Семантические сети и пространства

Мы переходим теперь к рассмотрению психологических представлений об организации концептуальной информации внутри отдельных семантических категорий. Наиболее детальные исследования организации семантической памяти были проведены с понятиями, строящимися по принципу иерархических родовидовых отношений. Основой для многих психологических работ по изучению родовидовых отношений понятий послужили ранние исследования А. Коллинса и М. Ку-иллиана (Collins & Quillian, 1972). Эти авторы просили своих испытуемых в хронометрических экспериментах определять истинность предложений типа «Канарейка имеет крылья» или «Молоко — синее». В качестве модели семантической памяти они использовали иерархическую сеть, предположив, что главным принципом организации знания является принцип когнитивной экономии. Так, например, свойства (атрибуты, предикаты) канареек могут быть приписаны либо узлу семантической сети, который репрезентирует понятие КАНАРЕЙКА, либо другим иерархически более высоким узлам — ПТИЦА, ЖИВОЕ СУЩЕСТВО и т.д., если речь идет о свойствах, общих для целой группы понятий. Поскольку все птицы имеют крылья, то экономично было бы зафиксировать свойство ИМЕЕТ КРЫЛЬЯ только один раз — против узла ПТИЦА.

При верификации предложения «Канарейка имеет крылья» могло бы происходить движение от узла КАНАРЕЙКА вверх по связям семантической сети, в ходе которого вначале устанавливалось бы, что канарейка — это птица, а затем — что птица имеет крылья. Чем больше дистанция между субъектом и предикатом верифицируемого высказывания (в смысле числа промежуточных узлов иерархии), тем больше должно было быть время верификации. Предложения «Канарейка желтая» и «Канарейка дышит» могут служить примерами возможных предельных случаев. Хотя хронометрические данные, казалось бы, подтвердили эту гипотезу, вскоре была обнаружена возможная ошибка в рассуждениях: три рассмотренных утверждения о канарейках отличаются не только расстоянием между субъектом и предикатом в некоторой гипотетической структуре, но и просто своей естественностью для испытуемого. Поэтому «Собака — это животное» верифицируется быстрее, чем «Собака — это млекопитающее», хотя узел ЖИВОЕ СУЩЕСТВО должен быть расположен в иерархии над узлом МЛЕКОПИТАЮЩЕЕ. Принцип когнитивной экономии, очевидно, не распространяется на семантическую память в отмеченной крайней форме. Так как связи в некоторых локальных областях семантической памяти могут быть особенно значимы или привычны, свойства хра-

нятся там вместе с понятиями и извлекаются без дополнительного процесса вывода».

Очевидные трудности для этой модели связаны также с объяснением латентных времен отрицательных ответов. В целом ряде работ изучалось время реакций категоризации «одинаковые» и «разные» при предъявлении пар слов, обозначающих виды деревьев, цветов, птиц и млекопитающих. Разные пары были либо семантически близки (например, «Орешник — маргаритка»), либо семантически далеки («Орешник — попугай»). Наиболее естественным предположением в рамках модели Коллинса и Куиллиана было бы увеличение времени реакции «разные» в случае семантически далеких слов, так как для сравнения их свойств нужно было бы подняться на относительно более высокий уровень иерархии. Результаты оказались прямо противоположными. Общее правило, выведенное на основании этих и ряда других экспериментов, можно было бы сформулировать следующим образом: чем больше пересечение признаков значений слов, тем легче дать положительный и труднее — отрицательный ответы.

На основе подобных соображений возникло целое семейство теоретико-множественных моделей, наиболее известной из которых является модель сравнения признаков Э. Смита, Э. Шобена и Л. Рипса (Smith, Shoben & Rips, 1974). Понятия трактуются в ней как наборы элементарных признаков (либо как точки в семантическом пространстве соответствующей размерности). Перекрытие признаков определяет семантическое сходство понятий. Среди признаков есть более существенные — «определительные» — и второстепенные, характерные лишь для данного понятия, но не для понятий более широкого класса. Последним при оценке сходства приписываются меньшие весовые коэффициенты. Сам процесс верификации имеет двухступенчатую структуру, аналогичную структуре узнавания в модели Аткинсона и-Джуолы (см. 5.2.1). Если общее сходство субъекта и предиката верифицируемого предложения заведомо выше или ниже некоторых пороговых величин (как в случае утверждений «Дятел — это птица» и «Дятел — это собака»), то испытуемый быстро дает положительный и, соответственно, отрицательный ответ.

11 Аналогичные проблемы испытывает и модель ассоциативной памяти человека Дж.Р. Андерсона и Г. Бауэра, популярная в 1970-е годы. Она постулирует свободную от субъек тивных стратегий семантическую память, где понятия образуют узлы, а грамматические и логические отношения, такие как ВРЕМЯ и ПРЕДИКАТ, — связи между ними. Бауэр и Андерсон выдвинули ряд предположений об эффективности словосочетаний в качестве подсказок при воспроизведении вербальной информации. В основе этих предположений лежит идея экономичной упаковки информации в памяти: предложение подвергается анализу, и понятие, представленное в нескольких предложениях, записывается в память только один раз. Если в двух заученных предложениях совпадает ОБЪЕКТ, то, согласно модели, использование в качестве подсказки для воспроизведения СУБЪЕКТа и ПРЕ ДИКАТа из разных предложений должно быть более эффективным, чем использование СУБЪЕКТа и ПРЕДИКАТа одного и того же предложения.

Эмпирические данные на этот счет оказались противоречивыми. В настоящее время допускается возможность много кратной избыточной записи информации в лексико-семантическую память, коль скоро 32 это упрощает процессы оперативной обработки (см. 7.3.2).

Когда общее сходство оказывается в некоторой промежуточной зоне, проводится второе сравнение, осуществляемое только среди «определительных» признаков. Оно позволяет с некоторой задержкой, но правильно верифицировать высказывание «Пингвин — это птица». Семантическая близость, которая может независимо определяться с помощью психофизического шкалирования, ускоряет верификацию правильных высказываний и замедляет фальсификацию ложных.

Но и эта модель наталкивается на серьезные трудности. Например, она предсказывает быстрое подтверждение правильности высказывания «Птицы — это дятлы». Авторы одной из работ изучали способы фальсификации предложений типа «Колли — это кошка» (Anderson & Reder, 1974). Хотя время реакции положительно коррелировало со степенью семантической близости, корреляция с другими переменными была выше. Полученные данные скорее свидетельствуют о том, что испытуемые сначала генерируют суждение «Колли — это собака», а затем «Собака — это не кошка», прибегая, таким образом, к процессу умозаключения. Наконец, А. Гласе и К. Холиак (Glass & Holyoak, 1975) показали, что в некоторых случаях семантическое сходство ускоряет, а не замедляет отрицательные ответы: высказывание «Все фрукты — овощи» отвергается быстрее, чем «Все фрукты — цветы». В модели поиска маркеров, предложенной последними авторами, можно легко узнать некоторые характерные черты модели Коллинса и Куиллиана. Слова и группы слов репрезентированы в этой модели элементами значения, или «маркерами». Наиболее типичные понятия представлены одним маркером: ПТИЦА — ПТИЧИЙ, КУРИЦА — КУРИНЫЙ, где КУРИНЫЙ означает «обладающий существенными признаками курицы». Маркеры образуют иерархическую сеть благодаря связям, которые могут быть нескольких основных типов: ИМЕЕТ, ЕСТЬ и НЕ ЕСТЬ. Порядок поиска маркеров определяет время реакции в задачах верификации и продуцирования, по которому можно восстановить информацию о структуре семантической памяти.

Методика продуцирования, предложенная Глассом и Холиаком, состоит в анализе легкости дополнения предложений типа «Все/некоторые А являются…». Частота продуцирования слов по инструкции найти правильное или, напротив, ошибочное дополнение отражает, по их мнению, вероятность перехода от маркера подлежащего к маркеру сказуемого. Эмпирически было показано, в частности, что частота намеренно ложных дополнений коррелирует с легкостью фальсификации ошибочных утверждений. Хотя данная модель представляет собой известный шаг вперед по сравнению с теоретико-множественными моделями, она, в свою очередь, испытывает трудности при объяснении таких фактов, как быстрая фальсификация предложения «Все птицы — это ромашки», ведь частота такого дополнения контекста «Все птицы — это…», надо думать, очень невелика.

Наконец, последняя модель, на которой мы кратко остановимся, — это модель распространения активации А. Коллинса и Э. Лофтус (Collins & Loftus, 1975). Речь вновь идет о сетевой конструкции, но она не предполагает иерархичности как основного принципа построения. Структурированность задается прочностью ассоциативных связей между репре-

зентациями понятий и атрибутов. Дистанция между узлами сети, соответствующая семантической близости, определяется на основе независимых психофизических оценок. От ассоциативных теорий 19-го века и современных нейронных сетей модель отличается прежде всего качественным характером связей между концептуальными узлами, среди которых можно найти связи разного вида: ИМЕЕТ, ЕСТЬ, НЕ ЕСТЬ, МОЖЕТ, ДАЕТ, ДЫШИТ и т.д.12 Данная модель в общих чертах объясняет те же факты, что и модель Гласса и Холиака. Акцент сделан на новой интерпретации фактов о различиях времени реакции — согласно данной модели, эти различия свидетельствуют прежде всего о распространении внутри семантической сети кратковременной «волны» активации (см. Андерсон, 2002).

Общий результат этих экспериментов заключается в доказательстве роли абстрактных категорий, а также в демонстрации зависимости процессов категоризации как от привычных ассоциаций, так и от связей, которые имеют качественный характер. Вместе с тем, подобные традиционные подходы к описанию структуры семантических категорий обладают рядом недостатков. Для них — как в сетевом, так и в теоретико-множественном варианте — характерно понимание значения как суммы элементарных компонентов. Соответствующие модели основаны на изучении семантики языка. Это исключает из рассмотрения невербальный опыт, который начинает формироваться с самого рождения и специфически связан с восприятием и действиями. Возникшие в ходе этих исследований гипотезы довольно искусственны и больше говорят о различиях экспериментальных ситуаций, чем о представлении знаний. Как заметил один из критиков хронометрирования семантической памяти, «Попробуйте спросить вашего собеседника, есть ли у канарейки крылья, и он решит, что вы либо идиот, либо собираетесь рассказать анекдот».

Январь 24, 2019 Психология труда, инженерная психология, эргономика
Еще по теме
ОСОБЕННОСТИ АКТИВАЦИИ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТИ ПРИ РЕШЕНИИ ТВОРЧЕСКИХ ЗАДАЧ
Валуева Екатерина Александровна ИНТЕЛЛЕКТ, КРЕАТИВНОСТЬ И ПРОЦЕССЫ АКТИВАЦИИ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТИ
ПОНИМАНИЕ В РАМКАХ СЕМАНТИЧЕСКОГО ПРОСТРАНСТВА.
Марьяненко Д.А. ЛИЧНОСТНОЕ СЕМАНТИЧЕСКОЕ ПРОСТРАНСТВО:ФАКТОРЫ ИЗМЕНЕНИЯ
Паксютова В.В. ВРЕМЕННАЯ ДИНАМИКА СЕМАНТИЧЕСКИХ ПРОСТРАНСТВ ОБРАЗОВ ПСИХИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЙ
10.15. Четвертый пояс персональной образовательной сети -система транскоммуникативных связей личности в пространстве университета
10.14. Третий пояс персональной образовательной сети - система транскоммуникативных связей личности в пространстве факультета
10.16. Пятый пояс персональной образовательной сети -система транскоммуникативных связей личности в информационно-образовательном пространстве СМИ и Интернет
10.18. Седьмой рекреативный пояс персональной образовательной сети - транскоммуникативное пространство образовательных путешествий
АВТОАССОЦИАТИВНЫЕ СЕТИ
2.5. Работа в сети Интернет
9.4.2. СЕТИ СВЯЗИ
Казаков А. В. ПРОСОЦИАЛЬНОЕ ПОВЕДЕНИЕ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ
ЭПИЗОДИЧЕСКАЯ И СЕМАНТИЧЕСКАЯ ПАМЯТЬ
2.3.3 Нейронные сети в психологии
КОМПЬЮТЕРНЫЕ СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ В ПРОФЕССИОНАЛЬНОМ ОБРАЗОВАНИИ
Дворцова М.Н. КОМПЛЕКС НЕДОСТАТОЧНОСТИ И ЗАВИСИМОСТЬ ОТ СЕТИ «В КОНТАКТЕ» У СТАРШЕКЛАССНИКОВ
Дворцова М. Н. ВЗАИМОСВЯЗЬ АКЦЕНТУАЦИЙ И ЗАВИСИМОСТИ ОТ СЕТИ «В КОНТАКТЕ» У СТАРШЕКЛАССНИКОВ
М. Н. Дворцова КОМПЛЕКС НЕДОСТАТОЧНОСТИ И ЗАВИСИМОСТЬ ОТ СЕТИ «ВКОНТАКТЕ» У СТАРШЕКЛАССНИКОВ
Павлова Е. Взгляд психолога на виртуально–коммуникативные сети
Добавить комментарий