정보통합이론

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정보 통합 이론은 사람이 전체적인 판단을 하기 위해 어떻게 여러 출처의 정보를 통합하는지를 기술하고 모형화하기 위해 노먼 H. 앤더슨에 의해 제안되었다.그 이론은 세 가지 기능을 제안한다.

가치평가함수 $V{\displaystyle }$( $){\displaystyle V(S)}$는 경험적으로 도출된 자극의 구간 척도 매핑이다$$.간격 교환 변환(${\displaystyle }$= ${\displaystyle x}$+ b ${\displaystyle y=ax+b})$까지 고유하다.$$

통합함수 $r{\displaystyle }$= ${\displaystyle I}${ ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {1\mathrm{}}_{}}$,${\displaystyle {}_{}}$s ${\displaystyle {2\mathrm{}}_{}}$,${\displaystyle }$. .${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle n_{}}$ ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle r=I\{1}{1},s_{2},$ ..,$s_{n}\}}$는 정보의 주관적 값을$$ 결합한 대수함수다."인지 대수"는 통합 과정을 모형화하는 데 사용되는 함수의 등급을 가리킨다.추가, 평균화, 가중 평균화, 곱하기 등을 할 수 있다.

응답생산함수 $R{\displaystyle }$= ${\displaystyle M}$( r${\displaystyle }$) ${\displaystyle R=M(r)}$은 내부인상을 공개응답으로 번역하는 과정이다$$.

정보통합 이론은 균형이나 일치성 같은 일관성 원리에 입각하지 않고 오히려 대수적 모델에 의존한다는 점에서 다른 이론과 다르다.이 이론은 자극의 검증된 척도 값을 제공할 수 있기 때문에 기능적 측정이라고도 한다.이 이론의 기초적인 치료는 기능 측정 분석을 수행하기 위한 마이크로소프트 윈도 프로그램과 함께 데이비드 J의 교과서에 제공된다.와이스.

통합 모델

정보통합 이론에 사용되는 대수적 모델의 주요 유형은 덧셈, 평균화, 곱하기 세 가지가 있다.
모델 추가
${\displaystyle R}$= ${\displaystyle$ R$=}$반응$$/반전 동작
${\displaystyle F}$/ ${\displaystyle G}$= ${\displaystyle F/G=}$개의$$ 기여 요인

${\displaystyle R_{}}$ ${\displaystyle {1\mathrm{}}_{}}$= ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {1\mathrm{}}_{}}$+ ${\displaystyle {G\mathrm{}}_{}}$ 1 ${\$조건 1)
${\displaystyle R_{}}$ ${\displaystyle {2\mathrm{}}_{}}$= ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {2\mathrm{}}_{}}$+ ${\displaystyle {G\mathrm{}}_{}}$ 2 ${\$조건 2)

일반적으로 실험은 다음과 같이 설계된다.
${\displaystyle R_{}}$ ${\displaystyle {1\mathrm{}}_{}}$= ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {2\mathrm{}}_{}}$ ${\$ 그리고
${\$$F_{2$ 그렇게 해서
< ${\$

할인 및 증액으로 알려진 두 가지 특별한 경우가 있다.

할인:동일한 효과를 내는 다른 요인이 추가되면 어떤 요인의 가치는 감소한다.
예: $F{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {2\mathrm{}}_{}}$ ${\$}가 없거나$$ 값이 0이다.$F{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {1\mathrm{}}_{}}$ ${\$}가 양이면$$ G가₁ G ${\displaystyle {2\mathrm{}}_{}}$ ${\$2}}보다 $작아야$ 한다$.$

확대:일반 모형의 역 버전.
예:$F{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {1\mathrm{}}_{}}$ ${\$}가 음수이면$$ $G{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {1\mathrm{}}_{}}$ ${\$1}은$($는) $G{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {2\mathrm{}}_{}}$ ${\$}}보다 커야$$ 한다$.$

모델을 추가할 때의 두 가지 이점:

1. 참가자는 정확한 직관적인 계산을 할 필요가 없다.
2. 추가 모델 자체가 완전히 유효할 필요는 없다.요소들 간의 특정한 종류의 상호작용은 질적 결론에 영향을 미치지 않을 것이다.

메모들

참조

• 앤더슨, N. H. 적층 모델을 인상 형성에 적용.과학, 1962년, 138년, 817–818년
• 앤더슨, N. H. 밀러의 갈등 이론의 계량화에 대해.심리학 리뷰, 1962년, 69년, 400–414
• 앤더슨, N. H. 정보 통합을 위한 단순 모델.R.P.아벨슨, E.아론슨,W.J.맥과이어,T.M.뉴콤,M.J.로젠버그,&P.H.에서.Tannenbaum (Eds.), 인지 일관성 이론: 출처 책.시카고:랜드 맥널리, 1968년
• 앤더슨, N. H. 기능 측정 및 정신물리학적 판단.심리학 리뷰, 1970, 77, 153-170
• 앤더슨, N. H. 통합 이론과 태도 변화.심리학적 검토, 1971년, 78년, 171–206년.
• 앤더슨, N. H. (1981년).정보 통합 이론의 기초.뉴욕: 아카데미 프레스.
• 노먼, K. L. (1973)정보 통합 모델에 대한 최대우도 추정 방법(칩 번호 35).캘리포니아 주, La Jolla:캘리포니아 대학교 샌디에이고, 휴먼 정보 처리 센터.
• 노먼, K. L. (1976년).기능 측정에서 무게 및 척도 값에 대한 솔루션.심리학 리뷰, 83, 80–84.

외부 링크

• 가능성 추정을 위해 반복된 자극 통합 모델