Frequency format hypothesis
فریکوئنسی فارمیٹ مفروضہ یہ خیال ہے کہ دماغ معلومات کو بہتر طریقے سے سمجھتا ہے اور اس پر عمل کرتا ہے جب اسے عددی یا امکان کی شکل کے بجائے فریکوئنسی فارمیٹ میں پیش کیا جاتا ہے۔ اس طرح مفروضے کے مطابق، معلومات کو 20 فیصد کے بجائے 5 میں سے 1 کے طور پر پیش کرنا بہتر فہم کا باعث بنتا ہے۔ یہ خیال جرمن سائنسدان گرڈ گیگرینزر نے 1976 اور 1997 کے درمیان جمع کردہ اعداد و شمار کی تالیف اور موازنہ کے بعد پیش کیا تھا۔ اصل خودکار انکوڈنگ کسی کے تجربے کے بارے میں کچھ معلومات اکثر ایک مضمر انکوڈنگ کے عمل کا استعمال کرتے ہوئے میموری میں محفوظ کی جاتی ہیں۔ آپ پچھلی بار کلاس میں کہاں بیٹھے تھے؟ کیا آپ لفظ ہیلو یا کرشمہ زیادہ کہتے ہیں؟ لوگ اس طرح کے سوالات کے جوابات دینے میں بہت اچھے ہوتے ہیں بغیر اس کے بارے میں فعال طور پر سوچے یا یہ نہ جانتے کہ انہیں یہ معلومات پہلی جگہ کیسے ملی۔ یہ وہ مشاہدہ تھا جو فریکوئنسی پر ہیشر اور زیکس کے 1979 کے مطالعے کا باعث بنا۔ اپنے تحقیقی کام کے ذریعے، ہیشر اور زیکس نے پتہ چلا کہ تعدد کے بارے میں معلومات شخص کے ارادے کے بغیر محفوظ کی جاتی ہیں۔ نیز، تربیت اور فیڈ بیک تعدد کو انکوڈ کرنے کی صلاحیت میں اضافہ نہیں کرتے ہیں۔ عمر، قابلیت یا محرک سے قطع نظر، تعدد کی معلومات بھی میموری میں مستقل طور پر درج پائی گئیں۔ تعدد کو انکوڈ کرنے کی صلاحیت بھی بڑھاپے، افسردگی یا متعدد کام کی ضروریات کے ساتھ کم نہیں ہوتی ہے۔ انہوں نے فریکوئنسی انکوڈنگ کی اس خصوصیت کو خودکار انکوڈنگ کہا۔ اس مفروضے کا ایک اور اہم ثبوت نوزائیدہ بچوں کے مطالعہ کے ذریعے سامنے آیا۔ ایک مطالعہ میں، 40 نوزائیدہ بچوں کی جانچ 2 نقطوں بمقابلہ 3 نقطوں اور 4 نقطوں بمقابلہ 6 نقطوں کے درمیان فرق کرنے کی صلاحیت کے لیے کی گئی۔ اگرچہ بچے 2 بمقابلہ 3 نقطوں کے درمیان امتیاز کرنے کے قابل تھے، لیکن وہ 4 بمقابلہ 6 نقطوں کے درمیان فرق کرنے کے قابل نہیں تھے۔ جانچ شدہ نوزائیدہ بچوں کی عمر صرف 21 گھنٹے سے 144 گھنٹے تھی۔ اسی طرح ایک اور مطالعہ میں، یہ جانچنے کے لیے کہ آیا بچے عددی خط و کتابت کو پہچان سکتے ہیں، سٹارکی اور دیگر۔ تجربات کا ایک سلسلہ تیار کیا جس میں 6 سے 8 ماہ کے بچوں کو دو اشیاء کی نمائش یا تین اشیاء کی نمائش کے جوڑے دکھائے گئے۔ جب ڈسپلے اب بھی نظر آرہے تھے، بچوں نے یا تو دو یا تین ڈرمبیٹ سنیں۔ دیکھنے کے وقت کی پیمائش سے پتہ چلا کہ بچوں نے ڈسپلے کی طرف نمایاں طور پر لمبا دیکھا جو آوازوں کی تعداد سے ملتا جلتا تھا۔ ہنگامی اصول بعد میں، ٹیکساس یونیورسٹی سے تعلق رکھنے والی باربرا اے اسپیل مین نے وجہ اور اثرات کے تعین میں انسانوں کی کارکردگی کو ہنگامی اصول ΔP کے طور پر بیان کیا ہے، جس کی تعریف P = P (E|C)-P (E | ~ C) کے طور پر کی گئی ہے جہاں P (E|C) مجوزہ وجہ کی موجودگی کو دیکھتے ہوئے اثر کا امکان ہے اور P (E | ~ C) مجوزہ وجہ کی عدم موجودگی کو دیکھتے ہوئے اثر کا امکان ہے۔ فرض کریں کہ ہم کھاد کی کارکردگی کا جائزہ لینا چاہتے ہیں۔ اگر کھاد کے استعمال کے وقت پودے 20 میں سے 15 بار کھلتے ہیں، اور کھاد کی عدم موجودگی میں 20 میں سے صرف 5 پودے کھلتے ہیں۔ اس صورت میں P (E|C) = 1 5/20 = 0.75 P (E | ~ C) = 5/20 = 0.25 αP = P (E|C)-P (E | ~ C) αP = 0.75-0.25 = 0.50 نتیجے کے طور پر αP قدر ہمیشہ-1 اور 1 کے درمیان پابند ہوتی ہے۔ اگرچہ ہنگامی اصول اس بات کا ایک اچھا نمونہ ہے کہ انسان ایک واقعہ کی وجہ سے دوسرے کی پیش گوئی میں کیا کرتے ہیں، جب متعدد وجوہات والے واقعات کے نتائج کی پیش گوئی کرنے کی بات آتی ہے، تو ہنگامی اصول سے ایک بڑا انحراف موجود ہوتا ہے جسے کیو-انٹرایکشن-ایفیکٹ کہا جاتا ہے۔ کیو انٹرایکشن اثر 1993 میں بیکر مرسر اور ان کی ٹیم نے اس اثر کو ظاہر کرنے کے لیے ویڈیو گیمز کا استعمال کیا۔ ہر ٹیسٹ کے موضوع کو ایک بٹن کا استعمال کرتے ہوئے کان کے میدان میں ٹینک کے سفر میں مدد کرنے کا کام دیا جاتا ہے جو بعض اوقات چھیدنے میں صحیح طریقے سے کام کرتا ہے اور بعض اوقات نہیں کرتا ہے۔ دوسرے سبب کے طور پر ایک سپاٹر طیارہ، ایک دوست یا دشمن کبھی کبھی ٹینک کے اوپر سے اڑتا ہے۔ 40 آزمائشوں کے بعد، ٹیسٹ کے مضامین سے کہا گیا کہ وہ مائن فیلڈ کے ذریعے ٹینک کی مدد کرنے میں چھید اور ہوائی جہاز کی تاثیر کا اندازہ کریں۔ ان سے کہا گیا کہ وہ اسے-100 اور 100 کے درمیان نمبر دیں۔ ریاضیاتی طور پر، طیارہ کے لیے دو ہنگامی اقدار ممکن ہیں: طیارہ یا تو ٹینک کی کامیابی سے غیر متعلقہ تھا، پھر δP = 0 (. 5/0 حالت) اور طیارہ طیارہ کی کامیابی سے متعلق تھا، δP = 1 (. 5/1 حالت)۔ اگرچہ دونوں حالتوں میں کیموفلیج کے لیے δP 0.0 ہے، لیکن ٹیسٹ کے مضامین نے کیموفلیج کے δP کا اندازہ. 5/0 حالت میں. 5/1 حالت کے مقابلے میں بہت زیادہ ہونے کے لیے کیا۔ نتائج نیچے دیے گئے جدول میں دکھائے گئے ہیں۔ ہر معاملے میں، جب دو واقعات ایک ساتھ ہوتے ہیں تو ٹیسٹ کے مضامین توجہ دینے میں بہت اچھے ہوتے ہیں۔ جب طیارہ چھیدنے کی کامیابی سے متعلق ہوتا ہے، تو وہ چھیدنے کی کامیابی کو زیادہ نشان زد کرتے ہیں اور جب طیارہ چھیدنے کی کامیابی کو متاثر نہیں کرتا ہے، تو وہ چھیدنے کی کامیابی کی قیمت کو کم نشان زد کرتے ہیں۔ گیگرینزر کی شراکت کئی تجربات کیے گئے ہیں جن سے پتہ چلتا ہے کہ عام اور بعض اوقات ہنر مند لوگ بنیادی ممکنہ غلطیاں کرتے ہیں، خاص طور پر بایسیئن انفریشن کوئز کے معاملے میں۔ گیگرینزر کا دعوی ہے کہ مشاہدہ شدہ غلطیاں انسانی ارتقاء کے دوران ریاضیاتی صلاحیتوں کو حاصل کرنے کے طریقے سے مطابقت رکھتی ہیں۔ گیگرینزر کا استدلال ہے کہ ان کوئزز کا مسئلہ معلومات کو پیش کرنے کا طریقہ ہے۔ ان کوئز کے دوران معلومات فیصد میں پیش کی جاتی ہیں۔ گیگرینزر کا استدلال ہے کہ تعدد کی شکل میں معلومات پیش کرنے سے ان پہیلیوں کو درست طریقے سے حل کرنے میں مدد ملے گی۔ ان کا استدلال ہے کہ ارتقاء پسند دماغ جسمانی طور پر تعدد کی معلومات کو امکانات کی معلومات سے بہتر سمجھنے کے لیے تیار ہوا۔ اس طرح اگر بایسیئن کوئز فریکوئنسی فارمیٹ میں پوچھے جائیں تو ٹیسٹ کے مضامین اس میں بہتر ہوں گے۔ گیگرینزر نے اپنے شائع شدہ مقالے میں اس خیال کو فریکوئنسی فارمیٹ مفروضہ قرار دیا ہے جس کا عنوان ہے "اچھے فیصلے کی نفسیات: فریکوئنسی فارمیٹس اور سادہ الگورتھم"۔ معاون دلائل ارتقاء کے نقطہ نظر سے گیگرینزر نے استدلال کیا کہ ارتقائی نقطہ نظر سے، تعدد کا طریقہ امکان کی شکل میں معلومات پہنچانے کے مقابلے میں آسان اور زیادہ مواصلاتی تھا۔ وہ استدلال کرتے ہیں کہ امکان اور فیصد تعدد کے برخلاف نمائندگی کی حالیہ شکلیں ہیں۔ فیصد کی نمائندہ شکل کا پہلا معلوم وجود سترہویں صدی میں ہے۔ وہ یہ بھی دلیل دیتے ہیں کہ تعدد کی نمائندگی کے معاملے میں مزید معلومات دی گئی ہیں۔ مثال کے طور پر، فریکوئنسی فارم کا استعمال کرتے ہوئے 100 میں سے 50 کے طور پر ڈیٹا پہنچانا، 50 ٪ کہنے کے برخلاف، امکان کی شکل کا استعمال کرتے ہوئے، صارفین کو نمونے کے سائز کے بارے میں مزید معلومات فراہم کرتا ہے۔ یہ بدلے میں ڈیٹا اور نتائج کو زیادہ قابل اعتماد اور زیادہ پرکشش بنا سکتا ہے۔ تفصیلی انکوڈنگ ایک وضاحت دی گئی ہے کہ لوگ تصادم تعدد کا انتخاب کیوں کرتے ہیں کہ تعدد کے معاملے میں، مضامین کو واضح وضاحت دی جاتی ہے، جبکہ امکانات کے ساتھ موضوع کو صرف ایک خشک نمبر دیا جاتا ہے۔ لہذا، تعدد کے معاملے میں، مضامین کو زیادہ یاد کرنے کے اشارے دیے جاتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہو سکتا ہے کہ تعدد کے مقابلوں کو امکان کی تعداد کے مقابلے میں دماغ زیادہ بار یاد رکھتا ہے۔ اس طرح یہ ایک وجہ ہو سکتی ہے کہ لوگ عام طور پر امکانات پر مبنی انتخاب کے بجائے تعدد کا سامنا کرنے والے انتخاب کا انتخاب کرتے ہیں۔ ترتیب وار ان پٹ پھر بھی مصنفین کی طرف سے پیش کردہ ایک اور وضاحت یہ ہے کہ تعدد کے معاملے میں، لوگ اکثر ان کے پاس متعدد بار آتے ہیں اور امکانات کی قیمت کے مقابلے میں ترتیب وار ان پٹ رکھتے ہیں، جو ایک وقت میں دی جاتی ہے۔ جان میڈینا کے برین رولز سے، ترتیب وار ان پٹ ایک وقتی ان پٹ سے زیادہ مضبوط میموری کا باعث بن سکتا ہے۔ یہ ایک بنیادی وجہ ہو سکتی ہے کہ انسان امکان سے زیادہ تعدد مقابلوں کا انتخاب کرتے ہیں۔ فریکوئنسی فارمیٹ مفروضے کو درست ثابت کرنے میں فراہم کردہ ایک اور استدلال یہ ہے کہ فریکوئنسی کا استعمال واقعات کے ڈیٹا بیس کو ٹریک اور اپ ڈیٹ کرنا آسان بناتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی واقعہ 6 میں سے 3 بار ہوتا ہے، تو امکان کی شکل اسے 50 ٪ کے طور پر محفوظ کرے گی، جبکہ تعدد کی شکل میں اسے 6 میں سے 3 کے طور پر محفوظ کیا جاتا ہے۔ اب تصور کریں کہ اس بار واقعہ نہیں ہوتا ہے۔ فریکوئنسی فارمیٹ کو 7 میں سے 3 تک اپ ڈیٹ کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، امکان کے فارمیٹ کو اپ ڈیٹ کرنا انتہائی مشکل ہے۔ معلومات کی درجہ بندی تعدد کی نمائندگی کلاسوں اور شماریاتی معلومات پر نظر رکھنے میں بھی مددگار ثابت ہوسکتی ہے۔ ایک ایسے منظر نامے کی تصویر بنائیں جہاں 1000 میں سے ہر 500 افراد پھیپھڑوں کے کینسر کی وجہ سے مر جاتے ہیں۔ تاہم، ان 1000 میں سے 40 تمباکو نوشی کرنے والے تھے اور 40 میں سے 20 کی جینیاتی حالت تھی جو ممکنہ پھیپھڑوں کے کینسر کا شکار تھی۔ اس طرح کی کلاس ڈویژن اور انفارمیشن اسٹوریج صرف فریکوئنسی فارمیٹ کا استعمال کرتے ہوئے کی جا سکتی ہے، کیونکہ پھیپھڑوں کے کینسر کا 0.05 فیصد امکان کوئی معلومات نہیں دیتا یا اس طرح کی معلومات کا حساب لگانے کی اجازت نہیں دیتا ہے۔ دلائل کی تردید نیسٹڈ سیٹس مفروضہ فریکوئنسی فارمیٹ کے مطالعے ایک الجھن کا اشتراک کرتے ہیں-یعنی کہ تعدد کی معلومات پیش کرتے وقت، محققین اس حوالہ کلاس کو بھی واضح کرتے ہیں جس کا وہ حوالہ دے رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک ہی مسئلے کو وضع کرنے کے ان تین مختلف طریقوں پر غور کریں: امکان کی شکل "کسی ایسی بیماری کا پتہ لگانے کے لیے ایک ٹیسٹ پر غور کریں جو کسی دیئے گئے امریکی کو ہونے کا 1/1000 امکان ہے۔ ایک فرد جسے یہ بیماری نہیں ہے اس کے پاس مثبت جانچ کا 50/1000 امکان ہوتا ہے۔ ایک فرد جسے یہ بیماری ہے وہ یقینی طور پر مثبت تجربہ کرے گا۔ اس بات کا کیا امکان ہے کہ ایک شخص جس کا نتیجہ مثبت پایا گیا ہے اسے دراصل یہ بیماری ہے، یہ فرض کرتے ہوئے کہ آپ اس شخص کی علامات یا علامات کے بارے میں کچھ نہیں جانتے ہیں؟ % "فریکوئنسی فارمیٹ" ہر 1000 امریکیوں میں سے ایک کو ایکس بیماری ہے۔ یہ پتہ لگانے کے لیے ایک ٹیسٹ تیار کیا گیا ہے کہ کسی شخص کو کب ایکس کی بیماری ہے۔ ہر بار جب کسی ایسے شخص کا ٹیسٹ کیا جاتا ہے جسے یہ بیماری ہے، تو ٹیسٹ مثبت آتا ہے۔ لیکن بعض اوقات ٹیسٹ بھی مثبت نکلتا ہے جب اسے کسی ایسے شخص کو دیا جاتا ہے جو مکمل طور پر صحت مند ہو۔ خاص طور پر، ہر 1000 افراد میں سے جو بالکل صحت مند ہیں، ان میں سے 50 کا ٹیسٹ مثبت آتا ہے۔ تصور کریں کہ ہم نے 1000 امریکیوں کا بے ترتیب نمونہ اکٹھا کیا ہے۔ ان کا انتخاب لاٹری کے ذریعے کیا گیا۔ لاٹری چلانے والوں کو ان میں سے کسی بھی شخص کی صحت کی صورتحال کے بارے میں کوئی معلومات نہیں تھی۔ مندرجہ بالا معلومات کو دیکھتے ہوئے، اوسطا کتنے لوگ جو اس بیماری کے لیے مثبت ٹیسٹ کرتے ہیں دراصل اس بیماری میں مبتلا ہوتے ہیں؟ سے باہر۔ " امکان کی شکل مسئلہ کے سیٹ-سبسیٹ ڈھانچے کو اجاگر کرتی ہے "امریکیوں میں بیماری X کا پھیلاؤ 1/1000 ہے۔ یہ پتہ لگانے کے لیے ایک ٹیسٹ تیار کیا گیا ہے کہ کسی شخص کو کب ایکس کی بیماری ہے۔ ہر بار جب کسی ایسے شخص کا ٹیسٹ کیا جاتا ہے جسے یہ بیماری ہے، تو ٹیسٹ مثبت آتا ہے۔ لیکن بعض اوقات ٹیسٹ بھی مثبت نکلتا ہے جب اسے کسی ایسے شخص کو دیا جاتا ہے جو مکمل طور پر صحت مند ہو۔ خاص طور پر، امکان 50/1000 ہے کہ کوئی شخص جو بالکل صحت مند ہے اس بیماری کا ٹیسٹ مثبت آئے گا۔ تصور کریں کہ ہم نے ابھی امریکیوں کے بے ترتیب نمونے کا ٹیسٹ کیا ہے۔ ان کا انتخاب لاٹری کے ذریعے کیا گیا۔ لاٹری چلانے والوں کو ان میں سے کسی بھی شخص کی صحت کی صورتحال کے بارے میں کوئی معلومات نہیں تھی۔ اس بات کا کیا امکان ہے کہ مثبت نتیجہ پائے جانے والے شخص کو اصل میں یہ بیماری ہو؟ % "تینوں مسائل 1/1000 امریکیوں کے سیٹ کو واضح کرتے ہیں جن کو یہ بیماری ہے اور یہ کہ ٹیسٹ میں کامل حساسیت ہے (100% بیماری میں مبتلا لوگوں کا ٹیسٹ مثبت آئے گا) اور یہ کہ 50/1000 صحت مند لوگوں کو مثبت ٹیسٹ ملے گا (مثال کے طور پر، غلط مثبت)۔ تاہم، مؤخر الذکر دو فارمیٹس اضافی طور پر آبادی کے اندر الگ الگ کلاسوں کو اجاگر کرتے ہیں (مثال کے طور پر، مثبت ٹیسٹ (بیماری کے ساتھ/بیماری کے بغیر)، منفی ٹیسٹ (بیماری کے بغیر))، اور اس وجہ سے لوگوں کے لیے صحیح کلاس (مثبت ٹیسٹ والے لوگوں) کا انتخاب کرنا آسان بناتا ہے (اس طرح صحیح جواب کے قریب کچھ پیدا ہوتا ہے-1/51 ~ 2 ٪۔) سیٹ سب سیٹ ڈھانچوں کو اجاگر کرنے والی فریکوئنسی اور پروبیبلٹی فارمیٹ دونوں ہی درست جوابات کی یکساں شرحوں کا باعث بنتے ہیں، جبکہ صرف پروبیبلٹی فارمیٹ ہی کم درست جوابات کا باعث بنتا ہے (کیونکہ لوگ اس معاملے میں غلط کلاس پر انحصار کرنے کا امکان رکھتے ہیں۔) تحقیق سے یہ بھی پتہ چلا ہے کہ مسئلہ میں سیٹ-سبسیٹ تعلقات کو چھپاتے ہوئے فریکوئنسی فارمیٹ میں کارکردگی کو کم کیا جا سکتا ہے (جیسا کہ معیاری امکان کی شکل میں ہوتا ہے)، اس طرح یہ ظاہر ہوتا ہے کہ یہ حقیقت میں فریکوئنسی فارمیٹ نہیں ہے، بلکہ اس کے بجائے سیٹ-سبسیٹ ڈھانچے کو نمایاں کرنا ہے جو فیصلوں کو بہتر بناتا ہے۔ موازنہ میں آسانی فریکوئنسی فارمیٹ مفروضے کے ناقدین کا کہنا ہے کہ امکان کے فارمیٹ ڈیٹا کی فریکوئنسی فارمیٹ کی نمائندگی کے مقابلے میں بہت آسان موازنہ کی اجازت دیتے ہیں۔ بعض صورتوں میں، فریکوئنسی فارمیٹس کا استعمال دراصل آسان موازنہ کی اجازت دیتا ہے۔ اگر ٹیم اے اپنے 29 کھیلوں میں سے 19 جیتتی ہے، اور دوسری ٹیم بی اپنے 29 کھیلوں میں سے 10 جیتتی ہے، تو کوئی واضح طور پر دیکھ سکتا ہے کہ ٹیم اے ٹیم بی سے بہت بہتر ہے۔ تاہم تعدد کی شکل میں موازنہ ہمیشہ اتنا واضح اور آسان نہیں ہوتا ہے۔ اگر ٹیم اے اپنے 29 میں سے 19 میچ جیت جاتی ہے تو فریکوئنسی فارمیٹ میں اس ٹیم کا موازنہ ٹیم بی سے کرنا بہت مشکل ہو جاتا ہے جس نے اپنے 11 میں سے 6 میچ جیتے ہیں۔ لیکن، امکان کی شکل میں، کوئی یہ کہہ سکتا ہے کہ چونکہ 65.6% (19/29) 54.5% سے بڑا ہے، اس لیے دونوں کا موازنہ بہت آسانی سے کیا جا سکتا ہے۔ میموری بوجھ ٹوبی اور کاسمائڈز نے استدلال کیا تھا کہ فریکوئنسی کی نمائندگی ہر بار جب کوئی نیا ڈیٹا حاصل کرتا ہے تو ڈیٹا کو اپ ڈیٹ کرنا آسان بناتا ہے۔ تاہم اس میں دونوں نمبروں کو اپ ڈیٹ کرنا شامل ہے۔ ٹیموں کی مثال کا حوالہ دیتے ہوئے، اگر ٹیم اے اپنا 31 واں کھیل جیت جاتی ہے، تو نوٹ کریں کہ جیتنے والے کھیلوں کی تعداد (20-> 21) اور کھیلے گئے کھیلوں کی تعداد (30-> 31) دونوں کو اپ ڈیٹ کرنا ہوگا۔ امکان کی صورت میں اپ ڈیٹ کیا جانے والا واحد نمبر واحد فیصد نمبر ہے۔ نیز، اس نمبر کو ہر گیم کو اپ ڈیٹ کرنے کے بجائے 10 گیمز کے دوران اپ ڈیٹ کیا جا سکتا ہے، جو فریکوئنسی فارمیٹ کے معاملے میں نہیں کیا جا سکتا۔ حوالہ جات مفروضے علمی نیورو سائنس