Портал психологических изданий PsyJournals.ru
Каталог изданий 94Рубрики 51Авторы 8245Ключевые слова 20238 Online-сборники 1 АвторамИздателямRSS RSS

Экспериментальная психология в России: традиции и перспективы

ISBN: 978-5-9270-0196-5

Издатель: Издательство «Институт психологии РАН»

Год издания: 2010

 

Применение методов искусственного интеллекта в обработке психологических данных 815

Панов А.И., Институт системного анализа РАН (Москва), МФТИ, ф-т управления и прикладной математики (Долгопрудный), alex.panov.msk@gmail.com

Аннотация

В работе предлагается новый подход к обработке психологических данных, в основе которого лежат два метода интеллектуального анализа данных – метод AQ-покрытий и ДСМ-метод. На основе этого подхода реализован алгоритм, предназначенный для выявления причинноследственных связей. Описано применение алгоритма в эксперименте и представлены его преимущества по сравнению со статистической обработкой.

Ссылка для цитирования

Фрагмент статьи

1 Введение

Одной из важнейших задач анализа данных является задача по выявлению и извлечению причинно-следственных (каузальных) зависимостей между свойствами объектов в массиве эмпирических данных. Однако само понятие каузальной зависимости требует предварительного уточнения с учетом особенностей предметной области, связанных с типом взаимосвязей входящих в нее объектов. Финн в своих работах (Финн, 2000) приводит описание трех «миров» (в нашем случае это классы предметных областей), с которыми работают интеллектуальные системы, отличающихся характером причинно-следственных связей. В первом «мире» все события случайны и связи между объектами носят стохастический, корреляционный характер. Во втором – наоборот, существуют только строго детерминистические отношения между объектами и причинами, которыми могут являться, например, проявления каких-либо свойств другого объекта. Третий мир – это одновременное сосуществование детерминации и случайных возмущений.

Для каждого типа предметной области существуют свои методы выявления каузальных зависимостей, основывающиеся на характерных особенностях этих зависимостей. Так, в первом «мире» применимы статистические инструменты. Во втором – широко известен развитый аппарат классического ДСМ-метода (Финн, 1991). Однако большое количество изучаемых предметных областей лишь приближенно могут быть отнесены к первому или второму типу и на самом деле являются представителями третьего типа с разным соотношением детерминации и случайности, которое зачастую определяется разным уровнем исследованности связей между объектами. Характерным примером может служить психология, где взаимосвязь между психологическими характеристиками личности объяснима далеко не всегда, не смотря на ее очевидное наличие, и до сих пор главным математическим инструментом любого психолога является пакет программ по статистической обработке.

Литература
  1. Григорьев П.А. Sword-системы или ДСМ-системы для цепочек, использующих статистические соображения // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. 1996. № 5–6. С. 45–51.
  2. Климова С. Г., Михеенкова М. А., Панкратов Д. В. ДСМ-метод как метод выявления детерминант социального поведения // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. 1999. № 12. С. 3–14.
  3. Осипов Г. С. Лекции по искусственному интеллекту. М., 2009.
  4. Панов А. И. Методика интеллектуального анализа результатов психологического тестирования // Труды I Всероссийской научной конференции молодых ученых. 2010. Т. I. С. 39–45.
  5. Панов А. И., Чудова Н. В. Моделирование процесса образования естественных понятий ме тодами искусственного интеллекта // Четвертая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. В 2 т. Томск, 22–26 июня 2010 г. 2010. Т. 2. С. 455.
  6. Финн В. К. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ // Итоги науки и техники. 1991. Т. 15. С. 54–101.
  7. Финн В.К. Каузальный анализ данных в интеллектуальных системах // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. 2000. № 11. С. 1–5.
  8. Kerber R. ChiMerge: Discretization of Numeric Attributes // In Proc. AAAI-92, Ninth. Michalski R. S. AQVAL/1-Computer Implementation of Variable-Valued Logic System VL1 and Examples of its Application to Pattern Recognition // Proc. Of the First Int. Joint Conf. on Pattern Recognition. Washington, DS, 1973. P. 3–17.
  9. National Conference Artificial Intelligence. AAAI Press / The MIT Press. 1992. P. 123–128.
 
О проекте PsyJournals.ruЛауреат XIV национального психологического конкурса «Золотая Психея» по итогам 2012 года

© 1997–2019 Портал психологических изданий PsyJournals.ru  Все права защищены

Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г.

Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ

Лауреат XIV национального психологического конкурса «Золотая Психея» по итогам 2012 года

Яндекс.Метрика