Предисловие редактора перевода (стр. 54 из 67)

Теперь наша частичная модель процесса узнавания уже содержит представления о прочности следов памяти, их распределении по этому признаку и правилах принятия решения. Для того чтобы понять, каким образом это дает нам возможность определять эффективность узнавания, исключив влияние угадывания, мы должны рассмотреть, что происходит при изменении величин d^' и β. На рис. 11.6 представлены различные возможности. На рис. 11.6,A можно видеть, как изменяется эффективность узнавания при изменении d^'. Возрастание d^' означает увеличение разницы в прочности старых и новых элементов. При очень больших d^' эта разница очень велика и испытуемый без труда может отличить старые элементы от новых. Если же d^' невелико, то различать эти элементы становится трудно. Таким образом, величина d^' — это по существу мера нашей чувствительности к различию между старыми и новыми элементами, и ее нередко называют даже "истинной" чувствительностью. Она отражает информацию, содержащуюся в памяти, — различную прочность в ДП предъявлявшихся элементов и дистракторов. Именно для того, чтобы получить оценку величины d^' в чистом виде, мы стремимся исключить влияние угадывания. Обратите внимание, что на рис. 11.6, А при постоянстве р и возрастании d^' (которое соответствует подлинному возрастанию того, что можно извлечь из памяти, т. е. подлинному повышению "чувствительности" к старым элементам) частота попаданий, но не частота случаев ложной тревоги — будет возрастать. Это обусловлено тем, что по мере того как испытуемый становится более чувствительным, ему становится легче отличить старый элемент (при его появлении) от новых.

Рассмотрим теперь рис. 11.6, .Б. Здесь показано, что происходит, когда величина β изменяется, а d^' остается постоянной. В этом случае испытуемый изменяет критерий, на основании которого он принимает решения, хотя количество информации в его памяти не изменилось-его истинная чувствительность к старым элементам осталась прежней. В сущности, изменяется стратегия угадывания. При очень низких значениях β элементу достаточно обладать весьма небольшой прочностью, чтобы испытуемый назвал его "старым". Соответственно он будет произносить "старый" очень часто, правильно оценивая почти все те элементы, которые и в самом деле старые, но допуская много ошибок в отношении новых элементов. Короче говоря, у него будет большая частота попаданий, но при этом и большая частота случаев ложной тревоги. При высоких значениях β наблюдается обратная картина. Испытуемый действует очень осмотрительно и говорит "старый" редко — только в тех случаях, когда он вполне уверен в правильности ответа, а это возможно только в отношении очень хорошо знакомых элементов. Частота попаданий сравнительно небольшая, так как испытуемый часто отвечает "новый" при виде старых элементов просто из осторожности; вместе с тем редки будут и случаи ложной тревоги, поскольку он нечасто будет отвечать "старый" в отношении новых элементов. Таким образом, мы видим, что если величина d^' остается постоянной, то сдвиги р приводят к изменению частоты как попаданий, так и случаев ложной тревоги, и притом в одном и том же направлении. При возрастании β обе эти частоты снижаются.

Характер изменения частот попаданий и ложной тревоги при изменениях d^' и β дает возможность использовать модель обнаружения сигнала для внесения поправок на угадывание. Для каждой пары значений этих частот есть соответствующее значение d^'. Именно это и позволяет исключать эффекты угадывания. При любом изменении β частоты как попаданий, так и случаев ложной тревоги изменяются, однако их новые значения будут связаны с тем же самым d^', что и прежде; иными словами, испытуемый может изменить свою стратегию угадывания (например, если начать штрафовать его за случаи ложной тревоги), и это может привести к новой частоте попаданий и к новой частоте случаев ложной тревоги, но эта новая пара значений будет соответствовать прежнему значению d^'. В отличие от этого при изменении истинной чувствительности к старым элементам (например, в случае вторичного предъявления списка, которое приводит к повышению прочности старых элементов) изменяется частота попаданий без одновременного изменения частоты случаев ложной тревоги. При этом новое сочетание этих частот будет соответствовать новому значению d^'. Короче говоря, оценка прочности следов памяти определяется парой величин — частотой попаданий и частотой случаев ложной тревоги, а не какой-либо из этих частот в отдельности. И по характеру изменения этих парных величин можно судить о том, что изменилось — истинная чувствительность (d^') или же критерий β.

Экспериментаторы, применяющие метод обнаружения сигнала, пользуются специальными таблицами, в которых приведены величины d^' для каждой пары частот попадания и ложной тревоги. С помощью такой таблицы экспериментатор может установить, действительно ли та или иная процедура, которая могла бы изменить частоты попадания и ложной тревоги, изменяет d^'. Если изменилась лишь стратегия угадывания, то эти две частоты изменятся одновременно, а величина d^' будет для новых значений этих частот такой же, как и для старых. Таким образом, используя d^', вместо того чтобы просто выражать число верных ответов в процентах, можно вносить поправки на угадывание теоретически обоснованным способом.

Более того, теория обнаружения сигнала позволяет представить проблему узнавания в таком плане, что ее можно, в сущности, рассматривать как теорию памяти. Смысл ее сводится к следующему: предъявление элемента ведет к повышению его прочности или, если угодно, к повышению степени его "знакомости" или к возбуждению соответствующей ячейки в памяти (выбор того или иного из этих выражений не имеет большого значения: все они использовались в то или другое время). Теория эта утверждает также, что испытуемый в состоянии оценить степень "знакомости" любого предъявляемого ему элемента, а затем использовать эту оценку для того, чтобы решить, входил ли данный элемент в состав списка. Если элемент кажется достаточно знакомым, чтобы можно было думать, что он входил в список, то испытуемый оценит его как "старый". В зависимости от различных обстоятельств его критерий "достаточной знакомости" может изменяться.

Воспользуемся этой теорией для того, чтобы объяснить некоторые результаты экспериментов по узнаванию. Рассмотрим, например, что произойдет, если использовать как дистракторы слова, ассоциативно связанные со словами, входящими в список. Так, можно было бы предъявить в качестве дистрактора слово СОБАКА при наличии в списке слова КОШКА. Как мы знаем, результаты узнавания в таких случаях снижаются. Это довольно легко объяснить с помощью нашей модели: достаточно предположить, что предъявление списка косвенным образом повышает прочность слов, сходных или ассоциированных с его элементами. Ко времени проверки их прочность окажется поэтому выше прочности большинства других элементов, которые могут быть использованы в качестве "новых", и перекрывание распределений соответственно увеличится. Более сильное перекрывание означает меньшую величину d^'; поэтому при сходных или ассоциированных дистракторах результаты проб на узнавание будут хуже.

Рассмотрим еще один известный факт-то, что редко встречающиеся слова обычно узнаются лучше, чем слова встречающиеся часто (Shepard, 1967; Underwood a. Freund, 1970). Здесь имеется в виду частота использования данного слова в естественном языке, например в литературе. Существуют таблицы частот различных слов (см., например, Thorndike a. Lorge, 1944), и в экспериментах с использованием слов их частоту нередко произвольно варьируют. Влияние "частоты" слов на эффективность узнавания можно объяснить с помощью теории обнаружения сигнала примерно так же, как объясняется влияние ассоциированных дистракторов (Underwood a. Freund, 1970). Мы можем предположить, что при предъявлении того или иного слова прочность других слов, в высокой степени ассоциированных с ним, в силу этой ассоциации несколько возрастает. Для часто встречающихся слов, входящих в список, таких ассоциированных слов, прочность которых возрастает, будет довольно много, и большая часть их тоже будет относиться к весьма употребительным словам. Некоторые из слов, прочность которых будет таким косвенным путем повышена, сами окажутся в списке, тогда как другие могут встретиться среди дистракторов. Если предположить, что этот косвенный эффект сильнее скажется на элементах-дистракторах, обладающих сравнительно низкой прочностью, чем на элементах списка, прочность которых и так уже достаточно высока, то из этого следует, что увеличение прочности дистракторов (соответственно сдвигающее кривую их распределения) должно перевешивать любые влияния на другие элементы списка. В итоге это приведет к значительному перекрыванию распределении старых и новых элементов при предъявлении часто встречающихся слов вследствие косвенного повышения прочности слов, ассоциированных с этими последними.