Processing visual ambiguity in fractal patterns: Pareidolia as a sign of creativity
Notice bibliographique
Résumé
Creativity is a highly sought after and multifaceted skill. Unfortunately, we only have a loose grasp on its cognitive underpinnings. Empirical research typically probes creativity by estimating the potential for problem solving and novel idea generation, a process known as “divergent thinking”. Here, by contrast, we examine creativity through the lens of perceptual abilities. In particular, we ask whether creative individuals are better at perceiving recognizable forms in noisy or ambiguous stimuli, a phenomenon known as pareidolia. To this end, we designed a visual perception task in which 50 participants, with various levels of creativity, were presented with ambiguous stimuli and asked to identify as many recognizable forms as possible. The stimuli consisted of cloud-like images with various levels of complexity, which we controlled by manipulating fractal dimension (FD) and contrast level. We found that pareidolic perceptions arise more often and more rapidly in individuals that are more creative. Furthermore, the emergence of pareidolia in individuals with lower creativity scores was more restricted to images with a narrow range of FD values, suggesting a wider repertoire for perceptual abilities in creative individuals. Our findings suggest that pareidolia may be used as a perceptual proxy of idea generation abilities, a key component of creative behavior. In sum, we extend the established body of work on divergent thinking, by introducing divergent perception as a complementary manifestation of the creative mind. These findings expand our understanding of the perception-creation link and open new paths in studying creative behavior in humans.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».