Categorizarea

Conspect al capitolului 4 din ”Psihologie cognitivă” de Mircea Miclea.

Introducere

Categorizarea sau clasificarea vizează formarea unor clase care includ un grup de obiecte/stimuli. Pe baza acestor clasificări obținem informații relevante, disponibile în sistemul cognitiv despre categoria respectivă și se pot face predicții.  

Funcțiile categorizării 

Categorizarea îndeplinește numeroase funcții, trei fiind foarte importante – gruparea obiectelor similare, codarea experienței și generarea unor inferențe. 

Similaritatea 

Similaritatea care stă la baza categorizării poate fi fizică sau funcțională. Ponderea pe care cele două tipuri de proprietăți o au este variabilă. În condițiile în care persoana nu este presată de rezolvarea unor probleme, categorizarea pe baza similarității fizice are întâietate. Mai mult, caracteristicile funcționale pot determina categorii diferite în cadrul aceleiași categorii, bazate pe similaritate fizică. De exemplu, două teancuri de coli albe care prezintă similaritate fizică au caracteristici funcționale diferite – unul este utilizat pentru a scrise un manuscris, altul pentru editarea unor cursuri.  

În orice context, categorizarea tinde spre maximizarea similarității intracategoriale și minimizarea similarității intercategoriale.  

Codarea experienței 

Orice categorie este inclusă într-o rețea ierarhizată de categorii, cu unele subordonate și altele supraordonate. Nivelul cel mai des activat este cel al categoriilor de bază. Principala caracteristică a acestor categorii este includerea a unui maxim de informație în cadrul unui format minim.  

Categoriile de bază au câteva caracteristici. În primul rând, acestea sunt reprezentate de un singur cuvânt în limbajul natural. În al doilea rând, cuvintele care desemnează categoriile de bază au cea mai mare frecvență în limbajul vorbit. În al treilea rând, ontogenetic, categoriile de bază apar mai devreme în dezvoltare. În plus, aceste categorii pot fi definite ostentativ. Pentru a determina un copil să înțeleagă, obiectul poate fi indicat direct. În final, aceste sunt cele mai abstracte categorii care pot fi asociate cu o formă fizică specifică.  

Asocierea repetată a unui stimul complex cu o anumită categorie determină activarea mai rapidă a categoriei respective, chiar dacă acea categorie nu se încadrează la nivelul de bază. Contextul, un rest de activare înalt sau procesele de analiză descendentă sunt câțiva dintre factorii implicați în modularea acestor asocieri.  

Generarea de inferenţe 

Incluzând un obiect într-o clasă, cunoștințele din clasa respectivă devin relevante și pentru obiectul inclus. Funcția generativă a categorizării a fost dovedită și pentru raționamentul inductiv, nu doar deductiv. Într-un studiu, participanții priveau trei fotografii ale unor obiecte. A treia fotografie era un obiect asemănător cu cel de-al doilea, dar aparține categoriei primului. Apoi, participanții primeau informații cu privire la detaliile anatomice interne despre fiecare din primele două imagini. Sarcina lor era să decidă ce detalii sunt mai plauzibile pentru a treia imagine. În majoritatea cazurilor, participanții inferau proprietatea pe baza categoriei. Aceleași rezultate au apărut și în cazul copiilor.  

Nu toate categoriile au aceeași forță generativă. Categoriile naturale generează mai multe inferențe decât artefactele, adică obiectele construite de om. 

Modelarea similarității 

Modelarea computațional geometrică 

Modelarea geometrică a relațiilor dintre membrii unei categorii și dintre aceștia și categorie pleacă de la ideea exprimării spațiale a disimilarității. Categoriile și membrii lor sunt reprezentate geometric sub forma unor puncte în spațiu. Cu cât disimilaritatea dintre itemi este mai mare, cu atât sunt mai distanțați.  

În prima etapă a modelării geometrice, un grup de participanți este rugat să noteze pe o scală gradul de asemănare dintre un item și fiecare dintre celelalte exemplare. În a doua etapă, datele obținute sunt introduse într-un program pe calculator, care le distribuie în spațiu ținând cont de satisfacerea optimă a tuturor gradelor de similaritate și disimilaritate. 

Această distribuție trebuie să satisfacă trei axiome – axioma minimalității, axioma simetriei și axioma inegalității în triunghi. Conform axiomei minimalității, cea mai mică distanță între doi itemi reprezentabilă este cea dintre item și el însuși. Astfel, există o disimilaritate minimă, egală cu distanța zero.  

Axioma simetriei afirmă că distanța dintre doi itemi este simetrică – diferența dintre a și b este egală cu cea dintre b și a. Comparând a cu b, numărul de trăsături ale lui a care sunt similare cu numărul de trăsături ale lui b, este egal cu numărul de trăsături ale lui b care sunt similare cu numărul de trăsături ale lui a.  

Conform axiomei inegalității în triunghi, cea mai mică distanță se află între doi itemi aflați pe o linie dreaptă în spațiul bidimensional. Altfel spus, două lucruri seamănă mai mult între ele decât ambele cu al treilea.  

Modelarea geometrică reprezintă abordarea la nivel computațional a relațiilor de similaritate intra și inter-categorială. Modelul încearcă să evidențieze și constrângerile sau regulile care stau la baza categorizării.  

Aceasta poate genera și predicții asupra procesării cognitive a itemilor categorizați. De exemplu, reprezentarea geometrică a similarității dintre diverse culori a prezis cu exactitate modul în care un grup de participanți supuși unui test de memorie le va confunda.  

Modelul s-a dovedit mai puțin viabil în reprezentarea relațiilor de similaritate între categoriile abstracte. Tversky a scos în evidență mai multe situații care contrazic axiomele. De exemplu, la nivelul axiomei minimalității, el consideră că membrii categoriilor familiare sau pe care le cunoaștem mai bine  sunt mai similari decât membrii categoriilor nefamiliare. În privința axiomei simetriei, similaritatea unui item mai puțin cunoscut cu un item familiar este mai mare decât cea între itemul cunoscut cu cel nefamiliar. Cunoaștem mai multe dintre proprietățile unui exemplar familiar decât cele ale unui exemplar nefamiliar. În final, axioma inegalității generează predicții care au fost infirmate.  

Modelarea computațional-ansamblistă 

În modelarea computațional-ansamblistă se pleacă de la ideea reprezentării unei categorii printr-o mulțime de caracteristici ale membrilor săi. Similaritatea dintre două categorii crește în funcție de numărul de caracteristici comune și scade în funcție de numărul de caracteristici specifice. Astfel, operația de categorizare presupune descompunerea itemului într-o mulțime de trăsături. Trăsăturile comune și cele specifice sunt ponderate, rezultând în categorizare.  

Într-un studiu de validare a acestui model, 30 de participanți au avut sarcina de a lista caracteristicile a 15 tipuri de fructe și ale categoriei.  Datele arată că similaritatea dintre elementele unei categorii este mai mare decât similaritatea cu elementele unei alte categorii. În plus, similaritatea dintre exemplarele categoriilor cunoscute este mai mare decât cea dintre exemplarele mai puțin cunoscute. Acest model satisface atât axioma inegalității, cât și cazurile particulare, în care este încălcată. În plus, o categorie poate fi în vecinătatea imediată a mai multora dintre membrii săi.  

Și acest model implică o serie de probleme. Astfel, el nu oferă o procedură explicită, standardizată, de stabilire a caracteristicilor unei categorii. De asemenea, modelul nu oferă o teorie explicită a funcției care stabilește ponderea. Nu există nicio sugestie despre modul în care e realizat calculul la nivel algoritmic – reprezentațional.  

Reprezentarea mentală a categoriilor 

Conceptul 

Conceptul unei categorii se exprimă printr-o definiție ce cuprinde toate caracteristicile necesare și suficiente ale clasei respective. Pe baza acestor caracteristici se poate stabili apartenența sau neapartenența unui item la clasa respectivă. De exemplu,  clasa triunghiurilor este reprezentată mental prin conceptul de triunghi – figura geometrică închisă cu trei laturi și trei unghiuri, a căror sumă este 180 de grade. O definiție incorectă și incompletă implică o clasificare nevalidă. 

Una din consecințele imediate ale reprezentării conceptuale vizează echipotențialitatea elementelor unei categorii. Orice membru poate să reprezinte la fel de bine categoria din care face parte. Orice exemplar poate să reprezinte la fel de vine categoria respectivă.  

Cercetările au pus în evidență efectul prototipicalității, în care unele elemente sunt mai tipice pentru o categorie, comparativ cu altele. Astfel, conceptul nu este singurul mod de reprezentare cognitivă sau mentală a categoriilor. 

Prototipul 

Prototipul se referă la unul sau mai multe exemplare reale care apar cu ca mai mare frecvență când se cere exemplificarea unei categorii sau care au cea mai mare valoare de prototipicalitate. Pentru identificarea  

Pentru a identifica aceste exemplare se utilizează trei proceduri. Prima dintre ele constă în construirea unei scale în șapte trepte, cu care participanții trebuie să evalueze măsura în care fiecare exemplar dintr-o listă este reprezentativ. Aceste exemplare se ordonează în funcție de media valorilor obținute.  

O a doua procedură se bazează pe măsurarea timpului de reacție. Participanților li se prezintă câte un exemplar al categoriei și li se cere să răspundă cât pot de repede dacă aparține categoriei respective. Timpul de reacție va fi mai scurt pentru exemplarele tipice. 

A treia procedură presupune ca participanții să listeze în 90 de secunde cât mai multe exemplare ale unei categorii. Se stabilește frecvența cu care fiecare a fost menționat. 

Conform acestei perspective, stabilirea apartenenței unui item la o categorie se realizează prin compararea acestuia cu prototipurile categoriei, nu prin stabilirea în care satisface caracteristicile necesare și suficiente ale clasei respective. Dacă nivelul de similaritate dintre un element și prototip este ridicat, apartenența sa la categorie va fi stabilită rapid.  

Categorizarea pe baze conceptuale are cel puțin două consecințe – omogenizarea clasei și circumscrierea exactă a categoriei. În omogenizare, fiecare exemplar al unei categorii este la fel de reprezentativ pentru categorie ca oricare altul. În cirscumscrierea exactă a categoriei, pentru fiecare item se poate stabili univoc dacă aparține sau nu unei clase.  

Categorizarea pe baza prototipurilor are consecințe diferite. Clasa nu mai este omogenă, exemplarele categoriei diferă în gradul de reprezentativitate și granițele categoriei sunt vag circumscrise.  

Într-o altă concepție, prototipul nu este un exemplar real al categoriei, ci unul ideal, un portret robot care însumează  caracteristicile mai multor membri ai categoriei. Se presupune că, din contactul cu diverse exemplare ale unei categorii oamenii extrag prototipul. Apartenența la categorie se stabilește prin  măsurarea similarității cu acest exemplar ideal. Diagnosticul multor tulburări somatice au psihice se realizează prin raportarea unei simptomatologiei la prototipul tulburării respective.  

Cele două accepțiuni ale prototipului nu sunt chiar atât de diferite, ci indică grade diferite de abstractizare. Diferența dintre prototip și concept rămâne esențială. Deși diferite, ele nu sunt mutual exclusive. De exemplu, atunci când apare sarcina de a desena un triunghi deasupra unui pătrat, sunt utilizate conceptele formelor geometrice și prototipul desenului. 

Reprezentarea prototipică își pune amprenta și asupra rezolvării de probleme și a raționamentului. Exemplele pe care le oferă profesorul în rezolvarea de probleme reprezintă un prototip. Utilizarea lor poate ușura procesul rezolutiv, dar îl poate și bloca. Numărul de erori și durata rezolvării este semnificativ mai mare în cazul problemele presupun o soluție neprototipică.  

Prototipicalitate și similaritate 

Efectul prototipicalității poate fi reprodus de modelul computațional – ansamblist, reprezentând un argument în plus pentru validitatea sa. Într-un studiu, participanții au avut sarcina de a lista caracteristicile pentru 15 exemplare de păsări. Concluzia este că, cu cât gradul de similaritate dintre un exemplar și categorie este mai mare, cu atât și prototipicalitatea sa este mai ridicată.  

Reprezentarea conexionistă 

În cazul categorizării, abordarea clasic – simbolică și abordarea conexionistă se pot integra. Diferențele dintre ele sunt de nuanță sau de stil de abordare al unui cercetător. Asemănarea se datorează asumpției fundamentale comune – categorizarea rezultă din calculele efectuate asupra caracteristicilor stimulilor supuși categorizării. Aceștia sunt descompuși în trăsături similare sau specifice și, în funcție de ponderea lor, se stabilește apartenența la o categorie.  

Inputul unei rețele care categorizează este format dintr-o mulțime de caracteristici ale obiectelor. În una și aceeași rețea nu se pot reprezenta caracteristici de niveluri diferite de abstractizare, iar nivelul de abstractizare este stabilit de exploratorul rețelei. El decide dacă valorile de activare ale unităților input corespund unor proprietăți fizice complexe sau unor proprietăți simple. Una și aceeași rețea nu pot opera cu caracteristici aparținând unor niveluri de complexitate diferite. Output-ul rețelei este constituit din una sau mai multe valori de activare care reprezintă numele categoriei respective.   

Modele conexioniste pot reproduce multe dintre rezultatele experimentale invocate de modelele clasic-simbolice.  

Analiza descendentă și categorizarea 

Considerarea similarității ca bază a categorizării se întemeiază pe o serie de asumpții tacite – similaritatea dintre doi itemi crește în funcție de numărul de caracteristici comune și descrește în funcție de numărul de caracteristici diferențiale. De asemenea, se consideră că aceste caracteristici sunt independente și aditive, caracteristicile luate în calcul se află la același nivel de abstractizare și similaritatea este suficientă pentru a descrie categorizarea. 

Similaritatea singură nu ne poate ajuta să aflăm de ce folosim categoriile pe care le folosim și nu altele. O categorizare aleatoare poate fi împiedicată dacă se ponderează caracteristicile elementelor supuse categorizării.  

Calculul similarității nu e suficient pentru stabilirea apartenenței la o categorie. Similaritatea este rezultat al teoriilor noastre, nu punctul de început al categorizării. Teoriile implicite ale persoanei explică și variația prototipului în funcție de context. Dependența de context a reprezentărilor este determinată de cunoștințele pe care un context ni le activează.   

Învățarea implicită și categorizarea 

Teoriile de care dispune persoana pot fi dobândite fie prin învățare conștientă, fie prin învățare implicită. Cele mai concludente studii cu privire la învățarea implicită s-au centrat asupra gramaticii artificiale. O gramatică artificială reprezintă o mulțime de reguli de combinare a unor simboluri, care nu sunt utilizate în mod natural.  

Într-un studiu, două grupuri primeau combinații ale unei gramatici artificiale. Un grup trebuia să extragă regula de formare a cuvintelor și un alt grup trebuia să memoreze combinațiile. În a doua fază, ambelor grupuri le erau prezentate noi combinații și li se cerea să le clasifice în combinații gramaticale și combinații nongramaticale. Rezultatele arată că cel de-al doilea grup a avut performanțe superioare, fără a ști să explice mecanismul de formare a cuvintelor.