Теория торможения - Inhibition theory

Теория торможения основан на основном предположении, что во время выполнения любой умственной задачи, требующей минимум умственных усилий, субъект фактически проходит через серию чередующихся скрытых состояний отвлечения (нерабочее 0) и внимания (работа 1), которые нельзя наблюдать и совершенно незаметны для субъекта.

Кроме того, понятие торможения или реактивное торможение который также является скрытым, вводится. Сделано предположение, что во время состояний торможения внимания линейно возрастает с крутизной а₁ а во время состояний отвлечения подавление линейно уменьшается с наклоном а₀Согласно этой точке зрения, состояние отвлечения можно рассматривать как своего рода состояние восстановления.

Кроме того, предполагается, что, когда ингибирование увеличивается во время состояния внимания, в зависимости от величины увеличения, также увеличивается склонность к переключению в состояние отвлечения. Когда сдерживание уменьшается во время состояния отвлечения, в зависимости от степени уменьшения склонность переключаться в состояние внимания увеличивается. Склонность к переключению из одного состояния в другое математически описывается как частота перехода или частота опасности, что делает весь процесс чередования времен отвлечения и времени внимания очень сложным. случайный процесс.

Теория

Неотрицательная непрерывная случайная величина Т представляет время до того, как событие состоится. Уровень опасности λ(т) для этой случайной переменной определяется как предельное значение вероятности того, что событие произойдет в небольшом интервале [т,т + Δт]; учитывая, что событие не произошло раньше времени т, деленное на Δт. Формально степень опасности определяется следующим пределом:

${\displaystyle \lambda (t)=\lim _{\Delta t\to 0}{\frac {\Pr(t\leq T<t+\Delta t\mid T\geq t)}{\Delta t}}}$

Уровень опасности λ(т) также можно записать через функцию плотности или функция плотности вероятности ж(т) и функцию распределения или кумулятивная функция распределения F(т):

${\displaystyle \lambda (t)={\frac {f(t)}{1-F(t)}}}$

Скорость перехода λ₁(т), из состояния 1 в состояние 0, и λ₀(т) из состояния 0 в состояние 1 зависят от торможения Y (т): λ₁(т) = ℓ₁(Y (т)) и λ₀(т) = ℓ₀(Y (т)), куда ℓ₁ - неубывающая функция и ℓ₀ - невозрастающая функция. Обратите внимание, что ℓ₁ и л₀ зависят от Y, в то время как Y зависит от Т. Спецификация функций л₁ и л₀ приводит к различным моделям торможения.

В ходе теста можно увидеть фактическое время реакции. Время реакции - это сумма серии чередующихся времен отвлечения и внимания, которые нельзя наблюдать. Тем не менее, по наблюдаемым временам реакции можно оценить некоторые свойства скрытого процесса - время отвлечения и время внимания, то есть среднее время отвлечения, среднее время внимания и соотношение a₁/ а₀. Чтобы иметь возможность моделировать последовательные времена реакции, теория ингибирования была конкретизирована в различных моделях ингибирования.

Одна из них - это так называемая модель бета-ингибирования. В модели бета-ингибирования предполагается, что ингибирование Y (т) колеблется между двумя границами: 0 и M (M для Максимума), где M положительный. В этой модели ℓ₁ и ℓ₀ являются следующими:

${\displaystyle \ell _{1}(y)={\frac {c_{1}M}{M-y}}}$

и

${\displaystyle \ell _{0}(y)={\frac {c_{0}}{y}}}$

как с c₀ > 0 и c₁ > 0. Отметим, что согласно первому предположению при y идет в M (в антракте), ℓ₁(y) уходит в бесконечность, и это заставляет перейти в состояние покоя до того, как торможение достигнет M. Согласно второму предположению, когда y стремится к нулю (во время отвлечения), ℓ₀(y) стремится к бесконечности, и это вызывает переход в рабочее состояние до того, как торможение может достичь нуля. Для рабочего интервала от т₀ с уровнем ингибирования y₀ = Y(т₀) скорость перехода во время т₀ + т дан кем-то λ₁(т) = л₁(y₀ + а₁т). За нерабочий интервал, начиная с т₀ с уровнем ингибирования y₀ = Y(т₀) скорость перехода определяется выражением λ₀(т) = ℓ₀(y₀ − а₀т). Следовательно

${\displaystyle \lambda _{1}(t)={\frac {c_{1}M}{M-(y_{0}+a_{1}t)}}}$

и

${\displaystyle \lambda _{0}(t)={\frac {c_{0}}{y_{0}-a_{0}t}}}$

Модель имеет Y колеблется в интервале от 0 до M. Стационарное распределение Y/M в этой модели есть бета-распределение (модель ингибирования бета).

Общее реальное рабочее время до завершения задачи (или единицы задачи в случае повторения эквивалентных единичных задач), например, в тесте на концентрацию внимания, обозначается как А. Среднее время стационарного отклика E(Т) можно записать как

${\displaystyle \operatorname {E} (T)=A+{\frac {a_{1}}{a_{0}}}A.}$

За M уходит в бесконечность λ₁(т) = c₁. Эта модель известна как гамма - или модель ингибирования Пуассона (см. Smit and van der Ven, 1995).

Заявление

Теория ингибирования была специально разработана для учета кратковременных колебаний, а также долгосрочного тренда на кривых времени реакции, полученных в задачах непрерывного отклика, таких как Тест на концентрацию внимания (ACT). ACT обычно состоит из усвоенной продолжительной рабочей задачи, в которой каждый ответ вызывает следующий. Несколько авторов, в том числе Бине (1900), подчеркивали важность колебаний времени реакции, предполагая, что среднее отклонение как мера производительности.

В этой связи также стоит упомянуть исследование Хилана (1898). В своем эксперименте B он использовал задачу сложения 27 однозначных чисел, указывающую на важность колебаний времени реакции, и был первым, кто сообщил о постепенном увеличении (незначительном уменьшении) кривых времени реакции (Hylan, 1898, стр. 15, рис. 5).

В последнее время модель ингибирования также использовалась для объяснения продолжительности фаз в бинокулярное соперничество эксперименты (van der Ven, Gremmen & Smit, 2005). Модель способна учитывать статистические свойства чередующихся длительностей фаз.

Т₁₁, Т₀₁, Т₁₂, Т₀₂, Т₁₃, Т₀₃, ...,

представляет количество времени, в течение которого человек воспринимает раздражитель одним глазом Т_1j а в другом глазу Т_0j.

Смотрите также

• Когнитивное торможение

Рекомендации

• Бине, А. (1900). Внимание и адаптация [Внимание и адаптация]. L'annee Psyologique, 6, 248−404.
• Хилан, Дж. П. (1898). Колебание внимания. Психологический обзор, Серия приложений к монографиям, Vol. II., № 2 (Целое № 6). Нью-Йорк: компания MacMillan ».
• Смит, Дж. К. и ван дер Вен, А. Х. С. (1995). Ингибирование в тестах на скорость и концентрацию: модель ингибирования Пуассона. Журнал математической психологии, 39, 265–273.
• ван дер Вен, А. Х. С., Греммен, Ф. М. и Смит, Дж. К. (2005). Статистическая модель бинокулярного соперничества. Британский журнал математической и статистической психологии, 58, 97–116.