Doktorsvörn í sálfræði - Aleksei Lakovlev

Þriðjudaginn 3. desember 2024 ver Aleksei Lakovlev doktorsritgerð sína í sálfræði við Sálfræðideild Háskóla Íslands. Ritgerðin ber heitið: Hvernig skynjum við hópa ólíkra áreita. The contribution of individual items to the global ensemble representation.

Andmælendur eru dr. Jason Haberman, prófessor við Ehodes College í Memphis, Bandaríkjunum, og Aysecan Boduroglu, prófessor við Koc University í Istanbul, Tyrklandi.

Umsjónarkennari var Árni Kristjánsson, prófessor og leiðbeinendur voru Árni Gunnar Ásgeirsson, dósent og  Igor Utochkin, vísindamaður.

Ragnar Pétur Ólafsson, prófessor og deildarforseti Sálfræðideildar, stjórnar athöfninni sem fer fram í Hátíðasal Háskóla Íslands og hefst kl. 13.00.

Vörninni verður streymt:

Ágrip

Í daglegu lífi sjá fólk oft hópa af svipuðum hlutum samþjappaða í heildarskynjun. Til dæmis mynda mörg einstök áreiti hópa og margir einstakir bílar á ferð eftir veginum mynda umferð. Almenna tilfinningin fyrir umferðarhraða eða stemningu mannfjöldans er skynjuð án þess að mikið sé einblínt á hvern einstakan hlut. Þessi almenna skynjun gefur fremur nákvæma áætlun um einkenni hópsins í heild. Fjöldi rannsókna hefur sýnt að sjónkerfið getur hratt og nákvæmlega áætlað samantektartölur margra hluta (svokölluð áreitasöfn), þrátt fyrir að áhorfendum gangi illa að muna eftir einstökum hlutum sem mynda þessa hópa. Þessar niðurstöður vekja spurningar um þau ferli sem kóða samantektartölur, sérstaklega hvað varðar framlag einstakra hluta til skynjunar á áreitasafninu. Byggir safnið á öllum hlutum hópsins eða aðeins á litlu úrtaki þeirra? Hafa allir hlutir hópsins jafna mikla vigt eða stjórna sumir hlutir skynjun áreitasafnsins á meðan aðrir hafa minni áhrif? Þessum spurningum er svarað í þremur greinum þessarar ritgerðar.

Í fyrstu grein eru notuð líkön og tilraunir til að sýna að hlutir nálægt miðju safnsins hafa meiri áhrif en tölfræðilegir útlagar.  Í samræmi við fyrri rannsóknir áætluðu áhorfendur okkar meðaltalið með kerfisbundnu fráviki frá meðaltali samansafnsins í átt að algengasta gildi þess. Frávikið jókst með aukinni skekkju í dreifingu áreitasafnsins. Meiri skekkja þýðir að öfgahlutir hins skekkta hluta dreifingarinnar verða meira frábrugðnir meðaltalinu. Því meira frábrugðnir sem þeir eru, því minna leggja þeir til. Afleiðingin er að skynjaða meðaltalið færist frá skekkta hlutanum í dreifingu samansafnsins í átt að tíðasta gildinu. Líkan sem bygggir á kóðun heildarsafna áreita og samvinnu taugafrumna spáði vel fyrir um þetta.

Í annarri og þriðju grein eru rannsökuð áhrif áberandi áreita á skynjun áreitasafna (svokölluð mögnunaráhrif). Prófað var hvort minna áberandi hlutir legðu eitthvað til skynjunar áreitasafnanna. Þátttakendur framkvæmdu verkefni þar sem þeir stilltu meðaltalsstefnu og leituðu eftir frábrugðinni stefnu meðal sundurleitra truflunaráreita. Áberandi hluta var breytt með stærð og mæld nákvæmni stefnumats og leitartíma. Sterkt frávik fannst í stefnumati í átt að stefnu áberandi hluta þegar þátttakendur svöruðu beint. Enn fremur var frávikið minna en það sem hefði myndast við úrtak og meðaltal áberandi hluta eingöngu. Að auki höfðu minna áberandi hlutir áhrif á nákvæmni skráðrar meðaltalsstefnu. Því er ályktað að áberandi áreiti í áreitasöfnum stýri framlagi hluta til samansafnsskynjunar, en ákveði ekki algerlega þessi áhrif. Aftur á móti fundust lítil áhrif óbeinnar skynjunar á skynjun áreitasafnanna, sem bendir til þess að skýr og óbein samansafnsskynjun gæti verið útfærð með mismunandi hætti og ólíkum ferlum.

Abstract

In daily life, people often see groups of similar objects compressed into a single percept. For instance, many people standing together form a crowd, and individual cars moving along the road form traffic. The general impression of traffic speed or crowd mood is perceived without paying much attention to each individual object. Nevertheless, this general impression accurately approximates the whole group. Numerous studies have shown that the visual system can rapidly and accurately represent summary statistics of multiple objects (so-called ensembles) despite observers’ poor ability to recall individual items upon which the ensemble representation was built. These findings raise many questions regarding the mechanisms that encode summary statistics, particularly concerning the contribution of individual items to the ensemble representation. Is the ensemble representation built upon the entire group of items or just a subsample? Do sampled items have equal weight in the encoded summary statistics, or do some items determine the ensemble perception while the rest have a minor impact? These questions are addressed in the three papers of this thesis.

In the first paper, we employed computational modeling and behavioral experiments to investigate sampling and robust averaging, which implies larger weight for central elements and lower weight for statistical outliers. Observers adjusted the mean orientation of ensembles with skewed orientation distributions. In line with previous studies, our observers estimated the mean with a systematic bias away from the ensemble mean toward its mode. The bias magnitude increased with the ensemble distribution skewness. This bias can be interpreted in terms of robust averaging: greater skewness means that the extreme elements of the skewed part of the distribution become more deviant from the mean. The more deviant they are, the less their contribution is. As a result, the perceived mean shifts away from the skewed part of the ensemble distribution toward its mode. This pattern was well predicted by the population coding model that utilizes neuron population coding and pooling mechanisms. We conclude, therefore, that this model can be considered a neurally plausible implementation for exhaustive item sampling and robust averaging in ensemble perception.

In the second and third papers, we investigated the effect of saliency on item contribution to ensemble representation (so-called amplification effect) using explicit and implicit reports. Specifically, we tested whether less salient items contribute at all. Our observers performed a mean orientation adjustment task (explicit report) and a visual search for an odd-oriented line among heterogeneous distractors (implicit report). We varied item saliency via size and measured the accuracy and precision of mean orientation estimation in the explicit report and search time in the implicit report. Using explicit reports, we found a strong orientation estimation bias toward the orientation of the more salient items. Still, the observed bias was smaller than what would be produced by subsampling and averaging the most salient items alone. Moreover, less salient items affected the precision of the reported mean. We conclude, therefore, that saliency modulates item contribution to the ensemble representation but does not absolutely determine item sampling. Conversely, we observed no effect of saliency on implicitly reported statistics, suggesting that explicit and implicit ensemble representations may be implemented by different mechanisms.

Um doktorsefnið

Aleksei Iakovlev er fæddur árið 1995. Hann lauk B.Sc. gráðu í sálfræði frá Peoples' Friendship University of Russia í Moskvu árið 2016 og M.Sc. gráðu í hugrænni sálfræði frá Higher School of Economics University í Moskvu 2018. Vorið 2023 hóf Aleksei doktorsnám við Sálfræðideild Háskóla Íslands.