Preview

Вестник Кемеровского государственного университета

Расширенный поиск

Компромисс скорость–точность как предмет психологического анализа

https://doi.org/10.21603/2078-8975-2021-23-1-123-132

Полный текст:

Аннотация

Предмет исследования – закономерности, в соответствии с которыми точность движений человека связана с протяженностью этих движений и временем как мерой протяженности. Задача компромисс скорость–точность рассматривается с точки зрения анализа процессуального аспекта выполнения когнитивных задач. Экспериментальная процедура реализована на портативном устройстве с сенсорным экраном, чувствительным к касанию пера, и учитывает установку испытуемого на решение задач с позиций скорости или точности. При этом основная гипотеза исследования заключается в предположении о возможности выделения существенно отличающихся между собой способов решения задачи компромисс скорость–точность. На основании набора данных, собранного с участием более чем тысячи испытуемых, показано, что на уровне мелкой моторики взаимно однозначное соответствие между площадью мишени и временем ее поражения однозначно не выполняется. Эта неоднозначность является проявлением различных когнитивных стратегий выполнения задачи компромисс скорость–точность. Выявлено, что закономерности нарушения закона Фиттса могут быть определены при помощи широкого набора статистических методов и проявляются на уровне анализа критериев нормальности распределения данных, различных видов дисперсионного анализа, многомерного анализа данных. При помощи кластерного анализа получено подтверждение наличия различных стратегий выполнения задачи компромисс скорость–точность. Использование ряда дополнительных переменных, в том числе относящихся к профессиональному статусу испытуемых, позволяет интерпретировать различия в результатах наличием специфических навыков решения когнитивных задач и уточнить характер этих навыков.

Об авторах

Д. Ю. Баланев
Национальный исследовательский Томский государственный университет
Россия

Дмитрий Юрьевич Баланев

Томск



Е. В. Бредун
Национальный исследовательский Томский государственный университет
Россия

Екатерина Валерьевна Бредун

Томск



Список литературы

1. Fitts P. M. The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement // Journal of Experimental Psychology. 1954. Vol. 47. № 6. P. 381–391. DOI: 10.1037/h0055392

2. Hoffmann E. R., Drury C. G. Comment on "Visual layout modulates Fitts’s law: The importance of first and last positions" // Psychon Bull Rev. 2012. Vol. 19. P. 146–150. DOI: 10.3758/s13423-011-0183-9

3. Tang R., Shen B., Sang Z., Song A., Goodale M. A. Fitts’ Law is modulated by movement history // Psychon Bull Rev. 2018. Vol. 25. P. 1833–1839. DOI: 10.3758/s13423-017-1367-8

4. Augustyn J. S., Rosenbaum D. A. Metacognitive control of action: Preparation for aiming reflects knowledge of Fitts’s law // Psychon Bull Rev. 2005. Vol. 12. P. 911–916. DOI: 10.3758/BF03196785

5. Zhai S., Kong J., Ren X. Speed-accuracy tradeoff in Fitts’ law tasks: on the equivalency of actual and nominal pointing precision // International Journal of Human-Computer Studies. 2004. Vol. 61. № 6. P. 823–856. DOI: 10.1016/j.ijhcs.2004.09.007

6. Gorniak S. L. The relationship between task difficulty and motor performance complexity // Attention, Perception, & Psychophysics. 2019. Vol. 81. P. 12–19. DOI: 10.3758/s13414-018-1634-4

7. Stanovich K. E., Pachella R. G. The effect of stimulus probability on the speed and accuracy of naming alphanumeric stimuli // Bull. Psychon. Soc. 1976. Vol. 8. P. 281–284. DOI: 10.3758/BF03335140

8. Karşılar H., Simen P., Papadakis S., Balcı F. Speed accuracy trade-off under response deadlines // Front. Neurosci. 2014. Vol. 8. DOI: 10.3389/fnins.2014.00248

9. Starns J. J., Ratcliff R. The effects of aging on the speed-accuracy compromise: Boundary optimality in the diffusion model // Psychol Aging. 2010. Vol. 25. № 2. P. 377–390. DOI: 10.1037/a0018022

10. Sleimen-Malkoun R., Temprado J.-J., Berton E. Age-related changes of movement patterns in discrete Fitts’ task // BMC Neurosci. 2013. Vol. 14. DOI: 10.1186/1471-2202-14-145

11. Bogacz R., Wagenmakers E.-J., Forstmann B. U., Nieuwenhuis S. The neural basis of the speed–accuracy tradeoff // Trends Neurosci. 2010. Vol. 33. № 1. P. 10–16. DOI: 10.1016/j.tins.2009.09.002

12. Liu C. C., Watanabe T. Accounting for speed–accuracy tradeoff in perceptual learning // Vision Research. 2012. Vol. 61. P. 107–114. DOI: 10.1016/j.visres.2011.09.007

13. Boag R. J., Strickland L., Loft S., Heathcote A. Strategic attention and decision control support prospective memory in a complex dual-task environment // Cognition. 2019. Vol. 191. DOI: 10.1016/j.cognition.2019.05.011

14. Miletić S., Boag R. J., Forstmann B. U. Mutual benefits: Combining reinforcement learning with sequential sampling models // Neuropsychologia. 2020. Vol. 136. DOI: 10.1016/j.neuropsychologia.2019.107261

15. Позолотин В. Е., Султанова Е. А. Применение алгоритмов преобразования данных при анализе временных рядов на предмет устранения выбросов // Программные системы и вычислительные методы. 2019. № 2. С. 33–42. DOI: 10.7256/2454-0714.2019.2.28279

16. Kabacoff R. R in Action. Shelter Island. N. Y., USA: Manning publications, 2011. 472 p.

17. Fox J., Weisberg S. An R companion to applied regression. Thousand Oaks CA: Sage, 2011. 608 p.

18. Gross J., Ligges U. Nortest: Tests for normality. Nortest. R package version 1.0-4. 2015.

19. Pena E. A., Slate E. H. Gvlma: Global validation of linear models assumptions. R package version 1.0.0.2. 2014.

20. Faraway J. J. Extending the linear model with R: generalized linear, mixed effects and nonparametric regression models. 2nd ed. CRC press, 2016. 413 p. DOI: 10.1201/9781315382722

21. Jarek S. Mvnormtest: Normality test for multivariate variables. R package version 0.1-9. 2012.

22. Oksanen J., Blanchet F. G., Friendly M., Kindt R., Legendre P., McGlinn D., Minchin P., O'Hara R., Simpson G., Solymos P., Stevens H., Szöcs E., Wagner H. Vegan: Community ecology package. R package version 2.5-2. 2018.

23. Blashfield R. K., Aldenderfer M. S. The literature on cluster analysis // Multivariate Behav Res. 1978. Vol. 13. № 3. P. 271–295. DOI: 10.1207/s15327906mbr1303_2

24. Celebi M. E., Kingravi H. A., Vela P. A. A comparative study of efficient initialization methods for the k-means clustering algorithm // Expert systems with applications. 2013. Vol. 40. № 1. P. 200–210. DOI: 10.1016/j.eswa.2012.07.021

25. Баланёв Д. Ю. Возможности визуализации результатов экспериментального исследования компромисса скорость– точность // Экспериментальная психология в России: традиции и перспективы / ред. В. А. Барабанщиков. М.: ИП РАН, 2010. С. 80–86.


Для цитирования:


Баланев Д.Ю., Бредун Е.В. Компромисс скорость–точность как предмет психологического анализа. Вестник Кемеровского государственного университета. 2021;23(1):123-132. https://doi.org/10.21603/2078-8975-2021-23-1-123-132

For citation:


Balanev D.Yu., Bredun E.V. The Speed–Accuracy Tradeoff as a Subject of Psychological Analysis. Bulletin of Kemerovo State University. 2021;23(1):123-132. (In Russ.) https://doi.org/10.21603/2078-8975-2021-23-1-123-132

Просмотров: 94


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2078-8975 (Print)
ISSN 2078-8983 (Online)