歸類不確定情境下特征推理的簡捷啟發式策略研究

摘 要：方法 采用實證的研究方法。目的 分析探討在歸類不確定的情境下預測特征的目標和類別內代表性對特征推理上的影響。結果 歸類不確定情境下的特征推理依據靶類別的信息，其中推理則是遵循著簡捷啟發式的戰略。結論 存在根據目標和類別內代表性這兩種特征的推理方式。

關鍵詞：特征推理 類別內代表性 目標內代表性 簡捷啟發式策略

中圖分類號：B842.1 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）06（a）-0235-03

歸類不確定情境就是在大多數情況下，人們不能確定某個事物應該歸為哪一類別的情境。目前對歸類不確定情境的特征推理進行分析研究，可知其中最有影響的為Murphy與Ross的單類說[2]和Anderson的理性模型[1]這兩種解釋。同時國內有些研究者也提出了理論假設，同時如王墨耘、莫雷等人還提出來提出綜合條件概率模型[3]。

現有的研究認為代表性和典型性是特征推理最主要的依據。有研究[4～6]認為，靶類別中的代表性對特征推理有影響，診斷性沒有影響。但是，Murphy和Ross等人[4]的研究，可能混淆了兩種代表性能的效應，其中一種代表性表示為預測特征在靶類別內的目標成員當中具有的代表性，即目標內代表性；而另一種代表性表示為預測特征在靶類別內的所有成員當中具有的代表性，即類別內代表性。

本研究明確地提出了目標內代表性和類別內代表性這兩個不同的概念，通過設計方式可以使目標和類別兩種代表性的變化方向上相反，同時可以很好的分離目標和類別這兩種代表性的影響效應。主要探討兩種代表性對特征推理的影響作用。

1 實驗

1.1 實驗設計

本實驗為兩因素被試內設計，自變量為靶類別內同一維度上（幾何圖形的背景）的兩個特征值A與B的目標內代表性和類別內代表性（以下簡稱目標內代表性和類別內代表性），各有兩種水平：均衡與不均衡，兩兩組合成四種條件。每一種條件下都設置了4道題，總共16道題。

1.2 被試

隨機選擇江西師范大學一年級的學生，共40人，男女各半。

1.3 實驗材料

與Murphy和Ross等人2005年研究[7]所使用的人工材料相似，圖片刺激由填充了不同背景的幾何圖形組成，圖形有四種：正方形、心形、三角形和圓形；背景也有四種：橫線、點、空心和實心。每道題目的參數設置如表1所示，A和B表示靶類別內背景維度上的兩個特征值。

1.4 實驗假設

歸類不確定情境下的特征推理遵循簡捷啟發式策略：在其中一種代表性不均衡的條件下，以此為依據進行推理；在兩種代表性都均衡或都不均衡的條件下，隨機挑選其中的一種作為推理的依據。詳細的理論預期見表2。

1.5 實驗程序

采用Javascript腳本語言編程，制作成網頁的形式。每道題目一張圖片，圖片刺激呈現在17英寸的純平顯示器上，分辨率為1024×768。正式實驗之前有兩道練習題，然后進入正式實驗階段。被試的任務是看圖片回答問題，每張圖片上都有四個問題，要求被試選擇特征值最可能歸入的類別，并對概率值進行估計。實驗的所有數據采用SPSS13.0 for Windows進行分析。

2 結果與分析

2.1 各題選擇四種特征值的人數比較（見表3）

對條件Ⅰ下選擇四種背景的人數進行均勻分布擬合檢驗，結果顯示：第1題四種背景選擇人數的卡方值為15.75，P <0.01；第2題為13mq+2iJrCgHxJ0Sh8AdVdtRCie75Uwv4CmXFkz33NiX4=.56，P <0.01；第3題為12.93，P<0.01；第4題為5.18，P >0.05。統計結果顯示，除第4題以外，其他三題中選擇四種背景的人數都不服從平均分布。對這三題中選擇類別內代表性占優和不占優兩種背景的人數做進一步的檢驗，結果如表4所示，統計結果顯示，大多數被試選擇了類別內代表性占優的特征值，符合簡捷啟發式策略的理論預期。

對條件Ⅱ下選擇不同背景的人數進行均勻分布擬合檢驗，第5題四種背景選擇人數的卡方值為21.79，P <0.01；第6題為12.74，P <0.01；第7題為33.21，P <0.01；第8題為17.00，P <0.01。結果顯示選擇四種背景的人數都不服從平均分布。進一步的檢驗結果如表5顯示，選擇目標內代表性占優的特征值的人數顯著多于選擇目標內代表性不占優的人數。第6題雖然沒有達到顯著水平，但從分布上到來看，也呈現出了這樣的趨勢。實驗結果基本上支持了我們的假設：在目標內代表性不均衡，類別內代表性均衡的條件下，被試是根據目標內代表性進行特征推理的。

對條件Ⅲ下選擇不同背景的人數進行均勻分布擬合檢驗，第9題四種背景選擇人數的卡方值為9.48，P <0.01；第10題為6.03，P >0.05；第11題為10.36，P <0.01；第12題為11.66，P <0.01。其中三個題目選擇四種背景的人數不服從平均分布。進一步進行卡方檢驗，結果如表6所示，兩種特征值的選擇人數并無差異。統計結果表明，在兩種特征值的目標內代表性和類別內代表性都均衡的條件下，被試隨機選擇了兩種特征值中的一種作為特征推理的依據。

對條件Ⅳ下歸類正確的項目中選擇不同背景的人數進行均勻分布擬合檢驗，第12題四種背景選擇人數的卡方值為6.00，P ≤0.05；第13題為29.42，P <0.01；第14題為10.21，P <0.01；第15題為15.14，P <0.01。四道題目中選擇四種背景的人數都不服從平均分布，進一步的檢驗結果如表7所示，除第13題以外，其余三題均沒有表現出顯著差異。被試隨機選擇了兩個特征值中的一個作為特征推理的依據。

2.2 四種條件下背景概率估計的比較

對被試在四種條件下的背景概率估計進行統計分析，結果發現，目標內代表性的F值為5.018，P <0.05，主效應顯著；類別內代表性的F值為0.2，P >0.05，主效應不顯著；兩種代表性的交互效應不顯著，F值為0.001，P >0.05。結果表示，目標內代表性在均衡和不均衡條件下，被試對背景概率的估計有差異。

由表8可知，被試在目標內代表性均衡的條件下對背景概率的平均估計值（50.31）顯著低于在目標內代表性不均衡的條件下對背景概率的估計值（53.25）。而類別內代表性的均衡與不均衡對背景概率的估計沒有影響，這說明目標內代表性和類別內代表性對特征的概率估計的影響作用不同。

3 結論與討論

3.1 結論

本次實驗結果顯示，歸類不確定情境下的特征推理遵循以下原則：首先在類別內代表性和目標內代表性之間所原則的依據則是具有推理線索的，如果能夠按照此依據進行判斷，則推理可以完成。然而當依據中出現一種代表性的信息不全時，且不能做出相應的判斷時，則不會好考慮非靶類別上的信息，而是隨便選擇一種代表性作為推理的依據。被試是一直保持著搜索耗時和耗力最少的線索來進行特征推理，這就是簡捷啟發式戰略[7]的核心。

對背景概率估計的統計結果表明，類別內代表性則是對北京概率的估計上沒有任何的影響，而目標內代表性對背景概率的估計上有相應的影響。而這就證明了假設，證明了目標和類別內代表性完全屬于兩種不同的概念，對特征推理上的作用也是存在不同的。

3.2 討論

本研究中被試對部分題目的作答不符合我們的理論假設，其原因還需要進一步的驗證，可能存在其他因素影響特征推理的過程。莫雷和陳琳的一項研究采用的是自然類別，結果表明特征推理是基于特征聯結的推理過程[8]。另外，有研究表明，歸類對特征推理方式有影響。陳琳，莫雷和陳彥壘的一項研究中，探討分析了在不歸類和歸類的條件下，不歸類的診斷性是會影響特征推理的[9]，歸類的診斷性則會不影響特征推理。

特征推理到底是依據類別還有基于特征聯結，是依據代表性還是診斷性，是依據類別內代表性還是目標內代表性，還是基于多種因素的聯結，目前還不能下定論，還需要進一步的研究證實。

參考文獻

[1]Anderson J.R，The Adaptive Nature of Human Categorization[J].Psychological Review，1991，98（3）：409-429.

[2]Murphy G L，Brian H R.Predictions from Uncertain Categorization[J].Cognitive Psychology，1994（27）：148-193.

[3]王墨耘，莫雷.歸類不確定情景下特征推理的綜合條件概率模型[J].心理學報，2005，37（4）：482-490.

[4] Murphy G L，Brian H R.The two faces of typicality in category-based induction[J].Cognition，2005（95）：175-200.

[5] Daniel N Osherson，Smith E E，Ormond Wilkie，Alejandro Lopez，Eldar Shafir. Category-based induction[J].Psychological Review，1990（97）：185-200.

[6] Rips L J.Inductive judgments about natural categories[J].Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior，1975（14）：665-681.

[7] Gerd Gigerenzer，Peter M.Todd.Simple heuristics that make us smart[M].劉永芳，譯.簡捷啟發式讓我們更精明[M].華東師范大學出版社，2002：315-349.

[8]莫雷，陳琳.類別不確定下的特征推理是基于類別還是基于特征聯結[J].心理學報，2009，41（2）：103-113.

[9]陳琳，莫雷，陳彥壘.項目診斷性在特征推理中作用的研究[J].心理學探新， 2009，29（1）：27-31.