Faux estimé est prémuni - modèle décrit comment l'information affecte notre perception
Lorsque nous estimons quelque chose, nous utilisons inconsciemment des expériences récentes. Des chercheurs de l'Université Ludwig Maximilians (LMU) de Munich et du Bernstein Center Munich ont demandé aux sujets de test d'estimer les distances dans un environnement virtuel. Leurs résultats tendaient vers la valeur moyenne de tous les itinéraires jusqu'à ce point. Pour la première fois, les scientifiques ont pu très bien prédire les résultats expérimentaux à l'aide d'un modèle mathématique. Il combine deux lois bien connues de la psychophysique à l'aide d'une proposition de la théorie des probabilités. L'étude pourrait donc être d'une importance fondamentale pour la recherche sur la perception. (Journal of Neuroscience, 23 novembre 2011)
Pourquoi estimons-nous que la même distance est longue une fois et courte l'autre? Le facteur décisif est les distances parcourues juste avant. Ce qui peut sembler anodin fournit des informations importantes sur la façon dont le cerveau traite les stimuli de différentes forces et même des éléments abstraits tels que les nombres. C'est ce que Dr. Stefan Glasauer (LMU), chef de projet au Bernstein Center Munich, et son doctorant Frederike Petzschner expérimentalement et théoriquement. Ils permettent aux sujets de test de parcourir des distances dans une pièce virtuelle et de les y reproduire le plus précisément possible. Comme dans les études précédentes, les résultats ont toujours été décalés de la valeur correcte à la valeur moyenne des distances parcourues précédemment.
Les scientifiques peuvent désormais fournir une explication générale de ce phénomène. L'utilisation d'un modèle mathématique, ils peuvent calculer comment les stimuli précédente affecte l'estimation actuelle. «La plupart influence probable de l'expérience antérieure suit un principe général et peut également être vrai pour l'estimation des quantités ou volumes», dit Glasauer. Les sujets qui ont été fortement influencées par l'expérience précédente dans l'estimation de la distance, également placé plus de poids dans l'angle d'estimation de leur expérience précédente. Dans les deux cas, ils ont appris même sans le succès ou l'échec de leur pouvoir de connaître. les méthodes d'apprentissage, cependant, présupposer ces commentaires.
Jusqu'à maintenant contesté si un principe fondamental détermine la perception des forces de stimulation tels que le volume, la luminosité, ou distances. Deux lois importantes de psychophysique, contredisant ainsi: les il y a 150 ans publié la loi de Weber-Fechner et les 50 ans de puissance Stevens. Les scientifiques de Munich ont montré qu'il est possible que les deux lois apportent au moins dans certains cas, très bien réconciliés.
Car ceci est la loi de Weber-Fechner avec le théorème de (1763), qui permet de preuves pour être pondéré, combinés et transformé en Stevens probabiliste de Bayes pouvoir. «Nous avons été en mesure de contribuer à la solution d'un problème que la perception chercheur occupé pendant plus de 50 ans," Glasauer est donc convaincu. Ensuite, les chercheurs envisagent d'analyser et de préciser si le modèle applique également différentes modalités de stimulation tels que le volume et les données historiques de luminosité.
Le Bernstein Centre Munich fait partie de la National Bernstein Réseau Computational Neuroscience (NNCN). Le NNCN a été fondée par le BMBF avec l'objectif de mettre en commun les capacités dans la nouvelle discipline scientifique des neurosciences computationnelles, de réseau et de se développer. Le réseau est nommé d'après le physiologiste allemand Julius Bernstein (1835-1917).
Travail original:
Petzschner F, Glasauer S (2011): estimation bayésienne itérative pour expliquer la gamme et de régression des effets - Une étude sur l'intégration du chemin humain. J Neurosci 2011, 31 (47): 17220-17229
Source: Munich [LMU]
