El análisis del observador ideal es un método para investigar cómo se procesa la información en un sistema de percepción . [1] [2] [3] También es un principio básico que guía la investigación moderna en percepción . [4] [5]
El observador ideal es un sistema teórico que realiza una tarea específica de manera óptima. Si hay incertidumbre en la tarea, entonces el desempeño perfecto es imposible y el observador ideal cometerá errores.
El rendimiento ideal es el límite superior teórico de rendimiento. Es teóricamente imposible que un sistema real funcione mejor que el ideal. Normalmente, los sistemas reales sólo son capaces de lograr un rendimiento subideal.
Esta técnica es útil para analizar datos psicofísicos (ver psicofísica ).
Se han ofrecido muchas definiciones de este término.
Geisler (2003) [6] (ligeramente reformulado): El concepto central en el análisis del observador ideal es el observador ideal , un dispositivo teórico que realiza una tarea determinada de manera óptima dada la información disponible y algunas restricciones específicas. Esto no quiere decir que los observadores ideales actúen sin error, sino más bien que actúan en el límite físico de lo que es posible en la situación. El papel fundamental de la incertidumbre y el ruido implica que los observadores ideales deben definirse en términos probabilísticos (estadísticos). El análisis del observador ideal implica determinar el desempeño del observador ideal en una tarea determinada y luego comparar su desempeño con el de un sistema de percepción real , que (dependiendo de la aplicación) podría ser el sistema como un todo, un subsistema o un componente elemental. del sistema (por ejemplo, una neurona).
En el análisis secuencial del observador ideal , [7] el objetivo es medir el déficit de rendimiento de un sistema real (en relación con el ideal) en diferentes etapas de procesamiento. Este enfoque es útil cuando se estudian sistemas que procesan información en etapas o módulos discretos (o semidiscretos).
Para facilitar el diseño experimental en el laboratorio, se puede diseñar una tarea artificial de modo que se pueda estudiar el desempeño del sistema en la tarea. Si la tarea es demasiado artificial, el sistema puede verse alejado de su modo de funcionamiento natural. Dependiendo de los objetivos del experimento, esto puede disminuir su validez externa .
En tales casos, puede ser importante mantener el sistema funcionando de forma natural (o casi natural) diseñando una tarea pseudonatural. Estas tareas siguen siendo artificiales, pero intentan imitar las demandas naturales que se imponen a un sistema. Por ejemplo, la tarea podría emplear estímulos que se asemejen a escenas naturales y podría poner a prueba la capacidad del sistema para emitir juicios potencialmente útiles sobre estos estímulos.
Las estadísticas de escenas naturales son la base para calcular el rendimiento ideal en tareas naturales y pseudonaturales. Este cálculo tiende a incorporar elementos de la teoría de detección de señales , la teoría de la información o la teoría de la estimación .
Das y Geisler [8] describieron y calcularon el rendimiento de detección y clasificación de observadores ideales cuando los estímulos se distribuyen normalmente. Estos incluyen la tasa de error y la matriz de confusión para observadores ideales cuando los estímulos provienen de dos o más distribuciones normales univariadas o multivariadas (es decir, tareas de sí/no, de dos intervalos , de múltiples intervalos y tareas generales de clasificación de múltiples categorías), el índice de discriminabilidad del observador ideal ( índice de discriminabilidad de Bayes ) y su relación con la característica operativa del receptor .