What the Flip? What the P-N Flip Can Tell Us about Proactive Suppression

显著性(神经科学) 心理学 N2pc 视觉搜索 认知心理学 背景(考古学) 突出 脑电图 认知 认知科学 自反性 神经科学 组分(热力学) 视觉注意 计算机科学 人工智能 古生物学 社会学 社会科学 物理 热力学 生物
作者
Joyce Tam,Chloe Callahan-Flintoft,Brad Wyble
出处
期刊:Journal of Cognitive Neuroscience [The MIT Press]
卷期号:34 (11): 2100-2112 被引量:7
标识
DOI:10.1162/jocn_a_01901
摘要

Abstract It has been debated whether salient distractors in visual search can be proactively suppressed to completely prevent attentional capture, as the occurrence of proactive suppression implies that the initial shift of attention is not entirely driven by physical salience. While the presence of a Pd component in the EEG (associated with suppression) without a preceding N2pc component (associated with selection) has been used as evidence for proactive suppression, the link between these ERPs and the underlying mechanisms is not always clear. This is exemplified in two recent articles that observed the same waveform pattern, where an early Pd-like component flipped to a N2pc-like component, but provided vastly different interpretations (Drisdelle, B. L., & Eimer, E. PD components and distractor inhibition in visual search: New evidence for the signal suppression hypothesis. Psychophysiology, 58, e13898, 2021; Kerzel, D., & Burra, N. Capture by context elements, not attentional suppression of distractors, explains the PD with small search displays. Journal of Cognitive Neuroscience, 32, 1170–1183, 2020). Using RAGNAROC (Wyble et al., Understanding visual attention with RAGNAROC: A Reflexive Attention Gradient through Neural AttRactOr Competition. Psychological Review, 127, 1163–1198, 2020), a computational model of reflexive attention, we successfully simulated this ERP pattern with minimal changes to its existing architecture, providing a parsimonious and mechanistic explanation for this flip in the EEG that is unique from both of the previous interpretations. Our account supports the occurrence of proactive suppression and demonstrates the benefits of incorporating computational modeling into theory building.
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