Модель шкалирования цветового зрения. Модель Терстона

Описание

Когда субъективная шкала построена, можно в соответствии с этой шкалой установить и необходимую последовательность объектов-стимулов. Теперь, анализируя объекты с физической точки зрения, уже значительно легче выявить ту стимульную характеристику, которая лежала в основе субъективных оценок.

Рассмотрим, например, процедуру построения шкалы «красоты» цвета с использованием закона сравнительных суждений Терстона. Стимулами могут служить образцы из атласа Мансела, имеющие разные цвета. Испытуемому предлагается рассмотреть по очереди все возможные пары образцов и в каждой паре выбрать более «красивый» цвет. Каждая пара предъявляется много раз, и определяется частота предпочтения каждого цвета при сравнении с остальными.
[banner_centerrs] {banner_centerrs} [/banner_centerrs]

На этом первом шаге для исходного набора цветных образцов строится порядковая шкала частот предпочтения. На втором шаге вводится теоретическое допущение, что дисперсия различения пары стимулов распределена по нормальному закону. Тогда субъективная разность между двумя стимулами Si и Sj - может быть измерена в терминах нормированной дисперсии для наблюдаемой в опыте частоты суждения: стимул Si более красивый, чем стимул Sj. Определение значений попарных разностей даст возможность достроить шкалу интервалов для такого свойства стимулов как красота цветных карт, хотя физические корреляты этой красоты остаются неизвестными.

Получив возможность расположить стимулы по субъективной шкале красоты, можно перейти к обратной процедуре — выявить, какой физический параметр в стимулах меняется в соответствии с полученной шкалой красоты, и проверить, можно ли интерпретировать этот параметр как физический коррелят красоты.

Однако модель Терстона предполагает обязательную одномерность шкалируемого свойства объектов, в данном случае «красоты» цветных образцов. Таким образом, независимо от того, сколько физических характеристик стимула определяет оценку «красоты» цвета, психологически все цветовые образцы должны быть выстроены в некоторую одномерную последовательность по степени красоты.

Если же в действительности для оценки красоты цвета используется больше, чем одна субъективная размерность (как, например, при оценке различий между апертурными цветами: одна — для цветового тона, другая — для насыщенности), то, используя модель Терстона, построить адекватную шкалу «красоты» цвета невозможно. В лучшем случае это будет какая-то проекция действительных шкал в одномерное пространство, на одну шкалу, и восстановить эти исходные шкалы по имеющейся единственной шкале, конечно, невозможно.

Предположение одномерности шкалируемой сенсорной характеристики входит не только в модель Терстона, но и в модели шкалирования Фехнера и Стивенса тоже. Например, при оценивании стимулов в стивенсовских методах с заданным эталоном каждый стимул сравнивается только с каким-либо одним, эталонным стимулом, который играет роль точки отсчета. По существу это дает информацию только о расстоянии на шкале между эталонов и другими стимулами, но расстояния между сравниваемыми стимулами остаются неизвестными, то есть структура пространства заранее сводится к одномерной шкале расстояний.

Естественно, что в этом случае невозможно решить и главную задачу, т. е. построить психофизическую функцию, поскольку нет никакой «подсказки», как упорядочены физические объекты.
Существенные ограничения при определении истинной размерности субъективного пространства вносит методология «черного ящика», когда физические стимулы соотносятся с субъективными образами без учета тех преобразований входной информации, которые осуществляются нейронными сетями. Как мы увидим далее в этой книге, анализ устройства нейронных сетей позволяет понять, почему нет прямого соответствия между размерностями физических характеристик стимулов и субъективных характеристик образов.

Проблемы построения сложных субъективных шкал (их называют также «многомерными» шкалами, или «субъективными пространствами») и их связи со шкалами физических свойств стимуляции привели к разработке методов многомерного шкалирования. Значение этих методов для психофизиологии определяется возможностью интерпретации осей субъективного пространства не только как психофизических характеристик, но и как нейрофизиологических каналов преобразования информации.