在自然场景的目标位置变化后,从上下文学习中误导注意力
1Department of Psychology, Ludwig-Maximilians-Universität München, München, Germany; Graduate School of Systemic Neurosciences, Ludwig-Maximilians-Universität München, München, Germany.
统计学学习辅助注意力导向. 即使有丰富的自然场景,在变化之后更新上下文提示仍然很慢,类似于人工显示.
科学领域:
- 认知心理学 认知心理学
- 神经科学是一个神经科学.
- 视觉感知 视觉感知 视觉感知
背景情况:
- 复杂环境中的注意力定位依赖于统计学学习规律性,称为上下文提示.
- 学习的上下文异常增强了注意力指导,加速了视觉搜索.
- 通常,在学习后重新定位目标取消了上下文提示,恢复速度缓慢.
研究的目的:
- 调查文本暗示更新成本是否与人工显示相比,与自然场景图像保持一致.
- 确定自然环境的丰富性是否有助于灵活更新已知的空间规律性.
- 检查明确与偶然学习在自然场景的上下文暗示中的作用.
主要方法:
- 进行了两项实验,比较使用人工字母显示和自然场景图像的上下文提示和更新效果.
- 参与者在重复接触布局的条件下 (上下文提示) 执行视觉搜索任务,然后进行布局更改.
- 记忆的明确性 (明确与偶然的学习) 和场景变化性被评估与暗示效应相关.
主要成果:
- 人工字母显示显示出最初的偶然基于学习的提示,在改变后消失了.
- 自然场景显示显示了受明确记忆 (Exp 1) 或偶然学习 (Exp 2) 影响的提示效应,具体取决于场景的变化.
- 尽管最初有好处,但自然场景暗示在变化后显著减少,相当于字母显示.
结论:
- 自然场景背景的丰富性,与人工显示相比,并不能促进更灵活的上下文更新.
- 在上下文提示更新中观察到的"缺乏适应"是一种普遍现象,不仅限于人工刺激.
- 不管刺激的复杂性如何,更新空间背景的认知机制也受到类似的约束.
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