When eyes beat lips: speaker gaze affects audiovisual integration in the McGurk illusion
Notice bibliographique
Résumé
Eye contact is a dynamic social signal that captures attention and plays a critical role in human communication. In particular, direct gaze often accompanies communicative acts in an ostensive function: a speaker directs her gaze towards the addressee to highlight the fact that this message is being intentionally communicated to her. The addressee, in turn, integrates the speaker's auditory and visual speech signals (i.e., her vocal sounds and lip movements) into a unitary percept. It is an open question whether the speaker's gaze affects how the addressee integrates the speaker's multisensory speech signals. We investigated this question using the classic McGurk illusion, an illusory percept created by presenting mismatching auditory (vocal sounds) and visual information (speaker's lip movements). Specifically, we manipulated whether the speaker (a) moved his eyelids up/down (i.e., open/closed his eyes) prior to speaking or did not show any eye motion, and (b) spoke with open or closed eyes. When the speaker's eyes moved (i.e., opened or closed) before an utterance, and when the speaker spoke with closed eyes, the McGurk illusion was weakened (i.e., addressees reported significantly fewer illusory percepts). In line with previous research, this suggests that motion (opening or closing), as well as the closed state of the speaker's eyes, captured addressees' attention, thereby reducing the influence of the speaker's lip movements on the addressees' audiovisual integration process. Our findings reaffirm the power of speaker gaze to guide attention, showing that its dynamics can modulate low-level processes such as the integration of multisensory speech signals.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».