Nenne ein klassisches Beispiel für die Signalentdeckungstheorie
Beispiel: Gepäckkontrolle am Flughafen:
Welche beiden Szenarien können (jetzt für die Theorie lowkey schematisch) auftreten?
Auf eine 4-Felder-Tafel runtergebrochen schaut das mit der Gepäckkontrolle also wie aus?
Wie heißen die 4 Zustände (richtige erkennung, falsche erkennung, richtige ablehnung, falsche ablehnung)?
In vielen Arbeitskontexten handelt es sich nicht um eine….
Einzel- entscheidung, sondern um eine Entscheidung, die wiederholt zu treffen ist!
Wie sähe die perfekte Leistung aus? Auf 100 Versuchsdurchgänge angewendet?
Und “der weniger perfekte Inspektor”
Detektieren und Entscheiden: Welche Prozesse sind involviert?
Die Lösung einer Detektionsaufgabe basiert auf zwei Prozessen:
• Detektionsprozess aggregiert sensorische Evidenz für oder gegen ein Signal zu einem theoretischen Wert (Evidenzvariable X)
• Entscheidungsprozess legt fest, ob die Evidenz für eine Ja- oder für eine Nein-Antwort spricht.
Zusammenhang zwischen den beiden Prozessen:
Das Ergebnis des Detektionsprozesses – der Wert von X – hängt von
der Sensitivität des Beobachters (d‘) ab.
Der Entscheidungsprozesses basiert auf einem Antwortkriterium (Xc) im Sinne einer Schwelle, die von Zielen und Werten beeinflusst wird (z.B. Ja-Sage Tendenz).
Entscheidung:
• Erreicht oder übersteigt X das Kriterium Xc, so lautet die Antwort JA, liegt X darunter, so wird mit NEIN geantwortet.
Erkläre die Evidenzvariable X
Bei der Entdeckungsaufgabe führt ein externes Signal (z. B. Bild des Gepäckscanners) zu neuronaler Aktivität beim Beobachter (neuronale Feuerrate).
Bei hoher Reizintensität (z.B. sehr klares Bild) liegt eine
Je intensiver / deutlicher dieses Signal ist, desto ausgeprägter ist die Aktivität, desto mehr Evidenz X spricht für das Vorhanden- sein des Signals.
Erkläre das Antwortkriterium Xc
was ist hier a und was ist b?
Grundannahme: Wahrscheinlichkeit dafür, dass X einen be-
stimmten Wert annimmt, ist
normalverteilt
Grundannahme: Die Normalverteilungsannahme gilt sowohl für…
Deswegen unterschiedet man zwei…
P(X/S), also unter der Bedingung "Signal“, als auch für P(X/N), also unter der Bedingung "Noise" (kein Signal).
Wenn nur Rauschen vorliegt, gibt die Verteilung P(X|N) die…
Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass X bei Rauschen diesen extremen Wert annnimmt…..
Wahrscheinlichkeit der X-Werte an.
Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass X bei Rauschen diesen extremen Wert (also eine sehr hohe neuronale Aktivität ) erreicht, ist gering, da kein Signal vorliegt.
Die maximale Wahrscheinlichkeit liegt…
in der Mitte zwischen den beiden minimalen Wahrscheinlichkeiten und es gilt die Normalverteilung.
Wenn ein Signal vorliegt,…
Schnittpunkt der Kurven heisst
Indifferenzpunkt: P(X|N) = P(X|S)
Wo auf dieser Kurve wären dann die 4-Felder-Tafel Szenarien einzuordnen?
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