Visual Complexity and Affect: Ratings Reflect More Than Meets the Eye
Notice bibliographique
Résumé
Pictorial stimuli can vary on many dimensions, several aspects of which are captured by the term 'visual complexity.' Visual complexity can be described as, "a picture of a few objects, colors, or structures would be less complex than a very colorful picture of many objects that is composed of several components." Prior studies have reported a relationship between affect and visual complexity, where complex pictures are rated as more pleasant and arousing. However, a relationship in the opposite direction, an effect of affect on visual complexity, is also possible; emotional arousal and valence are known to influence selective attention and visual processing. In a series of experiments, we found that ratings of visual complexity correlated with affective ratings, and independently also with computational measures of visual complexity. These computational measures did not correlate with affect, suggesting that complexity ratings are separately related to distinct factors. We investigated the relationship between affect and ratings of visual complexity, finding an 'arousal-complexity bias' to be a robust phenomenon. Moreover, we found this bias could be attenuated when explicitly indicated but did not correlate with inter-individual difference measures of affective processing, and was largely unrelated to cognitive and eyetracking measures. Taken together, the arousal-complexity bias seems to be caused by a relationship between arousal and visual processing as it has been described for the greater vividness of arousing pictures. The described arousal-complexity bias is also of relevance from an experimental perspective because visual complexity is often considered a variable to control for when using pictorial stimuli.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».