ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕОРИЯ ЗРИТЕЛЬНОГО ПОИСКА И.С. Уточкин Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Клод Э. Шеннон ( ) Shannon, C.E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27, 379–423, 623–656.

Полезные термины Энтропия (H) – мера объема (информационной неопределенности) сообщения, зависящая от количества состояний порождающей системы (источника) Пропускная способность канала (С) – предельный объем информации, передаваемый каналом в единицу времени H = – (p 1 logp 1 + p 2 logp 2 + … + p n logp n ), где p 1,2,…,n – вероятности 1, 2, …, n-го состояний источника

Параллельная обработка – канал передает полный объем информации со скоростью не ниже, чем скорость ее порождения источником (C H ) Последовательная обработка – канал передает информацию со скоростью ниже, чем скорость ее порождения источником (C < H ) Полезные термины

Зрительный поиск с информационной точки зрения Объект (item) – единица поиска, аналог символа; Множество (set) – совокупность объектов, среди которых осуществляется поиск, аналог сообщения; Размер множества (set size, N) – количество объектов, образующих множество

Зрительный поиск с информационной точки зрения Тип (instance) – дискретный вариант объекта, встречающийся в множестве, аналог признака или комбинации признаков Количество типов и их относительная частота задают расчетную величину энтропии зрительного набора

Зрительный поиск с информационной точки зрения N = 10 2 типа: p 1 = 0,9; p 2 = 0,1 H = 0,47 бит N = 10 3 типа: p 1 = 0,5; p 2 = 0,4; p 2 = 0,1 H = 1,36 бит

Зрительный поиск с информационной точки зрения Параллельная обработка – зрительная система обрабатывает все объекты с той же скоростью, как они предъявляются, т.е. одновременно (с помощью предвнимания или глобального внимания) Последовательная обработка – время анализа возрастает пропорционально N (локальное селективное внимание)

Немного о параллельном поиске: предвнимание Отображает объекты на ретинотопические карты признаков с параллельной активацией. Локализация отдельных признаков автоматическая. Для локализации комбинации признаков необходимо последовательное связывание разных ретинотопических репрезентаций на главной карте (посредством механизма внимания) (Treisman & Gelade, 1980)

Немного о параллельном поиске: предвнимание Работа механизма обнаружения уникальных признаков полностью автоматическая и не зависит от намерений – непроизвольный «захват внимания» (Theeuwes, 1991, 1992)

Немного о параллельном поиске: предвнимание Разбивает объекты на потенциальные целевые подмножества и направляет внимание на поиск внутри этих подмножеств (Cave & Wolfe, 1988; Wolfe, 1994; etc)

Немного о параллельном поиске: глобальное внимание При естественном ходе событий направляется сначала на общую конфигурацию объектов, а затем переходит к анализу отдельных объектов (Navon, 1977) Navon, 1997, p. 374

Немного о параллельном поиске: глобальное внимание По-видимому, принимает важное участие в параллельном поиске по единичному признаку: при фокусировке на определенных событиях обнаружение уникальных признаков становится невозможным (Belopolsky & Theeuwes, 2010; Joseph, Chun, & Nakayama, 1997; Mack & Rock, 1998) Joseph et al., 1997, p. 806

Метафора «окна внимания» «Окно внимания» (attentional window) – количество объектов, поступающих на стадию внимательной обработки (например, для выполнения операций связывания, сравнения и т.п.) одновременно, т.е. параллельно (Belopolsky et al., 2007; Laeng et al., 2011; Treisman, 2006). Ср.: «оперативное поле зрения» (Ю.Б. Гиппенрейтер) Глобальное и локальное внимание – два варианта настроек «окна внимания» (Robertson et al., 1993) Широта «окна внимания» обратно пропорциональна его пространственному разрешению

Информационная теория зрительного поиска утверждает, что существует механизм автоматической настройки «окна внимания» на основе оценки информационной энтропии зрительных наборов. Широта «окна» обратно пропорциональна энтропии

Физиологическая метафора: зрачковый рефлекс

Настройка «окна внимания» Вычисление H

Каким образом зрительная система вычисляет H? Что для этого нужно знать? 1.Сколько типов (подмножеств) входит в множество? 2.С какой вероятностью встречается каждый тип в данном множестве? Эта информация может быть получена через оценку статистических свойств множеств и подмножеств. Доступна ли такая информация?

Статистическая оценка множеств: Параллельная (предвнимательная) обработка статистических свойств множеств однотипных объектов (Ariely, 2001; Chong & Treisman, 2003, 2005a, b; Watamaniuk & Duchon, 1992) Ariely (2001): оценка среднего успешнее, чем оценка отдельного объекта

Chong & Treisman (2005a): параллельно считаются средние для разных подмножеств

Свойства процессов статистического оценивания 1.Довольно быстрые – мс (Chong & Treisman, 2003; Whiting & Oriet, 2011) 2.Вероятно, стремится объединить (усреднить) сходные объекты в одно распределение, а различные – в разные (Chong & Treisman, 2005a, b) 3.Качество усреднения улучшается при больших наборах (Chong, Joo, Emmanouil, & Treisman, 2008; Robitaille & Harris, 2011) 4.Доступна также количественная оценка N для множеств и n для подмножеств (Alvarez, 2011)

Статистическое оценивание: предвнимание или глобальное внимание? 1.Сдвиг внимания с помощью подсказок к определенным членам множества приводит к сдвигу в оценке среднего (de Fockert & Marchant, 2008) 2.В экспериментах с маскировкой качественное усреднение происходит ближе к 200 мс (Whiting & Oriet, 2008) 3.Пациенты при одностороннем игнорировании демонстрируют сдвиг в оценках в сторону правой половины набора, не игнорируя полностью левую (Pavlovskaya, Bonneh, Soroker, & Hochstein, 2011)

Как это связано с эффективностью зрительного поиска? 1.Предсказания для поиска по признаку («параллельного») и по сочетанию признаков («последовательного»); 2.Предсказания для поиска в присутствии нерелевантного уникального дистрактора – непроизвольный «захват внимания»; 3.Объяснение эффектов сходства «цель-дистрактор» и «дистрактор-дистрактор»

Поиск по признаку (feature search) и по сочетанию признаков (conjunction search) N ВР

Поиск по признаку (feature search) и по сочетанию признаков (conjunction search)

Широта «окна внимания» W Допустим, что H = 1,58 бит – максимальная энтропия стандартного (с точки зрения парадигмы) набора, при котором поиск строго последовательный (W = 1). Тогда относительная энтропия любого данного набора C = 1,58/H будет характеризовать пропускную способность внимания (в битах) для данного набора Выразим W через H: W = 2 C /2 = 2 С - 1

Зависимость широты «окна» W от размера и типа множества

Эксперименты Общая гипотеза: Возрастание энтропии зрительного набора приводит к увеличению времени зрительного поиска. Причем это справедливо как для поиска по одному признаку, так и по сочетанию признаков

Эксперимент 1: поиск по признаку (цвет)

Эксперимент 2: поиск по сочетанию (цвет × ориентация)

Результаты: цвет

Результаты: цвет × ориентация

Предварительный вывод При равных размерах множеств рост энтропии действительно приводит к замедлению поиска. Это справедливо как для поиска по одному признаку, так и поиска по сочетанию признаков. Возможно, это связано с более узконаправленным (локальным) вниманием, т.е. с сужением «окна внимания»

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!