Aufmerksamkeit, dimensionsbasierte

[engl. dimension-based attention], [KOG, WA], dimensions- bzw. merkmalsbasierte Modelle der Selektion sind u. a. durch die Existenz von Zellen im primären visuellen Kortex (Gehirn), die Merkmale wie Farbe, Orientierung, Ortsfrequenz repräsentieren, inspiriert und gehen davon aus, dass Objektrepräsentationen aus Repräsentationen einzelner Merkmale aufgebaut sind (Repräsentation). Die Annahmen bzgl. der Funktionsmechanismen dimensionsbasierter Modelle der Aufmerksamkeit lassen sich am besten anhand von Modellen erläutern, die die empirische und theoretische Arbeit maßgeblich beeinflusst haben. Die Theorie der gesteuerten Suche (Wolfe, 1994) geht davon aus, dass aus topografisch organisierten Repräsentationen von Merkmalen dimensionsspezifische Repräsentationen der Auffälligkeit einzelner Objekte abgeleitet werden, die nur noch den Kontrast zw. den Merkmalen innerhalb einer Dimension reflektieren und deshalb als (merkmalsunspezif.) Kontrast- oder Salienzsignale bez. werden. Die Salienzaktivierungen sind auch wieder topografisch organisiert, vergleichbar mit geografischen Höhenlinienkarten. Je größer der Kontrast zw. den Merkmalen eines Objekts zu denen seiner Nachbarn (z. B. rot und grün im Vergleich zu rot und orange) in einer visuellen Szene ist, desto höher ist seine resultierende Salienzaktivierung. Die Ausrichtung fokaler Aufmerksamkeit (Aufmerksamkeit, selektive) wird durch die Stärke der Gesamtsalienz gesteuert, d. h. dem Salienzsignal, das durch die topografische Integration dimensionsspezifischer Salienzsignale in eine Gesamtkartenrepräsentation entsteht. Dabei wird der Fokus der Aufmerksamkeit zuerst auf den Bereich mit der höchsten Gesamtsalienz gelenkt. Entspricht das Objekt an diesem Ort nicht dem gesuchten Zielreiz, so wird die fokale Aufmerksamkeit an den Ort mit der nächsten Gesamtaktivierung gelenkt – und so fort, bis der Zielreiz gefunden ist oder alle Orte abgesucht wurden. Unterscheidet sich ein einzelnes Objekt in sehr auffälliger Weise von anderen Objekten einer Szene, in einer Dimension (z. B. Farbe) oder mehreren Dimensionen gleichzeitig (z. B. Farbe und Orientierung), so generiert es eine bzw. mehrere dimensionsspezif. Salienzaktivierungen und somit ein starkes Gesamtsalienzsignal, auf das der Fokus der Aufmerksamkeit unmittelbar ausgerichtet wird – wodurch die schnelle und effiziente Entdeckung solcher Zielobjekte erklärt wird. Unterscheidet sich ein Zielobjekt nur durch eine Kombination von z. B. zwei kritischen Merkmalen von anderen Objekten, so reduziert sich die Differenz in der Gesamtsalienz zw. dem Zielobjekt und den anderen Objekten (die jew. nur ein kritisches Merkmal besitzen). Da die Salienz durch Rauschen im System moduliert wird, kann es zu mehreren relativ hohen Aktivierungen auf der Gesamtsalienzkarte kommen, wobei die höchste Aktivierung nicht notwendigerweise dem gesuchten Objekt entspricht. Dadurch werden u. U. mehrere zeitaufwendige Suchschritte notwendig. Insbes. bei solchen komplexen Suchen ist Vorwissen über die definierenden Merkmale eines gesuchten Objekts ein wichtiger Teilmechanismus, mittels dessen die Detektoren der kritischen Merkmale parallel über das visuelle Feld hinweg gewichtet werden, um deren Encodierung zu befördern. Belege für dimensionsspezif. Gewichtung und Integration von Salienzsignalen ergeben sich u. a. aus Befunden, denen zufolge ein Wechsel der kritischen Zielreizdimension (z. B. von Orientierung nach Farbe), nicht aber ein Wechsel des kritischen Merkmals innerhalb einer Dimension (z. B. von rot nach grün) von einer Suchepisode zur nächsten zu Kosten in der Entdeckung des Zielobjekts führt; zudem, dass die Entdeckung von Zielobjekten, die sich in mehreren Dimensionen von den anderen Objekten unterscheiden, koaktiv beschleunigt erfolgt im Vergleich zu Zielobjekten, die nur in einer Dimension def. sind; dagegen findet sich keine Evidenz für Koaktivation, d. h. Signalintegration, wenn sich Zielobjekte lediglich durch mehrere Merkmale innerhalb einer Dimension von den anderen Objekten im Feld unterscheiden. Solche Befunde sprechen für Mechanismen dimensionsbasierter Aufmerksamkeit, die insges. basaler sind als merkmalsbasierte Mechanismen (so z. B. ist es schwierig, seine Aufmerksamkeit auf das spezif. Merkmal rot zu richten, ohne sie auf die umfassendere Dimension Farbe zu richten).