Diese Arbeit basiert auf der Forschung von der Europäischen Union FET Integrated Project PRESENCCIA (Vertragsnummer 27731) unterstützt werden.

Keine Interessenskonflikte erklärt.

<table border="1">
 <tbody>
 <tr>
 <td>Funmorph</td>
 <td>Zealsoft Inc.</td>
 <td></td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Poser 7</td>
 <td>Smith Micro Software</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://www.smithmicro.com" target="_blank">www.smithmicro.com</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Adobe; Photoshop; CS3</td>
 <td>Adobe</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://www.adobe.com" target="_blank">www.adobe.com</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Presentation; software </td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Version 14.1, <a href="http://www.neurobs.com" target="_blank">www.neurobs.com</a> </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>SPSS Version 16 </td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td><a href="http://www.ibm.com/software/analytics/spss" target="_blank">www.ibm.com/software/analytics/spss</a> </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>MRI-compatible head-mounted display</td>
 <td>Resonance Technology Inc.</td>
 <td></td>
 <td>"VisuaStim - Digital"</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>3-T whole-body MR unit</td>
 <td>Philips Medical Systems</td>
 <td></td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>MATLAB 2006b</td>
 <td>Mathworks Inc.</td>
 <td></td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>SPM5 software package</td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td><a href="http://fil.ion.ucl.ac.uk/spm" target="_blank">http://fil.ion.ucl.ac.uk/spm</a></td>
 </tr>
 </tbody>
</table>

perceptual and category processing of the uncanny valley hypothesis' dimension of human likeness: some methodological issues

Mori unheimliche Tal Hypothese 1,2 schlägt, dass die Wahrnehmung von menschenähnlichen Figuren wie Roboter und durch die Erweiterung, Avatare (Computer-generierte Zeichen) können negativ oder positiv beeinflussen (Wertigkeit) in Abhängigkeit des Objekts Grad der visuellen und Verhaltensstörungen Realismus entlang einer evozieren Dimension der menschlichen Gestalt (DHL) (Abbildung 1). Aber Studien affektiver Valenz von subjektiven Reaktionen verschiedentlich realistische nichtmenschliche Charaktere inkonsistente Ergebnisse 3, 4, 5, 6 hergestellt. Einer der eine Reihe von Gründen dafür ist, dass Menschen gleich nicht wahrgenommen wird, als die Hypothese annimmt. Während die DHL nach Mori der Beschreibung als eine glatte lineare Veränderung im Grad der physischen Ähnlichkeit humanlike definiert werden kann, kann die subjektive Wahrnehmung von Objekten entlang der DHL in Bezug auf die psychologischen Auswirkungen der kategorialen Wahrnehmung (CP) 7 verstanden werden. Weitere Verhaltens-und Neuroimaging Untersuchungen von ca.tegory Verarbeitung und CP entlang der DHL und der mögliche Einfluss der Dimension zugrunde liegenden Kategorie-Struktur auf affektive Erfahrung benötigt. Dieses Protokoll konzentriert sich daher auf die DHL und ermöglicht die Untersuchung von CP. Basierend auf dem Protokoll in dem Video als Beispiel vorgestellt werden Themen rund um die Methodik in das Protokoll und die Verwendung in &quot;unheimliche&quot; Forschung von Reizen von Morph continua gezogen, um den DHL stellen in dem Artikel, der das Video begleitet diskutiert. Der Einsatz von Neuroimaging und Morph Reize, die DHL vertreten, um Hirnregionen neural Reaktion auf körperliche human-like Ähnlichkeit von denen, die auf Veränderung und Kategorie Kategorie Verarbeitung entwirren wird kurz dargestellt.

1. Erzwungene Wahl Klassifizierung Aufgabe Die Analyse der Reaktion von n = 25 Teilnehmer bereits in 7 angegeben. Dies bestätigte, dass die Steigung der angepassten Regressionskurve der einzelnen Kontinuum und in allen Fortsetzung einer logistischen Profil (2A) aufweist. Diese Neigung spiegelt eine Sigmoid stufenförmige Funktion im Einklang mit der Präsenz entlang der DHL einer kategorialen Komponente in den Antworten der Teilnehmer auf die Gesichter der Morph continua. Die Steigung der Kurve wird also durch untere und obere Asymptoten avatar oder menschliche Kategorisierung Antworten, die 100% nähern für Avatare und 100% für den Menschen aus. Im Gegensatz dazu zeigt die Schätzung der mittleren Kategorie Grenzwert aus dem angepassten logistischen Kurve und die Ordinate der Mitte zwischen den unteren und oberen Asymptoten der Kategorisierung Reaktionen abgeleitet, dass die maximale Unsicherheit von 50% Kategorisierung Entscheidungen mit T verknüpft ister morph M6. Analyse der RT-Daten wurde auch in 7 angegeben. Die RT-Analyse aller verwandelt (siehe Abbildung 4) zeigte kürzesten RTs für den Avatar und die menschliche Enden des continua, zunehmende RT mit größerer Entfernung von der Morph avatar und menschlichen Enden des continua und längsten RTs bei M6 bei denen es maximal Unsicherheit in der Kategorie Entscheidungsantworten, wie in 2B zu sehen ist. Um letzteres zu finden deutlicher zu überprüfen, können die mittleren Werte bei RT M6 mit den mittleren RT-Werte bei allen anderen Morph Positionen verglichen werden. A one-way RM-ANOVA-Analyse mit Morphposition (zwei Ebenen: M6 gegenüber allen anderen verwandelt) und RT als abhängige Variable über continua zusammengebrochen zeigten, dass RT für M6 (M = 1.42, SD = 0,26) unterschieden sich hochsignifikant von RT für die anderen Morph Positionen (M = 0.99, SD = 0.46), F (1,24) = 62.04, p &lt;0,001. Zusammengenommen die ca.tegorization Antwort Daten bestätigen, dass das erste Kriterium für das Vorhandensein von CP erfüllt ist, nämlich dass es eine Kategorie Grenze (für alle Kriterien, siehe z. B. 11) und die Reaktionszeiten für die Kategorie Entscheidungen sind, die mit den Antwortdaten, dass sie zeigen mehr Reaktionszeiten mit zunehmender Unsicherheit Kategorisierung. <img alt="Fig. 4" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/4375/4375fig4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4375/4375fig4.jpg" /> Abbildung 4. Reaktionszeit Ergebnisse der erzwungenen Wahl Kategorisierung Aufgabe, zeigt längste bedeuten Reaktionslatenz zur Kategorisierung Urteile für Reize Morphposition M6 bei der Kategorisierung Mehrdeutigkeit am größten ist. Fehlerbalken zeigen ± 1 Standardfehler. 2. Perzeptiv Diskriminationsaufgabe Die Datenanalysen von N = 20 Teilnehmer war bereits Reportet in 7. Am Beispiel die Daten für avatar Studien aus dieser Studie (Abbildung 5), zeigte die Analyse, verbesserte Genauigkeit Diskriminierung für Gesicht-Paare, die die Kategorie in die Grenze zwischen Zustand überqueren verglichen mit abgeschwächten Diskriminierung Genauigkeit für Gesicht Paaren in der innerhalb Zustand. Dies steht im Einklang mit CP. Die Daten zeigen auch, dass es einen signifikanten Unterschied in der Genauigkeit der Diskriminierung in der Kategorie, dass es eine größere Genauigkeit für Diskriminierung Gesicht Paaren in der innerhalb Zustand als im gleichen Zustand. Die Variation in ISI von 75 ms und 300 unterschiedlich betroffen Antworten der Teilnehmer, aber nicht in den Studien am Menschen. <img alt="Abbildung 5" fo:content-width="3in" fo:src="/files/ftp_upload/4375/4375fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4375/4375fig5.jpg" /> Abbildung 5. Ergebnisse der &quot;same-different&quot; Wahrnehmungs-Diskriminierung Aufgabe favatar oder Studien. Teilnehmer (N = 20). beurteilt, ob die morphs eines Morph Paar gleich oder verschieden im Aussehen waren. Controlling für relative Abstand morphs entlang der continua, zeigen die Ergebnisse besser Diskriminierung Genauigkeit für Gesicht-Paare, die die Kategorie Grenze (das war in der erzwungenen Wahl Klassifizierung Aufgabe bestimmt) als für Paare aus der gleichen gezeichnet gekreuzt (dh avatar oder Mensch) Seite des Grenze und bewiesen damit, kategoriale Wahrnehmung entlang der continua der menschlichen Figur. Die Auswirkungen einer kürzeren und längeren ISI von 75 ms und 300 ms wurde auch getestet und Diskriminierung Leistung für avatar Studien nur beeinflussen. Fehlerbalken zeigen ± 1 Standardfehler. Mit der A &#39;Statistik als Maß für die Leistung unabhängig von Diskriminierung Antwort Bias, gab es in den Studien eine signifikante avatar Haupteffekt auf Diskriminierung Empfindlichkeit der face-pair-Studie Typen (dh (innerhalb und zwischen)F (2,38) = 107.11, p &lt;0,001, mit größerer Empfindlichkeit Diskriminierung für Cross-Kategorie (A &#39;= 0.89, SD = 0.07) als für in-Kategorie Paare (A&#39; = 0,55, SD = 0,17) (Abbildung 6 ). Ebenso gab es deutlich mehr Diskriminierung Empfindlichkeit für Cross-Kategorie (A &#39;= 0.94, SD = 0,1) als bei den in-Kategorie Paare (A&#39; = 0.56, SD = 0,22) in den menschlichen Spuren, F (2,38) = 107.11, p &lt;0,001. Es gab keine Wirkung von face-pair-Studie Typen auf ISI. Mit dem β &quot;D Statistik als Maß für die Reaktion bias, gab es einen signifikanten Haupteffekt auf Vorspannung der face-pair-Studie Typen [F (2,38) = 70.53, p &lt;0,001], mit den Teilnehmern, die eine starke Tendenz zu beurteilen innerhalb-Kategorie Paare so unterschiedlich (β &quot;(D = -0.18, SD = 0,59 D = 0,81, SD = 0,23) mit der Resonanz auf Cross-Kategorie Paare β) im Vergleich&quot;. Dies ist conEinklang mit der Idee, dass die Teilnehmer zu &quot;anders&quot; Entscheidungen in dieser besonderen Aufgabe bevorzugen, wenn die gleichgeschlechtliche andere Entscheidung ist schwieriger für in-Kategorie Paare neigen. <img alt="Abbildung 6" fo:content-width="3in" fo:src="/files/ftp_upload/4375/4375fig6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4375/4375fig6.jpg" /> Abbildung 6. Verwenden des A &#39;Statistik als Maß für die Leistung unabhängig von Diskriminierung Antwort Vorspannung (N = 20), war Diskriminierung Empfindlichkeit größer für Cross-Kategorie als für in-Kategorie Paare sowohl avatar und Studien am Menschen. Fehlerbalken zeigen ± 1 Standardfehler. Die Analyse der RT-Daten zeigten keine Unterschiede zwischen Avatar und Studien am Menschen und zwischen kurzen und langen ISI. Es wurde als ein Haupt signifikanten Effekt für RT zwischen den drei Paar Stimulus Bedingungen (siehe Abbildung 7), F (2,38) = 34.55, p &lt;0.001 erwartet. Pre-geplanten Tests der intraindividuelle Kontraste zeigten, dass RT für Cross-Kategorie Gesichter (dh &quot;zwischen&quot; face-pair Art der Studie) deutlich schneller waren (M = 0.79, SE = 0,05) als RT für Gesicht Paare aus innerhalb einer Kategorie (&quot;im &#39;Art der Studie) (M = 1.26, SE = 0.09) [F (1,19) = 60.09, p &lt;0,001] und Gesicht Paaren in der gleichen Fläche Paar Bedingung (M = 0.88, SE = 0.08), F (1, 19) = 43.1, p &lt;0,001. <img alt="Abbildung 7" fo:content-width="4.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4375/4375fig7highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4375/4375fig7.jpg" /> Abbildung 7. Reaktionszeit (RT) Ergebnisse der &quot;same-different&quot; Wahrnehmungs-Diskriminierung Aufgabe für Avatar und menschlichen Studien (N = 20). Das Diagramm zeigt, dass RT Stimulus-Paaren, die die Kategorie Grenze überschreiten (dh in der zwischen Bedingung) kleiner ist als die RT Gesichter aus acategorie. Fehlerbalken zeigen ± 1 Standardfehler. Die Kategorisierung Antwortdaten bestätigen damit das zweite Kriterium für das Vorhandensein von CP, dass es eine bessere Unterscheidung Genauigkeit für Paare, die die Kategorie als Grenze für äquidistanten Paaren aus einer anderen Kategorie gezogen überqueren. Dies zeigt, dass es einen so genannten Diskriminierung Grenze mit erhöhter Empfindlichkeit für die physikalische Stimulation dicht über der Kategorie Grenze. Die RT-Daten unterstützen dies zu zeigen, kürzere Latenzzeiten für Cross-Kategorie im Vergleich zu mit-Kategorie Gesicht Paaren. Diese besondere Wahrnehmung Diskriminierung Aufgabe definiert nicht die spezifischen Punkt der Diskriminierung Grenze entlang der DHL. Eine viel kleinere Morph Abstand zwischen Paaren vorgestellt morphs könnte verwendet werden, um diese zu lösen. Hier zeigen wir ein Beispiel mit einem herkömmlichen ABX Diskriminierung Aufgabe 12, 13. ABX Diskriminierung bringt sequentielle Präsentation von different Gesicht Reize (z. B. A und Morph Morph B) durch eine zweite Präsentation von entweder A oder B als Ziel Stimulus X. Nach Betrachten der Bilder A, B und X sind die Teilnehmer angeben, ob A oder B ist identisch mit X. gefolgt In diesem Beispiel wird ein 2-Schritt-Verfahren zwischen Diskriminierung verwandelt (dh 1-3, 2-4, 3-5, etc.) dargestellt (Abbildung 8B). Die Analysen werden in 8 beschrieben. Für den Zweck der Veranschaulichung wurde der ABX Diskriminierung Aufgabe auf 24 Teilnehmer mit 4 morph continua, die jeweils mit 11 verwandelt durchgeführt, wobei Endpunkt Reize aus der Studie von Cheetham et al. 7 gezogen. Nach der ABX Diskriminierung Aufgabe wurde eine erzwungene Wahl Kategorisierung Aufgabe mit den gleichen Teilnehmern durchgeführt. Diese Sequenz von Aufgaben Darstellung wird angenommen, dass der Einfluss von expliziten Kategorie Entscheidungsfindung auf dem ABX Diskriminationsaufgabe minimieren. 8B zeigt deutlich, dass es ein Peak in der Wahrnehmung Diskriminierung sensitivity am Morphposition vorhergesagt und ausgerichtet mit der Kategorie Grenze (siehe Abbildung 8A). Mit dem 2-Schritt-Abstand zwischen Morphen, die Spitze in Diskriminierung Leistung deutlich in dem Intervall zwischen Morph Paar M5-M7 identifiziert werden können. Siehe 8 für Erkenntnisse über die ABX Paradigma und Morph Reize von Dimensionen der menschlichen Gestalt mit Affe, Kuh und menschliche Gesichter wie die Endpunkte der continua gezogen. <img alt="Fig. 8" fo:content-width="3.5in" fo:src="/files/ftp_upload/4375/4375fig8highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4375/4375fig8.jpg" /> Abbildung 8. Repräsentative Ergebnisse des ABX Wahrnehmung von Diskriminierung und gezwungen Wahl Kategorisierung Aufgaben. Die 2-stufige Unterscheidungsprozedur (dh 1-3, 2-4, 3-5, etc.) in der ABX Wahrnehmungs Diskriminationsaufgabe in Panel B zeigt, dass der Peak in der Wahrnehmung Diskriminierung Empfindlichkeit vorhergesagt wird,durch die Kategorie Grenze in der erzwungenen Wahl Kategorisierung Aufgabe in Panel A gezeigt bestimmt. Panel A zeigt die logistische Profil der Einbauküche Regressionskurven der vier continua. Höchstzulässigen Unsicherheit von 50% im Kategorisierung Urteile morphed Gesichter wie Menschen mit Morph M6 verbunden. Die gleichen verschiedenen Diskriminationsaufgabe bestätigt, dass das dritte Kriterium für das Vorhandensein von CP die zeigen, dass die Unterscheidung Grenze der Kategorie Grenze ausgerichtet ist. Mit anderen Worten, sagt die Position der Grenze der Kategorie der Position der Diskriminierung Grenze. Das vierte Kriterium, die nicht immer in den Studien von CP 13, 14 aufgebracht ist, dass Diskriminierung bei Gelegenheit in den Kategorien. Die Daten der illustrativen Beispiel mit der ABX-Design würde vorschlagen, dass Diskriminierung liegt leicht über Chance für diejenigen verwandelt zwischen den Endpunkten continua gelegen und die Katzerie Grenze. 3. fMRI Aufgabe 4.3.1 Sensibilität für körperliche Veränderung Durch den Vergleich der Bedingungen, unter denen es eine physische Veränderung zwischen dem ersten und zweiten Morph mit dem Zustand, in dem es keine solche Veränderung, eine Hirnregion im Gyrus fusiformis (9A) wird gezeigt, dass sie sensibel auf die Präsentation der Fein- gekörnt Veränderung entlang der DHL in die physische Erscheinung von Gesicht verwandelt sich in den avatar Studien. Ein ähnliches Ergebnis für Studien am Menschen nicht in der Figur gezeigt. Diese Region wurde auch als der fusiform Gesichtsbereich wegen seiner Rolle als Teil des visuellen Systems bei der Verarbeitung von Gesichts-Informationen bezeichnet. Zusammen mit den Studien am Menschen, ist dieser Befund im Einklang mit der Antwort berichtet von fusiform Gebiete auf Unterschiede in Gesichts-physikalischen Eigenschaften 23, Gesichts-Geometrie 16, 21, 24 und 21 Gesichts-Textur. 4.3.2 Sensitivity zur Kategorie ändern 9B zeigt am Beispiel von avatar Studien Hirnregionen empfindlich auf Veränderung entlang der Kategorie DHL. Dies wurde durch Vergleich der Bedingungen, unter denen es eine Kategorie Wechsel zwischen der ersten und zweiten Morph mit dem Zustand, in dem es keine solche Änderung erreicht. Die Imaging-Daten zeigen, dass in der Kategorie Veränderung avatar Studien (dh ein Wechsel von avatar-zu-Mensch-Richtung entlang der DHL) Reaktionsfähigkeit des Hippocampus, Amygdala und Insula enthüllt. Die Rolle dieser Regionen muss im Zusammenhang mit dem Paradigma und Kategorisierung interpretiert werden und bereits 7 beschrieben. Im Allgemeinen ist die Amygdala als Reaktion auf Gesichter, affektive Wertigkeit, Neuheit und Unsicherheit 55, 56, 57, 58, 59. Die Amygdala wird vorgeschlagen, um die Verarbeitung von anderen Hirnregionen in Abhängigkeit von der Kategorisierung affektive Bedeutung einer Situation 60 beteiligt beeinflussen. Die inSula ist konsequent in Verbindung mit Kategorie Verarbeitung und Verarbeitung berichtet unter Unsicherheit 61, 62, 63. In Zusammenhang mit dem Paradigma kann dieser Bereich zur Verbesserung Aufmerksamkeitsressourcen zur Kategorisierung Verarbeitung 63 beitragen. Die spezifische Region der Aktivierung kann auch mit Signalisieren des Vorhandenseins der Unsicherheit, Bedrohung oder mögliche Gefahr 64, 65 verbunden sein. Der Hippocampus ist in der visuellen Kategorisierung und Wahrnehmungslernen 66 beteiligt. Die Kategorie Veränderung in Studien am Menschen (dh eine Veränderung in der Mensch-zu-avatar Richtung entlang der DHL) ergab, dass das Putamen, Leiter caudatus und Thalamus, die auf diesen Zustand sind. Im Allgemeinen sind diese Regionen mit dem Lernen Reiz-Kategorie Verbände, Signalisierung Kategorie Mitgliedschaft Entscheidung Unsicherheit während der Kategorisierung, Umschalten zwischen potenziellen Kategorie Regeln zur Kategorie Mitgliedschaft und Anpassung der Vertreter etablieren verbundented kategorische Grenze, um Fehler 67, 68, 69, 70 zu minimieren. Interpretation dieser Ergebnisse auf breiter Ebene und im Rahmen der experimentellen Paradigma legt nahe, dass Avatar und menschliche Gesichter repräsentieren unterschiedliche Kategorisierung Probleme je nach dem Grad der bisherigen Kategorisierung Erfahrung mit einer bestimmten Kategorie (zB 25), die Teilnehmer sind Experten in der menschlichen Verarbeitung von Gesichtern wurden aber vor allem auf der Grundlage, dass sie keine explizite Kenntnis der bisherigen Erfahrungen berichten mit avatar Gesichter (zB Videospiele, Filme, second life) und, wie bei Nachbesprechung bestätigt, hatte noch nie zuvor Gesichter der Art präsentierten wir gesehen ausgewählt. <img alt="Abbildung 9" fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/4375/4375fig9highres.jpg" src="/files/ftp_upload/4375/4375fig9.jpg" /> Abbildung 9. Neuronale Korrelate der physischen eind der Kategorie Veränderung entlang der DHL in avatar Studien. Die Aktivierung Karten sind auf dem koronalen überlagert (A), quer (B) und sagittale (C) Blick auf ein einziges Thema. Die Farbbalken bedeuten die Steigung der t-Werte der Karten-Aktivierung (p &lt;0,005, 20 zusammenhängenden Voxel).

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Perceptual and Category Processing of the Uncanny Valley Hypothesis&#039; Dimension of Human Likeness: Some Methodological Issues

Untersuchung der<em&gt; Uncanny Tal Hypothese</em&gt; Und affektive Erfahrung erfordert ein Verständnis der Hypothese &#39;<em&gt; Dimension der menschlichen Gestalt (DHL)</em&gt;. Dieses Protokoll ermöglicht Darstellung der DHL und Prüfung der kategorialen Wahrnehmung. Die Verwendung der gleichen Reize und fMRI Hirnregionen, die auf physische und Kategorie Veränderung unterscheiden illustrated.Investigation des Uncanny Tal Hypothese und affektive Erfahrung ein Verständnis für die Hypothese &#39;Dimension der menschlichen Gestalt (DHL) erfordert. Dieses Protokoll ermöglicht Darstellung der DHL und Prüfung der kategorialen Wahrnehmung. Die Verwendung der gleichen Reize und fMRI Hirnregionen, die auf physische und Kategorie Veränderung unterscheiden dargestellt.

Wahrnehmungs-und Kategorie Verarbeitung des Unheimlichen Tal Hypothese &#39;Dimension der menschlichen Figur: Einige methodologische Probleme

Mori's Uncanny Valley Hypothesis1,2 proposes that the perception of humanlike characters such as robots and, by extension, avatars (computer-generated ...

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Behavior

Perceptual and Category Processing of the Uncanny Valley Hypothesis' Dimension of Human Likeness: Some Methodological Issues

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