大人の視覚的探求：慣れ、単なる露出、それとも最適なレベルの覚醒? パート2
Feb 02, 2024
方法
参加者
フランス語を話すカナダ人成人46名（女性29名、男性17名、平均年齢= 24.9歳、標準偏差= 4.60歳）のサンプルがこの研究に参加した。
カナダの人口の高齢化に伴い、記憶障害は最も懸念される健康問題の 1 つとなっています。 生活水準の向上と医療技術の発展に伴い、身体の健康や社会生活にとって良好な記憶力を維持することの重要性を認識する人が増えています。
記憶力は非常に複雑な問題であり、遺伝子、ライフスタイル、食事、文化的背景など、多くの要因の影響を受けます。健康な記憶力を維持するために、カナダの成人はいくつかの特定の行動を取る必要があります。
まず、適度な運動は記憶力を大幅に向上させることができます。 研究によると、適度な運動は脳血管の拡張を促進し、脳への血流を増加させ、それによって記憶能力を高めることができます。 さらに、運動はストレスや不安の感情を和らげ、記憶をより良く保持するのにも役立ちます。
第二に、カナダ人は自分たちのライフスタイルに注意を払う必要があります。 不規則な生活習慣、過度の疲労、ストレスの多い仕事は記憶力に影響を与える可能性があります。 健康的な生活習慣を身に付け、仕事と休息の習慣を維持し、十分な睡眠時間を確保する必要があります。
最後に、カナダの成人も活発な社会生活を維持する必要があります。 他者とのコミュニケーションは人々の心理状態を改善し、自信を高め、記憶力の強化に役立ちます。 したがって、一人では生きていけないのです。 さまざまな社会活動に積極的に参加し、社会の輪を広げ、自分自身をよりアクティブにする必要があります。
要約すると、カナダの成人は記憶力を維持するために、適度な運動、健康的な生活習慣、活発な社会生活など、さまざまな措置を講じる必要があります。 一生懸命働き続ける限り、私たちは健康な記憶を維持し、良い人生を楽しむことができます。 私たちは記憶力を向上させる必要があることがわかります。カンクサにはアセチルコリンや成長因子のレベルを高めるなど、神経伝達物質のバランスも調節できるため、記憶力を大幅に向上させることができます。 これらの物質は記憶と学習にとって非常に重要です。 さらに、肉は血流を改善し、酸素の供給を促進するため、脳に十分な栄養素とエネルギーが確実に供給され、脳の活力と持久力が向上します。
参加者は、研究グループ内の参加者銀行から電子メールを通じて募集されました。 1 人の参加者は、機器の故障により分析から除外されました。参加者は、参加に対して 5 ドル (CA) の報酬を受け取りました。
装置
参加者は防音個室に座り、コンピュータ画面（60 × 34 cm、1,920 × 1,080 ピクセル）から目は約 60 cm 離れました。 アイトラッカーが参加者の目をうまく捕捉できるように、モニターは参加者から 60 cm 離れた黒い布で覆われたテーブル上に置かれました。
視線データは、Tobii X120 アイ トラッカーを使用して 60 Hz のサンプリング レートで収集されました。 実験装置はキュービクルの外から操作されました。 すべての刺激は全画面で表示され、オープン リポジトリで利用可能です (データの利用可能性に関する声明を参照)。
刺激
刺激は、フラクタルとトケイソウの花の 2 つの異なるタイプの画像でした。 これらのタイプは、参加者にとって馴染みのないものであると予想され、多くの詳細が含まれているため選択されました。
これらの刺激は日常環境には存在せず、美的嗜好に関する以前の研究で使用されてきたため、最初にフラクタルを選択しました(Spehar et al., 2003; Spehar et al., 2016; Spehar & Taylor,2013)。
Multibrot Explorer ソフトウェア (パリ、インド) を使用して画像を作成しました。 参加者はフラクタルの経験がありませんでした。 花については、トケイソウ属の 2 つの異なる種が刺激として選択されました。この属は天熱帯分布を持ち、カナダでは自然には生育しないからです。
インターネットから入手可能な画像を使用しました。画像の種類ごとに 2 つのファミリーを使用しました。フラクタルには「マンデルブロ」セットと「ジュリア」セット、トケイソウの花には「パープルヘイズ」と「アラタ」セットを使用しました (図 1 を参照)。
非常に早い慣れを避けるために、単純な画像の代わりに画像ファミリー (それぞれ 15 枚の画像を含む) が使用されました。これにより、「短時間露出」のデータの取得が困難になり、「長時間露出」のデータとの比較が困難になります。
さらに、フラクタル画像の元の色は、家族を均質化するために変更され、色の特徴のみに基づく差別を回避しました。 花の写真はグレースケール画像に変換されました。
手順
参加者は、最初に 1 種類の刺激 (花またはフラクタル) にランダムにさらされました。 次に、他のタイプの刺激 (花が最初の場合はフラクタル、またはフラクタルが最初の場合は花) を使用して手順を繰り返しました。図 2 を参照)。
慣れ段階 我々は、一定の試行期間と一定の曝露試行回数で長期および短期の慣れを生成するための慣れパラダイムを使用しました (Aslin、2007)。 5-点のキャリブレーション手順の後、実験は短い慣れ段階または長い慣れ段階から始まりました。参加者は、表示される画像を観察するだけになるように指示されました。 各プレゼンテーションは 5 秒間続きました。
短い慣れは、同じ家族からの異なる画像の 5 回のプレゼンテーションから構成され、長い慣れは、ランダムに 3 回表示される 5 つの異なる画像を使用して、同じ家族からの 15 回のプレゼンテーションから構成されました。
探索タスク 慣れフェーズの後には、視覚的探索フェーズが続きました。 繰り返しになりますが、参加者には一連の画像を観察するように指示されました。 ２つの画像が同時に提示された。１つは馴染みのある家族から撮影された新しい画像、もう１つは新しい家族から撮影された画像であり、５秒間提示された。 これを10回繰り返した。 各家族がプレゼンテーションされる側は、プレゼンテーションごとにランダム化されました。
アイトラッカーは各画像の観察時間を記録し、これにより新しい画像群を見るのに費やした時間の割合を計算することができました。 主観的評価タスク 視覚探索フェーズの直後に、5 つの画像 (見慣れた画像 1 つと新しい画像 1 つ) の主観的評価が続きました。探索タスク中に見られる 2 つの家族 (つまり、慣れと探索の段階で見られるよく知られた家族、および探索段階でのみ見られる「半よく知られた」家族) と、新しい家族からの 1 つの新しい画像。
画像は 1 つずつランダムな順序で提示され、参加者は画像に対する自分の態度を 0（ネガティブ）から 9（ポジティブ）までのスケールで報告する必要がありました（5 は中立とみなされます）。参加者は次のように答えるように求められました。コンピュータのキーボード上の対応するボタンを押して、できるだけ早く実行します。
単純接触効果は暗黙の態度の結果です。 参加者が画像を評価するのに十分な時間があれば、自動判断が抑制され、単なる露出効果がそれほど効果的ではない可能性があります (Courbet、2003)。
次に、同じ手順を他のタイプの画像と他の慣れた長さで繰り返しました。 たとえば、参加者が短い習熟段階で初めてフラクタルを見た場合、その後、長い習熟段階で花が提示されます。
したがって、この場合、各参加者は 20 回のプレゼンテーション (5 回の習熟、10 回の探索、5 回の評価) に続いて 30 回のプレゼンテーション (15 回の習熟、10 回の探索、5 回の評価) を視聴したことになります。
データのコーディングと分析計画 家族の親密度は次のようにコーディングされました。
– 家族の参加者は長い慣らし期間中に曝露され、探索タスクは「慣れている」とみなされました（合計 25 回の曝露）。
– 家族の参加者は、短時間の慣れと探索タスク（15 回の曝露）、または探索タスクのみ（10 回の曝露）中に曝露されました。「半熟知している」とみなされました。
– 家族の参加者は、主観的評価タスクが「新規」とみなされる期間（1 回の曝露）にのみ曝露されました。
アイトラッカーは、視覚探索段階中に 60 Hz のサンプリング レートで視線位置を記録しました。 参加者がいずれかの刺激を見ていたサンプル間の比率を計算して、新規性に対する刺激観察時間の割合を決定しました。
この数値が高いほど、探索行動はより新規性を志向していることになります。 まず分散分析 (ANOVA) を行って、刺激の種類と慣れの長さが視線比率に及ぼす影響を調査しました。
次に、線形混合効果 (LME) モデルを使用して、刺激の種類 (花対フラクタル)、慣れ親しんだ長さ (短い対長い)、家族の親しみやすさ (慣れ親しんだもの、半分よく知ったもの、新しいもの)、および画像の新規性 (すでに見られている) の効果を調べました。対小説）主観的な好みの評価について。
すべての独立変数はカテゴリカルでした。各参加者が多様な刺激に繰り返し反応するため、参加者のアイデンティティ、視覚刺激、および提示の順序が変量効果として LME モデルに含まれました。 最初に、すべての説明変数と双方向交互作用が最大モデルに適合されました。
次に、モデルを簡素化するために、有意でない交互作用と主項が順次削除されました。 アンバランスなデザインのため、線形混合モデルを使用しました (新しい家族のよく知られた「すでに見た」画像を使用することはできませんでした)。
追加の LME モデルをフィッティングして、重要な双方向相互作用を調査しました。 すべての LME モデルは R (バージョン 3.5.0; R コア チーム、2018) を使用して適合されました。
For more information:1950477648nn@gmail.com
