Ang misjudged ay kalahating nanalo - ang modelo ay naglalarawan kung paano nakakaapekto ang karanasan sa aming pang-unawa
Kapag tinantya namin ang isang bagay, hindi namin namamalayan na gumagamit kami ng mga kamakailang karanasan. Ang mga mananaliksik sa Ludwig Maximilians University (LMU) Munich at ang Bernstein Center Munich ay nagtanong sa mga paksa ng pagsubok na tantyahin ang distansya sa isang virtual na kapaligiran. Ang kanilang mga resulta ay umako patungo sa average na halaga ng lahat ng mga ruta na tumatakbo hanggang sa puntong iyon. Sa kauna-unahang pagkakataon, nahulaan ng mabuti ng mga siyentipiko ang mga resulta ng pang-eksperimentong napakahusay gamit ang isang modelo ng matematika. Pinagsasama nito ang dalawang kilalang batas ng psychophysics sa tulong ng isang panukala mula sa teorya ng posibilidad. Sa gayon ang pag-aaral ay maaaring maging pangunahing kahalagahan para sa pananaliksik sa pang-unawa. (Journal of Neuroscience, Nobyembre 23, 2011)
Bakit natin tinatantiya ang parehong distansya na magiging isang mahabang oras at maikli ang isa pa? Ang mapagpasyang kadahilanan kung aling ang mga distansya na sakop namin kaagad bago. Ano ang maaaring tunog walang halaga, nagbibigay ng mahalagang impormasyon tungkol sa kung paano pinoproseso ng utak ang mga stimulus ng iba't ibang mga lakas at kahit na mga abstract na elemento tulad ng mga numero. Ito ang sinabi ni Dr. Stefan Glasauer (LMU), tagapamahala ng proyekto sa Bernstein Center Munich, at ang kanyang estudyante sa doktor na si Frederike Petzschner na eksperimento at teoretikal. Pinapayagan nila ang mga paksa ng pagsubok na masakop ang mga distansya sa isang virtual room at pagkatapos ay kopyahin ang mga ito doon nang tumpak hangga't maaari. Tulad ng sa mga nakaraang pag-aaral, ang mga resulta ay palaging inililipat mula sa tamang halaga sa average na halaga ng dating pinatakbo ang distansya.
Ang mga mananaliksik ay ngayon sa unang pagkakataon na nagbibigay ng isang pangkalahatang paliwanag para sa hindi pangkaraniwang bagay na ito. Gamit ang isang modelo ng matematika, maaari nilang kalkulahin kung paano nakakaapekto ang nakaraang stimuli sa kasalukuyang pagtatantya. "Ang impluwensyang ito ng nakaraang karanasan na malamang na sumusunod sa isang pangkalahatang prinsipyo at marahil ay nalalapat din sa pagtatantya ng dami o dami," paliwanag ni Glasauer. Ang mga paksa na malakas na naiimpluwensyahan ng naunang karanasan sa pagtantya ng ruta ay naglalagay din ng higit na diin sa kanilang nakaraang karanasan sa pagtantya sa anggulo. Sa parehong mga kaso, natutunan din nila nang hindi nalalaman ang tungkol sa tagumpay o pagkabigo ng kanilang pagganap. Ang maraming paraan ng pag-aaral, sa kabilang banda, ay nangangailangan ng gayong puna.
Sa ngayon, naging kontrobersyal kung ang isang pangunahing prinsipyo ay tumutukoy sa pang-unawa ng mga pampasigla tulad ng dami, ningning o kahit na mga distansya. Dalawang mahalagang batas ng psychophysics ay tila sumasalungat sa isa't isa: ang batas ng Weber-Fechner na inilathala bago ang 150 taon na ang nakalilipas at ang 50 taong gulang na kapangyarihan ng Stevensian. Gayunpaman, ipinakita ngayon ng mga siyentipiko sa Munich na ang dalawang batas, hindi bababa sa ilang mga kaso, ay maaaring magkasundo nang mabuti.
Para sa mga ito, ang batas ng Weber-Fechner ay pinagsama sa probabilistikong teorema ng Bayes (1763), na pinapayagan ang bigat ng mga resulta, at sa gayon ay na-convert sa function ng kapangyarihan ng Stevensian. "Nakatulong kami sa paglutas ng isang problema na nasakop na ang mga mananaliksik ng pang-unawa para sa 50 taon," sabi ng isang kumbinsido na Glasauer. Susunod, nais ng mga mananaliksik na pag-aralan ang makasaysayang data at linawin kung ang modelo ay napatunayan na may iba't ibang mga modalidad ng pampasigla tulad ng dami at ningning.
Ang Bernstein Center Munich ay bahagi ng National Bernstein Network Computational Neuroscience (NNCN). Ang NNCN ay itinatag ng BMBF na may layunin ng pag-bundle, networking at pagbuo ng mga kapasidad ng bagong disiplina sa pananaliksik na Computational Neuroscience. Ang network ay pinangalanang ayon sa German physiologist na si Julius Bernstein (1835-1917).
Orihinal na trabaho:
Petzschner F, Glasauer S (2011): Ang pagtataya ng Iterative Bayesian bilang isang paliwanag para sa saklaw at mga regression effects. J Neurosci 2011, 31 (47): 17220 17229
Pinagmulan: Munich [LMU]
