Amorçage catégorique
Vue d’ensemble
Cette formation sera composé en trois parties. D’abord, il y aura une brève présentation générale sur la constructions des expériences. Ensuite, nous allons créer une expérience qui est à la fois simple et réaliste. Pour finir, on va affiner notre expérience en utilisant quelques astuces des programmeurs avancées.
Introduction
Les diapositives de cette formation peut être téléchargé d’ici
La question de recherche
Nous allons créer une expérience catégorique amorçage. Les participants voient brièvement une chaîne de lettres et doivent décider si celle-ci est un mot ou un non-mot (i.e., une tâche de décision lexicale). Pour indiquer sa décision, le participant doit appuyer sur une touche du clavier. Notre hypothèse est que la reconnaissance d’un mot soit plus vite quand la catégorie du mot est déjà amorcée. Pour amorcer la catégorie, on montrera un mot amorce, indiquant la catégorie (par ex. “ANIMAL”), juste avant la présentation de la cible (par ex. ‘lapin’). Comme condition de contrôle, on présentera également des mots sans avoir amorcé leur catégorie. En tel cas, la cible est précédée par une chaîne de lettres non-informative (par ex. “XXXXX”).
Attention: On n’est donc pas principalement interessés sur la différence entre des mots et des non-mots. On varie la cible entre deux types de stimulus seulement pour donner une tâche au sujet qui nécessite une réponse manuelle.
Figure 1. La reconnaissance d'un mot est plus vite si la catégorie du mot est amorcée par une Amorce.
La séquence d’essai
Pour tester notre hypothèse, on va créer une expérience avec la séquence d’essai suivante: Chaque essai commencera avec un point de fixation (500 ms). Après, l’Amorce sera présenté brièvement (100 ms), suivi par un intervalle vide (1000 ms). Ensuite, la cible apparaît. La tâche du participant est d’indiquer aussi rapidement et précise que possible si la cible est un mot ou un non-mot.
- Si la cible est un vrai mot: il faut appuyer la touche ‘m’
- Si la cible est un non-mot: il faut appuyer la touche ‘q’
A la fin de chaque essai, il faut enregistrer tous les valeurs nouvelles vers un fichier de sortie.
Figure 2. Exemple schématique de la séquence d'essai.
Hiérarchie de l’expérience
Pour commencer, on va construire une expérience très simple, qui contient seulement 2 blocs de 12 essais. La structure hiérarchique de notre expérience peut donc être représentée comme suit:
Figure 3. Réprésentation schématique de la structure hiérarchique.
Création d’une expérience simple
Étape 1 : Démarrer OpenSesame
Lorsque vous démarrez OpenSesame, vous recevrez un menu qui vous permet de choisir entre:
- Ouvrir une expérience qui était récemment ouverte
- Ouvrir une autre expérience déjà existante
- Créer une nouvelle expérience …
- complètement vide (‘Default template’)
- modèle étendu, qui est déjà partiellement programmé (‘Extended template’)
Pour économiser du temps, on va utiliser le modèle étendu. Double-cliquez sur l’Extended template dans l’onglet ‘Lancez-vous!’.
Figure 4. La fenêtre OpenSesame au démarrage.
La vue d’ensemble montre la structure hiérarchique de l’Extended template.
Pour simplifier des choses, on commence par supprimer le practice_loop, qui représente un bloc d’entraînement pour le participant. Pour exécuter cette suppression:
- Clic droit sur ‘practice_loop’ dans la vue d’ensemble
- Choisissez ‘Supprimer’
- Répétez cette opération pour également supprimer l’élément end_of_practice
Maintenant, la structure hiérarchique de la vue d’ensemble ressemble déjà beaucoup la structure schématique qui est représentée par Figure 3. Cette ressemblance montre que c’est souvent utile de commencer par l’Extended template.
Figure 5. L'Extended template comme on le voit dans la vue d'ensemble avant et après avoir supprimé le practice_loop.
Ensuite, on enregistre notre nouvelle expérience
- En cliquant l’icône ‘Enregistrer’ de la barre d’outils principale.
Figure 6. N'oubliez pas de sauvegarder votre expérience.
Étape 2 : Definir les variables indépendantes
Pour commencer, nous nous limitons à deux variables indépendantes: Cible et Amorce. La variable Cible contient les mots d’une certaine catégorie qui le participant doit identifier.
- Des vrais mots: ‘chien’, ‘chat’, ‘lapin’
- Des non-mots: ‘chiun’, ‘chot’, ‘lapon’
La variable Amorce contient le stimulus qu’on utilise pour amorcer la catégorie du mot:
- Pour les essais expérimentaux: ‘ANIMAL’
- Pour les essais de contrôle: ‘XXXXXX’
En total, ça donne 12 Cible * Amorce combinaisons différentes. Ces 12 conditions constituent la liste d’essais d’un bloc (voyez Figure 3). Cette liste doit être rempli dans l’élément block_loop.
Heureusement, on n’a pas besoin de taper toutes ces 12 combinaisons manuellement. Au lieu de cela, nous utilisons l’Assistant de variables, qui va nous générer un plan factoriel.
Pour exécuter cette opération:
- Sélectionnez l’élément block_loop de la vue d’ensemble
- Cliquez sur le bouton Assistant de variables dans l’onglet du block_loop
- Tapez les noms de variables sur la première ligne de l’Assistant de variables
- Remplissez les deux colonnes en tapant chaque niveau de la variable.
- Cliquez ‘Ok’
Vous voyez que OpenSesame a généré notre entière liste d’essais.
Il est souvent pratique de dire OpenSesame quelle est la bonne réponse par essai en définissant la variable ‘correct_response’. Ça permet OpenSesame de suivre les variables de la performance, comme ‘acc’ (‘accuracy’ ou pourcentage correct).
Pour dire OpenSesame quelle est la bonne réponse sur chaque essai:
- Cliquez sur le bouton ‘Ajouter une variable’
- Ecrivez ‘correct_response’ (avec une ‘s’!) et appuyez sur ‘Enter’
- Maintenant, on a créé un colonne vide pour la nouvelle variable. Il faut donc le remplir.
- Pour chaque ligne contenant un vrai mot, mettez ‘m’ comme bonne réponse.
- Pour chaque ligne contenant un non-mot, mettez ‘q’.
Figure 7. Le block_loop après que vous avez ajouté le plan factoriel et la variable correct_response.
Étape 3 : Ajouter des éléments à la séquence d’essai
Comme montre la Figure 2, l’objectif est de construire une séquence d’essai comme suit:
- Présenter le point de fixation
- Présenter l’Amorce
- Présenter un écran vide (intervalle entre Amorce et Cible)
- Présenter la Cible
- Collecter une réponse sur le clavier
- Enregistrer toutes les valeurs dans un fichier de sortie
On s’appelle ces 6 étapes des événements. On va réaliser ces 6 événements en ajoutant des éléments vers le trial_sequence de notre expérience.
Pour les premiers 4 événements, on utilisera des éléments sketchpad. Cependant, pour l’instant, notre trial_sequence ne contient qu’un seul élément sketchpad. Il faut donc en ajouter encore 3.
Pour ajouter ces 3 éléments sketchpad:
- Regardez la barre d’outils à l’extrème gauche de l’écran OpenSesame
- Choisissez l’élément
sketchpad - Faites glisser l’élément vers la trial_sequence dans la vue d’ensemble.
- Attention: Pour faire apparaitre un élément au dessous d’un autre élément, déposez-le sur cet autre élément.
- Répétez la procédure glisser-déposer jusqu’à ce que vous avez 4 éléments
sketchaddans votre trial_sequence.
Figure 8. Glisser-déposer des éléments (ici: des sketchpads) de la barre d'outils vers la vue d'ensemble.
Par défaut, OpenSesame attribue des noms tels que “__sketchpad” aux éléments nouvellement crées. Ces noms ne sont pas très informative. Il est donc forcement recommandé de les changer.
Pour réaliser ça:
- Clic droit sur un élément dans la vue d’ensemble
- Choisissez ‘Renommer’
- Changez le nom
- Appelez les éléments
sketchpadfixation, amorce, intervalle et cible, respectivement.
Figure 9. La trial_sequence après on a ajouté et renommé trois nouveux éléments sketchpad.
Les derniers deux événements de la séquence d’essai, (collecter la réponse et enregistrer les données) sont sont déjà répresentés par les éléments keyboard_response et logger, respectivement.
Étape 4 : Créer les éléments fixation, amorce, intervalle et cible
fixation
Maintenant, on va créer le content des éléments sketchpad grâce aux ‘drawing tools’ (des outils de dessin) de ces éléments. On commence avec le sketchpad fixation.
- Ouvrez l’onglet fixation en cliquant sur cet élément dans la vue d’ensemble.
- Comme vous voyez, grâce à l’Extended template, le point de fixation est déjà dessiné.
Cependant, il faut qu’on fasse un petit changement sur cet élément. Actuellement, la durée de ce sketchpad est mis sur ‘0’. Ça veut dire que le point de fixation sera présenté pendant 0 millisecondes. Bien sur, ce n’est pas ce qu’on veut. On veut que le point de fixation sera présenté par 500 ms (voyez Figure 2), et que, aprés, l’expérience avance automatiquement.
Pour réaliser ça, il faut changer la durée vers ‘500’.
Figure 10. Le sketchpad fixation, avec une durée de 500 ms.
amorce
Pour le point de fixation, on a créé un sketchpad invariable. Un sketchpad invariable montre la même chose (ici: un point de fixation pendant 500 ms) sur chaque essai.
On peut également créer des sketchpads variables. Ça veut dire que le contient du sketchpad est défini par une variable indépendente. Grâce aux sketchpads variables, on ne doit pas créer deux sketchpads différents pour chaque niveau de la variable Amorce (‘ANIMAL et ‘XXXXX’). Au lieu de ça, on en crée qu’un, et on laisse décider OpenSesame quel Amorce sera présenté sur chaque essai, au base des valeurs dans la liste block_loop.
Pour indiquer à OpenSesame qu’il s’agit d’un sketchpad variable, on utilise la méthode entre-crochets. La méthode entre-crochets fonctionne comme suit:
- Ouvrez l’onglet amorce en cliquant sur cet élément dans la vue d’ensemble
- Cliquez sur l’icone “A” pour sélectionner l’outil texte
- Cliquez sur le centre de l’écran
- Cela ouvrira une boîte de dialogue vous demandant de spécifier un texte
- Au lieu de taper l’Amorce (par ex. ‘ANIMAL’) directement, on tape le nom de la variable indépendante (‘amorce’) entre crochets
- Enfin, mettez la durée du
sketchpadsur 100 ms
Figure 11. Le sketchpad amorce aprés avoir sélectionné l'outil texte, tapé le nom de la variable, et mis la durée sur 100 ms.
Les crochets indique que nous avons affaire à une texte variable. Donc, au lieu de présenter ‘[amorce]’ sur l’écran, OpenSesame présentera la valeur de la variable (i.e. ‘XXXXXX’ ou ‘ANIMAL’) comme tirée de la liste block_loop.
Figure 12. Réprésentation de la méthode 'entre crochets'. Les crochets indiquent que 'amorce' doit être interprété comme un nom de variable, et que OpenSesame doit lire les valeurs de cette variable de la liste block_loop.
intervalle
Le sketchpad intervalle est invariable. Il est facile de créer, parce qu’il s’agit de rien de plus qu’un écran vide avec une durée de 1000 ms.
cible
Le sketchpad cible est un sketchpad variable; pareil que le sketchpad amorce. Donc, on utilise encore une fois la méthode entre-crochets. La seule différence est que, cette fois, on met le nom de notre autre variable indépendente, ‘cible’, entre crochets.
Ensuite, on met la durée du sketchpad cible sur 0 ms. Ça peut vous sembler contre-intuitif, mais ça veut juste dire que OpenSesame va initialiser la prochaine élément (ici, keyboard_response) tout de suite. L’élément keyboard_response lui même ne change pas ce qui est actuellement montrer au sujet sur l’écran.
Donc, en somme, le stimulus reste sur l’écran jusqu’à le sujet a appuyé sur une touche.
Figure 13. Les crochets indiquent que 'cible' doit être interprété comme un nom de variable, et que OpenSesame doit lire les valeurs de cette variable de la liste block_loop.
Étape 5 : La séquence de bloc
Jusqu’a maintenant, on a travaillé sur le niveau le plus bas de notre structure hierarchique (Figure 3): la séquence d’essai. Cependant, il faut également créer la séquence de bloc et la séquence de la session entière.
Pour avoir une meilleure vue sur la bloc de séquence, on commence par cacher temporairement la séquence d’essai de la vue d’ensemble. Pour réaliser ça:
- Cliquez le signe ‘-‘ dans la vue d’ensemble à gauche de l’élément trial_sequence.
Figure 14. La séquence de bloc.
On voit que, actuellement, la bloc de séquence se compose de trois éléments:
- reset_feedback
- block_loop
- feedback
Cette séquence de bloc est déjà parfait pour notre expérience.
- Avec l’élément feedback, on peut montrer au sujet, après chaque bloc, son pourcentage de réponses correctes, et son temps de réaction moyen
- L’élément reset_feedback assure que ces moyens sont réinitialisés au début de chaque bloc
- Comme on a vu, l’élément block_loop fait 12 fois tourner la séquence d’essai (une fois pour chaque combinaison)
Étape 6 : La séquence de session
Le niveau le plus haut de notre structure hierarchique répresente la sequence de la session experimentale entière. Pour voir mieux cette séquence, on cache temporairement la séquence de bloc.
Figure 15. La séquence de la session expérimentale entière.
On voit que la séquence de la session expérimentale entière se compose de 3 éléments:
- instructions
- experimental_loop (qui fait tourner 1 séquence de bloc, qui, à sa tour, fait tourner 12 essais)
- end_of_experiment
Même si cette séquence de session est déjà presque parfait, on va régler des petites choses dans chacun de ces éléments.
instructions
Le sketchpad instructions donne une explication de la tâche pour le participant. Pour l’instant, les instructions ne sont pas suffisamment précises.
Changez les comme suit:
- Supprimez le texte qui est actuellement montré:
- Sélectionnez la flêche de la barre d’outils
- Cliquez sur le texte au centre du
sketchpad - Appuyez la touche ‘delete’ du clavier
- Ajoutez un nouveau text:
- Cliquez sur l’icone ‘A’ pour sélectionner l’outil texte
- Cliquez quelque part sur le
sketchpad - Écrivez une petite texte qui informe le sujet de sa tâche de décision lexical
experimental_loop
Actuellement, notre expérience consiste juste d’un seul bloc expérimental. Chaque bloc, à son tour, est constitué d’un petit nombre d’essai (les 12 conditions sont montrés au sujet qu’une fois). Normalement, un tel nombre d’observations ne suffit pas pour faire des bonnes analyses statistiques. Pour augmenter le nombre de répétitions, on va changer le nombre de blocs expérimentaux comme suit:
- Ouvrez l’onglet experimental_loop en cliquant sur cet élément dans la vue d’ensemble
- Changer le nombre de répétitions dans la boite Répéter. Mettez-le vers ‘2’. Par conséquence, le bloc expérimental entier va être répété 2 fois.
Figure 16. Le block_loop va être répété 2 fois.
end_of_experiment
Cet élément sketchpad informe le participant que l’expérience est terminé.
- Mettez ce message en français en utilisant l’outil texte.
Étape 7 : Tester l’expérience
Félicitations!! Vous avez construit une expérience entièrement fonctionnel ! Donc, c’est le temps pour la tester. Pour exécuter votre expérience :
- Cliquez une des flèches vertes
- Entrez un numéro de sujet (par ex. ‘1’)
- Une fênetre s’ouvre qui indique le nom de défaut du fichier de sortie. Si vous n’aimez pas ce nom, vous pouvez le changer
- Cliquez ‘save’
- L’expérience sera lancé. Vous pouvez prétendre que vous avez un participant, pour vérifier si l’expérience fonctionne comme on le souhaite
Si vous n’avez pas envie de dérouler l’expérience entière (2 fois 12 essais) vous pouvez aborter l’expérience en appuyant la touche ‘Esc’ sur le clavier. Ça interrompt immédiatement l’exécution de l’expérience, de sorte que vous pouvez continuer de la programmer.
Après d’avoir exécuté (un part de) votre expérience, vous pouvez voir si vos variables sont enrégistrées correctement dans le fichier de sortie.
Perfectionner l’expérience
Étape 8 : Donner du feedback après chaque essai
On va étendre la séquence d’essai avec un événement en plus : un élément sketchpad qui informe le participant, après chaque réponse, si sa réponse était juste ou faux. En réalisant ça, on va apprendre deux astuces un peu plus avancés :
- Utiliser des variables dépendantes en ligne
- Utiliser des déclarations exécuter-si (run-if statements)
Pendant chaque essai, la précision du réponse du participant est enregistrée comme la variable correct:
- Si le participant répond correctement, la variable ‘correct’ obtient la valeur 1
- Si le participant répond mal, la variable ‘correct’ obtient la valeur 0
On va utiliser cette variable en ligne, pour déterminer si le participant doit être informé que sa réponse était juste (en lui montant un point de fixation vert) ou faux (en lui montant un point de fixation rouge).
Créer les éléments sketchpad
- Ajoutez deux éléments
sketchpadà la séquence d’essai. - Placez-les après l’élément keyboard_response.
- Donnez-les des noms informatives, par ex. juste et faux.
- Mettez leurs durées vers 500 ms
- Ouvrez le sketchpad juste et dessinez un croix de fixation vert sur le centre du
sketchpad. Pour effectuer cette opération :- Cliquez sur l’icône du point de fixation pour sélectionner cet outil.
- Changez son couleur du blanc vers vert, en tapant “green” dans la boite couleur.
- Cliquez sur le centre du sketchpad.
- Ouvrez le sketchpad ‘feedback_incorrect’ et répétez cette procédure. Assurez-vous que, pour l’évaluation_incorrect, le couleur du point de fixation soit rouge (‘red’).
Figure 17. Créez un point de fixation vert qui va être montré au participant si sa réponse était juste.
Utiliser des déclarations “Run-if” (exécuter-si)
Cliquez sur l’élément trial_sequence dans la vue d’ensemble’. Un onglet s’ouvre, qui donne une vue d’ensemble de chaque événement de la séquence. À droite, on voit les déclarations ‘Run-if’. Ils indiquent dans quelles circonstances OpenSesame exécutera chaque élément. Maintenant, ils sont tous exécutés ‘always’ (‘toujours’). Ce valeur est correct pour tous nos éléments, sauf les éléments juste et faux. Effectivement, à la fin de chaque essai, il faut seulement exécuter un des deux en fonction du précision de la réponse (juste ou faux). Pour programmer ça, il faut changer leurs déclarations ‘Run-if’ vers :
- [correct] = 1
- [correct] = 0
pour les éléments juste et faux, respectivement
Par conséquence, le sujet verra le point de fixation vert si sa réponse était juste, et le point de fixation rouge si sa réponse était faux.
Figure 18. On utilise des déclarations 'Run-if' pour réaliser qu'une partie de la séquence d'essai dépend des variables collectées en ligne.
Étape 9 : Varier un variable indépendante entre blocs
Imaginez que nous ne soyons pas seulement intéressés sur l’effet de l’Amorce, mais qu’on veule examiner si l’effet de l’Amorce interagit avec l’effet de la durée de l’intervalle entre Amorce et Cible. Par exemple, on peut élargir la question de recherche vers:
La reconnaissance d’un mot, est-elle plus vite quand la catégorie du mot est amorcée très récemment, mais non quand l’intervalle entre Amorce et Cible est assez longue ?
Figure 19. Notre hypothèse est qu'il y aura un effet d'interaction entre Amorce et Intervalle.
Pour répondre à cette question, il faut un deuxième variable indépendente: durée de l’intervalle. On va le donner deux valeurs différentes: 1000 ms vs. 3000 ms.
Pour ajouter cette variable à notre expérience, on a deux possibilités :
- On peut ajouter une variable supplémentaire dans notre liste du block_loop.
- Par conséquence, l’intervalle sera varié entre chaque essai
- On peut ajouter une variable dans notre liste de l’experimental_loop.
- Par conséquence, l’intervalle sera varié seulement entre blocs : on aura un bloc entier avec un intervalle de 1000 ms, et un autre avec un intervalle de 4000 ms.
Pour ce tutoriel, on choisit option 2. Pour réaliser cette opération :
- Ouvrez l’élément ‘experimental_loop’
- Mettez le nombre de cycles sur ‘2’, dans la boite ‘Cycles’
- Ajoutez un variable ‘intervalle’. Donnez-le ses 2 valeurs
Figure 20. Ajoutez une variable indépendante, qui va être varié entre blocs.
- Changez le
sketchpadintervalle d’unsketchpadinvariable vers unsketchpadvariable - Utilisez la méthode ‘entre crochets’ dans la boîte ‘Durée’
Figure 21. Utilisez la méthode entre-crochetspour indiquer que 'interval' doit être interprété comme un nom de variable, et que OpenSesame doit lire les valeurs de cette variable de la liste experimental_loop
Étape 10 : Fini !
Votre expérience est maintenant terminée. Exécutez-la, pour la tester.
Extra:
S’il vous reste encore du temps, vous pouvez essayer de faire une expérience extra. L’expérience extra est une variation sur l’expérience ‘amorcage catégorique’ que vous venez de construire. Sauvegardez donc cette expérience sous un autre nom. Ensuite, vous pouvez modifier le copie de l’expérience originale.
Attention: Assurez-vous que vous avez fait un copie (sauvegarder-sous) de l’expérience originale. Sinon, vous allez l’écraser.
Pour l’expérience originale, tous les stimuli (l’amorce et la cible) était des textes. Pour l’expérience extra, on va changer le protocole de telle sorte que l’amorce et la cible sont des images. Pour réaliser ça, il faut d’abord changer les niveaux des deux variables indépendantes; Amorce et Cible:
Amorce:
L’amorce va être soit un animal (e.g. un oiseau), soit non un animal (e.g. un accordéon). L’idée est que l’image de l’oiseau va amorcer la catégorie sémantique “animal”, lorsque l’image de l’accordéon ne le fera pas. L’amorce non-animal fonctions donc comme notre condition contrôle.
Cible:
Ensuite, la cible va être soit un chien, soit un chat. Si la cible est un chien, le sujet doit appuyer sur la touche ‘m’. Si la cible est un chat, le sujet doit appuyer sur la touche ‘q’. Les cibles sont donc toutes des animals (au lieu des mots et des non-mots dans notre protocole original).
Figure 22. Exercice extra: Une expérience de l'amorçage catégorique avec des images.
L’hypothèse
L’hypothèse est que le sujet va identifier la cible (toujours un animal) plus rapidement si la catégorie sémantique “animal” est déjà amorcée, par rapport à la condition contrôle.
Attention: On n’est donc pas principalement interessés sur la différence entre des images chats et des images chiens. On varie la cible entre deux types d’animal seulement pour donner une tâche au sujet qui nécessite une réponse manuelle.
Figure 23. Exercice extra: L'hypothèse.
Astuces:
Vous pouvez télécharger les stimuli pour cette expérience ici (Rossion & Pourtois, 2004)
Ensuite:
- Ajoutez ces stimuli vers le groupe de fichiers voyez aussi
- Utilisez la méthode entre-crochets dans le code d’un sketchpad, pour laisser OpenSesame décider quel image a montrer pendant chaque essai voyez aussi
Références
Mathôt, S., Schreij, D., & Theeuwes, J. (2012). OpenSesame: An open-source, graphical experiment builder for the social science. Behavior Research Methods, 44(2), 313-324. doi:10.3758/s13428-011-0168-7
Rossion, B., & Pourtois, G. (2004). Revisiting Snodgrass and Vanderwart’s object pictorial set: The role of surface detail in basic-level object recognition. Perception, 33(2), 217–236.
