Образцовая теория - Exemplar theory

О взгляде на искупление см. Теория морального влияния искупления.
Часть серия на
Фонетика
Часть Лингвистическая серия
Субдисциплины
Артикуляция
Места сочленения
Манеры артикуляции
Механизмы Airstream
Акустика
Звучание (Озвучивание )
Типы звучания
Восприятие
Теории восприятия речи
Лингвистический портал

Образцовая теория это предложение о том, как люди категоризировать объекты и идеи в психология. Он утверждает, что люди выносят категориальные суждения, сравнивая новые стимулы с экземплярами, уже хранящимися в объем памяти. Экземпляр, хранящийся в памяти, является "пример для подражания". Новому стимулу присваивается категория на основании наибольшего числа сходств, которое он имеет с образцами из этой категории. Например, модель предлагает, чтобы люди создавали категорию «птицы», сохраняя в своей памяти коллекцию всех птиц, с которыми они сталкивались: воробьи, малиновки, страусы, пингвины и т. Д. Если новый стимул достаточно похож на некоторые из них сохраненные примеры птиц, человек относит раздражитель к категории «птица».[1] Различные версии теории примеров привели к упрощению мысли, касающейся изучения концепций, поскольку они предполагают, что люди используют уже встречающиеся воспоминания для определения категоризации, а не создают дополнительное абстрактное резюме представлений.[2]

Теория образцов и прототипов

Образцовую теорию часто противопоставляют теория прототипов, который предлагает другой метод категоризации. При вынесении категориальных суждений мы используем как метод образца, так и метод прототипа, и они часто работают в тандеме для получения наиболее точного заключения.[нужна цитата ]. Недавно внедрение представлений и категоризации, основанных как на прототипах, так и на образцах, было реализовано в когнитивно вдохновленной искусственной системе, называемой ДВОЙНЫЕ ПАРАМЕТРЫ (Система концептуальной категоризации, основанная на двойных прототипах и образцах), которая, благодаря этой интеграции, расширила возможности категоризации классических моделей категоризации.[3] Эти две теории похожи в том, что они подчеркивают важность сходства в категоризации: новый стимул может быть помещен в категорию только за счет сходства с прототипом или образцом. Они оба полагаются на одного и того же генерала. познавательный процесс: мы испытываем новый стимул, в памяти запускается концепция, мы делаем суждение о сходстве и делаем вывод категоризации. Однако специфика двух теорий различна. Теория прототипов предполагает, что новый стимул сравнивается с одним прототипом в категории, в то время как теория образцов предполагает, что новый стимул сравнивается с несколькими известными образцами в категории. В то время как прототип - это абстрактное среднее значение членов категории, образец - это фактический член категории, извлеченный из памяти.[нужна цитата ] В то время как прототипы экономичны - то есть они больше способствуют быстрому принятию решений, - образцы менее таковы. С другой стороны, прототипы менее гибки, чем образцы: образцы могут легче учитывать нетипичных членов категории, таких как пингвин, входящий в категорию «птица», потому что образец не усредняет характеристики категории, как прототип. делает. Образцы могут иметь смысл переменных категорий - с менее выдающимися характеристиками - таких как «игры», в гораздо большей степени, чем прототипы, которые полагаются на типичные характеристики для определения принадлежности. Другое отличие, предложенное исследованиями, заключается в том, что после длительного опыта работы с концепцией образцы будут использоваться чаще, чем прототипы.

Процесс категоризации для определения того, к какому типу животного относится собака, может быть использован в качестве примера использования теории образцов. Все черты собаки будут приняты во внимание и сравнены отдельно с другими животными, с которыми индивидуум сталкивался ранее. В конечном итоге человек придет к выводу, что животное - это собака, поскольку у него есть все черты, ранее ассоциированные с примером собаки. Человек мог бы прийти к такому выводу, используя теорию прототипа, если бы собака была среднего вида, но что произойдет, если у собаки только три ноги и она не лает? Здесь теория прототипов может не позволить человеку сделать вывод, что животное является собакой, потому что у него нет прототипных черт, но теория образцов будет принимать во внимание предыдущие примеры собак, которые не лают, или собак, которые имеют травмы и, следовательно, лишены конечностей. Подходы к категоризации на основе примеров тщательно анализируют все встречающиеся примеры в данной категории, чтобы обеспечить точную категоризацию.

Противоречивые утверждения были сделаны относительно точности теории образцов для категоризации, когда ее сравнивали с теорией прототипов. Например, одно исследование в Университете штата Аризона пришло к выводу, что теория образцов является наиболее точной при минимальном опыте категорий, а по мере развития опыта теория прототипов становится более точной.[4] Другое исследование, тем не менее, показывает доказательства того, что подход, основанный на образце, становится более точным по мере того, как вы лучше знакомитесь с категорией, потому что знания членов больше, чем те, которые могут быть представлены одним прототипом. Понятно, что в одних ситуациях подход, основанный на образцах, наиболее точен, а в других - нет.[5] При этом очевидно, что мозг естественным образом использует комбинацию подходов к категоризации в повседневной жизни.

Исследование, проведенное в Университете Орегона, показало, что типичные средние значения с большей вероятностью будут забыты, чем многие конкретные примеры.[6] Опора только на прототипы не позволяет адекватно рассматривать, а полагаться только на примеры может быть неэффективно. Теория примеров более гибкая, чем теория прототипов, но менее экономична, их сочетание уравновешивает гибкость и эффективность. Опыт работы с различными примерами превращается в постоянно меняющийся, более точный прототип - это не значит, что теория образцов и теория прототипов конкурируют друг с другом, а то, что они работают вместе, в тандеме.[7][8]

Типичность и образцы

Типичность - это идея, часто связанная с теорией образцов, где наиболее подходящие образцы или те, которые разделяют большинство характеристик с другими образцами категории, считаются типичными и приводят к более быстрой категоризации новых стимулов, аналогичных этим типичным образцам.[9] Типичные образцы с большей вероятностью дадут точное совпадение при классификации нового элемента.[9] Например, когда вас просят составить список фруктов, в первую очередь часто приходят на ум первые яблоки, апельсины и бананы, поскольку они считаются более типичными. В списке могут появиться такие фрукты, как карамболь или инжир, но для этого потребуется более тщательный поиск в памяти.[10]

Примерная частота и давность

Исследователи предположили, что увеличение частота предъявления стимула положительно повлияет на типичность образца. Поскольку теория примеров опирается на память о конкретных случаях или опыте, будет больше экземпляров этого образца, которые можно будет вызвать из памяти, когда встретится новый потенциальный член категории.[10] Продолжая пример с фруктами, яблоки и апельсины встречаются чаще, что делает их типичными. Стимулы, встречающиеся вскоре после обнаружения экземпляра, могут увеличить скорость распознавания категории, это известно как новизна. Грунтовка Образца делает память более доступной и быстрее приходит в голову, поэтому кажется более типичной.[10]

Исследование

Одно исследование, сравнивающее основанный на правилах Теории и теории, основанные на образцах, показали, что отдельные лица используют правила, когда новые элементы путают, и используют образцы, когда они различны. Первоначально категоризация основана на правилах. Вовремя процесс изучения, соответствующие функции для различения элементов изучаются со временем. Затем новые элементы можно сохранить как образцы и использовать для категоризации менее важных элементов без расхождений между правилами.[11]

Например, радиолог должен классифицировать подозрительное пятно на рентгеновском снимке либо как опухоль, либо как естественную вариацию ткани. Теории, основанные на образцах, предполагают, что решение принимается путем сравнения текущего рентгеновского снимка с образцами рентгеновского излучения в памяти. Если рентгеновский снимок визуально больше похож на рентгеновский снимок опухоли, чем на рентгеновский снимок нормальной ткани, радиолог может классифицировать подозрительное пятно как опухоль. Теории, основанные на правилах, предполагают, что радиолог должен наблюдать, соответствуют ли определенные свойства рентгеновского излучения тем же критериям, что и опухоли (то есть определению опухоли). Решение о том, является ли подозрительное место опухолью, основывается только на критериях.

Частота, с которой предмет встречается, является важным фактором, влияющим на его типичность. Исследования показывают, что типичность самолета как транспортного средства оценивалась до 11 сентября 2001 года, а затем несколько раз после этой даты.[12] Публичность об инцидентах 11 сентября привела к повышению номинальной типичности самолета с пяти часов до одного месяца после теракта. Примерно через четыре с половиной месяца после событий 11 сентября типичный самолет вернулся к своему нормальному уровню. Эти данные свидетельствуют о том, что из-за того, что события 11 сентября широко освещались в СМИ, слово «самолет» использовалось настолько часто, что стало таким же распространенным, как и типичное транспортное средство. Образцовые модели предоставляют объяснения рейтингов типичности концепций, влияния типичности на время категоризации и эффектов, обусловленных изменчивостью экземпляров внутри категории.

Работа Канемана и Тверски[13] проиллюстрировал, что люди используют образцы при категоризации и принятии решений. В одном из своих экспериментов было обнаружено, что участники оценивали частоту возникновения различных типов событий, находя несколько примеров, на которых основывались их приближения. Например, когда участников спросили, есть ли в английском языке еще слова, начинающиеся с «k» или имеющие «k» в качестве третьей буквы, большинство выбрали первый вариант (даже если это неверно). Предположительно, участники сделали это, потому что они смогли создать больше примеров слов, начинающихся с «k», чем они могли бы слов с «k» в качестве третьей буквы в слове. (Этот конкретный эксперимент также связан с эвристика доступности, с помощью которого мы угадываем вероятность по легкости, с которой приходит в голову пример.)[9]

В исследованиях категоризации участники иногда приходят к выводу, что новые стимулы не принадлежат к определенной категории, находя контрпример. Например, участники основывали свое несогласие с утверждением «все птицы - орлы» на их восстановлении воспоминаний о птицах, которые не были орлами, таких как малиновки. Если участники использовали образцы для принятия несогласных решений, они также используют образцы для принятия подтверждающих решений о членстве в категории.[9]

Исследование Barsalou et al. утверждает, что категоризация экземпляров событий отличается от категоризации отдельных экземпляров. Частота функций контролирует, как события классифицируются, добавляя к более обобщенной типовой группировке, в то время как отдельные лица чаще разделяются на категории отдельно, создавая новую группу, когда встречается новый человек.[14]

Есть свидетельства, подтверждающие, что подход, основанный на образце, может быть более точным, чем подход прототипа.[15] Образцовые модели более успешны при изучении сложных концепций, чем простых концепций.[16][17]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Нософски, Р.М., Потос, Э.М., Уиллс, А.Дж. (2011). Обобщенная контекстная модель: примерная модель классификации. Формальные подходы к категоризации, 18–39.
  2. ^ Кейв, К. (2009). Прототипные и примерные теории концепций [примечания]. Извлекаются из http://courses.umass.edu/psy315/prototype.html В архиве 2015-05-02 в Wayback Machine
  3. ^ Лието, Антонио; Radicioni, Daniele P .; Ро, Валентина (2017). «Dual PECCS: когнитивная система для концептуального представления и категоризации» (PDF). Журнал экспериментального и теоретического искусственного интеллекта. 29 (2): 433–452. Дои:10.1080 / 0952813X.2016.1198934. HDL:2318/1603656.
  4. ^ Хома, Д., Стерлинг, С., Трепель, Л. (1981) Ограничение обобщения на основе примеров и абстракции категориальной информации. Журнал экспериментальной психологии: обучение и память человека 7 (6) стр. 418–439.
  5. ^ Мак, М.Л., Престон, А.Р., Лав, Б.С. (2013) Расшифровка алгоритма категоризации мозга на основе его нейронной реализации. Current Biology, 23 (20) pp. 2023–2027.
  6. ^ Хинцман, Д.Л., Лудлам, Г. (1980) Дифференциальное забывание прототипов и старых экземпляров: моделирование с помощью модели классификации на основе образцов. Память и познание в психономическом обществе 8 (4) с. 378–382
  7. ^ Йохансен, М.К., Фуке, Н., Сэвидж, Дж., Шанкс, Д.Р. (2013) Запоминание экземпляров и влияние категорий: оспаривание доказательств существования множественных систем в категориальном обучении. Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии 66 (6) стр. 1204–1226
  8. ^ Штернберг, Р.Дж. (1999) Природа познания. MIT Press. Стр. 231–235
  9. ^ а б c d Смит, Э., Медин, Д. (1999). Образцовый вид. Concepts: Core Readings, 207–209.
  10. ^ а б c Райсберг, Д. (2013) Познание: изучение науки о разуме. 5-е изд. W. W. Norton & Co. Нью-Йорк.
  11. ^ Роудер, Дж. Н. и Рэтклифф, Р. (2006). Сравнение теории категоризации, основанной на образцах и правилах. Текущие направления в психологической науке (Wiley-Blackwell), 15 (1), 9–13. DOI: 10.1111 / j.0963-7214.2006.00397.x
  12. ^ Новик, Л. (2003). В авангарде размышлений: влияние средств массовой информации на типичность самолетов. Психономический бюллетень и обзор, 10, 971–974.
  13. ^ Тверски, Амос; Канеман, Даниэль (1973). «Доступность: эвристика для оценки частоты и вероятности». Когнитивная психология. 5 (2): 207–232. Дои:10.1016/0010-0285(73)90033-9. ISSN  0010-0285.
  14. ^ Барсалу, Л. В., Хаттенлохер, Дж., Ламбертс, К. (1998), категоризация на основе отдельных лиц и событий. Когнитивная психология, 36, 203–272.
  15. ^ Стормс, Г., Де Бок, П., и Рутс, В. (2000). Информация о прототипах и образцах в категориях естественного языка. Журнал памяти и языка, 42, 51–73.
  16. ^ Фельдман, Дж. (2003). Принцип простоты в изучении человеческой концепции. Текущие направления в психологической науке, 12, 227–232.
  17. ^ Смит, Дж. Д. и Минда, Дж. П. (2000). Тридцать результатов категоризации в поисках модели. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание, 26, 3–27.

внешняя ссылка