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Vertiefung Kognition (Subject) / Wahrnehmungsbasierte Entscheidungen (Lesson)
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- Merkmale wahrnehmungsbasierter Entscheidungen Rauschen Evidenzakkumulation Schwierigkeit Speed-Accuracy-Tradeoff Antworttendenz Erwartung
- Merkmal: Speed-Accuracy-Tradeoff Wird eher schnell oder genau kategorisiert?
- Merkmal: Rauschen Stimulusrepräsentationen sind verrauscht Rauschen beinhaltet Evidenz für nicht-zutreffende Kategorie für Kategorisierung → Evidenzakkumulation wenn Evidenz für eine Kategorie objektiv überwiegt → mit der Zeit mehr Evidenz akkumuliert
- Merkmal: Evidenzakkumulation Evidenzakkumulation = erfolgreiche Strategie, um trotz Rauschen meist zutreffend zu kategorisieren längeres Akkumulieren → steigende Wahrscheinlichkeit, aufgrund bisher kkumulieter Evidenz korrekt zu kategorisieren
- Merkmal: Schwierigkeit wenn objektiv nur leichtes Evidenzübergewicht für eine Kategorie → schwierige Entscheidung → dauert auch länger, bis sich deutliches Evidenzübergewicht akkumuliert
- Merkmal: Antworttendenz wie sehr wird eine Kategorisierung / Entscheidung bevorzugt? ≈ Kriterium in Signalentdeckungstheorie
- Merkmal: Erwartung → bestimmen, wie viel Evidenz für eine Kategorisierung nötig ist für erwartete Kategorisierung muss weniger Evidenz akkumuliert werden Erwartungen können Antworttendenzen verursachen
- Was ist das Drift Diffusion Modell (Ratcliff, 1978; Ratcliff & McKoon, 2008)? ein Modell der Evidenzakkumulation erfasst bestimmte Merkmale wahrnehmungsbasierter Entscheidungen in einem Modell binärer Entscheidungen anwendbar: 2 Antwortalternativen, Reaktionszeiten 0,5-1,5 Sekunden (auch auf Rekognitionsurteile) vom Startpunkt z aus → in jedem Durchgang Diffusionsprozess mit Driftrate ν zwischen den Entscheidungsgrenzen α (s. Grafrik S. 2 Zsmf.) durch Zufallsschwankungen wird bei selber Driftrate unterschiedlich schnell eine Entscheidungsgrenze erreicht kann auch die der Drift-Richtung entgegengesetzte Grenze sein → Modellierung von Fehlerraten & Rektionszeitverteilung
- Klassifiziere das DDM. relative Evidenzkriterien (nicht absolute) kontinuierlicher Zeit- und Evidenzverlauf (nicht diskret) konstante Driftrate (keine Abnahme)
- Was sind die Parameter der DDM? höhere Schwierigkeit → niedrigere Driftrate (pro Zeiteinheit weniger Evidenz) niedrigere Driftrate → langgezogene Reaktionszeitverteilung Schwankungen der Driftrate zwischen Durchgängen gemäß Normalverteilung um v und mit Standardabweichung η Startpunkt z variiert zwischen Durchgängen gemäß einer Gleichverteilung mit der Spanne sz Diffusionsprozess soll nur Entscheidungsprozess abbilden (Enkodierung - Entscheidung - Antwort; 1 & 3 keine Komponenten) → Ter: Parameter für Reaktionszeitanteil vor und nach Entscheidungsprozess Granzabstand α bestimmt Geschwindigkeit und Genauigkeit (groß: langsam und genau)
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- Was gibt es zur empirischen Überprüfung des DDM zu sagen? Nenne die Ergebnisse der Experimente zur Bewegungswahrnehmung von Ratcliff & McKoon (2008). empirisch gut gestütztModellparamter erfassen Effekte von experimentellen Bedingungen, Instruktionen, Erwartungen, Antworttendenzen, ... Dynamik der Evidenzakkumulation durch neurowissenschaftliche Befunde gestützt 3 Experimente zu Bewegungswahrnehmung (Ratcliff & McKoon, 2008): RDM (Random Dot Motion) → Manipulation von: Schwierigkeit- über Kohärenz manipuliert- je weniger Kohärenz, desto mehr Fehler und längere RT → sehr guter Model-Fit Speed-Accuracy-Tradeoff- über Instruktion manipuliert: funktioniert → sehr guter Model-Fit Antworttendenz- Manipulation über Rechts-Links-Häufigkeiten, Verteilung wird angekündigt- mehr korrekte und schnellere Antworten für erwartete Stimuli → Passung- schlechter Fit des 9. Quantils (geringe Datenmenge)