글 : PSYPOST

번역 : 인지심리 매니아


색상-문자 공감각을 경험하는 사람은 글자나 숫자를 볼 경우 색상을 경험하는데, 각 글자마다 일관된 색상을 경험한다. (i.e A를 볼 경우 항상 빨강을 경험한다)


스탠포드 대학의 Nathan Witthoft와 Jonathan Winawer는 색상-글자 매칭 패턴이 유사한 11명의 공감각자를 대상으로 연구를 진행한 결과, 이 공감각이 어릴적 가지고 놀던 자석 글자와 관련 있다는 사실을 발견했다. 이 연구[각주:1]는 Psychological Science와 journal of the Association for Psychological Science에 실렸다. 


실험 결과 11명의 참가자는 일관된 색상-글자 매칭을 보였으며, 이 일관성은 실험의 한 세션 내 또는 세션 간에서도 계속 유지되었다(이 데이터는 http://www.synesthete.org에서 수집되었다). 참가자들은 이 실험에 참가하고 7년이 지난 후에도 일관된 방식으로 색과 글자를 결합했다.


이 실험에서 참가자들은 timed task도 수행했다. 참가자들은 1초 동안 글자를 본 다음, 이 글자의 색이 자신의 공감각과 일치하는지 판단했다. 실험 결과 이들은 과제를 매우 빠르고 정확하게 판단했다.


참가자들의 색상-글자 연상은 특정하고, 자동적이며, 시간에 흐름에도 불구하고 일관성 있다는 점에서 공감각의 기본 요건을 충족하고 있었다. 그런데 참가자 간 (또는 참가자 내) 색상-글자 매칭의 유사도는 어릴 적 가지고 놀던 자석 글자의 색상과 관련이 있었다. .

(이해를 돕기 위해 역자가 연구 방법을 상술하고자 한다. 연구자들은 각 참가자가 어릴 적 가지고 놀았던 자석 글자 제품을 조사하여 참가자의 데이터와 비교했다. 그 결과 참가자의 데이터는 자신이 가지고 놀던 자석 글자의 색과 전반적으로 일치했다. 또 같은 제품을 가지고 놀았던 사람들은 공감각 패턴도 유사했다. -역자 주)



s1~s11 : 참가자 번호 set : 참가자가 가지로 놀던 자석 글자의 색상 Image : 논문에서 인용



연구자들에 의하면 이 연구야말로 공감각이 학습될 수 있다는 사실을 다수의 참가자를 통해 검증한 첫번째 사례라고 설명한다.


그들은 자석 글자 놀이에 노출되는 것만으로 공감각이 발생한다고 단정할 수는 없지만, 그럴 가능성을 높여준다고 지적했다. 자석 글자 놀이를 경험한 사람 중 공감각을 갖고 있지 않은 사람도 있기 때문이다. 이 결과를 토대로 Witthoft와 Winawer는 공감각을 이해하려면 학습과 기억의 개념도 고려되어야 한다고 결론내렸다. 


Reference

  1. Witthoft, N., & Winawer, J. (2013). Learning, Memory, and Synesthesia. Psychological Science. [본문으로]

(완성 예제 : 크롬, 파이어폭스, IE9에서 볼 수 있습니다)


글 : 인지심리 매니아


지각심리학은 자극의 움직임이 어떻게 뉴런의 발화로 이어지는지 연구해왔다. 이런 실험은 보통 두 가지 유형의 자극을 사용한다. 하나는 기울어진 막대처럼 생긴 자극이고, 다른 하나는 무선적인 방향으로 움직이는 점 자극이다.

 

오늘은 무선적으로 움직이는 점들을 구현한 예제를 소개하고자 한다이 예제는 Codeflow라는 블로그에서 소개되어 있으며필자가 목적에 맞게 약간의 수정을 가했다.


 


구조도 


이 코드는 네 개의 object를 갖고 있다. 먼저 main system을 불러온다. System은 여러 개의 점(particle)을 불러내서 해당 좌표에 그린다. Particle은 각각 고유한 좌표와 속도(velocity)를 갖고 있다. 각각의 좌표는 Vector로 표현된다. Vectorxy좌표를 변수로 가지고 있으며, 좌표를 계산할 때 사용할 사칙연산 메소드를 가지고 있다.

 


소스 코드


index.html

<!DOCTYPE HTML>

<!-- http://codeflow.org/entries/2010/aug/22/html5-canvas-and-the-flying-dots/ -->

<html lang="en"><head>

<style type="text/css">

html,body{width:200px;height:200px;margin:0;padding:0;border:0;outline:0}

body{background-color:#fff}

span{position:absolute;left:5px;top:2px}

a{font-family:sans-serif;color:#88ca0c;text-decoration:none;font-weight:bold;cursor:pointer}</style>

<script type="text/javascript" src="gravity.js"></script>

</head>


<body onload="main()">

<canvas id="particles" width="200" height="200"></canvas></a>

</body>

</html>


 

gravity.js

var Vector = function(x, y){

    this.x = x;

    this.y = y;


    this.sub = function(other){

        return new Vector(

            this.x - other.x,

            this.y - other.y

        );

    }

    this.isub = function(other){

        this.x -= other.x;

        this.y -= other.y;

    }

    this.iadd = function(other){

        this.x += other.x;

        this.y += other.y;

    }

    this.length = function(){

        return Math.sqrt(this.x*this.x + this.y*this.y);

    }

    this.idiv = function(scalar){

        this.x /= scalar;

        this.y /= scalar;

    }

    this.zero = function(){

        this.x = 0;

        this.y = 0;

    }

    this.validate = function(){

        if(isNaN(this.x+this.y)){

            this.x = 0;

            this.y = 0;

        }

    }

}

            

var Particle = function(canvas){

    var x_speed = Math.random()*2;

    var y_speed = Math.sqrt(16-x_speed^2); // y 값을 계산해서 속력이 4가 되도록 한다.


if(Math.random() <0.5){

x_speed=-x_speed;

}

if(Math.random() <0.5){

y_speed=-y_speed;

}

    var bounce_damping = 1;

    this.velocity = new Vector(x_speed, y_speed)

    this.position = new Vector(

        Math.random() * canvas.width,

        Math.random() * canvas.height

        

    )


    this.step = function(){

        this.position.iadd(this.velocity);


        // border bounce

        if(this.position.x < 0){

            this.position.x = 0;

            this.velocity.x *= -bounce_damping;

        }

        else if(this.position.x > canvas.width){

            this.position.x = canvas.width;

            this.velocity.x *= -bounce_damping;

        }


        if(this.position.y < 0){

            this.position.y = 0;

            this.velocity.y *= -bounce_damping;

        }

        else if(this.position.y > canvas.height){

            this.position.y = canvas.height;

            this.velocity.y *= -bounce_damping;

        }


    }

    this.draw = function(context){

        context.beginPath();

        context.arc(this.position.x, this.position.y, 2.5, 0, Math.PI*2, false);

        context.fill();

    }

}


var System = function(amount, milliseconds){

    var canvas = document.getElementById('particles');

    var context = canvas.getContext('2d');

        

    var particles = [];

    for(var i=0; i<amount; i++){

        particles.push(new Particle(canvas));

    }

       

    setInterval(function(){

       

        // dot drawing style

context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

        context.globalCompositeOperation = 'lighter'; 

        context.fillStyle = 'rgba(0,0,0,0.9)';


        // nbody code acceleration accumulation

        for(var i=0, il=amount; i<il; i++){

            var a = particles[i];

            a.step();

            a.draw(context);

        }

    }, milliseconds);

}


var main = function(){

    var system = new System(15, 40);

};





설명

 

참고: 이 자바스크립트 코드는 객체를 활용하고 있다. 자바스크립트에서 객체를 활용하는 방법은 인터넷에 많이 소개되어 있으므로 이를 참고하기 바란다.

 

Vector

var Vector = function(x, y){

    this.x = x;

    this.y = y;

 

    this.sub = function(other){

        return new Vector(

            this.x - other.x,

            this.y - other.y

        );

    }

    this.isub = function(other){

        this.x -= other.x;

        this.y -= other.y;

    }

    this.iadd = function(other){

        this.x += other.x;

        this.y += other.y;

    }

    this.length = function(){

        return Math.sqrt(this.x*this.x + this.y*this.y);

    }

    this.idiv = function(scalar){

        this.x /= scalar;

        this.y /= scalar;

    }

    this.zero = function(){

        this.x = 0;

        this.y = 0;

    }

    this.validate = function(){

        if(isNaN(this.x+this.y)){

            this.x = 0;

            this.y = 0;

        }

    }

}

 

Vector xy좌표라는 두 개의 변수를 가지고 있으며, 좌표를 계산할 때 사용할 사칙연산 메소드를 갖고 있다. 예를 들어, 아래와 같은 경우 vec3=vec1-vec2 (-2,-2)가 된다.

var vec1 = new Vector(1, 2);

var vec2 = new Vector(3, 4);

var vec3 = vec1.sub(vec2);

 


Particle

var Particle = function(canvas){

    var x_speed = Math.random()*2;

    var y_speed = Math.sqrt(16-x_speed^2);          // y 값을 계산해서 속력이 4가 되도록 한다.

 

           if(Math.random() <0.5){

                     x_speed=-x_speed;

                                }

           if(Math.random() <0.5){

                     y_speed=-y_speed;

                                }

          

    var bounce_damping = 1;

    this.velocity = new Vector(x_speed, y_speed)

    this.position = new Vector(

        Math.random() * canvas.width,

        Math.random() * canvas.height

       

    )

 

    this.step = function(){

        this.position.iadd(this.velocity);

 

        // border bounce

        if(this.position.x < 0){

            this.position.x = 0;

            this.velocity.x *= -bounce_damping;

        }

        else if(this.position.x > canvas.width){

            this.position.x = canvas.width;

            this.velocity.x *= -bounce_damping;

        }

 

        if(this.position.y < 0){

            this.position.y = 0;

            this.velocity.y *= -bounce_damping;

        }

        else if(this.position.y > canvas.height){

            this.position.y = canvas.height;

            this.velocity.y *= -bounce_damping;

        }

 

    }

    this.draw = function(context){

        context.beginPath();

        context.arc(this.position.x, this.position.y, 2.5, 0, Math.PI*2, false);

        context.fill();

    }

}

 

Particle() x_speed y_speed라는 변수를 가진다. 변수들의 값은 무선적으로 결정되지만, sqrt(x_speed^2+y_speed^2)=4. , 속도(velocity) 4가 되도록 만들었다. , 점의 최초 좌표를 생성한다.

 

Step 메소드는 좌표에 velocity를 더해줘서 점이 한 프레임당 4만큼 이동하도록 만든다. 점이 화면 바깥으로 나가는 것을 방지하기 위해 경계선에 부딪힐 때 velocitybounce_damping(=-1 or +1)변수를 곱해줘서 방향이 반대로 향하도록 만들었다.

 

Draw 메소드는 해당 좌표에 작은 원을 그린다.

 


System

var System = function(amount, milliseconds){

    var canvas = document.getElementById('particles');

    var context = canvas.getContext('2d');

        

    var particles = [];

    for(var i=0; i<amount; i++){

        particles.push(new Particle(canvas));

    }

       

    setInterval(function(){

        // fading

/*

        context.globalCompositeOperation = 'source-out'; //source-out으로 바꿔서 점들의 꼬리를 제거했다

        context.fillStyle = 'rgba(100,100,100)';

        context.fillRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

*/

        // dot drawing style

context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

        context.globalCompositeOperation = 'lighter'; 

        context.fillStyle = 'rgba(0,0,0,0.9)';


        // nbody code acceleration accumulation

        for(var i=0, il=amount; i<il; i++){

            var a = particles[i];

            a.step();

            a.draw(context);

        }

    }, milliseconds);

}


System은 캔버스에 particle을 그린다. 먼저 particle이라는 배열을 만들고 particle instance들을 모두 저장한다. 그 다음 setinterval 명령어로 각 점들의 step draw 메소드를 실행시켜서 점들을 화면에 그린다.

 

 

Main 

var main = function(){

    var system = new System(15, 40);

};


Main system의 인스턴스를 만든다. 15는 점의 개수, 40 setinterval 명령어가 실행되는 시간 간격을 말한다. 예제의 경우 각 점들은 40 밀리세컨드 단위로 움직이게 될 것이다.

 




글 : BPS research digest

번역 : 인지심리 매니아


과녁이 클수록 명중률이 높은 것은 당연한 이치다. 그런데 정반대도 가능하다는 사실을 알고 있는가? 즉, 맞추기 쉬워 보이는 과녁이 더 커 보이기도 한다. 이 현상은 James Gibson의 어포던스 이론과 일치한다. 어포던스 이론은 인간이 몸을 통해 환경과 상호작용하는 과정이 지각에도 영향을 준다고 설명한다. 


경상대학교의 이양 교수와 동료들은 경험이 있는 양궁 선수 9명을 대상으로 50미터 떨어진 각기 다른 크기의 과녁을 맞추어보라고 지시했다.[각주:1] 이 때, 연구자는 선수들이 시위를 놓는 순간 고개를 돌려서 화살이 날아가는 모습을 보지 못하게 했다. 또, 과녁이 명중했는지 여부도 알려주지 않았다.


활을 쏜 다음, 선수들은 18개의 모형 과녁 중 자신이 봤던 과녁과 크기가 일치하는 것을 골랐다. 모형 과녁의 크기는 지름이 10~27mm로, 50m에서 떨어져 본 실제 과녁과 유사한 크기다. 


선수들은 자신이 쏜 화살이 명중했는지 여부를 알지 못했다. 하지만 선수들의 명중률은 과녁의 크기 판단과 상관이 있었다. 즉, 명중률이 과녁의 실제 크기보다도 크기 판단에 더 큰 영향을 미치는 것이다. 또, 명중률이 높을수록 과녁이 크다고 판단했다. 


연구진은 양국 선수가 자신의 신체 피드백을 통해 화살의 명중 여부를 가늠한다고 생각했다. 인간이 신체 감각을 통해 과녁을 맞출 수 있다고 판단할 경우, 과녁이 크다고 생각하는 것이 진화적으로 유리할 것이다. 이 가설을 검증하기 위해, 연구진은 20명의 초보자를 대상으로 두 번째 연구를 진행했다. 이 연구에서 참가자들은 실제로 활을 쏘지 않았다. 참가자들은 활시위를 당긴 다음 멈추고 과녁의 크기를 판단했다. 이 때 중요한 점은 몇몇 활의 경우 stabilising tripod를 이용해서 시위를 당겼다는 사실이다. stabiliser는 참가자에게 명중률이 높아질 거라는 느낌을 준다. 따라서 참가자의 크기 판단에도 영향을 줄 것이다. 실험 결과는 예상과 일치했다. stabiliser를 통해 시위를 당긴 활을 본 참가자는 과녁이 훨씬 크다고 판단한 것이다.


역자 주

Journal of experimental psychology는 사회과학 논문 인용색인(SSCI)급 저널이다. 그만큼 권위를 자랑하는 저널이다. 그런 저널에 한국 연구진의 논문이 게재된 사실이 놀라워서 간략하게 소개해 봤다. 



  1. Lee Y, Lee S, Carello C, & Turvey MT (2012). An Archer's Perceived Form Scales the "Hitableness" of Archery Targets. Journal of experimental psychology. Human perception and performance PMID: 22731994 [본문으로]



글 : 인지심리 매니아



최근 미국인지과학회가 최우수로 선정한 인지과학 박사학위논문들이 발표되었다. 오늘은 그 중 시각 작업 기억 분야를 연구한 논문[각주:1]을 소개하고자 한다.


이 논문의 저자는 학제적 연구를 통해 시각 작업 기억이 대상을 구조적으로 표상한다고 주장하고 있다. 



1. 시각 작업 기억의 최소 단위


기존 인지심리학 연구들은 시각 기억이 대상(object)의 숫자에 영향을 받지만, 대상이 지닌 특징의 수에는 영향을 받지 않는다고 설명해 왔다. 예를 들어 두 개의 동그라미를 기억하는 경우와 빨강과 파랑 동그라미를 기억하는 경우, 후자(색상이라는 특징이 추가되었다)가 전자보다 기억하기 더 어려운 건 아니라는 것이다. 하지만 이 주장에 반대되는 연구 결과도 관찰되었다. 대상의 수가 동일하더라도 특징의 수(색상, 기울기 등)가 늘어나면 기억하기 더 어려워지는 현상을 발견한 것이다. 


저자는 이 모순을 해결하기 위해 hierarchically structured feature-bundle이 시각 작업 기억의 최소 단위라고 주장한다. 



사진출처: 논문에서 인용

인간이 a라는 장면을 머리 속에 기억할 때, 그 표상은 온전한 object(B) 또는 각각 분리된 특징(C)의 형태를 띄지 않는다. 대신 완전한 object와 특징을 모두 포함하는 hierarchically structured feature-bundle(D)로 표상된다. 


이 모델은 특징의 경우 어느 정도 독립된 저장 공간을 가지고 있기 때문에, 외워야 할 특징의 숫자가 늘어나도 기억하는 데 큰 무리가 없다고 설명한다. 반면 새 물체(즉 새로운 bundle)를 기억해야 할 경우, 기억에 추가적인 비용이 들어간다고 설명한다. 따라서 기억이 대상의 수에 영향을 받는 경우를 설명할 수 있다.  또, 이 모델은 특징의 저장 공간이 ‘어느 정도' 독립적이라고 설명했다. 따라서 동일한 대상 안이라도 특징의 숫자가 너무 많아지면 기억이 힘들어 질 것이다(필자는 이렇게 이해했다). 따라서 같은 대상 안에서 특징의 수가 늘어나면 기억이 어려워지는 경우를 설명할 수 있다. 결국 기존 연구 결과들의 모순을 설명할 수 있는 것이다.



2. Ensemble statistics bias


인간은 물체를 지각할 때 패턴 속에서 통계치를 발견한다. 예를 들어, 여러 개의 도형을 볼 경우 평균 크기, 평균 기울기 등을 매우 빠르게 계산해낸다. 이 통계치를 Ensemble statistics라고 한다.


Ensemble statistics는 시각 작업 기억이 정보를 효율적으로 부호화하도록 돕는다. 수박이 여러 개 있는 사진을 보여준 다음 특정 위치에 있던 수박의 크기를 기억해 보라고 할 경우를 상상해 보자. 우리는 사진을 볼 때 이미 수박들의 평균 크기를 무의식적으로 계산한 다음 이 수치를 토대로 수박의 크기를 기억한다. 즉, 패턴의 통계치를 기반으로 기억을 하기 때문에 그만큼 기억하기 쉬워지는 것이다. 만약 Ensemble statistics 없이 물체의 크기를 따로따로 기억해야 한다면 작업 기억에 큰 부담이 될 것이다.


저자들은 Ensemble statistics가 기억에 미치는 영향을 알아보기 위해 실험을 진행했다. 참가자들은 아래 그림처럼 빨간 또는 파란색 점들이 섞여 있는 그림을 본다. 그 다음, 연구자들은 참가자가 특정 위치에 있던 점의 크기를 정확히 기억하는지 검사했다.



사진출처: 논문에서 인용



연구 결과, 참가자들은 해당 위치의 점이 파란색일 때 점이 훨씬 컸다고 기억했다. 즉, 파란색 점의 평균 크기가 해당 점의 크기를 기억하는 데 영향을 미친 것이다. 연구자들은 이 효과를 직접적으로 알아보기 위해 동일한 점의 색깔을 빨강 또는 파랑으로 조작한 다음 크기를 물어봤다. 동일한 점임에도 불구하고 색상이 파란색인 경우 참가자는 점의 크기가 컸다고 기억했다. 


결국 인간은 물체의 개별적 특징 뿐만 아니라 물체들의 평균적 특징도 함께 표상한다는 것이다. 우리는 이런 구조적 부호화 때문에 시각 정보를 효율적으로 다룰 수 있다.



3. 정보 압축


인간은 주변 환경의 구조적, 통계적 정형성(statistics regularity)에 민감하다. 예를 들면, 우리는 뜨거운 열의 중심부는 노란색이고 주변부는 붉은 색을 띤다는 사실을 알고 있다. 이런 통계적 정형성은 한낮의 태양부터 양초의 촛불에 이르기까지 일관되게 나타난다. 


이 통계적 규칙은 우리가 기억을 효과적으로 하는 데 도움을 준다. 저자들은 이 가설을 검증하기 위해 실험을 진행했다. 참가자들은 아래 그림처럼 8개의 색으로 이루어진 4개의 원을 보게 된다. 1초가 지난 다음, 이번에는 색상이 모두 제거된 원이 제시된다. 참가자는 그 중 까맣게 표시된 원의 색상이 무엇이었는지 기억하면 된다. 



사진출처: 논문에서 인용



연구자는 참가자를 Uniform 조건과 Patterned 조건으로 나누었다. Uniform 조건의 참가자는 색상의 짝이 무선적으로 구성된 원들을 보게 된다(원과 테두리의 색상 조합이 무선적이다). 반면, Patterned 조건의 참가자는 규칙성이 있는 색상 조합에 노출된다. 예를 들면 빨간색 원이 노란 테두리와 함께 나타날 확률을 80%로 조작하는 식이다.


실험 결과, patterned 조건의 참가자는 uniform 조건의 참가자보다 색상의 회상률이 높았다. 이 효과는 실험 횟수가 거듭될수록 더욱 커졌다. 연구자들의 주장의 의할 때, 이 결과는 참가자들이 실험이 진행되는 동안 빨간색이 노란 테두리와 함께 나타난다는 사실을 무의식적으로 배웠기 때문이다. 이 통계적 규칙성이 중심원의 색상을 기억하는 데 도움이 되었던 것이다.


연구자들은 통계적 정형성이 정보를 압축하기 때문에 효율적인 기억을 가능하게 한다고 생각했다. 이를 검증하기 위해 인간이 색상 간 규칙을 학습하는 과정을 베이지안 모델로 만든 다음, 색상을 비트로 바꿔서 기억해야 할 양이 어느 정도인지 계산해냈다. 그 결과, uniform과 patterned 집단 간 기억해야 할 정보량에는 차이가 없었다. 그럼에도 불구하고 patterned 집단의 수행이 높았던 이유는 통계적 정형성이 정보를 압축했기 때문이라고 볼 수 있다. 



                                                                                                                

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  

그 동안의 연구들은 시각 기억을 연구할 때 기억해야 할 항목의 개수에만 관심이 있었다. 또, 항목들을 묶어서 기억(청킹)하는 경우 항목이나 특징 간 위계적 구조를 고려하지는 않았다. 이 논문은 우리의 시각 기억 표상이 훨씬 복잡할 수 있음을 보여준다. 우리는 대상을 특징 별로 나누어서 기억하는 동시에 그것을 구조적으로 조립한 완전한 대상으로도 기억하며, 거기에 다른 물체에서 발견한 통계적 규칙까지 적용한다. 




  1. Structured Representations in Visual Working Memory, Timothy F. Brady, Department of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology, 2012 [본문으로]
당신이 보는 매 장면을 모두 기억할 수 있다고 상상해보라. 당신은 에전에 갔던 길을 찾기 위해 다시 물어보지 않아도 될 것이다. 일단의 과학자들이 당신이 보는 것을 기억하는 능력을 향상시킬 단백질을 찾아냈다.


스페인 연구자들은 오늘(7월 2일) 사이언스에 올린 논문을 통해 기억을 향상시키는 물질을 우연히 찾아내었다고 발표했다. 연구자들은 당시 visual cortex의 잘 연구되지 않은 부위를 연구하는 중이었다. 이들은 쥐의 visual cortex에 있는 RGS-14라고 불리는 단백질(그림 참조)의 합성을 늘리면 쥐의 시각 기억이 향상되는 것을 발견했다.


RGS-14를 늘린 쥐는 그들이 봤던 장면을 최고 2개월 후까지 기억했다. 일반적인 쥐들은 영상을 대략 1시간 정도 기억한다.


연구자들은 V2의 여섯 층 중 하나인 이 영역이 시각적 기억을 만들어내는 데 관여하는 것으로 결론내렸다. 이 부위를 제거할 경우 쥐는 자신이 봤던 물체를 더는 기억하지 못한다.



이 단백질이 인간의 시각 기억을 향상시킨다면 매우 놀라운 일이다. 이 논문에서 연구자들은 이 단백질이 기억을 향상시킬 수 있다고 조심스럽게 말하고 있다. 흥미로운 사실 하나는 이 단백질이 오직 시각 기억에만 효과가 있다는 것이다. 예전에 언급했던 대로 이는 mapping을 하는 데 있어서 도움이 될 수 있다. 또 엔지니어나 건축가처럼 시각적 기억을 특히 필요로 하는 사람에게 이것이 도움이 될 수 있다. 또한 이 약이 탐정이나 스파이에게 도움이 될지도 모른다.



그렇다면 사진처럼 생생한 기억을 얻는 것 또한 가능할까? 예를 들어 내가 책의 어떤 페이지를 봤다면 그 페이지의 단어들을 기억하게 될 것인가? 아니면 그 페이지가 어떻게 생겼는지를 기억하게 될 것인가?

그러나 부정적인 결과 또한 생각해 봐야 한다. 안 그러면 기억하지 않아야 할 것을 계속 하게 되서 문제가 생기거나 trauma로 발전할 수도 있다.


via Science


http://io9.com/5306489/a-drug-that-could-give-you-perfect-visual-memory

attentional blink는 인간이 가진 가장 재미있는 맹점이다. attentional blink는 두 개의 이미지를 연속해서 빠르게 보여주면 두번째 화면을 보지 못하는 현상을 말한다. 이 현상의 원인은 우리 뇌가 첫번째 자극을 처리하기 바빠서 두번째 자극을 처리하지 못하기 때문에 발생한다.


최근 Lorenzo Colzato는(지난 번에 소개했던 논문의 저자이기도 하다 - 역자 주) 무신론자와 칼뱅파 기독교인(Dutch Calvinist는 개인주의적 성향이 강하다 - 역자 주)의 attentional blink를 연구했다.


실험은 간단하다. 화면에 여러개의 문자가 연속적으로 나타나다가 중간에 숫자 하나가 나타난다. 다시 문자가 몇 개 나타나다가 또 다시 숫자 하나가 나온다. 참가자의 과제는 자신이 본 숫자 두개를 입력하는 것이다(블로그 원문에는 반대로 써 있는 것 같은데, 잘못 쓴 것 같다. - 역자 주)



 
 
역 자 해설) 연구자들은 이 실험에서 T2(두번째 숫자 정답인 경우)|T1(첫번째 숫자 정답인 경우)라는 사후확률을 종속변인으로 사용했다. 아래 그림의 AB magnitude는 두 숫자 사이의 제시간격이 긴 조건(lag8)의 T2|T1 - 제시간격이 짧은 조건(lag1)의  T2|T1을 의미한다. AB magnitude가 크다면 attentional blink의 길이도 긴 것이다.



연구팀은 무신론자가 칼뱅파 교인보다 짧은 attentional blink를 가졌다는 사실을 발견했다. 또 오른쪽 그래프에서 알 수 있듯이 참가자의 기도 횟수와 attentional blink의 길이는 정적 상관관계가 있었다.



연구자는 이 현상이 그녀가 연구했던 이전 논문과 관련있을 것이라고 추측했다(칼뱅파 교인은 큰 그림보다 세부적인 사항을 보는 경향이 있다). 그녀는 칼뱅파 교인들은 개인주의적 문화로 인해 좁은 주의를 가지게 되고, 이런 경향이 정보 처리에서도 나타난다고 생각했다(공동체적 관점을 중시하는 종교에서는 보다 넓은 주의가 발달할 것이다).
역자 해설) 그럼 주의의 범위가 좁은 것과 attentional blink는 무슨 상관일까? 국재적인 주의를 사용하는 경우, 첫번째 주의에 온 주의를 다 쏟게 되어서 두번째 자극에 주의를 주지 못하게 된다. 결국 attentonal blink가 발생한다.



나는 attentional blink가 길고 짧은 경우의 장단점을 아직 잘 모르겠다. 아마 상황에 따라 다를 것이라고 생각한다.

(명상이 attentional blink를 감소시킨다는 연구가 있는데, 꽤 흥미로운 애기다).




Colzato, L. (2010). Religion and the Attentional Blink: Depth of faith predicts depth of the blink Frontiers in Psychology DOI: 10.3389/fpsyg.2010.00147

변화맹 실험 주의 / 인지심리학

2009/06/28 16:57 수정 삭제

복사 http://blog.naver.com/ryuskae/140072361776


사람은 자기 관심(주의) 외의 대상이 변화하는 것을 잘 알아차리지 못한다네요.

나도 저 상황이라면 저렇게 될까?



아래 미국 주화를 관찰해보라. 그림에서 알 수 있듯이 두 동전은 조금 다르다. 날짜부분의 위치가 각기 다른 것이다. 여러분은 어떤 동전이 '틀린' 동전인지 알 수 있는가?(한국 독자들에게는 다소 생소하기 때문에 아래 실험이 부적절할 수 있다 -역자 주)


정답을 맞추기 전에 주머니의 동전을 보지 말라! 정답은 포스트 맨 밑에 있다.



시각적 변화에 둔감한 인간

대부분의 미국인들이 미국 주화가 어떻게 생겼는지 안다고 말하지만, 1979년에 행해진 실험에선 주화의 세부적인 특징을 기억하지 못하는 것으로 드러났다. 최근에 변화맹(change blindness) 실험에서는 눈 앞에서 장면의 특정 부분이 변화했음에도 불구하고 이를 알아차리는 데 매우 둔감하다는 사실이 밝혀졌다.

그러나 Luke Rosielle와 Jeffrey Scaggs는 이런 변화맹은 현실 세계에서 잘 일어나지 않는 일이라고 한다. 관찰자의 눈앞에서 특정부분이 사라지거나 변하는 일이 잘 없기 때문이다. 보다 일반적인 형태의 변화는 우리가 오래 기간 어디를 갔다 왔을 때 일어난다. 만약 우리가 몇 주동안 집을 비웠다면, 우리는 평소 좋아하던 커피숍이 페인트칠을 다시 했다는 사실을 알아차릴 수 있다. 이런 유형의 변화라면 우리는 변화에 훨씬 민감할 것이다. 그렇지 않은가?



실험

연궅팀은 48명의 학생을 대상으로 그들의 캠퍼스 사진을 보여주고, 사진의 절반이 포토샵으로 지웠거나 주요 랜드마크(빌딩, 기념물)에 변화를 주었다고 말했다. 학생들은 각 사진을 20초 정도 응시하고 나서 사진이 원래 장면과 동일한지 아니면 포토샵으로 수정됐는지를 판단한다. 그 다음, 장면의 친숙함 정도를 1-10 척도로 평가하게 했다. 평균적으로 학생들은 장면들에 대해 97퍼센트의 친숙함을 보였다. 그러나 장면의 변화는 81퍼센트 정도밖에 포착하지 못했다!



학생들은 장면을 인식했다고 생각했지만 사진이 수정된 사실을 인식하는 데는 실패한 셈이다. 왜 그럴까? 연구팀은 동일한 사진들을 48명의 학생들(동일한 캠퍼스의 학생들)에게 보여주었는데, 이번에는 원본사진과 수정된 사진을 나란히 보여주었다. 그리고 학생들에게 다른 학생들이 사진의 변화를 알아차리는 게 얼마나 힘들지 평가하게 했다. 흥미롭게도 위 학생들의 평가는 첫 번째 실험 집단의 실수와 동일했다. 학생들은 다른 학생들이 사진의 변화를 알아차릴 확률이 우연수준보다 높을 것이라고 예측할 수 있었다. 결국 학생들은 예측에 실패한 것이다. 학생들은 50%정도가 정확할 것이라고 예측했지만, 실제로는 변화의 80퍼센트를 놓쳤기 때문이다.


연구팀은 이 사진을 다른 학교에 재학중인 학생 48명에게 보여주었다(위 학교를 한번도 본 적이 없는 사람들이었다). 이 학생들 역시 사진 속 대학에 재학중인 학생들의 정답률을 예측하지 못했다. 그들의 예측과 정답률 간에는 아무런 관계가 없었다.


결론

따 라서 인간의 장면에 대한 기억은 우리가 생각한 것만큼 좋지 않은 것 같다. 하지만 기억이 아무 짝에 쓸모 없는 것 같지는 않다. 다른 학교의 학생들은 사진의 큰 변화(사진에서 큰 면적을 차지하는 대상)는 쉽게 발견을 한 반면, 해당 학교에 재학중인 학생들은 다른 특징들의 변화도 잘 알아차렸다. -- 당신은 한번도 가 보지 않은 곳의 큰 변화보다는 당신이 좋아하는 커피숍이 닫혀있는 것을 훨씬 잘 알아차릴 수 있다. 어쨌든 우리에게 친숙한 장면이 생각보다 잘 기억되지 않는다는 사실은 무척 놀랍다. 만약 이게 사실이라면 우리는 이 글 맨 처음에 했던 투표 결과가 부정확할 것이라고 예상할 수 있다. 여기 정답이 있다.

보시다시피 동전 B가 정답이다. 그러나 두 동전 모두 큰 특징 하나가 빠져있다. 루즈벨트 얼굴 왼쪽에 있는 'LIBERTY'가 빠져 있는 것이다. 당신은 이 변화를 전부 알아차렸는가?

Rosielle, L., & Scaggs, W. (2008). What if they knocked down the library and nobody noticed? The failure to detect large changes to familiar scenes Memory, 16 (2), 115-124 DOI: 10.1080/09658210701787765

출처: Cognitive Daily
http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2009/06/were_shockingly_bad_at_noticin.php



Is it really impossible to ignore an attractive face?

남자는 죄가 없다!


조와 미첼은 분위기 있는 레스토랑에서 저녁을 먹고 있었다. 그 날은 두 사람의 1주년 기념일 이었고(결혼한 부부인가? 연인인가? - 역자주) 모든 게  환상적이었다. 그러나 매력적인 여성이 테이블 옆을 지나가면서 일이 꼬이기 시작했다. 미첼은 조가 그 여자를 힐끔 쳐다보는 것을 눈치챘다. 미첼은 화가 난 얼굴로 조를 째려봤고 조는 위기에 직면했다. "그 여자를 볼 생각은 아니었어", "원래 남자들은 예쁜 여자가 지나가면 저절로 그렇게 돼". 미첼이 씩씩거리자 "그래도 그 여자가 당신만큼은 안 예뻐."라고 수습했다.


 


예제 

여기 예제가 있다. 아래 동영상에서 여러분은 화살표를 보게 된다. 화살표가 사라진 후 화살표가 가리켰던 방향(좌 또는 우)에 아래와 같은 그림이 나타날 것이다.

여러분은 다른 한쪽에 나타나는 사진(얼굴 또는 빈 화면)을 무시하고 위 그림의 중앙에 있는 T가 원래 위치에 있는 또는 180도로 뒤집혀 있는지를 판단해야 한다. 총 4번의 시행이 반복된다. 화면이 매우 빠르게 지나가기 때문에 유심히 관찰해야 한다.

 

Click here to play movie (QuickTime 필요. 주소 복사후 주소창에 붙여서 엔터하면 나옴)

 

해보면 알겠지만 굉장히 어려운 일이다. 어쩌면 동영상을 여러번 봐야 할지도 모르겠다. 어쨌든 동영상을 보고 나면, 여러분은 자신이 굉장히 정확한 판단을 했다는 것을 알 수 있다. -심지어 방해 사진이 얼굴이었더라도 말이다).



Fin.

 

예쁜 열굴은 결국 주의를 끌 수 밖에 없을까? 수많은 연구들에 의하면 우리는 매력적인 얼굴을 다른 사람보다 훨씬 빨리 알아차리고, 못 생긴 얼굴보다 훨씬 오래 쳐다본다. 몇몇 연구는 매력적인 얼굴이 우리가 다른 과제를 수행할 때 얼마나 방해가 될 수 있는 지를 알아냈다.

 

 

실험1

Jie Siu와 Chang Hong Liu은 40명의 대학생에게 위와 같은 영상을 보여줬다. 이 연구는 보다 매력적인 얼굴이 비호감 얼굴보다 과제를 방해하느냐를 알아보는 게 목적이 있었다. 그래서 연구자들은 164명의 얼굴을 호감-비호감으로 나눠서 학생들에게 보여줬다. 호감-비호감 얼굴은 영상을 보여주는 동안 무선적으로 제시되며 다른 쪽 화면의 T 판단을 방해한다. 학생들에게는 얼굴 사진을 무시하고 목표 사진에만 주의를 기울일 것을 당부했다. 결과는 다음과 같다:

 

호감 얼굴은 비호감 얼굴이나 빈 화면보다 수행해야 할 과제를 훨씬 많이 방해했다(T에 대한 반응 시간이 길어졌다).  비호감 얼굴과 빈 화면간에는 별 차이가 없었다. 위 실험에서 얼굴과 목표 자극은 제시시간은 200밀리세컨드였다.

이 반응시간 차이가 별로 크지 않다고 생각하는 사람이 있다면, 우리 뇌가 시각적 영상에 반응하는 시간을 고려해볼 필요가 있다. T가 제대로 서 있는지 뒤집히는 지를 판단하는 데는 (적어도 뇌에 있어서)10밀리세컨드도 긴 시간이 될 수 있기 때문이다.

연구자들은 화살표가 가끔씩 잘못된 방향(얼굴 쪽)을 가리키게 해서 헷갈리게 만들어봤다. 이 조건에서는 얼굴의 매력도가 별 영향을 미치지 않았지만 빈 상자에 비해서는 얼굴(호감-비호감 모두)이 과제를 방해했다.

 

실험2

두번째 실험에서 연구자들은 얼굴을 100밀리세컨드라는 극히 짧은 시간동안만 보여줬다. 특이한 점은 얼굴이 왼쪽에 제시된 경우만 첫번째와 동일한 결과를 얻었다는 점이다. 연구진이 안구 운동을 측정해본 결과 안구 운동은 이 효과와는 관련이 없었다. 사진들이 워낙 빠른 시간에 제시되었기 때문에 안구 운동이 일어날 수 없었기 때문이다. 따라서 위 결과에 안구 운동이 영향을 미쳤을 리는 없다.

 

논의

Sui와 Liu는 매력적인 얼굴이 사회적인 맥락을 벗어난 경우에서도 과제 수행을 방해한다는 사실을 보여준다고 한다. 이 연구에서는 성별간 차이가 나타나지 않고 동일한 결과를 얻을 수 있었다. - 실험에 사용된 얼굴은 남녀 사진을 모두 포함하고 있었고 남녀 피험자 모두 같은 효과를 얻었다.

 

따라서 조는 오로지 미첼에게 주의를 집중한다는 것이 불가능한 일이었는지도 모른다. 심지어 그게 그들의 기념일이라고 해도 말이다. 아마도 다음 번엔 집에서 그녀랑 저녁을 먹는 게 나을지도 모르겠다.

Sui, J., & Liu, C. (2009). Can beauty be ignored? Effects of facial attractiveness on covert attention Psychonomic Bulletin & Review, 16 (2), 276-281 DOI: 10.3758/PBR.16.2.276

 

출처:Cognitive Daily

http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2009/05/guys_on_dates_want_to_know_is.php

 


출처: Cognition & The Arts

번역: 인지심리 매니아


야구경기에서 외야수가 공을 잡는 장면을 보면, 나도 저런 수비를 할 수 있을지 의문이 들 때가 있다. 날아오는 공을 잡는 능력은 우리가 생각한 것 이상으로 복잡한 과정이다. 우리 인간은 어떻게 날아오는 물체를 잡을 수 있을까?



최 근 잇따른 연구에 의하면 우리 시각 체계는 proprioception으로부터 도움을 받는 것으로 알려져 있다. proprioception은 신체 움직임을 지각하거나 물체에서 공간적 orientation이 발생했을 때 이를 인식하는 능력을 말한다. 이 능력이 날아오는 공을 잡는 데 중요한 역할을 하는 것으로 여겨지고 있다. 우리는 proprioception이 시각 체계와 어떻게 상호작용하는지 잘 알지 못한다. 그러나 최근 Bastin, Calvin, Montagne가 한 연구는 proprioception이 지각적 정보에 편향을 일으킨다는 사실을 알아냈다.



물 체 등을 잡는 과제를 통해 proprioception의 효과를 알아볼 때 연구자들은 tendon(건, 힘줄) vibration을 사용한다. 이 장치는 말 그대로 자기장을 통해 근육을 자극한다. 이런 실험을 할 땐 참가자에게 헬멧을 씌워서 머리를 움직이지 못하게 한다. 이 tendon vibration을 이용한 연구들은 특정 근육을 자극했을 때 물체의 움직임을 자극의 방향과 반대로 지각한다는 사실을 알아냈다. 예를 들어 눈의 밑 부분에 자극을 가하면, 가만히 있는 물체가 위로 움직인다고 느낀다는 것이다.



이 번 연구는 컴퓨터와 프로젝터 이용하여 가상의 장면을 스크린에 투여했다. 목표 자극은 지름이 11센티미터인 원이었다. 이 원은 화면의 오른쪽에서 왼쪽으로 직선을 그리며 움직이게 된다. 참가자들은 그 점이 정확히 중앙에 왔을 때 버튼을 누르면 된다. 버튼을 누름과 동시에 점의 위치와 실제 중심점의 차이가 기록된다. 점이 실제 중심점보다 오른쪽에 위치해있다면 +, 중심점보다 왼쪽에 있다면 - 점수를 받게 된다. 중심점과 일치한다면 0이 된다.


Apparatus and Task

On the left is a diagram of the task. A target moves from right to left across the screen. When the subject judges the target has crossed the midline axis, he presses the switch, and the angle between the target's position and the path's spot on the midline axis is calculated. On the right, a rendered diagram of the vibrator and screen apparatus.



이 연구는 또 가상 환경의 효과를 알아보고자 했다. Rich 조건의 경우 목표 자극 뒤 텍스처 바닥으로 꾸며지는 반면, Poor 조건의 경우 목표 자극 외에 아무것도 화면에 제시되지 않는다. 또 참가자들을 왼쪽, 오른쪽, 중앙의 세 조건으로 나누었다. 왼쪽 조건의 경우 바이브레이터가 목의 왼쪽, 오른쪽 조건은 오른쪽만 자극하게 된다.



그 결과 tendon vibrator가 물체 움직임을 지각할 때 편향을 일으킴을 발견했다. 예상대로 왼쪽 목에 자극을 가한 조건은 왼쪽에 있는 점이 중앙에 있다고 보고하는 편향을 일으켰다(마이너스 점수를 받았다). 오른쪽의 경우 반대 결과가 나타났다. 또 시각적 환경의 영향도 발견했다. 바이브레이터의 효과는 Poor 조건에서 더 강했다. 이는 다른 시각적 정보가 없는 상황에서 오로지 proprioceptive information에 의존해야 하기 때문인 것으로 보인다. 하지만 배경화면이 있던 경우 다른 시각적 단서를 통해 물체 움직임을 파악할 수 있으므로, proprioception의 효과가 줄어든 것 같다.


Sample of BiasAn illustration of bias consequences of vibration. On the right, proprioceptive information from the vibrations on the right causes the participant to think his trunk has shifted right.



이 연구가 proprioception의 효과를 보여주기는 했지만, 어디까지나 간접적인 증거이다. 우리는 proprioceptive system이 편향을 어떻게 일으키는지 알지 못하며, tendon vibratin의 효과 역시 다른 원인의 결과일 수도 있다. 직접적인 증거를 찾을 수 있는 기술을 사용하기 전까지 우리는 장담할 수 없다. 하지만  proprioception가 우리 신체와 상대적인 물체 움직임을 파악하는데 중요한 역할을 차지함을 알수 있다. 왼쪽, 오른쪽 목에 가한 자극으로 인한 일관된 편향은 우리가 시각적 단서와  proprioception을 모두 사용함을 의미한다. 그럼에도 불구하고 우리는 시각적 단서에 조금 더 의존하는 것 같다. 




Reference


Bastin J, Calvin S, & Montagne G (2006). Muscular proprioception contributes to the control of interceptive actions. Journal of experimental psychology. Human perception and performance, 32 (4), 964-72 PMID: 16846291


 

출처: Cognition & Arts

번역: 인지심리학 매니아


창고, 차고, 다락방, 상자, 침대 밑, 기숙사 방..... 우리는 누구에게도 보이고 싶지 않은 자신만의 엉망진창 공간이 있다. 휴대폰 충전기, , 노트북 더미 에서 파란색 셔츠를 찾는다고 상상해보자. 며칠 뒤 당신은 배터리를 찾기 위해 그 아귀지옥을 다시 뒤져야 할 것이다. 실제로 이런 경험을 해 본 경험이 있는가?

 

심리학자인 Carrick Williams는 인간이 잡동사니로 가득한 방에서 찾고자 하는 물건을 어떻게 기억하는지 연구했다. 이 분야의 기존 연구는 target(목표자극) distracter(방해자극)의 기억 정도에 초점을 맞추었다. 목표자극은 현재 찾고자 하는 물건을 말한다. 방해자극은 목표자극 주변에 널려 있지만 현재 내가 찾는 목표 물건이 아닌 대상을 말하며, 우리는 이를 무시하고 목표자극에만 집중하게 된다. 이런 연구들은 보통 시각 탐색 과제와 surprise memory test(처음에는 피험자에게 자극을 기억하라는 말을 하지 않지만, 실험 후반부에 아까 제시된 자극을 기억해보라고 하는 방법. 피험자가 예상치 못한 요구에 당황한다고 해서 surprise테스트다 역자 주)를 병행해서 사용한다. 피험자들은 여러개의 물건 속애서 목표 물건을 찾는 과제를 수행하게 된다. 이 때 주변에 널려있는 방해자극은 색상, 모양 등이 목표자극과 유사해서 피험자를 헷갈리게 한다. 이후 Surprise memory task에서는 두 가지 물건을 제시하고 아까 봤던 물건이 어떤 것인지 물어본다. 이 때 두 사진은 한 물체의 다른 이미지를 보여줘서 피험자가 언어적 구분을 하지 못하게 한다(. 파란 셔츠). 이런 류의 연구들은 우리가 목표자극을 더 잘 기억한다고 설명한다. 또 목표자극과 색상이나 범주가 비슷한 방해자극도 기억이 잘 된다고 한다. 아래 그림은 파란 셔츠가 목표자극인 자극 세트의 예이다. 독자는 나중에 어떤 것을 기억하게 될까? 노란 양말? Pot?



기존 연구들은 시각 기억이 어떤 부호화 과정을 거치고 어떤 요소에 영향을 받는지 설명하지 못했다. 본 연구자는 인간이 시각 기억을 업데이트하는데 영향을 미치는 세가지 요인을 있을 거라고 가정했다. 첫번째는 전체 물건의 갯수, 두번째는 물건을 본 횟수와 시간, 세번째는 물체간 색상이나 범주의 유사성이다. 이번 실험에서 연구자는 시각 탐색 과제와 surprise memory task를 같이 사용하기로 했다. 또 아이트래커를 사용하여 피험자의 초점이 물체의 어떤 부분을 자주, 오래 봤는지 측정하기로 했다. 이 실험이 기존 실험과 다른 점은 일부 자극 세트는 2번만 제시되는 반면, 다른 자극 세트는 4번 제시된다는 것이다. 이를 통해 노출 횟수가 기억에 어떤 영향을 미치는지 아라 수 있게 되었다. 목표자극은 전체 제시 횟수의 절반 정도는 제시되지 않으며, 방해자극은 모든 자극 제시에서 나타난다.



24명의 참가자는 총 96개의 (물체)배열을 보게된다(32개의 구분되는 배열로 이루어져 있다. 이중 절반은 두번씩, 나머지는 네번씩 제시된다)를 보게 된다. 한 배열은 12장의 사진이 들어있다. 12장 중 4장은 목표자극과 색상이 비슷하고, 또 다른 네 장은 목표자극과 범주가 비슷하다. 나머지 사진은 목표자극과 아무 연관이 없다. 각 배열이 제시되기 전에 화면에 목표물체를 단어로 표시해준다. (: ‘파란 셔츠’) 그 다음 12장의 사진이 화면에 나타난다. 참가자는 이 중 목표자극이 있는지 없는지를 판단해서 키보드를 누르게 된다. 위에서 제시했던 사진이 이 배열의 예시이다. 가장 위에는 파란 셔츠가 있고, 첫번째 줄은 목표자극과 같은 색상을 가진 물건들, 두번째 줄은 목표자극과 범주면에서 관련이 있는 물건들, 마지막은 무관한 물체들이 제시되었다

 

탐색 과제에 이어 참가자들은 surprise memory test를 받게 된다. 참가자는 두 장의 사진을 보고 어떤 사진이 앞전 실험에서 본 것인지 판단하게 된다. 제시되는 사진들 중 일부는 언어적 단서와는 일치하지만 시각적 단서와 불일치한 경우다. 이는 참가자가 오로지 시각 기억에만 의존하게 만들기 위함이다. 예를 들어, 파란색 폴로 셔츠가 앞 실험에서 제시되었다면, 기억 테스트에서는 파란색 티셔츠가 보기로 제시될 수 있다(앞 실험에서 제시 단어는 파란 셔츠였다. 아래 그림을 보여주게 된다면 피험자는 파란 셔츠라는 언어적 기억만으로 판단 하는 것이 곤란해진다. 둘 다 파란 셔츠이기 때문이다 역자 주)





참가자들은 총 128개의 기억 판단과제를 수행하게 된다.

 

연구자는 실험을 통해 이전 연구와 일관된 결과를 관찰할 수 있었다. 목표자극은 방해자극보다 기억이 더 잘 됐다. 또 색상이나 범주에서 목표자극과 비슷한 방해자극은 무관한 방해자극보다 기억이 더 잘 됐다. 2번 보여주는 것과 4번 보여주는 것에도 차이가 있었다. (당연한 얘기지만)4번 보여주는 것이 기억을 도왔다. 목표자극이 전체 시행에 반에서만 제시된 것을 감안하면, 자극이 한번 제시되는 것보다 두번 제시되는 것이 더 도움이 되는 셈이다.

 

아이트래커 측정 결과 또한 흥미롭다. 물체를 응시한 시간이 기억력 향상과 관련이 있었다. 또 방해자극을 아무리 오래 관찰한다고 해도 목표자극을 기억하는 데 별 지장이 없었다. 자극 제시 시간이 길어질 경우 피험자들은 방해자극을 더 오래 쳐다보는 경향이 있었다(하지만 기억이 더 향상되지는 않았다)

 

가장 재미있는 비교는 4번씩이나 제시된 방해자극과 1번만 제시된 목표자극의 결과일 것이다. 놀랍게도 1번만 제시된 목표자극의 재인률이 더 높았다.

연구자는 기억에 영향을 미치는 이 세가지 요인(제시 횟수, 제시 시간, 자극간 유사성)을 면밀히 분석해 봤다. 분석 결과 우리는 목표자극과 방해자극을 다른 방식으로 처리한다는 것을 알 수 있었다. 제시 횟수는 목표 자극과 관련이 있는 반면, 방해자극은 응시 시간과 관련이 있었다. 이 연구는 두 자극의 질적 차이를 밝히는 초석을 마련했다.

 


Williams, C. (2010). Not all visual memories are created equal Visual Cognition, 18 (2), 201-228 DOI: 10.1080/13506280802664482

 


출처: Cognition & the Arts

번역: 인지심리 매니아


우 리 부모님은 눈이 좋아지려면 당근을 먹어야 한다고 말씀하셨다. 어느날 나와 동생은 깜깜한 곳에서도 눈이 잘 보이는지 당근을 엄청나게 먹어봤다. 하지만 효과는 없었다. 당근을 아무리 많이 먹어도 눈이 잘 보이지는 않는 것 같다. 눈을 잘 보이게 하는 것은 안경, 렌즈, 라식 수술, 그리고 게임이다!


Renjie Li와 동료들은 게임이 대비(contrast)에 대한 민감성을 향상시킨다는 사실을 발견했다. 이 능력은 균일한 배경화면에서 회색 그림자가 미세하게 변하는 정도를 탐지하는 능력을 말한다. 만약 자신의 능력을 테스트해보고 싶다면, 아래 있는 Campbell-Robson Contrast Sensitivity function Chart를 사용해봐도 좋다. 사진에서 검은 줄무늬와 회색 배경이 더 이상 구분되지 않을 때까지 아래에서 위로 초점을 이동하면 된다. 보통 뒤집어진 U자 모양의 결과가 나오게 된다. 이는 대비 민감성이 중간 정도의 공간 주파수에서 가장 좋다는 사실을 보여준다. 그런데 연구자들이 발견한 사실에 의하면, 게임광들의 경우 이 그래프가 훨씬 위쪽에서 그려진다는 것이다.



여 기서 짚고 넘어가야 할 것이 있다. 왜 우리가 대비 민감성에 관심을 가져야 할까? 가스불이 희미하게 남아있다던지, 깜깜한 방에서 물건을 찾는다든지, 안개 낀 밤에 운전을 하는 경우 낮은 대비에서 물건을 식별해야 한다. 더군다나 대비를 찾아내는 것이 생명과 직결되는 경우도 있다. 파일럿이 야간비행하는 경우를 생각해보자. 또는 MRI 영상결과를 보고 종양이 어디 있는지 찾아야 하는 경우도 생각해보자. 두 경우 모두 대비의 변화를 포착하는 데 민감해야 한다.


이 모든 예는 contrast sensitivity가 우리 시각 지각에서 중요한 부분을 차지하고 있음을 말해준다. 하지만 이 능력은 나이를 먹으면서 쇠퇴한다. Li와 동료들은 연구를 진행하면서 이런 능력의 쇠퇴가 단지 시각 체계의 변화만을 반영하지는 않을 거라 생각했다. 뇌 기능의 변화가 대표적인 예다. 연구자들은 뇌의 가소성이 시각 능력에 미치는 영향을 알아보고자 했다.


연구 자들은 게임광들과 게임을 잘 하지 않는 일반인을 대상으로 contrast sensitivity를 테스트했다. 이들은 각 집단의 나이를 동일하게 만들어서, 나이가 시각에 미치는 영향을 두 집단간 동일하게 만들었다. 측정 결과 젊은 사람중에서도 게임광들은 contrast sensitivity가 뛰어났다. 특히 intermediate나 high spatial frequencies에서 그랬다.


결과를 토대로 연구자들은 이 관계가 인과적 관계인지 확인하기 위해 또 다른 실험을 만들었다. 평소 게임을 하지 않던 사람들을 선정해서 9주 동안 50시간 게임을 하게 했다. 참가자들은 액션 게임을 하거나(Unreal Tournament 2004 by Atari and Call of Duty 2 by Infinity Ward) 비액션게임(심즈 2)을 하는 조건으로 나뉘어졌다. 참가자 개개인의 민감도 정도는 사전에 측정되었고, 트레이닝이 끝난 후에도 측정되었다.


나처럼 게임에 문외한인 사람들의 이해를 돕기 위해 아래에 그림을 첨부한다.

(왼쪽부터 Call of duty, Unreal Tournament 2004, 심즈)



연 구팀은 액션게임을 했던 집단의 contrast sensitivity가 훨씬 높다는 사실을 발견했다. 아래 그래프에서 막대가 짧아지는 것은 contrast sensitivity가 높음을 의미한다(대비를 빨리 찾아냈다는 뜻이다). 액션 게임을 훈련했던 참가자는 처음보다 민감성이 향상되었다. 비액션 게임의 경우 민감성이 향상되지 않았다. 더 놀라운 것은 이 효과가 1년 뒤까지 지속되었다는 점이다.



이 향상은 젊고 건강하며 정상적인 시력을 가진 성인에게서 관찰되었다. 짐작컨데, 이 훈련효과는 누구에게나 나타날 것이라고 생각한다. 시각 능력의 감퇴를 막는 일반적 절차와 병행해서 게임을 사용해도 좋을 것 같다.


그러 나 알아두어야 할 것이 있다. 이 연구에서 대비에 대한 민감성이 향상된 건 사실이지만, 어느 게임이나 동일한 효과를 가지고 있다는 말은 아니다. 실험에 사용된 게임은 복잡한 구성요소를 가지고 있다. 따라서 어떤 요소가 시각적 능력의 향상을 가져왔는지 알 수 없다. 한가지 확실한 것은 비액션 게임의 경우 (보통 게임 속도가 느리기 때문에) 이런 능력이 향상되지 않는다는 점이다.


또, 이 게임들은 너무 폭력적이다. 사람을 죽이기 위해 적절한 무기를 고르는 정확성을 요구하는 게임이다. 학자들은 폭력적인 게임이 어린이에게 부정적인 영향을 미칠것이라고 말한다. 물론, 우리가 지금 하는 얘기와는 상관없지만 말이다.


Li, R., Polat, U., Makous, W., & Bavelier, D. (2009). Enhancing the contrast sensitivity function through action video game training Nature Neuroscience, 12 (5), 549-551 DOI: 10.1038/nn.2296

Caplovitz, G., & Kastner, S. (2009). Carrot sticks or joysticks: video games improve vision Nature Neuroscience, 12 (5), 527-528 DOI: 10.1038/nn0509-527



출처: Neuroskeptic
번역: 인지심리학 매니아

우리 뇌는 어떻게 공간을 학습할까? Science에 실린 두 논문은(논문1, 논문2) 아기 쥐의 경우 위치와 방향에 대한 신경적 표상이 매우 이른 시기에 출현한다는 사실을 밝혀냈다. 어미 쥐의 품을 벗어나기도 전에 말이다.

Langston et al, Wills et al, 이렇게 두 팀은 태어난지 16일이 지난 쥐의 해마와 entorhinal cortex(공간 지각을 담당하는 영역)에서 성인쥐와 마찬가지로 방향, 위치를 담당하는 셀을 발견했다. 며칠이 지나자 grid cell이 출현했다.

쥐 는 인간에 비해 성장이 덜 된 상태에서 태어난다는 점을 상기해보자. 인간의 아기는 오감을 완전히 지각할 수 있는 체로 태어나며 사물을 바로 볼 수 있다. 반면 갓 태어난 쥐는 눈이 덮힌 체로 14일을 기다려야 한다. 이 결과는 해마 시스템이 공간적 표상을 저장하기 위해 태어날때부터 준비되어 있음을 말해준다. 공간을 부호화하는 능력은 이미 진화상태에서 완성된 듯 보이며 출생 후 감각을 통해 들어오는 정보는 이 선천적 '감'을 지지하는 데이터가 된다.

이건 아기 쥐에게 매우 기쁜 소식임에 틀림없다. 만약 공간 표상에 관한 선천적 능력이 없다면 아기쥐는 태어나자마자 바쁘게 주위 환경을 학습해야 할 뿐 아니라, 공간의 '개념'에 대해서도 배워야 하기 때문이다. 그러나 쥐가 그렇게 똑똑한 생물일지는 의문이 든다. 동일한 논리가 인간에게도 적용될 수 있다. 아기 뇌에 전극을 심어서 직접 관찰하는 것은 불가능하지만(아마 부모들이 결사반대할 것이다), 우리는 해마와 관련된 부위를 다친 성인이 공간 처리와 기억력에 문제를 보인다는 사실을 알고 있다. 이는 비단 공간만의 문제는 아니다. 노암 촘스키는 자신의 이론에서 인간이 특수화된 언어 학습 메카니즘을 지니고 있다고 주장했다.

이 데이터는 칸트의 주장과도 일치한다. 칸트는 우리 지식이 공간이나 시간같은 선천적 mental '카테고리'에 의존한다고 주장했다. 이런 카테고리는 경험에 의해서 학습되는 것이 아니며 인간은 이 개념을 통해 자신의 경험을 이해한다고 칸트는 말했다. 우연의 일치인지 모르겠지만, 칸트와 쥐가 닮은 것 같다.


참 신기하게도 동일한 내용의 논문이 같은 시기 같은 논문에 게재되었다. 결과도 같고, 방법도 같다는 점이 참 신기하다.




Langston, R., Ainge, J., Couey, J., Canto, C., Bjerknes, T., Witter, M., Moser, E., & Moser, M. (2010). Development of the Spatial Representation System in the Rat Science, 328 (5985), 1576-1580 DOI: 10.1126/science.1188210

Wills, T., Cacucci, F., Burgess, N., & O'Keefe, J. (2010). Development of the Hippocampal Cognitive Map in Preweanling Rats Science, 328 (5985), 1573-1576 DOI: 10.1126/science.1188224


출처: Psychology today

번역: 인지심리학 매니아



'빨강'을 '파랑'이라고 하면 안되요?

우 리는 어떻게 내가 보는 '빨강'과 다른 사람이 보는 '빨강이 같다고 생각할까? 내가 보는 빨강이 당신이 보는 파랑일 수도 있다. 심지어 당신이 보는 빨강이 내 색상표에는 전혀 없을 수도 있다! 색상이라는 것이 전적으로 내 개인적인 레이블이라면, 왜 타인의 뇌와 우리 뇌는 동일한 레이블을 사용하는 것일까?


리차드 도킨스는 최근 색상에 관한 재미있는 글을 썼는데 거기서 이 문제에 대한 답을 했다.

그 는 타인과 자신의 색상 레이블이 다를 수 있지만, 다른 동물의 시각 외 감각에서는 동일한 레이블이 사용된다고 설명했다. 박쥐는 귀로 공간적 정보를 얻으며 furry moth를 빨강으로, leathery locust를 파랑으로 듣는다. 이와 유사하게 코뿔소는 후각으로 공간적 정보를 얻는데 물을 오렌지색으로, 자신과 같은 종의 수컷을 회색으로 지각한다.


하 지만 나는 색상 특질(qualia)의 재배열에 관한 논의가 색상 지각의 구조적 문제를 과소평가하고 있다고 생각한다. 색상 특질이 서로 어떻게 연결되어 있고 또 다른 색상 외에 다른 특질과 어떻게 연결되어있는지 이해한다면, 단일한 색상 특질을 바꿔가며 사용할 수 있다는 주장이 왜 설득력 없는지 알 수 있다.


예를 들어, 다른 사람과 반대로 음악을 지각하는 사람은 거의 없을 것이다. e.g., 음정과 음량의 개념이 뒤바뀌어서 멜로디가 음량의 크기 변화로 지각되는 경우. 또 위 아래 개념이 바뀌어서 아래를 위라고 착각하는 사람은 거의 없을 것이다. 또, 깊이를 악기의 음색과 착각하는 사람도 없을 것이다. 이런 예는 무한히 들 수 있다.



'위'를 '아래'라고 할 수 없는 이유



색상이라는 특질과 달리 다른 특질들은 서로 재배열이 불가능해 보인다. 왜 그럴까? 왜 유독 색상만 빨강을 파랑이라고 할 수도 있다고 주장하는 것일까?


다 른 특질의 경우 단일한 레이블을 사용하지 않는다. 대신 이 특질들은 우리 지각의 다른 측면과 서로 연결되어 있다. 이 특질들은 서로 복잡한 구조를 형성하게 되며 이 네트워크의 일부가 파괴 된다면 네트워크 전체의 모양을 바꾸게 된다. 만약 이런 네트워크의 모양이나 구조가 급진적으로 바뀌어버린다면 우리가 지각하는 특질의 의미는 완전히 바뀌어 버린다.


다 른 특질들이 하나 이상의 레이블을 가지는 이유는 명확한 의미와 기능을 가지고 있기 때문이다. 우리는 이 특질들이 네트워크의 다른 것과 어떻게 연결되어 있는지 않다. 반면 색상은 우리 지각의 다른 부분과 어떻게 연결되어 있는지 알 길이 없다. 색상이 우리 지각의 다른 특질과 어떻게 연결되어 있는지 모르기 때문에, 색상 레이블을 맘대로 바꿔도 별 문제가 없는 것이다.


역자 해설

[여 기서 잠깐. 글쓴이가 너무 어렵게 글을 쓴 것 같아서 정리하고자 한다. 내가 이해한 바로는 다른 특질은 또 다른 특질과 연결되어 있어서 임의적으로 바꾸는 것이 위험하다는 뜻인 것 같다. 예를 들어. 피아노는 오른쪽 건반으로 갈 수록 높은 음이 난다. 만약 누군가 왼쪽과 오른쪽의 개념을 임의로 바꿔버린다면, 그 사람은 음의 높낮이를 뒤바꿔서 연주하게 된다. 이렇게 '방향'이라는 특질과 '음정'이라는 특질이 서로 연결된 상황에서는, 한 특질의 레이블링(왼쪽/오른쪽)을 마음대로 바꾸는 게 불가능하다. 그러나 색상은 다른 특질과 연계가 없기 때문에 내 마음대로 레드를 블루라고 한다 한들 문제가 없어보인다는 의미로 해석된다.]



색상 이름을 맘대로 못 바꾸는 이유


그러나 우리가 색에 대해서 알면 알수록, 색상이라는 특질은 다른 특질과 마찬가지로 레이블을 재배열하는 것이 불가능하다는 것을 알 수 있다. 그 이유는 다음과 같다.


첫 째, 색상이라는 특질에 대한 논의는 그 동안 색에 대해 밝혀온 사실에 대한 무지와 관련이 있다. 색이라는 개념은 한 색과 다른 색이 구분되는 크래온 같은 개념이 아니다. 색은 3가지 차원의 연속선상에서 정의되는 개념이다. 이 차원은 각각 빨강-녹색 차원, 노랑-파랑 차원, 검정-흰색 차원 중 어느 한 지점으로 표상된다. 이 각각의 축들은 서로 반대되는 색들을 축의 각 끝에 가지고 있다. 모든 색은 이 세 차원의 조합으로 만들어진다. 예를 들어 burnt orange는 노랑-파랑 축에서는 중간, 검정-흰색 차원에서는 다소 검정에 치우쳐 있다.


따라서 빨강을 지각하기 위해서는 녹색이 없이 불가능하며, 빛을 지각하기 위해서는 어두움이 반드시 필요하다. 오렌지색을 지각하기 위해선 빨강-녹색 축과 노랑-파랑 축이 함께 있어야 한다.


색은 색상이라는 특질 내부에서만 연결성을 갖는 게 아니다. 색은 우리 일상의 다른 측면인 감각, 감정과도 연결되어 있다.


내가 진행한 연구에 의하면 유인원의 색 지각은 얼굴이나 (털이 없는)신체의 지점들의 색 변화를 감지하기 위해 발전했다. 유인원의 색 지각은 특히 추상체(cone)의 민감성에서 두드러진다(M과 L cone의 민감성 정도는 굉장히 흡사하다). 이런 추상체의 민감성은 혈류랑 변화로 인한 피부색 변화를 파악하는 데 적합하다. 특히 얼굴과 엉덩이에 털이 없는 유인원이 색 지각을 한다. 색 지각을 하지 못하는 유인원은 얼굴에 털이 있다.


본질적으로, 우리 시각 체계는 병원에서 볼 수 있는 산소 농도계와 같은 것이다. 이는 우리가 주변인의 감정이나 기분, 건강을 읽는 도구가 된다.


이 새로운 관점에 의할 때 색상은 아무렇게나 레이블링된 특질과 거리가 멀다. 세 차원으로 구성된 우리의 색 공간은 정서, 기분, 신체적 상태, 행동과 관련이 있다. 예를 들어 색 공간에서 보라색 지역은 단순히 파랑과 빨강을 섞었다는 데 의의가 있는 게 아니라, 신체 정서적 의미도 같이 포함하고 있다. 이 경우 격노한 수컷이 당신을 공격할 준비가 되어 있음을 의미한다.


더욱이, 이런 관계는 임의적이거나 학습된 것이 아니다. 이 특질간 연결은 우리 일상과 밀접한 관련이 있는 것이다.


이 런 모든 연결이 우리가 보는 색의 질적인 느낌을 결정한다. 나와 당신으 동일한 '지각적 네트워크'를 공유한다면 우리는 동일한 특질을 지녔다. 만약 어떤 동물이 우리와 전혀 다른 3차원 색공간을 가지고 있다면, 그 동물의 일상은 우리와 많이 다를 것이다.


Mark Changizi is the author of The Vision Revolution and a professor at Rensselaer Polytechnic Institute.


자 신이 짝사랑하는 여성은 무리 속에서도 줌 인(zoom in) 한 것처럼 확대되어 보이는 경험을 누구나 해 봤을 것이다(이 사진만 본다면 역자가 소시 멤버 중 누구를 좋아하는지 단번에 알 수 있다). 이런 현상은 비단 무리속에 섞여 있는 짝사랑에만 국한될까? 오늘은 인간의 욕망(desire)과 거리와의 관계를 고찰한 글을 소개하고자 한다.



출처: Psychology Today

Posted by Ira E. Hyman, Jr. (a Professor of Psychology at Western Washington University)

번역: 인지심리학 매니아




인 간의 거리지각은 상황에 따라 다르다. 물이 담겨 있는 컵과 자신의 거리를 추정하거나, ,gift card, 또는 매력적인 여성과의 거리를 추정할 때는 상황의 힘을 고려해야 한다. 자신이 현재 얼마나 목이 마르고, 돈의 가치를 어떻게 평가하고, 그 여성을 얼마나 매력적으로 생각하는지에 따라 거리가 달라진다. 이렇게 매우 기본적인 거리 지각조차 우리의 욕망으로 인해 왜곡된다.


물컵 실험

Emily Balcetis와 David Dunning은 사람의 욕망이 지각을 어떻게 왜곡하는지 연구했다(in Psychological science, this year). 첫번째 실험에서 이들은 물이 담긴 컵을 테이블에 올려놓고 참가자들에게 1 inch가 어느 정도의 길이인지 보여준다음 컵과 자신의 거리를 추정하게 했다. 실험을 하기에 앞서 참가자 중 몇몇에게는 프리첼을 먹게 해서 갈증이 심하게끔 만들었다. 다른 사람들에게는 물을 4컵이나 마시게 했다. 실험 결과 프리첼을 먹었던 사람들은 물과 자신의 거리를 실제보다 훨씬 가깝게 추정했다. 연구자들이 언급하지는 않았지만 나는 물을 4컵 마셨던 집단이 화장실과 자신의 거리를 과소추정하지 않았을지 궁금하다(?). 물컵과의 거리 지각은 자신이 물을 얼마나 마시고 싶은지에 따라 달라진다. 욕망은 대상을 훨씬 가깝게 보이도록 만든다.

콩던지기 게임과 쵸콜렛 가방
연 구자는 욕망이 거리를 어떻게 왜곡하는지 알아보기 위해 몇가지 재미있는 실험들을 더 진행했다. 그 중 한 실험에서 참가자들은 bean bag toss game(우리 나라의 동전 던지기 게임과 비슷하다 - 역자 주)을 했다. 이 게임의 목표는 콩주머니를 바닥에 있는 Visa gift card에 던지는 것이다. 카드와 가장 가까운 위치에 콩주머니를 던지는 사람이 카드를 가질 수 있다. 몇몇 참가자들에게는 카드가 $100정도의 값어치가 있다고 말해줬고, 다른 참가자들에게는 $0의 가치가 있다고 말해줬다. 실험 결과 카드에 $100의 값어치가 있다고 믿었던 사람들의 투척 거리가 짧았다. 마치 카드가 가까이 놓여 있다고 생각했던 것 같다. 또 다른 실험에서 연구자는 참가자에게 가방 안에 쵸콜렛이나 개똥이 들어있다고 말해줬다. 참가자들에게 이 가방으로부터 일정한 거리를 유지한 체 서 있으라고 지시했을 때, 사람들은 개똥이 들어있다고 생각되는 가방에 더 가까이 섰다. 사람들이 쵸콜렛이 든 가방의 경우 거리가 더 가깝다고 지각한다는 점을 감안할 때, 일정거리를 유지하기 위해 개똥이 든 가방보다 조금 더 거리를 둔 것이다.

결론: 남자의 착각

종합해보면 사람들은 자신의 원하는 대상이 실제보다 가까이 있다고 생각한다. 이런 현상이 왜 일어나는지 설명하기는 힘들다. 어쩌면 원하는 대상이 배경으로부터 튀어나오는(즉, 두드러지게)지도 모른다. Perhaps desire sets the body to act and motion makes objects appear closer. 어떤 경우이든간에 인간의 욕망은 대상과의 거리 지각에 직접적으로 왜곡을 일으키는 것 같다. 다른 글에서 살펴보았듯이, 인간은 자신의 각성 상태를 잘못 해석하는 경향이 있다(see: Is This Love Or Too Much Caffeine? Misattributions of Arousal Strengthen Relationships).


나는 이 현상이 사회적 상황을 설명하는데도 유용하다고 생각한다. 남자는 보통 매력적인 여성의 행동을 오해하는 경향이 있다. 남자는 여자가 자기에게 관심이 있어서 가까이 앉는다고 생각한다. 여자가 정말 가까이 앉았다면 이는 사실이겠지만, 그렇지 않을 수도 있다. 단지 매력적인 여성(우리가 원하는 대상)이기 때문에 실제보다 더 가까이 있다고 착각하는 지도 모른다.


인지심리학자들은 지각과정이 환경으로부터 들어오는 정보와(상향처리라고도 한다 - 역자 주) 기존에 알고 있던 지식의 결합(하향처리라고도 한다)으로 이루어진다고 설명한다. 이 논문의 연구자들은 현재의 동기 상태가 지각을 어떻게 왜곡하는지 보여줬다. 다시한번 말하지만, 욕망은 대상을 더 가깝게 보이도록 만든다.


출처: Discover

번역: 인지심리학 매니아


우 리는 매일같이 자신의 손등을 보기 때문에 내 손이 어떻게 생겼는지 잘 안다고 생각한다. 그러나 우리가 지각하는 손은 실제 손보다 조금 짧고 너비가 넓은 편이다. 결국 실제 손은 우리가 알고 있던 것과 다소 차이가 있다. University College London의 Matthew LongoPatrick Haggard에 의하면 인간은 본인의 손에 관한 심적 모형을 기억함으로써 자신의 손이 공간 상 어디에 위치해 있는지를 안다고 한다. 문제는 이 모형이 다소 왜곡되어 있다는 점이다.


우리의 신체 일부가 어디에 위치해 있는지 알기 위해서 우리 뇌는 근육, 관절이나 피부로부터 정보를 받아들인다. 눈을 감고 몸을 움직일 때 우리는 자신의 몸을 직접 보거나 만지지 않아도 자신의 각 신체부위가 어디쯤에 위치해 있는지 짐작할 수 있다. 그러나 각 신체부위의 크기나 형태를 알려주는 신호는 없다. 대신 우리 뇌는 신체 부위에 관한 심적 모형을 매핑한다.


이 심상 모형을 시각화하기 위해서 연구자들은 참가자에게 자신의 손을 보드 아래 위치하게 한 다음 손의 특정 지점 10곳(e.g., 각 손가락의 첫번째 관절)을 보드 위에 표시하게 했다. 참가자의 응답은 놀랄 정도로 부정확했다.



참가자들은 자신의 엄지손가락 길이를 5%정도 과소추정했으며, 약지와 새끼손가락의 경우 35% 정도 과소추정했다. 반면 자기 손의 넓이는 67% 정도 과대추정했으며, 특히 중지에서 약지에 이르는 관절 사이에서의 과대추정이 심했다. 우리 심적 모형은 손이 짧고 넓다고 착각하는 것이다. 연구자들은 참가자에게 자신의 손을 90도 정도 꺾어 보거나 오른손 왼손을 모두 관찰한 경우에도 동일한 결과를 얻었다고 말했다.


이런 왜곡은 손의 각 부위가 감각에 얼마나 민감한지를 반영하는 것이다. 이런 왜곡된 심적 지도는 뇌의 somatosensory cortex(감 각 정보를 처리하는 부분)를 나타낸 Penfield's homunculus라는 지도와 유사하다. 감각 정보가 예민한 신체 부위의 homunculus에서 많은 부위를 차지하며, 우리 심적 지도상에서도 크게 표상된다. 감각이 다소 둔한 곳은 이 부위에서도 작은 부분을 차지한다.


엄지손가락에서 새끼손가락으로 내려감에 따라 감각의 예민함 정도도 떨어지게 되고 따라서 실제 크기를 과소추정하게 된다. 손등의 감각은 세로방향보다 가로방향이 더 민감하다. 따라서 우리 심적 지도는 손을 넓고 짧게 보는 것이다(반대가 되어야 하는게 아닌가? - 역자 주)


이 현상을 딱히 설명할 길은 없다. 참가자들은 대체적으로 자신의 손 모양과 크기를 잘 알고 있었다. 연구자가 여러 장의 손 사진을 보여주고 자신의 손과 잘 맞는 것을 고르게 할 때, 참가자들은 대체적으로 과제를 잘 수행했다. 그러나 자신의 손을 보드 위에 표시하는 과제에서는 여전히 손을 왜곡되게 지각하는 현상을 나타냈다.


이렇게 손에 대한 심상이 왜곡되어 있다면, 어떻게 이를 수정할 수 있을까? 연구자들은 두가지 그럴듯한 가설을 내놓았다. 하나는 시각적 단서를 통해 왜곡된 지도의 영향을 극복하는 경우다. 다른 하나는 인간이 잘못된 심상을 수정하는 방법을 터득하는 경우다. 이런 요인들을 제거하고 난다면 연구자들은 우리 실제 지각이 어떻게 왜곡되어 있는지 밝혀낼 수 있을 것이다.



Reference: PNAS http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1003483107

출처: ScienceDaily (June 1, 2010) 

번역: 인지심리학 매니아



인 간은 어떤 소리를 반복해서 들을 경우 아무리 복잡한 패턴이라도 빠르게, 효율적으로, 오랫동안 기억할 수 있다. 최근 CNRS, ENS Paris, Paris Descartes and Toulouse 3 대학에서 발표한 논문이 이 현상을 다루었다.  이런 형태의 학습은 우리 일상에서 소리를 구분하고 기억하는데 도움을 주게 된다. 예를 들어 이 현상은 우리와 가까운 사람의 목소리를 빠르게 인지하는 데 도움을 준다. 같은 메카니즘이 보청기를 사용하는 경우 소리를 재학습하는데에도 관여한다.





Neuron에 실린 이번 논문은 청각 기억 대한 이해의 폭을 넓히는 계기가 되었다.


"지금까지 음향적 기억에 관한 연구들은 단순한 소리나 언어를 이용했습니다." Laboratoire psychologie de la perception (CNRS/Université Paris Descartes/ENS Paris)의 CNRS 연구자인 Daniel Pressnitzer가 말했다. 세 명의 프랑스 연구자들은 이전에 경험한 적이 없는 복잡한 패턴의 소리를 사람들이 어떻게 학습하는지 연구하고자 결심했다.


청각 기억이 어떻게 형성되는지 알아보기 위해 연구자들은 참가자를 다양한 노이즈 샘플에 노출시켰다. 이 노이즈들은 무선적으로 발생하며 예측불가능하기 때문에 참가자들이 한번도 듣지 못한 소리임에 틀림없다. 또 이 소리들은 아무 의미가 없기 때문에 참가자에게 구분이 안되는 잡음처럼 들린다. 연구자는 참가자에게 이 노이즈 패턴이 여러 차레 반복될 거라는 사실을 말해주지 않았다.


이 간단한 실험 설계를 통해 연구자들은 우리 귀가 반복되는 노이즈를 찾아내는 데 뛰어나다는 사실을 발견했다. 참가자들은 여러 차례 반복된 노이즈 패턴을 거의 대부분 알아차렸다. 청각이 예민한 사람의 경우 두번 반복만으로 충분했다. 그렇지 않은 경우의 사람도 10번 내외로 반복청취하면 노이즈가 반복된다는 사실을 알아차렸다. 결국 인간은 소리의 반복을 굉장히 빠르고 효율적으로 학습하며, 이런 과정은 암묵적으로 일어난다. 또 이 잡음에 대한 기억은 몇주 동안 지속되었다. 실험 후 2주일 뒤가 지났음에도 참가자들은 노이즈 패턴을 정확히 구분했다.


이 과학자들은 빠르고, 정확하며 오랫동안 지속되는 청각 학습의 존재를 증명해냈다. 이들의 실험 설계는 매우 간단했지만 인간과 동물의 청각 기억을 모두 관찰하는 것을 가능하게 했다. 이 결과는 빠른 청각적 가소성(pasticity) -- 청각을 담당하는 뉴런이 청각 자극에 적응하는 능력을 말한다.-- 이 청각 학습에 효과적으로 사용됨을 말해준다.


 프로세스는 인간이 환경속에서 반복되는 소리를 기억하는 데 꼭 필요하다(가까운 사람의 목소리 등). 이 프로세스는 소리와 소리를 내는 대상을 연결시키는 능력에도 필수적이다. 이 메카니즘은 청력이 갑작스럽게 변하는 경우 재학습에도 관여한다. 이는 청력 손상 환자가 보청기를 사용하기 시작하는 경우를 보면 알 수 있다. 이 인공 보철물에 적응하기 위해선 시간이 걸리는데, 일정 기간이 지나면 소리가 들리지 않거나 다르게 들리는 경우에 적응할 수 있다. 연구자들은 보청기로 인한 소리의 수정이 재학습에 미치는 영향에 관한 보다 깊은 연구를 하고자 한다.




Trevor R. Agus, Simon J. Thorpe, Daniel Pressnitzer. Rapid Formation of Robust Auditory Memories: Insights from Noise. Neuron, 2010; 66 (4): 610 DOI: 10.1016/j.neuron.2010.04.014

출처: Reading and Word Recognition research
번역: 인지심리학 매니아




뇌에는 특정 시각 영역을 담당하는 부위가 있다. 예를 들어 fusiform face area(FFA, 사진 왼쪽)는 얼굴을, left fusiform에 위치한 visual word form area(VWFA, 사진 오른쪽)는 단어에 반응한다.

이 렇게 특정화 되어있는 영역들이 어떻게 발달했을까? 이 부위의 발달은 경험과 관련이 있을까? 뇌의 특정 부위가 특히 선호하는(반응하는) 시각 자극이 있을까? (예를 들어 VWFA는 글자처럼 다른 자극보다 선명한 경계를 가지고 대비가 높은 자극에 유독 강하게 반응할까?) 이 특정 부위들은 선호하는 자극에 반응하며 훈련될까, 아니면 흥미없는 자극에 반응하지 않으며 훈련될까? Cantlon과 동료들은 이 질문에 대답하기 위해 연구를 진행했다.

이들은 아직 글을 못 읽는 다섯살 짜리 아이들을 대상으로 fMRI를 동원한 실험을 했다. 참가자들은 얼굴, 글자, 숫자, 신발을 보거나 이를 섞은 그림을 보게 된다. 사진 주변에 녹색 경계선이 나타나면 버튼을 누르는 것이 이들의 과제다. 실험 결과 두가지 재미있는 현상을 발견했다.


첫번째는 visual word form area와 관련되어 있다. 성인과 어린이 모두 이 영역이 물체보다 글자에 더 강하게 반응했다. 그러나 성인의 경우 이 영역이 숫자보다 글자에 더 강한 반응을 보이는 반면, 어린이의 경우 글자와 숫자 모두 동일하게 강한 반응을 보였다는 점이다.*

이 결과는 visual word form area가 저차원 시각자극과 경험이라는 두가지 요인에 의해 영향을 받음을 보여준다. 실험에 참가한 어린이들은 글을 읽지 못하는데도 불구하고 VWFA가 글자, 숫자에 반응을 보였다. 결국 인간의 뇌에는 상징적이고, 대비가 강한 시각적 자극에 선천적으로 반응하는 부위가 있을지 모른다. 그러나 글자에 지속적으로 훈련이 된 성인은 글자와 숫자에 대한 반응이 달랐다.

연구자들은 이 부위의 활성화 수준과 행동의 관계를 연구했다. 연구자는 어린이에게 face matching task와 letter naming task를 실시했다. 우리 기대와는 반대로, FFA는 face matching 능력과 상관이 없었고 visual word form area는 letter naming skill과 상관이 없었다.


그 대신 해당 부위의 활성화는 선호하지 않는 자극과 부적 상관이 있었다. Face matching 과제는 신발에 반응하는 FFA의 활성화 수준과 반대로 상관이 있었다. letter naming 과제는 VWFA와 반대로 상관이 있었다. 이는 얼굴이나 글자 인식능력의 발달이 해당 부위의 활성화를 증가시키는 것이 아니라, 해당 부위가 관련없는 자극을 차단하는 방식으로 발달함을 의미한다.**


*Methodological note: ROI selection, 10 strongest voxels within a sphere 10mm radius around peaks of All>scrambled.

**Note that not all nonpreferred stimuli show this inverse correlation. In the face area, there was no correlation between face skill and symbols, and in the VWFA, there is no correlation between letter naming skill and shoe activation. Perhaps these nonpreferred stimuli too far from the preferred stimulus, so no pruning is needed?



Cantlon JF, Pinel P, Dehaene S, & Pelphrey KA (2010). Cortical Representations of Symbols, Objects, and Faces Are Pruned Back during Early Childhood. Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) PMID: 20457691

출처: The daily monthly

 

Hollow face mask illusion은 3차원 착시현상의 하나로서, 동영상 뿐만 아니라 현실세계에서도 볼 수 있는 현상이다. 아래 동영상을 보자.

 

 

이 영상은 컴퓨터로 만들어낸 영상이다(from the Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik in Tübingen). 이번엔 Thomas Papathomas가 2008년에 실제로 제작한 마스크를 보자. 이 착시현상은 컴퓨터에서 조금 떨어져 앉아 있을 때 더 잘 일어난다는 사실을 알아두자.

 

 

 

나 는 Papathomas를 직접 만났고 이 마스크를 이번 주에 열렸던 VSS에서 직접 봤다. 이 착시현상을 실제로 접해보니 인상적이었다. 실제 상황에서는 가까이 가서 확인하기 전까지 이것이 착시현상임을 인지하기 어렵다. 왜 그럴까?

 

연 구자는 왜 hollow face illusion이 일어나는지, 또 이와 유사한 현상들이 왜 일어나는지 이론적 설명을 했다. 우리가 삼차원 물체를 관찰할 때, 우리 눈은 대상으로부터 2차원적 정보를 받아들여서 retina에 투사한다. 이 정보는 여러 가지 가능한 대상과 매칭된다. 예를 들어 우리가 본 물체는 얼굴이 찍힌 2차원 사진일 수도 있다. 또는 삼차원의 얼굴일수도 있다. 아주 드문 경우지만, 우리가 본 얼굴이 마스크의 (움푹 들어간)뒷면일 수도 있다. 우리 인간은 거의 대부분 얼굴이 삼차원이라고 가정한다. 그런데 우리가 이동하거나 마스크가 움직이는 경우, 이상한 현상이 일어난다. 아래 그림이 그 이유를 설명한다.

 

 

맨 위에 있는 Hollow Mask(마스크의 뒷면)가 우리가 보는 대상이다. 그러나 우리 지각체계는 마스크가 보통 얼굴처럼 앞으로 튀어나와 있을 것이라고 가정한다. 우리가 Position 1에서 물체를 볼 때, 우리는 perceive Face 1을 보게 된다. Eye position 1에서 점선으로 뻗어나가는 선이 마스크에 이어지는 것을 주목해보자. 우리 지각시스템이 가정한(perceived face) 얼굴과 오목한 마스크 뒷면의 포지션이 정확히 맞아떨어지는 것을 볼 수 있다. 사실 우리 지각체계는 위 마스크를 두 가지 방식으로 지각할 수 있다. 뾰족한 코를 보거나, 아니면 평평한 코를 보거나… 우리가 앞으로 볼록하게 튀어나온 코를 보는 이유는 우리가 그 동안 보고 자란 사람 얼굴에 대한 가정 때문이다.

 

Position 2로 이동해보자. 마스크는 움직이지 않았지만 우리가 마스크의 뒷면을 평평하다고 가정하기 때문에 지각된 얼굴이 움직인 것처럼 보인다. 당신이 방을 이동해 다닐 때마다 이 얼굴이 당신을 따라오는 것처럼 느낄 것이다. 또는 위 동영상의 경우처럼 우리가 가만히 있는 동안 마스크가 살짝 움직이는 경우에도 같은 현상이 일어난다.

 

연구자는 코에다가 링을 걸어봄으로써 이 현상이 얼마나 이상한지 보여준다. 코에 건 링은 우리가 가정한 얼굴과 같은 방향을 향하고 있지 않다. 다른 얼굴 부분이 앞으로 튀어나온 데 반해 링은 혼자 안으로 들어간 것처럼 보이는 것이다.

 

왜 이 착시현상은 약간 거리를 두고 볼 때, 그리고 혼자 볼 때 잘 일어날까? 왜냐하면 우리는 삼차원 정보를 다른 소스로부터 받아들이기 때문이다. 가까운 거리에서 우리는 물체와의 거리를 두 눈 간 각도로 알아낸다. 우리는 코가 볼보다 안쪽으로 들어간 것을 볼 수 있고, 따라서 착시현상도 일어나지 않는다. 바로 이런 이유 때문에 우리가 한쪽 눈으로만 마스크를 관찰하면 착시현상이 계속해서 일어나는 것이다. 이런 현상을 인지하려면 어느 정도 거리를 두어야 하는가? 우리는 전에 Cognitive Daily에 서 이 문제를 다룬 적이 있으며, 정답은 ‘그때 그때 다르다’이다. 일반적인 물체는 가까운 거리에 있어도 착시현상을 알아차리기 힘들다. 그 이유는 착시현상이 우리 눈에 들어오는 깊이 정보를 무시하기 때문이다(반면 동영상에서 봤던 누워있는 마스크는 착시현상임을 알아보기가 훨씬 쉬웠다 – 역자 주).

 

Papathomas, T. (2007). Art pieces that ‘move’ in our minds — an explanation of illusory motion based on depth reversal Spatial Vision, 21 (1), 79-95 DOI: 10.1163/156856807782753958

출처: The daily monthly

번역: 인지심리학 매니아

 

아래 비디오를 유심히 관찰해 보자(이미지를 클릭하면 된다. QuickTime 필요)



둘 중 어느 타원이 더 빨리 회전하는가?

 

한눈에 보기에는 오른쪽 타원이 빨리 도는 것 같다. 그러나 당신이 동영상을 반복 재생해서 회전 수를 직접 세어 본다면 두 타원이 사실 똑같은 스피드로 회전한다는 사실을 알 수 있을 것이다.

 

그 렇다면 왜 그럴까? Gideon Caplovitz, Po-Jang Hsieh, and Peter Tse는 이 문제를 연구해서 2005년에 논문을 발표했었다.. 이들은 참가자들에게 위에서 봤던 동영상과 같은 영상을 보여주었다. 동영상 속에 등장하는 두 타원 중 하나는 항상 동일한 속도로 회전한다(1초당 126도씩). 각 동영상에서  나머지 타원의 폭과 회전속도는 다양하게 변화한다. 참가자들은 이 타원이 일정한 속도로 회전하는 타원에 비교해서 얼마나 빠른지를 판단하게 된다. 그 결과는 다음과 같다.

 

이 해를 돕기 위해 위 그림들에 대해 설명하기로 한다. 밑에 있는 네 개의 타원은 실험에서 사용되었던 자극들이다. 화면에 제시되는 두 타원 중 하나는 녹색 사각형으로 표시된 타원(a)과 같은 타원으로 제시된다. 나머지 타원은 a일 수도 있고, 나머지(b,c,d)일 수도 있다. Angular velocity란 두 번째 타원의 회전속도를 말한다. 첫 번째 타원은 항상 초당 126도씩 회전한다. 위 그래프는 두 번째 타원이 첫 번째 타원보다 빨리 지각되는 빈도수를 측정한 것이다. 그래프에 나타난 선들의 색은 아래 제시된 타원들을 의미한다. 그래프에서처럼 녹색 타원이 초당 126도로 회전하는 경우 참가자들은 이 원이 비교대상인 타원보다 50%정도 빠르다고 보고했다(물론 참가자들에게 두 타원이 동일한 속도로 회전한다는 사실을 말하지 않았다. 그들은 단지 더 빠른지 느린지 만을 판단해야 한다). 타원 b의 경우 이 역치는 보다 낮은 속도에서 발생했다. 초당 105도로 회전하더라도 비교대상인 타원 a(초당 126도)보다 훨씬 빠르다고 보고한 것이다. 타원이 얇을수록 훨씬 빠르다고 보고했다. 

 

그럼 이런 착시현상이 어떤 도형에서나 관찰되는 현상일까? 연구자들은 사각형을 대상으로 실험해 봤으나 이 착시현상을 발견하지 못했다. 참가자들은 사각형의 폭이 좁든 넓든 두 도형의 속도가 동일하다고 판단했다.

 

그러나 연구자들이 사각형의 모서리를 둥글게 다듬어서 보여주자 착시현상이 다시 발생하기 시작했다.

 

연구팀은 또 아래그림처럼 타원 끝에 점을 찍어서 보여주기도 했다.

 

그 결과 착시현상은 다소 감소했지만 폭이 얇은 타원은 여전히 빠르게 회전한다고 인식되었다. 따라서 타원의 회전 시 눈으로 추적하기 쉬운 참조점(e,g. 점)이 있다고 하더라도 참가자들은 여전히 얇은 타원이 빠르게 돈다고 인식하는 것이다.

 

따라서 우리 인간은  모서리나 점만을 근거로 어떤 물체의 회전속도를 인식하지 않는다. 연구자들은 인간이 다양한 정보를 통해 물체의 회전속도를 인식할 것이라고 설명했다.

 

Caplovitz, G., Hsieh, P., & Tse, P. (2006). Mechanisms underlying the perceived angular velocity of a rigidly rotating object Vision Research, 46 (18), 2877-2893 DOI: 10.1016/j.visres.2006.02.026

출처: Cognitive daily

번역: 인지심리학 매니아

 

Category: AttentionPerceptionResearch
Posted on: October 20, 2009 4:46 PM, by Dave Munger

 

최근에 우리는 배기가스 테스트를 위해서 하이브리드 자동차를 가게에 맡겼다. 우리 주에서 배기가스 검사는 흔히 자동차가 공회전하고 있는 동안 진행된다. 그러나 하이브리드 자동차는 공회전을 하지 않는다. -이 차는 엔진을 완전히 멈춰버리게 된다. 그래서 우리 자동차는 0 RPM일 때 배기가스를 점검했다. 우리 주는 배기가스 관련 법안을 다시 한번 검토하는 게 좋을 듯 하다.

하이브리드 자동차 시대에 우리가 다시 한번 생각해 봐야 할 법이 또 하나 있다. 내 자동차의 내부 연소 기관은 저속으로 달리는 동안에도 작동하지 않는다. 이 차는 전기 모터를 쓰기 때문에 조용하게 움직인다. 이 자동차는 사거리나 주차장에 걸어다니는 보행자에게 위험할 수 있다. 만약 그들이 자동차 소리를 듣지 못한다면, 그들은 우리가 접근한다는 사실을 모를 수 있다. 만약 우리가 그들을 보지 못할 경우 누군가가 다칠 수도 있다. 현재 몇몇 주에선 자동차가 공회전하거나 저속으로 주행하는 경우에도 소음을 내도록 하는 법률을 고려하고 있다.

 

그러면 노이즈가 물체를 찾아내는 데는 어떻게 작용할까? 보행자들은 자동차 소리를 못 들어서 차를 보지 못했을까? 운전자는 보행자 소리를 못 들어서 사고의 위험성을 높이는가? 몇몇 연구는 소리가 물체의 위치를 파악하는 것을 도와준다고 설명해 왔다. 그러나 대부분의 연구는 방향성을 가지고 있는 소리였다. - 오른쪽에서 들린 소리는 우리가 컴퓨터 화면 오른쪽에 있는 물체를 찾는데 유리하게 작용한다. 특별히 방향성이 없는 소리라면 우리가 물체의 변화를 탐지하는 데 도움을 줄 수 있을까?

 

this movie Toemme Noesselt팀은 extra fast-response computer display를 이용하여 16명의 피험자에게 이미지를 잠깐 보여줬다. 이 이미지는 아래 동영상과 같다. (click on the image to play):

 

각각의 시행에서 피험자들은 위쪽 또는 아래쪽에 있는 원 모양이 사라지는지를 보고해야 한다. 지금 우리가 본 동영상은 다소 쉬운 버젼인데, 그 이유는 우리 컴퓨터가 플래쉬를 빠르게 보여주지 못하기 때문이다. 실제 실험에선 피험자가 얼마나 빠른 영상까지 포착해는지를 먼저 검사해봤다. 피험자들은 대략 15 밀리세컨드까지 포착해냈다(우리가 본 것은 100 밀리세컨드이다). 그 다음 피험자들은 우리가 봤던 동영상과 같은 영상을 봤다. 이 영상에선 원모양이 사라지기 전에 중앙에 있는 십자가가 원으로 변하거나 원이 사라진 동안 소리가 나게 되어 있다. 또는 아무런 단서도 주어지지 않는 경우도 있다.

 

플래쉬의 길이는 피험자들이 더 이상 포착해낼 수 없을 때까지 점점 줄어든다. 그 다음 이 길이가 다시 증가하면서 피험자의 반응이 55~80퍼센트 정도 정확성을 보였다. 소리는 과제 수행을 향상시켰을까? 결과는 다음과 같다.

 

이 그래프는 아무 단서도 주어지지 않은 경우와 반응시간을 비교해 본 것이다. 보시다시피 시각적 단서가 주어졌던 경우 피험자들은 차라리 아무 단서가 없었던 경우보다 정확도가 낮았다. 청각적 단서의 경우 유의미하게 정확했다. 시각적+청각적 단서가 모두 주어진 경우는 단서가 주어지지 않은 경우와 별 차이가 없었다

(하지만 이 조건은 다른 조건들과 확연히 차이가 났다). 청각적 단서가 단독으로 주어지는 경우는 시각적 단서의 경우보다 피험자의 정확도가 올라갔다 시각적 단서는 피험자들의 판단을 오히려 어렵게 만든 것 같다.

 

추가적으로 시행한 두 실험에서 실험자들은 청각적 단서의 시간을 다양하게 하여 제시했다. 그 결과 청각적 단서가 '반응하기 전'에 주어지는 경우는 정확도가 좋지 않았지만, 시간을 점차 늘려서 들려줌에 따라 '원모양이 사라지는 동안' 들려줬던 청각적 단서와 마찬가지로 정확도에 도움을 줬다.

 

원모양이 사라지는 것과 관계없이 청각적 단서는 언제나 동일한 지점에서 들려졌다는 사실(방향에 대한 정보가 없다)을 기억해야 한다. 따라서 깜빡이는 영상과 동반되는 소리는 변화를 포착해는데 도움을 주는 것 같다. 원모양이 사라지기 전에 미리 들려주는 단서는 별 도움을 주지 못했기 때문에, 소리가 단순히 변화를 암시하는 단서라고 보이지는 않는다. 아마 소리는 주의를 집중하는 것을 도와주는 것 같다.

 

링크: http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2009/10/watch_that_hybrid_can_sound_he.php

논문: NOESSELT, T., BERGMANN, D., HAKE, M., HEINZE, H., & FENDRICH, R. (2008). Sound increases the saliency of visual events Brain Research, 1220, 157-163 DOI: 10.1016/j.brainres.2007.12.060

출처: Cognitive Daily

 

아래 동영상을 보라(브라우저에 퀵타임이나 윈도우 미디어 플레이어가 설치되어 있어야 한다). 동영상은 4가지 다른 풍경을 한번씩만 보여줄 것이다. 풍경들은 1초보다도 훨씬 짧게 제시되며, 그 후 차폐자극이 제시되어 당신의 시각 시스템에 남아있는 이미지를 지우게 될 것이다. 우리가 할 일은 동영상 속에서 사막이나 산을 찾는 것이다. 동영상을 유심히 보라.

 

찾아냈는가? 당신은 어떤 정보에 근거해서 '사막'이나 '산'을 봤다고 생각하는가? 그림에서 특정한 물체를 보고 풍경을 판단했는가?(대지나 눈밭) 색상을 보고 판단했는가? 지각 연구는 그 동안 장면 전제보단 물체나 물체의 부분(경계, 곡선 등)에 초점을 두었다. 하지만 우리 시각 체계가 정말 이런 식으로 작동할까? 만약 사람들이 개개 물체에 초점을 두는 게 아니라 장면 전체를 근거로 그림이 무엇인지 판단한다면?

 

Michell Greene과 Aude Oliva는 55명에게 수백가지의 풍경을 7가지 일반적인 속성에 의해 등급을 매기도록 했다: 은폐(C), 일시성(Tr), 가항성(可 航性)(N), 온도(Te), 개방성(O), 확장성(E), 깊이(Md). 그림은 30인치 칼라 모니터에 100장면을 한 그룹으로 보여줬다. 따라서 만약 피험자가 가항성을 판단하려면 전체 그림 중 절반을 스크린의 왼쪽으로 드래그하고(가항성이 낮은 경우) 나머지 절반은 오른쪽으로 드래그한다(가항성이 높은 경우). 그 다음 이렇게 나눈 집단을 다시 두번정도 더 나눠서 가장 가항성이 높은 경우부터 낮은 경우까지 8개의 그룹을 나눈다. 가항성이 가장 낮은 경우는 우거진 삼림이나 깎아지른 절벽이 될 것이고, 가항성이 높은 경우는 넓은 들판이나 길이 될 것이다. 모든 피험자들이 그림이나 속성 전체를 매기지는 않았지만 최소한 10명의 피험자는 각각의 그림에 각각의 속성을 매겼다. 아래 그림은 네 장면에 각 속성이 어떻게 등급 매겨졌는지를 보여주는 그림이다. 

 

박스들은 ranking의 50%에 해당하기 때문에 가항성의 경우 거의 모든 장면에서 높게 평가된 반면 산과 관련된 장면에서는 낮게 평가되었다. 사막은 온도에 있어서 높게 평가되었고, 산은 낮게 평가되었다.

 

그 다음 새로 73명을 모집하여 우리가 위에서 봤던 영상을 보여주었다. 각 장면은 30ms의 짧은 시간 동안 제시되었다. 한 세션은 50개의 그림으로 구성된다. 예를 들어 처음 50개의 영상에서 피험자는 호수가 있었는지 없었는지를 판단한다. 그 다음 다른 50개의 영상에서 산이 있었는지를 판단하는 식으로 진행된다. 결과는 아래와 같다.

 

이 그래프는 분류대상인 카테고리와 맞지 않는 장면을 골라내는 정확성을 보여준다. 예를 들어 피험자의 과제가 숲을 찾는 것이었다면, 전형적인 숲 그림은 개방성에서 낮은 평가를 받을 것이다. 산은 개방성에 있어서 사막보다 낮은 평가를 받을 것이고, 산과 숲의 (개방성에 있어서의)차이(distance)는 사막의 경우보다 가까울 것이다. 그림에서 알 수 있듯이 정확성은 그림간 (7개의 속성)전형성의 차이가 별로 없는 경우에 떨어진다. 숲을 찾던 피험자는 사막보다 산이 나올 때 실수를 많이 했다. 위 그래프는 7개의 속성과 8개의 풍경 타입을 모두 평균한 것이다.

(결국 첫번째 실험의 데이터를 근거로 두번째 실험에서 시행한 장면 인식이 7개 속성과 관련있는지 알아보려고 했던 것 같다. 그리고 피험자는 속성에 따라 그림을 분류하더라는 말이다. 왜 이리 말을 어렵게 써 놓은 것일까? - 역자주)

 

 

그러나 피험자가 일반적인 속성을 통해 풍경을 분류하지 않을 수도 있다. 산과 숲은 사막과 달리 서로 유사한 사물을 공유하기 때문에 이런 결과가 나오지 않았을까?

 

이런 가능성을 알아보기 위해 연구팀은 수학적 모델을 사용해서 bayesian 분류기를 개발했다. 한 분류기는 그림을 인간의 경우와 유사하게 속성에 근거해서 분류하도록 만들어졌다. 다른 하나는 풍경에 있는 사물들을 근거로 그림을 분류하게 했다. 시뮬레이션을 한 결과 속성에 근거한 분류방식은 인간의 경우와 유사한 결과를 도출했다. 반면 물체를 근거로 그림을 분류한 경우 인간의 경우와 달랐다. 속성에 근거한 분류자가 하는 경우는 인간의 경우와 유사했다(폭포를 강과 헷갈리는 경우). 반면 사물을 근거로 분류하는 동안 나온 실수는 인간이 범하는 실수와 달랐다.

 

연구자는 장면의 속성이 장면을 분류하는 유일한 요인은 아닐지도 모르지만 어쨌든 이것이 장면을 구분하는 데 중요하다는 것만은 확실해 보인다고 말했다.

Greene MR, & Oliva A (2009). Recognition of natural scenes from global properties: seeing the forest without representing the trees. Cognitive psychology, 58 (2), 137-76 PMID: 18762289

 

영어원문: http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2009/07/how_do_we_recognize_scenes.php

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출처: Cognitive Daily



새내기 부모들은 가장 좋은 유모차 브랜드부터 자장가로 좋은 곡에 이르기까지 아기를 위해 고민해야 한다. 질문은 사실 아기가 태어나기 전부터 시작된다. 어떤 옷을 사야 하는가? 어떤 침대가 좋을까?


그레타와 내가 짐이 어렸을 적 제일 중요하게 여기는 것이 색깔이었다. 우리는 아파트를 임대해서 살고 있었고 유아방을 페인트칠하지 않았다. 우리는 장난감이나 담요를 살 때 어떠너 색깔이 좋을지 고민했다. 보라색 옷이 좋을까? 아니면 다양한 색상이 좋을까? 하얀 담요는 너무 식상하지 않을까? 그때 당시는 흰색-검정석 장난감이 대유행이었고, 아이들은 색 대비가 뚜렷한 것을 좋아한다는 생각이 지배적이었다.  갓난아기들은 두 달이 될때까지 유아처럼 색깔을 잘 구분하지는 못하지만, 다른 색상과 흰색의 차이는 식별한다. 아기들이 특별히 좋아하는 색상은 무엇일까? 1975년에 M.H> Bornstein은 유아에게 8개의 순색을 똑같은 luminance로 보여주고 아기들이 빨강과 파랑을 오래 본다는 결과를 얻었다. 녹색과 관련된 색깔, blue-green이나 yellow-green에느 큰 관심을 보이지 않았다. 이 연구는 "Mr. Yuck"스티커가 아기들이 독성 물질에 노출되지 않도록 색상을 yellow-green으로 선택하는 데 도움을 주었다.



그러나 이 연구에는 몇가지 문제점이 있었다. 제시된 색상들은 luminance가 비슷했지만, 인간의 색상 지각은 색상, 채도, 명도 등 여러 측면에서 고려해 볼 수 있다. 우리는 색상의 파장이나 luminance를 물리적으로 지각하지는 못하지만 이런 속성을 ' 질적'으로 지각할 수 있다(우리는 파란색이 몇 nm의 파장을 가지는지 알지 못하지만, 그럼에도 불구하고 하늘을 보고 파란색이라고 한다- 역자 주). 만약 빛의 파장이 변하면 우리는 이 변화를 색상, 채도, 명도의 세 측면에서 본다. 어쩌면 아기들이 색상의 파장보다 특별히 좋아하는 채도나 명도 수준이 있을지 모른다. 아래 그림은 색상과 채도를 나타낸 것이다.



큰 원모양은 우리가 볼 수 있는 모든 색상을 의미한다. 그 중 일부만(가운데 삼각형)이 컴퓨터 모니터로 구현될 수 있다. 둥그런 모양의 주변에 적혀있는 작은 숫자가  파장이다. 파란색의 대략 450nm, 붉은색은 600nm정도다. 이 모양의 끝쪽으로 갈수록 채도가 높아지고, 중앙으로 갈수록 채도가 떨어진다. 컴퓨터는 색깔을 만들때 빨강,녹색,파랑을 섞는다. 대부분의 컴퓨터는 색깔의 색상, 채도, 명도를 고르는 기능을 가지고 있다. 당신이 이 기능을 알고 있다면, 이 기능을 가지고 놀아볼 수도 있다.


I

Iris Zemach, Susan Chang과 Davida Telle은 3개월된 아기 235명을 대상으로 밝기를 고정시킨채 다양한 색상과 채도를 가진 색을 보여주었다. 아기들은 컴퓨터 화면에 나타나는 두 개의 원을 보게 된다.그중 하나는 하얀색, 나머지 하나는 특정 색상을 가지고 있다.한 세션은 녹화되고,이 원을 보지 않은 다른 사람에게 부탁해서 아기들이 어떤 원을 더 오래 응시하는지 평가하게 했다. 결과는 다음과 같다.



점이 커질수록, 아기들이 흰색 원 대신 색상을 입힌 원을 오래 봤다는 뜻이다. 그림에서 알 수 있듯이 아기들은 파란색과 보라색을 제일 오래 응시했다. 아기들이 거의 대부분의 saturated color를 선호했지만 채도는 색깔 선호를 강하게 예측하는 인자가 아니었다. 아래 그림은 아기들의 선호도와 색순도를 비교한 그래프다.



점으로 된 선은 순도의 정도를 나타내고(대략 채도와 일치한다) bold 선은 선호의 정도를 나타낸다(바깥쪽보다 선호하는 색깔을 의미한다). 그림에서 알 수 있듯이 둘은 일치하지 않는다. 아기들은 채도를 선호하는 것이 아니라 색상을 선호하는 것이다.


 

 But perhaps babies simply can't detect certain colors, and that explains the preference(의미를 몰라서 원문 그대로 적음- 역자주).위 실험과 독립된 다른 실험에서 연구자들은 색상을 입힌 원을 한개씩만 보여주고, 그 위치를 스크린의 좌우로 바꿔가며 제시했다. 이번에도 아기들이 얼마나 스크린의 좌-우를 오래 응시하는지를 측정했는데, 이 측정은 만약 아기가 색칠된 곳을 오래본다면 아기들이 색깔을 '탐지'할 수 있다는 가정을 전제로 한다. 아기들은 보라색을 파란색보다 잘 '찾아낸'반면, 파란색을 보라색보다 더 '선호'했다.



연구팀은 이전 연구의 결과를 다시 한번 지지했고 컴퓨터로 구현할 수 있는 색상에도 이 결과를 확장했다. 아기들은 분명 선호하는 색깔이 있다.  그 리고 이런 선호는 색상에 근거한다. 아기들은 파랑과 보라를 좋아하는 반면 녹색, 노랑, 빨강은 덜 좋아한다. Bornstein이 Zemach팀의 결과와 달리 아기들이 빨강을 훨씬 좋아한다고 했던 이유는 그가 사용한 파장으로 설명할 수 있다. 그가 사용한 파장은 630nm로 Zemach의 팀이 사용한 600nm보다 다소 보라색에 가까웠기 때문이다.



그렇다면 부모들은 보라, 파란색 장난감이나 담요를 사야 하는가? 아기들에게는 이것 외에도 중요한 것이 많다. 이제 몇 달 되지 않은 아기들은 잠 자는 게 대부분의 일과다. 진짜 중요한 것은 보살핌, 사랑, 관심이다. 어쨌든 아기들의 시각 체계가 어떻게 발달되는지, 그리고 3달밖에 안 된 아기가 어른과 유사한 방식으로 색깔을 지각한다는 것은 흥미로운 사실이다.


ZEMACH, I., CHANG, S., & TELLER, D. (2007). Infant color vision: Prediction of infants' spontaneous color preferences Vision Research, 47 (10), 1368-1381 DOI: 10.1016/j.visres.2006.09.024
영어 원문: http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2009/06/do_babies_like_color_if_so_whi.php

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Category: PerceptionResearchTaste
Posted on: June 17, 2009 10:48 AM, by Dave Munger

[Originally posted in April 2007]

One "trick" dieters often use is to put their food on a smaller plate. The idea is to fool yourself into thinking you're eating more food than you really are. But doesn't our stomach tell us how full we are?

다이어트 하는 사람들이 자주 쓰는 트릭 하나가 음식을 작은 그릇에 담는 방법이다. 이 방법을 쓰면 자신이 실제 먹을 수 있는 양보다 많이 먹었다고 생각한다. 그래도 배는 여전히 배고프다고 하지 않을까?

 

Actually, it doesn't. Brian Wansink has devoted his career to studying how perception of food intake relates to actual eating behavior. Together with James Painter and Jill North, he's come up with a dramatic demonstration of how wrong our stomachs can be.

그렇지 않다. Brian Wansink는 음식의 지각과 섭식행동의 관계를 연구해 왔다. 그는 James Painter, Jill North와 함께 우리 배가 얼마나 둔한지 증명했다.

 

Volunteers were recruited to participate in a soup-only lunch in a room adjoining the school cafeteria. They filled out a form asking about color preferences, then were seated a table with four different-colored bowls. The colors were just a distraction: the real purpose of the study was to see how much people would eat when their soup bowls refilled automatically.

자원자들은 학교 구내 식당에서 점심으로 수프를 먹게 된다. 그들은 사전에 선호하는 색상을 적어내고, 네 가지 다른 색상의 그릇이 놓여있는 테이블에 앉게 된다. 그러나 이 실험은 색상에 관한 실험이 아니다. 이 실험의 진짜 목적은  그릇에 담긴 수프가 계속 리필될때 사람들이 수프를 얼마나 많이 먹는지 알아보려는 것이다.

 

Two of the participants ate from self-refilling bowls; the other two had their bowls refilled by a server. Everyone was encouraged to eat as much as they wanted. The self-refilling bowls involved a fair bit of cooking technology -- plastic tubes connected a soup pot next to the table to the underside of each bowl. The refill rate of the bowls was adjusted so that the bowls could be filled completely in 20 minutes -- the duration of the study. Technically the bowls could be nearly empty by the end of the session, but each bowl held 18 ounces of soup, so this would have required consuming over a quart of soup!

참가자 중 두명은 스스로 리필되는 그릇으로 먹었다. 다른 두 명의 수프는 종업원이 계속 리필해 줬다. 참여자는 모두 자신이 먹고 싶은 만큼만 먹을 수 있다. 이 '스스로 리필되는 그릇'은 그릇 밑에 플라스틱 튜브가 수프 pot과 연결되어 있어서 계속 리필이 된다. 이 그릇의 리필 속도는 수프가 20분 안에 가득 찰 정도로 조절되었다.  그리고 실험이 끝날 즈음에는 그릇의 수프를 바닥나게끔 조절했다. 각각의 그릇은 대략 18온스의 수프를 담을 수 있으므로 결국 1쿼트(대략 1리터)의 수프를 먹어야 하는 것이다!

 

Despite the fact that everyone's bowls were refilled, the people eating from self-refilling bowls ate 73 percent more soup. Even more surprising is that they didn't feel any different from people who ate from manually-refilled bowls:

참여자 전부 수프가 리필되었음에도 불구하고 스스로 리필되는 그릇으로 먹은 사람은 수프를 73%나 더 먹었다. 더 놀라운 것은 이 사람들이 종업원이 리필해 준 사람들보다 그다지 많이 먹지 않았다고 느낀다는 것이다.

None of these other measures were significantly different -- even though the people eating self-refilled soup indicated that it seemed they couldn't possibly eat all their soup, they didn't estimate they'd eaten significantly more than those who had the visual cue of a server refilling their bowl every time it was less than 25 percent full.

다른 수치들은 유의미하게 차이나지 않았다. 자가 리필되는 그릇으로 먹은 사람들은 자신이 수프를 전부 다 먹을 거라고 예측하지는 않았지만, 종업원이 리필해주는 사람보다 많이 먹을 거라고 예측하지는 않았다.

 

When asked to rate hunger on a 1-9 scale, again, there was no significant difference between the two groups. In all, a dozen ratings were collected, asking questions about whether they monitored their food intake during the study, whether they generally try to clean their plate, and how the presence of others affects their eating. In every case, there was no difference between the two groups -- the only difference was how much they ate.

1-9까지의 척도로 물어본 결과 두 집단간 별 차이가 없었다. 총 12개의 평가(그래프 참조)에서 참여자들이 식사 동안 자신의 식사를 모니터하고 있었는지, 자기 그릇을 비우고자 했는지, 다른 사람이 식사에 어떤 영향을 미쳤는지 등을 물어봤다. 모든 사례에서 그다지 큰 차이는 없었다. 오직 차이가 있다면 실제 먹은 식사량 뿐이었다.

 

The team also controlled for gender, body mass index (BMI), and other factors, and still found the same results (though since they didn't study an extremely wide range of BMIs, the results might be different for dramatically over/underweight individuals).

연구진은 성별, BMI, 그 밖의 다른 요인들을 통제해봤는데 이번에도 역시 같은 결과가 나왔다.

 

Wansink et al. argue that this demonstrates that the primary way people decide how much to eat is visual: when there is a visual indicator of how much food is consumed, then people are accurate at determining how much to eat. The problem comes when social norms of "reasonable" portions change: as portion sizes in restaurants and stores increase, people expect to eat more at each meal--leading to unhealthy eating. The team argues that restaurants and retailers should present food in smaller portions to reinforce the idea of eating less. Parents could repackage snacks for their kids in individual bags to reinforce the idea that just a small portion is reasonable.

Wansink는 사람들이 자신의 식사량을 판단하는 데는 시각적인 요소가 중요하다고 설명한다. 음식을 얼마나 섭취했는지 시각적인 단서가 제시되면, 식사량 판단이 정확해진다. 문제는 사회적으로 '적당한' 양이 변할 때이다. 레스토랑에서 1인분의 양이 많아지면, 사람들은 한끼 식사당 이정도는 먹어야 한다고 예상하게 되고 결국 과식을 하게 될 것이다. 연구진은 식당에선 1인분의 크기를 줄여서 자동적으로 소식할 수 있게끔 도와야 한다고 주장한다. 부모들은 snack을 다른 그릇에 다시 싸줘서 작은 분량의 음식이 적당하다는 것을 강화시킬 수 있다.

 

And in no case should you install a self-refilling soup bowl in your kitchen!

그리고 스스로 채워지는 그릇은 주방에 절대 들이지 말라!

 

[For more on the idea that we rely on our perception and memory of what we eat to decide when we're full, check out How do we know when we're hungry?]

Wansink, B., Painter, J.E., & North, J. (2005). Bottomless Bowls: Why Visual Cues of Portion Size May Influence Intake Obesity Research, 13 (1), 93-100

 

출처: Cognitive daily

http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2009/06/self-refilling_bowls_an_idea_w.php

Category: PerceptionResearch
Posted on: June 15, 2009 10:21 AM, by Dave Munger

[Originally posted in February, 2007]

When you look out the window and then look away, how do you remember what you saw? Do you hold a picture of the window in your head, frame and all? What about a photo? Do you remember the physical photo, or do you imagine the real scene it represents? If you remember the scene, and not the photo, then how do you form the boundaries of the scene? Does your memory end precisely where the photo does?

만약 당신이 창밖을 본다면, 어떤 식으로 장면들을 기억하는가? 그렇다면 사진의 경우는 어떠한가? 사진을 그대로 기억하는가, 아니면 사진진의 경계 넘어까지 펼쳐진 진짜 '풍경'을 기억하는가? 만약 당신이 풍경 전체를 기억한다면 당신은 사진을 기억하는 것이 아니다. 그렇다면 우리는 어떻게 장면의 가장자리를 형성하는가? 당신의 기억은 정확히 사진 가장자리까지만 기억하는가?

 

Here's a little test to see how accurate your short-term memory of a photo is. When you play the movie below, you'll have a second to get ready, then a photo will flash for just a half-second. It will be replaced by a random pattern for two seconds, and then the photo will reappear. It might be the same as the original, or it might have been cropped or enlarged slightly. Your job is to say if the area depicted in the second photo is the same, larger, or smaller than the original.

여기 사진에 관한 단기 기억의 정확성에 관한 테스트가 있다. 아래 무비를 클릭하면, 몇 초 정도 지연 후에 사진 하나가 0.5초 동안 제시된다. 그 후 그림은 무선적인 패턴으로 2초 동안 대체되고, 다시 사진이 제시된다. 이 사진은 먼저 사진과 동일하거나, 조금 짤렸거나, 조금 확대한 것이다. 여러분이 할 일은 이 사진이 먼저 사진과 같은지, 짤렸는지, 커졌는지를 말해보는 것이다.

 

 

Click to play movie(QuickTime 설치 필요. 주소를 복사해서 주소창에 붙인 후 엔터하면 나옴)

 

Even playing the movie repeatedly it might be difficult to tell, so I'll display both photos side-by-side at the end of the post. What we're exploring here is a phenomenon that's been investigated for several years by Helene Intraub and her colleagues:

화면을 반복해서 보더라도 이 일이 쉽지 않을 것이다. 그래서 정답 사진을 이 포스트 맨 아래에 게시했다. 이 현상이 Helene Intraub와 동료들이 수년간 연구해온 현상이다.

 

경계 확장

It's called boundary extension, and it has been robustly found in a variety of circumstances -- even in blind and deaf people. Intraub believes the phenomenon is related to the way we construct memories of scenes. Rather than remembering scenes on a pixel-by-pixel basis, we remember just enough information to reconstruct that scene later. Since items in a picture may extend beyond its border, our memory, too, usually extends beyond the boundaries of a picture. If we see the same picture later on, we usually believe it has been cropped. Did I crop the picture in the movie I showed you? I'll let you know at the end of the post.

이 현상을 boundary extension이라고 한다. 이 현상은 여러 조건에서 관찰되었는데, 심지어 맹인이나 농아의 경우에도 관찰되었다. 연구진은 이 현상이 우리가 장면을 기억하는 방식과 관련있을 것이라고 생각했다. 장면을 픽셀 단위로 기억하기보다 우리의 정보를 이용해서 장면을 나중에 재구성한다는 것이다. 사진 속 물체들은 사진의 경계 너머까지 펼쳐져 있기 때문에, 우리 기억 또한 사진에 국한되는 것이 아니라 그 너머까지 기억하는 것이다. 따라서 나중에 사진을 다시 봤을 때 우리는 사진이 조금 짤렸다고 생각한다. 위에서 본 화면의 경우 나중에 제시된 사진이 조금 짤렸는가? 답은 이 포스트 맨 아래에 있다.

 

Even when we see a picture for a very short period of time, and even when the picture is removed from vision for just two seconds, boundary extension is still observed. In a new experiment, Intraub's team asked viewers to focus just on the center of the photo (and tracked their eye movements to make sure they did). Even in this case, significant boundary extension occurred -- viewers believed the picture they saw was 50 percent bigger in area than it actually was. When allowed to move the borders of an image to reconstruct the view they thought they had seen, each edge was extended by around 20 percent.

사진을 굉장히 짧은 시간동안 제시하거나 사진이 사라진 후 2초 뒤에도 이런 경계 확장이 일어난다. 새 실험에서 연구팀은 피험자에게 사진의 중앙을 주시할 것을 요구했다. 이 실험에서도 경계 확장이 일어났다. - 피험자들은 그들이 봤던 사진이 실제 크기보다 50% 정도 더 크다고 생각했다. - 그들이 봤다고 생각하는 만큼 그림의 경계를 수정하도록 했을 때, 피험자들은 20퍼센트 정도 사진 영역을 확장했다.

 

정보부족-경계 확장의 관계

But perhaps the boundary was only extended because viewers weren't allowed to look at it. To explore this possibility, Intraub's team designed a second experiment. 250 milliseconds after the photo was displayed, an arrow appeared, directing viewers towards an object on the left or right side of the picture. Before viewers could move their eyes all the way to the object, the photo disappeared. Again, they were allowed to reconstruct the boundaries of the picture. Here are the results:

이런 경계 확장은 그들이 그림을 제대로 보지 못했을 때 일어날 수도 있다. 이런 가능성을 일축하기 위해서 연구팀은 그림 제시 후 250밀리세컨드 후에 사진의 좌우 가장자리에 있는 물체를 가리키는 화살표를 등장시켰다. 피험자들이 그 물체쪽으로 눈을 완전히 돌리기 전에 사진은 사라진다. 그리고 나서 피험자에게 사진의 경계를 재구성하도록 요구했다. 결과는 다음과 같다.

 

There was significant boundary extension on three of the four borders of the picture: the top and bottom, but also the side viewers were cued to look at. The only side where no extension occurred was the side where they didn't look!

세 경계에서 유의미한 경게 확장이 일어났다(위, 아래, 화살표로 가르킨 방향). 피험자들이 보지 않은 방향에서는 이런 효과가 없었다. 

 

Boundary extension occurred precisely where viewers were looking. Thus, the researchers argue, it's not due to inadequate information about boundaries, but an active process whereby our memory actively extends beyond the boundaries of a scene. In a third experiment, viewers were sometimes cued to look one direction or the other, and sometimes cued to remain focused on the center of the photo. When focus remained on the center, there was no significant boundary extension to either side of the picture, but the top and bottom boundaries were still extended.

확실히 경계 확장은 피험자가 봤을 때만 일어난다. 따라서 연구자들은 이런 현상이 경계에 대한 불충분한 정보 때문이 아니라, 우리 기억이 능동적으로 사진 경계 너머의 장면까지 구성하기 때문이라고 주장한다.

 

장면 기억의 능동성

3번째 실험에서는 화살표가 좌-우 한 방향을 가리키거나 중앙을 보도록 가리켰다. 주의를 중앙에 고정시켰을 때는 수평방향으로의 경계 확장이 일어나지 않았지만 위-아래로는 경계 확장이 일어났다.

So boundary extension does not occur when we're actively "not looking" in a particular direction, but it does occur when we're looking in a particular direction. This again supports the notion that boundary extension is an active process of the mind, and that our memories are actively constructed, rather than mere passive reflections of reality. In other words, you make your own memories; they aren't made for you.

따라서 경계 확장은 수동적으로 특정 방향을 봤을 때 일어난다기 보다, 특정 방향을 '능동적'으로 봤을 때 일어난다. 이 결과는 경계 확장이 마음의 능동적 결과물이며, 우리 기억이 현실을 수동적으로 받아들이기보다 능동적으로 재구성함을 입증한다. 다른 말로 표현하면 당신은 당신의 기억을 만들고 있는 것이다.

 

So what about the photos I showed you in the movie above? The second photo was zoomed out 5 percent wider on each side, for a total of 21 percent greater area depicted than the first photo:

그럼 우리가 아까 봤던 사진의 경우는 어떨까? 사실 두번째 사진은 원래 사진보다 각 경게가 5%정도 확장되었고, 총 21%가 확장되었다.

 

 

So even if you thought that the two photos were the same, you were still showing boundary extension (and, of course, if you said the second photo was cropped, you were clearly extending the boundary).

따라서 만약 당신이 두 그림이 동일하다고 생각한다면, 당신 역시 경계 확장을 하고 있는 것이다.

 

Intraub, H., Hoffman, J.E., Wetherhold, J., & Stoehs, S. (2006). More than meets the eye: The effect of planned fixations on scene representation Perception & Psychophysics, 68 (5), 759-769

 

출처: Cognitive Daily

http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2009/06/test_your_boundaries_--_then_f.php

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