心理表征的可视化途径:基于噪音的反向相关图像分类技术

发布时间：2023-10-18 18:13

　　社会心理学对图像的心理表征研究一直难以将心理活动的内容准确刻画出来。近10年来出现了一种新心理物理学方法——"反向相关图像分类技术",该技术假定观察者的反应与视觉噪音存在相关关系,且反应是依照观察者的社会判断标准进行而非随机做出;通过对其做出反应的相应噪音模式的足够次数的权重计算与视觉代码显现,从而将观察者内在的评估特点可视化。该技术已在特质研究、种族和群际偏见等领域取得了一些成果,但是未来仍需解决实验次数过多,分离混杂的噪音以及被试的表现等问题,才能获得更为真实的心理表征。

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【文章目录】：
1 RCIC的起源与数理基础
2 研究范式的变革
    2.1 纯粹随机噪音研究范式
    2.2 正弦随机噪音研究范式
    2.3 双图片迫选任务研究范式
3 RCIC的技术优势
    3.1 方法原理优势
    3.2 生态效度优势
4 RCIC的研究应用
5 技术局限与前景展望



本文编号：3854937