Психофизика количественно исследует взаимосвязь между физическими стимулами и ощущениями и восприятием, которые они производят. Психофизика была описана как «научное исследование связи между стимулом и ощущением » [1] или, более полно, как «анализ процессов восприятия путем изучения влияния на опыт или поведение субъекта систематического изменения свойств стимула. по одному или нескольким физическим измерениям ". [2]
Психофизика также относится к общему классу методов, которые могут применяться для изучения системы восприятия . Современные приложения в значительной степени полагаются на измерение порогов [3], анализ идеального наблюдателя и теорию обнаружения сигналов . [4]
Психофизика имеет широкое и важное практическое применение. Например, при изучении цифровой обработки сигналов психофизика сообщила о разработке моделей и методов сжатия с потерями . Эти модели объясняют, почему люди воспринимают очень небольшую потерю качества сигнала, когда аудио- и видеосигналы форматируются с использованием сжатия с потерями.
История
Многие из классических методов и теорий психофизики были сформулированы в 1860 году, когда Густав Теодор Фехнер в Лейпциге опубликовал Elemente der Psychophysik (Элементы психофизики) . [5] Он ввел термин «психофизика», описывая исследования, направленные на то, чтобы связать физические стимулы с содержанием сознания, таким как ощущения (Empfindungen) . Как физик и философ, Фехнер стремился разработать метод, который связывает материю с разумом, соединяя общественно наблюдаемый мир и личное впечатление о нем человека. Его идеи были вдохновлены результатами экспериментов на осязание и свет , полученный в начале 1830 - х годов немецкий физиолог Эрнст Генрих Вебер в Лейпциге , [6] [7] в первую очередь тех , на минимальной различимой разницы в интенсивности раздражителей средней силы (просто заметная разница; jnd), которую Вебер показал как постоянную долю от эталонной интенсивности, и которую Фехнер назвал законом Вебера. Отсюда Фехнер вывел свою хорошо известную логарифмическую шкалу, теперь известную как шкала Фехнера. Работа Вебера и Фехнера сформировала одну из основ психологии как науки : Вильгельм Вундт основал первую лабораторию психологических исследований в Лейпциге (Institut für Experimentelle Psychologie). Работа Фехнера систематизировала интроспекционистский подход (психология как наука о сознании), который должен был противостоять бихевиористскому подходу, в котором даже словесные реакции столь же физичны, как и стимулы.
В 1930-х годах, когда психологические исследования в нацистской Германии практически прекратились, оба подхода в конечном итоге стали заменяться использованием отношений « стимул-реакция» в качестве доказательства сознательной или бессознательной обработки в уме. [8] Работа Фехнера была изучена и расширена Чарльзом С. Пирсом , которому помогал его ученик Джозеф Джастроу , который вскоре сам стал выдающимся экспериментальным психологом. Пирс и Ястроу в значительной степени подтвердили эмпирические выводы Фехнера, но не все. В частности, классический эксперимент Пирса и Ястроу отверг оценку Фехнера порога восприятия весов как слишком высокую. В их эксперименте, Пирс и Джастроу фактически изобрели рандомизированы эксперименты: Они случайный образом распределены добровольцы в виде слепого , дизайн повторных измерений , чтобы оценить их способность различать веса. [9] [10] [11] [12] Эксперимент Пирса вдохновил других исследователей в области психологии и образования, которые в 1900-х годах развили исследовательскую традицию рандомизированных экспериментов в лабораториях и специализированных учебниках. [9] [10] [11] [12] Эксперименты Пирса-Джастроу проводились как часть приложения Пирса его программы прагматизма к человеческому восприятию ; другие исследования рассматривали восприятие света и т. д. [13] Джастроу написал следующее резюме: «Курсы мистера Пирса по логике дали мне мой первый реальный опыт работы с интеллектуальными мышцами. Хотя я сразу же отправился в лабораторию психологии, когда это было установлено Стэнли Холл , именно Пирс дал мне первое обучение тому, как справляться с психологической проблемой, и в то же время стимулировал мою самооценку, доверив мне, тогда совершенно невиновному в каких-либо лабораторных привычках, настоящие исследования. позаимствовал для меня прибор, который я отнес в свою комнату, установил у окна и с помощью которого, когда условия освещения были подходящими, я проводил наблюдения. Результаты были опубликованы под нашими совместными именами в Proceedings of the National Academy of Science. Науки . Демонстрация того, что следы сенсорного воздействия, слишком незначительные для того, чтобы их можно было зарегистрировать в сознании, тем не менее, могут повлиять на суждение, возможно, само по себе было постоянным мотивом, который побудил меня несколько лет спустя недооценить возьмите книгу о Подсознании ". Эта работа четко отличает наблюдаемую когнитивную деятельность от выражения сознания.
Современные подходы к сенсорному восприятию, такие как исследования зрения, слуха или осязания, измеряют, что суждение воспринимающего извлекает из стимула, часто оставляя в стороне вопрос, какие ощущения испытываются. Один из ведущих методов основан на теории обнаружения сигналов , разработанной для случаев очень слабых стимулов. Однако субъективистский подход сохраняется среди приверженцев традиции Стэнли Смита Стивенса (1906–1973). Стивенс возродил идею степенного закона, предложенную исследователями XIX века, в отличие от лог-линейной функции Фехнера (см. Степенной закон Стивенса ). Он также выступал за присвоение чисел пропорционально силе стимулов, что называется оценкой величины. Стивенс добавил такие методы, как получение величины и согласование кросс-модальности. Он возражал против присвоения силы стимула точкам на линии, которые помечены в порядке силы. Тем не менее такой ответ остается популярным в прикладной психофизике. Такие схемы с несколькими категориями часто ошибочно называют шкалой Лайкерта после пунктов вопросов, используемых Лайкертом для создания психометрических шкал с несколькими пунктами, например, семь фраз от «полностью согласен» до «категорически не согласен».
Омар Халифа [14] утверждал, что средневекового ученого Альхазена следует считать основателем психофизики. Хотя аль-Хайтам сделал много субъективных отчетов о зрении, нет никаких доказательств того, что он использовал количественные психофизические методы, и такие утверждения были отвергнуты. [15]
Пороги
Психофизики обычно используют экспериментальные стимулы, которые можно объективно измерить, такие как чистые тона различной интенсивности или источники света различной яркости. Были изучены все органы чувств : зрение , слух , осязание (включая кожное и кишечное восприятие ), вкус , запах и чувство времени . Независимо от сенсорной области, есть три основных области исследования: абсолютные пороги, пороги дискриминации и масштабирование.
Порог (или лимит) - это точка интенсивности, при которой участник может просто обнаружить наличие стимула (абсолютный порог [16] ) или наличие разницы между двумя стимулами (разностный порог [7] ). Стимулы с интенсивностью ниже порога считаются не обнаруживаемыми (следовательно: сублиминальными). Стимулы со значениями, достаточно близкими к пороговому значению, часто обнаруживаются в некоторых случаях; следовательно, порог считается точкой, в которой стимул или изменение стимула обнаруживается в некоторой пропорции p случаев.
Обнаружение
Абсолютный порог - это уровень интенсивности стимула, при котором испытуемый способен обнаруживать присутствие стимула определенную часть времени ( часто используется уровень p, равный 50%). [17] Примером абсолютного порога является количество волос на тыльной стороне руки, которых необходимо коснуться, прежде чем его можно будет почувствовать - участник может не почувствовать прикосновения к одному волосу, но может почувствовать два или три, поскольку это превышает пороговое значение. Абсолютный порог также часто называют порогом обнаружения. Для измерения абсолютных пороговых значений используется несколько различных методов (как и в случае порогов дискриминации; см. Ниже).
Дискриминация
Порог разницы (или просто заметная разница , JND) - это величина наименьшей разницы между двумя стимулами разной интенсивности, которую участник может обнаружить в некоторой части времени (процент, зависящий от типа задачи). Для проверки этого порога используются несколько различных методов. Испытуемого могут попросить отрегулировать один стимул до тех пор, пока он не будет восприниматься как тот же самый, что и другой (метод регулировки), его могут попросить описать направление и величину разницы между двумя стимулами, или его могут попросить решить, насколько интенсивны пара стимулов совпадают или нет (принудительный выбор). Просто заметная разница (JND) не является фиксированной величиной; скорее, это зависит от того, насколько интенсивны измеряемые стимулы и от конкретного чувства, которое измеряется. [18] Закон Вебера гласит, что едва заметная разница стимула является постоянной пропорцией, несмотря на вариации в интенсивности. [19]
В экспериментах по распознаванию экспериментатор пытается определить, в какой момент можно обнаружить разницу между двумя стимулами, например, двумя гирями или двумя звуками. Испытуемому предъявляют один стимул, например вес, и просят сказать, тяжелее или легче другой вес (в некоторых экспериментах испытуемый также может сказать, что эти два веса одинаковые). В точке субъективного равенства (PSE) испытуемый воспринимает два веса как одинаковые. Просто заметная разница, [20] или разница между ними (DL), - это величина различия в стимулах, которую испытуемый замечает в некоторой пропорции p времени (50% обычно используется для p в задаче сравнения). Кроме того, парадигма двухальтернативного принудительного выбора (2-afc) может использоваться для оценки точки, в которой производительность сводится к случайности при различении двух альтернатив (тогда p обычно будет 75%, поскольку p = 50% соответствует случайности. в задаче 2-afc).
Абсолютные и разностные пороги иногда в принципе считаются одинаковыми, потому что всегда есть фоновый шум, мешающий нашей способности обнаруживать стимулы. [6] [21]
Экспериментирование
В психофизике эксперименты стремятся определить, может ли субъект обнаружить стимул, идентифицировать его, отличить его от другого стимула или описать величину или природу этого различия. [6] [7] Обзор программного обеспечения для психофизических экспериментов представлен Страсбургером. [22]
Классические психофизические методы
Психофизические эксперименты традиционно использовали три метода для тестирования восприятия субъектов в экспериментах по обнаружению стимулов и обнаружению различий: метод пределов, метод постоянных стимулов и метод настройки. [23]
Метод пределов
В восходящем методе ограничений некоторые свойства стимула начинаются на таком низком уровне, что стимул не может быть обнаружен, затем этот уровень постепенно увеличивается, пока участник не сообщит, что он знает об этом. Например, если в эксперименте проверяется минимальная амплитуда звука, который может быть обнаружен, звук начинает звучать слишком тихо, чтобы его можно было воспринимать, и постепенно становится громче. В нисходящем методе пределов все наоборот. В каждом случае порог считается уровнем свойства стимула, на котором стимулы только что обнаруживаются. [23]
В экспериментах поочередно используются восходящий и нисходящий методы, а пороговые значения усредняются. Возможный недостаток этих методов состоит в том, что субъект может привыкнуть сообщать о том, что он воспринимает стимул, и может продолжать сообщать таким же образом даже после порогового значения (ошибка привыкания ). И наоборот, субъект может также предвидеть, что стимул скоро станет обнаруживаемым или необнаружимым, и может сделать преждевременное суждение (ошибка предвидения).
Чтобы избежать этих потенциальных ловушек, Георг фон Бекеси ввел лестничную процедуру в 1960 году в своем исследовании слухового восприятия. В этом методе звук вначале становится слышимым и становится тише после каждого ответа субъекта, пока субъект не сообщит, что слышал его. В этот момент звук становится громче на каждом шаге, пока субъект не сообщит, что слышит его, после чего он снова становится тише на ступеньках. Таким образом, экспериментатор может «пристрелить» порог. [23]
Метод постоянных раздражителей
Вместо того, чтобы быть представленными в порядке возрастания или убывания, в методе постоянных стимулов уровни определенного свойства стимула не связаны от одного испытания к другому, а представлены случайным образом. Это препятствует тому, чтобы субъект мог предсказать уровень следующего стимула, и, следовательно, уменьшает ошибки привыкания и ожидания. Что касается «абсолютных пороговых значений», испытуемый снова сообщает, способны ли они обнаружить стимул. [23] Для «разностных порогов» должен быть постоянный стимул сравнения с каждым из различных уровней. Фридрих Гегельмайер описал метод постоянных раздражителей в статье 1852 года. [24] Этот метод позволяет выполнить полную выборку психометрической функции , но может привести к множеству испытаний, когда несколько условий чередуются.
Метод регулировки
В методе настройки испытуемого просят контролировать уровень стимула и изменять его до тех пор, пока он не станет едва заметным на фоне фонового шума или не станет таким же, как уровень другого стимула. Регулировка повторяется много раз. Это также называется методом средней ошибки . [23] В этом методе наблюдатели сами контролируют величину переменного стимула, начиная с уровня, который явно больше или меньше стандартного, и изменяют его до тех пор, пока не будут удовлетворены субъективным равенством этих двух факторов. Разница между переменными стимулами и стандартным регистрируется после каждой корректировки, а ошибка заносится в таблицу для значительных серий. В конце вычисляется среднее значение, дающее среднюю ошибку, которую можно принять как меру чувствительности.
Адаптивные психофизические методы
Часто утверждают, что классические методы экспериментирования неэффективны. Это связано с тем, что до тестирования психометрический порог обычно неизвестен, и большая часть данных собирается в точках психометрической функции, которые предоставляют мало информации об интересующем параметре, обычно это порог. Можно использовать процедуры адаптивной лестницы (или классический метод настройки), при котором точки выборки группируются вокруг психометрического порога. Точки данных также могут быть разбросаны в несколько более широком диапазоне, если наклон психометрической функции также представляет интерес. Таким образом, адаптивные методы могут быть оптимизированы для оценки только порогового значения или как порогового значения, так и крутизны. Адаптивные методы подразделяются на лестничные процедуры (см. Ниже) и байесовские методы, или методы максимального правдоподобия. Методы лестницы полагаются только на предыдущий ответ, и их проще реализовать. Байесовские методы учитывают весь набор предыдущих пар «стимул-реакция» и, как правило, более устойчивы к упущениям во внимании. [25] Здесь можно найти практические примеры. [22]
Лестничные процедуры
Лестницы обычно начинаются со стимула высокой интенсивности, который легко обнаружить. Затем интенсивность снижается до тех пор, пока наблюдатель не совершит ошибку, после чего лестница «разворачивается», а интенсивность увеличивается до тех пор, пока наблюдатель не отреагирует правильно, вызывая еще один разворот. Затем значения последнего из этих «разворотов» усредняются. Существует много различных типов лестничных процедур, использующих разные правила принятия решения и завершения. Размер шага, правила увеличения / уменьшения и распространение лежащей в основе психометрической функции определяют, где в психометрической функции они сходятся. [25] Пороговые значения, полученные для лестниц, могут сильно колебаться, поэтому при их проектировании необходимо соблюдать осторожность. Было смоделировано множество различных алгоритмов лестниц и несколько практических рекомендаций, предложенных Гарсиа-Пересом. [26]
Одной из наиболее распространенных конструкций лестниц (с фиксированными размерами ступеней) является лестница 1-вверх-N-вниз. Если участник делает правильный ответ N раз подряд, интенсивность стимула уменьшается на один размер шага. Если участник дает неверный ответ, интенсивность стимула увеличивается на единицу. Порог оценивается по средней средней точке всех прогонов. Эта оценка асимптотически приближается к правильному порогу.
Байесовские процедуры и процедуры максимального правдоподобия
Байесовские и адаптивные процедуры максимального правдоподобия (ML) ведут себя с точки зрения наблюдателя аналогично лестничным процедурам. Однако выбор следующего уровня интенсивности работает по-другому: после каждого ответа наблюдателя из набора этой и всех предыдущих пар стимул / ответ рассчитывается вероятность того, где находится порог. Затем точка максимального правдоподобия выбирается как наилучшая оценка порога, и следующий стимул представляется на этом уровне (поскольку решение на этом уровне добавит больше всего информации). В байесовской процедуре в расчет дополнительно включается априорная вероятность. [25] По сравнению с лестничными процедурами, байесовские процедуры и процедуры машинного обучения требуют больше времени для реализации, но считаются более надежными. Хорошо известными процедурами такого типа являются Quest, [27] ML-PEST, [28] и метод Концевича и Тайлера. [29]
Оценка величины
В прототипном случае людей просят присвоить числа пропорционально величине стимула. Эта психометрическая функция средних геометрических их чисел часто является степенным законом со стабильной воспроизводимой экспонентой. Хотя контексты могут изменять закон и показатель степени, это изменение также является стабильным и воспроизводимым. Вместо чисел для сопоставления стимула могут использоваться другие сенсорные или когнитивные измерения, и тогда метод становится «производством величины» или «сопоставлением кросс-модальности». Показатели этих измерений, найденные при оценке числовой величины, предсказывают показатели, найденные при производстве величины. Оценка величины обычно находит более низкие показатели для психофизической функции, чем ответы с несколькими категориями, из-за ограниченного диапазона категориальных якорей, таких как те, которые используются Лайкертом в качестве элементов шкал отношений. [30]
Смотрите также
- Медицинская физика
- Нейрофизика
- Поведенческая нейробиология
- Психоакустика
- Физиологическая психология
- Наука о видении
Заметки
- ^ Gescheider G (1997). Психофизика: основы (3-е изд.). DOI : 10.4324 / 9780203774458 . ISBN 978-0-8058-2281-6.
- ^ Брюс V, Зеленый PR, Джорджсон Массачусетс (1996). Визуальное восприятие (3-е изд.). Психология Press.
- ^ Boff KR; Кауфман Л; Томас Дж. П. (ред.). Справочник по восприятию и возможностям человека: Vol. I. Сенсорные процессы и восприятие . Нью-Йорк: Джон Вили. PMID 9402648 .
- ^ Гешайдер Г (1997). «Глава 5: Теория обнаружения сигналов». Психофизика: основы (3-е изд.). Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN 978-0-8058-2281-6. PMID 9402648 .
- ^ Густав Теодор Фехнер (1860). Elemente der Psychophysik (Элементы психофизики) .
- ^ a b c Snodgrass JG. 1975. Психофизика. В кн . : Экспериментальная сенсорная психология . B Scharf. (Ред.) Стр. 17–67.
- ^ а б в Гешайдер Г (1997). «Глава 1: Психофизические измерения пороговых значений: дифференциальная чувствительность». Психофизика: основы (3-е изд.). Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN 978-0-8058-2281-6. PMID 9402648 .
- ^ Broadbent DE. 1964. Поведение; Нейссер У. 1970. Когнитивная психология.
- ^ а б Чарльз Сандерс Пирс и Джозеф Джастроу (1885). «О малых различиях в ощущениях» . Воспоминания Национальной академии наук . 3 : 73–83.
- ^ а б Взлом, Ян (сентябрь 1988 г.). «Телепатия: истоки рандомизации в экспериментальном дизайне». Исида . 79 (3, «Специальный выпуск об артефактах и экспериментах»): 427–451. DOI : 10.1086 / 354775 . JSTOR 234674 . Руководство по ремонту 1013489 . S2CID 52201011 .
- ^ а б Стивен М. Стиглер (ноябрь 1992 г.). «Исторический взгляд на статистические концепции в психологии и образовательных исследованиях». Американский журнал образования . 101 (1): 60–70. DOI : 10.1086 / 444032 . S2CID 143685203 .
- ^ а б Труди Дехуэ (декабрь 1997 г.). «Обман, эффективность и случайные группы: психология и постепенное возникновение дизайна случайных групп» (PDF) . Исида . 88 (4): 653–673. DOI : 10.1086 / 383850 . PMID 9519574 . S2CID 23526321 .
- ^ Джозеф Ястров (21 декабря 1916 г.). «Чарльз С. Пирс как учитель» . Журнал философии, психологии и научных методов . 13 (26): 723–726. DOI : 10.2307 / 2012322 . JSTOR 2012 322 .и поиск по текстовой строке
- ^ Омар Халифа (1999). «Кто является основоположником психофизики и экспериментальной психологии?». Американский журнал исламских социальных наук . 16 (2).
- ^ Aaen-Stockdale, CR (2008). «Ибн аль-Хайтам и психофизика». Восприятие . 37 (4): 636–638. DOI : 10,1068 / p5940 . PMID 18546671 . S2CID 43532965 .
- ^ Гешайдер Г (1997). «Глава 2: Психофизическое измерение пороговых значений: абсолютная чувствительность». Психофизика: основы (3-е изд.). Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN 978-0-8058-2281-6. PMID 9402648 .
- ^ Джон Кранц. «Experiencing Sensation and Perception». Архивировано 17 ноября 2017 г. в Wayback Machine . С. 2.3–2.4. Проверено 29 мая 2012 года.
- ^ Schacter, Daniel L .; Гилберт, Дэниел т .; Вегнер, Дэниел М. (2010). Психология (2-е изд.)
- ^ Густав Теодор Фехнер (1860). Elemente der Psychophysik (Элементы психофизики), Kap. IX: Das Weber'sche Gesetz.
- ^ Психология: наука о поведении . 4-е изд. Нил Р. Карлсон, К. Дональд Хет
- ^ Гешайдер Г (1997). «Глава 4: Классическая психофизическая теория». Психофизика: основы (3-е изд.). Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN 978-0-8058-2281-6. PMID 9402648 .
- ^ а б Страсбургер H (1995–2020). Программное обеспечение для визуальной психофизики: обзор. VisionScience.com
- ^ а б в г д Гешайдер Г (1997). «Глава 3: Классические психофизические методы». Психофизика: основы (3-е изд.). Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN 978-0-8058-2281-6. PMID 9402648 .
- ^ Хромой, Дональд; Джанет Лэминг (1992). «Ф. Гегельмайер: О памяти на длину строки». Психологические исследования . 54 (4): 233–239. DOI : 10.1007 / BF01358261 . ISSN 0340-0727 . PMID 1494608 . S2CID 6965887 .
- ^ а б в Трейтвайн, Бернхард (сентябрь 1995 г.). «Адаптивные психофизические процедуры». Исследование зрения . 35 (17): 2503–2522. DOI : 10.1016 / 0042-6989 (95) 00016-X . PMID 8594817 . S2CID 10550300 .
- ^ Гарсия-Перес, Массачусетс (1998). «Лестницы принудительного выбора с фиксированными размерами ступенек: асимптотические свойства и малоразрядность». Vision Res . 38 (12): 1861–81. DOI : 10.1016 / S0042-6989 (97) 00340-4 . PMID 9797963 . S2CID 18832392 .
- ^ Уотсон, Эндрю Б .; Пелли, Денис Г. (март 1983 г.). «Квест: байесовский адаптивный психометрический метод» . Восприятие и психофизика . 33 (2): 113–120. DOI : 10.3758 / BF03202828 . PMID 6844102 .
- ^ Харви, Льюис О. (ноябрь 1986 г.). «Эффективная оценка сенсорных порогов» . Методы, инструменты и компьютеры исследования поведения . 18 (6): 623–632. DOI : 10.3758 / BF03201438 .
- ^ Концевич, Леонид Л .; Тайлер, Кристофер В. (август 1999 г.). «Байесовская адаптивная оценка психометрического наклона и порога». Исследование зрения . 39 (16): 2729–2737. DOI : 10.1016 / S0042-6989 (98) 00285-5 . PMID 10492833 . S2CID 8464834 .
- ^ Стивенс, СС (1957). «О психофизическом законе». Психологический обзор . 64 (3): 153–181. DOI : 10.1037 / h0046162 . PMID 13441853 .
Рекомендации
- Steingrimsson, R .; Люс, RD (2006). «Эмпирическая оценка модели глобальных психофизических суждений: III. Форма для психофизической функции и фильтрации интенсивности». Журнал математической психологии . 50 : 15–29. DOI : 10.1016 / j.jmp.2005.11.005 .
Внешние ссылки
- Ссылка на немецкий веб-сайт, посвященный диссертационному проекту, с анимацией о методе Staricase (Transformed Up / Down Staricase Method)