name: Роль статистических свойств распределений зрительных признаков в восприятии и категоризации множественных объектов
keyword_list: mean ensemble summary statistics visual search численность среднее сегментация сводные статистики ансамблей разброс зрительный поиск зрительная категоризация
abstract: Объект исследования: зрительное восприятие множественных объектов (ансамблей). Цель работы: 1) Протестировать, могут ли несколько ансамблевых статистик (например, численность объектов, среднее и вариативность зрительного признака)  вычисляться параллельно. 2) Исследовать, осуществляются ли вычисления нескольких ансамблевых статистик одним общим когнитивным механизмом, или они вычисляются независимо, несколькими разными механизмами. 3) Выяснить роль формы распределений признаков в процессе быстрой зрительной категоризации и сегментации множественных объектов, заданных сочетанием нескольких признаков. 4) Выяснить роль формы распределений признаков в зрительном поиске по одному признаку и по их сочетанию. Методы исследования, кроме используемых приборов и аппаратуры: для достижения целей работы мы проводили строго контролируемые психофизические поведенческие эксперименты. В различных исследованиях, были использованы разные задачи и парадигмы для сбора ответов: задача оценки сводных статистик ансамблей в сочетании с методом подравнивания, задача сегментации текстур в сочетании с методом двух-альтернативным вынужденным выбором (2AFC),  зрительный поиск в сочетании с методом «Да-Нет». Предобработка и статистический анализ данных был проведён в программе JASP и R. Процедуры статистического анализа включали в себя серию дисперсионных анализов с повторными измерениями с последующими попарными t-тестами и корреляции Пирсона. Достигнутые результаты: 1) Различные ансамблевые статистики могут вычисляться параллельно (без взаимной интерференции). Извлечение различных статистик осуществляется с помощью разных когнитивных механизмов, которые осуществляют независимые друг от друга вычисления. 2) Зрительная система использует форму распределения зрительных признаков как опорную информацию для осуществления быстрой зрительной категоризации и сегментации множественных объектов, заданных сочетанием нескольких признаков. Обязательным условием данной категоризации является «сегментабельность» обоих распределений (наличие нескольких раздельных пиков, соответствующих вероятным категориям). Возможный механизм для такой категоризации – стратегия половинного разделения: выделение объектов из одной половины распределения первого признака и сравнение средних значений по второму признаку. 3) Зрительная система способна преодолевать отсутствие «сегментабельности» распределений дистракторов и осуществлять эффективный зрительный поиск известной цели, заданной сочетанием двух признаков. Однако зрительная система не может избежать влияния сегментабельности при зрительном поиске по одному признаку или поиске по сочетанию признаков, когда один из признаков цели неизвестен: скорость и эффективность поиска снижаются в случае несегментабельных распределений дистракторов. Новизна: большинство предыдущих работ в области сводных статистик ансамблей были сфокусированы на исследовании вопросов об извлечении изолированных статистик (в основном, среднего значения) для одного признака (например, размера). Данная работа тестирует и развивает идею о том, что зрительная система имеет доступ к гораздо более богатой информации о полном распределении различных признаков объектов, а не просто к отдельным статистикам по одному признаку. Эта богатая информация используется в различных повседневных перцептивных задачах. 1) Мы исследовали как зрительная система справляется с ситуациями, в которых ей необходимо извлечь несколько сводных статистик для группы объектов одновременно. Нас интересовало два вопроса: (1) извлекает ли зрительная система разных статистики с помощью независимых когнитивных механизмов, или используется один общий механизм? (2) Может ли зрительная система извлекать несколько сводных статистик параллельно (без взаимной интерференции)? Мы разработали новую парадигму для сбора ответов – вариацию двойной задачи, применённую к вычислению ансамблевых статистик, которая позволила нам протестировать эти два связанных вопроса в одной задаче. Также, нами был разработан новый способ анализа данных для проб с двойной задачей, основанный на внутри-индивидуальной корреляции. Данный способ может прямо ответить являются ли ошибки при отчёте о двух статистиках скоррелированными между собой, что увеличивает мощность данного анализа по сравнению с предыдущими парадигмами. Используя эти методы, мы обнаружили новые убедительные доказательства в пользу того, что зрительная система вычисляет разные ансамблевые статистики независимо и параллельно. 2) Предыдущие работы показали, что распределение одного признака оказывает сильное влияние на выполнение различных задач, связанных с восприятием множественных объектов (e.g., Chetverikov et al., 2016; Utochkin & Yurevich, 2016; Im et al., 2021). Нами впервые было протестировано, как зрительная система использует распределения нескольких признаков для таких задач. Мы обнаружили условия, в которых зрительная система может использовать несколько признаков одновременно для быстрой зрительной категоризации множественных объектов, заданных сочетанием этих признаков. Наши исследования показали, что успешная категоризация возможно только если оба распределения признаков имеют несколько отдельных пиков: например, только большие и только маленькие размеры, без промежуточных. Мы предложили новый механизм, который объясняет данные результаты, и получили первые эмпирические свидетельства в его пользу. 3) Впервые, нами было исследовано то, как распределения нескольких признаков влияют на работу внимания при зрительном поиска цели, заданной сочетанием признаков. Наше исследование обнаружило условия, когда они не оказывают никакого эффекта, и когда они сильно влияют на скорость и эффективность зрительного поиска. Мы обнаружили свидетельства в пользу того, что зрительная система может осуществлять эффективный зрительный поиск даже при отсутствии раздельных пиков в распределении признаков у дистракторов, то есть в отсутствии группировки среди дистракторов. Мы показали, что теория управляемого поиска (Wolfe, 1994, 2021) может идеально объяснять полученные результаты. Таким образом, наша работа прокладывает новую важную связь между теории быстрой зрительной категоризации и сегментации на основе сводных статистик ансамблей (Utochkin, 2015) и классическими теориями зрительного поиска, в частности, теорией управляемого поиска (Wolfe, 1994, 2021). Используя теорию управляемого поиска, мы смогли предсказать очень контринтуитивный результат: при определённых характеристиках распределения, зрительный поиск по одному признаку может быть более долгим и менее эффективным, чем зрительный поиск по сочетанию двух признаков. Впервые, мы протестировали и подтвердили данное предсказание. Внедрение: результаты, полученные в рамках данной работы, могут быть применены для оптимизации способа предъявления и визуализации информации. Они позволяют ответить на вопрос: как следует маркировать объекты для того, чтобы люди легко отличали одну группу от другой (даже если группы пространственно перемешаны) или легко находили целевой объект среди других. Также, тема восприятия ансамблей очень сильно связана с математической статистикой, поэтому результаты могут быть использованы для более эффективного преподавания математической статистики с помощью интуитивно понятных примеров из зрительной статистики. Некоторые результаты описанных исследований уже используются при преподавании бакалаврских курсов: таких как «Когнитивная психология» и «Психология и нейрофизиология восприятия и внимания», в НИУ ВШЭ. Эффективность: Обоснование достоверности результатов, описанных в диссертационном исследовании, строится на использовании психофизических методов и процедур, характерных своей надёжностью и контролируемостью. Экспериментальные планы были разработаны в соответствии со стандартами экспериментальной психологии и современной психофизики, используемыми в области когнитивной психологии. Статистический анализ во всех работах не ограничивался только фреквинтистской (Frequentist) статистикой, но и подкреплялся байесовской статистикой (Bayesian). Стимулы, процедура экспериментов, а также анализ данных детально описаны в публикациях соискателя, прошедших рецензирование со стороны экспертов в области. Стимулы и данные большинства экспериментов выложены в открытом доступе на платформе “Open Science Framework” или сайтах журналов – таким образом, любой учёный может перепроверить достоверность результатов этих исследований. Также важным аргументов в пользу достоверности результатов может являться тот факт, что основные результаты исследований были реплицированы в последующих экспериментах, описанных в диссертации. Область применения: данная работа способствует развитию понимания природы зрительных репрезентаций: какая информация о группе объектов доступна для зрительной системы, и как она может её использовать. Также, работа вносит вклад в развитие целой группы современных теорий зрительного внимания и восприятия, таких как теория быстрой зрительной категоризации и сегментации (Utochkin, 2015), теория сводных статистик ансамблей (Alvarez, 2011; Whitney & Yamanashi Leib, 2018) и теория управляемого поиска (Wolfe, 1994, 2021).
chairman_dissertation_council.name: Дмитрий
chairman_dissertation_council.surname: Леонтьев
chairman_dissertation_council.patronymic: Алексеевич
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор психологических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: 0000-0003-2252-9805
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 16202978600
chairman_dissertation_council.rinc_id: 6067-6470
chairman_dissertation_council.url: https://www.hse.ru/org/persons/28125914
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0003-2252-9805
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Вадим
organization_supervisor.surname: Радаев
organization_supervisor.patronymic: Валерьевич
organization_supervisor.position: Первый проректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 15.21.35
rubrics.name: Психофизиология
oecds.code: 05.01.CN
oecds.name: BEHAVIORAL SCIENCES
oecds.code: 05.01.VX
oecds.name: PSYCHOLOGY, EXPERIMENTAL
speciality_codes.name: Психофизиология
speciality_codes.code: 5.3.2.
supervisors.fio: Уточкин Игорь Сергеевич
supervisors.scientific_degree: Доктор психологических наук
supervisors.speciality_code: Психофизиология
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.supervisor_name: НИКИТА
protection_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.supervisor_name: НИКИТА
author_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения