Aynı formayı giyen oyuncular
Bir futbol maçında aynı formayı giymiş üç oyuncuyu gözünle izlediğini, trafikte birkaç arabanın hangi şeride geçtiğini aklında tuttuğunu ya da bir oyun parkında iki çocuğa birden göz kulak olduğunu düşün. Bu işlerin ortak noktası, birbirine benzeyen ve hareket eden birkaç şeyi aynı anda takip etmek. Nesneleri ayırt eden bir renk ya da şekil yoksa, onları tek tutan şey konumlarının sürekliliği.
Bu deneyde on özdeş top var. Birkaçı kısa bir süre turuncu yanıp sönüyor, sonra hepsi aynı görünüyor ve yaklaşık yedi saniye dolaşıyor. Toplar durduğunda turuncu olanları bulmaya çalışıyorsun. Başardıkça hedef sayısı artıyor, her elde toplar biraz daha hızlanıyor. Bu, laboratuvarda 'çoklu nesne takibi' (multiple object tracking, MOT) denen görevin bir sürümü.
Beş nesneye kadar, aynı anda
Zenon Pylyshyn ve Ron Storm 1988'de on özdeş nesnenin rastgele hareket ettiği ekranlar gösterdi. Katılımcılar beşe kadar hedefi izleyebiliyordu. Yazarlar ayrıca dikkatin nesneler arasında sırayla dolaştığını varsayan bir modeli sınadı: hızlar ve mesafeler öyle ayarlanmıştı ki böyle bir sıralı tarama en iyimser varsayımlarla bile yaklaşık %40 başarı verebilirdi. Katılımcılar ise görevi %87 doğrulukla yaptı.
Bu sonuçtan, görme sisteminin birkaç nesneyi aynı anda 'işaretleyip' hareket ettikçe izleyen paralel bir mekanizması olduğu sonucunu çıkardılar. Pylyshyn'in görsel indeks (FINST) kuramına göre bu işaretçilerin sayısı sınırlıdır; sonraki literatürde tipik sınır olarak dört ya da beş anıldı.
Dört sihirli bir sayı mı?
George Alvarez ve Steven Franconeri 2007'de bu sabit sınır fikrini sorguladı. Nesnelerin hızını değiştirdiklerinde tablo değişti: yavaş hızlarda sekiz nesneye kadar izlenebiliyordu, çok hızlı hızlarda ise yalnızca bir tane. Yazarlara göre takip, sabit sayıda yuvası olan bir mimariden çok, nesneler arasında esnekçe bölüştürülen bir kaynağa dayanıyor.
Franconeri, Jonathan ve Scimeca 2010'da bir adım daha attı. Hızı ya da süreyi artırmak genellikle nesnelerin birbirine yaklaştığı anların sayısını da artırır. Nesneler arasındaki mesafelerin dağılımını sabit tuttuklarında, hızdaki ve izleme süresindeki büyük değişiklikler performansı etkilemedi. Onlara göre takibi sınırlayan asıl şey, hedeflerin çeldiricilere ne kadar yaklaştığı. Bu oyunda hem hız artıyor hem hedef sayısı; ikisinin etkisini birbirinden ayıramıyoruz, ama hedef sayısı büyüdükçe bir hedefin bir çeldiriciye sürtünerek geçtiği anların çoğaldığını görebilirsin.
Şans payını çıkarmak
On toptan dördü hedefse ve sen hepsini rastgele seçseydin, ortalama 1,6 hedefi yine de bulurdun. Bu yüzden doğru sayısı doğrudan 'takip ettiğin' hedef sayısı değildir. Johan Hulleman 2005'te 'hepsini işaretle' yönteminin, yerine koymadan çekilişe denk olduğunu gösterdi: K hedeften m tanesini gerçekten izleyen biri kalan K − m seçimi izlemediği N − m top arasından yapar ve bunların bir kısmı tesadüfen hedeftir.
Buradan beklenen doğru sayısı m + (K − m)² ÷ (N − m) çıkar. Senin doğru sayına uyan m değerini bulup elin puanını 2,5 × m olarak hesaplıyoruz. Örneğin dört hedefli bir elde üç hedefi bulduysan gerçekten takip ettiğin hedef sayısı yaklaşık 2,8'dir, çünkü dördüncü seçimin de bir hedef olma şansı vardı. Bu düzeltme yalnızca hedeflerin izlendiğini varsayar; Hulleman'ın da belirttiği gibi tek bir yöntemle 'hedefleri izleme' ile 'çeldiricileri izleyip dışarıda bırakma' birbirinden ayrılamaz.
Hedef sayısı neden değişiyor?
Herkese aynı hedef sayısını vermek yerine bir merdiven kullanıyoruz: bütün hedefleri bulursan bir sonraki elde hedef bir artar, bir tane kaçırırsan aynı kalır, daha fazlasını kaçırırsan bir azalır. Böylece oyun, zorluğu senin sınırının çevresinde tutar; kolay ellerde vakit kaybetmezsin, çok zor ellerde de bütün oyun boyunca takılıp kalmazsın.
Sonuç ekranındaki tahmin, beş elin en iyisinde gerçekten takip ettiğin hedef sayısı. Bunu takip kapasitenin kaba bir tahmini olarak alıyoruz. Toplar her elde biraz hızlandığı için son ellerde aynı sayıda hedefi tutmak daha zor; bu, Alvarez ve Franconeri'nin hız bulgusunu kendi oyununda görmen için de bir fırsat.
Puanın ne anlatır, ne anlatmaz?
Puanın, beş elde şans payı çıkarılmış olarak gerçekten takip ettiğin hedef sayılarının toplamının 2,5 katı. Her eli kusursuz oynayan biri 2, 3, 4, 5 ve 6 hedef görür ve 50 puan alır. Bir elde hiçbir hedefi bulamamak ya da şans düzeyinde bulmak o elden sıfır puan getirir.
Ekranın boyutunu ve ekrana uzaklığını bilmediğimiz için hızlar derece/saniye cinsinden değil, alanın genişliğine oranla tanımlı. Aynı oyun küçük bir telefonda daha küçük açılarla, büyük bir monitörde daha geniş açılarla görülür; bu, sonuçları laboratuvar değerleriyle bire bir karşılaştırmayı zorlaştırır. Kalabalığın verisi biriktikçe hedef sayısına göre doğru oranlarını da göstereceğiz.