Страница 73

Страница 73: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

По всей видимости, репертуарные решетки лучше считать специфической разновидностью структурированного интервью. Обычно мы исследуем систему конструктов другого человека в ходе разговора с ним. В процессе беседы мы постепенно начинаем понимать, как он видит мир, что с чем связано, что из чего следует, что для чего важно, а что нет, как он оценивает других людей, события и ситуации.

Решетка формализует этот процесс и дает математическое обоснование связей между конструктами данного человека, позволяет более детально изучить отдельные подсистемы конструктов, подметить индивидуальное, специфическое в структуре и содержании мировоззрения человека.

Важное положение техники репертуарных решеток: ориентация на выявление собственных конструктов испытуемого, а не навязывание их ему извне.

Гибкость и эффективность репертуарных решеток, качество и количество получаемой информации делают их пригодными для решения широкого круга задач. Методики этого типа используются в различных областях практической деятельности: в педагогике и социологии, в медицине, рекламе и дизайне. Репертуарные решетки оказались методом, идеально приспособленным для реализации в виде диалоговых программ на компьютере, что также способствовало их широкому распространению. Достоинства и преимущества данного метода полностью раскрываются тогда, когда есть возможность, проведя исследование, быстро обработать результаты и проанализировать их с тем, чтобы уже при следующей встрече с испытуемым можно было уточнить и проверить возникшие предположения, составить и провести репертуарную решетку другого тина, а если это необходимо, и дополнить прежнюю, изменив репертуар элементов или выборку конструктов.

5.2.2. Методы выявления конструктов

Метод минимального контекста

Метод минимального контекста или метод триад наиболее часто используется для выявления конструктов. Элементы представляются в группах по три. Это минимальное число, которое позволяет определить сходство и различие.

Испытуемому предъявляются три элемента из всего списка и предлагается назвать какое-нибудь важное качество, по которому два из них сходны между собой и, следовательно, отличны от третьего. После того как экспериментатор запишет ответ, испытуемого просят назвать, в чем конкретно состоит отличие третьего элемента от двух других (если испытуемый не указал, какие именно два элемента были оценены как сходные между собой, то его просят сделать это). Ответ на этот вопрос и представляет собой противоположный полюс конструкта. Испытуемому предъявляется столько триад элементов, сколько сочтет нужным экспериментатор. Специфических правил не существует. Все зависит лишь от величины выборки, то есть от числа конструктов, подлежащих исследованию.

Пример 5.3

Имеется список из названий фруктов. Берется триада «яблоко-груша-апельсин». Респондент выделяет два сходных объекта — «яблоко и груша»; качество, определяющее сходство, — «отсутствие аллергической реакции у респондента», отличие третьего объекта — «аллергичность». Так выявлен личностный конструкт «аллергичиость/отсутствие таковой».

Другие методы выявления конструктов

Франселла и Баннистер [Франселла, Баннистер, 1987] описывают методы, которые также используют триады:

• последовательный метод;

• метод самоидентификации;

• метод ролевой персонификации.

В двух последних методах в триаду включается элемент «я сам».

Келли предложил использовать триады для выявления конструктов, поскольку этот метод отражал его теоретические представления о том, как конструкты впервые возникают. Однако в связи с тем, что у испытуемого выявляются уже сложившиеся конструкты, не обязательно использовать непременно три элемента. Триада не является единственным способом выявления противоположного полюса.

Для выявления конструктов можно использовать два элемента (выявление конструктов при помощи диад элементов) или более, чем три, как это делается в методе полного контекста [Франселла, Баннистер, 1987].

Часто используемый метод — техника лестничного спуска Хинкла:

• конструкты извлекаются стандартным методом;

• по поводу отдельного конструкта задается вопрос «К какому полюсу данного конструкта вы бы хотели быть отнесены?»;

• затем: «Почему вы предпочитаете этот полюс?», «Что противостоит этому?».

Таким образом, получается новый конструкт, более обобщенный, чем исходный. Процесс повторяется, и выделяется иерархия конструктов.

5.2.3. Анализ репертуарных решеток

Анализ репертуарных решеток позволяет определить силу и направленность связей между конструктами респондента, выявить наиболее важные.и значимые параметры (глубинные конструкты), лежащие в основе конкретных оценок и отношений, построить целостную подсистему конструктов, позволяющую описывать и предсказывать оценки и отношения человека.

Анализ единичной репертуарной решетки

Можно использовать форму кластерного анализа для группировки конструктов. Этот алгоритм структурирует конструкты в линейный порядок, так что конструкты, находящиеся близко в пространстве, также оказываются близки в порядке. Этот алгоритм имеет преимущество при демонстрации, так как представление просто реорганизует решетку, показывая соседства конструктов и элементов.

Таким образом, формируются две матрицы — одна для элементов, другая для конструктов. Кластеры определяются выбором наибольших значений в этих матрицах — то есть наиболее связанных составляющих матрицы, — до тех пор пока все элементы и конструкты не оказываются включенными в кластерное дерево. Программа производит иерархическую кластеризацию системы конструктов эксперта и представляет извлеченные знания.

Кроме того, для каждого конструкта имеются численные значения в решетке как вектор величин, связанных с расположением элементов относительно полюсов данного конструкта. С этой точки зрения каждый конструкт может быть представлен как точка в многомерном пространстве, а его плоскость определяется числом связанных с ним элементов. Естественной мерой отношений между конструктами является, следовательно, расстояние между ними в этом многомерном пространстве. Два конструкта с нулевым расстоянием между ними — это конструкты, по отношению к которым элементы структурируются совершенно одинаково. Следовательно, можно считать, что они используются одинаково. В каком-то смысле это эквивалентные конструкты.

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 73: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем