Wie beeinflusst der Kontrast und die Symmetrie von Mustern

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 Präsentation transkript:

Wie beeinflusst der Kontrast und die Symmetrie von Mustern die Vergabe kapazitätslimitierter Ressourcen? Ellen Hardt, Nico Liebe, Tino Metzger, Anja Meyer, Kristin Neumann, Christiane Otto, Dorothee Resch Empiriepraktikum 2002 unter Leitung von Thomas Lachmann *+ & Krizstin Pataki *° * Universität Leipzig, ° Deutsches Zentrum für Luft-und Raumfahrt e.V., Hamburg + RIKEN Brain Science Institute, Wako-shi, Japan Das Experiment Methode Teilnehmer. Es nahmen 17 Studenten der Universität Leipzig am Experiment teil. Jeder Teilnehmer absolvierte vier Sitzungen mit je 96 Trials. Material und Prozedur. Die Aufgabe bestand darin, zwei Wahlreaktionsaufgaben zu bearbeiten. Diese überlappten sich zeitlich. Zuerst erschien ein Muster, das sich die Probanden einprägen mußten, dann folgte ein Ton, dabei handelte es sich um eine auditive Aufgabe, bei der der Ton entsprechend seine Frequenz als hoch oder tief zu bewerten war. Die gewählten Frequenzen waren 300 Hz (tief) oder 1000 Hz (hoch). Die Töne wurden über die Lautsprecher des Monitors des PCs dargeboten. Nach Beantwortung der Tonaufgabe erschien das zweite Muster. Diese zweite Aufgabe war eine visuelle same-different-Aufgabe. Die präsentierten Muster wurden auf dem Bildschirm eines PC dargeboten, und es war zu entscheiden, ob sich die Muster verschieden oder identisch sind. Die Muster waren grau und wurden auf schwarzem Hintergrund dargeboten, wobei die Intensität und Komplexität des zweiten Musters variierten. Kontrastvariation. Die Variation der Stimulusintensität SI wurde durch zwei Kontraste C realisiert. Der Kontrast C1 entsprach niedriger SI und der Kontrast C2 entsprach hoher SI. Komplexitätsvariation. Die Stimuluskomplexität SC wurde durch die Verwendung von Mustern unterschiedlicher interner Symmetrie variiert. Als Mass für die Symmetrie wurde der Grad der Invarianz gegenüber Rotation in 90° Schritten und Reflektion um alle Achsen (cf. Garner & Clement, 1963) verwendet, die equivalence set size (ESS). Muster niedriger Komplexität waren solche mit ESS = 4, hohe Komplexität hatten Muster mit ESS = 8 (Abbildung 1). Die Teilnehmer wurden instruiert immer zuerst auf den Ton und dann auf das Muster zu reagieren und so genau und so schnell wie möglich auf beide Stimuli zu antworten. Der Ton wurde für 100 ms präsentiert. Das SOA zwischen Ton und Muster betrug 50 ms, 400 ms und 650 ms. Die Darbietung von Ton, Muster und Auswahl des SOA war randomisiert wie auch die Kombination der Musterpaare aus den Einzelelementen. Einleitung Unser kognitives System hat eine begrenzte Verarbeitungskapazität, die u. a. bei der gleichzeitigen Bearbeitung zweier Aufgaben deutlich wird. Als Ursache dafür werden zentrale Mechanismen mit begrenzter Kapazität (Welford, 1952; Palsher, 1984) angenommen, die für bestimmte Verarbeitungsstufen des Informationsverarbeitungsprozesses zuständig sind, so zum Beispiel die Stufe der Antwortauswahl. Ausgehend von einer (quasi-)seriellen Abfolge (Sternberg, 1969) der einzelnen Verarbeitungsstufen, Enkodierung, Antwortauswahl, Antwortinitiierung und Antwortausführung, bei Antwortwahlaufgaben, kommt es bei einer Dual – Task Situation mit zwei Aufgaben, die gleichzeitig auf diese zentralen Mechanismen zugreifen, zu einem Engpass im Verarbeitungsprozess (processing bottleneck, Palsher, 1984). Auf Grund der limitierten Kapazität können nicht beide Aufgaben gleichzeitig bearbeitet werden, sodass die zweite der beiden in ihrer Verarbeitung unterbrochen und zurückgestellt werden muss. Die dabei entstehende Unterbrechung wird als cognitive slack (Schweickert, 1952) bezeichnet. Hat die erste Aufgabe diesen bottleneck passiert, kann die Verarbeitung der zweiten Aufgabe ablaufen. Ein lokalisierbarer cognitive slack gibt (u.E.) Rückschlüsse an welcher Stelle zentrale Mechanismen bei der Informationsverarbeitung eine Rolle spielen. Unter Verwendung des PRP – Paradigmas ist es möglich diese Unterbrechung, d. h., diese psychologische Refraktärphase, zu identifizieren. Dabei werden zwei Stimuli (S1 und S2) zweier Wahlreaktionsaufgaben schnell hintereinander präsentiert. Der Abstand zwischen beiden Stimuli (SOA) wird hierbei variiert. Es wird eine schnelle Antwort auf beide Stimuli gefordert. Mit fallendem SOA steigt die Reaktionszeit der zweiten Aufgabe an (PRP – Effekt). Außerdem wird die Schwierigkeit der zweiten Aufgabe variiert, um die Dauer einer Verarbeitungsstufe zu beeinflussen. Bei einem kurzen SOA sind folgende Effekte zu beoachten: Greift die Verarbeitungsstufe, die durch die Schwierigkeit der zweiten Aufgabe beeinflusst wird, auf zentrale Mechanismen zurück, ist ein additiver Effekt zu erwarten, d.h., das SOA und der Einfluss der Schwierigkeit der Aufgabe zwei sollten sich zur Reaktionszeit der zweiten Aufgabe addieren. Sollte aber, die Manipulation der Schwierigkeit der zweiten Aufgabe Einfluss auf eine Verarbeitungsstufe vor dem zentralen Mechanismus haben, kann ein unteradditiver Effekt erwartet werden. D. h., die Zeit, während der bottleneck mit der Verarbeitung der ersten Aufgabe beschäftigt ist, kann für die beginnende Verarbeitung der zweiten Aufgabe verwendet werden, da diese keine zentralen Mechanismen erfordert. Demzufolge fällt der PRP – Effekt weg. Es kann als empirisch gesichert angesehen werden, dass die Stufe der Antwortauswahl zentrale Mechanismen in Anspruch nimmt (z. B. Welford, 1952; Pashler, 1984; Pashler & Johnston, 1989; McCann & Johnston, 1992; Ruthruff, Miller & Lachmann, 1995). Ob auch die Enkodierung auf zentrale Mechanismen zugreift (z.B. Posner & Boies, 1978; Dell’Acqua & Jolicoeur, 2000; Jolicoeur, 1999), und ob der Prozess der mentalen Rotation diese auch benötigt (z. B. Ruthruff, Miller & Lachmann, 1995; Heil, Wahl & Herbst, 1999), wird kontrovers diskutiert. Abbildung 1. Prototypen genutzter Fünfpunktmuster (cf. Garner & Clement, 1963) mit niediger Komplexität (drei Muster links, ESS = 4) versus hoher Komplexität (drei Muster rechts, ESS = 8), dargeboten mit hohem Kontrast zum Hintergrund (Muster oben) versus niedrigem Kontrast zum Hintergrund (Muster unten).        Ergebnisse und Diskussion Die mittlere Reaktionszeit RT2 für korrekte same- und different-Antworten wurde einer getrennten, dreifaktoriellen Varianzanalyse (ANOVA) mit Messwiederholungen innerhalb der Versuchspersonen mit den Faktoren SOA, Komplexität (Symmetrie, ESS) und Kontrast (Intensität) unterzogen. Reaktionszeiten RT2 für Muster niedriger Komplexität (ESS = 4) waren niedriger als Reaktionszeiten RT2 für Muster hoher Komplexität (ESS = 8). Dieses Ergebnis entspricht den Resultaten früherer Untersuchungen mit entsprechenden Mustern außerhalb einer Doppelaufgabensituation (e.g., Lachmann & Geissler, 2002). Es wurde schneller auf Muster hoher Intensität (C2) als auf Muster niedriger Intensität (C1) reagiert. Mittlere Reaktionszeiten RT2 stiegen mit fallendem SOA (Abbildung 2a, 2b). Diese Ergebnisse entsprechen den Befunden von Lachmann & Pataki (2001, 2002). Abbildung 2a. Mittlere Reaktionszeit RT2 als Funktion von Stimulusintensität (Kontrast) und SOA. Abbildung 2b. Mittlere Reaktionszeit RT2 als Funktion von Stimuluskomplexität (ESS) und SOA. Stimuluskomplexität, Stimulusintensität und SOA beeinflussen RT2 unabhängig voneinander. Die Variation von SOA und Stimulusintensität ergibt einen unteradditiven Effekt und die Variation von SOA und Stimuluskomplexität einen additiven Effekt für RT2. Mit fallendem SOA und steigender Stimuluskomplexität steigt RT2. Es sind jeweils Hauptwirkungen der variierten Faktoren, SOA, Intensität und Komplexität, aber keine Wechselwirkungen zwischen diesen gefunden worden. Ausgehend von den erzielten Effekten kann angenommen werden, dass die Verarbeitung der Stimuluskomplexität zentrale Mechanismen in Anspruch nimmt, während Prozesse der Enkodierung visueller Stimuli wahrscheinlich nicht auf zentrale Kapazität zurückgreifen. Beide Prozesse beeinflussen die Reaktionszeit RT2 unabhängig voneinander. Da sich keine signifikanten Wechselwirkungen ergeben haben, kann daraus geschlussfolgert werden, dass beide Prozesse auf unterschiedlichen Ebenen unabhängig voneinander ablaufen. Diese Ergebnisse relativieren den Befund von Lachmann & Pataki (2001), dass beides, die Komplexität und der Kontrast additive Effekte bewirken, Lachmann & Pataki (in Vorbereitung) gehen davon aus, dass in der Arbeit von 2001 die additive Kontrastwirkung dadurch zustande kam, dass beide Muster gleichzeitig gezeigt wurden. Werden beide Muster seriell bearbeitet, wirkt sich folglich der Kontrast von S2 additiv auf RT2 aus. _______________________________________________________ 1 Diese Untersuchung wurde durch die Deutsche Forschungsgesellschaft DFG (Projekt La 1281/2) gefördert. Für Informationen bitte Dr. T. Lachmann, Universität Leipzig, Psychologisches Institut, Seeburgstrasse 14/20, D-04103 Leipzig kontaktieren Gedruckt im Universitätsrechenzentrum der Universität Leipzig.