Fehlende Standards für die Größe von Symbolen im Vergleich zu Buchstaben

– führt zu Inkonsequenz bei verschiedenen Sehtests und Herstellern.

  • Es ist eine offensichtliche Aufgabe für ophthalmologische Organisationen und Forschungseinrichtungen, verbreitete Symboloptotypen zu untersuchen und glaubwürdige Kompensationsfaktoren zu ermitteln. Durch eine stärker kalibrierte und standardisierte Herangehensweise kann sichergestellt werden, dass Sehtests mit Symbolen vergleichbare und zuverlässige Ergebnisse liefern.
  • Das Fehlen forschungsbasierter Standards für die Gewichtung zwischen symbol- und buchstabenbasierten Optotypen führt zu inkonsistenten und oft übermäßig günstigen Kompensationen.
  • Hersteller wählen oft zu große Symbole, um auf der sicheren Seite zu sein und sicherzustellen, dass die Testpersonen diese klar erkennen können.
  • Allerdings sind die Symbole häufig im Verhältnis zu dem, was kognitiv notwendig ist, zu groß. Dies kann dazu führen, dass Sehtests den Grad der Sehprobleme unterschätzen. Die Testpersonen können bessere Ergebnisse erzielen, als ihr tatsächliches Sehvermögen es rechtfertigen würde.

Empirische Studien und Forschung bilden die Grundlage für standardisierte Gewichtungsfaktoren

  • Um festzustellen, ob Symbole überdimensioniert sind, ist es wichtig, empirische Studien durchzuführen, bei denen die Leistung bei Sehtests mit Symbolen und Buchstaben verglichen wird. Diese empirischen Studien bilden die Grundlage für die notwendige präzise Kalibrierung der Figurengrößen im Verhältnis zur Erkennungsfähigkeit von Kindern. Dies ist entscheidend, um faire und genaue Testergebnisse zu gewährleisten.
  • Basierend auf diesen empirischen Studien und Forschungsergebnissen sollten Standards für die Gewichtungsfaktoren entwickelt werden, nach denen die jeweiligen symbolbasierten Optotypen-Sets geregelt werden können und sollten, um vergleichbare Sehtestergebnisse zu erzielen.
  • Halten Sie das Schwierigkeitsniveau innerhalb jedes Optotypen-Sets so einheitlich wie möglich.
  • Man sollte vermeiden, dass die Figuren innerhalb eines Optotypen-Sets zu stark in Design und Komplexität variieren, da dies die Festlegung eines gemeinsamen Standardkompensationsfaktors erschwert.
  • Hersteller sollten immer eine kritische Bewertung ihrer Optotypen durch empirische Studien durchführen, um sicherzustellen, dass jedes Symbol im Vergleich zu den anderen Optotypen im Set keine signifikant unterschiedliche kognitive Schwierigkeitsstufe aufweist.

Im Allgemeinen sollten Symbole verwendet werden, die gleichermaßen vertraut und einfach sind, um die kognitive Belastung zu reduzieren und den Vergrößerungsgrad zu minimieren. Es ist auch vorzuziehen, Symbole auszuwählen, die in ihrem Design und ihrer Komplexität Buchstaben so ähnlich wie möglich sind. Buchstaben erzielen ihre Wiedererkennungsfähigkeit dadurch, dass sie Extremitäten haben, das heißt, sie ragen auf markante Weise hervor. Buchstaben wie K, H, V und T sind gute Beispiele. Wenn leicht erkennbare Symbole mit diesen Buchstabenformen im Hinterkopf entworfen werden, verringert sich die Notwendigkeit, die Symbole zu vergrößern, um die kognitive Komplexität auszugleichen, da Extremitäten auf Symbolen diese kognitiv näher an buchstabenbasierte Optotypen bringen.

Linienstärke usw.

  • Wenn Gewichtungskompensationen korrekt durchgeführt werden, um kognitive Unterschiede auszugleichen, ist es nicht mehr entscheidend, ob die verwendete Linienstärke bei Symbolen der Linienstärke bei Buchstaben entspricht.
  • Stellen Sie sicher, dass Figuren einen hohen Kontrast zum Hintergrund aufweisen, so wie es Buchstaben normalerweise tun. Figuren mit geringerem Kontrast müssen möglicherweise größer sein, um die gleiche Sichtbarkeit wie Buchstaben zu erreichen.
  • Symbole mit weniger komplexen Formen können leichter mit Buchstaben verglichen werden. Komplexere Symbole müssen stärker vergrößert werden als einfache Figuren, um das gleiche Maß an Erkennbarkeit zu erzielen.
  • Testen Sie Figuren und Buchstaben in einem kontrollierten experimentellen Aufbau, um die Größen zu kalibrieren. Dies beinhaltet, dass Testpersonen Sehtests sowohl mit Symbolen als auch mit Buchstaben durchführen und die Größen anpassen, bis die Ergebnisse vergleichbar sind.
  • Verwenden Sie statistische Analysen, um die optimalen Größenverhältnisse für Figuren im Verhältnis zu Buchstaben basierend auf den Testergebnissen zu bestimmen.

ISOeyes hat umfangreiche empirische Studien durchgeführt und anschließend Kalibrierungen an allen unseren selbst entwickelten Optotypen vorgenommen – um sicherzustellen, dass diese identische Sehtestergebnisse liefern!

Unterschiede in der Wahrnehmung von Buchstaben gegenüber Figuren

Wissenschaftliche Forschung zur visuellen Wahrnehmung und kognitiven Psychologie hat die Unterschiede in der Wahrnehmung von Buchstaben und Figuren untersucht. Die Wissenschaft zeigt, dass Buchstaben im Allgemeinen für das Auge und das Gehirn kognitiv leichter zu identifizieren sind als Figuren, da sie einen höheren Bekanntheitsgrad, spezialisierte Gehirnareale und eine gestaltete Unterscheidbarkeit aufweisen. Dies macht Buchstaben zu einem effektiven Werkzeug in vielen visuellen Aufgaben, obwohl auch Figuren ihren Platz haben, insbesondere bei der Arbeit mit Analphabeten oder spezifischen Sehtests:

Bekanntheit und Erfahrung

  • Buchstaben: Alphabetisierte Menschen haben umfangreiche Erfahrung im Erkennen von Buchstaben, da sie täglich mit ihnen interagieren. Diese höhere Vertrautheit macht es für das Auge und Gehirn kognitiv einfacher, Buchstaben schnell und genau zu identifizieren.
  • Figuren: Figuren können in ihrer Komplexität und Form stärker variieren als Buchstaben. Während einfache Figuren (z. B. Kreise, Quadrate und Herzen) leicht zu erkennen sind, erfordern komplexere oder unbekannte Figuren möglicherweise mehr kognitive Verarbeitung.

Kognitive Prozesse

  • Buchstaben: Die Erkennung von Buchstaben erfolgt über spezialisierte Gehirnbereiche, wie den Visual Word Form Area (VWFA), der für die Verarbeitung von geschriebenen Wörtern und Buchstaben verantwortlich ist. Diese Spezialisierung macht die Buchstabenerkennung hocheffizient.
  • Figuren: Die Erkennung von Figuren involviert je nach Komplexität und Bedeutung der Figur mehrere verschiedene Gehirnbereiche. Dies kann den Prozess im Vergleich zu Buchstaben kognitiv anspruchsvoller machen.

Visuelle Unterscheidbarkeit

  • Buchstaben: Die meisten Buchstaben sind so gestaltet, dass sie auch dann visuell unterscheidbar sind, wenn sie eng nebeneinander stehen, was die schnelle Erkennung unterstützt.
  • Figuren: Figuren können stärker in Form und Größe variieren, was es erschwert, sie zu unterscheiden, insbesondere wenn sie komplex oder unbekannt sind.

Kontrast und Form

  • Buchstaben: Haben oft starke Kontraste und gut definierte Formen, was sie auch bei niedriger Auflösung oder aus großer Entfernung leicht erkennbar macht.
  • Figuren: Abhängig von ihrem Design können Figuren stärker in Kontrast und Form variieren, was die Sichtbarkeit und Erkennbarkeit beeinflussen kann.

Empirische Studien

  • Studien zur Worterkennung: Viele Studien haben gezeigt, dass Menschen Wörter und Buchstaben extrem schnell erkennen können (innerhalb von wenigen Millisekunden), was auf einen hohen Automatisierungsgrad dieses Prozesses hinweist.
  • Studien zur Figurenerkennung: Das Erkennen von Figuren, insbesondere unbekannten oder komplexen Figuren, kann länger dauern und mehr kognitive Verarbeitung erfordern.

Praktische Implikationen

  • Sehtests: Sehtests, die Buchstaben verwenden, profitieren von der Bekanntheit dieser Symbole und liefern somit konsistentere Ergebnisse. Tests mit Figuren können nützlich sein, um das Sehvermögen von Menschen zu testen, die nicht lesen können (z. B. junge Kinder), können aber stärker von der Gestaltung der Figur abhängen.
  • Gestaltung von visuellen Materialien: Bei der Gestaltung von visuellen Materialien für eine schnelle Erkennung (wie z. B. Schilder, Warnungen usw.) kann es effektiver sein, Buchstaben oder sehr einfache Figuren zu verwenden, um eine schnelle und genaue Wahrnehmung sicherzustellen.

Vergleich von zwei Zeichnungen eines Apfels:

  1. Zeichnung 1:
    • Quadrat von 5×5 cm
    • Linienstärke von 0,8 cm
  2. Zeichnung 2:
    • Quadrat von 10×10 cm
    • Linienstärke von 0,4 cm

Schlussfolgerungen zur visuellen Wahrnehmung und Erkennung:

  1. Größe und Maßstab:
    • A- Größere Bilder liefern mehr visuelle Informationen und Details, was ihre Erkennbarkeit erleichtert.
    • B- Größere Zeichnungen projizieren größere Bilder auf die Netzhaut, was die visuelle Schärfe und Objekterkennung erleichtert.
  2. Linienstärke:
    • Dickere Linien können den Kontrast erhöhen und Konturen deutlicher machen, aber die Bildgröße spielt eine größere Rolle bei der gesamten Erkennung.
  3. Verbesserte Erkennung bei unterschiedlichen Entfernungen:
    • Größere Zeichnungen sind leichter aus größeren Entfernungen zu sehen und zu erkennen, selbst wenn die Linie dünner ist.
  4. Kontrast und Sichtbarkeit:
    • Selbst wenn die Linie dünner ist, kann der Kontrast zwischen der Linie und dem Hintergrund bei größeren Zeichnungen ausreichen, um die Form leicht erkennbar zu machen.
  5. Visuelle Physiologie:
    • Das menschliche Sehvermögen ist besser auf das Sehen von Objekten mittlerer bis großer Größe ausgelegt.

Referenzen:

  • Zu Punkt 1A: Goldstein, E. B. (2013). Sensation and Perception (9. Aufl.). Cengage Learning. Kapitel 5, Seiten 100-135.
  • Zu Punkt 1B: Pelli, D. G., Robson, J. G., & Wilkins, A. J. (1988). The Design of a New Letter Chart for Measuring Contrast Sensitivity. Clinical Vision Sciences, 2(3), 187-199.
  • Zu Punkt 2: Wang, K., & Cottrell, G. W. (2012). The Strengths and Weaknesses of the Stroke Width Transform for Text Detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 34(6), 1173-1186.
  • Zu Punkt 3: Hecht, S., Shlaer, S., & Pirenne, M. H. (1942). Energy, Quanta, and Vision. The Journal of General Physiology, 25(6), 819-840.
  • Zu Punkt 4: Kandel, E. R., Schwartz, J. H., & Jessell, T. M. (2000). Principles of Neural Science (4. Aufl.). McGraw-Hill. Kapitel 27, Seiten 492-525.
  • Zu Punkt 5: Duin, R. P. W., & Pavešić, N. (2001). Visual Pattern Recognition in Machine Vision. Pattern Recognition, 34(11), 2213-2226.