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Modelo de estímulo-respuesta

El modelo de estímulo-respuesta es un marco conceptual en psicología que describe cómo reaccionan los individuos a los estímulos externos . Según este modelo, un estímulo externo desencadena una reacción en un organismo, a menudo sin necesidad de pensamiento consciente. Este modelo enfatiza los aspectos mecanicistas del comportamiento, lo que sugiere que el comportamiento a menudo se puede predecir y controlar mediante la comprensión y manipulación de los estímulos que desencadenan las respuestas.

Campos de aplicación

Los modelos de estímulo-respuesta se aplican en las relaciones internacionales, [1] la psicología , [2] la evaluación de riesgos , [3] la neurociencia , [4] el diseño de sistemas de inspiración neuronal, [5] y muchos otros campos.

Las relaciones dosis-respuesta farmacológicas son una aplicación de los modelos de estímulo-respuesta.

Otro campo al que se puede aplicar este modelo son los problemas/trastornos psicológicos como el síndrome de Tourette . Las investigaciones muestran que el síndrome de Gilles de la Tourette (SGT) [6] se puede caracterizar por funciones cognitivas mejoradas relacionadas con la creación, modificación y mantenimiento de conexiones entre estímulos y respuestas (enlaces E-R). Específicamente, dos áreas, el aprendizaje de secuencias procedimentales y, como un hallazgo novedoso, también la vinculación de archivos de eventos, muestran evidencia convergente de hiperfuncionamiento en el SGT. [7]

Investigaciones anteriores sobre el aprendizaje electrónico han demostrado que estudiar en línea puede ser aún más desalentador para los profesores y estudiantes que cambian repentinamente sus patrones de aprendizaje de las aulas a las virtuales. Esto se debe principalmente a que la brusquedad de este cambio dificulta que los profesores se preparen por completo para dar clases en el entorno de aprendizaje virtual. A la luz de los hechos mencionados anteriormente, esta investigación propone un modelo novedoso e integra la teoría del flujo en la teoría del modelo de aceptación de la tecnología (TAM), basada en la teoría de estímulo-organismo-respuesta (SOR), el modelo SOR ha sido ampliamente utilizado en estudios previos del comportamiento del cliente en línea, y la teoría del modelo incluye tres componentes: estímulo, organismo y respuesta. Suponiendo que los estímulos contenidos en el entorno externo hacen que las personas cambien, lo que afecta su comportamiento. [8]

Formulación matemática

El objeto de un modelo de estímulo-respuesta es establecer una función matemática que describa la relación f entre el estímulo x y el valor esperado (u otra medida de ubicación) de la respuesta Y : [9]

Una simplificación común asumida para tales funciones es lineal, por lo tanto esperamos ver una relación como

La teoría estadística para modelos lineales se ha desarrollado durante más de cincuenta años y se ha desarrollado una forma estándar de análisis llamada regresión lineal .

Funciones de respuesta acotadas

Dado que muchos tipos de respuesta tienen limitaciones físicas inherentes (por ejemplo, contracción muscular máxima mínima), a menudo es aplicable utilizar una función acotada (como la función logística ) para modelar la respuesta. De manera similar, una función de respuesta lineal puede ser poco realista, ya que implicaría respuestas arbitrariamente grandes. Para variables dependientes binarias, el análisis estadístico con métodos de regresión como el modelo probit o el modelo logit , u otros métodos como el método de Spearman-Kärber. [10] Los modelos empíricos basados ​​en regresión no lineal suelen preferirse al uso de alguna transformación de los datos que linealice la relación estímulo-respuesta. [11]

Un ejemplo de un modelo logit para la probabilidad de una respuesta a la entrada real (estímulo) , ( ) es

¿Dónde están los parámetros de la función?

Por el contrario, un modelo Probit tendría la forma

donde es la función de distribución acumulativa de la distribución normal .

Ecuación de Hill

En bioquímica y farmacología , la ecuación de Hill se refiere a dos ecuaciones estrechamente relacionadas, una de las cuales describe la respuesta (la salida fisiológica del sistema, como la contracción muscular) a un fármaco o toxina , en función de la concentración del fármaco . [12] La ecuación de Hill es importante en la construcción de curvas dosis-respuesta . La ecuación de Hill es la siguiente fórmula, donde es la magnitud de la respuesta, es la concentración del fármaco (o equivalentemente, la intensidad del estímulo), es la concentración del fármaco que produce una respuesta semimáxima y es el coeficiente de Hill .

Iván Pavlov
[12]

La ecuación de Hill se reorganiza en una función logística con respecto al logaritmo de la dosis (similar a un modelo logit).

Fundador del Modelo

Iván Pavlov

Pavlov comenzó a estudiar el sistema digestivo de los perros mediante la implantación crónica de fístulas en el estómago, con lo que pudo demostrar con gran claridad que el sistema nervioso desempeña un papel dominante en la regulación del proceso digestivo. Los experimentos sobre la digestión condujeron al desarrollo del primer modelo experimental de aprendizaje, en el que un estímulo neutro adquiere la capacidad de evocar una respuesta específica tras el emparejamiento repetido con otro estímulo que evoca la respuesta. [13]

Edward Thorndike

Edward Thorndike

Thorndike , quien propuso el modelo, creía que el aprendizaje provenía del estímulo y la respuesta. [14] Sin embargo, Pavlov popularizó y revolucionó la teoría al experimentar con perros.

Referencias

  1. ^ Greg Cashman (2000). "Interacción internacional: teoría de estímulo-respuesta y carreras armamentísticas". ¿Qué causa la guerra?: una introducción a las teorías del conflicto internacional . Lexington Books. págs. 160-192. ISBN 978-0-7391-0112-4.
  2. ^ Stephen P. Kachmar y Kimberly Blair (2007). "Counseling Across the Life Span" (Asesoramiento a lo largo de la vida). En Jocelyn Gregoire y Christin Jungers (ed.). The Counselor's Companion: What Every Beginning Counselor Needs to Know (El compañero del consejero: lo que todo consejero principiante necesita saber) . Routledge. pág. 143. ISBN 978-0-8058-5684-2.
  3. ^ Walter W. Piegorsch y A. John Bailer (2005). "Evaluación cuantitativa del riesgo con datos de estímulo-respuesta". Análisis de datos ambientales . John Wiley and Sons. págs. 171–214. ISBN 978-0-470-84836-4.
  4. ^ Geoffrey W. Hoffmann (1988). "¿Neuronas con histéresis?". En Rodney Cotterill (ed.). Simulación por ordenador en la ciencia del cerebro . Cambridge University Press. págs. 74–87. ISBN 978-0-521-34179-0.
  5. ^ Teodor Rus (1993). Metodología de sistemas para software. World Scientific. pág. 12. ISBN 978-981-02-1254-4.
  6. ^ "Síndrome de Tourette: síntomas y causas". Mayo Clinic . Consultado el 22 de abril de 2023 .
  7. ^ Wang, Sujie; Berbekova, Adiyukh; Uysal, Muzaffer; Wang, Jiahui (26 de diciembre de 2022). "Solidaridad emocional y cocreación de experiencias como determinantes del comportamiento ambientalmente responsable: una perspectiva de la teoría de estímulo-organismo-respuesta". Revista de investigación de viajes . 63 : 115–135. doi :10.1177/00472875221146786. ISSN  0047-2875. S2CID  255223259.
  8. ^ Chang, Chen-Cheng (25 de agosto de 2022). "Factores que afectan la continuidad del aprendizaje móvil: desde las perspectivas de la teoría del flujo y la teoría de estímulo-organismo-respuesta". Conferencia Europea sobre Gestión del Conocimiento . 23 (2): 1396–1402. doi : 10.34190/eckm.23.2.710 . ISSN  2048-8971.
  9. ^ Meyer, AF, Williamson, RS, Linden, JF y Sahani, M. (2017). Modelos de funciones de estímulo-respuesta neuronal: elaboración, estimación y evaluación. Frontiers in systems neuroscience , 10, 109.
  10. ^ Hamilton, MA; Russo, RC; Thurston, RV (1977). "Método recortado de Spearman-Karber para estimar concentraciones letales medias en bioensayos de toxicidad". Environmental Science & Technology . 11 (7): 714–9. Bibcode :1977EnST...11..714H. doi :10.1021/es60130a004.
  11. ^ Bates, Douglas M.; Watts, Donald G. (1988). Análisis de regresión no lineal y sus aplicaciones . Wiley . pág. 365. ISBN. 9780471816430.
  12. ^ ab Neubig, Richard R. (2003). "Comité de la Unión Internacional de Farmacología sobre Nomenclatura de Receptores y Clasificación de Fármacos. XXXVIII. Actualización sobre Términos y Símbolos en Farmacología Cuantitativa" (PDF) . Pharmacological Reviews . 55 (4): 597–606. doi :10.1124/pr.55.4.4. PMID  14657418. S2CID  1729572.
  13. ^ Cambiaghi, Marco; Sacchetti, Benedetto (1 de junio de 2015). "Iván Petrovich Pávlov (1849-1936)". Revista de Neurología . 262 (6): 1599-1600. doi :10.1007/s00415-015-7743-2. hdl : 2318/1526427 . ISSN  1432-1459. PMID  25893257. S2CID  22347968.
  14. ^ "Teoría del aprendizaje estímulo-respuesta de Thorndike (definición + ejemplos)". Psicología práctica . 2020-11-24 . Consultado el 2023-04-22 .

Lectura adicional