Categorization links Perceptual Fluency and Aesthetic Pleasure
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual fluency is the ease with which incoming stimuli are processed. Fluency facilitates categorization decisions (Miles et al, 2012; Torralbo et al, 2013) and increases subjective feelings of aesthetic pleasure (Reber et al 2004). Prototypical members of a semantic category are also processed with higher fluency and aesthetic pleasure. We here examine the relationship of categorization behavior with perceptual fluency and aesthetic pleasure. Participants were asked to categorize briefly presented scene images into one of six categories. Images were immediately followed by a perceptual mask. Images were presented at five different durations by setting the stimulus onset asynchrony (SOA) to five different values, ranging from 13.3 to 106.6 milliseconds. Reaction time and categorization accuracy were recorded at each SOA for each image. In a separate online experiment, participants on Prolific were presented with these images and asked to rate them based on two questions: “How easy is this image to perceive?” and “How much do you enjoy viewing this image?”. Responses were collected on a 5-point Likert scale. We found that a change in reaction time as a function of stimulus presentation during categorization tasks provided an objective index for feelings of fluency, whereas categorization accuracy predicted aesthetic pleasure responses. We also found a significant correlation between fluency and aesthetic pleasure and no association between categorization accuracy and fluency. Our results indicate a dissociation between fluency and aesthetic pleasure. For fluently experienced stimuli, categorization speed increases more quickly with longer SOAs, whereas categorization accuracy is higher for more enjoyable stimuli. Different aspects of categorization behavior can be used to understand the relationships between prototypicality, fluent processing and aesthetic pleasure. Reward processing mechanisms may underlie the neural basis of this triad.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».