Психофизическая парадигма для сбора и анализа суждений о сходстве

Люди мысленно обрабатывают и представляют поступающую сенсорную информацию для выполнения широкого спектра задач, таких как распознавание объектов, навигация, делание выводов об окружающей среде и многие другие. Суждения о подобии обычно используются для исследования этих ментальных ^{представлений1}. Понимание структуры ментальных представлений может дать представление об организации концептуального ^{знания2}. Также можно получить представление о нейронных вычислениях, связав суждения о сходстве с паттернами активации ^мозга3. Кроме того, суждения о подобии выявляют особенности, которые являются заметными в ^{восприятии4}. Изучение того, как ментальные представления изменяются во время развития, может пролить свет на то, как они усваиваются5. Таким образом, суждения о сходстве дают ценное представление об обработке информации в мозге.

Распространенной моделью ментальных представлений, использующих сходства, является геометрическая модель ^{пространства6,7,8}. Применительно к сенсорным областям этот вид модели часто называют перцептивным ^{пространством9}. Точки в пространстве представляют собой раздражители, а расстояния между точками соответствуют воспринимаемому несходству между ними. Из суждений о сходстве можно получить количественные оценки различий. Эти попарные различия (или расстояния восприятия) затем могут быть использованы для моделирования пространства восприятия с помощью многомерного ^{масштабирования10}.

Существует множество методов сбора суждений о сходстве, каждый со своими преимуществами и недостатками. Самый простой способ получить количественные показатели несходства состоит в том, чтобы попросить испытуемых оценить по шкале степень несходства между каждой парой стимулов. Хотя это относительно быстро, оценки, как правило, нестабильны в течение длительных сессий, поскольку субъекты не могут вернуться к предыдущим суждениям, а контекстные эффекты, если они присутствуют, не могут быть обнаружены. (Здесь контекстный эффект определяется как изменение предполагаемого сходства между двумя стимулами, основанное на наличии других стимулов, которые не сравниваются.) В качестве альтернативы испытуемых можно попросить сравнить все пары стимулов со всеми другими парами стимулов. Хотя это дало бы более надежное ранжирование различий, количество сравнений требовало шкал с четвертой степенью числа стимулов, что делало возможным только небольшие наборы стимулов. Более быстрые альтернативы, такие как сортировка по заданному количеству ^{кластеров11} или бесплатная сортировка, имеют свои ограничения. Свободная сортировка (на любое количество куч) интуитивно понятна, но она заставляет субъекта классифицировать стимулы, даже если стимулы нелегко поддаются категоризации. Более поздний метод с несколькими компоновками, обратный MDS, обходит многие из этих ограничений и очень ^{эффективен12}. Однако этот метод требует, чтобы испытуемые проецировали свои ментальные представления на 2D-евклидову плоскость и рассматривали сходства определенным геометрическим образом, делая предположение, что структура подобия может быть восстановлена из евклидовых расстояний на плоскости. Таким образом, сохраняется потребность в эффективном методе сбора большого количества суждений о сходстве, не делая предположений о геометрии, лежащей в основе суждений.

Здесь описан метод, который является достаточно эффективным, а также позволяет избежать вышеуказанных потенциальных ловушек. Попросив испытуемых ранжировать стимулы в порядке сходства с центральной ссылкой в каждом ^{испытании13}, можно исследовать относительное сходство напрямую, не предполагая ничего о геометрической структуре ответов испытуемых. Парадигма повторяет подмножество сравнений как с идентичными, так и с различными контекстами, что позволяет непосредственно оценивать контекстные эффекты, а также получать градуированные ответы с точки зрения вероятностей выбора. Процедура анализа разлагает эти ранговые суждения на несколько попарных сравнений и использует их для построения и поиска евклидовых моделей перцептивных пространств, которые объясняют суждения. Метод подходит для подробного описания представления наборов стимулов умеренных размеров (например, от 19 до 49).

Чтобы продемонстрировать целесообразность подхода, был проведен эксперимент, использующий в качестве стимулов набор из 37 животных. Данные собирались в течение 10 часовых сессий, а затем анализировались отдельно для каждого субъекта. Анализ выявил согласованность между субъектами и незначительные контекстные эффекты. Он также оценил согласованность воспринимаемых различий между стимулами с евклидовыми моделями их перцептивных пространств. Парадигма и процедуры анализа, изложенные в этой статье, являются гибкими и, как ожидается, будут полезны для исследователей, заинтересованных в характеристике геометрических свойств ряда перцептивных пространств.