ਕੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮਾਂ 100 ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?

Woods ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ ਅਨੁਮਾਨ ਰਹਿਤ ਉਤੇਜਨਾ ਸਮਾਂ, ਅਭਿਆਸ ਟ੍ਰਾਇਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਵਿੰਡੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਗਿਣੀਆਂ ਜਾਣ। ਇਹ ਚੋਣਾਂ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਸਮੇਂ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨੂੰ। ਪੇਪਰ ਨੇ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਦੇਰੀ ਲਈ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜੇ ਵੀ ਸੋਧੇ, ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਘਟਨਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ। Woods et al., 2015

ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਵੱਖਰੇ ਵਿਵਹਾਰ ਹਨ

ਜੇ ਅਗਲੀ ਘਟਨਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰਕਤ ਨੂੰ ਉਸ ਦੇ ਵਾਪਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਉਸ ਘਟਨਾ ਦੇ ਬਹੁਤ ਨੇੜੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਦੇ ਕਿ ਇਹ ਉਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਨਵੇਂ ਉਭਰਦੇ, ਅਨੁਮਾਨ ਰਹਿਤ ਸੰਕੇਤ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮੇਂ ਵਾਲਾ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਅੰਤਰਾਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਕਾਰਜ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਉਤੇਜਨਾ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। Woods et al., 2015 Woods et al., 2015

ਚੋਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈ ਚੁਣਨਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਸਿਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ-ਵਿਕਲਪ ਸਾਹਿਤ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰਜ ਦੀ ਬਣਾਵਟ ਲੈਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਸਧਾਰਨ ਦਿੱਖ ਖੇਡ ਲਈ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਕਈ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਖੇਡ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਲਿਆਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। Hick, 1952

ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਕੋਰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਬੂਤ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਨਿਰੀਖਣ ਪੂਛ ਦਾ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਨਾਲ ਅਸਧਾਰਨ ਨਿਰੀਖਣ, ਅਨੁਮਾਨੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਜਾਂ ਮਾਪ ਦੀ ਗਲਤੀ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮੌਕੇ ਮਿਲਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਾਹਰਲੇ ਮੁੱਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਾਂਚਕਰਤਾ ਅਤਿਅੰਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਿਪਟਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕਿਉਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਜਾਏ ਇਸ ਦੇ ਕਿ ਹਰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਜਾਣਕਾਰੀਪੂਰਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇ। Ratcliff, 1993

ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਸੂਖ਼ਮਤਾ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਬਾਰੀਕ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਦਰਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਦਾ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਭੌਤਿਕ ਉਤੇਜਨਾ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਬਾਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਦੋਵੇਂ ਆਫ਼ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਰਜ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਈ ਦਸ਼ਮਲਵ ਸਥਾਨਾਂ ਵਾਲਾ ਸਕੋਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਦਿੱਖ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਤੀ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੋਵੇ। Anwyl-Irvine et al., 2020 Bridges et al., 2020

ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਤੋਂ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਸੋਧ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣਾ ਜਾਂ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਵੀ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਮਾਪੇ ਗਏ ਯੰਤਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮਾਂ-ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹਨ। Woods et al., 2015 Anwyl-Irvine et al., 2020

ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਪੂਰੀ ਬਾਰੀ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: ਕੀ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸਨ, ਕੀ ਅੰਤਰਾਲ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਸਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਸੰਖਿਆ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੀ ਜਾਂ ਔਸਤ? ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਅੰਕੜਾ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾ ਵਧਾਓ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਨੂੰ ਇੰਝ ਨਾ ਸਮਝੋ ਕਿ ਪ੍ਰੋਟੋਕਾਲ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਟ੍ਰਾਇਲ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਖੋਜ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਪ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। Miller, 2023 Ratcliff, 1993

ਇਕੱਲਾ ਸਕੋਰ ਸਥਿਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗੁਣ ਬਾਰੇ ਵੀ ਘੱਟ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਿਖਾਈ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕਾਰਜ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਚਿਤ ਸਿੱਟਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਧਾਰਨ ਘਟਨਾ ਵਾਪਰੀ; ਕਿਸੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਮਾਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। Hedge et al., 2017

ਇੱਥੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਬੇਈਮਾਨ ਕਹਿਣ, ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸਰਵਭੌਮਿਕ ਕਠੋਰ ਹੇਠਲੀ ਸੀਮਾ ਤੈਅ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਆਧਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫ਼ਰਕ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਅੰਤਰਾਲ ਅਤੇ ਇਸ ਸਬੂਤ ਵਿਚਕਾਰ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨਵੀਂ ਇੰਦਰੀ ਘਟਨਾ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਸੀ। Woods et al., 2015 Bridges et al., 2020