Mal julgado é meio ganho - modelo descreve como a experiência afeta nossa percepção
Quando estimamos algo, subconscientemente usamos experiências recentes. Pesquisadores da Ludwig Maximilians University (LMU) Munich e do Bernstein Center Munich pediram aos participantes do teste que estimassem distâncias em um ambiente virtual. Seus resultados tenderam ao valor médio de todas as rotas percorridas até aquele ponto. Pela primeira vez, os cientistas foram capazes de prever os resultados experimentais muito bem usando um modelo matemático. Ele combina duas leis bem conhecidas da psicofísica com a ajuda de uma proposição da teoria da probabilidade. O estudo pode, portanto, ser de fundamental importância para a pesquisa da percepção. (Journal of Neuroscience, 23 de novembro de 2011)
Por que estimamos a mesma distância longa e curta na outra vez? O fator decisivo é quais rotas cobrimos diretamente antes. O que pode parecer trivial fornece informações importantes sobre como o cérebro processa estímulos de diferentes intensidades e até elementos abstratos, como números. Isso foi examinado pelo Dr. Stefan Glasauer (LMU), gerente de projetos do Bernstein Centre Munich, e sua aluna de doutorado Frederike Petzschner experimental e teoricamente. Eles fizeram com que os sujeitos cobrissem distâncias em um espaço virtual e depois as reproduzissem com a maior precisão possível. Assim como em estudos anteriores, os resultados sempre foram deslocados do valor correto para a média das distâncias percorridas anteriormente.
Os pesquisadores agora fornecem uma explicação geral para esse fenômeno pela primeira vez. Com a ajuda de um modelo matemático, eles podem calcular como os estímulos anteriores afetam a estimativa atual. "Essa influência da experiência anterior provavelmente segue um princípio geral e provavelmente também se aplica à estimativa de quantidades ou volumes", explica Glasauer. Os indivíduos que foram fortemente influenciados pela experiência anterior ao estimar a distância também colocaram mais peso em sua experiência anterior ao estimar os ângulos. Em ambos os casos, eles também aprenderam sem saber sobre o sucesso ou fracasso de seu desempenho. Muitos métodos de aprendizagem, por outro lado, exigem esse feedback.
Até agora tem sido discutido se um princípio fundamental determina a percepção de forças de estímulo como volume, brilho ou distância. Duas importantes leis da psicofísica pareciam se contradizer: a lei Weber-Fechner publicada há 150 anos e a função de potência de Stevens, que tinha 50 anos. No entanto, os cientistas de Munique mostraram agora que as duas leis podem ser conciliadas muito bem, pelo menos em certos casos.
Para isso, a lei de Weber-Fechner é combinada com o teorema probabilístico de Bayes (1763), que permite a ponderação dos resultados, e assim convertidos na função potência de Stevens. "Conseguimos ajudar a resolver um problema que ocupa os pesquisadores da percepção há mais de 50 anos", diz Glasauer com convicção. Em seguida, os pesquisadores querem analisar dados históricos e esclarecer se o modelo é confirmado com diferentes modalidades de estímulo, como volume e brilho.
O Bernstein Centre Munich faz parte da National Bernstein Network for Computational Neuroscience (NNCN). O NNCN foi fundado pelo BMBF com o objetivo de agregar, criar redes e desenvolver capacidades na nova disciplina de pesquisa da neurociência computacional. A rede recebeu o nome do fisiologista alemão Julius Bernstein (1835-1917).
Trabalho original:
Petzschner F, Glasauer S (2011): Estimativa Bayesiana Iterativa como explicação para efeitos de alcance e regressão - Um estudo sobre integração de caminhos humanos. J Neurosci 2011, 31(47): 17220-17229
Fonte: Munique [LMU]
