اكتشاف التكافؤ من الصور غير المحددة: صلة بين الألفة والإيجابية في التعرف دون تحديد الهوية الجزء 2

الدراسة الحالية

الهدف من البحث الحالي هو التوفيق بين الأفكار المتضاربة التي تمت مراجعتها أعلاه فيما يتعلق بكيفية توجيه الجوانب العاطفية للمحفز لأحكامنا حتى بالنسبة للمحفزات غير المحددة. في التجارب من 1 إلى 4، استخدمنا الصور الإيجابية والسلبية (مقابل الصور المهددة وغير المهددة التي استخدمها كليري وآخرون، 2013) في هذه الدراسة.

لا يمكن تجاهل العلاقة بين تحفيز العواطف والذاكرة. العواطف هي تجاربنا الداخلية التي تسبب مجموعة من ردود الفعل في أجسادنا وعقولنا. الذاكرة هي قدرة أدمغتنا على التحكم في تخزين المعلومات واسترجاعها. من خلال البحث العلمي، وجدنا أن تحفيز العواطف والمشاعر الإيجابية يمكن أن يساعد الناس على تعزيز ذاكرتهم.

أولا، تحفيز المشاعر يمكن أن يسبب ردود فعل قوية في الدماغ، مما يعزز الاتصالات والتواصل بين الخلايا العصبية. يمكن لهذه الاستجابات أن تزيد من تركيزنا، مما يسمح لنا بتذكر المعلومات والتجارب بشكل أفضل. على سبيل المثال، عندما نواجه حدثًا صادمًا، مثل تجربة حب جميلة أو مهمة عمل صعبة، تقوم أدمغتنا بتنشيط الناقلات العصبية مثل الدوبامين لتسريع عملية تخزين المعلومات واسترجاعها.

ثانيًا، يمكن للمشاعر الإيجابية أن تعزز التعلم والذاكرة. من الأسهل على الأشخاص أن يتعلموا معارف ومهارات جديدة عندما يكونون في حالة عاطفية إيجابية مقارنة عندما يكونون مكتئبين وقلقين. تظهر الأبحاث أن الناس يتعلمون بشكل أسرع، ويتذكرون بشكل أفضل، ويطبقون ما تعلموه في الحياة الواقعية عندما يكونون في مزاج إيجابي.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للتجارب والأنشطة الممتعة أن تعزز الذاكرة. عندما ننخرط في أنشطة ممتعة، تفرز أدمغتنا ناقلات عصبية مثل الدوبامين، مما يحسن تركيزنا وذاكرتنا. على سبيل المثال، يمكننا تحسين الذاكرة من خلال مشاهدة فيلم مثير للاهتمام، أو السفر، أو المشاركة في نشاط مثير للاهتمام مع الأصدقاء.

وبشكل عام، فإن تحفيز المشاعر والمشاعر الإيجابية يلعب دورًا مهمًا في تحسين الذاكرة. يجب أن نحاول العثور على تجارب محفزة ومشاعر إيجابية تساعدنا على تذكر المزيد من المعلومات والتجارب. دعونا نبقى مع الجمال واللطف من حولنا ونحسن نوعية حياتنا. يمكن ملاحظة أننا بحاجة إلى تحسين ذاكرتنا. يمكن لـ Cistanche deserticola أن يحسن الذاكرة بشكل كبير، لأن Cistanche deserticola يمكنه أيضًا تنظيم توازن الناقلات العصبية، مثل زيادة مستويات الأسيتيل كولين وعوامل النمو. هذه المواد ضرورية للذاكرة والتعلم. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للحوم أيضًا تحسين تدفق الدم وتعزيز توصيل الأكسجين، مما يضمن حصول الدماغ على ما يكفي من العناصر الغذائية والطاقة، وبالتالي تحسين حيوية الدماغ والقدرة على التحمل.

انقر فوق معرفة طرق تحسين وظائف المخ

كان هذا الاختيار عمليًا جزئيًا: قاعدة بيانات الصور التي حصلنا منها (وCleary et al., 2013) على المحفزات لا تتضمن بيانات معيارية تتعلق بالتهديد، في حد ذاته (Lang et al., 2005;Libkuman et al., 2007). والأهم من ذلك أننا اعتقدنا أن استخدام المحفزات الإيجابية والسلبية من شأنه أن يسمح بقدر أكبر من العمومية في نتائجنا، حيث يبدو أن "التهديد" هو مجموعة فرعية من "السلبية". نظرًا لأن سؤالنا الأساسي يتعلق بالارتباط بين الإيجابية والألفة، فقد اعتقدنا أن استخدام الصور الإيجابية والسلبية من شأنه أن يعالج هذه الأهداف الأكثر عمومية بشكل أفضل.

علاوة على ذلك، إذا تم النظر إلى المحفزات السلبية غير المحددة على أنها مألوفة أكثر، فسيكون لذلك آثار على النظريات التي تقترح أن التأثير الإيجابي والألفة مرتبطان بقوة.

كنا مهتمين أيضًا بما إذا كان بُعد الإثارة للعاطفة عاملاً مطلوبًا في اكتشاف الصور العاطفية التي لا يمكن التعرف عليها. ليس من المعروف حتى الآن ما إذا كان التكافؤ وحده كافيًا للكشف عن المشاعر في الصور التي تكون أقل من تحديد العتبة وما إذا كان يمكن استخدام هذه المعلومات لإصدار أحكام الألفة. لذلك استخدمنا مجموعة صور تعادل الإثارة في التجربة 4 لفحص احتمال أن تؤدي الإثارة العالية إلى زيادة مشاعر الألفة للصور غير المحددة. في التجربة 5 استخدمنا نفس الصور التهديدية وغير المهددة التي استخدمها كليري وآخرون. (2013).

تحليل القوة

تم تحديد عدد المشاركين في هذه الدراسة من خلال تحليل الطاقة الذي تم إجراؤه باستخدام G*Power (Faul et al.,2007). لقد افترضنا حجم التأثير المتوسط ​​(d=.5)، كما هو موجود في Cleary et al. (2013، التجربة 3). كشف هذا التحليل أن N=54 قد يؤدي إلى مستوى طاقة قدره .95 باستخدام معيار الأهمية. أي انحرافات عن هذا كانت بسبب الموازنة والجدولة.

التجربة 1

الافتراض الضمني للبحث السابق الموضح أعلاه هو أن المشاركين قد رأوا ما إذا كانت الصورة إيجابية أم سلبية حتى لو لم يتمكنوا من تحديد محتوى الصورة. بمعنى آخر، نحن نفترض أن هناك معلومات كافية تأتي من خلال المرشح لتحديد بعض الصفات العاطفية للصورة ولكنها ليست كافية لتحديد المحتوى ضميريًا. إذا كان هذا الافتراض صحيحًا، فيجب أن يكون المشاركون قادرين على الحكم بدقة على ما إذا كانت الصورة إيجابية أم سلبية حتى عندما لا يمكن التعرف عليها. وبالتالي فإن الهدف من التجربة 1 هو اختبار ما إذا كان المشاركون يستطيعون الحكم بدقة على ما إذا كانت الصورة الموجودة خلف الفلتر إيجابية أم سلبية.

طريقة

كان من بين المشاركين في هذه التجربة 53 طالبًا جامعيًا في جامعة بينغهامتون تم تعويضهم بدرجات جزئية في متطلبات المقرر الدراسي.

المواد كانت المحفزات عبارة عن 83 صورة من نظام الصور التفاعلي الدولي (IAPS؛ Lang et al.، 2005) وصور من مجموعة الصور المفتوحة Afective Standardized Image Set (OASIS؛ Kurdi et al.، 2017)، وكلاهما يتضمن تقييمات التكافؤ المعياري.

تم استخدام الصور الخمس للحصول على عدد زوجي من الصور في كل فئة. وكانت الصور إما إيجابية (M=7.41، SD=0.38) أو سلبية (M=2.51 ، SD=0.82) ويصور إما أشياء حية أو غير حية، مع 22 صورة في كل فئة من الفئات الأربع (خمس خمس صور OASIS مستخدمة في فئة الجمادات السلبية). تمت مطابقة تقييمات التكافؤ بين الفئات المتحركة وغير الحية.

وكما ذكرنا سابقاً، لم يتم التحكم في حجم الاستثارة في هذه التجربة. كانت الصور بحجم 350 × 350 بكسل وتمت تصفيتها في Photoshop باستخدام مرشح غاوسي أحادي اللون بنسبة 150% لتحديد الهوية الخلفي. تم استخدام هذا المرشح بواسطة Cleary et al. (2013) ونجح في إعاقة تحديد الهوية. يمكن العثور على قائمة بالصور الدقيقة وأوصافها في Open Science Framework (https://osf.io/kwc9m/?view_فقط=00f285ab6cd46e7a16f17808c80fc19).

الإجراء تم عرض جميع الصور الحمراء التي تمت تصفيتها بترتيب عشوائي مختلف لكل مشارك. ومع وجود الصورة على الشاشة، طُلب من المشاركين محاولة التعرف على محتوى الصورة عن طريق كتابة رد. بغض النظر عما إذا كانوا قد أنتجوا تعريفًا صحيحًا أم لا، طُلب من المشاركين بعد ذلك تقييم ما إذا كانت الصورة تبدو إيجابية أم سلبية عن طريق الضغط على P أو N على لوحة المفاتيح. لقد كان هذا بمثابة استجابة ثنائية للاختيار القسري. كانت كل تجربة سابقة ذاتيًا، ولكن تم تشجيع المشاركين على المضي قدمًا بعد 5 إلى 10 ثوانٍ إذا لم يتمكنوا من التعرف عليها. وكانت الاتجاهات الدقيقة على النحو التالي:

"في هذه التجربة، سوف تقوم بتقييم سلسلة من الصور. ويتم تصفية الصور بحيث تكون غامضة ويصعب رؤيتها. لكل صورة، سوف تفعل شيئين:

(1) تحديد الصورة.

اكتب إجابتك باستخدام لوحة المفاتيح. إذا كنت لا تعرف ما هي الصورة، يرجى استخدام الزر "لا أعرف" الموجود أسفل الشاشة.

(2) أعط تقييمًا لما إذا كنت تعتقد أن الصورة الأساسية إيجابية (جيدة) أو سلبية (سيئة). حتى لو كان بإمكانك معرفة ماهية الصورة، فما عليك سوى تقديم أفضل تخمين لديك. قد يكون هذا شعورًا "غريزيًا". استخدم مفتاحي P وNkeys على لوحة المفاتيح."

نتائج

كان noifilterter ناجحًا في تحديد الهوية، بمعدل الإفراط في تحديد الهوية بنسبة 15٪ (انظر الجدول 1 للاطلاع على التفاصيل حسب فئة الصورة). كانت التجارب المثيرة للاهتمام هي تلك التي لا يمكن التعرف على الصورة فيها. على هذا النحو، تم استبعاد التجارب ذات التحديد الناجح من التحليل.

وكان المتغير التابع هو نسبة الردود "الإيجابية". A 2 (التكافؤ: إيجابي مقابل سلبي) × 2 (الرسوم المتحركة: حيوي مقابل غير حي) كشف تحليل القياسات المتكررة للتباين (ANOVA) عن التأثير الرئيسي للتكافؤ، حيث تم تصنيف الصور الإيجابية غير المحددة بشكل أكثر إيجابية (M= .586، SD=.15) من الصور السلبية (M=.533، SD =.167)، F(1، 52)=15.33، ص < .001، MSE=.01، �p2=.228. لم يكن هناك اختلاف كبير في التقييمات الإيجابية بين الرسوم المتحركة (M=.547، SD=.16 ) وغير حية (M =.573، SD=.161) صور، F(1, 52)=2.899، p=.095، MSE {{ 34}}.012، ص2=.053. لم يكن هناك تفاعل بين التكافؤ والحيوية، F(1, 52)=1.416، ص=.239، MSE=.013، �ص2= .027 ( انظر الشكل 1).

استخدمنا أيضًا تحليلات الكشف عن الإشارة لتوضيح تحيز الاستجابة من الدقة. تم حساب مقياس الحساسية d′ لكل مشارك، وكان المتوسط ​​أعلى بكثير من الصفر (فرصة)، (M=0.41، SD=0.24)، t(52) =12 .45، p <.001، SE=.033، d=1.71، يُظهر دليلًا على التمييز الدقيق للتكافؤ، بما يتوافق مع نتائج التحليل السابق.

تماشيًا مع الأبحاث السابقة حول الإدراك دون وعي، تشير نتائج التجربة الأولى إلى أن المشاركين يمكنهم التمييز بين الصور الإيجابية والسلبية حتى عندما لا يتمكنون من التعرف على محتوى الصورة.

التجربة 2

كان هدفنا الثاني هو تحديد ما إذا كان سيتم تصنيف الصور السلبية غير المحددة على أنها مألوفة أكثر من الصور الإيجابية غير المحددة. وهذا مشابه للتجربة التي أجراها كليري وآخرون. (2013)، مع الاختلاف في أننا استخدمنا صورًا إيجابية وسلبية بدلاً من الصور المهددة وغير المهددة في حد ذاتها.

طريقة

المشاركون كان المشاركون 63 طالبًا جامعيًا في جامعة بينغهامتون وتم تعويضهم بدرجات جزئية في متطلبات الدورة.

المواد كانت المواد مطابقة للتجربة 1.

إجراء

كان الإجراء مطابقًا لإجراء التجربة 1، باستثناء أنه بدلاً من تصنيف الصور على أساس ما إذا كانت تبدو إيجابية أم سلبية، قام المشاركون بتقييم مدى ألفة الصورة على مقياس من 1 إلى 8. وكانت التوجيهات الدقيقة لتصنيف الألفة كما يلي:

"قم بتقييم الصورة على أساس مدى مألوفتها بالنسبة لك. قد يكون هذا شعورًا غامضًا بأنك ربما تكون قد شاهدت الصورة الأساسية في وقت ما قبل هذه التجربة. أرسل إجابتك باستخدام مفاتيح الأرقام الموجودة أعلى لوحة المفاتيح."

نتائج

نجح مرشح الضوضاء مرة أخرى في إعاقة تحديد الهوية، بمعدل تعريف إجمالي قدره 13% (انظر الجدول 1 للاطلاع على التصنيف حسب فئة الصورة). كانت التجارب ذات الاهتمام هي تلك التي لا يمكن التعرف على الصورة فيها. على هذا النحو، لم يتم تضمين التجارب ذات التحديد الناجح في التحليلات الرئيسية. وكان المتغير التابع هو تصنيفات الألفة المعطاة للصور. A 2 (التكافؤ: إيجابي مقابل سلبي) × 2 (الرسوم المتحركة: حيوي مقابل غير حي) كشفت التدابير المتكررة ANOVA عن التأثير الرئيسي للتكافؤ، حيث تم تصنيف الصور غير المحددة الإيجابية على أنها أكثر دراية (M=2.76، SD { {6}}.03) من الصور السلبية (M=2.34، SD =1.13)، F(1، 62)=95.24، p <.001، MSE=.12، ص2=.606.

كان هناك أيضًا تأثير رئيسي للرسوم المتحركة، حيث تم تصنيف الصور المتحركة على أنها مألوفة أكثر (M=2.69، SD=1.15) من الصور غير الحية (M=2.41، SD { {6}}.02)، F(1، 62) =24.745، ص <.001، MSE=.19، �ص2=.285. لم يكن هناك تفاعل كبير بين التكافؤ والحيوية، F(1,62) < 1، p=.496، MSE=.11، �p2=.008، (انظر الشكل .2).

على الرغم من أنها ليست محور هذه التجربة، إلا أننا نلاحظ أنه تم العثور على نفس النمط للصور التي تم تحديدها. تم تصنيف الصور الإيجابية (M=5.09، SD=1.51) على أنها مألوفة أكثر من الصور السلبية (M=4.72، SD=1.73)،t( 62)=2.26، ع=.03، د=0.29، والصور المتحركة (M =5.4، SD=1.57) تم تصنيفها على أنها مألوفة أكثر من الصور الجامدة (M=4.25، SD=1.75)، t(60)=7.2، p <.001، d =0 .92.

باختصار، على عكس الأبحاث السابقة، وجدنا أنه من بين الصور غير المحددة، تم تصنيف الصور الإيجابية على أنها مألوفة أكثر من الصور السلبية. على الرغم من أنها ليست محور هذا البحث، فقد وجدنا أيضًا أن الصور غير المحددة التي تصور كائنات متحركة تم تصنيفها على أنها مألوفة أكثر من الصور التي تصور كائنات غير حية، مما يكرر نتائج Cleary et al. (2013).

التجارب 3A و3B

في التجربة 2، تم تصنيف الصور الإيجابية غير المحددة على أنها مألوفة أكثر من الصور السلبية غير المحددة. هذه النتائج تتعارض مع نتائج كليري وآخرون. (2013، التجربة 3). على الرغم من أننا استخدمنا نفس مرشح الصور ومحفزات مماثلة مثل الدراسة السابقة، إلا أننا نلاحظ وجود تناقض بين معدلات تحديد الهوية لدينا البالغة 13٪ وتلك الخاصة بـ Cleary et al. بنسبة 32%. من الممكن أن يكون معدل تحديد التناقض هذا مسؤولاً عن النتائج المتباينة، لذلك في التجربتين 3A و3B، قمنا بتقليل شدة المرشحات إلى معدلات تحديد متزايدة. وبخلاف ذلك، كانت التجارب هي نفس التجربة 2.

طريقة

كان من بين المشاركين إجمالي 58 (30 في 3A و 28 في 3B) من طلاب المرحلة الجامعية بجامعة بينغهامتون الذين تم تعويضهم بدرجات جزئية تجاه متطلبات الدورة التدريبية.

المواد كانت المواد هي نفسها الموجودة في التجربة 1، باستثناء شدة المرشح. تم استخدام مرشح ضوضاء أحادي اللون غاوسي بنسبة 125% في التجربة 3A، و110% في التجربة 3B.

الإجراء كان الإجراء مطابقًا للإجراء المستخدم في التجربة 2.

For more information:1950477648nn@gmail.com