Frequency format hypothesis
आवृत्ति प्रारूप परिकल्पना यह विचार है कि मस्तिष्क जानकारी को संख्यात्मक या संभाव्यता प्रारूप के बजाय आवृत्ति प्रारूपों में प्रस्तुत करने पर बेहतर ढंग से समझता है और संसाधित करता है। इस प्रकार परिकल्पना के अनुसार, जानकारी को 20 प्रतिशत के बजाय 5 में से 1 व्यक्ति के रूप में प्रस्तुत करने से बेहतर समझ होती है। 1976 और 1997 के बीच एकत्र किए गए आंकड़ों के संकलन और तुलना के बाद जर्मन वैज्ञानिक गर्ड गिगेरेंजर ने इस विचार का प्रस्ताव रखा था। मूल स्वचालित कूटलेखन किसी के अनुभव के बारे में कुछ जानकारी अक्सर एक अंतर्निहित कूटलेखन प्रक्रिया का उपयोग करके स्मृति में संग्रहीत की जाती है। पिछली बार आप कक्षा में कहाँ बैठे थे? क्या आप हैलो या करिश्मा शब्द अधिक कहते हैं? लोग सक्रिय रूप से इसके बारे में सोचे बिना या यह न जाने कि उन्हें वह जानकारी कैसे मिली, ऐसे प्रश्नों का उत्तर देने में बहुत अच्छे हैं। यह वह अवलोकन था जो आवृत्ति पर हैशर और जैक्स के 1979 के अध्ययन की ओर ले गया। अपने शोध कार्य के माध्यम से, हैशर और जैक्स ने पाया कि आवृत्ति के बारे में जानकारी व्यक्ति के इरादे के बिना संग्रहीत की जाती है। इसके अलावा, प्रशिक्षण और प्रतिक्रिया आवृत्ति को कूटबद्ध करने की क्षमता में वृद्धि नहीं करते हैं। आवृत्ति जानकारी को उम्र, क्षमता या प्रेरणा की परवाह किए बिना स्मृति में लगातार पंजीकृत पाया गया। आवृत्ति को कूटबद्ध करने की क्षमता भी वृद्धावस्था, अवसाद या कई कार्य आवश्यकताओं के साथ कम नहीं होती है। उन्होंने आवृत्ति कूटलेखन की इस विशेषता को स्वचालित कूटलेखन कहा। शिशु अध्ययन परिकल्पना के लिए एक और महत्वपूर्ण प्रमाण शिशुओं के अध्ययन के माध्यम से आया। एक अध्ययन में, 40 नवजात शिशुओं का 2 बिंदु बनाम 3 बिंदु और 4 बिंदु बनाम 6 बिंदु के बीच अंतर करने की उनकी क्षमता के लिए परीक्षण किया गया था। भले ही शिशु 2 बनाम 3 बिंदुओं के बीच भेदभाव करने में सक्षम थे, वे 4 बनाम 6 बिंदुओं के बीच अंतर करने में सक्षम नहीं थे। परीक्षण किए गए नवजात शिशु केवल 21 घंटे से 144 घंटे के थे। इसी तरह एक अन्य अध्ययन में, यह परीक्षण करने के लिए कि क्या शिशु संख्यात्मक पत्राचार को पहचान सकते हैं, स्टार्की और अन्य। प्रयोगों की एक श्रृंखला तैयार की जिसमें 6 से 8 महीने के शिशुओं को दो वस्तुओं के प्रदर्शन या तीन वस्तुओं के प्रदर्शन के जोड़े दिखाए गए। जबकि प्रदर्शन अभी भी दिखाई दे रहे थे, शिशुओं ने या तो दो या तीन ड्रमबीट सुने। देखने के समय के मापन से पता चला कि शिशु ध्वनि की संख्या से मेल खाने वाले प्रदर्शन की ओर काफी लंबे समय तक देखते थे। आकस्मिकता नियम बाद में, टेक्सास विश्वविद्यालय की बारबरा ए. स्पेलमेन ने कारण और प्रभावों को निर्धारित करने में मनुष्यों के प्रदर्शन को आकस्मिकता नियम पी = पी (E|C)-पी (ई। ~ सी) के रूप में परिभाषित किया है, जहां पी (E|C) प्रस्तावित कारण की उपस्थिति को देखते हुए प्रभाव की संभावना है और पी (ई। ~ सी) प्रस्तावित कारण की अनुपस्थिति को देखते हुए प्रभाव की संभावना है। मान लीजिए कि हम एक उर्वरक के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना चाहते हैं। यदि उर्वरक का उपयोग करते समय 20 में से 15 बार पौधे खिलते हैं, और उर्वरक के अभाव में 20 में से केवल 5 पौधे खिलते हैं। इस मामले में पी (E|C) = 1 5/20 = 0.75 पी (ई। ~ सी) = 5/20 = 0.25 αपी = पी (E|C)-पी (ई। ~ सी) αपी = 0.75-0.25 = 0.50 परिणामस्वरूप αपी मान हमेशा-1 और 1 के बीच बंधा होता है। भले ही आकस्मिकता नियम एक घटना के कारण की भविष्यवाणी करने में मनुष्य क्या करते हैं, इसका एक अच्छा मॉडल है, जब कई कारणों से घटनाओं के परिणामों की भविष्यवाणी करने की बात आती है, तो आकस्मिकता नियम से एक बड़ा विचलन मौजूद होता है जिसे क्यू-इंटरैक्शन-इफेक्ट कहा जाता है। क्यू-इंटरैक्शन-इफेक्ट 1993 में बेकर मर्सर और उनकी टीम ने इस प्रभाव को प्रदर्शित करने के लिए वीडियो गेम का उपयोग किया। प्रत्येक परीक्षण विषय को एक बटन का उपयोग करके एक टैंक को खदान क्षेत्र में यात्रा करने में मदद करने का कार्य दिया जाता है जो कभी-कभी छलावरण में सही ढंग से काम करता है और कभी-कभी नहीं। एक दूसरे कारण के रूप में एक स्पॉटर विमान, एक दोस्त या दुश्मन कभी-कभी टैंक के ऊपर से उड़ते थे। 40 परीक्षणों के बाद, परीक्षण विषयों को खदान क्षेत्र के माध्यम से टैंक की मदद करने में छलावरण और विमान की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए कहा गया था। उन्हें-100 और 100 के बीच की संख्या देने के लिए कहा गया था। गणितीय रूप से, विमान के लिए दो आकस्मिकता मान संभव हैंः विमान या तो टैंक की सफलता के लिए अप्रासंगिक था, फिर δP = 0 (. 5/0 स्थिति) और विमान विमान की सफलता के लिए प्रासंगिक था, δP = 1 (. 5/1 स्थिति)। भले ही किसी भी स्थिति में छलावरण के लिए δP 0.5 है, परीक्षण विषयों ने छलावरण के δP का मूल्यांकन. 5/1 स्थिति की तुलना में. 5/0 स्थिति में बहुत अधिक होने के लिए किया। परिणाम नीचे दी गई तालिका में दिखाए गए हैं। प्रत्येक मामले में, जब दो घटनाएं एक साथ होती हैं तो परीक्षण विषय ध्यान देने में बहुत अच्छे होते हैं। जब विमान छलावरण की सफलता के लिए प्रासंगिक होता है, तो वे छलावरण की सफलता को उच्च चिह्नित करते हैं और जब विमान छलावरण की सफलता को प्रभावित नहीं करता है, तो वे छलावरण की सफलता मूल्य को कम चिह्नित करते हैं। गिगेरेंज़र का योगदान कई प्रयोग किए गए हैं जो दर्शाते हैं कि सामान्य और कभी-कभी कुशल लोग बुनियादी संभावित गलतियाँ करते हैं, विशेष रूप से बायेसियन अनुमान प्रश्नोत्तरी के मामले में। गिगेरेंज़र का दावा है कि देखी गई त्रुटियाँ मानव विकास के दौरान हमने जिस तरह से गणितीय क्षमताएँ हासिल कीं, उनके अनुरूप हैं। गिगेरेंजर का तर्क है कि इन प्रश्नोत्तरी के साथ समस्या जानकारी को प्रस्तुत करने का तरीका है। इन प्रश्नोत्तरी के दौरान जानकारी प्रतिशत में प्रस्तुत की जाती है। गिगेरेंजर का तर्क है कि आवृत्ति प्रारूप में जानकारी प्रस्तुत करने से इन पहेलियों को सटीक रूप से हल करने में मदद मिलेगी। उनका तर्क है कि विकासवादी मस्तिष्क संभाव्यता जानकारी की तुलना में आवृत्ति जानकारी को बेहतर ढंग से समझने के लिए शारीरिक रूप से विकसित हुआ। इस प्रकार यदि बायेसियन प्रश्नोत्तरी आवृत्ति प्रारूप में पूछी जाती है, तो परीक्षण विषय इसमें बेहतर होंगे। गिगेरेंजर ने इस विचार को आवृत्ति प्रारूप परिकल्पना के रूप में अपने प्रकाशित लेख में "अच्छे निर्णय का मनोविज्ञानः आवृत्ति प्रारूप और सरल एल्गोरिदम" शीर्षक से लिखा है। विकासवादी दृष्टिकोण गिगेरेंज़र ने तर्क दिया कि विकासवादी दृष्टिकोण से, संभावना प्रारूप में जानकारी देने की तुलना में आवृत्ति विधि आसान और अधिक संचार योग्य थी। उनका तर्क है कि संभावना और प्रतिशत आवृत्ति के विपरीत प्रतिनिधित्व के हाल के रूप हैं। प्रतिशत के प्रतिनिधि रूप का पहला ज्ञात अस्तित्व सत्रहवीं शताब्दी में है। उनका यह भी तर्क है कि आवृत्ति प्रतिनिधित्व के मामले में अधिक जानकारी दी गई है। उदाहरण के लिए, 100 में से 50 के रूप में डेटा को संप्रेषित करना, आवृत्ति फॉर्म का उपयोग करना, 50 प्रतिशत कहने के विपरीत, संभाव्यता प्रारूप का उपयोग करना, उपयोगकर्ताओं को नमूने के आकार के बारे में अधिक जानकारी देता है। यह बदले में डेटा और परिणामों को अधिक विश्वसनीय और अधिक आकर्षक बना सकता है। विस्तृत एन्कोडिंग लोग एनकाउंटर आवृत्ति क्यों चुनते हैं, इसका एक स्पष्टीकरण यह है कि आवृत्तियों के मामले में, विषयों को विशद विवरण दिया जाता है, जबकि संभावनाओं के साथ विषय को केवल एक शुष्क संख्या दी जाती है। इसलिए, आवृत्ति के मामले में, विषयों को अधिक स्मरण संकेत दिए जाते हैं। इसका मतलब यह हो सकता है कि संभावना संख्या की तुलना में मस्तिष्क द्वारा आवृत्ति मुठभेड़ों को अधिक बार याद किया जाता है। इस प्रकार यह एक कारण हो सकता है कि लोग सामान्य रूप से संभावना आधारित विकल्पों के बजाय सहजता से आवृत्ति का सामना करने वाले विकल्पों का चयन करते हैं। अनुक्रमिक निवेश लेखकों द्वारा दी गई एक और व्याख्या यह है कि आवृत्ति के मामले में, लोग अक्सर उन्हें कई बार देखते हैं और एक समय में दिए गए संभाव्यता मूल्य की तुलना में अनुक्रमिक निवेश करते हैं। जॉन मदीना के ब्रेन रूल्स से, अनुक्रमिक इनपुट एक बार के इनपुट की तुलना में एक मजबूत स्मृति का कारण बन सकता है। यह एक प्राथमिक कारण हो सकता है कि मनुष्य संभावना की तुलना में आवृत्ति मुठभेड़ों को क्यों चुनते हैं। आवृत्ति प्रारूप परिकल्पना को उचित ठहराने में एक अन्य तर्क यह है कि आवृत्तियों का उपयोग करने से घटनाओं के डेटाबेस पर नज़र रखना और उसे अद्यतन करना आसान हो जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई घटना 6 में से 3 बार होती है, तो प्रायिकता प्रारूप इसे 50 प्रतिशत के रूप में संग्रहीत करेगा, जबकि आवृत्ति प्रारूप में इसे 6 में से 3 के रूप में संग्रहीत किया जाता है। अब कल्पना कीजिए कि इस बार घटना नहीं होगी। आवृत्ति प्रारूप को 7 में से 3 तक अद्यतन किया जा सकता है। हालाँकि, संभाव्यता प्रारूप के अद्यतन के लिए बेहद कठिन है। जानकारी का वर्गीकरण आवृत्ति प्रतिनिधित्व भी वर्गों और सांख्यिकीय जानकारी पर नज़र रखने में सहायक हो सकता है। एक परिदृश्य की कल्पना करें जहाँ 1000 में से हर 500 लोग फेफड़ों के कैंसर के कारण मर जाते हैं। हालाँकि, उन 1000 में से 40 धूम्रपान करने वाले थे और 40 में से 20 की आनुवंशिक स्थिति थी जो संभावित फेफड़ों के कैंसर के लिए पूर्वनिर्धारित थी। इस तरह के वर्ग विभाजन और सूचना भंडारण केवल आवृत्ति प्रारूप का उपयोग करके किया जा सकता है, क्योंकि फेफड़ों के कैंसर होने की 0.5% संभावना कोई जानकारी नहीं देती है या ऐसी जानकारी की गणना करने की अनुमति नहीं देती है। तर्कों का खंडन करते हुए नेस्टेड-सेट परिकल्पना आवृत्ति-प्रारूप अध्ययन एक उलझन साझा करते हैं-अर्थात् आवृत्ति जानकारी प्रस्तुत करते समय, शोधकर्ता उस संदर्भ वर्ग को भी स्पष्ट करते हैं जिसका वे उल्लेख कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, एक ही समस्या को तैयार करने के लिए इन तीन अलग-अलग तरीकों पर विचार करेंः संभाव्यता प्रारूप "एक ऐसी बीमारी का पता लगाने के लिए एक परीक्षण पर विचार करें जो किसी दिए गए अमेरिकी को होने की 1/1000 संभावना है। एक व्यक्ति जिसे यह बीमारी नहीं है, उसके पास सकारात्मक परीक्षण करने की 50/1000 संभावना होती है। जिस व्यक्ति को यह बीमारी है, वह निश्चित रूप से सकारात्मक परीक्षण करेगा। इस बात की क्या संभावना है कि एक सकारात्मक परिणाम पाने वाले व्यक्ति को वास्तव में बीमारी हो, यह मानते हुए कि आप उस व्यक्ति के लक्षणों या संकेतों के बारे में कुछ नहीं जानते हैं? _% "आवृत्ति प्रारूप" प्रत्येक 1000 अमेरिकियों में से एक को एक्स रोग है। यह पता लगाने के लिए एक परीक्षण विकसित किया गया है कि किसी व्यक्ति को कब एक्स रोग है। हर बार जब किसी ऐसे व्यक्ति को परीक्षण दिया जाता है जिसे बीमारी है, तो परीक्षण सकारात्मक आता है। लेकिन कभी-कभी परीक्षण भी सकारात्मक निकलता है जब इसे पूरी तरह से स्वस्थ व्यक्ति को दिया जाता है। विशेष रूप से, प्रत्येक 1000 लोगों में से जो पूरी तरह से स्वस्थ हैं, उनमें से 50 रोग के लिए सकारात्मक परीक्षण करते हैं। कल्पना कीजिए कि हमने 1000 अमेरिकियों का एक यादृच्छिक नमूना इकट्ठा किया है। उनका चयन लॉटरी द्वारा किया गया था। जिन लोगों ने लॉटरी का संचालन किया, उन्हें इनमें से किसी भी व्यक्ति के स्वास्थ्य की स्थिति के बारे में कोई जानकारी नहीं थी। उपरोक्त जानकारी को देखते हुए, औसतन कितने लोग जो बीमारी के लिए सकारात्मक परीक्षण करते हैं, उन्हें वास्तव में बीमारी होती है? से बाहर "। संभाव्यता प्रारूप समस्या की सेट-सबसेट संरचना पर प्रकाश डालते हुए "अमेरिकियों में एक्स रोग का प्रसार 1/1000 है। यह पता लगाने के लिए एक परीक्षण विकसित किया गया है कि किसी व्यक्ति को कब एक्स रोग है। हर बार जब किसी ऐसे व्यक्ति को परीक्षण दिया जाता है जिसे बीमारी है, तो परीक्षण सकारात्मक आता है। लेकिन कभी-कभी परीक्षण भी सकारात्मक निकलता है जब इसे पूरी तरह से स्वस्थ व्यक्ति को दिया जाता है। विशेष रूप से, संभावना 50/1000 है कि कोई व्यक्ति जो पूरी तरह से स्वस्थ है, वह बीमारी के लिए सकारात्मक परीक्षण करेगा। कल्पना कीजिए कि हमने अभी-अभी अमेरिकियों के यादृच्छिक नमूने का परीक्षण किया है। उनका चयन लॉटरी द्वारा किया गया था। जिन लोगों ने लॉटरी का संचालन किया, उन्हें इनमें से किसी भी व्यक्ति के स्वास्थ्य की स्थिति के बारे में कोई जानकारी नहीं थी। इस बात की क्या संभावना है कि सकारात्मक परिणाम पाने वाले व्यक्ति को वास्तव में यह बीमारी हो? _% "तीनों समस्याएं उन 1/1000 अमेरिकियों के समूह को स्पष्ट करती हैं जिन्हें बीमारी है और यह कि परीक्षण में पूर्ण संवेदनशीलता है (100% रोग वाले लोगों का एक सकारात्मक परीक्षण प्राप्त होगा) और 50/1000 स्वस्थ लोगों को एक सकारात्मक परीक्षण प्राप्त होगा (जैसे, गलत सकारात्मक)। हालांकि, बाद के दो प्रारूप अतिरिक्त रूप से आबादी के भीतर अलग-अलग वर्गों पर प्रकाश डालते हैं (जैसे, सकारात्मक परीक्षण (बीमारी के साथ/बिना बीमारी के), नकारात्मक परीक्षण (बिना बीमारी के)), और इसलिए लोगों के लिए सही वर्ग (सकारात्मक परीक्षण वाले लोगों) का चयन करना आसान बनाता है (इस प्रकार सही उत्तर के करीब कुछ उत्पन्न होता है-1/51 ~ 2 प्रतिशत)। सेट-सबसेट संरचनाओं को उजागर करने वाले आवृत्ति और संभाव्यता प्रारूप दोनों ही सही उत्तरों की समान दरों की ओर ले जाते हैं, जबकि अकेले संभाव्यता प्रारूप कम सही उत्तरों की ओर ले जाता है (क्योंकि लोग इस मामले में गलत वर्ग पर भरोसा कर सकते हैं।) शोध ने यह भी दिखाया है कि समस्या में सेट-सबसेट संबंधों को छिपाकर आवृत्ति प्रारूप में प्रदर्शन को कम किया जा सकता है (जैसे कि मानक संभावना प्रारूप में), इस प्रकार यह प्रदर्शित करता है कि यह वास्तव में, आवृत्ति प्रारूप नहीं है, बल्कि इसके बजाय, सेट-सबसेट संरचना की हाइलाइटिंग है जो निर्णयों में सुधार करती है। आवृत्ति प्रारूप परिकल्पना के आलोचकों का तर्क है कि संभावना प्रारूप डेटा के आवृत्ति प्रारूप प्रतिनिधित्व की तुलना में बहुत आसान तुलना की अनुमति देते हैं। कुछ मामलों में, आवृत्ति प्रारूपों का उपयोग वास्तव में आसान तुलना की अनुमति देता है। यदि टीम ए अपने 29 मैचों में से 19 जीतती है, और दूसरी टीम बी अपने 29 मैचों में से 10 जीतती है, तो कोई भी स्पष्ट रूप से देख सकता है कि टीम ए टीम बी की तुलना में बहुत बेहतर है। हालाँकि आवृत्ति प्रारूप में तुलना हमेशा इतनी स्पष्ट और आसान नहीं होती है। यदि टीम ए अपने 29 मैचों में से 19 जीतती है, तो इस टीम की तुलना टीम बी से करना, जिसने अपने 11 मैचों में से 6 जीते हैं, आवृत्ति प्रारूप में बहुत कठिन हो जाता है। लेकिन, संभाव्यता प्रारूप में, कोई भी कह सकता है कि चूंकि 65.6% (19/29) 54.5% से अधिक है, इसलिए दोनों की तुलना बहुत आसानी से की जा सकती है। स्मृति बोझ टूबी और कॉस्माइड्स ने तर्क दिया था कि आवृत्ति प्रतिनिधित्व हर बार नया डेटा प्राप्त करने पर डेटा को अपडेट करने में मदद करता है। हालाँकि इसमें दोनों संख्याओं को अद्यतन करना शामिल है। टीमों के उदाहरण का उल्लेख करते हुए, यदि टीम ए ने अपना 31वां खेल जीता है, तो ध्यान दें कि जीते गए खेलों की संख्या (20-> 21) और खेले गए खेलों की संख्या (30-> 31) दोनों को अद्यतन करना होगा। संभाव्यता के मामले में अद्यतन की जाने वाली एकमात्र संख्या एकल प्रतिशत संख्या है। इसके अलावा, इस संख्या को प्रत्येक खेल को अद्यतन करने के बजाय 10 खेलों के दौरान अद्यतन किया जा सकता है, जो आवृत्ति प्रारूप के मामले में नहीं किया जा सकता है। संदर्भ परिकल्पना संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान