Различные эффекты от деградации точками и уменьшения контраста.
Каскадная модель предлагает простую интерпретацию интересного паттерна результатов полученного Миллером (1976). Миллер нашел, что деградация точками создавала сверхаддитивное взаимодействие с вероятностью появления стимула, но ухудшение с помощью уменьшения контраста давало, в соединении с манипуляцией вероятностью аддитивные эффекты. В терминах модели дискретных стадий, взаимодействие показало, что деградация с помощью точек влияло на ту же стадию, что и манипуляция вероятностью, по видимому на стадию, имеющую дело со зрительной обработкой рисунка, но что уменьшение контраста влияло на другую, и поэтому, предположительно более раннюю стадию. Однако, результаты могут быть интерпретированы в терминах каскадной модели, в которой эффекты манипуляции вероятностью и манипуляции деградирования размещены на совершенно различных уровнях.
Рисунок 18. (а) Функции активации для детектора целевого слова под нормальным (верхняя пара кривых) и деградированным (нижняя пара кривых) условиями для связанных (сплошные кривые) или не связанных (пунктирные кривые) через контекст с целью предшествующих слов, согласно модели, описанной в тексте. (Предполагается четыре процесса с быстротными константами приблизительно в 25.) (б) Активационные функции для ответа “да” под теми же четырьмя условиями. (Два добавленных процесса имеют быстротные константы в 10 и 8). Параметры были избранны аппроксимирующими результаты Мейера с соавт. [1975]; время реакции на 100 мсек. длиннее чем время достижения критерия, показанное горизонтальной линией.)
Возможно, уменьшение контраста влияет на быстроту подхода выхода из раннего процесса анализа света к его потолку эффективности, тогда как деградация точками уменьшает относительную асимптотическую активацию через влияние на выходы процесса анализа особенностей. Эти возможности совместимы с эффектом уменьшения контраста у Пачеллы и Фишера (1969) и с интерпретацией эффекта деградирования точками данной ранее для результатов Мейера и соавт. (1975). Если мы примем эти контрастирующие интерпретации для этих двух видов деградирования (точки и контраст прим. пер.) , мы будем ожидать найденных Миллером результатов, равно как и если манипуляция вероятностью влияет только на асимптотическую активацию ответных единиц. Результаты так же совместимы с возможностью, что манипуляция вероятносью влияет на быстроту позднего процесса, если он (процесс) быстротно-ограничен. В любом случае анализ предполагает что паттерн результатов Миллера согласуется с эффектами манипуляции вероятностью на пороцесс который не имеет прямого отношения к тому, что делает зрительный анализ рисунка. Конечно, я не знаю аргумента против возможности, что вероятность влияет на ранний уровень обработки. Главное только то, что паттерн аддитивности и взаимодействия полученный Миллером согласуется с альтернативными интерпретациями.
Внимание и опознание слов. В заключение, рассмотрим интересный эксперимент Беккера (1976) на локус эффекта внимания в опознании слов. Испытуемые Беккера выполняли лексическое решение на зрительно предъявленные слова, выполняя кроме того вторую задачу, требующую ответов на предъявление тонов. Были манипуляции двумя факторами, частотой слова в задаче лексического решения и сложностью вторичной задачи (простая реакция или реакция выбора). Частота слова и сложность вторичной задачи создавали сверхаддитивное взаимодействие для времен реакций в обоих, и первичной и вторичной задачах. Задача выбора создавала, в общем более длинные времена реакций, и эффект частоты слова на время реакции был больше, когда вторая задача требовала выбора.
Согласно модели дискретных стадий, если частота слова влияет на процесс доступа к лексеме, и если выполнение во вторичной задаче выбора требует больше внимания, чем исполнение простой вторичной задачи, взаимодействие предполагает что лексический доступ требует внимания. Однако этот вывод следует только если мы принимаем модель дискретных стадий. Простая каскадная модель может быть сформулирована следующим образом: предположим, что быстрота активации единиц ответа зависит от внимания, и что асимптотическая активация детектора для слова зависит от частоты слова. Тогда слово с меньшей частотой будет продуцировать меньшую асимптотическую активацию единиц ответа. Меньшая асимптотическая активация, при бОльших требованиях вторичной задачи будет увеличивать время, забираемое выходной активацией уровня ответа для достижения критерия ответа. По этому расчету ожидается эффект вторичной задачи на времена реакций в основной задаче. Для расчета времен реакций во вторичной задаче, нам требуется только предположить, что все ресурсы требуются для эффективного исполнения вторичной задачи, и не освобождаются пока не инициируется ответ в первичной задаче.
Непрямые эффекты внутри модели дискретных стадий.
Эти переинтерпретации взаимодействий не зависят от принятия всех предположений, лежащих в основе каскадной модели. Как заметил Стернберг (1969а, 1969б), взаимодействия этого типа могут быть продуцированы непрямыми эффектами: факторы которые влияют на выход одной стадии могут непрямо влиять на продолжительность последующей стадии. Это выявляет то, что возможны структурные интерпретации взаимодействий, рассмотренные выше в терминах моделей, в которых два манипулируемых фактора имеют свои непрямые эффекты на различные стадии обработки, и в то же время поддерживается предположение что процессы работают в строгой временной последовательности. Мы все время предполагали, что один из факторов, влияющих на выход стадии обработки, в связи с этим влияет на быстроту более поздних стадий. Например, Мейер и Шваневельдт (1975) предположили, что деградация точками строки букв может прямо влиять на выходы анализа особенностей, и, по этой причине непрямо влиять на задежку процесса установления соответствия который сравнивает результаты анализа особенностей с репрезентациями слов, хранимыми в памяти. Прайминг тогда может прямо влиять на процессы установления соответствия, и можно ожидать взаимодействие прайминга и деградации. Подобные разновидности интерпретаций могут быть даны и для взаимодействий деградации точками и вероятности стимула у Миллера (1976) и для взаимодействия частоты слова и сложности вторичной задачи у Беккера (1976).
Возможное обоснование, почему такие интерпретации обычно не предполагаются ложными (состоит) в имплицитной тенденции думать о выходе стадии обработки как о дискретном коде или наборе кодов, скорее, чем как о наборе континуальных количеств. Несомненно, эта тенденция сильна для некоторых стадий обработки из тех, что были постулированы. Например, кажется естественным думать о выходе стадии, названной идентификация стимула, как о коде показывающем, что стадия определила, что это за стимул. Давая предположение, что выход стадии такой дискретный код, (получается) продолжительность стадии, и точно так же точность ее выхода могут испытывать влияние деградации стимула, но мы не ожидали (что) любая продолжительность ранней стадии не влияет на точность ее выхода, влияющую на продолжительность позднейших стадий обработки. Например, применение этой аргументации можно найти в эксперименте Стернберга (1967). Этот эксперимент сравнивает время реакции определения того, была ли пробная буква членом предварительно определенного набора памяти, используя обе, и интактные, и деградированные точками пробы.
В первой сессии, деградация влияет на наклон линейной функции, связывающей время реакции с числом предметов в наборе памяти: величина эффекта размера набора была больше для деградированных, чем для интактных проб. Если мы не думаем, что деградация может влиять на качество выхода стадии идентификации стимула (например, если результат идентификации стимула – дискретный код), находка, что деградация увеличивает эффект размера набора может быть дана, как показатель того, что процесс сравнения работает с не определенными зрительными репрезентациями проб, как предлагает Стернберг. Однако, в каскадной модели визуальное деградирование может влиять на асимптотическую активацию единиц в уровне идентификации стимула. Если зрительная деградация повлияла на качество выхода из обработки одного уровня, это сделает так что все (более) поздние уровни также (испытывают влияние), за исключением тех где были в некотором роде вмешательства потолков эффективности. Фактически, равно как и если процессы происходят в дискретной последовательности, предположение что выход каждого процесса это скорее набор непрерывных переменных чем дискретный код или набор кодов достаточно для оставления открытой возможности что факторы, влияющие на выход любой стадии обработки могут создавать сверхаддитивное взаимодействие с факторами, прямо влияющими на продолжительность любой последующей стадии.
Возможность, что выходы процессов могут испытывать влияние экспериментальных факторов рассматривалась ослабляющей метод аддитивных факторов, о чем знал Стернберг (1969a, 1969b). Фактически, он предположил, что может быть необходимо включить как часть в определение стадии то что ее выход не испытывает влияния факторов которые влияют на ее продолжительность. Другой путь выразить ту же мысль проще, заметить что логика аддитивных факторов в общем не будет приложима если факторы влияют на выходы так же как и на продолжительности стадий. Пожалуй, одна причина, почему эта проблема не была более серьезно исследована кроется во многих фактах в литературе, в которых факторы продуцировали аддитивные эффекты. Так что сейчас множество таких фактов аддитивности кажется, будут сильной поддержкой для модели дискретных стадий и метода аддитивных факторов, который основан на ней.
Хотя будет видно, что параллельные модели ограниченной емкости могут имитировать некоторые предсказания последовательных моделей (Townsend, 1974), нет предшествующих трактовок параллельно-распределенных процессов имеющих показания, что аддитивность манипуляциями быстротой может блокироваться в таких условиях(типа в условиях когда фактор влияет на выход прим. пер.).1 Аддитивные эффекты равно совместимы с манипуляциями которые влияют на асимптотический выход процесса в соединении с манипуляциями которые меняют быстроту относительно быстрого процесса в рассматриваемой системе. Поскольку дискретность может не поддерживать предположения об аддитивности, ей следует любой исследователь тщательно рассматривающий, может ли модель дискретных стадий быть принята перед использованием ее для анализа патеров аддитивности и взаимодействия в экспериментах на время реакции. Также и при принятии модели дискретных стадий, может быть более важно допустить рассмотрение возможности что факторы могут влиять на выходы, а не только на продолжительности у гипотетических стадий обработки.
Я не полагаю что мы забудем метод аддитивных факторов. Существует много задач на обработку информации в которых идея что процессы компоненты осуществляются в последовательных стадиях кажется очень уместной, и предположение что факторы которые влияют на продолжительность процесса не могут влиять на качество его выхода кажется приемлемым во многих из этих случаев. Я оставляю будущим исследованиям определить, какие задачи лучше рассматриваются как работающие в каскаде, и какие как работающие в дискретных стадиях. Суть просто (в том), что когда мы не знаем какую модель избрать, возможность что процессы оперируют в каскаде, или что точно то же самое, возможность что их выходы – наборы непрерывных количеств может сделать сложным достижение недвойственности интерпретаций паттернов аддитивности и взаимодействия в экспериментах на время реакции.
Эффекты ошибок и либерализации критерия.
Мы видим, что результаты по времени реакций часто двойственны. Потенциал для неоднозначности увеличивается из факта, что субъекты вероятно не всегда придерживаются фиксированного критерия. Вместо этого, часто видно, что субъекты ослабляют их критерий в продолжении времени (по ходу эксперимента прим. пер.), основываясь на принятии все более и более бедной информации как базисе для ответа в более поздние моменты (моменты в миллисекундном смысле прим. пер.) (например, Reed, 1976). Такая тенденция вероятно частично ответственна за обычную позитивную корреляцию между временем реакции и частотой ошибок между экспериментальными условиями. Определив крутизны и кривизны связи между критерием точности и (объективным) временем (прошедшим) с того как стимул предъявлен можно превратить аддитивный эффект во взаимодействие или наоборот. Усложнение проблемы еще усложниться далее, высокие частоты ошибок для условий продуцирующих длинные времена реакций включают (в эксперимент) потенциальное искажение наблюденных средних времен реакций от средних времен реакций которые были бы наблюдены (при усреднении вместе с) имеющими ошибки не удаленными в таком случае пробами, которые могут напротив продуцировать длинные времена реакций. В результате может быть очень сложным достигнуть твердого вывода о локусе эффекта манипуляции в эксперименте на время реакции. С дополнительными предположениями может быть возможно взять эффекты ошибок и либерализации критерия в расчеты в экспериментах на время реакции. Однако, интерпретация результатов экспериментов на время реакции может тогда зависеть от точности этих дополнительных предположений, которые может быть сложно проверить. По этой причине я думаю метод описанный ниже может представляться нам хорошая надежда для определения специфической природы эффекта экспериментальных манипуляций на лежащие в основе процессы.
Предстоящий метод для анализа процессов в каскаде.
В контексте каскадной модели, стандартные методы времени реакции имеют серьезные недостатки. Многие паттерны результатов которые недвойственны под моделью дискретных стадий неоднозначны под каскадной моделью, равно как и приняте гипотезы фиксированного критерия и дополнительная неоднозначность включенная в сомнительный статус гипотезы фиксированного критерия сам по себе. Вообще нам нужно не попадаться в эти неоднозначности. Мы можем использовать методы конечного срока и сигнал-ответа для анализа формы кривой время-точность, избегая многих трудностей.
Как иллюстрирует таблица 4, связь между эффектами манипуляций на лежащие в основе процессы и результирующей кривой время-точность хорошо определена под каскадной моделью. Фактически, возможно использовать параметры хорошо подходящей кривой данной уравнением Уикелгрина как основание для выводов об эффектах манипуляций над лежащими в основе процессами на определенный параметр. Некоторые неоднозначности остаются. Мы не можем провести различение между манипуляцией которая включают процесс и той что меняет быстроту процесса, как мы нашли в дискуссии об эффекте воображения на припоминание парных ассоциаций (Корбетт, 1977).
Таблица 4. Эффекты простых и совместных манипуляций характеристиками процессов в каскаде на параметры кривой время-точность.
Также мы не можем определить локус эффекта манипуляции которая меняет асимптоту кривой время-точность, равно как и когда манипуляция асимтотой выполняется в связке с другими факторами. Однако, мы можем определить более точно тип эффекта манипуляции на кривую время-точность, и из выполнения этих простых манипуляций мы можем определить влияет ли манипуляция на быстроту или асимптоту процесса. Если быстротный параметр испытывает влияние, мы можем продолжить спрашивать является ли процесс, чья быстрота испытала влияние быстротно-ограниченным процессом.
Сложность с использованием параметров кривой время-точность как базиса для выводов о лежащей в основе системе процессов это то, что этот метод кажется требующим собирания большого количества данных от индивидуальных субъектов. Что бы сделать эти исследования правильными, субъект должен быть тренирован приспосабливать свое поведение к конечному сроку или ответ-сигналу заставляющему его. Видимо некоторая тренировка требуется для большинства субъектов (Shouten & Bekker, 1967; Wikelgren 1977). Вдобавок, не подходит усреднять данные (по людям прим. пер.) перед вычислением кривой время-точность, поскольку усреднение может исказить ее форму, особенно если существует большое несходство между индивидуумами. По этой причине, очень большое число проб обычно проводится на каждом субъекте (Например Reed, 1976 провел 12180 проб на субъекта).
Некоторые из этих проблем могут быть смягчены, однако поскольку может не требоваться существование более чем трех различных точек на кривой время-точность для каждого субъекта в каждом условии, давая то что мы узнаем общую форму кривой. Фактически, возможно определить местоположение асимптоты из простого получения точки достаточно далеко кнаружи (вправо) от кривой время-точность обеспечивающей то, что это эффективная асимптота. По видимому, это может быть достигнуто из простого давания субъектам инструкций, которые акцентируют точность без пожеланий о скорости, хорошо платя им за точное исполнение.
Как толко асимптота будет определена для конкретного экспериментального условия, останется только определить крутизну и свободный член для подхода к асимптоте. Делая это, строго требуется получить только две точки вдоль восходящей части кривой время-точность, установленных около одной третьей и двух третей асимптотической точности (Рисунок 19). Может быть сложным правильно избрать временное местоположение конечного срока или сигнала к ответу для получения этих точек, но возможно некоторые виды титровочных процедур могут быть использованы для концентрации там (в 1/3 и 2/3).
(смотри Jakson, 1978 для предварительных попыток). (Титровать - в химии добавлять по капле один реактив в другой, пока не пойдет реакция. В психофизическом контексте имеется ввиду скорее всего метод минимальных изменений. Прим. пер.).
К тому же, не требуется что бы местоположение точек вдоль кривой было точно одинаково во всех условиях пока кривая время-точность подобна экспоненциальному подходу к асимптоте следующему за задежкой, как дается из уравнения Уикелгрина, которое будет проходить сквозь все точки.
Рисунок 19. Три хорошо выбранные точки достаточные для определения параметров уравнения Уикелгрина.
Альтернативный метод для извлечения лежащей в основе активационной функции может быть просто указать субъекту отвечать свободно и вычислять точность при условленном времени реакции (Grice, Nullmeyer, & Spiker, 1977; Lappin & Disch, 1972a, 1972b, 1973; Shouten & Bekker, 1967). Предполагается что вариации во времени реакции в этих исследованиях могут быть атрибутированны внутренней вариации в местоположении активационного критерия ответа (Grice et. al., 1977), это позволяет реконструировать лежащую в основе функцию активации. К несчастью, кажется непохожим, что это единственный источник вариации во времени реакции; в дополнение возможна стимульная изменчивость и изменчивость в базовых активациях ответных единиц, время на выполнение ответа по-видимому также варьирует некоторым образом от пробы к пробе(McGill, 1963).
Однако мы определили параметры кривой время-точность, мы можем тогда сравнить их между условиями, для определения того, что за параметры испытали влияние от манипуляции которой отличаются условия, используя таблицу 4 как руководство.
При предположениях каскадной модели из таблицы ясно что совместные эффекты двух манипуляций не всегда говорят нам что нибудь большее, чем мы можем узнать из изучения эффектов двух манипуляций взятых порозень. По этой причине мы можем стремиться воздерживаться от выполнения факторных экспериментов пока мы идентифицируем два фактора, совместная манипуляция которыми может потенциально давать нам больше информации. Например, если мы знаем что одна манипуляция влияет только на асимптоту кривой время-точность, тогда мы знаем, что мы не будем способны изучить точно, где в системе процессов этот эффект включен в комбинацию этой манипуляции с любой другой. С другой стороны, если мы имеем две манипуляции которые влияют на динамику кривой время-точность, тогда мы можем комбинировать эти манипуляции факториально, для определения влияют ли они на одинаковый или различные процессы, следуя логике которой руководствовался Стернберг (1969a) когда он сформулировал метод аддитивных факторов.
Серьезная проблема вытекает из факта, что предположения которые мы можем сделать из организации процессов в каскаде зависят от измерения асимптоты. Часто, однако, мы можем интересоваться изучением процесса с высоким асимптотным уровнем точности. Всегда может быть возможным понизить асимптоту (например, зрительным деградированием), но понижение асимптоты может влиять на выбор субъектами стратегий обработки и убирать потолок эффективности который может участвовать в игре на более высоких уровнях точности. Неясно, как получить обход этих проблем.
Таблица 4 обеспечивает нам основание для деланья гипотез о характеристиках процессов, которые предполагаются работающими в согласии с предположениями каскадной модели. В дополнение и может быть заслуженно важное, она обеспечивает набор предсказаний выводимых из модели, которые могут быть использованы как базис для тестирования и возможно отвержения или уточнения каскадной модели. Например, в анализе исполнения в некоторых задачах, мы можем найти что две манипуляции которые влияют на параметр задержки кривой время-точность будут иметь заметно недоаддитивные эффекты на параметр задержки когда он комбинированы. Если так, мы знаем, что по меньшей мере одно из предположений, лежащих в основе каскадной модели должно быть неправильным для отвечающей системы процессов.
1 В работе сделанной независимо и в одно и то же время с представленным исследованием (Сообщение 2), Таунсенд и Эшби заметили интересный связанный результат. Определяя продолжительности стадии как времени между импульсным входом в стадию и финальным выходом, они показали, что когда две стадии упорядочены в каскад, общая продолжительность пары стадий (т. е. время от предъявления импульсного входа в первую и до финального выхода из второй) равно сумме продолжительностей раздельных стадий. Кроме того, они нашли что аддитивность факторных эффектов блокируется для совместных манипуляций факторами влияющими на продолжительность раздельных стадий.
