Teghtsoonian, 1961).
ТЕОРИЯ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛА И УЗНАВАНИЕ
Теперь, когда мы знакомы с некоторыми основными фак-
тами относительно узнавания, настало время заняться теоре-
тической моделью узнавания элемента, хранящегося в памя-
ти. Это в сущности первая модель извлечения.. .информации,.
которую мы рассмотрим, модель процесса узнавания, осно-
ванная на теории обнаружения сигнала. Эта модель позволит
нам оценить количество содержащейся в памяти информации,
на которой испытуемый основывает свои суждения при узна-
вании. Кроме того, она откроет подход к очень важной про-
блеме, связанной с тестами на узнавание,-проблеме иска-
жения результатов из-за угадывания.
Рассмотрим в качестве иллюстрации воображаемый опыт,
в котором двум группам испытуемых предъявляют описок
элементов, а затем проверяют узнавание методом <да - нет>.
Этот метод состоит в том, что испытуемому при проверке
предъявляют вперемежку элементы, содержавшиеся в списке,
и дистракторы и просят его отвечать <да>, если он полагает,
что данный элемент был в списке, и <нет>, если он думает
что это дистрактор. Допустим теперь, что одной группе испы-
туемых (<свободной> группе) говорят, что эффективность уз-
навания будет оцениваться на основе точности всех ответов_
16-466
Глава II
<да> и <нет>-и что за попытки к угадыванию никакие штра-
фы налагаться не будут. Другая группа испытуемых (<кон-
сервативная>) получает несколько иную инструкцию. Им
указывают, что эффективность узнавания будет оцениваться
по правильности ответов <да> и что всякий раз, когда д-ист-
рактор будет ошибочно принят за элемент списка, это повле-
чет за собой большой штраф. Ясно, что после таких -инетру.к-
ций разумная стратегия этих двух групп будет совершенно
различной. Поскольку испытуемых первой группы не штра-
фуют за угадывание, они будут прибегать к нему. Всякий
раз, когда они не будут уверены, старый перед ними элемент
или новый, они будут отвечать наугад. Вторая же группа
должна быть очень осмотрительна в отношении ответов <да>;
поэтому в тех случаях, когда у этих испытуемых нет абсолют-
ной уверенности в том, входит ли данный элемент в состав
списка или же это дистрактор, они будут отвечать, что это
дистрактор.
Ввиду такого различия в стратегии эффективность узна-
вания в этих двух группах должна быть различной. Прежде
всего, если говорить о правильности узнавания элементов
списка, т. е. о проценте случаев, когда испытуемый отвечал
<да> при предъявлении ему такого элемента, то, вероятно,
окажется, что у <свободной> группы этот процент выше. Ведь
испытуемые этой группы могли без опасений высказывать
догадки <да>, и некоторая доля этих догадок могла оказать-
ся верной. Что касается испытуемых <консервативной> груп-
пы, то они проявляли большую осторожность при выборе от-
вета <да>. Хотя в значительной части случаев ответ <да> мог
бы оказаться верным, они были вынуждены отвечать <нет>
в отношении многих элементов списка. В результате при про-
верке на узнавание элементов списка они получают более
низкие оценки. Кроме того, доля верных ответов у испытуе-
мых <свободной> группы может быть в целом выше, так как
им разрешено <угадывать>. А поскольку испытуем?..". <консер-
вативной> группы во многих случаях, когда им казалось, :то
предъявленный элемент входил в список, вынуждены были
отвечать <нет>, чтобы не рисковать, они поневоле допускали
ошибки.
Смысл описанного эксперимента очевиден. Хотя нет ника-
ких оснований считать, что эти две группы испытуемых со-
храняют в памяти разное количество информации относи-
тельно списка элементов, их оценки в тесте на узнавание
различны. Если бы мы вздумали на основе этих оценок де-
лать выводы о памяти испытуемых на элементы списка, то
мы впали бы в ошибку. Ибо различия в эффективности узна-
вания элементов между двумя группами испытуемых вызва-
Процессы извлечения информации
ны определенной тенденцией в их ответах, которая в свою
очередь обусловлена инструкциями. Значит, если мы хотим
использовать метод узнавания для оценки запоминания эле-
ментов списка, мы должны найти какой-то способ, позволяю-
щий учитывать влияние такого рода тенденций и догадок.
Существует несколько способов внесения <поправок на
угадывание>, позволяющих получить довольно точные оценки
эффективности памяти. Один из них состоит в том, что
используют метод двухальтернативного вынужденного выбора
(<да - нет>) и дают скорректированную оценку ответов
испытуемого, вычитая из числа верных ответов число невер-
ных. При этом предполагают, что результаты угадывания
распределяются случайно (т. е. что при угадывании число
верных ответов равно числу неверных) и что всякий раз, ког-
да испытуемый дает неверный ответ, он отвечает наугад.
В таком случае следует ожидать, что число неверных ответов
будет отражать только половину всех тех случаев, когда он
отвечает наугад, потому что другая половина его догадок
должна оказаться верной просто по закону случая. Значит,
из числа верных ответов данного испытуемого надо вычесть
число догадок, оказавшихся верными. При двухальтернатив-
ном выборе число верных догадок должно быть равно числу
неверных догадок, поэтому скорректированная оценка будет
равна общему числу верных ответов минус число неверных.
Если, например, испытуемый, отвечая на 100 вопросов, при-
бегал к угадыванию 10 раз, то он в среднем угадает 5 раз
верно и 5 раз неверно. Поэтому из общего числа данных им
95 верных ответов следует вычесть 5, так как в пяти из своих
верных ответов он не помнил, а угадывал.
Однако такой метод внесения поправки некоторые психо-
логи считают неточным. Дело в том, что, предполагая равное
число верных и неверных ответов при угадывании, мы не учи-
тываем возможную склонность испытуемого чаще давать от-
вет определенного типа или его способность лучше узнавать
старые элементы, чем дистракторы. Как мы увидим, теория
обнаружения сигнала создает более разумную основу для
внесения поправки на угадывание. Мы рассмотрим этот под-
ход довольно подробно, так как он используется и для многих
других целей. Его можно также рассматривать как одну из
теорий узнавания.
Теория обнаружения сигнала была разработана в связи
с задачами обнаружения звуковых сигналов (Green a. Swets,
1966). В типичном случае такая задача состоит в следующем.
Испытуемый прислушивается к какому-то сигналу (напри-
мер, тону) на фоне белого шума (например, шипения или ат-
мосферных помех). Если в определенный период времени этот
Глава II
сигнал появляется, то испытуемый нажимает на кнопку. При
таких условиях в течение заданного интервала возможны
четыре различные ситуации: 1) если сигнал возникает и ис-
пытуемый нажимает на кнопку, то регистрируется попада-
ние; 2) если сигнал возникает, но испытуемый не замечает
его и не нажимает на кнопку, то регистрируется промах;
3) если сигнала нет и испытуемый не нажимает на кнопку,
регистрируется оправданный отказ; 4) если сигнала нет, но
испытуемый тем не менее нажимает на кнопку, регистрирует-
ся ложная тревога. Таким образом, в случае попадания или
оправданного отказа реакции испытуемого правильны, а в
случае промаха или ложной тревоги он допускает ошибку.
Задача на обнаружение звукового сигнала непосредствен-
но сопоставима с пробой на узнавание, проводимой по мето-
ду <да-нет>. Рассмотрим эксперимент, в котором испытуе-
мому сначала показывают список элементов, а затем прове-
ряют узнавание; проверка состоит в том, что ему последова-
тельно предъявляют различные элементы и он всякий раз
должен произнести <да> (или <старый>), если он считает, что
этот элемент уже был в исходном списке, и <нет> (или <но-
вый>) , если он считает, что это дистрактор. В этом случае
предъявление старого элемента (такого, который действи-
тельно содержался в списке) подобно появлению тона в зада-
че на обнаружение звукового сигнала, а предъявление нового
элемента (дистрактора) подобно отсутствию сигнала. Другое
сходство состоит в том, что всякий раз, когда испытуемому
предъявляют для проверки узнавания какой-то элемент, воз-
можен один из четырех случаев (рис. 11.3). Во-первых, эле-
мент может быть старым (т. е. таким, который уже был в
списке) и испытуемый может сказать о нем: <старый>; в этом
случае он дает правильный ответ и, так же как и в задаче со
звуковым сигналом, это называется попаданием. Во-вторых,
элемент может бытыста1рым, .но испытуемый может ошибоч-
но назвать его <новым>-это будет промах. В-третьих, эле-
мент может быть действительно новым и испытуемый так и
скажет, что он <новый>; и это, так же как и в задаче со зву-
ковым сигналом, будет оправданный отказ. И наконец, в-чет-
вертых, испытуемый может сказать <старый>, когда элемент
на самом деле новый; это будет ложная тревога. Таким обра-
зом, обнаружение сигнала и проверка узнавания-задачи
аналогичные, и именно поэтому теория, первоначально со-
зданная применительно к первой из них, была использована
для анализа второй.
Обратите внимание на то, что на рис. 11.3 четыре клетки,
соответствующие возможным исходам, не независимы. Поэто-
му. зная частоту лишь некоторых исходов, можно вывести
Процессы извлечения информации
частоту остальных. Предположим, например, что испытуемого
проверяют по списку из 20 элементов методом <да - нет>.
При проверке ему предъявляют 40 элементов-20 старых и
20 новых. Пусть нам известно, что в отношении 15 старых
элементов испытуемый дал верные ответы, т. е. из тех 20 раз,
когда ему предъявляли старые элементы, он 15 раз ответил
<старый>. Это означает, что его частота попаданий равна
Испытуемый видит старый элементИспытуемый видит новый элемент
Ответ испытуемого<Старый>Попадание (... %)Ложная тревога (... %)
<Новый>Промах (... Ї/о)Оправданный отказ (... %)
Суммы (100%) (100%)
Рис. 11.3. Возможные исходы в пробах на узнавание типа <да-нет>.
75%. Теперь мы можем заполнить клетку, обозначенную
<промах>, поскольку нам известно, что он ошибся в отноше-
нии 5 из 20 старых элементов-назвал их <новыми>; значит,
частота промахов составляет 25%. (Вообще частота попада-
ний и частота промахов в сумме должны давать 100%.) Рас-
суждая подобным же образом, мы можем, если нам известно,
что частота оправданных отказов у испытуемого равна 40%,
сделать вывод, что он ответил <новый> при предъявлении ему
восьми новых элементов. В таком случае он должен был от-
ветить <старый> при предъявлении остальных 12 новых эле-
ментов, и, следовательно, частота случаев ложной тревоги
составит 12 из 20, или 60%. Таким образом, если известны
частоты для одной из клеток в каждом столбце, то тем самым
становятся известны частоты для всех клеток. Поэтому чаще
всего приводятся величины только для двух клеток - по од-
ной из каждого столбца. Обычно это клетки, соответствующие
частоте попаданий и частоте ложной тревоги.
Ознакомившись с системой классификации ответов при
проверке узнавания по методу <да-нет> (рис. 11.3), рас-
смотрим основные предположения соответствующей моде-
ли. Первое предположение состоит в том, что любая содер-
жащаяся в ДП информация характеризуется некоторой сте-
пенью сохранности -аналогично предположению об опреде-
ленной сохранности (четкости) следа в К.П (гл. 6). Ради
удобства мы будем в дальнейшем называть это <прочностью>
Глава II
информации в памяти. Мы не будем сейчас уточнять, что
именно означает <информация>, а сосредоточим свое внима-
ние на хранении в ДП отдельных элементов, которые могут
быть предъявлены в виде списка. Прочность данного элемен-
та в памяти можно представить себе как степень возбужде-
ния в той ячейке ДП, где находится этот элемент. Прочность
может соответствовать также степени <знакоместа> - чем
выше прочность данного элемента в памяти, тем более знако-
мым он будет казаться.
Второе предположение состоит в том, что значения проч-
ности элементов, представленных в списке, распределены нор-
мально. Рассмотрим это предположение несколько подробнее.
После предъявления испытуемому списка каждый элемент в
его ДП характеризуется определенной прочностью. Все эле-
менты по прочности распределяются в соответствии с так
называемой нормальной кривой: большая часть элементов
обладает средней прочностью, несколько элементов облада-
ют очень высокой, а несколько других-очень низкой проч-
ностью. Рассмотрим также те элементы, которые не предъяв-
лялись испытуемому, но которые будут использоваться при
проверке в качестве новых элементов, или дистракторов. Мы
будем предполагать, что каждый из этих новых элементов
также имеет некоторую собственную прочность и что по своей
прочности элементы тоже распределяются нормально
(рис. 11.4). Кроме того, мы предполагаем, что изменчивость
старых элементов в отношении прочности так же велика, как
и изменчивость дистракторов. Поэтому следует учитывать
два нормальных распределения-распределение по прочно-
сти элементов, входящих в список, и распределение по тому
же признаку дистракторов.
Третье предположение состоит в том, что предъявление
какого-либо элемента в составе списка повышает его проч-
ность в ДП испытуемого. Это означает, что предъявление эле-
мента повышает его исходную прочность (или <знакомость>),
переводя ее с некоторого начального уровня на какой-то но-
вый, более высокий уровень. Это означает также, что элемен-
ты, не предъявленные испытуемому, будут оставаться на ис-
ходном уровне прочности. Это третье предположение весьма
существенно, так как из него следует, что распределения для
старых элементов и для дистракторов будут различаться по
среднему значению прочности. Обычно средняя прочность для
старых элементов выше, поскольку они были только что
предъявлены. Прочность новых элементов будет более низ-
кой-такой же, как у старых элементов до того, как они
предъявлялись в составе списка. Если построить соответст-
вующие кривые, то окажется, что предъявление списка при-
Процессы извлечения информации
вело к скачкообразному сдвигу всего распределения для ста-
рых элементов-к смещению его в сторону от распределения
для дистракторов.
Новые
элементы
Старые
элементы
Среднее Среднее
(оля новых) (для старых)
Новые
эпементы
\
Прочность
("энакомость")
Старые
элементы
Среднее
(для новых)
Прочность
("энакомость")
Среднее
(для старых)
Среднее Среднее
( для новых) (для старых)
Прочность
( "знакомость")
Рис. 11.4. Возможные соотношения между распределениями старых (ра-
нее предъявлявшихся) элементов и новых элементов (дистракторов) по
прочности. А. Умеренное перекрывание. Б. Прочность старых элементов
явно выше, чем новых. В. Старые и новые элементы обладают сходной
прочностью.
Относительное положение этих двух кривых-для старых
элементов и для дистракторов-будет варьировать в зави-
симости от их исходных значений прочности (возможные ва-
рианты представлены на рис. 11.4). Если, например, исходная
прочность элементов, выбранных для предъявления испытуе-
Глава II
мым, была высокой (элементы эти были очень привычными
или же неоднократно предъявлялись раньше), то теперь
прочность их может сильно возрасти, оставив далеко позади
прочность дистракторов. Чаще, однако, следует ожидать не-
которого перекрывания двух распределений. Хотя средняя
прочность старых элементов будет выше, чем средняя проч-
ность новых, все же некоторые из новых элементов будут
обладать более высокой прочностью, чем некоторые из ста-
рых.
Рис. 11.4 ясцо показывает, что разность между средними
.значениями этих двух распределений представляет собой ме-
ру расстояния между ними по оси их <знакомости> или проч-
ности. Чем дальше друг от друга располагаются средние, тем
выше прочность старых элементов по сравнению с новыми.
В модели обнаружения сигнала это расстояние служит мерой,
обозначаемой d - показателем того, насколько сильно раз-
делены старые и новые элементы. Точнее, d-это расстоя-
ние между средними двух распределений, выраженное в еди-
ницах стандартного отклонения (т. е. разность между двумя
средними, деленная на общее стандартное отклонение этих
распределений). Кроме величины d, необходимо рассмотреть
еще одну теоретическую величину-р. В рамках описывае-
мой модели величину р используют испытуемые при принятии
решения; это тот критерий прочности, на котором испытуе-
мый основывает свое решение. Для того чтобы понять, как
это делается, рассмотрим, что происходит в эксперименте.
!Мы предполагаем, что в результате предъявления испы-
туемому списка элементов прочность каждого элемента по-
вышается по сравнению с исходной, причем прочности всех
элементов, независимо от их исходных значений, возрастают
;
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
ТЕОРИЯ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛА И УЗНАВАНИЕ
Теперь, когда мы знакомы с некоторыми основными фак-
тами относительно узнавания, настало время заняться теоре-
тической моделью узнавания элемента, хранящегося в памя-
ти. Это в сущности первая модель извлечения.. .информации,.
которую мы рассмотрим, модель процесса узнавания, осно-
ванная на теории обнаружения сигнала. Эта модель позволит
нам оценить количество содержащейся в памяти информации,
на которой испытуемый основывает свои суждения при узна-
вании. Кроме того, она откроет подход к очень важной про-
блеме, связанной с тестами на узнавание,-проблеме иска-
жения результатов из-за угадывания.
Рассмотрим в качестве иллюстрации воображаемый опыт,
в котором двум группам испытуемых предъявляют описок
элементов, а затем проверяют узнавание методом <да - нет>.
Этот метод состоит в том, что испытуемому при проверке
предъявляют вперемежку элементы, содержавшиеся в списке,
и дистракторы и просят его отвечать <да>, если он полагает,
что данный элемент был в списке, и <нет>, если он думает
что это дистрактор. Допустим теперь, что одной группе испы-
туемых (<свободной> группе) говорят, что эффективность уз-
навания будет оцениваться на основе точности всех ответов_
16-466
Глава II
<да> и <нет>-и что за попытки к угадыванию никакие штра-
фы налагаться не будут. Другая группа испытуемых (<кон-
сервативная>) получает несколько иную инструкцию. Им
указывают, что эффективность узнавания будет оцениваться
по правильности ответов <да> и что всякий раз, когда д-ист-
рактор будет ошибочно принят за элемент списка, это повле-
чет за собой большой штраф. Ясно, что после таких -инетру.к-
ций разумная стратегия этих двух групп будет совершенно
различной. Поскольку испытуемых первой группы не штра-
фуют за угадывание, они будут прибегать к нему. Всякий
раз, когда они не будут уверены, старый перед ними элемент
или новый, они будут отвечать наугад. Вторая же группа
должна быть очень осмотрительна в отношении ответов <да>;
поэтому в тех случаях, когда у этих испытуемых нет абсолют-
ной уверенности в том, входит ли данный элемент в состав
списка или же это дистрактор, они будут отвечать, что это
дистрактор.
Ввиду такого различия в стратегии эффективность узна-
вания в этих двух группах должна быть различной. Прежде
всего, если говорить о правильности узнавания элементов
списка, т. е. о проценте случаев, когда испытуемый отвечал
<да> при предъявлении ему такого элемента, то, вероятно,
окажется, что у <свободной> группы этот процент выше. Ведь
испытуемые этой группы могли без опасений высказывать
догадки <да>, и некоторая доля этих догадок могла оказать-
ся верной. Что касается испытуемых <консервативной> груп-
пы, то они проявляли большую осторожность при выборе от-
вета <да>. Хотя в значительной части случаев ответ <да> мог
бы оказаться верным, они были вынуждены отвечать <нет>
в отношении многих элементов списка. В результате при про-
верке на узнавание элементов списка они получают более
низкие оценки. Кроме того, доля верных ответов у испытуе-
мых <свободной> группы может быть в целом выше, так как
им разрешено <угадывать>. А поскольку испытуем?..". <консер-
вативной> группы во многих случаях, когда им казалось, :то
предъявленный элемент входил в список, вынуждены были
отвечать <нет>, чтобы не рисковать, они поневоле допускали
ошибки.
Смысл описанного эксперимента очевиден. Хотя нет ника-
ких оснований считать, что эти две группы испытуемых со-
храняют в памяти разное количество информации относи-
тельно списка элементов, их оценки в тесте на узнавание
различны. Если бы мы вздумали на основе этих оценок де-
лать выводы о памяти испытуемых на элементы списка, то
мы впали бы в ошибку. Ибо различия в эффективности узна-
вания элементов между двумя группами испытуемых вызва-
Процессы извлечения информации
ны определенной тенденцией в их ответах, которая в свою
очередь обусловлена инструкциями. Значит, если мы хотим
использовать метод узнавания для оценки запоминания эле-
ментов списка, мы должны найти какой-то способ, позволяю-
щий учитывать влияние такого рода тенденций и догадок.
Существует несколько способов внесения <поправок на
угадывание>, позволяющих получить довольно точные оценки
эффективности памяти. Один из них состоит в том, что
используют метод двухальтернативного вынужденного выбора
(<да - нет>) и дают скорректированную оценку ответов
испытуемого, вычитая из числа верных ответов число невер-
ных. При этом предполагают, что результаты угадывания
распределяются случайно (т. е. что при угадывании число
верных ответов равно числу неверных) и что всякий раз, ког-
да испытуемый дает неверный ответ, он отвечает наугад.
В таком случае следует ожидать, что число неверных ответов
будет отражать только половину всех тех случаев, когда он
отвечает наугад, потому что другая половина его догадок
должна оказаться верной просто по закону случая. Значит,
из числа верных ответов данного испытуемого надо вычесть
число догадок, оказавшихся верными. При двухальтернатив-
ном выборе число верных догадок должно быть равно числу
неверных догадок, поэтому скорректированная оценка будет
равна общему числу верных ответов минус число неверных.
Если, например, испытуемый, отвечая на 100 вопросов, при-
бегал к угадыванию 10 раз, то он в среднем угадает 5 раз
верно и 5 раз неверно. Поэтому из общего числа данных им
95 верных ответов следует вычесть 5, так как в пяти из своих
верных ответов он не помнил, а угадывал.
Однако такой метод внесения поправки некоторые психо-
логи считают неточным. Дело в том, что, предполагая равное
число верных и неверных ответов при угадывании, мы не учи-
тываем возможную склонность испытуемого чаще давать от-
вет определенного типа или его способность лучше узнавать
старые элементы, чем дистракторы. Как мы увидим, теория
обнаружения сигнала создает более разумную основу для
внесения поправки на угадывание. Мы рассмотрим этот под-
ход довольно подробно, так как он используется и для многих
других целей. Его можно также рассматривать как одну из
теорий узнавания.
Теория обнаружения сигнала была разработана в связи
с задачами обнаружения звуковых сигналов (Green a. Swets,
1966). В типичном случае такая задача состоит в следующем.
Испытуемый прислушивается к какому-то сигналу (напри-
мер, тону) на фоне белого шума (например, шипения или ат-
мосферных помех). Если в определенный период времени этот
Глава II
сигнал появляется, то испытуемый нажимает на кнопку. При
таких условиях в течение заданного интервала возможны
четыре различные ситуации: 1) если сигнал возникает и ис-
пытуемый нажимает на кнопку, то регистрируется попада-
ние; 2) если сигнал возникает, но испытуемый не замечает
его и не нажимает на кнопку, то регистрируется промах;
3) если сигнала нет и испытуемый не нажимает на кнопку,
регистрируется оправданный отказ; 4) если сигнала нет, но
испытуемый тем не менее нажимает на кнопку, регистрирует-
ся ложная тревога. Таким образом, в случае попадания или
оправданного отказа реакции испытуемого правильны, а в
случае промаха или ложной тревоги он допускает ошибку.
Задача на обнаружение звукового сигнала непосредствен-
но сопоставима с пробой на узнавание, проводимой по мето-
ду <да-нет>. Рассмотрим эксперимент, в котором испытуе-
мому сначала показывают список элементов, а затем прове-
ряют узнавание; проверка состоит в том, что ему последова-
тельно предъявляют различные элементы и он всякий раз
должен произнести <да> (или <старый>), если он считает, что
этот элемент уже был в исходном списке, и <нет> (или <но-
вый>) , если он считает, что это дистрактор. В этом случае
предъявление старого элемента (такого, который действи-
тельно содержался в списке) подобно появлению тона в зада-
че на обнаружение звукового сигнала, а предъявление нового
элемента (дистрактора) подобно отсутствию сигнала. Другое
сходство состоит в том, что всякий раз, когда испытуемому
предъявляют для проверки узнавания какой-то элемент, воз-
можен один из четырех случаев (рис. 11.3). Во-первых, эле-
мент может быть старым (т. е. таким, который уже был в
списке) и испытуемый может сказать о нем: <старый>; в этом
случае он дает правильный ответ и, так же как и в задаче со
звуковым сигналом, это называется попаданием. Во-вторых,
элемент может бытыста1рым, .но испытуемый может ошибоч-
но назвать его <новым>-это будет промах. В-третьих, эле-
мент может быть действительно новым и испытуемый так и
скажет, что он <новый>; и это, так же как и в задаче со зву-
ковым сигналом, будет оправданный отказ. И наконец, в-чет-
вертых, испытуемый может сказать <старый>, когда элемент
на самом деле новый; это будет ложная тревога. Таким обра-
зом, обнаружение сигнала и проверка узнавания-задачи
аналогичные, и именно поэтому теория, первоначально со-
зданная применительно к первой из них, была использована
для анализа второй.
Обратите внимание на то, что на рис. 11.3 четыре клетки,
соответствующие возможным исходам, не независимы. Поэто-
му. зная частоту лишь некоторых исходов, можно вывести
Процессы извлечения информации
частоту остальных. Предположим, например, что испытуемого
проверяют по списку из 20 элементов методом <да - нет>.
При проверке ему предъявляют 40 элементов-20 старых и
20 новых. Пусть нам известно, что в отношении 15 старых
элементов испытуемый дал верные ответы, т. е. из тех 20 раз,
когда ему предъявляли старые элементы, он 15 раз ответил
<старый>. Это означает, что его частота попаданий равна
Испытуемый видит старый элементИспытуемый видит новый элемент
Ответ испытуемого<Старый>Попадание (... %)Ложная тревога (... %)
<Новый>Промах (... Ї/о)Оправданный отказ (... %)
Суммы (100%) (100%)
Рис. 11.3. Возможные исходы в пробах на узнавание типа <да-нет>.
75%. Теперь мы можем заполнить клетку, обозначенную
<промах>, поскольку нам известно, что он ошибся в отноше-
нии 5 из 20 старых элементов-назвал их <новыми>; значит,
частота промахов составляет 25%. (Вообще частота попада-
ний и частота промахов в сумме должны давать 100%.) Рас-
суждая подобным же образом, мы можем, если нам известно,
что частота оправданных отказов у испытуемого равна 40%,
сделать вывод, что он ответил <новый> при предъявлении ему
восьми новых элементов. В таком случае он должен был от-
ветить <старый> при предъявлении остальных 12 новых эле-
ментов, и, следовательно, частота случаев ложной тревоги
составит 12 из 20, или 60%. Таким образом, если известны
частоты для одной из клеток в каждом столбце, то тем самым
становятся известны частоты для всех клеток. Поэтому чаще
всего приводятся величины только для двух клеток - по од-
ной из каждого столбца. Обычно это клетки, соответствующие
частоте попаданий и частоте ложной тревоги.
Ознакомившись с системой классификации ответов при
проверке узнавания по методу <да-нет> (рис. 11.3), рас-
смотрим основные предположения соответствующей моде-
ли. Первое предположение состоит в том, что любая содер-
жащаяся в ДП информация характеризуется некоторой сте-
пенью сохранности -аналогично предположению об опреде-
ленной сохранности (четкости) следа в К.П (гл. 6). Ради
удобства мы будем в дальнейшем называть это <прочностью>
Глава II
информации в памяти. Мы не будем сейчас уточнять, что
именно означает <информация>, а сосредоточим свое внима-
ние на хранении в ДП отдельных элементов, которые могут
быть предъявлены в виде списка. Прочность данного элемен-
та в памяти можно представить себе как степень возбужде-
ния в той ячейке ДП, где находится этот элемент. Прочность
может соответствовать также степени <знакоместа> - чем
выше прочность данного элемента в памяти, тем более знако-
мым он будет казаться.
Второе предположение состоит в том, что значения проч-
ности элементов, представленных в списке, распределены нор-
мально. Рассмотрим это предположение несколько подробнее.
После предъявления испытуемому списка каждый элемент в
его ДП характеризуется определенной прочностью. Все эле-
менты по прочности распределяются в соответствии с так
называемой нормальной кривой: большая часть элементов
обладает средней прочностью, несколько элементов облада-
ют очень высокой, а несколько других-очень низкой проч-
ностью. Рассмотрим также те элементы, которые не предъяв-
лялись испытуемому, но которые будут использоваться при
проверке в качестве новых элементов, или дистракторов. Мы
будем предполагать, что каждый из этих новых элементов
также имеет некоторую собственную прочность и что по своей
прочности элементы тоже распределяются нормально
(рис. 11.4). Кроме того, мы предполагаем, что изменчивость
старых элементов в отношении прочности так же велика, как
и изменчивость дистракторов. Поэтому следует учитывать
два нормальных распределения-распределение по прочно-
сти элементов, входящих в список, и распределение по тому
же признаку дистракторов.
Третье предположение состоит в том, что предъявление
какого-либо элемента в составе списка повышает его проч-
ность в ДП испытуемого. Это означает, что предъявление эле-
мента повышает его исходную прочность (или <знакомость>),
переводя ее с некоторого начального уровня на какой-то но-
вый, более высокий уровень. Это означает также, что элемен-
ты, не предъявленные испытуемому, будут оставаться на ис-
ходном уровне прочности. Это третье предположение весьма
существенно, так как из него следует, что распределения для
старых элементов и для дистракторов будут различаться по
среднему значению прочности. Обычно средняя прочность для
старых элементов выше, поскольку они были только что
предъявлены. Прочность новых элементов будет более низ-
кой-такой же, как у старых элементов до того, как они
предъявлялись в составе списка. Если построить соответст-
вующие кривые, то окажется, что предъявление списка при-
Процессы извлечения информации
вело к скачкообразному сдвигу всего распределения для ста-
рых элементов-к смещению его в сторону от распределения
для дистракторов.
Новые
элементы
Старые
элементы
Среднее Среднее
(оля новых) (для старых)
Новые
эпементы
\
Прочность
("энакомость")
Старые
элементы
Среднее
(для новых)
Прочность
("энакомость")
Среднее
(для старых)
Среднее Среднее
( для новых) (для старых)
Прочность
( "знакомость")
Рис. 11.4. Возможные соотношения между распределениями старых (ра-
нее предъявлявшихся) элементов и новых элементов (дистракторов) по
прочности. А. Умеренное перекрывание. Б. Прочность старых элементов
явно выше, чем новых. В. Старые и новые элементы обладают сходной
прочностью.
Относительное положение этих двух кривых-для старых
элементов и для дистракторов-будет варьировать в зави-
симости от их исходных значений прочности (возможные ва-
рианты представлены на рис. 11.4). Если, например, исходная
прочность элементов, выбранных для предъявления испытуе-
Глава II
мым, была высокой (элементы эти были очень привычными
или же неоднократно предъявлялись раньше), то теперь
прочность их может сильно возрасти, оставив далеко позади
прочность дистракторов. Чаще, однако, следует ожидать не-
которого перекрывания двух распределений. Хотя средняя
прочность старых элементов будет выше, чем средняя проч-
ность новых, все же некоторые из новых элементов будут
обладать более высокой прочностью, чем некоторые из ста-
рых.
Рис. 11.4 ясцо показывает, что разность между средними
.значениями этих двух распределений представляет собой ме-
ру расстояния между ними по оси их <знакомости> или проч-
ности. Чем дальше друг от друга располагаются средние, тем
выше прочность старых элементов по сравнению с новыми.
В модели обнаружения сигнала это расстояние служит мерой,
обозначаемой d - показателем того, насколько сильно раз-
делены старые и новые элементы. Точнее, d-это расстоя-
ние между средними двух распределений, выраженное в еди-
ницах стандартного отклонения (т. е. разность между двумя
средними, деленная на общее стандартное отклонение этих
распределений). Кроме величины d, необходимо рассмотреть
еще одну теоретическую величину-р. В рамках описывае-
мой модели величину р используют испытуемые при принятии
решения; это тот критерий прочности, на котором испытуе-
мый основывает свое решение. Для того чтобы понять, как
это делается, рассмотрим, что происходит в эксперименте.
!Мы предполагаем, что в результате предъявления испы-
туемому списка элементов прочность каждого элемента по-
вышается по сравнению с исходной, причем прочности всех
элементов, независимо от их исходных значений, возрастают
;
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43