Författarna föreslår och testar en exemplarbaserad slumpmässig gångmodell för att förutsäga svarstider i uppgifter med snabb, multidimensionell perceptuell klassificering. Modellen kombinerar element av R. M. Nosofskys (1986) generaliserade kontextmodell av kategorisering och G. D. Logans (1988) instansbaserad modell av automatik. I modellen, exemplars ras mellan varandra för att hämtas från minnet, med hastigheter som bestäms av deras likhet med testobjekt. De hämtade exemplars ger inkrementell information som går in i en slumpmässig walk process för att fatta klassificeringsbeslut. Modellen förutsäger korrekt effekter av likheter inom och mellan kategorier, kännedom om enskilda objekt och utökad praxis för klassificeringens svarstider. Den bygger också broar mellan kategorisering och automatik. Modeller för multidimensionell perceptuell klassificering har blivit allt kraftfullare och mer sofistikerade under senare år, vilket ger detaljerade kvantitativa redovisningar av mönster för klassificeringsutbildning, överföring och generalisering (t.ex. Anderson, 1991; Ashby, 1992; Estes, 1986 Estes,, 1994 Kruschke, 1992; Nosofsky, 1992b; Shanks & Gluck, 1994). En grundläggande begränsning av alla de stora konkurrerande modellerna på området i dag är dock att de inte erbjuder någon redovisning av tidsförloppet för klassificeringen. Eftersom svarstiderna ger ett fönster in i förståelsen av karaktären av kognitiva representationer och beslutsprocesser, är det viktigt att röra sig i riktning mot modeller som står för denna form av data. I den här artikeln föreslår och testar vi en processorienterad modell för att förutsäga svarstider i uppgifter med snabb perceptuell klassificering. Vår föreslagna modell följer i andan av några ledande modeller av kategorisering genom att anta att människor representerar kategorier i form av lagrade exemplars (Hintzman, 1986; Medin & Schaffer, 1978; Nosofsky, 1986). Klassificeringsbeslut fattas genom att hämta dessa lagrade exemplars från minnet. I den nyligen föreslagna modellen, hämtas exemplars används för att köra en slumpmässig promenad process (t.ex., Luce, 1986; Townsend & Ashby, 1983) där bevis tillfaller alternativa kategorier över tid. Random-walk modeller har varit framgångsrik på att redovisa för prestanda i uppgifter minne, beslutsfattande, sensorisk diskriminering, och um'dimensionell absolut omdöme (t.ex., Busemeyer, 1985; Karpiuk, Lacouture, & Marley, i Link, 1992; Ratcliff, 1978). Således verkade en slumpmässig promenad arkitektur en lovande att utforska inom området för multidimensionell perceptuell kategorisering. Eftersom vår modell antar att hämtade kategori exemplars används för att köra en slumpmässig gångprocess, hänvisar vi till det som en exemplar-baserad slumpmässig gång (EBRW) modell. EBRW integrerar och utvidgar två tidigare utvecklade och välkända exempla modeller av kognitiva processer. Den första är Nosofskys (1986) generaliserade kontextmodell (GCM), som har haft en lång historia av framgång med att redovisa relationer mellan kategorisering, identifiering, gammalt erkännande och likhet (Estes, 1994; Medin & Schaffer, 1978; Nosofsky, 1984 Nosofsky,, 1992b ). Den andra modellen är Logans (1988 Logans ( 1990 års exempelbaserade modell för automatik), som har varit mycket framgångsrik när det gäller att redovisa utvecklingen av kvalificerade prestationer som en funktion av utökad praktik. Även om denna artikel fokuserar på hur EBRW står för klassificering responstider, ett annat viktigt bidrag av arbetet är att det bygger broar mellan områdena kategorisering och utvecklingen av automatik (Palmeri, 1997). Vi föreslår i själva verket att EBRW kan ge insikter i utvecklingen av expertis inom perceptuell klassificering. Vi organiserar vår artikel genom att först kort gå igenom Nosofskys (1986) GCM och Logans (1988) exitmodell. Vi förklarar sedan hur nyckelkomponenterna i var och en är integrerade i EBRW. Därefter ges ett formellt uttalande om EBRW, dess viktigaste egenskaper diskuteras, och analytiska förutsägelser härleds. I artikelns empiriska avsnitt testas EBRW i flera experiment med snabb perceptuell klassificering, och dess förutsägelser jämförs med en alternativ beskrivande modell av klassificeringens reaktionstid. Slutligen, tillämpningar av EBRW för att redovisa utvecklingen av kvalificerade prestanda i uppgifter visuell numerositet bedömning (t.ex., Lassaline & Logan, 1993) illustreras kortfattat och diskuteras när vi interrelaterar områdena kategorisering och automatik.
Till exempel, den exemplar-baserade slumpmässiga gångmodellen (EBRW; REF ) modeller klassificering som en slumpmässig gångprocess.
An exemplar-based random walk model of speeded classification
{'venue': 'Psychological Review', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}