Validez de la señal

La validez de una señal es la probabilidad condicional de que un objeto caiga en una categoría particular dada una característica o señal particular . El término fue popularizado por Beach (1964), Reed (1972) y especialmente por Eleanor Rosch en sus investigaciones sobre la adquisición de las llamadas categorías básicas (Rosch y Mervis 1975; Rosch 1978).

Definición de validez de señal

Formalmente, la validez de una característica con respecto a la categoría se ha definido de las siguientes maneras: ${\displaystyle f_{i}\ }$ ${\displaystyle c_{j}\ }$

• Como probabilidad condicional ; véase Reed (1972), Rosch y Mervis (1975), Rosch (1978). ${\displaystyle p(c_{j}|f_{i})\ }$
• Como desviación de la probabilidad condicional de la tasa base de la categoría, véase Edgell (1993), Kruschke y Johansen (1999). ${\displaystyle p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\ }$
• En función de la correlación lineal; véase Smedslund (1955), Castellan (1973), Sawyer (1991), Busemeyer, Myung y McDaniel (1993).
• Otras definiciones; véase Restle (1957), Martignon et al. (2003).

Para las definiciones basadas en la probabilidad, una alta validez de la señal para una característica dada significa que la característica o atributo es más diagnóstico de la pertenencia a la clase que una característica con baja validez de la señal. Por lo tanto, una característica de alta validez de la señal es aquella que transmite más información sobre la categoría o variable de clase y, por lo tanto, puede considerarse más útil para identificar objetos como pertenecientes a esa categoría. Por lo tanto, una alta validez de la señal expresa una alta informatividad de la característica . Para las definiciones basadas en la correlación lineal, la expresión de "informatividad" capturada por la medida de validez de la señal no es la expresión completa de la informatividad de la característica (como en la información mutua , por ejemplo), sino solo esa parte de su informatividad que se expresa en una relación lineal. Para algunos propósitos, una medida bilateral como la información mutua o la utilidad de la categoría es más apropiada que la validez de la señal.

Ejemplos

Como ejemplo, considere el dominio de los "números" y suponga que cada número tiene un atributo (es decir, una señal ) llamado " is_positive_integer", al que llamamos , y que adopta el valor 1 si el número es en realidad un entero positivo . Luego podemos investigar cuál es la validez de esta señal con respecto a las siguientes clases: { , , }: ${\displaystyle f_{p{\mbox{-}}int}\ }$rational numberirrational numbereven integer

• Si sabemos que un número es un entero positivo, sabemos que es un número racional . Por lo tanto, la validez de la pista para como pista para la categoría es 1. ${\displaystyle p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\ }$is_positive_integerrational number
• Si sabemos que un número es un entero positivo, entonces sabemos que no es un número irracional . Por lo tanto, la validez de la pista para como pista para la categoría es 0. ${\displaystyle p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\ }$is_positive_integerirrational number
• Si solo sabemos que un número es un entero positivo, entonces sus probabilidades de ser par o impar son 50-50 (existiendo la misma cantidad de enteros pares e impares). Por lo tanto, , la validez de la pista para como pista para la categoría es 0,5, lo que significa que el atributo no proporciona ninguna información sobre la pertenencia del número a la clase . ${\displaystyle p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\ }$is_positive_integereven integeris_positive_integereven integer

En percepción , la "validez de la señal" es a menudo la abreviatura de validez ecológica de una señal perceptual, y se define como una correlación en lugar de una probabilidad (véase más arriba). En esta definición, una señal perceptual no informativa tiene una validez ecológica de 0 en lugar de 0,5.

Uso de la validez de la señal

En gran parte de los trabajos sobre modelado del aprendizaje de categorías humanas, se ha supuesto (y a veces se ha validado) que la ponderación atencional sigue la validez de las señales o sigue alguna medida relacionada con la informatividad de las características. Esto implicaría que los atributos reciben una ponderación diferente según el sistema perceptivo: los atributos informativos o de alta validez de las señales reciben una ponderación más alta, mientras que los atributos no informativos o de baja validez de las señales reciben una ponderación más baja o se ignoran por completo (véase, por ejemplo, Navarro 1998).

Referencias

• Beach, Lee Roy (1964), "Probabilismo de señales y conducta de inferencia", Psychological Monographs: General and Applied , 78 (5): 1–20, doi :10.1037/h0093853
• Busemeyer, Jerome R.; Myung, In Jae; McDaniel, Mark A. (1993), "Efectos de la competencia de señales: pruebas empíricas de modelos de aprendizaje de redes adaptativas", Psychological Science , 4 (3): 190–195, doi :10.1111/j.1467-9280.1993.tb00486.x, S2CID  145457134
• Castellan, N. John (1973), "Aprendizaje de probabilidad con múltiples señales y señales irrelevantes", Comportamiento organizacional y desempeño humano , 9 (1): 16–29, doi :10.1016/0030-5073(73)90033-0
• Edgell, Stephen E. (1993), "Uso de información configuracional y dimensional", en N. John Castellan (ed.), Toma de decisiones individual y grupal: cuestiones actuales , Hillsdale, Nueva Jersey : Lawrence Erlbaum, págs. 43–64
• Kruschke, John K. ; Johansen, Mark K. (1999), "Un modelo de aprendizaje probabilístico de categorías", Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition , 25 (5): 1083–1119, doi :10.1037/0278-7393.25.5.1083, PMID  10505339
• Martignon, Laura; Vitouch, Oliver; Takezawa, Masanori; Forster, Malcolm R. (2003), "Ingenuo y, sin embargo, iluminado: de frecuencias naturales a árboles de decisión rápidos y frugales", en David Hardman y Laura Macchi (ed.), Pensamiento: perspectivas psicológicas sobre razonamiento, juicio y toma de decisiones , Nueva York : John Wiley & Sons, págs. 190-211
• Reed, Stephen K. (1972), "Reconocimiento de patrones y categorización", Psicología cognitiva , 3 (3): 382–407, doi :10.1016/0010-0285(72)90014-x
• Restle, Frank (1957), "Teoría del aprendizaje selectivo con refuerzos probables", Psychological Review , 64 (3): 182–191, doi :10.1037/h0042600, PMID  13441854
• Rosch, Eleanor (1978), "Principios de categorización", en Eleanor Rosch y Barbara B. Lloyd (ed.), Cognición y categorización , Hillsdale, Nueva Jersey : Lawrence Erlbaum, págs. 27-48
• Rosch, Eleanor; Mervis, Carolyn B. (1975), "Semejanzas familiares: estudios sobre la estructura interna de las categorías", Cognitive Psychology , 7 (4): 573–605, doi :10.1016/0010-0285(75)90024-9, S2CID  17258322
• Sawyer, John E. (1991), "Muestreo, construcción o ajuste de hipótesis: ¿Cómo se desarrollan las inferencias sobre contingencias monótonas no lineales?", Comportamiento organizacional y procesos de decisión humana , 49 : 124–150, doi :10.1016/0749-5978(91)90045-u
• Smedslund, Jan (1955), Aprendizaje de probabilidad múltiple: una investigación sobre los orígenes de la percepción , Oslo : Akademisk Forlag