A partir de las aportaciones de Treisman, los modelos basados en el esquema de Thurstone fueron dejados de lado (en parte debido al completo modelo de Braida y Durlach) buscándose formas más sofisticadas de análisis de las respuestas de los participantes en
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identificación absoluta. De este modo, los modelos que se centran en los estímulos unidimensionales pasan a ser más complejos matemáticamente que sus antecesores y surgen nuevas formas de enfrentarse a los mismos fenómenos, bien retomando marcos teóricos descartados anteriormente frente al modelo thurstoniano o bien — como en este caso— haciendo más compleja la representación de los estímulos. Esta evolución (en sus dos formas) también ocurrirá entre las teorías que tienen como objeto los estímulos multidimensionales. Así, el modelo de mapeado propuesto por Lacouture y Marley (1991, 1995) parte de un supuesto principal y es que la representación de un estímulo unidimensional es transformada en categorías de respuesta multidimensionales.
El modelo de estos autores se centra, principalmente, en el proceso de selección de respuesta del participante como origen del efecto de anclaje o de los efectos de secuencia. Así, el input sensorial es ajustado, siguiendo un proceso en el que se incluye ruido, a una escala interna que se desarrolla a lo largo de cierto rango. A su vez, se desarrolla una escala para el output estableciéndose un proceso dinámico entre ambas que acaba produciendo la respuesta del participante ante el estímulo. Veamos detalladamente el modelo.
El modelo se compone de tres tipos de unidades, las de input, las ocultas —en las que el valor está restringido a un cierto rango— y las de output, siendo estas últimas múltiples. En un ensayo, por tanto, muestras múltiples de un mismo estímulo son recogidas por el participante. Estas muestras varían cada vez que son recogidas —un supuesto claramente thurstoniano— debido al ruido (k). El valor de k del estímulo i es igual a la siguiente expresión
k = SN(i) + Nk [42]
Donde Nk es normal con media cero y desviación típica γ y SN(i) es la
intensidad psicológica del estímulo y se incrementa conforme aumenta el valor de i [1,N] ya que los estímulos se encuentran ordenados. Esta intensidad es igual a
SN(i) = 2i – 1
La representación del ruido psicológico pasa a las unidades ocultas; la actividad de estas unidades ocultas —hkN (i)— provocada por el ruido producido es igual a
hkN (i) =N – 1 N
[
SN(i) – SN(1) + Nk SN(N) – SN(1)]
+ 1 2N + H k [44] Donde Hk es una variable aleatoria con media cero y desviación típicaη. La actividad de una unidad output se encuentra dentro del intervalo [0,β] siendo β>0, esta actividad es igual a
OkN(j/i) = [a(j)h k
N (i) + b(j)] + Dk(j) [45]
En la que Dk(j) es una variable aleatoria normal con media cero y desviación típica ε y a(j) y b(j) los pesos que conectan las unidades ocultas con las output y maximizan su actividad; j se refiere a la unidad output. Los valores de estos pesos están determinados por la relación entre i y N. Así, si el valor de i es menor o igual que N/2, entonces a(j) es igual a
–λN
si – 1 [46]
Mientras que el valor de b(j) es igual a la siguiente expresión
β –
[
1 + 1s – 1
]
λ+λ [i + 1/(s – 1)]
si – 1 [47]
Siendoλ una constante mayor que 0.
Cuando el valor de i es mayor que N/2 entonces a(j) es igual a la siguiente expresión
λN
sN (i – 1) [48]
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β –
[
1 + 1 s – 1]
λ–λ [i – 1 + (1/(s – 1))]
sN – i [49]
La activación se va acumulando en cada una de las unidades de output (en realidad, en un acumulador asociado a cada una de estas unidades), esta activación (cuyo valor es 0 antes de recibir cualquier señal) de la unidad j ante el estímulo i en la muestra k de un ensayo es igual a
AkN(j/i) = Ak – 1N (j/i) + O k
N(j/i) [50]
En la que OkN es la activación actual de la unidad output j, AkN(j/i) es
la actividad integrada de la muestra k.
Lógicamente, los acumuladores poseen un límite a partir del cual se disparan produciéndose la respuesta asociada a la unidad que primero ha llegado al citado límite. De esta forma, cuando el estímulo i es presentado el participante responderá o bien con la respuesta i – 1, con i o con i + 1. Por tanto, la probabilidad de la respuesta i – 1 ante el estímulo i dependerá de la distancia que separe ambos estímulos, es decir, la diferencia entre ON(i/i) – ON(i – 1/i) o el tamaño de la
diferencia en la media de los valores asociados a i y a i–1 (valores output, por supuesto).
Así, la diferencia entre estos valores no depende de N si no del valor de i. De esta forma, dependiendo del lugar en el que se encuentre el estímulo la diferencia entre estos dos valores será igual a las siguientes expresiones. Si el estímulo se encuentra en el lado izquierdo del continuo o en el centro, la expresión será igual a
λ
2sN – (i –1) – 1(s – 1) [51] Mientras que en el caso de que el estímulo se sitúe en el lado derecho del continuo o, lo que es lo mismo, tome valores situados por encima de la mitad de ellos, el valor de la diferencia es igual a
λ
Por tanto, conforme aumenta el valor i (acercándose, por tanto, a los extremos), el valor del denominador tiende a crecer rápidamente. Ello ocurre tanto si los valores se acercan al extremo izquierdo como si lo hacen al lado derecho. En el segundo de los casos este incremento se aprecia claramente mientras que cuando i se acerca al extremo izquierdo (disminuyendo su valor en el continuo) se ha incluido N lo que causa que el valor de s aumente al disminuir el valor i.
El hecho de usar un exponente en el denominador causa la curva característica del efecto de anclaje (mayor acierto en los extremos) como puede verse en la Figura 10 (PAGINA X).
A su vez, esta cantidad, según los autores, debe relacionarse con el valor calculado por Luce (Luce et al., 1982) ya que, como se recordará, uno de los principales postulados de la teoría de este autor es que el estímulo precedente crea una región en la que se centra la atención del participante. En otras palabras, para dar cuenta de los efectos de secuencia, los autores se remiten al marco teórico desarrollado por Luce.
El modelo es ampliado para ser aplicado expresamente a la categorización unidimensional (Lacouture et al., 1998) y los autores profundizan en el estudio de los tiempos de reacción con el mismo tipo de estímulos en identificación absoluta (Lacouture, 1997; Lacouture y Lacerte, 1997).
Así, en la identificación tenemos N estímulos de intensidades SN(i)
y N acumuladores mientras que el caso de la categorización tenemos M≤N acumuladores con un único acumulador asociado para cada una de las M respuestas posibles. Si asumimos el mismo mecanismo que para la identificación —hkN (i)— la activación para las unidades output
será igual
OkM(j/i) = [a(j)h k
N (i) + b(j)] + Dk(j) [53]
Siendo todos los valores idénticos a los mostrados más arriba. Finalmente, el modelo será ampliado para poder dar cuenta de resultados para diferentes tamaños de grupos de estímulo (Lacouture y Marley, 2000).
Por tanto, el efecto de anclaje es una consecuencia del proceso de selección postulado por estos autores, y no un mecanismo o una representación especifica y particular para ciertos estímulos del
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continuo (en este caso, los del extremo). El efecto se produce en el mapeado que lleva de la representación unidimensional a la multidimensional.
En resumen, el modelo tiene tres componentes: el mapeado del estímulo —ruido incluido— a una escala interna de representación, el mapeado desde esta escala a un vector (output) multidimensional y la integración del umbral de los componentes del output.
El modelo tiene como principal aportación el ocuparse de los tiempos de reacción dentro de la categorización unidimensional encontrándose un efecto similar al efecto de anclaje. Así, la curva característica de aciertos en identificación no cronometrada se invierte a la hora de representar los tiempos de reacción. No obstante, frente a los efectos de secuencia, los autores deben recurrir a las bandas de atención de Luce —como ya se ha dicho— ya que el modelo propuesto no puede dar cuenta de la asimilación o el contraste. Ambos modelos son bastante similares, especialmente en el papel que se le da a la posición del estímulo dentro del continuo dimensional, si bien el trabajo de Luce establece que ciertos estímulos poseen ciertas características especiales, mientras que en el presente caso no existen estímulos con características diferenciales. Esta sería la aportación de mayor interés ya que desde el modelo de Braida y Durlach, se tiende a considerar a los estímulos situados en los extremos de forma distinta a los demás. Es interesante pensar que los estímulos extremos pueden constituir en la teoría de Braida y Durlach lo que los prototipos en la teoría de prototipos, como veremos más adelante.
Finalmente, el hecho de que estímulos unidimensionales acaben transformados en estímulos multidimensionales, relaciona esta teoría directamente con las teorías que desarrollaremos en el capítulo próximo las cuales tienen como finalidad explicar la categorización de estímulos formados por más de una dimensión.
Podemos aplicar los procesos pronosticados por estos autores a nuestro ejemplo de las puertas de la forma que sigue. En primer lugar, los estímulos situados en los extremos del continuo, es decir los ángulos de 0º y 180º, no son objeto de un interés especial por parte del participante, simplemente estos estímulos son identificados de forma más acertada por el proceso de selección de la respuesta. Ello es debido a la situación de los estímulos en el continuo: cuando un estímulo se encuentra muy cerca del extremo del continuo el valor λ
es alterado en mayor medida por la intensidad psicológica de los estímulos (efecto de anclaje; ver la Figura 9). En cuanto a los efectos de secuencia, el modelo incorpora el modelo de las bandas de atención, de esta forma, los efectos de secuencia se producen por los cambios en la banda de atención que conlleva el ver un estímulo distinto. PUERTA ABIERTA PUERTA CERRADA 180º 135º 120º 75º 25º 0º 6 5 4 3 2 1
Figura 9 Categoría puerta cerrada / abierta, orden de presentación y resultado típico del efecto de anclaje (mayor
acierto en los extremos)