Знание причин лежит в основе нашего интуитивного понимания, технологий, и помогает нам понять окружающих людей. Зачастую единственный способ узнать о причинной структуре мира заключается в манипулировании отдельными переменными и наблюдении за последствиями этой манипуляции. Например, запрет на сахарные напитки может помочь решить, являются ли они причиной диабета.
Большинство исследований того, как люди принимают решения о причинных вмешательствах, косвенно направлены на определение единой стратегии, которая характеризует выбор людей наилучшим образом в рамках одного или нескольких экспериментов. Например, одно из предложений состоит в том, чтобы люди искали информацию, которая может различать возможные гипотезы о причинной структуре, например, используя стратегию получения информации (IG).
С другой стороны, в более широкой литературе по проверке гипотез многие исследования утверждают, что люди ищут информацию, которая дает положительные доказательства для подтверждения одной гипотезы, игнорируя альтернативные варианты. Такой способ поиска часто называют позитивной стратегией тестирования или ВТС, поскольку он отдает предпочтение запросам, которые, как ожидается, дадут положительный ответ ("да", а не "нет") при одной гипотезе. Исследование литературы по сбору информации в процессе обучения выявило убедительные аргументы в пользу каждой из этих альтернатив, хотя разделение этих перспектив не всегда точно.
Два подхода к сбору информации
Эффективное извлечение уроков из причинно-следственных связей в конечном счете является проблемой поиска информации. Учащийся должен решить, какие действия предпринять для получения информации о причинно-следственной структуре системы. Ниже описываются две теории о том, как люди принимают такие решения и как они соотносятся с задачей обучения причинно-следственным интервенциям.
Дискриминация: получение информации
Первая стратегия, рассматриваемая здесь, основана на рациональном анализе задачи структурного обучения. В соответствии с этой точкой зрения, люди должны выбирать такие вмешательства, которые будут максимально полезны для выявления альтернативных гипотез. Чтобы проиллюстрировать это, подумайте об игре в детскую игру ''Угадайте кто?''. В этой игре один игрок принимает секретную идентичность (например, вымышленный персонаж или знаменитость). Задача других игроков - раскрыть эту личность как можно быстрее, задавая вопросы, на которые можно ответить "да" или "нет". Пространство возможных гипотез (идентичностей) вначале велико, но может быть сокращено путем постановки вопросов. Например, "Является ли персонаж мужчиной?" - это полезный вопрос, поскольку (предполагая, что учащийся ожидает примерно равномерного распределения мужчин и женщин) любой из ответов сократит количество идентичностей вдвое.
Напротив, очень специфические вопросы типа "Имеет ли персонаж острые уши?" гораздо менее информативны, потому что вероятность "да" очень мала, а "нет" не уменьшает пространство гипотез на много раз (большинство людей не имеют острых ушей). Аналогичным образом, слишком общий вопрос типа "Имеет ли этот символ глаза?" мало что сделает, чтобы сузить число правдоподобных гипотез, потому что это верно для большинства.
Подтверждение: положительная стратегия тестирования
Как уже упоминалось, большое количество исследований показало, что люди часто ищут подтверждающую информацию, которая относится только к одной конкретной гипотезе. Эту стратегию часто называют позитивной стратегией тестирования (ВТС) или позитивной тенденцией. Например, в задании Wason 2-4-6 участники должны угадать правило, в соответствии с которым создается последовательность чисел, предлагая новые последовательности и получая ответы "да/нет". Приведя пример последовательности 2-4-6, участники часто формируют сильную исходную гипотезу, что правило увеличивает четные числа и склонны проверять только положительные примеры этой гипотезы (например, 8-10-12), вместо контрпримеров, таких как 1-2-3 или 6-4-2.
В задании 2-4-6 ВТС заставляет участников игнорировать альтернативные гипотезы о правиле, такие как увеличение числа участников, и поэтому позитивное тестирование часто рассматривается как препятствие для обучения. Заметим, однако, что существуют условия, при которых стратегия может быть успешной.
Эмпирически различать модели
В какой степени модель получения информации (IG) и ВТС делают разные прогнозы? Этот вопрос важен в свете недавних анализов, показывающих, что тестирование и подтверждение дискриминационных гипотез может сделать те же самые прогнозы в определенных условиях. Учитывая два гипотетических графика (Н1 и Н2), и возможность осуществления одного вмешательства, обе модели предсказывают предпочтительность интервенций на первых двух узлах. Интервенция на n1 или n2 может выявить направление связи между ними. Поскольку n3 не имеет причинно-следственных эффектов ни при одной из гипотез, ожидается, что интервенция в этот узел будет иметь одинаковый результат.
ВТС одинаково оценивает значения n1 и n2, поскольку эти узлы являются причинно-следственными на любом из графиков (n2 является центральным в H1, поскольку может влиять как на n1, так и на n3, n1 является причинно-следственным в H2, поскольку может влиять на n2 и n3).
Предыдущие усилия по моделированию решений по вмешательству
Лишь в немногих исследованиях непосредственно изучались процессы принятия решений, связанные с обучением причинно-следственным интервенциям. Одним из ярких примеров является исследование Steyvers et al, в котором анализируются вмешательства людей в задачу "чуждого чтения мыслей" с использованием IG. В этом задании участники сначала несколько раз наблюдали поведение причинно-следственной системы с тремя переменными (иностранцы читали содержание мыслей друг друга), затем выдвигали свою любимую гипотезу (т.е. чей разум (умы) мог (могли) читать каждый иностранец), а затем выбирали одно вмешательство (внедряли мысли в голову другого и наблюдали, кто их правильно читал).
При наличии трех переменных (иностранцы) участники могли бы в принципе рассматривать 18 различных гипотез причинно-следственной структуры (предполагая, что возможны только одна или две связи). Самое главное, предполагалось, что люди проверяли свою любимую гипотезу на предмет соответствия ее подграфам, с очень низкими предварительными представлениями о любой из остальных 18 гипотез.
С учетом этого пост-группового предположения (участники не были проинструктированы рассматривать подграфы) прогнозы этой модели в действительности сильно напоминали прогнозы ВТС. То есть предпочтение отдавалось мероприятиям на центральных узлах, которые приводят ко многим ожидаемым эффектам на любимом графике (графиках) участника. Чистая версия модели IG, использующая полное заднее распределение по возможным графикам после фазы наблюдения, не вполне соответствовала данным.