RBDT: 인간내 관계형 동작 역학의 지속적인 분석을 위한 전산화 된 작업 시스템

행동 과학의 역사에서 가장 흥미롭고 논란의 여지가있는 문제 중 하나는 관계적 행동의 출현입니다. 이것은, 동물, 비 인간, 그리고 인간은 각 사람이 가지고 있는 절대 속성에 관계없이 자극의 관계적 자질을 인식하고 반응합니까? 인용 된 논쟁에도 불구하고, 동물과 인간에서 관계적 행동의 출현을 지원하는 강력한 증거가있다.

관계형 동작 분석에는 서로 다른 패러다임이 사용되었습니다. 가장 광범위하게 고용된 것은 전치 작업이었습니다. 전치 패러다임 하에서 관계형 행동은 두 가지 자극 옵션으로 간단한 선택 상황에서 자연스럽게 연구되었습니다.

참가자가 자극에 대한 활동 패턴을 표시할 수 없습니다. 다른 한편으로는, 동물에 있는 관계형 행동의 연구 결과는 더 광범위하고 체계적이며, 인간에서 더 강한 기록이 있습니다. 이것의 주된 이유는 참가자가 인간일 때 자주 관찰되는 천장 효과입니다.

이러한 맥락에서, 최근 도전적인 과제는 인간에서 관계적 행동의 연구를 위한 전치에 근거하여 제안되었습니다. 이러한 방식으로, 사람은 이전 작업에서 발전하고 RBDT를 제시, 인간에서 관계적 행동의 지속적인 분석을위한 수정 된 전치 작업에 기초패러다임. RBDT는 관계형 행동의 연구에서 활동 패턴의 통합 및 지속적인 분석을 허용하도록 할당되었다.

RBDT는 자바에서 프로그래밍되었습니다. 응답을 자동으로 기록하고 데이터의 그래픽 표현을 제공합니다. 실험 작업을 수행하는 프로그램을 다운로드할 수 있습니다.

실험 작업에서는, 15 자극 과목, SOs, 다른 모양으로 구성되었다. 이러한 SO 중 5개는 작업의 완료와 관련이 있었으며, 10개는 그림 1의 왼쪽 부분에 나와 같이 관련이 없습니다. 관련 자극 개체로 사용되는 다섯 가지 모양.

발각, 직사각형, 수평 마름모꼴, 평행선, 및 V.10 의 형상은 관련이 없는 자극 과목으로 사용되었다. 육각형, 삼각형, 원, 사다리꼴, 타원형, 마름모, 정사각형, 수직 마름모, 사다리꼴, 그리고 L.SOs의 불규칙한 그림은 색상 채도 또는 크기가 다를 수 있습니다. 이 실험에서는 SSo로서 4가지 채도, 검은색, 다크 그레이, 그레이, 라이트 그레이를 사용했습니다.

크기 트리밍 상수. SO는 그림 2의 왼쪽 부분에 표시된 대로 세 개의 영역으로 나누어진 컴퓨터 화면에 제시되었다. 화면의 왼쪽 위부분에서, 샘플 관계형 성분의 합은 하나 및 2, SRC 1과 2가 위치하였다.

관계 기준으로 설정된 두 개의 서로 다른 그림 쌍이 표시되었습니다. 각 쌍은 동일한 모양보다 더 어둡거나 가벼운 채도의 관계의 두 정도를 예시했다. 화면의 왼쪽 아래 부분에서, 비교 관계형 화합물의 합은 1개와 2개, SRC 1및 2개가 위치했다.

이 영역에는 두 쌍의 빈 공간이 있었습니다. 참가자는 은행에서 수치를 선택하여 모범적인 기준을 채울 두 개의 새로운 수치를 형성해야 했습니다. 화면 의 오른쪽에은행 영역이 있습니다.

각 평가판에서 은행은 SRC 1과 2가 예시한 기준에 따라 서로 다른 관계형 속성을 취득하는 18가지 수치를 포함하고 있습니다. SRC 왜곡 가능한 수치에 의해 설정된 기준을 6개의 수치로 만들었습니다. 6개의 수치를 올바르게 사용할 수 있었지만 다른 기준에 따라 변질할 수 없는 수치입니다.

그리고 여섯 수치는 SRC에 의해 설정 된 기준을 충족하지 않았다, 관련이없는 수치. CRC 영역에 그림을 배치하려면 참가자가 마우스 포인터로 그림을 선택하고 CRC 영역의 빈 공간으로 드래그해야 했습니다. 수치의 배치는 서로 다른 순서로 있을 수 있으며 변경될 수 있습니다.

단순화하기 위해 RBDT에서 허용하는 실험 적 배열의 가능성 중 일부는 두 가지 실험을 수행했습니다. 첫 번째 실험은 동작의 활성 패턴을 제한하지 않고 서로 다른 관계형 기준에 따라 관계형 동작에 대한 탐색을 보여줍니다. 두 번째 실험은 마우스 커서로 검사 활동을 드래그하는 연속 기록 및 분석을 추가하는 동작 패턴의 제한에 대한 관계형 동작의 역학을 대조합니다.

각 참가자의 행동 연속체를 분석했습니다. 분석에는 과도한 배치 및 다양한 배치 시퀀스를 비교하는 것이 포함되었습니다. 배치 사이의 몇 초 간의 대기 시간, 변이성, 변이할 수 없는 및 관련이 없는 자극의 선택, 정확하고 정확한 시험.

그림 5~7의 경우 첫 번째 상부 패널은 CRC의 배치 시퀀스를 보여줍니다. 각 막대는 평가판을 나타냅니다. 이 내부의 색상은 CRC의 네 개의 빈 공간 중 하나를 나타냅니다.

왼쪽 위, 빨강, 오른쪽 위, 녹색, 왼쪽 아래, 회색, 오른쪽 아래, 보라색. 각 막대의 세로 색상 변화는 각 평가판의 배치 순서를 나타냅니다. 막대의 높이는 과도한 배치 또는 교정 시험 사용의 사용을 나타냅니다.

두 점 시퀀스가 첫 번째 패널의 맨 위에 표시됩니다. 파란색 점, 첫 번째 시퀀스는 정확한 시험을 나타냅니다. 이것은 네 개의 배치와 시정 시험없이 올바른 시험입니다.

검은 점, 두 번째 시퀀스는 올바른 시험을 나타냅니다. 이는 배치 수 또는 교정 시험 사용에 관계없이 올바른 시험입니다. 두 번째, 수치의 낮은 패널은 각 시험에서 선택한 자극의 유형을 보여줍니다.

변하기 쉬운, 빨간색, 변록할 수 없는 녹색 및 관련이 없는 회색. 각 참가자의 관계형 동작의 차이를 설명하는 데 중요한 수치에는 여러 가지 측면이 있습니다. 하나, 적어도 세 가지 정확 하고 정확한 시험의 중단 시퀀스는 관계적 행동의 설립의 지표이기 때문에 중요하다.

두, 첫 번째 스패니얼의 수평 색 타일의 변화. 이는 참가자가 시험에서 평가판까지 배치 시퀀스를 다양하게 변화시키지 않았다는 것을 나타내는 단일 색상 세그먼트 대신 배치 시퀀스의 다양성을 나타내며, 이는 고정관형 패턴으로 간주됩니다. 세, 바의 높이.

그들의 증가 및 감소. 이는 CRC및 교정 시험의 사용을 준수하기 위해 과도한 배치를 나타냅니다. 4, 두 번째 패널에서 적색의 우세, 이는 변성 자극을 선택하는 우세를 나타냅니다.

도 13에서, 드래곤 피겨 스트로크 커서 블루 포인트, 움직임코스, 응력점, 커서 모두 각 참가자의 도로 실험 2에 대해 녹색점이 표시된다. 두 참가자 모두 뱅크 존에서 CRC 영역으로 드래그를 제공하는 수치가 CRC 영역 내부를 관찰하는 것을 설명하고 테스트하는 경우가 있습니다. P1에서는 적점밀도가 줄어듭니다.

이것은 커서 이동이 적습니다. 또한 CRC 및 은행 영역에서 는 빨간색 점이 더 크게 관찰됩니다. 녹색 점은 S1 중에만 관찰됩니다. 나중에 사라지고 일련의 빨간색 점이 증가하지만 P2와 동일한 정도는 아닙니다. 로컬 패턴의 제한이 있는 참가자에서는 P2, 빨간색 점은 CRC 영역에서 관찰됩니다.

이는 참가자가 이 영역 내에서 커서를 이동했음을 나타냅니다. 심지어 S3에서, 움직임은 CRC 영역에서 관찰된다. 은행 영역에서 관찰된 움직임 외에도 커서가 재배치되었음을 나타내는 녹색 점이 S1 및 S2 동안 더 크게 관찰됩니다. 나중에 거의 완전히 사라지고 빨간색 점의 밀도가 증가합니다.

제안된 패러다임은 가정하는 접근 방식의 프레임워크에서 특히 유용합니다. A, 주의 및 지각 프로세스의 적극적인 측정, 및 B, 인식기 사이의 통합 및 지속적인 시스템. 이것은 활성 패턴과 환경입니다.

이것은 자극 사이의 관계입니다. RPDT는 자극 및 행동 패턴의 배열과 관련된 네 가지 요인 그룹을 조작할 수 있습니다. 이들은 시료 관계형 화합물과 관련된 인자, 비교 관계형 화합물과 관련된 요인, 자극의 은행과 관련된 요인 및 활성 행동 패턴과 관련된 인자이다.

이 네 가지 요인 그룹은 개인 또는 통합 방식으로 조작하고 연구 할 수있는 통합 시스템을 형성합니다. 획득 된 데이터, 데이터 분석 및 그래픽 표현을 사용하면 관계형 동작의 출현시 검사 및 추적 수치, 이동 시퀀스 및 다양한 패턴과 같은 행동 패턴의 역할을 조사 할 수 있습니다.