Текст книги "Творчество: наука, искусство, жизнь. Материалы Всероссийской научной конференции, посвященной 95-летию со дня рождения Я. А. Пономарева, ИП РАН, 24-25 сентября 2015 г."

Автор книги: Коллектив авторов

сообщить о нарушении

Текущая страница: 1 (всего у книги 9 страниц)

Творчество: наука, искусство, жизнь
Материалы Всероссийской научной конференции, посвященной 95-летию со дня рождения Я. А. Пономарева, ИП РАН, 24–25 сентября 2015 г.

Ответственные редакторы:

кандидат психологических наук С. С. Белова

доктор филологических наук А. А. Григорьев

член-корр. РАН, доктор психологических наук, профессор А. Л. Журавлев

кандидат психологических наук Е. А. Лаптева

член-корр. РАН, доктор психологических наук, профессор Д. В. Ушаков

доктор психологических наук, профессор М. А. Холодная

Материалы конференции публикуются в авторской редакции.

И. О. Александров[1]1
  [email protected]


[Закрыть], Н. Е. Максимова[2]2
  [email protected]


[Закрыть], Д. С. Туруба[3]3
  [email protected]


[Закрыть]
Виртуальные траектории достижения цели в стратегической игре как побочные продукты взаимодействия с предметной областью[4]4
  Выполнено при поддержке гранта РГНФ, проект № 14-06-00082.


[Закрыть]

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт психологии РАН (Москва)

НОУ ВПО «Высшая школа психологии (Институт)» (Москва)

Введение Я. А. Пономаревым представления о «побочных продуктах» взаимодействия (Пономарев, 1983) объясняет не только феномены творчества, но и широкий круг явлений развития, научения, формирования нового, включая феномены имплицитного научения, имплицитной памяти и т. п. (Ушаков, 2006, Reber, 1993). Количественное описание процесса образования побочных продуктов может быть построено для формирования структуры знания (СЗ) в стратегической игре, поскольку игры этого класса рассматриваются как модели творческого порождения нового знания (Адельсон-Вельский и др., 1983). Для процесса формирования СЗ в стратегической игре разработано формальное описание (Александров, 2006). Предложены два альтернативных варианта объяснения процесса решения стратегических задач игры, предполагающих формирование (1) либо множества ординарных стратегий (линейных или циклических), представляющих простые или сложные маршруты (Харари, 1977) приближения к цели (Александров, 2006), (2) либо, в пределе, единственной структуры – метастратегии, образованной множеством пересекающихся (ветвящихся) маршрутов (Александров, Максимова, 2009, 2010). Цель данной работы состояла в том, чтобы сопоставить возможности порождения побочных продуктов в двух версиях описания организации СЗ – в терминах ординарных стратегий и метастратегий.

Предполагалось, что побочные продукты могут более эффективно формироваться в структурах, интенсивно ветвящихся в процессе развития, чем в линейно-организованных.

Методика. В исследовании участвовали 98 человек (56 – женщин, 42 – мужчин, в возрасте от 16 до 27 лет, медиана – 20 лет), которые формировали компетенцию в стратегической игре двух партнеров в «крестики-нолики на поле 15×15». Каждая пара продолжала игру, пока не совершала 300 ходов (от 11 до 30 игр). Регистрировали координаты ходов на игровом поле. Для каждого испытуемого строили описание СЗ: перечисление компонентов, отношений между ними, групп компонентов, образованных отношениями различного типа (Александров, 2006). СЗ описывали как неоднородную семантическую сеть (Осипов, 1997), используя (1) отношения следования между компонентами, (2) отношения, образующие устойчивые последовательности компонентов (стратегии), (3) отношения, образующие повторные актуализации компонентов (петли и циклы). Строили два альтернативных описания семантической сети, основанные на (1) ординарных стратегиях, как устойчиво воспроизводящихся в протоколе игр последовательностей компонентов («линейных», не включающих петли и циклы, или «циклических», допускающих повторные актуализации компонентов), или на (2) МС, сложных структурах, образованных ординарными стратегиями за счет включения одних и тех же компонентов СЗ в разные стратегии и их пересечений (см. Александров, Максимова, 2009, 2010). Организацию МС описывали как ориентированный граф в терминах вершин (представляющих компоненты СЗ), дуг с весом >1 (представляющих отношения, образующие стратегии, (см.: Александров, 2006)), простых маршрутов (последовательностей вершин без повторов), петель и циклов (Харари, 1973). Для каждой МС давали исчерпывающее перечисление простых маршрутов, которое включало как реализованные в играх маршруты, так и потенциально возможные, но не реализованные; также учитывали петли и циклы. Детально описывали максимальную МС для каждой индивидуальной СЗ. Критерии определения максимальной МС (в порядке значимости): (1) количество маршрутов, (2) количество пересечений маршрутов, (3) количество петель и циклов, (4) количество вершин. Оценивали длину маршрутов, количество их пересечений, определяли характеристики ветвления маршрутов при их пересечениях. Анализировали направленность маршрутов: от корневых («только входных») вершин МС к «только выходным», от «входных-выходных» вершин, на которых совмещается выход из МС и возвращение в нее через эту же группу вершин. Оценивали расстояние (в количестве вершин) от «выходных вершин» до достижения выигрыша и проигрыша за пределами МС.

Результаты. 1. Описание ординарных стратегий. Общее количество ординарных стратегий в составе СЗ испытуемых варьировало от 10 до 44 при med=26,5; длина стратегий – от 2 до 7 компонентов (med=4). Общее количество сформированных линейных стратегий (но не циклических) связано с количеством выигрышей у игрока (Rs=0,355, p=0,00003). Количество линейных стратегий увеличивается с ростом количества вариантов приближения к выигрышу (Rs=0,246, p=0,015), количество циклических стратегий, напротив, при этом снижается (Rs=–0,229, p=0,033).

2. Описание метастратегий. Общее количество МС в составе СЗ испытуемых варьировало от 1 до 5 при med=2. Максимальные МС содержат от 6 до 92 вершин (компонентов СЗ), med=37, связанных дугами (от 6 до 169, med=52). МС содержат от нуля до 11 петель (med=2) и до 26 циклов (med=1). Количество маршрутов в максимальной МС – от 3 до 396 (med=37), их длина – от 1 до 11 (med=3). Количество пересечений маршрутов – от 1 до 4024, med=194. От «только входных вершин» к «только выходным вершинам» ведет от 0 до 98 маршрутов, med=6,5), от «входных и выходных» обратно к «входным и выходным» – от 0 до 66, med=5, – существенно меньшее количество (точный тест Вилкоксона, Z=–3,003, p=0,003). Расстояния от «только выходных» вершин МС до ситуации выигрыша составляют от 1 до 42 (med=13), до проигрыша – от 1 до 35 (med=13); распределения медианных и максимальных значений совокупностей значений этих расстояний по всем МС не различаются (Z=–1,19, p=0,241). Расстояния от «входных-выходных» вершин МС до ситуации выигрыша составляют от 1 до 9 (med=3), до проигрыша – от 3 до 42 (med=13); эти расстояния достоверно различны (Z=–6,35, p=4,4*10^–15). Медианы расстояния от «входных-выходных» вершин до выигрыша – меньше, чем от «только выходных» вершин (Z=–4,17, p=3,04*10^–5). Медианы расстояния от «входных-выходных» и «только выходных» вершин до проигрыша не различаются (Z=–0,54, p=0,963). Отношение количества дуг, входящих в вершину к количеству дуг, исходящих из нее, для всех вершин МС превышает единицу: максимальные значения распределены по всем испытуемым в диапазоне 2–8, med=4 (для распределения медиан и квартилей значения ≥1 при med=1). Установлено, что увеличение количества МС в СЗ связано со снижением вероятности проигрыша (Rs=–0,223, p=0,027). Общее количество маршрутов в МС и их пересечений положительно связано с количеством выигрышей (Rs=0,240, p=0,017; Rs=0,220, p=0,030). Количество маршрутов, ведущих от «только входных» вершин к «только выходным» и от возвращающихся от «входных-выходных» к ним же, также связано с количеством выигрышей (Rs=0,275, p=0,006; Rs=0,309, p=0,002).

Обсуждение результатов. Представление организации МС как ориентированного графа показывает, что возможности перемещения в этой структуре асимметричны, они повышают вероятность приближения к выигрышу, либо снижают вероятность проигрыша. Заметим, что количество ветвлений (пересечений) маршрутов возрастает в направлении от входа в МС к выходу (см. оценку величины отношения количества дуг, входящих в вершины МС, к количеству исходящих дуг), что повышает разнообразие вариантов выбора маршрута. Вхождение в вершины, относящиеся к группе «входных – выходных», повышает вероятность выигрыша, поскольку для этой группы вершин расстояние до выигрыша меньше, чем для проигрыша. Количество маршрутов, даже образующих только максимальные МС, а не все их множество, существенно превышает количество ординарных стратегий (линейных и циклических), содержащихся в СЗ (разница варьирует от –21 до +359 при med=12; точный тест Вилкоксона, Z=–5,069, p=3,99*10^-7). Эту разницу составляют виртуальные маршруты, потенциально готовые к реализации, но не реализовавшиеся. Если разделить выборку на две части по медиане различия количества маршрутов в максимальных стратегиях и ординарных стратегий, то есть по количеству виртуальных маршрутов, то для части выборки с их меньшим числом, корреляции между характеристиками МС, описанные выше для всей выборки, исчезают (например, количество маршрутов и количество выигрышей оказываются несвязанными, Rs=0,030, p=0,840), а для части выборки с большим числом виртуальных маршрутов – возрастают (те же показатели: Rs=0,442, p=0,001). Эта тенденция отмечена для всех приведенных корреляций.

Таким образом, важный фактор, определяющий эффективность МС в достижении выигрышей – виртуальные маршруты, образующиеся как побочный продукт формирования и реализации множества маршрутов за счет включения в них одних и тех же вершин, т. е. пересечения маршрутов. В силу комбинаторных закономерностей количество виртуальных маршрутов (побочных продуктов деятельности), нарастает быстрее, чем они, реализуясь, переводятся в «прямые продукты». Образование виртуальных маршрутов можно рассматривать как вариант имплицитного научения. Постоянно увеличивающаяся по объему совокупность виртуальных маршрутов, как побочных продуктов деятельности, является ресурсом для отбора наиболее эффективных способов достижения выигрыша. Важно, что закономерности топологической организации МС открывают новые возможности оценки сходства/различия СЗ, формирующихся у партнеров по игре.

* * *

Александров И. О. Формирование структуры индивидуального знания. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2006.

Александров И. О., Максимова Н. Е. Метастратегии в структуре индивидуального знания: организация неоднородной семантической сети // Материалы XV Международной конференции по нейрокибернетике. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2009. Т. 1. С. 183–186.

Александров И. О., Максимова Н. Е. Организация и свойства метастратегий как основы достижения целей в стратегической игре // Четвертая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Томск: Томский государственный университет, 2010. Т. 1. С. 122–124.

Адельсон-Вельский Г. М., Арлазоров В. Л. и др. Машина играет в шахматы. М.: Наука, 1983.

Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. М.: Наука, 1997.

Пономарев Я. А. Методологическое введение в психологию. М.: Наука, 1983.

Ушаков Д. В. Языки психологии творчества: Яков Александрович Пономарев и его научная школа // Психология творчества: школа Я. А. Пономарева / Под ред. Д. В. Ушакова. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2006. C. 19–142.

Харари Ф. Теория графов. М.: Мир, 1973.

Reber A. S. Implicit learning and tacit knowledge: An essay on the cognitive unconscious. N. Y.: Oxford University Press, 1993.

М. В. Аллахвердов[5]5
  m. [email protected]


[Закрыть]
Имплицитно-ассоциативный тест и эмоциональный струп-тест: сопоставление методов исследования имплицитных оценок[6]6
  Исследование поддержано Грантом Президента РФ МК-5126.2015.6.


[Закрыть]

Санкт-Петербургский государственный университет (Санкт-Петербург)

С чем бы ни сталкивался человек, он тут же формирует свое отношение к этому объекту, феномену или явлению. Более того, такая оценка образуется часто имплицитно. Другими словами, человек четко заявляет, что что-то хорошо или плохо, либо дает другую оценку, при этом он не способен точно определить, почему он так думает или говорит. Однако именно имплицитные представления играют важную роль в том, как человек себя ведет в той или иной ситуации, как реагирует на тот или иной объект. Такие неосознаваемые представления могут отличаться от того, что человек выражает эксплицитно. Наиболее очевидно это становится при изучении социально значимых проблем, в эксплицитной оценке которых человек часто проявляет социальную желательность. Во многом поэтому сейчас активно исследуется имплицитное (или в терминологии Я. А. Пономарева, интуитивное) знание и методы его извлечения. Оригинальные эксперименты Я. А. Пономарева (Пономарев, 1976) показали, что в первую очередь интуитивное знание раскрывается через действия. «Интуитивный опыт может проявиться, ведя за собой субъекта, направляя его руку» (Ушаков, 2006, с. 31). Наверное, именно это стало причиной того, что одним из наиболее популярных методов для изучения неосознаваемых оценок является имплицитно-ассоциативный тест (ИАТ) (Greenwald, Banaji, 1995). Так как в нем имплицитное (интуитивное) знание проявляется через интуитивные, автоматические действия субъекта.

В этом тесте испытуемым предлагается как можно быстрее классифицировать слова по категориям. Чаще всего испытуемым предъявляется две категории (например, X и Y), относящиеся к изучаемому феномену, и две оценочные категории (например, «хорошо» и «плохо»). Затем названия категорий попарно объединяют, таким образом получая новые сочетания категорий (например, «X хорошо», «Y плохо», «Y хорошо», «X плохо»), оставляя перед испытуемыми прежнюю задачу классификации слов. В основе метода лежит предположение, что в случае более сильных ассоциаций между изучаемыми и оценочными категориями классификация будет происходить быстрее, чем в случае слабых или противоречащих ассоциаций.

На сегодняшний день ИАТ используется для изучения большого количества социальных явлений, таких как расовые, классовые (Haider, Schneider, Sriram et al., 2015) и гендерные стереотипы (Chaxel, 2015), религиозные убеждения (Butz, Carvalho, 2015), неосознаваемая самооценка (Wegener, Geiser, Alfter et al., 2015) и другие. Отдельно стоит отметить работу Дж. Мюллер с коллегами (Mueller, Melwani, Goncalo, 2012), которые использовали данный метод для изучения имплицитной оценки креативности. В их исследовании испытуемым предлагались слова, которые относятся к одной из 4 категорий: «креативность» (новый, оригинальный и т. п.), «практичность» (практичный, функциональный и т. п.), а также слова, которые обозначали нечто хорошее (радуга, пирог, рай и т. п.), и слова, которые обозначали нечто плохое (рвота, ад, гниль и т. п.). Данное исследование показало, что несмотря на уверенные заявления людей «креативность – это хорошо», их имплицитные оценки говорят об обратном. Однако авторы связывают полученные результаты с жизненной неопределенностью.

Если человек находится в состоянии неопределенности, его предпочтения сдвигаются в сторону практичности.

Для того чтобы можно было в полной мере интерпретировать полученные результаты любого ИАТ, важно понимать природу эффекта, лежащего в основе метода. По нашему мнению, возможное объяснение этой природы можно выдвинуть по аналогии с объяснением для другого популярного теста, используемого для исследования имплицитных оценок – эмоционального Струп-теста (ЭСТ), так как мы предполагаем, что эффекты, лежащие в основе двух тестов, схожи и связаны с задачей игнорирования.

ЭСТ – это модификация классического задания на перцептивную интерференцию, разработанного в 1935 году Дж. Струпом (Stroop, 1935). В ЭСТ в качестве стимульного материала используются как значимые, ассоциативно связанные с определенным явлением, так и нейтральные слова. Все предъявляемые слова написаны разными цветами (чаще всего красным, синим, зеленым или желтым). Задача испытуемого – назвать цвет слова, которым оно написано, не читая его. Во множестве исследований (напр., Williams, Mathews, MacLeod, 1996; Phaf, Kan, 2007; Yiend, 2010; Сысоева 2014) было показано, что если слово является значимым для испытуемого, то время называния цвета больше, чем для нейтральных слов. В данном случае интерференционный эффект возникает в результате того, что испытуемый выполняет дополнительное задание игнорирования. Мы предполагаем (Аллахвердов, Аллахвердов, 2014), что данный эффект является следствием сличения результатов автоматически осуществляемой мозгом обработки информации с требованием сознания такую обработку не осуществлять. Интерференция возникает, когда сознание дает мозгу такую задачу, которую тот всегда осуществляет автоматически, без контроля со стороны сознания и просто «не сообщает» ему, что задача решена. Однако стоит сознанию начать проверять правильность выполнения задачи «не делать что-либо» (например, в Струп-тесте – не читать слова), как тут же обработанный мозгом результат (например, значение слова) попадает в сознание. Такое объяснение позволяет сделать несколько экспериментально проверяемых следствий (см. там же). Одно из них основано на гипотезе, что чем сложнее дополнительная задача игнорирования, тем сильнее будет эффект интерференции и, наоборот, чем проще будет дополнительная задача игнорирования, тем этот эффект будет меньше.

Возможное объяснение эффекта для ИАТ теста по аналогии со Струп-тестом заключается в том, что испытуемому требуется время на игнорирование более устойчивой связи между сочетаниями категорий. Если ему необходимо отнести слово к сочетанию категорий, которые для него имплицитно несвязанны, то вначале ему нужно проконтролировать игнорирование более устойчивой ассоциации. Сознание дает команду «не обращать внимания на ассоциативную связь» (которую мозг, так или иначе, обработал). Поэтому, когда человек сталкивается с сочетанием несвязанных для него категорий, сознание проверяет, действительно ли оно не обращает внимания на ассоциации, и в этот момент совершается ошибка в категоризации и/или замедляется время выполнения основного задания.

Нами было проведено пилотажное исследование, в котором испытуемым (24 человека) предлагалось пройти ИАТ и ЭСТ с одним и тем же набором стимулов. Для каждого испытуемого в качестве стимулов использовались имена людей, к которым он относится позитивно, нейтрально или негативно. Каждый испытуемый сам сообщал имена людей в начале исследования. В конце эксперимента он оценивал по шкале от –3 (сильное негативное) до 3 (сильное позитивное) свое отношение к каждому названному им человеку. Для дальнейшего анализа мы использовали только те стимулы, которые получили наиболее выраженные оценки –3 и 3. В ходе выполнения ЭСТ и ИАТ регистрировались время реакции для каждого стимула и количество ошибок. Испытуемые не могли перейти к следующему стимулу пока не исправляли ошибку, поэтому при анализе мы суммировали время всех ошибочных проб для каждого стимула и прибавляли к финальному времени для этого стимула. Полученные данные позволяют сделать следующие выводы. В ЭСТ испытуемые называют цвет слова статистически значимо быстрее (F=4,539, p=0,037) при предъявлении негативных стимулов (в среднем 638 мс) по сравнению с предъявлением позитивных и нейтральных стимулов (в среднем 1086 и 1068 мс соответственно). Мы предполагаем, что полученный результат связан с тем, что человек стремится игнорировать негативную, неприятную информацию и, наоборот, думать о хорошей и приятной. Таким образом, предъявление в качестве стимула негативного имени является упрощением дополнительной задачи игнорирования, а позитивного – усложнением. Влияние игнорирования негативной информации обнаруживается и в ИАТе. Однако поскольку выполнение ИАТа, в отличие от ЭСТ, требует осознания значения слова, то негативные стимулы классифицируются дольше. Так, позитивные стимулы классифицируются в среднем за 1111 мс, нейтральные – за 1238 мс, а негативные – за 1297 мс (χ² (2)=26,358, p<0,001).

Таким образом, мы предполагаем, что в основе эффектов ЭСТ и ИАТ лежат одинаковые процессы сознательного контроля над дополнительной задачей игнорирования. Поскольку данные методы исследования имплицитного отношения могут быть использованы для эксплицирования внутренних скрытых представлений человека о любом феномене, с которым он сталкивается в своей жизни, они могут стать эффективными механизмами изучения творчества, креативности и искусства.

* * *

Аллахвердов В. М., Аллахвердов М. В. О чем проще не думать? (О природе интерференции Струпа) // Шаги/Steps. 2015. Вып. 1 (в печати).

Аллахвердов В. М., Аллахвердов М. В. Феномен Струпа: интерференция как логический парадокс // Вестник С.-Петерб. ун-та. Сер. 16. 2014. Т. 4. С. 90–102.

Пономарев Я. А. Психология творчества. М.: Наука, 1976.

Сысоева Т. А. Теоретический анализ механизмов возникновения эмоционального эффекта Струпа // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2014. V. 11. 1. С. 49–65.

Ушаков Д. В. Языки психологии творчества: Я. А. Пономарев и его школа // Психология творчества. Школа Я. А. Пономарева / Под ред. Д. В. Ушакова. М.: Изд-во «Институт психологии РАН». 2006. С. 19–143.

Butz D., Carvalho J. Examining the Psychological Separation of Church and State: The American – Christian Effect // Psychology Of Religion And Spirituality. 2015. V. 7. № 2. P. 109–119.

Chaxel A. S. How do stereotypes influence choice? // Psychological science. 2015. V. 26. № 5. P. 641–645.

Haider A. H. et al. Unconscious race and social class bias among acute care surgical clinicians and clinical treatment decisions // JAMA surgery. 2015. V. 150. № 5. P. 457–464.

Mueller J., Melwani Sh., Goncalo J. The Bias Against Creativity: Why People Desire but Reject Creative Ideas // Psychological Science. 2012. V. 23. № 1. P. 13–17.

Phaf R. H., Kan K. J. The automaticity of emotional Stroop: A meta-analysis // Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 2007. V. 38. № 2. P. 184 –199

Stroop J. R. Studies of interference in serial verbal reactions //Journal of Experimental Psychology, 1935. V. 18. № 6. P. 643–662.

Wegener I., Geiser F., Alfter S. et al. Changes of explicitly and implicitly measured self-esteem in the treatment of major depression: Evidence for implicit self-esteem compensation // Comprehensive Psychiatry. 2015. V. 58. P. 57–67.

Williams J. M. G., Mathews A., MacLeod C. The emotional Stroop task and psychopathology // Psychological Bulletin, 1996. V. 120. № 1. P. 3–23.

Yiend J. The effects of emotion on attention: A review of attentional processing of emotional information // Cognition and Emotion, 2010. V. 24. № 1. P. 3–47.