Brain Dynamics Lab @MEF

  • Duygu Mehmetoğlu

Görme Sistemimiz Aşırı Yüklenmeyi Nasıl Önler?

İnsanlar her gün çok fazla görsel uyaran ile karşı karşıya kalırlar. Bu bilgilerin işlenmesi için bilişsel kaynaklara ihtiyaç duyulur. Peki görsel sistemimiz (bkz. Visual System) bu süreci nasıl yürütür? Tıpkı bilgisayarlarımızın işletim sistemleri gibi bizler de bilgiyi işlemek ve depolamak için kapasitelere sahibiz, bir hipoteze göre görsel sistemlerimiz çevreden aldıkları bu bilgilere bir tür “sıkıştırma” işlemi uygulayarak depolama alanındaki fazla yüklenmeyi önlüyor. Bu sıkıştırma işlemi bilginin otomatik olarak kategorize edilmesiyle yapılıyor. Bu işlemde görsel uyaranlar basit özelliklerine göre kategorize ediliyor örneğin boyutları, şekilleri ya da renkleri kullanılıyor ve daha sonra bu birincil veriler kapsamlı bir analiz için kullanılabiliyor.

Bu araştırmada, görsel sistemimiz nesneleri otomatik olarak, dikkatimizi vermeden, kategorize edebilir mi sorusu üzerinde duruluyor. Eğer bu mümkünse de hangi şartlar altında gerçekleştiğini bulmaya çalışıyorlar. Örneğin, insanlar bir elma ağacına baktıkları zaman elmaları ve yaprakları birbirlerinden kolaylıkla ayırabilirler, bu da ayrım yapmanın aslında otomatik olarak gerçekleştiğini düşündürüyor. Araştırmada, katılımcılara arka planda çeşitli çizgiler bulunan bir ekranda Haç simgesine odaklanmaları ve Haç simgesi yönünü değiştirdiğinde yalnızca düğmeye basmaları gerektiğini söylüyorlar. Böylece katılımcıların dikkati alanın ortasında duran Haç simgesinde odaklanıyor. Her deney bloğunda parametreler değişiyor, katılımcıların dikkati orta noktada iken araştırmacılar EEG kullanarak arka plan uyaranlarına beynin tepkilerini kaydediyor. Her arka plan uyarmasında katılımcılara her biri 200 milisaniye görsel uyaran ve 400 saniye boş ekran olacak şekilde 700 görsel uyaran gösteriliyor. Uyaranların çoğu çizgilerin uzunluğu ve yönelimin sabit bir kombinasyonunu içeriyordu (örneğin uzun çizgiler dik konumdayken kısa çizgilerin düz konumda olması). Araştırmacılar, beynin standart bir uyaranın sapkın bir uyaranla değiştirilmesine verdiği tepkiyi anlamaya çalışıyorlar.

Sonuçlar gösteriyor ki, sapkın olarak nitelendirilen bir uyaran ile karşılaşıldığında önemli ölçüde görsel uyumsuzluk oluşuyor. Bu da kategorilendirmenin basit bir özellik tarafından yapılmadığını ortaya çıkarıyor. Aslında, görsel sistemimiz çizgileri kombinasyonlarına göre kategorize ediyor fakat sanıldığı kadar basit özelliklerle kategorize etmiyor.

Kaynakça: Khvostov, V. A., Lukashevich, A. O., & Utochkin, I. S. (2021). Spatially intermixed objects of different categories are parsed automatically. Nature Research, 11, 1–8. https://www.nature.com/articles/s41598-020-79828-4


34 görüntüleme0 yorum

Son Paylaşımlar

Hepsini Gör