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user: 4. 识别知觉类别学习学习策略的方法与技术 最早对被试策略进行识别研究的学者Logan (1988)研究认为：识别被试在实验室实验中使用的策略对于解释行为实验的结果是至关重要的。例如，被试在算术技巧的实验中，通过使用算法或记忆检索来添加数字。如果不能确定使用哪种策略，就很难解释反应时间和分类正确率等因变量。在过去的二十多年中，应用于识别被试策略的方法和技术主要可以分为以下几个方面： 4.1. 随机技术模型的应用 Ashby和Gott (1988)则首次提出了“随机化技术”来检测反应策略中变化的存在，以便解决感知分类问题。Ashby和Gott认为：在基本分类实验中，被试在每个实验中接受某类刺激，并通过按下反应键(与A类反应相关联的键或与B类反应相关联的键)将这些刺激中的反应关联到每一个类别。指示反应的正确性的反馈通常(但不总是)在每个反应之后呈现。随机化技术可以用来识别在任意数量的知觉维度上变化的刺激所使用的反应策略，但是大多数应用只适用于二维变化的刺激。 4.2. 决策界限模型(DBM)的应用 一般识别理论(GRT)经常应用于识别实验，其中刺激都是高度可混淆的。在这种情况下，常常由于知觉混乱而产生错误。因此，GRT模型通常将许多参数分配给感知分布。例如，允许每个知觉空间的分布方式是自由参数，并且允许与不同刺激相关联的知觉空间都具有不同的方差和协方差(Ashby & Soto， 2015)。在类别学习实验中，如图2所示，知觉混乱是不可避免的。然而，大多数的错误并不是由这样的混乱造成的，而是由于错误选择了次优的决策策略。为解决这个问题，决策界限模型(DBM)相对于GRT的最通用版本使用了高度简化的知觉反应。 图2. 两个被试的决策空间 DBM是GRT的一个特例(Ashby & Soto， 2015; Ashby & Townsend， 1986)，同时可以认为其是多维化的信号检测理论。与GRT一样，DBM假设刺激和感知系统都是杂乱的。因此，每次呈现刺激时，它都会产生一个新的、独特的感知，即使这个刺激之前已经遇到过。每个感知由多维感知空间中的一个点(每个刺激维度的一个维度)表示，并且所有可能的感知集合由多变量概率分布表示。GRT和DBM假设被试的决策过程将知觉空间划分为反应区域。在每一次实验中，决策过程都记录感知者所在的区域，然后发出相关的反应。 传统的决策界限建模(Ashby， 1992; Maddox & Ashby， 1993)将一些统计模型和决策空间中的数据进行拟合，试图确定被试使用的决策策略的类型。DBM假设被试将知觉空间划分为几个反应区域。在每一次实验中，被试确定该知觉所在的区域，然后发出相关的反应。三种不同的模型通常适合每个被试的反应——假设被试在每次实验中可以有如下三种模型：随机猜测的模型、假设外显推理策略的模型和假设程序性策略的模型。这些模型都没有详细的过程假设。在某种意义上，许多不同的被试反应过程都能与每个模型兼容。例如，如果程序性模型比外显推理模型拟合得好得多，那么就可以确信被试没有使用简单的外显规则。 在过去的25年中，DBM已经被数百篇文章用来识别知觉分类实验中被试的反应策略。它比最好的样例模型(Ashby & Lee， 1991; Maddox & Ashby， 1993; Maddox等人，2002)提供更好的分类数据拟合度，并且成功地通过策略使用(即外显规则与程序性)来分类被试。即使如此，DBM仍有严重限制，即：它假定被试在实验过程中从始至终都使用着同一种反应策略。当然，研究者们期望被试的决策策略在学习过程中改变，并且许多研究已经记录了这种变化(Haider & Frensch， 1996; Kalish等人，2005；Logan， 1988)。总体而言，这些结果表明，被试改变他们的反应策略时，应满足两个条件：1) 已经发生了足够数量的错误；2) 被试知道备选策略。由于这些条件在分类实验中经常得到满足，因此策略的改变是时有发生的，而且很难检测。 4.3. 外显推理模型的应用 外显推理模型假设被试使用了一个易于描述的明确规则(Ashby， 1998)。这意味着该类中的所有模型仅包括垂直于一个或多个刺激维度的决策边界。该类中使用最广泛的模型假设被试在单一维度上设置了决策标准。例如，被试可以基于以下规则做出分类决策：“如果光栅窄则反应A；如果光栅宽则反应B。”这些一维分类模型有两个自由参数——决策规则及感知噪声方差。例如，图2b显示了一个被试的反应假设，即该被试最适合这个类型的DBM。 更复杂的外显推理模型假定了二维规则，如逻辑连接(例如，“如果条窄且条方向陡，则反应A；否则反应B”)或一维分离(例如，“如果光栅是中等宽度，则反应A；如果光栅太窄或太宽，则选择B”)。这两个更复杂的模型示例都具有三个自由参数：每个决策规则一个，以及常见的感知噪声方差。 4.4. 程序性学习模型的应用 程序性学习模型假设在做出决策之前，被试会将来自所有相关被集成维度的感知信息进行整合。这与外显推理模型形成鲜明对比，外显推理模型假设被试对每个相关的刺激维度进行分类决策，然后在需要多于一个标准的情况下组合这些决策。程序性学习模型中的信息整合可以是线性的或非线性的。最常见的情况为线性整合，并由此产生的模型被称为一般线性分类器(general linear classifier， GLC)。GLC假定被试使用线性决策界限划分刺激空间。边界的一侧与“类别A”反应相关联，而另一侧与“类别B”反应相关联。而GLC具有三个参数：线性决策界限的斜率和截距，以及感知噪声方差。图2a中所示的决策空间中被试的反应最适合于GLC。 应该注意的是，对角线界限鼓励被试使用程序性反应策略，因为它们是不明确的口头规则。例如，“如果光栅密度低并角度陡峭，应答A”是描述对角线界限的口头规则，但是这个规则的可行性很低，因为光栅密度和斜率是不同的计量单位。 4.5. 猜想模型的应用 猜想模型假设被试猜想在每次实验中都是随机的。此模型假定被试对每个刺激做出反应“A”的概率(因此也假定反应“B”的概率)是相同的。因此，感知噪声不能改变这些预测的概率，在猜想模型中没有必要考虑感知噪声。因此，猜想模型不包括噪声方差参数。有两种常见的猜想模型，一个版本假设以相等的概率选择每个反应，该模型没有自由参数。第二个模型假设被试用概率p猜想反应“A”，用概率p猜想反应“B”，其中p是自由参数。 上述识别被试分类策略的方法和技术，都曾为心理学知觉类别学习和被试反应的解释做出过贡献。尤其在决策界限模型的常规应用中，基本每个模型都适合于每个被试的反应。每个被试的数据通常被分成至少50个试次，但是更多情况下，都是分为100个或更多试次。研究将模型拟合到单个试次中，模型参数使用最大似然估计(Ashby， 1992)，最佳拟合模型通常通过贝叶斯信息准则(BIC)选择： BIC = R × Ln ( n ) × 2 × Ln ( L ) (1) 其中N是试次量大小，r是模型中自由参数的数量，L是给定模型的数据的可能性(Hélie， 2006)。BIC统计量惩罚不适合的模型和额外的自由参数。为了在一组竞争者中找到最佳模型，只需为每个模型计算BIC值，然后选择具有最小BIC的模型。需要注意的是，模型只使用BIC惩罚模型的额外自由参数，并不假设真实模型是拟合模型之一，因此研究不尝试使用BIC分数来估计模型概率或似然性(Neapolitan， 2004)。 尽管决策界限模型在过去的二十多年中，在识别被试反应策略中被频繁应用，但DBM仍存在一定的不足。如前所述，DBM方法的一个固有限制是其假设被试在每次实验中使用相同的决策策略。在正确率达到渐近线之后，这个假设对实验中的后半段是最有意义的。然而，对于实验最早的阶段来说，这种假设几乎总是错误的。为了最小化策略切换可能产生的问题，将模型与早期阶段中收集的数据相匹配的DBM应用程序通常将试次大小减少到50次左右。但即使使用这种方法也会失败，除非被试恰巧只在51和101的实验中切换策略。否则，假设第一组实验中的反应将由多个不同的决策策略生成，结果所有决策绑定模型将提供对数据的不良拟合。因此，如何构建一种新的拟合方法，以解决DBM这些局限性，让被试在不同区块下都能实现拟合，提升实验准确性，成为学者研究的主要方向。