Análisis de observador ideal

El análisis del observador ideal es un método para investigar cómo se procesa la información en un sistema de percepción . ^{[1] [2] [3]} También es un principio básico que guía la investigación moderna en la percepción . ^{[4] [5]}

El observador ideal es un sistema teórico que realiza una tarea específica de manera óptima. Si hay incertidumbre en la tarea, entonces el desempeño perfecto es imposible y el observador ideal cometerá errores.

El rendimiento ideal es el límite superior teórico de rendimiento. En teoría, es imposible que un sistema real funcione mejor que el ideal. Por lo general, los sistemas reales solo pueden tener un rendimiento inferior al ideal.

Esta técnica es útil para analizar datos psicofísicos (ver psicofísica ).

Definición

Se han ofrecido muchas definiciones de este término.

Geisler (2003) ^[6] (ligeramente modificado): El concepto central en el análisis del observador ideal es el observador ideal , un dispositivo teórico que realiza una tarea determinada de manera óptima dada la información disponible y algunas limitaciones específicas. Esto no quiere decir que los observadores ideales actúen sin errores, sino que actúan 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 desempeño del observador ideal en una tarea dada y luego comparar su desempeño con el de un sistema perceptivo real., que (según 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 (relativo al ideal) en diferentes etapas de procesamiento. Este enfoque es útil cuando se estudian sistemas que procesan información en etapas o módulos discretos (o semidiscretos).

Tareas naturales y pseudo-naturales

Para facilitar el diseño experimental en el laboratorio, se puede diseñar una tarea artificial de modo que se pueda estudiar el desempeño del sistema en la tarea. Si la tarea es demasiado artificial, el sistema puede alejarse de un modo de funcionamiento natural. Dependiendo de los objetivos del experimento, esto puede disminuir su validez externa .

En tales casos, puede ser importante mantener el sistema funcionando de forma natural (o casi natural) mediante el diseño de una tarea pseudo-natural. Estas tareas siguen siendo artificiales, pero intentan imitar las demandas naturales impuestas a un sistema. Por ejemplo, la tarea podría emplear estímulos que se asemejen a escenas naturales y podría poner a prueba la capacidad del sistema para emitir juicios potencialmente útiles sobre estos estímulos.

Las estadísticas de escenas naturales son la base para calcular el rendimiento ideal en tareas naturales y pseudo-naturales. Este cálculo tiende a incorporar elementos de teoría de la señal de detección , teoría de la información , o teoría de estimación .

Notas

1. Tanner Jr, Wilson P .; Birdsall, TG (1958). "Definiciones de d ′ y η como medidas psicofísicas" . Revista de la Sociedad Americana de Acústica . 30 (10): 922–928. doi : 10.1121 / 1.1909408 . Archivado desde el original el 26 de febrero de 2013 . Consultado el 19 de agosto de 2012 .
2. Tanner Jr, WP; Jones, R. Clark (1960). "El sistema de sensor ideal como se aborda a través de 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 Estados Unidos . págs. 59–68 . Consultado el 19 de agosto de 2012 .
3. WP Tanner Jr. (1961). "Implicaciones fisiológicas de los datos psicofísicos" (PDF) . Anales de la Academia de Ciencias de Nueva York . 89 (5): 752–65. doi : 10.1111 / j.1749-6632.1961.tb20176.x . hdl : 2027,42 / 73966 . PMID 13775211 .  
4. Knill, David C .; Whitman, Richards (1996). La percepción como inferencia bayesiana . Prensa de la Universidad de Cambridge . ISBN 9780521461092. Consultado el 19 de agosto de 2012 .
5. Pelli, DG (1993). "La eficiencia cuántica de la visión" . En Blakemore, Colin (ed.). Visión: Codificación y Eficiencia . Prensa de la Universidad de Cambridge . págs. 3-24. ISBN 9780521447690. Consultado el 19 de agosto de 2012 .
6. Geisler, Wilson S. (2003). "Análisis del observador ideal" . En Chalupa, Leo M .; Werner, John S. (eds.). Las neurociencias visuales . Prensa del MIT . págs. 825–837. ISBN 9780262033084. Consultado el 19 de agosto de 2012 .
7. WS Geisler (1989). "Análisis secuencial del observador ideal de discriminaciones visuales". Revisión psicológica . 96 (2): 267–314. doi : 10.1037 / 0033-295x.96.2.267 . PMID 2652171 .