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Modelo de estímulo-respuesta

El modelo estímulo-respuesta es un marco conceptual en psicología que describe cómo reaccionan los individuos ante estímulos externos . Según este modelo, un estímulo externo de...

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El modelo estímulo-respuesta es un marco conceptual en psicología que describe cómo reaccionan los individuos ante estímulos externos . Según este modelo, un estímulo externo desencadena una reacción en un organismo, a menudo sin necesidad de pensamiento consciente. Este modelo enfatiza los aspectos mecanicistas del comportamiento, sugiriendo que este puede predecirse y controlarse mediante la comprensión y manipulación de los estímulos que desencadenan las respuestas.

Campos de aplicación

Los modelos de estímulo-respuesta se aplican en las relaciones internacionales, [ 1 ] la psicología , [ 2 ] la evaluación de riesgos , [ 3 ] la neurociencia , [ 4 ] el diseño de sistemas inspirados en la neurociencia, [ 5 ] y muchos otros campos.

Las relaciones dosis-respuesta farmacológicas son una aplicación de los modelos estímulo-respuesta.

Otro campo al que se puede aplicar este modelo son los problemas/trastornos psicológicos, como el síndrome de Tourette . Las investigaciones muestran que el síndrome de Gilles de la Tourette (SGT) [ 6 ] se caracteriza por funciones cognitivas mejoradas relacionadas con la creación, modificación y mantenimiento de conexiones entre estímulos y respuestas (vínculos E-R). Específicamente, dos áreas, el aprendizaje de secuencias procedimentales y, como hallazgo novedoso, también la vinculación de archivos de eventos, muestran evidencia convergente de hiperfuncionamiento en el SGT. [ 7 ]

Investigaciones previas sobre el aprendizaje electrónico han demostrado que estudiar en línea puede ser aún más desafiante para docentes y estudiantes que cambian repentinamente sus patrones de aprendizaje de las aulas a las virtuales. Esto se debe principalmente a que la repentina transición dificulta que los docentes se preparen adecuadamente para impartir clases en el entorno virtual. En vista de lo anterior, esta investigación propone un modelo novedoso e integra la teoría del flujo en la teoría del modelo de aceptación de la tecnología (TAM), basado en la teoría estímulo-organismo-respuesta (SOR). El modelo SOR se ha utilizado ampliamente en estudios previos sobre el comportamiento del cliente en línea y consta de tres componentes: estímulo, organismo y respuesta. Se asume que los estímulos del entorno externo provocan cambios en el comportamiento de las personas. [ 8 ]

Formulación matemática

El objetivo de un modelo estímulo-respuesta es establecer una función matemática que describa la relación f entre el estímulo x y el valor esperado (u otra medida de ubicación) de la respuesta Y : [ 9 ]

mi(Y)=F(incógnita){\displaystyle \mathrm {E} (Y)=f(x)}

Una simplificación común que se asume para este tipo de funciones es lineal, por lo que esperamos ver una relación como esta:

mi(Y)=α+βincógnita.{\displaystyle \mathrm {E} (Y)=\alpha +\beta x.}

La teoría estadística para modelos lineales se ha desarrollado ampliamente durante más de cincuenta años, y se ha desarrollado una forma estándar de análisis llamada regresión lineal .

Funciones de respuesta acotadas

Dado que muchos tipos de respuesta tienen limitaciones físicas inherentes (por ejemplo, contracción muscular máxima mínima), a menudo es aplicable usar una función acotada (como la función logística ) para modelar la respuesta. De manera similar, una función de respuesta lineal puede ser poco realista, ya que implicaría respuestas arbitrariamente grandes. Para variables dependientes binarias, el análisis estadístico con métodos de regresión como el modelo probit o el modelo logit , u otros métodos como el método de Spearman-Kärber. [ 10 ] Los modelos empíricos basados ​​en regresión no lineal generalmente se prefieren al uso de alguna transformación de los datos que linealice la relación estímulo-respuesta. [ 11 ]

Un ejemplo de un modelo logit para la probabilidad de una respuesta a la entrada real (estímulo).incógnita{\displaystyle x}, (incógnita∈R{\displaystyle x\in \mathbb {R} }) es

pag(incógnita)=11+mi−(β0+β1incógnita){\displaystyle p(x)={\frac {1}{1+e^{-(\beta _{0}+\beta _{1}x)}}}}

dóndeβ0,β1{\displaystyle \beta _{0},\beta _{1}}son los parámetros de la función.

Por el contrario, un modelo Probit tendría la forma

pag(incógnita)=Φ(β0+β1incógnita){\displaystyle p(x)=\Phi (\beta _{0}+\beta _{1}x)}

dóndeΦ(incógnita){\displaystyle \Phi (x)}es la función de distribución acumulativa de la distribución normal .

ecuación de Hill

En bioquímica y farmacología , la ecuación de Hill se refiere a dos ecuaciones estrechamente relacionadas, una de las cuales describe la respuesta (la salida fisiológica del sistema, como la contracción muscular) a un fármaco o toxina , en función de la concentración del fármaco . [ 12 ] La ecuación de Hill es importante en la construcción de curvas dosis-respuesta . La ecuación de Hill es la siguiente fórmula, dondemi{\displaystyle E}es la magnitud de la respuesta,[A]{\displaystyle {\ce {[A]}}}es la concentración del fármaco (o equivalentemente, la intensidad del estímulo),mido50{\displaystyle \mathrm {EC} _{50}}es la concentración del fármaco que produce una respuesta semimáxima ynorte{\displaystyle n}es el coeficiente de Hill .

Iván Pavlov
mimimetroaincógnita=11+(mido50[A])norte{\displaystyle {\frac {E}{E_{\mathrm {max} }}}={\frac {1}{1+\left({\frac {\mathrm {EC} _{50}}{[A]}}\right)^{n}}}}[ 12 ]

La ecuación de Hill se reordena en una función logística con respecto al logaritmo de la dosis (similar a un modelo logit).

Fundador del Modelo

Iván Pavlov

Pavlov comenzó a estudiar el sistema digestivo en perros mediante la implantación crónica de fístulas en el estómago, lo que le permitió demostrar con extrema claridad que el sistema nervioso desempeña un papel fundamental en la regulación del proceso digestivo. Los experimentos sobre la digestión condujeron al desarrollo del primer modelo experimental de aprendizaje, en el que un estímulo neutro adquiere la capacidad de evocar una respuesta específica tras su asociación repetida con otro estímulo que también la provoca. [ 13 ]

Eduardo Thorndike

Eduardo Thorndike

Thorndike , quien propuso el modelo, creía que el aprendizaje provenía del estímulo y la respuesta. [ 14 ] Pavlov popularizó y revolucionó la teoría mediante experimentos con perros.

Referencias

  1. ↑ Greg Cashman (2000). «Interacción internacional: teoría estímulo-respuesta y carreras armamentísticas» . ¿Qué causa la guerra?: una introducción a las teorías del conflicto internacional . Lexington Books. págs. 160-192 . ISBN  978-0-7391-0112-4.
  2. ↑ Stephen P. Kachmar y Kimberly Blair (2007). «Orientación a lo largo de la vida» . En Jocelyn Gregoire y Christin Jungers (eds.). Guía del orientador: Lo que todo orientador principiante necesita saber . Routledge. pág. 143. ISBN  978-0-8058-5684-2.
  3. ↑ Walter W. Piegorsch y A. John Bailer (2005). «Evaluación cuantitativa del riesgo con datos de estímulo-respuesta» . Análisis de datos ambientales . John Wiley and Sons. págs. 171-214 . ISBN  978-0-470-84836-4.
  4. ↑ Geoffrey W. Hoffmann (1988). "¿Neuronas con histéresis?" . En Rodney Cotterill (ed.). Simulación por ordenador en neurociencia . Cambridge University Press. pp. 74–87 . ISBN  978-0-521-34179-0.
  5. ↑ Teodor Rus (1993). Metodología de sistemas para software . World Scientific. pág. 12. ISBN  978-981-02-1254-4.
  6. ↑ "Síndrome de Tourette: síntomas y causas" . Mayo Clinic . Consultado el 22 de abril de 2023 .
  7. ↑ Wang, Sujie; Berbekova, Adiyukh; Uysal, Muzaffer; Wang, Jiahui (26 de diciembre de 2022). "Solidaridad emocional y cocreación de la experiencia como determinantes del comportamiento ambientalmente responsable: una perspectiva de la teoría estímulo-organismo-respuesta" . Journal of Travel Research . 63 : 115–135 . doi : 10.1177/00472875221146786 . ISSN 0047-2875 . S2CID 255223259 .  
  8. ↑ Chang, Chen-Cheng (25 de agosto de 2022). "Factores que afectan la continuidad del aprendizaje móvil: desde las perspectivas de la teoría del flujo y la teoría estímulo-organismo-respuesta" . Conferencia Europea sobre Gestión del Conocimiento . 23 (2): 1396–1402 . doi : 10.34190/eckm.23.2.710 . ISSN 2048-8971 . 
  9. ↑ Meyer, AF, Williamson, RS, Linden, JF, & Sahani, M. (2017). Modelos de funciones de estímulo-respuesta neuronales: elaboración, estimación y evaluación. Frontiers in systems neuroscience , 10, 109.
  10. ↑ Hamilton, MA; Russo, RC; Thurston, RV (1977). "Método de Spearman-Karber recortado para estimar concentraciones letales medias en bioensayos de toxicidad". Environmental Science & Technology . 11 (7): 714– 9. Bibcode : 1977EnST...11..714H . doi : 10.1021/es60130a004 .
  11. ↑ Bates, Douglas M.; Watts, Donald G. (1988). Análisis de regresión no lineal y sus aplicaciones . Wiley . pág. 365. ISBN  9780471816430.
  12. 1 2 Neubig, Richard R. (2003). "Comité de la Unión Internacional de Farmacología sobre Nomenclatura de Receptores y Clasificación de Fármacos. XXXVIII. Actualización sobre Términos y Símbolos en Farmacología Cuantitativa" ( PDF) . Pharmacological Reviews . 55 (4): 597– 606. doi : 10.1124/pr.55.4.4 . PMID 14657418. S2CID 1729572 .  
  13. ↑ Cambiaghi, Marco; Sacchetti, Benedetto (1 de junio de 2015). "Iván Petrovich Pávlov (1849-1936)" . Revista de Neurología . 262 (6): 1599–1600.doi : 10.1007 / s00415-015-7743-2 . hdl : 2318/1526427 . ISSN 1432-1459 . PMID 25893257 . S2CID 22347968 .   
  14. ↑ "Teoría del aprendizaje estímulo-respuesta de Thorndike (definición + ejemplos)" . Psicología práctica . 24 de noviembre de 2020. Consultado el 22 de abril de 2023 .

Lecturas adicionales

  • Holland, Peter C. (2008). "Teorías cognitivas versus teorías de estímulo-respuesta del aprendizaje" . Learning & Behavior . 36 (3): 227– 241. doi : 10.3758/lb.36.3.227 . PMC 3065938. PMID 18683467 .