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重力の方向認識に影響する視覚情報

ヨーク大学の研究によると、重力の方向の認識は、脳が視覚情報にどのように反応するかによって変わる可能性があることを発見しました。

研究は仮想現実を使用し、視覚環境がどの程度影響を与えるか調査したものです。

In this virtual-reality-based study, McManus and Harris had their participants lie down in a virtual environment that was tilted so that the visual “up” was above their head and not aligned with gravity. They found that the participants could be divided into two groups: one group who perceived they were standing up vertically (aligned with the visual scene) even though they were actually lying down, and a second group who maintained a more realistic idea of their lying position.

参照元：https://news.yorku.ca/2021/01/07/what-happens-when-your-brain-cant-tell-which-way-is-up-or-down/
– ヨーク大学 York University. January 7, 2021 –

ヨーク大学の健康学部の心理学研究者によると、私たちの脳が私たちの方向性をどのように処理するかによって、実際には気分が良くなるのは別の方向かもしれません。

PLoS Oneで発表された新しい研究で、ヨーク大学の視覚研究センターの研究者は、重力の方向の個人の解釈は、脳が視覚情報にどのように反応するかによって変わる可能性があることを発見しました。

健康学部心理学科のローレンス・ハリス教授と彼の研究室の大学院生であるミーガン・マクマヌス氏は、仮想現実を使用して、視覚環境による影響の程度が人によって異なることを発見しました。

ハリス教授とマクマヌス氏は、この違いは、個人が視覚情報を使用して環境を解釈する方法と、他のタスクを実行するときの反応をよりよく理解するのに役立つと述べています。

ハリス教授は話します。

「これらの調査結果は、宇宙飛行士が特定の状況、特に宇宙の微小重力下でどれだけ移動したかを誤って推定する理由をよりよく理解し、予測するのにも役立つ可能性があります。」

このバーチャルリアリティベースの研究では、マクマヌスとハリスは、視覚的な「上」が頭の上にあり、重力と整列しないように傾けられた仮想環境に参加者を寝かせました。

彼らは、参加者が2つのグループに分けられることを発見しました。

1つは実際に横になっているのに垂直に立っている（視覚シーンに合わせて）と感じたグループ。

もう1つは横になっている位置をより現実的に把握しているグループです。

研究者たちは、最初のグループを「視覚的方向転換錯視脆弱性」（VRI脆弱性）と呼びました。

参加者の2つのグループは、同じ物理的向きで同じシーンを見ながら、環境全体でシミュレートされた自己運動を異なる方法で体験しました。

VRIに脆弱な人々は、そうでない人々よりも速く、遠くに動いていると感じていると報告しました。

ハリス教授は補足します。

「VRIの脆弱なグループは、彼らがどのように方向付けられているかを伝えるために視覚にもっと依存しただけでなく、シーンを移動する感覚を呼び起こすのに視覚的な動きがより強力であることがわかりました。地球上では、脳は特定の加速度が人の動きによるものなのか重力によるものなのかを常に判断する必要があります。この判断は、通常、重力に対して直角に動くという事実によって助けられます。しかし、人の重力の認識が変化した場合視覚環境や重力を取り除くことによって、この区別ははるかに難しくなります。」

「この論文で報告された調査結果は、人々を再び月、火星、または彗星や小惑星に着陸させるときに役立つ可能性があります。低重力環境では、一部の人々が自分の動きを異なる方法で解釈する可能性があるため、壊滅的な結果を招く可能性があります。」

特定の仮想環境では、プレーヤーがゲームを解釈して移動する方法に違いが生じる可能性があるため、調査結果は仮想現実ゲームの設計者にも役立つ可能性があります。

研究者は、この調査結果は、加齢が動き回ったりバランスをとったりする能力にどのように影響するかについてのモデルにも情報を与える可能性があると述べています。

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