Введение

Эвристика узнавания, первоначально названная принципом узнавания, использовалась в качестве модели в психологии суждений и принятия решений, а также как эвристика в искусственном интеллекте. Цель состоит в том, чтобы делать выводы о критерии, который не является непосредственно доступным для принимающего решение, основываясь на узнавании, извлеченном из памяти. Это возможно, если узнавание альтернатив имеет отношение к данному критерию. Для двух альтернатив эвристика определяется следующим образом: если один из двух объектов узнан, а другой – нет, то следует предполагать, что узнанный объект имеет более высокое значение по отношению к критерию. Эвристика узнавания является частью "адаптивного набора инструментов" "быстрых и экономных" эвристик, предложенных Гигерензером и Голдштейном. Она является одной из самых экономных из них, то есть простой и не требующей больших затрат. В своем первоначальном эксперименте Дэниел Голдштейн и Герд Гигеренцер опросили студентов в Германии и США о численности населения немецких и американских городов. Участникам предлагались пары названий городов, и их просили указать, в каком из них проживает больше людей. В этом и подобных экспериментах эвристика узнавания обычно объясняет около 80–90% выборов участников в тех случаях, когда они узнают один объект, но не другой (см. критику этой оценки ниже). Удивительно, но американские студенты показали лучшие результаты по немецким городам, а немецкие участники – по американским, несмотря на то, что узнали лишь небольшую часть иностранных городов. Этот феномен получил название "эффект «меньше – значит больше»" и был математически формализован.

Эффект "меньше - значит больше"

Если α > β, и α, β не зависят от n, то будет наблюдаться эффект "меньше – больше". Здесь β – это валидность знания, измеряемая как C/(C+W) для всех пар, в которых обе альтернативы распознаны, а n – количество альтернатив, которые человек распознает. Эффект "меньше – больше" означает, что функция зависимости между точностью и n имеет обратную U-образную форму, а не монотонно возрастает. Некоторые исследования эмпирически выявили эффект "меньше – больше" при выборе из двух, трех или четырех альтернатив, а также при принятии групповых решений, в то время как другие не смогли этого сделать. Смитсон исследовал эффект "меньше – больше" (LIME) с использованием эвристики узнавания и оспорил некоторые из исходных предположений. LIME возникает, когда "агент, полагающийся на узнавание, имеет более высокую вероятность выбора лучшего варианта, чем более информированный агент, который узнает больше вариантов". Для описания LIME используется математическая модель, которую Смитсон использовал в своем исследовании и попытался модифицировать. Целью исследования было математическое понимание условий возникновения LIME и объяснение последствий полученных результатов. Основным выводом является то, что "преимущество использования узнавания зависит не только от валидности сигналов, но и от порядка, в котором изучаются варианты".

Нейропсихологические данные

Эвристика распознавания также может быть изучена с помощью методов нейровизуализации. Ряд исследований показал, что люди не всегда автоматически используют эвристику распознавания, когда это возможно, а оценивают её экологическую валидность. Однако, неясно, как можно смоделировать этот процесс оценки. Исследование с использованием функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) проверило, можно ли разделить на нейронном уровне два процесса – распознавание и оценку. Участникам были предложены два задания: первое включало только суждение о знакомстве ("Вы когда-нибудь слышали о Модене? Милане?"), а второе – умозаключение, в котором участники могли опираться на эвристику распознавания ("Какой город имеет большее население: Милан или Модена?"). Для простых суждений о знакомстве была зафиксирована активация в прекунеусе – области мозга, которая, согласно независимым исследованиям, реагирует на уверенность в узнавании. В задаче умозаключения также наблюдалась активация прекунеуса, как и ожидалось, а также активация передней фронтомедиальной коры (aFMC), которая в предыдущих исследованиях связывалась с оценочными суждениями и самореферентной обработкой. Активация aFMC может представлять собой нейронный субстрат этой оценки экологической рациональности. Некоторые исследователи использовали события-связанные потенциалы (ERP) для изучения психологических механизмов, лежащих в основе эвристики распознавания. Росбург, Меклингер и Фрингс использовали стандартную процедуру с задачей сравнения размеров городов, аналогичную использованной Гольдштейном и Гигеренцером. Они использовали ERP и проанализировали распознавание, основанное на знакомстве, которое происходило через 300–450 миллисекунд после появления стимула, чтобы предсказать решения участников. Поскольку процессы распознавания, основанные на знакомстве, относительно автоматичны и быстры, эти результаты свидетельствуют о том, что простые эвристики, такие как эвристика распознавания, используют базовые когнитивные процессы.

Противоречия

Исследования эвристики распознавания вызвали множество споров.

Измерение

Одна из основных критических замечаний в адрес исследований эвристики узнавания заключалась в том, что простое соответствие этой эвристике не является надежным показателем ее применения. В качестве альтернативы, Hilbig и др. предложили более точный способ проверки эвристики узнавания и разработали многочленную модель дерева обработки для этой эвристики. Многочленная модель дерева обработки – это простая статистическая модель, часто используемая в когнитивной психологии для анализа категориальных данных. Hilbig и др. утверждали, что новая модель применения эвристики узнавания необходима из-за смешения узнавания и дополнительных знаний. Было показано, что многочленная модель дерева обработки эффективна, и Hilbig и др. заявили, что она обеспечивает несмещенную оценку эвристики узнавания. Они отметили, что модель несовершенна, но в настоящее время это все еще лучшая модель для прогнозирования выводов людей, основанных на узнавании. Они полагают, что точные тесты имеют ограниченную ценность, в основном потому, что определенные аспекты эвристики узнавания часто игнорируются, и поэтому результаты могут быть незначимыми или вводящими в заблуждение.