Линейные модели имеют долгую историю в изучении человеческого суждения, начиная с 1923 года. Их современное происхождение можно найти в классических работах Хаммонда и Хоффмана. С момента публикации этих работ суждение изучалось с помощью линейных моделей в различных контекстах.
Несмотря на многочисленные исследования, показывающие, что такие модели достаточно хорошо подходят для оценки данных, в теоретическом понимании психологических процессов, которые производят эти данные, был достигнут лишь незначительный прогресс.
Действительно, многие психологи, похоже, не видели необходимости в более глубоком психологическом осмыслении результатов таких исследований, поскольку они были убеждены, что линейная модель будет соответствовать данным исследований суждений независимо от характера работы, как это делают, например, клинические психологи, или эксперименты в лаборатории.
Имеются свидетельства того, что результаты экспериментов по изучению суждений по множественным признакам тесно параллельны результатам клинических исследований, поэтому такие результаты актуальны и в настоящем контексте.
Основные результаты линейных моделей
Результаты исследований в области линейных моделей неоднократно рассматривались, в последний раз Бремером (1988).
По существу, имеются три основных результата:
- Линейные модели вполне соответствуют суждениям. Когда конфигурационные компоненты были найдены, они обычно составляли лишь несколько процентов дисперсии, и степень, в которой они могли бы выдержать перекрестную валидацию, неясна.
- Решения являются непоследовательными, и степень согласованности варьируется в зависимости от степени предсказуемости задачи, связанной с вынесением решения.
- Существуют значительные различия в том, как судьи взвешивают сигналы, даже когда они имеют значительный опыт работы с изучаемыми заданиями.
Почему линейные модели так хорошо подходят?
И Хаммонд, и Хоффман предложили линейные модели в качестве решения сложной методологической проблемы при изучении когнитивных процессов: тот факт, что субъекты часто не могут точно сообщить об этих процессах.
В связи с этим необходимо найти средства, позволяющие сделать полезные выводы о представляющих интерес когнитивных процессах, например, о процессах постановки диагноза врачом, исходя из того, что можно наблюдать, т.е. из самих суждений. Как показывает опыт многих наук, для этой цели часто можно использовать математическую модель.
Проблема в том, чтобы найти полезную модель. Хотя Хаммонд и Хоффман и предполагали, что линейная модель, такая как уравнение регрессии, будет служить, они различались в обосновании выбора этой модели в качестве своего кандидата.
Для Хоффмана (1960) выбор был прагматичным, основанным на гибкости линейных моделей. Он не дал никаких теоретических оснований для своего выбора, отсюда и термин "параморфная модель" для линейных моделей, соответствующих суждению субъекта.
Этот термин подчеркивает, что линейная модель является лишь одним из многих возможных описаний психологических процессов.
В противоположность этому, у Хаммонда (1955) была теоретическая причина для выбора модели. Его использование линейной модели в исследовании клинических суждений было частью попытки применить общие рамки вероятностного функционализма к изучению клинического суждения.
Причиной выбора им именно этой модели было то, что она отражает способность к субститутивному функционированию, фундаментальное свойство человеческого познания, подчеркнутое Brunswik (например, в 1952 г.).
В основе применения вероятностного функционализма к клинической оценке лежит отказ от традиционной ориентации на клинициста в пользу системы клинициста-пациента, где симптомы (будь то баллы тестирования или прямое наблюдение за поведением пациента) составляют границу, общую для двух подсистем, клинициста и пациента, как показано в известной модели Brunswik.
Проблемы изучения системы
Фундаментальная проблема при изучении этой системы заключается в отсутствии межсубъективной коммуникабельности: врач не может давать точные устные отчеты о своих суждениях.
По словам Хаммонда, это не просто техническая проблема, которую необходимо решить с помощью более совершенных методов получения устных сообщений, она лежит в основе самой клинической ситуации.
В частности, это является следствием подозрительного функционирования, характерного для клинического суждения. Таким образом, пациент проявляет свою проблему с помощью множества взаимозаменяемых симптомов (заместительная медиация), и клиницист должен использовать эти симптомы опосредованно, как они появляются.
Поскольку эти суждения будут основаны на множестве замещающих симптомов, клиницист редко может ссылаться на какой-либо конкретный набор симптомов в качестве основы для своих суждений.
В частности, на врача будет оказываться сильное давление, чтобы он дал общие правила, описывающие его или ее суждения, поскольку эти суждения будут приниматься на основе различных сигналов от пациента к пациенту или даже для разных случаев для одного и того же пациента.
Поэтому необходимо исходить из того, что клиническое суждение будет иметь определенную форму вероятностного функционирования, и нет возможности рассчитывать на установление стабильной связи между набором симптомов и суждениями.
Это означает, что необходимо изучать клиническую оценку с помощью статистических методов. Как и предложил Brunswik (1952), статистика является основой для единой методологии в психологии.
Как можно заметить большинство изучаемых дат в этой статье относится к 1960-м и 70-м годам. Хотя довольно легко найти приложения, связанные с использованием линейных моделей, также в 1980-х и 90-х годах, после, скажем, 1979 года, когда появились другие работы ученых.
Одной из причин этого, вероятно, является то, что основная проблема в исследованиях в традиции параморфного моделирования - проблема конфигурационности - была решена.
В настоящее время признано, что исследования с использованием методов линейного моделирования не могут привести нас к выводу, что конфигурация не выходит за рамки человеческих суждений, хотя, возможно, и не очень типична для человеческих суждений.
