Hispanopedia WikiEl análisis del observador ideal es un método para investigar cómo se procesa la información en un sistema perceptivo . [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] También es un principio básico que guía la investigación moderna en percepción . [ 4 ] [ 5 ]
El observador ideal es un sistema teórico que realiza una tarea específica de forma óptima. Si existe incertidumbre en la tarea, el desempeño perfecto es imposible y el observador ideal cometerá errores.
El rendimiento ideal es el límite superior teórico del rendimiento. Teóricamente, es imposible que un sistema real tenga un rendimiento superior al ideal. Por lo general, los sistemas reales solo son capaces de alcanzar un rendimiento subóptimo.
Esta técnica es útil para analizar datos psicofísicos (véase psicofísica ).
Definición
Se han ofrecido muchas definiciones de este término.
Geisler (2003) [ 6 ] (ligeramente reformulado): El concepto central en el análisis del observador ideal es el observador ideal , un dispositivo teórico que realiza una tarea dada de manera óptima dada la información disponible y algunas restricciones específicas. Esto no significa que los observadores ideales se realicen sin error, sino que se realizan en el límite físico de lo que es posible en la situación. El papel fundamental de la incertidumbre y el ruido implica que los observadores ideales deben definirse en términos probabilísticos (estadísticos). El análisis del observador ideal implica determinar el rendimiento del observador ideal en una tarea dada y luego comparar su rendimiento con el de un sistema perceptivo real , que (dependiendo de la aplicación) podría ser el sistema en su conjunto, un subsistema o un componente elemental del sistema (por ejemplo, una neurona).
Análisis secuencial del observador ideal
En el análisis secuencial del observador ideal , [ 7 ] el objetivo es medir el déficit de rendimiento de un sistema real (en relación con el ideal) en diferentes etapas de procesamiento. Este enfoque resulta útil al estudiar sistemas que procesan información en etapas o módulos discretos (o semidiscretos).
Tareas naturales y pseudonaturales
Para facilitar el diseño experimental en el laboratorio, se puede diseñar una tarea artificial para estudiar el desempeño del sistema en dicha tarea. Si la tarea es demasiado artificial, el sistema podría desviarse de su modo de funcionamiento natural. Dependiendo de los objetivos del experimento, esto podría disminuir su validez externa .
En estos casos, puede ser importante mantener el sistema funcionando de forma natural (o casi natural) mediante el diseño de una tarea pseudonatural. Si bien estas tareas siguen siendo artificiales, intentan imitar las exigencias naturales a las que se enfrenta un sistema. Por ejemplo, la tarea podría emplear estímulos que se asemejen a escenas naturales y poner a prueba la capacidad del sistema para realizar juicios potencialmente útiles sobre dichos estímulos.
Las estadísticas de escenas naturales son la base para calcular el rendimiento ideal en tareas naturales y pseudonaturales. Este cálculo suele incorporar elementos de la teoría de detección de señales , la teoría de la información o la teoría de la estimación .
Notas
- ↑ Tanner Jr, Wilson P.; Birdsall, TG (1958). "Definiciones de d′ y η como medidas psicofísicas" . Journal of the Acoustical Society of America . 30 (10): 922– 928. doi : 10.1121/1.1909408 . Recuperado el 19 de agosto de 2012 .
{{cite journal}}: CS1 maint: servicio de archivado obsoleto ( enlace ) - ↑ Tanner Jr, WP; Jones, R. Clark (1960). "El sistema de sensores ideal según la teoría de la decisión estadística y la teoría de la detectabilidad de la señal" . Técnicas de búsqueda visual: actas de un simposio celebrado en el Auditorio Smithsonian, Washington, DC, 7 y 8 de abril de 1959. Academias Nacionales de los Estados Unidos . págs. 59–68 . Recuperado el 19 de agosto de 2012 .
- ↑ WP Tanner Jr. (1961). "Implicaciones fisiológicas de los datos psicofísicos" (PDF) . Anales de la Academia de Ciencias de Nueva York . 89 ( 5): 752– 65. Bibcode : 1961NYASA..89..752T . doi : 10.1111/j.1749-6632.1961.tb20176.x . hdl : 2027.42/73966 . PMID 13775211. S2CID 7135400 .
- ↑ Knill, David C.; Whitman, Richards (1996). Percepción como inferencia bayesiana . Cambridge University Press . ISBN 9780521461092. Consultado el 19 de agosto de 2012 .
- ↑ Pelli, DG (1993). «La eficiencia cuántica de la visión» . En Blakemore, Colin (ed.). Visión: codificación y eficiencia . Cambridge University Press . pp. 3–24 . ISBN 9780521447690. Consultado el 19 de agosto de 2012 .
- ↑ Geisler, Wilson S. (2003). «Análisis del observador ideal» . En Chalupa, Leo M.; Werner, John S. (eds.). Las neurociencias visuales . MIT Press . pp. 825–837 . ISBN 9780262033084. Consultado el 19 de agosto de 2012 .
- ↑ WS Geisler (1989). "Análisis secuencial del observador ideal de las discriminaciones visuales". Psychological Review . 96 (2): 267– 314. doi : 10.1037/0033-295x.96.2.267 . PMID 2652171 .
- Percepción
- Neurociencia