Validez de la señal

La validez de la señal es la probabilidad condicional de que un objeto pertenezca a una categoría particular dada una característica o señal específica . El término fue popularizado por Beach (1964) , Reed (1972) y especialmente por Eleanor Rosch en sus investigaciones sobre la adquisición de las llamadas categorías básicas ( Rosch y Mervis 1975 ; Rosch 1978 ).

Formalmente, la validez de la señal de una característica${\displaystyle f_{i}\ }$con respecto a la categoría${\displaystyle c_{j}\ }$se ha definido de las siguientes maneras:

• Como la probabilidad condicional${\displaystyle p(c_{j}|f_{i})\ }$; véase Reed (1972) , Rosch y Mervis (1975) , Rosch (1978) .
• Como la desviación de la probabilidad condicional de la tasa base de la categoría,${\displaystyle p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\ }$; véase Edgell (1993) , Kruschke y Johansen (1999) .
• En función de la correlación lineal; véase Smedslund (1955) , Castellan (1973) , Sawyer (1991) , Busemeyer, Myung y McDaniel (1993) .
• Otras definiciones; véase Restle (1957) , Martignon et al. (2003) .

Para las definiciones basadas en probabilidad, una alta validez de indicio para una característica dada significa que la característica o atributo es más diagnóstico de la pertenencia a una clase que una característica con baja validez de indicio. Por lo tanto, una característica con alta validez de indicio es aquella que transmite más información sobre la categoría o variable de clase, y por lo tanto puede considerarse más útil para identificar objetos que pertenecen a esa categoría. Así, una alta validez de indicio expresa una alta informatividad de la característica . Para las definiciones basadas en correlación lineal, la expresión de "informatividad" capturada por la medida de validez de indicio no es la expresión completa de la informatividad de la característica (como en la información mutua , por ejemplo), sino solo la porción de su informatividad que se expresa en una relación lineal. Para algunos propósitos, una medida bilateral como la información mutua o la utilidad de la categoría es más apropiada que la validez de indicio.

Como ejemplo, consideremos el dominio de "números" y permitamos que cada número tenga un atributo (es decir, una señal ) llamado " is_positive_integer", al que llamamos${\displaystyle f_{p{\mbox{-}}int}\ }$y que adopta el valor 1 si el número es realmente un entero positivo . Entonces podemos preguntarnos cuál es la validez de esta señal con respecto a las siguientes clases: { rational number, irrational number, even integer}:

• Si sabemos que un número es un entero positivo, sabemos que es un número racional . Por lo tanto,${\displaystyle p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\ }$, la validez de la señal is_positive_integercomo señal para la categoría rational numberes 1.
• Si sabemos que un número es un entero positivo, entonces sabemos que no es un número irracional . Por lo tanto,${\displaystyle p(c_{irracional}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\ }$, la validez de la señal is_positive_integercomo señal para la categoría irrational numberes 0.
• Si solo sabemos que un número es un entero positivo, entonces sus posibilidades de ser par o impar son 50-50 (ya que hay la misma cantidad de enteros pares e impares). Por lo tanto,${\displaystyle p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\ }$, la validez de la señal is_positive_integercomo señal para la categoría even integeres 0,5, lo que significa que el atributo is_positive_integerno proporciona información alguna sobre la pertenencia del número a la clase even integer.

En percepción , la "validez de la señal" suele abreviarse como validez ecológica de una señal perceptiva y se define como una correlación en lugar de una probabilidad (véase más arriba). Según esta definición, una señal perceptiva no informativa tiene una validez ecológica de 0 en lugar de 0,5.

En gran parte de los estudios sobre la modelización del aprendizaje de categorías humanas, se ha asumido (y en ocasiones se ha validado) que la ponderación atencional refleja la validez de la señal o alguna medida relacionada de la capacidad informativa de las características. Esto implicaría que el sistema perceptivo pondera los atributos de manera diferente: los atributos informativos o con alta validez de señal reciben mayor ponderación, mientras que los atributos no informativos o con baja validez de señal reciben menor ponderación o se ignoran por completo (véase, por ejemplo, Navarro, 1998).

• Beach, Lee Roy (1964), "Probabilidad de señales y comportamiento inferencial", Psychological Monographs: General and Applied , 78 (5): 1– 20, doi : 10.1037/h0093853
• Busemeyer, Jerome R.; Myung, In Jae; McDaniel, Mark A. (1993), "Efectos de la competencia de señales: Pruebas empíricas de modelos de aprendizaje de redes adaptativas", Psychological Science , 4 (3): 190– 195, doi : 10.1111/j.1467-9280.1993.tb00486.x , S2CID 145457134 
• Castellan, N. John (1973), "Aprendizaje de probabilidad con múltiples señales irrelevantes", Organizational Behavior and Human Performance , 9 (1): 16– 29, doi : 10.1016/0030-5073(73)90033-0
• Edgell, Stephen E. (1993), "Uso de información configuracional y dimensional", en N. John Castellan (ed.), Toma de decisiones individual y grupal: temas actuales , Hillsdale, Nueva Jersey : Lawrence Erlbaum, pp. 43–64 . 
• Kruschke, John K.; Johansen, Mark K. (1999), "Un modelo de aprendizaje de categorías probabilísticas", Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition , 25 (5): 1083– 1119, doi : 10.1037/0278-7393.25.5.1083 , PMID 10505339 
• Martignon, Laura; Vitouch, Oliver; Takezawa, Masanori; Forster, Malcolm R. (2003), "Ingenuos pero iluminados: De las frecuencias naturales a los árboles de decisión rápidos y frugales", en David Hardman y Laura Macchi (eds.), Pensamiento: Perspectivas psicológicas sobre el razonamiento, el juicio y la toma de decisiones , Nueva York : John Wiley & Sons, pp . 190–211 
• Reed, Stephen K. (1972), "Reconocimiento y categorización de patrones", Psicología Cognitiva , 3 (3): 382– 407, doi : 10.1016/0010-0285(72)90014-x
• Restle, Frank (1957), "Teoría del aprendizaje selectivo con refuerzos probables", Psychological Review , 64 (3): 182–191 , doi : 10.1037/h0042600 , PMID 13441854 
• Rosch, Eleanor (1978), "Principios de categorización", en Eleanor Rosch y Barbara B. Lloyd (eds.), Cognición y categorización , Hillsdale, Nueva Jersey : Lawrence Erlbaum, págs. 27-48 . 
• Rosch, Eleanor; Mervis, Carolyn B. (1975), "Parecidos familiares: estudios sobre la estructura interna de las categorías", Psicología cognitiva , 7 (4): 573– 605, doi : 10.1016/0010-0285(75)90024-9 , S2CID 17258322 
• Sawyer, John E. (1991), "Muestreo, construcción o ajuste de hipótesis: ¿Cómo se desarrollan las inferencias sobre contingencias monótonas no lineales?", Organizational Behavior and Human Decision Processes , 49 : 124–150 , doi : 10.1016/0749-5978(91)90045-u
• Smedslund, Jan (1955), Aprendizaje de probabilidad múltiple: una investigación sobre los orígenes de la percepción , Oslo : Akademisk Forlag