The stare-in-the-crowd effect in the real world: is direct gaze really detected faster than averted gaze?
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has given support to the so-called “stare-in-the-crowd effect”, the notion that a direct gaze “pops out” in a crowd and can be more easily detected than averted gaze. This processing advantage is thought to be due to the importance of gaze contact for social interactions. However, these studies bore little ecological validity as they used search paradigms in which arrays of two-dimensional pairs of eyes were presented on a computer screen. The purpose of the present research was to investigate whether this processing advantage for direct gaze could be seen in more realistic settings such as in a virtual environment. Participants were required to locate the person with a direct (or averted) gaze presented amongst three other persons with averted (or direct) gaze. This was done either in 2D (on a flat computer screen), in 3D-no context (i.e. a blank virtual world) or in 3D with context (a virtual elevator). For the 3D conditions, participants wore a head-mounted display which immersed them in a virtual world. Results indicated slower reaction times when the task was done in three rather than two dimensions, and even slower RTs with the addition of meaningful context. No overall effect of target gaze was found but an interaction with target position was observed due to faster and more accurate detection of direct over averted gaze when targets were presented in the right visual field. When targets were in the far left visual field, however, the effect was reversed and averted gaze was more quickly detected than direct gaze. These findings suggest that detecting gaze direction in the real world mostly depends on spatial position. In other words, direct gaze does not always “pop-out”.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».