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BOOSTED BOUNCE :RÔLE DES FRÉQUENCES SPATIALES
DANS L’ATTENTIONAL BLINK
Sous la direction dePr. Mermillod Martial & Beffara Brice, doctorant
Perrier MickaëlM1 Psychologie Cognitive et Sociale
25 Juin 2015
PLANIntroduction
Hypothèses
ExpérienceMéthode
Résultats
Discussion
INTRODUCTIONCERVEAU PRÉDICTIF
Modèle de Bar(Bar, 2003 ; Bar et al., 2006; Bar, 2009b)
• Prédiction: Activation de candidats par Basses fréquences spatiales (BFS)
• BFS → Cortex orbito-frontal (OFC)
• BFS → Cortex pré-frontal médian (MPFC)
• Anticipation: Facilitation “top-down” des Hautes fréquences spatiales (HFS)
• OFC → Cortex inféro-temporal (IT)
➡ Conscience: Importance des modulations “top-down” (Panichello, Cheung, & Bar, 2013, p. 6)
3
> 80 ms
> 130 ms
INTRODUCTIONPROBLÉMATIQUE
L’Anticipation est-elle une base de la conscience ?
Permet-elle son émergence ?
4
INTRODUCTIONATTENTIONAL BLINK
Rapid Serial Visual Presentation (RSVP)
• SOA ± 100 ms
• Lag = intervalle entre les cibles
Lag→ 200 < Lag < 500 ms
• Distracteurs
‣ Nécessaires (e.g., Ward, Duncan, & Shapiro, 1997)
‣ Modulent (e.g., Müsch et al., 2012)
Prop
otio
n re
port
cor
rect
(%
)
0 %
25 %
50 %
75 %
100 %
Lag inter-cibles (ms)
Lag 0 Lag 2 Lag 4 Lag 6 Lag 8
T1 T2
5
Figure 2. Données typiques1
B
3
temps
T1
T2
lagA
7
5100 ms
+
100 ms
100 ms
100 ms
100 ms
100 ms
Figure 1. Procédure typique (lag 2)
ATTENTIONAL BLINKModèle “Boost & Bounce”
Olivers & Meeter (2008)
1. Traitements perceptifs
2. Mémoire de travail: “Template matching”
‣ Boost: représentations pertinentes
‣ Bounce: représentations non pertinentes
‣ Dynamique: pic à 100 ms
6
ATTENTIONAL BLINKMécanismes du B&B
7
T1
ATTENTIONAL BLINKMécanismes du B&B
8
Distracteur
ATTENTIONAL BLINKMécanismes du B&B
9
T2
INTRODUCTIONOUTRO DE L’INTRO
• Modèle de Bar
• Anticipation par BFS → Orientation d’ « attention »
• Modèle Boost & Bounce
• Conscience modulée par orientation d’attention
10
INTRODUCTIONQUESTION DE RECHERCHE
Les fréquences spatiales peuvent-elles moduler l’attentional blink ?
11
HYPOTHÈSES
12
% r
epor
t de
T2
0 %
25 %
50 %
75 %
100 %
Lag 186 ms
Lag 3258 ms
Lag 8688 ms
NFBFSHFSMasque
Figure 3. Report moyen attendu de T2
MÉTHODESTIMULI
Kauffmann et al. (2015)
• 20 scènes intérieures + 20 extérieures
- 1024 × 768 pixels, 24 × 18°
- Spectre d’amplitude similaire
- Distribution d’énergie similaire
• BFS < 0.5 cpd —12 cycles par image
• HFS > 3 cpd — 71 cycles par image13
MÉTHODEPROCÉDURE
• SOA ± 83 ms
• Tâche 1: Identifier T1
‣ Onset: après 4 ou 6 dis.
• Tâche 2: Identifier T2
‣ Onset: après 0, 2, ou 7 dis.
• Ditsracteurs inter-cibles:• Non filtrés (NF)
• Basses fréquences (BFS)
• Hautes fréquences (HFS)
• Masque
14
……
…
timeT1
T2
lag
……
…
+
83 ms
1000 ms
4000 ms
4000 ms
MÉTHODEPROCÉDURE
• 480 essais, 20 minutes
• 10 essais d’entraînement
‣ 5 essais sans-T2-sans distracteurs
‣ 5 essais lag-7-condition-masque
15
……
…
timeT1
T2
lag
……
…
+
83 ms
1000 ms
4000 ms
4000 ms
MÉTHODEVARIABLES
• 43 participants (vue normale ou corrigée)
• VI1: Lag, 1 / 3 / 8 (SOA, 83 / 249 / 664 ms) — intra
• VI2: Distracteurs, NF / BFS / HFS / masque — intra
• VD1: Report de T1
• VD2: Report de T216
RÉSULTATS• ANOVA (S43 × L3 × D4)
Lag
F(1.63, 68.38) = 110.4, p < .001
Distracteur
F(3, 126) = 13.97, p < .001
Interaction
F(6, 252) = 7.09, p < .001
17
Figure 4. Report moyen de T2
Prop
ortio
n de
T2
rapp
elé
0
0,25
0,5
0,75
Lag 1 Lag 3 Lag 8
NF BFS HFS Masque
RÉSULTATS• t-tests pour échantillons appariés
Lag 3: BFS vs. HFS
t(42) = −3.85, p < .001
Lag 8: BFS vs. HFS
t(42) = 3.57, p < .001
Lag 3: NF vs. BFS
t(42) = −1.34, p = .19
Lag 8: HFS vs. Masque
t(42) = 2.29, p = .027
18
Figure 4. Report moyen de T2
Prop
ortio
n de
T2
rapp
elé
0
0,25
0,5
0,75
Lag 1 Lag 3 Lag 8
NF BFS HFS Masque
Prop
ortio
n de
T2
rapp
elé
0
0,25
0,5
0,75
Lag 1 Lag 3 Lag 8
NF BFS HFS Masque
Prop
ortio
n de
T2
rapp
elé
0
0,25
0,5
0,75
Lag 1 Lag 3 Lag 8
NF BFS HFS Masque
Prop
ortio
n de
T2
rapp
elé
0
0,25
0,5
0,75
Lag 1 Lag 3 Lag 8
NF BFS HFS Masque
DISCUSSION• Lag 3: BFS < HFS
‣ BFS modulent processus visuo-attentionnel
‣ “Anticipation” participe à la conscience
• Lag 8: BFS > HFS
‣ Hypothèse dynamique “coarse-to-fine” (Schyns & Oliva, 1994)
• Suite:‣ Plus de lags
‣ Blink cross-modal
% r
epor
t de
T2
0 %
25 %
50 %
75 %
100 %
Lag 1 Lag 3 Lag 5 Lag 7
NF BFS HFS
Figure 5. Hypothèse “coarse-to-fine”
MERCI CAROLEDE
VOTREPRÉSENCE
MERCI M&BDE
VOTREENCADREMENT
MERCIDE
VOTREATTENTION
RÉFÉRENCES1. Bar. (2009). The proactive brain: memory for
predictions. Philosophical Transactions of The Royal Society B.
2. den Ouden, Kok, & de Lange. (2012). How predictions errors shape perception, attention, and motivation. Frontiers in Psychology.
3. Bar. (2003). A cortical mechanism for triggering top-down facilitation in visual object recognition. Journal of cognitive Neuroscience.
4. Bar, et al. (2006) Top-down facilitation of visual recognition. Proceedings of the National Academy of Sciences.
5. Panichello, Cheung, & Bar. (2013). Predictive feedback and conscious visual experience. Frontiers in Psychology.
6. Ward, Duncan, & Shapiro. (1997). Effects of similarity, difficulty, and nontarget presentation on the time course of visual attention. Perception & Psychophysics.
7. Müsch, Engel, & Schneider. (2012). On the blink: The importance of target-distractor similarity in eliciting an attentional blink with faces. PLoS One.
8. Olivers & Meeter. (2008). A Boost and bounce theory of temporal attention. Psychological Review.
9. Schyns. & Oliva. (1994). From blobs to boundary edges: evidence for time- and spatial-scale-dependent scene recognition. Psychological Science.
Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk
NF 1 0,016 0,364NF 3 0,001 0,073NF 8 0,038 0,071BSF 1 0,034 0,123BFS 3 0,023 0,060BFS 8 0,200 0,205HFS 1 0,023 0,334HFS 3 0,200 0,108HFS 8 0,014 0,025
MASK 1 0,005 0,060MASK 3 0,200 0,055MASK 8 0,200 0,675
Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk
NF 1 0,017 0,001NF 3 0,062 0,003NF 8 0,171 0,014BSF 1 0,018 0,000BFS 3 0,135 0,024BFS 8 0,049 0,008HFS 1 0,038 0,000HFS 3 0,167 0,007HFS 8 0,200 0,027
MASK 1 0,163 0,008MASK 3 0,025 0,002MASK 8 0,200 0,459
ANALYSES
• Données sur T2|T1
• Données sur T2
• Test de Grubb: p = .001
ANOVASource SCobs ddl MCobs Fobs
S SCSobs n − 1
A SCAobs r − 1 MCAobs FA obs
AS SC(AS)obs (r − 1)(n − 1) MC(AS)obs
B SCBobs c − 1 MCBobs FB obs
BS SC(BS)obs (c − 1)(n − 1) MC(BS)obs
AB SC(AB)obs (r − 1)(c − 1) MC(AB)obs FAB obs
R SCRobs (r − 1)(c − 1)(n − 1) MCRobs
Total SCTobs N − 1
Lag 1 Lag 3 Lag 8 Μ
NF 0,45 0,21 0,49 0,38
BFS 0,42 0,23 0,56 0,40
HFS 0,45 0,31 0,49 0,42
Mask 0,41 0,20 0,44 0,35
Μ 0,43 0,24 0,50
ANOVASource SCobs
S SCSobs
A SCAobs
AS SC(AS)obs
B SCBobs
BS SC(BS)obs
AB SC(AB)obs
R SCRobs
Total SCTobs
SCAobs = nc (y 0i0 - y) 2j= 1
r
|
SCBobs = nr (y 00j - y) 2j= 1
c
|
SC (AB) obs = SC (A # B) obs - SCAobs - SCBobs
SC (A # B) obs = n (y 0ij - y) 2j= 1
c
|i= 1
r
|
TESTS NON-PARAMÉTRIQUESTest de Friedman: p < .001
Tests de Wilcoxon:
BFS 3 vs. HFS 3:
Z = −2.206, p = .017
BFS 8 vs. HFS 8:
Z = −2.387, p = .002
NF 3 vs. BFS 3:
Z = −3.078, p = .027
HFS 8 vs. Masque 8:
Z = −2.074, p = .038
Prop
ortio
n de
T2
rapp
elé
0
0,25
0,5
0,75
Lag 1 Lag 3 Lag 8
NF BFS HFS Masque
Figure 5. Report moyen de T2|T1