Articulo de referencia

Hipótesis de reducción del retraso

En el condicionamiento operante , la hipótesis de reducción de demora (HRD; también conocida como teoría de reducción de demora ) es una descripción cuantitativa de cómo se asig...

En el condicionamiento operante , la hipótesis de reducción de demora (HRD; también conocida como teoría de reducción de demora ) es una descripción cuantitativa de cómo se asigna la elección entre programas de reforzamiento encadenados disponibles simultáneamente. La hipótesis establece que cuanto mayor sea la mejora en la proximidad temporal al reforzamiento (reducción de demora) correlacionada con el inicio de un estímulo, más eficazmente funcionará ese estímulo como reforzador condicionado . [ 1 ]

La hipótesis se formuló originalmente para describir el comportamiento de elección entre programas de refuerzo encadenados disponibles simultáneamente; [ 2 ] sin embargo, el principio básico de reducción de demora(Ttincógnita){\displaystyle (T-t_{x})}como base para determinar la función de refuerzo condicional de un estímulo puede aplicarse de manera más general a otras áreas de investigación. [ 1 ] [ 3 ] [ 4 ]

Diversos datos empíricos corroboran y son consistentes con la DRH, y representa una de las explicaciones más fundamentadas del refuerzo condicionado hasta la fecha. [ 5 ]

Aplicación a programaciones de cadena concurrentes

Dados dos programas de refuerzo encadenados disponibles simultáneamente,Ra{\displaystyle R_{a}}yRb{\displaystyle R_{b}}representa el número de respuestas realizadas durante el estímulo de enlace inicial de las alternativas A y B.

ta{\displaystyle t_{a}}ytb{\displaystyle t_{b}}representan la duración promedio del enlace terminal respectivo de cada opción. T{\displaystyle T}es la duración promedio hasta el refuerzo terminal desde el inicio de cualquiera de los estímulos de enlace iniciales.

RaRa+Rb=(Tta)(Tta)+(Ttb), cuando ta<T,tb<T=1, cuando ta<T,tb>T=0, cuando ta>T,tb<T{\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {R_{a}}{R_{a}+R_{b}}}&={\frac {(T-t_{a})}{(T-t_{a})+(T-t_{b})}}{\text{, cuando }}t_{a}<T,t_{b}<T\\&=1{\text{, cuando }}t_{a}<T,t_{b}>T\\&=0{\text{, cuando }}t_{a}>T,t_{b}<T\end{aligned}}}

La expresiónTtincógnita{\displaystyle T-t_{x}}representa la reducción del retraso en una alternativa dada.

Extensiones al modelo original

Squires y Fantino (1971)

La formulación original de Fantino predijo que las elecciones con duraciones de enlace terminal equivalentes producirían una asignación igual de respuestas (por ejemplo, 0,5 entre dos elecciones) independientemente de la duración de los enlaces iniciales. [ 2 ] Squires y Fantino (1971) propusieron incluir la tasa de refuerzo terminal en cada alternativa de elección. [ 6 ]

RaRa+Rb=ra(Tta)ra(Tta)+rb(Ttb), cuando ta<T,tb<T=1, cuando ta<T,tb>T=0, cuando ta>T,tb<T{\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {R_{a}}{R_{a}+R_{b}}}&={\frac {r_{a}(T-t_{a})}{r_{a}(T-t_{a})+r_{b}(T-t_{b})}}{\text{, cuando }}t_{a}<T,t_{b}<T\\&=1{\text{, cuando }}t_{a}<T,t_{b}>T\\&=0{\text{, cuando }}t_{a}>T,t_{b}<T\end{aligned}}}

La tasa de refuerzo terminal es rincógnita=norteincógnitaiincógnita+norteincógnitatincógnita{\displaystyle r_{x}={n_{x}}{i_{x}+n_{x}t_{x}}} dóndeiincógnita{\displaystyle i_{x}}es la duración promedio de un enlace inicial ynorteincógnita{\displaystyle n_{x}}es el número de refuerzos terminales obtenidos durante una sola entrada a un enlace terminal. Una predicción fundamental de esta formulación es que el emparejamiento se logra cuando los enlaces terminales tienen duraciones iguales.

Véase también

Referencias

  1. 1 2 Fantino, E. (1977). Refuerzo condicionado: Elección e información. En WK Honig & JER Staddon (Eds.), Manual de conducta operante (pp. 313–339). Prentice-Hall
  2. 1 2 Fantino, E. (1969). Elección y tasa de refuerzo. Journal of the Experimental Analysis of Behavior , 12 (5), 723–730. https://doi.org/10.1901/jeab.1969.12-723
  3. Fantino, E. (2012). Comportamiento óptimo y no óptimo en diferentes especies. Comparative Cognition & Behavior Reviews , 7 , 44-54. https://doi.org/10.3819/ccbr.2012.70003
  4. Shahan, TA, & Cunningham, P. (2015). El refuerzo condicionado y la teoría de la información reconsiderados. Journal of the Experimental Analysis of Behavior , 103 (2), 405–418. https://doi.org/10.1002/jeab.142
  5. Williams BA (1994). Refuerzo condicionado: ¿Constructo explicativo descuidado o anticuado? Psychonomic Bulletin & Review , 1 (4), 457–475. https://doi.org/10.3758/BF03210950
  6. Squires, N., & Fantino, E. (1971). Un modelo para la elección en programas concurrentes simples y de cadenas concurrentes. Journal of the Experimental Analysis of Behavior , 15 (1), 27–38. https://doi.org/10.1901/jeab.1971.15-27