Творчество: наука, искусство, жизнь
Материалы Всероссийской научной конференции, посвященной 95-летию со дня рождения Я. А. Пономарева, ИП РАН, 2425 сентября 2015 г.
Ответственные редакторы:
кандидат психологических наук С. С. Белова
доктор филологических наук А. А. Григорьев
член-корр. РАН, доктор психологических наук, профессор А. Л. Журавлев
кандидат психологических наук Е. А. Лаптева
член-корр. РАН, доктор психологических наук, профессор Д. В. Ушаков
доктор психологических наук, профессор М. А. Холодная
Материалы конференции публикуются в авторской редакции.
И. О. Александров[1], Н. Е. Максимова[2], Д. С. Туруба[3]
Виртуальные траектории достижения цели в стратегической игре как побочные продукты взаимодействия с предметной областью[4]
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт психологии РАН (Москва)
НОУ ВПО «Высшая школа психологии (Институт)» (Москва)
Введение Я. А. Пономаревым представления о «побочных продуктах» взаимодействия (Пономарев, 1983) объясняет не только феномены творчества, но и широкий круг явлений развития, научения, формирования нового, включая феномены имплицитного научения, имплицитной памяти и т. п. (Ушаков, 2006, Reber, 1993). Количественное описание процесса образования побочных продуктов может быть построено для формирования структуры знания (СЗ) в стратегической игре, поскольку игры этого класса рассматриваются как модели творческого порождения нового знания (Адельсон-Вельский и др., 1983). Для процесса формирования СЗ в стратегической игре разработано формальное описание (Александров, 2006). Предложены два альтернативных варианта объяснения процесса решения стратегических задач игры, предполагающих формирование (1) либо множества ординарных стратегий (линейных или циклических), представляющих простые или сложные маршруты (Харари, 1977) приближения к цели (Александров, 2006), (2) либо, в пределе, единственной структуры метастратегии, образованной множеством пересекающихся (ветвящихся) маршрутов (Александров, Максимова, 2009, 2010). Цель данной работы состояла в том, чтобы сопоставить возможности порождения побочных продуктов в двух версиях описания организации СЗ в терминах ординарных стратегий и метастратегий.
Предполагалось, что побочные продукты могут более эффективно формироваться в структурах, интенсивно ветвящихся в процессе развития, чем в линейно-организованных.
Методика. В исследовании участвовали 98 человек (56 женщин, 42 мужчин, в возрасте от 16 до 27 лет, медиана 20 лет), которые формировали компетенцию в стратегической игре двух партнеров в «крестики-нолики на поле 15×15». Каждая пара продолжала игру, пока не совершала 300 ходов (от 11 до 30 игр). Регистрировали координаты ходов на игровом поле. Для каждого испытуемого строили описание СЗ: перечисление компонентов, отношений между ними, групп компонентов, образованных отношениями различного типа (Александров, 2006). СЗ описывали как неоднородную семантическую сеть (Осипов, 1997), используя (1) отношения следования между компонентами, (2) отношения, образующие устойчивые последовательности компонентов (стратегии), (3) отношения, образующие повторные актуализации компонентов (петли и циклы). Строили два альтернативных описания семантической сети, основанные на (1) ординарных стратегиях, как устойчиво воспроизводящихся в протоколе игр последовательностей компонентов («линейных», не включающих петли и циклы, или «циклических», допускающих повторные актуализации компонентов), или на (2) МС, сложных структурах, образованных ординарными стратегиями за счет включения одних и тех же компонентов СЗ в разные стратегии и их пересечений (см. Александров, Максимова, 2009, 2010). Организацию МС описывали как ориентированный граф в терминах вершин (представляющих компоненты СЗ), дуг с весом >1 (представляющих отношения, образующие стратегии, (см.: Александров, 2006)), простых маршрутов (последовательностей вершин без повторов), петель и циклов (Харари, 1973). Для каждой МС давали исчерпывающее перечисление простых маршрутов, которое включало как реализованные в играх маршруты, так и потенциально возможные, но не реализованные; также учитывали петли и циклы. Детально описывали максимальную МС для каждой индивидуальной СЗ. Критерии определения максимальной МС (в порядке значимости): (1) количество маршрутов, (2) количество пересечений маршрутов, (3) количество петель и циклов, (4) количество вершин. Оценивали длину маршрутов, количество их пересечений, определяли характеристики ветвления маршрутов при их пересечениях. Анализировали направленность маршрутов: от корневых («только входных») вершин МС к «только выходным», от «входных-выходных» вершин, на которых совмещается выход из МС и возвращение в нее через эту же группу вершин. Оценивали расстояние (в количестве вершин) от «выходных вершин» до достижения выигрыша и проигрыша за пределами МС.
Результаты. 1. Описание ординарных стратегий. Общее количество ординарных стратегий в составе СЗ испытуемых варьировало от 10 до 44 при med=26,5; длина стратегий от 2 до 7 компонентов (med=4). Общее количество сформированных линейных стратегий (но не циклических) связано с количеством выигрышей у игрока (Rs=0,355, p=0,00003). Количество линейных стратегий увеличивается с ростом количества вариантов приближения к выигрышу (Rs=0,246, p=0,015), количество циклических стратегий, напротив, при этом снижается (Rs=0,229, p=0,033).
2. Описание метастратегий. Общее количество МС в составе СЗ испытуемых варьировало от 1 до 5 при med=2. Максимальные МС содержат от 6 до 92 вершин (компонентов СЗ), med=37, связанных дугами (от 6 до 169, med=52). МС содержат от нуля до 11 петель (med=2) и до 26 циклов (med=1). Количество маршрутов в максимальной МС от 3 до 396 (med=37), их длина от 1 до 11 (med=3). Количество пересечений маршрутов от 1 до 4024, med=194. От «только входных вершин» к «только выходным вершинам» ведет от 0 до 98 маршрутов, med=6,5), от «входных и выходных» обратно к «входным и выходным» от 0 до 66, med=5, существенно меньшее количество (точный тест Вилкоксона, Z=3,003, p=0,003). Расстояния от «только выходных» вершин МС до ситуации выигрыша составляют от 1 до 42 (med=13), до проигрыша от 1 до 35 (med=13); распределения медианных и максимальных значений совокупностей значений этих расстояний по всем МС не различаются (Z=1,19, p=0,241). Расстояния от «входных-выходных» вершин МС до ситуации выигрыша составляют от 1 до 9 (med=3), до проигрыша от 3 до 42 (med=13); эти расстояния достоверно различны (Z=6,35, p=4,4*10
15
Zp5
ZpmedmedRpRRpRpRpОбсуждение результатов. Представление организации МС как ориентированного графа показывает, что возможности перемещения в этой структуре асимметричны, они повышают вероятность приближения к выигрышу, либо снижают вероятность проигрыша. Заметим, что количество ветвлений (пересечений) маршрутов возрастает в направлении от входа в МС к выходу (см. оценку величины отношения количества дуг, входящих в вершины МС, к количеству исходящих дуг), что повышает разнообразие вариантов выбора маршрута. Вхождение в вершины, относящиеся к группе «входных выходных», повышает вероятность выигрыша, поскольку для этой группы вершин расстояние до выигрыша меньше, чем для проигрыша. Количество маршрутов, даже образующих только максимальные МС, а не все их множество, существенно превышает количество ординарных стратегий (линейных и циклических), содержащихся в СЗ (разница варьирует от 21 до +359 при med=12; точный тест Вилкоксона, Z=5,069, p=3,99*10
-7
RpRpТаким образом, важный фактор, определяющий эффективность МС в достижении выигрышей виртуальные маршруты, образующиеся как побочный продукт формирования и реализации множества маршрутов за счет включения в них одних и тех же вершин, т. е. пересечения маршрутов. В силу комбинаторных закономерностей количество виртуальных маршрутов (побочных продуктов деятельности), нарастает быстрее, чем они, реализуясь, переводятся в «прямые продукты». Образование виртуальных маршрутов можно рассматривать как вариант имплицитного научения. Постоянно увеличивающаяся по объему совокупность виртуальных маршрутов, как побочных продуктов деятельности, является ресурсом для отбора наиболее эффективных способов достижения выигрыша. Важно, что закономерности топологической организации МС открывают новые возможности оценки сходства/различия СЗ, формирующихся у партнеров по игре.
* * *
Александров И. О. Формирование структуры индивидуального знания. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2006.
Александров И. О., Максимова Н. Е. Метастратегии в структуре индивидуального знания: организация неоднородной семантической сети // Материалы XV Международной конференции по нейрокибернетике. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2009. Т. 1. С. 183186.
Александров И. О., Максимова Н. Е. Организация и свойства метастратегий как основы достижения целей в стратегической игре // Четвертая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Томск: Томский государственный университет, 2010. Т. 1. С. 122124.
Адельсон-Вельский Г. М., Арлазоров В. Л. и др. Машина играет в шахматы. М.: Наука, 1983.
Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. М.: Наука, 1997.
Пономарев Я. А. Методологическое введение в психологию. М.: Наука, 1983.
Ушаков Д. В. Языки психологии творчества: Яков Александрович Пономарев и его научная школа // Психология творчества: школа Я. А. Пономарева / Под ред. Д. В. Ушакова. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2006. C. 19142.
Харари Ф. Теория графов. М.: Мир, 1973.
Reber A. S. Implicit learning and tacit knowledge: An essay on the cognitive unconscious. N. Y.: Oxford University Press, 1993.
М. В. Аллахвердов[5]
Имплицитно-ассоциативный тест и эмоциональный струп-тест: сопоставление методов исследования имплицитных оценок[6]
Санкт-Петербургский государственный университет (Санкт-Петербург)
С чем бы ни сталкивался человек, он тут же формирует свое отношение к этому объекту, феномену или явлению. Более того, такая оценка образуется часто имплицитно. Другими словами, человек четко заявляет, что что-то хорошо или плохо, либо дает другую оценку, при этом он не способен точно определить, почему он так думает или говорит. Однако именно имплицитные представления играют важную роль в том, как человек себя ведет в той или иной ситуации, как реагирует на тот или иной объект. Такие неосознаваемые представления могут отличаться от того, что человек выражает эксплицитно. Наиболее очевидно это становится при изучении социально значимых проблем, в эксплицитной оценке которых человек часто проявляет социальную желательность. Во многом поэтому сейчас активно исследуется имплицитное (или в терминологии Я. А. Пономарева, интуитивное) знание и методы его извлечения. Оригинальные эксперименты Я. А. Пономарева (Пономарев, 1976) показали, что в первую очередь интуитивное знание раскрывается через действия. «Интуитивный опыт может проявиться, ведя за собой субъекта, направляя его руку» (Ушаков, 2006, с. 31). Наверное, именно это стало причиной того, что одним из наиболее популярных методов для изучения неосознаваемых оценок является имплицитно-ассоциативный тест (ИАТ) (Greenwald, Banaji, 1995). Так как в нем имплицитное (интуитивное) знание проявляется через интуитивные, автоматические действия субъекта.
В этом тесте испытуемым предлагается как можно быстрее классифицировать слова по категориям. Чаще всего испытуемым предъявляется две категории (например, X и Y), относящиеся к изучаемому феномену, и две оценочные категории (например, «хорошо» и «плохо»). Затем названия категорий попарно объединяют, таким образом получая новые сочетания категорий (например, «X хорошо», «Y плохо», «Y хорошо», «X плохо»), оставляя перед испытуемыми прежнюю задачу классификации слов. В основе метода лежит предположение, что в случае более сильных ассоциаций между изучаемыми и оценочными категориями классификация будет происходить быстрее, чем в случае слабых или противоречащих ассоциаций.
На сегодняшний день ИАТ используется для изучения большого количества социальных явлений, таких как расовые, классовые (Haider, Schneider, Sriram et al., 2015) и гендерные стереотипы (Chaxel, 2015), религиозные убеждения (Butz, Carvalho, 2015), неосознаваемая самооценка (Wegener, Geiser, Alfter et al., 2015) и другие. Отдельно стоит отметить работу Дж. Мюллер с коллегами (Mueller, Melwani, Goncalo, 2012), которые использовали данный метод для изучения имплицитной оценки креативности. В их исследовании испытуемым предлагались слова, которые относятся к одной из 4 категорий: «креативность» (новый, оригинальный и т. п.), «практичность» (практичный, функциональный и т. п.), а также слова, которые обозначали нечто хорошее (радуга, пирог, рай и т. п.), и слова, которые обозначали нечто плохое (рвота, ад, гниль и т. п.). Данное исследование показало, что несмотря на уверенные заявления людей «креативность это хорошо», их имплицитные оценки говорят об обратном. Однако авторы связывают полученные результаты с жизненной неопределенностью.
Если человек находится в состоянии неопределенности, его предпочтения сдвигаются в сторону практичности.
Для того чтобы можно было в полной мере интерпретировать полученные результаты любого ИАТ, важно понимать природу эффекта, лежащего в основе метода. По нашему мнению, возможное объяснение этой природы можно выдвинуть по аналогии с объяснением для другого популярного теста, используемого для исследования имплицитных оценок эмоционального Струп-теста (ЭСТ), так как мы предполагаем, что эффекты, лежащие в основе двух тестов, схожи и связаны с задачей игнорирования.
ЭСТ это модификация классического задания на перцептивную интерференцию, разработанного в 1935 году Дж. Струпом (Stroop, 1935). В ЭСТ в качестве стимульного материала используются как значимые, ассоциативно связанные с определенным явлением, так и нейтральные слова. Все предъявляемые слова написаны разными цветами (чаще всего красным, синим, зеленым или желтым). Задача испытуемого назвать цвет слова, которым оно написано, не читая его. Во множестве исследований (напр., Williams, Mathews, MacLeod, 1996; Phaf, Kan, 2007; Yiend, 2010; Сысоева 2014) было показано, что если слово является значимым для испытуемого, то время называния цвета больше, чем для нейтральных слов. В данном случае интерференционный эффект возникает в результате того, что испытуемый выполняет дополнительное задание игнорирования. Мы предполагаем (Аллахвердов, Аллахвердов, 2014), что данный эффект является следствием сличения результатов автоматически осуществляемой мозгом обработки информации с требованием сознания такую обработку не осуществлять. Интерференция возникает, когда сознание дает мозгу такую задачу, которую тот всегда осуществляет автоматически, без контроля со стороны сознания и просто «не сообщает» ему, что задача решена. Однако стоит сознанию начать проверять правильность выполнения задачи «не делать что-либо» (например, в Струп-тесте не читать слова), как тут же обработанный мозгом результат (например, значение слова) попадает в сознание. Такое объяснение позволяет сделать несколько экспериментально проверяемых следствий (см. там же). Одно из них основано на гипотезе, что чем сложнее дополнительная задача игнорирования, тем сильнее будет эффект интерференции и, наоборот, чем проще будет дополнительная задача игнорирования, тем этот эффект будет меньше.