視覚検索

視覚探索は、注意を必要とする知覚タスクの一種で、通常は視覚環境を能動的にスキャンして、他の物体や特徴（妨害要因）の中から特定の物体や特徴（ターゲット）を探すというものです。^[1]視覚探索は、眼球運動の有無にかかわらず行うことができます。複雑な刺激の配列の中から物体やターゲットを意識的に見つける能力は、過去 40 年間にわたって広範囲に研究されてきました。視覚探索を使用する実際の例は、スーパーマーケットの棚で商品を選ぶとき、動物が葉の山の中から食べ物を探しているとき、大勢の人混みの中で友達を見つけようとするとき、または単に「ウォーリーをさがせ!」などの視覚探索ゲームで遊んでいるときなど、日常生活で見ることができます。

視覚探索に関するこれまでの多くの文献では、反応時間を使用して、妨害物の中からターゲットを検出するのにかかる時間を測定していました。この例としては、一連の赤い円 (妨害物) の中にある緑の四角 (ターゲット) が挙げられます。ただし、反応時間の測定では、注意の役割と他の要因が常に区別されるわけではありません。長い反応時間は、ターゲットに注意を向けるのが難しいこと、または注意がすでにターゲットに向けられ、ターゲットがすでに検出された後の意思決定プロセスまたは運動反応が遅いことが原因である可能性があります。そのため、多くの視覚探索パラダイムでは、刺激に与えられる注意の度合いを測定する手段として眼球運動が使用されています。^{[2] [3]} ただし、眼球は注意とは独立して動くため、眼球運動の測定では注意の役割を完全には捉えることができません。^{[4] [5]}

特徴探索（「分離的」または「効率的」探索とも呼ばれる）^[6]は、色、形、向き、サイズなどの固有の視覚的特徴によってターゲットと異なる妨害物の中から、以前に要求されたターゲットを識別することに焦点を当てた視覚探索プロセスです。^[7]特徴探索タスクの例としては、参加者に、黒い四角形（妨害物）に囲まれた白い四角形（ターゲット）を識別するように求めることがあります。^[6]このタイプの視覚探索では、妨害物は同じ視覚的特徴によって特徴付けられます。^[7]反応時間（RT）と精度に関する特徴探索の効率は、「ポップアウト」効果、^[8] ボトムアップ処理、^[8]および並列処理に依存します。^[7]ただし、特徴探索の効率は、存在する妨害物の数の影響を受けません。^[7]

「ポップアウト」効果は、特徴探索の要素であり、ターゲットが独自の特徴によって周囲の妨害物から目立つ能力を特徴づけます。^[8]ボトムアップ処理は、環境からの入力に依存する情報処理であり、^[8]特徴検出器を利用して刺激の特性を処理し、ターゲットを妨害物から区別する方法を説明します。^[7]ボトムアップ処理によるターゲットへの視覚的注意の引き付けは、「顕著性」として知られています。^[9] 最後に、並列処理は、ターゲットを識別するために特徴検出器を同時に動作できるようにするメカニズムです。^[7]

結合探索（非効率的探索またはシリアル探索とも呼ばれる）^[6]は、以前に要求されたターゲットを、ターゲット自体とは明確な特徴を持たない妨害物に囲まれて識別することに焦点を当てた視覚探索プロセスです。^[10]結合探索タスクの例としては、紫色のX（同じ形）と緑のO（同じ色）で構成される妨害物の中から緑のX（ターゲット）を識別することが挙げられます。^[10]特徴探索とは異なり、結合探索では、互いに異なる可能性があるが、ターゲットと少なくとも1つの共通の特徴を示す妨害物（または妨害物のグループ）が関係します。 ^[10]反応時間（RT）と精度に関する結合探索の効率は、妨害物比率^[10]と存在する妨害物の数に依存します。^[7]妨害物がターゲットの異なる個々の特徴をより均等に表すため（妨害物比率効果）、反応時間（ RT）が長くなり、精度が低下します。^{[10 [6]}しかし、練習を重ねることで、結合探索の 元々の反応時間（RT）の制約は改善される傾向がある。 ^[11]処理の初期段階では、結合探索はボトムアップのプロセスを利用して、刺激の中から事前に指定された特徴を識別する。^[7]これらのプロセスは、刺激の示された特徴を意識的に評価するより連続的なプロセスに取って代わられ、^[7]対象を最も正確に表す刺激に焦点空間注意を適切に割り当てる。^[12]

多くの場合、トップダウン処理は、ターゲットの説明に関する以前の知識と一致しない刺激を排除することで結合検索に影響を与え、最終的にはターゲットをより効率的に識別できるようにします。^{[8] [9]}トップダウン処理が結合検索タスクに与える影響の例として、赤い「C」と黒い「K」の中から赤い「K」を検索する場合、個人は黒い文字を無視して残りの赤い文字に焦点を当て、可能性のあるターゲットのセットサイズを減らし、より効率的にターゲットを識別します。^[13]

日常の状況では、人々が最も一般的に視野内で見慣れたターゲットを探している。見慣れた刺激を探す場合、トップダウン処理により、特徴や結合の検索タスクで表現できるよりも複雑なターゲットをより効率的に識別することができる。^[8]対称文字の中から非対称文字を識別する方がその逆よりも効率的であるという考えである逆文字効果を分析するために行われた研究では、研究者は、トップダウン処理により、対称文字の中から非対称文字をより効率的に認識できると結論付けた。^[9]トップダウン処理により、研究参加者は文字Nの形状認識に関する事前知識にアクセスし、自分の知識に一致する刺激をすばやく排除することができた。^[9]現実の世界では、はるかに複雑な妨害要因の中から電話や鍵などのオブジェクトを正確かつ効率的に見つけるために、事前知識を毎日使用しなければならない。^[8]この複雑さにもかかわらず、複雑な物体の視覚探索（および事前の知識に基づく「電話」などの物体のカテゴリの探索）は、それほど複雑ではない、人為的な実験刺激との結合探索と同じ能動的なスキャン処理に依存しているようですが、^{[14] [15]}現実世界のシーンで利用可能なグローバルな統計情報も、人々がターゲットオブジェクトを見つけるのに役立ちます。^{[16] [17] [18]}ボトムアップ処理は、人にとってあまり馴染みのない物体を識別するときに作用する場合がありますが、全体的なトップダウン処理は、日常生活で発生する視覚探索に大きく影響します。^{[8] [19] [20]}馴染みは、物体の一部が見えない場合（物体が他の物体の後ろに隠れているために部分的に隠れている場合など）に特に重要な役割を果たします。隠れた部分の視覚情報は長期記憶から呼び起こされ、馴染みのある物体の探索を容易にするために使用できます。^{[21] [22]}

視覚探索実験における注意の役割は、存在する妨害要因の数に対する反応時間の傾きを計算することによっても測定できる。^[23] 一般的に、複雑な刺激配列を見る際に高い注意力が必要な場合（結合探索）、反応時間が長くなるにつれて傾きは増加する。単純な視覚探索タスク（特徴探索）の場合、反応時間が速く、注意力を必要としないため、傾きは減少する。^[24]しかし、反応時間の傾きを使用して注意力を測定することは、非注意要因も反応時間の傾きに影響を与える可能性があるため、議論の余地がある。^{[25] [26] [27]}

視覚情報を選択するための明らかな方法の 1 つは、視覚刺激の方に目を向けることです。これは視覚的定位とも呼ばれます。これは、サッカードと呼ばれる視覚刺激の方へ頭や目を動かすことです。中心窩形成と呼ばれるプロセスを通じて、目は関心のある物体に固執し、視覚刺激の画像が網膜の最も視力の鋭い中心部である眼の中心 窩に落ちます。

オリエンテーションには 2 つの種類があります。

• 外因性定位とは、周辺視野の突然の乱れに視覚的注意を向けるために起こる不随意かつ自動的な動きである。^[28]そのため、注意は外部からの刺激によって誘導され、反射的なサッカード運動が生じる。
• 内因性定位とは、目標刺激に視覚的注意を集中させるために起こる自発的な運動である。^[28]したがって、知覚者の注意の焦点は、タスクの要求によって操作される可能性がある。走査サッカード運動は、視覚環境を探索する目的で内因的に誘発される。

視覚探索は主に内因的方向付けに依存します。参加者の目標は、他の気を散らす物体の配列の中で特定の対象物体の有無を検出することです。

初期の研究では、注意は（眼球運動なしで）ひそかに周辺刺激に移行できることが示唆されていましたが^[29]、その後の研究では、これらのタスク中に小さなサッカード（マイクロサッカード）が発生し、これらの眼球運動は（目に見える刺激があるかどうかに関係なく）注目した場所に頻繁に向けられていることがわかりました。^{[30] [31] [32]}これらの発見は、注意が視覚探索を理解する上で重要な役割を果たしていることを示しています。

その後、注意に関する競合する理論が視覚探索の議論を支配するようになった。^[33]環境には膨大な量の情報が含まれている。私たちが一度に処理できる情報量には限りがあるため、無関係な刺激をフィルタリングして関連する情報のみに注意を向けるメカニズムが必要である。注意の研究では、心理学者は前注意プロセスと注意プロセスを区別する。^[34] 前注意プロセスはすべての入力信号に均等に分散され、一種の「低レベル」注意を形成する。注意プロセスはより選択的であり、特定の前注意入力にのみ適用できる。視覚探索理論における現在の議論の大部分は、選択的注意と、焦点注意なしで視覚システムが達成できることに集中している。^[33]

特徴検索と結合検索の反応時間の違いに関する一般的な説明は、1980 年に Treisman と Gelade によって提唱された特徴統合理論 (FIT) です。この理論は、特定の視覚的特徴が早期に自動的に登録され、前注意プロセスを使用して視野全体に並行して迅速にコード化されると提唱しています。^[35] 実験では、これらの特徴には、輝度、色、方向、動きの方向、速度、およびいくつかの単純な形状の側面が含まれることが示されています。^[36]たとえば、赤い X は、任意の数の黒い X と O の中からすばやく見つけることができます。これは、赤い X が色という識別特徴を持ち、「飛び出す」ためです。対照的に、この理論では、同じオブジェクトに属する 2 つ以上の視覚的特徴を統合するには、異なる脳領域からの情報を統合する後のプロセスが必要であり、焦点注意を使用して連続的にコード化されることも示唆しています。たとえば、青い正方形とオレンジ色の三角形の中からオレンジ色の正方形を見つける場合、「オレンジ」という色の特徴も「正方形」という形状の特徴も、検索対象を見つけるのに十分ではありません。代わりに、ターゲットを見つけるには、色と形状の両方の情報を統合する必要があります。

同じ物体の 2 つ以上の特徴を統合するために注意とその後の視覚処理が必要であるという証拠は、錯覚的結合の発生、または特徴が正しく結合されない場合に示されます。たとえば、緑の X と赤の O の表示が画面上で非常に短時間点滅し、焦点注意による連続検索の後の視覚処理が発生できない場合、観察者は赤い X と緑の O が見えると言うかもしれません。

FIT は、前注意段階と注意段階という 2 つの段階を区別するため二分法になっています。^[37]前注意段階は、FIT モデルの最初の段階で実行される処理で、色、サイズ、配置など、オブジェクトの最も単純な特徴が分析されます。モデルの 2 番目の注意段階には次元間処理が組み込まれ、^[38]オブジェクトの実際の識別が行われ、ターゲット オブジェクトに関する情報がまとめられます。この理論は、常に今日の状態であったわけではありません。提案には意見の相違や問題があり、時間の経過とともに理論が修正および変更され、この批判と改訂により、視覚検索の説明がより正確になりました。^[38] 特徴検出と、オブジェクトを検索するために複数の次元を考慮したマスター マップを使用する他の検索との間に明確な違いがあるかどうかについては、意見の相違がありました。心理学者の中には、特徴統合はこの種のマスターマップ検索とは完全に別のものであるという考えを支持する人もいますが、他の多くの心理学者は、特徴統合は、物体を多次元で見つけるためにマスターマップを使用することを組み込んでいると判断しています。^[37]

FIT は、並行注意タスクと焦点注意タスクで使用される脳のプロセスに違いがあることも説明しています。Chan と Hayward ^{[37] は、}視覚検索における次元の役割を実証することで、この考えを裏付ける複数の実験を行っています。焦点注意が視覚検索における次元切り替えによって生じるコストを削減できるかどうかを検討しながら、収集された結果は、他の検索ベースのアプローチと比較して、特徴統合理論のメカニズムを裏付けていると説明しました。彼らは、単一の次元では、検索する領域のサイズに関係なく、はるかに効率的な検索が可能になりますが、次元が追加されると、効率的な検索がはるかに難しくなり、検索する領域が大きいほど、ターゲットを見つけるのに時間がかかることを発見しました。^[37]

前注意プロセスの 2 つ目の主な機能は、視野内で最も「有望な」情報に焦点注意を向けることです。^[33]これらのプロセスを使用して注意を向ける方法は 2 つあります。ボトムアップ活性化 (刺激駆動型) とトップダウン活性化 (ユーザー駆動型) です。ジェレミー ウルフの誘導探索モデルでは、^[39]刺激のトップダウンおよびボトムアップ処理からの情報を使用して、注意の優先順位に従って項目のランキングを作成します。視覚探索では、注意は最も優先順位の高い項目に向けられます。その項目が拒否された場合、注意は次の項目、さらにその次の項目へと移り、これが繰り返されます。誘導探索理論は、並列探索処理理論に従っています。

活性化マップは視覚空間の表現であり、ある場所での活性化レベルはその場所にターゲットが含まれている可能性を反映します。この可能性は、知覚者の注意前の特徴情報に基づいています。誘導探索モデルによると、基本的な特徴の初期処理によって活性化マップが生成され、視覚表示内のすべての項目には独自の活性化レベルがあります。ターゲットの探索では、活性化マップの活性化のピークに基づいて注意が求められます。^[39]視覚探索は効率的にも非効率的にも進行します。効率的な探索中、パフォーマンスは妨害項目の数の影響を受けません。反応時間関数は平坦で、探索は並列探索であると想定されます。したがって、誘導探索モデルでは、ターゲットが最高の活性化ピーク、または最高の活性化ピークの 1 つを生成する場合、探索は効率的です。たとえば、誰かが赤い水平のターゲットを探しているとします。特徴処理によって、すべての赤いオブジェクトとすべての水平オブジェクトが活性化されます。次に、最も活性化されているものから始めて、活性化レベルに応じてアイテムに注意が向けられます。これは、妨害刺激がターゲット刺激と1つ以上の特徴を共有している場合、探索時間が長くなる理由を説明しています。対照的に、非効率的な探索中は、ターゲットを識別するための反応時間は、存在する妨害刺激の数に比例して増加します。ガイド付き探索モデルによると、これはターゲットによって生成されるピークが最も高いピークの1つではないためです。^[39]

視覚探索実験では、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）および脳波（EEG）実験中に後頭頂皮質が非効率的な結合探索に対して大きな活性化を引き起こし、これは病変研究でも確認されている。後頭頂皮質に病変がある患者は結合探索タスク中に低い正確性と非常に遅い反応時間を示すが、同側（病変と同じ側）の空間に対する特徴探索は損なわれていない。^{[40] [41] [42] [43]} Ashbridge、Walsh、およびCowey（1997）^{[44]は、右頭頂皮質への}経頭蓋磁気刺激（TMS） の適用中に、刺激開始後100ミリ秒までに結合探索が損なわれることを実証した。これは特徴探索中には見ら​​れなかった。 Nobre、Coull、Walsh、Frith (2003) ^{[45] は} 機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) を用いて、上頭頂葉皮質にある頭頂間溝が、結合探索とは対照的に、特徴探索と個々の知覚特徴の結合に対して特異的に活性化されることを特定した。逆に、著者らはさらに、結合探索の場合、fMRI 実験中に上頭頂葉と右角回が両側で誘発されることを特定した。

対照的に、Leonards、Sunaert、Vam Hecke、Orban (2000) ^{[46] は、} fMRI 実験中に、主に結合探索のために上前頭溝で有意な活性化が見られることを明らかにした。この研究では、この領域の活性化は、実際には刺激情報を心に留めて維持し、ターゲットを識別するためのワーキング メモリを反映している可能性があるという仮説を立てている。さらに、視覚探索中の注意空間表現に対する陽電子放出断層撮影では、両側の腹外側前頭前野と右背外側前頭前野を含む前頭の有意な活性化が見られた。 ^[47] 頭頂皮質の空間注意に関連する同じ領域は、特徴探索に関連する領域と一致している。さらに、前頭前野の両側に位置する前頭眼野(FEF) は、衝動性眼球運動と視覚注意の制御に重要な役割を果たしている。^{[48] [49] [50]}

さらに、サルの研究と単一細胞記録により、上丘は視覚探索中のターゲットの選択と運動の開始に関与していることが判明しました。^[51]逆に、上丘の活性化は注意を解除し、次の刺激が内部的に表象されることを保証することによって生じることも示唆されています。視覚探索実験中に特定の刺激に直接注意を向ける能力は、無関心な刺激への注意を抑制しながら、中脳にある視床下部枕核と関連付けられてきました。^[52]逆に、ベンダーとバター (1987) ^{[53] は}、サルのテスト中に視覚探索タスク中に視床下部枕核の関与は確認されなかったことを発見しました。

V1サリエンシー仮説を裏付ける証拠として、一次視覚野（V1）がボトムアップのサリエンシーマップを作成し、外因的に注意を誘導するというものがあります^{[54] [55]。}そして、このV1サリエンシーマップは、V1から単シナプス入力を受け取る 上丘によって読み取られます。

人間の視覚探索の起源と進化についてはさまざまな推測がなされている。複雑な自然の景色を視覚的に探索する際、人間と非ヒト霊長類はともに非常に定型的な眼球運動をすることがわかっている。^[56]さらに、チンパンジーは直立した人間や犬の顔の視覚探索において優れたパフォーマンスを示しており、^[57]これは視覚探索（特に対象が顔の場合）は人間特有のものではなく、原始的な特性である可能性があることを示唆している。研究では、効果的な視覚探索は生存に必要なスキルとして発達した可能性があり、脅威を察知し、食物を特定する能力が不可欠であることが示唆されている。^{[58] [59]}

進化的に関連のある脅威刺激の重要性は、LoBueとDeLoache（2008）による研究で実証されており、子供（および大人）は気を散らす刺激の中で他の標的よりもヘビをより早く検出することができました。^[60]しかし、進化的に関連のある脅威刺激が自動的に検出されるかどうか疑問視する研究者もいます。^[61]

過去数十年にわたり、顔認識に関する研究が大量に行われ、顔は側頭葉の中紡錘状回にある紡錘状顔面領域（FFA）と呼ばれる領域内で特殊な処理を受けていることが特定されています。 ^[62]顔と物体は両方とも異なるシステムで検出および処理されるのか、また両方とも認識および識別のためのカテゴリ固有の領域を持っているのかどうかについては議論が続いています。^{[63] [64]}現在までの多くの研究は、複雑な視覚探索配列における顔の検出精度と検出にかかる時間に焦点を当てています。顔が単独で表示される場合、正立した顔は倒立した顔よりも速く正確に処理されますが、^{[65] [66] [67] [68]}この効果は顔以外の物体でも観察されました。^[69]倒立した顔やごちゃ混ぜの顔の中から顔を検出する場合、配列内の妨害要因の数が増えるにつれて、正常な顔と正立した顔の反応時間が長くなります。^{[70] [71] [72]}したがって、特徴探索で定義された「ポップアウト」理論は、このような視覚探索パラダイムでの顔の認識には適用できないと主張されています。逆に、逆の効果が主張されており、自然環境のシーンでは、顔の「ポップアウト」効果が顕著に表示されます。^[73]これは、個人またはグループにとって脅威となる顔を識別できることの必要性が、適者生存に重要であると考えられているため、進化の発達によるものである可能性があります。^[74]最近では、視覚探索パラダイムで、気を散らすものが顔以外のオブジェクトである場合に顔を効率的に検出できることがわかりました。 ^{[75] [76] [77]}ただし、この明らかな「ポップアウト」効果が高レベルのメカニズムによって駆動されるのか、低レベルの交絡特徴によって駆動されるのかは議論されています。^{[78] [79]さらに、顔の識別能力に障害がある発達性}相貌失認の患者は、一般的に顔を正常に認識しており、これは顔の視覚的探索が紡錘状顔面領域の顔識別回路以外のメカニズムによって促進されていることを示唆している。^[80]

認知症の患者は、顔の認識や顔から人の感情を認識する能力にも欠陥がある。顔の感情を認識する能力に関して健常成人と認知症患者を比較した19の研究のメタ分析では、^[81]前頭側頭型認知症患者は多くの異なる感情を認識する能力が低いことがわかった。これらの患者は、否定的な感情を認識する正確さが対照群（アルツハイマー病患者と比較しても）よりもはるかに低かったが、幸福の認識には大きな障害はなかった。特に怒りと嫌悪は認知症患者にとって認識するのが最も困難だった。^[81]

顔認識は、環境的要因と個人的要因の両方を含む多くの要因によって影響を受ける複雑なプロセスです。考慮すべき他の側面には、人種と文化、そしてそれらが顔を認識する能力に与える影響が含まれます。^[82]人種間効果 などのいくつかの要因は、顔を認識して記憶する能力に影響を与える可能性があります。

研究によると、結合視覚探索課題のパフォーマンスは幼少期に大幅に向上し、その後低下することが示されています。 ^[83]具体的には、若年成人は結合視覚探索課題に対する反応時間が子供や高齢者よりも速いことが示されていますが、特徴視覚探索課題に対する反応時間は同等でした。^[52]これは、視覚的特徴の統合プロセスや連続探索には、子供や高齢者には難しいが、若年成人には難しいものがあることを示唆しています。研究では、子供のこの困難に関与するメカニズムは数多く示唆されており、周辺視力、^[84]眼球運動能力、^[85]注意の焦点移動能力、^[86]および複数の物体に視覚的注意を分散させる能力が含まれます。^[87]

研究では、加齢に伴う視覚的変化が周辺視力に影響を与えること、^[88]、視野内で注意を移動する能力、^[89]、注意をそらす能力、^{[90] 、気を散らすものを無視する能力、 [91]}など、高齢者の視覚障害にも同様のメカニズムがあることが示唆されています。

ロレンゾ・ロペスら (2008) の研究では、高齢者は若年者に比べて結合検索時の反応時間が遅いという事実を神経学的に証明している。事象関連電位 (ERP)では、頭頂葉の活動に関連するP3 成分において、高齢者は若年者よりも潜時が長く、振幅が低いことが示された。これは、視覚検索タスクの速度が加齢とともに低下する原因として頭頂葉機能が関係していることを示唆している。また、結果は、高齢者は若年者に比べて、視覚検索タスクの実行に関与する前帯状皮質と多くの大脳辺縁系および後頭側頭葉領域の活動が有意に低いことを示した。^[92]

研究によると、アルツハイマー病（AD）の人は視覚探索課題が全体的に著しく障害されていることがわかっています。^[93] ADの人は空間手がかりの強化が見られますが、この利点は空間精度の高い手がかりに対してのみ得られます。^[94] AD患者の特定の視覚空間障害の根底には、異常な視覚注意がある可能性があります。ADの人は頭頂皮質の代謝低下と神経病理が見られ、視覚注意における頭頂機能の役割を考えると、AD患者は半側空間無視を呈している可能性があり、視覚探索で注意をそらすことが困難になる可能性があります。^[95]

テイルズら (2000) ^[93]が実施した実験では、AD 患者がさまざまな種類の視覚検索タスクを実行する能力を調査しました。その結果、「ポップアウト」タスクの検索速度は AD グループとコントロール グループの両方で同様でしたが、AD 患者の検索速度は、結合タスクではコントロール グループに比べて大幅に遅いことがわかりました。これらの結果の 1 つの解釈は、AD 患者の視覚系に特徴の結合に関する問題があり、刺激に対するさまざまな特徴の説明を効率的に伝達できないというものです。^[93]特徴の結合は、側頭葉と頭頂葉の皮質の領域によって媒介されると考えられており、これらの領域は AD 関連の病理の影響を受けることが知られています。

AD患者の連結検索能力に障害が生じるもう一つの可能​​性としては、ADでは一般的な注意機構に何らかの損傷があり、そのため視覚検索を含むあらゆる注意関連タスクが影響を受ける可能性があるということである。^[93]

Tales ら (2000) は、AD と視覚探索に関する実験結果で二重解離を検出しました。パーキンソン病(PD) 患者を対象に、PD 患者の視覚探索タスクにおける障害に関する以前の研究が行われました。^{[96] [97]}これらの研究では、PD 患者の「ポップアウト」タスクにおける障害の証拠が見つかりました。しかし、結合タスクにおける障害の証拠は見つかりませんでした。議論されているように、AD 患者はこれらの結果と正反対の結果を示します。つまり、「ポップアウト」タスクでは正常なパフォーマンスが見られましたが、結合タスクでは障害が見つかりました。この二重解離は、PD と AD が視覚経路に異なる方法で影響を及ぼし、ポップアウト タスクと結合タスクがその経路内で異なる方法で処理されるという証拠を提供します。

研究では一貫して、自閉症の人は特徴および結合視覚探索課題において、自閉症のない対照群よりも優れた成績を収め、反応時間も短いことが示されている。^{[98] [99]これらの観察結果についてはいくつかの説明が提案されている。 1 つの可能性は、自閉症の人は知覚能力が向上しているということである。 [99]}これは、自閉症の人は大量の知覚情報を処理できるため、優れた並列処理が可能になり、ターゲットの位置をより速く特定できることを意味する。[ ^{100 ] 2 番目に、自閉症の人は類似の刺激間の弁別課題で優れた成績を示すため、視覚探索ディスプレイ内の項目を区別する能力が向上している可能性がある。 [101]} 3 つ目の可能性は、自閉症の人は対照群よりもトップダウンのターゲット興奮処理と気を散らすもの抑制処理が強い可能性があるというものである。^[98] Keehn ら (2008) は、イベント関連機能的磁気共鳴画像設計を使用して、自閉症児と対照群の通常発達児における視覚探索の神経機能相関を研究した。^[102]自閉症児は、通常発達している子供と比較して、優れた探索効率と、前頭葉、頭頂葉、後頭葉の神経活動パターンの増加を示した。したがって、自閉症者の視覚探索課題における優れた成績は、後頭葉の活動に関連するディスプレイ上のアイテムの識別の向上と、前頭葉と頭頂葉に関連する視覚注意のトップダウンシフトの増加によるものである可能性がある。

過去 10 年間、視覚探索から派生した心理学的手法を使用して棚に商品をどのように配置するかを決定することで、企業が売上を最大化する方法に関する研究が広範に行われてきました。Pieters と Warlop (1999) ^[103]は、視線追跡装置を使用して、スーパーマーケットの棚に並んだ商品を視覚的にスキャン/検索する消費者のサッカードと注視を評価しました。彼らの研究によると、消費者は形、色、ブランド名など目を引く特性を持つ商品に特に注意を向けます。この効果は、圧力をかけた視覚探索によるもので、目の動きが加速しサッカードが最小限に抑えられるため、消費者は「飛び出る」効果のある商品を素早く選択します。この研究は、効率的な探索が主に使用されていることを示唆し、消費者は非常に似た特徴を共有するアイテムに注目しないと結論付けています。商品が周囲の商品とより明確であるか、視覚的に最大限に異なるほど、消費者がそれに気づく可能性が高くなります。Janiszewski (1998) ^[104]は、2 種類の消費者探索について論じました。 1 つの検索タイプは、製品に関する蓄積された知識を使用して購入の選択を行う目的指向型検索です。2 つ目は探索的検索です。これは、消費者が製品の選択方法についての事前知識がほとんどない場合に発生します。探索的検索の場合、最適な視聴高さの棚の中央など、視覚的に競合する領域に置かれた製品には、個人があまり注意を払わないことが分かりました。これは主に、注意の競合が原因で、これらの製品については視覚作業記憶に保持される情報が少なくなることを意味します。