Recent research has established that humans can extract the average perceptual feature over briefly presented arrays of visual elements or the average of a rapid temporal sequence of numbers. Here we compared the extraction of the average over briefly presented arrays, for a perceptual feature (orientations) and for numerical values (1–9 digits), using an identical experimental design for the two tasks. We hypothesized that the averaging of numbers, more than of orientations, would be constrained by capacity limitations. Arrays of Gabor elements or digits were simultaneously presented for 300 ms and observers were required to estimate the average on a continuous response scale. In each trial the elements were sampled from normal distributions (of various means) and we varied the set size (4–12). We found that while for orientation the averaging precision remained constant with set size, for numbers it decreased with set size. Using computational modeling we also extracted capacity parameters (the number of elements that are pooled in the average extraction). Despite marked heterogeneity between observers, the capacity for orientations (around eight items) was much larger than for numbers (around four items). The orientation task also had a larger fraction of participants relying on distributed attention to all elements. Our study thus supports the idea that numbers more than perceptual features are subject to capacity or attentional limitations when observers need to evaluate the average over an ensemble of stimuli.

最近的研究已经确定，人类可以提取简短呈现的视觉元素阵列上的平均感知特征或快速的时间序列的平均值。在这里，我们针对两个任务使用相同的实验设计，比较了简要介绍的阵列的平均提取，感知特征（方向）和数值（1-9位数字）的提取。我们假设数量的平均而不是方向的平均会受到容量限制的限制。同时显示Gabor元素或数字数组300 ms，并要求观察者以连续响应量表估算平均值。在每个试验中，从正态分布（以各种方式）中采样元素，然后我们改变集合大小（4–12）。我们发现，虽然定向的平均精度随设置大小而保持恒定，但对于数字，平均精度随设置大小而减小。使用计算模型，我们还提取了容量参数（平均提取中合并的元素数）。尽管观察者之间存在明显的异质性，但是定向的能力（约八项）比数字的能力（约四项）要大得多。定向任务也有很大一部分参与者依赖对所有元素的分布式关注。因此，我们的研究支持以下观点：当观察者需要评估一组刺激的平均值时，数字而不是感知特征会受到能力或注意力的限制。使用计算模型，我们还提取了容量参数（平均提取中合并的元素数）。尽管观察者之间存在明显的异质性，但是定向的能力（约八项）比数字的能力（约四项）要大得多。定向任务也有很大一部分参与者依赖对所有元素的分布式关注。因此，我们的研究支持以下观点：当观察者需要评估一组刺激的平均值时，数字而不是感知特征会受到能力或注意力的限制。使用计算模型，我们还提取了容量参数（平均提取中合并的元素数）。尽管观察者之间存在明显的异质性，但是定向的能力（约八项）比数字的能力（约四项）要大得多。定向任务也有很大一部分参与者依赖对所有元素的分布式关注。因此，我们的研究支持以下观点：当观察者需要评估一组刺激的平均值时，数字而不是感知特征会受到能力或注意力的限制。定向任务也有很大一部分参与者依赖对所有元素的分布式关注。因此，我们的研究支持以下观点：当观察者需要评估一组刺激的平均值时，数字而不是感知特征会受到能力或注意力的限制。定向任务也有很大一部分参与者依赖对所有元素的分布式关注。因此，我们的研究支持以下观点：当观察者需要评估一组刺激的平均值时，数字而不是感知特征会受到能力或注意力的限制。