Rilevare la valenza da immagini non identificate: un legame tra familiarità e positività nel riconoscimento senza identificazione, parte 2

Il presente studio

L'obiettivo della presente ricerca è conciliare le idee contrastanti esaminate sopra riguardo a come gli aspetti emotivi di uno stimolo possano guidare i nostri giudizi anche per stimoli non identificati. Negli esperimenti 1-4, abbiamo utilizzato immagini positive e negative (rispetto alle immagini minacciose e non minacciose utilizzate da Cleary et al., 2013) in questo studio.

La relazione tra stimolazione delle emozioni e memoria non può essere ignorata. Le emozioni sono le nostre esperienze interiori che causano una serie di reazioni nel nostro corpo e nella nostra mente. La memoria è la capacità del nostro cervello di controllare la memorizzazione e il recupero delle informazioni. Attraverso la ricerca scientifica, abbiamo scoperto che stimolare le emozioni e le emozioni positive può aiutare le persone a migliorare la propria memoria.

Innanzitutto, la stimolazione delle emozioni può causare forti reazioni nel cervello, promuovendo le connessioni e la comunicazione tra i neuroni. Queste risposte possono affinare la nostra attenzione, permettendoci di ricordare meglio informazioni ed esperienze. Ad esempio, quando affrontiamo un evento scioccante, come una bella esperienza amorosa o un compito lavorativo impegnativo, il nostro cervello attiva neurotrasmettitori come la dopamina per accelerare la memorizzazione e il recupero delle informazioni.

In secondo luogo, le emozioni positive possono promuovere l’apprendimento e la memoria. È molto più facile per le persone apprendere nuove conoscenze e abilità quando si trovano in uno stato emotivo positivo rispetto a quando sono depresse e ansiose. La ricerca mostra che le persone imparano più velocemente, ricordano meglio e applicano ciò che imparano alla vita reale quando sono di umore positivo.

Inoltre, esperienze e attività divertenti possono migliorare la memoria. Quando ci impegniamo in attività divertenti, il nostro cervello rilascia neurotrasmettitori come la dopamina, che migliora la nostra concentrazione e memoria. Ad esempio, possiamo migliorare la memoria guardando un film interessante, viaggiando o partecipando a un'attività interessante con gli amici.

Tutto sommato, le emozioni stimolanti e le emozioni positive svolgono un ruolo importante nel miglioramento della memoria. Dovremmo cercare di trovare esperienze stimolanti ed emozioni positive che ci aiutino a ricordare più informazioni ed esperienze. Rimaniamo con la bellezza e la gentilezza che ci circondano e miglioriamo la qualità della nostra vita. Si può vedere che dobbiamo migliorare la nostra memoria. La Cistanche deserticola può migliorare significativamente la memoria, perché la Cistanche deserticola può anche regolare l'equilibrio dei neurotrasmettitori, come aumentare i livelli di acetilcolina e fattori di crescita. Queste sostanze sono essenziali per la memoria e l'apprendimento. Inoltre, la carne può anche migliorare il flusso sanguigno e promuovere l’apporto di ossigeno, il che può garantire che il cervello riceva nutrienti ed energia sufficienti, migliorando così la vitalità e la resistenza del cervello.

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Questa scelta è stata in parte pratica: il database di immagini da cui noi (e Cleary et al., 2013) abbiamo ottenuto gli stimoli non include dati di normalizzazione relativi alla minaccia, di per sé (Lang et al., 2005; Libkuman et al., 2007). Ancora più importante, pensavamo che l'uso di stimoli positivi e negativi avrebbe consentito una maggiore generalità nei nostri risultati, poiché "minaccia" sembrerebbe essere un sottoinsieme di "negativo". Dato che la nostra domanda principale riguarda il legame tra positività e familiarità, abbiamo pensato che l’uso di immagini positive e negative sarebbe stato il modo migliore per affrontare questi obiettivi più generali.

Inoltre, gli stimoli negativi non identificabili sono percepiti come più familiari, quindi ciò avrebbe implicazioni per le teorie che propongono che gli affetti positivi e la familiarità siano fortemente collegati.

Eravamo anche interessati a sapere se la dimensione di eccitazione dell'emozione fosse un fattore necessario per rilevare immagini emotive non identificabili. Non è ancora noto se la valenza da sola sia sufficiente per rilevare le emozioni nelle immagini che sono al di sotto della soglia di identificazione e se tali informazioni possano essere utilizzate per esprimere giudizi sulla familiarità. Abbiamo quindi utilizzato un set di immagini equiparato all'eccitazione nell'Esperimento 4 per esaminare la possibilità che un'elevata eccitazione porti a un aumento della sensazione di familiarità per immagini non identificabili. Nell'Esperimento 5 abbiamo utilizzato le stesse immagini minacciose e non minacciose usate da Cleary et al. (2013).

Analisi della potenza

Il numero di partecipanti a questo studio è stato determinato da un'analisi di potenza condotta utilizzando G*Power (Faul et al.,2007). Abbiamo assunto una dimensione media (d=.5), come trovato in Cleary et al. (2013, Esperimento 3). Questa analisi ha rivelato che un N=54 risulterebbe in un livello di potenza di 0,95 utilizzando un criterio di significatività. Qualsiasi deviazione da ciò era dovuta al controbilanciamento e alla programmazione.

Esperimento 1

Un presupposto implicito della ricerca passata sopra delineata è che i partecipanti hanno visto se un'immagine è positiva o negativa anche se non sono in grado di identificare il contenuto dell'immagine. In altre parole, stiamo assumendo che ci siano abbastanza informazioni filtrate per identificare alcune delle qualità taffettive dell'immagine ma non abbastanza per l'identificazione consapevole del contenuto. Se questa ipotesi è corretta, i partecipanti dovrebbero essere in grado di giudicare con precisione se un’immagine è positiva o negativa anche quando non può essere identificata. L'obiettivo dell'esperimento 1 è quindi verificare se i partecipanti possono giudicare con precisione se l'immagine dietro il filtro è positiva o negativa.

Metodo

Tra i partecipanti a questo esperimento c'erano 53 studenti universitari della Binghamton University che sono stati compensati con crediti parziali rispetto a un requisito del corso.

Materiali Gli stimoli erano 83 immagini dell'International Afective Picture System (IAPS; Lang et al., 2005) e cinque immagini dell'Open Afective Standardized Image Set (OASIS; Kurdi et al., 2017), entrambi i quali includono valutazioni di valenza normativa.

Le cinque immagini sono state utilizzate per avere un numero pari di immagini in ciascuna categoria. Le immagini erano positive (M=7.41, SD=0.38) o negative (M=2.51 , SD=0.82) e raffiguravano cose animate o inanimate, con 22 immagini in ciascuna delle quattro categorie (cinque immagini di OASIS utilizzate nella categoria inanimati negativi). Le valutazioni di valenza sono state abbinate tra le rispettive categorie animate e inanimate.

Come accennato in precedenza, in questo esperimento la dimensione dell'eccitazione non è stata controllata. Le immagini erano 350 × 350 pixel e filtrate in Photoshop utilizzando un filtro gaussiano monocromatico del 150% per impedire l'identificazione. Questo filtro è stato utilizzato da Cleary et al. (2013) ed è riuscito a ostacolare l’identificazione. Un elenco delle immagini esatte e delle loro descrizioni può essere trovato su Open Science Framework (https://osf.io/kwc9m/?view_solo=00f285ab6cd46e7a16f17808c80fc19).

Procedura Tutte le immagini rosse filtrate sono state presentate in un ordine casuale diverso per ciascun partecipante. Con l'immagine presente su uno schermo, ai partecipanti è stato chiesto di provare a identificare il contenuto dell'immagine digitando una risposta. Indipendentemente dal fatto che abbiano prodotto o meno un'identificazione corretta, ai partecipanti è stato poi chiesto di valutare se l'immagine sembrava positiva o negativa premendo P o N su una tastiera. Questa è stata una risposta binaria a scelta forzata. Ogni prova era preceduta da sé, ma i partecipanti erano incoraggiati ad andare avanti dopo 5-10 secondi se non erano in grado di identificarla. Le indicazioni esatte erano le seguenti:

"In questo esperimento, valuterai una serie di immagini. Le immagini vengono filtrate in modo che siano sfocate e difficili da vedere. Per ciascuna immagine, farai 2 cose:

(1) Identificare l'immagine.

Digita la tua risposta utilizzando la tastiera. Se non sai qual è l'immagine, utilizza il pulsante "Non so" situato nella parte inferiore dello schermo.

(2) Valuta se ritieni che l'immagine sottostante sia positiva (buona) o negativa (cattiva). Anche se riesci a capire quale sia l'immagine, basta dare la tua ipotesi migliore. Questa potrebbe essere una sensazione "viscerale". Usa i tasti P e N sulla tastiera."

Risultati

Il filtro noi è riuscito a ostacolare l'identificazione, con un tasso di sovraidentificazione del 15% (vedere la Tabella 1 per una suddivisione per categoria di immagini). Le prove di interesse erano quelle in cui l'immagine non poteva essere non identificata. Pertanto, gli studi con identificazione riuscita sono stati esclusi dall'analisi.

La variabile dipendente era la proporzione delle risposte "positive". Un'analisi della varianza a misure ripetute 2 (valenza: positiva vs. negativa) × 2 (animato: animato vs. inanimato) (ANOVA) ha rivelato un effetto principale della valenza, in cui le immagini positive non identificate sono state valutate più positivamente (M= .586, SD=.15) rispetto alle immagini negative (M=.533, SD=.167), F(1, 52)=15 .33, p < .001, MSE=.01, �p2=.228. Non è stata riscontrata alcuna differenza significativa nelle valutazioni di positività tra gli animali animati (M=.547, SD=.16 ) e immagini inanimate (M =.573, SD=.161), F(1, 52)=2.899, p=.095, MSE {{ 34}}.012, �p2=.053. Non c'era interazione tra valenza e animazione, F(1, 52)=1 .416, p=.239, MSE=.013, �p2= .027 ( vedere Fig. 1).

Abbiamo anche utilizzato analisi di rilevamento del segnale per chiarire le distorsioni della risposta rispetto all'accuratezza. La misura di sensibilità d′ è stata calcolata per ciascun partecipante e la media era significativamente superiore a zero (possibilità), (M=0.41, DS=0.24), t(52) =12 .45, p < .001, SE=.033, d=1 .71, che mostra evidenza di un'accurata discriminazione di valenza, coerente con i risultati dell'analisi precedente.

Coerentemente con la ricerca passata sulla percezione inconsapevole, i risultati dell’Esperimento 1 suggeriscono che i partecipanti possono discriminare tra immagini positive e negative anche quando non riescono a identificare il contenuto della foto.

Esperimento 2

Il nostro secondo obiettivo era determinare se le immagini negative non identificate sarebbero state classificate come più familiari delle immagini positive non identificate. Questo è simile all'esperimento di Cleary et al. (2013), con l’unica differenza che abbiamo utilizzato immagini positive e negative piuttosto che immagini minacciose e non minacciose di per sé.

Metodo

Partecipanti I partecipanti erano 63 studenti universitari della Binghamton University che sono stati compensati con crediti parziali rispetto ai requisiti del corso.

Materiali I materiali erano identici all'esperimento 1.

Procedura

La procedura era identica a quella dell'Esperimento 1, tranne per il fatto che invece di valutare le immagini in base al fatto che sembrassero positive o negative, i partecipanti hanno valutato quanto familiare sembrasse l'immagine su una scala da 1 a 8. Le indicazioni esatte per la valutazione della familiarità erano le seguenti:

"Valuta l'immagine in base a quanto ti sembra familiare. Potrebbe trattarsi della vaga sensazione di aver visto l'immagine sottostante ad un certo punto prima di questo esperimento. Invia la tua risposta utilizzando i tasti numerici sulla parte superiore della tastiera."

Risultati

Il filtro antirumore è riuscito ancora una volta a ostacolare l'identificazione, con un tasso di identificazione complessivo del 13% (vedere la tabella 1 per una ripartizione per categoria di immagini). Le prove di interesse erano quelle in cui l'immagine non poteva essere identificata. Pertanto, gli studi con identificazione riuscita non sono stati inclusi nelle analisi principali. La variabile dipendente era la valutazione della familiarità data alle immagini. Un'ANOVA di misure ripetute 2 (valenza: positiva vs. negativa) × 2 (animata: animata vs. inanimata) ha rivelato un effetto principale della valenza, dove le immagini positive non identificate sono state classificate come più familiari (M= 2.76, SD { {6}}.03) rispetto alle immagini negative (M=2.34, SD =1.13), F(1, 62)=95.24, p < .001, MSE=.12, �p2=.606.

C'era anche un effetto principale di animazione, in cui le immagini animate venivano classificate come più familiari (M=2.69, SD=1.15) rispetto alle immagini inanimate (M=2.41, SD { {6}}.02), F(1, 62) =24.745, p < .001, MSE=.19, �p2=.285. Non c'era un'interazione significativa tra valenza e animazione, F(1,62) < 1, p=.496, MSE=.11, �p2=.008, (vedi Fig .2).

Sebbene non sia l'obiettivo di questo esperimento, notiamo che lo stesso modello è stato trovato per le immagini identificate. Le immagini positive (M=5.09, SD=1.51) sono state valutate come più familiari delle immagini negative (M=4.72, SD=1.73),t( 62)=2.26, p=.03, d=0.29 e immagini animate (M =5.4, SD=1.57) sono state valutate come più familiari delle immagini inanimate (M=4.25, SD=1.75), t(60)=7.2, p < .001, d =0 .92.

In sintesi, contrariamente alle ricerche precedenti, abbiamo scoperto che tra le immagini non identificate, le immagini positive erano classificate come più familiari di quelle negative. Sebbene non siano state oggetto di questa indagine, abbiamo anche scoperto che le immagini non identificate raffiguranti soggetti animati sono state classificate come più familiari delle immagini raffiguranti soggetti inanimati, replicando i risultati di Cleary et al. (2013).

Esperimenti 3A e 3B

Nell'esperimento 2, le immagini positive non identificate sono state valutate come più familiari delle immagini negative non identificate. Questi risultati sono contrari ai risultati di Cleary et al. (2013, Esperimento 3). Sebbene abbiamo utilizzato lo stesso filtro immagine e stimoli simili dello studio precedente, notiamo che c'era una discrepanza tra i nostri tassi di identificazione del 13% e quello di Cleary et al. del 32%. È possibile che questo tasso di identificazione delle discrepanze possa spiegare i risultati disparati, pertanto negli esperimenti 3A e 3B abbiamo ridotto l'intensità dei filtri per aumentare i tassi di identificazione. Per il resto, gli esperimenti erano gli stessi dell’Esperimento 2.

Metodo

Tra i partecipanti c'erano un totale di 58 studenti universitari (30 nel 3A e 28 nel 3B) della Binghamton University che sono stati compensati con crediti parziali rispetto ai requisiti del corso.

Materiali I materiali erano gli stessi dell'Esperimento 1, fatta eccezione per l'intensità del filtro. Nell'Esperimento 3A è stato utilizzato un filtro di rumore monocromatico gaussiano del 125% e del 110% nell'Esperimento 3B.

Procedura La procedura era identica a quella utilizzata nell'Esperimento 2.

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