（发展与教育心理学专业论文）原型相似性与特征分布对类别维度效应的影响.pdf

原型相似性与特征分布对类别维度效应的影响 i l l l l l l lti i iiii i i l li i i iii y 17 8 010 3 摘要 h o f f m a n ( 2 0 0 6 ) 采用家族相似性结构的类别学习研究发现，多维度条件下 的分类学习不仅不比少维度条件下的分类学习慢，而且被试能够学习到更多的类 别特征，实验证明了“类别维度效应 的存在。h o f f m a n 的研究与已有研究存在 着较大矛盾，s h e p a r d 发现，在人工类别中增加几个维度，便会给被试的学习造 成很大的困难。h o f f m a n 的研究揭示了维度数量对类别学习影响的新特点，对现 有的分类理论和模型提出了挑战，具有重要意义。但究竟是什么原因导致了这个 结果? 这个结果是否具有普遍性? 我们将在本实验中探讨这些问题。 前人研究发现，类别维度是影响类别学习的一个重要因素；而类别特征是类 别维度的主要表现形式，因此我们预计类别维度中类别特征的变化将会影响类别 学习的结果。本研究的类别特征存在三种变化：第一，刺激特征与类别原型特征 的相似性的变化；第二，刺激特征分布的变化；第三，刺激特征性质( 人工特征、 自然特征) 的变化。 本研究在h o f f m a n ( 2 0 0 6 ) 研究的基础上进行，包括三个实验，每个实验又 分别由两部分组成。第一部分都要验证维度效应是否存在，第二部分探究刺激特 征变化对维度效应的影响。实验一，探究刺激特征与原型特征相似性的变化对维 度效应的影响。实验二，探究刺激特征的不平衡分布对维度效应的影响。实验三， 探究自然类别中维度效应的变化趋势。三个实验都以学习正确率、单特征测试正 确率、学习到的维度数为因变量指标，考察了维度效应的影响因素。本研究得出 了以下结论： ( 1 ) 在刺激特征与原型特征4 5 相似性的条件下，实验结果发现了维度效应 的存在。而在刺激特征与原型特征3 5 相似性的条件中，并没有发现维度效应。 因此，刺激特征与原型的相似性是影响维度效应发生的一个因素。 ( 2 ) 保持新项目中刺激特征与原型特征的相似性相同，而例外特征在刺激间 的分布不均衡的条件下，结果同样发现了类别学习的维度效应。这说明例外特征 分布的变化并不会影响维度效应的发生，即例外特征的分布不是维度效应的影响 因素。 ( 3 ) 在自然类别学习中，也发现了维度效应的存在。而且自然类别学习的效 果高于同等条件下实验室类别学习的结果。说明，多维度类别学习是更符合自然 类别学习。维度效应符合自然类别学习的规律。 总之，本研究的三个实验，证明h o f f m a n 所发现的维度效应并不是普遍存在 的，它只是在新的刺激特征与原型的刺激特征达到一定相似度的情况下才会发 生。维度效应符合人们对自然类别的学习，所以具有现实意义。 关键词：原型；相似性；特征分布；类别维度效应 i i t h e i n f l u e n c eo fp r o t o t y p e ss i m i l a r 【t ya n d f e a ：r u r ed i s t r i b u t i o no nc a t e g o r y d i m e n s l 0 n a l i t ye f f e c t a b s t r a c t t h es t u d yo fh o f f m a n2 0 0 6f i n d st h a tl e a r n i n gi nh i g h - d i m e n s i o n a lc a t e g o r i e si s n os l o w e rt h a ni nl o wd i m e n s i o n a lo n e s ；i n s t e a d ，s u b j e c t sc a nl e a r nm o r ef e a t u r e s f r o mh i g h d i m e n s i o n a lc a t e g o r i e st h a nf r o ml o w d i m e n s i o n a lo n e s t h er e s u l t ss h o w t h eo c c u r r e n c eo f “c a t e g o r yd i m e n s i o n a l i t ye f f e c t 一c a t e g o r i e sw i t hm o r ed i m e n s i o n s e n a b l ei n d i v i d u a l st ol e a r nm o r e s u r p r i s i n g l y , t h e r ei se v i d e n c ei nt h ee x p e r i m e n t a l l i t e r a t u r et h a ti tm i g h tb ev e r yd i f f i c u l tt ol e a r n c a t e g o r i e sw i t hm a n yf e a t u r e so r d i m e n s i o n s f o re x a m p l e ，s h e p a r d19 61f o u n dt h a t i n c a t e g o r i e sw i t hm o r e d i m e n s i o n s ，l e a r n i n gb e c a m em o r ed i f f i c u l t h o f f r n a n ss t u d yw a sd i f f e r e n tf r o mt h e o r i g i n a lc a t e g o r yt h e o r ya n dm o d e l s i nt h i sr e s e a r c hw ew i l li n v e s t i g a t ew h a tw i l l i n f l u e n c e t h eo c c u r r e n c eo ft h ec a t e g o r yd i m e n s i o n a l i t ye f f e c t p r e v i o u ss t u d i e sr e g a r d e dt h ec a t e g o r yd i m e n s i o na sa ni m p o i t a n tf a c t o rt h a t a f f e c t sc a t e g o r yl e a r n i n g ，a n dc a t e g o r yf e a t u r ei st h ef o r mo fc a t e g o r yd i m e n s i o n ，s o w es u p p o s et h a tc a t e g o r yf e a t u r ew o u l di n f l u e n c et h er e s u l t so fc a t e g o r yl e a r n i n g i n t h i sr e s e a r c h ，t h ec a t e g o r yf e a t u r ew i l lc h a n g ei n 、t h r e ec o n d i t i o n s f i r s t ，w ew i l lv a r y t h es i m i l a r i t yo ft h es t i m u l u sf e a t u r e st oc a t e g o r y p r o t o t y p e ；s e c o n d ，w ew i l lv a r yt h e d i s t r i b u t eo f t h ef e a t u r e ；t h i r d ，w ew i l lc h a n g et h en a t u r eo f t h ef e a t u r e s b a s e do nh o f - f f m a n ss t u d y , t h er e s e a r c hi n c l u d e st h r e ee x p e r i m e n t s ，a n de a c h e x p e r i m e n t h a st w os e c t i o n s i nt h ef i r s t s e c t i o n ，w ew i l lt e s tt h ec a t e g o r y d i m e n s i o n a l e f f e c t i nt h es e c o n ds e c t i o n , w ew i l le x p l o r et h ei n f l u e n c eo fc h a n g e s o ft h ef e a t u r eo nc a t e g o r yd i m e n s i o n a l e f f e c t i ne x p e r i m e n t1 ，w ec h a n g et h e s i m i l a r i t yo ft h es t i m u l u sf e a t u r e st oc a t e g o r yp r o t o t y p e ，a n dt e s ti ft h er e s u l t sw i l l a f f e c tc a t e g o r yd i m e n s i o n a l i t ye f f e c t i ne x p e r i m e n t2 ，w ec h a n g et h ed i s t r i b u t i o no f i i i t h ef e a t u r e ，t of i n do u ti ft h er e s u l t sw i l la f f e c tc a t e g o r yd i m e n s i 6 n a l i t ye f f e c t i n e x p e r i m e n t3 ，w ew i l ld e s c r i b et h ec a t e g o r yd i m e n s i o n a l i t ye f f e c ti nn a t u r a lc a t e g o r y d e p e n d e n tv a r i a b l e si na l l t h r e ee x p e r i m e n t sa r el e a r n i n ga c c u r a c y , s i n g l e f e a t u r e a c c u r a c ya n dt h en u m b e ro ft h el e a r n e dd i m e n s i o n t h ee x p e r i m e n t sg e tt h ef o l l o w i n g r e s u l t s ： ( 1 ) i nt h ec o n d i t i o nt h a ts t i m u l u sf e a t u r e sa r e4 5s i m i l a rw i t hc a t e g o r yp r o t o t y p e , t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h e e x i s t e n c eo ft h ed i m e n s i o n a l i t ye f f e c t i nt h e c o n d i t i o no fs t i m u l u sf e a t u r e s 、历m3 5 s i m i l a r i t yt oc a t e g o r yp r o t o t y p e ，t h e e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wn op r e s e n c eo ft h ed i m e n s i o n a l i t ye f f e c t t h e r e f o r e ，t h e s i m i l a r i t yo fs t i m u l u sf e a t u r e st op r o t o t y p ei saf a c t o rt oa f f e c td i m e n s i o n a l i t ye f f e c t ( 2 ) i nt h ec o n d i t i o nt h a te x c e p t i o n a lf e a t u r e sw e r eu n e v e n l yd i s t r i b u t e db e t w e e n t h es t i m u l u s ，t h ed i m e n s i o n a l i t ye f f e c to fc a t e g o r yl e a r n i n gi sa l s of o u n d t h i ss h o w s t h a tc h a n g e so ft h ee x c e p t i o n a lf e a t u r ed i s t r i b u t i o nw i l ln o ta f f e c tt h ed i m e n s i o n a l i t y e f l e e t ( 3 ) i nt h en a t u r a lc a t e g o r yl e a r n i n g ，t h ee x i s t e n c eo ft h ed i m e n s i o n a l i t ye f f e c ta l s o e x i s t s t h er e s u l tf r o mn a t u r a lc a t e g o r yl e a r n i n gi sb e t t e rt h a nt h a tf r o me x p e r i m e n t c a t e g o r yl e a r n i n g i ti n d i c a t e st h a td i m e n s i o n a l i t ye f f e c tc o m p l i e sw i t ht h el a w so f n a t u r a lc a t e g o r y 、l e a r n i n g i ns h o r t ，a l lt h r e ee x p e r i m e n t si nt h i ss t u d yh a v ep r o v e dt h a td i m e n s i o n a l i t y e f f e c td o e sn o tw i d e s p r e a d ，b u to n l yo c c u rw h e nt h es i m i l a r i t yo ft h es t i m u l u sf e a t u r e s t oc a t e g o r yp r o t o t y p ei sh i g h d i m e n s i o n a l i t ye f f e c ti si nl i n ew i t hp e o p l e sn a t u r a l c a t e g o r i e so fl e a r n i n g ，s ot h er e s e a r c ho ni ti so f p r a c t i c a ls i g n i f i c a n c e k e yw o r d s ：p r o t o t y p e ；s i m i l a r i t y ；f e a t u r e d i s t r i b u t e ；c a t e g o r y d i m e n s i o n a l i t ye f f e c t i v 目录 中文摘要i 英文摘要 第一部分前言1 第二部分文献综述3 1 类别学习3 2 类别相似性6 3 类别特征分布9 4 类别维度与维度效应1 1 第三部分问题提出与研究意义1 3 1 问题的提出1 3 2 研究意义1 7 第四部分实验研究1 8 实验一比较不同原型相似性条件下维度效应的变化1 8 1 实验目的1 8 2 研究方法1 8 3 结果与分析2 l 4 讨论一”2 4 5 结论o q p000 2 6 实验二比较不同特征分布条件下维度效应的变化2 7 1 实验目的2 7 2 研究方法2 7 3 结果与分析2 8 4 讨论3 0 5 结论i d oo oo，ooo i 3 1 实验三比较自然类别与人工类别维度效应的差异3 2 1 实验目的3 2 2 研究方法3 2 3 结果与分析3 3 4 讨论3 6 5 结论3 7 第五部分总体讨论3 8 1 相似性变化条件下的类别学习3 8 2 特征分布变化条件下的类别学习3 8 3 类别性质变化条件下的类别学习3 9 4 维度效应的影响因素4 0 第六部分结论4 2 参考文献4 3 附勇乏q qq 00 0 4 6 致谢”5 0 攻读学位期间发表论文情况5 1 第一部分前言 类别学习是指个体经过一定量的分类练习，学会将刺激正确归类的认知加工 过程。类别学习是目前认知心理学领域研究的热点之一，心理学者们从不同的角 度来研究，主要包括以下几方面：第一，从类别学习材料的角度来讨论影响类别 学习结果的因素。如：对类别维度的数量、类别结构的复杂性等的研究；第二， 从类别学习方式的角度来研究类别学习结果的差异。如对观察式、推理式、反馈 式等学习方式的研究；第三，从类别表征系统的角度来研究类别学习的模型。 本研究是从第一种角度，即类别学习材料的角度来研究类别学习。h o f f m a n 的研究发现，在家族相似性类别结构中，随着类别维度数量的增加，类别学习的 效果反而会更好。h o f f m a n 的研究对已有的类别学习研究结果和理论模型提出了 挑战，而本研究一方面是来验证下h o f f m a n 发现的维度效应是否具有普遍性；另 一方面也是本研究的创新之处就是探讨有哪些因素会影响维度效应的发生，维度 效应是否具有现实意义。 类别维度变化会影响类别学习的结果。一种观点认为，类别维度的增加会阻 碍类别学习。s h e p a r d ( 1 9 6 1 ) 研究发现，越多维度的类别，学习起来越困难。 类别学习的假设检验模型也认为增加维度会使学习者的学习速度减慢。线索竞争 模型认为随着维度的增加，线索间会互相干扰，导致学习速度下降。注意资源限 制理论也认为注意资源是有限的，随着维度数量的增加，使得学习者分配在每个 维度上的注意量减少，从而学习到的类别特征也减少。另一种观点则认为，维度 的增加不仅不会阻碍类别学习，反而有助于类别学习。h o f f m a n ( 2 0 0 6 、2 0 0 8 ) 的研究证实，多维度条件下的分类学习不仅不比少维度条件下的分类学习慢，而 且被试能学到更多的类别特征，即随着类别维度的增加，类别学习的效果更好。 联结主义网络模型认为，在注意资源较多的情况下，增加的维度有助于类别学习； 如果注意资源比较少，增加的维度不会改变类别学习效果。即增加维度要么利于 学习，要么不改变学习，但肯定不会阻碍类别学习。 类别维度的表现形式- 类别特征，其变化也会影响类别学习的效果。首先， 刺激特征与原型特征的匹配性不同，会导致类别学习难易程度的变化。s m i t h ( 1 9 8 9 ) 、k r u s c h k e ( 1 9 9 2 ) 、m a l t ( 1 9 9 9 ) 的研究都指出分类是根据刺激项目 第一部分前言 与对本类别成员的记忆痕迹之间重叠的特征数目来进行的。重叠的数目越多，刺 激特征与原型越相似，分类越容易。其次，例外特征分布的变化也会影响类别学 习( m u r p h y k a p l a n ，2 0 0 0 ) 。所谓例外特征是指原本属于a 类别成员的特征 却在b 类成员的样例中出现，那么这些特征就是例外特征。如果例外特征分布不 均衡，就会导致某些样例更容易分类，而另一些样例则比较难。 本研究旨在探索：第一，在增加维度，改变刺激特征与原型的相似性的情况 下，类别学习结果会有怎样的变化，类别学习的维度效应是否发生：第二，在增 加维度，刺激特征与原型的相似性保持不变，而改变刺激特征分布的情况下，类 别学习又会发生怎样的变化，类别学习的维度效应是否存在；第三，随着类别维 度的增加，自然类别与人工类别的学习效果有无显著差异，自然类别学习中是否 也存在维度效应。 2 第二部分文献综述 1 类别学习 1 1 类别与类别学习的概念 类别被定义为：一类相似的东西( 物体或实体) ，或者是本质核心相似( 如： 为什么所有的科学课程被认为是“科学) ，或者是在外观、生物学、机能等方面 有相似之处。 类别学习是指个体经过一定量的分类练习，学会将刺激正确归类的认知加工 过程。 m e d i n ( 1 9 8 9 ) 认为“概念和类别是人们思考和行动的基石 。概念帮助我们 将已经形成的知识基础进行整理。类别可以帮助我们作出预测和相应的行为。例： 如果你被告知外面正发生“雷暴 ，那么你的反应和行为会是一种方式；如果你 被告知外面有“飓风 ，那么你的反应和行为就会是另一种方式。你将“风暴” 分为两类，意味着你已经看到了它们之间的区别。相似地，那些区别的存在使得 你对风暴的反应取决于风暴的不同类别。 1 2 类别学习理论 有关于类别学习的理论研究，可以分为三种类型，第一种是以规则为基础的 理论模型；第二种是以相似性为基础的理论模型；第三种是以解释性为基础的理 论模型。 在基于规则的类别中，学习者根据已经习得的分类规则对样例进行分类。代 表性的理论为经典理论。在基于相似性的类别中，学习者是根据样例与类别中的 某种抽象特征的相似性或者与已保存在记忆中的一个或更多个样例的相似性来 分类的。代表性的有原型理论、样例理论。在基于解释性的类别中，学习者是根 据样例或类别间的意义关系来分类的。代表性的有图式理论和基于知识的理论。 1 2 1 经典理论 从亚里士多德时代至2 0 世纪7 0 年代，经典类别理论一直占主导地位。这个 理论认为，关于一个类别的所有样例或实例都有共同的基本特征。经典的类别理 论尤其坚持认为特征的表征必须具有个体的必要性和集体的充分性( m e d i n ， 第二部分文献综述 1 9 8 9 ) 。说一个特征具有个体必要性就是说作为类别成员的每个样例都必须具有 这个特征。如“有3 条边 是三角形这个类别的必要特征，如果没有3 条边的物 体就自动被排除在三角形这个类别之外。说一些特征具有集体充分性，也就是说 任何一种东西只要拥有这个集体中的每一个特征，那么它自动就是这个类别的一 个样例。如“有3 条边，是封闭的几何图形”这些特征已经可以充分证明是一个 三角形，那么任何一种东西只要拥有这些特征就是三角形。 经典类别理论包括几层含义：第一，它假设一个类别在心理上代表了一类特 征。也就是说，类别并不是具体样例的表征而是相当的抽象的，它包含了关于所 有样例所具有的性质和特征的信息。第二，它假设一个类别中的成员关系是清晰 明确的：一种情况是事物包含所有的必要和充分特征( 是类别中的成员) ；另一 种情况是事物缺乏一个或更多个特征( 不是类别中的成员) 。第三，一个类别中 的所有成员都是平等的，没有“更好的或“更坏的三角形，即每个样例所具 有的代表性都相同。 1 2 2 原型理论 e l e a n o rr o s c h 与同事的工作( r o s c h ，1 9 7 3 ；r o s c h 和m e r v i s ，1 9 7 5 ) 对经 典理论提出了质疑并极大地削弱了其吸引力。r o s c h 发现，人们在判定类别不同 成员的“代表性 方面存在很大的不同。例：大多数北美人认为知更鸟或麻雀是 鸟这个类别的良好样例，但是其它样例如鸡、企鹅或鸵鸟则认为是不好的样例。 这个结果与经典理论是不符的。经典理论认为一个类别中的成员关系遵守“全或 无法则：要么是属于这个类别( 如知更鸟或鸵鸟) ，要么是不属于这个类别。 经典理论不能解释为什么人们会认为有些鸟比其它的鸟更能代表“鸟 这个概念。 而原型理论则能很好的解释，为什么一个类别中的某些成员比其它成员更具 有代表性。因为原型是对于一类事物的典型表征，是一个特定的具体的表象，它 包括这类事物的主要特征；它与本类别其他成员之间有较多的共同特征，而且相 对于其他成员而言，它最能代表某一类别；它和其他成员最相似，因而也最容易 被提取出来。所以，在获得原型以后，遇到类似的新事物，就可以与这个原型比 较，从而确定该事物属于该类别。它也可以解释为什么人们很难对自己的概念下 严格的定义：因为严格的定义并不存在。最后，原型理论还能解释为什么有些东 西很容易分类，有些却不能，如，西红柿，有些人把它认作是蔬菜，而有些人认 4 第二部分文献综述 为是水果，因为它经常和其它蔬菜一起被食用而不是和其它一些水果一起，并且 与其它一些蔬菜分享相似之处。但是，一名生物学家会认为西红柿是水果，因为 西红柿是由花发展而成的，是花结的果，而蔬菜并不是花的产物，而是来自于茎 或根。原型理论可以解释西红柿这种两可性：它可以与蔬菜共享一些特征也可以 与水果共享一些特征。 1 2 3 样例理论 与原型理论相似，它解释人们为什么不能确定必要特征和对特征进行定义： 因为没有什么东西是可以被确定下来的。它还可以解释为什么人们难以对模糊的 和没有代表性的实例分类：因为这些来自不同类别的实例与样例都有相似之处 ( 例，西红柿不仅与水果样例，如桔子或苹果相似；也与蔬菜样例，如甜菜或南 瓜相似) ，或者与任何已知的样例都不太相似。有代表性的实例比没有代表性的 实例更容易被保存或者与已保存的样例更相似。这个可以解释为什么人们能更快 的加工有代表性实例的信息。所以，检索有代表性的实例的信息可以更快找到已 保存的与之相似的样例。相反，没有代表性的实例与已存样例很不相似所以需要 时间会更长。 与原型理论相似，样例理论最大的问题在于它没有对概念进行明确的界定， 概念的界限不清楚。例如，它很难确定哪个实例最终可以作为样例被保存下来或 者不能作为样例被保存。但是许多心理学家相信，人们经常将类别中特殊成员的 信息保存在他们的概念表征中。 1 2 4 图式理论 b a r t l e t t 将图式定义为一种“对过去反应或过去经验的主动组织，它必须随 时听候调遣，应用于任何适应良好的有机体的反应中 。图式可以分层级地嵌套 在一起，因此，任何一个图式都可以有下一级的图式和上一级的图式。如“第一 次看见大学室友”这个图式可以是“适应大学生活这个图式的子图式，而“适 应大学生活”可以被包含在“上大学”这个图式中等等。相似的，“第一次看见 大学室友”这个图式也可包含“寝室 ，“看见一个新人和“室友 等子图式。 图式理论与原型理论( 原型理论和图式理论都保存从实例中抽象出来的信 息) 和样例理论( 两者都保存真实实例的信息) 都有相似之处。 图式理论也面临着一些与原型理论和样例理论同样的问题。如，它并没有清 第二部分文献综述 楚的说明个体图式之间的界限。而且，一些心理学家认为，目前，图式理论还没 有被经验研究所证实。而且仍然需要回答下列问题：什么样的经验可以形成新的 图式? 图式是怎样被经验修正的? 人们怎样知道在不同的情境下使用哪种图式 一也就是说使用了哪种环境线索? 1 2 5 基于知识的理论 基于知识的理论认为，一个人对物体或事件进行分类时，并不仅仅是将物体 或事件的特征或物理属性与已保存的特征或物理属性的表征对比；相反，人们使 用他或她已有的知识来考虑概念是怎样被组织的，来证明这种分类并且解释为什 么要将一些实例归入到相同的类别中。 基于知识的理论可以帮助解释，在特殊条件下，那些表面看起来不相同的物 体是怎样形成一个一致的类别的。例如，考虑这样一个类别，这个类别由小孩、 宠物、相册、传家宝和现金组成。表面看，这些东西不能归为一类，但是在一种 条件下：当大火要吞没一座房子的时候，这些东西便可紧密的归为一类“需要拯 救的东西 ，我们知道上面所提到的每样东西都是对于父母或主人很宝贵的或无 以替代的东西。但是，我们应该知道，只有当我们知道这个类别的目的时，这个 类别才能一致。 原型、样例、图式理论并不能对这一问题：即“同一类别中的事物是怎样走 到一起的 给予回答。基于知识的理论认为，人们关于世界的理论或心理解释与 他们的概念是纠缠在一起的，并且一起为分类提供知识基础。这一观点可以让人 们向他们自己和别人解释那些走到一起即归为一类的实例及被归为一类的原因； 哪些特征、属性、实例是重要的及为什么是重要的；哪些特征、属性、实例是无 关的及为什么是无关的。 2 类别相似性 2 1 类别相似性概念 “是什么使得一些事物很相似，又是什么使得另一些事物很不相同? 这个 问题一直是认知心理学所要研究解决的问题( m e d i n ，1 9 9 0 ) 。学习模型认为，学 会一种任务有助于学习另一种相似的任务，如，会骑自行车有助于学会骑摩托车； 记忆模型认为，对于x 的回忆会想起与它足够相似的y ；类别学习理论认为，分 6 第二部分文献综述 类一个新的样例是根据该样例与已知样例或已知类别原型的相似性来进行的。总 之，相似性是认知科学的一个核心概念。 相似性在类别的原型理论、样例理论、和解释理论中都扮演着重要的角色， 如：k o m a t s u ( 1 9 9 2 ) 和m e d i n ( 1 9 9 0 ) 的研究认为样例理论和原型理论都是以 相似性为中心的。样例理论认为分类涉及了判断物体与已储存的表征之间的相似 性，原型采取了更加抽象的方式来表征类别成员的属性；所以两种观点都认为对 一个事物分类涉及判断一事物与其它事物的相似性。s m i t h 、k r u s c h k e 、m a l t 的 研究都指出分类是根据刺激项目与对本类成员的记忆痕迹之间相似的特征的数 目来进行的。 m e d i n ( 1 9 8 9 ) 提出了确定相似性的四条准则：第一，两个事物之间的相似 性应随着它们共有特征数量的增加而增大，且随着共有特征数量的减少而降低； 第二，特征与特征之间应该相互独立，并且必须以相加的方式来增加相似性；第 三，构成相似性的特征应处于同一个抽象水平上。m e d i n 等人对于类别的层次结 构的研究也证明了这一点；第四，这些特征应足以描述一个概念或类别的结构， 概念在某种程度上应当是由一系列特征组成的。目前，研究者比较一致认为，相 似性是由新事物与类别成员匹配特征的数量决定的。 2 2 关于类别相似性的理论模型 虽然人们对相似性的研究由来已久，但是它在类别学习领域中至今仍是一个 相对模糊的概念，这主要是因为揭示相似性的真正机制会涉及到复杂的信息加工 过程( 阴国恩、安蓉，2 0 0 5 ) 。人们对相似性的研究一直受到心理表征理论的影 响，研究者们提出了相似性的对比模型，如：空间模型、基于特征的模型及结构 匹配的模型( 常建芳、莫雷，2 0 0 4 ) 。 2 2 1 空间模型 s h e p a r d 的相似性的空间模型，把物体表征置于一个空间中，物体间的距离 反映出它们之间相似的程度。事物处于这个假想的空间中，维度上的数值代表着 事物在心理上的特性，任何种类的相似性都可以被解释为“接近”。相似性可以 利用多维计算加以说明，也可以通过物体间的相似性距离得到空间表征。在这个 模型中，相似性并没有被简单地认为与距离一致，而是作为距离的指数衰变函数。 n o s o f s k y 通过对维度的权重参数加以模拟，从而扩展了这一模型，把表示选择 7 第二部分文献综述 性注意的“注意权重”引入了模型，从而使模型能较好地解释识别和分类任务的 结果。 2 2 2 基于特征的模型 相似性的空间模型受到了t v e r s k y 的批评。他认为，空间模型使用的连续 维度表征在很多情况下是不恰当的。因为事物是按照特征的有或无，而不是按数 字形式来表征的。例如，对于国家和人格，定性的表征往往更自然、更恰当。且 在认知方面，概念化刺激常常通过引起层次特征分组或聚类甚至通过“假维度” 的方式被构建。t v e r s k y 认为相似性是不对称的，存在着主体和参照物。对主体 和参照物的选择是由哪个更重要或更突出来决定的，更突出的事物被当作参照 物。比如“屠夫像外科医生 与“外科医生像屠夫”代表不同的意义。在比较“外 科医生像屠夫”时，外科医生是主体，屠夫是参照物。选择的维度不一定都是参 照物中最突出的维度，反转比较可能会改变结果。 2 2 3 结构匹配模型 相似性的结构匹配观点是由g e n t n e r ( 1 9 8 3 ) 的“类比的结构映射理论”发 展而来的。这个理论成功的解释了多种认知现象，包括类比推理、归纳推理、决 策决断以及相似性评定。相似性的结构匹配观点的核心假设是：心理表征是具有 结构的。在心理表征中，一些元素统帅、支配着其他一些元素。 结构匹配模型是用于对比成对事物的一种方法，而两种事物之间的相似是由 两个基本的限制条件来决定的，即结构一致性和系统性。 结构匹配模型用来对比成对范畴或概念的结构性表征的时候，首先必须要 有两个范畴的语义上的相似性，然后在此基础上寻找二者结构上的_ 致。从语义 学上看，对比的基础要求至少在表征中的某些谓项是等同的。这样在两种表征之 间才存在一定的一致性。两个事物的相似性的第二个限制条件是系统性。也就是 说基于有关联的整体系统之上的匹配能有助子基于离散的局部元素之上的匹配。 所以，在进行成对事物的对比和匹配的时候，整体元素的系统性匹配是统率局部 元素的匹配的。 2 3 类别原型相似性 关于类别的原型理论常涉及到家族相似性结构，在这个结构中，每个成员都 有很多特征，并且与不同的成员共享不同的特征。只有很少数的特征，是组中的 8 第二部分文献综述 每个成员都具有的；但是，如果一个成员所具有的特征越多，那么它就越有代表 性( k a t h l e e n ，2 0 0 8 ) 。如：s m i t h 家族中的兄弟们可以共享几个特征：浅色的 头发，浓密的八字胡，大耳朵和戴着眼镜。但并不是每位s m i t h 兄弟都具有以上 特征，只有一个s m i t h 兄弟拥有以上所有特征。他也会被s m i t h 家族的朋友们认 为是最能代表s m i t h 家族的一个人。他与一个兄弟兄弟共享大耳朵、戴着眼镜和 浅色头发这些特征，而与另一个兄弟共享浓密的八字胡和大耳朵这两个特征，所 以不同的兄弟配对共享不同的特征。 根据类别原型理论，个体对某个新事物的归类是由该事物与原型的相似性所 决定的。新项目具有的特征与类别原型相同，称为匹配特征。本文所指的相似性 就是利用项目特征与原型特征的匹配率来计算的。如在4 5 相似性的条件下，就 是只有一个维度特征是与原型不匹配的；例：刺激一尖嘴、2 只触角、单眼、身 体柔软、不能跳跃( 1 1 1 1 0 ) ；原型一尖嘴、2 只触角、单眼、身体柔软、能跳跃 ( 1 l l l l ) ；刺激特征与原型特征只有一个不相同。 本文对类别原型相似性的界定是：家族相似性结构中，新项目刺激特征与原 型特征的匹配概率。可以预期，新项目刺激特征与原型特征的匹配率越高，新项 目刺激特征与原型特征就越相似性，而且在这种结构中的类别学习就越容易。 3 类别特征分布 一般情况下，特征是指特征值( f e a t u r e sv a l u e ) 。一个类别刺激一般有几个 维度，每个维度有几个特征值。如，一个刺激，它有三个维度：颜色、形状、大 小，每个维度有两个特征值；红色、绿色；方形、圆形；大的或小的。 本文所指的特征分布，主要是指例外特征的分布。所谓例外特征指原本属于 a 类别成员的特征却在属于b 类成员的刺激中出现，那么这些特征就是例外特 征。例如，在昆虫和鸟类这两个类别中，触角应该是昆虫这一类别的特征，如果 它在鸟类类别成员( 样例) 中出现，那么触角这一特征就是鸟类这一类别的例外 特征。 在许多实验研究中，每个样例只有一个例外特征( a h n ，1 9 9 1 ；a l l e n b r o o k s ， 1 9 9 1 ：m e d i n ，w a t t e n m a k e r h a m p s o n ，1 9 8 7 ；w i s n i e w s k i ，1 9 8 9 ；r e g e h r b r o o k s ， 1 9 9 5 ) 。这种方法保证了非定义性特征的存在，因为所有类别成员的典型性都是 9 第二部分文献综述 相等的。但是，很明显，这种一致性，只不过是现实自然类别的简化，因为实际 上类别成员的典型性有很大的差异( 如，b a r s a l o u ，1 9 8 5 ；r i p s ，s h o b e n ，& s m i t h ， 1 9 7 3 ；r o s c h ，1 9 7 5 ) 尤其是许多自然类别成员不存在明显的例外特征，而另一 些成员却有着很多例外特征。如鸟这个类别，在美国中西部，大多数鸟的共同特 征：有相似的外形，会飞，有翅膀，有一个喙，两条腿，两只眼睛j 一条尾巴， 会唱歌，冬天会迁徙到南方等。这些属性并不是鸟的定义性特征，因为有些鸟缺 乏这些特征，如“野鸡 ，它有一个不寻常的尾巴，很少飞，体型比较大；“企鹅” 看上去有“翅膀 ，但翅膀的功能更像是脚蹼，主要是游泳而不是飞，不迁徙； “鸵鸟”不会飞，比大多数鸟的体型都大，跑得很快等。简言之，例外特征( 非 典型性特征) 确实在鸟类中存在，但是它们在类别成员中并非是平衡分布的，而 是只集中在少数几个条目上。例如，假使有一种知更鸟，体型和鸵鸟一样大，或 是知更鸟能游泳而不能飞，这是我们的日常生活中所不能见到的，但是如果像许 多心理实验所设计的那样，每个项目只有一个例外特征，便会出现这种情况。 已有研究表明，例外特征分布变化影响类别学习( m u r p h y ，2 0 0 0 ) 。在m u r p h y 的实验中，他设计了两种例外特征分布的类别结构：分布均衡、分布不均衡；具 体的见表1 、2 。d 是d i m e n s i o n ( 维度) 的缩写。 表1 例外特征分布均衡的类别结构 a 类 l l l 0 1 1 b 类 0 0 在这个类别结构中，例外特征分布是均衡的，除类别原型外，每个样例只有 l o l 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 第二部分文献综述 一个例外特征。这种类别结构是以往大多数实验室类别学习研究所采用的模式。 但是，它不符合自然类别的学习，因为许多自然类别成员不存在明显的例外特征， 而另一些成员却有着很多例外特征。 表2 例外特征分布不均衡的类别结构 a 类 1 1 l 1 1 o b 类 o 0 o 0 l 0 在该类别结构中，例外特征在样例间的分布是不平衡的。这种类别结构与以 往研究所采用的结构不相同。但是，它比较符合自然类别的学习。 m u r p h y 的研究发现了类别结构主效应，即在达到相同正确率的情况下，被 试在特征分布均衡的类别结构中学习得次数要显著少于在特征分布不均衡的类 别结构中学习的次数。 4 类别维度与维度效应 已有研究表明维度数量是影响类别学习的重要因素。 大部分研究认为，维度数量的增加会阻碍类别学习。2 0 世纪6 0 年代关于概 念获得的研究都认为：单一维度规则比双维度规则更容易获得。如：学习单一维 度类别一红色的物体比学习双维度类别一红色和小型的物体更加容易。刘万伦 ( 2 0 0 7 ) 研究发现，基于规则单维度结构的类别学习优于两种基于规则双维度结 构的类别学习和信息整合结构的类别学习