Hamis becsült a forearmed - modell írja le, hogyan információ befolyásolja a felfogás
Amikor becsülünk valamit, tudat alatt használjuk fel a legújabb tapasztalatokat. A müncheni Ludwig Maximilians Egyetem (LMU) és a müncheni Bernstein Központ kutatói arra kérték a tesztalanyokat, hogy becsüljék meg a távolságokat egy virtuális környezetben. Eredményeik az összes addig lefutott útvonal átlagértéke felé haladtak. A tudósok most először tudták megjósolni a kísérleti eredményeket matematikai modell segítségével. A pszichofizika két jól ismert törvényét egyesíti a valószínűségelmélet propozíciója segítségével. A tanulmány ezért alapvető fontosságú lehet az észlelés-kutatás szempontjából. (Journal of Neuroscience, 23. november 2011.)
Miért becsüljük ugyanazt a távolságot egyszerre, a másikat rövidre? A döntő tényező az, hogy mely távolságokat tettük meg közvetlenül korábban. Ami triviálisnak tűnhet, fontos információkat nyújt arról, hogy az agy hogyan dolgozza fel a különböző erősségű ingereket, sőt absztrakt elemeket, például számokat. Ez az, amit dr. Stefan Glasauer (LMU), a müncheni Bernstein Központ projektmenedzsere és doktori hallgatója, Frederike Petzschner kísérletileg és elméletileg. A tesztalanyok megtették a távolságokat egy virtuális helyiségben, majd ott a lehető legpontosabban reprodukálták őket. A korábbi vizsgálatokhoz hasonlóan az eredmények mindig a helyes értékről a korábban lefutott távolságok átlagértékére tolódtak el.
A kutatók most először adnak általános magyarázatot erre a jelenségre. Matematikai modell segítségével kiszámíthatják, hogy a korábbi ingerek hogyan befolyásolják az aktuális becslést. "A korábbi tapasztalatoknak ez a hatása nagy valószínűséggel egy általános elvet követ, és valószínűleg a mennyiségek vagy a térfogat becslésére is vonatkozik" - magyarázza Glasauer. Azok a tesztalanyok, akiket a távolság becslésekor a korábbi tapasztalatok erősen befolyásoltak, a szög becslésénél nagyobb hangsúlyt fektettek korábbi tapasztalataikra is. Mindkét esetben úgy tanultak, hogy nem tudtak teljesítményük sikeréről vagy kudarcáról. Sok tanulási módszer viszont ilyen visszajelzést igényel.
Eddig ellentmondásos volt, hogy egy alapelv határozza-e meg az ingererősségek, például a hangerő, a fényerő vagy akár a távolság érzékelését. A pszichofizika két fontos törvénye ellentmondani látszott egymással: a 150 évvel ezelőtt közzétett Weber-Fechner-törvény és az 50 éves Stevens-hatalmi funkció. A müncheni tudósok most bebizonyították, hogy a két törvény nagyon jól összeegyeztethető, legalábbis bizonyos esetekben.
Ebből a célból a Weber-Fechner törvényt Bayes (1763) valószínűségi tételével kombinálják, amely lehetővé teszi az eredmények súlyozását, és így átalakítja a Stevens-féle függvényre. "Hozzájárulhattunk egy olyan probléma megoldásához, amely több mint 50 éve foglalkoztatja az észlelés kutatóit" - mondja meggyőződéssel Glasauer. Ezután a kutatók elemezni kívánják a történeti adatokat, és tisztázni kívánják, hogy a modellt különböző ingermodalitások, például térfogat és fényerő igazolják-e.
A müncheni Bernstein Központ a National Bernstein Network Computational Neuroscience (NNCN) része. Az NNCN-t a BMBF alapította azzal a céllal, hogy összekapcsolja, hálózatba kapcsolja és tovább fejlessze a kapacitásokat az új kutatási diszciplína Computational Neuroscience területén. A hálózatot Julius Bernstein (1835-1917) német fiziológusról nevezték el.
Eredeti megjelenés:
Petzschner F, Glasauer S (2011): Iteratív Bayes-becslés a tartomány és a regressziós hatások magyarázataként - Egy tanulmány az emberi út integrációjáról. J Neurosci 2011, 31 (47): 17220-17229
Forrás: München [LMU]
