Statistische Modellierung des menschlichen Entscheidungsprozesses bei Zwei-Alternativen-Zwangswahlexperimenten zur Bewertung von Wahrnehmungsabständen

Core Concepts

Wir modellieren den menschlichen Entscheidungsprozess bei Zwei-Alternativen-Zwangswahlexperimenten statistisch mithilfe einer Binomialverteilung, um Wahrnehmungsabstände effizient zu evaluieren.

Abstract

Der Artikel befasst sich mit der Auswertung von Zwei-Alternativen-Zwangswahlexperimenten (2AFC) zur Untersuchung der menschlichen Wahrnehmung von Bildähnlichkeiten. In solchen Experimenten werden Probanden ein Referenzbild und zwei veränderte Versionen davon gezeigt, und sie müssen angeben, welche der beiden veränderten Versionen dem Referenzbild ähnlicher ist.

Die Autoren argumentieren, dass die übliche Auswertung dieser Experimente, bei der die Ergebnisse in einen mittleren Ähnlichkeitswert (MOS) umgewandelt werden, suboptimal ist, da sie die Anzahl der Urteile pro Bildtriplet und die Unsicherheit der Entscheidungen nicht berücksichtigt. Stattdessen schlagen sie vor, den menschlichen Entscheidungsprozess statistisch mithilfe einer Binomialverteilung zu modellieren.

Dazu transformieren sie zunächst die Abstände zwischen den Bildern, so dass sie gleichmäßig über den Wertebereich [0, 1] verteilt sind. Dann schätzen sie mithilfe von Kerndichteschätzungen die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung der Anzahl der Urteile pro Bildtriplet in Abhängigkeit von den Bildabständen. Aus dieser Verteilung lässt sich die wahrscheinlichste Binomialverteilung bestimmen, die die Beobachtungen am besten erklärt.

Die Autoren wenden diese Methode auf verschiedene Kandidaten-Distanzmaße an, die sowohl traditionelle als auch lernbasierte Metriken umfassen. Sie zeigen, dass die vorgeschlagene Methode robust gegenüber Hyperparameter-Einstellungen ist und zusätzliche Erkenntnisse liefert, wie gut die Distanzmaße die menschliche Wahrnehmung widerspiegeln - über die übliche binäre Entscheidung hinaus.

Stats

Die Anzahl der menschlichen Urteile pro Bildtriplet ist ein wichtiger Indikator für die Unsicherheit der Entscheidung.
Die Wahrscheinlichkeit, dass das erste veränderte Bild vom Referenzbild als ähnlicher eingestuft wird, hängt von den Abständen des ersten und zweiten veränderten Bildes zum Referenzbild ab.

Quotes

"Stattdessen müssen wir andere Triplet-Ergebnisse in der Nachbarschaft dieses (d0, d1) Bereichs berücksichtigen, um die lokalen Ergebnisse zu mitteln und eine glatte und konsistente P(d0, d1) Funktion über die gesamte (d0, d1) Distanzebene zu erhalten."
"Die Modellierung des Entscheidungsprozesses hängt nicht von M ab, trägt aber zu den empirischen Daten bei und informiert uns über die Anzahl der Stimmen pro Triplet, was es uns ermöglicht, mit einer variablen Anzahl von Urteilen mit derselben zugrunde liegenden gelernten Verteilung zu evaluieren."

Key Insights Distilled From

Evaluating Perceptual Distances by Fitting Binomial Distributions to Two-Alternative Forced Choice Data

by Alexander He... at arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10390.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die vorgeschlagene Methode erweitern, um auch Datensätze zu verarbeiten, in denen die Anzahl der Urteile pro Triplet variabel ist?

Um die vorgeschlagene Methode auf Datensätze mit variabler Anzahl von Urteilen pro Triplet anzuwenden, könnte man eine Anpassung vornehmen, die es ermöglicht, mit unterschiedlichen Anzahlen von Urteilen umzugehen. Eine Möglichkeit wäre, die Schätzung der binomialen Verteilung für jedes Triplet unabhängig von der Anzahl der Urteile zu machen. Dies würde bedeuten, dass die Wahrscheinlichkeitsmodelle für jedes Triplet individuell angepasst werden, basierend auf der tatsächlichen Anzahl der Urteile in diesem Triplet. Durch diese Anpassung könnte die Methode flexibler gestaltet werden und auf eine Vielzahl von Datensätzen angewendet werden, unabhängig von der Anzahl der Urteile pro Triplet.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn die Binomialverteilung nicht die optimale Modellierung des menschlichen Entscheidungsprozesses wäre? Wie könnte man die Methode dann anpassen?

Wenn die Binomialverteilung nicht die optimale Modellierung des menschlichen Entscheidungsprozesses wäre, könnte dies zu Verzerrungen in den Ergebnissen führen. In diesem Fall könnte die Methode angepasst werden, um ein flexibleres Modell für die Entscheidungsfindung zu verwenden. Eine Möglichkeit wäre die Verwendung einer anderen Verteilung, die besser zu den menschlichen Entscheidungsprozessen passt, z. B. eine Normalverteilung oder eine Poisson-Verteilung. Durch die Anpassung des Modells an die tatsächlichen Entscheidungsprozesse der menschlichen Beobachter könnte die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse verbessert werden.

Wie könnte man die vorgeschlagene Methode nutzen, um Wahrnehmungsabstände zu optimieren, anstatt sie nur zu evaluieren?

Um die vorgeschlagene Methode zur Optimierung von Wahrnehmungsabständen zu nutzen, könnte man sie in einen iterativen Optimierungsprozess integrieren. Anstatt nur die Wahrnehmungsabstände zu evaluieren, könnte man die Methode verwenden, um die Wahrnehmungsabstände kontinuierlich anzupassen und zu verbessern. Dies könnte durch die Verwendung von Optimierungsalgorithmen erfolgen, die die Wahrscheinlichkeitsmodelle für die Entscheidungsfindung basierend auf den empirischen Daten kontinuierlich optimieren. Auf diese Weise könnte die Methode nicht nur zur Bewertung, sondern auch zur Optimierung von Wahrnehmungsabständen eingesetzt werden, um genauere und präzisere Ergebnisse zu erzielen.