Um Paradigma Psicofísico para a Coleta e Análise de Julgamentos de Similaridade

Os seres humanos processam mentalmente e representam informações sensoriais recebidas para realizar uma ampla gama de tarefas, como reconhecimento de objetos, navegação, fazer inferências sobre o meio ambiente e muitas outras. Julgamentos de similaridade são comumente usados para sondar essas representações ^mentais1. Compreender a estrutura das representações mentais pode fornecer insights sobre a organização do conhecimento ^conceitual2. Também é possível obter insights sobre computação neural, relacionando julgamentos de similaridade aos padrões de ativação ^cerebral3. Além disso, julgamentos de similaridade revelam características que são salientes na ^percepção4. Estudar como as representações mentais mudam durante o desenvolvimento pode lançar luz sobre como elas são ^aprendidas5. Assim, julgamentos de similaridade fornecem informações valiosas sobre o processamento de informações no cérebro.

Um modelo comum de representações mentais usando semelhanças é um modelo de espaço geométrico6,7,8. Aplicado a domínios sensoriais, esse tipo de modelo é frequentemente referido como um espaço ^perceptivo9. Os pontos no espaço representam estímulos e distâncias entre os pontos correspondem à diferença percebida entre eles. A partir de julgamentos de similaridade, pode-se obter estimativas quantitativas de diferenças. Essas diferenças pareentas (ou distâncias perceptuais) podem então ser usadas para modelar o espaço perceptivo através de dimensionamento multidimensional10.

Existem muitos métodos para coletar julgamentos de similaridade, cada um com suas vantagens e desvantagens. A maneira mais simples de obter medidas quantitativas de dissimilaridade é pedir aos sujeitos que classifiquem em escala o grau de dissimilaridade entre cada par de estímulos. Embora isso seja relativamente rápido, as estimativas tendem a ser instáveis em longas sessões, pois os sujeitos não podem voltar a julgamentos anteriores, e os efeitos do contexto, se presentes, não podem ser detectados. (Aqui, um efeito de contexto é definido como uma mudança na similaridade julgada entre dois estímulos, com base na presença de outros estímulos que não estão sendo comparados.) Alternativamente, os sujeitos podem ser solicitados a comparar todos os pares de estímulos com todos os outros pares de estímulos. Embora isso produziria uma ordenação de classificação mais confiável de diferenças, o número de comparações necessárias escalas com o quarto poder do número de estímulos, tornando-o viável apenas para pequenos conjuntos de estímulos. Alternativas mais rápidas, como classificar em um número predefinido de ^clusters11 ou classificação gratuita têm suas próprias limitações. A classificação livre (em qualquer número de pilhas) é intuitiva, mas força o sujeito a categorizar os estímulos, mesmo que os estímulos não se prestam facilmente à categorização. O método multi-arranjo mais recente, O MDS inverso, contorna muitas dessas limitações e é muito ^eficiente12. No entanto, este método exige que os sujeitos projetem suas representações mentais em um plano euclidiano 2D e considerem semelhanças de forma geométrica específica, tornando a suposição de que a estrutura de similaridade pode ser recuperada a partir de distâncias euclidianas em um plano. Assim, resta a necessidade de um método eficiente para coletar grandes quantidades de julgamentos de similaridade, sem fazer suposições sobre a geometria subjacente aos julgamentos.

Descrito aqui é um método que é razoavelmente eficiente e também evita as armadilhas potenciais acima. Ao pedir aos sujeitos que classifiquem os estímulos por ordem de similaridade a uma referência central em cada ^ensaio13, a relativa semelhança pode ser sondada diretamente, sem assumir nada sobre a estrutura geométrica das respostas dos sujeitos. O paradigma repete um subconjunto de comparações com contextos idênticos e diferentes, permitindo a avaliação direta dos efeitos do contexto, bem como a aquisição de respostas classificadas em termos de probabilidades de escolha. O procedimento de análise decompõe esses julgamentos em múltiplas comparações em pares e os utiliza para construir e procurar modelos euclidianos de espaços perceptivos que expliquem os julgamentos. O método é adequado para descrever detalhadamente a representação de conjuntos de estímulo de tamanhos moderados (por exemplo, 19 a 49).

Para demonstrar a viabilidade da abordagem, foi realizado um experimento, utilizando um conjunto de 37 animais como estímulos. Os dados foram coletados ao longo de 10 sessões de uma hora e, em seguida, analisados separadamente para cada assunto. A análise revelou consistência entre os sujeitos e efeitos de contexto insignificantes. Também avaliou a consistência das diferenças percebidas entre estímulos com modelos euclidianos de seus espaços perceptivos. Os procedimentos paradigmáticos e de análise descritos neste artigo são flexíveis e devem ser de uso para pesquisadores interessados em caracterizar as propriedades geométricas de uma gama de espaços perceptivos.