ali.ma@wecistanche.com

Kimberly M. Newberry 1 & Daniel P. Feller2 & Heather R. Bailey3

Aceptado: 12 de noviembre de 2020 / Publicado en línea: 7 de enero de 2021

# La Sociedad Psiconómica, Inc. 2021

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Resumen

Numerosas investigaciones han demostrado que los expertos poseenmemoriaen su dominio de especialización. Se ha propuesto que este beneficio de la memoria es el resultado de varios mecanismos de codificación, como fragmentación y diferenciación. Otro posible mecanismo de codificación asociado con la memoria es la segmentación de eventos, que es el proceso mediante el cual las personas analizan información continua en unidades significativas y discretas. Investigaciones anteriores han encontrado evidencia de que la segmentación, hasta cierto punto, se ve afectada por el procesamiento de arriba hacia abajo. Hasta la fecha, pocos estudios han investigado la influencia de la experiencia en la segmentación y las preguntas sobre la experiencia, la capacidad de segmentación y su impacto en la segmentación.memoriapermanecer. El objetivo del presente estudio fue investigar la influencia de la experiencia en la segmentación ymemoriahabilidad para dos dominios diferentes: baloncesto y Overwatch. Los participantes con conocimientos altos y bajos de baloncesto y con conocimientos bajos de Overwatch vieron y segmentaron videos en grano grueso y fino, y luego completaronmemoriapruebas Las diferencias en la capacidad de segmentación y la memoria estaban presentes entre expertos y novatos de control, específicamente para los videos de baloncesto; sin embargo, la segmentación de los expertos solo predijo la memoria para actividades para las que se carecía de conocimiento. En general, esta investigación sugiere que la superioridad de los expertosmemoriano se debe a su capacidad de segmentación y contribuye a un creciente cuerpo de literatura que muestra evidencia que respalda los efectos conceptuales sobre la segmentación.

Palabras clave: Conocimiento del dominio. Segmentación de eventos. Memoria. Experiencia, extracto de cistanche

Décadas de trabajo sobre el conocimiento del dominio (conocimiento semántico de un campo en particular) han demostrado que los expertos poseenmemoriapara obtener información en su campo de especialización. Este beneficio de la memoria ha sido explicado por varios mecanismos de codificación, que incluyen fragmentación (Chase & Simon, 1973), diferenciación y unificación (Herzmann & Curran, 2011). Recientemente, se ha demostrado que otro mecanismo de codificación influyememoriapara información de eventos: segmentación de eventos (Bailey et al., 2013; Flores, Bailey, Eisenberg y Zacks, 2017; Newberry & Los datos presentados en este manuscrito se presentaron previamente en la 59.ª reunión anual de la Psychonomic Society en noviembre de 2018, y la 91.ª reunión anual de la Asociación Psicológica del Medio Oeste en abril de 2019.

* Kimberly M. Newberry

knewberr@su.edu

1. Departamento de Psicología, Universidad de Shenandoah, 600 Millwood Ave., Halpin Harrison Hall 117, Winchester, VA 22601, EE. UU.

2. Departamento de Ciencias del Aprendizaje, Universidad Estatal de Georgia, Atlanta, GA, EE. UU.

3. Departamento de Ciencias Psicológicas, Universidad Estatal de Kansas, Manhattan, KS, EE. UU.

Bailey, 2019; Sargent et al., 2013; Zacks, Speer, Vettel y Jacoby, 2006).

La segmentación de eventos es un mecanismo de codificación en el que las personas analizan información continua de eventos en unidades significativas y discretas (p. ej., Zacks, Speer, Swallow, Braver y Reynolds, 2007). La forma en que las personas segmentan un evento influye en cómo perciben, comprenden y recuerdan los eventos (para una revisión, consulte Radvansky & Zacks, 2014). Este proceso puede verse influido por factores perceptivos y conceptuales, lo que sugiere que el conocimiento previo puede afectar la forma en que alguien percibe y segmenta un evento, lo que a su vez puede influirmemoria. Si bien algunos estudios sugieren que el conocimiento del dominio influye en la segmentación (p. ej., los expertos identifican menos límites: Bläsing, 2015; los expertos acuerdan límites más gruesos: Levine, Hirsh-Pasek, Pace y Michnick Golinkoff, 2017; Zacks y Tversky, 2003), varias preguntas permanecen: ¿Hasta qué punto la gente está de acuerdo en cómo se segmentan las actividades dentro y fuera de su dominio de conocimiento? ¿Los individuos con conocimientos de alto dominio organizan eventos en la codificación de manera diferente a los individuos con conocimientos de bajo dominio? Si es así, ¿explica esto la memoria observada?beneficio?

Por lo tanto, el estudio actual investigó la influencia del conocimiento del dominio en la segmentación ymemoriade baloncesto y juegos de Overwatch. Estas actividades se eligieron por su popularidad, así como para probar la generalización de los efectos del conocimiento en la segmentación a través de diferentes actividades. Para comenzar, se discuten las teorías de la cognición de eventos, la teoría de la segmentación de eventos y el modelo del horizonte de eventos, seguido de la relación entre segmentación y conocimiento. Posteriormente, se describe la literatura sobre la experiencia y se integra con la segmentación de eventos, y se presentan las predicciones generales sobre el estudio actual.

Teoría de la segmentación de eventos

De acuerdo con la teoría de la segmentación de eventos (EST; Kurby & Zacks, 2008; Zacks et al., 2007), los eventos se experimentan continuamente, pero la percepción de esos eventos no. Más bien, las personas utilizan perceptuales (p. ej., movimiento, posición del cuerpo; Newtson, Enquist y Bois, 1977; Zacks, 2004) y conceptuales (p. ej., conocimiento, objetivos; Levine et al., 2017; Radvansky y Zacks, 2014; Zacks, 2004). 2004) información para construir representaciones mentales de la actividad en curso, de modo que la representación del evento actual se mantiene en funcionamientomemoriahasta que se percibe un cambio, momento en el que se construye una nueva representación para reflejar el nuevo evento (p. ej., Zacks et al., 2007). Se cree que este proceso de actualización ocurre cuando hay un desajuste entre la expectativa y la realidad (Rescorla & Wagner, 1972) que es impulsado por fallas en la predicción (Zacks et al., 2007), falta de coherencia (Gernsbacher, 1991) o cambios en contexto (Clewett & Davachi, 2017).

EST postula que las personas generan predicciones para las próximas subastas, y se monitorea la precisión de estas predicciones. Por ejemplo, después de que un jugador de baloncesto hace un tiro, es probable que un jugador del equipo contrario saque el balón y lo bote hacia el otro extremo de la cancha. Sin embargo, cuando el jugador con la pelota llega al extremo opuesto de la cancha, el evento se vuelve menos predecible. ¿El jugador pasará la pelota o hará un tiro? Los puntos en el tiempo en los que fallan las predicciones, o cuando las personas perciben un cambio y actualizan su representación de eventos, se denominan límites de eventos. La investigación sugiere que dentro de un evento, la previsibilidad es alta, pero a través de los límites del evento, la previsibilidad es baja (p. ej., Reynolds, Zacks y Braver, 2007; Zacks, Kurby, Eisenberg y Haroutunian, 2011). Curiosamente, las personas analizan de manera confiable los eventos en límites consistentes (p. ej., Bower, Black y Turner, 1979; Hard, Tversky y Lang, 2006b; Newtson, 1973; Speer, Swallow y Zacks, 2003; Zacks, Tversky y Iyer, 2001a), incluso hasta 1 año después (test-retest; Speer et al., 2003).

La investigación que utiliza un paradigma de unificación, en el que las personas denotan límites mientras observan cómo se desarrollan los eventos, sugiere que los eventos están estructurados jerárquicamente (p. ej., Newtson, 1973; Sargent et al., 2013; Zacks, Tversky, et al., 2001a) de tal manera que los eventos de grano grueso se componen de eventos de grano fino más pequeños (Tversky, Zacks y Martin, 2008; Zacks y Swallow, 2007; Zacks, Tversky, et al., 2001a). Por ejemplo, un partido de baloncesto universitario puede constar de la primera mitad y la segunda

mitad. Sin embargo, la primera mitad podría dividirse en subeventos más pequeños, como una serie de jugadas ejecutadas por cada equipo. Trabajos previos han encontrado diferencias individuales en la

medida en que las personas perciben la alineación entre los eventos de grano fino y grueso (p. ej., Hard, Lozano y Tversky, 2006a; Kurby y Zacks, 2011; Sargent et al., 2013; Zacks et al., 2001b), y la evidencia sugiere que la codificación jerárquica puede ser importante paramemoria(Kurby y Zacks, 2011).

Es importante destacar que el modelo de horizonte de eventos (Radvansky, 2012), que subsume la teoría de la segmentación de eventos (p. ej., Radvansky & Zacks, 2014, 2017), explica que los límites de eventos reducen la interferencia retroactiva al separar la información en modelos de eventos separados, lo que conduce a una mejor generalmemoriapara la actividad De hecho, la evidencia sugiere que la medida en que las personas demuestran una segmentación normativa (es decir, el grado en que están de acuerdo con las ubicaciones de los límites de los eventos y tienen una mejor alineación jerárquica) predice qué tan bien recordarán la actividad más adelante (Bailey et al., 2013). ; Flores et al., 2017; Kurby & Zacks, 2011; McGatlin, Newberry & Bailey, 2018; Newberry & Bailey, 2019; Sargent et al., 2013; Zacks et al., 2006).

¿Qué influye en el comportamiento de segmentación?

Presuntamente, dos tipos de factores influyen en la segmentación: perceptivos y conceptuales (p. ej., Zacks, 2004; Zacks et al., 2007). Gran parte de la investigación sobre segmentación se ha centrado en la influencia de las señales perceptivas. Por ejemplo, los límites de los eventos percibidos tienden a alinearse con los cambios en la posición del cuerpo (Newtson et al., 1977), la ubicación espacial (Magliano, Miller y Zwaan, 2001), el movimiento del objeto (Zacks et al., 2001b) y el cambio de percepción. (Hard et al., 2006b). Por ejemplo, el cambio de percepción en el baloncesto puede implicar cambios que ocurren alrededor de la pelota (p. ej., pases, tiros; Huff et al., 2017). Además, las regiones del cerebro que procesan la emoción (p. ej., el complejo de movimiento extraestriado) muestran una mayor actividad en los límites de los eventos (Speer et al., 2003; Zacks et al. 2001b), lo que sugiere que el movimiento es un fuerte predictor de la percepción de los límites de los eventos. .

Por el contrario, la investigación que investiga los efectos de los factores conceptuales en la segmentación es mixta: algunos estudios sugieren que los factores conceptuales no tienen influencia en la segmentación (p. ej., Hard et al., 2006b; Huff et al., 2017; Zacks, Kumar, Abrams, & Metha, 2009), mientras que otros sugieren que sí (contexto: Loschky, Larson, Magliano, & Smith, 2015; Newberry & Bailey, 2019; familiaridad: McGatlin et al., 2018; Smith, Newberry & Bailey, 2020; Zacks & Tversky, 2003; perspectiva: Newberry & Bailey, 2019; esquema y guiones: Bartlett, 1932; McGatlin et al., 2018; Schank & Abelson, 1977; objetivos: Baldwin, Baird, Saylor & Clark; 2001; Wilder, 1978a, 1978b; Zacks, 2004). Por ejemplo, Wilder (1978a, 1978b) mostró que los participantes segmentaban más a menudo cuando las metas de un actor no estaban claras en comparación con cuando la actividad estaba dirigida a una meta y era predecible, lo que indica que las metas afectan la forma en que las personas perciben una actividad. De manera similar, Zacks (2004) descubrió que el movimiento predecía menos la segmentación cuando los eventos estaban dirigidos a objetivos en lugar de aleatorios. Aunque en conjunto estos resultados sugieren que cuando el conocimiento relacionado con el objetivo está presente, las personas confían menos en las señales perceptivas al percibir un evento, los efectos han sido de moderados a pequeños.

Una manipulación más fuerte: la experiencia La investigación reciente sobre el conocimiento y la segmentación se ha movido hacia el uso de una manipulación más fuerte del conocimiento previo: la experiencia (p. ej., Bläsing, 2015; Levine et al., 2017). El uso de la experiencia para evaluar los efectos del conocimiento en la segmentación encaja bien con EST y el modelo de horizonte de eventos porque una amplia evidencia sugiere que tener conocimiento previo sobre una actividad mejora la predicción al ver actividades similares (por ejemplo, Ambrosini et al., 2013; Kanakogi & Itakura, 2011; Möller, Zimmer y Aschersleben, 2015; Sommerville, Woodward y Needham, 2005), y la investigación ha demostrado que las personas con conocimientos o experiencia previos para una actividad también tienen mejoresmemoriapara esa actividad (p. ej., baloncesto: Allard, Graham y Parsalu, 1980; danza: Allard y Starkes, 1991; ajedrez: Chase y Simon, 1973; béisbol: Chiesi, Spilich y Voss, 1979; bridge: Engle y Bukstel, 1978; mapas: Gilhooly, Wood, Kinnear y Green, 1988; música: Meinz & Salthouse, 1998). Dado que se postula que la predicción es el mecanismo sobre el que opera la segmentación (p. ej., Zacks, Braver, et al., 2001b; Zacks, Kurby, et al., 2011) y la identificación de límites de eventos es importante para la memoria (p. ej., Radvansky & Zacks , 2014), esto sugeriría que el comportamiento de segmentación ymemoriapuede diferir cuando uno tiene conocimiento previo o experiencia con una actividad en comparación con ningún conocimiento o experiencia.

Tal presunción ha sido apoyada en la literatura especializada que se enfoca en otros mecanismos involucrados en el aprendizaje perceptivo (Goldstone, 1998): diferenciación (capacidad para separar categorías inicialmente fusionadas) y unificación (capacidad para integrar partes individuales en totalidades funcionales). ). La evidencia sugiere que los expertos juzgan mejor cuándo participar en cada proceso (Herzmann & Curran, 2011). Al codificar una actividad dinámica, los expertos pueden identificar mejor las unidades conceptuales de información y distinguir entre los detalles finos de los eventos dentro de su dominio (p. ej., Piras, Lobietti y Squatrito, 2010). Por ejemplo, un experto en baloncesto puede identificar los pasos involucrados en un pick and roll (es decir, una mejor diferenciación), mientras que un novato puede percibir estos pasos como una acción o ninguna, o el experto en baloncesto puede percibir ese mismo pick and roll. rodar como parte de una obra mayor, mientras que el novato puede percibirlo como un evento propio (es decir, una mejor unificación). Si los expertos identifican límites de eventos significativos basados ​​en una base de conocimientos compartida que mejora su precisión de predicción, se podría esperar que los expertos muestren una mayor capacidad de segmentación normativa, en términos de un mayor acuerdo sobre las ubicaciones de los límites de eventos y/o una mejor alineación de los límites gruesos y finos.

Dos estudios han investigado los efectos de la experiencia en el comportamiento de segmentación. En el dominio de la danza, Bläsing (2015) investigó los efectos de la experiencia y la familiaridad específica del movimiento en la segmentación de una frase de danza. Bailarines y no bailarines vieron y segmentaron videos de un bailarín completando una frase coreografiada. Bläsing (2015) descubrió que los bailarines segmentaban con menos frecuencia en comparación con los no bailarines, lo que sugiere que la experiencia reduce la cantidad de límites percibidos para los eventos dentro del área de experiencia de uno. En otro experimento, Bläsing evaluó el papel causal del conocimiento sobre la segmentación haciendo que bailarines intermedios segmentaran una frase de baile, luego aprendieran y practicaran los movimientos motores y segmentaran la frase de nuevo. Al igual que el primer experimento, el aumento de la familiaridad y la experiencia motora con la frase de baile hizo que los bailarines segmentaran con menos frecuencia. Del mismo modo, Levine et al. (2017) encontraron que los expertos en patinaje artístico identificaron eventos de grano grueso más similares en comparación con los novatos al segmentar una rutina de patinaje artístico olímpico. Estos estudios han proporcionado evidencia inicial de que la experiencia influye en el comportamiento de segmentación; sin embargo, quedan algunas limitaciones. Una limitación es que estos estudios solo evaluaron la segmentación en un tamaño de grano. O bien no proporcionaron instrucciones específicas sobre el tamaño de grano (Bläsing, 2015) o solo instruyeron a los participantes para segmentar al nivel de grano grueso (Levine et al., 2017). Al incluir segmentación tanto gruesa como detallada en un estudio, podemos evaluar la alineación jerárquica de eventos pequeños en eventos más grandes y si el conocimiento del dominio aumenta esta alineación. Críticamente, ninguno de los dos estudios investigó la capacidad de segmentación de los expertos en un dominio fuera de su experiencia. Además, ningún estudio midiómemoria, por lo que aún no se han evaluado los efectos del conocimiento del dominio y la segmentación sobre la memoria.

Dado que la segmentación normativa se asocia con una mejormemoriapara eventos (Bailey et al., 2013; Flores et al., 2017; Zacks et al., 2006), es posible que la memoria superior de los expertos se deba a una segmentación más normativa de la actividad dentro de su dominio de conocimiento. Si la segmentación es un proceso que se ve reforzado por la acumulación de conocimiento y experiencia previos, uno podría esperar que el beneficio de la memoria solo esté presente para la actividad más informada. Sin embargo, el trabajo previo ha demostrado que las personas utilizan el conocimiento previo para llenar los vacíos en la recuperación (p. ej., Hasher & Griffin, 1978). Por lo tanto, el conocimiento podría anular los efectos de la segmentación en la memoria y algunas pruebas sugieren que la segmentación y el conocimiento afectan la memoria de forma independiente (Sargent et al., 2013). Si esto es cierto, uno podría esperar que la segmentación prediga la memoria solo para la actividad de los novatos, ya que los novatos no tendrían conocimiento. 1 La frecuencia de segmentación y la concordancia son diferentes. Alguien puede segmentar con menos frecuencia, pero aun así identificar varios límites identificados por el grupo y, por lo tanto, tener un acuerdo alto.

para confiar en la recuperación, además de las representaciones de eventos que construyeron mientras codificaban la actividad por primera vez.

Por lo tanto, el estudio actual amplió Bläsing (2015) y Levine et al. (2017) al investigar el comportamiento de segmentación y su relación conmemoriarendimiento en personas con alto y bajo conocimiento (para simplificar, hasta ahora nos referimos a ellos como "expertos" y "novatos en control", respectivamente), en dos dominios diferentes: baloncesto (deporte) y Overwatch (videojuego). El baloncesto es un deporte de equipo de contacto limitado que involucra a los jugadores que trabajan juntos para lograr un objetivo común (es decir, lanzar la pelota a través del aro para ganar puntos). Overwatch, aunque también se basa en equipos, es un videojuego de disparos en primera persona multijugador desarrollado por Blizzard Entertainment, Inc.©. El baloncesto y Overwatch fueron elegidos como actividades en este estudio por dos razones. Primero, la inclusión de dos actividades hace que el estudio actual sea único en el sentido de que los expertos fueron evaluados en actividades tanto dentro como fuera de su campo de especialización. En segundo lugar, el baloncesto y Overwatch son diferentes de la danza y el patinaje artístico (p. ej., Ericsson & Smith, 1991), lo que permite que las preguntas de investigación se amplíen de actividades de un solo actor a actividades en equipo.

Hipótesis

Si la experiencia influye en el comportamiento de segmentación, entonces los expertos deberían segmentar con menos frecuencia en el grano grueso (frecuencia de segmentación; Bläsing 2015) y estar más de acuerdo sobre las ubicaciones límite (acuerdo de segmentación; Levine et al., 2017) para las actividades dentro de su campo de especialización. Alternativamente, los expertos pueden segmentar más a menudo, particularmente en el grano fino, si participan en procesos de percepción como la diferenciación para distinguir mejor entre subeventos más finos (Piras et al., 2010). Nosotros también

planteó la hipótesis de que los expertos mostrarían una mayor alineación de los límites gruesos y finos para las actividades dentro de su área de especialización (alineación jerárquica). Sin embargo, si las señales perceptivas tienen una influencia más fuerte en la segmentación que la conceptual

(Hard et al., 2006b; Huff et al., 2017; Zacks, Speer, & Reynolds, 2009), entonces los expertos y los novatos en control pueden demostrar un comportamiento de segmentación similar porque las señales perceptivas (movimiento) están fácilmente disponibles para ambos grupos. Más lejos,

planteamos la hipótesis de que los expertos mostrarían mejormemoriadesempeño para actividades dentro de su campo de experiencia, basado en el importante cuerpo de investigación de experiencia (para una revisión, ver Ericsson & Smith, 1991; Furley & Wood, 2016).

El trabajo anterior sugiere que la segmentación normativa se asocia con una mejormemoriapara eventos (p. ej., Bailey et al., 2013). Por lo tanto, planteamos la hipótesis de que la capacidad de segmentación predeciríamemoriarendimiento, independientemente del conocimiento de la actividad o del dominio, de modo que aquellos con mejor acuerdo de segmentación y/o alineación jerárquica tendrían una mejormemoria. Sin embargo, también predijimos que la relación entre segmentación ymemoriasería más fuerte en el experto

actividad si mejora el conocimiento del dominiomemoriamejorando la segmentación. Alternativamente, algunos trabajos sugieren que el conocimiento general puede influir en la memoria independientemente de la segmentación (Sargent et al., 2013), de modo que las personas pueden confiar en el conocimiento (por ejemplo, esquemas, guiones, expectativas), cuando está disponible, para ayudarlos a recordar el actividad, a diferencia de cómo codifican (segmentan) esa instancia particular de esa actividad. En este caso, el conocimiento puede invalidar la relación entre segmentación ymemoria, de modo que los expertos que segmentan bien y los que segmentan mal recuerdan cantidades similares de información.

El estudio actual

El propósito de este experimento fue investigar la relación entre el conocimiento del dominio, la capacidad de segmentación ymemoriapara eventos dentro y fuera del área de conocimiento de uno. Trabajos anteriores han observado los efectos de la experiencia en la segmentación de frases de baile (Bläsing, 2015) y una rutina de patinaje artístico (Levine et al., 2017); sin embargo, estos estudios solo evaluaron el comportamiento de segmentación de los expertos para eventos dentro de su campo de especialización. Además, la alineación jerárquica de diferentes granos de segmentación y sus efectos enmemoriaaún no han sido evaluados en este contexto. En el experimento actual, los expertos en baloncesto y Overwatch y los novatos en control vieron y segmentaron videos de baloncesto y Overwatch. Debido a problemas de reclutamiento, solo una muestra muy pequeña de expertos de Overwatch participó en el estudio (consulte la sección Método). El experimento actual se centró en última instancia en una comparación dentro de los sujetos de la segmentación de los expertos en baloncesto ymemoriapara videos de baloncesto (área de experiencia) y Overwatch (área fuera de la experiencia), así como una comparación entre sujetos de segmentación y memoria para actividades de baloncesto entre expertos en baloncesto y principiantes en control.

Método

Participantes Un total de 165 participantes (ver Tabla 1) fueron reclutados de la Universidad Estatal de Kansas (KSU). Los participantes fueron reclutados de cursos de psicología y de otros

organizaciones en todo el campus. Para aumentar el reclutamiento de expertos de Overwatch, el estudio se publicitó a través del KSU eSports Club, que promueve la competencia profesional y la audiencia para los jugadores y fanáticos de los videojuegos de Overwatch. El reclutamiento arrojó 35 expertos en baloncesto (novatos en Overwatch), 12 expertos en Overwatch (tres de los cuales eran principiantes en baloncesto, nueve de los cuales tenían puntajes de baloncesto "intermedios" o expertos), 61 principiantes de control (novatos en ambas actividades), dos sin categorizar y 55 individuos "intermedios" que obtuvieron puntajes por encima del novato, pero por debajo de los umbrales de expertos en ambas áreas (ver Encuestas de conocimiento, a continuación).

Las predicciones para el experimento actual se basaron en una comparación de "expertos" versus "novatos de control". Solo se incluyeron en los análisis principales las personas que cumplieron con los criterios de experto o novato de control. Los participantes que obtuvieron puntajes en el rango "intermedio" para cualquiera de las actividades solo se incluyeron en los análisis exploratorios donde el conocimiento se trató como una variable continua (ver Materiales complementarios). Desafortunadamente, la contratación de expertos de Overwatch resultó difícil, incluso después de apuntar a jugadores de Overwatch de eSports durante varios meses. Por lo tanto, debido al tamaño reducido de la muestra, los análisis principales del experimento actual también excluyen a este grupo (aunque están incluidos en los análisis exploratorios en los Materiales Suplementarios). Además, los datos de ocho participantes (dos expertos en baloncesto, dos novatos de control, dos intermedios y dos sin categorizar) se perdieron debido a problemas técnicos. Los participantes fueron compensados ​​con crédito del curso o entraron en una rifa de tarjetas de regalo, dependiendo de dónde fueron reclutados.

Debido a que los participantes no fueron asignados al azar a los grupos, todos los participantes completaron una serie de medidas cognitivas (velocidad de procesamiento, vocabulario, conocimiento semántico y capacidad de trabajo).memoria; consulte los Materiales complementarios para obtener una descripción completa) para evaluar las diferencias individuales que de otro modo podrían haber explicado la posible segmentación ymemoriaefectos Se utilizaron factores de Bayes para probar la evidencia de la hipótesis nula (es decir, sin diferencia entre los grupos; consulte la Tabla 2). Los factores de Bayes de menos de 1 sugirieron evidencia sustancial para el nulo (p. ej., Wetzels & Wagenmakers, 2012), lo que sugiere que no hay diferencias entre los grupos en estas habilidades cognitivas.

Materiales

Encuesta de conocimiento Se utilizaron encuestas de conocimiento para identificar expertos y novatos en baloncesto y Overwatch. La parte de baloncesto de la encuesta era una versión modificada de Feller, Schwan, Wiemer y Magliano (2018; adaptada de French & Thomas, 1987), de modo que se redujo a 23 preguntas para que coincidiera con la Encuesta de Overwatch, que se desarrolló para su uso en el estudio actual. Tanto la encuesta de baloncesto como la de Overwatch incluyeron 23 preguntas cada una sobre información general con respecto a cada actividad, así como siete preguntas de familiaridad y experiencia de autoinforme. Todas las preguntas tenían cinco opciones de respuesta, y la quinta opción (e) siempre decía "No sé". Los expertos se identificaron con puntuaciones que oscilaban entre 17 y 23, mientras que los novatos se identificaron con puntuaciones que oscilaban entre 0 y 7 (basado en puntos de corte porcentuales de trabajos anteriores mediante encuestas de conocimiento; Rawson & van Overschelde, 2008). Ambas encuestas se incluyen en el Apéndice.

Videos Se utilizaron cinco videos en este experimento (una práctica; cuatro experimentales). El video de práctica mostraba a un hombre usando Legos para construir un barco (155 s). Dos de los videos experimentales eran juegos de baloncesto universitario; en concreto, Memphis vs. UCLA (153 s; tres cortes) y Montana vs. Weber State (130 s; nueve cortes; Feller et al., 2018). Los otros dos videos experimentales fueron partidos de torneos de Overwatch; en concreto, Houston vs. Boston (144 s; 11 cortes) y Londres vs. Florida (135 s; siete cortes). Todos los videos experimentales eran clips más cortos de juego continuo (manteniendo la continuidad de la acción) tomados de videos más largos para minimizar la influencia de los cortes en la percepción, aunque la investigación sugiere que la mayoría de los cortes pasan desapercibidos y no influyen en la segmentación (Magliano & Zacks, 2011; TJ Smith y Henderson, 2008). Además, la evidencia de la literatura sobre la cognición de eventos sugiere que los cambios de punto de vista tampoco influyen en los eventos que se perciben (Swallow, Kemp y Simsek, 2018). Se eligieron los videos de Overwatch porque eran partidas grabadas profesionalmente y jugadas por expertos de Overwatch. Los participantes vieron todos los videos experimentales dos veces (una vez por grano de segmentación).

Tabla 2 Desempeño en la batería cognitiva por grupo de experiencia

Tarea de unificación La tarea de unificación (Newtson, 1973) se usó como una medida abierta de la percepción de los participantes sobre los límites de los eventos en los videos. Mientras miraban los videos, se pidió a los participantes que presionaran la barra espaciadora cada vez que "termina una unidad significativa de actividad y comienza otra". Se instruyó a los participantes para que identificaran unidades más grandes (gruesas) o más pequeñas (finas) de actividad significativa presionando la barra espaciadora (p. ej., Sargent et al., 2013). Los participantes fueron formados en esta tarea usando un video de práctica (ver Zacks et al., 2009). El procedimiento de modelado requería que los participantes identificaran al menos 3 unidades más grandes (más gruesas) o 6 unidades más pequeñas (más finas) para pasar a las pruebas experimentales. Si no se alcanzaba este umbral, los participantes recibían comentarios que indicaban que otras personas suelen identificar más unidades; sin embargo, no se les dieron ejemplos explícitos de cómo se podrían segmentar las actividades en el video. Después de recibir este mensaje, los participantes repitieron el procedimiento de configuración hasta que pasaron el umbral.

Medidas de memoria de eventos

Reconocimientomemoriase evaluó mediante una prueba de elección forzada de dos alternativas. Hubo 20 ensayos por video, cada uno con un objetivo y una imagen de distracción, presentados simultáneamente uno al lado del otro. Las imágenes objetivo siempre provenían de los videos que los participantes miraban, y las imágenes de distracción siempre provenían de partes del mismo video que los participantes no vieron. El orden de presentación de los pares de imágenes fue el mismo para cada participante. Los participantes recibieron 1 punto por cada imagen correctamente identificada (hasta 20 puntos en total). Las puntuaciones de los participantes se informaron como proporción correcta.

Ordenarmemoria2 Ordenmemoriase evaluó mediante una prueba de elección forzada de dos alternativas, basada en la medida utilizada por Dubrow y Davachi (2014). Para cada video, a los participantes se les presentaron ocho pares de imágenes en la computadora. Todas las imágenes provienen de los participantes del video que vieron. Apareció un mensaje en la pantalla que decía "¿más reciente?", Y se instruyó a los participantes para que eligieran la imagen que representaba la acción más reciente.

Diseño y procedimiento

La experiencia fue una variable entre sujetos. Los participantes (NBasketballExperts=33, NControlNovices=59) se agruparon en función de sus puntuaciones en la encuesta de conocimientos sobre baloncesto y Overwatch (principiante menor o igual a 7; experto mayor o igual a 17; consulte la Tabla 3 ; ver Materiales Suplementarios para análisis que

incluir la experiencia como una variable continua, incluidos los participantes con conocimientos intermedios). Para ser claros, todos en el grupo de expertos en baloncesto también eran novatos en Overwatch, aparte de los del grupo de control, quienes fueron identificados como novatos de control en ambas actividades. La actividad (baloncesto y Overwatch) se trató como dentro de los sujetos, de modo que todos los participantes vieron y segmentaron videos de ambas actividades. Los participantes segmentaron cada video dos veces: una vez por grano (grueso versus fino). La tarea de video y distractor se equilibró entre los participantes. Se contrabalanceó el grano de segmentación, de modo que los participantes segmentaron todos los videos en un grano, luego, después de completar el último bloque de tareas para el último video, segmentaron todos los videos nuevamente (en el mismo orden de presentación) en el otro grano.

Todos los participantes ingresaron al laboratorio en pequeños grupos de tres o cuatro y se sentaron frente a una computadora. Primero firmaron un formulario de consentimiento informado y luego completaron la encuesta de conocimientos. Después, se les dio un formulario de datos demográficos y se les indicó que no lo llenaran hasta que el programa experimental en la computadora les indicara que lo hicieran. Luego, a cada participante se le presentó el video de práctica, que moldeó el comportamiento de segmentación de cada participante en cualquier orden de grano de segmentación que se le asignó a cada participante (es decir, al menos tres pulsaciones de botón para grano grueso, al menos seis para grano fino). Después de completar el proceso de formación, comenzaron los ensayos experimentales. Los ensayos experimentales consistieron en cuatro bloques. En cada bloque, se presentó el video experimental y se instruyó a los participantes para que "presionaran la barra espaciadora cada vez que sintieran que una unidad significativa de actividad terminaba y comenzaba una nueva". Después de cada video, los participantes completaron una tarea de distracción (es decir, una de las medidas de diferencias individuales enumeradas anteriormente) y luego pasaron al reconocimiento y orden.memoriaTareas. El orden de la tarea de memoria no fue contrarrestado porque la visualización de las imágenes objetivo en la tarea de memoria del orden podría haber ayudado a los participantes en la tarea de reconocimiento. Después de la tarea de memoria de pedidos para el último video del último bloque, a los participantes se les mostró nuevamente el video de práctica y se les entrenó en la tarea de segmentación para el grano alternativo. Luego, los participantes volvieron a segmentar cada video en este nuevo grano en el mismo orden en que se presentaron originalmente los videos. Al final del experimento, los participantes completaron la tarea de memoria de trabajo. Finalmente, fueron informados, agradecidos y compensados ​​por su tiempo.