На вкус и цвет: Модель предпочтений
Исследования, проведенные в Центральной больнице штата Массачусетс (Massachusetts General Hospital — MGH) позволили сформулировать математическую модель, лежащую в основе того, к каким объектам в своем окружении человек бессознательно старается приблизиться, а каких избегает. Эта модель в полной мере соответствует жестким критериям научного закона и, в случае полного экспериментального подтверждения, сможет быть использована для диагностики и лечения психиатрических расстройств.
«Подобные закономерности играют важную роль в науке благодаря своей прогностической ценности. Но найти в поведении человека закономерности, отвечающие критериям научного закона, весьма непросто», — рассказывает доктор Ганс Брейтер (Hans Breiter), ведущий исследователь MGH и руководитель проекта. — «Модели, которые мы наблюдали, способны описать бессознательные предпочтения индивидуума. При этом они столь же специфичны, как и отпечатки пальцев. Мы с нетерпением ждем мнения других ученых относительно данного исследования».
Эти модели, объединенные авторами под названием «Теории относительных предпочтений» (Relative preference theory — RPT), включают в себя особенности более ранних теорий поощрения и неприятия. Ученые обобщили результаты трех серий экспериментов. В каждом из них здоровым участникам были предложены различные наборы изображений. Испытуемые могли регулировать время просмотра каждой картинки, нажимая кнопки на клавиатуре. Первая группа участников рассматривала фотографии людей — мужчин и женщин, как весьма привлекательных, так и обладающих обычной, ничем не примечательной внешностью. Второй группе были предложены разнообразные изображения — от фотографий детей, продуктов питания, спортивного снаряжения и музыкальных инструментов до картин войны, стихийных бедствий и последствий наркомании. Третья группа просматривала фотографии пищи — два обычных изображения разных блюд, одно — на котором пища была ненормально окрашена, и одно изображение сырых, неприготовленных продуктов. В один из дней участники были голодны, а на следующий — плотно пообедали незадолго до начала эксперимента. Были измерены изменения времени просмотра отдельными испытуемыми каждого изображения. Все три эксперимента продемонстрировали общие модели как для различных групп, так и для отдельных людей с учетом набора индивидуальных качеств личности.
Авторы отмечают, что выделенные модели объединяют аспекты трех более ранних теорий неприятия и поощрения:
1. Теории перспектив, указывающей на то, что люди более склонны избегать негативных последствий, чем стремиться к позитивным;
2. Закона соответствия, описывающего, как реакция на множественные стимулы соотносится с величиной «награды», связанной с каждым конкретным воздействием;
3. Оллистезии — эффекта повышения значимости более дефицитных предметов (объектов). Например, голодные люди придают большее значение продуктам питания, чем сытые.
Одно из ключевых отличий RPT от более ранних теорий заключается в том, что RPT оценивает личностные предпочтения в зависимости от внутренней «шкалы ценностей» человека, а не в зависимости от предлагаемых внешними силами «наград» и «рисков». Выявленные в ходе исследования модели являются общими как для отдельных индивидуумов, так и для групп людей — зависимость, называемая «масштабированием».
Чтобы поведенческие модели были признаны научным законом, они должны быть описаны математически, воспроизводиться в качестве реакции на многие виды воздействий, не искажаться «статистическим шумом» и, возможно, продемонстрировать масштабирование на различные уровни измерения. По мнению авторов, теория относительных предпочтений отвечает этим критериям, но она должна быть подтверждена независимыми исследованиями.
В данный момент ведутся исследования того, как модели RPT искажаются под влиянием депрессии и аддикции. Целью исследователей является разработка интернет-инструмента для психиатрической диагностики.
В более ранних работах ученых из MGH показали связь аспектов RPT c деятельностью отдельных участков мозга, применив метод магнитно-резонансной томографии.
По сообщению ScienceDaily