Teoría ejemplar

La teoría del ejemplar es una propuesta sobre la forma en que los humanos categorizan objetos e ideas en psicología . Sostiene que los individuos hacen juicios de categoría comparando nuevos estímulos con instancias ya almacenadas en la memoria . La instancia almacenada en la memoria es el "ejemplar". El nuevo estímulo se asigna a una categoría en función del mayor número de similitudes que tenga con los ejemplos de esa categoría. Por ejemplo, el modelo propone que las personas creen la categoría "pájaro" manteniendo en su memoria una colección de todos los pájaros que han experimentado: gorriones, petirrojos, avestruces, pingüinos, etc. Si un nuevo estímulo es lo suficientemente similar a algunos de estos ejemplos de pájaros almacenados, la persona clasifica el estímulo en la categoría "pájaro". ^[1] Varias versiones de la teoría del ejemplar han llevado a una simplificación del pensamiento sobre el aprendizaje de conceptos , porque sugieren que las personas utilizan recuerdos ya encontrados para determinar la categorización, en lugar de crear un resumen abstracto adicional de representaciones. ^[2]

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La teoría de ejemplares se contrasta a menudo con la teoría de prototipos , que propone otro método de categorización. Recientemente, la adopción de representaciones y categorización basadas tanto en prototipos como en ejemplares se ha implementado en un sistema artificial de inspiración cognitiva llamado DUAL PECCS (sistema de categorización conceptual basado en prototipos y ejemplares duales) que, debido a esta integración, ha ampliado las capacidades de categorización de los modelos de categorización clásicos. ^[3] Las dos teorías son similares en el sentido de que enfatizan la importancia de la similitud en la categorización: solo al parecerse a un prototipo o ejemplar se puede colocar un nuevo estímulo en una categoría. También ambas se basan en el mismo proceso cognitivo general : experimentamos un nuevo estímulo, se activa un concepto en la memoria, hacemos un juicio de semejanza y sacamos una conclusión de categorización. Sin embargo, los detalles de las dos teorías son diferentes. La teoría de prototipos sugiere que un nuevo estímulo se compara con un solo prototipo en una categoría, mientras que la teoría de ejemplares sugiere que un nuevo estímulo se compara con múltiples ejemplares conocidos en una categoría. Mientras que un prototipo es un promedio abstracto de los miembros de una categoría, un ejemplar es un miembro real de una categoría, extraído de la memoria. Mientras que los prototipos son económicos (es decir, son más propicios para juicios rápidos), los ejemplares no lo son tanto. Por otro lado, los prototipos son menos flexibles que los ejemplares: los ejemplares pueden explicar más fácilmente los miembros atípicos de una categoría, como un pingüino que forma parte de la categoría "pájaro", porque un ejemplar no promedia las características de una categoría como lo hace un prototipo. Los ejemplares pueden dar sentido a categorías variables (aquellas con características menos distinguidas), como "juegos", mucho más que los prototipos, que se basan en características típicas para determinar la pertenencia. Otra diferencia, sugerida por la investigación, es que los ejemplares tienen más probabilidades de ser utilizados que los prototipos después de una larga experiencia con un concepto.

El proceso de categorización para identificar qué tipo de animal es un perro se puede utilizar para proporcionar un ejemplo para el uso de la teoría de ejemplares. Se tomarían en consideración todos los rasgos del perro y se compararían, por separado, con otros animales que el individuo haya conocido antes. El individuo eventualmente concluiría que el animal es un perro porque tiene todos los rasgos previamente asociados con un ejemplo de perro. El individuo podría llegar a esta conclusión utilizando la teoría del prototipo si el perro tuviera un aspecto promedio, pero ¿qué sucede si el perro solo tiene tres patas y no ladra? En este caso, la teoría del prototipo podría no permitir que el individuo concluya que el animal es un perro porque no tiene rasgos prototípicos, pero la teoría de ejemplares tendría en cuenta ejemplos anteriores de perros que no ladran o perros que tienen lesiones y, por lo tanto, les faltan extremidades. Los enfoques de categorización basados ​​en ejemplares revisan cuidadosamente todos los ejemplos encontrados en una categoría dada para permitir una categorización precisa.

Se han hecho afirmaciones contradictorias sobre la precisión de la teoría de ejemplares para la categorización cuando se compara con la teoría de prototipos. Por ejemplo, un estudio de la Universidad Estatal de Arizona concluyó que la teoría de ejemplares es más precisa con una experiencia mínima de categorías y que, a medida que se desarrolla la experiencia, la teoría de prototipos es más precisa. ^[4] Sin embargo, otro estudio muestra evidencia de que el enfoque basado en ejemplares es más preciso a medida que uno se familiariza más con una categoría porque el conocimiento de los miembros es mayor que el que puede representarse mediante un solo prototipo. Está claro que hay algunas situaciones en las que el enfoque basado en ejemplares es más preciso y otras en las que puede no serlo tanto. ^[5] Dicho esto, es evidente que el cerebro utiliza naturalmente una combinación de enfoques de categorización en la vida cotidiana.

Un estudio realizado en la Universidad de Oregon descubrió que los promedios prototípicos tienen más probabilidades de olvidarse que muchos ejemplos específicos. ^[6] Confiar solo en prototipos no permite una consideración adecuada, mientras que confiar solo en ejemplos puede ser ineficiente. La teoría de ejemplares es más flexible que la teoría de prototipos, pero menos económica; una combinación de las dos equilibra la flexibilidad con la eficiencia. La experiencia con varios ejemplos da como resultado un prototipo siempre cambiante y más preciso; no es que la teoría de ejemplares y la teoría de prototipos compitan entre sí, sino que trabajan juntas, en tándem. ^{[7] [8]}

La tipicidad es una idea que suele asociarse con la teoría de ejemplares, según la cual los ejemplares que mejor se ajustan, o aquellos que comparten más características con otros ejemplares de la categoría, se consideran típicos y conducen a una categorización más rápida de nuevos estímulos que son similares a estos ejemplares típicos. ^[9] Es más probable que los ejemplares típicos generen una coincidencia precisa al categorizar un nuevo elemento. ^[9] Por ejemplo, cuando se le pide a alguien que genere una lista de frutas, las manzanas, las naranjas y los plátanos suelen venir primero a la mente, ya que se consideran más típicos. Frutas como la carambola o los higos pueden aparecer en la lista, pero requerirían una búsqueda más exhaustiva en la memoria. ^[10]

Los investigadores han sugerido que una mayor frecuencia de presentación de un estímulo influirá positivamente en la tipicidad de un ejemplar. Como la teoría de ejemplares se basa en la memoria de instancias o experiencias específicas, habrá más instancias de ese ejemplar a las que recurrir de la memoria cuando se encuentre un nuevo miembro potencial de la categoría. ^[10] Siguiendo con el ejemplo de la fruta, las manzanas y las naranjas se encuentran con una mayor frecuencia, lo que contribuye a su tipicidad. Los estímulos encontrados poco después de que se encuentre un ejemplar pueden aumentar la tasa de reconocimiento de la categoría, esto se conoce como recencia . La preparación del ejemplar hace que el recuerdo sea más fácilmente accesible y venga a la mente más rápido, por lo que parece más típico. ^[10]

Un estudio que compara las teorías basadas en reglas y las teorías basadas en ejemplos encontró que las personas usan reglas cuando los nuevos elementos son confusos y usan ejemplos cuando son distintos. Inicialmente, la categorización se basa en reglas. Durante el proceso de aprendizaje , se aprenden las características apropiadas para discriminar elementos con el tiempo. Luego, los nuevos elementos se pueden almacenar como ejemplos y usar para categorizar elementos menos importantes sin discrepancias entre las reglas. ^[11]

Por ejemplo, un radiólogo debe clasificar una mancha sospechosa en una radiografía como un tumor o como una variación natural del tejido. Las teorías basadas en ejemplares sugieren que la decisión se toma comparando la radiografía actual con ejemplares de radiografías en la memoria. Si la radiografía parece visualmente más similar a las radiografías de tumores que a las de tejido normal, el radiólogo puede clasificar la mancha sospechosa como un tumor. Las teorías basadas en reglas sugieren que el radiólogo observa si las propiedades específicas de la radiografía cumplen los mismos criterios que los tumores (es decir, la definición de tumor). La decisión de si la mancha sospechosa es o no un tumor se basa únicamente en los criterios.

La frecuencia con la que se ha encontrado el elemento es un factor importante que influye en su tipicidad. Las investigaciones sugieren que la tipicidad de avión como vehículo se evaluó antes del 11 de septiembre de 2001 y luego varias veces después de esa fecha. ^[12] La publicidad de los incidentes del 11 de septiembre provocó un aumento en la tipicidad calificada de avión desde cinco horas hasta un mes después del ataque terrorista. Aproximadamente cuatro meses y medio después del 11 de septiembre, la tipicidad de avión volvió a su nivel normal. Estos hallazgos sugieren que debido a la cantidad de cobertura mediática en torno a los eventos del 11 de septiembre, la palabra avión se usó con tanta frecuencia que se volvió tan común como vehículo típico. Los modelos ejemplares brindan explicaciones para las calificaciones de tipicidad de los conceptos, los efectos de la tipicidad en el tiempo de categorización y los efectos debidos a la variabilidad de las instancias dentro de una categoría.

El trabajo de Kahneman y Tversky ^[13] ilustró que las personas utilizan ejemplos al hacer categorizaciones y tomar decisiones. En uno de sus experimentos, se descubrió que los participantes estimaban la frecuencia de ocurrencia de diferentes tipos de eventos al encontrar varios ejemplos en los que basar su aproximación. Por ejemplo, cuando se les preguntó a los participantes si hay más palabras en el idioma inglés que comiencen con "k" o tengan "k" como tercera letra, la mayoría eligió la primera opción (aunque esto es incorrecto). Los participantes presumiblemente lo hicieron porque podían generar más ejemplos de palabras que comenzaran con "k" que de palabras con "k" como tercera letra de la palabra. (Este experimento en particular también se relaciona con la heurística de disponibilidad , por la cual adivinamos la probabilidad por la facilidad con la que un ejemplo viene a la mente). ^[9]

En los estudios de categorización, los participantes a veces concluyen que un nuevo estímulo no es miembro de una determinada categoría al encontrar un contraejemplo. Por ejemplo, los participantes basaron su desacuerdo con la afirmación "todas las aves son águilas" en la recuperación de recuerdos de aves que no eran águilas, como los petirrojos. Si los participantes utilizaron ejemplos para tomar decisiones en las que estaban en desacuerdo, también los utilizaron para tomar decisiones que reafirmaban su pertenencia a una categoría. ^[9]

Un estudio de Barsalou et al. afirma que la categorización de los ejemplares de eventos difiere de la categorización de ejemplares individuales. La frecuencia de las características controla cómo se categorizan los eventos, sumándose a una agrupación de ejemplares más resumida, mientras que los individuos se categorizan más a menudo por separado, creando un nuevo grupo cuando se encuentra un nuevo individuo. ^[14]

Hay evidencia que respalda que el enfoque basado en ejemplos puede ser más preciso que el enfoque basado en prototipos. ^[15] Los modelos de ejemplos son más exitosos cuando se aprenden conceptos complejos en lugar de conceptos simples. ^{[16] [17]}

• Roberto Nosofsky

• Jeffrey N. Rouder y Roger Ratcliff: Comparación de teorías de categorización basadas en reglas y en ejemplos
• Werner, Christian; Rehkämper, Gerd (2001), "Categorización de figuras geométricas multidimensionales de pollos (Gallus gallus f. Domestica): ajuste de supuestos básicos de la teoría de ejemplares, características y prototipos", Animal Cognition , 4 : 37–48, doi :10.1007/s100710100090
• Gregory F. Ashby y Todd Maddox: Aprendizaje de categorías humanas
• Frank Jakel, Bernhard Scholkopf y Felix A. Wichmann: Generalización y similitud en modelos ejemplares de categorización: perspectivas del aprendizaje automático