Психофизика количественно исследует связь между физическими стимулами и ощущениями и восприятиями , которые они производят. Психофизика была описана как «научное изучение связи между стимулом и ощущением » [1] или, более полно, как «анализ перцептивных процессов путем изучения влияния на опыт или поведение субъекта систематического изменения свойств стимула по одному или нескольким физическим измерениям». [2]
Психофизика также относится к общему классу методов, которые могут быть применены для изучения перцептивной системы . Современные приложения в значительной степени опираются на измерение порога, [3] анализ идеального наблюдателя и теорию обнаружения сигнала . [4]
Психофизика имеет широко распространенные и важные практические приложения. Например, в области цифровой обработки сигналов идеи психофизики направляли разработку моделей и методов сжатия с потерями . Эти модели помогают объяснить, почему люди обычно воспринимают минимальную потерю качества сигнала, когда аудио- и видеосигналы сжимаются с использованием методов с потерями.
Многие из классических методов и теорий психофизики были сформулированы в 1860 году, когда Густав Теодор Фехнер в Лейпциге опубликовал Elemente der Psychophysik (Элементы психофизики) . [5] Он ввел термин «психофизика», описывая исследования, направленные на то, чтобы связать физические стимулы с содержанием сознания, таким как ощущения (Empfindungen) . Как физик и философ, Фехнер стремился разработать метод, который связывает материю с разумом, соединяя публично наблюдаемый мир и личное пережитое впечатление человека о нем. Его идеи были вдохновлены экспериментальными результатами по чувству осязания и света, полученными в начале 1830-х годов немецким физиологом Эрнстом Генрихом Вебером в Лейпциге [6] [7], в частности, результатами по минимальной различимой разнице в интенсивности стимулов умеренной силы (едва заметная разница; jnd), которую Вебер показал как постоянную часть референтной интенсивности, и которую Фехнер назвал законом Вебера. Из этого Фехнер вывел свою известную логарифмическую шкалу, теперь известную как шкала Фехнера . Работы Вебера и Фехнера легли в основу психологии как науки , а Вильгельм Вундт основал первую лабораторию для психологических исследований в Лейпциге (Institut für experimentalelle Psychologie). Работа Фехнера систематизировала интроспекционистский подход (психология как наука о сознании), которому пришлось конкурировать с бихевиористским подходом, в котором даже вербальные реакции столь же физичны, как и стимулы.
Работа Фехнера была изучена и расширена Чарльзом С. Пирсом , которому помогал его ученик Джозеф Джастроу , который вскоре стал выдающимся экспериментальным психологом. Пирс и Джастроу в значительной степени подтвердили эмпирические выводы Фехнера, но не все. В частности, классический эксперимент Пирса и Джастроу отверг оценку Фехнера порога восприятия веса. В своем эксперименте Пирс и Джастроу фактически изобрели рандомизированные эксперименты: они случайным образом распределили добровольцев по слепому плану с повторными измерениями, чтобы оценить их способность различать веса. [8] [9] [10] [11] На основе своих результатов они утверждали, что базовые функции были непрерывными, и что не существует порога, ниже которого разница в физической величине была бы незаметна. Эксперимент Пирса вдохновил других исследователей в области психологии и образования, которые разработали исследовательскую традицию рандомизированных экспериментов в лабораториях и специализированных учебниках в 1900-х годах. [8] [9] [10] [11]
Эксперименты Пирса-Джастроу проводились в рамках применения Пирсом его программы прагматизма к человеческому восприятию ; другие исследования рассматривали восприятие света и т. д. [12] Джастроу написал следующее резюме: «Курсы г-на Пирса по логике дали мне мой первый реальный опыт интеллектуальной мускулатуры. Хотя я сразу же обратился в лабораторию психологии, когда она была основана Стэнли Холлом , именно Пирс дал мне первую подготовку в решении психологической проблемы и в то же время стимулировал мою самооценку, доверив мне, тогда еще совершенно не имевшему никаких лабораторных привычек, настоящее небольшое исследование. Он одолжил мне аппарат, который я взял в свою комнату, установил у окна и с помощью которого, когда условия освещения были подходящими, я делал наблюдения. Результаты были опубликованы под нашими общими именами в Трудах Национальной академии наук . Демонстрация того, что следы сенсорного воздействия, слишком слабые, чтобы произвести какой-либо учет в сознании, тем не менее могут влиять на суждение, сама по себе могла быть постоянным мотивом, побудившим меня годы спустя взяться за книгу о Подсознании ». Эта работа четко различает наблюдаемую когнитивную деятельность от выражения сознания.
Современные подходы к сенсорному восприятию, такие как исследования зрения, слуха или осязания, измеряют то, что суждение воспринимающего извлекает из стимула, часто оставляя в стороне вопрос о том, какие ощущения испытываются. Один из ведущих методов основан на теории обнаружения сигнала , разработанной для случаев очень слабых стимулов. Однако субъективистский подход сохраняется среди тех, кто следует традиции Стэнли Смита Стивенса (1906–1973). Стивенс возродил идею степенного закона, предложенную исследователями 19 века, в отличие от логарифмически линейной функции Фехнера (ср. степенной закон Стивенса ). Он также выступал за назначение чисел пропорционально силе стимулов, называемое оценкой величины. Стивенс добавил такие методы, как создание величины и кросс-модальное сопоставление. Он выступал против назначения силы стимула точкам на линии, которые помечены в порядке силы. Тем не менее, такой тип ответа остался популярным в прикладной психофизике. Такие многокатегорийные макеты часто ошибочно называют шкалой Лайкерта по названиям пунктов вопроса, которые Лайкерт использовал для создания многопунктовых психометрических шкал, например, семь фраз от «полностью согласен» до «полностью не согласен».
Омар Халифа [13] утверждал, что средневекового ученого Альхазена следует считать основателем психофизики. Хотя аль-Хайтам сделал много субъективных отчетов относительно зрения, нет никаких доказательств того, что он использовал количественные психофизические методы, и такие заявления были отвергнуты. [14] [ сомнительно – обсудить ]
Психофизики обычно используют экспериментальные стимулы, которые можно объективно измерить, например, чистые тона, различающиеся по интенсивности, или свет, различающийся по яркости. Были изучены все канонические чувства : зрение , слух , осязание (включая кожное и энтеральное восприятие ), вкус , обоняние и чувство времени . Независимо от сенсорной области, есть три основных направления исследований: абсолютные пороги , пороги дискриминации (например, едва заметное различие ) и масштабирование .
Порог (или предел ) — это точка интенсивности, при которой участник может просто обнаружить наличие стимула (абсолютный порог [15] ) или разницу между двумя стимулами (порог различия [7] ). Стимулы с интенсивностью ниже этого порога не обнаруживаются и считаются подпороговыми . Стимулы со значениями, близкими к порогу, могут быть обнаружены в некоторых случаях; поэтому порог определяется как точка, при которой стимул или изменение стимула обнаруживается в определенной пропорции p испытаний.
Абсолютный порог — это уровень интенсивности, при котором субъект может обнаружить присутствие стимула в определенной части времени; обычно используется уровень p 50%. [16] Например, рассмотрим абсолютный порог тактильного ощущения на тыльной стороне ладони. Участник может не почувствовать прикосновения ни к одному волоску, но может обнаружить прикосновение двух или трех волосков, поскольку это превышает порог. Абсолютный порог также часто называют порогом обнаружения . Для измерения абсолютных порогов используются различные методы, аналогичные тем, которые используются для порогов дискриминации (см. ниже).
Порог различия (или едва заметное различие , JND) — это величина наименьшего различия между двумя стимулами разной интенсивности, которое участник может обнаружить в течение определенной доли времени, при этом конкретный процент зависит от задачи. Для проверки этого порога используются несколько методов. Например, испытуемого могут попросить настроить один стимул до тех пор, пока он не будет восприниматься как идентичный другому (метод настройки), описать направление и величину различия между двумя стимулами или решить, являются ли интенсивности в паре стимулов одинаковыми или разными (принудительный выбор). Чуть заметное различие не является фиксированной величиной; скорее, оно варьируется в зависимости от интенсивности стимулов и конкретного проверяемого чувства. [17] Согласно закону Вебера , едва заметное различие для любого стимула является постоянной пропорцией, независимо от изменений интенсивности. [18]
В экспериментах по различению экспериментатор стремится определить, в какой момент разница между двумя стимулами, такими как два груза или два звука, становится заметной. Испытуемому предъявляют один стимул, например, груз, и просят сказать, тяжелее или легче другой груз. В некоторых экспериментах испытуемый также может указать, что два груза одинаковы. В точке субъективного равенства (PSE) испытуемый воспринимает оба груза как идентичные. Едва заметная разница, или порог различия (DL), — это величина разницы в стимулах, которую испытуемый замечает некоторую долю p времени; обычно для p в сравнительной задаче используется 50%. [19] Кроме того, парадигма двухальтернативного вынужденного выбора (2AFC) используется для оценки точки, в которой производительность сводится к случайности при различении двух альтернатив; здесь p обычно составляет 75%, поскольку 50%-ный показатель успеха соответствует случайности в задаче 2AFC.
Абсолютные и дифференциальные пороги иногда считаются в принципе схожими, поскольку фоновый шум всегда мешает нашей способности обнаруживать стимулы. [6] [20]
В психофизике эксперименты направлены на определение того, может ли субъект обнаружить стимул, идентифицировать его, отличить его от другого стимула или описать величину или природу этого различия. [6] [7] Обзор программного обеспечения для психофизических экспериментов представлен Страсбургером. [21]
В психофизических экспериментах традиционно использовались три метода проверки восприятия субъектов в экспериментах по обнаружению стимулов и обнаружению различий: метод пределов, метод постоянных стимулов и метод корректировки. [22]
В восходящем методе пределов некоторое свойство стимула начинается на уровне настолько низком, что стимул не может быть обнаружен, затем этот уровень постепенно увеличивается до тех пор, пока участник не сообщит, что он осознает это. Например, если эксперимент проверяет минимальную амплитуду звука, которая может быть обнаружена, звук начинает быть слишком тихим, чтобы быть воспринятым, и постепенно становится громче. В нисходящем методе пределов это происходит наоборот. В каждом случае порогом считается уровень свойства стимула, на котором стимулы только обнаруживаются. [22]
В экспериментах восходящие и нисходящие методы используются попеременно, а пороги усредняются. Возможным недостатком этих методов является то, что субъект может привыкнуть сообщать, что он воспринимает стимул, и может продолжать сообщать об этом даже за пределами порога (ошибка привыкания ) . И наоборот, субъект может также ожидать, что стимул вот-вот станет обнаруживаемым или необнаруживаемым, и может сделать преждевременное суждение (ошибка предвосхищения).
Чтобы избежать этих потенциальных ловушек, Георг фон Бекеши ввел процедуру лестницы в 1960 году в своем исследовании слухового восприятия. В этом методе звук сначала слышен и становится тише после каждого ответа субъекта, пока субъект не перестанет сообщать, что слышит его. В этот момент звук становится громче на каждом шагу, пока субъект не сообщит, что слышит его, после чего он снова становится тише на шаг. Таким образом, экспериментатор может «обнулиться» на пороге. [22]
Вместо того, чтобы быть представленными в порядке возрастания или убывания, в методе постоянных стимулов уровни определенного свойства стимула не связаны от одного испытания к другому, а представлены случайным образом. Это не позволяет субъекту предсказать уровень следующего стимула, и, следовательно, уменьшает ошибки привыкания и ожидания. Для «абсолютных порогов» субъект снова сообщает, способен ли он обнаружить стимул. [22] Для «разностных порогов» должен быть постоянный сравнительный стимул с каждым из различных уровней. Фридрих Гегельмайер описал метод постоянных стимулов в статье 1852 года. [23] Этот метод позволяет проводить полную выборку психометрической функции , но может привести к большому количеству испытаний, когда чередуются несколько условий.
В методе настройки субъекта просят контролировать уровень стимула и изменять его до тех пор, пока он не станет едва заметным на фоне шума или не сравняется с уровнем другого стимула. Настройка повторяется много раз. Это также называется методом средней ошибки . [22] В этом методе наблюдатели сами контролируют величину переменного стимула, начиная с уровня, который отчетливо больше или меньше стандартного, и изменяют его до тех пор, пока не будут удовлетворены субъективным равенством двух. Разница между переменными стимулами и стандартным регистрируется после каждой настройки, и ошибка табулируется для значительной серии. В конце вычисляется среднее значение, дающее среднюю ошибку, которую можно принять за меру чувствительности.
Классические методы экспериментирования часто считаются неэффективными. Это происходит потому, что до тестирования психометрический порог обычно неизвестен, и большинство данных собираются в точках психометрической функции , которые предоставляют мало информации об интересующем параметре, обычно пороге. Адаптивные лестничные процедуры (или классический метод корректировки) могут использоваться таким образом, чтобы выбранные точки группировались вокруг психометрического порога. Точки данных также могут быть распределены в немного более широком диапазоне, если наклон психометрической функции также представляет интерес. Таким образом, адаптивные методы могут быть оптимизированы для оценки только порога или как порога, так и наклона. Адаптивные методы подразделяются на лестничные процедуры (см. ниже) и байесовские, или методы максимального правдоподобия. Лестничные методы полагаются только на предыдущий ответ и их легче реализовать. Байесовские методы учитывают весь набор предыдущих пар стимул-реакция и, как правило, более устойчивы к провалам внимания. [24] Практические примеры можно найти здесь. [21]
Лестницы обычно начинаются с высокоинтенсивного стимула, который легко обнаружить. Затем интенсивность уменьшается до тех пор, пока наблюдатель не совершит ошибку, после чего лестница «разворачивается», а интенсивность увеличивается до тех пор, пока наблюдатель не отреагирует правильно, вызвав еще один разворот. Затем значения для последнего из этих «разворотов» усредняются. Существует много различных типов процедур лестниц, использующих различные правила принятия решений и завершения. Размер шага, правила «вверх/вниз» и распространение базовой психометрической функции диктуют, где на психометрической функции они сходятся. [24] Пороговые значения, полученные от лестниц, могут сильно колебаться, поэтому необходимо проявлять осторожность при их проектировании. Было смоделировано много различных алгоритмов лестниц, и Гарсия-Перес предложил некоторые практические рекомендации. [25]
Одной из наиболее распространенных конструкций лестниц (с фиксированными размерами ступеней) является лестница 1-вверх-N-вниз. Если участник дает правильный ответ N раз подряд, интенсивность стимула уменьшается на один размер шага. Если участник дает неправильный ответ, интенсивность стимула увеличивается на один размер. Порог оценивается по средней средней точке всех запусков. Эта оценка приближается, асимптотически, к правильному порогу.
Байесовские и максимально правдоподобные (ML) адаптивные процедуры ведут себя, с точки зрения наблюдателя, подобно лестничным процедурам. Однако выбор следующего уровня интенсивности работает по-другому: после каждого ответа наблюдателя из набора этой и всех предыдущих пар стимул/ответ вычисляется вероятность того, где находится порог. Затем точка максимального правдоподобия выбирается как наилучшая оценка порога, и следующий стимул представляется на этом уровне (поскольку решение на этом уровне добавит больше всего информации). В байесовской процедуре априорная вероятность дополнительно включается в расчет. [24] По сравнению с лестничными процедурами, байесовские и ML процедуры требуют больше времени для реализации, но считаются более надежными. Известными процедурами такого рода являются Quest, [26] ML-PEST, [27] и метод Концевича и Тайлера. [28]
В прототипическом случае людей просят назначить числа пропорционально величине стимула. Эта психометрическая функция геометрических средних их чисел часто является степенным законом со стабильной, воспроизводимой экспонентой. Хотя контексты могут изменять закон и экспоненту, это изменение также является стабильным и воспроизводимым. Вместо чисел для сопоставления стимула могут использоваться другие сенсорные или когнитивные измерения, и тогда метод становится «производством величины» или «соответствием кросс-модальности». Экспоненты этих измерений, найденные в числовой оценке величины, предсказывают экспоненты, найденные в производстве величины. Оценка величины обычно находит более низкие экспоненты для психофизической функции, чем многокатегориальные ответы, из-за ограниченного диапазона категориальных якорей, таких как те, которые используются Лайкертом в качестве элементов в шкалах отношения. [29]
