Cognitive Science· Noa Vardi,
Teddy Lazebnik,
Moshe Bar·· 21 小时前AI 评分40
用联想结构建模刻画自发思维动态:联想广度、轨迹与节奏可预测反刍思维
Capturing Thought Dynamics: Modeling the Structure of Spontaneous Associations
AI 导读
研究用在大规模自由联想数据上训练的模型,量化被试在简短自由联想任务中的联想广度、轨迹与时间节奏,得到个体联想流的结构剖面。在两个独立样本中,这些剖面可预测自我报告的反刍与重复思维,非线性模型能解释有意义的个体间差异,并在不同任务与数据集间表现出泛化。结果表明,重复思维的个体差异不仅体现在想什么,也体现在联想如何组织与随时间展开。
摘要 · AI 翻译
人类思维以因人而异的模式展开;有些人在不同想法之间流畅切换,而另一些人则回到更狭窄或更重复的路径。在本研究中,我们探讨联想思维的结构性方面——其广度、轨迹和时间节奏——能否解释诸如反刍等重复性思维风格的个体差异。参与者完成了简短的自由联想任务,其反应通过一个基于大规模自由联想数据训练的模型进行量化,以推导出联想流的个体结构性剖面。在两个独立样本中,这些剖面预测了自我报告的反刍和重复性思维测量,非线性模型解释了有意义的个体间变异,并显示出跨任务和数据集的可推广性。这些发现表明,重复性思维的个体差异不仅反映在人们思考的内容上,也反映在联想如何组织以及如何随时间展开上。因此,结构建模为通过联想组织模式来表征自发认知提供了一种可行的方法。
DOI:10.1111/cogs.70275摘要来源:期刊原文
中文由 AI 翻译,仅供参考,以原文为准。
来源:Cognitive Science · onlinelibrary.wiley.com