गलत तरीके से आधा जीता है - मॉडल बताता है कि अनुभव हमारी धारणा को कैसे प्रभावित करता है

जब हम किसी चीज का मूल्यांकन करते हैं, तो हम अवचेतन रूप से हाल के अनुभवों का उपयोग करते हैं। लुडविग मैक्सिमिलियंस यूनिवर्सिटी (LMU) म्यूनिख और बर्नस्टीन सेंटर म्यूनिख के शोधकर्ताओं ने परीक्षण विषयों को एक आभासी वातावरण में दूरी का अनुमान लगाने के लिए कहा। उनके परिणाम उस बिंदु तक चलने वाले सभी मार्गों के औसत मूल्य की ओर बढ़े। पहली बार, वैज्ञानिक गणितीय मॉडल का उपयोग करके प्रयोगात्मक परिणामों की भविष्यवाणी करने में सक्षम थे। यह प्रायिकता सिद्धांत से एक प्रस्ताव की मदद से मनोचिकित्सा के दो प्रसिद्ध कानूनों को जोड़ती है। इस प्रकार अध्ययन धारणा अनुसंधान के लिए मौलिक महत्व का हो सकता है। (जर्नल ऑफ़ न्यूरोसाइंस, 23 नवंबर, 2011)

हम एक ही दूरी का अनुमान क्यों लगाते हैं एक बार लंबी और दूसरी छोटी? निर्णायक कारक वह दूरी है जिसे हमने पहले सीधे कवर किया था। ध्वनि क्या तुच्छ हो सकती है, इस बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करती है कि मस्तिष्क विभिन्न शक्तियों और यहां तक ​​कि अमूर्त तत्वों जैसे संख्याओं को कैसे उत्तेजित करता है। यह क्या डॉ। Stefan Glasauer (LMU), बर्नस्टीन सेंटर म्यूनिख में प्रोजेक्ट मैनेजर और उनके डॉक्टरेट छात्र फ्रेडरिक पेट्ज़शनेर ने प्रयोगात्मक और सैद्धांतिक रूप से। उनके पास परीक्षण विषय थे जो एक आभासी कमरे में दूरी को कवर करते हैं और फिर उन्हें यथासंभव सटीक रूप से पुन: पेश करते हैं। पिछले अध्ययनों की तरह, परिणामों को हमेशा सही मान से पूर्ववर्ती दूरी के औसत मूल्य से स्थानांतरित किया गया था।

शोधकर्ता अब इस घटना के लिए पहली बार एक सामान्य विवरण प्रदान कर रहे हैं। गणितीय मॉडल का उपयोग करके, वे गणना कर सकते हैं कि पिछली उत्तेजनाएं वर्तमान अनुमान को कैसे प्रभावित करती हैं। "पिछले अनुभव का यह प्रभाव सबसे अधिक संभावना है कि एक सामान्य सिद्धांत का पालन करता है और शायद यह मात्रा या मात्रा का आकलन करने के लिए भी लागू होता है," ग्लेसॉयर बताते हैं। दूरी का आकलन करते समय पिछले अनुभव से बहुत प्रभावित होने वाले विषय भी कोण का अनुमान लगाते समय अपने पिछले अनुभव पर अधिक जोर देते थे। दोनों ही मामलों में, वे अपने प्रदर्शन की सफलता या असफलता को जाने बिना सीख गए। दूसरी ओर, कई सीखने की प्रक्रियाओं को ऐसी प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है।

अब तक, यह विवादास्पद रहा है कि क्या एक बुनियादी सिद्धांत मात्रा, चमक या यहां तक ​​कि दूरी जैसे उत्तेजना के स्तर की धारणा को निर्धारित करता है। मनोचिकित्सा के दो महत्वपूर्ण कानून एक-दूसरे के विरोधाभासी लग रहे थे: 150 साल पहले प्रकाशित वेबर-फेचनर कानून और 50 वर्षीय स्टीवंस शक्ति समारोह। म्यूनिख के वैज्ञानिकों ने अब दिखा दिया है कि दोनों कानूनों को बहुत अच्छी तरह से समेटा जा सकता है, कम से कम कुछ मामलों में।

इस प्रयोजन के लिए, वेबर-फेचनर कानून को बेयस की संभावना प्रमेय (1763) के साथ जोड़ा गया है, जो परिणामों के भार को अनुमति देता है, और इस प्रकार स्टीवंस के शक्ति समारोह में परिवर्तित हो जाता है। "हम एक समस्या को हल करने में मदद करने में सक्षम थे जो धारणा शोधकर्ताओं ने 50 से अधिक वर्षों से काम कर रहे हैं," ग्लासॉवर विश्वास के साथ कहते हैं। शोधकर्ता अगले ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं और यह स्पष्ट करना चाहते हैं कि क्या मॉडल को विभिन्न उत्तेजना मोडल जैसे वॉल्यूम और चमक के साथ पुष्टि की गई है।

बर्नस्टीन सेंटर म्यूनिख राष्ट्रीय बर्नस्टीन नेटवर्क कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस (एनएनसीएन) का हिस्सा है। NNCN की स्थापना BMBF द्वारा नए शोध अनुशासन कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस के क्षेत्र में बंडलिंग, नेटवर्किंग और विकासशील क्षमताओं के उद्देश्य से की गई थी। नेटवर्क का नाम जर्मन फिजियोलॉजिस्ट जूलियस बर्नस्टीन (1835-1917) के नाम पर रखा गया है।

मूल काम:

पेट्ज़शनेर एफ, ग्लासस एस (2011): श्रेणी और प्रतिगमन प्रभाव के लिए स्पष्टीकरण के रूप में Iterative Bayesian अनुमान - मानव पथ एकीकरण पर एक अध्ययन। जे न्यूरोसि 2011, 31 (47): 17220-17229

स्रोत: म्यूनिख [LMU]