# Roger N. Shepard

Roger Newland Shepard (30 de janeiro de 1929 – 30 de maio de 2022) foi um cientista cognitivo americano e autor da "lei universal da generalização" (1987). Ele é considerado um dos pioneiros na pesquisa sobre relações espaciais. Shepard estudou a rotação mental e foi o inventor da escala multidimensional não-métrica, um método para representar certos tipos de dados estatísticos em uma representação gráfica que pode ser compreendida por humanos. A ilusão óptica chamada mesas de Shepard e a ilusão auditiva chamada tons de Shepard foram nomeadas em sua homenagem.

## Biografia

Shepard nasceu em 30 de janeiro de 1929, em Palo Alto, Califórnia. Seu pai era professor de ciência dos materiais em Stanford. Quando criança e adolescente, Shepard gostava de mexer com mecanismos de relógios antigos, construir robôs e fazer modelos de poliedros regulares.
Ele frequentou Stanford como estudante de graduação, inicialmente cursando psicologia e graduando-se em 1951.
Shepard obteve seu Ph.D. em psicologia na Universidade Yale em 1955, sob a orientação de Carl Hovland, e completou seu treinamento pós-doutoral com George Armitage Miller em Harvard.
Após isso, Shepard trabalhou na Bell Labs e depois foi professor em Harvard antes de ingressar no corpo docente da Universidade de Stanford. Shepard foi professor emérito de Ciências Sociais em Stanford.
Seus alunos incluem Lynn Cooper, Leda Cosmides, Rob Fish, Jennifer Freyd, George Furnas, Carol L. Krumhansl, Daniel Levitin, Michael McBeath e Geoffrey Miller.
Em 1997, Shepard foi um dos fundadores do Kira Institute.

## Pesquisa
### Generalização e representação mental

Shepard começou a pesquisar os mecanismos da generalização enquanto ainda era estudante de pós-graduação em Yale:
   Citação: Eu estava convencido de que o problema da generalização era o problema mais fundamental da teoria da aprendizagem. Como nunca encontramos exatamente a mesma situação duas vezes, nenhuma teoria da aprendizagem pode ser completa sem uma lei que governe como o que é aprendido em uma situação se generaliza para outra.
Shepard e seus colaboradores "mapearam" grandes conjuntos de estímulos com base na ordem de probabilidade de que uma pessoa ou organismo generalizasse a resposta ao Estímulo A e aplicasse a mesma resposta ao Estímulo B. Para exemplificar sua "lei universal da generalização" proposta em 1987: um pássaro generaliza que pode comer uma minhoca ligeiramente diferente da que encontrou anteriormente e considerou comestível?
Shepard usou metáforas geométricas e espaciais para descrever um espaço psicológico onde as "distâncias" entre diferentes estímulos eram maiores ou menores dependendo da semelhança entre eles. Essas distâncias imaginárias permitiam inferências matemáticas: o "decaimento exponencial" da resposta ao estímulo em função da distância foi validado em uma ampla variedade de experimentos com seres humanos e outros organismos.

### Escalonamento multidimensional não-métrico

Em 1958, Shepard começou a trabalhar na Bell Labs, onde teve acesso a computadores que permitiram expandir sua pesquisa sobre generalização. Ele relata:
   Citação: Isso levou ao desenvolvimento dos métodos hoje conhecidos como escalonamento multidimensional não-métrico—primeiro por mim (Shepard, 1962a, 1962b) e depois, com melhorias, por meu colega matemático da Bell Labs, Joseph Kruskal (1964a, 1964b).
Segundo a American Psychological Association, o escalonamento multidimensional não-métrico forneceu às ciências sociais uma ferramenta poderosa para descobrir estruturas métricas a partir de dados ordinais de semelhança.
Ao conceder a Shepard o Prêmio Rumelhart em 2006, a Cognitive Science Society destacou sua contribuição ao escalonamento multidimensional não-métrico:
   Citação: Esse método forneceu um novo meio de recuperar a estrutura interna das representações mentais a partir de medidas qualitativas de similaridade. Isso foi alcançado sem fazer suposições sobre a validade quantitativa absoluta dos dados, mas apenas com base na suposição de uma ordenação reprodutível dos julgamentos de similaridade.