Belirleme kuramı

Belirleme kuramı veya sinyal belirleme kuramı, bilgi taşıyan örüntüler (canlı organizmalarda uyaran , makinelerde sinyal olarak adlandırılır) ile bilgiden uzaklaştıran rastgele örüntüler (belirleme makinesinin ve operatörün sinir sisteminin arka plan uyaranlarının rastgele hareketlerinden oluşan gürültü olarak adlandırılır) arasında ayrım yapma yeteneğini ölçmek için kullanılan bir araçtır. Elektronik alanında, bu tür örüntülerin gizlenen bir arka plandan ayrılması, sinyal kurtarma olarak adlandırılır.

Bu kurama göre, bir belirleme sisteminin bir sinyalin nasıl belirleneceğine ve eşik değeri seviyelerinin nerede olacağına dair bir takım belirteçler bulunur. Bu kuram, eşik değerinin değiştirilmesinin ayırt etme yeteneğini nasıl etkileyeceğini açıklayabilir, genellikle sistemin hedeflendiği göreve, amaca veya hedefe ne kadar uyarlandığını açığa çıkarır. Belirleyen sistem bir insan olduğunda, deneyim, beklentiler, fizyolojik durum (örneğin yorgunluk) ve diğer faktörler gibi özellikler uygulanan eşik değerini etkileyebilir. Örneğin, savaş zamanında bir nöbetçi asker, daha düşük bir kriter nedeniyle barış zamanındaki aynı nöbetçi askere göre, daha zayıf uyaranları algılayabilir, ancak zararsız uyaranları bir tehdit olarak ele alma olasılıkları daha yüksek olabilir.

Belirleme kuramına dair erken dönem çalışmaların çoğu, radar araştırmacıları tarafından yapılmıştır. 1954 yılına gelindiğinde, bu kuram Peterson, Birdsall ve Fox tarafından tarif edildiği gibi kuramsal açıdan tamamen geliştirildi ve psikolojik kuramın temeli Wilson P. Tanner, David M. Green ve John A. Swets tarafından yapıldı. 1954 yılında. Belirleme teorisi 1966'da John A. Swets ve David M. Green tarafından psikofizik için kullanıldı. Green ve Swets, geleneksel psikofizik yöntemlerini, öznelerin gerçek duyarlılığı ile (potansiyel) tepki önyargıları arasında ayrım yapamamaları nedeniyle eleştirdiler.

Belirleme kuramının her türlü tanı , kalite kontrol, telekomünikasyon ve psikoloji gibi birçok alanda uygulamaları bulunmaktadır. Kavram, bu bilimlerde kullanılan sinyal-gürültü oranı ve yapay zekada kullanılan karmaşıklık matrislerine benzer . Ayrıca, önemli olayları arka plan gürültüsünden ayırmanın önemli olduğu alarm yönetiminde de kullanılabilir.

Sinyal belirleme kuramı (SBK), psikologlar, sisli hava koşullarında mesafe algısı, ya da görgü tanığı teşhisi gibi belirsiz koşullar altında karar veriş biçimimizi ölçmek istediğinde kullanılır. Sinyal belirleme kuramı, belirsiz koşullar altındaki zorlu algı yargıları yapan karar vericinin pasif bir bilgi alıcısı değil aktif olarak karar veren olduğunu kabul eder. Sisli koşullarda, bir objenin bizden ne kadar uzakta olduğuna sadece sis yüzünden bulanıklaşmış olan görsel uyarana dayanarak karar vermek zorunda kalırız. Beyin, örneğin trafik ışığı gibi bir objenin parlaklığını objenin mesafesini kestirmek için kullandığından sis tarafından parlaklığı azaltılmış nesneyi gerçekte olduğundan çok daha uzakta farz eder. (bknz: karar teorisi) SBK'ye göre, görgü tanığı teşhisi sırasında tanıklar, şüphelinin suçlu olup olmadığına dair kararlarını, şüpheliyi algıladıkları aşinalık düzeyine dayandırmaktadır.

Bu tür denemelerin oranlarına dayalı olarak, [[duyarlılık indeksi|duyarlılık indeksi d]] ve A', gibi istatistiklerle duyarlılık sayısal tahminleri elde edilebilir ve c ve β gibi istatistiklerle yanıt yanlılığı tahmin edilebilir.

Sinyal algılama teorisi, öğelerin daha sonra test edilmek üzere bir çalışma listesinde sunulduğu bellek deneylerine de uygulanabilir. Bu 'eski' öğeler ile çalışma listesinde yer almayan yeni, 'yeni' öğeler ile birleştirilerek bir test listesi oluşturulur. Her test denemesinde denek 'evet, bu çalışma listesindeydi' veya 'hayır, bu çalışma listesinde değildi' yanıtını verecektir. Çalışma listesinde sunulan öğelere Hedefler, yeni öğelere Çeldiriciler denir. Bir hedefe 'Evet' demek bir İsabet teşkil ederken, bir çeldiriciye 'Evet' demek bir Yanlış Alarm teşkil eder.

Sinyal Belirleme Kuramı, hem insanlarda hem de hayvanlarda geniş bir uygulama alanına sahiptir. Uygulandığı konular arasında hafıza, pekiştirme programlarının uyarıcı özellikleri vb. yer almaktadır.

Kavramsal olarak duyarlılık (hassasiyet), arka plan olaylarından bir hedef uyarıcının mevcut olduğunu tespit etmenin ne kadar zor veya kolay olduğunu ifade eder. Örneğin, bir tanıma belleği paradigmasında, hatırlanacak sözcüklerin daha uzun süre çalışılması, daha önce görülen veya duyulan sözcüklerin tanınmasını kolaylaştırır. Buna karşılık, 5 yerine 30 kelimeyi hatırlamak zorunda kalmak, ayırt etmeyi zorlaştırmaktadır. Duyarlılığı hesaplamak için en yaygın olarak kullanılan istatistiklerden biri, sözde duyarlılık indeksi veya d' dir . ROC eğrisinin altındaki alan gibi parametrik olmayan ölçüler de vardır.

Önyargı, bir yanıtın diğerinden daha olası olma derecesidir. Yani, bir alıcının bir uyaranın mevcut olduğuna yanıt verme olasılığı daha yüksek olabilir veya bir uyaranın mevcut olmadığına yanıt verme olasılığı daha yüksek olabilir. Önyargı, hassasiyetten bağımsızdır. Örneğin, yanlış alarmlar veya ıskalar için bir ceza varsa, bu önyargıyı etkileyebilir. Uyarıcı bir bombardıman uçağıysa, o zaman bir ıskalama (uçağı tespit edememek) ölümleri artırabilir, bu nedenle liberal bir önyargı muhtemeldir. Buna karşılık, çok sık var bildirimi (yanlış alarm) insanları tepki verme olasılığını azaltarak muhafazakar bir önyargıya zemin hazırlayabilir.

İki hipotez arasında bir karar verilmesi gerekirken ve belirli bir gözlem yapılırken, H1' in bulunmayan ve H2'nin bulunan olduğunu farz edersek, y, p(H1|y) > p(H2|y) olduğu durumda H1'i, ters durumda H2'yi seçmek klasik bir yaklaşım olacaktır . a posteriori ihtimallerin iki olay arasında eşit olduğu durumda ise, birinin sadece bir seçeneği seçeceği varsayılır (ya her zaman H1' i seçer ya da her zaman H2' yi), ya da H1 ve H2 arasında rastgele bir seçim yapar. H1 ve H2'nin a priori olasılıkları yapılan seçime rehberlik eder, her zaman a priori olasılığı yüksek olan bir hipotezi seçmek buna örnek olarak gösterilebilir.

durumunda H2 seçilirve aksi halde H1 seçilir.Çoğu zaman, oranına denirken oranına , olabilirlik oranı, denir.Bu terminolojiyi kullanarak, olduğu durumda H2 seçilir. MAP' in maksimum a posteriori nin kısaltması olduğu bu duruma MAP testi denir.

Bazı durumlarda H1 e uygun cevap vermek, H2 ye uygun cevap vermekten çok daha önemlidir. Örneğin, H1'i (gelen bombardıman uçağı nükleer silah taşıyor) vurgulayarak bir alarm çalarsa ve H1= DOĞRU ise bombardıman uçağını vurmak, yanlış alarmı (başka bir deyişle H1= YANLIŞ, H2=DOĞRU) denetlemek için hava filosu yollamaktansa, çok daha önemlidir. Bayes kriteri bu tür durumlar için uygun bir yaklaşımdır.

: Kişi H1' e uygun bir şekilde yanıt verirse ve H2 doğruysa: Hava filosu gönderilir; bu hava filosu bir miktar yakıt ve bakım ücreti kaybeder, ve bombacı uçağın yeri tespit edilemez.

: Kişi H2' ye uygun bir şekilde yanıt verirse ve H2 doğruysa: hava filosu çıkış yapmaz ve bombacı uçağın yeri tespit edilemez.