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Integration auditiv-visueller Reizinformation

Integration auditiv-visueller Reizinformation
听觉视觉刺激信息整合
批准号:
98592732
负责人:
Professor Dr. Mark Greenlee
金额:
$0.0万
依托单位:
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2008
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2007-12-31 至 2012-12-31

项目摘要

项目成果

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Wahrnehmung im Alltag betrifft selten ein Sinnessystem alleine, meist sind mehrere Sinne beteiligt und liefern redundante, ergänzende oder auch widersprüchliche Information. Wie werden sinnesspezifische Informationen zu einem einheitlichen Abbild unserer Umwelt integriert? Im einfachsten multisensorischen Versuchsaufbau hat die Testperson die Aufgabe, in gleicher Weise auf zwei Reize zu reagieren (z. B. auditiver Reiz, visueller Reiz, A, V). Werden beide Reize gleichzeitig dargeboten (redundanter Reiz, AV), beobachtet man im Mittel deutlich schnellere Reaktionen als bei isolierter Darbietung der Einzelreize. Diesen Reaktionszeitgewinn nennt man redundant signals effect oder Redundanzeffekt/-gewinn. Auf den ersten Blick betrachtet weisen schnellere Reaktionen auf AV im Vergleich zu A und V bereits auf eine Integration der Reizkomponenten hin. Redundanzeffekte werden aber von unterschiedlichen Verarbeitungsmodellen vorhergesagt, die wichtigsten Modelle sind Wettlauf- und Koaktivierungsmodelle. Das Wettlaufmodell nimmt separate Verarbeitung von A und V an, der jeweils schnellere Verarbeitungskanal bestimmt die Reaktionszeit. Der hierdurch mögliche Reaktionszeitgewinn ist allerdings begrenzt (vgl. die sog. Wettlaufungleichung). Da diese Grenze in auditiv-visuellen Redundanzexperimenten häufig überschritten wird, muss von integrierter Verarbeitung (Koaktivierung) ausgegangen werden. Im geplanten Vorhaben sollen Mechanismen dieser Integration genauer untersucht werden. Im Zentrum steht das sog. Superpositionsmodell, ein Integrationsmodell, bei dem die Aktivierung der beiden sinnesspezifischen Verarbeitungskanäle linear aufaddiert wird. Redundanzgewinne entstehen dadurch, dass ein Antwortkriterium in Bedingung AV auf diese Weise schneller erreicht wird als in den Einzelreizbedingungen. Erklärt das Superpositionsmodell Redundanzgewinne nur bei Einfachreaktionen, oder kann es auch Verhalten in komplexeren Diskriminationsaufgaben beschreiben? Hängt der beschriebene Mechanismus von räumlicher Aufmerksamkeit ab? Lässt sich der Integrationsmechanismus auf andere Aufgaben verallgemeinern, wenn die Versuchsperson z.B. entscheiden soll, ob die auditive oder visuelle Reizkomponente früher dargeboten wurde? Sollte das Modell diese Integrationsprozesse hinreichend gut beschreiben können, stellt sich die Frage, welches die neuronalen Grundlagen dieser Prozesse und des Modells sein könnten. Ist es möglich, für das zunächst rein theoretische Modell empirische Belege in neurophysiologischen Daten zu finden? Zusätzlich zu diesen empirischen Fragen sollen methodische Probleme gelöst werden, u. a. möchten wir statistische Tests und Gütemaße für Wettlauf- und Superpositionsmodell weiterentwickeln.
期刊论文(5)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
DOI: 10.3758/s13414-015-0920-7
发表时间: 2015-10-01
期刊: ATTENTION PERCEPTION & PSYCHOPHYSICS
影响因子: 1.7
作者: [Blurton, Steven P., Greenlee, Mark W., Gondan, Matthias]
通讯作者: Gondan, Matthias
DOI: 10.3758/s13414-014-0644-0
发表时间: 2014-05-01
期刊: ATTENTION PERCEPTION & PSYCHOPHYSICS
影响因子: 1.7
作者: [Blurton, Steven P., Greenlee, Mark W., Gondan, Matthias]
通讯作者: Gondan, Matthias
DOI: 10.1037/a0025635
发表时间: 2011-10
期刊: Journal of experimental psychology. Human perception and performance
影响因子: --
作者: [M. Gondan;Steven P. Blurton;Flavia Hughes;M. Greenlee]
通讯作者: M. Gondan;Steven P. Blurton;Flavia Hughes;M. Greenlee
DOI: 10.1016/j.jmp.2012.09.002
发表时间: 2012-12-01
期刊: JOURNAL OF MATHEMATICAL PSYCHOLOGY
影响因子: 1.8
作者: [Blurton, Steven P., Kesselmeier, Miriam, Gondan, Matthias]
通讯作者: Gondan, Matthias
Neuronale Korrelate kortikaler Reorganistion bei Patienten mit Makuladegeneration
fMRT- und MR-spektroskopische Untersuchungen neuronaler Grundlagen exekutiver Funktionen bei Kindern mit ADHS
Multisensory Perception of Self Motion: Psychophysics and Functional Neuroanatomy
The neural computation for perceptual filling-in
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