好奇心oblicious盛なオブジェクト：視覚的な複雑さがどのように注意とエンゲージメントを導くか

いくつかのものは他のものよりも複雑に見えます。たとえば、クレノールで豊かに組織された葉は、普通の石よりも複雑に見えるかもしれません。この経験の性質は何ですか、そしてなぜ私たちはそもそもそれを持っているのですか？ここでは、オブジェクトの複雑さが、オブジェクトがさらなる調査に値する効率的に抽出された視覚信号としてどのように機能するかを探ります。幾何学的形状のライブラリをアルゴリズム的に生成し、各形状内の「情報の量」を必須に定量化する内部スケルトンの累積的な驚きを計算することにより、それらの複雑さを決定し、このアプローチを使用して複雑さの認識について新しい質問をしました。実験1-3は、どのような精神プロセスが視覚的な複雑さを抽出するかを尋ねました：ゆっくり、意図的な、反射的なプロセス（オブジェクトが高価または人気があると判断したとき）または高速で楽な、自動プロセス（私たちが見たときのように、オブジェクトは大きいか青です）？視覚的な検索アレイにシンプルで複雑なオブジェクトを配置し、単純なオブジェクトが複雑なディストラクタの1つよりも複雑なオブジェクトが簡単に見つけるのが簡単であることを発見しました。次に、複雑さの機能を調査しました。そもそもオブジェクトの複雑さを表すのはなぜですか？実験4-5は、被験者に連続的に提示されたオブジェクトを自己ペースの方法で（後の記憶テストのために）研究するように求めました。被験者は、視覚的な複雑さと探索的エンゲージメントとのつながりを完全にタスクに関連付けるものであった場合、単純なオブジェクトよりも複雑なオブジェクトに長く浸透しました。最後に、実験6は、これらの暗黙の複雑さの尺度を明示的な判断に結び付けました。総称して、これらの発見は、視覚的な複雑さが効率的かつ自動的に抽出され、その後の注意の関与を促進するオブジェクトについての一種の「知覚的な好奇心」を引き起こすことさえあることを示唆しています。

Some things look more complex than others. For example, a crenulate and richly organized leaf may seem more complex than a plain stone. What is the nature of this experience-and why do we have it in the first place? Here, we explore how object complexity serves as an efficiently extracted visual signal that the object merits further exploration. We algorithmically generated a library of geometric shapes and determined their complexity by computing the cumulative surprisal of their internal skeletons-essentially quantifying the "amount of information" within each shape-and then used this approach to ask new questions about the perception of complexity. Experiments 1-3 asked what kind of mental process extracts visual complexity: a slow, deliberate, reflective process (as when we decide that an object is expensive or popular) or a fast, effortless, and automatic process (as when we see that an object is big or blue)? We placed simple and complex objects in visual search arrays and discovered that complex objects were easier to find among simple distractors than simple objects are among complex distractors-a classic search asymmetry indicating that complexity is prioritized in visual processing. Next, we explored the function of complexity: Why do we represent object complexity in the first place? Experiments 4-5 asked subjects to study serially presented objects in a self-paced manner (for a later memory test); subjects dwelled longer on complex objects than simple objects-even when object shape was completely task-irrelevant-suggesting a connection between visual complexity and exploratory engagement. Finally, Experiment 6 connected these implicit measures of complexity to explicit judgments. Collectively, these findings suggest that visual complexity is extracted efficiently and automatically, and even arouses a kind of "perceptual curiosity" about objects that encourages subsequent attentional engagement.