歸類不確定情境下特征推理的簡(jiǎn)捷啟發(fā)式策略研究

摘 要：方法 采用實(shí)證的研究方法。目的 分析探討在歸類不確定的情境下預(yù)測(cè)特征的目標(biāo)和類別內(nèi)代表性對(duì)特征推理上的影響。結(jié)果 歸類不確定情境下的特征推理依據(jù)靶類別的信息，其中推理則是遵循著簡(jiǎn)捷啟發(fā)式的戰(zhàn)略。結(jié)論 存在根據(jù)目標(biāo)和類別內(nèi)代表性這兩種特征的推理方式。

關(guān)鍵詞：特征推理 類別內(nèi)代表性 目標(biāo)內(nèi)代表性 簡(jiǎn)捷啟發(fā)式策略

中圖分類號(hào)：B842.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2013）06（a）-0235-03

歸類不確定情境就是在大多數(shù)情況下，人們不能確定某個(gè)事物應(yīng)該歸為哪一類別的情境。目前對(duì)歸類不確定情境的特征推理進(jìn)行分析研究，可知其中最有影響的為Murphy與Ross的單類說(shuō)[2]和Anderson的理性模型[1]這兩種解釋。同時(shí)國(guó)內(nèi)有些研究者也提出了理論假設(shè)，同時(shí)如王墨耘、莫雷等人還提出來(lái)提出綜合條件概率模型[3]。

現(xiàn)有的研究認(rèn)為代表性和典型性是特征推理最主要的依據(jù)。有研究[4～6]認(rèn)為，靶類別中的代表性對(duì)特征推理有影響，診斷性沒(méi)有影響。但是，Murphy和Ross等人[4]的研究，可能混淆了兩種代表性能的效應(yīng)，其中一種代表性表示為預(yù)測(cè)特征在靶類別內(nèi)的目標(biāo)成員當(dāng)中具有的代表性，即目標(biāo)內(nèi)代表性；而另一種代表性表示為預(yù)測(cè)特征在靶類別內(nèi)的所有成員當(dāng)中具有的代表性，即類別內(nèi)代表性。

本研究明確地提出了目標(biāo)內(nèi)代表性和類別內(nèi)代表性這兩個(gè)不同的概念，通過(guò)設(shè)計(jì)方式可以使目標(biāo)和類別兩種代表性的變化方向上相反，同時(shí)可以很好的分離目標(biāo)和類別這兩種代表性的影響效應(yīng)。主要探討兩種代表性對(duì)特征推理的影響作用。

1 實(shí)驗(yàn)

1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本實(shí)驗(yàn)為兩因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)，自變量為靶類別內(nèi)同一維度上（幾何圖形的背景）的兩個(gè)特征值A(chǔ)與B的目標(biāo)內(nèi)代表性和類別內(nèi)代表性（以下簡(jiǎn)稱目標(biāo)內(nèi)代表性和類別內(nèi)代表性），各有兩種水平：均衡與不均衡，兩兩組合成四種條件。每一種條件下都設(shè)置了4道題，總共16道題。

1.2 被試

隨機(jī)選擇江西師范大學(xué)一年級(jí)的學(xué)生，共40人，男女各半。

1.3 實(shí)驗(yàn)材料

與Murphy和Ross等人2005年研究[7]所使用的人工材料相似，圖片刺激由填充了不同背景的幾何圖形組成，圖形有四種：正方形、心形、三角形和圓形；背景也有四種：橫線、點(diǎn)、空心和實(shí)心。每道題目的參數(shù)設(shè)置如表1所示，A和B表示靶類別內(nèi)背景維度上的兩個(gè)特征值。

1.4 實(shí)驗(yàn)假設(shè)

歸類不確定情境下的特征推理遵循簡(jiǎn)捷啟發(fā)式策略：在其中一種代表性不均衡的條件下，以此為依據(jù)進(jìn)行推理；在兩種代表性都均衡或都不均衡的條件下，隨機(jī)挑選其中的一種作為推理的依據(jù)。詳細(xì)的理論預(yù)期見表2。

1.5 實(shí)驗(yàn)程序

采用Javascript腳本語(yǔ)言編程，制作成網(wǎng)頁(yè)的形式。每道題目一張圖片，圖片刺激呈現(xiàn)在17英寸的純平顯示器上，分辨率為1024×768。正式實(shí)驗(yàn)之前有兩道練習(xí)題，然后進(jìn)入正式實(shí)驗(yàn)階段。被試的任務(wù)是看圖片回答問(wèn)題，每張圖片上都有四個(gè)問(wèn)題，要求被試選擇特征值最可能歸入的類別，并對(duì)概率值進(jìn)行估計(jì)。實(shí)驗(yàn)的所有數(shù)據(jù)采用SPSS13.0 for Windows進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 各題選擇四種特征值的人數(shù)比較（見表3）

對(duì)條件Ⅰ下選擇四種背景的人數(shù)進(jìn)行均勻分布擬合檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：第1題四種背景選擇人數(shù)的卡方值為15.75，P <0.01；第2題為13mq+2iJrCgHxJ0Sh8AdVdtRCie75Uwv4CmXFkz33NiX4=.56，P <0.01；第3題為12.93，P<0.01；第4題為5.18，P >0.05。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，除第4題以外，其他三題中選擇四種背景的人數(shù)都不服從平均分布。對(duì)這三題中選擇類別內(nèi)代表性占優(yōu)和不占優(yōu)兩種背景的人數(shù)做進(jìn)一步的檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，大多數(shù)被試選擇了類別內(nèi)代表性占優(yōu)的特征值，符合簡(jiǎn)捷啟發(fā)式策略的理論預(yù)期。

對(duì)條件Ⅱ下選擇不同背景的人數(shù)進(jìn)行均勻分布擬合檢驗(yàn)，第5題四種背景選擇人數(shù)的卡方值為21.79，P <0.01；第6題為12.74，P <0.01；第7題為33.21，P <0.01；第8題為17.00，P <0.01。結(jié)果顯示選擇四種背景的人數(shù)都不服從平均分布。進(jìn)一步的檢驗(yàn)結(jié)果如表5顯示，選擇目標(biāo)內(nèi)代表性占優(yōu)的特征值的人數(shù)顯著多于選擇目標(biāo)內(nèi)代表性不占優(yōu)的人數(shù)。第6題雖然沒(méi)有達(dá)到顯著水平，但從分布上到來(lái)看，也呈現(xiàn)出了這樣的趨勢(shì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果基本上支持了我們的假設(shè)：在目標(biāo)內(nèi)代表性不均衡，類別內(nèi)代表性均衡的條件下，被試是根據(jù)目標(biāo)內(nèi)代表性進(jìn)行特征推理的。

對(duì)條件Ⅲ下選擇不同背景的人數(shù)進(jìn)行均勻分布擬合檢驗(yàn)，第9題四種背景選擇人數(shù)的卡方值為9.48，P <0.01；第10題為6.03，P >0.05；第11題為10.36，P <0.01；第12題為11.66，P <0.01。其中三個(gè)題目選擇四種背景的人數(shù)不服從平均分布。進(jìn)一步進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示，兩種特征值的選擇人數(shù)并無(wú)差異。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，在兩種特征值的目標(biāo)內(nèi)代表性和類別內(nèi)代表性都均衡的條件下，被試隨機(jī)選擇了兩種特征值中的一種作為特征推理的依據(jù)。

對(duì)條件Ⅳ下歸類正確的項(xiàng)目中選擇不同背景的人數(shù)進(jìn)行均勻分布擬合檢驗(yàn)，第12題四種背景選擇人數(shù)的卡方值為6.00，P ≤0.05；第13題為29.42，P <0.01；第14題為10.21，P <0.01；第15題為15.14，P <0.01。四道題目中選擇四種背景的人數(shù)都不服從平均分布，進(jìn)一步的檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示，除第13題以外，其余三題均沒(méi)有表現(xiàn)出顯著差異。被試隨機(jī)選擇了兩個(gè)特征值中的一個(gè)作為特征推理的依據(jù)。

2.2 四種條件下背景概率估計(jì)的比較

對(duì)被試在四種條件下的背景概率估計(jì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)內(nèi)代表性的F值為5.018，P <0.05，主效應(yīng)顯著；類別內(nèi)代表性的F值為0.2，P >0.05，主效應(yīng)不顯著；兩種代表性的交互效應(yīng)不顯著，F(xiàn)值為0.001，P >0.05。結(jié)果表示，目標(biāo)內(nèi)代表性在均衡和不均衡條件下，被試對(duì)背景概率的估計(jì)有差異。

由表8可知，被試在目標(biāo)內(nèi)代表性均衡的條件下對(duì)背景概率的平均估計(jì)值（50.31）顯著低于在目標(biāo)內(nèi)代表性不均衡的條件下對(duì)背景概率的估計(jì)值（53.25）。而類別內(nèi)代表性的均衡與不均衡對(duì)背景概率的估計(jì)沒(méi)有影響，這說(shuō)明目標(biāo)內(nèi)代表性和類別內(nèi)代表性對(duì)特征的概率估計(jì)的影響作用不同。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，歸類不確定情境下的特征推理遵循以下原則：首先在類別內(nèi)代表性和目標(biāo)內(nèi)代表性之間所原則的依據(jù)則是具有推理線索的，如果能夠按照此依據(jù)進(jìn)行判斷，則推理可以完成。然而當(dāng)依據(jù)中出現(xiàn)一種代表性的信息不全時(shí)，且不能做出相應(yīng)的判斷時(shí)，則不會(huì)好考慮非靶類別上的信息，而是隨便選擇一種代表性作為推理的依據(jù)。被試是一直保持著搜索耗時(shí)和耗力最少的線索來(lái)進(jìn)行特征推理，這就是簡(jiǎn)捷啟發(fā)式戰(zhàn)略[7]的核心。

對(duì)背景概率估計(jì)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，類別內(nèi)代表性則是對(duì)北京概率的估計(jì)上沒(méi)有任何的影響，而目標(biāo)內(nèi)代表性對(duì)背景概率的估計(jì)上有相應(yīng)的影響。而這就證明了假設(shè)，證明了目標(biāo)和類別內(nèi)代表性完全屬于兩種不同的概念，對(duì)特征推理上的作用也是存在不同的。

3.2 討論

本研究中被試對(duì)部分題目的作答不符合我們的理論假設(shè)，其原因還需要進(jìn)一步的驗(yàn)證，可能存在其他因素影響特征推理的過(guò)程。莫雷和陳琳的一項(xiàng)研究采用的是自然類別，結(jié)果表明特征推理是基于特征聯(lián)結(jié)的推理過(guò)程[8]。另外，有研究表明，歸類對(duì)特征推理方式有影響。陳琳，莫雷和陳彥壘的一項(xiàng)研究中，探討分析了在不歸類和歸類的條件下，不歸類的診斷性是會(huì)影響特征推理的[9]，歸類的診斷性則會(huì)不影響特征推理。

特征推理到底是依據(jù)類別還有基于特征聯(lián)結(jié)，是依據(jù)代表性還是診斷性，是依據(jù)類別內(nèi)代表性還是目標(biāo)內(nèi)代表性，還是基于多種因素的聯(lián)結(jié)，目前還不能下定論，還需要進(jìn)一步的研究證實(shí)。

參考文獻(xiàn)

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