Введение в экспериментальную психосемантику

Данный вымышленный пример может иметь и вполне правдопо­добную интерпретацию: просто тест А — очень сложный, а В — простой, но оба они агателируют к сходным в каких-то отношениях способ­ностям. Эти способности одновременно присутствуют у испытуемого, решившего оба теста, и одновременно отсутствуют у испытуемого, не решившего оба теста. Тесты А и В детектируют сходное направление в развитии способностей, но предъявляют совершенно различные требо­вания к текущему уровню их развития.

Субъективное многомерное шкалирование. Исходная матрица данных является трехсторонней. Возможны два случая:

1) Непосредственные данные о сходстве (близостях). Стороны куба данных: первая (строки) - объекты (стимулы, слова и т.п.), вторая (столбцы) — объекты в той же нумерации) стимулы в той же нумерации), третья (слои) — испытуемые, которые выносят суждения о сходстве (расстояниях) между объектами. Каждый слой — индиви­дуальная квадратная матрица сходства N объектов для данного испы­туемого. В клеточках куба данных - выраженные в баллах субъектив­ные оценки сходства данной пары объектов, вынесенные данным ис­пытуемым. Такого рода данные получают экспериментах, в которых испытуемому предъявляют пары стимулов для оценки их близости (см. на русском языке Клигер и др., 1978; Измайлов, 1980). В со­циально-экономических исследованиях такого рода данные исполь­зуются для выявления того, какую значимость приписывают эксперты тем или иным параметрам, по которым объективно различаются срав­ниваемые ими объекты (см. "Статистические методы в анализе экс­пертных оценок", 1977).

2) Косвенные, выведенные (derived - Romney et al, 1972) данные о сходстве. В общем случае стороны куба данных можно было бы обоз­начить так: 1-я (строки) —реакции испытуемых, 2-я (столбцы) —сти­мулы (объекты), 3-я (слои) — испытуемые. Каждый слой представ­ляет собой индивидуальную матрицу частот (или субъективных оценок частот) появления определенных реакций испытуемого на определен­ные стимулы.

Субъективное пространство. Это многомерная репрезентация субъективных отношений сходства (близостей) стимулов или реакций-

64

для построения субъективного пространства с мимищвш

выше приемов, аналогичных тестовому многомерному шкалированию, исходный куб (точнее параллелепипед) данных нужно трансформиро­вать в плоскую двухсторонюю квадратную матрицу сходства стимулов яда реакций. В случае наличия прямых данных о сходстве можно подвергать прямой обработке отдельные слои трехсторонней матрицы и получать в результате многомерные описания индивидуальных субъ­ективных пространств (ИСП). Для получения группового субъектив­ного пространства (ГСП) исходный куб данных о близости нужно сжать в квадрат. При наличии непосредственных данных о сходстве простейший способ сжатия — поэлементное суммирование слоев. Полу­чается групповая матрица сходства стимулов. В этом случае для ана­лиза чаще всего применяется МШР (анализ расстояний): матрица попарного сходства N стимулов трансформируется в матрицу NxK, где К -- число осей (размерность) субъективного пространства. Геометри­чески осуществляется проектирование многомерного N-угольника (вершины - стимулы) в пространство малой размерности — настоль­ко малой, насколько пренебрежимы искажения длин ребер и диагона­лей (межстимульных расстояний) исходного многоугольника, т.е. насколько обеспечивается хорошая репродуктивность.