A teoria da integração de traços foi apresentada por Treisman e Gelade (1980) e poste- riormente atualizada e modificada (p. ex., Treisman, 1998). Dentro da teoria, existe uma distinção importante entre os traços dos objetos (p. ex., cor, tamanho, orientação das linhas) e os próprios objetos.
Há dois estágios de processamento. Primeiro, os traços visuais básicos são pro- cessadas em paralelo na cena visual, rapidamente e sem depender da atenção. Segundo, há um processo serial mais lento com a atenção focada fornecendo a “cola” para formar objetos a partir dos traços disponíveis. Por exemplo, um objeto de uma forma particular e de cor amarela é interpretado como uma banana. Na ausência de atenção focalizada, os traços de diferentes objetos podem ser combinados aleatoriamente produzindo uma
conjunção ilusória.
De acordo com esses pressupostos, alvos definidos por um traço isolado (p. ex., uma letra azul ou um S) devem ser detectados rapidamente e em paralelo. Todavia, alvos definidos por uma conjugação ou combinação de traços (p. ex., uma letra T verde) de- vem ser detectados de forma mais lenta e requerer atenção.
Achados
Treisman e Gelade (1980) testaram as previsões mencionadas anteriormente em um es- tudo no qual os participantes buscaram alvos definidos por um traço isolado ou por uma
TERMO-CHAVE Conjunção ilusória
Combinação equivocada dos traços de dois estímulos diferentes para perceber um objeto que não está presente. Nesse experimento, as duas categorias-alvo não compartilhavam características óbvias (p. ex., cor, forma). Quan- do as duas categorias compartilhavam uma característica (cor), a detecção era comparável entre condição com dois alvos e com apenas um (Menneer et al., 2009). Os observadores formam um padrão de busca com base em represen- tações do alvo para que possam detectá-los (Bravo & Farid, 2012). Quando os alvos compartilham uma cor, isso reduz a complexidade dos padrões de busca dos observadores.
Em segundo, itens ilegais e perigosos estão (felizmente!) em apenas uma fração diminuta da bagagem dos pas- sageiros. A raridade torna mais difícil para os funcionários da segurança dos aeroportos detectarem esses alvos. Wolfe e colaboradores (2007) abordaram esse tema. Os observadores visualizaram imagens de raios X de bagagens embaladas, e os alvos eram armas (facas ou armas de fogo). Quando os alvos apareciam em 50% dos ensaios, 80% eram detecta- dos. Quando os alvos apareciam em 2% dos ensaios, somente 54% eram detectados.
Por que o desempenho foi tão ruim com alvos raros? A principal razão era o excesso de cautela em reportá-los, porque eram muito inesperados. Há várias formas pelas quais o desempenho com alvos raros pode ser melhorado. Schwark e colaboradores (2012) deram feedback falso aos observadores, indicando que eles haviam deixado passar alvos raros. Isso reduziu a cautela em reportar os alvos e melhorou o desempenho. De forma similar, os funcionários da segurança nos aeroportos são frequentemente apresentados a itens ameaçadores fictícios incorporados a imagens de raio X das bolsas dos passageiros. Aumentar artificialmente o número de alvos ameaçadores melhora o desempenho na detecção (von Bastian et al., 2010).
Finalmente, há diferenças individuais importantes na habilidade de detectar alvos. Rusconi e colaboradores (2012) avaliaram o desempenho na detecção de ameaças usando imagens de raio X. Os indivíduos que se autoclassificavam com alta habilidade para detecção de detalhes tinham desempenho na detecção de alvos superior ao daqueles com baixa atenção a detalhes.
178 PARTE I Percepção visual e atenção
combinação de traços. O tamanho do conjunto ou display variava entre 1 e 30 itens, e um alvo estava presente ou ausente.
Os achados de Treisman e Gelade (1980) corresponderam ao previsto (ver Fig. 5.9). A resposta foi rápida, e houve pouco efeito do tamanho do display quando o alvo era definido por um traço isolado – esses achados sugerem que houve processamento paralelo dos itens. Entretanto, a resposta foi mais lenta e houve um grande efeito do tamanho do display quando o alvo era definido por uma combinação de características – esses achados sugerem que houve um processamento serial.
Segundo a teoria da integração de traços, a falta de atenção focalizada pode produ- zir conjunções ilusórias envolvendo combinações aleatórias dos traços. Friedman-Hill e colaboradores (1995) estudaram um paciente com lesão cerebral que tinha problemas com a localização exata de estímulos visuais. Ele produziu muitas conjunções ilusórias combinando a forma de um estímulo com a cor de outro.
Limitações
A velocidade da busca visual não depende apenas dos traços do alvo enfatizados por Treisman e Gedale (1980). Duncan e Humphreys (1989, 1992) identificaram dois fato- res adicionais. Primeiro, a busca é mais rápida quando os distratores são muito parecidos entre si, porque é mais fácil identificá-los como distratores.
Segundo, existe semelhança entre o alvo e os distratores. O número de distrato- res tem um grande efeito no tempo para detectar mesmo alvos definidos por um traço isolado quando os alvos se parecem com os distratores (Duncan & Humphreys, 1989). Normalmente, a busca visual por alvos definidos por mais de um traço é limitada àque- les distratores que compartilham, no mínimo, um dos traços do alvo. Por exemplo, se estiver procurando um círculo azul em um display contendo triângulos azuis, círculos vermelhos e triângulos azuis, você iria ignorar os triângulos vermelhos.
2400 2000 1600 1200 800 400 0 1 5 15 30 Tamanho do display
Tempo médio de reação (ms)
Ensaios negativos Ensaios negativos Ensaios positivos Ensaios positivos Alvos com traço isolado
Alvos com traços conjuntivos
Figura 5.9
Velocidade do desempenho em uma tarefa de detecção como uma função da definição do alvo (traço conjuntivo vs. traço isolado) e o tamanho do display.
Fonte: Adaptada de Treisman e Gelade (1980).
CONTEÚDO ON-LINE
em inglês
Weblink:
CAPÍTULO 5 Atenção e desempenho 179
Segundo a versão original da teoria da integração de traços, o processamento dos traços é necessariamente paralelo, e o processo subsequente, direcionado pela atenção, é serial. Essa é uma supersimplifcação. Conforme assinalou Wolfe (1998, p. 20):
Os resultados dos experimentos de busca visual variam de tempo de resposta lento a acentuado × funções do tamanho do conjunto. O continuum [distribuição contí- nua] da inclinação das funções de busca torna implausível pensar que as tarefas de busca possam ser nitidamente classificadas como seriais ou paralelas.
Como sabemos se a busca visual é paralela ou serial? Podemos abordar essa questão usando diversos alvos. Suponhamos que todos os estímulos sejam alvos. Se o processamento for serial (um item por vez), o primeiro item analisado sempre será um alvo, e assim os tempos de detecção do alvo não devem depender do número de itens no display. Se o processamento for paralelo, no entanto, os observadores podem cap- tar informações de todos os estímulos simultaneamente. Quanto mais alvos existirem, mais informações estarão disponíveis. Assim, o tempo para detecção do alvo diminui conforme o número de alvos aumenta.
Thornton e Gilden (2007) usaram ensaios com um alvo isolado e vários alvos em 29 tarefas visuais diferentes. O padrão que sugere processamento paralelo foi encontra- do em tarefas de busca quando os alvos e os distratores diferiam apenas em uma dimen- são do traço (p. ex., cor, tamanho). Esse padrão é compatível com a teoria de integração dos traços. O padrão que sugere processamento serial foi encontrado em tarefas visuais complexas envolvendo a detecção da direção específica da rotação (p. ex., cata-vento girando no sentido horário).
Que conclusões podemos tirar? Em primeiro lugar, algumas tarefas de busca visual envolvem busca paralela enquanto outras envolvem busca serial. Em segundo, Thornton e Gilden (2007) constataram que 72% das tarefas pareciam envolver processamento pa- ralelo e somente 28% envolviam processamento serial. Assim, o processamento paralelo na busca visual é mais comum do que foi presumido por Treisman e Gelade (1980). Em terceiro, o processamento serial está limitado a tarefas que são especialmente complexas e têm os tempos de detecção do alvo mais longos.