Содержание

Таксисы | Мир Психологии

Таксисы

Таксисы (от греч. taxis — порядок, расположение) — врожденные механизмы пространственной ориентации двигательной активности животных в направлении благоприятных жизненно необходимых условий среды (положительные Таксисы) или в направлении от неблагоприятных (опасных) для жизни условий (отрицат. Таксисы). У растений аналогичные реакции выражаются в изменении направления роста (тропизмы). Характер ориентации зависит от воздействия биологически значимых агентов среды, в связи с чем Т. подразделяются на фото-, хемо-, термо-, гео-, анемо-, гидротаксисы и т.д. (реакции на свет, химические раздражители, температурные изменения, силу тяжести, поток воздуха, течение жидкостей, влажность среды и т.п.). Степень сложности и функции Т. зависят от уровня эволюционного развития животных. Низшие Таксисы — ортотаксисы (ускорение или замедление передвижения) свойственны одноклеточным и многим низшим многоклеточным животным.

У животных с развитой н.

с. и симметрично расположенными органами чувств возможен активный выбор направления передвижения и сохранение этого направления (топотаксисы). Такие Таксисы являются постоянными компонентами даже сложных форм поведения. Ср. Кинез.

Большая энциклопедия по психиатрии. Жмуров В.А.

Таксисы (греч. taxis – расположение по порядку) – в биологии – двигательные реакции свободно передвигающихся организмов под влиянием определенных стимулов (таксис сперматозоидов, таксис лейкоцитов, фототаксис, гидротаксис и др.).

Словарь психиатрических терминов. В.М. Блейхер, И.В. Крук

нет значения и толкования слова

Неврология. Полный толковый словарь. Никифоров А.С.

нет значения и толкования слова

Оксфордский толковый словарь по психологии

Таксисы

  1. В старых работах – тропизм. В современных работах таксис употребляется в отношении животных, а тропизм в отношении растений.
  2. Реакция живого организма на определенный стимул. Эта реакция может быть направлена на стимул (положительные таксисы) или от него (отрицательные таксисы).

Таксисы рассматриваются как наследственно контролируемые, специфически-видовые реакции на определенные стимульные события.

предметная область термина

 

назад в раздел : словарь терминов  /  глоссарий  /  таблица

таксисы — это… Что такое таксисы?

  • Таксисы — (от греч. taxis порядок, расположение) инстинктивная форма пространственной ориентации животных, в соответствии с которой они начинают двигаться либо по направлению к благоприятным, жизненно необходимым элементам окружающей среды (положительные… …   Психологический словарь

  • Таксисы — (от греч. taxis расположение), двигательные реакции свободно передвигающихся организмов (животных, бактерий, некоторых грибов), а также некоторых клеток (сперматозоидов) свободно передвигающихся организмов в ответ на односторонне действующий… …   Экологический словарь

  • ТАКСИСЫ — (от греч. taxis расположение) направленные движения организмов (простейшие животные и низшие растения), отдельных клеток или их органелл под влиянием односторонне действующего стимула света (фототаксис), температуры (термотаксис), химических… …   Большой Энциклопедический словарь

  • ТАКСИСЫ — (от греч. taxis расположение), двигат. реакции в ответ на односторонне действующий стимул, свойственные свободно передвигающимся организмам (бактерии, нек рые грибы и водоросли, животные), нек рым клеткам и органоидам (споры и гаметы, обладающие… …   Биологический энциклопедический словарь

  • таксисы — двигательные реакции подвижных микроорганизмов под влиянием одностороннего раздражения–светом (фототаксис), хим. веществами (хемотаксис), температурой (термотаксис) и др.; различают Т. положительные (движение к раздражителю) и Т. отрицательные… …   Словарь микробиологии

  • таксисы — (от греч. táxis  расположение), направленные движения организмов (простейшие животные и низшие растения), отдельных клеток или их органелл под влиянием односторонне действующего стимула  света (фототаксис), температуры (термотаксис), химических… …   Энциклопедический словарь

  • Таксисы — (от греч. taxis расположение)         двигательные реакции свободно передвигающихся микроорганизмов и простейших растений, а также некоторых клеток многоклеточных организмов (зооспор, сперматозоидов, лейкоцитов) и отдельных частей клеток (ядер,… …   Большая советская энциклопедия

  • ТАКСИСЫ — (от греч. taxis расположение), направленные движения организмов (простейшие ж ные и низшие р ния), отд. клеток или их органелл под влиянием односторонне действующего стимула света (фототаксис), темп ры (термотаксис), хим. в в (хемотаксис), в т.ч …   Естествознание. Энциклопедический словарь

  • таксисы — (гр. taxis расположение по порядку) биол. двигательные реакции свободно передвигающихся низших растений и животных, а также отдельных клеток (зооспоры, сперматозоиды, лейкоциты) и частей клеток (ядра, пластиды) под влиянием одностороннего… …   Словарь иностранных слов русского языка

  • ТАКСИСЫ — (от греч. táxis — расположение), направленное движение бактерий, слизистых грибов (миксомицетов), одноклеточных водорослей и животных, а также отдельных клеток (лейкоцитов, сперматозоидов) многоклеточных организмов и органелл (ядер, пластид) …   Ветеринарный энциклопедический словарь

    • Кинезы и таксисы — презентация онлайн

    1.

    Кинезы и таксисы Выполнила Бессонова Тамара
    Абдуллаевна
    Факультет психологии
    1 курс,161 группа

    2. Задачи

    Ввести понятия «поведение» и его разновидности
    Изучить историю
    Определить, что такое кинезы и таксисы
    Сделать соответствующие выводы

    3. История

    На рубеже XIX-XX вв. 3. Фрейд обосновывал все
    поведение человека двумя группами инстинктов
    (энергий): инстинктов созидательных
    (самосохранение + продолжение рода) и
    инстинктов разрушительных (агрессия,
    уничтожение и смерть).
    Ч. Дарвин определил инстинкт как совокупность
    сложных рефлексов (поведенческих актов),
    которые могут наследоваться и, следовательно,
    эволюционировать. До этого примерно такое же
    определение инстинкта приводил Рене Декарт
    (XVII в.).
    Для обозначения
    механизма,
    запускающего
    инстинкт, К. Лоренц и К.З. Лоренц (1903-1989)
    Н. Тинберген
    предложили
    специальный термин
    — врожденный
    пусковой механизм.
    Н. Тинберген (19071988)

    5. Поведение

    Поведение – это
    направленные вовне
    действия организма в
    ответ на внешние или
    внутренние стимулы. Эти
    действия изменяют
    взаимоотношения
    организма с окружающей
    средой и способствуют, в
    конечном итоге,
    сохранению вида

    6. Виды поведения

    Врожденные формы
    поведения
    Приобретенные формы
    поведения

    7. Врожденное поведение

    Врожденное поведение характеризуется тем, что
    определенный стимул вызывает у животного одну
    и ту же реакцию. Такое поведение развивалось на
    протяжении огромного числа поколений
    путем отбора и поэтому является адаптивным,
    способствуя выживанию вида.
    Врожденные
    формы
    поведения
    Таксисы
    Инстинкты
    совокупность
    врожденных
    стремлений,
    выражающихся в
    форме сложного
    автоматического
    (неосознанного)
    поведения.
    Рефлексы
    непроизвольная
    реакция организма
    на внешний стимул,
    передающаяся по
    наследству.

    направление
    движения всего
    организма в целом,
    вызванное
    внешним
    стимулом.

    9. Таксисы и пространственная ориентация

    Таксисы – это врожденные, генетически
    фиксированные реакции на определенные агенты
    среды, отвечают на направляющие ключевые
    раздражители, которые не способны обуславливать
    начало (или конец) какой-либо инстинктивной
    реакции.
    Кроме того, у высших животных с развитой памятью
    встречается еще одна форма таксисов —
    мнемотаксисы, при которых основную роль играет
    индивидуальное запоминание ориентиров, что
    особенно важно для территориального поведения.
    Мнемотаксис у роющей осы Philanthus. После отлета осы кольцо из
    шишек вокруг норки было перемещено в сторому. После возвращения
    оса ищет норку внутри кольца и находит ее лишь после повторных
    облетов (опыт Тинбергена).
    Телотаксис: траектории движения крабов-отшельников при
    предъявлении им двух источников света (С1 и С2). Каждая
    часть пути направлена только к одному источнику

    13. Кинезы

    Кинезы —
    ненаправленные
    двигательные реакции,
    при которых скорость
    движения зависит не
    от направления
    действия стимула, а от
    его интенсивности.
    Клинотаксисное поведение инфузории в
    температурном градиенте. Попав в теплую зону
    (вверху), инфузория уходит в более прохладную
    (внизу) (по Дженнингсу).
    Ортокинезпоступательные
    движения с переменной
    скоростью
    Клинокинез- изменение
    направления движения
    Последовательное проявление отдельных фаз защитного
    поведения курицы при продолжительном раздражении
    одного из участков стволовой части мозга. Длительность и
    интенсивность раздражения показаны темной полосой
    (опыты Хольста)

    16. Вывод

    Всем животным свойственны определенные
    действия в ответ на стимулы, возникающие в
    различных ситуациях. Они имеют
    приспособительное значение и в конечном итоге
    способствуют сохранению вида. Все формы
    поведения сводятся к врожденным, или
    стереотипным, и приобретенным. Стереотипное
    поведение характеризуется одинаковой реакцией
    на определенный стимул. К нему относятся
    таксисы, рефлексы и инстинкты.

    17. Список литературы

    https://litresp.ru/chitat/ru/Ф/fabri-kurt-ernestovich/osnovi
    zoopsihologii/1
    http://ethology.ru/lib/.hinde/txt/7.2.htm
    https://studopedia.info/5-122986.html
    http://www.activestudy.info/refleksy-i-instinkty-kinezy-i-taksisy/
    Батуев А.С. Физиология высшей нервной деятельности, 1991.
    Боровский В.М. Психическая деятельность животных. — М.; Л.,
    1936.
    Вилюнас В.К. Психологические механизмы биологической
    мотивации. М., 1986.
    Фабри К. Э. Основы зоопсихологии: Учебник для студентов
    высших учебных заведений, обучающихся по специальностям
    «Психология», «Биология», «Зоология» и «Физиология». — 3-е
    изд. — М.: Российское психологическое общество, 1999.

    Такси | Психология вики | Фэндом

    Оценка | Биопсихология | Сравнительный | Познавательная | Развивающий | Язык | Индивидуальные различия | Личность | Философия | Социальные |
    Методы | Статистика | Клиническая | Образовательная | Промышленное | Профессиональные товары | Мировая психология |

    Животные · Этология животных · Сравнительная психология · Модели животных · Контур · Показатель

    Эту статью нужно переписать, чтобы сделать ее более актуальной для психологов. .
    Пожалуйста, помогите улучшить эту страницу самостоятельно, если можете ..

    Такси (множественное число tax , произносится [ˈtæksiːz]) — это врожденная поведенческая реакция организма на направленный стимул. Таксис отличается от тропизма (реакция поворота, часто рост по направлению к стимулу или от него) тем, что организм обладает подвижностью и демонстрирует управляемое движение к стимулу или от него [1] . Он также отличается от кинезиса, ненаправленного изменения активности в ответ на стимул, что приводит к иллюзии направленного движения из-за разной скорости активности в зависимости от интенсивности стимула.

    Примеры []

    Например, жгутиковые простейшие из рода Euglena движутся к источнику света. Здесь направленный раздражитель — свет, а ориентировочное движение — на свет. Эта реакция или поведение является положительным на свет и, в частности, называется «положительный фототаксис», поскольку фототаксис является ответом на световой раздражитель, и организм движется к нему. Если организм удаляется от раздражителя, то таксис отрицательный.Многие типы такси были идентифицированы и названы с использованием префиксов для определения стимула, вызывающего реакцию. К ним относятся анемотаксис , (стимуляция ветром), баротаксис , (давление), хемотаксис , (химические вещества), гальванотаксис , (электрический ток), геотаксис , (сила тяжести), гидротаксис , (влажность), фототаксис , (свет), реотаксис , (поток жидкости), термотаксис , (изменения температуры) и тигмотаксис , (физический контакт).

    В зависимости от типа присутствующих органов чувств налоги могут быть классифицированы как клинотакс , когда организм непрерывно отбирает образцы окружающей среды для определения направления стимула, тропотакс , где двусторонние органы чувств используются для определения направления стимула. и телотаксов , которые подобны тропотаксам, но в которых достаточно одного органа для установления ориентационного движения.

    Аэротакси []

    Основная статья: Aerotaxis

    Aerotaxis — это реакция организма на изменение концентрации кислорода, которая в основном обнаруживается у аэробных бактерий. [2]

    Геотаксис []

    Основная статья: Геотаксис

    Геотаксис — это реакция на притяжение, вызванное гравитацией. Планктонные личинки камчатского краба Lithodes aequispinus используют комбинацию положительного фототаксиса (движение к свету) и отрицательного геотаксиса (движение вверх) [3] . И положительный, и отрицательный геотаксис обнаруживаются у множества простейших [4] .

    Фототаксис []

    Основная статья: фототаксис

    Фототаксис — это движение организма в ответ на свет.Это выгодно для фототрофных организмов, поскольку они могут наиболее эффективно ориентироваться для получения света для фотосинтеза. У прокариот наблюдается два типа положительного фототаксиса. Скотофотаксис можно наблюдать как перемещение бактерии из области, освещенной микроскопом. Вход в темноту сигнализирует камере изменить направление и снова войти в свет. Второй тип фототаксиса — это истинный фототаксис, который представляет собой направленное движение вверх по градиенту к возрастающему количеству света.

    Хемотаксис []

    Основная статья: хемотаксис

    Хемотаксис — миграционная реакция, вызванная химическими веществами. Одноклеточные (например, простейшие) или многоклеточные (например, черви) организмы являются мишенями для этих веществ. Градиент концентрации химических веществ, образующихся в жидкой фазе, направляет векторное движение отвечающих клеток или организмов. Стимуляторы движения к возрастающим ступеням концентраций считаются хемоаттрактантами, в то время как хемопелленты приводят к удалению химического вещества.Однако хемотаксис описан в прокариотических и эукариотических клетках, сигнальные механизмы (рецепторы, внутриклеточная передача сигналов) и эффекторы значительно различаются.

    Гальванотаксис / электротаксис []

    Основная статья: электроотаксис

    Гальванотаксис или электротаксис — это направленное движение подвижных клеток в ответ на электрическое поле. Было высказано предположение, что, обнаруживая электрические поля и ориентируясь на них, клетки могут направлять свое движение к повреждениям или ранам, чтобы исправить дефект.Также предполагается, что такое движение может способствовать направленному росту клеток и тканей во время развития и регенерации. Это представление основано на 1) существовании измеримых электрических полей, которые возникают естественным образом во время заживления, развития и регенерации ран; и 2) клетки в культурах реагируют на приложенные электрические поля направленной миграцией клеток — электротаксисом / гальванотаксисом.

    Гравитаксис []

    Основная статья: Гравитаксис

    Гравитаксис (исторически известный как геотаксис) — это реакция на притяжение, вызванное гравитацией. Планктонные личинки камчатского краба Lithodes aequispinus используют комбинацию положительного фототаксиса (движение к свету) и отрицательного гравитаксиса (движение вверх). [5] Как положительный, так и отрицательный гравитаксис обнаружены у множества простейших. [6]

    Клинотаксис []

    Основная статья: Клинотаксис

    Клинотаксис встречается у организмов с рецепторными клетками, но без парных рецепторных органов.Ячейки для приема расположены по всему телу, особенно в передней части. Организмы улавливают раздражители, поворачивая голову набок, и сравнивают их интенсивность. Когда интенсивность стимулов одинаково сбалансирована со всех сторон, организмы движутся по прямой линии. Примеры: движение личинки мясной мухи и бабочки.

    Магнитотаксис []

    Основная статья: магнитотаксис

    Магнитотаксис — это способность определенных подвижных водных бактерий ощущать магнитное поле и координировать свое движение в ответ. Было высказано предположение, что, ориентируясь на полюса Земли, морские бактерии могут направлять свое движение вниз, в сторону отложений. Кроме того, бактерии, которые способны метаболизировать соединения металлов, также могут использовать магнитосомы для обнаружения отложений соединений железа.

    Менотаксис []

    Основная статья: менотаксис

    Менотаксис В этой постоянной угловой ориентации организмов имеет место. Пример: пчелы возвращаются в свой улей ночью, движение муравья в ответ на солнце.

    Мнемотаксис []

    Основная статья: мнемотаксис

    Мнемотаксис — это сложный тип раздражителей. При этом организмы собирают следы, оставленные ими при возвращении в свой дом. Таким образом, это реакция памяти организмов.

    Фототаксис []

    Основная статья: фототаксис

    Фототаксис — это движение организма в ответ на свет: то есть реакция на изменение интенсивности и направления света. [2] [7]

    • Отрицательный фототаксис или движение от источника света демонстрируется у некоторых насекомых, например тараканов. [2]
    • Положительный фототаксис, или движение к источнику света, выгоден для фототрофных организмов, поскольку они могут наиболее эффективно ориентироваться для получения света для фотосинтеза. Многие фитофлагелляты, например Euglena , а хлоропласты высших растений положительно фототактичны, движутся к источнику света. [2] У прокариот наблюдаются два типа положительного фототаксиса.
    1. Скотофотаксис можно наблюдать как перемещение бактерии из области, освещенной микроскопом. Вход в темноту сигнализирует камере изменить направление и снова войти в свет.
    2. Второй тип положительного фототаксиса — истинный фототаксис, который представляет собой направленное движение вверх по градиенту к возрастающему количеству света.

    Реотаксис []

    Основная статья: реотаксис

    Реотаксис — это реакция на ток в жидкости. Положительный реотаксис проявляется в повороте рыбы лицом против течения. В текущем потоке такое поведение заставляет их удерживать свое положение в потоке, а не уноситься вниз по потоку. Некоторые рыбы демонстрируют отрицательный реотаксис там, где они избегают течений.

    Телотаксис []

    Основная статья: Телотаксис

    Телотаксис требует парных рецепторов. Движение происходит в том направлении, где интенсивность раздражителей сильнее.Например: когда пчелы выходят из улья за едой, они уравновешивают раздражители как от солнца, так и от цветов, но остаются на цветке, интенсивность которого для них выше.

    Термотаксис []

    Основная статья: термотаксис

    Термотаксис — это миграция по градиенту температуры. Некоторые слизевые плесени и мелкие нематоды могут перемещаться по удивительно небольшим температурным градиентам менее 0,1 ° C / см. [8] Они, по-видимому, используют это поведение, чтобы достичь оптимального уровня в почве. [9] [10]

    Тропотаксис []

    Основная статья: Тропотаксис

    Тропотаксис проявляются организмами с парными рецепторными клетками. Когда стимулы, исходящие от источника, одинаково сбалансированы, организмы демонстрируют движение. При этом животные способны демонстрировать движение вбок, в отличие от клинотаксиса, когда организмы показывают движение по прямой линии. Пример: движение бабочки серого цвета, рыбная вошь.

    См. Также []

    Ссылки []

    1. ↑ Kendeigh, S.С. (1961). Экология животных , 468 стр., Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, N.J ..
    2. ↑ 2,0 2,1 2,2 2,3 (1983) Мартин, Э.А. Словарь наук о жизни Macmillan , 2-е место, Macmillan Press.
    3. ↑ К. Ф. Адамс и А. Дж. Пол (1999). Фототаксис и геотаксис адаптированных к свету зоэев золотого камчатского краба Lithodes aequispinus (Anomura: Lithodidae) в лаборатории. Журнал биологии ракообразных 19 (1): 106–110.
    4. ↑ Т. Фенчел и Б. Дж. Финли (1984). Геотаксис мерцательного простейшего Loxodes . Журнал экспериментальной биологии 110 : 110–133.
    5. ↑ К. Ф. Адамс и А. Дж. Пол (1999). Фототаксис и геотаксис адаптированных к свету зоэев золотого камчатского краба Lithodes aequispinus (Anomura: Lithodidae) в лаборатории. Журнал биологии ракообразных 19 (1): 106–110.
    6. ↑ Т. Фенчел и Б. Дж. Финли (1 мая 1984 г.). Геотаксис мерцательного простейшего Loxodes . Журнал экспериментальной биологии 110 (1): 110–133.
    7. ↑ Менцель, Рандольф (1979). «Спектральная чувствительность и цветовое зрение у беспозвоночных» Х. Отрум (редактор) Сравнительная физиология и эволюция зрения у беспозвоночных — А: фоторецепторы беспозвоночных , 503–580. См. Раздел D: Поведение, зависящее от длины волны и цветовое зрение, Нью-Йорк: Springer-Verlag.
    8. ↑ Дузенбери, Дэвид Б. (1992). Сенсорная экология , с.114. W.H. Фриман, Нью-Йорк. ISBN 0-7167-2333-6.
    9. ↑ Dusenbery, D.B. Поведенческая экология и социобиология, 22: 219-223 (1988). Недопустимая температура приводит к выходу на поверхность:…
    10. ↑ Dusenbery, D.B. Биологическая кибернетика, 60: 431-437 (1989). Простое животное может использовать сложную скороговорку стимула, чтобы найти местоположение:…

    GPS в мозгу | Психология сегодня

    Источник: «Новая карта Лондона Бэкона, разделенная на полмили квадратов и кругов» Джорджа Вашингтона Бэкона, из Wikimedia Commons.

    Соавтором этого поста является Стив Вайсберг, Ph.D.

    Представьте, что вы водите такси до того, как в автомобилях и телефонах появились системы GPS: в вашу кабину входит пассажир и просит вас отвезти его в ресторан. Возможно, она не может сказать вам адрес, связанные с ней достопримечательности или даже часть города, в которой расположен ресторан. Найти ресторан и лучший маршрут, чтобы добраться туда, было бы вашей работой. Вам нужно было быть опытным навигатором.

    Стать водителем такси в Лондоне — значит стать человеком GPS. Для получения лицензии необходимо пройти пятиэтапный тест, зловеще называемый «Знание». Освоение Знаний занимает годы и предполагает изучение 320 путей между различными достопримечательностями по всему Лондону, улицы которого можно справедливо, если не неадекватно, описать как сложные. Водители такси знают Лондон настолько хорошо, что само наличие их навыков предполагает, что люди могут построить то, что ученые называют когнитивной картой — мысленное представление пространства, используемое для расчета расстояний, направлений и маршрутов между местами. .

    По крайней мере, с 1970-х годов, когда О’Киф и Надел опубликовали Гиппокамп как когнитивная карта , ученые постулировали, что подобные карты изображения создаются в области мозга, называемой гиппокампом. Доказательства, подтверждающие эту идею, получены из исследований на грызунах, показывающих, что нейроны в гиппокампе активируются, когда грызуны находятся в определенных местах вольера.

    Лондонские таксисты открыли уникальную возможность узнать, как мозг может приобретать и использовать пространственные знания.МРТ мозга водителей такси показывает, что по сравнению с результатами, полученными до обучения в The Knowledge, у этих людей большой задний гиппокамп. Эти данные подтверждают гипотезу о том, что опытный навигатор чаще и глубже задействует свой гиппокамп, что приводит к увеличению размера гиппокампа.

    Как штурманы, большинство из нас далеко не так опытны, как водители лондонских такси. Но обычные навигаторы по-прежнему сильно различаются по тому, насколько точно они представляют пространство. Некоторые люди замечательно умеют создавать представления в виде карт (Weisberg & Newcombe, 2018).Из-за нейроанатомических наблюдений лондонских таксистов мы задались вопросом, будут ли нормальные вариации навигационных способностей коррелировать с объемом гиппокампа.

    Мы протестировали эту идею, используя виртуальную среду, смоделированную на реальном кампусе колледжа. (Если у вас достаточно быстрый компьютер, вы можете протестировать его здесь.) В этой виртуальной среде, которую мы называем Virtual Silcton, наши повседневные навигаторы путешествовали по двум разнесенным маршрутам, изучая названия и расположение восьми зданий.Затем они узнали два маршрута, которые соединяют первые два маршрута, предоставляя пространственную информацию о том, как первые два маршрута могут быть интегрированы.

    Люди различаются по тому, насколько хорошо они справляются с этой средой. В нашей выборке участников мы хотели узнать, коррелирует ли объем гиппокампа с точностью когнитивных карт навигатора. Мы не обнаружили корреляции между объемом гиппокампа и точностью навигации.

    Что мы делаем из этих наблюдений? Одна из возможностей состоит в том, что объем гиппокампа отражает последствия хранения информации, а не вычислительный потенциал.Другими словами, гиппокамп похож на мышцу и реагирует на интенсивную тренировку. Лондонские таксисты сделали тяжелые упражнения, необходимые для роста гиппокампа. Хорошие навигаторы, но не эксперты, качественно отличаются: хотя они и могут построить когнитивную карту, они не сделали этого достаточно, чтобы изменить объем своего гиппокампа.

    В соответствии с этой интерпретацией пациенты с болезнью Альцгеймера и люди с повреждением гиппокампа имеют проблемы с навигацией.Без гиппокампа у этих пациентов нет даже мышц для упражнений, и поэтому они не могут строить когнитивные карты.

    С тех пор, как Франц Галль занялся френологией, когнитивные нейробиологи пытались связать нервную структуру с функцией. Мы далеко продвинулись вперед, чем предполагаем, что шишки на черепе связаны с когнитивными способностями или личностными качествами. Но каков физический коррелят опыта в мозгу? По крайней мере, в случае пространственной навигации ответ непрост.

    Сама технология, которая позволяет нам беспрепятственно перемещаться в любой точке мира, почти не задействуя собственный внутренний GPS, может иметь значение для будущего развития навигационных способностей. В современную эпоху неправильная установка наших GPS-устройств может быть эквивалентом повреждения нашего гиппокампа.

    границ | Склонности и неопределенность второго порядка: модифицированная проблема такси

    Введение

    В то время как причинно-следственные байесовские рассуждения и рассуждения в условиях неопределенности в целом являются основными исследовательскими программами в литературе по суждениям и принятию решений, проблемы, представленные участникам, обычно изучались только в условиях неопределенности первого порядка (также известной как « риск » в экономической литературе) .Например, участнику может быть предоставлен выбор между гарантированным выигрышем в 25 фунтов стерлингов или вероятностью 33% в размере 100 фунтов стерлингов (например, Kahneman and Tversky, 1979). Здесь, хотя в последнем варианте неясно, получим ли мы 100 фунтов стерлингов, мы можем точно количественно оценить эту неопределенность, и, таким образом, проблема сводится просто к расчету ожидаемой полезности. Но что, если мы не знали наверняка, каковы были шансы получить 100 фунтов стерлингов? Например, предположим, что вероятность основана на результате выпадения какой-то экзотической асимметричной кости.Предположим также, что мы не понимаем механику кубика, но наблюдаем 3 броска, из которых только 1 приводит к выигрышу. Хотя 33% все еще может быть нашим лучшим предположением, при таком небольшом размере выборки для оценки возможен значительный диапазон других вероятностей. Как это повлияет на наше решение о том, какую ставку сделать? Эта неопределенность относительно нашей неопределенности первого порядка известна как неопределенность второго порядка (например, Kleiter, 2018), и в настоящее время мы мало знаем о том, как классические выводы из литературы по суждениям и принятию решений применимы в таких условиях.

    Канеман и Вэрей (1990) разделили неопределенность по другому параметру: внутренняя неопределенность и внешняя неопределенность (см. Также Juanchich et al., 2017). В то время как внутренняя неопределенность проистекает из нашего собственного незнания о мире (например, механики вышеупомянутого кубика), внешняя неопределенность возникает из-за склонности внешней причинной системы (такой как экзотический кубик) производить различные результаты или эффекты (например, ‘победить’). Тем не менее, мы значительно уменьшаем нашу внутреннюю неуверенность в механике кубика, мы сможем только предсказать, какая грань выпадет на поверхность в соответствии с этими склонностями, и никогда не сможем гарантировать определенный результат.Этот пример иллюстрирует взаимодействие между этими двумя типами неопределенности, которое не обсуждалось в этой статье. В этой ситуации у нас есть внутренняя неопределенность в отношении склонности (внешней неопределенности) кубика к « выигрышу ». Это чрезвычайно распространенная ситуация — на самом деле, за пределами надуманных ситуаций, таких как (стандартные) броски кубика и подбрасывание монеты, наши оценка склонности внешних причинных систем к возникновению данного эффекта часто сопровождается некоторой внутренней неопределенностью (второго порядка).Рассмотрим склонность заключенного к повторному преступлению или склонности пациента к рецидиву или осложнениям. В каждом случае человек предположительно имеет некоторую истинную склонность (хотя она может сложным образом колебаться в зависимости от времени и контекста), но у нас есть лишь ограниченная информация, на основе которой можно ее оценить. Здесь нас в основном интересует способность людей обновлять оценки предрасположенности в свете новой информации, то есть обновлять оценки неопределенности первого порядка в условиях неопределенности второго порядка.

    Подходы, используемые для решения вероятностных задач первого порядка, обычно не могут быть применены к проблемам второго порядка. Найт (1921) привел пример пикника как ситуации, когда методы первого порядка (например, расчет ожидаемой полезности) не работают. Однако реальный инвестиционный сценарий, в отличие от примера, с которого мы начали статью, также является проницательным. При принятии решения о вложении средств можно использовать текущие и исторические данные фондового рынка, свои чувства и доверие к генеральному директору, а также другую информацию, такую ​​как совет инсайдера и другие известные показатели здоровья.В таких условиях вероятность положительного возврата инвестиций не может быть сведена к точечной оценке первого порядка без отклонений. Действительно, Мусави и Гигеренцер (2014, 2017) сетовали на тот факт, что, хотя подавляющее большинство литературы по экспериментальной экономике было нацелено на изучение проблемы неопределенности более высокого порядка (рассуждения о бизнесе и экономике), в ней использовались экспериментальные материалы, показывающие только первый порядок неуверенность. Если мы хотим понять человеческие рассуждения реального мира за пределами азартных игр в казино, мы должны включить неопределенность более высокого порядка в задачи, которые мы используем для изучения этого.

    Точно так же, хотя неопределенность второго порядка была описана в контексте причинно-следственных байесовских рассуждений в литературе по суждениям и принятию решений (например, Gigerenzer and Hoffrage, 1995; Welsh and Navarro, 2012; Kleiter, 2018), рассуждения в этих условиях редко изучается, и эксперименты, направленные на изучение рассуждений в реальном мире, также обычно делали это с помощью задач с неопределенностью только первого порядка. Например, в классической задаче о такси (Tversky and Kahneman, 1974; Bar-Hillel, 1980) решателей просят поразмышлять над тем, было ли такси, попавшее в аварию, принадлежать « синей » компании (в отличие от «зеленый») в свете базового показателя численности населения (который предполагает, что зеленые такси более распространены) и отчета очевидца (который утверждает, что было задействовано синее такси). Решателям сообщают, что свидетели были проверены на их способность определять цвет кабины, и что их способность оказалась равной 80%. Вариант этого можно увидеть ниже:

    Ночью в аварию попало такси. В городе работают две компании такси, Зеленая и Синяя.

    Вам предоставлены следующие данные: 90% такси в городе зеленые и 10% синие.

    Свидетель идентифицировал такси как Синий. Суд проверил надежность свидетеля в обстоятельствах, имевших место в ночь происшествия, и пришел к выводу, что свидетель правильно определил каждый из двух цветов в 80% случаев и ошибся в 20% случаев.

    Какова вероятность того, что попавшее в аварию такси было синим, а не зеленым?

    Для решения проблемы участники должны объединить цифру, касающуюся доли синих такси в городе (немного: 10%), с противоречивыми доказательствами утверждения свидетеля о том, что кабина была синей, и их точностью (неплохо: 80%), чтобы прийти к окончательной вероятности того, что кабина, участвовавшая в инциденте, была синей. Главный вывод оригинальной статьи заключался в том, что многие участники полностью пренебрегли базовыми данными о численности населения в своих окончательных оценках, просто указав в качестве ответа точность свидетелей (80%).Последующая работа показала, что базовые ставки более специфичны для происшествия [например, в районе происшествия, а не в городе в целом (Bar-Hillel, 1980)] и более связаны между собой [например, когда водители зеленых такси известны чтобы попасть в большее количество несчастных случаев, а не просто быть более распространенным (например, Ajzen, 1977)] снизить базовую ставку пренебрежения.

    В аналогичной задаче медицинского диагноза (например, Casscells et al., 1978; Gigerenzer and Hoffrage, 1995) решателей просят обосновать, есть ли у пациента рак, учитывая базовый показатель популяции (предполагающий, что рак маловероятен) в сочетании с положительный результат теста.Решателю сообщается, что частота ложноположительных ошибок маммограммы составляет 5%. В действительности, конечно, вероятно, существует некоторая неопределенность в отношении оценок вероятности как точности свидетелей в проблеме такси, так и количества ложных срабатываний медицинского теста. Поэтому наши оценки должны больше походить на распределение, чем на одну точку. Хотя 80% / 5% могут дать среднее значение или наше лучшее предположение, здесь также будут некоторые расхождения из-за нашего незнания (внутренняя неопределенность).Степень расхождения зависит от качества и количества доступной информации. Эти два примера полезны для демонстрации этого. Хотя может показаться правдоподобным, что маммографический аппарат тестировался очень много раз, возможно, тысячи раз, и, таким образом, расхождение в нашей оценке может быть очень небольшим, это кажется менее правдоподобным для единственного свидетеля в проблеме такси, когда время а ресурсы сильно ограничат количество возможных тестов. Более того, кажется маловероятным, что точные обстоятельства аварии могут быть воспроизведены для целей тестирования, что еще больше увеличивает нашу неопределенность в оценке.Поэтому, хотя мы можем быть оправданы в приближении 5% ложных срабатываний к оценке с фиксированной точкой без отклонений, чтобы упростить задачу, это вряд ли будет разумным для проблемы такси.

    Например, предположим, что свидетель был протестирован 5 раз и получил 4 правильных ответа. Это дает распределение с классическим статистическим средним 80% и стандартным отклонением 16,3%. Мы создали такое распределение в байесовской сетевой программе AgenaRisk, которую можно увидеть на рисунке 1.Мы используем бета-распределение (Kleiter, 2018), основанное на двух узлах над ним: № испытаний (5) слева и № правильных (4) справа. Среднее значение и другие статистические данные, связанные с распределением, можно увидеть в желтом итоговом поле.

    Рисунок 1. Бета-распределение со средним значением 80,0% и стандартным отклонением 16,3%, созданное с помощью программного обеспечения Agenarisk.

    Теперь, когда мы знаем начальное распределение нашей оценки точности свидетеля, чтобы смоделировать полную проблему, нам нужно иметь возможность обновлять это распределение в зависимости от того, будет ли свидетель получать будущие отчеты правильными или неправильными.Мы моделируем это, расширяя рисунок 1 до более крупной байесовской сети (BN: рисунок 2). BN — это ориентированный граф, узлы которого представляют собой неопределенные переменные, а дуга (или стрелка) между двумя узлами изображает причинно-следственную или влиятельную взаимосвязь [см. Fenton and Neil (2018) для получения полной информации о BN]. В дополнение к структуре графа, каждый узел имеет связанную таблицу вероятностей, которая определяет априорное распределение вероятностей для связанной переменной, обусловленное (когда узел имеет родителей) на его родительских переменных.Когда наблюдается состояние узла (например, свидетель сообщает, что кабина синего цвета), известное значение вводится в BN посредством «наблюдения», и алгоритм распространения обновляет распределения вероятностей для всех ненаблюдаемых узлов. «Байесовский» в BN объясняется использованием теоремы Байеса в базовом алгоритме распространения.

    Рисунок 2. Байесовская сеть, изображающая модифицированную проблему такси до того, как свидетель сообщит о кабине, имеет синий цвет.

    На этой диаграмме наша оценка точности свидетеля была связана с узлом («Свидетель говорит, что кабина синего цвета»), показывающая, сообщает ли свидетель, что текущая кабина синего цвета.Узел b_trick — это просто практическое требование программного обеспечения для преобразования распределения точности свидетеля в двоичную переменную. Вероятность того, что свидетель скажет, что такси синее, причинно зависит как от их точности, так и от базовой скорости, изображенной в вышеприведенном узле «Кабина действительно синего цвета». Текущая диаграмма отображает ситуацию до того, как свидетель сделает свой отчет. Лучшая оценка того, что кабина на данный момент действительно синяя, — это базовая ставка, 10%. Сочетая это с точностью свидетеля, модель предсказывает 74.0% шанс, что свидетель сообщит, что кабина зеленого цвета.

    Чтобы продемонстрировать работу модели, на рисунке 3 мы добавляем к модели два наблюдения. Во-первых, в правом нижнем углу мы устанавливаем «наблюдение» для узла «Свидетель говорит, что кабина синего цвета», что свидетель сказал, что кабина синего цвета (обратите внимание, что теперь у него есть желтая метка с надписью «Верно»). Мы также установили наблюдение для узла «Кабина действительно синее», чтобы сделать это «Ложным», т. Е. Как если бы мы знали, что кабина действительно зеленая (и, следовательно, свидетель был неверным).Как и следовало ожидать в этом сценарии, наша оценка точности свидетелей снижается до 66,7% (см. Среднее значение в желтой итоговой рамке), как и следовало ожидать, учитывая, что теперь у них 4 правильных из 6 (4/6 = 0,666….) . Аналогичным образом, если свидетель сообщает, что кабина синего цвета, а мы моделируем, что кабина действительно синего цвета (т. Е. Свидетель верен), устанавливая для параметра «Кабина действительно синего цвета» значение «Истина» (не изображено), модель предоставляет оценка точности свидетеля составляет 83,3%, что эквивалентно получению 5 из 6 правильных ответов (5/6 = 0.833). Однако настоящий интерес представляет, как должна измениться точность свидетеля за пределами этих «определенных» границ: когда свидетель сообщает, что кабина синего цвета, но мы не знаем наверняка, верны они или нет (рис. 4).

    Рисунок 3. Байесовская сетевая модель, изображающая ситуацию, когда свидетель неверно считает, что кабина синего цвета.

    Рисунок 4. Байесовская сетевая модель, изображающая ситуацию, когда свидетель сообщил, что кабина синего цвета, но мы не уверены, верны они или нет.

    На рисунке 4 мы смоделировали проблему, чтобы включить отчет свидетеля о том, что кабина была синей, но не зная достоверной информации (нет «наблюдения» на узле «Кабина действительно синее»). Не только, как и ожидалось, увеличилась вероятность того, что кабина синего цвета (до 30,7% с 10,0%), но одновременно наша оценка точности свидетеля снизилась до 71,9%, что ниже первоначальной оценки (80,0%, т. Е. 4/5), но не так низко, как оценка, если бы мы знали наверняка, что свидетель был неправ (66.7%, т.е. 4/6). Причина этого сокращения заключается в том, что свидетель сделал заявление, которое противоречит единственному другому доказательству, которое у нас есть (базовая ставка, которая предполагает, что кабина зеленая и имеет значительную силу). Если бы свидетель вместо этого утверждал, что такси было зеленым, наша оценка их точности увеличилась бы (до 82,9%), опять же меньше, чем если бы мы знали наверняка, что они верны (83,3%).

    Таким образом, это добавление неопределенности второго порядка придает проблеме более динамичный характер, чем исходная проблема.Более того, ее нельзя решить простым применением теоремы Байеса, в отличие от исходной задачи о такси. У него также есть потенциально неинтуитивная динамика: хотя мы достаточно доверяем свидетелю, чтобы «использовать» предоставленную им информацию в качестве доказательства того, что такси было синим, мы одновременно снижаем нашу веру в способность свидетеля выносить такое суждение в будущем. Чтобы не усложнять изначально, как можно видеть, мы не моделируем априорность для кабины синего цвета как имеющую неопределенность второго порядка.Как будет показано ниже, версия задачи, которую мы используем, оправдывает фиксированную оценку этого (у нас есть полное знание), однако версии с неопределенностью второго порядка здесь также могут быть интересны.

    Наша основная цель — изучить ответы участников на эту новую проблему и их способность рассуждать о причинно-следственных связях в условиях неопределенности второго порядка и, в частности, через ту неинтуитивную динамику, которая типична для таких проблем. Без помощи программного обеспечения, подобного вышеупомянутому, наши участники не смогут получить точный нормативный ответ.По этой причине и поскольку мы считаем, что такая числовая точность вряд ли характеризует рассуждения в реальном мире, нас не интересует способность участников выполнять математические вычисления или масштабы их корректировок, когда они узнают, что по свидетельствам очевидцев, кабина была синей. Вместо этого нас интересует только направление их корректировок для двух основных оценок (истинный уровень точности свидетеля и вероятность того, что кабина синего цвета), и в частности, признают ли они, что точность свидетеля должна быть снижена.Мы также попросим участников объяснить причину своих ответов и предоставить несколько дополнительных вопросов, чтобы исследовать их представление и обработку проблемы, в соответствии с недавними призывами к более ориентированной на процесс работы в этой литературе (Johnson and Tubau, 2015; McNair , 2015).

    Материалы и методы

    Участников

    В исследовании приняли участие 131 участник (43,5% женщин), набранных из Prolific Academic (с оплатой 9 фунтов стерлингов в час), средний возраст которых составлял 27 лет.8 ( SD, = 9,8). Ни один участник не был исключен из статистического анализа.

    Типовой проект

    Все 131 участник просмотрели одну и ту же версию исследования. В ходе анализа участники были разделены на подгруппы, основанные на их ответах на ключевой интересующий вопрос, и мы использовали ряд числовых, открытых и закрытых качественных данных, чтобы раскрыть когнитивные процессы, лежащие в основе этих различных типов ответов.

    Материалы и процедуры

    Все материалы и данные можно найти в публичном хранилище по адресу https: // osf.io / q68cu /. Сначала участникам были представлены информационные листы, и после того, как они щелкнули «Далее», чтобы подтвердить свое согласие, им был представлен сценарий «выбери и запустил». Участники могли только продвигаться вперед в эксперименте и не могли вернуться и проверить предыдущие страницы. Сначала им сказали, что камера видеонаблюдения «частично считала» номерной знак такси, скрывающегося с места происшествия, и что совпали только 10 такси: 1 принадлежало синей компании, 9 — зеленой компании (что дает вероятность первого порядка. без неопределенности второго порядка, если ему доверяют).Затем их попросили дать процентную оценку с помощью ползунка, что кабина синего цвета, основываясь только на этой информации. Затем на новой странице им сказали, что вышел свидетель, и предоставили информацию о достоверности показаний свидетеля. Участникам сказали, что полиция проверяла свидетеля пять раз, и четыре раза свидетель был прав. Затем их попросили оценить истинную точность показаний свидетеля. Чтобы побудить участников не рассматривать начальное значение точности как фиксированное (т.е. чрезмерно соблюдать закон малых чисел), мы включили следующий текст, чтобы подчеркнуть, что у нас есть лишь ограниченная оценка их истинной точности.

    Однако у нас есть только 5 испытаний, чтобы оценить это. Возможно, им повезло один или два раза во время теста. Если бы мы провели 100 испытаний, у нас была бы более надежная оценка. Возможно, они получат 70 правильных ответов или даже 90.

    Затем участников попросили использовать два ползунка, чтобы дать оценку «истинной» точности свидетеля (0–100%), и по отдельности обеспечить (0–100%) уверенность в том, что эта оценка «будет истинным уровнем точности свидетеля. если мы проведем еще много испытаний.Только после предоставления этих двух предварительных оценок участникам на новой странице сообщили, что свидетель утверждал, что такси было синего цвета.

    После этого участников сначала попросили обновить свою оценку того, что кабина была синей, а затем на отдельной странице обновить свою оценку точности свидетеля. В обоих случаях ключевая информация была повторно обобщена. Вместо того, чтобы на данном этапе попросить указать числовое значение, участники указали на скользящей шкале (рис. 5), хотят ли они придерживаться своего первоначального значения или увеличить свою оценку.Участников заставляли отвечать на все вопросы анкеты, и они не могли продолжить эксперимент, если просто оставили ползунок на месте. Если они не хотели вносить никаких изменений и сохранить исходную оценку, им сначала нужно было переместить ползунок, чтобы активировать его, а затем переместить обратно в центр.

    Рис. 5. Изображение механизма ползунка, используемого участниками для корректировки своих оценок для свидетеля.

    Степень, в которой участники перемещали ползунок, не имела значения, и была включена только для того, чтобы участники могли выразить себя и уменьшить вероятность того, что участники, которые хотели сделать очень небольшое изменение, решат не вносить никаких изменений.Этот подход использовался, чтобы отговорить участников от попыток математического решения проблемы, что, по нашему глубокому убеждению, не может быть способом решения реальных жизненных проблем такого типа. Вместо этого мы хотели уловить интуитивное ощущение того, повышаются ли обе две переменные, обе снижаются, остаются неизменными или (как предсказывает нормативная модель) вероятность того, что кабина будет синей, возрастает, в то время как точность свидетеля идет вниз. Именно на этом более грубом уровне оценивались ответы участников.Для обеих оценок на одной странице участников попросили объяснить свои рассуждения в открытом текстовом поле.

    После выполнения апостериорных оценок участников спрашивали в формате с множественным выбором, решая проблему, с которой они столкнулись: (A) предположили, что такси было зеленым, (B) предположили, что свидетель был прав, или (C) ни то, ни другое. Порядок этих вариантов был случайным.

    Участникам наконец сообщили на отдельной странице, что после завершения расследования выяснилось, что такси действительно было зеленым, и теперь мы знаем, что на этот раз свидетель был неправ.Затем участников снова спросили, хотят ли они отрегулировать точность показаний свидетелей, используя тот же ползунок, и снова им предоставили открытое текстовое поле для объяснения своих аргументов.

    Результаты

    Проверки манипуляций / Приоры

    После того, как участники получили предварительную информацию о синем цвете кабины, их попросили указать на скользящей шкале вероятность того, что кабина синего цвета, и 82,4% выбрали 9, 10 или 11%, что свидетельствует о высоком уровне «принятия» решения. предыдущая цифра (Среднее = 15.6%, SD = 16,2%). Участников также попросили сделать то же самое для достоверности показаний свидетелей после того, как им были предоставлены данные о проверке их судом, и 45,8% выбрали 79, 80 или 81% (среднее значение = 73,5%, SD, = 15,5%). Распределение ответов для обоих можно увидеть на рис. 6 . Участников также попросили выразить свою уверенность в том, что эта цифра отражает истинную точность свидетелей, которая дает среднее значение 68,6% ( SD, = 20,7%).

    Рисунок 6. Гистограмма, представляющая предварительные оценки участников вероятности того, что такси будет синим (синим) и точностью свидетеля (оранжевым).

    Постеры

    После того, как свидетель сообщает, что кабина синего цвета, участников сначала попросили скорректировать свою оценку, что кабина была синей, а затем — точность показаний свидетеля. 64,9% из всех участников увеличили вероятность того, что кабина была синей. Однако нас больше всего интересовало, какое изменение они внесли в свою оценку достоверности показаний свидетеля.Только 21,4% снизили этот показатель, в то время как 55,7% не внесли изменений, а 22,9% увеличили его. Далее мы анализируем эти три подгруппы в соответствии с их ответами на ряд вопросов, чтобы попытаться понять их когнитивные процессы. Цифры, подтверждающие этот анализ, можно увидеть в Таблице 1, и на них будут ссылаться повсюду.

    Таблица 1. Ответы участников на ряд вопросов, разделенные на их первоначальные ответы на изменение точности свидетеля.

    Статистические сравнения

    Продолжаем сверху вниз.Во второй строке Таблицы 1 [(Среднее) Синее такси%] мы можем увидеть среднюю оценку того, что кабина была синей, сделанная каждым из трех типов ответа до отчета свидетеля. Был проведен одномерный анализ, чтобы проверить влияние «Тип ответа» на «(Среднее)% синего цвета Cab» [ F (2,128) = 2,6, p = 0,08]. Парные сравнения сравнивали «без изменений» с «уменьшением» ( p = 0,04) и «без изменений» с «увеличением» ( p, = 0,70) и «уменьшение» с «увеличением» ( p = 0.04). Также был проведен одномерный анализ, чтобы проверить влияние «Тип ответа» на третью строку, их оценку точности свидетеля до отчета свидетеля [(Средняя) точность свидетеля] [ F (2,128) = 0,6, p = 0,55] и отдельно в четвертой строке их уверенность в том, что эта оценка равна истинной точности свидетеля, [(Средняя) уверенность свидетеля] [ F (2,128) = 0,13, p = 0,88].

    Переходя к пятому ряду, только один человек снизил свою оценку синего цвета кабины после отчета свидетеля.Остальные либо не внесли изменений, либо повысили свою оценку. Была проведена бинарная логистическая регрессия, чтобы проверить влияние «типа ответа» на долю людей, увеличивших свою оценку синего цвета кабины [Wald X 2 (2) = 6,6, p = 0,04]. Затем было проведено попарное сравнение, чтобы сравнить «Без изменений» и «Увеличить» [Wald X 2 (1) = 6,3, p = 0,01], «Без изменений» и «Уменьшить» [Wald X 2 (1) = 1.1, p = 0,29], а также «уменьшить» и «увеличить» [Wald X 2 (1) = 1,8, p = 0,18].

    Теперь мы переходим к строкам шестой, седьмой и восьмой, представляющим долю каждого типа ответа, которые выбрали либо «Предположил, что свидетель был правильным», «Предположил, что такси было зеленым», или «Ни то, ни другое», когда столкнулся с этим вопросом. . Была проведена двоичная логистическая регрессия, чтобы проверить влияние «Тип ответа» на предположение, что свидетель был правильным [Wald X 2 (2) = 16.2, p <0,001], если предположить, что кабина была зеленой [Wald X 2 (2) = 14,9, p <0,001] и «Ни то, ни другое» [Wald X 2 (2) = 1,2, p = 0,55]. Исследуя предположение о том, что свидетель был правильным, были проведены попарные сравнения для сравнения «без изменений» с «увеличением» [Wald X 2 (1) = 3,5, p = 0,06], «без изменений» с Уменьшить ‘[Wald X 2 (1) = 9,3, p = 0.002] и «уменьшить» до «увеличить» [Wald X 2 (1) = 15,5, p <0,001]. Исследуя предположение, что кабина была зеленой, были проведены попарные сравнения, чтобы сравнить «Без изменений» с «Увеличить» [Wald X 2 (1) = 2,4, p = 0,13], «Без изменений» на » Уменьшить ‘[Wald X 2 (1) = 10,0, p = 0,002] и «Уменьшить» и «Увеличить» [Wald X 2 (1) = 8,8, p = 0,003 ].

    Переходя к последнему ряду, где людей снова просили обновить свою оценку точности показаний свидетелей после того, как им сообщили, что последующее расследование показало, что такси действительно было зеленым, только семь человек повысили свою оценку достоверности показаний свидетелей. Все остальные либо уменьшили, либо не изменили своих оценок. Была проведена бинарная логистическая регрессия, чтобы проверить влияние «типа ответа» на степень уменьшения их оценки [Wald X 2 (2) = 7.7, p = 0,02]. Парные сравнения были выполнены для сравнения «без изменений» с «увеличением» [Wald X 2 (1) = 3,8, p = 0,05], «без изменений» с «уменьшением» [Wald X 2 (1) = 5,5, p = 0,02] и «Уменьшить» до «Увеличить» [Wald X 2 (1) = 0,22, p = 0,64].

    Качественные данные

    Участников попросили объяснить свои рассуждения после того, как они предоставили свою апостериорную оценку изменения точности Свидетеля.Они были закодированы слепым к типу ответа первым автором. Было идентифицировано четыре основных кода, но около половины всех ответов также были закодированы как «несекретные», когда невозможно было уверенно понять ответ участников. Первый автор передал свою кодовую книгу, содержащую эти пять кодов (таблица 2), третьему автору. Затем третий автор присвоил эти коды, не обращая внимания ни на тип ответа, ни на задания первого автора. Согласие между экспертами составило 78,6%, при этом в основном разногласия заключались в том, должен ли ответ быть «несекретным» или нет.Что касается несовпадающих ответов (всего 28), если один кодировщик выбрал «неклассифицированный», мы присвоили этот код, чтобы быть консервативными — поэтому 22/28 из них были классифицированы таким образом. Остальные шесть были решены путем обсуждения. Доля каждого типа ответа, присвоенного каждому постсогласованному коду, показана ниже в таблице 2. Среди ответов, которые можно было классифицировать, выделяется один модальный код для каждого, однако для «Без изменений» значительная часть также была закодирована как «Свидетель, вероятно, прав», аналогично ответам «Увеличить».Об этом мы поговорим ниже.

    Таблица 2. Процентное соотношение каждого типа ответа, присвоенного каждому типу кода (модальный код, за исключением «неклассифицированного», выделен для каждого ответа).

    Увеличение

    Модальный код, присвоенный респондентам «Увеличить», был «Свидетель, вероятно, правильный». Он был назначен там, где участник указал, что, по их мнению, свидетель, вероятно, был прав, или проявил доверие к свидетелю. Некоторые из этих ответов можно увидеть в таблице 3.

    Таблица 3. Некоторым респондентам «Увеличить» с открытым текстом объяснения своих аргументов был присвоен код «Свидетель, вероятно, правильный».

    Без изменений

    Модальный код среди респондентов «Без изменений» (30,8%) был «Нерелевантно». Это было присвоено, когда участник заявил, что отчет свидетеля не влияет на их уровень точности. Выборку этих ответов можно увидеть в Таблице 4.

    Таблица 4. Некоторым респондентам, ответившим на запрос «Без изменений» с открытым текстом объяснения своих аргументов, был присвоен код «Нерелевантно».

    Когда в конце эксперимента сказали, что такси действительно было зеленым, а свидетель был неправильным, мы могли видеть, что половина участников «Без изменений» все еще не изменила свою оценку точности свидетеля. Подборку объяснений этих ответов участников можно увидеть в Таблице 5.

    Таблица 5. Некоторые респонденты, ответившие «без изменений», открывают текстовые объяснения своих аргументов после того, как свидетелю сказали, что они неверны, но при этом не внесли никаких изменений в свою оценку точности свидетеля.

    Уменьшить

    Самым заметным кодом среди респондентов «Уменьшить» был «Свидетель, вероятно, неверен». Он был присвоен, когда участники заявили, что свидетель, вероятно, неверен в данном случае, или выразили им низкое доверие. Некоторые из них также ссылались на низкую базовую ставку для синих такси. Некоторые из этих ответов можно увидеть в Таблице 6.

    Таблица 6. Отобранным респондентам «Уменьшить» открытыми текстовыми объяснениями их аргументов был присвоен код «Свидетель, вероятно, неверен».’

    Обсуждение

    В этой статье мы стремились изучить ответы на модифицированную версию классической проблемы такси, включая неопределенность второго порядка. Используя смешанные методы, мы стремились раскрыть подходы участников к работе с новой динамикой, представленной в модифицированной версии. Принципиальный интерес заключался в том, как участники изменили свою оценку точности показаний свидетеля после того, как тот сообщил, что такси было синего цвета. Мы обнаружили, что примерно половина из них не изменилась, и примерно четверть каждого из них уменьшили / увеличили свою оценку точности свидетелей.Посредством конвергентных данных, комбинируя количественные и качественные ответы, мы представляем ниже общую картину когнитивных процессов, участвующих в каждом типе ответа, однако мы не предполагаем, что каждый представляет собой единую согласованную популяцию (несколько когнитивных процессов могут привести к одному и тому же ответу) и некоторые случаи предполагают, что это могло быть так.

    Увеличение

    респондентов с «увеличением», по-видимому, являются наиболее однородными из трех типов ответов, при этом 80% респондентов сообщают сами, предполагая, что свидетель был правильным, и, за исключением значительной части «несекретных», большая часть их открытых текстовых данных является закодировано как «Свидетель, вероятно, правильный».Интересно, что ни один из этих респондентов прямо не сказал, что они игнорируют данные о базовой ставке или что они доверяют свидетелю больше, чем данным о базовой ставке. Обычно они просто ссылаются только на данные свидетелей в своих ответах, выражая уверенность в них или убежденность в их правильности, и, как правило, вообще не упоминают базовые данные. Следовательно, когнитивный процесс этих респондентов может представлять собой форму пренебрежения базовой частотой (например, Tversky and Kahneman, 1974; Bar-Hillel, 1980). Однако, как видно на Рисунке 6 и в Таблице 1, эти участники определенно считали данные базовой ставки актуальными до того, как свидетель сделал свой отчет, что предполагает, что простое игнорирование актуальности этой информации не является хорошим объяснением.Однако Бар-Хиллель (1980) предложил теорию «доминирования» пренебрежения базовой ставкой в ​​таких задачах, когда часть информации, считающаяся наименее актуальной, полностью игнорировалась, предположительно по причинам вычислительного упрощения. Возможно, что наши участники, как только будет предоставлен отчет свидетеля, сочтут перспективу объединения этих двух цифр слишком сложной. Отсюда, найдя отчет свидетеля более убедительным, чем данные базовой ставки по какой-либо причине, они могут игнорировать базовую ставку, что приводит к 80% оценке, что кабина синего цвета, исключительно на основании точности свидетеля.Однако это не может дать полного объяснения настоящих результатов. Даже если эти участники действительно верят, что с вероятностью 80% кабина синего цвета, как это оправдывает повышение их оценки точности показаний свидетеля?

    Подобный ответ был также обнаружен в других работах авторов, посвященных рассуждению со склонностями (Dewitt et al., 2018,2020). В сценарии, представленном в обоих этих документах, две страны испытывают свои возможности по подрыву ракет. Nation X пока имела только 1 успех из 6 попыток, а Y — 4 успеха из 6.Затем еще одна ракета успешно взрывается на границе между двумя странами, но мы не можем обнаружить источник. Ключевой вопрос вместо того, кто запустил эту ракету (эквивалентно тому, была ли кабина синего цвета), заключается в том, какова новая оценка мастерства для каждой страны (эквивалентная обновлению точности свидетеля). В обеих статьях мы нашли аналогичный подход к настоящей статье, где при обновлении навыков 1/3 участников повысили свою оценку владения Y , не сделав изменений до X .Поскольку X и Y представляют исчерпывающие и исключительные причины последнего взрыва, в отличие от настоящего сценария, мы смогли сделать вывод, что они рассматривали запуск Y последней ракеты как определенность (т.е. «вся ответственность за взрыв до Y , и никакой ответственности до X ). В Dewitt et al. (2018) мы также видели аналогичные рассуждения с открытым текстом, при этом большинство этих участников просто заявляли, что, по их мнению, вероятно, виноват Y .Мы назвали этих участников «категоричными» респондентами, поскольку обнаружили, что, хотя они оценили вероятность того, что Y было ответственным, в среднем 77,7%, все они рассматривали это как 100% уверенность при обновлении своей оценки. Такая обработка вероятностной переменной (например, 80% -ная оценка того, что кабина синего цвета на основании отчета свидетеля) как определенность, также может иметь место в настоящем эксперименте. Доказательства этого исходят от подавляющего большинства респондентов, ответивших на вопрос «Увеличить», которые сами сообщают, что «предположили», что свидетель был прав.

    Важно отметить, что в обоих сценариях этот ответ имеет циклическую логику. В ракетном эксперименте предполагается, что Y запустил ракету, основываясь на их предыдущем успехе с ракетами. Их успех с ракетами затем обновляется на основе предположения, что ракету запустил Y (что, повторюсь, повторяется, основано на их прошлом успехе с ракетами). Точно так же в настоящем сценарии единственное свидетельство, которое есть у участников о том, что свидетель мог быть прав на этот раз, — это их предыдущая точность.Но, как и в случае с ракетами, это именно то, что мы хотим, чтобы они обновили. Таким образом, когда применяется этот подход, оказывается, что как только свидетель достигает определенного уровня доверия, он не только будет считаться правильным, основываясь только на этой исторической точности, но также, на основе этого предположения, они будут видны. как даже более точный впоследствии, даже когда единственные другие доступные свидетельства на самом деле убедительно свидетельствуют о том, что они неверны. Это имеет ту же цикличность, что и в литературе о предвзятости подтверждения и поляризации убеждений (Lord et al., 1979; Plous, 1991; Никерсон, 1998; Повар, 2016; Фрайер и др., 2019).

    Об обработке вероятностных переменных как категориальных переменных также ранее сообщалось под названиями рассуждений «как если бы» (Gettys et al., 1973) и «оцифровка» (Johnson et al., 2018). Обе группы авторов обнаружили, что при многоэтапном рассуждении, когда результат одного вероятностного вычисления используется во втором вычислении, первый результат часто оцифровывается (или превращается в категориальную форму) для второго вычисления.Например, если нужно рассчитать вероятность дождя, а затем использовать эту вероятность для оценки вероятности того, что вечеринка будет отменена, они будут рассматривать вероятность дождя во втором вычислении как 0 или 1. В нашем запуске ракеты В сценарии это «многоступенчатое» объяснение классификации было сочтено правдоподобным, поскольку категориальный ответ включал несколько этапов (сначала нужно было нормализовать соотношение 66,6: 16,6, чтобы получить вероятность 80:20 того, кто запустил ракету, прежде чем использовать это последнее значение. обновить склонности).Однако настоящая проблема не включает в себя несколько этапов, поскольку участникам напрямую сообщается о вероятностях, например, того, что кабина зеленая, а свидетель правильный. Хотя они, по общему признанию, оцениваются по частотам (9/10 и 4/5), это не истинный « первый » расчет в том смысле, который подразумевается этими авторами (например, если бы участникам пришлось сначала умножить две цифры, чтобы получить точность свидетеля) . Таким образом, несмотря на то, что эта проблема не соответствует «многоэтапному» формату, мы по-прежнему видели, как большое количество участников придерживались аналогичного категориального подхода.Это может указывать на то, что явление оцифровки или категоризации является более общей стратегией для упрощения сложной проблемы (когда несколько шагов являются лишь одним источником трудностей). К сожалению, текущий сценарий представляет ситуацию (с двумя диагностически противоположными частями данных), когда такая стратегия является наиболее неуместной (в отличие, например, от того, если бы одна из цифр была близка к 50:50), и поэтому интересно, что мы до сих пор вижу, что такая стратегия применяется. В будущей работе может быть полезно определить, чувствительны ли люди к «уместности» этой стратегии при выборе ее применения, варьируя цифры в задаче.Также следует отметить, что, даже если участники осознают, что это не идеальный подход к сценарию, они могут почувствовать, что им не хватает альтернативного подхода. Действительно, в Dewitt et al. (2020) мы обнаружили, что 1/3 категоричных респондентов одобрили утверждение « Я приблизительно сказал, что Y полностью отвечал за запуск, чтобы упростить задачу, но знаю, что это не совсем точно », что предполагает некоторую осведомленность о том, что их подход не был полностью нормативным.

    Уменьшить

    Респонденты «Уменьшить», по-видимому, более неоднозначны, чем респонденты «Увеличить» в своем выборе на вопрос «предположение».Примерно половина самоотчета, предполагающего, что такси зеленое, но около четверти фактически сообщают, что предположили, что свидетель был прав, и еще один квартал сообщает «Ни то, ни другое». Однако почти все те, чьи ответы открытым текстом можно было классифицировать, были закодированы. как «Свидетель, вероятно, неверен». В отличие от респондентов «Увеличить», многие из них действительно ссылались на базовую ставку как на причину своего убеждения, говоря, что либо кабина вряд ли будет синей, либо, скорее всего, будет зеленой. Другие заявили, что не верят в способность свидетеля выносить суждение или не верят ему.

    Мы думаем, что здесь возможно два дополнительных типа ответов. Во-первых, это будет зеркальное отражение тех, кто отвечает за «увеличение», которые могут придерживаться «консерватизма базовой ставки», пренебрегая релевантностью или ценностью утверждения свидетеля и полностью сосредотачиваясь на базовой ставке и рассматривая ее как несомненность. Это соответствовало бы тем 46,4%, которые сами заявили, что считают такси зеленым.

    Второй — это те, кто справился с проблемой нормативно / вероятностно, интегрировав обе переменные вместе (даже если не полностью математически).Поскольку базовая ставка выше, чем отчет свидетеля (90% против 80%), это приводит к выводу, что свидетель, скорее всего, будет неверным, чем правильным. Этому нет эквивалентного процесса, который привел бы к «увеличению», что является еще одной причиной предполагать единый когнитивный процесс для этой реакции. Этот процесс может соответствовать тем 28,6%, которые выбрали вариант «Ни то, ни другое» (т. Е. Не «предполагали» в любом случае). Эти участники могут, вместо того, чтобы пренебрегать той или иной частью информации (базовая ставка или информация свидетеля), интегрировали обе, придя к выводу, что свидетель, скорее всего, будет неверным, но все же сохранит вероятностное представление проблемы. вместо того, чтобы впадать в мышление, основанное на предположениях.

    Без изменений

    Участники, которые не внесли изменений, также менее однородны, чем респонденты «Увеличение». Интересно, что довольно большая часть заявляет, что, по их мнению, свидетель был прав, несмотря на то, что они не повысили свою оценку точности свидетеля. Как и в случае с «Уменьшить количество» респондентов, около четверти респондентов заявили, что предполагают «Ни то, ни другое».

    Хотя основной качественный код для респондентов «Без изменений» был «Нерелевантно», и лишь некоторые из них были закодированы как «Требует неопределенности», все же весьма вероятно, что неопределенность является основной причиной такого ответа.Эти участники, как правило, совершенно не объясняли причину, по которой они думают, что новая информация не имеет отношения к делу, просто заявляя, что не видят связи. Причина нерелевантности новой информации вполне может заключаться в том, что мы еще не знаем, действительно ли кабина зеленого или синего цвета — они могут посчитать недостоверную информацию неуместной для обновления достоверности показаний свидетеля. Это соответствовало бы упомянутым выше «ракетным» экспериментам (Dewitt et al., 2018,2020), где «без изменений» также было доминирующим ответом (примерно 1/3 обоих образцов).В Dewitt et al. (2020), когда его попросили выбрать из набора утверждений, какие из них наиболее точно соответствуют их рассуждениям, около двух третей этих респондентов выбрали: « Доказательства указывают на то, что неизвестно, кто запустил успешную ракету, поэтому вы не можете изменить навыки на основе неопределенности. ‘

    Еще одна причина думать, что неопределенность может быть важной подоплекой для ответа «Без изменений», состоит в том, что половина этих участников, когда им сказали, что кабина действительно была зеленой в конце эксперимента (и, следовательно, свидетель был неправ) , снизили свою оценку достоверности показаний свидетеля.Это говорит о том, что они действительно видят связь между сообщением свидетеля о том, что такси было синим, и их точностью, но только тогда, когда они точно знают, что это сообщение действительно неверно. Действительно, находясь в состоянии неопределенности, участники могут предпочесть ошибиться и избежать неправильного обновления (Anderson, 2003).

    Однако гораздо больший процент респондентов «Без изменений», чем «Уменьшить» или «Увеличить», продолжают не вносить изменений, даже когда им говорят, что свидетель был неправ. Набор ответов, которые могут указывать на мыслительные процессы этих участников, можно увидеть в Таблице 5.Здесь есть сильная сторона того, что эти участники видят, что последний отказ свидетеля «соответствует» первоначальной оценке точности в 80%. В некоторых случаях они, кажется, предполагают, что это может быть «тот, который они сделали не так» (из 5), что кажется явно неверным, учитывая, что предыдущая информация говорила им, что они уже сделали одну ошибку во время тестов. Поэтому трудно сказать, представляет ли это простое недопонимание этого, или же происходит более глубокий и интересный процесс.Действительно, другая интерпретация заключается в том, что эти участники видят одну дополнительную точку данных (даже если эта точка данных теперь определена) как недостаточную для изменения склонности на основе пяти точек данных, когда эта склонность допускает некоторый сбой (т. Е. 20%). . Эти участники могут рассматривать это последнее утверждение как первую точку данных в другом «прогоне» из 5, и хотя это первое не удалось, следующие четыре могут быть успешными, что соответствует исходным «80%». Если это правда, значит, здесь быть чрезмерным освящением исходной серии данных и, кроме того, аналогичной тенденцией «ждать дополнительных данных перед обновлением», как и в случае с одним ответом «нет изменений».

    Заключение

    В целом, эти результаты, похоже, отражают общее нежелание или неспособность по крайней мере 3/4 наших участников решать проблему вероятностно при ответах на вопросы второго порядка, либо преобразовывая эти переменные в категориальную форму (те, что «Увеличить» и «Уменьшить»). респонденты, которые «предположили» в любом случае) или воздерживаются от суждения до тех пор, пока не будут уверены (респонденты «без изменений»). Это, по-видимому, представляет собой серьезный отход от байесовского подхода к проблеме, когда любая информация о состоянии одной переменной (т.д., отчет свидетеля), даже если он вероятностный, можно использовать для обновления наших оценок других причинно-связанных переменных (т. е. точности свидетеля).

    Таким образом, в целом, при изучении ответов на эту модифицированную проблему с такси, мы подтвердили выводы, сделанные в предыдущей работе. Настоящая работа и работа с ракетами исследуют участников, рассуждающих по-разному, и проблемы имеют немного разную динамику, и все же обе указывают на то, что значительное большинство участников принимает категоричное представление при обновлении предрасположенностей.Похоже, отсюда вытекают два подхода. Некоторые участники полностью отказываются от обновления, пока не станет известно состояние события. Другие участники, кажется, так или иначе превращают событие в достоверность и обновляют свои предрасположенности, основываясь на этом предположении. В то время как проблема с первым подходом состоит в том, чтобы не использовать ценную информацию, последний может быть более разрушительным. Мы уже говорили о круговороте подхода «предполагать правильность свидетеля». Прежде чем даже узнать, прав ли свидетель, простой факт того, что свидетель показал себя достаточно надежным в прошлом, по-видимому, побуждает этих людей увеличивать свое доверие к ним после их заявления, как если бы они знали, что свидетель прав, это время.Это говорит о том, что как только человек или система достигают определенного уровня доверия, они могут иметь возможность предъявлять претензии, и даже без установления их истинности, им доверяют не только в индивидуальной ситуации (что может быть разумным), но даже увеличили доверие к ним в будущем, исходя из предположения, что на этот раз они, вероятно, были правы. Это, возможно, тем более беспокоит, учитывая, что предыдущая оценка точности в этом эксперименте была основана на очень небольшом количестве тестов свидетеля.При таком небольшом количестве судебных разбирательств весьма вероятно, что свидетелю в нескольких случаях просто повезло. Имея только два варианта, из которых можно угадать, вполне возможно, что они находятся на уровне случайности для оценки цвета кабины в данных условиях. Таким образом, в совокупности это, кажется, предполагает, что, если человеку повезет с несколькими точными утверждениями на раннем этапе и он преодолеет порог « можно с уверенностью предположить, что они верны », его ранняя удача может принять самоподкрепляющуюся динамику, где доверие к ним еще больше возрастает даже без дополнительной проверки их утверждений.Эта динамика также обсуждалась в Dewitt et al. (2020) в контексте предвзятого отношения к отдельному человеку или группе людей, приводящего к некоему отрицательному результату. В самом деле, может оказаться, что такой подход «допущения» придает любой ситуации, когда мы оцениваем склонность (будь то «хороший» или «плохой» исход), динамику положительной обратной связи, подобную той, что наблюдается в литературе о предвзятости подтверждения / поляризации убеждений.

    Заявление о доступности данных

    Оригинальные материалы, представленные в исследовании, находятся в открытом доступе.Эти данные можно найти здесь: https://osf.io/q68cu/.

    Заявление об этике

    Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены Департаментом экспериментальной психологии UCL. Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

    Авторские взносы

    Эта работа основана на предыдущих работах нынешних авторов. С.Д. задумал применить эти предыдущие идеи к настоящей проблеме, разработал, провел и проанализировал эксперимент и был основным автором.Идеи обсуждались и уточнялись с DL на протяжении всего процесса, включая анализ результатов, и DL предоставил подробные отзывы о различных черновиках рукописи. NF предоставила модель причинно-следственной байесовской сети и технические рекомендации, включая отзывы о рукописи. AL предоставил второе кодирование качественных данных и отзывов о рукописи. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Ссылки

    Айзен И. (1977). Интуитивно понятные теории событий и влияние базовой информации на прогноз. J. Pers. Soc. Psychol. 35, 303–314. DOI: 10.1037 / 0022-3514.35.5.303

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Бар-Гиллель, М. (1980). Ошибка базовой ставки в вероятностных суждениях. Acta Psychol. 44, 211–233. DOI: 10.1016 / 0001-6918 (80) -3

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Casscells, W., Шенбергер А. и Грабойс Т. Б. (1978). Интерпретация врачами результатов клинико-лабораторных исследований. N. Engl. J. Med. 299, 999–1001. DOI: 10.1056 / nejm197811022991808

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Девитт, С. Х., Адлер, Н., Фентон, Н. Э. и Лагнадо, Д. А. (2020). Категориальное обновление в проблеме байесовской склонности. Рукопись отправлена ​​в печать. Экспериментальная психология, Университетский колледж Лондона.

    Google Scholar

    Девитт, С.Х., Лагнадо Д. А., Фентон Н. (2018). «Обновление прежних убеждений, основанное на неоднозначных доказательствах», в материалах Труды 40-го ежегодного собрания Общества когнитивных наук , США.

    Google Scholar

    Фентон, Н., Нил, М. (2018). Оценка рисков и анализ решений с байесовскими сетями , 2-е изд. Бока-Ратон, Флорида: Чепмен и Холл / CRC Press.

    Google Scholar

    Фрайер Р. Г., Хармс П. и Джексон М. О. (2019).Обновление убеждений, когда доказательства открыты для интерпретации: последствия для предвзятости и поляризации. J. Eur. Экон. Доц. 17, 1470–1501. DOI: 10.1093 / jeea / jvy025

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Геттис К. Ф., Келли К. и Петерсон К. Р. (1973). Гипотеза наилучшего предположения в многоэтапном выводе. Орган. Behav. Гм. Выполнять. 10, 364–373. DOI: 10.1016 / 0030-5073 (73)

    -x

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Гигеренцер, Г., и Хоффраге, У. (1995). Как улучшить байесовские рассуждения без инструкции: частотные форматы. Psychol. Ред. 102, 684–704. DOI: 10.1037 / 0033-295x.102.4.684

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Джонсон, С., Мерчант, Т., и Кейл, Ф. (2018). Оцифровка убеждений: рассматриваем ли мы неопределенность как вероятности или как биты? ССРН Электрон. J. 1932, 1–20.

    Google Scholar

    Хуанчич М., Гурдон-Канхукамве А. и Сирота М.(2017). Я не уверен »против« неуверенно ». Как лингвистические маркеры источника неопределенности влияют на сообщение о неопределенности. Суд. Decis. Мак. 12, 445–465.

    Google Scholar

    Канеман Д., Тверски А. (1979). Теория перспектив: анализ принятия решения в условиях риска. Econometrica 47, 263–292. DOI: 10.2307 / 1914185

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Канеман Д. и Вэри К. А. (1990). Склонности и контрфакты: проигравший, который почти выиграл. J. Pers. Soc. Psychol. 2, 1101–1110. DOI: 10.1037 / 0022-3514.59.6.1101

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Найт, Ф. Х. (1921). Риск, неопределенность и прибыль. Бостон, Массачусетс: Компания Houghton Mifflin.

    Google Scholar

    Лорд, К. Г., Росс, Л., и Леппер, М. Р. (1979). Предвзятая ассимиляция и поляризация отношения: влияние предшествующих теорий на впоследствии рассматриваемые доказательства. J. Pers. Soc. Psychol. 37, 2098–2109.DOI: 10.1037 / 0022-3514.37.11.2098

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мусави, С., Гигеренцер, Г. (2014). Риск, неопределенность и эвристика. J. Автобус. Res. 67, 1671–1678. DOI: 10.1016 / j.jbusres.2014.02.013

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мусави, С., Гигеренцер, Г. (2017). Эвристика — это инструмент неопределенности. Homo Oeconomicus 34, 361–379. DOI: 10.1007 / s41412-017-0058-z

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Никерсон, Р.С. (1998). Предвзятость подтверждения: широко распространенное явление во многих обличьях. Rev. Gen. Psychol. 2, 175–220. DOI: 10.1037 / 1089-2680.2.2.175

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Плюс, С. (1991). Предубеждения в усвоении технологических сбоев: делают ли несчастные случаи более безопасными? J. Appl. Soc. Psychol. 21, 1058–1082. DOI: 10.1111 / j.1559-1816.1991.tb00459.x

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Валлийский, М. Б., и Наварро, Д.J. (2012). Увидеть — значит поверить: априорность, доверие и пренебрежение базовой оценкой. Орган. Behav. Гм. Decis. Процесс. 119, 1–14. DOI: 10.1016 / j.obhdp.2012.04.001

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Maguire et al. (2000) | tutor2u

    Структурные изменения гиппокампа водителей такси, связанные с навигацией.

    Общая информация: Согласно Магуайру, роль гиппокампа заключается в облегчении пространственной памяти в форме навигации.Из предыдущих исследований (до Магуайра) было невозможно узнать, предопределены ли различия в анатомии мозга или же мозг подвержен пластическим изменениям в ответ на стимуляцию окружающей среды — в данном случае за рулем такси.

    Водители такси проходят обширную подготовку, известную как «Знание», и поэтому составляют идеальную группу для изучения пространственной навигации.

    Цель: Изучить, можно ли обнаружить структурные изменения в мозге людей с большим опытом пространственной навигации.

    Метод: Были получены структурные изображения МРТ. Участвовали 16 мужчин лондонских таксистов-правшей; все ездила более 1,5 лет. Для сравнения были включены сканированные изображения 50 здоровых мужчин-правшей, которые не водили такси. Средний возраст не отличался между двумя группами.

    Результаты: 1) Повышенное содержание серого вещества было обнаружено в мозгу таксистов по сравнению с контрольной группой в двух областях мозга, правом и левом гиппокампе. Увеличенный объем обнаружен в заднем (заднем) гиппокампе.

    2) Изменения в опыте навигации — Была обнаружена корреляция между количеством времени, проведенным в качестве водителя такси, и объемом в правом заднем гиппокампе.

    Заключение : Результаты предоставляют доказательства структурных различий между гиппокампами лондонских таксистов и участников контрольной группы, что позволяет предположить, что обширная практика пространственной навигации влияет на гиппокамп.

    Оценка:

    Может ли это конкретное расположение серого вещества гиппокампа предрасполагать людей к профессиональной зависимости от навыков навигации? Это понятие было проверено напрямую, исследуя корреляцию между объемом гиппокампа и временем, проведенным в качестве таксиста.Объем правого заднего гиппокампа положительно коррелирует с количеством времени, проведенным в качестве водителя такси, и, следовательно, предполагает, что изменения объема гиппокампа приобретены.

    Таким образом, это открытие указывает на возможность локальной пластичности в структуре мозга здорового взрослого человека в зависимости от повышенного воздействия внешних стимулов. Результаты показывают, что ментальная карта Лондона хранится в задней части гиппокампа и адаптируется к увеличению объема ткани.

    3 психологических принципа, которые меняют качество обслуживания клиентов Uber

    Время чтения: 4 минуты.

    3 психологических принципа, которые меняют качество обслуживания клиентов Uber

    4,8 (95,9%) 83 голоса

    С момента своего основания в 2009 году Uber постепенно превратился в глобальную силу, работающую в 70 странах и более чем 400 городах.Калифорнийская компания растет на 40 миллионов активных пользователей каждый месяц . Ключи к их успеху хорошо известны: нарушение монополии на такси, цифровые услуги и простота использования. Тем не менее, задавались ли вы когда-нибудь вопросом, действительно ли причина, по которой вас привлекает Uber, кроется в вашей доброй воле или на самом деле влияет на особенно эффективных маркетинговых тактик?

    Лауреат Нобелевской премии Даниэль Канеман , пионер в области нейробиологии, доказал, что 95% наших решений иррациональны .Даже не осознавая, мы все ежедневно сталкиваемся с рядом когнитивных предубеждений. Когнитивная предвзятость — это мыслительный механизм, влияющий на наши суждения. Наш мозг интерпретирует мир вокруг нас, упрощая его и создавая ярлыки, предрассудки и категоризации. Когнитивные предубеждения изменяют наше восприятие мира, заставляя нас принимать определенные, возможно, иррациональные решения. Как и ряд других растущих компаний по всему миру, Uber извлек выгоду из таких когнитивных предубеждений для достижения успеха.

    Интересно узнать, как? В этой статье мы рассмотрим три когнитивных предубеждения и то, как Uber их использовал. Вскоре вы увидите, что те вещи, которые вы, возможно, считали естественными с Uber, на самом деле являются результатом тщательной персонализации и стратегий оптимизации.

    1. Uber умело использует справочную цену

    Справочная цена относится к способу, которым мы оцениваем справедливую цену продукта или услуги, сравнивая ее с другими доступными нам структурами ценообразования (цены конкурентов или аналогичные продукты, ранее приобретенные и т. Д.)).

    В этом случае поездка на Uber будет сравниваться с поездкой на такси. Многие пользователи Uber раньше предпочитали пользоваться менее дорогим вариантом общественного транспорта. Uber изменил это поведение, предложив цены вдвое дешевле, чем такси. В результате, каким бы рациональным ни был кто-то, они теперь думают: «Взяв Uber, я сэкономлю 50% на поездке на такси». У вас создается впечатление, что вы «экономите деньги», выбирая Uber, а не такси. Однако при этом вы забываете сравнить стоимость поездки на Uber со стоимостью поездки на автобусе или метро.Таким образом, помимо увеличения числа постоянных клиентов такси, Uber также удалось умело использовать справочные цены, чтобы привлечь совершенно новую клиентуру, которая раньше обычно пользовалась общественным транспортом.

    2. Uber успешно использует эффект «владение» и «использование»

    Эффект наличия и использования описывает нашу тенденцию платить больше за продукты, которые предлагают больше функций, обычно потому, что мы переоцениваем количество, которое мы фактически используем эти функции.Когда он начинал, Uber отличался тем, что предлагал гораздо более низкие тарифы, чем такси или другие частные автомобильные компании. Однако увеличение количества поездок, сборов за водителей и тарифов в часы пик постепенно уменьшало это преимущество.

    В то же время Uber умножил «функции» или преимущества, предлагаемые для того, чтобы воспользоваться эффектом «владение» и «использование». Uber постепенно дорожает, но это кажется оправданным: бутылки с водой, мятные конфеты, ваш водитель спешит открыть вашу дверь и музыка по вашему выбору.Однако часто ли вы используете эти варианты?

    Кроме того, Uber предлагает другие «бесплатные» функции, которые используют еще одно из наших когнитивных предубеждений: Информационное предубеждение , которое характеризует нашу склонность чувствовать себя более счастливыми в нашем выборе, когда у нас есть много информации, доступной нам, даже если на самом деле она в основном ненужная или даже бесполезная информация. Например, мы все любим часто проверять свой телефон, чтобы следить за тем, как далеко находится наш водитель, благодаря функции геолокации, которую предлагает Uber, даже если это не ускорит их прибытие.

    Хотя такие функции, по общему признанию, приятны, большинство людей не стали бы платить за них, если бы они были необязательными. Парадоксально, но именно они часто убеждают вас сесть на Uber, а не на традиционное такси или даже на обычный недорогой автобус!

    3. Uber устранил необходимость платить

    Посмотрим правде в глаза, момент оплаты действительно снижает удовольствие от покупки. Эта «боль от оплаты» зависит как от способа оплаты , так и от задержки между использованием продукта или услуги и моментом оплаты .Когда вы едете на такси или даже пользуетесь общественным транспортом, вы должны платить за него тут же. Выбирая Uber, вам не нужно платить до, во время или даже после поездки. Конечно, это не потому, что это бесплатно! Просто потому, что вам не выставят счет за это в течение нескольких часов после того, как вы воспользовались услугой. Благодаря этому, ваш мозг не совсем связывает Uber с разделением денег; это, на мой взгляд, единственное, что объясняет их успех.

    Итак, здесь мы получили некоторое представление о некоторых предубеждениях, которые Uber использовал для достижения такого успеха. Когнитивные предубеждения — это очень эффективное коммерческое оружие, потому что они невидимы для неопытного глаза. Они могут даже казаться нам естественными, но на самом деле они находятся в авангарде новых маркетинговых методов и практик. Я считаю, что будущее маркетинга заключается в понимании и использовании нейробиологии, оптимизации и персонализации для улучшения услуг и повышения их привлекательности для наших клиентов.

    Определение и примеры Kinesis — Биологический онлайн-словарь

    Определение
    существительное, множественное число: kineses
    Поведенческий ответ клетки или организма на стимул, но не ориентированный на источник стимуляции
    Приложение
    Kinesis относится к движению клетки или организма в ответ на внешний раздражитель. Он отличается от таксиса, который также представляет собой движение клетки или организма в ответ на стимул, но стимулятор влияет на направление движения.Кинезис не ориентирован по направлению, т.е. движение может быть в любом направлении или может быть случайным. Такси ориентировано по направлению, и движение может быть положительным или отрицательным. Положительное движение — это движение в направлении источника стимуляции (влечения). Отрицательное движение — это когда клетка или организм движется в сторону от источника стимуляции (отталкивания). Несмотря на разницу между кинезисом и такси, оба они относятся к движению в ответ на стимул.Примером кинезиса является движение клетки или организма в результате воздействия на них определенных раздражителей, таких как свет, температура и химические вещества.
    Двумя основными типами кинезов являются ортокинез и клинокинез. Ортокинез — это форма кинезиса, при которой скорость движения человека зависит от интенсивности стимула. Увеличение скорости движения — это положительный ортокинез, тогда как уменьшение скорости называется отрицательным ортокинезом. Клинокинез — это еще одна форма кинезиса, при которой частота или скорость поворотов пропорциональна интенсивности стимула.
    Происхождение слова: Древнегреческое kínēsis («движение, движение»)
    Сравните:

    Связанные термины:

  • хемокинез
  • Synkinesis
  • Metakinesis
  • Аллокинез
  • Лимфокинез

    • Последнее обновление 28 июня 2021 г.

    Кэш-кабина: мозг таксистов растет, чтобы перемещаться по улицам Лондона

    Улицы Манхэттена расположены в удобной сетке.В Париже 20 административных округов или округов образуют спираль по часовой стрелке вокруг Сены. Но Лондон? Карта его улиц больше похожа на клубок пряжи, приклеенный дошкольником к плотной бумаге, чем на мегаполис, спроектированный с учетом архитектурного предвидения. Тем не менее, лондонские таксисты с легкостью преодолевают туман, мгновенно вычисляя самый быстрый маршрут между любыми двумя точками.

    Эти навигационные требования стимулируют развитие мозга, завершается пятилетнее исследование.Благодаря новому исследованию ученые могут с уверенностью сказать, что у лондонских таксистов не только центры памяти в мозгу больше, чем в среднем, но и что их интенсивное обучение отвечает за рост. Однако превосходство в одной форме памяти может подавлять другую.

    Нейробиолог Элеонора Магуайр из Университетского колледжа Лондона (U.C.L.) впервые пришла к идее изучить лондонских таксистов после исследования памяти чемпионов животного мира. Некоторые птицы и млекопитающие, такие как западные кустарниковые сойки и белки, кладут пищу в тайник и выкапывают ее позже, что означает, что они должны запоминать расположение всех своих укрытий.Исследователи заметили, что часть мозга, называемая гиппокампом, у этих животных была намного больше, чем у аналогичных видов, которые не скрывали свои закуски. Гиппокамп — это участок мозга позвоночных в форме морского конька, который имеет решающее значение для долговременной памяти и пространственной навигации.

    Магуайр поинтересовался, есть ли у лондонских таксистов гиппокамп больше среднего. Чтобы получить права, стажеры водители такси проводят от трех до четырех лет, разъезжая по городу на мопедах, запоминая лабиринт из 25 000 улиц в радиусе 10 км от железнодорожного вокзала Чаринг-Кросс, а также тысячи туристических достопримечательностей и горячих точек.«Знание», как его называют, уникально для лондонского лицензирования такси и включает в себя серию изнурительных экзаменов, которые сдают только около 50 процентов претендентов.

    В своих самых ранних исследованиях Магуайр обнаружила, что у лондонских таксистов больше серого вещества в задних отделах гиппокампа, чем у людей аналогичного возраста, образования и интеллекта, но не водивших такси. Другими словами, у таксистов центры памяти были лучше, чем у их сверстников. Казалось, что чем дольше кто-то водит такси, тем больше у него гиппокамп, как будто мозг расширяется, чтобы приспособиться к когнитивным требованиям передвижения по улицам Лондона.Но также возможно, что «Знание» было выбрано для людей, чьи центры памяти изначально были больше, чем в среднем.

    Чтобы выяснить, какая возможность более вероятна, Магуайр и ее U.C.L. Коллега Кэтрин Вуллетт решила следить за группой из 79 начинающих таксистов в течение четырех лет, чтобы измерить рост их гиппокампа с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ), когда они завершили «Знание». Для сравнения Магуайр также измерил рост мозга у 31 человека, который не водил такси, но имел такой же возраст, образование и интеллект, что и стажеры такси.В начале исследования у всех участников были гиппокампы примерно одинакового размера. Магуайр также удостоверился, что честолюбивые таксисты и водители, не являющиеся таксистами, одинаково справлялись с тестами рабочей и долговременной памяти.

    Четыре года спустя 39 из 79 стажеров получили лицензии; 20 стажеров, не сдавших экзамены, согласились продолжить участие в исследовании. Когда Магуайр провела для успешных и разочарованных стажеров тот же набор тестов на память, который она дала им в начале обучения, она обнаружила, что водители, получившие свои права, показали себя намного лучше, чем те, кто не справился, даже при том, что они показали одинаковые результаты четырьмя годами ранее. .А МРТ показала, что гиппокампы успешных стажеров со временем выросли.

    Есть несколько способов объяснить раздувание гиппокампа. В гиппокампе могут расти новые нейроны, или нейроны гиппокампа могут устанавливать больше связей друг с другом. Ненейронные клетки, называемые глиальными клетками, которые помогают поддерживать и защищать нейроны, также могут способствовать увеличению объема гиппокампа, хотя они не генерируются так быстро, как нейроны.

    Однако успешные стажеры не показали лучших результатов по всем тестам памяти.Лицензированные таксисты показали худшие результаты, чем водители, не являющиеся водителями такси, в тесте на визуальную память, который называется Комплексный тест на фигуру Рей-Остеррита: испытуемого просят изучить то, что выглядит как кукольный домик, спроектированный психом-архитектором, полный лишних линий и загогулин, и набросайте это по памяти через 30 минут.

    Магуайр считает, что Знание может увеличивать задний (задний) гиппокампа за счет его переднего (переднего), создавая компромисс между когнитивными талантами, то есть таксисты овладевают некоторыми формами памяти, но ухудшают другие.В своей более ранней работе Магуайр нашла доказательства того, что, в то время как задняя часть гиппокампа была больше у таксистов, передняя часть обычно была меньше средней. Она не обнаружила такой же разницы в своем новом исследовании, потому что, по ее мнению, усадка передней части может произойти после четырех лет обучения. Задняя часть гиппокампа, кажется, важна именно для пространственной навигации, но Магуайр говорит, что роль передней части остается более загадочной.

    Магуайр говорит, что она «почувствовала большое облегчение» от результатов своего исследования, которое опубликовано в декабрьском выпуске Current Biology. «Мы не знали, сколько времени займет проявление эффектов на МРТ», — говорит она. «Возможно, они появились через некоторое время после того, как стажеры прошли квалификацию. Но мы нашли их в течение пяти лет, которые потребовались для проведения исследования».

    Нейробиолог Ховард Эйхенбаум из Бостонского университета одобряет это исследование за ответ на «вопрос о курице и яйце», поставленный более ранним исследованием Магуайра. Он видит в этом подтверждение идеи о том, что когнитивные упражнения вызывают физические изменения в мозге.«Первоначальные результаты можно было объяснить корреляцией, согласно которой люди с большим гиппокампом становятся водителями такси», — говорит он.

    No related posts.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *