Representational form of perceptual average

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

People can accurately represent ensemble properties from a set of multiple items, such as mean size. While much questions have focused on the mechanism of ensemble representation, to our knowledge there was never a discussion about the form of mean representation. The condoned assumption seems to be that mean is represented as a single average, e.g., a single size. However, some evidences contradict this intuitive understanding, one of which is that mean estimation shows large bias in studies that use single item probe to report the mean size. The fact that mean and other various ensemble statistical properties are interrelated also suggests that mean representation is more complex than a single average. The current study explored the form of mean representation by examining how mean size estimation is influenced by the characteristic differences between two comparing ensembles, specifically depending on set size and variance. In each trial, observers were presented with a set of multiple circles. They were asked to report the mean size of the standard display by adjusting the size of a single circle or the overall size of multiple circles in the probe display. We measured percentage error from the actual mean size, as well as the variance of the response. In Experiment 1, we compared mean size estimation performance between using a single probe versus a set probe. Replicating the macro trend across studies, estimation error was greater in the single probe condition than the set probe condition. In Experiment 2, we further divided probe’s set size into four levels. Results showed that error becomes systematically smaller as set size disparity decreases between standard and probe displays. In Experiment 3, we checked if this observed set-size disparity effect was possibly due to a difference in sensory memory overlap by examining whether the results change when probe is presented on a different location. Results showed no significant difference between same and different location conditions, ruling out the sensory memory explanation. Finally, Experiment 4 manipulated size variance to see how variance congruency influenced mean size estimation. Error and response variance were always smaller when variance was congruent than when variance was incongruent. All in all, error and response variance of mean estimation were contingent on the characteristics of the probe displays. This supports an idea that mean representation is not represented as a single average, but includes ensemble of statistical properties, such as variance and numerosity.

국문 초록 (Abstract)

인간은 유사한 사물들에서 평균과 같은 통계 정보를 추출하여 복잡한 시각 정보를 효율적으로 표상할 수 있다. 평균 정보의 형태에 대해선 알려진 바가 적지만 대체로 평균 정보가 단일 크기와 같은 하나의 대표값으로 표상된다고 가정하는 듯하다. 하지만 단일 원을 이용하여 평균을 보고하는 대부분의 연구에서 상대적으로 큰 오차가 나타나는 점과 평균을 포함한 다양한 통계 정보들이 서로 상관되어 있다는 점을 미루어 볼 때 평균 표상이 단일 크기 보다는 더 복잡한 형태라는 것을 유추해 볼 수 있다. 본 연구는 평균 표상이 비교하는 두 자극의 특성 차이에 따라 어떻게 달라지는 지 연구하였다. 이를 위하여 자극 화면과 검사 화면 사이의 자극 개수 차이와 자극 크기들의 변산 차이를 조작하였다. 참가자들은 자극 화면에서 짧게 제시된 다양한 크기의 원들을 본 후 검사 화면에서 나타난 원(들)의 크기를 조절하여 자극 화면에 제시된 원들의 평균 크기를 추정하였다. 실험 1에서는 응답 화면의 원이 하나인 경우와 여러 개(세트)인 경우를 비교하였다. 실험 결과 단일 원 조건이 세트 조건보다 평균 추정 오차와 오차의 변산이 큰 것으로 나타났다. 실험 2 에서는 검사 화면의 원의 개수를 네 단계로 세분화 하였다. 실험 결과, 자극 화면과 검사 화면의 자극 개수 차이가 커질수록 오차가 감소하는 것으로 나타났다. 실험 3에서는 앞서 나타난 결과가 위치 중첩으로 인해 나타난 단순 감각 기억의 유사성 이었는지 확인해보기 위해 응답 화면 자극이 나타나는 위치가 같을 때와 다를 때를 비교하였다. 실험 결과, 두 조건에 차이가 없는 것으로 나타났다. 마지막으로 실험 4에서는 자극 화면과 응답 화면 간에 변산이 일치하거나 다를 때 평균 추정이 어떻게 변하는지를 알아보았다. 실험 결과, 변산이 일치할 때 오차와 오차의 변산이 작은 것으로 나타났다. 결론적으로 평균 추정 오차와 오차의 변산은 자극 화면과 응답 화면의 유사성에 따라 달라졌다. 이는 평균 정보가 하나의 대표값으로 표상되는 것이 아니고 변산과 개수와 같은 통계 정보들이 평균 표상에 유기적으로 포함되어 있다는 것을 시사한다.