Information search, attention learning and categorization in changing environments
Matthias Höfer · 2016
Eines der Hauptmerkmale menschlicher Kognition ist die Fahigkeit in einer Welt, in der keine zwei Situationen identisch sind, weitreichende und robuste Verallgemeinerungen vorzunehmen. Wie bestimmen Menschen in Anbetracht dieser Variabilitat unserer Umwelt, welche Aspekte ihres Wissens zwischen verschiedenen Kontexten zu transferieren und welche nicht? In dieser Masterarbeit naherten wir uns dieser Frage indem wir untersuchten, wie gut sich Menschen an verschiedene Veranderungen in der probabilistischen Struktur ihrer Umwelt anpassen. Eine Terminologie grundlegender Arten von Veranderung wird durch die Rezension relevanter Arbeiten aus dem Bereich maschinelles Lernen eingefuhrt. Zusatzlich haben fruhere Studien gezeigt, dass ein wichtiger Bestandteil des Kategorienlernens darin besteht, Aufmerksamkeit auf diejenigen Gegenstandsmerkmale zu lenken, die fur die Klassifizierung des Gegenstands nutzlich sind. Zur Modellierung menschlicher Intuitionen uber die Nutzlichkeit von Informationen wahrend des Lernprozesses stellen wir ein formale Framework vor, durch das sich diese Intuitionen abbilden lassen. Um den Lernerfolg bei verschiedenen Arten von Veranderung in den Umweltwahrscheinlichkeiten zu vergleichen, fuhrten wir eine Studie im sogenannten probabilistischen Kategorienlernen durch, die aus zwei Teilen bestand. Nachdem Versuchsteilnehmer im ersten Teil gelernt hatten, die Kategorien (entweder Plankton- oder Spielkarten-Stimuli) optimal zu bestimmen, mussten sie die Umweltwahrscheinlichkeiten im zweiten Teil, wo sich entweder die Anfangswahrscheinlichkeiten der Kategorien (Prior Probability Shift Condition) oder die Likelihoods der Kategoriemerkmale (Concept Shift Condition) verandert hatten, erneut lernen. Neben gewohnlichen Verhaltensmessungen zeichneten wir die Augenbewegungen der Versuchsteilnehmer mit Hilfe eines Eye Trackers auf, um zu messen, welche Informationen sie wahrend der Lernperiode nutzlich fanden. Es ergaben sich keine signifikanten Unterschiede im Lernerfolg zwischen den beiden Konditionen. Wir fanden jedoch einen kleinen Trend bezuglich des Unterschieds in den Lernerfolgen der Spielkarten- und Plankton- Gruppe. Aserdem konnten wir feststellen, dass verschiedene Arten menschlicher Intuitionen uber den Wert von Informationen zu messen stark miteinander ubereinstimmen. Im letzten Teil unserer Arbeit prasentieren wir eine explorative Analyse der sequentiellen Suchstrategien unserer Versuchsteilnehmer, die hervorhebt, welche Einsichten gewonnen werden konnen, wenn deren Suchverhalten im Rahmen einer allgemeinen mathematischen Theorie uber den Wert von Information, dem sogenannten Sharma-Mittal Entropy Framework, betrachtet wird.