視覚的な混雑は、位置の不確実性の増加、ソースの混乱、特徴の平均化の組み合わせです

私たちは豊かな詳細な視覚世界を認識していますが、個々のオブジェクトを識別する能力は、特に周辺の視覚において乱雑さが厳しく制限されています。このような「混雑」のモデルは一般に、混雑したターゲットの現象学的誤認によって駆動されてきました。簡単に結合してユニークなシンボル（例：文字やオブジェクト）を形成する刺激を使用して、オブジェクトのソースを混同してターゲットまたはターゲットを報告することによって、ディストラクタですが、連続的な機能が使用される場合（たとえば、方向のある格子またはライン位置）、オブザーバーはターゲットとディストラクタのどこかに機能を報告します。これらのアカウントを調整するために、これらの複数のエラーカテゴリの詳細な分析を可能にするハイブリッド調整方法を開発します。オブザーバーは、同一の中心型ターゲットを調整することにより、いくつかの注意散漫条件下で、ターゲットの方向を報告しました。新しいモデリングを適用して、知覚レポートが位置の不確実性、ソースの混乱、および試行ごとの平均化の証拠を示すかどうかを定量化します。私たちの結果は、オブザーバーがソースコンファイューズエラーの大部分を占めることを示しています。しかし、私たちの研究は、この混雑タスクのパフォーマンスの根底にあるという知覚報告の分布も明らかにしています。凝集エラーは不均一であり、その構造はターゲット微分装置の距離に依存するため、きちんとラベル付けできません。

Although we perceive a richly detailed visual world, our ability to identify individual objects is severely limited in clutter, particularly in peripheral vision. Models of such "crowding" have generally been driven by the phenomenological misidentifications of crowded targets: using stimuli that do not easily combine to form a unique symbol (e.g. letters or objects), observers typically confuse the source of objects and report either the target or a distractor, but when continuous features are used (e.g. orientated gratings or line positions) observers report a feature somewhere between the target and distractor. To reconcile these accounts, we develop a hybrid method of adjustment that allows detailed analysis of these multiple error categories. Observers reported the orientation of a target, under several distractor conditions, by adjusting an identical foveal target. We apply new modelling to quantify whether perceptual reports show evidence of positional uncertainty, source confusion, and featural averaging on a trial-by-trial basis. Our results show that observers make a large proportion of source-confusion errors. However, our study also reveals the distribution of perceptual reports that underlie performance in this crowding task more generally: aggregate errors cannot be neatly labelled because they are heterogeneous and their structure depends on target-distractor distance.