Die implizite Aufmerksamkeitssteuerung des "kontextuellen Cueing"-Paradigma


Projektarbeit, 2015
18 Seiten, Note: 1,3

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 EINLEITUNG

2 METHODIK
2.1 Versuchspersonen
2.2 Design und experimentelle Durchführung
2.3 Analysemethoden
2.3.1 Reaktionszeiten
2.3.2 Intercept und Slope
2.3.3 Wiedererkennungsaufgabe

3 ERGEBNISSE
3.1 Reaktionszeiten
3.2 ANOVA 1: Analyse der Steigung
3.3 ANOVA 2: Analyse des „Intercept“
3.4 Analyse der Wiedererkennungsaufgabe

4 DISKUSSION

ANHANG

LITERATURVERZEICHNIS

Kontextuelles Cueing beschreibt die Aufmerksamkeitslenkung mit Hilfe des Kontextes der pr ä sentierten Stimuli (Chun & Jiang, 1998). Angenommen wird ein impliziter und inzidenteller Lernprozess, der die Position des Zielreizes inmitten von distraktorischen Reizen bei wiederholter Darbietung derselben visuellen Konfiguration erm ö glicht. Dieses Lernen erfolgt mit Hilfe der globalen Umgebung des Zielreizes. Demnach ist die Anzahl der Distraktoren ma ß gebend f ü r den globalen Inhalt und dies beeinflusst die Aufmerksamkeitslenkung. Das vorliegende Experiment zeigt, dass eine erh ö hte Anzahl an ablenkenden Reizen eine Erh ö hung der Reaktionszeiten zur Folge hat.

Ferner zeigte sich, dass Reaktionszeiten mit wiederholter Pr ä sentation der Displays abnehmen. Eine Ursache daf ü r w ä re der Lerneffekt, was den kontextuellen Cueing-Effekt best ä tigen w ü rde. Die Studie zeigte keinen Effekt auf das Intercept (Schnittpunkt der Funktionsgeraden mit der Y-Achse/Ordinate) oder die Steigung der Regressionsgerade der Kategorien „ alte “ versus „ neue “ Displays, was darauf schlie ß en l ä sst, dass keine anderen Faktoren als die Aufmerksamkeitslenkung beim kontextuellen Cueing eine Rolle spielen. Eine Wiedererkennungsaufgabe am Ende des Experiments best ä tigte, dass die Displays implizit gelernt wurden.

1 Einleitung

In der Psychologie zählt die kognitionspsychologische Forschung zu den am häufigsten untersuchten Gebieten. Bereits Mitte des 20. Jahrhunderts wurden Theorien aufgestellt, diese erweitert oder auch abgelehnt. Laut Pollmann (2008), bildeten u.a. Theorien, wie die Filtertheorie zur selektiven Aufmerksamkeit von Broadbent (1958) und die Theorie zur sp ä ten Selektion von Deutsch und Deutsch (1963) den Grundstein für weiterführende Forschung. Eine Erkenntnis war es, dass je nach Aufmerk- samkeitsanforderung entweder selektiv voreingestellt oder zwischen wahrgenommenen Reizen gefiltert wird; abhängig von der Anzahl der präsentierten Reize (Pollmann, 2008, S. 96-98). Für diese selektive Fokussierung ist es notwendig, die Aufmerksamkeit zu steuern, um ein Ziel zu realisieren (Stangl, 2013). Laut Pollmann (2008) existieren verschiedene Paradigmen zur Aufmerksamkeitssteuerung. Dazu zählen u.a. die Merkmalsintergrationstheorie von Treisman und Galade (1980), das Modell des guided search von Wolfe und Kollegen (1989) und die Attentional Engagement Theory vom Humphrey und Duncans (1992). Letztere stellten in ihrer Studie fest, dass die Sucheffizienz mit abnehmender Ähnlichkeit zwischen Zielreiz und Ablenker ansteigt (Duncan & Humphreys, 1989).

Die hier beschriebene Studie hat die automatisierte (implizite) vs. kontrollierte (explizite) Aufmerk- samkeitslenkung zum Thema, wobei sich in dieser Studie Zielreiz und Distraktor besonders ähnlich sind, was nach Duncan und Humphrey bedeutet, dass die Suche nicht besonders effizient sein sollte. Ähnliche Experimente zur Aufmerksamkeit zeigten trotz dessen einen Anstieg der Sucheffizienz - und zwar nach wiederholter Präsentation gleicher visueller Konfigurationen von Zielreizen und ablenkenden Reizen (Chun & Jiang, 1998, 1999, 2003). Wiederkehrende Displays wiesen schon nach wenigen Wiederholungen eine schnellere Reaktionszeit (RT) auf, als Displays mit neuen Konfigurationen. Diese Erkenntnis wurde mit dem kontextuellen Cueing-Paradigma (im Folgenden CC abgekürzt) erklärt. Wie schon der Name des CC andeutet, wird hier auf die inhaltlichen, ortsbezogenen Informationen eines Displays (z.B. globale Umgebung des Zielreizes) Bezug genommen. Basierend auf Duncan und Humphrey (1989) wäre anzunehmen, dass noch andere Faktoren außer die Aufmerksamkeitslenkung auf die Sucheffizienz einwirken, da selbst bei hoher Ähnlichkeit zwischen Zielreizen und Distraktoren ein CC-Effekt entdeckt wurde.

Ziel dieser Studie ist es herauszufinden, ob bisherige Erkenntnisse von Chun und Jiang repliziert werden können und ob noch andere Faktoren einen Einfluss auf die Sucheffizient haben. Inwieweit spielen z.B. Lerneffekte oder die räumliche Konfiguration der Stimuli eine Rolle?

Wissenschaftliche Untersuchungen erkannten einen funktionalen Zusammenhang zwischen Aufmerksamkeit und Lernen (Pollmann, 2008). Das Lernen ist ein Prozess, welcher Ressourcen beansprucht, um neue Informationen in bereits vorhandene Konstrukte einzufügen (vgl. z.B. Brünken & Seufert, 2006). Demnach hängt das Lernen unmittelbar vom Gedächtnis ab. Die Studie von Chun & Jiang (2003) zum CC bestand aus einer Suchaufgabe, gekoppelt mit einer Lernaufgabe. Da die Probanden nichts von der Lernaufgabe wussten, konnte von einem inzidentellen Lernen ausgegangen werden. Die Studie lässt somit einen impliziten (unbewussten) Charakter des Lernens vermuten, da die Probanden am Ende des Experiments explizit gebeten wurden, „alte“ und „neue“ Displays zu unterscheiden, wobei sich die Trefferquote nicht signifikant von der Ratewahrscheinlichkeit unterschied. Implizites, intuitives Denken erfordert folglich keine Aufmerksamkeit. Diese Erkenntnis soll mit Hilfe einer Wiedererkennungsaufgabe am Ende des hier beschriebenen Experiments untersucht werden. Genaueres dazu später.

Andere Studien zum CC ergaben lediglich einen schwachen CC Effekt für einfache Suchaufgaben, weshalb auch andere Einflussfaktoren, wie z.B. die Antwortselektion nicht zwingend ausgeschlossen wurden (Kunar et al., 2007). Der CC- Effekt scheint demnach nicht nur von der Aufmerksamkeitslenkung beeinflusst zu werden. Ein weiteres Experiment zeigte, dass das Ausmaß des CC -Effekts von der Zeit abhängig ist, welche die Probanden zur Verarbeitung des Displays zur Verfügung haben (Kunar, Flusberg, & Wolfe, 2008). Demnach fand man einen größeren Effekt mit Displays, bei denen die Probanden mehr Zeit hatten zu antworten, als bei Displays mit kürzeren RTs.

Ferner zeigte die Studie von Zhao und Kollegen (2012), dass auch der Wahrnehmungsprozess und die Antwortauswahl den CC-Effekt beeinflussen. Je schwieriger die zu verarbeitende Aufgabe war, desto länger dauerte der Prozess der Antwortauswahl an. Das bedeutet für die vorliegende Studie, dass Displays mit mehreren Items eine generell höhere RT, als Displays mit weniger Items aufweisen. Ein Grund dafür könnte die Art der Suche sein. Wenn Objekte nacheinander gescannt werden müssen, um den Zielreiz zu finden (serielle Suche) steigt die RT mit erhöhter Item-Anzahl. Demnach beschriebenen

Faktoren haben demnach einen Einfluss auf den Intercept-Effekt (Anhang 1, Abbildung 1, Seite 11). Das Intercept ist der Schnittpunkt einer Geraden mit der y-Achse, auf welcher die RTs abgetragen sind. Wenn Wahrnehmungsprozesse und Antwortverhalten beim CC eine Rolle spielen (Zhao et al, 2012), würde es Unterschiedseffekte bei den Intercept geben. Neue Displays hätten eine höhere RT, weil sie nicht vorhersehbar sind und somit einen längeren Wahrnehmungsprozess und längere Antwortauswahl aufweisen.

Ähnliches gilt für die Steigung der Geraden in den Kategorien „alt“ vs. „neu“ und der Setsize (Anzahl der Items; 8 vs. 12). Wenn Wahrnehmung und Antwortverhalten zum CC beitragen (Zhao et al., 2012), sollten neue Displays und Displays mit höherer Setsize (12 Items) eine höhere RT aufweisen, als alte Displays und Displays mit acht Items. Demnach wäre der y-Unterschied der Koordinaten zwischen acht und 12 Items höher bei neuen Displays als bei alten Displays. Die Steigung wäre folglich bei neuen Displays größer. Lerneffekte, welche auf die Übung der Aufmerksamkeitslenkung zurückzuführen sind, können jedoch zur Verkleinerung der Steigung (engl.: Slope) beitragen, da die Unterschiede in den RTs zwischen alten und neuen Displays nach Lernprozessen kleiner sind.

Zusammenfassend ergeben sich somit die Fragen, welche anderen Aspekte, außer die Aufmerksamkeitssteuerung, auf das kontextuelle Cueing einwirken oder inwieweit diese Faktoren eine Rolle spielen.

Aufgrund der im Vorherigen benannten Befunde wird erwartet, dass die wiederholte Präsentation derselben Stimuli-Konfiguration zu einer signifikanten Verbesserung der Sucheffizienz führt, welche an den Unterschieden in den Reaktionszeiten zwischen den Anfangsblöcken (1-5) und den Endblöcken (16-20) zu erkennen sein sollte.

Basierend auf den Erkenntnissen von Zhao et al. (2012) wird weiterhin vermutet, dass sich signifikante Intercept- und Slope-Effekte zwischen alten und neuen Displays, sowie zwischen Displays mit 8 und 12 Items abzeichnen.

Ferner wird angenommen, dass sich keine signifikanten Unterschiede zwischen den Sensitivitätsindexen der beiden Setsizes abzeichnen, da gemäß der Erkenntnisse von Chun und Jiang ein impliziter Lernvorgang angenommen wird. Signifikante Unterschiede der Sensitivitätsindexe sprächen für explizites Lernen der Displays.

2 Methodik

2.1 Versuchspersonen

Die Stichprobe besteht aus 20 Personen des näheren Umfeldes von Psychologiestudenten des 5. Semester der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (weiblich 11; M = 26.85; SD = 9,21). Die Probanden erhielten nach Beendigung des Experiments eine Aufwandsentschädigung.

2.2 Design und experimentelle Durchführung

Instrument

Das Experiment wurde in einem gedimmten und schall-gedämpften Versuchslabor der o.g. Universität durchgeführt. Folgendes Programm wurde benutzt: OpenGL-Psychophysics Toolbox extensions (Brainard, 1997; Pelli, 1997) unter Matlab (The MathWorks, Sherborn, MA). Zur Verwendung kam ein Rückprojektor (1150 mm (1024 Pixel) breit und 800 mm hoch, 60 Hz). Die Versuchsperson (VP) saß mit einer Distanz von 125cm an einem Tisch vor dem Projektor (Pixel-Größe 0.05°).

Apparatur und Stimuli

Das Display bestand aus schwarzen Stimuli auf grauem Untergrund. Die eine Kategorie enthielt acht Stimuli (engl.: Items), die andere Kategorie 12 Stimuli. Es gab jeweils einen Zielreiz (engl.: target) und sieben bzw. 11 Distraktoren. Das Target war ein um 90° oder 270° rotiertes „T“. Als Distraktoren wurden um 0°, 90°, 180° oder 270° gedrehte „L“ mit einem „Offset“ von 0.16° zwischen den beiden Segmenten der „L“-Form benutzt (Anh. 2, Abb. 2, S. 11).

Die randomisierte Ausrichtung von Target und Distraktoren wurde für jeden Durchgang (engl.: trial) neu ausgewählt. Die Items wurden an vier konzentrischen Zirkeln bei 4°, 8°, 12° und 16° randomisiert platziert. Die Zirkel hatten eine mögliche Anzahl von 4, 12, 20 und 28 Item-Positionen. Als Fixationsstimulus diente ein schwarzes Kreuz (2.18° x 2.18°) in der Mitte des Displays.

Versuchsablauf

Die Aufgabe bestand darin, den Zielreiz „T“ innerhalb der Distraktoren „L“ so schnell wie möglich zu finden. Die Ausrichtung des Zielreizes sollte mit Hilfe der Pfeiltasten Links und Rechts angeben werden. Dabei war der Stamm des Zielreizes ausschlaggebend: Zeigte der Stamm nach links, sollte die linke Pfeiltaste betätigt werden und umgekehrt. Das Experiment begann mit einem Trainingsblock mit 24 Trials. Im Anschluss folgte das eigentliche Experiment mit 20 Blöcken á 24 Trials, insgesamt 480 Durchgänge. Am Ende folgte eine Wiedererkennungsaufgabe mit 24 Trials (12 neue und 12 alte Displays; homogen, randomisiert). Das Experiment dauerte insgesamt ca. 45 min.

Prozedur

Die Probanden wurden informiert, dass das Experiment jederzeit ohne Angabe von Gründen abgebrochen werden kann. Es wurde eine Einwilligungserklärung (Anh. 3, Abb. 3, S. 12) zur Unterschrift vorgelegt. Danach folgte eine schriftliche Instruktion des Experimentes (Anh. 4, Abb. 4, S. 12). Anschließend fragte der Versuchsleiter nach, ob die Aufgabenstellung klar war. Der Versuch gestaltete sich folgendermaßen: Die VP sollten so schnell wie möglich und richtig reagieren. Das Display sollte möglichst ganzheitlich wahrgenommen werden, um eine passive Suche (alle Stimuli werden auf einmal wahrgenommen) zu gewährleisten. Ein Durchgang bestand aus der

Präsentation eines grauen Bildschirms [500ms], eines Fixationskreuzes [1000ms], eines weiteren grauen Displays [200ms] und dem Such-Display, welches so lange präsentiert wurde, bis eine Reaktion in Form des Tastendrucks erfolgte (Anh.2, Abb. 2, S. 11). Direkt nach dem Tastendruck folgte ein auditives Feedback für richtiges (ein 1500- Hz hoher Ton) und falsches Antworten (ein 500 -Hz tiefer Ton). Die Wiedererkennungsaufgabe bestand aus 12 alten und 12 neuen Displays. Die VP sollten entscheiden, ob die Displays erkannt wurden. Die Präsentation war randomisiert, aber es gab in dieser Aufgabe kein Feedback. Die linke Pfeiltaste bedeutete, dass das Display schon einmal gesehen wurde.

2.3 Analysemethoden

Für die Berechnung wurden die Daten in drei unabhängige Kategorien aufgeteilt. Dies sind die Kategorie Bl ö cke bestehend aus 20 Blöcken, weiterhin die Kategorie Alt_Neu (alte vs. neue Displays), sowie Setsize (8 vs. 12 Stimuli). Als abhängige Variable galt die Reaktionszeit.

2.3.1 Reaktionszeiten

Es wurden die Mittelwerte der RTs der einzelnen Blöcke für die richtigen Antworten aller VP berechnet. Um die Daten vergleichen zu können, wurde ein t - Test für eine Stichprobe mit den Daten der Anfangsblöcke (1-5) und der Endblöcke (16-20) berechnet.

2.3.2 Intercept und Slope

Hier wurden die Daten der y-Achsenschnittpunkte, sowie der Steigung der Regressionsgeraden aller VP aus den Kategorien Alt_Neu und Bl ö cke verwendet und mit diesen jeweils eine mehrfaktorielle ANOVA mit Messwiederholung gerechnet. Die Kategorie Setsize floss nicht in die Berechnung ein, da sich sowohl „Intercept“, als auch „Slope“ aus dieser Kategorie zusammensetzen.

2.3.3 Wiedererkennungsaufgabe

Mit der Wiedererkennungsaufgabe soll untersucht werden, ob wiederholte Displays implizit oder explizit gelernt wurden. Dazu muss berechnet werden, wie oft die alten Displays erkannt wurden. Hierbei müssen alle 4 Ausganglagen beachtet werden. Es muss zwischen alten und neuen Displays unterschieden werden und ob diese erkannt oder nicht erkannt wurden. Daraus ergeben sich 4 Ausgangslagen. Zur den, für die Berechnung notwendigen Maßzahlen gehören der Sensitivit ä tsindex und die Antworttendenz. Der Sensitivit ä tsindex setzt sich zusammen aus den Wahrscheinlichkeiten für die „ Treffer “ („JA“ bei altem Display und „NEIN“ bei neuem Display) abzüglich der Wahrscheinlich- keiten für die „ falschen Alarme “ („JA“ bei neuem Display und „NEIN“ bei altem Display). Die Antworttendenz (auch Entscheidungskriterium) erklärt den Entscheidungsprozess, welcher Liberal als auch konservativ ausfallen kann. Zu einem späteren Zeitpunkt wird genauer auf dieses Thema eingegangen.

[...]

Ende der Leseprobe aus 18 Seiten

Details

Titel
Die implizite Aufmerksamkeitssteuerung des "kontextuellen Cueing"-Paradigma
Hochschule
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg  (Institut für Psychologie)
Veranstaltung
Empirisch-Experimentelle Praktikum
Note
1,3
Autor
Jahr
2015
Seiten
18
Katalognummer
V314075
ISBN (eBook)
9783668129245
ISBN (Buch)
9783668129252
Dateigröße
1158 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Psychologie, kontextuelles Cueing, Wahrnehmung, Aufmerksamkeitssteuerung, Cueing
Arbeit zitieren
Doreen Singer (Autor), 2015, Die implizite Aufmerksamkeitssteuerung des "kontextuellen Cueing"-Paradigma, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/314075

Kommentare

  • Noch keine Kommentare.
Im eBook lesen
Titel: Die implizite Aufmerksamkeitssteuerung des "kontextuellen Cueing"-Paradigma


Ihre Arbeit hochladen

Ihre Hausarbeit / Abschlussarbeit:

- Publikation als eBook und Buch
- Hohes Honorar auf die Verkäufe
- Für Sie komplett kostenlos – mit ISBN
- Es dauert nur 5 Minuten
- Jede Arbeit findet Leser

Kostenlos Autor werden