この研究では、人間の視覚探索パフォーマンスをベイズ最適な意思決定ルールと比較した。その結果、人間の探索パフォーマンスはベイズ最適な意思決定ルールよりも少し優れていることがわかった。この見かけ上の矛盾は以下の3つの要因によって説明できる:
単純で固定的なヒューリスティックな意思決定ルールでも、ほぼ最適なパフォーマンスを達成できる。人間の視覚システムはこのようなヒューリスティックなルールを使っていると考えられる。
相関ノイズの存在により、検出課題で測定された感度(d')が探索課題での実効的な感度よりも過小評価される。
中心視野の感度低下(foveal neglect)は主に中心標的位置のみに影響する。
これらの要因を組み合わせることで、人間の探索パフォーマンスがベイズ最適な意思決定ルールを上回る理由を定量的に説明できる。この知見は、自然条件下での視覚探索メカニズムの理解を大きく進めるものである。
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