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Wahrnehmungsbasierte Entscheidungen:
Warum dauern schwierige Entscheidungen länger?
= wahrnehmungsbasierte Entscheidungen basieren auf Kategorisierungen (die einfachsten Fälle sind also binär), dabei wird Evidenz über die Zeit akkumuliert.
Wann dauern schwierige Entscheidungen länger?
- sie dauern länger, wenn die Driftrate niedriger ist, also weniger Evidenz pro Zeiteinheit akkumuliert wird
Driftrate niedriger bei Rauschen (z.B. Verschwommenheit Objektwahrnehmung. Inkohärenz bei Bewegungswahrnehmung.)
Speed-Accuracy-Tradeoff - wird eher schnell oder eher genau Kategorisiert? (z.B. "In welche Richtung springe ich als Torwart" vs. "Welcher Pilz ist giftig?" beeinflusst Evidenzakkumulation)
keine Erwartung (Erwartungen können Antworttendenz verursachen und zu schnelleren Entscheidungen führen)
Warum dauern "schwierige" Entscheidungen länger?
Rauschen beeinhaltet auch Evidenz für nicht-zutreffende Kategorie. - Je verrauschter, desto schwieriger.
Wenn bei Evidenzakkumulation nur geringes Übergewicht für korrekte Kategorie besteht. - Es dauert länger, bis sich Evidenzübergewicht akkumuliert.
Wenn Fokus auf Genauigkeit - Speed-Accuracy-Tradeoff: Zeit, die ich für eine Entscheidung habe. vs. Wie wichtig ist die Entscheidung?
Erwartungen und Antworttendenzen können zu schnelleren Entscheidungen führen. - Fehlen Erwartungen, dauert es länger.
Wahrnehmungsbasierte Entscheidungen:
Welche Daten fallen bei binären Entscheidungen an?
Anzahl der Ja- und Nein-Antworten (Rate richtiger und falscher Antworten)
Reaktionszeitverteilungen für richtige und falsche Antworten
Erfasste Merkmale im Drift-Diffusion-Modell:
Rauschen.
Evidenzakkumulation.
Schwierigkeit. (= Driftrate v)
Sicherheit der Entscheidung. (Grenzabstand a)
Erwartung. (bzw. Antworttendenz: Lage des Startpunktes z)
Wie läuft Testung ab?
von Startpunkt z läuft in jedem Durchgang Diffusionsprozess mit Driftrate v zwischen den Entscheidungsgrenzen mit dem Grenzabstand a (bestimmte Parameterkombi produzieren bestimmte Rkt.zeit.vert. und Anteile für korrekte Antworten und Fehler)
höhere Schwierigkeit entspricht niedrigere Driftrate v (Schwankung mit Normalvereilung um v mit Standardabweichung n) = langgezogenere, rechtschiefere Rkt.zeit.vert.
Speed-Accuracy-Tradeoff:Grenzabstand a bestimmt über Geschwindigkeit und Genauuigkeit der Entscheidung = großer Abstand entspricht langsamere, genauere Entscheidung (mehr Evidenz wird akkumuliert)
Wahrnehmungsbasierte Entscheidungen:
Wie bilden sich psychologische Merkmale binärer Entscheidungenin Parametern des Drift Diffusion Modells ab?
Psychologische Merkmale im Driftmodell:
Erwartung/ Anworttendenz (entspricht Lage des Startpunktes z oder erfasst durch Rotation der Driftraten für Stimulusbedingungen A und B)
Schwierigkeit (Driftrate v)
Speed-Accuracy-Tradeoff (Abstand zu Entscheidungsgrenzen)
Diagnostisches Schließen:
Was bestimmt die Schwierigkeit diagnostischer Probleme?
Es handelt sich um Probabilistisches Schließen:
Symptome treten meist nicht sicher auf
Symptome haben oft mehrere mögliche Ursachen
Ursachen sind mehr oder weniger wahrscheinlich (Basisraten)
Sind alle Symptome bekannt?
Diagnostisches Schließen:
Welche Art von Wissen können beim diagnostischen Schließen genutzt werden?
= Üblicherweise ist diagnostisches Schließen eine Form vom probabilistischem Schließen.
Wenn Symptom-Ursachen-Assoziationen im Gedächtnis gespeichert sind, können Symptome zugehörige Ursachenhypothesen aktivieren:
Semantisches Wissen (Wissen über Symptomkonstellationenen und Ursachen - aus Studium, Lehrbücher)
Episodisches (Fall-)Wissen (Erinnerungen aus früheren Erfahrungen)
Wissen über Häufikeiten von Ursachen und Bedingungen - Basisraten (gelernt und aus Erfahrung)
Wissen über Kausale Modelle (auf kausale Zusammenhänge und Mechanismen schließen)
Assoziationen (Kategorisierungen, Mustererkennung - reicht bei einfachen Routinefällen oft aus)
Diagnostisches Schließen:
Durch welche Neigungen beim Hypothesentesten können Fehlschlüsse entstehen?
Ärzte können gut mit Basisrateninfos aus ihrer Praxiserfahrung arbeiten, aber schlecht mit numerischen Basisrateninfos
Hypothesen strukturieren ein Diagnoseproblem und leiten die Infosuche (erste Arbeitshypothesen meist in den ersten 50 sec) - wenn zutreffende Diagnose nicht unter den ersten Arbeitshypothesen war, wird sie wahrscheinlich verpasst
Confirmation Bias: Bevorzugung der für am Wahrscheinlichsten gehaltenen Hypothese
Satisficing: Es wird Bestätugung für fokale Hypothese gesucht, bis befriedigende Sicherheit vorhanden ist (Übersehen der Alternativhypothesen möglich)
Pseudodiagnosticity: Info, die nur etwas über eine Hypothese aussagt, ist nicht diagnostisch (Info sollt relativen Status von alternativen Hypothesen ändern) - Bsp. Studie zu bestätigenem Hypothesentesten durch Zuordnung Tongefäß zu Insel: paarweises aufdecken der Hinweisreize wurde selten umgesetzt (Doherty et al, 1979)
Diagnostisches Schließen:
Wie werden Hypothesen nach dem Modell "HyGene" generiert?
= Modell der Hypothesengenerierung und des diagnostischen Schließens basierend auf Gedächtnismodell, das semantisches Wissen und episodisches Fallwissen beinhaltet (Symptommuster aktivieren durch Wissen Hypothesen)
Anzahl an parallel aktivierter Hypothesen ist durch Arbeitsgedächtniskapazität beschränkt
HyGene verwendet Vektorrepräsentation, Aktivierungsmechansmen und Vektorrekonstruktion des Gedächtnismodells MINERVA 2 (Gedächtnisspur als Vektor aus 1, 0, -1; Vergessen wird simuliert durch auf 0 setzen bei kopieren in Langzeitgedächtnis - Hinweisreiz genauso aufgebaut; spricht jede Gedächtnisspur an; je ähnlicher, desto stärker)
Wie wird Hypothese in HyGene generiert?:
Gedächtnisspuren im Langzeitgedächtnis sind durch Vektoren mit einem Datenanteil (Symptome) und einem Hypothesenanteil repräsentiert
Hinweisreize (Daten, Symptome) und Hypothesen im Arbeitsgedächtnis ebenfalls als Vektoren repräsentiert, Abruf der Gedächtnisspuren aus Langzeitgedächtnis als "Echo" über Hinweisreiz
2 Abrufprozesse: Echointensität (Vertrautheit, Summer der Aktivierung aller Gedächtnisspuren durch Hinweisreiz) und Echoinhalt (Rekonstrukton, für jedes Attribut Summe über alle Gedächtnisspuren gewichtet mit Aktivierung)
Häufigere episodische Spuren geben Hypothese mehr Gewicht (Erfahrung, erlebte Basisraten)
Stärke bestimmt subjektive Bewertung der Wahrscheinlichkeit
Aus episodischen Spuren rekonstruierter unklassifizierter Vektor aktiviert semantische Spuren (mit definiertem Hypothesenanteil) je nach Übereinstimmung
Je stärker Aktivierung, desto wahrscheinlicher Hypothese ins Arbeitsgedächtnis aufgenommen (SOC - Set Of leading Contenders) - nur wenn sie semantische Konsistenzprüfung bestehen
Je stärker Aktivierung für Hypothesen imArbeitsgedächtnis, desto höher Schwelle für die Aufnahme weiterer Hypothesen
Subjektiv wahrscheinlichste Hypothese wird als Diagnose gewählt
Bei weniger Hypothesen werden einzelne für wahrscheinlicher gehalten
Sequentielle Infoverarbeitung:
Wie werden aufeinanderfolgende Informationen zu einem Urteil integriert?
Infos werden in einer Abfolge verarbeitet und dabei nach und nach Urteil (Meinung, Einstellung, ...) gebildet
Darbietung der Infos kann Einfluss auf das Ergebnis haben, versch. Urteilsdimensionen
2 Arten der Info.-Integration zu einem Urteil:
Evaluation: Trifft Hypothese zu oder nicht? zw. 0 und 1 - Evidenz dafür oder dagegen, bipolar: -1 bis +1 (stützt oder schwächt Hypothese) = additiv! (Reihenfolge nicht entscheidend)
Schätzung: Eindruck, der stärker oder schwächer sein kann. zw. 0 und 1 - jede Evidenz für sich vermittelt einen Eindruck, unipolar: 0 bis 1 (Aufwärts- oder Abwärtsanpassung) = Durchschnittsbildung! (Reihenfolge entscheidend)