Sesler, Görselleri Daha Hızlı Tanımamıza Yardımcı Olabilir!
Bu haber 6 ay öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.
Mutfak gibi tipik bir sahne hayal ettiğimizde sadece bir yerin neye benzediğini değil, aynı zamanda onunla ilişkilendirdiğimiz sesleri de hatırlama eğilimindeyiz. Psychological Science dergisinde yayınlanan bir çalışma, bu işitsel çağrışımların nesneleri daha hızlı tanımamıza yardımcı olabileceğini, kaynayan suyun sesini duyduğumuzda bir çaydanlık fotoğrafını ya da mutfakta çalışan birinin "işitsel sahnesini" daha çabuk tanıyabileceğimizi ortaya koyuyor. Yazarlar şöyle anlatıyor:
Görsel deneyimimizin tutarlı ve kapsamlı olduğuna dair sezgisel hissimize rağmen, dünya muğlak ve belirsiz bilgilerle doludur. Çalışmamız, doğal ortamlarda anlamlı algısal deneyimleri desteklemek için görsel-işitsel etkileşimlerin önemini ortaya koyuyor.
Dört deneyin ilkinde, 20 lisans öğrencisine konu ile uyumlu veya uyumsuz sesleri dinlerken çeşitli nesnelerin karartılmış görüntülerini tanımlama görevi verdi. Örneğin katılımcılar, bir arabanın geçerken çıkardığı sesi ya da çaydanlığın kaynarken çıkardığı sesi dinlerken silikleşen bir araba görüntüsünü görebiliyordu. Katılımcılara görüntüyü tanımlayabileceklerinden emin oldukları anda boşluk tuşuna basmaları talimatı verildi ve bu noktada görevde araba veya yazar kasa gibi iki alakasız nesneden hangisinin göründüğünü tanımlamaları istendi.
Araştırmacılar, katılımcıların o nesnenin çıkardığı sesi dinlerken nesneleri daha hızlı ve doğru bir şekilde tanımlayabildiklerini buldular. İkinci çalışma ise katılımcıların kavramsal olarak ilişkili ancak sessiz nesnelerin görüntülerini, o nesneyle yaygın olarak ilişkilendirilen sesleri dinlerken daha hızlı bir şekilde tanımladıklarını gösterdi. Örneğin, bir parktan gelen sesleri dinlerken bir park bankını tanımlamak daha kolaydı. Kaliforniya Üniversitesi’nden Jamal R. Williams şöyle anlatıyor:
Çalışmamız ilk kez bilginin dolaylı olarak muhtemelen yüzlerce nesneyle ilişkili olduğu ve tek bir nesneyle doğrudan ilişkili olmadığı durumlarda bile, insanların duyusal işlemlerini kolaylaştırmak için bu bilgiden yararlanabileceğini gösteriyor.
Üçüncü deneyde 30 öğrenci aynı görevin biraz daha zor bir versiyonuyla sınandı. Bu kez, katılımcılardan iki ilgisiz nesne (bir araba veya bir yazar kasa) arasında seçim yapmaları istenmek yerine, katılımcılara aynı kategoriden iki nesne (ses çalınırken görünen araba veya farklı bir araba) gösterildi. Önceki çalışmalarda olduğu gibi katılımcılar, görüntü kaybolurken uyumlu bir ses çalındığında doğru nesneyi daha hızlı tanımlayabildi. Son olarak dördüncü çalışma, 30 kişilik bir öğrenci grubunun görev sırasında kendileri için çalınan ses sahneleriyle görüntü uyumlu olduğunda benzer nesneler arasında daha hızlı ayrım yapabildiğini ortaya koydu.
Yazarlar, bunun seslerin nesneler arasında sadece kategorik değil, ince ayrımlar yapmamıza da yardımcı olabileceğini gösterdiğini belirtiyor:
Algısal sistemimiz, farklı duyulardan gelen bilgileri birleştirdiği için bu karmaşık dünyada gezinme konusunda mükemmeldir. Sonuçlarımız, algının bağlamsal bilgiyi çeşitli işleme düzeylerinde bütünleştirdiğini ve görsel nesne algısını kolaylaştırmak için duyusal modaliteler arasında genel bilgilerden yararlanabileceğini göstermektedir.
Araştırmacılar, katılımcıların yeni görsel-işitsel bilgileri hızlı bir şekilde birleştirme becerisinin, bu sürecin istemli bir niyet olmaksızın nispeten otomatik olarak gerçekleştiğini gösterdiğini ancak otomatik süreçlerin nesne tanımaya ne ölçüde katkıda bulunduğunu belirlemek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu vurguluyor:
Doğal sesler ve görsel nesneler arasındaki bu görsel-işitsel etkileşimler, yaşam boyu deneyimle yönlendiriliyor olabilir ve bunları ortaya çıkaran hesaplama mimarisi, olasılıkçı bir zihnin otomatik bir özelliğidir.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Soru & Cevap Platformuna Git- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 21/11/2024 17:09:14 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/17609
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.