Перцептивное обучение: нониусная острота

Многие задачи, которые используются в психофизических исследованиях, включают относительно базовые механизмы восприятия.Пример — нониусная острота зрения, при которой зритель пытается различить выравнивание двух сегментов ломаной линии. Величина смещения, которую можно ощутить между двумя линиями при нониусном тесте остроты зрения, меньше диаметра одного фоторецептора в человеческом глазу. Уровень остроты зрения на самом деле превышает физические возможности фоторецепторов человека и, таким образом, является примером гиперактивности. Гиперактивность связана с изменением активности зрительной коры головного мозга, что помогает объяснить, почему с практикой можно улучшить показатели остроты зрения.

В целом тренировка остроты зрения обладает несколькими уникальными характеристиками. Например, в зависимости от типа тренировки повышенная острота зрения может зависеть от конкретной ориентации, так что люди, которые прошли интенсивную тренировку с горизонтальными линиями, могут быть не в состоянии перенести свое обучение на тесты с вертикальными линиями и наоборот. Начальная производительность с вертикальными линиями может быть лишь незначительно лучше, чем начальная производительность с горизонтальными линиями, но может быть улучшена до того же уровня, который был достигнут с горизонтальными линиями.Кроме того, в зависимости от типа тренировки остроты зрения, иногда существует аналогичная степень специфичности для позиции тренировки (например, тренировка в левом поле зрения не переносится в правое поле зрения) и глаза тренировки (например, тренировка левого глаза не переносится на тренировку правого глаза).

Кроме того, как и при обучении некоторым другим сенсорным модальностям, явная обратная связь по точности не обязательно требуется для визуального обучения, хотя процесс обучения более постепенный без обратной связи.В процессе обучения также есть несколько этапов — начальный этап быстрого обучения и последующий этап более медленного обучения. Эффект обучения, как правило, относительно длительный, при этом производительность сохраняется в течение недель или даже месяцев после начальной тренировки.

Механизмы перцептивного обучения

Хотя в некоторых случаях есть четкие доказательства того, что перцептивное обучение связано с изменениями в когнитивной обработке, механизмы, лежащие в основе перцептивного обучения, было трудно идентифицировать.Считалось, например, что визуальное обучение не может передаваться через ориентацию, положение или глаза. Следовательно, вместо того, чтобы возникать в результате обобщенного процесса обучения высокого уровня, визуальное обучение объяснялось изменениями в нейронной обработке, которая настраивала остроту зрения на узкий диапазон ориентаций и конкретную область поля зрения на основе входных данных от одного человека. глаз. В результате считалось, что физиологический локус обучения в задаче на определение остроты нониуса находится в первичной зрительной коре, где выполняются первые этапы обработки зрительной коры.

Однако исследования, проведенные в конце 1990-х — начале 2000-х годов, показали, что перцептивное обучение в некоторых случаях может передаваться между различными визуальными задачами. Передача обучения от одной задачи к другой зависит от некоторой степени перекрытия путей нейронной обработки, а также от сложности задействованных задач визуального обучения. Ученые представили различные идеи о механизмах перцептивного обучения для визуальных задач. Некоторые из этих идей можно понять с точки зрения вычислительных моделей.Примеры таких моделей включают модификацию представления и повторное взвешивание (или модификацию считывания). При модификации представления обучение связано с изменениями свойств нейронов на ранних этапах обработки изображений. С другой стороны, повторное взвешивание предполагает, что обучение связано с изменениями силы связей между корковыми сенсорными репрезентациями и областями мозга среднего или высокого уровня. Третьи модели основаны на различных механизмах, таких как модификация посредством перцептивного обучения нейронных связей в одной визуальной области или кортикальных нисходящих связей, которые поступают в области обработки на ранней стадии из областей высокого уровня.

Помимо обработки остроты зрения, психофизические эксперименты применялись к широкому кругу задач и стимулов, связанных с другими сенсорными модальностями. Каждое из этих приложений предназначено для выявления основных нейронных изменений, которые происходят с практикой в ​​рамках определенного вида обработки восприятия. Примеры процессов восприятия, которые были исследованы, включают визуальное обнаружение движения, тактильное пространственное различение и различение звуковой частоты. Подобно остроте нониуса, для других сенсорных модальностей существует тенденция к высокой степени специфичности обучения в отношении задачи и стимула, хотя есть важные исключения из этой тенденции.

Границы | Основные изменения восприятия, которые изменяют значение и нейронные корреляты памяти распознавания

Введение

Не люблю зеленые яйца и ветчину! Я не люблю их, Сэм-я-.

— Теодор Сьюз Гейзель, 1960

Хотя перцепционная обработка и концептуальная обработка часто рассматриваются как отдельные сущности, трудно точно идентифицировать их различия. Например, обычно считается, что изменение простых перцептивных характеристик визуального стимула (таких как цвет, размер и ориентация) изменяет перцептивную, но не концептуальную обработку (Jolicoeur, 1985; Masson, 1986; Jacoby and Hayman, 1987; Roediger and Blaxton, 1987; Граф и Райан, 1990; Бидерман и Купер, 1992; Гро-Бордин и др., 2006; Уттл и др., 2006; Ecker et al., 2007a, b). Однако есть много случаев, когда небольшие изменения в характеристиках восприятия сильно меняют значение стимула. Например, представьте, что вы покупаете буханку белого хлеба, но, придя домой, обнаруживаете, что он зеленый. Вы бы все еще съели это? Точно так же значение зеленого и красного света сильно различается во время движения. Таким образом, трудно разделить перцептивную и концептуальную обработку данных (Martin, 2007; Schendan and Maher, 2009).В текущем эксперименте мы стремились лучше понять природу релевантных различий, манипулируя простой особенностью восприятия (цветом) в условиях, когда это изменение восприятия должно, а не не, также приводить к изменению значения.

Различия между перцепционной и концептуальной обработкой очень важны для лучшего понимания нейронных коррелятов памяти распознавания. Процесс суждения о предыдущих встречах определяется как память узнавания, которую можно подразделить на два выражения, называемых воспоминанием и знакомством.Воспоминание включает в себя извлечение конкретных деталей о чем-то распознанном (например, когда и где произошло событие), тогда как знакомство означает простое знание того, что что-то ранее происходило или переживалось, без вспоминания конкретных деталей (Mandler, 1980; Yonelinas, 2002). Предыдущие исследования связанного с событиями потенциала мозга (ERP) пытались идентифицировать различные нейронные корреляты воспоминаний и знакомства. В этих исследованиях часто обнаруживается, что воспоминание связано с теменным эффектом длительностью 500-700 мс, называемым позднеположительным комплексом (LPC), тогда как знакомство связано с негативным фронтальным эффектом на 300-500 мсек, называемым фронтальным N400 (FN400) (см. Mecklinger, 2006; Rugg and Curran, 2007 для обзора).Однако нейронные показатели, собранные во время теста памяти распознавания, чувствительны не только к явным процессам памяти, таким как воспоминание и знакомство, но и к различным проявлениям неявной памяти. Многие результаты показывают, что эффекты FN400 могут индексировать концептуальную имплицитную память, а не знакомство (обзор см. В Paller et al., 2007; Dew and Cabeza, 2011; Voss et al., 2012b). Действительно, некоторые результаты показывают, что неявная перцепционная и концептуальная обработка происходит не только во время тестирования памяти распознавания, но иногда может влиять на распознавание, особенно распознавание на основе знакомства (Whittlesea et al., 1990; Якоби, 1991; Вагнер и Габриэли, 1998; Восс и Паллер, 2006; Лукас и др., 2012). Общая логика нашего исследования, как описано ниже, заключается в том, что манипуляции с концептуальной обработкой посредством изменения цвета будут влиять на нейронные корреляты памяти распознавания до такой степени, что неявная концептуальная обработка происходит во время тестирования памяти распознавания.

В нескольких исследованиях манипулировали цветом для проверки перцептивного вклада в знакомство и пришли к выводу, что обработка восприятия может модулировать знакомство, поскольку изменение цвета оказало влияние на нейронные измерения знакомства (Groh-Bordin et al., 2006; Ecker et al., 2007a, b). Однако на основании этих данных неясно, были ли в игре факторы восприятия или концептуальные. То есть, модулирует ли изменение цвета перцептивную обработку, связанную со знакомством, концептуальную обработку, связанную со знакомством, или некоторую комбинацию перцептивной и концептуальной обработки? Кроме того, поскольку нейронные корреляты знакомства не полностью определены и, вероятно, не являются абсолютными во всех тестовых ситуациях (Bridger et al., 2012; Paller et al., 2012), трудно определить, основываясь только на нейронных показателях, будь то восприятие или концептуальное восприятие. изменения влияют на знакомство vs.концептуальная обработка (Voss et al., 2012b).

В текущих экспериментах мы стремились проверить влияние концептуальной имплицитной памяти на нейронные корреляты памяти распознавания и влияние изменения цвета на эти влияния. Манипуляции с изменением цвета использовались со стимулами, которые различаются по значимости, в попытке отделить обработку, которая является относительно перцептивной (изменение цвета для бессмысленных стимулов), от обработки, которая является относительно концептуальной (изменение цвета для значимых стимулов), измеренной во время тестирования памяти распознавания.«Волосы» использовались в качестве стимулов, потому что они широко и идиосинкразически различаются по воспринимаемой значимости (Voss, Paller, 2007; Voss et al., 2010b, 2012a). В текущих экспериментах закорючки были разделены на значимые и бессмысленные группы на основе индивидуальных оценок. Мы исследовали, как одна и та же манипуляция (изменение цвета от исследования к тесту) дает разные эффекты в зависимости от того, были ли волнистые линии значимыми или бессмысленными. Это позволило нам идентифицировать нейронные корреляты перцептивной и концептуальной обработки во время тестирования памяти распознавания для одного и того же набора стимулов и задачи.

Общий обзор плана эксперимента представлен на рисунке 1. В экспериментах 1 и 2 мы стремились определить влияние изменения цвета на поведенческие показатели концептуального прайминга, чтобы проверить гипотезу о том, что концептуальная имплицитная память возникает выборочно для значимых стимулов и это изменение цвета, таким образом, влияет только на поведенческие меры подготовки значимых стимулов. В эксперименте 1 мы выполнили тесты концептуального прайминга с манипуляциями с изменением цвета для стимулов, которые, по мнению испытуемых, имеют относительно высокое значение (High-M), тогда как в эксперименте 2 мы выполнили те же тесты для стимулов, которые, по мнению испытуемых, имели относительно низкое значение ( Низкий-M).Таким образом, мы предсказали, что поведенческие корреляты концептуального прайминга и манипуляции с изменением цвета будут обнаружены именно в эксперименте 1, а не в эксперименте 2. В экспериментах 3 и 4 ERP использовались для определения эффектов изменения цвета на нейронные корреляты память распознавания для значимых и бессмысленных закорючек, чтобы изолировать нейронные сигналы неявной концептуальной обработки, действующей во время тестирования памяти распознавания. В эксперименте 3 тесты на распознавание памяти проводились для стимулов, которые испытуемые находили относительно высоким М, тогда как в эксперименте 4 мы проводили те же тесты для стимулов, которые испытуемые нашли относительно низким М.Мы предположили, что манипуляции с изменением цвета будут влиять на корреляты ERP памяти распознавания только для стимулов в эксперименте 3, а не для стимулов в эксперименте 4. Сравнивая результаты в разных экспериментах, мы смогли проверить, изменяются ли эффекты цвета от исследования к тесту. на нейронные корреляты памяти распознавания являются селективными для стимулов с высоким M (эксперимент 3 против эксперимента 4), вероятно, из-за того факта, что стимулы с высоким M выборочно поддерживают концептуальное праймирование и влияние изменения цвета на концептуальное праймирование (эксперимент 1 против .Эксперимент 2). Кроме того, мы ожидали, что различия в значимости и в эффектах манипуляции с изменением цвета будут избирательными для ERP FN400, поскольку мы прогнозируем, что эти ERP отражают концептуальную имплицитную память во время тестирования памяти распознавания (Voss et al., 2012b).

Рисунок 1. Схема эксперимента. (A) В течение первого дня эксперимента испытуемые классифицировали стимулы волнистости как High-M или Low-M, используя 4-балльную шкалу оценки значимости (см. Текст).Субъекты вернулись на второй день тестирования, в течение которого были представлены блоки исследования-теста. Испытуемые изучали завитки, представленные однородным цветом. При тестировании одни и те же завитки были представлены либо в том же цвете, что и для исследования (такие же старые), либо в другом цвете (разные-старые). Эти закорючки смешивались с новыми. (B) Для экспериментов 1 и 2 использовали тест концептуального прайминга (ускоренная оценка значимости). Для экспериментов 3 и 4 использовался тест памяти распознавания (модифицированная процедура запоминания / знания).Стимулы, используемые в день 2, были теми же стимулами, которые были установлены как High-M или Low-M во время рейтингового задания дня 1; В экспериментах 1 и 3 использовались волнистые линии с высоким содержанием M, а в экспериментах 2 и 4 — волнистые линии с низким содержанием M.

Материалы и методы

Эксперименты 1 и 2: Влияние изменения цвета на концептуальную грунтовку для значимого Vs. Бессмысленные стимулы

Субъекты

Четырнадцать студентов (12 женщин, 19–26 лет, правши) из Capital Normal University участвовали в эксперименте 1, а еще четырнадцать студентов (12 женщин, 19–27 лет, правши) также из Capital Normal Университет участвовал в эксперименте 2.Все участники имели нормальное или скорректированное зрение и не страдали дальтонизмом. Им заплатили за участие. Экспертный совет Capital Normal University одобрил это исследование.

Материалы

Четыреста девяносто пять закорючек использовались в качестве стимулов (рис. 1). 316 волнистых линий были взяты из двух предыдущих исследований (Groh-Bordin et al., 2006; Voss and Paller, 2007), а остальные были созданы путем ручной деформации квадратов, кругов и треугольников.В соответствии с предыдущими исследованиями (например, Voss and Paller, 2007; Voss et al., 2010b) в наших текущих двух экспериментах результаты оценок значимости первого дня показали, что волнистые линии широко и идиосинкразически различаются в зависимости от того, как люди воспринимают свою значимость, что обосновывает необходимость оценки значимости на индивидуальной основе. Таким образом, значимые (High-M) или бессмысленные (Low-M) стимулы в экспериментах второго дня были адаптированы для каждого испытуемого. Волнистые линии были представлены на 15-дюймовом мониторе компьютерной электронно-лучевой трубки (ЭЛТ) на белом фоне в пределах четырех градусов от угла обзора.Перекрестная фиксация была представлена ​​в центре экрана во время каждого интервала между стимулами (ISI).

Процедура

Эксперименты 1 и 2 каждый проводились в течение двух отдельных дней. В первый день испытуемым предъявляли 11 блоков черных волнистых линий (по 45 волнистых линий в каждом блоке). Волнистые линии отображались в центре экрана в течение 2000 мс с переменным ISI 1000–1500 мс. Порядок отображения волнистых линий в каждом блоке был автоматически рандомизирован, а порядок блоков — псевдорандомизированным.Испытуемым было предложено оценить значимость каждой волнистой линии по шкале от 1 (значимый) до 4 (бессмысленный). Ответ «1» означает, что волнистая линия выглядела как «объект, лицо или животное, которому можно дать имя», «2» означает «более абстрактный именованный объект, лицо или имя», «3» представляет собой волнистую линию, которая «не выглядит. как что-либо именуемое, но в некотором роде имеет смысл »и« 4 », если это был« случайный набор строк, который никоим образом не имеет смысла ». Позже ответы были закодированы как High-M (баллы 1 и 2) или Low-M (баллы 3 и 4).

Субъекты вернулись через 1–3 дня для второй части исследования, состоящего из пяти блоков «исследование-тест». Для эксперимента 1 все стимулы, которые использовались для блоков исследования-теста дня 2, были все из категории High-M на основе оценок дня 1. Для эксперимента 2 все стимулы в течение дня 2 были из категории Low-M на основе оценок в день 1.

Для обоих экспериментов каждый блок исследования-теста состоял из одной фазы исследования и одной фазы тестирования. Во время фаз исследования испытуемым предъявляли четыре блока цветных (красных, желтых, зеленых или синих) волнистых линий (по 24 волнистых нити в каждом блоке), которые просматривались в течение дня 1.Каждая волнистая линия появлялась в течение 3000 мс с переменным ISI 1500–3000 мс. Фаза тестирования началась примерно через 45 секунд после завершения фазы исследования, в течение которого испытуемые считали в обратном порядке по три от заданного числа. На этапе тестирования закорючки отображались индивидуально в течение 1000 мс с переменным ISI 1000–2000 мс. На каждой фазе тестирования было представлено 40 волнистых линий: 24, которые были показаны на предыдущей фазе исследования (12 волнистых линий одинакового цвета, 12 волнистых линий разного цвета), и 16 волнистых линий, которые не были представлены во время фазы исследования.Волнистые линии одного и того же и разных цветов, а также переходы были уравновешены для каждого человека. Во время теста испытуемым предлагалось оценить значимость каждой волнистой линии по шкале от 1 (значимая) до 4 (бессмысленная), но при этом особое внимание уделялось скорости реакции. Испытуемым сказали, что, хотя они, возможно, уже видели некоторые завитки, оценки следует делать как можно быстрее и независимо от предыдущего опыта и оценок, поскольку попытка запомнить такую ​​информацию может замедлить скорость реакции (рис. 1).

Эксперименты 3 и 4: ERP-корреляты влияния изменения цвета на память распознавания для значимых Vs. Бессмысленные стимулы

Субъекты

Четырнадцать студентов (10 женщин, 19–25 лет, правши) из Capital Normal University приняли участие в эксперименте 3, и 16 студентов (9 женщин, 19–27 лет, правши) также из Capital Normal University участвовали в эксперименте 4. Все участники имели нормальное или скорректированное зрение и не страдали дальтонизмом.Им заплатили за участие. Экспертный совет Capital Normal University одобрил это исследование.

Материалы

В качестве стимулов использовалась тысяча восемьсот минималистских закорючек. 316 волнистых линий были взяты из двух предыдущих исследований (Groh-Bordin et al., 2006; Voss and Paller, 2007), а остальные были созданы путем ручной деформации квадратов, кругов и треугольников. В соответствии с экспериментами 1 и 2 между участниками не было согласия относительно значимости оценок значимости в первый день.Таким образом, стимулы с высоким или низким М в экспериментах второго дня были адаптированы для каждого участника, как в экспериментах 1 и 2. Волнистые линии были представлены на 15-дюймовом компьютерном ЭЛТ-мониторе на белом фоне с углом обзора примерно четыре градуса. Крест фиксации был представлен в центре экрана во время каждой ISI.

Процедура

Как и в случае с экспериментами 1 и 2, эксперименты 3 и 4 проводились в течение двух дней. В первый день испытуемым предъявляли 10 блоков черных волнистых линий (180 волнистых линий в каждом блоке).Волнистые линии отображались в центре экрана в течение 2000 мс с переменным ISI 1000–1500 мс. Порядок волнистых линий, представленных в каждом блоке, был автоматически рандомизирован, а порядок блоков — псевдослучайным. Были составлены оценки значимости и сформированы категории High-M и Low-M, как в экспериментах 1 и 2.

Субъекты вернулись через 1-3 дня на 2-й день, который состоял из 20 блоков исследования-теста. Каждый блок исследования-теста состоял из фазы исследования, за которой следовала фаза тестирования. Во время фазы исследования испытуемым предъявляли 28 цветных (красных, желтых, зеленых или синих) волнистых линий.Каждая волнистая линия появлялась в течение 3000 мс с переменным ISI 1500–3000 мс с двумя изображениями-заполнителями в начале и в конце блока, которые позже не тестировались (чтобы избежать эффектов первичности и новизны). Испытуемым предлагалось запомнить каждый предмет и его цвет. Фаза тестирования началась почти через 45 секунд после фазы исследования, и во время перерыва испытуемые считали в обратном порядке по три от заданного числа. Во время фазы тестирования закорючки отображались в течение 3000 мс каждая с переменным ISI 1500–2000 мс. На каждой фазе тестирования было представлено 40 волнистых линий: 24, которые были показаны во время фазы исследования (12 волнистых линий одинакового цвета, 12 волнистых линий разного цвета) и 16 волнистых линий, которые не были представлены во время фазы исследования.Волнистые линии одного и того же и разных цветов, а также переходы были уравновешены для каждого человека. Испытуемым было предложено классифицировать каждую волнистую линию, используя один из четырех ответов: (1) «запомнить», указывающий на воспоминание о стимуле, включая цвет или другую деталь из фазы исследования; (2) «знать», обозначающее знакомство с закорючкой на этапе изучения, но отсутствие воспоминаний о цвете или других деталях; (3) «предположение», указывающее на невозможность определить, была ли закорючка представлена ​​на этапе исследования или нет; или (4) «новый», что указывает на уверенность в том, что волнистая линия не была представлена ​​на этапе исследования (рис. 1).

Эксперименты 3 и 4 проводились по той же методологии, за исключением того, что в эксперименте 3 использовались волнистые линии в день 2, которые были оценены как высокая M в день 1, а в эксперименте 4 использовались волнистые линии в день 2, которые были оценены как низкие значения M в день 1 (как было в случае экспериментов 1 и 2 соответственно).

Методы ERP

Непрерывные записи электроэнцефалографии (ЭЭГ) были измерены с 62 участков кожи головы с помощью системы NeuroScan SynAmps (NeuroScan Inc., Стерлинг, Вирджиния, США) в течение 2-го дня исследования и фаз тестирования.Один субъект был исключен из анализа ERP из-за чрезмерного количества артефактов ЭЭГ. В соответствии с расширенной международной системой 10–20 (Picton et al., 2000) 62 участка кожи головы были мишенями с электродами Ag / AgCl, встроенными в эластичный колпачок. Левый сосцевидный отросток использовался в качестве справочного сайта в Интернете. Сигналы были повторно привязаны к усредненным сосцевидным отросткам в автономном режиме. Для контроля горизонтальных и вертикальных движений глаз использовались четыре дополнительных канала (горизонтальная электроокулограмма регистрировалась биполярно с электродов, расположенных на 1 см слева и справа от наружного угла глазной щели; вертикальная электроокулограмма регистрировалась биполярно с электродов, расположенных выше и ниже левого глаза).Частота дискретизации составляла 500 Гц с полосой пропускания 0,05–40 Гц. Импеданс был менее 5 кОм. Каждая эпоха начиналась за 200 мс до начала действия стимула и длилась 1400 мс. Базовые поправки были выполнены с использованием средних амплитуд начала действия предварительного стимула. Испытания, превышающие ± 75 мкВ, были отклонены. Артефакты мигания EOG были скорректированы статистически с использованием оценки линейной регрессии (Semlitsch et al., 1986).

амплитуд ССП усредняли по трем наборам срединных электродов вдоль передне-задней оси (фронтальные: F3, Fz, F4; центральные: C3, Cz, C4; теменные: P3, Pz, P4).Анализ был сосредоточен на условиях, в которых испытуемые давали правильные ответы. В среднем минимальное количество испытаний для каждого условия составляло 15. Условия были созданы на основе согласованности исследования и теста и старого / нового статуса (такой же старый, другой-старый и новый), а также на основе четырех типов реакции распознавания (помните, знаю , угадайте, и новое), отдельно для закорючек с высоким содержанием M в эксперименте 3 и закорючек с низким содержанием M в эксперименте 4.

Интервалы задержки (350–500 мс, 500–700 мс) были выбраны на основе обзора форм сигналов и существующей литературы, касающейся эффектов FN400 и эффектов LPC, а также кластеров электродов (Rugg and Curran, 2007).Статистический анализ сигналов ERP сосредоточен на значениях амплитуды, усредненных по латентным интервалам (350–500 мс, 500–700 мс) и по кластерам электродов (лобным, центральным, теменным). Пиковая задержка эффектов FN400 для одного и того же известного состояния и различного известного состояния была рассчитана путем измерения временной задержки минимальной пиковой амплитуды в диапазоне 250–500 мс. Формы сигналов были сглажены фильтром Баттерворта с нижними частотами и нулевым фазовым сдвигом 20 Гц только для демонстрационных целей.

В нашем исследовании во всех анализах использовалась поправка Гринхауса-Гейссера на несферичность, когда это необходимо, и в тексте представлены скорректированные по Гринхаусу-Гейссеру степени свободы.Скорректированные по Бонферрони данные представлены для апостериорных парных сравнений.

Результаты

Эксперименты 1 и 2

В эксперименте 1 средняя вероятность того, что закорючка была оценена как High-M, составила 43,9% (SE = 3,2%), а как Low-M была 55,4% (SE = 3,1%). В эксперименте 2 средняя вероятность того, что закорючка была оценена как High-M, составляла 36,5% (SE = 2,8%), а как Low-M составляла 63% (SE = 2,8%). Была рассчитана согласованность значимых оценок между 1-м и 2-м днем.В эксперименте 1 High-M имел общую консистенцию 49,1% (SE = 2,2%). Старые элементы с рейтингом High-M имели согласованность 52,2% (SE = 2,7%), в то время как новые элементы с рейтингом High-M имели 44,5% (SE = 2,2%). В эксперименте 2 Low-M имела общую согласованность 60,8% (SE = 3,7%), где старые элементы составляли 56,6% (SE = 4,0%), а новые элементы составляли 67,1% (SE = 3,5%).

значений времени отклика (RT) собирали для каждой значимой оценки и использовали для измерения разницы между RT с высоким и низким M. Критерии нормальности распределения Колмогорова-Смирнова были рассчитаны для всех RT в эксперименте 1 и 2, которые показывают, что RT существенно не отклоняются от нормы (все значения p были> 0.1). В эксперименте 1 средний RT в день 1 для оценок High-M составлял 1467 мс (SE = 91,4), а для Low-M — 1471 мс (SE = 97,7). Результаты теста t [ t ₍₁₃₎ = -0,137, p = 0,893] не выявили существенной разницы между RT с высоким и низким M. В эксперименте 2 среднее время ожидания в день 1 для оценок High-M составляло 1481 мс (SE = 68), а для Low-M — 1446 мс (SE = 77,6). Опять же, t-тест [ t ₍₁₃₎ = 1,406, p = 0.183] не показали существенной разницы между RT.

Для измерения концептуального прайминга использовали различия в RT для старых и новых волнистых линий в течение дня 2. В эксперименте 1 RT для старых волнистых линий High-M были на 30 мс быстрее, чем для новых волнистых линий [ t ₍₁₃₎ = 5,736, p <0,001]. В эксперименте 2 RT для закорючек с низким содержанием M существенно не отличались от RT для новых закорючек [ t ₍₁₃₎ = 0,636, p = 0,536].Таким образом, праймирование ответов было значимым только для волнистых линий с высоким содержанием M в эксперименте 1. Кроме того, анализ влияния изменения цвета исследования-теста показал избирательное влияние изменения цвета на прайминг для волнистых линий с высоким содержанием M. В эксперименте 1 RT для волнистых линий с высоким содержанием M были значительно быстрее для старых предметов того же цвета по сравнению с старыми предметами разного цвета [ t ₍₁₃₎ = -2,434, p <0,05]. Напротив, не было существенной разницы для закорючек с низким содержанием M в эксперименте 2 [ t ₍₁₃₎ = -0.672, p = 0,513] (Таблица 1).

Таблица 1. Среднее RT (мс) и стандартная ошибка оценок значимости в течение 2-го дня теста.

Эксперимент 3 и 4

Поведение

В эксперименте 3 вероятность того, что закорючка была оценена как High-M, составила 44,1% (SE = 3,1%), а Low-M составила 56% (SE = 3,1%). В эксперименте 4 вероятность того, что закорючка будет оценена как High-M, составила 37,3% (SE = 1,8%), а Low-M составила 61,9% (SE = 1,9%).

ANOVA с повторными измерениями 2 × 4 был запущен с повторением волнистой линии (старый, новый) и типом ответа (запомнить, знать, предположить, новый).Дополнительные множественные сравнения между условиями повторения для каждого типа ответа были проведены с поправкой Бонферрони для эксперимента 3 и 4. Эксперимент 3 продемонстрировал значимое двустороннее взаимодействие [ F _{(1,367,17,769)} = 39,393, p <0,001 ]. Частота совпадений была значительно выше, чем частота ложных тревог для ответа «запоминание» ( p <0,001) и ответа «знать» ( p = 0,001), что позволяет предположить, что распознавание на 2-й день было выше уровня вероятности.Количество ложных тревог значительно превышало количество совпадений для ответа на предположение ( p <0,001), а количество правильных отклонений значительно превышало количество пропусков для нового ответа ( p = 0,001). Эксперимент 4 также показал значительное двустороннее взаимодействие ( p <0,001). Частота совпадений была значительно выше, чем частота ложных тревог для ответа «запоминание» ( p <0,001) и ответа «знать» ( p <0,001), что снова указывает на то, что распознавание на 2-й день было выше уровня вероятности.Количество ложных срабатываний тревожной сигнализации значительно превышало количество совпадений для ответа с предположением ( p <0,001), а количество правильных отклонений значительно превышало количество пропусков для нового ответа ( p <0,001). Эти результаты указывают на успешное распознавание памяти для экспериментов 3 и 4.

Для измерения точности распознавания мы использовали показатели дискриминации (Pr), которые представляют собой нормализованную меру «коэффициента совпадения для старых элементов» минус «коэффициент ложных срабатываний для новых элементов» (см. Snodgrass and Corwin, 1988).Показатели Pr для одного и того же условия запоминания были значительно выше, чем для условия разного запоминания в обоих экспериментах 3 [ t ₍₁₃₎ = 3,846, p = 0,002] и 4 [ t ₍₁₅₎ = 3,367, p = 0,004], что указывает на лучшее запоминание, когда цвет был одинаковым от исследования к тесту по сравнению с тем, когда он менялся. Одно и то же известное условие существенно не отличалось от другого известного для эксперимента 3 [ t ₍₁₃₎ = 0.335, p = 0,743] или 4 [ t ₍₁₅₎ = 0,171, p = 0,867]. Условие другого предположения было значительно больше, чем такое же предположение в Эксперименте 3 [ t ₍₁₃₎ = 3,891, p = 0,002], но не в Эксперименте 4 [ t ₍₁₅₎ = 1,149 , p = 0,269] (рисунок 2). Эти результаты показывают, что изменение цвета повлияло на ответы на запоминание, но не повлияло на ответы на знания, предполагая различные эффекты на запоминание иответы, основанные на знакомстве.

Рисунок 2. Влияние манипуляции цветом на точность распознавания . Pr-баллы были рассчитаны для определения влияния изменения цвета на точность распознавания. Волнистые линии, представленные на этапе исследования, снова были показаны на этапе тестирования как одного или другого цвета. Точность распознавания одного и того же цвета сравнивалась с закорючками разного цвета в условиях запоминания, знания и предположения. (A) Значения для предметов с высоким содержанием M в эксперименте 3. (B) Значения для элементов с низким содержанием M в эксперименте 4. ** p <0,01.

ERP корреляты изменения цвета значимых и бессмысленных стимулов

ANOVA с повторными измерениями 2 × 3 был проведен между двумя условиями (одинаковые-знаю, разные-знаю) для трех кластеров электродов (лобных, центральных, теменных) с интервалами задержки 350–500 и 500–700 мс, чтобы определить, существуют ли различия нейронные корреляты цветовых эффектов зависели от того, были ли стимулы значимыми или бессмысленными.В эксперименте 3 основной эффект условия был значительным [ F _(1,13) = 5,084, p <0,05] в интервале 350–500 мс, что позволяет предположить, что амплитуды для такого же известного состояния были значительно больше положительный, чем условие различного знания. Взаимодействие «условие за кластером» не было значимым [ F _(2,26) = 0,534, p = 0,593], предполагая аналогичный эффект для всех кластеров. В эксперименте 4 основной эффект условия был незначительным [ F _(1,14) = 0.684, p = 0,422] при 350–500 мс. Взаимодействие «условие за кластером» также не было значимым [ F _{(1,338,18,738)} = 0,375, p = 0,609]. Эти результаты предполагают, что амплитуды FN400 варьировались из-за изменения цвета, но только для значимых стимулов в эксперименте 3 (рис. 3).

Рис. 3. ERP-корреляты манипуляции цветом на FN400 для стимулов с высоким и низким M, подтвержденных известными ответами. (A) ERP указывают на влияние манипуляции цветом на амплитуду FN400, которое имело место для известных ответов в эксперименте 3 (стимулы с высоким M), но не было очевидным в эксперименте 4 (с низким M).Топографические карты разницы амплитуд между условиями Same-Know и Different-Know показывают явный эффект FN400 для High-M, который отсутствует для Low-M. (B) Средняя амплитуда потенциалов FN400, соответствующих этим эффектам, в течение 350–500 мс для фронтального электродного кластера.

Аналогичный анализ был выполнен для известных ответов с интервалом задержки 500–700 мс (LPC). Основной эффект условия не был значительным в эксперименте 3 [ F _(1,13) = 1.910, p = 0,190] или 4 [ F _(1,14) = 0,956, p = 0,345]. Взаимодействие между кластерами также не было значимым для эксперимента 3 [ F _(2,26) = 0,133, p = 0,876] или 4 [ F _{(1,080,15,118)} = 0,086, p = 0,792]. Таким образом, изменение цвета не оказало влияния на известные ERP в течение интервала LPC ни для значимых, ни для бессмысленных стимулов в экспериментах 3 и 4.

Аналогичный анализ был использован для определения влияния на корреляты воспоминаний ERP для обоих латентных интервалов, чтобы определить влияние изменения цвета на нейронные корреляты воспоминаний.Ни для эксперимента 3, ни для эксперимента 4 не было значимых основных эффектов условий или взаимодействий между условиями и кластерами, поскольку все значения p были> 0,1 (рис. 4). Эти результаты показывают, что изменение цвета не влияет на корреляты ERP запоминания ответов ни на стимулы с высоким, ни с низким уровнем M.

Рис. 4. Отсутствие влияния изменения цвета на LPC . ERP показаны усредненными для кластера париетальных электродов, используемого для оценки LPC. Несмотря на явные улучшения LPC для всех старых элементов по сравнению с новыми элементами для волнистых линий High-M (Эксперимент 3) и Low-M (Эксперимент 4), не было никаких эффектов манипуляции цветом (Same-Know vs.Различное-Знай и То же-Помни против Различного-Помни).

ERP коррелят распознавания

ERP из правильно классифицированных старых элементов (запомните и знаю ответы) были проанализированы по сравнению с ERP правильно классифицированных новых элементов (новые ответы), чтобы исследовать нейронные корреляты производительности распознавания для волнистых линий High-M и Low-M, независимо от изменения цвета (Рисунок 5). Этот анализ был проведен с целью проверки наших общих моделей ERP по сравнению с предыдущими выводами с использованием аналогичных стимулов.Результаты ANOVA сведены в Таблицу 2. Эти результаты указывают на надежные старые / новые кластеры во всех кластерах, с более значительными эффектами амплитуды для запоминания, чем для ответов «знаю».

Рис. 5. Корреляты распознавания ERP для экспериментов 3 (High-M) и 4 (Low-M) . ERP и топографические эффекты, соответствующие категориям памяти распознавания (новое, старое предположение, старое знание и старое запоминание), и топографические графики разностных амплитуд, показывающие старые / новые эффекты для запоминаемых и известных элементов с двумя указанными интервалами задержки. (A) Волнистая линия High-M (эксперимент 3) ERP показаны слева. (B) Закорючка с низким содержанием M (эксперимент 4) ERP показаны справа.

Таблица 2. Резюме проведенных повторных измерений ANOVA на данных ERP для коррелятов распознавания ERP.

Общие обсуждения

Целью этих экспериментов было выявление различных эффектов перцепционной манипуляции (изменение цвета) на поведение и нейронные корреляты перцептивной и концептуальной обработки во время распознавания памяти.Сначала мы показали, что изменение цвета нарушает концептуальную прайминг, но только для волнистых стимулов, которые воспринимались как значимые (High-M), а не для тех, которые воспринимались как относительно бессмысленные (Low-M). Это демонстрирует, что изменение цвета может изменить концептуальную обработку, но только тогда, когда стимул относительно значим и, следовательно, способен поддерживать концептуальную обработку. Затем мы исследовали влияние манипуляции с изменением цвета на корреляты ERP памяти распознавания, полагая, что корреляты ERP распознавания, измененные манипулированием изменением цвета, будут отражать концептуальную обработку во время памяти распознавания.Изменение цвета существенно повлияло на корреляты распознавания FN400 значимых волнистых линий с высоким содержанием M, но не для волнистых линий с низким M. Взятые вместе, эти результаты показывают, что эффекты FN400 отражают концептуальную обработку во время теста распознавания, и что эффекты манипуляций с изменением цвета на FN400 отражают перцепционные манипуляции (цвет), оказывающие влияние на концептуальную обработку.

Вариабельность оценок значимости во всех четырех экспериментах надежно оправдывает индивидуальный метод оценки, который мы использовали для каждого испытуемого.На основе этих методов наши поведенческие исследования в экспериментах 1 и 2 показали, что концептуальная прайминг была очевидна только для стимулов, оцененных отдельными субъектами как значимые, что соответствовало предыдущим исследованиям с использованием различных стимулов, например, волнистых линий (Voss and Paller , 2007; Voss et al., 2010b, 2012a), непонятные слова (Voss et al., 2010a) и древние китайские иероглифы (Hou et al., 2013). На основе предыдущих исследований мы также обнаружили, что эффекты цвета на облегчение реакции являются селективными для стимулов с высоким содержанием M.Эти результаты, вместе взятые, демонстрируют, что осмысленность играет ключевую роль в цветовом воздействии на концептуальную грунтовку, когда все другие условия поддерживаются постоянными.

коррелятов знакомства с ERP обсуждались в последние годы. Среднефронтальный эффект старого / нового чаще всего рассматривается как нейронный индикатор знакомства (см. Обзор в Mecklinger, 2006; Rugg and Curran, 2007). Однако некоторые эксперименты показали, что знакомство происходит даже без эффектов FN400 (Yovel and Paller, 2004; Danker et al., 2008; Voss and Paller, 2009), предполагая, что, возможно, FN400 не является уникальным индикатором знакомства. Другие результаты показали, что эффекты FN400 могут отражать концептуальную обработку во время распознавания (Olichney et al., 2000; Voss, Paller, 2006, 2007; Voss et al., 2010a; Voss and Federmeier, 2011; Hou et al., 2013). Например, Voss et al. (2010a) использовали неясные слова в качестве стимулов, чтобы отделить нейронные корреляты знакомства и концептуальной обработки; результаты показали, что эффекты FN400 были обнаружены только для слов, вызывающих значимые ассоциации, несмотря на то, что они были знакомы с бессмысленными словами, которые не вызывали эффектов FN400.Напротив, знакомство как со значимыми, так и с бессмысленными словами было связано с аналогичными эффектами повторения ERP с поздним положительным результатом. Если эффекты FN400 действительно отражают концептуальную обработку, то они могут быть идентифицированы с точки зрения знакомства во многих обстоятельствах, потому что знакомство часто может быть основано на атрибуции беглости концептуальной обработки (Jacoby and Whitehouse, 1989; Whittlesea, 1993). Другими словами, FN400 может отражать влияние концептуальной обработки на знакомство, когда используются значимые элементы, потому что концептуальная беглость способствует ознакомлению в некоторых (но не во всех) обстоятельствах (Lucas et al., 2012; Voss et al., 2012b).

Старые / новые эффекты, которые мы описываем на 350–500 мс, очень похожи на эффекты FN400, описанные в предыдущих исследованиях. Мы обнаружили, что манипуляции с изменением цвета влияют на поведенческие индикаторы концептуального прайминга только для волнистых линий с высоким M, предполагая, что концептуальная обработка, происходящая выборочно для волнистых линий с высоким M, может быть облегчена, если цвет согласован от исследования к тесту и нарушается изменением цвета. Важно отметить, что корреляты ERP во время распознавания манипуляции с изменением цвета были выборочными для FN400 и для волнистых линий High-M.Это указывает на то, что ERP FN400 отражали концептуальную прайминг во время распознавания, которое происходило выборочно для закорючек High-M. В предыдущем исследовании аналогичные манипуляции с изменением цвета использовались с волнистыми линиями, и эффекты также были выявлены для потенциалов FN400 (Groh-Bordin et al., 2006). Однако в этом исследовании значимость волнистости не была охарактеризована. Следовательно, вероятно, что эффекты изменения цвета на FN400 были связаны с подмножеством закорючек в этом эксперименте, которые испытуемые сочли относительно высокими по значимости, и что они отражали концептуальную прайминг, а не какое-либо перцепционное влияние на FN400 как таковой .В общем, проблематично манипулировать физическими атрибутами стимула и предполагать, что значимость стимула останется постоянной. Эта же проблема существует и для других исследований ERP, которые отметили влияние изменений восприятия на эффекты FN400, поскольку они также не установили влияние этих манипуляций на поведенческие или нейронные индикаторы концептуальной обработки (Schloerscheidt and Rugg, 2004; Groh-Bordin et al., 2006; Ecker et al., 2007a, b; Curran, Doyle, 2011).

Старые / новые эффекты LPC, которые мы определили, соответствовали этим потенциалам мозга как корреляты реакций запоминания и знания (т.е., отражающие как воспоминания, так и знакомые, по самооценке). Амплитуды LPC были наибольшими для воспоминаний, меньше — для знакомства и наименее для правильно идентифицированных новых предметов и в основном не зависели от значимости стимула и изменения цвета. Это согласуется с предыдущими выводами, показывающими, что амплитуда LPC отслеживает возрастающую уверенность в распознавании без значительных изменений, основанных на значимости (см. Voss and Paller, 2009).

Одно из расхождений между нашим исследованием и предыдущими исследованиями, в которых использовались минимально значимые стимулы, включая используемые здесь закорючки с низким содержанием M, заключается в том, что в этих предыдущих исследованиях не было выявлено никаких надежных эффектов FN400 (Voss and Paller, 2007; Voss et al., 2010a), тогда как в нашем исследовании состояние Low-M проявляется с достоверным эффектом FN400, хотя и с меньшей амплитудой, чем для состояния High-M (Рисунок 5). Возможно, что наше использование исключительно стимулов с низким содержанием M в эксперименте 4 способствовало различимости отдельных элементов с низким M, тогда как в предыдущих исследованиях использовались смеси стимулов с высоким и низким M в каждом тестовом блоке. Повышенная различимость может привести к выявлению значимых признаков в большем количестве элементов с низким содержанием M. Таким образом, важно подчеркнуть, что условие Low-M не обязательно полностью без концептуальной обработки, и конкретные методы, используемые здесь, могли бы немного подчеркнуть эту обработку по сравнению с предыдущими исследованиями со смешанной значимостью в каждом тесте.Тем не менее, амплитуда FN400 для известных ответов была больше для стимулов с высоким M по сравнению с стимулами с низким M, что указывает на то, что это связано с концептуальной обработкой, связанной со значимостью. Действительно, производительность распознавания была сопоставлена ​​для ответов знания с высоким и низким значением M, что указывает на то, что большие различия в точности или силе памяти вряд ли привели к этой разнице. В совокупности с выборочными эффектами изменения цвета на корреляты FN400 известных ответов для элементов с высоким M и на поведенческие меры концептуального прайминга для стимулов с высоким M, этот результат подчеркивает взаимосвязь между эффектами распознавания FN400 и концептуальной обработкой.

Наконец, наши результаты помогают прояснить природу различия между перцепционной и концептуальной обработкой. Хотя их часто считают отдельными объектами, которые можно легко разделить, например, в тестах на восприятие и концептуальное праймирование (например, Jacoby, 1983; Graf and Mandler, 1984; Smith and Branscombe, 1988; Blaxton, 1989; Graf and Ryan, 1990; Шринивас и Рёдигер, 1990; Раппольд и Хаштруди, 1991; Велдон, 1991, 1993; Кабеза и Охта, 1993; Чаллис и др., 1993; Велдон и др., 1995; Carlesimo et al., 1996), мы обнаружили, что влияние того, что обычно считается чисто перцепционной манипуляцией, может действительно иметь глубокое влияние на концептуальную обработку как в первичном поведении, так и в ERP-коррелятах памяти распознавания. Это открытие имеет значение для исследований, в которых перцептивные и концептуальные манипуляции противопоставляются друг другу с целью выявления когнитивной и нейронной обработки, имеющей отношение к восприятию и памяти (Clarke and Morton, 1983; Masson, 1986; Jacoby and Hayman, 1987; Groh-Bordin et al. al., 2006; Найхус и Курран, 2009 г .; Herzmann et al., 2012). Кроме того, эти результаты помогают прояснить, когда простые особенности восприятия будут влиять на значение стимула, и разветвления этого влияния на значение для обработки стимула и памяти.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Настоящее исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (31271078) и Ключевой программой науки и технологий Пекинской муниципальной комиссии по образованию (KZ201410028034).Мы благодарим Минчжу Хоу и Фанг Ван за полезные советы.

Список литературы

Бидерман И. и Купер Э. Э. (1992). Неизменность размеров при заливке визуальных объектов. J. Exp. Psychol. Гм. Восприятие. Выполнять. 18, 121–133.

Google Scholar

Блэкстон, Т. А. (1989). Изучение диссоциации между показателями памяти: поддержка структуры обработки, соответствующей передаче. J. Exp. Psychol. Учить. Mem. Cogn. 15, 657–668. DOI: 10.1037 // 0278-7393.15.4.657

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бриджер, Э.К., Бадер, Р., Крюкова, О., Унгер, К., и Меклингер, А. (2012). FN400 функционально отличается от N400. Neuroimage 63, 1334–1342. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2012.07.047

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кабеза Р. и Охта Н. (1993). Разделение концептуального прайминга, перцептивного прайминга и явной памяти. Eur.J. Cogn. Psychol. 5, 35–53. DOI: 10.1080 / 09541449308406513

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Challis, B.H., Chiu, C., Kerr, S.A., Law, J., Schneider, L., Yonelinas, A., et al. (1993). Перцептуальные и концептуальные подсказки при неявном и явном поиске. Память 1, 127–151. DOI: 10.1080 / 09658219308258228

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кларк Р. и Мортон Дж. (1983). Содействие кросс-модальности в тахистоскопическом распознавании слов. Q. J. Exp. Psychol. 35, 79–96. DOI: 10.1080 / 14640748308402118

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Данкер, Дж. Ф., Хван, Г. М., Готье, Л., Геллер, А., Кахана, М. Дж., И Секулер, Р. (2008). Характеристика старого-нового эффекта ERP в задаче краткосрочной памяти. Психофизиология 45, 784–793. DOI: 10.1111 / j.1469-8986.2008.00672.x

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar