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→特徴統合理論
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特徴統合理論によれば、[[特徴探索]]では、特徴マップの空間的な並列処理が可能であるので、標的は妨害刺激数によらず検出可能である一方、[[結合探索]]は、視覚的注意を向けることによって標的を判断しなければならないので、妨害刺激数に大きな影響を受ける。結合探索の場合には、視覚的注意が順に移動するので、探索時間は妨害刺激の数に比例する。注意は、スポットライトに例えられるような窓であり、複数の特徴を結び付ける特徴統合の役割があると考えられている。したがって、視野内の別々の位置に存在する複数の特徴が結びついたように知覚される[[結合錯誤]]という現象は、注意が十分に向けられず、複数の特徴を結合されるのに十分な処理時間が得られなかったときに生起すると説明することができる<ref name=Treisman1986>'''Treisman, A. (1986).''' <br>Features and objects in visual processing. Scientific American, 254, 11, 114-125. [https://doi.org/10.1038/scientificamerican1186-114B PDF]</ref> | 特徴統合理論によれば、[[特徴探索]]では、特徴マップの空間的な並列処理が可能であるので、標的は妨害刺激数によらず検出可能である一方、[[結合探索]]は、視覚的注意を向けることによって標的を判断しなければならないので、妨害刺激数に大きな影響を受ける。結合探索の場合には、視覚的注意が順に移動するので、探索時間は妨害刺激の数に比例する。注意は、スポットライトに例えられるような窓であり、複数の特徴を結び付ける特徴統合の役割があると考えられている。したがって、視野内の別々の位置に存在する複数の特徴が結びついたように知覚される[[結合錯誤]]という現象は、注意が十分に向けられず、複数の特徴を結合されるのに十分な処理時間が得られなかったときに生起すると説明することができる<ref name=Treisman1986>'''Treisman, A. (1986).''' <br>Features and objects in visual processing. Scientific American, 254, 11, 114-125. [https://doi.org/10.1038/scientificamerican1186-114B PDF]</ref> | ||
。この特徴統合理論は、認知心理学的注意研究に大きな影響を与えるとともに、神経生理学的研究に与えたインパクトも大きい<ref name=Miller2001><pubmed>11283309</pubmed></ref>。 | 。この特徴統合理論は、認知心理学的注意研究に大きな影響を与えるとともに、神経生理学的研究に与えたインパクトも大きい<ref name=Miller2001><pubmed>11283309</pubmed></ref>。 | ||
Treisman <ref name=Treisman1993>'''Treisman, A. (1993).''' <br>The perception of features and objects. In A. D. Baddeley & L. Weiskrantz (Eds.), Attention: Selection, awareness, and control: A tribute to Donald Broadbent (pp. 5-35). Clarendon Press/Oxford University Press. </ref>では、特徴統合理論への様々な批判に応え、固定的な注意の窓としてではなく、様々な位置に分布する色などの特徴、形状が固定されていないオブジェクトにも注意が向けられ、さらに統合された表象の選択においても注意機能が働くことなどを加えた、新たな特徴統合理論に発展させている。 | [[w:Anne Treisman|Treisman]] <ref name=Treisman1993>'''Treisman, A. (1993).''' <br>The perception of features and objects. In A. D. Baddeley & L. Weiskrantz (Eds.), Attention: Selection, awareness, and control: A tribute to Donald Broadbent (pp. 5-35). Clarendon Press/Oxford University Press. </ref>では、特徴統合理論への様々な批判に応え、固定的な注意の窓としてではなく、様々な位置に分布する色などの特徴、形状が固定されていないオブジェクトにも注意が向けられ、さらに統合された表象の選択においても注意機能が働くことなどを加えた、新たな特徴統合理論に発展させている。 | ||
特徴統合理論では触れられていなかった、視覚探索における逐次処理の優先順位について、刺激駆動型のボトムアップ要因による活性値と、課題駆動型のトップダウン要因による活性値を加重和した活性化マップに基づき、最も標的らしい位置から順番に注意移動するという仮定を加えたのが、誘導探索モデルである<ref name=Wolfe1989><pubmed>2527952</pubmed></ref>。誘導探索モデルは、特徴統合理論をベースにしながら、妨害刺激の異質性が増加するにつれて、特徴探索が効率的な出なくなるなど、様々な視覚探索特性に対応できるモデルとして提案されている。さらに、誘導探索モデルはバージョンアップを繰り返し、誘導探索モデル6.0では、ボトムアップ要因とトップダウン要因に加え、探索履歴、[[報酬]]、情景の構造や意味を考慮して、様々な情景に対応できるようなモデルとして改良が加えられている<ref name=Wolfe2021><pubmed>33547630</pubmed></ref>。 | 特徴統合理論では触れられていなかった、視覚探索における逐次処理の優先順位について、刺激駆動型のボトムアップ要因による活性値と、課題駆動型のトップダウン要因による活性値を加重和した活性化マップに基づき、最も標的らしい位置から順番に注意移動するという仮定を加えたのが、誘導探索モデルである<ref name=Wolfe1989><pubmed>2527952</pubmed></ref>。誘導探索モデルは、特徴統合理論をベースにしながら、妨害刺激の異質性が増加するにつれて、特徴探索が効率的な出なくなるなど、様々な視覚探索特性に対応できるモデルとして提案されている。さらに、誘導探索モデルはバージョンアップを繰り返し、誘導探索モデル6.0では、ボトムアップ要因とトップダウン要因に加え、探索履歴、[[報酬]]、情景の構造や意味を考慮して、様々な情景に対応できるようなモデルとして改良が加えられている<ref name=Wolfe2021><pubmed>33547630</pubmed></ref>。 | ||