Если допустить, что оценки типичности, или
близости, основываются на отношениях очередности, то эта
модель позволит без труда объяснить причины различий в.
оценках.
Не удивительно, что близость влияет на ВР в задачах по-
проверке истинности утверждений (Smith, 1967; Wilkins,
1971). Чем теснее связаны 5 и Р, тем быстрее проверяется
истинность утверждений типа <некоторое 5 есть Р>. Так, на-
пример, испытуемые проверяют истинность того, что <го-
лубь-птица>, быстрее, чем того, что <курица-птица>.
Удивительно другое: эффекты близости позволяют предска-
зать ситуации, в которых эффект величины класса не будет-
Глава 8
проявляться. Рассмотрим следующий пример (Rips а.. о., 1973).
Класс <.млекопитающие> входит в класс <животные>, так что
класс <животные> больше по своему объему. Однако по
оценкам испытуемых некоторые млекопитающие (например,
<медведь> или <кошка>) более типичны для класса <живот-
ные>, чем для класса <млекопитающие>. И если сравнить
ВР для проверки утверждений <медведь-млекопитающее>
и <медведь-животное>, то окажется, что во втором случае
оно короче. Это расходится с предсказанием о влиянии ве-
личины класса (поскольку класс <животные> более обширен,
ВР при его проверке, казалось бы, должно быть больше), но
соответствует оценкам типичности. Такой результат опять-
таки создает затруднение для модели ОСПЯ (но не для мо-
дели АПЧ, которая позволяет объяснить его на основе оче-
редности при поиске: чем теснее близость между 5 и Р, тем
раньше начнется обследование соответствующих путей и тем
быстрее утверждение может быть проверено).
ТЕОРЕТИКО-МНОЖЕСТВЕННАЯ МОДЕЛЬ ДП
До сих пор мы рассмотрели лишь один тип моделей се-
мантической ДП-сетевые модели. Существуют, однако, мо-
дели иного типа, и мы сейчас рассмотрим одну из них, из-
вестную под названием <теоретикочмножественной> (Meyer,
1970). В основе ее лежит предположение, что семантические
классы представлены в ДП как множества, или совокупно-
сти, элементов информации. Это могут быть множества пред-
ставителей какого-либо класса (например, к классу <птицы>
относятся малиновки, соловьи, воробьи и т. д.). Это могут
быть также множества атрибутов или свойств данного класса
(например, птицы имеют крылья, имеют перья, могут летать
и т. д.). Иными словами, та или иная категория представлена
в ДП в виде некоторого набора информации.
Мейер (Meyer, 1970) использовал теоретико-множествен-
ную модель, чтобы объяснить различия во времени, затра-
чиваемом испытуемыми для проверки утверждений типа <все
5 суть Р> или <некоторые 5 суть Р> (например, <все кам-
ни-рубины> или <некоторые камни-рубины>). Для объ-
яснения данных относительно ВР он предложил двухфазную
модель, описывающую процесс выполнения такой задачи. Со-
гласно этой модели, испытуемый, которому предъявили тако-
го рода утверждение, сначала перебирает названия всех мно-
жеств, которые пересекаются (т. е. перекрываются, имеют
общих членов) с классом Р. Например, в случае утвержде-
ния типа <все 5. суть писатели> испытуемый начнет искать
ДП: структура и семантическая переработка информации
множества, перекрывающиеся с множеством <писатели>. Он
может обнаружить такие множества, как <женщины>, <муж-
чины>, <люди>, <профессора> и т. д., в каждом из них име-
ются члены, которые суть писатели. Если в этих множествах
будут обнаружены элементы класса 5 (будет выявлен факт
пересечения этих множеств с классом S), то первая стадия
завершится установлением соответствия. Если же при поиске
не будет обнаружено соответствия с классом S, то результа-
том первого этапа будет отрицательный ответ.
Если на первом этапе проверки будет обнаружено соот-
ветствие, то это означает, что классы 5 и Р имеют некоторых.
общих членов. Этого было бы достаточно, чтобы убедиться
в истинности утверждения типа <некоторые 5 суть Р>, но
недостаточно для проверки утверждения типа <все 5 суть Р>.
В последнем случае необходимо провести второй этап: срав-
нение всех атрибутов Р с атрибутами 5. Если каждый атри-
бут Р является также одним из атрибутов S, то утверждение
можно признать истинным. Если же нет, то испытуемый дает
отрицательный ответ.
Возьмем конкретный пример. Допустим, что Р - это <дра-
гоценные камни>. Рассмотрим теперь утверждение <некото-
рые минералы суть драгоценные камни>. На первом этапе
проверки просматриваются множества, которые пересекаются
с множеством <драгоценные камни> (т. е. имеют с ним об-
щих членов). К их числу относятся такие классы, как <алма-
зы>, а также <минералы>, поскольку многие минералы суть
одновременно и драгоценные камни. Таким образом, истин-
ность утверждения может быть проверена. Если бы слово S
было <птицы> (<некоторые птицы суть драгоценные камни>),.
первый этап привел бы к отрицательному ответу, поскольку
ни один из членов класса <птиц> не является членом также
и класса <драгоценных камней>. Если же проверяется истин-
ность утверждения <все рубины суть драгоценные камни>, то
тогда на первом этапе будет обнаружено соответствие. Од-
нако наличие слова <все> потребует проведения также и вто-
рого этапа. Для этого придется сравнить все атрибуты дра-
гоценных камней (они дорого стоят, используются в ювелир-
ном деле и т. д.) с атрибутами рубинов. Если атрибуты тех
и других совпадают-а в данном случае это так и есть, ибо
рубины тоже стоят дорого, используются в ювелирном деле
и т. д.,-то истинность утверждения установлена. Если же
нет, как в случае <все писатели-женщины>, то утвержде-
ние будет отвергнуто. В последнем случае на первом этапе-
будет обнаружено соответствие, поскольку множество <пи-
сатели> пересекается с множеством <женщины>, но на втором.
этапе будет получен отрицательный ответ.
Глава 8
Теоретико-множественная модель типа мейеровской позво-
ляет объяснить эффекты величины класса, подобные тем, ко-
торые были рассмотрены выше. Чтобы это понять, мы долж-
лы сначала указать на принятое в этой модели предположе-
ние о неслучайности поиска пересекающихся классов, произ-
.водимого на первом этапе. Классы, пересекающиеся с Р, об-
следуются в порядке, соответствующем степени пересечения,
причем наиболее сильно пересекающиеся классы проверяются
в первую очередь. Это означает, что чем меньше число чле-
нов, не являющихся общими для 5 и Р, тем быстрее будет
обнаружен на первом этапе факт пересечения 5 и Р, так "как
он выявится на более ранней стадии обследования всех тех
.классов, которые пересекаются с Р. Тем самым получает
объяснение эффект величины класса: чем больше Р по срав-
нению с S, тем меньше они будут пересекаться и тем больше
.потребуется времени для нахождения 5 на первом этапе по-
.исков. Например, если 5 - <канарейки>, а Р - <птицы>, то
.пересечение 5 и Р сильнее, чем в том случае, если Р - <жи-
вотные> (этот класс больше, чем класс <птицы>). Таким об-
разом, если Р-<птицы>, то при обследовании пересекаю-
.щихся с Р классов <канарейки> будут обнаружены быстрее
и время реакции будет меньше, чем если Р - <животные>.
.Это и приведет к обычному эффекту величины класса. Одна-
ко модель Мейера не объясняет нарушения эффектов вели-
чины, наблюдаемого в тех случаях, когда величина не соот-
ветствует близости (см.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98
близости, основываются на отношениях очередности, то эта
модель позволит без труда объяснить причины различий в.
оценках.
Не удивительно, что близость влияет на ВР в задачах по-
проверке истинности утверждений (Smith, 1967; Wilkins,
1971). Чем теснее связаны 5 и Р, тем быстрее проверяется
истинность утверждений типа <некоторое 5 есть Р>. Так, на-
пример, испытуемые проверяют истинность того, что <го-
лубь-птица>, быстрее, чем того, что <курица-птица>.
Удивительно другое: эффекты близости позволяют предска-
зать ситуации, в которых эффект величины класса не будет-
Глава 8
проявляться. Рассмотрим следующий пример (Rips а.. о., 1973).
Класс <.млекопитающие> входит в класс <животные>, так что
класс <животные> больше по своему объему. Однако по
оценкам испытуемых некоторые млекопитающие (например,
<медведь> или <кошка>) более типичны для класса <живот-
ные>, чем для класса <млекопитающие>. И если сравнить
ВР для проверки утверждений <медведь-млекопитающее>
и <медведь-животное>, то окажется, что во втором случае
оно короче. Это расходится с предсказанием о влиянии ве-
личины класса (поскольку класс <животные> более обширен,
ВР при его проверке, казалось бы, должно быть больше), но
соответствует оценкам типичности. Такой результат опять-
таки создает затруднение для модели ОСПЯ (но не для мо-
дели АПЧ, которая позволяет объяснить его на основе оче-
редности при поиске: чем теснее близость между 5 и Р, тем
раньше начнется обследование соответствующих путей и тем
быстрее утверждение может быть проверено).
ТЕОРЕТИКО-МНОЖЕСТВЕННАЯ МОДЕЛЬ ДП
До сих пор мы рассмотрели лишь один тип моделей се-
мантической ДП-сетевые модели. Существуют, однако, мо-
дели иного типа, и мы сейчас рассмотрим одну из них, из-
вестную под названием <теоретикочмножественной> (Meyer,
1970). В основе ее лежит предположение, что семантические
классы представлены в ДП как множества, или совокупно-
сти, элементов информации. Это могут быть множества пред-
ставителей какого-либо класса (например, к классу <птицы>
относятся малиновки, соловьи, воробьи и т. д.). Это могут
быть также множества атрибутов или свойств данного класса
(например, птицы имеют крылья, имеют перья, могут летать
и т. д.). Иными словами, та или иная категория представлена
в ДП в виде некоторого набора информации.
Мейер (Meyer, 1970) использовал теоретико-множествен-
ную модель, чтобы объяснить различия во времени, затра-
чиваемом испытуемыми для проверки утверждений типа <все
5 суть Р> или <некоторые 5 суть Р> (например, <все кам-
ни-рубины> или <некоторые камни-рубины>). Для объ-
яснения данных относительно ВР он предложил двухфазную
модель, описывающую процесс выполнения такой задачи. Со-
гласно этой модели, испытуемый, которому предъявили тако-
го рода утверждение, сначала перебирает названия всех мно-
жеств, которые пересекаются (т. е. перекрываются, имеют
общих членов) с классом Р. Например, в случае утвержде-
ния типа <все 5. суть писатели> испытуемый начнет искать
ДП: структура и семантическая переработка информации
множества, перекрывающиеся с множеством <писатели>. Он
может обнаружить такие множества, как <женщины>, <муж-
чины>, <люди>, <профессора> и т. д., в каждом из них име-
ются члены, которые суть писатели. Если в этих множествах
будут обнаружены элементы класса 5 (будет выявлен факт
пересечения этих множеств с классом S), то первая стадия
завершится установлением соответствия. Если же при поиске
не будет обнаружено соответствия с классом S, то результа-
том первого этапа будет отрицательный ответ.
Если на первом этапе проверки будет обнаружено соот-
ветствие, то это означает, что классы 5 и Р имеют некоторых.
общих членов. Этого было бы достаточно, чтобы убедиться
в истинности утверждения типа <некоторые 5 суть Р>, но
недостаточно для проверки утверждения типа <все 5 суть Р>.
В последнем случае необходимо провести второй этап: срав-
нение всех атрибутов Р с атрибутами 5. Если каждый атри-
бут Р является также одним из атрибутов S, то утверждение
можно признать истинным. Если же нет, то испытуемый дает
отрицательный ответ.
Возьмем конкретный пример. Допустим, что Р - это <дра-
гоценные камни>. Рассмотрим теперь утверждение <некото-
рые минералы суть драгоценные камни>. На первом этапе
проверки просматриваются множества, которые пересекаются
с множеством <драгоценные камни> (т. е. имеют с ним об-
щих членов). К их числу относятся такие классы, как <алма-
зы>, а также <минералы>, поскольку многие минералы суть
одновременно и драгоценные камни. Таким образом, истин-
ность утверждения может быть проверена. Если бы слово S
было <птицы> (<некоторые птицы суть драгоценные камни>),.
первый этап привел бы к отрицательному ответу, поскольку
ни один из членов класса <птиц> не является членом также
и класса <драгоценных камней>. Если же проверяется истин-
ность утверждения <все рубины суть драгоценные камни>, то
тогда на первом этапе будет обнаружено соответствие. Од-
нако наличие слова <все> потребует проведения также и вто-
рого этапа. Для этого придется сравнить все атрибуты дра-
гоценных камней (они дорого стоят, используются в ювелир-
ном деле и т. д.) с атрибутами рубинов. Если атрибуты тех
и других совпадают-а в данном случае это так и есть, ибо
рубины тоже стоят дорого, используются в ювелирном деле
и т. д.,-то истинность утверждения установлена. Если же
нет, как в случае <все писатели-женщины>, то утвержде-
ние будет отвергнуто. В последнем случае на первом этапе-
будет обнаружено соответствие, поскольку множество <пи-
сатели> пересекается с множеством <женщины>, но на втором.
этапе будет получен отрицательный ответ.
Глава 8
Теоретико-множественная модель типа мейеровской позво-
ляет объяснить эффекты величины класса, подобные тем, ко-
торые были рассмотрены выше. Чтобы это понять, мы долж-
лы сначала указать на принятое в этой модели предположе-
ние о неслучайности поиска пересекающихся классов, произ-
.водимого на первом этапе. Классы, пересекающиеся с Р, об-
следуются в порядке, соответствующем степени пересечения,
причем наиболее сильно пересекающиеся классы проверяются
в первую очередь. Это означает, что чем меньше число чле-
нов, не являющихся общими для 5 и Р, тем быстрее будет
обнаружен на первом этапе факт пересечения 5 и Р, так "как
он выявится на более ранней стадии обследования всех тех
.классов, которые пересекаются с Р. Тем самым получает
объяснение эффект величины класса: чем больше Р по срав-
нению с S, тем меньше они будут пересекаться и тем больше
.потребуется времени для нахождения 5 на первом этапе по-
.исков. Например, если 5 - <канарейки>, а Р - <птицы>, то
.пересечение 5 и Р сильнее, чем в том случае, если Р - <жи-
вотные> (этот класс больше, чем класс <птицы>). Таким об-
разом, если Р-<птицы>, то при обследовании пересекаю-
.щихся с Р классов <канарейки> будут обнаружены быстрее
и время реакции будет меньше, чем если Р - <животные>.
.Это и приведет к обычному эффекту величины класса. Одна-
ко модель Мейера не объясняет нарушения эффектов вели-
чины, наблюдаемого в тех случаях, когда величина не соот-
ветствует близости (см.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98