एक्स स्टिमुलस) के एक समारोह के रूप में पुतली के आकार और निर्धारण की संख्या में समय-खिड़की से संबंधित परिवर्तन। TW 0-1 बिना किसी उत्तेजना और उत्तेजना दृश्यता के बीच के अंतर को संबोधित करता है; TW 1-2 अंतराल तुलना को संबोधित करने के लिए पहले और दूसरे अंतराल की तुलना करता है। 95% विश्वास अंतराल ऊर्ध्वाधर सलाखों द्वारा दर्शाए जाते हैं। बॉल्स ने TW0 से TW1 (अधिक कमी) और TW1 से TW2 (अधिक वृद्धि) दोनों नेत्र-ट्रैकिंग उपायों और दोनों समूहों (TW x उत्तेजना, कोई TW x उत्तेजना x समूह) में चमक की तुलना में अधिक परिवर्तन प्राप्त किए। TW 0-1 में निर्धारण की संख्या में परिवर्तन डिस्लेक्सिक्स में उत्तेजना प्रकार (TW x समूह, कोई TW x उत्तेजना x समूह) की परवाह किए बिना नियंत्रण से छोटे थे। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 4
चित्रा 4: व्यवहार परिणाम। (ए) प्रति समूह और उत्तेजना प्रकार की गति से ऊपर और धीमी गति से नीचे अनुक्रम (डी-प्राइम) के बीच भेदभाव। (बी) व्यवहार प्रदर्शन (डी-प्राइम) और आंखों के आंदोलनों में समय-खिड़की से संबंधित परिवर्तनों के बीच महत्वपूर्ण सहसंबंध, दोनों उत्तेजना-औसत। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

गंभीर रूप से, इन मूल्यों ने मुख्य अध्ययन के अनुरूप व्यवहार निष्कर्षों (चित्रा 4 ए) को समानांतर किया: व्यवहार संबंधी निष्कर्षों ने समूह एक्स उत्तेजना इंटरैक्शन के बिना उत्तेजना प्रभाव (फ्लैश की तुलना में बॉल्स के लिए कम सटीकता) और समूह प्रभाव (डिस्लेक्सिक्स में खराब प्रदर्शन) की ओर इशारा किया। इसके अलावा, पांच अलग-अलग उत्तेजनाओं के साथ मूल अध्ययन में, हमने सभी उत्तेजना प्रकारों के लिए औसत आंख-ट्रैकिंग डेटा (निर्धारण की संख्या) के साथ व्यवहार को सहसंबद्ध किया और डिस्लेक्सिक समूह में एक सहसंबंध पाया: TW1 पर TW0 से छोटे परिवर्तन बेहतर प्रदर्शन के साथ सह-अस्तित्व में थे। कुल मिलाकर, परिणाम परिकल्पना के अनुरूप लग रहा था कि ये (वयस्क) डिस्लेक्सिक्स प्रीस्टिमुलस अवधि में उत्तेजना पर ध्यान देने के जानबूझकर नियंत्रण के लिए प्रतिपूरक रणनीतियों का सहारा ले सकते हैं (खाली स्क्रीन पर कम निर्धारण उत्तेजना पर ध्यान केंद्रित करने का पक्ष लेंगे समय तक यह दिखाई दिया)। हमें नियंत्रणों में ऐसा कोई सहसंबंध नहीं मिला, यह सुझाव देते हुए कि उन्हें ध्यान केंद्रित रखने के लिए रणनीतियों का सहारा लेने की आवश्यकता नहीं हो सकती है। चित्रण के लिए यहां उपयोग किए जाने वाले प्रतिबंधित डेटासेट (केवल दो उत्तेजनाओं, बॉल्स और फ्लैश) ने एक ही पैटर्न (चित्रा 4बी) दिखाया: डिस्लेक्सिक्स, लेकिन नियंत्रण नहीं, डी-प्राइम (व्यवहार भेदभाव सूचकांक) और टीडब्ल्यू 01 के बीच महत्वपूर्ण सहसंबंध दिखाया।

संक्षेप में, दोनों उत्तेजना शुरुआत (TW 0-1) और अंतराल तुलना (TW 1-2) के लिए प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं को संबोधित करने वाले आंख-ट्रैकिंग परिणामों ने व्यवहार संबंधी सबूतों को दोहराया कि गेंदों बनाम चमक डिस्लेक्सिया के साथ और बिना व्यक्तियों में अलग-अलग प्रतिक्रियाएं प्राप्त करती हैं (TW x उत्तेजना आंखों पर नज़र रखने के उपाय, डी-प्राइम पर उत्तेजना प्रभाव)। आंखों पर नज़र रखने के परिणामों का एक हिस्सा भी डी-प्राइम पर समूह प्रभाव को समानांतर करता है, जिसमें उत्तेजना शुरुआत (टीडब्ल्यू 0-1) में निर्धारण की संख्या में परिवर्तन डिस्लेक्सिक्स में छोटे थे। इसके अलावा, उत्तेजना और समूह के बीच बातचीत (गेंदों बनाम चमक के लिए डिस्लेक्सिक्स में विचलन के विभिन्न स्तर) व्यवहार और आंखों पर नज़र रखने वाले डेटा के लिए शून्य थे। अंत में, व्यवहार प्रदर्शन और ओकुलोमोटर प्रतिक्रिया के बीच संबंध डिस्लेक्सिक समूह में महत्वपूर्ण था।

अनुक्रम प्रकार अंतराल 1 अंतराल 2 अंतर
1 गति बढ़ाएं 433 300 133
2 गति बढ़ाएं 300 167 133
3 गति बढ़ाएं 467 433 34
4 गति बढ़ाएं 733 167 566
5 गति बढ़ाएं 467 300 167
6 गति बढ़ाएं 433 134 299
7 गति बढ़ाएं 534 233 301
8 गति बढ़ाएं 500 433 67
9 धीमे चलो 300 433 -133
10 धीमे चलो 167 300 -133
11 धीमे चलो 433 467 -34
12 धीमे चलो 167 733 -566
13 धीमे चलो 300 467 -167
14 धीमे चलो 133 434 -301
15 धीमे चलो 233 534 -301
16 धीमे चलो 433 500 -67
औसत अंतराल 377.1
औसत अंतर 212.6
औसत अंतर/अंतराल 294.8

तालिका 1: अंतराल अवधि। मिलीसेकंड में गति-अप और धीमे-धीमे अनुक्रमों के लिए स्टिमुलस अनुक्रम।

Discussion

वर्तमान प्रोटोकॉल दृश्य अवधि धारणा कार्यों में आंख ट्रैकिंग को शामिल करने के लिए वर्तमान बाधाओं से निपटने के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है कि एक उपन्यास घटक शामिल है. यहां महत्वपूर्ण कदम संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के आधार पर समय खिड़कियों की परिभाषा है जो इन समय खिड़कियों में से प्रत्येक में होती है। हमारे द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रणाली में, समय खिड़कियों को केवल रुचि के क्षेत्रों (एक अंतरिक्ष-संबंधित अवधारणा जो इन प्रणालियों में समय के साथ युग्मित है) के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, लेकिन अन्य प्रणालियों में, परीक्षण के विभिन्न खंडों को निर्यात करके ऐसा करना संभव है। परीक्षण के इस अस्थायी विभाजन के अलावा, यह समय खिड़की के बजाय समय खिड़की के मापदंडों के पार परिवर्तन का विश्लेषण करने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए महत्वपूर्ण है.

प्रोटोकॉल में किए जाने वाले संशोधनों के संबंध में, वे ज्यादातर रुचि के क्षेत्र के आयामों से संबंधित थे। हमने गतिशील एओआई का उपयोग करके पहला प्रयास किया - पूरे स्क्रीन के बजाय इसके बाद आने वाली उत्तेजना के आसपास एक स्थानिक चयन को परिभाषित करना। हालांकि, हमें जल्द ही एहसास हुआ कि हम उस क्षेत्र के बाहर प्रासंगिक घटनाओं को याद कर सकते हैं। यह देखते हुए कि हमारे उपाय उत्तेजना पर ध्यान केंद्रित करने के लिए असंबंधित थे (पुतली का आकार संज्ञानात्मक भार के अनुसार बदलने की उम्मीद थी और फ्लैश या बॉल पर ध्यान देने के अनुसार नहीं; निर्धारण की संख्या स्थानिक खोज को प्रतिबिंबित करने की उम्मीद थी), हमने पूर्ण स्क्रीन का उपयोग करना चुना ब्याज के क्षेत्र के रूप में।

वर्तमान प्रोटोकॉल एक भ्रूण प्रस्ताव है जो अभी भी कई परिशोधन के अधीन है। हम इनमें से केवल दो को उजागर करेंगे, भले ही सुधार के लिए बहुत अधिक जगह हो। पहला तीन समय खिड़कियों की लंबाई में अंतर की चिंता करता है, जो हमें निर्धारण की संख्या पर समय खिड़की के प्रभावों की व्याख्या करने से रोकता है (उदाहरण के लिए, एक लंबी समय खिड़की अधिक निर्धारण पर जोर देती है, इसलिए TW0 से TW1 तक कमी, चित्र 3 देखें)। इस समस्या को संबोधित करने का एक तरीका प्रति समय इकाई निर्धारण की संख्या पर विचार करना होगा।

दूसरा समय खिड़कियों और ख्यात चल रही प्रक्रियाओं के बीच पत्राचार से संबंधित है, जिसमें विभिन्न मुद्दे शामिल हैं। एक यह है कि TW1 केवल उत्तेजना उपस्थिति का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, बल्कि संभवतः अंतराल अनुमान (पहला अंतराल) का एक स्पष्ट रूप भी अंतराल तुलना के लिए सहायक है और संभवतः TW0 में अनुपस्थित है। इसी तरह, समय खिड़कियों में परिवर्तन भी इस तरह के निरंतर ध्यान और काम कर स्मृति18 के रूप में सामान्य प्रक्रियाओं में परिवर्तन को प्रतिबिंबित कर सकते हैं, भले ही इन परिवर्तनों में से कुछ एक अंतराल तुलना कार्य में उम्मीद की जा सकती है (काम स्मृति लोड TW2 से अधिक TW1 से वृद्धि की उम्मीद है). इन संभावित उलझनों को क्षीण करने का एक तरीका शुद्ध अवधि अनुमान, निरंतर ध्यान और कार्यशील स्मृति से संबंधित नियंत्रण कार्यों को पेश करना होगा, और फिर प्रयोगात्मक (अंतराल तुलना) और नियंत्रण कार्यों के बीच तुलना पर आंख-ट्रैकिंग डेटा विश्लेषण का आधार होगा। एक और मुद्दा यह है कि TW0 की अवधि कार्य के लिए अप्रासंगिक थी, और यह ज्ञात है कि कार्य-अप्रासंगिक अवधि प्रदर्शन19 के लिए हानिकारक हो सकती है। भविष्य के काम इस सुधार पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, अर्थात् बेहतर परिसीमन दृश्य प्रसंस्करण प्रतिक्रियाओं के लिए TW0 (अप्रासंगिक अंतराल) और TW1 के बीच 300 एमएस का अंतर पैदा करके, क्योंकि एक छोटी घटना पक्षपाती हो सकता है पहले या बाद में माना जा सकता है बस अस्थायी निकटता20,21 के पास एक और घटना जोड़कर इसकी प्रस्तुति से.

अंत में, सहज आंख झपकी यह विकृत द्वारा समय धारणा को प्रभावित कर सकते हैं (समय पतला अगर एक आंख झपकी अंतराल से पहले होता है, अनुबंध अगर यह एक साथ होता है), संभावित रूप से अंतर-व्यक्तिगत समय प्रदर्शन22 में परिवर्तनशीलता शुरू. इस समस्या को कम करने का एक तरीका प्रतिभागियों के व्यवहार निर्णयों में एक आंख-झपकी-आधारित सुधार कारक लागू करना होगा (उदाहरण के लिए, उत्तेजनाओं से पहले या उसके दौरान ब्लिंक की उपस्थिति के आधार पर प्रत्येक निर्णय के लिए विश्वसनीयता दर असाइन करें। इसके अतिरिक्त, यादृच्छिक चर के रूप में परीक्षणों के इलाज के सांख्यिकीय दृष्टिकोण को शामिल करना भी इस समस्या को हल करने में सहायता कर सकता है।

भविष्य के अनुसंधान के संबंध में, संबोधित करने के लिए एक महत्वपूर्ण विषय सहज आंख झपकी दर (ईबीआर) और समय धारणा के बीच संबंध होगा। ईबीआर को केंद्रीय डोपामाइन फ़ंक्शन (डीए)23के गैर-इनवेसिव अप्रत्यक्ष मार्कर के रूप में जाना जाता है, और, हाल ही में, उच्च ईआरबी गरीब अस्थायी धारणा से जुड़ा था। अध्ययन अंतराल समय में डोपामाइन का एक निहितार्थ का सुझाव देता है और डोपामाइन उपाय24 के एक प्रॉक्सी के रूप में ईआरबी के उपयोग को इंगित करता है. एक अन्य महत्वपूर्ण विषय हमारे द्वारा विश्लेषण किए गए (परिवर्तन से संबंधित) उपायों का कार्यात्मक अर्थ है, जिसे अभी तक हमारे प्रतिमान के संदर्भ में निर्धारित नहीं किया गया है। मूल अध्ययन में, साथ ही वर्तमान सरलीकृत डेटासेट में, TW0 से TW1 तक पुतली के आकार में वृद्धि संज्ञानात्मक भार में वृद्धि के विचार के अनुरूप थी, लेकिन इस उपाय पर समूह प्रभावों की अनुपस्थिति आगे के विचारों को रोकती है। एक पैटर्न जो प्रस्तुत करता प्रतीत होता है वह यह है कि समय खिड़कियों में छोटे बदलाव बेहतर व्यवहार प्रदर्शन के साथ सहसंबद्ध होते हैं (बॉल्स से बेहतर चमकते हैं, और छोटे बदलावों से संबंधित डिस्लेक्सिक्स में डी-प्राइम), लेकिन आगे के शोध की आवश्यकता है।

अपनी सीमाओं के बावजूद, वर्तमान प्रोटोकॉल, हमारे ज्ञान के लिए, आंखों पर नज़र रखने और व्यवहार डेटा (प्रभाव की एक ही प्रोफ़ाइल) में समानांतर परिणाम दिखाने के लिए पहली बार है, साथ ही दोनों के बीच सहसंबंध के कुछ सबूत भी हैं।

Disclosures

लेखकों के पास खुलासा करने के लिए हितों का कोई टकराव नहीं है।

Acknowledgments

इस काम को अनुदान के तहत पुर्तगाली फाउंडेशन फॉर साइंस एंड टेक्नोलॉजी द्वारा समर्थित किया गया था UIDB/00050/2020; और पीटीडीसी/पीएसआई-जीईआर/5845/2020। APC को पूरी तरह से पुर्तगाली फाउंडेशन फॉर साइंस एंड टेक्नोलॉजी द्वारा PTDC/PSI-GER/5845/2020 (http://doi.org/10.54499/PTDC/PSI-GER/5845/2020) अनुदान के तहत वित्त पोषित किया गया था।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Adobe Animate Adobe It is a tool for designing flash animation films, GIFs, and cartoons.
EyeLink Data Viewer It is robust software that provides a comprehensive solution for visualizing and analyzing gaze data captured by EyeLink eye trackers. It is accessible on Windows, macOS, and Linux platforms. Equipped with advanced capabilities, Data Viewer enables effortless visualization, grouping, processing, and reporting of EyeLink gaze data.
Eye-tracking system SR Research EyeLink 1000 Portable Duo It has a portable duo camera, a Laptop PC Host, and a response device. The EyeLink integrates with SR Research Experiment Builder, Data Viewer, and WebLink as well as many third-party stimulus presentation software and tools.
Monitor Samsung Syncmaster  957DF It is a 19" flat monitor 
SR Research Experiment Builder SR Research It is an advanced and user-friendly drag-and-drop graphical programming platform designed for developing computer-based experiments in psychology and neuroscience. Utilizing Python as its foundation, this platform is compatible with both Windows and macOS, facilitating the creation of experiments that involve both EyeLink eye-tracking and non-eye-tracking functionalities.

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Catronas, D., Lima Torres, N., Silva, S. Eye Movements in Visual Duration Perception: Disentangling Stimulus from Time in Predecisional Processes. J. Vis. Exp. (203), e65990, doi:10.3791/65990 (2024).

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