Тану эвристикасы және «кемірек – көбірек» эффектісі
Recognition heuristic
Тану эвристикасы – шешім қабылдауда қолданылатын қарапайым тәсіл. Есте сақтау арқылы критерийді бағалауға көмектеседі, таныс нәрсені жақсырақ деп санайды.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Тану эвристикасы, бастапқыда тану принципі деп аталған, үкім мен шешім қабылдау психологиясында модель ретінде және жасанды интеллектте эвристика ретінде қолданылған. Мақсаты – шешім қабылдаушыға тікелей қолжетімді емес критерий туралы жадыдан алынған тану негізінде қорытынды жасау. Бұл баламаларды тану критерийге қатысты болған жағдайда ғана мүмкін. Екі балама үшін эвристика былай анықталады: Егер екі нысанның біреуі танылса, ал екіншісі танылмаса, онда танылған нысанның критерий бойынша жоғары мәні бар деп қорытынды жасаңыз. Тану эвристикасы – Гигеренцер мен Голдштейн ұсынған «жылдам және үнемді» эвристикалардың «бейімделмелі құралдар жинағының» бір бөлігі. Бұл эвристикалардың ең қарапайымы, яғни қарапайым немесе экономикалық. Алғашқы эксперименттерінде Дэниел Голдштейн мен Герд Гигеренцер Германия мен АҚШ студенттерінен Германия және Америка қалаларының халқы туралы сұрақтар қойды. Қатысушыларға қалалардың жұптары берілді және қай қалада халық саны көп екенін көрсетулері қажет болды. Осы және ұқсас эксперименттерде тану эвристикасы қатысушылардың таңдауларының 80-90% -ын сипаттайды, олар бір нысанды таниды, бірақ екіншісін танымайды (осы өлшемге төмендегі түсіндірмелерді қараңыз). Күтпегендей, американдық студенттер неміс қалалары бойынша жақсы нәтиже көрсетсе, ал неміс қатысушылары американдық қалалары бойынша жақсы нәтиже көрсетті, шетелдік қалалардың тек бір бөлігін ғана танығанына қарамастан. Бұл «аз көптің орнына» деп аталып, математикалық тұрғыда формалдануға ие болды.
The recognition heuristic, originally termed the recognition principle, has been used as a model in the psychology of judgment and decision making and as a heuristic in artificial intelligence. The goal is to make inferences about a criterion that is not directly accessible to the decision maker, based on recognition retrieved from memory. This is possible if recognition of alternatives has relevance to the criterion. For two alternatives, the heuristic is defined as: If one of two objects is recognized and the other is not, then infer that the recognized object has the higher value with respect to the criterion. The recognition heuristic is part of the "adaptive toolbox" of "fast and frugal" heuristics proposed by Gigerenzer and Goldstein. It is one of the most frugal of these, meaning it is simple or economical. In their original experiment, Daniel Goldstein and Gerd Gigerenzer quizzed students in Germany and the United States on the populations of both German and American cities. Participants received pairs of city names and had to indicate which city has more inhabitants. In this and similar experiments, the recognition heuristic typically describes about 80–90% of participants' choices, in cases where they recognize one but not the other object (see criticism of this measure below). Surprisingly, American students scored higher on German cities, while German participants scored higher on American cities, despite only recognizing a fraction of the foreign cities. This has been labeled the "less is more effect" and mathematically formalized.
Аз-көп әсері
Егер α > β және α, β н-ден тәуелсіз болса, онда «кемірек – көбірек» әсері байқалады. Мұнда β – екі балама да танылған барлық жұптар үшін C/(C+W) ретінде өлшенетін білімнің дұрыстығы, ал n – жеке тұлға танитын баламалардың саны. «Кемірек – көбірек» әсері дегеніміз, дәлдік пен n арасындағы функция монотонды түрде өсудің орнына кері U пішіндес болатынын білдіреді. Кейбір зерттеулер екі, үш немесе төрт балама арасында және топтық шешімдерде эмпирикалық түрде осы әсерді байқады), ал басқалары оны байқамады. Смитсон танып-білу эвристикасы арқылы «кемірек – көбірек» әсерін (LIME) зерттеді және бастапқы болжамдардың кейбіреулеріне қарсылық білдірді. LIME «тануға тәуелді агенттің, көбірек элементтерді танитын білімді агентке қарағанда, жақсы элементті таңдау ықтималдығы жоғары» болғанда пайда болады. LIME-ті сипаттау үшін математикалық модель қолданылады және Смитсонның зерттеуі оны пайдаланып, оны өзгертуге тырысты. Зерттеу LIME-тің қашан пайда болатынын математикалық тұрғыдан түсіндіруге және нәтижелердің маңыздылығын анықтауға бағытталған. Басты тұжырым – «тану белгісінің артықшылығы тек белгінің дұрыстығына ғана емес, сонымен қатар элементтердің қандай ретпен оқылғанына да байланысты».
If α > β, and α, β are independent of n, then a less is more effect will be observed. Here, β is the knowledge validity, measured as C/(C+W) for all pairs in which both alternatives are recognized, and n is the number of alternatives an individual recognizes. A less is more effect means that the function between accuracy and n is inversely U shaped rather than monotonically increasing. Some studies reported less is more effects empirically among two, three, or four alternatives and in group decisions), whereas others failed to do so,). Smithson explored the "less is more effect" (LIME) with the recognition heuristic and challenges some of the original assumptions. The LIME occurs when a "recognition dependent agent has a greater probability of choosing the better item than a more knowledgeable agent who recognizes more items." A mathematical model is used in describing the LIME and Smithson’s study used it and attempted to modify it. The study was meant to mathematically provide an understanding of when the LIME occurs and explain the implications of the results. The main implication is "that the advantage of the recognition cue depends not only on the cue validities, but also on the order in which items are learned".
Нейропсихологиялық дәлелдер
Танымдық эвристиканы нейросуреттеу техникаларын қолдану арқылы да бейнелеуге болады. Бірқатар зерттеулер көрсеткендей, адамдар оны қолдануға болатын жағдайда танымдық эвристиканы автоматты түрде қолданбайды, бірақ оның экологиялық жарамдылығын бағалайды. Дегенмен, осы бағалау процесін қалай модельдеуге болатыны әлі толық анықталған жоқ. Функционалдық магниттік-резонанстық томографиялық зерттеуде тану және бағалау екі процесінің нейрондық деңгейде ажыратыла алатыны тексерілді. Қатысушыларға екі тапсырма берілді: біріншісі тек тану туралы шешімді қабылдауды қамтыды («Сіз Модена туралы естідіңіз бе? Милан туралы?»), ал екіншісі танымдық эвристиканы қолдануға мүмкіндік беретін қорытынды жасаумен байланысты («Миланның маңызы Моденадан көп пе?»). Тек тану туралы шешімдер кезінде прекунейдегі белсенділік байқалды, бұл аймақ тәуелсіз зерттеулерде тану сенімділігіне жауап беретіні белгілі. Қорытынды жасау тапсырмасында да прекунейде белсенділік байқалды, болжамдағандай, сонымен қатар алдыңғы фронтомедиандық қабықта (aFMC) белсенділік анықталды, ол бұрынғы зерттеулерде бағалау үкімдерімен және өзіне қатысты ойлаумен байланысты болған. aFMC белсенділігі экологиялық рационалдылықты бағалаудың нейрондық негізін көрсете алады. Кейбір зерттеушілер танымдық эвристиканың артындағы психологиялық механизмдерді тексеру үшін оқиғаға байланысты потенциалдарды (ERP) пайдаланды. Росбург, Меклингер және Фрингс Голдштейн мен Гигерензер қолданғанға ұқсас, қалалардың мөлшерін салыстыру тапсырмасы бар стандартты процедураны қолданды. Олар ERP-ді пайдаланып, қатысушылардың шешімдерін болжау үшін стимул пайда болғаннан кейін 300-450 миллисекунд ішінде туындаған танысқа негізделген тануды талдады. Танысқа негізделген тану процестері салыстырмалы түрде автоматты және жылдам болғандықтан, бұл нәтижелер танымдық эвристика сияқты қарапайым эвристикалар негізгі танымдық процестерді пайдаланатынын көрсетеді.
The recognition heuristic can also be depicted using neuroimaging techniques. A number of studies have shown that people do not automatically use the recognition heuristic when it can be applied, but evaluate its ecological validity. It is less clear, however, how this evaluation process can be modeled. A functional magnetic resonance imaging study tested whether the two processes, recognition and evaluation, can be separated on a neural basis. Participants were given two tasks; the first involved only a recognition judgment ("Have you ever heard of Modena? Milan? "), while the second involved an inference in which participants could rely on the recognition heuristic ("Which city has the larger population: Milan or Modena?"). For mere recognition judgments, activation in the precuneus, an area that is known from independent studies to respond to recognition confidence, was reported. In the inference task, precuneus activation was also observed, as predicted, and activation was detected in the anterior frontomedian cortex (aFMC), which has been linked in earlier studies to evaluative judgments and self referential processing. The aFMC activation could represent the neural basis of this evaluation of ecological rationality. Some researchers have used event related potentials (ERP) to test psychological mechanisms behind the recognition heuristic. Rosburg, Mecklinger, and Frings used a standard procedure with a city size comparison task, similar to that used by Goldstein and Gigerenzer. They used ERP and analyzed familiarity based recognition occurring 300 450 milliseconds after stimulus onset in order to predict the participants’ decisions. Familiarity based recognition processes are relatively automatic and fast so these results provide evidence that simple heuristics like the recognition heuristic utilize basic cognitive processes.
Даулар
Танымдық эвристиканы зерттеу көптеген пікір қақтығыстарын тудырды.
Research on the recognition heuristic has sparked a number of controversies.
Өлшем
Танымдық эвристикаға қатысты зерттеулердегі бір маңызды сын – танылу эвристикасына сәйкес болу, оның қолданылуын дұрыс бағалауға жеткіліксіз екендігі айтылды. Оның орнына Hilbig және авторлар тобы танылу эвристикасын дәл сынау үшін көпмүшелік өңдеу ағашы моделін жасады. Көпмүшелік өңдеу ағашы моделі – санаттық деректерді зерттеу үшін когнитивтік психологияда жиі қолданылатын қарапайым статистикалық модель. Hilbig және авторлар тобы танылу мен қосымша білім арасындағы байланыстың болуына байланысты танылу эвристикасын қолданудың жаңа моделі қажет екенін мәлімдеді. Көпмүшелік өңдеу ағашы моделінің тиімділігі дәлелденді және Hilbig және авторлар тобы оның танылу эвристикасын объективті түрде өлшеуге мүмкіндік беретінін айтты. Бұл модель толық емес, бірақ қазіргі уақытта адамдардың танылуға негізделген қорытындыларын болжау үшін ең жақсы модель болып табылады. Олардың пікірінше, нақты сынақтардың құндылығы шектеулі, себебі танылу эвристикасының кейбір аспектілері көбінесе ескерілмейді, сондықтан нәтижелер маңызсыз немесе қате болуы мүмкін.
One major criticism of studies on the recognition heuristic that was raised was that mere accordance with the recognition heuristic is not a good measure of its use. As an alternative, Hilbig et al. proposed to test the recognition heuristic more precisely devised a multinomial processing tree model for the recognition heuristic. A multinomial processing tree model is a simple statistical model often used in cognitive psychology for categorical data. Hilbig et al. claimed that a new model of recognition heuristic use was needed due to the confound between recognition and further knowledge. The multinomial processing tree model was shown to be effective and Hilbig et al. claimed that it provided an unbiased measure of the recognition heuristic. stated that it is an imperfect model but currently it is still the best model to predict people’s recognition based inferences. He believes that precise tests have a limited value basically because certain aspects of the recognition heuristic are often ignored and so the results could be inconsequential or misleading.