分類學習上的類別變異效果 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學心理學研究所碩士學位論文. 指導教授：楊立行博士. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 分類學習上的類別變異效果. ‧. Category-Variability Effect On Category Learning. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. 研究生：吳岳勳撰. 中華民國一百零二年一月. v.

(2) *. m. 立. 政治大. ‧ 國. 學 ‧. t&3L#f^#I##I *ffi f ~f Nat. n. al. er. io. sit. y. Lf. a. Ch. engchi. i n U. v. 11 t f ^C - J't>K. ot*a#i : t^ftS 101 ^6 n 18 a.

(3) 誌謝在台灣，每年約有近六萬名的碩士生，也就是說這本論文是六萬本論文中不那麼特別的一本，但這卻是我初對科學研究好奇的結晶，在完成這本論文的過程中有很多迷失在沒有明確指向的渾沌中，也有很多個辛勤努力的夜晚，更有許多一直以來支持我、幫助我的人。首先，感謝我的指導教授，在這兩年的碩士生涯中，亦師亦友的帶著我逐步完成論文，也從不為我的思考設限，總是願意讓我大膽嘗試，讓我自己了解探詢未知的知識的過程，也總是在重要的時刻提醒我，可惜的是我並非一個極有天賦. 政治大. 的學生，一路走來，謝謝老師的包容與耐心。. 立. 還有我最重要的父母，二十四年來持續的辛苦付出，讓我無須擔心經濟困頓，. ‧ 國. 學. 一直是我最安心的後盾，在碩士班生活結束的這一刻起，希望你們能將好的留給自己，不再為我擔心。. ‧. 也感謝幫助我完成這個碩士研究的兩位口委，鄭中平老師和胡中凡老師，兩. y. Nat. n. al. er. io. 謝謝兩位老師的用心。. sit. 個老師在兩次的口試中都提供了很多具體的建議，讓我能讓這個研究趨於完整，. i Un. v. 感謝最多的是在我碩士班生活中陪伴我最多時間的同儕，軒宇、家源、春風、. Ch. engchi. 俊彥、小孟、毓文、小豪、JUJU 和怡岑，一直以來謝謝你們的照顧和包容，謝謝你們總是領著我前進，在你們的身上我學會了很多，每個人的身上都有我學不盡的優點，短短兩年多的緣分，卻是印象最深的一段回憶，我會永遠記得那些無數個以實驗室為家的夜晚，還有無數個歡笑的時刻，希望每個你們都能達成心中的夢想，走上自己不後悔的路。最後，我要謝謝走到現在仍未放棄的自己，因為堅持，在很多個眼睛酸澀而失焦的凌晨，還能繼續完成進度，即便委屈，也要繼續走下去，希望在未來追求夢想的過程中，時時刻刻記得過去的自己，把過去的努力作為動力，繼續前進，.

(4) 即使走入了人生的困境，也要想著，一切都會沒事的，讓時間和夢想領著自己繼續前進，只要心裡還有夢想，腳下走的就會是通往夢想的路。謹以此誌謝短短的篇幅謝謝那些重要的人們，也謝謝每個未被我提起卻深深記在心裡的你們，因為生命的困頓所以我知道自己是受了多大的恩惠才能一路安穩至今，謝謝。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v.

(5) 目錄表目錄 ...................................................................................................................... 6 圖目錄 ...................................................................................................................... 7 中文摘要 .................................................................................................................. 1 英文摘要 .................................................................................................................. 2 分類學習上的類別變異效果 .................................................................................. 3 相似性為基礎的理論與規則為基礎的理論 .................................................. 4 類別變異在目標刺激分類判斷上扮演的腳色 ............................................ 14 不同分類策略的運用 .................................................................................... 19. 政治大. 實驗一 .................................................................................................................... 23. 立. 實驗參與者 .................................................................................................... 23. ‧ 國. 學. 刺激材料 ........................................................................................................ 23. ‧. 實驗程序 ........................................................................................................ 24. y. Nat. 實驗結果 ........................................................................................................ 25. er. io. sit. 討論 ................................................................................................................ 27 實驗二 .................................................................................................................... 29. al. n. iv n C 實驗參與者 .................................................................................................... 29 hengchi U 刺激材料 ........................................................................................................ 29 實驗程序 ........................................................................................................ 30 實驗結果 ........................................................................................................ 31 討論 ................................................................................................................ 33. 實驗三 .................................................................................................................... 37 實驗參與者 .................................................................................................... 37 刺激材料 ........................................................................................................ 37 實驗程序 ........................................................................................................ 37.

(6) 分析方式 ........................................................................................................ 38 實驗結果 ........................................................................................................ 38 討論 ................................................................................................................ 38 實驗四 .................................................................................................................... 43 實驗參與者 .................................................................................................... 43 刺激材料 ........................................................................................................ 43 實驗程序 ........................................................................................................ 44 實驗結果 ........................................................................................................ 45 討論 ................................................................................................................ 47. 政治大. 實驗五 .................................................................................................................... 49. 立. 實驗參與者 .................................................................................................... 49. ‧ 國. 學. 刺激材料 ........................................................................................................ 49. ‧. 實驗程序 ........................................................................................................ 50. y. Nat. 實驗結果 ........................................................................................................ 50. er. io. sit. 討論 ................................................................................................................ 51 綜合討論 ................................................................................................................ 54. al. n. iv n C 刺激材料的選用 ............................................................................................ 54 hengchi U 不同類別變異的設定 .................................................................................... 55 不同實驗派典下的情境線索與不同分類策略 ............................................ 59 相似性理論的改進 ........................................................................................ 60 未來研究方向 ................................................................................................ 63. 結論 ........................................................................................................................ 64 參考文獻 ................................................................................................................ 66 附錄一實驗一提供類別變異線索指導語 .......................................................... 70 附錄二實驗一未提供類別變異線索指導語 ...................................................... 71.

(7) 附錄三實驗二與實驗四之指導語 ...................................................................... 72 附錄四實驗三指導語 .......................................................................................... 73 附錄五實驗五指導語 .......................................................................................... 74 附錄六實驗二與實驗四問卷式回憶測驗問卷 .................................................. 75 附錄七實驗五問卷式回憶測驗問卷 .................................................................. 75 附錄八所有實驗測試階段分析 .......................................................................... 76. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v.

(8) 表目錄表 1. 實驗一兩組將目標刺激分類至高變異類別之平均機率 ................ 26. 表 2. 實驗二三組將目標刺激分類至高變異類別之平均機率 ................ 32. 表 3. 實驗二問卷式回憶測驗結果 ............................................................ 33. 表 4 MDS 相似性矩陣 .............................................................................. 40 表 5. LR15 組各刺激於單維心理空間之座標值 ...................................... 40. 表 6. 實驗四各組對目標刺激分類至高變異類別平均機率 .................... 46. 表 7. 實驗二與實驗四各組對目標刺激分類至高變異類別平均機率 .... 46. 表 8. 實驗四問卷式回憶測驗結果 ............................................................ 47. 表 9. 政治大實驗五問卷式回憶測驗結果 ............................................................ 51 立 ‧. ‧ 國. 學. 表 10 不同研究之 D index 整理表 ............................................................. 58. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v.

(9) 圖目錄圖 1 選擇性注意力與心理空間的關係 ......................................................... 6 圖 2 GRT 類別界線概念示意圖 .................................................................... 8 圖 3 類別變異效果示意圖 .......................................................................... 13 圖 4 頻率與 mel 尺度對應關係圖 .............................................................. 16 圖 5 Stewart 和 Chater(2002)所採用的刺激材料 ........................................ 18 圖 6 實驗一刺激材料強度圖 ...................................................................... 24 圖 7 實驗一分類作業結果示意圖 .............................................................. 26. 政治大圖 9 實驗二刺激材料強度圖 ...................................................................... 30 立圖 8 實驗一分類作業結果次數分配圖 ...................................................... 27. ‧ 國. 學. 圖 10 實驗二分類作業結果次數分配圖 .................................................... 34 圖 11 預期各個刺激在單維度心理空間之位置 ........................................ 37. ‧. 圖 12. MDS 分析各個刺激 mel 強度值與心理空間座標之關係 ............ 41. sit. y. Nat. 圖 13 實驗四刺激材料強度圖 .................................................................... 44. n. al. er. io. 圖 14 實驗二與實驗四各組將目標刺激分類至高變異類別平均機率之折. v. 線圖 ........................................................................................................ 46. Ch. engchi. i Un. 圖 15 實驗五直線刺激示意圖 .................................................................... 49.

(10) Running head:類別變異與分類學習. 中文摘要在過去的分類學習研究中有個重要的問題始終無法得到確切的解答，Rips(1989)發現人們對於介在兩個不同變異類別正中間、距兩類別相等的目標刺激在分類判斷上傾向將目標刺激分類至高變異類別，即為類別變異效果，後續研究認為人們是否知覺類別變異會影響人們是否在分類判斷上偏好高變異類別的因素，本研究便以兩個層次探討知覺類別變異對於分類決策的影響，首先在實驗一利用了指導語影響受試者對於類別結構的變異知覺，結果發現是否提供類別變異線索並不會使得人們在分類判斷上偏好高變異類別，實驗二和實驗四利用了調整刺激材料的變. 政治大. 異程度試圖以不同的變異組合影響人們對於變異程度的知覺，實驗結果顯示在加. 立. 大了兩類別的變異程度後，人們更容易知覺到變異程度的不同而偏好將目標刺激. ‧ 國. 學. 分類至高變異類別，另外，本研究採用了經由 mel scale 轉換的單音聽覺刺激材料進行實驗，並在實驗三中以相似性評分實驗和 MDS 分析確認目標刺激的位置如同. ‧. 實驗預期，且變異程度設定與研究假設相同。最後透過視覺刺激材料也得到和聽. y. Nat. io. sit. 覺刺激材料相同的結果，整個研究發現若是以調整知覺層次上類別的變異程度在. n. al. er. 兩類別變異差距較大時，人們便容易知覺類別變異差異，進而引發類別變異效果，. Ch. i Un. v. 但若類別間變異程度差異不大，即使以口語方式提供類別變異線索也無法引發類. engchi. 別變異效果，本研究並整理過去數個相似的研究，以展現類別變異差距的指標統整歧異的結果，發現若在變異程度差距較大時，就容易出現類別變異效果，反之則不會出現，此結果也穩定存在在不同類型刺激材料間。. 關鍵字：類別變異、分類學習、聽覺分類實驗、相似性理論、規則為基礎裡倫. 1.

(11) Running head:類別變異與分類學習. 英文摘要 There has been an important question about the effect of category variability on category learning. The similarity-based and rule-based theory predict how the critical item laid right in the middle between low-variability and high- variability category in two contrary ways. Rips(1989) used the natural category to examine the similarity judgment and classification on the same target. Result showed that people made a total contrast decision, while the target is much similar to low-variability stimulus and classified into high-variability category. The similarity judgment followed the prediction. 政治大. of similarity-based theory, but the classification followed the rule-based theory. Past. 立. studies on category-variability effect hasn’t generated consistent result. This study. ‧ 國. 學. examine how category effect is caused whether the variance difference between. ‧. categories could be aware. Result show both the cue of category variance is told or not didn’t made people prefer the high-variability category, while the variance difference is. y. Nat. io. sit. increased can caused the category-variability effect, especially when the low-variability. n. al. er. category is limited on a smaller variance. It show that whether people are aware of. Ch. i Un. v. variance difference is an important factor can cause category-variability effect. In. engchi. addition, it can explain the inconsistent result from past studies with different variability setting in each studies.. Keyword: category variability, category learning, auditory classification task, similarity-based theory, rule-based theory. 2.

(12) Running head:類別變異與分類學習. 分類學習上的類別變異效果生活中，我們總是遇到相當多的事件與物品需要分類，一個有四隻腳的木製物品可能是個桌子，也可能是個椅子；你的朋友告訴你他昨天花了十分鐘完成某件事情，這件事情可能是洗澡也可能是吃晚餐，這樣形形色色的分類學習出現在我們生活中，但是不見得每個分類的對象皆完全相似，在兩個相似的類別中，若兩個類別的變異程度不一時，此時對於那些有點相似但又不是那麼相似的對象，我們應該如何分類？在分類學習的研究中，相似性判斷被認為是一個重要的基礎，相似性的理論. 政治大. 認為人們會依據欲分類的物體對於不同類別內範例的相似性或是類別內典型範例. 立. 的相似性來決定如何分類，即當欲分類的物體與特定類別的相似性越高，則人們. ‧ 國. 學. 會傾向將該物體分類至該特定類別，相似性的理論在過去一些利用人造刺激的分類研究上得到很好的支持，這些人造刺激像是人臉或是幾何圖形(Estes, 1986;. ‧. Nosofsky, 1986)，另外也有採用自然類別的分類學習研究支持相似性的理論(Smith. io. sit. y. Nat. & Medin, 1981)。. n. al. er. 但是隨著分類學習研究的演進，有越來越多的研究者開始質疑相似性判斷作. Ch. i Un. v. 為分類判斷基礎的理論(Carey, 1987; Keil, 1989; Medin, 1989; Rips, 1989)，這些研究. engchi. 採用了不同的方式來研究分類學習，卻發現了相似形為基礎的理論無法解釋的現象，特別是在一些對於需分類的目標物體加上一些因果的資訊或是特徵的描述時，就會產生相似性理論無法解釋的現象，舉個典型例子來說，當給予與分類的目標物體這樣的描述：「一個黑色毛茸茸的生物，背上有條白色的條紋，不時還會散發無法忍受的臭味」，一般情況下，人們直覺會想到該物體可能是臭鼬類別，但若是在對該目標物體的描述上加上了「該生物是由棕熊所生」，人們就會自然而然將該生物分類至棕熊類別(Keil, 1989)，這個描述提供了一個重要的因果關係資訊，並且由何種生物所生是分類決策時必須且重要的特徵，因為對於生物來說，由何種物 3.

(13) Running head:類別變異與分類學習. 種所生育決定了他的物種類別，但在相似性理論的觀點上，該目標生物在特徵的相似性上是與臭鼬較為相似的，如此一來，有些學者提出一種以規則為基礎的分類理論，這類理論認為人們在進行分類決策時，會從欲分類的目標物體上提取出重要的特性作為分類的規則，在剛才的例子該規則就是由何種物種所生，形成了「若是由棕熊所生，則該生物便是棕熊類別」的規則，然後運用該規則做出分類決策(Smith, Langston, & Nisbett, 1992)，但在不同的分類作業中，所採用的重要特徵不見得完全相同，在棕熊的例子中，若是提供了不同的特徵像是，「在基因上與棕熊相同」或是「體內與身體結構和棕熊相同」這樣的特徵，同樣會使得人們將. 政治大相似性為基礎的理論與規則為基礎的理論立該目標生物分類至棕熊類別。. ‧ 國. 學. (一)相似性為基礎的理論. 在相似性的理論中，雖都以目標物體與分類類別的相似性作為分類判斷的方. ‧. 式，但是在這之中仍有些許不同的觀點，其中較為有名的模型就是原型模型. Nat. sit. y. (prototype model)和範例模型(exemplar model)，兩個模型在理論層次上皆採相似性. n. al. er. io. 觀點，兩模型認為人們進行分類判斷是將目標刺激與在記憶裡已儲存的類別進行. i Un. v. 相似性的比對，而後以相似性的高低來決定分類類別，但在對於類別表徵的解釋. Ch. engchi. 上有些許的不同，範例模型認為人們會將過去習得的不同類別的範例刺激加上其所屬的類別標籤儲存在記憶中，新進刺激會與類別內不同的範例刺激進行相似性的比對，從而得到不同類別的相似性總和，最後以相似性總和決定目標刺激應該被分類到哪個類別(Kruschke, 1992; Medin & Schaffer, 1978; Nosofsky, 1986)：而典型模型則認為人們儲存在各個類別空間內的是各個不同的範例刺激所平均得到的原型，新進刺激的相似性計算將不是針對每個存在類別內的範例刺激，而是對原型刺激進行相似性計算，而後得到不同類別的相似性，進而決定新進刺激應該分類至目標類別(Posner, Boies, Eichelman, & Taylor, 1969; Reed, 1972)。在以相似性概念為基礎的理論所發展出的數學模型中最具代表性的便是一般 4.

(14) Running head:類別變異與分類學習. 脈絡模型(General Context Model，簡稱 GCM)(Medin, Goldstone, & Gentner, 1993; Nosofsky, 1986)，以下簡單介紹 GCM 模型如何描述人們進行分類判斷之心理歷程。 GCM 認為整個心理空間會因「選擇性注意力」（selective attention）的調整而改變，且選擇性注意力總和被假設為一個定值，所以當人們選擇注意刺激某向度上的變化時，一方面人們會敏感於這個向度的變化，另一方面，也表示人們較不重視刺激在其它向度上的變化。以圖一為例說明選擇性注意力是如何影響心理空間的扭曲情況：假設刺激變. 政治大理空間中的八個範例，圖一立A 表示各向度有相同的選擇性注意力時，也就是說沒化的向度有大小、顏色、形狀三個向度，圖一的八個型態不同的圖形表示存在心. ‧ 國. 學. 有特別注意某一個向度，GCM 便假設心理空間中的八個範例的分佈是呈現正立方體的型態，即每個範例之間的距離相等，但若顏色向度有較多的選擇性注意力時，. ‧. 心理空間如圖一 B，各範例在水平軸上的差異會被放大，而在其它軸向的差異會被. Nat. sit. y. 縮小。假如所使用的刺激圖形是四方形，其高與寬分別對應到心理空間中的垂直. n. al. er. io. 軸與水平軸，當受試者分配較多的注意力在長方形的寬時，也意味著受試者分配. i Un. v. 較少的注意力在長方形的高，而影響就是長方形的寬相較於它的高是更被受試者. Ch. engchi. 所重視，長方形的寬只要稍有變化就會被受試者察覺，而高則需要有較大的變化才會被受試者發現。. 5.

(15) Running head:類別變異與分類學習. 圖 1 選擇性注意力與心理空間的關係. 治政大由前述可知，GCM 認為每一個類別的每一個範例會被存放在與物理刺激向度相對立應的心理空間中，要對一新物體進行分類判斷時，會計算此新物體與某一類別的. ‧ 國. 學. 範例的總和相似性，比較此新物體與不同類別間的總和相似性大小，總和相似性. ‧. 大的類別即為此新物體的所屬類別，此結果為一機率值（計算公式請見公式 3）。. sit. y. Nat. 另外，選擇性注意力（即為公式 1 中的𝑤𝑘 參數）會扭曲心理空間（如圖一），例如：. io. er. 假如所使用的刺激結構是長方形，其長與寬分別對應到心理空間中的水平軸與垂. al. 直軸，當受試者分配較多的注意力在長方形的長時，也意味著受試者分配較少的. n. iv n C 注意力在長方形的寬，而影響就是長方形的長相較於它的寬是更被受試者所重視， hengchi U 長方形的長只要稍有變化就會被受試者察覺，而寬則需要有較大的變化才會被參與者發現，選擇性注意力總量是固定不變的。在 GCM 中，相似性（計算公式請見公式 2）是指兩刺激在心理空間中的距離，距離愈遠則相似性愈低。而兩刺激在心理空間中的距離經換算而得兩刺激之相似性，計算公式請見公式 1： 𝑐𝑑𝑖𝑗 = c (∑. 𝑁. 1−𝑟 𝑟. 𝑤𝑘 |𝑥𝑖𝑘 − 𝑥𝑗𝑘 | ). (1). 𝑘=1. 其中， 0 ≤ c <∞ ， 0 ≤𝑤𝑘 ≤ 1，且∑ 𝑤𝑘 = 1。參數 c 為整個心理空間敏感性（specificity）的參數，c 值大則表示較高的敏感性，兩刺激稍有差異即被凸顯出 6.

(16) Running head:類別變異與分類學習. 來，反之 c 值小，則兩刺激間除非差異很大否則皆視為相同。參數𝑤𝑘 為在 k 向度上選擇性注意力的量，因為 GCM 假設在分類學習的實驗中，參與者會學習調整注意力在刺激組成向度上的分佈量以達到最好的表現(Nosofsky, 1986)，因為假設其總量不變，所以對某一向度的注意力的量增加，則意味著對其他向度的注意力的量下降，其影響請參考圖一。參數 r 為刺激材料特性的參數，如果刺激組成向度為心理不可分割（psychologically integral）時 r=2，當刺激組成向度為心理可分割 (psychological separable) 時 r=1。當刺激向度為心理不可分割時，人們在分類這類刺激向度組成的圖形時，很難只注意其中某個向度而忽略其它向度(Lockhead,. 政治大的某一向度時，能很輕易的忽略其它向度的訊息(Shepard, 1964)。立. 1966)，像是亮度和飽和度。當刺激向度為心理可分割時，人們注意這類刺激圖形. ‧ 國. η𝑖𝑗 = 𝑒 −(𝑐𝑑𝑖𝑗). 學. 在計算得到兩刺激的距離之後，透過公式 2 轉換成為相似性值： 𝑟. (2). ‧. 在獲得每兩兩刺激的相似性值後，我們便要計算新物體𝑆𝑖 被判斷為類別 J 的機. y. n. al. Ch. sit. io. P(𝑅𝐾 |𝑆𝑖 ) =. 𝑏𝐽 ∑𝑗∈𝐶𝐽 η𝑖𝑗 ∑𝐾(𝑏𝐾 ∑𝑘∈𝐶𝐾 η𝑖𝑘 ). er. Nat. 率P(𝑅𝐽 |𝑆𝑖 ) ，計算公式如下：. i Un. (3). v. 公式 3 中的大寫腳碼是指類別標籤，小寫腳碼是指某個物體（刺激）的標籤。. engchi. 參數𝑏𝐽 指受試者將新物體回答為類別 J 的喜好偏誤（bias），其中 0 ≤ 𝑏𝐽 ≤ 1 ，且Σ b = 1。j ∈ 𝐶𝐽 意指所有的物體𝑆𝑖 都是類別 𝐶𝐽 的範例。η𝑖𝑗 指物體 𝑆𝑖 與物體𝑆𝑗 間的相似性。. (二)以規則為基礎的理論以規則為基礎的理論則假設人們會透過學習找到盡可能適用於分類所有範例的規則，這個規則能夠將所有或大部份的刺激分類至正確的類別，而人們就會在記憶中儲存這些規則，在對新進刺激進行分類判斷時，將會應用這些規則判斷該 7.

(17) Running head:類別變異與分類學習. 新進刺激是屬於何類別(Ashby & Gott, 1988; Maddox & Ashby, 1993; Nosofsky, Palmeri, & McKinley, 1994; Palmeri & Nosofsky, 1995)。在以規則為基礎的理論所發展出的數學模型中又以一般再認理論(General Recognition Theory，以下簡稱 GRT)最具代表性(Ashby & Gott, 1988; Maddox & Ashby, 1993)，以下簡單介紹 GRT 模型是如何描述人們進行分類判斷。 GRT 認為，在學習類別的過程中，每個刺激的出現，都會在知覺空間上形成一個知覺經驗，各個屬於同類別的刺激會形成該類別的知覺分配，依各個類別，被假設於受試者的知覺空間中形成一個鐘形的高斯分配，每個類別的高斯分配其. 政治大覺空間中佔據不同的區域並與類別標籤形成對應關係。圖 2 表示一個知覺空間，立平均值及標準差則由該類別的刺激成員而定，因此，不同的類別會在受試者的知. ‧ 國. 學. 兩個橢圓形分別代表類別 A、類別 B 的分佈範圍（即，兩類別的高斯分配之橫切面），黑色實心曲線則是分類界線，將兩類別予以區分：界線的左方對應到類別 A，. ‧. 右方對應到類別 B。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 圖 2 GRT 類別界線概念示意圖 GRT 認為分類學習是指受試者學會在知覺空間中劃分區域並且將各區域分別連結到對應的類別標籤，區域間的交界即是分類界線。因此，一般認為 GRT 是一 8.

(18) Running head:類別變異與分類學習. 個以規則為基礎的分類模型。且隨著受試者分割知覺空間到反應區域的方式之不同，GRT 可分為五種版本：一般二次方程式分類規則（the general quadratic classifier, GQC）、最佳化分類規則（the optimal classifier, Optimal）、一般線性最佳化分類規則（general linear classifier, Optimal, GLC）、最短距離分類規則（the minimum distance classifier, MDC）、獨立判斷分類規則（the independent decision classifier）。在 GRT 中以共變數矩陣（covariance matrix, Σ）來描述某一個類別的結構，μ表示某一個類別的平均數矩陣，X 表示某一個刺激向量，舉例來說，假設某類別變異由兩維度（x,y）所組成，那刺激向量、共變數矩陣、平均數矩陣就如下公式 4 所示：. 政治大 σ 𝐶𝑜𝑣. 2 𝑥 𝑥 X = [𝑦] , Σ = [ 𝐶𝑜𝑣𝑥𝑦. 立. 𝑥𝑦 2 ],μ σ𝑦. 𝜇𝑥 = [𝜇 ]. (4). 𝑦. ‧ 國. 學. 另外，GRT 考慮了刺激的知覺干擾（perceptual noise, 𝑒𝑝 ）。𝑒𝑝 呈現的分配型態被假設為常態分配，平均數μ𝑝 = 0 ，共變數矩陣Σ 可由公式Σ = σ2𝑝 𝐼來獲得，. ‧. 𝑝. 𝑝. sit. y. Nat. 其中σ2𝑝 稱為知覺干擾的變異（perceptual noise variance）是進行電腦模擬時需要估. io. al. er. 算的參數之一。已考慮知覺干擾影響的刺激向量稱為𝑋𝑝 ，𝑋𝑝 = X+𝑒𝑝 。若某類別空. v. n. 間中包含兩個類別，分別是類別 A 及類別 B，則類別 A 的共變數矩陣就標示為Σ ，. Ch. engchi. i Un. 𝐴. 類別 B 的共變數矩陣就標示為Σ ，類別平均數矩陣分別為μ𝐴 、μ𝐵 。分類規則以 𝐵. h(X)表示，而μℎ(𝑋) 和σ2ℎ(𝑋) 則分別是h(𝑋𝑝 )這個常態分配的平均數及變異數。刺激 X 會被判斷為類別 A 或是類別 B 是根據下面的規則：如果h(𝑋𝑝 ) < δ+𝑒𝑐 ，回答類別 A，否則回答類別 B。其中，𝑒𝑐 為判斷標準干擾（criteria noise），其被假設為常態分配，其平均數為 0，變異數為σ2𝑐（稱為判斷標準干擾的變異，criteria noise variance），是進行電腦模擬時需要估計的參數之一。而δ是偏誤參數（bias parameter），電腦模擬時亦需估計，當δ> 0，表示受試者偏好回答為類別 A，當δ< 0 ，表示受試者偏好回答為 9.

(19) Running head:類別變異與分類學習. 類別 B。在類別變異的問題上，GRT 的參數中加入了對於不同類別的變異表徵Σ，使得 GRT 可以針對不同類別的變異進行表徵，使模型本身敏感於不同的類別變異，這也使得 GRT 在類別變異的問題上比起前述的 GCM 來得有利。而刺激 X 被判斷為類別 A 的機率計算方式為： δ − μℎ(𝑋). P(𝑅𝐴 |X) = Φ (. √σ2ℎ(𝑋). +. σ2𝑐. (5) ). 其中，Φ(Z)是一個 Z 分配的累積機率公式。. 治政大 GRT 的五種版本各有不同的使用條件及計算方式，而本研究因僅使用單維的立. 刺激材料，在單維的心理空間上無須使用二次曲線分類規則，故僅需使用一般線. ‧ 國. 學. 性分類規則(the general linear classifier, Optimal, GLC)即可，以下簡單介紹一般最佳. ‧. 化線性分類規則：. h(X) = b′ X + 𝑐0. al. (6). er. io. sit. y. Nat. 在一般線性分類規則中，其分類規則為一直線，並滿足以下公式 6：. n. 而h(X)的平均數以及變異數計算方式為公式 7 和公式 8. i n Cμℎ(𝑋) ′ = 𝑏 𝑋 + 𝑐 U h e n g c h0i. v. σ2ℎ(𝑋) = 𝑏′Σ 𝑏. (7) (8). 𝑝. 上述公式中利用到的 b 參數計算方式為 b = [αΣ + (1 − α)Σ ] 𝐴. 𝐵. −1. (μ𝐵 − μ𝐴 ). (9). 其中0 < α < 1，α需要進行估計，當計算出 b 時，𝑐0 就可以以公式 10 計算而得 𝑐0 =. α(b′Σ 𝑏)𝑏 ′ μ𝐵 + (1 − α)(b′Σ 𝑏)𝑏 ′ μ𝐴 𝐴. 𝐵. α(b′Σ 𝑏) + (1 − α)(b′Σ 𝑏) 𝐴. 𝐵. 10. (10).

(20) Running head:類別變異與分類學習. 在實際進行模型適配(Model fitting)時，以受試者對所有範例刺激及目標刺激的反應輸入，對α、σ2𝑝、 σ2𝑐 進行估計，計算模型適配度後，得出對目標刺激的模型預測，並以一般性線性分類規則之方程式得到參與者的決策界線。. 雖然過去的研究中學者們提出不同於相似性理論的以規則為基礎的理論，但沒有研究可以很好的區分兩者的差別，即在什麼樣的情況下，人們會以相似性作為分類判斷的基礎，又什麼時候會以規則為基礎，Rips(1989)所執行的研究提供了. 政治大參與者，會得到不同的答案，立Rips(1989)選取兩個在單向度上變異程度不同的類別，一個可以區辨兩個理論的實驗，該研究發現同樣的物體，若是以不同的問題詢問. ‧ 國. 學. 先讓參與者估計尺寸較小的類別的最大成員及尺寸較大的類別的最小成員，以披薩和硬幣的例子來說，就是請參與者評估最大的硬幣直徑及最小的披薩直徑。待. ‧. 參與者回答後，給予一個介於兩者中間大小的目標物體，在披薩和硬幣的例子，. Nat. sit. y. 假如參與者記得的最小披薩是 5 英吋，最大的硬幣是 1 英吋，那麼目標物體的直. n. al. er. io. 徑就是 3 英吋，此時若是詢問參與者該測驗例子與硬幣或是披薩何者較為「相像」，. i Un. v. 即要求參與者進行相似性判斷，參與者會傾向選擇硬幣；但若要求參與者將該物. Ch. engchi. 體分類至其中一類別，即進行分類判斷，參與者則會傾向將該物體分類至披薩類別(Rips, 1989)。相似性為基礎的分類理論在 Rips 所提出的問題中，對於介在兩不同變異類別中間的目標刺激的分類作業，因低變異類別內所有的範例刺激在單一向度(例如：直徑)與目標刺激都較為相近，對相似性理論而言，低變異類別對於目標刺激的相似性較高，因此依據理論預測，目標刺激應該分類至低變異類別；而對於規則為基礎的理論來說，因低變異類別變異程度較小，而高變異類別變異程度較大，因受試者必須盡可能以一個規則正確分類刺激所屬類別，介在兩變異類別中間的刺激相對於限縮了變異程度的低變異類別，較可能屬於高變異類別，以披薩和硬幣 11.

(21) Running head:類別變異與分類學習. 為例，倘若最大的硬幣直徑是 1 英吋、最小的披薩直徑是 5 英吋，則受試者對於變異程度較小的硬幣類別會給予較嚴謹的限制，人們的規則可能會是「大於 1 英吋的就不是硬幣」(Smith & Sloman, 1994)，於是將直徑 3 英吋分類至高變異類別，故此，規則為基礎的理論則會預測目標刺激分類至高變異類別，Rips 的實驗在分類判斷上提供了行為的證據支持了以規則為基礎的理論，但在相似性的判斷上同樣支持了以相似性為基礎的理論，這樣利用實驗設計的方式分離了兩個理論，也提出了分類作業不完全是以相似性判斷為主的看法。同樣的結果在後續的研究也同樣被發現(Rips & Collins, 1993; Smith & Sloman,. 政治大自然類別中間的新進刺激進行類別判斷與相似性判斷。這樣的發現讓過去認為分立. 1994)，這些後續研究同樣利用自然類別，要求參與者對於介在兩變異程度不同的. ‧ 國. 學. 類判斷即是透過相似性判斷規則的學者感到驚訝，但有學者發現這樣的研究結果並不一致，且該實驗結果容易受到過去的先備知識影響(Komatsu, 1992; Medin, et. ‧. al., 1993)。而這種分類判斷和相似性判斷不符的結果，在本論文稱作類別變異效果. Nat. sit. y. (Category-variability effect)，由 Rips 發現的類別變異效果很好的區分了分類理論中. n. al. 究類別學習在不同情境下的內在心智結構。. Ch. engchi. er. io. 的相似性為基礎的理論和以規則為基礎的理論，這樣的發現正可以引領研究者探. i Un. v. 下圖簡單的表示了 Rips 所發現的類別變異效果與不同理論預測的差異。. 12.

(22) Running head:類別變異與分類學習. 圖 3 類別變異效果示意圖. 立. 政治大. ‧ 國. 學. Rips 所發現的類別變異效果，在後續的研究上不僅僅以自然類別作為研究的基礎，更延展至採用知覺刺激的分類研究上(Cohen, Nosofsky, & Zaki, 2001; Fried &. ‧. Holyoak, 1984; Hsu & Griffiths, 2010; Sakamoto, Love, & Jones, 2006; Stewart &. Nat. sit. y. Chater, 2002)，採用知覺刺激作為刺激材料的分類研究可以避免前述所提在自然結. n. al. er. io. 構可能牽涉的先備知識的影響，讓我們能夠更好的了解不同理論在類別變異效果上產生的歧異可能的原因。. Ch. engchi. i Un. v. 但後續有許多採用知覺刺激的研究對於類別變異在分類學習上的影響，提出了不同的行為證據以證明不同的理論的解釋，其中 Fried 和 Holyoak (1984)利用了不同密度的棋盤製造出兩個不同變異的類別讓參與者進行分類作業，而其行為資料顯示參與者會傾向將目標刺激分類至高變異類別，即出現類別變異效果，符合規則為基礎的理論的預測，但在同一研究中，若是增加了高變異類別中接近目標刺激的個數，參與者反而會傾向將目標刺激分類至低變異類別(Fried & Holyoak, 1984)，接續許多研究延續了這樣的爭議，不同的研究採用了不同的實驗派典並提出行為資料支持不一樣的理論。而也有研究者採用了直線的刺激材料，試圖驗證高變異類別其變異程度對於 13.

(23) Running head:類別變異與分類學習. 目標刺激的分類結果影響，結果發現參與者在加大高變異類別變異的情境中，比起未加大的高變異類別情境下，參與者有更高的機率將目標刺激分類至高變異類別，但平均機率仍未超過 50%(Cohen, et al., 2001)。綜合以上，對於 Rips(1989)認為相似性並非分類判斷的基準的問題，在過去的研究中，除了利用自然類別的行為研究提供了支持的證據外，其他研究並未得到一致性的結果，而後研究者便開始以不同的觀點了解兩不同變異類別對於介在中間的目標刺激的影響，其中較重要的觀點有在目標刺激分類作業上類別變異所扮演的腳色以及是否人們會依據實驗派典或情境線索的不同採用不同的分類策略。. 政治大類別變異在目標刺激分類判斷上扮演的腳色立. ‧ 國. 學. 類別變異對於介在兩不同變異類別中間的目標刺激在分類判斷所產生的影響可以從兩個層次來討論：首先是實驗中知覺刺激變異程度的操弄以及人們知覺的. ‧. 變異程度，在知覺刺激變異程度的操弄上主要討論以知覺刺激的物理變異來建構. Nat. sit. y. 心理空間中不同類別的變異，在物理層次和心理空間這之間的差異，而人們知覺. n. al. er. io. 變異程度則是以不同的變異程度是否會影響人們對於目標刺激判斷的影響，兩者. i Un. v. 的討論上，前者較為低層次，主要在了解不同的刺激材料作為分類研究上是否恰. Ch. engchi. 當，後者則是較高層次的探討類別變異可能會對分類判斷產生的影響。在過去，研究類別變異對於分類學習的影響時，研究者皆是採用視覺刺激，且是在物理層次上調整刺激的變化（像是線條的長度、棋盤的密度、黑點在圓上的角度的變化……等等）來製造不同變異的類別，但這些視覺刺激的在物理層次上的變異操弄可能衍生數個問題，第一個最重要的問題便是介在兩不同變異類別中央的刺激是否符合 Rips 在 1989 年所提出的問題的設定，目標刺激在物理層次可能介在兩不同變異類別的中央，但實際在心理空間上的目標刺激可能較靠近其中一個類別，這樣的問題會對類別變異效果的研究上產生嚴重的影響，若目標刺激在心理空間上的分布較靠近高變異類別時，相似性為基礎的理論便會和規則為基 14.

(24) Running head:類別變異與分類學習. 礎的理論擁有相同的預測，這使得我們沒有辦法好好的區分出兩個理論的差異，又採用物理層次調整變異的類別結構可能產生的問題在於類別變異的操弄，對部分的研究而言，若是在高變異與低變異類別的刺激物理層次變異程度的操弄較為相近時，兩個不同變異程度的類別在心理空間上的類別結構是否會和原始的問題設定一樣，兩個類別擁有不同變異程度的特性就無從而知，其中像是 Stewart 和 Chater(2002)的研究採用圓上黑點變化的角度做為物理層次的操弄，這樣的刺激材料以順序的方式呈現，在角度變異過小的情況下，事實上參與者很難察覺角度的變化(Stewart & Chater, 2002)，而若是使用直線的視覺刺激，由過去的文獻可知人. 政治大人類心理空間上產生對應的類別變異(Hsu & Griffiths, 2010)。立. 們對於直線的偏好相當明顯，在物理（直線長度）層次上的操弄無法確認真的在. ‧ 國. 學. 分類學習研究中多數採用視覺刺激，乃因視覺刺激的生成較簡易，也容易有許多不同形式的變化，但分類學習涉及的認知功能較知覺層次來得高，除了視覺. ‧. 刺激外，聽覺刺激經過處理後，在分類作業上仍與視覺刺激有一樣的大腦處理機. Nat. sit. y. 制(Maddox, Molis, & Diehl, 2002)。. n. al. er. io. 而過去的聽覺研究中已將單音頻率的物理量對應的心理量得到兩者轉換的方. i Un. v. 式，其中又以 mel 尺度較常被使用(Steinberg, 1937; Stevens, Volkmann, & Newman,. Ch. engchi. 1937)，單音頻率物理量對應的 mel 尺度對應方式見下圖 4，其轉換公式為： 𝑓. m=1127log 𝑒 (700 + 1)，其中參數 m 表示 mel 尺度值，f 表示聽覺刺激頻率，透過該公式的轉換，將能確切的產生在心理空間上不同變異的兩類別與其對應的目標刺激，以這樣的方式排除過去的研究中採用的不同刺激可能因此造成在本研究問題上的不一致結果。依據以上想法，本研究即在透過聽覺刺激的調整了解 Rips 所發現的現象是否存在。. 15.

(25) Running head:類別變異與分類學習. 治政圖 4 頻率與 mel 尺度對應關係圖大立 ‧ 國. 學. 過去研究除了在刺激材料的選用上可能產生疑問外，在於類別變異的設定上. ‧. 也出現歧異，雖然研究者在類別變異的設定上皆依循 Rips (1989)的設定，製造了兩個變異程度不同的類別，但隨著採用的刺激材料不同，實際知覺空間上的類別. y. Nat. er. io. sit. 變異就會有差距，舉例來說，過去許多研究採用調整直線長度的刺激(Cohen, et al., 2001; Hsu & Griffiths, 2010; Sakamoto, et al., 2006)與調整黑點角度的刺激(Stewart. n. al. Ch. i Un. v. & Chater, 2002)，在類別變異上的設定就有較大的出入，人類對於直線的偏好較強，. engchi. 即便設定了一個直線長度變異數值較小的高變異類別，但在知覺空間的表徵上可能被放大，相對而言，使用調整黑點角度的刺激，可能在知覺空間上的變異程度就會被縮小，這種因刺激材料產生的類別變異差異可能會使得各研究的結果僅發生在特定的類別變異情況下，進一步來說，不同研究中的類別變異的設定並未被一致的討論，在 Rips 最初提出的問題裡自然類別的高變異類別和低變異類別的變異組合和許多的後續研究中採用的變異組合並不盡相同，而這樣許多不同的類別變異組合可能造成不同研究結果之間的歧異。另外一個探討類別變異對於介在高低變異類別中間目標刺激分類判斷的影響 16.

(26) Running head:類別變異與分類學習. 的觀點在於人們對變異程度的知覺，對於類別變異程度的知覺會影響人們對於目標刺激的分類判斷最早是由 Smith 和 Sloman 在 1994 年的研究中所提出，在 Smith(1994)的研究中採用了和 Rips(1989)一樣的自然類別，但在目標刺激的描述上分為兩個組別，分別是資訊稀少組(Sparse group)與資訊豐富組(Rich group)，在資訊稀少組的實驗設計與 Rips(1989)所採用的實驗設計相同，以披薩和硬幣為例，同樣會先要求針對最小披薩和最大硬幣的直徑做評估，然後取中間的直徑數值作為目標刺激的直徑，若最小的披薩直徑是 5 英吋、最大硬幣是 1 英吋，則目標刺激的直徑就是 3 英吋，參與者無論進行相似性判斷或分類判斷，對於目標刺激的提. 政治大吋的物體」進行分類或相似性判斷；而在豐富資訊組，除了提供了參與者必要的立. 供的資訊僅限於判斷時的必要資訊(直徑大小)，即會要求參與者對「一個直徑三英. ‧ 國. 學. 判斷資訊外，還會提供該目標刺激的特性資訊，而其特性資訊則會與小變異類別的特色相符，以披薩和硬幣的例子來看，在豐富資訊組對於目標刺激的描述便會. ‧. 是「一個銀製、直徑三英吋的物體」，藉此了解特色資訊對於人們在分類判斷上的. Nat. sit. y. 影響，但 Smith 和 Sloman(1994)的實驗結果卻無法在資訊稀少組重製 Rips(1989). n. al. er. io. 的結果，在 Smith 和 Sloman (1994)的結果發現在資訊稀少組，無論是要求參與者. i Un. v. 進行分類判斷或相似性判斷，參與者的結果皆顯示兩種判斷並未特別偏好任一類別。. Ch. engchi. 於是 Smith 和 Sloman 進行了第二個實驗，在第二個實驗裡延續了第一個實驗大部分的實驗設計，但要求參與者在進行分類或相似性判斷時，必須說出自己判斷該目標刺激屬於或較相像某一類別的原因和考慮的因素，將這些口語材料錄下來後針對參與者的行為資料和口語材料進行比對分析後發現一個有趣的結果，無論在要求參與者進行相似性判斷或分類判斷時，只要參與者在口語上提到分類判斷的必要資訊（直徑）以及類別變異程度的差異（小類別變異程度較小），參與者會有極高的比率將目標刺激分類至高變異類別，即受試者在自身意識到分類的必要特徵和類別變異程度時，就會傾向將目標刺激分類至高變異類別。 17.

(27) Running head:類別變異與分類學習. Stewart 等人(2002)的研究延續了 Smith 和 Sloman (1994)的研究的想法，將人們是否意識類別變異程度的差異的概念由自然類別帶入知覺刺激的研究上，在採用了以空心圓上的黑點變動的角度製造類別的變異程度，並試圖操弄受試者是否意識類別變異程度對於目標刺激分類判斷的影響，Stewart 和 Chater(2002)利用了刺激呈現的方式（一次呈現一個刺激或一次呈現多個刺激）和是否提供類別變異線索來操弄人們對於類別變異的知覺。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 圖 5 Stewart 和 Chater(2002)所採用的刺激材料. ‧. 在 Stewart 和 Chater (2002)的研究結果發現，在提供參與者類別變異線索且同. y. Nat. io. sit. 時呈現多個刺激材料時，參與者將目標刺激分類至高變異類別的平均機率達 74%，. n. al. er. 即有類別變異效果，而在不提供參與者類別變異線索且一次僅呈現一個刺激的情. Ch. i Un. v. 況下，參與者將目標刺激分類至高變異類別的平均機率僅 25%，其中顯示了相當. engchi. 顯著的效果，故 Stewart 等人(2002)的研究被認為支持了人們對於類別變異的知覺會影響類別變異效果的出現與否。但依循了 Smith 和 Sloman (1994)研究，Stewart 和 Chater (2002)採用了在單維度變化的知覺刺激作為刺激材料，依據 Smith 和 Sloman (1994)的想法，只有當人們在意識到分類判斷的必要資訊和類別變異的資訊時，才會做出偏好高變異類別的決策。在採用知覺刺激的分類實驗中，人們針對單維度知覺刺激分類時就較不擔心是否使用分類判斷的必要資訊(直徑或黑點變化的角度)，因為在單維度的知覺刺激分類研究上，實驗所提供的分類判斷的必要資訊是唯一可使用的資訊。此時， 18.

(28) Running head:類別變異與分類學習. 剩下的一個條件便是人們對於變異程度的知覺與否，在 Stewart 和 Chater (2002)的實驗中採用了兩種方式試圖引導人們知覺到類別的變異程度，兩個條件一個是提供類別變異線索，這是提前以口頭方式告知受試者類別結構的變異程度，試圖以先建構參與者對於類別變異的資訊，而另外一個條件是在學習階段時以同時呈現多個刺激的方式，這是以較為低階的知覺方式讓參與者接收類別變異的資訊，研究結果發現，兩個條件必須同時出現才會有較好的類別變異效果，兩個條件缺一不可。綜合 Smith 和 Sloman (1994)和 Stewart 和 Chater(2002)的結果，人們在意識到. 政治大變異類別，即引發類別變異效果，但若人們未意識到兩類別在變異程度上的差距，立類別變異的差距時會傾向與規則為基礎理論預測相同，偏好將目標刺激分類至高. ‧ 國. 學. 則會傾向採用符合以相似性為基礎理論的預測，偏好將目標刺激分類至低變異類別，而使人們意識類別變異程度差距有數種方式，可以以低階的知覺層次操弄變. ‧. 異程度的差距亦可採用事先告知類別變異線索影響人們的類別變異結構。. Nat. n. al. Ch. engchi. er. io. 類別變異資訊，是否仍會存在類別變異效果。. sit. y. 因此本研究第一個關心的問題，即若不在低階知覺層次上，提供受試者關於. i Un. v. 不同分類策略的運用 Rips 在 1989 年的發現演變至今，已經成為分類學習中兩個主要觀點在解釋上的歧異，過去的研究者並未特別針對範例為基礎和以規則為基礎的理論以不同策略的方式檢驗，多數研究採用單一觀點的看法，試圖以同一種取向解釋較多的類別學習研究結果，但近期的研究開始關注是否是多策略的使用導致過去研究歧異的結果(Hsu & Griffiths, 2010; Stewart & Chater, 2002)，而這樣的策略大致可分為兩層次，一為範例為基礎的區辨取向(Discriminative approach)(Kruschke, 1992; Love, Medin, & Gureckis, 2004; Nosofsky, 1986)，另一種則以規則為基礎的生成取向 19.

(29) Running head:類別變異與分類學習. (Generative approach)(Ashby & Alfonso-Reese, 1995; Ashby & Gott, 1988; Ashby & Lee, 1991)。在將不同取向的分類理論視為不同策略的基礎上，分類作業被認為是人們在評估一個物體屬於任一類別的機率，區辨取向的模型傾向直接估計某一刺激 x 屬於某類別 c 的機率，即 p(c|x)，並不顧慮類別的機率分配，但對於生成取向的模型來說，對於某一刺激 x 屬於某類別 c 的機率是先生成 c 類別的機率分配後再去估計刺激 x 屬於 c 類別的機率，即 p(x|c)，如此一來，在預估刺激屬於某一類別的機率上便出現不同的描繪方式，人們也可能以不同的方式進行類別分類作業。(Hsu &. 政治大上述 Stewart 和 Chater(2002)的研究中發現，在提供參與者類別變異提示且同立. Griffiths, 2010). ‧ 國. 學. 時呈現數個學習刺激的情況下，參與者會傾向將目標刺激分類至高變異類別，即引發類別變異效果，符合以規則為基礎的理論預測，但在學習階段中若是依序一. ‧. 次一個呈現學習刺激，且未提供參與者類別變異的提示時，參與者則傾向將目標. Nat. sit. y. 刺激分類至低變異類別，即符合範例為基礎的理論預測，這樣的結果表示參與者. n. al. er. io. 可能會受到不同的實驗派典的影響而使用不同的策略，該研究更進一步設計出一. i Un. v. 種情境使得兩個理論所代表的模型對於目標刺激有相同的預測，結果顯示參與者. Ch. engchi. 整體的表現與兩模型的預測相似，但實際上，個別參與者的資料顯示出不同的參與者傾向以不同的分類方法進行分類，這樣的結果提供了另一個觀點，即不同的實驗派典可能影響參與者使用不同的分類策略，而每個人使用的分類策略存在個別差異，且範例為基礎與規則為基礎的策略是可能同時存在，人們可以視情況運用。(Stewart & Chater, 2002) 在另外的研究中，使用了不同的實驗設計但同樣檢驗了不同實驗派典可能影響參與者使用不同分類策略(Hsu & Griffiths, 2010)，該研究利用了觀察學習的方式取代了常用的回饋學習，該學習方式與回饋學習方式不同之處在於觀察學習於學習階段中，參與者不須做任何的反應，學習刺激的類別標籤會與刺激同時出現， 20.

(30) Running head:類別變異與分類學習. 在這樣的設計下，研究者利用指導語與問句的操弄試著讓參與者採用不同的分類策略，而結果顯示不同的指導語操弄讓不同組別的參與者採用了不一樣的分類策略，但其中以範例為基礎的模型策略的組別行為資料較為接近模型的預測。在其他的分類學習研究中也漸漸發現一些不同的實驗派典可能會影響參與者採用不同策略(Anderson, Ross, & Chin-Parker, 2002; Markman & Ross, 2003; Ross & Murphy, 1996)，像是使用推論學習或是分類學習會使得參與者採用不同的分類策略，推論學習參與者在學習階段被提供的是刺激與類別間的關係，但分類學習的參與者被提供的是刺激的特性，依據這樣的學習方式，推論學習參與者在測試階. 政治大分類學習的參與者則會對於陌生的刺激採用相似性計算的方式而接近範例為基礎立. 段對於陌生的刺激會有推論歷程涉入而會接近規則為基礎的模型的預測，相反的，. ‧ 國. 學. 的模型的預測。. 過去研究也發現在學習階段採用觀察學習與回饋學習的訓練方式也可能促使. ‧. 參與者採用不同的分類策略，觀察學習的參與者在學習階段中將被提供刺激所屬. Nat. sit. y. 的類別，參與者只需記住刺激與類別間的關係，而回饋學習的參與者在學習階段. n. al. er. io. 需嘗試將刺激分類至其中一類別，做出分類判斷後將會提供錯誤或正確的回饋訊. i Un. v. 息，依據這樣的實驗設計，過去的研究發現回饋學習的參與者會符合範例為基礎. Ch. engchi. 的理論的預測，但採用觀察學習的參與者會傾向符合規則為基礎的理論的預測 (Ashby, Maddox, & Bohil, 2002)。依據以上的想法，本研究所持觀點即是人們知覺不同變異程度的差距會影響其採用不同的策略進行分類判斷總結來看，本研究有兩個較重要的目的，第一個目的即在透過採用不同以往的聽覺刺激材料，確保操弄不同類別間的變異程度與對應的目標刺激在心理空間上有相同的呈現方式，透過確保了類別變異的操弄後，了解從較高階的指導語的層次提供類別變異資訊或低階的在知覺層次上調整不同的變異程度，試著了解類別變異程度在什麼樣的組合與條件下會促使人們採用不同理論所描述的策略，而 21.

(31) Running head:類別變異與分類學習. 針對介在高低變異類別中央目標刺激做出不同的分類判斷。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 22. i Un. v.

(32) Running head:類別變異與分類學習. 實驗一實驗一旨在檢驗由指導語提供類別變異線索是否會影響參與者採用不同的分類方式，同時在類別變異結構上，採用了 Hsu 和 Griffiths(2009)採用的類別變異結構，之所以採用該研究所使用的類別結構原因在於，在 Hsu 和 Griffiths (2009)的實驗中，採用回饋學習的情境下，參與者並未偏好將目標刺激分類至任一類別，依據前述想法，參與者在這樣的類別變異結構下並無法清晰的辨認兩類別在變異程度上的差異，在這樣的類別變異結構下進一步探討類別變異線索在人們知覺類別變異差距上的角色，故將參與者隨機分派至提供變異線索組與未提供變異線索組。. 立. 實驗參與者. 政治大. ‧ 國. 學. 本實驗共有 77 位 18 歲至 25 歲之政治大學在學學生參與，參與者在完成實驗後可以獲得課堂加分，所有參與者皆為聽力正常，未受腦傷之成人，其中提供變. ‧. 異線索組共有 39 位參與者，未提供類別線索組共有 38 位參與者。. io. sit. y. Nat. 刺激材料. n. al. er. 本實驗採用了經 mel 尺度調整的聽覺刺激材料，每個刺激材料皆為單音，並. Ch. i Un. v. 試圖複製 Stewart 和 Chater(2002)的實驗結果，觀察在提供類別變異的線索下，參. engchi. 與者對於介在兩不同變異類別間的數個目標刺激會如何分類，在實驗一中低變異類別共含有 5 個刺激材料，最低頻率為 480mel，最高為 520 mel，每個刺激材料皆間隔 10 mel，而高變異類別也有 5 個刺激，最低為 670 mel，最高為 970mel，每個刺激材料間隔 75 mel；而目標刺激材料共有 7 個，最低頻率為 535mel，最高為 655mel，每個刺激間隔 20 mel，介在低變異與高變異類別中央的目標刺激則為 595 mel，而目標刺激中頻率最小之刺激(535 mel)與低變異刺激中頻率最高之刺激差距(520 mel)和目標刺激中頻率最高之刺激(655 mel)與高變異刺激中頻率最低之刺激(670 mel)差距相等，差距皆為 15 mel，圖 6 可看出學習刺激與目標刺激之關係。 23.

(33) Running head:類別變異與分類學習. 圖 6 本圖表示實驗一中所使用之刺激材料強度，本圖縱軸皆為 mel 尺度強度，而黑框空心長條為學習刺激，編號 1-5 為低變異刺激，編號 13-17 為高變異刺激，而. 治政大黑色實心長條為目標刺激，其中編號 9 的刺激為介在兩類別正中間的刺激。立 ‧ 國. 學. 實驗程序. ‧. 參與者被隨機分派至兩個情境，在提供變異線索的組別中，參與者將會在指. sit. y. Nat. 導語中被告知接著要進行之實驗將會有兩個不同的類別，分別是外星生物 A 與外. io. er. 星生物 B，其中一種生物能夠發出的聲音變異程度較大，而另一種生物聲音的變異. al. 程度較小，並同時告知參與者接下來要進行的作業是必須將每次聽到的聲音分類. n. iv n C 至高變異類別生物或是低變異類別生物，而在未提供類別變異線索的組別中，參 hengchi U 與者將僅被告知接下來的作業是一個分類作業，要試著分類外星生物 A 及外星生物 B 的聲音，並未提供其他任何的線索。整個實驗進行的方式無論是有無給予類別變異線索組皆相同，參與者進入實驗小間後必須全程配戴耳機，整個實驗共有十個區段，其中奇數區段為學習區段，偶數區段為測試區段，在學習區段中將只出現學習刺激，且每個學習刺激出現兩次，共 20 次嘗試次，每次嘗試次中參與者將會聽到一個學習刺激，每個刺激呈現一秒，聲音播放的同時螢幕中央將顯示「Please listen to the auditory stimulus」，並將每個刺激的音量固定在 60dB，參與者在聽到該刺激後，必須判斷該刺激是屬於 24.

(34) Running head:類別變異與分類學習. 外星生物 A 或是外星生物 B 的聲音，並以電腦鍵盤做出反應，參與者的分類判斷時間不予以限制，在參與者做出反應後，螢幕上將會持續顯示「Correct」或「Wrong」 500 毫秒，並在之後將螢幕清空，持續兩秒後再出現下一個學習刺激。在測試區段中將只會出現目標刺激，每個目標刺激出現兩次，共 14 個測試次，每個目標刺激同樣只播放 1 秒，音量大小同樣固定在 60dB，播放聲音的同時，螢幕同樣會顯示「Please listen to the auditory stimulus」，參與者在聽到每個刺激後必須判斷該刺激是屬於外星生物 A 或是外星生物 B 的聲音,，參與者需以鍵盤做出反應且其反應時間不加以限制，參與者做出反應後，螢幕將會清空並停頓兩秒且不會出現正確或. 政治大. 錯誤之回饋，再進入下一個測試次。. 立. 實驗結果. ‧ 國. 學. 實驗一為一個二因子混合設計，受試者間因子為是否提供類別變異提示，而受試者內因子為不同音頻大小的目標刺激，依變項則為目標刺激分類至高變異類. ‧. 別之機率，為確認參與者是否掌握不同類別的分類方法，以正確率來區分，在前. Nat. sit. y. 兩個階段，所有參與者平均正確率僅 0.89，但後三個階段所有的參與者平均正確. n. al. er. io. 率達 0.96，另外，針對本研究所有實驗的測試階段對目標刺激分類至高變異類別. i Un. v. 的機率，以是否出現類別變異效果作為分組變項，發現在第一個測試階段兩組就. Ch. engchi. 已出現差異（分析結果詳見附錄六），但在本研究中以較保守的作法，將挑選參與者在後三個測試區段對於目標刺激分類的結果，以此結果計算每個參與者將目標刺激分類至高變異類別的機率，而結果發現僅不同音頻之目標刺激有主要效果 (F(6,450)=177.52, MSe=0.02 , p<.01)，並無是否給予類別變異線索的主要效果 (F(1,75)=0.49, MSe=0.20, p=.49)以及兩變項的交互作用(F(6,450)=1.83, MSe=0.02, p=.09)，又本研究主要關心的是，針對介在兩類別正中間的目標刺激，參與者會如何做出反應，因此我們使用事前比較，結果顯示兩組參與者在正中間目標刺激的分類決策上並無差異(t(75)=-0.56, p=.26)。另外，特別將正中央目標刺激的參與者平均反應與機率 0.5 進行 t 檢定發現無 25.

(35) Running head:類別變異與分類學習. 論是否提供類別變異線索，參與者皆不傾向將其分類至任一類別(提供類別變異線索：t(38)=-1.23, p=.23 ; 未提供類別變異線索組：t(37)=-0.318, p=0.75). 表 1. 是否給予類別變異線索對於不同目標刺激分類至高變異類別之機率. 註：括號內值為標準誤。. 535mel. 555mel. 575mel. Hint. .11(.02). .17(.03). .33(.04). NoHint. .19(.03). .23(.04). 立. .39(.04). 治 .55(.04) 政 .46(.04) 大. .67(.04). .78(.03). .67(.03). .73(.04). .49(.04). .56(.04). y. al. n. 0.3. sit. io. 0.4. 0.2 0.1 0 515. er. 0.5. Nat. 0.6. 機率值. 655mel. ‧. 0.7. 635mel. ‧ 國. 0.8. 615mel. 學. 0.9. 595mel. 535. 555. Ch. engchi. 575. 595 各目標刺激mel值. i Un 615. v. 635. 655. 675. 圖 7 上圖虛線表示提供類別變異線索組別對七個目標刺激分類至高變異類別之機率，而實線表示未提供類別變異線索組別對七個目標刺激分類至高變異類別之機率，編號 4 號刺激為介在兩不同變異類別正中間位置之目標刺激。. 26.

(36) Running head:類別變異與分類學習. 人數. 人數. 機率. 機率. 圖 8 左圖為提供類別變異線索組別內每位參與者對於目標刺激分配到高變異類別的機率所繪出的次數分配圖，而右圖則表示未提供. 政治大. 線索之組別內每位參與者對於目標刺激分配到高變異類別的機率所繪出的次數分配圖。. ‧. ‧ 國. 學. 討論. 立. 在實驗一結果中發現若是單單在指導語層次上影響參與者對於類別變異的概. sit. y. Nat. 念，並不會影響參與者對於介在兩變異類別中間的目標刺激有不同的分類方式，. n. al. er. io. 同時也不會出現類別變異效果，此結果與 Stewart 和 Chater (2002)的結果相似，在. i Un. v. 他們的實驗中，在依序呈現刺激的情境下，無論是否提供類別變異線索都無法促. Ch. engchi. 發類別變異效果，即參與者對於類別變異的知覺不夠強烈，而未對任一類別有特別的偏好。而實驗一採用了與 Hsu(2009)相近的變異結構，在目標刺激的分類結果上也與該研究相近，在實驗一未提供類別變異線索組，參與者平均將目標刺激分類至高變異類別的機率是 0.49，而 Hsu(2009)的研究結果為接近 0.47，兩者結果相近。在實驗一的結果中除了對於全體參與者的分析，也觀察了每位參與者在對於目標刺激是否有不同的反應型態，上圖 8 即為兩組參與者對於介在兩類別中間的目標刺激的反應，由圖 8 可知，在右圖，也就是未提供類別變異線索組別的參與者相對於提供類別變異線索組別的參與者，對於介在兩類別正中間的目標刺激的 27.

(37) Running head:類別變異與分類學習. 分類反應較為歧異，甚至有部分參與者幾乎不將該刺激分類至高變異類別，呈現似雙峰分配的結果，結果顯示即使接受一樣的操弄，參與者彼此並不會有接近的反應型態，這樣的結果在過去的研究中也同樣出現(Stewart & Chater, 2002)，可見即使提供相同的刺激與環境，參與者仍會採用不同的分類策略，進而有不同的反應型態。本實驗除了驗證了與過往研究同樣的結果，與過往研究不同點在於採用了不一樣的刺激材料，為的是能夠確保類別變異的操弄，而在 Stewart 和 Chater(2002) 的研究中採用的刺激材料本身是否能夠反應類別變異的操弄需要進一步的確認，. 政治大中並未對此類刺激材料在心理空間上的對應加以確認，但實驗一提供了一個更有立因該實驗採用的刺激材料是以圓上的黑點角度來產生不同變異程度的類別，實驗. ‧ 國. 學. 利的證據在於，透過在心理空間上較為準確的調整，確認了單單只有以指導語影響參與者對於類別變異程度的知覺並無法使得參與者對於任一類別產生任何的偏. ‧. 好。. Nat. sit. y. 接著在後續的實驗裡，試圖以較知覺層次的學習方式，調整類別結構的變異. n. al. er. io. 程度，進而影響人們對於變異程度的知覺，來了解不同變異程度組合下人們是否會依循不同理論採用不同的分類策略。. Ch. engchi. 28. i Un. v.

(38) Running head:類別變異與分類學習. 實驗二因實驗一中無論是否提供類別變異線索，對於目標刺激的分類判斷皆不受影響，顯示在實驗前並無法以指導語的方式試圖影響受試者對於類別變異的形成，故在本次實驗在較低階的知覺層次進行調整類別不同的變異程度，以了解不同變異組合對於目標刺激的分類判斷影響。實驗二裡主要固定高變異類別的變異程度，分別調整低變異類別的變異程度，設計出三種不同的變異程度差距，依低變異類別音頻之全距差異共可分為三個層次：LR(Low-Variability Range)50 組、LR15 組以及 LR0 組，在固定高變異類別變. 政治大. 異程度，隨著低變異類別內刺激的變異程度縮小，高低變異類別的變異程度差距. 立. 漸增。. ‧ 國. 學. 實驗參與者. 實驗二共有 116 位 18 歲至 30 歲之成人參與者參與，所有參與者皆為聽力正. ‧. 常且未受腦損傷之成人參與者，所有參與者在完成實驗後可得到 50 元現金，實驗. y. Nat. io. sit. 中，參與者將被隨機分派至三組，其中 LR50 組中有 42 位參與者、LR15 組有 37. n. al. er. 位參與者，而 LR0 組則有 37 位參與者。刺激材料. Ch. engchi. i Un. v. 在實驗二中，同樣採用了經由 mel scale 轉換的單音聽覺刺激材料，但在實驗二中，只保留實驗一中位在兩類別正中央的目標刺激(595 mel)，且該目標刺激在實驗二中的每個情境皆相同，距離左右兩側的刺激皆為 25 mel，此外，相較於實驗一，在實驗二中的學習刺激將較為低頻的類別改為高變異類別，而較高頻的部分改為低變異類別，其中高變異類別的部分，在實驗二的各個情境皆為固定的六個刺激，頻率最低的為 370 mel，最高的為 570 mel，每個刺激皆相距 40 mel，標準差為 68.31，而低變異類別則依實驗設計的三個情境而有所不同，其中 LR50 組中的學習刺激最低頻為 620 mel，最高頻為 670 mel，每個刺激相距 10mel，標準差為 29.

(39) Running head:類別變異與分類學習. 17.08：相對的，在 LR15 組中，低變異組別中的學習刺激最低頻為 620 mel，最高頻為 635 mel，每個刺激相距 3 mel，標準差為 4.74；而在 LR0 組中，低變異類別組將只有一個學習刺激，該刺激頻率為 620 mel，圖 9 可看出各組刺激材料不同之處。. Mel 值. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 圖 9 本圖表示在實驗二中不同組別的學習刺激與目標刺激之強度，橫軸為刺激類. ‧. 型，縱軸為刺激強度，三組中的目標刺激和學習刺激中的高變異類別刺激皆為相. sit. y. Nat. 等，但在低變異類別的學習刺激略有不同，LR50 組每個刺激相距 10mel，LR15 組. n. al. er. io. 則為 3 mel，LR0 組則只有一個學習刺激。. Ch. engchi. i Un. v. 實驗程序分類作業實驗二的實驗程序與實驗一中未提供類別變異線索組的實驗程序相似，三組的參與者在指導語上並無差異，皆要求參與者想像實驗中所播放的單音是由外星生物 A 或外星生物 B 所發出，實驗的目的即在判斷每個出現的單音是由外星生物 30.

(40) Running head:類別變異與分類學習. A 或外星生物 B 所發出，參與者進入實驗小間後必須全程配戴耳機，整個實驗過程有十個階段，單數為學習區段，雙數為測試區段，在 LR50 與 LR15 組的學習區段中，只出現學習刺激，每個學習刺激隨機出現兩次，每次只播放一秒，撥放音量固定在 60dB，單音播放結束後，參與者必須判斷該聲音是由 A 生物或 B 生物所發出，在參與者按下反應之後，將會呈現「Correct」或「Wrong」的回饋訊息 500 毫秒，然後清空螢幕 2 秒後進入下一個學習刺激，而在 LR0 組的學習區段，因低變異類別中只有一個學習刺激，所以該學習刺激將會隨機出現 12 次。在測試區段中，與實驗一不同的是，實驗二的測試區段中有學習刺激與目標刺激組合隨機出. 政治大異刺激與低變異刺激，故在測試區段共有六個測試次，其中四個為已在學習區段立. 現，每個測試階段會固定出現兩次目標刺激，並由學習刺激中隨機挑選兩個高變. ‧ 國. 學. 出現過的學習刺激，剩下的兩次為相同的目標刺激，每個單音刺激和學習區段呈現方式相同，同樣都播放 1 秒，音量固定在 60dB，在測試區段中，參與者做出反. ‧. 應後，將不提供參與者「Correct」或「Wrong」的回饋訊息，螢幕將清空兩秒後，. Nat. sit. n. al. er. io. 問卷式回憶測驗. y. 直接進入下次的常識次。. i Un. v. 除了上述的電腦化分類作業外，為了解 LR15 組和 LR0 組參與者在低變異類. Ch. engchi. 別記憶中形成的類別結構中個數的差異，要求部分參與者在完成分類作業後，完成一份問卷式回憶測驗，該測驗主要要求參與者回想並報告在方才的分類作業中各個類別所含的刺激個數有多少個，因問卷式回憶測驗目的在了解 LR15 組和 LR0 組的操弄，故並未對 LR50 組之受試者進行問卷式回憶測驗，問卷內容詳見附錄三。. 實驗結果 (一) 分類作業實驗二為一單因子受試者間設計，主要目的在於透過在知覺層次上的低變異 31.

(41) Running head:類別變異與分類學習. 類別的變異程度調整，影響參與者對於目標刺激的反應，進而了解以知覺層次上刺激的變異程度對於分類作業的影響，在結果的計算上，實驗二與實驗一相同，為了確認參與者在完全掌握實驗所建立的類別結後，對於目標刺激所做出的判斷，將都僅計算後三個測試階段中參與者對於目標刺激分類至高變異類別的機率，實驗二的結果中，LR50 組將目標刺激分類至高變異類別的平均機率為 0.56，LR15 組則為 0.86，而 LR0 組為 0.89，三組之間差異達顯著(F(2,113)=19.99, MSe=0.07, p<.01)，而在事後比較的結果中可見，LR15 組與 LR0 組，兩組對於目標刺激分類至高變異類別之平均機率沒有顯著差異(F(2,113)=0.02, MSe=0.07, p=.90)，但 LR15. 政治大 MSe=0.07, p<.01)皆達顯著差異，可見在調整低變異類別的變異程度至較小的程度立. 組與 LR50 組(F(2,113)=26.57, MSe=0.07, p<.01)和 LR0 組和 LR50 組(F(2,113)=31.56,. ‧ 國. 學. 時參與者就會更加傾向將目標刺激分類至高變異類別。. 另外，將各組參與者平均將目標刺激分類至高變異類別之機率與 0.5 進行 t 檢. ‧. 定，發現除 LR50 組參與者未偏好將目標刺激分類至任一類別(LR50: t(41)=1.22,. Nat. al. n. 表 2. er. io. t(36)=9.36, p<.01 ; LR0: t(36)=11.752, p<.01)。. sit. y. p=.23)，LR15 和 LR0 組參與者皆傾向將目標刺激分類至高變異類別(LR15:. i Un. v. 表中資料表示各組參與者對於目標刺激分類至高變異類別的平均機率，括. 號內值為標準誤. Ch. engchi. LR50 組. LR15 組. LR0 組. 0.56(0.05). 0.86(0.02). 0.88(0.02). (二) 問卷式回憶測驗共有 45 位參與者回答了實驗二中的問卷式回憶測驗，其中 23 位參與者來自 LR15 組，另外的 22 位參與者來自 LR0 組，平均計算每位參與者所報告各類別個數，其中在低變異類別中，LR0 組參與者平均報告該類別含有 1.09 個聲音，而 LR15 32.