対称性

Jan 23, 2024

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12509 (2023) この記事を引用

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対称性は、視覚的な世界を構成するために私たちが依存する重要かつ強力な手がかりです。これは視覚的なシーンにおけるオブジェクトのセグメンテーションの基礎ですが、場合によっては私たちの認識を偏らせる可能性があります。対称配列と非対称配列の間の数値量を区別するように求められると、人は対称刺激内のアイテムの数を過小評価する傾向があります。この過小評価の理由は現時点では不明です。この研究では、対称性によって引き起こされる数の過小評価が、注意のリソースを奪うことによる知覚のグループ化メカニズムに依存するかどうかを調査しました。 26人の成人が、視覚を妨げるものを無視しながら(シングルタスク)、またはその色と向きを同時に判断しながら(デュアルタスク)、対称またはランダムに配置されたドットアレイの数を判断しました。同時に行われる色と方向の結合タスクに注意をそらすと、対称性に起因する数の過小評価が半減しました。これらの結果を総合すると、対称配列の数の認識における偏りが、少なくとも部分的に注意リソースに依存していることが示され、それが注意に依存する増分グループ化メカニズムの採用に起因する可能性があることが示唆されました。

外界の正確かつ一貫した表現を再構築するために視覚システムが取り組む必要がある最大の課題の 1 つは、視覚画像内の意味のあるオブジェクトを識別し、それらを背景から分離することです。これらの目標を達成するには、個々のオブジェクトの境界を定義するフィーチャを識別し、グループ化する必要があります。ゲシュタルト心理学者は、オブジェクトの連続性、近接性、類似性、共通領域、共通の運命、関連性、対称性など、視覚システムが視覚シーンをグループ化して組織化するために利用できるいくつかの戦略を説明しました1、2、3。オブジェクトの分離は、シーン内のオブジェクトの数の要点を形成するために重要です。つまり、昆虫から人間に至る動物界全体に存在する能力である数の知覚のために重要です4、5、6、7。数の知覚は、最大 4 つのオブジェクトの高速かつエラーのない数の知覚をサポートする部分化システム (8,9) と、より大きな数の知覚に採用される低速で精度の低いプロセスである近似数体系 (ANS) によって媒介されます。ただし、アンサンブル内のオブジェクトが互いに分離できるほど十分にまばらであることが条件です。オブジェクトが乱雑すぎて個々に識別できない場合、テクスチャ密度を処理する 3 番目のシステムがアクティブになります 10、11、12。

興味深いことに、ゲシュタルトの手がかりは、人間と人間以外の動物の両方の数の認識に偏りをもたらす可能性があります。たとえば、空間に規則的に配置されたアイテムの数は、不規則なパターン（例、規則的ランダムな数錯視、一貫性錯視、およびソリティア錯視）と比較して過大評価される傾向があります。近接性、色、動き、類似性、対称性によるクラスタリング（またはグループ化）は、知覚される数の過小評価を引き起こします20、21、22、23、24。

キューをグループ化することによって引き起こされる最も強力で、おそらく最も研究されている数の錯覚の 1 つは、アイテムを細い線で接続することによって引き起こされるもの (接続錯視) 25、26、27、28、29、またはアイテムを楕円で囲むことによって引き起こされるものです 30。この錯覚では、接続がパックマンのような刺激によって媒介されるものとして錯覚している場合でも、接続されたアイテムは非常に過小評価され、その過小評価の程度はペアになったアイテムの数に応じて単調に増加します。この現象は、数値メカニズムが個々のローカル要素ではなく、セグメント化されたオブジェクトに作用するという証拠として捉えられています。この考えを裏付けるように、つながりの錯覚から生じる過小評価効果は、ANS システム (推定範囲) で処理された中程度の数の場合に強く、テクスチャ密度システムで処理された乱雑な刺激の場合は大幅に減少しました 27。これは、数は多いがテクスチャははるかに少ないことを示唆しています。知覚にはオブジェクトのセグメンテーションが必要です。堅牢であるにもかかわらず、つながりによって引き起こされる過小評価効果の大きさは個人によって異なります。この錯覚の強さの個人差のかなりの部分は、自己申告の自閉症指数アンケート（AQ）によって指標化される個人の知覚スタイルによって捉えられ、自閉症特性が高く、より局所的な知覚スタイルを持つ個人では効果が低くなります。自閉症の特徴が低く、よりグローバルな知覚スタイルを持つ人たちに。視覚的注意などの他の要因も、つながりの錯覚の強さを調整する可能性があります。注意を数のタスクと気を散らすタスクに分割すると、注意のリソースがグループ化のプロセスに関与しているという考えに沿って、錯覚がかなり軽減されます34。レビューについては40を参照してください。

0.99)./p> 4.08, pbonf < 0.003, Cohen’s d > 0.87)./p> 0.05, Cohen’s d = 0.014). Interestingly, the underestimation bias of symmetric arrays condition was reduced, but not cancelled, in the dual task, and it remained statistically different from the one measured with random arrays (t(25) = 3.19, pbonf = 0.015, Cohen’s d = 0.54). These results suggest that reducing attentional resources with a DT diminished but did not annul the underestimation bias of symmetric stimuli. Figure 3B plots the individual data as bias in dual against single task conditions. Despite the large interindividual variability most of the datapoints falls above the equality line, indicating a reduced numerosity underestimation in the dual task compared to the single task, with attentional load (on average) halving the effect./p> 0.05). Importantly, Wfs did not differ between symmetry and random conditions (no main effect of condition: F(1,25) = 2.42, p = 0.13, η2 = 0.002), suggesting that the underestimation effects were not due to differences in the difficulty between the two conditions. Finally, the main effect of numerosity was not significant (F(3,75) = 0.78, p = 0.51, after Greenhouse–Geisser sphericity correction p = 0.49, η2 = 0.003) as Wfs remained constant across numerosities (Fig. 4A). None of the interactions were statistically significant (F < 1.09, p > 0.36, η2 < 0.005)./p>

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