基于因果關(guān)系歸納中特征值的語用和基本比率信息的表達(dá)

基于因果關(guān)系歸納中特征值的語用和基本比率信息的表達(dá)

1因果知識對歸類的影響分類研究的重要目標(biāo)是揭示事物的特征以及與特征相關(guān)的知識（例如解釋和結(jié)果知識），以影響人們對類別的表達(dá)和使用。早期研究主要關(guān)注事物的知覺特征在歸類(classification)中的效應(yīng),但隨后的研究表明,知識幾乎影響著所有基于類別的判斷許多研究對因果知識在歸類中的作用進行了考察,發(fā)現(xiàn)了因果知識對歸類影響的一些重要的效應(yīng)。因果位置效應(yīng)(thecausalstatuseffect)和一致性效應(yīng)(thecoherenceeffect)是研究中發(fā)現(xiàn)的兩種比較重要的實驗效應(yīng)。因果位置效應(yīng)是指,在其它因素平衡的情況下,特征在類別因果網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的越早,在歸類判斷中具有的權(quán)重越大支持因果位置效應(yīng)和一致性效的研究證據(jù)有很多為了驗證他們的觀點,Marsh和Ahn將非典型特征值換成與典型特征值相反的值,比如對于特征“密度”,特征值分別為“高”和“低”2不同的實驗設(shè)計和程序究竟采用“正常”作為非典型特征維度值是否會對因果位置效應(yīng)和一致性效應(yīng)產(chǎn)生影響?事實上,即使這是一個問題,單憑Marsh和Ahn的研究不能作出有效的回答。因為兩個研究的過程除了在非典型特征值用語上不同外,還有多個方面不同。首先,與Rehder的實驗相比,Marsh和Ahn的研究不僅改變了維度值用語,也改變了對特征基本比率的表達(dá),前者的基本比率表達(dá)為一個精確的數(shù)值:“75%”,而后者表達(dá)為“A傾向于具有特征X”。第二,在實驗設(shè)計上,前者采用的是混和設(shè)計,而后者采用的是組內(nèi)設(shè)計;第三,在實驗程序方面,前者在實驗的學(xué)習(xí)階段安排了學(xué)習(xí)效果的測驗,要求被試對有關(guān)學(xué)習(xí)內(nèi)容選擇題進行作答;在實驗的測試階段一直向被試呈現(xiàn)一個有關(guān)類別原型的圖示,圖中信息包括類別原型的特征及特征之間的因果關(guān)系。而后者的實驗程序均無這兩方面的安排。上述研究過程中的任何一點不同都可能導(dǎo)致實驗效應(yīng)的強度上出現(xiàn)差異。本研究采用與Rehder的實驗相同的實驗設(shè)計和程序,在保持第二和第三方面與Rehder的實驗相同的情況下考察非典型特征值用語和基本比率信息表達(dá)方式對兩種實驗效應(yīng)可能的影響。實驗1考察采用“正?！弊鳛榉堑湫吞卣髦禃r兩種實驗效應(yīng)可能發(fā)生的變化;實驗2在特征值用語一致的情況下考察基本比率信息的不同表達(dá)方式對兩種實驗效應(yīng)可能的影響。3正?！本S護指標(biāo)與“雙極”維度值比較實驗1的目的在于考察維度值用語“正?！笔欠駥谝蚬P(guān)系的歸類產(chǎn)生的影響。在實驗中,直接對“正?！本S度值條件和“雙極”維度值條件進行比較。兩種條件下,特征基本比率信息均表述為“75%”。比如,對于特征“密度”,在“正?！睏l件下,告訴被試“75%的瑪斯塔星密度高而25%的瑪斯塔星密度正?！?在“雙極”條件下,告訴被試“75%的瑪斯塔星密度高而25%的瑪斯塔星密度低”。3.1方法3.1.1典型特征的提取材料與Rehder、Marsh和Ahn研究中采用的一樣,共六個類別。每個典型特征的基本比率描述為“75%”?！罢！睏l件下,非典型特征值為“正?！?“雙極”條件下,非典型特征值為典型特征值的另一極。所有被試還需要學(xué)習(xí)圖1所示的特征之間的三個因果關(guān)系。表1例舉的是類別材料瑪斯塔星的特征和因果關(guān)系。3.1.2實驗測試測試:選擇靶類別進行評價程序與Rehder的實驗相同。被試首先在屏幕上按自己的速度學(xué)習(xí)呈現(xiàn)的類別信息,隨后需要完成與學(xué)習(xí)內(nèi)容相關(guān)的一些多項選擇題。通過測驗后,進行實驗測試,向被試隨機呈現(xiàn)16個樣例(四個雙值特征的所有組合),要求其對樣例屬于靶類別的可能性進行評價。每個樣例呈現(xiàn)兩次,共32次試驗。3.1.3測試對象選取72名大學(xué)生,每種實驗條件下隨機分配36人,每6個被試學(xué)習(xí)一個類別。3.2類權(quán)重的比較與Rehder、Marsh和Ahn處理數(shù)據(jù)的方法一樣,采用多元回歸分析的方法,將每個被試對16個測試項目的歸類比轉(zhuǎn)化為單特征歸類權(quán)重和直接、間接因果關(guān)系特征對的歸類權(quán)重。圖2所示的是所有被試平均的單特征歸類權(quán)重。對組間變量實驗條件(正常,雙極)和組內(nèi)變量特征(F1,F2,F3,F4)進行2×4的混和設(shè)計方差分析,結(jié)果表明,特征的主效應(yīng)顯著,F(3,210)=13.66,p<0.001,說明特征之間差異顯著;實驗條件的主效應(yīng)不顯著;實驗條件與特征交互效應(yīng)顯著,F(3,210)=12.14,p<0.01,說明兩種實驗條件下四個特征的歸類權(quán)重大小模式存在差異;單獨分析顯示,“正?！睏l件下,特征F1(12.24)的歸類權(quán)重顯著大于F2(8.63),F(1,35)=17.80,p<0.001;F2、F3和F4之間無顯著差異?！半p極”條件下,特征F1(10.80)的歸類權(quán)重顯著大于F2(9.36),F(1,35)=13.33,p<0.001;F2顯著大于F3(8.57),F(1,35)=13.22,p<0.01,F3和F4(8.87)無顯著差異。從這一結(jié)果可以看出,兩種條件下單特征歸類權(quán)重表現(xiàn)出相似的模式,并沒有象出現(xiàn)象Marsh和Ahn認(rèn)為的因果位置效應(yīng)明顯增強的現(xiàn)象。兩種條件下一致性效應(yīng)的大小也表現(xiàn)出相似的狀況。如圖3所示,在兩種實驗條件下,直接與間接聯(lián)系特征對的歸類權(quán)重都為正,且直接聯(lián)系特征對的歸類權(quán)重大于間接聯(lián)系特征對的歸類權(quán)重。對實驗條件變量(正常,雙極)和特征對類型變量(直接,間接)進行2×2的方差分析結(jié)果表明,實驗條件的主效應(yīng)不顯著,F(1,70)=1.27,p>0.05,說明一致性效應(yīng)也沒有出現(xiàn)像Marsh和Ahn認(rèn)為的那樣在“正常”條件下被放大的結(jié)果;特征對類型的主效應(yīng)顯著,F(1,70)=11.34,p<0.01,說明直接特征對的歸類權(quán)重顯著高于間接特征對的歸類權(quán)重。兩個變量的交互作用不顯著。從以上結(jié)果可以看出,與采用“雙極”維度值相比,非典型特征采用“正?！弊鳛榫S度值并沒有增強因果位置效應(yīng),削弱一致性效應(yīng)。上文已經(jīng)提到,Marsh和Ahn的實驗與Rehder的實驗在程序上有多處不同,實驗1證實,在其它方面均相同的情況下,采用“正?！弊鳛榫S度值用語并未對一致性效應(yīng)產(chǎn)生影響。至少與“雙極”條件相比是這樣。實驗中采用“正?！弊鳛榫S度值沒有出現(xiàn)象Marsh和Ahn實驗?zāi)菢臃糯笠恢滦孕?yīng)的現(xiàn)象,說明可能存在其它導(dǎo)致一致性效應(yīng)發(fā)生變化的因素。Marsh和Ahn的實驗與Rehder的實驗另一個重要的不同是特征的基本比率信息的表述4基本比率信息表達(dá)方式實驗2的目在于檢驗基本比率信息的表達(dá)方式是否對基于因果關(guān)系的歸類產(chǎn)生的影響。在實驗中,直接對“75%”和“A類別傾向于擁有X特征”兩種基本比率信息表達(dá)方式進行比較。除過這一個條件,兩種條件在其它方面均相同。兩種條件下,維度值均采用“雙極”形式。比如,對于特征“密度”,在“75%”條件下,告訴被試“75%瑪斯塔星密度高而25%瑪斯塔星密度低”;在“A類別傾向于具有X特征”條件下,告訴被試“瑪斯塔星傾向于具有高密度而其它行星傾向于具有低密度”。4.1方法4.1.1材料表面材料中維度值均采用“雙極”形式,基本比率信息表達(dá)方式分“75%”和“A類別傾向于擁有X特征”兩種。其它與實驗1相同。4.1.2這個程序程序與實驗1相同。4.1.3測試對象選取72名大學(xué)生,每種實驗條件下隨機分配36人,每6個被試學(xué)習(xí)一個類別。4.2不同表達(dá)方式下的整體因果關(guān)系歸類權(quán)重圖4所示的是兩種條件下的平均單特征歸類權(quán)重。對組間變量基本比率信息(75%,A傾向于具有特征X)和組內(nèi)變量特征(F1,F2,F3,F4)進行2×4的混合設(shè)計方差分析,結(jié)果表明,特征的主效應(yīng)顯著,F(3,210)=29.80,p<0.001,說明特征之間差異顯著;基本比率信息的主效應(yīng)顯著,F(1,70)=21.67,p<0.001,說明“A傾向于具有特征X”條件下特征的歸類權(quán)重明顯高于“75%”條件下的?；颈嚷市畔⑴c特征交互效應(yīng)顯著,F(3,210)=22.31,p<0.001,說明兩種實驗條件下四個特征的歸類權(quán)重大小存在差異。單獨分析顯示,“75%”條件下,特征F1(10.78)的歸類權(quán)重顯著大于F2(8.96),F(1,35)=15.36,p<0.001;F2、F3和F4之間的歸類權(quán)重?zé)o顯著差異?！癆傾向于具有特征X”條件下,特征F1(13.95)的歸類權(quán)重顯著大于F2(10.94),F(1,35)=25.47,p<0.001;F2顯著大于F3(9.33)(p<0.01),F3和F4(8.93)無顯著差異。可見兩種條件下,特征歸類權(quán)重均表現(xiàn)出部分因果位置效應(yīng)。圖5是兩種基本比率信息表達(dá)方式下的特征對的歸類權(quán)重。對基本比率信息變量和特征對類型變量進行2×2的方差分析結(jié)果表明,特征對類型的主效應(yīng)顯著,F(1,70)=6.46,p<0.01,說明直接因果聯(lián)系特征對的歸類權(quán)重顯著高于間接因果聯(lián)系特征對的歸類權(quán)重;基本比率信息主效應(yīng)顯著,F(1,70)=13.63,p<0.001,說明“75%”條件下的特征對歸類權(quán)重顯著高于“A傾向于具有特征X”條件下的特征對歸類權(quán)重。兩個變量的交互作用不顯著?？梢?兩種條件下特征對歸類權(quán)重的大小正好與單特征歸類權(quán)重大小相反,“A傾向于具有特征X”條件下的特征對歸類權(quán)重明顯小于“75%”條件下的歸類權(quán)重。這說明造成一致性效應(yīng)大小改變的不是非典型特征的用語,而是基本比率信息的表達(dá)方式。從上述結(jié)果可以看出,基本比率信息不同的表達(dá)方式會使基于因果關(guān)系歸類中的因果位置效應(yīng)和一致性效應(yīng)發(fā)生改變。從實驗過程來看,實驗2的“75%”實驗條件與Rehde研究的實驗1相同,另一實驗條件下只是像Marsh和Ahn(2006)的研究一樣將基本比率信息表述為“A傾向于具有特征X”。實驗結(jié)果證實,“75%”條件下單特征歸類權(quán)重與雙特征歸類權(quán)重的大小模式與實驗1“雙極”條件下的幾乎完全相同,而兩種實驗效應(yīng)在“A傾向于具有特征X”條件下出現(xiàn)了明顯的變化。一致性效應(yīng)在“A傾向于具有特征X”條件下明顯比“75%”條件下的小,而“A傾向于具有特征X”條件下的單特征歸類權(quán)重不僅明顯大于“75%”條件下的,因果位置效應(yīng)也表現(xiàn)出增強的趨勢(盡管只是出現(xiàn)了部分因果位置效應(yīng))。這一結(jié)果有力地說明,造成Marsh和Ahn實驗“清晰”條件下一致性效應(yīng)小于Rehder實驗1的一致性效應(yīng)原因是Marsh和Ahn在實驗中采用“A傾向于具有特征X”的表達(dá)基本比率信息的方式造成的,而不是他們認(rèn)為的“正常”的非典型特征值。5非典型特征與基本比率信息表達(dá)方式對歸類的影響由于Marsh和Ahn對維度值“正?！痹斐傻挠绊戇M行檢驗時,實施的實驗過程有四個方面與Rehder的實驗過程不同,因此,將實驗結(jié)果解釋為是其中一方面的差異所致必然令人質(zhì)疑。本研究采用與Rehder實驗相同的程序,在保持實驗設(shè)計和實驗程序兩方面相同的情況下,考察了另外兩方面,非典型特征維度值用語和基本比率信息表達(dá)方式對基于因果關(guān)系的歸類的影響。實驗1證實非典型特征值采用“正?！被虻湫吞卣髦档南喾粗挡⒉粫w類中的實驗效應(yīng)產(chǎn)生不同的影響。實驗2證實與將基本比率信息表達(dá)為“75%”相比,“A傾向于具有特征X”的表達(dá)方式會削弱一致性效應(yīng),增強單特征的歸類權(quán)重。綜合起來,可以肯定地說,是Marsh和Ahn實驗中采用基本比率信息的表達(dá)方式改變了一致性效應(yīng)的強度,非典型特征值的用語并沒有對實驗效應(yīng)產(chǎn)生影響。5.1典型特征的特征期次不管是Rehder的實驗還是Marsh和Ahn實驗,他們采用的實驗材料都涉及兩個類別,一個是靶類別,靶類別具有的特征分為典型特征和非典型特征,典型特征即對于靶類別代表性大的特征,非典型特征對靶類別的代表性低。另一個是與靶類別形成對照的類別,該類別具有的典型特征的特征正好是靶類別的非典型特征,它的非典型特征正好是靶類別的典型特征。實驗中被試需要記住與靶類別相關(guān)的特征信息,隨后判斷呈現(xiàn)的樣例屬于靶類別的可能性。對于這樣的判斷任務(wù),特征是什么或怎么樣并不重要,重要的是典型特征的代表性。比如,對于瑪斯塔星樣例的判斷,不管特征是溫度還是密度,也不管是溫度高、溫度正常還是溫度低,關(guān)鍵的是它們在類別成員身上出現(xiàn)的可能性。這種可能性一方面決定于實驗中規(guī)定的基本比率,另一方面決定于實驗中描述的特征之間的因果關(guān)系。因此,所采用的維度值用語只要使特征維度的兩個值形成區(qū)別即可。就這個作用而言,非典型特征值的用語無論是“正常”還是“低”都會與典型特征值“高”形成足夠明顯的區(qū)別。除此之外,它并不會對歸類判斷產(chǎn)生影響。實驗1的結(jié)果也正是如此,非典型特征值的用語并沒有產(chǎn)生像Marsh和Ahn分析的那樣引導(dǎo)被試形成增強一致性效應(yīng)的獨特的推論。5.2既有爭論及其影響在經(jīng)典分類研究中,基本比率信息實際上就是指特征的類別效度,它表明了特征在類別成員身上出現(xiàn)的可能性,是一種非常重要的歸類判斷線索Rehder和Marsh和Ahn在研究中都考察了典型特征和非典型特征基本比率信息大小明確與否對歸類的影響。在Rehder的實驗2本研究實驗2在基本比率信息大小明確的情況下對比了兩種基本比率信息的表達(dá)方式,“75%”和“類別A傾向于具有特征X”,對兩種實驗效應(yīng)的影響。實驗發(fā)現(xiàn)當(dāng)基本比率信息表述為“類別A傾向于具有特征X”時,出現(xiàn)了與Marsh和Ahn實驗相似的結(jié)果:與“75%”條件下相比,一致性效應(yīng)降低,而單特征歸類權(quán)重升高?？梢娬莾煞N基本比率信息不同的表述方式而不是“正常”的維度值用語造成了這一結(jié)果。那么究竟兩種表述方式有何差異?很明顯,“75%”是一個具體明確的比率數(shù)值,而“類別A傾向于具有特征X”雖然表明了典型特征與非典型特征基本比率信息的大小,但不是一個具體清晰的數(shù)值。本研究認(rèn)為正是這一差異對兩種實驗效應(yīng)產(chǎn)生了不同影響。一方面,兩種基本比率信息會促使被試對特征之間因果關(guān)系的強度形成不同的認(rèn)識。在“75%”條件下,比如對于F1和F2,特征F1和F2在類別成員身上出現(xiàn)的概率都是75%,而且F1和F2之間具有因果關(guān)系,面對這樣精確的關(guān)系,被試會認(rèn)為特征之間的因果關(guān)系是一種“全或無”的關(guān)系,因為F1出現(xiàn)的概率是75%,所以F2的基本比率也是75%。即特征F1和F2之間的因果關(guān)系的強度是100%。特征之間的因果關(guān)系線索因此被突出,一致性效應(yīng)增強。同時因果位置效應(yīng)被削弱,因為在因果關(guān)系強度是100%的特征鏈上,不論原因特征的位置在哪里,它對結(jié)果特征的決定作用都是相同的,因果位置效應(yīng)因此被削弱。而“A傾向于具有特征X”的表述形式不易促成這樣的推理。比如,對于F1和F2,被試可能認(rèn)為就象類別為什么傾向于具有特征F1有其自己的原因一樣,類別傾向于具有特征F2也有其原因,而F1和F2之間的因果關(guān)系只表明F1是類別具有F2的一個原因,F1只在一定