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Modelo Conceptual
Descripción
Modelo E1.1 - Percepción como Adquisición de Información del Entorno
El modelo conceptual busca comprender los mecanismos que dan origen a un comportamiento, y describirlos de la forma más simple posible. Para eso, el comportamiento se segmenta en temas (grupos): cada uno identifica los objetos o variables que participan —tanto en su funcionamiento normal como en sus posibles anomalías o desviaciones— y describe, mediante verbos, la forma en que esos objetos interactúan entre sí. El resultado es lo que llamamos una red semántica: la estructura con la que representamos y comunicamos el modelo conceptual, antes de introducir ecuación alguna.
ID:4288
Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Contenido informacional
Cuantifica la sorpresa de los estímulos y su contenido de información bajo Shannon.
Grupo 2: Grupo 2: Capacidad del canal sensorial
Representa el límite de transmisión de información determinado por ancho de banda y relación señal-ruido.
Grupo 3: Grupo 3: Información mutua e incertidumbre
Relaciona estímulo y respuesta sensorial mediante reducción de incertidumbre.
Grupo 4: Grupo 4: Escalamiento psicofísico
Describe la transformación de intensidad física en magnitud subjetiva con Weber-Fechner y Stevens.
Grupo 5: Grupo 5: Detección y discriminación
Cuantifica la discriminabilidad de señal frente a ruido mediante teoría de detección de señales.
Grupo 6: Grupo 6: Integración sensorial y desempeño
Conecta capacidad, información mutua, compresión psicofísica y sensibilidad como métricas de desempeño perceptual.
ID:1563
Grupo 1: Grupo 1: Contenido informacional
Descripción
Cuantifica la sorpresa de los estímulos y su contenido de información bajo Shannon.
Pregunta clave: ¿Cómo se cuantifica la información de un estímulo según su probabilidad?
Cuantifica la sorpresa de los estímulos y su contenido de información bajo Shannon. Que un estímulo de este entorno sea menos probable, más inesperado dentro de todos los estímulos posibles de ese mismo entorno, hace que este contenido de información que ese estímulo lleva consigo, en consecuencia, sea mayor. Esta percepción es, fundamentalmente, un proceso de adquisición, de transmisión y de procesamiento de información sobre este entorno que rodea a quien percibe: la teoría de la información de Shannon provee, para esta misma percepción, un marco cuantitativo preciso, en el que cada estímulo de este entorno lleva consigo un contenido de información que resulta mayor cuanto menos probable resulta ese mismo estímulo dentro de todos los estímulos posibles de ese entorno. La información mutua entre este estímulo de este entorno y la respuesta de este sensor mide, precisamente, cuánto se reduce la incertidumbre sobre ese mismo estímulo al conocer esta respuesta de ese sensor: un sensor perfecto reduce, en consecuencia, a toda esta incertidumbre sobre este estímulo por completo, mientras que un sensor completamente ruidoso no reduce, en cambio, a esta misma incertidumbre en absoluto.
ID:4811
Grupo 2: Grupo 2: Capacidad del canal sensorial
Descripción
Representa el límite de transmisión de información determinado por ancho de banda y relación señal-ruido.
Pregunta clave: ¿Qué limita la tasa de información transmitida por un canal sensorial?
Representa el límite de transmisión de información determinado por ancho de banda y relación señal-ruido. La capacidad de este canal sensorial, es decir, cuánta de esta información logra transmitir por unidad de tiempo, queda limitada, según el teorema de Shannon-Hartley, tanto por el ancho de banda de ese mismo canal sensorial como por la relación entre esta señal útil y el ruido que la acompaña dentro de ese canal: este mismo límite fundamental aplica, por igual, tanto al nervio óptico de un ser humano como a cualquier otro receptor biológico o artificial que exista. Que este ancho de banda de este canal sensorial sea mayor, o que esta relación entre esta señal útil y este ruido sea más favorable, hace que esta capacidad de este canal sensorial, en consecuencia, sea mayor. Por eso este modelo, con esta información mutua y esta compresión logarítmica con las que se abrió, cuantifica, a través de la teoría de detección de señales, la capacidad discriminativa de este sensor frente a este entorno: un sensor con una sensibilidad suficientemente alta distingue bien a esta señal útil de este ruido que la acompaña, mientras que un sensor con una sensibilidad baja apenas logra, en cambio, una detección marginal de esa misma señal útil.
ID:4812
Grupo 3: Grupo 3: Información mutua e incertidumbre
Descripción
Relaciona estímulo y respuesta sensorial mediante reducción de incertidumbre.
Pregunta clave: ¿Cuánta incertidumbre sobre el estímulo elimina la respuesta sensorial?
Relaciona estímulo y respuesta sensorial mediante reducción de incertidumbre. La información mutua entre este estímulo de este entorno y la respuesta de este sensor mide, precisamente, cuánto se reduce la incertidumbre sobre ese mismo estímulo al conocer esta respuesta de ese sensor: un sensor perfecto reduce, en consecuencia, a toda esta incertidumbre sobre este estímulo por completo, mientras que un sensor completamente ruidoso no reduce, en cambio, a esta misma incertidumbre en absoluto. Que este sensor sea más ruidoso hace que esta información mutua entre este estímulo y esta respuesta de ese sensor, en consecuencia, sea menor, y que esta incertidumbre sobre este estímulo, en consecuencia, permanezca más alta después de conocer a esta respuesta. Por eso este modelo, con esta información mutua y esta compresión logarítmica con las que se abrió, cuantifica, a través de la teoría de detección de señales, la capacidad discriminativa de este sensor frente a este entorno: un sensor con una sensibilidad suficientemente alta distingue bien a esta señal útil de este ruido que la acompaña, mientras que un sensor con una sensibilidad baja apenas logra, en cambio, una detección marginal de esa misma señal útil.
ID:4813
Grupo 4: Grupo 4: Escalamiento psicofísico
Descripción
Describe la transformación de intensidad física en magnitud subjetiva con Weber-Fechner y Stevens.
Pregunta clave: ¿Cómo se transforma intensidad física en magnitud subjetiva?
Describe la transformación de intensidad física en magnitud subjetiva con Weber-Fechner y Stevens. La ley de Weber-Fechner y la ley de potencia de Stevens describen, ambas de manera empírica, cómo se relaciona la magnitud subjetiva que percibe quien experimenta a este estímulo con la intensidad física real de ese mismo estímulo: esta relación logarítmica de Fechner implica, en consecuencia, que esta percepción comprime rangos enormes de esta intensidad física dentro de rangos mucho más manejables para quien percibe. Que esta intensidad física de un estímulo crezca todavía más hace que, según esta misma relación logarítmica de Fechner, esta magnitud subjetiva percibida de ese estímulo, en consecuencia, crezca mucho más lentamente que esa misma intensidad física. El oído humano, por ejemplo, cubre un rango enorme de esta intensidad física en términos de presión sonora, y sin embargo lo percibe como una escala aproximadamente lineal de volumen sonoro, gracias precisamente a esta misma compresión logarítmica de Fechner.
ID:4814
Grupo 5: Grupo 5: Detección y discriminación
Descripción
Cuantifica la discriminabilidad de señal frente a ruido mediante teoría de detección de señales.
Pregunta clave: ¿Cómo se cuantifica la separación entre señal y ruido?
Cuantifica la discriminabilidad de señal frente a ruido mediante teoría de detección de señales. Por eso este modelo, con esta información mutua y esta compresión logarítmica con las que se abrió, cuantifica, a través de la teoría de detección de señales, la capacidad discriminativa de este sensor frente a este entorno: un sensor con una sensibilidad suficientemente alta distingue bien a esta señal útil de este ruido que la acompaña, mientras que un sensor con una sensibilidad baja apenas logra, en cambio, una detección marginal de esa misma señal útil. Que esta sensibilidad de este sensor sea mayor hace que, en consecuencia, esta capacidad discriminativa de ese sensor frente a este ruido, en consecuencia, sea también mayor. Esta misma métrica de sensibilidad resulta, además, independiente del criterio de decisión particular que adopte quien observa a este sensor, y es precisamente por eso que resulta fundamental para comparar, entre sí, las capacidades sensoriales de especies distintas.
ID:4815
Grupo 6: Grupo 6: Integración sensorial y desempeño
Descripción
Conecta capacidad, información mutua, compresión psicofísica y sensibilidad como métricas de desempeño perceptual.
Pregunta clave: ¿Cómo se integran las métricas parciales en desempeño perceptual?
Conecta capacidad, información mutua, compresión psicofísica y sensibilidad como métricas de desempeño perceptual. Por eso este modelo, con esta información mutua y esta compresión logarítmica con las que se abrió, cuantifica, a través de la teoría de detección de señales, la capacidad discriminativa de este sensor frente a este entorno: un sensor con una sensibilidad suficientemente alta distingue bien a esta señal útil de este ruido que la acompaña, mientras que un sensor con una sensibilidad baja apenas logra, en cambio, una detección marginal de esa misma señal útil. La capacidad de este canal sensorial, es decir, cuánta de esta información logra transmitir por unidad de tiempo, queda limitada, según el teorema de Shannon-Hartley, tanto por el ancho de banda de ese mismo canal sensorial como por la relación entre esta señal útil y el ruido que la acompaña dentro de ese canal: este mismo límite fundamental aplica, por igual, tanto al nervio óptico de un ser humano como a cualquier otro receptor biológico o artificial que exista. La información mutua entre este estímulo de este entorno y la respuesta de este sensor mide, precisamente, cuánto se reduce la incertidumbre sobre ese mismo estímulo al conocer esta respuesta de ese sensor: un sensor perfecto reduce, en consecuencia, a toda esta incertidumbre sobre este estímulo por completo, mientras que un sensor completamente ruidoso no reduce, en cambio, a esta misma incertidumbre en absoluto.
ID:4816