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Similarity Grouping as Feature-Based Selection

机译:相似性分组为基于功能的选择

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摘要

Across the natural world as well as the artificial worlds of maps, diagrams, and data visualizations, feature similarity (e.g., color and shape) links spatially separate areas into sets. Despite a century of study, it is yet unclear what mechanism underlies this gestalt similarity grouping. One recent proposal is that similarity grouping-for example, seeing a red, vertical, or square group-is just global selection of those features. Although parsimonious, this account makes the counterintuitive prediction that similarity grouping is strictly serial: A green group cannot be constructed at the same time as a red group. We tested this prediction with a novel measure-a grouping illusion within number-estimation tasks that should work only if participants simultaneously construct groups-and found the strongest evidence yet in favor of serial feature-based attention (Ns = 14, 12, and 12 for Experiment 1, Experiment 2, and Experiment 3, respectively).
机译:跨越自然界以及地图,图表和数据可视化的人为世界,具有相似性(例如,颜色和形状)将空间单独的区域链接到集合中。 尽管包括一个世纪的研究,但目前尚不清楚这种格式塔相似性分组的机制是什么机制。 最近的一个提议是相似性分组 - 例如,看到红色,垂直或方形组 - 只是全球选择这些功能。 虽然解析了,但此帐户使得相似性分组严格串行的反思预测:绿色组不能与红色组同时构建。 我们用新颖的测量来测试这一预测 - 在数量估计任务中,仅在参与者同时构建群体时才应该工作,并且发现最强大的证据,但有利于基于串行特征的注意力(NS = 14,12和12 对于实验1,实验2和实验3)。

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