The authors have nothing to disclose.

El protocolo fue aprobado por la junta de revisión institucional de la Universidad de Wisconsin-Madison. Los siguientes pasos se han escrito como una guía para los programadores para replicar el proceso automatizado de la aplicación web se describe. 1. Entrar Participante <ol><li> Instruya a los participantes a utilizar una computadora conectada a Internet y vaya a la aplicación web utilizando un navegador compatible con HTML5: <a href="http://brainandlearning.org/jove" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove</a> . Haga que el participante se sienta en una habitación tranquila libre de distracciones, con el ordenador a una altura cómoda. NOTA: Dado que todo el experimento se encuentra alojado en línea, las tareas también se pueden realizar de forma remota sin la presencia de un asistente de investigación. Todas las instrucciones para que el participante se incluyen en la aplicación web. </li><li> Tener la entrada participante un identificador único que se asocia con los datos recogidos y almacenados en un databas MySQLe. Haga que el participante reutilizar este ID si las tareas en línea no se completan dentro de la misma sesión. Antes de iniciar la sesión, obtener el consentimiento del participante a través de un formulario de consentimiento vinculada de la página. NOTA: se guarda el progreso de un participante después de cada tarea con el fin de permitir la realización de las tareas a 2 veces por separado si es necesario. Instruya a los participantes a utilizar siempre el mismo ID con el fin de empezar donde uno dejó. </li></ol> Calibración 2. Pantalla NOTA: La aplicación web guía al participante a través de los tres pasos que se indican en la página de calibración en: <a href="http://brainandlearning.org/jove/Calibration" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/Calibration</a> . <ol><li> Pida al participante para introducir el tamaño diagonal de la pantalla en pulgadas en el cuadro de texto etiquetado. <ol><li> Sin embargo, si el participante no conoce esta información, tiene el participante encuentra un CD o tarjeta de crédito como un objeto de calibración ( <strong&gt; Figura 1). Cuando se selecciona uno, solicitará al participante para colocar el objeto contra la pantalla y alinearlo con una imagen representativa del objeto que se muestra en la pantalla. </li><li> Preguntar al participante para ajustar el tamaño de la imagen de la pantalla para que coincida con el tamaño del objeto físico. Basándose en las mediciones de un CD físico (diámetro de 4,7 &quot;) o una tarjeta de crédito (anchura de 3,2&quot;), además de el tamaño de píxel de la imagen representativa, determinar la relación de píxeles a pulgadas de la pantalla. </li><li> Recuperar la resolución de píxeles de la pantalla a través de Screen.Width y Screen.Height propiedades de JavaScript a continuación, calcular el tamaño diagonal de la pantalla en píxeles. Conociendo este valor y la relación estimada previamente de píxel a pulgadas (consulte el paso 2.1.2), convertir el tamaño diagonal de pulgadas. Haga que el participante confirmar este valor a través de un cuadro de diálogo. </li></ol></li><li> Preguntar al participante para ajustar la pantalla brighajustes de aptitud hasta los 12 bandas en un gradiente de blanco y negro a-aparecen en la pantalla son claramente distinguibles. Ajuste los controles de brillo varían según el equipo. </li><li> Pídale al participante que se siente a un brazo de distancia de la pantalla en una posición cómoda y ajuste la ventana del navegador en modo de pantalla completa. La ventana del navegador debe estar en modo de pantalla completa para maximizar el espacio visual utilizado por las tareas y para eliminar las distracciones visuales, como la barra de herramientas del navegador y barras de tareas de escritorio. </li><li> Conocer la resolución de la pantalla del participante y el tamaño diagonal de la pantalla, use la aplicación web para calcular automáticamente el valor de conversión píxeles / grado, en base a una distancia de visión de 50 cm. Cambiar el tamaño de las dimensiones de los estímulos en las tareas utilizando este valor. Todas las medidas de ángulos visuales se presentan a continuación se basan en este asumieron media distancia del monitor. </li><li> Una vez completada la calibración, pida al participante para completar la describ dos tareased a continuación. Elija el orden de las tareas o asignar aleatoriamente el orden a través de la aplicación web. </li></ol> 3. Objeto Múltiple Supervisión de tareas (MOT) - Figura 2 <ol><li> Introducir y familiarizar al participante con los estímulos de ITV a través de un tutorial autoguiado, vistos en: <a href="http://brainandlearning.org/jove/MOT/practice.php" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/MOT/practice.php</a> . Pida al participante que lea las instrucciones paso a paso que muestran cómo funcionan los ensayos. Una vez que el participante termina de leer las instrucciones, solicitará al participante que ir a través de los ensayos de práctica. <ol><li> Configuración de los estímulos a la práctica consisten en 8 puntos a 0,8 ° con una velocidad de desplazamiento de 2 ° / seg. Utilice el HTML5 requestAnimationFrame API para optimizar la animación navegador a una velocidad de 60 Hz con el fin de controlar este movimiento estímulo. </li><li> Asegúrese de que los puntos se mueven dentro de los límites de un círculo de 2 ° excentricidad y una circle no mayor que la altura de la pantalla del participante, sin las instrucciones oscurecidas. </li><li> Establecer los puntos para moverse en una trayectoria aleatoria, donde en cada marco de un punto tiene una probabilidad del 60% de cambio de dirección por un ángulo máximo de 0,2 °. Si un punto choca con otro punto o los límites radiales interiores o exteriores, mover el punto en la dirección opuesta. </li><li> Preguntar a los participantes a realizar un seguimiento de los puntos azules (que varía entre 1 y 2 puntos por prueba práctica), con los puntos amarillos actuar como distractores. </li><li> Después de 2 segundos, cambiar los puntos azules a puntos amarillos y continuar para moverlos entre los puntos amarillos originales para otro 4 seg. Al final de cada ensayo, deje los puntos y resaltar uno. </li><li> Preguntar a los participantes a responder a través de pulsar la tecla si el punto destacado fue un punto orugas o un punto distractor. A continuación, pedirá al participante que pulsar la barra espaciadora para continuar a la siguiente prueba. </li><li> Después de 3 intentos consecutivos correctos, o un máximo de 6 ensayos, move el participante en la tarea completa. </li></ol></li><li> Iniciar la tarea MOT completo para el participante. Un ejemplo de la tarea se puede encontrar en: <a href="http://brainandlearning.org/jove/MOT" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/MOT</a> . <ol><li> Configuración de la tarea completa con 16 puntos que se mueven a 5 ° / seg dentro del espacio entre 2 ° y 10 ° excentricidad excentricidad. Si la pantalla del participante no puede ajustarse a un círculo de 10 ° excentricidad, usar el tamaño máximo de la pantalla puede contener en su lugar. </li><li> Haga que el participante que complete un total de 45 pruebas: una mezcla de 5 ensayos, con 1 punto seguido y 10 ensayos cada uno formado por 2-5 rastreado puntos. Coincidir con todos los otros parámetros a los ensayos de práctica (véanse los pasos 3.1.3 - 3.1.6). </li><li> Registre la respuesta y el tiempo de respuesta del participante una vez que se puso de relieve el punto. </li><li> Por cada 15 ensayos, sugerir un descanso para el participante. En estos descansos, visualice el participante7; s rendimiento (ciento de los ensayos correctos) dentro del bloque en la pantalla. </li></ol></li></ol> 4. Pasar de una tarea a otra (Paso opcional) <ol><li> Permita que el participante para tomar un descanso entre las dos tareas. Sin embargo, repita los pasos 1 y 2 si las tareas no se completan durante la misma sesión de inicio de sesión. </li></ol> 5. El campo de visión útil de tareas (CVU) - Figura 3 <ol><li> Introducir y familiarizar al participante con los estímulos UFOV través de un tutorial autoguiado, vistos en: <a href="http://brainandlearning.org/jove/UFOV/practice.php" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/UFOV/practice.php</a> . Pida al participante que pasar por 4 etapas de instrucciones paso a paso que demuestran los dos estímulos objetivo que deben ser atendidos durante la tarea. <ol><li> Ajuste el estímulo objetivo central, como un emoticono 1 ° que parpadea en el centro de la pantalla, ya sea con el pelo largo o corto. Selección aleatoria de lala longitud del cabello de smiley entre los ensayos. </li><li> Ajuste el objetivo estímulo periférico como 1 ° estrella que destella a 4 ° excentricidad en una de las 8 localidades de todo el círculo (0 °, 45 °, 90 °, 135 °, 180 °, 225 °, 270 ° y 315 °) . Selección aleatoria de la ubicación de la estrella entre los ensayos. </li><li> Control de estímulos duración a través del número de fotogramas utilizados para tiempo de presentación. Optimizar actualización del fotograma en alrededor de 17 ms por fotograma utilizando la API de HTML5 requestAnimationFrame. </li><li> Para comprobar si se alcanzó el tiempo de presentación prevista, utilizar el método getTime de JavaScript () para obtener la hora de inicio y de finalización de la duración del estímulo basado en el reloj del sistema del participante. Calcular el tiempo de presentación medido a partir de estos dos valores y utilizar este valor para el análisis de datos. </li><li> Para cada ensayo práctica, espere 500 milisegundos antes de mostrar los estímulos durante aproximadamente 200 milisegundos (unos 12 frames). </li><li> Siga estímulo presentación con una máscara de ruido compuesto por una serie de puntos en escala de grises generadas aleatoriamente para 320 ms (aproximadamente 19 fotogramas). </li><li> Para la etapa 1, sólo visualizar el objetivo central y luego solicitar al participante para responder a través de pulsación de tecla que se muestra la longitud del cabello. </li><li> Para la etapa 2, sólo visualizar el objetivo periférica y luego pedir al participante que hacer clic en una de las 8 líneas radiales, en representación de los 8 posibles ubicaciones de destino, para indicar dónde apareció la estrella. </li><li> Para la etapa 3, mostrar ambos estímulos objetivo central y periférico y luego solicitar al participante para proporcionar respuestas a tanto el tipo de smiley y la ubicación de la estrella. NOTA: Los participantes pueden elegir libremente el orden de estas dos respuestas. </li><li> Para la etapa 4, mostrar ambos estímulos objetivo, además de distractores periféricos y, a continuación, pedirá al participante para responder a los estímulos objetivo. Para los distractores, visualización 1 ° plazas presentados en los 7 lugares restantes a 4 ° excentricidad, iA demás de 8 plazas más en el 2 ° excentricidad. </li><li> Después de la respuesta del participante, mostrar la retroalimentación de los participantes (una marca de verificación verde para una respuesta correcta o una cruz roja para una respuesta incorrecta) para cada respuesta del objetivo después de cada ensayo. </li><li> Mueva el participante en el escenario práctica siguiente después de conseguir 3 ensayos consecutivos correctos. Después de la etapa 4, mueva el participante en la tarea completa. </li></ol></li><li> Preguntar al participante para iniciar la tarea completa CVU. Un ejemplo de la tarea se puede encontrar en: <a href="http://brainandlearning.org/jove/UFOV" target="_blank">http://brainandlearning.org/jove/UFOV</a> . <ol><li> Presentar el mismo estímulo central como en la sesión de práctica (véase el paso 5.1.1). Visualizar el periférico objetivo a 7 ° excentricidad en uno de los mencionados anteriormente 8 ubicaciones (consulte el paso 5.1.2). 24 plazas distractores también se muestran en el 3 ° excentricidad, 5 ° excentricidad, y los restantes 7 °ubicaciones de excentricidad. </li><li> Utilice un 3-down, procedimiento 1-up escalera para determinar el tiempo de presentación de los estímulos: disminuir la duración de los estímulos después de 3 ensayos consecutivos correctos y aumentar después de cada ensayo error. </li><li> Antes de los 3 primeros reveses en la escalera, use un tamaño de paso de 2 marcos (aproximadamente cada 33 ms). Después de 3 reveses, utilice un tamaño de paso de 1 fotograma. Varíe el retraso antes de la aparición de estímulo entre 1 marco y 99 fotogramas por juicio y mantener la duración de la máscara de ruido en 320 milisegundos (unos 19 frames). NOTA: Los retrocesos son los puntos en los que la duración cambia ya sea de creciente a decreciente, o decreciente a creciente. </li><li> Poner fin a la tarea cuando se cumple una de tres condiciones: el procedimiento escalera alcanza 8 reveses; el participante completa 10 ensayos consecutivos, ya sea en la duración de techo (99 cuadros) o la duración piso (1 cuadro); o el participante alcanza un máximo de 72 ensayos. </li><li> Registre r del participanteESPUESTA y tiempo de respuesta tanto para el estímulo central y el estímulo periférico. </li></ol></li></ol>

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This work was supported by the Swiss National Foundation (100014_140676), the National Science Foundation (1227168), and the National Eye Institute of the National Institutes of Health (P30EY001319).

La recolección de datos en línea tiene una serie de ventajas con respecto a la recopilación de datos basada en el laboratorio estándar. Estos incluyen la posibilidad de probar muchas más poblaciones representativas de la piscina de pregrado universitario típico utilizado en el campo, y la capacidad de obtener mucho mayores tamaños de muestras en menos tiempo de lo que se necesita para obtener tamaños de muestra que son un orden de magnitud menor en el laboratorio 1-6 (por ejemplo, los puntos ...

En los últimos cinco años ha habido un aumento del interés en el uso de métodos de recolección de datos en línea de comportamiento. Si bien la gran mayoría de las publicaciones en el dominio de la psicología han utilizado poblaciones sujetas potencialmente no representativos 1 (es decir, principalmente estudiantes universitarios) y con frecuencia razonablemente pequeños tamaños de muestra, así (es decir, por lo general en el rango de decenas de sujetos), métodos en línea ofrecer la promesa de mucho más diversas y más grandes muestras. Por ejemplo, el servicio Mechanical Turk de Amazon ha sido objeto de una serie de estudios recientes, tanto en la descripción de las características de la población &quot;trabajador&quot; y el uso de esta población en la investigación del comportamiento 2-6. Sin embargo, una preocupación importante relacionada con tales métodos es la relativa falta de control sobre las variables críticas de estímulo. Por ejemplo, en la mayoría de tareas psicofísica visual, los estímulos se describen en términos deángulo visual. El cálculo de ángulos visuales requiere mediciones precisas de distancia de visión, tamaño de pantalla y resolución de la pantalla. Aunque estos parámetros son triviales para medir y controlar en un laboratorio (donde hay un monitor conocido y participantes ven estímulos, mientras que en una mentonera colocado una distancia conocida del monitor), lo mismo no puede decirse de la recopilación de datos en línea. En un entorno en línea, no sólo los participantes inevitablemente utilizar una amplia variedad de monitores de diferentes tamaños con diferentes configuraciones de software, sino que también pueden no tener fácil acceso a los gobernantes / cintas métricas que les permita determinar su tamaño del monitor o tener los conocimientos necesarios para determinar sus ajustes de software y hardware (por ejemplo, frecuencia de actualización, resolución). Aquí se describe un conjunto de métodos para recopilar datos sobre dos pruebas conocidas de la atención visual - el campo de visión útil (CVU) paradigma 7 y el objeto múltiple seguimiento (MOT) tarea <sup&gt; 8 - evitando al mismo tiempo tanto como sea posible las fuentes de variabilidad que son inherentes en las mediciones en línea. Estas tareas se pueden ejecutar por cualquier participante con una conexión a Internet y un navegador compatible con HTML5. Los participantes que no conocen su tamaño de pantalla se camina a través de un proceso de medición que utiliza elementos comúnmente disponibles de tamaño estándar (es decir, tarjeta de crédito / CD - ver Figura 1). Los datos sobre estos dos tareas fueron recogidos de más de 1.700 participantes en un curso abierto masivo en línea. Rendimiento medio de esta muestra en línea fue muy consistente con los resultados obtenidos en las medidas basadas en el laboratorio estrictamente controladas de las mismas tareas exactas 9,10. Nuestros resultados son por lo tanto compatible con el creciente cuerpo de literatura que demuestra la eficacia de los métodos de recolección de datos en línea, incluso en tareas que requieren un control específico sobre las condiciones de visión.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="573">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Name of Reagent/ Equipment</td>
			<td style="width:71px;">Company</td>
			<td style="width:119px;">Catalog Number</td>
			<td style="width:167px;">Comments/Description</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Computer/tablet</td>
			<td style="width:71px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;">N/A</td>
			<td>It must have an internet connection and an HTML5 compatible browser</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">CD or credit card</td>
			<td style="width:71px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;">N/A</td>
			<td>May not be needed if participant already knows the monitor size</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

methods to test visual attention online

Métodos de recolección de datos en línea tienen un atractivo especial para los científicos del comportamiento, ya que ofrecen la promesa de mucho más grande y muestras mucho más datos representativos que normalmente se pueden recoger en los campus universitarios. Sin embargo, antes de que tales métodos pueden ser ampliamente adoptadas, una serie de desafíos tecnológicos debe ser superado - en particular, en experimentos en los que es necesario un estricto control sobre las propiedades de estímulo. Aquí presentamos los métodos de recogida de datos de rendimiento en dos pruebas de la atención visual. Ambas pruebas requieren control sobre el ángulo visual de los estímulos (que a su vez requiere el conocimiento de la distancia de visualización, el tamaño del monitor, resolución de pantalla, etc.) y el momento de los estímulos (como las pruebas involucran ya sea brevemente brilló estímulos o estímulos que mueven a tipos específicos). Los datos recogidos en estas pruebas de más de 1.700 participantes en línea fueron consistentes con los datos recogidos en las versiones basadas en el laboratorio de las mismas pruebas exactas. Estos resultadossugieren que con el cuidado adecuado, las tareas dependientes del tamaño de temporización / estímulo se pueden implementar en los entornos basados ​​en la web.

Eliminación de las demás Un total de 1.779 participantes completaron la tarea CVU. De ellos, 32 participantes tuvieron umbrales UFOV que eran más de 3 desviaciones estándar de la media, lo que sugiere que no fueron capaces de realizar la tarea con las instrucciones. Como tal, los datos UFOV de estos participantes se retiraron del análisis final, dejando un total de 1.747 participantes. Los datos fueron obtenidos a partir de 1.746 participantes para la tarea MOT...

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Methods to Test Visual Attention Online

To replicate laboratory settings, online data collection methods for visual tasks require tight control over stimulus presentation. We outline methods for the use of a web application to collect performance data on two tests of visual attention.

Métodos para probar Visual Atención Online

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative ...

Research

JoVE Journal

Behavior

11.7K vistas.  University of Rochester. To replicate laboratory settings, online data collection methods for visual tasks require tight control over stimulus presentation. We outline methods for the use of a web application to collect performance data on two tests of visual attention.

Video: Methods to Test Visual Attention Online

Methods to Explore the Influence of Top-down Visual Processes on Motor Behavior

Kinesthetic awareness is important to successfully navigate the environment. When we interact with our daily surroundings, some aspects of movement are deliberately planned, while others spontaneously occur below conscious awareness. The deliberate component of this dichotomy has been studied extensively in several contexts, while the spontaneous component remains largely under-explored. Moreover, how perceptual processes modulate these movement classes is still unclear. In particular, a currently debated issue is whether the visuomotor system is governed by the spatial percept produced by a visual illusion or whether it is not affected by the illusion and is governed instead by the veridical percept. Bistable percepts such as 3D depth inversion illusions (DIIs) provide an excellent context to study such interactions and balance, particularly when used in combination with reach-to-grasp movements. In this study, a methodology is developed that uses a DII to clarify the role of top-down processes on motor action, particularly exploring how reaches toward a target on a DII are affected in both deliberate and spontaneous movement domains.

It is unclear how top-down signals from the ventral visual stream affect movement. We developed a paradigm to test motor behavior towards a target on a 3D depth inversion illusion. Significant differences are reported in both deliberate, goal-directed movements and automatic actions under illusory and veridical viewing conditions.

Los métodos para explorar la influencia de arriba hacia abajo Procesos Visuales en Comportamiento Motor

Kinesthetic awareness is important to successfully navigate the environment. When we interact with our daily surroundings, some aspects of movement are ...

Investigación

Comportamiento

A Dual Task Procedure Combined with Rapid Serial Visual Presentation to Test Attentional Blink for Nontargets

When viewers search for targets in a rapid serial visual presentation (RSVP) stream, if two targets are presented within about 500 msec of each other, the first target may be easy to spot but the second is likely to be missed. This phenomenon of attentional blink (AB) has been widely studied to probe the temporal capacity of attention for detecting visual targets. However, with the typical procedure of AB experiments, it is not possible to examine how the processing of non-target items in RSVP may be affected by attention. This paper describes a novel dual task procedure combined with RSVP to test effects of AB for nontargets at varied stimulus onset asynchronies (SOAs). In an exemplar experiment, a target category was first displayed, followed by a sequence of 8 nouns. If one of the nouns belonged to the target category, participants would respond &#8216;yes&#8217; at the end of the sequence, otherwise participants would respond &#8216;no&#8217;. Two 2-alternative forced choice memory tasks followed the response to determine if participants remembered the words immediately before or after the target, as well as a random word from another part of the sequence. In a second exemplar experiment, the same design was used, except that 1) the memory task was counterbalanced into two groups with SOAs of either 120 or 240 msec and 2) three memory tasks followed the sequence and tested remembrance for nontarget nouns in the sequence that could be anywhere from 3 items prior the target noun position to 3 items following the target noun position. Representative results from a previously published study demonstrate that our procedure can be used to examine divergent effects of attention that not only enhance targets but also suppress nontargets. Here we show results from a representative participant that replicated the previous finding.&#160;

This paper describes a novel dual task procedure combined with Rapid Serial Visual Presentation to look at attentional blink at varied stimulus onset asynchronies. This experimental procedure differed from others in that it tested attentional blink for nontargets.

Una Tarea Procedimiento Dual Combinado con Rapid Presentación Visual Serial a Test atencional Blink para no-objetivos

When viewers search for targets in a rapid serial visual presentation (RSVP) stream, if two targets are presented within about 500 msec of each other, the ...

Measurement of Neurophysiological Signals of Ignoring and Attending Processes in Attention Control

Attention control is the ability to selectively attend to some sensory signals while ignoring others. This ability is thought to involve two processes: enhancement of sensory signals that are to be attended and the attenuation of sensory signals that are to be ignored. The overall strength of attentional modulation is often measured by comparing the amplitude of a sensory neural response to an external input when attended versus when ignored. This method is robust for detecting attentional modulation, but precludes the ability to assess the separate dynamics of attending and ignoring processes. Here, we describe methodology to measure independently the neurophysiological signals of attending and ignoring using the intermodal attention task (IMAT). This task, when combined with electroencephalography, isolates neurophysiological sensory responses in auditory and visual modalities, when either attending or ignoring, with respect to a passive control. As a result, independent dynamics of attending and of a ignoring can be assessed in either modality. Our results using this task indicate that the timing and cortical sources of attending and ignoring effects differ, as do their contributions to the attention modulation effect, pointing to unique neural trajectories and demonstrating sample utility of measuring them separately.

Attention control comprises enhancement of target signals and attenuation of distractor signals. We describe an approach to measure separately but concurrently, the neurophysiology of attending and ignoring in sustained intermodal attention, utilizing a passive control condition during which neither process is continuously engaged.

Medición de señales neurofisiológicas de ignorar y Asistir Procesos en Control de Atención

Attention control is the ability to selectively attend to some sensory signals while ignoring others. This ability is thought to involve two processes: ...

Visualizing Visual Adaptation

Many techniques have been developed to visualize how an image would appear to an individual with a different visual sensitivity: e.g., because of optical or age differences, or a color deficiency or disease. This protocol describes a technique for incorporating sensory adaptation into the simulations. The protocol is illustrated with the example of color vision, but is generally applicable to any form of visual adaptation. The protocol uses a simple model of human color vision based on standard and plausible assumptions about the retinal and cortical mechanisms encoding color and how these adjust their sensitivity to both the average color and range of color in the prevailing stimulus. The gains of the mechanisms are adapted so that their mean response under one context is equated for a different context. The simulations help reveal the theoretical limits of adaptation and generate &#34;adapted images&#34; that are optimally matched to a specific environment or observer. They also provide a common metric for exploring the effects of adaptation within different observers or different environments. Characterizing visual perception and performance with these images provides a novel tool for studying the functions and consequences of long-term adaptation in vision or other sensory systems.

This article describes a novel method for simulating and studying adaptation in the visual system.

La visualización de Visual Adaptación

Many techniques have been developed to visualize how an image would appear to an individual with a different visual sensitivity: e.g., because of optical ...

Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The proposed method is based on a new and synergistic combination of three components: the temporal-order judgments (TOJ) paradigm, Bundesen&#39;s Theory of Visual Attention (TVA), and a hierarchical Bayesian estimation framework. The method provides readily interpretable parameters, which are supported by the theoretical and neurophysiological underpinnings of TVA. Using TOJs, TVA-based estimates can be obtained for a broad range of stimuli, whereas traditional paradigms used with TVA are mainly limited to letters and digits. Finally, the meaningful parameters of the proposed model allow for the establishment of a hierarchical Bayesian model. Such a statistical model allows assessing results in one coherent analysis both on the subject and the group level.
To demonstrate the feasibility and versatility of this new approach, three experiments are reported with attention manipulations in synthetic pop-out displays, natural images, and a cued letter-report paradigm.

Temporal-order judgments can be used to estimate processing speed parameters and attentional weights and thereby to infer the mechanisms of attentional processing. This methodology can be applied to a wide range of visual stimuli and works with many attention manipulations.

La medición de velocidad Atención y tratamiento visual de análisis basado en modelos de resoluciones judiciales de orden temporal

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The ...

Central and Divided Visual Field Presentation of Emotional Images to Measure Hemispheric Differences in Motivated Attention

Two dominant theories on lateralized processing of emotional information exist in the literature. One theory posits that unpleasant emotions are processed by right frontal regions, while pleasant emotions are processed by left frontal regions. The other theory posits that the right hemisphere is more specialized for the processing of emotional information overall, particularly in posterior regions.
Assessing the different roles of the cerebral hemispheres in processing emotional information can be difficult without the use of neuroimaging methodologies, which are not accessible or affordable to all scientists. Divided visual field presentation of stimuli can allow for the investigation of lateralized processing of information without the use of neuroimaging technology. 
This study compared central versus divided visual field presentations of emotional images to assess differences in motivated attention between the two hemispheres. The late positive potential (LPP) was recorded using electroencephalography (EEG) and event-related potentials (ERPs) methodologies to assess motivated attention. Future work will pair this paradigm with a more active behavioral task to explore the behavioral impacts on the attentional differences found.

This study compared central versus divided visual field presentations of emotional images to assess differences in motivated attention between the two hemispheres. The late positive potential (LPP) was recorded using electroencephalography (EEG) and event-related potentials (ERPs) methodologies to assess motivated attention.

Presentación de campo Visual central y se divide de imágenes emocionales para medir diferencias hemisféricas en atención motivado

Two dominant theories on lateralized processing of emotional information exist in the literature. One theory posits that unpleasant emotions are processed ...

Using Eye Movements Recorded in the Visual World Paradigm to Explore the Online Processing of Spoken Language

In a typical eye tracking study using the visual world paradigm, participants' eye movements to objects or pictures in the visual workspace are recorded via an eye tracker as the participant produces or comprehends a spoken language describing the concurrent visual world. This paradigm has high versatility, as it can be used in a wide range of populations, including those who cannot read and/or who cannot overtly give their behavioral responses, such as preliterate children, elderly adults, and patients. More importantly, the paradigm is extremely sensitive to fine grained manipulations of the speech signal, and it can be used to study the online processing of most topics in language comprehension at multiple levels, such as the fine grained acoustic phonetic features, the properties of words, and the linguistic structures. The protocol described in this article illustrates how a typical visual world eye tracking study is conducted, with an example showing how the online processing of some semantically complex statements can be explored with the visual world paradigm.

The visual world paradigm monitors participants' eye movements in the visual workspace as they are listening to or speaking a spoken language. This paradigm can be used to investigate the online processing of a wide range of psycholinguistic questions, including semantically complex statements, such as disjunctive statements.

Utilizar movimientos oculares registrados en el paradigma de mundo Visual para explorar el procesamiento en línea del lenguaje hablado

In a typical eye tracking study using the visual world paradigm, participants' eye movements to objects or pictures in the visual workspace are recorded ...

Gaze in Action: Head-mounted Eye Tracking of Children's Dynamic Visual Attention During Naturalistic Behavior

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact with people around them. Head-mounted eye tracking offers a unique opportunity to capture children's dynamic egocentric views and how they allocate visual attention within those views. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for researchers using head-mounted eye trackers in both laboratory and more naturalistic settings. Head-mounted eye tracking complements other experimental methods by enhancing opportunities for data collection in more ecologically valid contexts through increased portability and freedom of head and body movements compared to screen-based eye tracking. This protocol can also be integrated with other technologies, such as motion tracking and heart-rate monitoring, to provide a high-density multimodal dataset for examining natural behavior, learning, and development than previously possible. This paper illustrates the types of data generated from head-mounted eye tracking in a study designed to investigate visual attention in one natural context for toddlers: free-flowing toy play with a parent. Successful use of this protocol will allow researchers to collect data that can be used to answer questions not only about visual attention, but also about a broad range of other perceptual, cognitive, and social skills and their development.

Gaze in Action: Head-mounted Eye Tracking of Children&#039;s Dynamic Visual Attention During Naturalistic Behavior

Young children do not passively observe the world, but rather actively explore and engage with their environment. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for using head-mounted eye trackers to record infants' and toddlers' dynamic visual environments and visual attention in the context of natural behavior.

Contemplar en acción: montado en la cabeza Eye Tracking dinámico atención Visual de los niños durante la conducta naturalista

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact ...

Enactive Phenomenological Approach to the Trier Social Stress Test: A Mixed Methods Point of View

The single Trier Social Stress Test (TSST) and the TSST for groups (TSST-G) are the most used protocols to experimentally induce psychosocial stress. These tests are based on uncontrollability and social-evaluative threat, inducing psychological and physiological consequences (e.g., anxiety, emotional states, salivary cortisol increases). Many quantitative experimental studies have investigated these stress inducers and these consequences. But, as far as we know, this study is the first to provide a qualitative analysis to access the participants' voices so as to understand the dynamics of their experience throughout the TSST and the TSST-G. This paper outlines a mixed methods approach to the TSST. This approach can help to maximize the information that can be gained from the TSST, which researchers often use without looking more closely at what is qualitatively happening psychologically for participants during the stressor itself. In this way, this protocol is an example of mixed methods, showing the added value of using the enactive phenomenological approach to analyze experimental protocols more deeply. This kind of mixed methods is helpful to access the experience, to understand the actor's point of view, and to analyze in-depth the dynamics of cognitive processes like intentions, perceptions, enacted knowledge, and emotion. The discussion section shows the different uses of a mixed methods protocol, exploiting the enactive phenomenological approach to analyze a protocol or to give a cross vision of the same research subject. This section deals with different existing applications, pointing out some critical steps in this mixed methods approach.

Here, we present an original mixed method combining a quantitative and a qualitative approach to examine accurately participants&#39; experiences during the Trier Social Stress Test and the Trier Social Stress Test for groups.

Enfoque fenomenológico enactivo a Trier Social Stress prueba: un punto de vista de métodos mixtos

The single Trier Social Stress Test (TSST) and the TSST for groups (TSST-G) are the most used protocols to experimentally induce psychosocial stress. ...

Spotlighting Customers' Visual Attention at the Stock, Shelf and Store Levels with the 3S Model

Several models of the in-store search process exist in the fields of retailing, marketing, and consumer-based research. The present article presents a new conceptualization of this search process, which captures customers&#8217; visual attention at three distinct levels of analysis: Stock, Shelf, and Store. We refer to this conceptualization as the 3S Model and illustrate its usefulness through three eye-tracking studies, one from each level of analysis. Our experimental examples, which range from manipulating certain stimuli on a single product (e.g., the placement of textual and pictorial packaging elements) to manipulating the entire shopping trip for customers during their stay in a store (e.g., through more or less specific shopping tasks), highlight the broad applicability of this alternative approach for understanding customers&#8217; in-store search behavior. Thus, our model can be seen as a helpful tool for researchers interested in how to conduct experimental eye-tracking studies that shed light on the perceptual processes preceding product choices and purchase decisions. The 3S Model is equally suitable in controlled lab conditions and under ecologically valid settings in the real retail environment. Furthermore, it can be used from the micro level, with a focus on the meaningful metrics on a particular product, through the intermediate level, with the emphasis on the area surrounding products in shelves and other in-store spaces, all the way to the macro level, examining customers&#8217; navigational paths throughout a store as a function of their shopping tasks, cognitive capacity, or ability to acquire in-store information.

This article presents a new conceptualization of the in-store search process, the 3S Model, which captures customers&#8217; visual attention at three distinct levels of analysis: Stock, Shelf, and Store. We illustrate the usefulness of our conceptualization through three eye-tracking studies, one from each level of analysis in the 3S Model.

Spotlighting atención visual de los clientes en los niveles de stock, estante y tienda con el modelo 3S

Several models of the in-store search process exist in the fields of retailing, marketing, and consumer-based research. The present article presents a new ...