Номотетическое моделирование социально-психологической процессов

теория психических процессов, позволяющая выводить и экспериментально

верифицировать номотетические модели таких процессов;

- впервые благодаря социально-психологическим расширениям теории

выделены основные факторы, которые необходимо учитывать при построении

номотетических моделей, строго определены отличительные признаки и

характеристики социальных ситуаций, выделены базовые типы социально-

психологических процессов, определены закономерности взаимосвязей развития

ситуации и характеристик психических процессов её участников, созданы

алгоритмы построения и практического использования номотетических моделей

социально-психологических процессов;

- из расширенной теории выведены номотетические модели конкретных

социально-психологических процессов, а именно, поведения людей в

критических социальных ситуациях, изменения имиджа под воздействием

негативной информации, взаимодействия составляющих имиджа политика, а также

схематические модели поведения тестируемых при проведении

психодиагностических процедур, возникновения намерений, эмоций и чувств в

трудных жизненных ситуациях.

Теоретическая значимость исследования определяется:

- полнотой и адекватностью теоретических конструкций

математизированной синтетической теории психических процессов;

- полнотой и адекватностью социально-психологических расширений

теории;

- доказанными в рамках теории утверждениями, в частности законами

наилучшей семантической конфигурации, когнитивной сложности и др.

- выявлением новых видов психических процессов, а именно логической

или Х-интуиции;

- выявлением новых возможностей построения психодиагностических

процедур.

Практическая значимость исследования определяется:

- построением номотетических моделей (понимания и изменения имиджа

при получении негативной информации), позволивших создавать компьютерные

программы, которые обеспечивают основу внедрения вычислительного

эксперимента в общей и социальной психологии в качестве нового мощного

метода научного исследования;

- разработкой и реализацией экспериментальных исследований влияния

семантических конфигураций на скорость и точность воспроизведения

сравниваемого, разработкой и экспериментальной верификацией системы приёмов

эффективного решения творческих задач, созданием и верификацией модели

влияния эмоциональных оценок на когнитивную сложность имиджа, созданием

моделей намерений и чувств;

- построением модели поведения испытуемого при проведении

психодиагностических процедур, выявлением условий и построением общего

алгоритма получения достоверной психодиагностической информации;

- построением и экспериментальной верификацией модели поведения людей

в трудных и критических социальных ситуациях;

- построением модели и выявлением условий возникновения и переживания

счастья.

Положения, выносимые на защиту.

1. Математизированная синтетическая теория психических процессов,

предлагаемая в качестве основы номотетического моделирования:

. достаточно полна и развита;

. верифицируема и гибка;

. имеет экспериментальные обоснования;

. обладает прогностичностью.

2. Социально-психологические расширения данной теории позволили: выделить

основные факторы, которые необходимо учитывать при построении

номотетических моделей; строго определить отличительные признаки и

характеристики социальных ситуаций; выделить базовые типы социально-

психологических процессов; определить закономерности взаимосвязей развития

ситуации и характеристик психических процессов её участников; создать

алгоритмы построения и практического использования номотетических моделей

социально-психологических процессов.

3. Построенные на основе расширенной теории номотетические модели

конкретных социально-психологических процессов, в частности, поведения

людей в критических социальных ситуациях, формирования имиджа политика и

др. в свою очередь верифицируемы и подтверждаются экспериментальными

данными.

4. Указанные в п.3 модели конкретных социально-психологических процессов, в

частности, модель поведения людей в критических социальных ситуациях,

модель имиджа политического деятеля и др. обладают свойствами

номотетических моделей, а стало быть, являются и теоретически и практически

полезными.

5. Созданные в данном исследовании методы, прежде всего новый для

психологии метод вычислительного эксперимента на математических моделях

индивидуальной психики, а также ряд исследовательских методик, в частности,

методики определения ценностей, убеждений и установок, неявных предпочтений

и т.д. позволяют выявлять значимые социально-психологические, личностные и

поведенческие характеристики и практически применимы.

Апробация и внедрение результатов исследования

Результаты исследования представлены в докладах на первой (2003) и

второй (2004) научно-практических конференциях «Человек в трудной жизненной

ситуации», на съезде российского психологического общества (1996), седьмом

всесоюзном съезде психологов СССР (1989) и более чем 10 других конференциях

и научно-практических семинарах.

Основное содержание диссертации

Во введении обосновывается актуальность исследования, определяются

объект, предмет, цели и задачи исследования, формулируется гипотеза

исследования. Показываются научная новизна, теоретическая и практическая

значимость исследования. Формулируются положения, выносимые на защиту.

В первой главе представлены общенаучные методологические принципы, на

которых предполагается строить теорию и номотетические модели психических

процессов, и проведён краткий анализ наиболее распространённых

методологических воззрений на психологию, её методы и результаты.

Этот анализ показал, что целесообразно использовать в качестве

методологической основы моделировании социально-психологических процессов

принципы объективности, детерминизма и фальсифицируемости теоретических

построений.

Исследование в рамках номотетического моделирования должно обладать

внутренней, внешней и прогностической валидностью.

Основу методов и методик исследования, теоретических выводов и моделей

социально-психологических процессов в рамках номотетического моделирования

обеспечит научный метод, используемый в качестве нормы научной

деятельности.

Экспериментальные гипотезы – следствия психологической теории должны

быть содержательными, потенциально опровергаемыми и формулироваться в виде

взаимоисключающих альтернатив.

Сама психологическая теория должна быть максимально, насколько это

возможно исходя из современного уровня развития науки, полной, развитой и

гибкой. При этом она должна удовлетворять требованию фальсифицируемости.

В первой главе обозначены и описаны два основных направления развития

математических моделей психических процессов – создание экспертных систем и

разработка искусственных нейронных сетей. В рамках каждого из направлений

выделены и описаны наиболее перспективные модели: для первого направления

это – модели интеллектуальных агентов и много агентские системы (МАС); для

второго – CPN сети. Однако развитие моделей, как в рамках первого, так и

второго направления не способно привести к разработке теории,

обеспечивающей выведение номотетических моделей из-за коренных недостатков

каждого из подходов: необходимости специальной «экстракции» знаний для МАС

и необходимости построения достаточных множеств непротиворечивых обучающих

примеров для CPN.

Если активность индивида в ситуации осознана, упорядочена и

направлена, то есть основания говорить о постановке и решении задачи.

На основе литературных данных выделены базальные факторы, влияющие на

эффективность процесса решения, такие как мотивация, степень уверенности

индивида, широта зоны поиска, использование сложившихся взаимосвязей в

процессе решения задачи.

Во второй главе представлены основные определения, аксиомы, леммы и

теоремы математизированной синтетической теории психических процессов.

В этой главе описаны модели нескольких конкретных психических

процессов: подведения под понятие, автокинетической иллюзии, контекстного

восприятия, сравнения и воспроизведения объектов, а также экспериментальная

верификация каждой из этих моделей.

В математизированной синтетической теории психических процессов (МСТ)

постулируется, что все изучаемые психологией человека явления суть внешние

проявления функционирования четырёх психических систем индивида[1].

1. Это системы: знаний (обозначим Х-система), представлений (Y-

система), умений-действий (Q-система) и оценок (Z-система).

2. Каждой системе соответствует два пространства: пространство

состояний, имеющих содержательно-психологическую интерпретацию, и фазовое

пространство – пространство признаков. Для Y-системы пространство состояний

– пространство Y* , а пространство признаков - Y.

В Y* по некоторому правилу(подробнее см. п. 10.3 и п.10.4) выделены

подмножества ограниченно активных (предактуальных) и активных (актуальных)

Y*~А,t и Y*А,t состояний соответственно[2].

3. В конечномерных X, Y и Q пространствах локально задана евклидова

метрика. В Z-пространстве задана топология.

4. Для каждого пространства задано семейство случайных процессов с

дискретным временем и значениями в этом пространстве. Для Y-пространства –

процессы {(t}, для Y* - {(*t}.

Процессы в семействах синхронизированы и каждому шагу процесса

соответствует интервал физического времени одинаковый для всех процессов.

Процессы вида (t ( {(t} будем называть процессами блуждания.

Пространство Y поделено на локусы и каждый (t принимает значения в

своём локусе.

5. В каждый момент времени задано отображение Dt((), которое каждой

точке y ( Y* ставит в соответствие область Dt(y) ( Y. В Y* выделено

состояние (, для которого Dt(() = Y\UDt(y).

y(A

6. (y и (*t ( {(*t}, (t ( {(t}, (t(Dt((*t).

7. Расстоянием, проходимым Y-системой при попадании в состояние y (

Y*, y ( (, (*t = y называется расстояние между точками (t-1 и (t в фазовом

пространстве Y-системы. Если (*t-1 ( {(*t}, (*t ( {(*t}, и (*t-1 = i и (*t

= j, то означенное расстояние - (ij.

8. Совокупность расстояний {((i}, проходимых Y-системой при попадании

в i ( Y*, i ( ( в интервале времени от t0 до t определяет организованность

состояния i Ort(i), где

t0 = min(s( (s( s(( t)(( Y*А, s((Y*А,t).

9. Ort(i) вычисляется следующим образом. Определим функцию Or(() на

распределениях на R с плотностью p((): Or(p(()) = 1/L(, L( = min(u2

– u1), где

u2

(p(()d( = 1 - ( и ( постоянна на [t0,t], p((() – плотность для

семейства

u1

распределений.

Пусть Tm - минимальная достаточная статистика для

m

семейства распределений на Rm с плотностями (p(((i), (Tm) –

i=1

оценка максимального правдоподобия, причем если (Tm) определена

неоднозначно, то выбирается значение minOr(p).

Пусть {(k} = {(.i}, тогда

Ort(i) = min{Or(p(), (: P({Or(p(Tm)) > Or(p(Tm((1,… (m)))} ( (}.

10. (i ( ( область Dt(i) – шар. Радиус этого шара по множеству Y*А,t

обозначается D (i).

Пусть ta = maxY*А,t (Y*А, s.

Тогда D(i) = Dt0 (i), (D+1 (yi)) = (D (i))2 ( S(fn(()/m;

S – выборочная дисперсия {(.i} на интервале [t0,ta]; m – количество

накопленных расстояний, знак «+» выбирается, если Orta(i) < Ort0(i) «-

» иначе; fn(() – находится из условия P((+…+( < f(()) = 1- (,

(j ~ N(0,1), где n – размерность пространства.

10.1. Пусть yt - состояние процесса (t . Тогда для (t ( [t0,tn] yt = i

означает попадание в состояние i ( Y*.

10.2. pt(yt) = ft({(,yt, yt-1, yt-2 … , yt-m}). pt(yt) - переходная

вероятность процесса (t , ( - совокупность параметров, m > 0 и m ( t.

10.3. P(pt(yt = yi) > 0.5 + () > 1.0 - ( для t ( [t0,t m] и yi ( Y*,

то состояние yi становится ограниченно активным и начинается процесс

актуализации (активации) yi.

(

10.4. Если выполняется: 1 - ( ( ((Ort(i)k(x)dx, где (Ort(i)k(x) –

плотность

uгр

распределения моментальных значений Ort(i)k, uгр = f(Ort(i)k=Di, (),

i ( [Y*, X*,Q*], i считается активным.

Т.е. для i = yi становится справедливым i = ya ( Y*А, тем самым

заканчивается процесс актуализации (активации) i.

10.5. P(pt(yt = yi=a) < () > 1 - ( для t ( [t0,t m] и ya ( Y*А, то yi

перестаёт быть актуальным (активным), происходит его дезактивация.

10.6. Пусть Ort(i)k=Di ( ((-1/ln(f(())), где k – совокупность

одновременно актуальных состояний, образующих область второго уровня Di,

f(() – линейная функция. Тогда i ( Di.

11. Если i ( (, то P((*t = i) = pt(i) = Kt(i)(Ftr(i),

r

=X,Y,Q,Z

где Kt(i) = exp(- Or(i)); P((*t = () = pt(() = 1 - (pt(i), pt(() (

(,

i ( (

Ftr – весовые коэффициенты участия других психических систем в

функционировании данной психической системы в момент времени t.

11.1. Заданы вероятностные поля – распределение весовых коэффициентов

по точкам пространства признаков, таким образом, что

(Ftr(i) = ((Sptr(x)dx

r =X,Y,Q,Z Dt(yi)

12. Orta(i) – контекстная организованность , где i ( Y*А,t , tа (

[t0,tn] и tа = tn, A – множество актуальных (активных) на этом интервале

состояний психической системы таких, что pt(j|i) ( ( и pt(i|j) ( (, j (

Y*А,t.

13. Заданы множество внешних (из окружающего мира) или внутренних

(изнутри организма человека) воздействий {obj} и множество психических

операций (сенсорных и исполнительных) {op} и {op`} соответственно.

14. Задано отображение (op(op,obj,t), которое тройке opi ( {op}, tn (

[t0,t] , objj ( {obj} ставит в соответствие значение сенсорной операции

vi,n,j.

15. Значения сенсорных операций выполняющихся на интервале времени

[t0,t] образуют сенсорный поток {vi,n,j}.

16. Для {vi,n,j} задан случайный процесс (t с дискретным временем и

значениями в сенсорном потоке.

17. Задано отображение ((((v), где v ( {vi,n,j}, которое состоянию (t

ставит в соответствие состояние (t.

18. ((((v) таково, что

(Opy : P({(t-1(Dt(y),(t(Dt(y), (*t-1 = y, (*t = y}|{objt = objt-1}) > 1- (

, Opy ( {op}, для t ( [t0,tn], y ( Y*, (*t ( {(*t}, (t-1 ( {(t},(t ( {(t} и

P((t-1 ( (t) > 0.5.

19. Если ([t0,tn] такой, что P(Ort(io) > 0.5) > 1- ( , t ( [t0,tn], tn

- t0 > 100, то io – психическое образование.

20. Orta(io) – контекстная организованность психического образования,

где io ( Y*А,t , tа ( [t0,tn] и tа = tn, A – множество актуальных на этом

интервале психических образований Y-системы таких, что pt(jo|io) ( ( и

pt(io|jo) ( (, jo ( Y*А,t.

21. Ortc(io) = M({Orta(io)}) – общая организованность психического

образования, M(() – математическое ожидание, {Orta(io)} – множество

организованностей по тем контекстам, в которые входило образование io.

22. jok) - внутренние связи - связи данного образования с

другими образованиями того же пространства, где jok ( {jon} и k =1,2,3…n,

{jon} – совокупность психических образований данного пространства.

23. Заданы степень генерализации и сила психического образования, т.е.

способность этого психического образования влиять на процессы блуждания во

всех психических системах индивида и значимость этого влияния

соответственно.

23.1. lok) - внешние связи - связи данного образования с

образованиями других пространств, где lok ( {lon} и k =1,2,3…n, {lon} –

совокупность психических образований всех пространств состояний психики

индивида, n – количество образований других пространств, для которых

Ftr(io|lok) > (.

n n

23.2. G(io) = ((Kt(io|jok) + (Ftr(io|lok))/(K + F), где

n=1 n=1

G(io) - степень генерализации психического образования io,

R R R R

K = ((Kt(ion|jom), F = ((Ftr(ion|lom), n = 1,2,3,…R, m = 1,2,3,…R

n=1m=1 n=1m=1

23.3. PW(io) = (G(io) + Ortc(io))/2, где PW(io) – сила психического

образования.

24. Заданы психические константы - параметры, не меняющиеся на

значительных интервалах времени и обуславливающие протекание психических

процессов.

24.1. N( - уровень бодрствования - процессуальная психическая

константа, определяющая начальное состояние области (исходное количество

расстояний {((i}, проходимых R-системой при попадании в i) соответствующей

психическому состоянию, в начале процесса активации.

24.2. ( - уровень уверенности - процессуальная психическая константа,

определяющая уровень доверия к результатам психических процессов в самих

психических системах индивида.

24.3. dR – дисперсия пространства - психическая константа,

Страницы: 1, 2, 3