А.О. Клименко «Об экспериментальном подходе к информационному моделированию в когнитивной науке» (С.23-29)

А.О. Клименко

ОБ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОМ ПОДХОДЕ К ИНФОРМАЦИОННОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ В КОГНИТИВНОЙ НАУКЕ

РГЭУ (РИНХ), Ростов-на-Дону, Россия

Темой работы является экспериментальный подход к исследованию влияния волновой составляющей компьютерной анимации на протекание когнитивных процессов. В работе описывается эксперимент, проведённый посредством технологии Flash в сети Интернет, проанализированы его результаты.

Ключевые слова: когнитивная наука, компьютерная анимация, экспериментальный подход;

Введение. Темой работы является экспериментальный подход к исследованию влияния волновой составляющей компьютерной анимации на протекание когнитивных процессов. Была выдвинута гипотеза, поставлен элементарный эксперимент, обработаны и проанализированы его результаты. Рассматривается только один вид анимации – разработанный в среде Flash Macromedia флэш — ролик, далее просто ролик. Гипотеза о том, что такое влияние существует, опирается на сведения из нейрофизиологии. Известно, что в мозге человека существуют различные виды электрической активности([1]). Одним из них являются мозговые волны, среди них для целей нашего исследования выделим дельта волны и альфа волны. Экспериментальная психиатрия прослеживает изменение мозговых волн под влиянием различных факторов воздействия и одновременно изменение когнитивных функций. Одним из способов воздействия является воздействие с помощью ритмических колебаний, обычно звуковых. Между тем некоторые современные средства анимации основаны на применении временной шкалы, на которой располагается жизненный цикл объекта. Так как из последнего кадра программа автоматически переводит объект в первый, то ролик, состоящий из объектов, является системой колебаний в графической форме. Частоты весьма близки, так как стандартная скорость ролика – 12 кадров в секунду. Объект в ролике, если мы хотим проследить его влияние, не должен совершать строго регулярные гармонические колебания, поскольку в этом случае ролик превратился бы в стабильный, неизменный гармонический ряд изображений, однако наука не выявила до сих пор каких- либо иных когнитивных свойств подобных рядов, кроме отрицательных. Между тем стохастические колебания, как это можно проследить на множестве примеров, наоборот — притягивают внимание, как если бы они содержали полезное волновое влияние. Таким образом, модель объекта, продуцирующего волны, воздействующие на мозг, должна содержать элемент случайности. Этой цели отвечает разработанная нами модель. Объект плавно совершает изменения от нормального положения до максимального отклонения и обратно, в зависимости от кадра, некоторое свойство объекта одновременно с этим движением по синусоиде возрастает до максимума и также убывает. Назовём эту величину активностью объекта, она, таким образом, соответствует степени отклонения объекта от нормального положения.

Цели и задачи. Конкретизируем ещё больше нашу цель. Мы собираемся исследовать, как влияет на состояние психологического комфорта предъявление человеку зрительного ряда, подчиняющегося стохастическим колебаниям, сходным с альфа и дельта волнами мозга. Уровень психологического комфорта будем определять продолжительностью временного отрезка, в течение которого человек смотрит на ролик притом, что у него есть возможность в любую секунду закрыть приложение.

Материалы и методы. Мы остановили свой выбор на двух типах волн, по той причине, что, как выяснилось, алгоритмы, создающие колебания двух этих типов, содержат диаметрально противоположные правила. Отсюда следует, что данные волны в некотором смысле слова являются противоположными и обеспечивают ортогональность плана эксперимента на содержательном уровне.

Поясним, что именно видит пользователь. Объекты совершают движение. В отдельных ключевых кадрах выбор следующего кадра, в который переносится объект, определяется правилом. На рисунке 1. показан внешний вид ролика. На нём отдельные части дерева осуществляют стохастические колебания, моделируя альфа и дельта волны.

Рис.1. Внешний вид анимационного ролика, моделирующего различные типы волн.

Простейшее правило, управляющее сценарием поведения объекта, содержит неравенство: равномерно распределённая величина сопоставляется с параметром, возможно два результата и два продолжения пути для объекта. Для моделирования волн правило было усложнено. Теперь рассчитывается величина, которая характеризует меру разброса по временной шкале всех объектов системы. С учётом этой величины, выбранного типа волн и случайной величины и определяется следующий кадр. Кратко можно сказать, что дельта правила заставляют объект оставаться на том же отрезке временной шкалы, если есть достаточно много объектов уже находящихся на нём. Правила альфа, наоборот, предписывают объекту покинуть отрезок временной шкалы, на котором он находится, если достаточно много объектов, помимо него уже находятся на этом отрезке. Параллельно с движением объектов работает счётчик, который через равные интервалы времени складывает активности всех объектов и фиксирует их. Зафиксированные величины выстраиваются во временной ряд. На рисунке 2 показан временной ряд для ролика, объекты которого моделируют альфа колебания. В этом ролике была ветка, на которой гармонически меняли свою активность 10 листочков.

Рис 2. Временной ряд суммарной активности всех объектов ролика для случая моделирования альфа волн.

Результаты. Ролик, построенный на вышеизложенных принципах, был размещён на сайте в сети Интернет. На этом ролике было 25 объектов. Часть из них были объектами –альфа, а часть – объектами дельта. При каждой загрузке случайная величина определяла пропорцию, однако в целях ортогонализации, в каждом эксперименте, либо один, либо другой ритм составлял преимущественно 70-80% от общего числа. Как только приложение закрывалось, или его закрывал пользователь, время работы с ним фиксировалось и сохранялось в отдельном файле также как и ритмы, на которые пользователь смотрел, работая с приложением. Общее число наблюдений – 146. Результаты представлены в таблице 1 и на рисунке 3.

Таблица 1. Сводные результаты экспериментов, время просмотра роликов с преобладанием ритмов альфа и дельта, tk=0,83 сек.

Номер

i

Границы

временного интервала

Наблюдений

для дельта-роликов, xi

Наблюдений

для альфа-роликов

Сопоставимые

частоты для альфа-роликов,yi

1 tk-10tk 13 11 13,0
2 11tk-20tk 24 14 16,5
3 21tk-30tk 18 9 10,6
4 31tk-40tk 7 10 11,8
5 41tk-50tk 1 3 3,5
6 51tk-60tk 1 3 3,5
7 61tk-71tk 15 17 20,0
Итого 79 67 79

Рис. 3. Распределение частот по временным интервалом, в соответствии с тем, сколько времени ролик просматривался пользователем.

Данные были обработаны с помощью аппарата математической статистики. Мы проверили гипотезу о том, что данные о времени для роликов разных типов не имеют существенного расхождения и принадлежат одной генеральной совокупности с помощью критерия χ2.

Данные из интервалов 4-го, 5-го и 6-го были объединены, так как в них было менее 10 наблюдений. Статистика χ2, рассчитанная по формуле (1) составила 14,97.

Прежде чем, перейти к содержательной трактовке, сделаем основанное на наблюдениях замечание умозрительного характера в форме гипотезы. Как нам кажется, правополушарные люди обладают повышенной чувствительностью к стохастическим колебаниям, это проявляется как в восприятии окружающих явлений природы и произведений искусства, так и в повышенной способности к образному мышлению, продукты которого, например, в поэзии или музыке, можно охарактеризовать как Между тем табличное значение для 4- х степеней свободы и уровня значимости α=0,05 составляет 9, 5 .

Выводы. Таким образом, гипотеза о принадлежности одной генеральной совокупности двух случайных величин не проходит проверку. На содержательном уровне мы можем высказать лишь непроверенное предположение относительно того, как следует трактовать полученные результаты.

некое выражение стохастических колебаний, возможно далёкое от планки произведений искусства. Тем ни менее сам процесс творчества зачастую важен для психического состояния и развития автора. Вполне возможно, что благодаря такой рефлекторно включаемой чувствительности источник волн, даже анимационный, сможет оказать благотворное влияние на когнитивные функции мозга. Демонстрация ролика небольшой группе пользователей с явно выраженной принадлежностью явно выраженной принадлежностью право- и левополушарному типу показала разницу в их восприятии. Опыт показал, что левополушарные люди рассматривают ролик того типа, о котором говорилось до сих пор, с позиций логики, видят технические детали и то, что в нём практически “ничего не происходит”. В то же время правополушарные люди останавливают свой взгляд на подобном ролике, как бы ощущая то, что стоит за внешним уровнем, при этом технические детали отодвигаются на второй план. Ещё одно предварительное замечание касается программы. Ролик был разработан так, что через 7 временных интервалов продолжительностью kt, что составляет около минуты, он, как программное приложение, автоматически закрывался. Поэтому эксперименты не дали никакой информации о том, какова средняя продолжительность просмотра для тех людей, кто не закрывал приложение собственноручно до истечения предельного времени работы ролика. Доля таких людей составляет 19,9 %. Перейдём к содержательной трактовке.

С нашей точки зрения, построить статистическую модель процесса просмотра ролика следует, исходя из следующих положений.

1.Каждый пользователь мгновенно выбирает реакцию на ролик. Она может быть положительной и отрицательной. На выбор пользователя при прочих равных условиях влияет два фактора – тип преобладающих волн и принадлежность пользователя к типу право — или левополушарных людей.

временной интервал составили наблюдения над людьми, у которых была отрицательная реакция, с 5-го по 7-й – наблюдения над людьми с положительной реакцией. Имеющаяся статистика (таблица 1.) указывает на то, что эта пропорция между наблюдениями, оказавшимися в разных группах, различна для разных типов преобладающих волн.

2.И в случае отрицательной реакции и в случае положительной, время просмотра является случайной величиной, которая для одного ролика определяется особенностями психической организации пользователя и типом волн. Был проведён статистический анализ распределения времени просмотра после нивелирования фактора различия реакции в зависимости от типа волн. Обработанные таким образом данные указывают на наличие 4-х асимметричных унимодальных распределений. Для каждой пары (тип реакции, тип преобладающих волн) – своё распределение. Расчёты по критерию χ2 показывают, что разница между распределениями остаётся статистически значимой.

Для более обоснованных выводов следует провести дополнительное экспериментирование. При этом следует внести следующие поправки в схему эксперимента. 1.Не ограничивать искусственно время просмотра ролика.2.Предъявить ролик аудитории, относительно которой известна принадлежность к типу право/левополушарных людей для каждого пользователя.3.Было бы интересно включить в модель результаты учёта интерактивного взаимодействия пользователя с роликом. Постольку поскольку характер интерактивного взаимодействия может идентифицировать тип психической организации, сбор данных о восприятии ролика может быть совмещён со сбором данных о пользователе, воспринимающем ролик.

Список литературы:

1. Жадин М.Н. Биофизические механизмы формирования электроэнцефалограммы.-М.:Наука, 1984.

Информация об авторе:

Клименко А.О., к.э.н. доцент каф. “Экономической информатики и автоматизации управления” РГЭУ(РИНХ), участник 4-й Международной конференции по когнитивной науке в г.Томске, 22-26 июня 2010г.

Комментарии и пинги к записи запрещены.

Комментарии закрыты.

Дизайн: Polepin