Cuando la gente advierte un peligro de tráfico, es menos probable que vean un segundo peligro simultáneo, según una nueva investigación de la Universidad Estatal de Carolina del Norte. El hallazgo tiene aplicaciones potenciales tanto para la formación de conductores como para el desarrollo de sistemas automatizados, tecnologías de seguridad en el vehículo.

"Este es un fenómeno llamado error de búsqueda posterior (SSM), que se describió por primera vez en el contexto de médicos que evaluaban imágenes médicas:su capacidad para detectar un problema se veía obstaculizada si ya habían encontrado otro problema en la misma imagen, "dice Jing Feng, autor correspondiente de un artículo sobre la investigación y profesor asociado de psicología en NC State. "Queríamos determinar si los SSM podrían afectar la seguridad de conducción. Lo que hemos encontrado sugiere que los SSM pueden desempeñar un papel importante".

Para probar esto, los investigadores realizaron tres estudios. Cada estudio pidió a los participantes que evaluaran 100 imágenes de tráfico e identificaran cualquier peligro potencial que les impidiera conducir en una dirección determinada. Cada imagen contenía entre cero y dos peligros. Algunos peligros eran objetivos "de gran relevancia", lo que significa que eran deslumbrantemente obvios, como un auto deportivo rojo. Otros peligros fueron objetivos de poca relevancia, como peatones vestidos de manera dramática.

En el primer estudio, los investigadores dieron a 20 participantes aproximadamente un segundo para identificar cualquier peligro. Los participantes pudieron detectar el 70 por ciento de los objetivos de baja relevancia si eran el único peligro en la escena. Pero solo el 30 por ciento de los objetivos de baja relevancia se identificaron cuando había dos peligros en la escena. En otras palabras, Los peligros de baja relevancia tenían un 40 por ciento menos de probabilidades de ser identificados cuando aparecían en la misma escena que un peligro de alta relevancia.

En el segundo estudio, Los investigadores dieron a 29 participantes hasta cinco segundos para detectar cualquier peligro. En este estudio, los participantes hicieron un mejor trabajo al identificar los objetivos de alta y baja prominencia, pero los objetivos de baja prominencia todavía tenían un 15 por ciento menos de probabilidades de ser identificados en escenas donde había dos peligros. En otras palabras, mientras que el rendimiento mejoró con el tiempo extra, Los SSM todavía estaban presentes.

En el estudio final, los investigadores dieron a 30 participantes hasta cinco segundos para identificar cualquier peligro, pero hubo un giro. Las escenas se introdujeron como de alto riesgo o bajo riesgo de contener múltiples objetivos.

"Aquí, Descubrimos que los participantes dedicaron más tiempo a evaluar las escenas de tráfico después de que se les dijo que las escenas eran de alto riesgo. "dice Robert Sall, primer autor del artículo y Ph.D. estudiante en NC State. "Sin embargo, todavía existía un patrón de desempeño distinto que podía atribuirse a los MUS ".

Cuando las escenas contadas eran de bajo riesgo, Los objetivos de baja relevancia tenían un 18 por ciento menos de probabilidades de ser identificados en escenas de dos peligros. Cuando se le dan instrucciones de alto riesgo, Los objetivos de baja relevancia tenían un 31 por ciento menos de probabilidades de ser identificados en escenas de dos peligros.

"Este trabajo nos da una mejor comprensión de por qué las personas pasan por alto ciertos peligros al conducir, "Sall dice." Podría ayudarnos a modificar la formación de los conductores para reducir los accidentes, e informar el desarrollo de tecnologías en vehículos que se centran en la reducción de accidentes ".

"Nuestros hallazgos probablemente también serán útiles para aquellos cuyo trabajo implica el diagnóstico de accidentes de tráfico, "Dice Feng." Ahora está claro que los SSM tienen el potencial de evitar que los conductores noten piezas importantes de información visual, lo que puede contribuir a lapsos en la conducción. Ahora se necesita hacer una gran cantidad de trabajo para determinar el alcance del problema y lo que podemos hacer al respecto ".