Summary

Movimenti oculari nella percezione della durata visiva: districare lo stimolo dal tempo nei processi predecisionali

Published: January 19, 2024
doi:

Summary

Presentiamo un protocollo che impiega il tracciamento oculare per monitorare i movimenti oculari durante un’attività di confronto a intervalli (percezione della durata) basata su eventi visivi. L’obiettivo è quello di fornire una guida preliminare per separare le risposte oculomotorie ai compiti di percezione della durata (confronto o discriminazione degli intervalli di tempo) dalle risposte allo stimolo stesso.

Abstract

I metodi di eye-tracking possono consentire il monitoraggio online dell’elaborazione cognitiva durante le attività di percezione della durata visiva, in cui ai partecipanti viene chiesto di stimare, discriminare o confrontare intervalli di tempo definiti da eventi visivi come cerchi lampeggianti. Tuttavia, e per quanto ne sappiamo, i tentativi di convalidare questa possibilità sono rimasti finora inconcludenti e i risultati rimangono focalizzati sulle decisioni comportamentali offline prese dopo la comparsa dello stimolo. Questo documento presenta un protocollo di eye-tracking per esplorare i processi cognitivi che precedono le risposte comportamentali in un compito di confronto a intervalli, in cui i partecipanti hanno visualizzato due intervalli consecutivi e hanno dovuto decidere se accelerare (primo intervallo più lungo del secondo) o rallentare (secondo intervallo più lungo).

La nostra preoccupazione principale era quella di districare le risposte oculomotorie allo stimolo visivo stesso dai correlati di durata legati ai giudizi. Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo definito tre finestre temporali consecutive in base agli eventi critici: l’insorgenza del basale, l’insorgenza del primo intervallo, l’insorgenza del secondo intervallo e la fine dello stimolo. Abbiamo quindi estratto le misure oculomotorie tradizionali per ciascuno (numero di fissazioni, dimensione della pupilla) e ci siamo concentrati sui cambiamenti legati alla finestra temporale per separare le risposte allo stimolo visivo da quelle relative al confronto dell’intervallo di per sé. Come mostriamo nei risultati illustrativi, i dati di eye-tracking hanno mostrato differenze significative che erano coerenti con i risultati comportamentali, sollevando ipotesi sui meccanismi coinvolti. Questo protocollo è embrionale e richiederà molti miglioramenti, ma rappresenta un importante passo avanti nell’attuale stato dell’arte.

Introduction

Le capacità di percezione del tempo hanno attirato una crescente attenzione da parte della ricerca negli ultimi anni, in parte a causa dell’accumulo di prove che queste possono essere collegate alle capacità di lettura o a condizioni patologiche 1,2,3,4,5. La percezione della durata visiva – la capacità di stimare, discriminare o confrontare intervalli di tempo definiti da eventi visivi – è un sottocampo di interesse 6,7 in cui i metodi di eye-tracking potrebbero dare un contributo. Tuttavia, i risultati rimangono focalizzati sulle decisioni comportamentali post-stimolo, come la pressione di un pulsante per indicare quanto tempo è trascorso (stima), se gli intervalli di tempo sono uguali o diversi (discriminazione) o quale di una serie di intervalli di tempo è il più lungo o il più breve. Alcuni studi hanno tentato di correlare i risultati comportamentali con i dati di eye-tracking 8,9 ma non sono riusciti a trovare correlazioni tra i due, suggerendo che una relazione diretta è assente.

Nel presente articolo, presentiamo un protocollo per la registrazione e l’analisi delle risposte oculomotorie durante la presentazione dello stimolo in un compito di percezione visiva della durata. In particolare, la descrizione si riferisce a un’attività di confronto a intervalli in cui i partecipanti hanno visto sequenze di tre eventi che definivano due intervalli di tempo e gli è stato chiesto di giudicare se hanno accelerato (primo intervallo più lungo del secondo) o rallentato (primo più breve del secondo). Gli intervalli di tempo utilizzati nello studio sono stati compresi tra 133 e 733 ms, aderendo ai principi del Temporal Sampling Framework (TSF)10. TSF suggerisce che l’attività oscillatoria del cervello, in particolare nelle bande di frequenza come le oscillazioni delta (1-4 Hz), si sincronizza con le unità vocali in arrivo, come le sequenze di accenti di accento. Questa sincronizzazione migliora la codifica del parlato, migliora l’attenzione alle unità vocali e aiuta a estrarre regolarità sequenziali che possono essere rilevanti nella comprensione di condizioni come la dislessia, che mostrano oscillazioni atipiche a bassa frequenza. L’obiettivo dello studio in cui abbiamo sviluppato il metodo qui presentato è stato quello di determinare se le difficoltà dei dislessici nella percezione della durata visiva (effetti di gruppo sul compito di confronto dell’intervallo) riflettano problemi nell’elaborazione dell’oggetto visivo stesso, vale a dire i contrasti di movimento e luminanza11. Se questo fosse il caso, ci aspettavamo che lo svantaggio dei dislessici nei confronti dei controlli sarebbe maggiore per gli stimoli con movimento e bassi contrasti di luminanza (interazione tra gruppo e tipo di stimolo).

Il risultato principale dello studio originale è stato guidato dai giudizi comportamentali post-stimolo. I dati di eye-tracking – dimensione della pupilla e numero di fissazioni – registrati durante la presentazione dello stimolo sono stati utilizzati per esplorare i processi che precedono le decisioni comportamentali. Riteniamo, tuttavia, che l’attuale protocollo possa essere utilizzato indipendentemente dalla raccolta dei dati comportamentali, a condizione che gli obiettivi siano fissati di conseguenza. Potrebbe anche essere possibile regolarlo per compiti di discriminazione a intervalli. Il suo utilizzo nelle attività di stima del tempo non è così immediato, ma non escludiamo questa possibilità. Abbiamo utilizzato la dimensione della pupilla perché riflette il carico cognitivo 12,13,14, tra gli altri stati, e può quindi fornire informazioni sulle abilità dei partecipanti (carico più alto significa meno abilità). Per quanto riguarda il numero di fissazioni, un maggior numero di fissazioni può riflettere un maggiore impegno dei partecipanti con il compito15,16. Lo studio originale utilizzava cinque tipi di stimolo. Per semplificare, ne abbiamo usati solo due nel protocollo attuale (Ball vs. Flash, che rappresenta un contrasto correlato al movimento).

La sfida principale che abbiamo cercato di affrontare è stata quella di districare le risposte allo stimolo visivo stesso da quelle relative al confronto intervallare, poiché è noto che le risposte oculomotorie cambiano in base a caratteristiche come il movimento o i contrasti di luminanza17. Sulla base della premessa che lo stimolo visivo viene elaborato non appena appare sullo schermo (primo intervallo) e il confronto dell’intervallo è reso possibile solo una volta iniziato il secondo intervallo di tempo, abbiamo definito tre finestre temporali: finestra prestimolo, primo intervallo, secondo intervallo (risposta comportamentale non inclusa). Analizzando i cambiamenti dalla finestra di prestimolo nel primo intervallo, otterremmo indici delle risposte dei partecipanti allo stimolo stesso. Confrontando il primo con il secondo intervallo, si attingerebbe alle possibili firme oculomotorie del confronto intervallare, il compito che i partecipanti sono stati invitati a svolgere.

Protocol

Cinquantadue partecipanti (25 con diagnosi di dislessia o segnalati come potenziali casi e 27 controlli) sono stati reclutati dalla comunità (attraverso i social media e i contatti e-mail di convenienza) e da un corso universitario. A seguito di una valutazione neuropsicologica di conferma e di una successiva analisi dei dati (per maggiori dettagli, vedere Goswami10), sette partecipanti sono stati esclusi dallo studio. Questa esclusione comprendeva quattro individui con dislessia che non soddisfacevano i criteri, due partecipanti dislessici con valori anomali nel compito sperimentale primario e un partecipante di controllo i cui dati di tracciamento oculare erano influenzati dal rumore. Il campione finale era composto da 45 partecipanti, 19 adulti dislessici (un maschio) e 26 controlli (cinque maschi). Tutti i partecipanti erano madrelingua portoghesi, avevano una vista normale o corretta e nessuno aveva diagnosticato problemi di udito, neurologici o di linguaggio. Il protocollo qui descritto è stato approvato dal comitato etico locale della Facoltà di Psicologia e Scienze dell’Educazione dell’Università di Porto (numero di riferimento 2021/06-07b) e tutti i partecipanti hanno firmato il consenso informato secondo la Dichiarazione di Helsinki. 1. Creazione di stimoli Definire otto sequenze di due intervalli di tempo (Tabella 1) in cui il primo è più breve del secondo (sequenza di rallentamento); Scegli intervalli compatibili con la frequenza dei fotogrammi del software di animazione (in questo caso, 30 fotogrammi/s, 33 ms/fotogramma) utilizzando una tabella di conversione fotogramma-durata. Per ogni sequenza di rallentamento, creare un analogico di accelerazione ottenuto invertendo l’ordine degli intervalli (Tabella 1). In un foglio di calcolo, converti la lunghezza dell’intervallo nel numero di fotogrammi dividendo l’intervallo di destinazione (ms) per 33 (ad esempio, per una sequenza di intervalli di 300-433 ms, indica 9-13 fotogrammi). Definisci i fotogrammi chiave per ogni sequenza: insorgenza dello stimolo al fotogramma 7 (dopo sei fotogrammi vuoti, corrispondenti a 200 ms), offset dell’intervallo 1 al fotogramma 6 + lunghezza dell’intervallo 1 (6 + 9 per l’esempio dato), lo stesso per l’offset dell’intervallo 2 (6 + 9 + 13). Impostare altri due fotogrammi alla fine dell’intervallo 2 per segnare la fine dello stimolo (6+ 9 + 13 +2). Crea sequenze flash come animazioni.Esegui il software di animazione (ad esempio, Adobe Animate) e crea un nuovo file con uno sfondo nero. Al fotogramma 7, disegna un cerchio blu al centro dello schermo. Assicurarsi che le sue dimensioni gli permettano di occupare circa 2° del campo visivo con la distanza schermo-occhio prevista (55 cm qui), il che significa che il diametro della sfera è di 1,92 cm. Copia e incolla l’immagine nel fotogramma adiacente successivo (a partire dal fotogramma 7), in modo che ogni flash duri circa 99 ms. Copiate e incollate questa sequenza di due fotogrammi negli altri due fotogrammi chiave (inizio degli intervalli 1 e 2). Costruisci le restanti 15 animazioni creando copie del file e spostando gli intervalli di inizio nei fotogrammi appropriati. Crea sequenze di palle che rimbalzano come animazioni.Aprite un file nel software di animazione con le stesse specifiche (dimensioni, sfondo) utilizzate nelle animazioni flash. Apri il foglio di calcolo con le specifiche dei fotogrammi chiave in modo che i fotogrammi chiave corrispondano ora alle palle schiacciate che colpiscono il terreno. Inizia con tre fotogrammi con sfondo nero (99 ms). Nel 4° fotogramma, disegna una pallina blu in alto al centro, uguale a quella utilizzata per i flash. Disegna una palla schiacciata (larghezza maggiore dell’altezza) nel punto di inizio dello stimolo, della durata di tre fotogrammi (inizio dell’intervallo 1). Assicurati che la palla sia centrata orizzontalmente e verticalmente sotto il centro dello schermo.Fare clic sul pulsante Proprietà dell’oggetto e poi su Posizione e dimensione per posizionare la palla all’altezza di schiacciamento scelta e aumentare/diminuire l’altezza. Generate un cambiamento continuo utilizzando il comando di interpolazione dalla palla in alto alla palla schiacciata (discesa verticale). Copiate la sequenza di tre fotogrammi con la palla schiacciata negli altri due fotogrammi chiave (inizio degli intervalli 1 e 2). Nel foglio di calcolo, dividi la durata di ogni intervallo per 2 per definire i punti intermedi tra due zucche per gli intervalli 1 e 2, in cui la palla raggiunge l’altezza massima dopo la salita e prima della discesa. Disegna una palla non schiacciata verticalmente sopra il punto più basso della traiettoria nei punti centrali definiti nel passaggio 1.6.6. Genera l’animazione ascendente tra l’inizio dell’intervallo (quando la palla colpisce il suolo) e il punto più alto e tra il punto più alto e lo squash successivo (discesa). Adattare il file alle altre 15 strutture temporali. Esporta tutte le animazioni in formato .xvd. Se l’opzione non è disponibile, esporta come .avi e quindi converti, in modo che possa essere utilizzata nel sistema eyelink. 2. Preparazione dell’esperimento Creazione della cartella dell’esperimentoAprire l’applicazione Experiment Builder e scegliere new ( nuovo ) dal file di menu. Salvare il progetto cliccando su File | Salva con nome. Specificare il nome del progetto e la posizione in cui deve essere salvato.NOTA: In questo modo verrà creata un’intera cartella con sottocartelle per i file di stimolo e altri materiali. Il file dell’esperimento verrà visualizzato nella cartella con estensione .ebd. All’interno della cartella del progetto, fai clic su Libreria e poi nella cartella denominata Video. Carica i file di stimolo video .xvid in questa cartella.NOTA: Tutti gli stimoli utilizzati nell’esperimento devono essere memorizzati nella Libreria. Creare la struttura di base per l’interazione all’interno del sistema e uomo-sistemaTrascinare il pannello Start e le icone della schermata di visualizzazione nella finestra dell’editor grafico . Crea un collegamento tra di loro facendo clic e trascinando il mouse dal primo al secondo. Nella schermata delle proprietà del display, fare clic sul pulsante Insert Multiline Text Resource (Inserisci risorsa testo multilinea ) e digitare un testo di istruzioni che spieghi la procedura di calibrazione che seguirà. Selezionare due trigger (canali di input per andare avanti nell’esperimento): tastiera e pulsante el (casella dei pulsanti). Collegare lo schermo del display a entrambi.NOTA: Questi trigger consentono al partecipante o allo sperimentatore di fare clic su qualsiasi pulsante per procedere. Seleziona l’icona di configurazione della fotocamera e collega entrambi i trigger ad essa.NOTA: Ciò consentirà di stabilire una comunicazione con l’eye-tracker in modo che gli occhi del partecipante possano essere monitorati per la regolazione, la calibrazione e la convalida della fotocamera (vedere la sezione 4). Seleziona l’icona File dei risultati e trascinala sul lato destro del diagramma di flusso.NOTA: Questa azione permette di registrare le risposte comportamentali dell’esperimento. Definizione della struttura a blocchiSelezionare l’icona Sequenza e collegarla (vedere il passaggio 2.2.1) alla configurazione della videocamera. In Proprietà, fare clic su Numero di iterazioni e selezionare 2 per il numero di blocchi (Flash e Sfere). NOTA: Questo separerà la presentazione dei lampi da quella delle palline. Immettere la sequenza (definizione del blocco) e trascinare un’icona del pannello Start , un’icona di visualizzazione e i trigger el_button e la tastiera. Collegali in questo ordine. Nell’icona della schermata di visualizzazione , fare clic sul pulsante Inserisci risorsa di testo multilinea e digitare un testo di istruzioni che spieghi l’esperimento. Definizione della struttura di provaAll’interno della sequenza di blocchi, trascina l’icona Nuova sequenza nell’editor per creare la sequenza di prova.NOTA: l’annidamento della sequenza di prova all’interno della sequenza di blocchi consente di eseguire più prove in ciascun blocco. All’interno della sequenza di prova, trascina un pannello iniziale e un’icona Prepara sequenza , quindi collega il secondo al primo.NOTA: Questa azione carica gli stimoli sperimentali che verranno presentati al partecipante. Trascinate l’icona Correzione deriva (Drift correction ) sull’interfaccia e collegatela all’icona della sequenza di preparazione.NOTA: La correzione della deriva presenta un singolo target di fissazione sul monitor del computer di stimolazione e consente di confrontare la posizione dello sguardo del cursore con la posizione effettiva degli stimoli sul computer di registrazione. Il controllo della deriva e la rispettiva correzione inizieranno automaticamente dopo ogni prova per garantire che la qualità della calibrazione iniziale persista. Definizione della struttura di registrazioneAll’interno della sequenza di prova, trascina l’icona Nuova sequenza nell’editor per creare la sequenza di registrazione.NOTA: La sequenza di registrazione è responsabile della raccolta dei dati oculari ed è il luogo in cui vengono presentati gli stimoli visivi. Selezionare l’opzione Registra nelle proprietà di questa sequenza.NOTA: In questo modo, l’eye tracker inizia a registrare quando inizia lo stimolo e si ferma quando lo stimolo finisce. Nelle proprietà, fai clic su Origine dati e compila in ogni riga la tabella (digita o seleziona) con il nome esatto del file di ogni stimolo, il tipo di prova pratica o sperimentale, quante volte ogni stimolo verrà presentato (1 qui) e il pulsante di risposta prevista .NOTA: I nomi dei file devono essere identici a quelli caricati nella Libreria, inclusa l’estensione del file (ad es. ball_sp_1.xvd). Nel pannello superiore dell’interfaccia, fai clic su Impostazioni di randomizzaziones e seleziona le caselle Abilita randomizzazione di prova per assicurarti che gli stimoli vengano randomizzati all’interno di ciascun blocco. Fare clic sul pulsante Ok per tornare all’interfaccia. Nella sequenza di registrazione, creare il collegamento tra pannello iniziale e schermo. All’interno della schermata del display, selezionare il pulsante Inserisci risorsa video (icona della fotocamera) e trascinarlo sull’interfaccia. Collegare i trigger della tastiera e del pulsante el all’icona del display (come nel passaggio 2.2.1) per consentire al partecipante di rispondere. Trascinare l’icona Controlla precisione e collegarla ai trigger come nel passaggio 2.2.1.NOTA: questa azione consente al software di verificare se il tasto premuto corrisponde al valore della colonna di risposta corretta dell’origine dati. Finalizzazione dell’esperimentoNella parte superiore del pannello principale, fai clic sull’icona della freccia Esegui per eseguire un test dell’esperimento. 3. Configurazione dell’apparecchio Collegare il computer di stimolazione a una pulsantiera a 5 pulsanti e a una tastiera. Collegare il computer di stimolazione (con il software di presentazione dedicato al sistema) all’eye-tracker (Figura 1), posizionato sotto o davanti al monitor. Collegare l’eye-tracker al computer di registrazione. Figura 1: La configurazione del tracciamento oculare. La disposizione spaziale del sistema di registrazione è composta dal computer di stimolazione, dal computer di registrazione, dall’eye-tracker, dal dispositivo di risposta (pulsantiera) e dalla tastiera. I partecipanti si sono seduti a 55 cm di distanza dallo schermo di stimolazione. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. 4. Preparazione della raccolta dei dati Ottenere il consenso informato dei partecipanti e descrivere loro il formato sperimentale. Posizionare il partecipante a una distanza dal computer di stimolazione in modo tale che il cerchio di stimolo (flash o sfera) corrisponda a 2° del campo visivo ( distanza tipica ~ 60 cm). Scegliere la frequenza di campionamento (1.000 Hz per l’alta risoluzione) e gli occhi da registrare (occhio dominante). Nella visualizzazione fornita dal computer di registrazione, assicurarsi che l’eye-tracker segua il bersaglio (un bastoncino posizionato tra le sopracciglia del partecipante) e l’occhio dominante in modo stabile. Se necessario, spostare la fotocamera verso l’alto o verso il basso. Aprire l’esperimento. Eseguire le procedure di calibrazione e convalida a 5 punti fornite dal sistema dal computer di registrazione per consentire una registrazione accurata e affidabile dei movimenti oculari. Chiedi al partecipante di fissare un punto che apparirà sullo schermo in (5) punti diversi (una volta per la calibrazione, due volte per la convalida).NOTA: Accetta errori solo al di sotto di 0.5°. 5. Esecuzione dell’esperimento Spiega il compito al partecipante. Presentare le prove pratiche e chiarire i dubbi dei partecipanti. Avviare l’esperimento facendo clic su Esegui. Metti in pausa l’esperimento tra una condizione e l’altra e spiega che lo stimolo ora sarà diverso, ma la domanda è la stessa. 6. Creazione di finestre temporali per l’analisi Nel software Dataviewer18, vai su File, quindi su Importa dati e infine su File di dati EyeLink multipli. Nella finestra di dialogo, selezionare i file di tutti i partecipanti. Seleziona una versione di prova. Seleziona l’icona quadrata per disegnare un’area di interesse.NOTA: l’area di interesse definisce sia un’area dello schermo che una finestra temporale all’interno della versione di prova. Qui, selezioneremo sempre lo schermo intero. Per creare TW all (Figura 2), fare clic sull’icona di disegno e selezionare lo schermo intero. Nella finestra di dialogo aperta, etichettare l’area di interesse come TW_all e definire un segmento di tempo corrispondente alla versione di prova completa.Fare clic su Salva il set di aree di interesse e applicare questo modello a tutte le prove con la stessa lunghezza (ad esempio, le strutture temporali 1 e 8 della Tabella 1, sia per le palle che per i flash, per tutti i partecipanti). Selezionare una delle 16 strutture temporali dalla Tabella 1. Definire TW_0, TW_1 e TW_2 come nel passaggio 6.3, ma rispettando i limiti di tempo schematizzati nella Figura 2 (limiti della finestra temporale corrispondenti alle apparizioni flash e alle schiacciate a sfera). La lunghezza di TW0 è personalizzabile.Etichettare ogni area di interesse e applicare il modello alle prove con la stessa struttura temporale (palle e lampi, tutti i partecipanti). Ripeti il processo per le 15 strutture temporali rimanenti. Figura 2: Tipo di stimolo. Sequenze di palle che rimbalzano (a sinistra) e lampi (a destra) che sono stati utilizzati nell’esperimento. Le linee tratteggiate indicano le finestre temporali utilizzate per l’analisi: TW0 è il periodo di prestimolo; TW1 è la prima apparizione dello stimolo sullo schermo e segna il primo intervallo, quando il partecipante ha informazioni sulle caratteristiche degli stimoli e sulla durata del primo intervallo, e TW2 segna il secondo intervallo, quando il partecipante può confrontare il primo con il secondo intervallo per elaborare una decisione (rallentato o accelerato). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. 7. Misure di estrazione Nella barra dei menu, fare clic su Analisi | Relazione |Rapporto sull’area di interesse. Selezionare le seguenti misure per estrarre il tempo di permanenza, il numero di fissazioni e la dimensione della pupilla, quindi fare clic su Avanti.NOTA: L’output deve contenere i dati di 16 prove flash e 16 prove di palla rimbalzante per partecipante (32 prove x n partecipanti), specificate per ciascuna delle quattro finestre temporali (TW0, TW1, TW2, TW tutte). Esportare la matrice come file .xlsx. 8. Rimuovere le versioni di prova con artefatti Prendere in considerazione le misure del tempo di permanenza per TW all e contrassegnare le prove con più del 30% di perdita di segnale (tempo di permanenza < 70% del tempo di prova).NOTA: Tieni presente che ognuna delle 32 prove ha una durata diversa. Escludi le tracce rumorose (contrassegnate) dalla matrice e salvala. 9. Analisi statistica Eseguire due ANOVA a misure ripetute (TW x gruppo x stimolo) per ogni misurazione, una con TW 0 e 1, l’altra con TW 1 e 2. Correlare i cambiamenti correlati alla TW con i risultati comportamentali, se disponibili.

Representative Results

Per comprendere meglio i cambiamenti correlati a TW, la nostra analisi si è concentrata sull’interazione delle finestre temporali (TW0 vs. TW1, TW1 vs. TW2) con tipo di stimolo e gruppo. Come illustrato nella Figura 3, entrambi i confronti relativi alla TW (TW01 e TW12) hanno mostrato diversi livelli di cambiamento a seconda dello stimolo (interazione TW x stimolo), con le palle che hanno suscitato più cambiamenti correlati alla TW nelle risposte oculomotorie rispetto ai lampi in entrambi i gruppi (nessuna interazione TW x stimolo x gruppo). Ciò si è verificato sia per la dimensione della pupilla che per il numero di fissazioni. Per quanto riguarda le influenze di gruppo, abbiamo riscontrato un’interazione TW x gruppo sulla variazione del numero di fissazioni da TW0 a TW1 (risposta all’insorgenza dello stimolo): i dislessici hanno mostrato una diminuzione del cambiamento, principalmente a causa di valori di prestimolo più bassi. Le interazioni tra TW, stimolo e gruppo erano assenti. Ciò dimostra che le influenze del gruppo erano simili sia per le palle che per i flash. Figura 3: Risultati. Cambiamenti legati alla finestra temporale nelle dimensioni della pupilla e nel numero di fissazioni in funzione del gruppo (controllo vs. dislessico, TW x Gruppo) e del tipo di stimolo (Balls, B, vs. Flashes, F, TW x Stimolo). TW 0-1 affronta il contrasto tra assenza di stimolo e visibilità dello stimolo; TW 1-2 confronta il primo e il secondo intervallo per indirizzare il confronto degli intervalli. Gli intervalli di confidenza al 95% sono rappresentati da barre verticali. Le palle hanno suscitato più cambiamenti rispetto ai lampi da TW0 su TW1 (maggiore diminuzione) e da TW1 su TW2 (maggiore aumento) in entrambe le misure di eye-tracking ed entrambi i gruppi (TW x stimolo, nessun TW x stimolo x gruppo). I cambiamenti nel numero di fissazioni tra TW 0-1 erano più piccoli nei dislessici rispetto ai controlli, indipendentemente dal tipo di stimolo (gruppo TW x, nessun gruppo TW x stimolo x). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 4: Risultati comportamentali. (A) Discriminazione tra sequenze di accelerazione e rallentamento (d-prime) per gruppo e tipo di stimolo. (B) Correlazioni significative tra le prestazioni comportamentali (d-prime) e i cambiamenti legati alla finestra temporale nei movimenti oculari, entrambi mediati dallo stimolo. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Criticamente, questi valori erano paralleli ai risultati comportamentali (Figura 4A), in linea con lo studio principale: i risultati comportamentali indicavano effetti di stimolo (minore accuratezza per le palle rispetto ai flash) ed effetti di gruppo (prestazioni peggiori nei dislessici), senza interazioni di gruppo x stimolo. Inoltre, nello studio originale con cinque diversi stimoli, abbiamo correlato i dati comportamentali con quelli di eye-tracking (numero di fissazioni) in media per tutti i tipi di stimolo e abbiamo trovato una correlazione nel gruppo dislessico: piccoli cambiamenti da TW0 su TW1 coesistevano con prestazioni migliori. Nel complesso, i risultati sembravano coerenti con l’ipotesi che questi dislessici (adulti) potessero ricorrere a strategie compensatorie per il controllo deliberato dell’attenzione allo stimolo stesso nel periodo prestimolo (meno fissazioni sullo schermo vuoto favorirebbero la concentrazione sullo stimolo nel momento in cui appare). Non abbiamo trovato tale correlazione nei controlli, suggerendo che potrebbero non aver bisogno di ricorrere a strategie per mantenere la concentrazione. Il set di dati ristretto utilizzato qui per l’illustrazione (solo due stimoli, Balls e Flashes) ha mostrato lo stesso modello (Figura 4B): i dislessici, ma non i controlli, hanno mostrato correlazioni significative tra d-prime (indice di discriminazione comportamentale) e cambiamenti correlati a TW01. In sintesi, i risultati dell’eye-tracking che affrontano le risposte dei partecipanti sia all’insorgenza dello stimolo (TW 0-1) che al confronto dell’intervallo (TW 1-2) hanno replicato l’evidenza comportamentale che le palle rispetto ai lampi suscitano risposte diverse negli individui con e senza dislessia (TW x stimolo sulle misure di eye-tracking, effetti dello stimolo su d-prime). Una parte dei risultati dell’eye-tracking è stata anche parallela agli effetti di gruppo su d-prime, in quanto i cambiamenti nel numero di fissazioni all’insorgenza dello stimolo (TW 0-1) erano più piccoli nei dislessici. Inoltre, le interazioni tra stimolo e gruppo (diversi livelli di devianza nei dislessici per le palle rispetto ai flash) erano nulle per i dati comportamentali e di tracciamento oculare. Infine, la correlazione tra le prestazioni comportamentali e la risposta oculomotoria è risultata significativa nel gruppo dislessico. Sequenza Digitare Intervallo 1 Intervallo 2 Differenza 1 Accelerare 433 300 133 2 Accelerare 300 167 133 3 Accelerare 467 433 34 4 Accelerare 733 167 566 5 Accelerare 467 300 167 6 Accelerare 433 134 299 7 Accelerare 534 233 301 8 Accelerare 500 433 67 9 Rallenta 300 433 -133 10 Rallenta 167 300 -133 11 Rallenta 433 467 -34 12 Rallenta 167 733 -566 13 Rallenta 300 467 -167 14 Rallenta 133 434 -301 15 Rallenta 233 534 -301 16 Rallenta 433 500 -67 Intervallo medio 377.1 Differenza media 212.6 Differenza/intervallo medio 294.8 Tabella 1: Durata dell’intervallo. Sequenze di stimolo per sequenze di accelerazione e rallentamento in millisecondi.

Discussion

L’attuale protocollo contiene una nuova componente che potrebbe essere fondamentale per affrontare gli attuali ostacoli all’incorporazione dell’eye-tracking nelle attività di percezione della durata visiva. Il passaggio critico qui è la definizione di finestre temporali basate su processi cognitivi che si svolgono presumibilmente in ciascuna di queste finestre temporali. Nel sistema che abbiamo usato, le finestre temporali possono essere definite solo come Aree di Interesse (un concetto relativo allo spazio che è accoppiato con il tempo in questi sistemi), ma in altri sistemi è possibile farlo esportando diversi segmenti della prova. Oltre a questa segmentazione temporale dello studio, è importante concentrarsi sull’analisi dei cambiamenti nelle finestre temporali piuttosto che sui parametri per finestra temporale.

Per quanto riguarda le modifiche al protocollo che dovevano essere apportate, esse erano per lo più legate alle dimensioni dell’area di interesse. Abbiamo fatto un primo tentativo utilizzando AOI dinamiche, definendo una selezione spaziale intorno allo stimolo che la seguiva, piuttosto che all’intero schermo. Tuttavia, ci siamo presto resi conto che potevamo perdere eventi rilevanti al di fuori di quell’area. Dato che le nostre misure non erano correlate alla messa a fuoco sullo stimolo (ci si aspettava che la dimensione della pupilla cambiasse in base al carico cognitivo e non in base all’attenzione al flash o alla palla; ci si aspettava che il numero di fissazioni riflettesse la ricerca spaziale), abbiamo scelto di utilizzare lo schermo intero come regione di interesse.

L’attuale protocollo è una proposta embrionale che è ancora soggetta a molti perfezionamenti. Ne evidenzieremo solo due, anche se c’è ancora molto margine di miglioramento. Il primo riguarda le differenze nella lunghezza delle tre finestre temporali, che ci precludono di interpretare gli effetti della finestra temporale sul numero di fissazioni (ad esempio, una finestra temporale più lunga comporta più fissazioni, da cui la diminuzione da TW0 a TW1, vedi Figura 3). Un modo per affrontare questo problema sarebbe quello di considerare il numero di fissazioni per unità di tempo.

Il secondo riguarda la corrispondenza tra finestre temporali e presunti processi in corso, che comprende varie questioni. Uno è che TW1 non rappresenta solo l’aspetto dello stimolo, ma probabilmente anche una forma esplicita di stima dell’intervallo (primo intervallo) sussidiaria al confronto intervallare e probabilmente assente in TW0. In modo simile, i cambiamenti attraverso le finestre temporali possono anche riflettere cambiamenti in processi generali come l’attenzione sostenuta e la memoria di lavoro18, anche se alcuni di questi cambiamenti potrebbero essere previsti in un’attività di confronto a intervalli (il carico della memoria di lavoro dovrebbe aumentare da TW1 a TW2). Un modo per attenuare questi potenziali fattori confondenti sarebbe quello di introdurre compiti di controllo relativi alla stima della durata pura, all’attenzione sostenuta e alla memoria di lavoro, e quindi basare l’analisi dei dati di eye-tracking sul confronto tra compiti sperimentali (confronto intervallare) e compiti di controllo. Un altro problema è che la durata di TW0 era irrilevante per l’attività ed è noto che le durate irrilevanti per l’attività possono essere deleterie per le prestazioni19. Il lavoro futuro potrebbe concentrarsi sul miglioramento di questo aspetto, in particolare creando una differenza di 300 ms tra TW0 (intervallo irrilevante) e TW1 per delimitare meglio le risposte di elaborazione visiva, dal momento che un breve evento può essere distorto per essere percepito prima o dopo la sua presentazione semplicemente aggiungendo un altro evento in prossimità temporale20,21.

Infine, i battiti di ciglia spontanei possono influenzare la percezione del tempo distorcendolo (dilatando il tempo se un battito di ciglia precede l’intervallo, contraendosi se si verifica contemporaneamente), introducendo potenzialmente variabilità nelle prestazioni temporali intra-individuali22. Un modo per ridurre al minimo questo problema sarebbe quello di applicare un fattore di correzione basato sulle palpebre nei giudizi comportamentali dei partecipanti (ad esempio, assegnare un tasso di affidabilità a ciascun giudizio a seconda della presenza di battiti di ciglia prima o durante gli stimoli. Inoltre, incorporare l’approccio statistico di trattare gli studi come variabili casuali può anche aiutare ad affrontare questo problema.

Per quanto riguarda la ricerca futura, un argomento importante da affrontare sarebbe l’associazione tra il tasso di ammiccamento spontaneo (EBR) e la percezione del tempo. L’EBR è noto per essere un marcatore indiretto non invasivo della funzione centrale della dopamina (DA)23 e, più recentemente, un ERB elevato è stato associato a una percezione temporale più scarsa. Lo studio suggerisce un’implicazione della dopamina nella temporizzazione dell’intervallo e indica l’uso dell’ERB come proxy della misura24 della dopamina. Un altro argomento importante è il significato funzionale delle misure (relative al cambiamento) che abbiamo analizzato, che deve ancora essere determinato nel contesto del nostro paradigma. Nello studio originale, così come nell’attuale set di dati semplificato, gli aumenti delle dimensioni della pupilla da TW0 a TW1 erano coerenti con l’idea di un aumento del carico cognitivo, ma l’assenza di effetti di gruppo su questa misura preclude ulteriori considerazioni. Un modello che sembra presentarsi è che cambiamenti più piccoli nelle finestre temporali sono correlati a migliori prestazioni comportamentali (Flashes meglio di Balls e d-prime nei dislessici correlati a cambiamenti più piccoli), ma sono necessarie ulteriori ricerche.

Nonostante i suoi limiti, l’attuale protocollo è, per quanto ne sappiamo, il primo a mostrare risultati paralleli nell’eye-tracking e nei dati comportamentali (stesso profilo di effetti), nonché alcune prove della correlazione tra i due.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Questo lavoro è stato sostenuto dalla Fondazione portoghese per la scienza e la tecnologia nell’ambito delle sovvenzioni UIDB/00050/2020; e PTDC/PSI-GER/5845/2020. L’APC è stato interamente finanziato dalla Fondazione portoghese per la scienza e la tecnologia nell’ambito della sovvenzione PTDC/PSI-GER/5845/2020 (http://doi.org/10.54499/PTDC/PSI-GER/5845/2020).

Materials

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.

References

  1. Bellinger, D., Altenmüller, E., Volkmann, J. Perception of time in music in patients with parkinson’s disease – The processing of musical syntax compensates for rhythmic deficits. Frontiers in Neuroscience. 11, 68 (2017).
  2. Plourde, M., Gamache, P. L., Laflamme, V., Grondin, S. Using time-processing skills to predict reading abilities in elementary school children. Timing & Time Perception. 5 (1), 35-60 (2017).
  3. Saloranta, A., Alku, P., Peltola, M. S. Listen-and-repeat training improves perception of second language vowel duration: evidence from mismatch negativity (MMN) and N1 responses and behavioral discrimination. International Journal of Psychophysiology. 147, 72-82 (2020).
  4. Soares, A. J. C., Sassi, F. C., Fortunato-Tavares, T., Andrade, C. R. F., Befi-Lopes, D. M. How word/non-word length influence reading acquisition in a transparent language: Implications for children’s literacy and development. Children (Basel). 10 (1), 49 (2022).
  5. Sousa, J., Martins, M., Torres, N., Castro, S. L., Silva, S. Rhythm but not melody processing helps reading via phonological awareness and phonological memory. Scientific Reports. 12 (1), 13224 (2022).
  6. Torres, N. L., Luiz, C., Castro, S. L., Silva, S. The effects of visual movement on beat-based vs. duration-based temporal perception. Timing & Time Perception. 7 (2), 168-187 (2019).
  7. Torres, N. L., Castro, S. L., Silva, S. Visual movement impairs duration discrimination at short intervals. Quarterly Journal of Experimental Psychology. 77 (1), 57-69 (2024).
  8. Attard, J., Bindemann, M. Establishing the duration of crimes: an individual differences and eye-tracking investigation into time estimation. Applied Cognitive Psychology. 28 (2), 215-225 (2014).
  9. Warda, S., Simola, J., Terhune, D. B. Pupillometry tracks errors in interval timing. Behavioral Neuroscience. 136 (5), 495-502 (2022).
  10. Goswami, U. A neural basis for phonological awareness? An oscillatory temporal-sampling perspective. Current Directions in Psychological Science. 27 (1), 56-63 (2018).
  11. Catronas, D., et al. Time perception for visual stimuli is impaired in dyslexia but deficits in visual processing may not be the culprits. Scientific Reports. 13, 12873 (2023).
  12. Zagermann, J., Pfeil, U., Reiterer, H. Studying eye movements as a basis for measuring cognitive load. Extended Abstracts of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , 1-6 (2018).
  13. Rafiqi, S., et al. PupilWare: Towards pervasive cognitive load measurement using commodity devices. Proceedings of the 8th ACM International Conference on PETRA. , 1-8 (2015).
  14. Klingner, J., Kumar, R., Hanrahan, P. Measuring the task-evoked pupillary response with a remote eye tracker. Proceedings of the 2008 Symposium on ETRA. , 69-72 (2008).
  15. Mahanama, B., et al. Eye movement and pupil measures: a review. Frontiers in Computer Science. 3, 733531 (2022).
  16. Pfleging, B., Fekety, D. K., Schmidt, A., Kun, A. L. A model relating pupil diameter to mental workload and lighting conditions. Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , 5776-5788 (2016).
  17. Cicchini, G. M. Perception of duration in the parvocellular system. Frontiers in Integrative Neuroscience. 6, 14 (2012).
  18. EyeLink Data Viewer 3.2.1. SR Research Ltd Available from: https://www.sr-research.com/data-viewer/ (2018)
  19. Spencer, R., Karmarkar, U., Ivry, R. Evaluating dedicated and intrinsic models of temporal encoding by varying contex. Philosophical Transactions of the Royal Society B. 364 (1525), 1853-1863 (2009).
  20. Coull, J. T. Getting the timing right: experimental protocols for investigating time with functional neuroimaging and psychopharmacology. Advances in Experimental Medicine and Biology. 829, 237-264 (2014).
  21. Burr, D., Rocca, E. D., Morrone, M. C. Contextual effects in interval-duration judgements in vision, audition and touch. Experimental Brain Research. 230 (1), 87-98 (2013).
  22. Grossman, S., Gueta, C., Pesin, S., Malach, R., Landau, A. N. Where does time go when you blink. Psychological Science. 30 (6), 907-916 (2019).
  23. Jongkees, B. J., Colzato, L. S. Spontaneous eye blink rate as predictor of dopamine-related cognitive function-a review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 71, 58-82 (2016).
  24. Sadibolova, R., Monaldi, L., Terhune, D. B. A proxy measure of striatal dopamine predicts individual differences in temporal precision. Psychonomic Bulletin & Review. 29 (4), 1307-1316 (2022).

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Cite This Article
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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