Un paradigma psicofísico para la recopilación y el análisis de juicios de similitud

Los seres humanos procesan mentalmente y representan la información sensorial entrante para realizar una amplia gama de tareas, como el reconocimiento de objetos, la navegación, la inferencia sobre el medio ambiente y muchas otras. Los juicios de similitud se usan comúnmente para sondear estas representaciones ^mentales1. Comprender la estructura de las representaciones mentales puede proporcionar una visión de la organización del conocimiento ^conceptual2. También es posible obtener información sobre los cálculos neuronales, relacionando los juicios de similitud con los patrones de activación ^cerebral3. Además, los juicios de similitud revelan características que son sobresalientes en la ^percepción4. Estudiar cómo cambian las representaciones mentales durante el desarrollo puede arrojar luz sobre cómo se ^aprenden5. Por lo tanto, los juicios de similitud proporcionan una valiosa visión del procesamiento de la información en el cerebro.

Un modelo común de representaciones mentales que utilizan similitudes es un modelo de espacio geométrico6,7,8. Aplicado a los dominios sensoriales, este tipo de modelo a menudo se conoce como un espacio ^perceptivo9. Los puntos en el espacio representan estímulos y las distancias entre puntos corresponden a la disimilitud percibida entre ellos. A partir de juicios de similitud, se pueden obtener estimaciones cuantitativas de disimilitudes. Estas disimilitudes por pares (o distancias perceptivas) se pueden utilizar para modelar el espacio perceptivo a través de escalas ^{multidimensionales10}.

Hay muchos métodos para recopilar juicios de similitud, cada uno con sus ventajas y desventajas. La forma más sencilla de obtener medidas cuantitativas de disimilitud es pedir a los sujetos que califiquen en una escala el grado de disimilitud entre cada par de estímulos. Si bien esto es relativamente rápido, las estimaciones tienden a ser inestables a lo largo de las sesiones largas, ya que los sujetos no pueden volver a los juicios anteriores, y los efectos del contexto, si están presentes, no se pueden detectar. (Aquí, un efecto de contexto se define como un cambio en la similitud juzgada entre dos estímulos, basado en la presencia de otros estímulos que no se están comparando). Alternativamente, se puede pedir a los sujetos que comparen todos los pares de estímulos con todos los demás pares de estímulos. Si bien esto produciría un orden de clasificación más confiable de disimilitudes, el número de comparaciones requeridas escala con la cuarta potencia del número de estímulos, lo que lo hace factible solo para conjuntos de estímulos pequeños. Las alternativas más rápidas, como la clasificación en un número predefinido de ^clústeres11 o la clasificación libre, tienen sus propias limitaciones. La clasificación libre (en cualquier número de pilas) es intuitiva, pero obliga al sujeto a categorizar los estímulos, incluso si los estímulos no se prestan fácilmente a la categorización. El método multidislamento más reciente, el MDS inverso, elude muchas de estas limitaciones y es muy ^eficiente12. Sin embargo, este método requiere que los sujetos proyecten sus representaciones mentales en un plano euclidiano 2D y consideren las similitudes de una manera geométrica específica, asumiendo que la estructura de similitud se puede recuperar de las distancias euclidianas en un plano. Por lo tanto, sigue siendo necesario un método eficiente para recopilar grandes cantidades de juicios de similitud, sin hacer suposiciones sobre la geometría subyacente a los juicios.

Aquí se describe un método que es razonablemente eficiente y también evita los posibles escollos anteriores. Al pedir a los sujetos que clasifiquen los estímulos en orden de similitud con una referencia central en cada ^ensayo13, la similitud relativa puede ser sondeada directamente, sin asumir nada sobre la estructura geométrica de las respuestas de los sujetos. El paradigma repite un subconjunto de comparaciones con contextos idénticos y diferentes, lo que permite la evaluación directa de los efectos del contexto, así como la adquisición de respuestas graduadas en términos de probabilidades de elección. El procedimiento de análisis descompone estos juicios de rango en múltiples comparaciones por pares y los utiliza para construir y buscar modelos euclidianos de espacios perceptivos que expliquen los juicios. El método es adecuado para describir en detalle la representación de conjuntos de estímulos de tamaños moderados (por ejemplo, 19 a 49).

Para demostrar la viabilidad del enfoque, se realizó un experimento, utilizando un conjunto de 37 animales como estímulos. Los datos se recopilaron en el transcurso de 10 sesiones de una hora y luego se analizaron por separado para cada tema. El análisis reveló consistencia entre los sujetos y efectos de contexto insignificantes. También evaluó la consistencia de las diferencias percibidas entre los estímulos con modelos euclidianos de sus espacios perceptivos. El paradigma y los procedimientos de análisis descritos en este documento son flexibles y se espera que sean de utilidad para los investigadores interesados en caracterizar las propiedades geométricas de una gama de espacios perceptivos.