Теория интеграции информации - Information integration theory

эта статья нужны дополнительные цитаты для проверка. Пожалуйста помоги улучшить эту статью от добавление цитат в надежные источники. Материал, не полученный от источника, может быть оспорен и удален. Найдите источники: «Теория информационной интеграции»  – Новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR (Октябрь 2007 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

Принципиальная схема теории интеграции информации

Теория интеграции информации был предложен Норман Х. Андерсон описать и смоделировать, как человек интегрирует информацию из ряда источников, чтобы сделать общий суждение. В теория предлагает три функции.

В функция оценки ${displaystyle V (S)}$ является эмпирически производное отображение стимулы чтобы шкала интервалов. Он уникален до преобразование интервального обмена (${displaystyle y = ax + b}$).

В функция интеграции ${displaystyle r = I {s_ {1}, s_ {2}, .., s_ {n}}}$ является алгебраический функция, сочетающая субъективный ценности информации. «Когнитивная алгебра» относится к классу функций, которые используются для моделирования процесса интеграции. Они могут быть добавление, усреднение, взвешенное усреднение, умножение, так далее.

В производственная функция ответа ${displaystyle R = M (r)}$ это обработать посредством которого внутреннее впечатление переводится в открытый ответ.

Теория интеграции информации отличается от других теории в том, что он не основан на принципе согласованности, таком как баланс или соответствие^{[необходимо разрешение неоднозначности ]} а скорее полагается на алгебраические модели Теория также называется функциональным измерением, поскольку она может предоставить подтвержденные масштабные значения стимулов. Элементарное изложение теории вместе с Майкрософт Виндоус программа для проведения функционального анализа измерений, приведена в учебник Дэвида Дж. Вайса. ^[1]

Интеграционные модели

В теории интеграции информации используются три основных типа алгебраических моделей: сложение, усреднение и умножение.
Добавление моделей
${displaystyle R =}$ реакция / открытое поведение
${displaystyle F / G =}$ способствующие факторы

${displaystyle R_ {1} = F_ {1} + G_ {1}}$ (Условие 1)
${displaystyle R_ {2} = F_ {2} + G_ {2}}$ (Условие 2)

Обычно эксперимент проводится так, чтобы:
${displaystyle R_ {1} = R_ {2}}$, и
${displaystyle F_ {1}> F_ {2}}$, так что
${displaystyle G_ {1}$.

Есть два особых случая, известных как дисконтирование и увеличение.

Дисконтирование: Значение любого [[умножения | фактора] уменьшается, если добавляются другие факторы, производящие такой же эффект.
Пример: ${displaystyle F_ {2}}$ отсутствует или имеет нулевое значение. Если ${displaystyle F_ {1}}$ положительно, то G₁ должно быть меньше чем ${displaystyle G_ {2}}$.

Увеличение: Обратная версия типичной модели.
Пример: если ${displaystyle F_ {1}}$ отрицательно, то ${displaystyle G_ {1}}$ должно быть больше чем ${displaystyle G_ {2}}$.

Два преимущества добавления моделей:

1. От участников не требуется точного интуитивного расчета.
2. Сама модель добавления не обязательно должна быть полностью действительной. Определенные виды взаимодействия между факторами не повлияют на качественные выводы.

Заметки

использованная литература

• Андерсон, Н. Х. Применение аддитивной модели к формированию впечатления. Наука, 1962, 138, 817–818
• Андерсон, Н. Х. О количественной оценке теории конфликта Миллера. Психологический обзор, 1962, 69, 400–414
• Андерсон, Н. Х. Простая модель для интеграции информации. В R.P. Abelson, E. Aronson, W.J. McGuire, T.M. Ньюкомб, М.Дж.Розенберг и П.Х. Танненбаум (ред.), Теории когнитивной согласованности: Справочник. Чикаго: Рэнд МакНалли, 1968
• Андерсон, Н. Х. Функциональное измерение и психофизическое суждение. Психологический обзор, 1970, 77, 153- 170.
• Андерсон, Н. Х. Теория интеграции и изменение отношения. Психологический обзор, 1971, 78, 171–206.
• Андерсон, Н. Х. (1981). Основы теории интеграции информации. Нью-Йорк: Academic Press.
• Норман, К. Л. (1973). Метод оценки максимального правдоподобия для моделей интеграции информации. (ЧИП №35). Ла-Хойя, Калифорния: Калифорнийский университет, Сан-Диего, Центр обработки человеческой информации.
• Норман, К. Л. (1976). Решение для измерения веса и шкалы в функциональных измерениях. Психологическое обозрение, 83, 80–84.

внешние ссылки

• Модели интеграции стимулов, повторенные для оценок правдоподобия