Марк Д. Фершильд. Модели цветового восприятия
Подождите немного. Документ загружается.
даря которой на пропорциональной шкале можно уравнять соотношения значе
ний. Пропорциональные шкалы, описывающие работу зрения, очень сложны,
и подчас их просто невозможно получить, поскольку нередки случаи, когда су
ществование обоснованной нулевой точки невозможно, к примеру: относитель
но легко создать интервальную шкалу для оценки качества изображения, но по
пробуйте вообразить изображение нулевого качества. Можно верно построить
шкалы цветового тона, но никакого психофизического смысла в нулевом цвето
вом тоне нет.
Все математические операции, применимые к интервальным шкалам,
а также умножение и деление, применимы к шкалам пропорциональным.
Примеры использования шкал
Будет весьма полезным подкрепить вышеизложенный материал конкрет
ными примерами. Представим себе, что нужно измерить рост всех людей в дан
ной комнате. Если использовать только номинальную шкалу, вы можете вы
брать первого субъекта и присвоить его (или ее) росту некое имя, скажем, Джо.
Затем вы можете сравнить рост каждого следующего субъекта с Джо, и если
рост какогото другого человека совпадет с Джо (в разумных пределах, конеч
но), росту этого человека также будет присвоено имя Джо. Если рост человека
отличен от Джо, ему будет присвоено иное имя. Сравнение ростов каждого из
присутствующих в комнате будет идти до тех пор, пока каждому уникальному
росту не будет присвоено уникальное имя. Отметим, что при этом нет никакой
информации о том, кто выше, а кто ниже: единственная доступная информа
ция — это информация о том, имеются ли в комнате субъекты с одинаковым
ростом (и поэтому с одинаковым его именем) или нет.
Если для измерения роста использовать порядковую шкалу, то Джо можно
произвольно объявить нулевым ростом. Если рост следующего субъекта ока
жется больше Джо, то его (или ее) росту будет присвоен больший номер, ска
жем, 10. Если рост третьего субъекта окажется больше Джо, но меньше, чем
рост второго субъекта, ему будет присвоен промежуточный номер. Так будет
продолжаться до тех пор, пока все присутствующие в комнате не получат но
мер, характеризующий их рост. Величина произвольно присвоенных номеров
ничего не говорит нам о том, насколько меньше или насколько больше рост пер
вого субъекта, чем рост любого другого.
Если для измерения роста использовать интервальную шкалу, Джо
попрежнему будет произвольно объявлен нулевым ростом, но прочим субъек
там в этом случае будут назначены росты с определенным приращением отно
сительно Джо, например, +3 см (выше Джо) или –2 см (ниже Джо). Если рост
субъектов «А» и «В» равен +3 см и –2 см в соответствии с данной шкалой, то
можно сказать, что субъект «А» на 5 см выше, чем субъект «В». Отметим, что
при этом попрежнему нет никакой информации о том, каков абсолютный рост
каждого субъекта. Таким образом, единственная польза от данной интерваль
ной шкалы — это информация об отличиях в росте субъектов.
Наконец, если для измерения роста использовать пропорциональную шка
лу (обычная ситуация), Джо может оказаться равным 182 см, при этом росты
69
ГЛАВА 2 ПСИХОФИЗИКА
субъектов «А» и «В» окажутся равными 185 и 180 см соответственно. Если бы
некто оказался ростом в 91 см, то можно было бы сделать вывод, что Джо вдвое
больше, чем рост этого субъекта. Заметим, что в данном случае отметка 0 см
имеет физический смысл, а истинная пропорциональная шкала может исполь
зоваться для ростовых измерений, причем в отношении ее значений могут быть
выполнены умножение и деление.
2.4 ПОРОГОВЫЕ МЕТОДЫ
Пороговые эксперименты выполняются для выявления т.н. «едва восприни
маемых отличий» в стимулах — отличий, которые также называют «едва замет
ными отличиями» (JND). Пороговые методы используются также для измере
ния чувствительности наблюдателей к изменениям в одном стимуле. Абсолют
ные пороги определяются как едва воспринимаемое отличие между стимулом
и его отсутствием, а пороги отличия представляют едва воспринимаемое отли
чие в стимулах, не равных нолю. Пороги описывают в физических единицах, ис
пользуемых для измерения стимулов, к примеру: яркостный порог может быть
измерен в единицах яркости cd/m
2
. Чувствительность — это величина обратная
порогу, то есть низкий порог подразумевает высокую чувствительность.
Пороговые методы используются для определения т.н. визуальной толе
рантности, которая важна при оценке восприятия цветовых отличий.
Виды пороговых экспериментов
Существует несколько основных видов пороговых экспериментов, которые
представлены ниже в порядке возрастания сложности экспериментальной ор
ганизации и ценности получаемых данных. Для разных сфер применения раз
работано множество методик таких экспериментов. Экспериментаторы стара
ются минимизировать возможность контроля результатов эксперимента на
блюдателями, дабы сократить влияние на результаты различных оценочных
критериев наблюдателя (но добиться этого, как правило, удается за счет услож
нения процедуры экспериментов).
Пороговые методы следующие:
— метод регулировки;
— метод пределов;
— метод постоянных стимулов.
Метод регулировки
Метод регулировки — это простейшая и наиболее прямая техника определе
ния пороговых данных, в которой наблюдатель регулирует величину стимула
и повышает ее от нулевого уровня до уровня начала восприятия (абсолютный
порог), либо, в дальнейшем, до уровня появления едва заметного отличия в вос
приятии (порог отличия). Порог считается установленным, когда усреднены
данные от одного или нескольких наблюдателей.
Метод регулировки хорош тем, что проводится легко и быстро, однако его
70
ГЛАВА 2 ПСИХОФИЗИКА
недостаток состоит в подконтрольности стимула наблюдателю, что может ис
казить результаты за счет вариабельности субъективных критериев и адапта
ционных эффектов. Если наблюдатель подходит к порогу, что называется,
сверху, то адаптация может вызвать увеличение порога, чего не произойдет
при подходе к порогу снизу. Часто пороговый метод применяется для получе
ния первичной оценки порога, которая в дальнейшем будет использована в зна
чительно более сложных экспериментах.
Метод регулировки также используется в экспериментах сравнения, вклю
чающих в себя т.н. эксперименты ассиметричных соответствий (используются
в изучении цветового восприятия).
Метод пределов
Метод пределов чуть сложнее, чем метод регулировки. В методе пределов
экспериментатор в порядке возрастания (или убывания) предъявляет стимулы
с предопределенным дискретным уровнем интенсивности.
Для возрастающего ряда экспериментатор предъявляет стимулы, начиная
с гарантированно невоспринимаемого, и просит наблюдателей отвечать «да»,
если они восприняли стимул, и «нет», если не восприняли. Если они отвечают
«нет», экспериментатор повышает интенсивность стимулов и начинает новое
испытание, и так продолжается до тех пор, пока наблюдатели не скажут «да».
Для убывающего ряда начинают со стимула той интенсивности, при кото
рой он устойчиво воспринимается, и понижают ее до тех пор, пока наблюдатели
не скажут «нет», — это значит, что они перестали воспринимать этот стимул.
Порог считается установленным, когда усредненное значение интенсивно
сти стимула при переходе от «да» к «нет» (или от «нет» к «да») получено для оп
ределенного номера из возрастающего или убывающего рядов. Усреднение ре
зультатов рядов обоих типов сводит к минимуму влияние эффектов адаптации,
однако же наблюдатели все еще находятся под властью личных критериев вы
бора, поскольку могут ответить «да» или «нет» по собственному усмотрению.
Метод постоянных стимулов
В методе постоянных стимулов экспериментатор выбирает несколько уров
ней интенсивности стимула (обычно от 5 до 7), лежащих вокруг уровня порога.
Каждый стимул в случайном порядке много раз предъявляется наблюдателю,
а по окончании испытания определяется частота восприятия стимулов каждо
го из уровней интенсивности. По полученным данным может быть построена
т.н. кривая частоты наблюдения, то есть психометрическая функция, позво
ляющая определить как сам порог, так и его колебание. Порог считается в це
лом установленным, когда стимул каждой интенсивности воспринят по мень
шей мере в 50%случаев.
***
Психометрические функции могут быть получены для любого отдельного
наблюдателя (через множественные испытания) или для группы наблюдателей
71
ГЛАВА 2 ПСИХОФИЗИКА
(одно или несколько испытаний на наблюдателя). Существуют два метода по
лучения информации от наблюдателей:
— метод «да — нет» (или «зачет — не зачет»);
— метод принудительного выбора.
Метод «да — нет»
При данном методе наблюдателей просят ответить «да», если они распозна
ют стимул (или изменения в стимуле), и «нет», если не распознают. Психомет
рическая функция в данном случае — это процентовка «да»ответов как функ
ция от интенсивности стимула, а 50% «да»ответов толкуется как уровень по
рога. Альтернативно данный метод может быть использован для измерения ви
зуальных допусков над порогом, обеспечивающим эталонную интенсивность
стимула, к примеру, цветовое отличие в фиксированной паре: наблюдателей
просят зачесть стимул, если его интенсивность оказалась ниже эталонной (до
пустим, малое цветовое отличие), и не зачесть его, если интенсивность оказа
лась выше эталонной (скажем, большое цветовое отличие). Психометрическая
функция в данном случае — это процент незачетных ответов как функция от
интенсивности стимула, а 50% незачетов считается точкой визуального равен
ства стимулов.
Метод принудительного выбора
Метод принудительного выбора устраняет влияние различных наблюда
тельских критериев на результаты эксперимента, что достигается предъявле
нием стимула в одном из двух пространственных (либо временных) интерва
лов: наблюдателей просят установить, в каком из двух интервалов стимул был
предъявлен. Наблюдателям не разрешается отвечать, что стимул не был предъ
явлен вообще, и, если они сомневаются, их вынуждают предположить, в каком
из двух интервалов был предъявлен стимул (отсюда и название метода). Психо
метрическая функция в данном случае — это процент верных ответов как
функция от интенсивности стимула, а область изменения функции — это диа
пазон от 50% верных ответов, данных на основании предположения, до 100%
верных ответов, данных на основании уверенного выявления стимула той или
иной интенсивности. Порог в данном случае определен как интенсивность сти
мула, при которой наблюдатели ответили правильно в 75% случаев и, следова
тельно, распознали стимул в 50% случаев. Пока наблюдатели отвечают честно
(при этом неважно, либеральны они или консервативны), их личные критерии
не могут повлиять на результаты эксперимента.
Ступенчатые методы
Ступенчатые методы — это модифицированные методы принудительного
выбора, которые служат только для выявления пороговой точки на психомет
рической функции. Ступенчатые методы используются только тогда, когда
предъявление стимула может быть полностью автоматизировано. Стимул
72
ГЛАВА 2 ПСИХОФИЗИКА
предъявляется, а наблюдатель отвечает, что его распознал: если ответ верный,
стимул той же интенсивности предъявляется вновь; если ответ неверный, то
интенсивность стимула повышается. Если наблюдатель правильно отвечает
при трех последовательных тестах, то интенсивность стимула понижается. Ин
тенсивность стимула понижается пошагово и до тех пор, пока не будет достиг
нута желаемая точность в определении порога. Последовательность из трех
правильных (или неправильных) ответов, которая привела к изменению ин
тенсивности стимула в результате дает конвергенцию интенсивностей стиму
лов, верно определенных в 79% тестов (0.793
3
=0.5), то есть очень близко к но
минальному пороговому уровню (75%).
Зачастую несколько независимых друг от друга ступенчатых методов ис
пользуются одновременно, чтобы, как говорят, рандомизировать эксперимент
(то есть придать ему случайный характер). Ступенчатый метод также можно
реализовать при помощи «да — нет»ответов.
Пробитовый анализ пороговых данных
Пороговые данные, которые создают психометрическую функцию, могут
быть наиболее эффективно оценены с помощью т.н. пробитового анализа, ис
пользуемого для определения совокупного нормального распределения дан
ных (психометрическая функция). Пороговая точка и ее неопределенность мо
гут быть легко установлены путем т.н. заполняющего распределения, а выпол
ненную оценку данных можно проверить на достоверность с помощью ряда спе
циальных тестов.
Финней (1971) существенно развил теорию и детально разработал методику
применения пробитового анализа. Сегодня для выполнения пробитового ана
лиза можно использовать некоторые коммерческие статистические компью
терные программы.
2.5 МЕТОДЫ СРАВНЕНИЯ
Методы сравнения подобны пороговым методам, но отличаются от них своей
задачей — она состоит в выявлении визуального равенства двух стимулов, что
иногда бывает полезным в оценке порогов.
Эксперименты сравнения — это базис CIEколориметрии, в которой мета
мерные равенства используются для получения т.н. функций цветового соот
ветствия (color matching functions): к примеру, если данный цветовой стимул
визуально соответствует аддитивной смеси первичных красного, зеленого и си
него световых потоков и спектральное распределение смеси при этом не иден
тичного спектральному распределению тестируемого цветового стимула, то со
ответствие считается метамерным. Физические параметры таких соответствий
могут быть использованы для получения т.н. фундаментальных чувствитель
ностей зрительной системы человека и для создания системы трехстимульной
колориметрии (см. главу 3).
73
ГЛАВА 2 ПСИХОФИЗИКА
Асимметричное соответствие
При изучении хроматической адаптации, а также феномена цветового вос
приятия часто используются эксперименты сравнения. В некоторых случаях
применяется методика получения т.н. асимметричного соответствия. Асим
метричное соответствие — это цветовое соответствие, полученное путем неко
торого изменения условий просмотра: к примеру, стимул, рассматриваемый
при дневном свете, может визуально соответствовать другому стимулу, рас
сматриваемому при свете ламп накаливания, благодаря чему можно получить
пару стимулов, идентичных по цветовому восприятию при данных изменениях
в условиях просмотра. Такие данные могут использоваться для создания и тес
тирования моделей цветового восприятия, разрабатываемых с целью учета из
менений в условиях просмотра.
Отдельным вариантом эксперимента на асимметричное соответствие явля
ется т.н. гаплоскопический эксперимент, при котором в один глаз попадает
тестируемый стимул при одних условиях просмотра, а в другой глаз одновре
менно попадает стимул сравнения при других условиях просмотра: наблюда
тель одновременно видит оба стимула и производит уравнивание.
Сравнение по памяти
Другой тип экспериментов сравнения, которые иногда проводят для изуче
ния цветового восприятия, называют сравнением по памяти, то есть наблюда
тель производит уравнивание с предварительно запоминаемым цветом. Обычно
эти соответствия, которые также являются асимметричными, используются для
изучения зависимости восприятия от условий просмотра. Иногда сравнение по
памяти создает т.н. ментальный стимул, как, например, идеальный ахромати
ческий (серый) или стимул с однозначным цветовым тоном (к примеру, одно
значный красный без синего или желтого компонента).
2.6 ОДНОМЕРНЫЕ ШКАЛЫ
Эксперименты по шкалированию предназначены для выявления взаимоот
ношений между величиной восприятия и физически измеряемой интенсивно
стью стимула. Подходы к проведению этих экспериментов зависят от типа
и размерности требуемой шкалы. Как правило, тип шкалы и метод шкалирова
ния выбирают заранее, то есть до того, как будут собраны визуальные данные.
Одномерные шкалы требуют выполнения того условия, что измеряемый
признак и физические вариации стимула одномерны: наблюдателей просят
оценить стимул только по одному перцепционному признаку (например, на
сколько один образец светлее другого или какова разница в качестве между
двумя изображениями).
Было придумано множество разнообразных методов шкалирования, в част
ности:
— метод последовательных рядов;
— метод графического описания;
74
ГЛАВА 2 ПСИХОФИЗИКА
— метод категорийного шкалирования;
— метод парного сравнения;
— метод дробного шкалирования;
— метод количественной оценки или воспроизводства (стимула);
— метод порционной оценки или воспроизводства (стимула).
В эксперименте последовательных рядов наблюдателя просят расположить
образцы из набора с учетом возрастания или убывания величины того или ино
го признака; при большом числе наблюдателей данные могут быть усреднены
и перерасположены для получения порядковой шкалы.
Для получения интервальной шкалы, в отношении экспериментальных
данных должны быть приняты некоторые допущения, а также должен быть
проведен дополнительный анализ этих данных. Одно из возможных допуще
ний состоит в том, что стимулы в каждой паре были сравнены и таким образом
от последовательного ряда получены данные парного сравнения (см. ниже).
В целом возможность построения достоверной интервальной шкалы из после
довательных рядов представляется весьма сомнительной.
Графическое описание позволяет напрямую определить интервальную шка
лу: наблюдателям предъявляют стимулы и просят определить величину их вос
приятия по одномерной узелковой шкале. К примеру, в эксперименте по шка
лированию светлоты может быть вычерчена линия, один конец которой поме
чается узелком как белый, а другой — как черный; предъявляемый наблюдате
лям промежуточный (серый) стимул по ощущениям оказывается посередине
между черным и белым, что отмечается на линии как центральная точка. Если
следующий образец окажется ближе к белому, чем к черному, он будет отмечен
узелком в соответствующем месте линии — ближе к ее «белому» концу.
Интервальную шкалу строят для того, чтобы найти среднее местоположе
ние для каждого стимула. Данный метод опирается на общеизвестный факт,
что восприятие длины через короткие отрезки линейно по отношению к физи
чески измеренной длине.
Категорийное шкалирование — это популярный метод создания порядко
вых и интервальных шкал для большого количества стимулов: наблюдателя
просят разделить большое число образцов на разные категории, и по каждому
образцу фиксируется то, в какую категорию он был помещен наблюдателем.
Чтобы шкалирование было эффективным, образцы должны быть достаточно
похожими друг на друга, дабы они не оказывались в разных категориях у раз
ных наблюдателей (или же у одного наблюдателя, но в разных случаях).
Интервальные шкалы с помощью данного метода можно получить, допус
тив что величины восприятия нормально распределены путем стандартного
нормального распределения, согласно т.н. закону категорийных оценок (Тор
герсон, 1954).
Эксперимент на парное сравнение проводится при малом числе стимулов:
в этом методе все образцы предъявляются наблюдателю во всех возможных
парных комбинациях, обычно одна пара за сеанс (иногда вместе с третьим, эта
лонным стимулом). В итоге в какойто одной паре соотношение по какомуто
одному признаку будет оценено как наибольшее, и тогда рассчитываются и за
75
ГЛАВА 2 ПСИХОФИЗИКА
писываются соотношения в остальных парах. Интервальные шкалы могут
быть построены на основе полученных данных путем применения т.н. закона
сравнительных оценок (Тарстон, 1927).
Закон сравнительных оценок (закон Тарстона) может быть успешно приме
нен к порядковым данным (таким, как данные парного сравнения или катего
рийного шкалирования) для определения величин на интервальной шкале. На
результирующих шкалах величины восприятия подвергаются нормальному
распределению. Таким образом, если сделать осторожное допущение, что вели
чины восприятия нормально распределены на истинной перцепционной шка
ле, то в результате анализа данных можно получить шкалу желаемой катего
рии. Величины восприятия позволяют также оценить статистическую значи
мость различий между стимулами, так как здесь во всей полноте можно ис
пользовать нормальное распределение.
Торгерсон (1958), Бартлесон и Грум (1984), а также Энгельдрум (2000) де
тально описывают упомянутые и некоторые другие методы анализа данных,
а ASTM (1996) описывает простой метод получения т.н. доверительных преде
лов на интервальной шкале Тарстона, но поскольку ASTMметод консервати
вен, он менее точен и с его помощью трудно получить строго статистические
данные. Монтаг и др. (2004) описали т.н. монтекарловскую имитацию данной
проблемы и рекомендовали более подходящий метод для получения довери
тельных интервалов, а Хэндлей (2001) описал ряд относительных методов.
Существует прямой метод получения интервальных шкал с помощью
т.н. дробного шкалирования, суть которого в том, что равные интервалы делят
пополам. Наблюдателю предъявляют два разных образца (А и В) и просят вы
брать третий таким образом, чтобы он был равноотличен и от «А», и от «В»,
а полную интервальную шкалу получают последовательными делениями на 2.
Пропорциональные шкалы можно напрямую получить с помощью метода
количественной оценки стимула (прямой метод) или метода воспроизводства
стимула (обратный метод): наблюдателя просят присвоить стимулу номер со
гласно величине его восприятия, или же наоборот: наблюдателям называют но
мер и просят воспроизвести стимул с соответствующей перцепционной величи
ной. Эти методы могут использоваться не только для создания пропорциональ
ных шкал, но также и для получения данных, предназначенных к многомерно
му шкалированию (если просить наблюдателей прошкалировать отличия в па
рах стимулов).
Чуть более сложный метод порционной оценки использует отношения оце
нок или отношения воспроизводств стимула. Перед наблюдателем ставится
одна из двух возможных задач:
1. Выбрать или воспроизвести образец, который имеет некое предписанное
отношение к стандартному.
2. Установить соответствующие отношения между двумя (или более) образ
цами.
В типичном эксперименте наблюдателям предъявляют образец и просят най
ти, выбрать или воспроизвести тестовый образец с половинным или удвоенным
признаком. Конечно, в повседневной практике этот метод трудноосуществим
76
ГЛАВА 2 ПСИХОФИЗИКА
изза сложности подготовки образцов и сложности наблюдательской оценки, од
нако его также можно применять для создания пропорциональных шкал.
2.7 МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ
Многомерное шкалирование (multidimensional scaling — MDS) — это метод,
подобный одномерному шкалированию, который, однако, не требует предва
рительного одномерного шкалирования по интересующему признаку и при ко
тором размерность считают частью анализа. При многомерном шкалировании
данные интервальных или порядковых шкал — это данные о сходстве или
о различии между стимулами, а результат эксперимента — это многомерное
геометрическое представление перцепционных взаимоотношений между сти
мулами, подобное многомерной карте.
Данные о различиях, требуемые для MDS, можно легко получить, проведя
эксперименты по парному сравнению и по т.н. триадным комбинациям.
В эксперименте парного сравнения наблюдателю предъявляют все образцы
всех возможных пар и затем просят выполнить количественную оценку пер
цепционных отличий в каждой паре. Результаты оценок парных комбинаций
подвергают MDSанализу.
В методе триадных комбинаций каждую из возможных комбинаций наблю
дателям предъявляют три раза подряд, а затем просят оценить, какие два сти
мула в каждой триаде наиболее сходны друг с другом, а какие, напротив — бо
лее всего отличны друг от друга. Полученные данные в дальнейшем можно кон
вертировать в частоту оценки каждой пары как самой сходной или как самой
отличной, а затем объединить частотные данные в т.н. матрицу подобия (или
матрицу различия), используемую в MDSанализе.
Методы MDSанализа пользуются данными о подобии (или об отличии) как
вход и выход некоей многомерной фигуры, состоящей из точек и представляю
щей размерность данных и отношения между ними, поэтому такие методы ис
следования необходимо использовать тогда, когда восприятие является много
мерным (как, к примеру, цветовой тон, светлота и насыщенность) или когда
многомерны физические вариации стимулов. Крузкал и Виш (1978) предлага
ют детальное описание таких методов, но отметим, что MDSанализ не лишен
недостатков.
Существует два класса MDS:
— метрический, требующий интервальных данных;
— неметрический, требующий только порядковых данных.
Оба класса MDSметодов завершаются построением выходных интерваль
ных шкал.
Различный MDSсофт обрабатывает входные данные согласно их предпола
гаемой специфике, трактует отдельные случаи, создает метрики степеней со
гласия (или напряжения), метрики расстояния (к примеру, эвклидова расстоя
ния или т.н. cityblock) и т.п. Отметим, что некоторые коммерческие статисти
ческие программы MDSсовместимы.
Классическим примером MDSанализа является создание карты, представ
77
ГЛАВА 2 ПСИХОФИЗИКА
ляющей расстояния между некоторыми городами США (Крузкал и Виш,
1978). В нашем примере карта строится с использованием матрицы отличий
в расстояниях между восьмью городами, взятыми с атласа американских дорог
(табл. 2.1).
Данные об отличиях проанализированы по MDSметодике, а напряжение
(среднеквадратическая ошибка) использована как измерение степени согласия
в порядке определения размерности данных. В нашем примере степень напря
жения по первому измерению равна 0.12, тогда как напряжение во втором из
мерении практически нулевое — это означает, что двухмерная степень согла
сия, как и предполагалось, подходит, и на выходе мы имеем двухмерные коор
динаты каждого города (табл. 2.2).
Вычерчивание двухмерных координат каждого города дает нам знакомую
карту США (рис. 2.2), однако нужно отметить, что измерение 1 идет с востока
на запад, а измерение 2 — с севера на юг, в результате чего мы имеем карту, оси
которой обратны традиционным. Сказанное иллюстрирует одну из особенно
стей MDS, а именно ту, что определение выходных измерений требует
post hocанализа
1
экспериментатором.
MDSэксперименты могут использоваться для исследования размерности
и структуры пространств цветового восприятия (к примеру, Индоу, 1998).
2.8 ПОСТАНОВКА ПСИХОФИЗИЧЕСКИХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
В предыдущих разделах был дан обзор некоторых методов, используемых
для получения психофизических порогов и шкал. Однако при постановке пси
хофизических экспериментов возникает ряд проблем, ощутимо влияющих на
результаты этих экспериментов, в частности, в исследовании цветового вос
приятия. Многие из ключевых факторов изменчивы, что говорит о необходи
мости дальнейшего развития основной колориметрии в направлении моделей
цветового восприятия. Полное описание всех переменных, участвующих в экс
перименте со зрением, могло бы легко заполнить несколько томов, тем не ме
нее, многие из критичных проблем феномена цветового восприятия детально
описаны в следующих главах. В данной главе мы ограничимся лишь кратким
списком основных проблем, требующих рассмотрения и учета.
Важнейшими факторами, которые необходимо учитывать в эксперимен
тах со зрением, являются (последовательность списка не имеет смыслового
значения):
Возраст наблюдателя
Жизненный опыт наблюдателя
Количество наблюдателей
Отсев по аномалиям цветового зрения
Сообразительность наблюдателя
Инструкции
Контекст
78
ГЛАВА 2 ПСИХОФИЗИКА
1
Post hoc — после этого (лат.). — Прим. пер.