La teoría de la información estructural ( TIE ) es una teoría sobre la percepción humana y, en particular, sobre la organización perceptiva visual, que es un proceso neurocognitivo. Se ha aplicado a una amplia gama de temas de investigación, [1] principalmente en la percepción de la forma visual, pero también, por ejemplo, en la ergonomía visual, la visualización de datos y la percepción musical .
La SIT comenzó como un modelo cuantitativo de clasificación de patrones visuales . Hoy en día, incluye modelos cuantitativos de percepción de simetría y completitud amodal , y se sustenta teóricamente en una formalización perceptualmente adecuada de la regularidad visual, una explicación cuantitativa de las dependencias del punto de vista y una forma poderosa de neurocomputación. [2] Se ha sostenido que la SIT es la extensión mejor definida y más exitosa de las ideas de la Gestalt . [3] Es el único enfoque de la Gestalt que proporciona un cálculo formal que genera interpretaciones perceptuales plausibles .
Un código más simple es un código con una carga de información mínima, es decir, un código que permite reconstruir el estímulo utilizando un número mínimo de parámetros descriptivos. Este tipo de código se obtiene capturando una cantidad máxima de regularidad visual y produce una organización jerárquica del estímulo en términos de totalidades y partes.
La suposición de que el sistema visual prefiere las interpretaciones más simples se denomina principio de simplicidad. [4] Históricamente, el principio de simplicidad es una traducción teórica de la información de la ley de la Gestalt de Prägnanz, [5] que se inspiró en la tendencia natural de los sistemas físicos a establecerse en estados relativamente estables definidos por un mínimo de energía libre. Además, al igual que el principio de longitud de descripción mínima propuesto posteriormente en la teoría de la información algorítmica (AIT), también conocida como teoría de la complejidad de Kolmogorov , puede verse como una formalización de la navaja de Occam , según la cual la interpretación más simple de los datos es la mejor.
Un elemento crucial para este último hallazgo es la distinción y la integración de factores independientes y dependientes del punto de vista en la visión, como se propone en el modelo empíricamente exitoso de completitud amodal de SIT. [6] En el marco bayesiano, estos factores corresponden a probabilidades previas y probabilidades condicionales, respectivamente. Sin embargo, en el modelo de SIT, ambos factores se cuantifican en términos de complejidades, es decir, complejidades de los objetos y de sus relaciones espaciales, respectivamente. [7] [8] [9]
En el modelo de codificación formal de SIT, las interpretaciones candidatas de un estímulo se representan mediante cadenas de símbolos , en las que los símbolos idénticos hacen referencia a primitivos perceptuales idénticos (por ejemplo, manchas o bordes). Cada subcadena de una cadena de este tipo representa una parte espacialmente contigua de una interpretación, de modo que la cadena completa se puede leer como una receta de reconstrucción para la interpretación y, por lo tanto, para el estímulo. A continuación, estas cadenas se codifican (es decir, se buscan regularidades visuales) para encontrar la interpretación con el código más simple.
Esta codificación se realiza mediante manipulación de símbolos, lo que, en psicología, ha dado lugar a afirmaciones críticas del tipo "la SIT supone que el cerebro realiza manipulación de símbolos". Sin embargo, este tipo de afirmaciones entran en la misma categoría que "la física supone que la naturaleza aplica fórmulas como la E=mc2 de Einstein o la F=ma de Newton " y "los modelos DST suponen que los sistemas dinámicos aplican ecuaciones diferenciales".
Para obtener códigos más simples, la SIT aplica reglas de codificación que capturan los tipos de regularidad llamados iteración, simetría y alternancia. Se ha demostrado que estas son las únicas regularidades que satisfacen los criterios formales de (a) ser regularidades holográficas que (b) permiten códigos jerárquicamente transparentes. [10]
Una diferencia crucial con respecto a la formalización transformacional de la regularidad visual considerada tradicionalmente es que, holográficamente, la simetría especular se compone de muchas relaciones entre pares de simetría en lugar de una relación entre mitades de simetría. Mientras que la caracterización transformacional puede ser más adecuada para el reconocimiento de objetos , la caracterización holográfica parece más coherente con la acumulación de representaciones mentales en la percepción de objetos.
La relevancia perceptiva de los criterios de holografía y transparencia se ha verificado en el enfoque holográfico de la regularidad visual. [11] También explica que la detectabilidad de las simetrías especulares y los patrones de Glass en presencia de ruido sigue una ley psicofísica que mejora la ley de Weber . [12]