False Ocenjuje se forearmed - model opisuje, kako informacije vplivajo na naše zaznavanje
Ko nekaj ocenjujemo, podzavestno uporabljamo nedavne izkušnje. Raziskovalci na Univerzi Ludwig Maximilians (LMU) v Münchnu in Bernsteinovem centru v Münchnu so preskušance pozvali, naj ocenijo razdalje v virtualnem okolju. Njihovi rezultati so se nagibali k povprečni vrednosti vseh poti do te točke. Znanstveniki so prvič lahko z matematičnim modelom zelo dobro napovedali eksperimentalne rezultate. S pomočjo predloga iz teorije verjetnosti združuje dva dobro znana zakona psihofizike. Študija bi tako lahko bila temeljnega pomena za raziskave zaznavanja. (Journal of Neuroscience, 23. november 2011)
Zakaj ocenjujemo isto razdaljo enkrat dolgo, drugo pa kratko? Pomembno je, katere razdalje smo pretekli že prej. Kar se sliši nepomembno, ponuja pomembne informacije o tem, kako možgani obdelujejo dražljaje različnih jakosti in celo abstraktne elemente, kot so številke. Dr. Stefan Glasauer (LMU), vodja projekta v Bernstein Centru v Münchnu, in njegov doktorski študent Frederike Petzschner eksperimentalno in teoretično. Preizkušenci so morali navidezno razdaljo preteči v virtualni sobi, nato pa so jih tam čim bolj natančno reproducirali. Kot v prejšnjih študijah so bili rezultati vedno premaknjeni s pravilne vrednosti na srednjo vrednost predhodno pretečenih razdalj.
Znanstveniki lahko sedaj zagotavljajo splošno razlago za ta pojav. S pomočjo matematičnega modela, lahko izračunamo, kako prejšnja dražljaji vplivajo na trenutno oceno. "Verjetno vpliv preteklih izkušenj izhaja splošno načelo, in je lahko tudi res, za oceno količin ali količin," pravi Glasauer. Predmeti, ki so močno pod vplivom predhodnih izkušenj pri ocenjevanju na daljavo, prav tako dajejo večjo težo pri oceni kota na prejšnjih izkušenj. V obeh primerih so se naučili tudi brez uspeha ali neuspeha njihovi moči, da vedo. učne metode, pa se predpostavlja, takšnih informacij.
Do sedaj je sporno, ali je temeljno načelo določa percepcijo spodbujevalnih prednosti, kot so glasnost, svetlost, ali kratke razdalje. Dve pomembni zakoni psihofizika, tako nasprotujoča: objavljeni 150 pred leti Weber-Fechner pravo in 50 let Stevensa je moč. V München znanstveniki so zdaj pokazali, da je mogoče, dva zakona bi vsaj v nekaterih primerih zelo dobro usklajenih.
Za to je zakon Weber-Fechner s verjetnostni Bayesov izrek (1763), ki omogoča dokazov, ki tehtajo, združiti in pretvoriti v Stevensa 'moči. "Bili smo sposobni prispevati k reševanju problema, da je percepcija raziskovalec zaposlen za več kot 50 let," Glasauer zato je prepričan. Dalje, raziskovalci nameravamo analizirati in pojasniti, ali je model uporablja tudi različne načine spodbud, kot sta glasnost in svetlost zgodovinskih podatkov.
Bernstein Center München je del Nacionalnega Bernstein omrežja Computational Neuroscience (NNCN). NNCN je ustanovil BMBF z namenom združevanja zmogljivosti v novi znanstveni disciplini računalniške nevroznanosti, omrežij in razvoj. Mreža se imenuje po nemški fiziolog Julius Bernstein (1835-1917).
Original objave:
Petzschner F, Glasauer S (2011): Iterativni Bayesov ocena, da razlago za učinke dosega in regresije - študijo o vključevanju človeške poti. J Neurosci 2011, 31 (47): 17220-17229
Vir: Munich [LMU]
