Акбарова Санобар Нарзикуловна Эргашев Илёс Аъзамович ПРЕИМУЩЕСТВО НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Проблема измерения в психологических исследованиях до сих пор остается актуальной, поскольку большинство изучаемых явлений в психологических исследованиях не имеет международных эталонов измерения. Например, оценка черт характера личности производится на описательном уровне, где пока не достигнута согласованность в систематизации среди ученых.
Изучаемые психологические явления характеризуются тем, что они поддаются качественному анализу.
Бывают такие случаи, когда невозможно учесть все факторы, непосредственно содействующие решению поставленной задачи, тогда для полноценного качественного анализа использование ныне действующих математических методов считается недостаточным.
С точки зрения нейроинформационных технологий все задачи, решаемые человеком, условно делятся на две группы:
1.Задачи, требующие точных, ясных ответов, не поддающиеся двусмысловым понятиям, где решение опирается на конкретные условия с определенным алгоритмом.
2.Задачи, где невозможно учесть все условия, влияющие на решения задачи, и поэтому учитывается только приблизительный комплекс самых важных условий. В связи с тем, что некоторая часть условий не учитывается, ответ задачи имеет приблизительный, неточный характер, и алгоритм решения задачи не может быть точно определен.
Статистические методы могут решать задачу, входящую в первую группу. Для решения задач, относящихся ко второй группе, можно использовать интеллектуальный метод ("data mining") - метод нейронных сетей. Этот метод позволяет выявить скрытые закономерности, которые невозможно обнаружить с помощью других (в том числе статистических) методов. Механизм работы нейронных сетей можно сравнить с математической моделью мозга, с процессом интуиции.
На сегодняшний день нейронные сети широко применяются во многих научных исследованиях, особенно в медицинских.
С помощью нейронных сетей можно изучать следующие показатели:
1. Вес признака (W) - определяет синоптическую связь нейронов. Вес признака показывает диагностическую ценность определенного признака для сравнительной характеристики групп. Здесь изучаемый признак выделяется абстрактно, без учета других признаков. Величина признака меняется от 0 до 1.
2. Информативность признака (I) - это сравнение признака, представленного в разных группах. Здесь учитывается и участие других признаков, и их связь. Например, определенный футболист имеет свой вклад, играя в команде (информативность, I), и он же имеет отдельно свой вклад в мире футбола (вес признака, W). Информативность градирует от -1 до 1.
3. Сходство, однородность группы (S). Степень схожести распределения варианта признака в группе. Показатель меняется от 0 до 1.
4. Различие признака между двумя группами (R). Распределение вариантов признака между группами меняется от 0 до 1.
Вес признака (W) отпределяется умножением сходства (S) и различия (R): W=S*R
Информативность (I) дополняет и подтверждает вес признака (W), но они не всегда пересекаются, потому что вес признака не учитывает участие других признаков.
Доверительные границы для количественных показателей создаются для разных случаев, отдельно сравниваются с контрольными группами.
Нейронные сети применялись успешно первый раз в психологии (2007), исследовании связи характерных черт личности с его конституциональными (анатомическими) признаками. С помощью этой математической методики были выявлены определенные закономерности наследственности некоторых характерных черт личности. Учитывая своеобразное достоинство метода нейронных сетей, его можно применять в психологических исследованиях, в которых проводится качественный анализ тех или иных явлений.
<< | >>
Источник: САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. ПСИХОЛОГИЯ XXI ВЕКА (2010 год). 2010

Еще по теме Акбарова Санобар Нарзикуловна Эргашев Илёс Аъзамович ПРЕИМУЩЕСТВО НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ:

  1. МОДЕЛИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ (NEURAL NETWORK MODELS)
  2. Горбунов И.А. Жмаев М.В. О моделированиИ поведения математическиМИ моделЯМИ нейронных сетей
  3. Паттерны нейронной активности: профили нейронной реакции.
  4. ЦЕЛИ И ПРЕИМУЩЕСТВА КРОСС-КУЛЬТУРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
  5. Громова И. А. ОСОБЕННОСТИ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ ЗАВИСИМОЙ ЛИЧНОСТИ
  6. Преимущество компьютера.
  7. ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ ДЖОЙСТИКОВ
  8. ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ ШАРОВ ТРАССИРОВКИ
  9. МАССА ПРЕИМУЩЕСТВ
  10. ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ ГРАФИЧЕСКИХ ПЛАНШЕТОВ
  11. ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ СВЕТОВЫХ ПЕРЬЕВ
  12. ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ МЫШЕЙ
  13. НЕЙРОН
  14. НЕЙРОННАЯ ПЕРЕДАЧА
  15. ИЗМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СВЯЗЕЙ У АПЛИЗИИ.
  16. Бублик М.М. ПРЕИМУЩЕСТВА ПСИХОСЕМАНТИЧЕСКОГО ПОДХОДА В ИЗУЧЕНИИ ЭТНИЧЕСКОЙ ИДЕНТИЧНОСТИ
  17. 2.3.3 Нейронные сети в психологии
  18. ТЕРАПИЯ ТУПИКА / ПРЕИМУЩЕСТВА (IMPASSE /PRIORITY THERAPY)
  19. МЕЖВОЛОКОННЫЕ ПАТТЕРНЫ НЕЙРОННЫХ ИМПУЛЬСОВ
  20. СЕНСОРНО-НЕЙРОННАЯ ПЕРЕДАЧА И ИНТЕГРАЦИЯ