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Brunswik’s fundamental principle explained: A diffusion lens model of vicarious functioning
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AI
DOI：10.3758/s13423-025-02764-9.png)
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摘要
En 中文
在Egon Brunswik的概率功能主义理论中，人类预测被概念化为一个归纳推理过程，其中线索被用作预测环境中概率相关标准的一种透镜。由个体不确定性和环境可替代性驱动的动态认知调整，基于替代性功能，即从共现频率中学习的原则。然而，以往的替代性功能模型——多元回归透镜和快速-简单透镜——未能解释个体在生态线索效度学习过程中如何降低不确定性。因此，我们开发了一个替代性功能的扩散透镜模型，该模型捕捉了个体对具有多个概率和可替代线索环境的动态认知调整。超级统计学方法使我们能够通过漂移速率对生态效度的敏感性随时间增加来解释不确定性的减少。此外，假设非决策时间随呈现的线索数量线性增加，以解释环境中的线索可替代性。最终模型通过成功拟合先前在多样化环境和情境下的多线索概率学习任务中收集到的反应时间和选择数据得到验证。这表明扩散透镜模型能够解释从初始知识缺失到接近完美逼近概率环境的认知调整。
Keyword:
Lens model
Cue probability learning
Diffusion model
Superstatistics
AI总结
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3
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223
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Interplay of Aging and Practice in Conflict Processing: A Big-Data Diffusion-Model Analysis冲突处理中老化与实践的相互作用: 大数据扩散模型分析.png)
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