I endimensionella absoluta identifieringsuppgifter identifierar deltagarna stimuli som varierar längs en enda dimension. Prestanda är förvånansvärt dålig jämfört med diskriminering av samma stimuli. Befintliga modeller antar att identifiering uppnås med hjälp av långsiktiga representationer av absoluta magnituder. Författarna föreslår en alternativ relativ bedömningsmodell (RJM) där elementala perceptuella enheter representerar skillnaderna mellan nuvarande och tidigare stimuli. Dessa skillnader används, tillsammans med den tidigare återkopplingen, för att svara. Utan att använda långsiktiga representationer av absoluta magnituder, RJM står för a) informationsöverföring gränser, b) böjda seriella position effekter, och c) sekventiella effekter, där svaren är partiska mot omedelbart föregående stimuli men bort från mer avlägsna stimuli (assimilation och kontrast). Nyckelord: absolut identifikation, relativ bedömning Miller (1956) riktade uppmärksamheten på ett märkligt fenomen. Människor har stora svårigheter att identifiera stimuli från en uppsättning som varierar längs en enda psykologisk kontinuum, även om deras förmåga att diskriminera par av stimuli från uppsättningen tyder på att de bör vara mycket bra på identifiering uppgift. Detta fenomen kan ses över ett brett spektrum av stimulans attribut-frekvensen och ljudstyrka, styrkan i smaker och dofter, omfattningen av längder och områden, färgernas färgton och ljusstyrka, och intensiteten och mångfald kutan stimulans-vilket tyder på några vanliga och grundläggande källa till begränsningen. I en absolut identifiering uppgift, deltagarna är skyldiga att identifiera, med en unik etikett, stimuli dras från en uppsättning objekt som varierar längs endast en sammanhängande. Vanligtvis är stimuli jämnt psykologiskt fördelade. En stimulus etikett är normalt dess ordinala position inom setet. Tre nyckelfenomen, som vi granskar mer i detalj nedan, observeras. För det första finns det en allvarlig gräns i den information som överförs från stimulans till respons (dvs. storleken på den uppsättning för vilken medlemmar kan identifieras perfekt) även när intilliggande stimuli är helt diskriminabla. För det andra, en båge effekt observeras när identifiering noggrannhet är plottad mot stimulans, med en fördel för den minsta och största stimuli. För det tredje finns det starka sekventiella effekter, varigenom stimuli i tidigare försök utövar en stark fördomsfullhet i reaktionen på den nuvarande stimulansen. Många teoretiska redogörelser har erbjudits för ett eller flera av dessa fenomen. Nästan alla dessa modeller har gemensamt antagandet att i en absolut identifiering uppgift en representation av den absoluta omfattningen av den nuvarande stimulansen jämförs med några långsiktiga representationer av de absoluta magnituderna av antingen andra stimuli från uppsättningen, särskilda ankarvärden, eller särskilda kriteriumvärden. Men i en granskning av det hundraåriga numret av Psychological Review drog Shiffrin och Nosofsky (1994) slutsatsen att sedan Millers (1956) klassiska artikel "en helt enhetlig redogörelse för de många spännvidd, kant och sekventiella effekter inte har uppnåtts" (s. 359). Här, i motsats till befintliga modeller (utom Laming, 1984), erbjuder vi en relativ domsmodell (RJM) med absolut identifiering. RJM använder inte långsiktiga representationer av absoluta magnituder. Istället använder den skillnaden mellan den nuvarande stimulansen och den tidigare stimulansen, i kombination med återkopplingen från den tidigare studien, för att generera ett svar. Därför bedöms omfattningen av den nuvarande stimulansen i förhållande till omfattningen av endast den omedelbart föregående stimulansen (därav namnet RJM). I den här artikeln går vi igenom befintliga modeller för absolut identifiering och visar att ingen erbjuder en fullständig redogörelse för de fenomen som beskrivs ovan. Vi visar sedan att RJM erbjuder en enhetlig redovisning av dessa fenomen och presenterar nya experimentella bevis som stöder modellen. Vi börjar med en genomgång av de viktigaste empiriska resultaten. Empiriska resultat i Absolut identifiering Om man använder multivariat informationsöverföring som en beroende variabel (McGill, 1954), är det möjligt att mäta den information som överförs 1 i en absolut identifiering uppgift. Om resultatet i en absolut identifieringsuppgift var perfekt, är den överförda informationen 1 Överlämnad information ett mått på graden av samband mellan indata (stimuler) och utdata (svar) från en kanal (deltagaren). Den överförda informationen beskriver inte föreningens karaktär och analysen gör inga antaganden om föreningens form. Miller (1956) började med en motivation för att använda denna åtgärd. skulle öka i takt med att antalet stimuli ökade. Till exempel, perfekt identifiering av två lika sannolika stimuli bär en bit information, identifiering av fyra stimuli bär två bitar, identifiering av åtta stimuli bär tre bitar, och så vidare. Men den information som överförs från stimulans till respons (ibland, kanalkapacitet) i en absolut identifiering uppgift verkar vara begränsad till mycket få bitar (se tabell 1 ), vilket motsvarar perfekt identifiering av mycket få stimuli över ett mycket brett utbud av stimuli attribut (se Garner, 1962; Laming, 1984; Miller, 1956, för recensioner). Figur 1 visar information som överförs som en funktion av antalet stimuli i uppsättningen (med intervall för stimuli hålls konstant) för data från Garner (1953) och Pollack (1952). (I alla siffror som presenterar data kollapsar data mellan deltagarna.) Med ett litet antal stimuli måste naturligtvis mindre information överföras, men i takt med att antalet stimuli ökar fortsätter den information som överförs från stimulans till respons inte att öka. Även om en ökning av antalet stimuli (antal hålls konstant), och därmed separationen av stimuli, ger en initial ökning av den information som överförs, ökningen är en negativt accelererad funktion av intervallet och snabbt når en asymptot när intilliggande stimuli är diskriminabla (Aluisi & Sidorsky, 1958; Braida & Durlach, 1972; Eriksen & Hake, 1955a; Pollack, 1952). När noggrannhet ritas som en funktion av rangen av stimulansen inom stimulansuppsättningen, en karakteristisk båge observeras i den resulterande seriepositionskurvan (t.ex. Kent & Lamberts, 2005; Lacouture & Marley, 2004; Murdock, 1960; W. Siegel, 1972). Prestanda på stimuli i slutet av sortimentet är bättre än prestanda på midrange stimuli även om, när presenteras isolerat, två intilliggande stimuli kan vara helt diskriminabel. När det gäller informationsöverföring, när stimuli är pairwise helt discriminable, ökat avstånd av objekt leder i bästa fall till endast små förbättringar i noggrannhet (Braida & Durlach, 1972; Brown, Neath, & Chater, 2002; Gravetter & Lockhead, 1973; Hartman, 1954; Lacouture, 1997; Luce, Green, & Weber, 1976; Pollack, 1952). Figur 2 visar den mycket liknande stimulansresponsen Figur 2 visar att en ökning av stimulansavståndet nästan inte hade någon effekt på prestandan. Öka antalet stimuli i en absolut identifiering uppgift ökar storleken på bogeffekten (Aluisi & Sidorsky, 1958; Durlach & Braida, 1969; Lacouture & Marley, 1995; Pollack, 1953; W. Siegel, 1972; Weber, Green, & Luce, 1977). Figur 3 visar de seriella positionskurvor som erhållits av Lacouture och Marley (1995; se även Kent & Lamberts, 2005; Lacouture, Li, & Marley, 1998) för olika stimulistorlekar, med en större bågeffekt för större uppsättning storlekar. Observera att även om Stimuli 5 och 6 kan vara nästan perfekt diskriminerade när de utgör hela stimulans uppsättningen, prestanda på dessa samma stimuli sjunker avsevärt när de identifieras inom en större stimuli uppsättning. Bara flytta alla stimuli längs dimensionen, så att varje stimuli ökar i värde med en konstant multiplikativ faktor, har ingen effekt på noggrannheten mot stimuli magnitud kurva (Lacouture, 1997). Bågeffekten kvarstår även efter omfattande övning, även om små förbättringar av noggrannheten observeras (Aluisi & Sidorsky, 1958; Hartman, 1954; Weber et al., 1977; men se Rouder, Morey, Cowan, & Pfaltz, 2004 för en större övningseffekt). Bågeffekten reduceras kraftigt genom korrigering för asymmetri av fel på extrem kontra interiör stimuli (Weber et al., 1977), vilket tyder på att den begränsade möjligheten att göra fel i slutet av intervallet är en viktig faktor bakom bogeffekten (se även Eriksen & Hake, 1957). Bågeffekten beror inte på reaktionsfördel (åtminstone inte enbart responsfördel). I data i vilka slutsvar inte används oftare än centrala svar, är effekten fortfarande observeras (W. Siegel, 1972). I våra data från Experiment 1 observeras fören även om det finns en partiskhet mot att svara med extrema kategorier. Vi känner inte till något absolut identifieringsförsök där starka följdeffekter (där svaret på den nuvarande stimulansen visade sig bero på tidigare stimuli och svar) inte hittades. Naturligtvis, när prestanda i en absolut identifiering uppgift är perfekt, det finns inga sekventiella beroenden. Således är förekomsten av sekventiella beroenden sannolikt att ge en användbar insikt i behandlingen i en absolut identifiering uppgift. Den mest framträdande sekventiella effekten är att svaret på den nuvarande stimulansen visar sig motsvara den omedelbart föregående stimulansen (Garner, 1953, Holland & Lockhead, 1968; Hu, 1997; Lacouture, 1997; Lockhead, 1984; Long, 1937; Luce, Nosofsky, Green, & Smith, 1982; Petrov & Anderson, 2005; Purks, Callahan, Braida, & Durlach, 1980; Rouder et al., 2004; Staddon, King, & Lockhead, 1980; Stewart, 2001; Ward & Lockhead, 1970, 1971. Med andra ord är deltagarna systematiskt RELATIVE DOMAR MODEL partiska för att svara som om den nuvarande stimulansen är närmare den tidigare stimulansen än den faktiskt är. Figur 4 visar data från återkopplingen från Ward and Lockhead's (1970) absoluta identifieringsförsök. Stimuli var toner som varierade i höghet. Det genomsnittliga felet i att svara på den aktuella prövningen ritas för varje stimulans som en funktion av stimulansen på den tidigare prövningen. När den nuvarande stimulansen var större än den tidigare stimulansen var felet negativt (dvs. stimulansen underskattas); när den nuvarande stimulansen var mindre än den tidigare stimulansen var felet positivt. De fem linjerna är ungefär parallella, med positiva sluttningar, visar att assimilering ägde rum för alla kombinationer av nuvarande och tidigare stimuli (Lockhead, 1984). Assimulation till föregående poster observeras också i magnitud uppskattning uppgifter (t.ex., Jesteart, Luce, & Green, 1977), i matchande uppgifter (Stevens, 1975, s. 275) och i relativ intensitet bedömning uppgifter (Lockhead & King, 1983). Effekten av stimuli längre tillbaka i sekvensen på det aktuella svaret är motsatsen - det är, det finns en kontrasteffekt (Holland & Lockhead, 1968; Lacouture, 1997; Ward & Lockhead, 1970, 1971. Likvidation till tidigare försök och kontrast till försök längre tillbaka har visats inom samma experiment, för samma deltagare. Figur 5 visar det genomsnittliga felet på den aktuella prövningen (i genomsnitt över alla möjliga stimuli på den aktuella prövningen) som en funktion av stimulans k prövningar sedan för data från Holland och Lockhead (1968), Lacouture (1997) och Ward och Lockhead (1970). Som beskrivits ovan visades assimilering till stimulansen vid den omedelbart föregående prövningen (k) 1). Stimuli på mindre senaste försök (k  på 1) visade kontrast, som visas av omkastningen i tecken på felet. Kontrasteffekten var mindre än assimileringen, och felberoendet minskade till noll med ett ökat antal mellanliggande försök. I experimenten om sekvenseffekter som diskuterats hittills, var stimulans, respons och feedback alla starkt korrelerade. Vilken av dessa är grunden för assimilering (och kontrast)? Vi fokuserar på denna fråga för resten av detta avsnitt. De observerade sekvenseffekterna är beroende av kvaliteten på stimulanspresentationen. Ward och Lockhead (1971) undersökte prestanda i ett standardexperiment med absolut identifiering med linjelängd. När de ökade uppgiften svårighet genom att minska luminansen och varaktigheten av radlängd presentationer, de observerade mer assimilation. I det svåra tillståndet var noggrannheten låg, och därför minskades korrelationen mellan stimuli och svar. Assimulation visades endast på den tidigare stimulansen och inte på det tidigare svaret. Detta tyder på att assimilering till det tidigare svaret endast normalt observeras eftersom svaret korreleras med den tidigare stimulansen (se även Garner, 1953, McGill, 1957; Mori, 1998). Ward och Lockhead (1971) observerade också assimilering till den tidigare studiens återkoppling men inte till det tidigare svaret i en gissningsuppgift (även om det fanns små tecken på en liten kontrasteffekt på svaren längre tillbaka i sekvensen). Antagandeuppgiften var identisk med ett absolut identifieringsförsök, förutom att stimulina utelämnades och därför inte kunde ha varit orsaken till den assimilering som observerats. Eftersom uppgiften var att gissa fanns det inget samband mellan återkopplingen och svaren. Observationen av sekventiella effekter endast för den tidigare återkopplingen men inte den tidigare responsen i en uppgift där de två inte korrelerades tyder också på att tidigare svar inte är platsen för sekventiella effekter. Att man manipulerar de relativa frekvenserna av skillnadernas storlek mellan på varandra följande försök påverkar identifieringsnoggrannheten. I Lockhead (1970). E n  på fel i svar på försök n; S n  på grad av stimulans presenteras på försök n. STEGART, BROWN, OCH CHATER en absolut identifiering uppgift, Luce et al. (1982) använde sig av fyra olika avgränsade sekvenser. I ett tillstånd, sekvensen av prövningar var begränsad så att den nuvarande stimulansen var antingen identisk med, ett steg mjukare än, eller ett steg högre än den tidigare stimulansen. Detta tillstånd kallades det lilla steget (3) tillstånd, eftersom den nuvarande stimulans valdes från en av tre stimuli centrerad på den tidigare stimuli. I det lilla steget (5) villkor, den nuvarande stimulans valdes från fem intilliggande intensiteter centrerad på den tidigare stimulansen. I det slumpmässiga tillståndet var sekvensen slumpmässig. I det stora steget var den nuvarande stimulansen minst fyra olika stimuli jämfört med tidigare stimuli. För alla fyra sekvenstyper var varje intensitet lika frekvent under hela experimentets gång. Från identifieringen förvirring matris, ett mått på konfusibility, d på i, i och 1, av varje höghet i med den intilliggande höghet, i 1 erhölls. Denna analysmetod gör det möjligt att jämföra identifieringsprestanda som är fri från kontamination genom begränsningar som införs genom kontrollen av sekvenserna i varje tillstånd. 2 (Processen för beräkning av d på i, i och 1 anges i tillägget.) Varje tillstånd visar en karakteristisk båge, med sämre prestanda för mitten av signalområdet (se nedre panelen i figur 6 ). Huvudresultatet är att kurvorna ligger ovanför varandra, så att tonerna är mer konfuserbara i de förhållanden där stegstorleken är större: För att minska identifieringsprestandan är kurvorna små steg (3), små steg (5), slumpmässiga steg och stora steg. Mindre övergångar verkar leda till högre noggrannhet (se även Hu, 1997, och Petzold & Haubensak, 2001, för liknande resultat). (Den övre panelen i figur 6 visar motsvarande bågar i noggrannhetskurvorna för serieposition. Här är beställningen av det stora steget och slumpmässiga förhållanden vände, med bättre prestanda i det stora steget villkor på grund av den begränsade möjligheten att göra misstag som införts av den begränsade uppsättningen möjliga svar på varje försök.) Ytterligare arbete (Nosofsky, 1983b), testa alternativa hypoteser, är förenligt med tanken att mindre övergångar leder till större noggrannhet. Det finns många befintliga konton över några av de fenomen som ses i absoluta identifieringsdata. Extanta modeller kan delas in i fyra huvudklasser: a) modeller där minnen av nya stimuli assimileras (Holland & Lockhead, 1968; Lockhead & King, 1983), b) modifierade Thursoniska modeller (Braida et al., 1984; Durlach & Braida, 1969; Luce et al., 1976; Purks et al., 1980; Treisman, 1985), c) modeller med begränsad respons eller bearbetningskapacitet (Lacouture & Marley, 1991, 2004 Laming, 1984 Laming,, 1997 Marley & Cook, 1984, 1986, och d) exemplar modeller Kent & Lamberts, 2005; Nosofsky, 1997; Petrov & Anderson, 2005). Nedan går vi kort igenom var och en av dessa modeller och överväger vilka av de fenomen som beskrivs (gräns i information som överförs, bogeffekter, assimilering och kontrast) som är och inte redovisas av varje modell. I tabell 2 ges en översikt över dessa modellers omfattning. Två teman framträder i denna översyn. För det första finns det två olika typer av förklaringar till varför ett ökat utbud av stimuli inte ökar den information som överförs. Vissa modeller antar en perceptuell lokus, och andra antar att gränsen ligger i svarsprocessen. Det andra temat är att nuvarande modeller som utgår från att långsiktiga representationer av absoluta magnituder är grunden för absolut identifiering inte ger en fullständig redogörelse för sekventiella effekter. Holland och Lockhead (1968). I Hollands och Lockheads (1968) modell antas deltagarna generera ett svar genom att lägga till det bedömda avståndet mellan den aktuella stimulansen och den tidigare stimulansen till återkopplingen från den tidigare studien. Likvidation och kontrast redovisas i termer av kontamination av representationerna av den absoluta omfattningen av stimuli. I synnerhet antas minnet av den tidigare stimulansen vara förorenat av minnena från tidigare stimuli. Av de fenomen som beskrivs ovan står Hollands och Lockheads (1968) modell för assimilering och kontrast, men bara i genomsnitt. Till exempel, överväga en låg-magnitud stimulus på den tidigare prövningen. Stimulina i tidigare försök kommer sannolikt att ha varit större, och när den tidigare stimulansen förväxlas med dem, är representationen av dess storlek en överskattning. Detta gör att skillnaden mellan nuvarande och tidigare stimuli underskattas i genomsnitt (eftersom den nuvarande stimuli är också sannolikt större än den tidigare stimuli) och leder till att den nuvarande responsen är partisk mot den tidigare Relative JUDGMEN MODEL stimulus (dvs. assimilation). Kontrast följer också: I genomsnitt är den nuvarande responsen partisk bort från stimuli två eller flera prövningar sedan eftersom dessa stimuli i genomsnitt är större i storlek än (lågmagnitud) stimulans på den omedelbart föregående prövningen. En ingående undersökning visar emellertid att denna redogörelse är otillfredsställande. Vanligtvis observeras assimilering för alla kombinationer av aktuella och tidigare stimuli (t.ex. Ward & Lockhead, 1970; vårt experiment 1). Hollands och Lockheads modell förutspår i vissa fall kontraster. Tänk till exempel på fallet med absolut identifiering av 10 stimuli, med Stimulus 3 i den föregående prövningen följt av Stimulus 2 i den aktuella prövningen. Den förvirrade representationen av Stimulus 3 kommer att vara en överskattning (eftersom tidigare stimuli sannolikt kommer att ha varit större), och därmed kommer skillnaden mellan den nuvarande stimulansen och den tidigare stimulansen att överskattas. Detta ger en kontrasteffekt där assimilering observeras. Förutom denna svårighet för modellen, Holland och Lockhead gav ingen redogörelse för de andra fenomen som anges i tabell 2. Lockhuvud och kung (1983). I Lockhead och King's (1983; se även Lockhead 1984) modell, två antaganden görs: a) att på varandra följande stimuli assimileras i minnet, och b) att människor jämför varje ny stimulans med en samling stimulans minnen för att bestämma ett svar. Ingen psykologisk mekanism väljs för att motivera dessa antaganden; "fokus här ligger på en enkel ekvation för att passa data" (Lockhead, 1984, s. 44). Ekvationen är R n  på S n  på en 1  på S n på 1, där R n är svaret på försök n, är S n stimulansen på försök n, en 1 0 för assimilering till S n på 1, en 2  på en 3  på 0 för minskande kontrast till mindre senaste stimuli, och är en bullerterm. Även om en sådan modell oundvikligen kan beskriva assimilering och kontrast, tas ingen hänsyn till andra absoluta identifieringsfenomen. I vår tillämpning av Lockheads och Kings modell har vi funnit att en sådan modell inte ger någon redogörelse för gränsen i den information som överförs eller föreffekten. I en Thursonian skildring resulterar presentationen av en stimulans i uppfattningen av en absolut magnitud, representeras som ett bullrigt värde på en inre sensorisk skala. Kriterier, eller gränser, dela upp denna skala i svarskategorier. Kriterierna ger en långsiktig referensram för absoluta storheter. Det finns viktiga flerdimensionella förlängningar av denna idé (t.ex. Ashby & Townsend, 1986). Källan till variabiliteten i svar i standard Thurstonian modellen är bruset i representationen av stimulansen på den inre sensoriska skalan. En enkel Thursonian modell kan erbjuda en viss redovisning av den gräns i information som överförs som antalet stimuli ökas med intervallet hålls konstant (den "Range konstant" kolumner i tabell 2 ): När antalet stimuli ökas, gränserna blir närmare varandra, och den fasta magnitud buller på sensorisk skala innebär att en stimulans är mer sannolikt att klassificeras felaktigt. Bågeffekten kan också förklaras eftersom det finns en begränsad förmåga att göra misstag för stimuli i kanterna av intervallet. Till exempel, om den minsta magnitud stimulans är kraftigt underskattad, då kommer det fortfarande att vara korrekt klassificeras i den första kategorin. Invariansen av dessa fenomen som spännvidd ökas (N-konstantkolumnerna i tabell 2 ) och en redogörelse för sekventiella effekter kräver ytterligare ändring av modellen. Vi utvärderar tre ändringar nedan. Durlach och Braida (1969). Durlach och Braida (1969) ändrade den enkla Thursoniska beslutsmodell som beskrivs ovan till att omfatta en intern bullermodell. Durlach och Braida föreslog att STEWART, BROWN, OCH CHATER minne kan fungera i en av två lägen. Här diskuterar vi bara sammanhangskodningsläget, som gäller för absolut identifiering. I sammanhangskodningsläget jämförs den föreslagna stimulansen med den allmänna kontexten med de senaste stimulanspresentationerna. Sammanhangskodningsläget lägger till ytterligare en källa till variabilitet i svaret (bortom det perceptuella bruset i den enkla Thursoniska modellen) som är ett resultat av "objektets oförmåga att exakt bestämma sammanhanget och hans oförmåga att exakt bestämma eller representera förnimmelsens förhållande till detta sammanhang" (s. 374). Standardavvikelsen för kontextkodningsbullret antas vara proportionell mot stimulinas räckvidd, även om ingen psykologisk motivering ges för detta antagande. Införandet av en källa till variabilitet som växer med stimulansområdet gör det möjligt för Durlach och Braidas (1969) preliminära teori om intensitetsupplösning att redogöra för invariansen av de absoluta identifieringsfenomenen som intervallet ökas (antingen genom en ökning av antalet stimuli med det avstånd som hålls konstant eller genom en ökning av avståndet). För att redogöra för bågeffekter, Braida et al. (1984) föreslog att det allmänna sammanhanget skulle fastställas av två ankare i vardera änden av intervallet. Deltagaren jämför en stimulans med det allmänna sammanhanget genom att räkna steg (vilket är en del av avståndet mellan ankarna) med hjälp av en bullrig mätenhet. Således finns det mindre variation för stimuli nära ett av ankarna, eftersom antalet steg är litet, och därmed det kumulativa felet är litet. Ingen mekanism erbjuds för att ta hänsyn till sekventiella effekter. Purks m.fl. (1980) föreslogs att de fördelningar som representerar signaler inte påverkas av placeringen av den föregående signalen, utan att kategorigränserna är det. Genom att partitionera deras data med den föregående signalen och montera en Thursonian beslutsbunden modell till varje partition, Purks et al. visade att separationen mellan signalfördelningarna inte påverkades, men att beslutsgränsernas placeringar flyttades bort från den tidigare signalen. Nästa ändring av den enkla Thursoniska modellen utvidgar denna idé. Treisman (1985). - (EN) Herr ordförande! Treisman (1985) använde kriteriumbestämningsteorin (Treisman & Williams, 1984) för att upprätthålla svarskriterierna i en enkel Thursonisk modell. Två av dem som motsätter sig kortsiktiga mekanismer agerar på grundval av kriterierna från fall till fall. En spårningsmekanism, som motiveras av antagandet att objekt i den verkliga världen tenderar att finnas kvar, flyttar kriterierna bort från den för närvarande upplevda sensoriska effekten, vilket ökar sannolikheten för en upprepning av det tidigare svaret. En stabiliserande mekanism verkar för att lokalisera kriterier närmare det rådande flödet av sensoriska ingångar, motiverat av antagandet att kriterierna kommer att justeras för att maximera den information som överförs. Spårningsförskjutningar är större än att stabilisera förskjutningar men förfalla snabbare. Således, Treismans modell förutsäger assimilering till den omedelbart föregående stimulansen när spårning skift dominerar men förutsäger kontrast till mindre senaste stimuli när stabilisera skift dominerar. Denna redogörelse förklarar dock inte helt och hållet de sekventiella fördomarna. Treisman (1985, s. 192) uppgav att omfattningen av kriteriernas rörelse minskar med avståndet mellan kriterierna och stimulansen. Därför skulle modellen förväntas förutsäga större assimilering där tidigare och nuvarande stimuli är liknande. Men assimilering är större där stimuli skiljer sig mer än mindre (se t.ex. figur 4). Av samma anledning, Treismans modell förutspår att felet i svar bör vara större om föregående och nuvarande stimuli är liknande: Luce et al. (1982), Nosfosky (1983b ), Hu (1997 ), och Rouder et al. (2004 fick vi det motsatta resultatet. Storleken på den stabiliserande förskjutningen är, till skillnad från spårningsförskjutningar, inte fast utan i stället proportionell mot avståndet mellan den sensoriska inmatningen och det närmaste kriteriet. Stabiliseringens storlek är således proportionell mot interkriteriumavståndet och är därför också proportionell mot intervallet. Detta gör det möjligt för Treismans (1985) modell att förklara varför ett ökat utbud av stimuli inte ökar den information som överförs. Men det innebär också att eftersom intervallet ökar, stabiliseras bör komma att dominera, och det förutspår en förändring i mönstret av assimilering och kontrast som inte observeras (t.ex., Experiment 1 nedan). Treismans (1985) modell förutsäger inte det gradvisa och smidiga U-formade mönstret av bogeffekten (i stället är noggrannheten ungefär lika för alla utom de två mest extrema stimuli). Men om kriterierna i den centrala regionen är närmare fördelade, kommer bogeffekterna att bli mer U-formade. Ett sådant avstånd skulle också leda till en reaktionsfördel för extrema stimuli, men det motsatta mönstret – en central tendens att svara – observeras vanligtvis (se Experiment 1). Luce m.fl. (1976). - (EN) Herr ordförande! Luce m.fl. (1976) föreslog man en modifierad Thursonisk modell i vilken ett uppmärksamhetsband färdas över stimulansområdet. Objekt som faller i bandet resulterar i en mindre variabel Thursonian representation än de som inte. I takt med att stimulansintervallet ökar minskar sannolikheten för att stimuli faller inom bandet med fast bredd, vilket leder till en minskning av identifieringsprestandan. Detta gör det möjligt för modellen att förutsäga en gräns i prestanda som stimulansområde ökas. Med det ytterligare antagandet att uppmärksamhet bandet bor i kanterna av utbudet av stimuli, båge eller kanteffekter redovisas, även om ingen motivation för detta antagande ges. Det ytterligare antagandet att uppmärksamheten tenderar att uppehålla sig vid platsen för den sista stimulansen förklarar konstaterandet att det finns typiskt minskad variation i svar när den tidigare stimulansen liknar den nuvarande stimulansen (t.ex., Luce et al., 1982). Uppmärksamhetsbandmodellen ger dock inte någon redogörelse för de systematiska fördomarna när det gäller att reagera på den nuvarande stimulansen genom föregående stimuli (dvs. assimilering och kontrast). Cook, Lacouture, och Marley (Lacouture & Marley, 1991, 2004 Marley & Cook, 1984, 1986 har presenterat tre modeller av absolut identifiering som står för gränser för överförd information och bågeffekter genom att anta en begränsad kapacitetsprocess i antingen minne eller svarsprocesser (inte perceptuella processer). Dessa modeller kan redogöra för gränser i prestanda som stimulansområde ökas eftersom de inte antar att gränsen i den information som överförs är perceptuell. Marley och Cook (1984 Cook (, 1986 och Karpiuk, Lacouture, och Marley (1997). I Marley och Cooks (1984, 1986) modeller antas perceptionen vara absolut, med placeringen av 3 Gravetter och Lockhead (1973) föreslog en liknande modell, förutom att i deras modell buller antas vara proportionell mot kriterieområdet (dvs avståndet mellan de två mest extrema kategorigränser) snarare än avståndet mellan de två mest extrema stimuli. Även om dessa två avstånd är mycket korrelerade i de flesta situationer, om den lägsta och högsta stimuli placeras mer extremt, kriteriella intervallet anses vara lämpligare. SAMMANFATTANDE DOMSFÖRMÅNENS MODEL-stimulans representerade exakt på en Thursonisk kontinuum. Den exakta platsen på kontinuum är inte tillgänglig för svarsprocessen och måste härledas genom jämförelse av stimulansen med det sammanhang där den presenteras. Marley och Cook antog att sammanhanget, som består av en uppsättning element, måste repeteras. Varje elements aktivering ökas varje gång en puls anländer från en Poisson-pulsprocess, innan dess aktivering fortsätter att sönderfalla exponentiellt. Det finns en fast total repetitionskapacitet, som de modellerade genom att begränsa pulsen över alla element. Placeringen av stimulansen inom elementens kontinuum är summan av aktiveringen av elementen mellan stimulansen och kända ankare (jfr. Braida et al., 1984)............................................................. Ankaren antas befinna sig vid eller utanför de extrema stimulinas läge. Marley och Cook (1984) visade att enligt dessa antaganden ökar variationen i den totala aktiviteten hos element till ena sidan av stimulansen med antalet element. Marley och Cook (1984) visade att modellen kan redogöra för a) asymptoten i informationsöverföringen som stimulansområdet ökar, med antalet stimuli hålls konstant, eller som antalet stimuli ökar, med avståndet hålls konstant, och b) bogeffekten. Karpiuk m.fl. (1997) Utökade modellen för att förutsäga fördelningen av reaktionstiden. Marley och Cook lämnade ingen redogörelse för de observerade sekventiella effekterna. Marley och Cook påpekade också att om man skulle utvidga sin modell för att tillhandahålla den nödvändiga redovisningen genom att anta att omfattningen av repetitionen bestäms av det omedelbart föregående sammanhanget, är det inte klart hur modellen skulle kunna förklara assimilering och kontrast utan ytterligare tillägg till modellen. Lacouture och Marley (1991). Lacouture och Marley (1991) visade att en enkel nätmodell skulle kunna ge en rimlig redovisning av den överförda begränsningen. Modellen är en tre lager feed-forward nätverk som lär sig genom medelvariance back-propagation av fel. Inmatningsvektorer för intilliggande stimuli överlappar varandra. Till exempel, om Stimulus 5 presenteras, kommer Inmatningsenhet 5 att aktiveras och angränsande Inmatningsenheter 4 och 6 kommer också att aktiveras i mindre utsträckning. Modellen förutspår den gräns i information som överförs när antalet dolda enheter är en, även om den observerade karakteristiska formen av den information som överförs mot inställd storlek (se vår figur 1 ) inte är väl reproducerad. Modellen ger dock en bra passform till Braidas och Durlachs (1972) data, där information som överförts mättes som stimulansintervall varierade (med bestämd storlek hålls konstant). Modellering av bog- och sekvenseffekter beskrivs inte. Modellen kan inte ge en redogörelse för sekvenseffekter utan betydande modifiering eftersom, när lärande har nått asymptot, representation och bearbetning av en stimulans är oberoende av omedelbart föregående stimuli. Lacouture och Marley (1995 Marley (, 2004......................................................................................... Lacouture och Marleys (1995, 2004) kartläggningsmodell är ett feed-forward-nätverk med en enda ingångsenhet, en enda dold enhet och en utmatningsenhet för varje svar. Aktiveringen av inmatningsenheten representerar omfattningen av stimulansen. Perception antas vara bullriga, och upprepad presentation av samma stimulans leder inte alltid till samma aktivering. Den dolda enheten normaliserar denna aktivering via ett lägre och ett övre ankarvärde, så att den resulterande aktiveringen faller inom intervallet 0 till 1. Buller med fast magnitud som representerar en bullrig kartläggningsprocess läggs sedan till, vilket resulterar i en begränsad kanalkapacitet. Med ett stort antal stimuli, den resulterande uppsättning möjliga genomsnittliga dolda enhetsaktiveringar är närmare tillsammans än för en mindre uppsättning, och därmed har den fasta magnitud buller en större effekt på prestanda för större uppsättningar. Kartläggningen av den dolda enhetsaktiveringen på utmatningsenheter verkar för att dela upp enhetsintervallet i svarskategorier. För varje utdataenhet ackumuleras aktiveringen under försökets gång, med motsvarande svar som avges när ackumulatorn når en given tröskel (Lacouture & Marley, 1995). Antagandet av upprepad intratrial provtagning av utgångsenheter gör det möjligt för modellen att förutsäga svarstider samt noggrannhet, vilket ger en förlängning jämfört med tidigare modeller. Lacouture och Marley (2004) ersatte ackumulatorn och tröskeln med en läckande, konkurrerande ackumulator (Usher & McClelland, 2001 ) för att fånga helt korrekta svarstidsfördelningar. Karteringsmodellen ger en redogörelse för gränsen för överförd information och för bogeffekten för olika uppsättningsstorlekar. Genom att införliva den (omotiverade) antagandet att, efter ett svar görs, det kommer att finnas mindre variation i produktionen av den enheten och de som omedelbart gränsar till den på nästa försök, modellen står också för data från sekvens manipulation experiment (Luce et al., 1982). Denna modell lider dock av samma svårigheter som den uppmärksamhetsbandsmodell som beskrivs ovan vid redovisningen av sekvenseffekter. Lacouture och Marley (2004) Laming's (1984, 1997) RJM Laming (1984) beskrev en modell som står för begränsningen i informationsöverföringen och effekterna av att begränsa möjliga hoppstorlekar mellan på varandra följande stimuli (dvs Luce et al., 1982). Det avgörande antagandet i Lamings modell är att alla domar är relaterade till det omedelbart föregående sammanhanget (dvs. att skillnaderna mellan på varandra följande stimuli används, inte stimulinas absoluta storlek). Dessutom föreslog Laming att sådana relativa domar skulle vara begränsade. I synnerhet föreslog Laming att den nuvarande stimulansen kan bedömas som "mycket mindre än", "mindre än", "lika med", "mer än" eller "mycket mer än" den tidigare stimulansen. Denna domsbegränsning ger en begränsning i den information som översänds. Numeriska uppskattningar av stimulansstorlekarna tilldelas sådana att de följer samma mönster. Om skillnaden mellan stimuli bedöms som "mindre än", till exempel, då det antal som tilldelats uppskattningen av omfattningen av den nuvarande stimuli är mindre än uppskattningen av omfattningen av den tidigare stimuli. Beställningen av Luce et al.'s (1982) förhållanden förklaras också av Lamings modell. Laming visade att variabiliteten i svar beror främst på den genomsnittliga squared hoppstorlekar i sekvensen, och, som hoppa storlek förutspår perfekt beställningen av prestanda i Luce et al.Det gör Lamings modell också. Laming (1984) gav inte någon redogörelse för bågen i den seriella positionskurvan eller för assimilering och kontrast. Laming hävdade att det krävs ytterligare en princip för att redovisa de sekventiella effekter som observerats i magnituduppskattningen och den absoluta identifieringen. Han föreslog att forskare tar in 888 STEWART, BROWN, OCH CHATER tar hänsyn till tidigare förväntningar på fördelningen av stimulans magnituder som en kandidat princip. Exemplar modeller (Medin & Schaffer, 1978; Nosofsky, 1986) antar ett långsiktigt minne för varje stimulans magnitud, tillsammans med den etikett som förknippas med denna stimulans. Vid presentation av en stimulans, sannolikheten för ett givet svar ges av likheten av den presenterade stimulansen till minnet av den stimulans som är associerad med detta svar dividerat med den summerade likheten av den presenterade stimulansen till varje stimulans minne. Brunt och al. (2002)................................................................ Brunt och al.'s (2002) modell av skalaninvariant minne, perception och lärande har tillämpats på absoluta identifieringsdata (samt fria, seriella och sonderade minnesuppgifter). Modellen är en exemplarisk modell för absolut identifikation och motsvarar den generaliserade kontextmodellen (GCM; Nosofsky, 1986) i dess tillämpning på absolut identifikation. Exemplar modeller av absolut identifiering ger en rimlig redogörelse för bogeffekter. Bow effekter redovisas eftersom objekt i slutet av intervallet har färre liknande grannar att förväxlas med. Exemplar modeller förutsäger dock inte den gradvisa bugning som vanligtvis observeras: Istället tenderar alla objekt att visa nästan identiska nivåer av prestanda, med undantag för överlägsen prestanda på de mycket kant objekt. Det är möjligt att ge en bättre passform genom att partiska reaktioner i samband med mer extrema stimuli. Denna partiskhet för extrema reaktioner är dock i strid med den centrala tendensen att reagera som vanligtvis observeras. Vidare, som beskrivs ovan, är bogeffekten fortfarande observerad i data där varje svar används lika ofta (W. Siegel, 1972) eller där medelsvar används oftare (se Experiment 1). Exemplar modeller står inför ytterligare ett problem. Kom ihåg att öka avståndet mellan stimuli inte tar bort bogeffekten och leder bara till en liten förbättring av noggrannheten. Exemplar modeller, dock förutsäga en stor förbättring i noggrannhet, som objekt blir mer diskriminabel. Brunt och al. (2002) införde antagandet att diskriminabilitet är omvänt relaterat till stimulansintervall och visade att, med detta ytterligare antagande, bogeffekterna är invarianta inom stimulansområdet. Exemplar modeller förutsäger inte några kurvor i d till utan ytterligare antaganden. I sin enklaste form, exemplar modeller erbjuder ingen redogörelse för sekvenseffekter. När anpassas för att förutsäga sekvenseffekter, typiskt genom antagandet att nyare exemplars är mer tillgängliga i minne och / eller viktas tyngre i den efterföljande beslutsprocessen (t.ex., Nosofsky & Palmeri, 1997; se även Elliott & Anderson, 1995), modellerna inte korrekt förutsäga sekvenseffekter som observerats i klassificering (Stewart & Brown, 2004; Stewart, Brown, & Chater, 2002). Ökad viktning av senare poster gör en förutsägelse liknande assimilering, eftersom det är mer sannolikt att det tidigare svaret upprepas. Den kritik som tillämpas på de Thursoniska modellerna gäller dock: En ökad sannolikhet för upprepning är inte likvärdig med assimilering. Denna ändring ger inte heller någon kontrast. Nosofsky (1997). - (EN) Herr ordförande! Nosofsky (1997) tillämpade Nosofskys och Palmeris (1997) exemplarbaserade slumpmässiga gångmodell, som är en förlängning av GCM (Nosofsky, 1986), för att förutsäga svar och reaktionstider i absolut identifikation. Stimuli representeras av normala fördelningar på ett psykologiskt kontinuum, med stimuli i kanterna av intervallet antas vara mindre varierande. På så sätt byggs en redogörelse för bog- eller kanteffekter in i modellen. Vid presentation av en testobjekt, antar modellen minnen ras som ska hämtas. Sannolikheten för att ett minne hämtas vid en given tidpunkt är en funktion av exemplarens likhet med testobjektet och exemplarens styrka i minnet. När ett objekt hämtas, en räknare för tillhörande kategori etikett ökas, och alla andra minskas. De återstående objekten sedan tävla igen. När någon räknare faller för lågt, svaret i samband med räknaren lämnar loppet. När en räknare når en given tröskel avges det svar som är förknippat med den räknaren, varvid reaktionstiden är en funktion av summan av tiderna för varje hämtning. Ingen mekanism beskrivs för förutsägelse av sekvenseffekter, och ingen förklaring ges på invariansen av bågen i seriell position när stimulansområdet ändras. Petrov och Anderson (2005). Petrov och Anderson (2005) presenterade en skalmodell (ANCHOR) baserad på ACT-R-arkitekturen (Anderson, 1990; Anderson & Lebière, 1998 ) som de tillämpade för absolut identifiering och kategoriklassificering. Uppfattningen om den absoluta omfattningen av en stimulans jämförs med ankare eller exemplarer som lagras i minnet. Perceptionen antas vara stokastisk. Urvalet av exemplars är också stokastisk och beror på likheten mellan exemplars och målstimulans och även på frekvensen och sannolikheten med vilken varje exempel tidigare användes. Exemplars tävlar om urval. Ett exempel är valt, och tillhörande svar hämtas. Om det finns en diskrepans mellan exemplar magnituden och percept magnituden, då en justering tillämpas på svaret för att korrigera den antingen upp eller ner. Systemet är adaptivt, och efter återkoppling assimileras platsen för det associerade exemplet mot perceptet. Petrov och Anderson (2005) monterade modellen på sina egna data från en absolut identifiering av nio stimuli. Modellen kunde passa samtidigt den information som överförts, central tendens att svara, assimilering (i genomsnitt) och en liten praktisk effekt. Modellen inte förutsäga rosetter i d på men kunde förutsäga en exakthet fördel för end stimuli på grund av den begränsade möjligheten för fel i slutet av intervallet. Petrov och Anderson (2005) modellerade inte effekten av att öka antalet stimuli (med intervallet hålls konstant) eller intervallet för stimuli (med antalet hålls konstant), och därför är det osäkert om modellen kan redogöra för effekterna av dessa variabler. Modellen innehåller dock bullriga komponenter som är oberoende av avståndet mellan stimuli, så det kan mycket väl kunna redogöra för effekterna utan ändring. Petrov och Anderson (2005) undersökte inte assimileringen i detalj. I figur 7 visar vi förutsägelserna av ANCHOR (a) för effekten på den aktuella responsen av den tidigare stimulans och strömstimulans (top panel) och (b) för effekten av stimulans vid olika fördröjningar (botten panel). Vi använde parametrarna som Petrov och Anderson (2005, s. 406, 416) rapporterade som bäst anpassade till deras data och körde 200 simuleringar av 450 prövningar. Även om AN-CHOR förutspår assimilering i genomsnitt, förutser det inte det detaljerade mönster som normalt observeras (t.ex. figur 4 och experiment 1), där assimileringen ökar när skillnaden mellan föregående och nuvarande stimuli ökar. I AN-CHOR orsakas sekventiella effekter av att exemplarerna viktas genom att de används på rätt sätt. ANCHOR kan således inte förutsäga det mer detaljerade mönstret av assimilering av samma skäl som Treismans 889 OLIKA DOMSFÖRMÅNAR (1985) och Luce m.fl.(1976) modeller misslyckas: Förutsäga att det svar som är förknippat med den tidigare stimulansen är mer sannolikt att upprepas är inte detsamma som att förutsäga att den nuvarande reaktionen kommer att vara partisk mot den tidigare stimulansen. Dessutom förutsäger inte modellen kontrast till stimuli vid fördröjningar av två eller större och förutspår istället assimilering till stimuli vid dessa fördröjningar. Kent och Lamberts (2005). Kent och Lamberts (2005) lade fram en ansökan om fullständig identifiering av Lamberts's (2000) förlängd GCM (EGCM). EGCM skiljer sig från GCM genom att anta att mängden information om en stimulansstorlek ökar över tiden för stimulansen presentation som stimulanselement provtas. Sannolikheten för att provtagningen kommer att stoppas och ett svar som ges ökar i takt med att fler element provtas. EGCM kunde förutsäga bågens noggrannhet och genomsnittliga korrekta reaktionstider samt den fullständiga reaktionstidens fördelning för enskilda stimuli. Genom att tillåta mer generalisering för större uppsättningar storlekar och mindre provtagning för större uppsättning storlekar, EGCM kunde också förutsäga förändringar i noggrannhet och reaktionstid som inställd storlek varierade. En alternativ, mer parsimonisk ändring, i vilken den information som tillfördes av varje ytterligare prov var en minskande funktion av antalet prover, gjorde det också möjligt för modellen att redogöra för set-size-effekter. Kent och Lamberts modellerade inte effekten av att ändra stimulansavståndet. Men utan att ändra diskriminabiliteten (jfr. , EGCM förutsäger att prestandan kommer att öka kraftigt med ökat avstånd (gränsvärden i den information som överförs har inte heller modellerats). Modellen förutsäger inga sekventiella effekter.
I kontrast, Adaptive Crowd Kernel Learning (A-CKL) REF ) väljer frågor av hur sannolikt de är att minska osäkerheten i positionerna för varje objekt i den inlärda inbäddning.
Absolute identification by relative judgment
{'venue': 'Psychological Review', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}