BOP CONSUMERS’ PERCEPTIONS OF THE KEY DIMENSION OF THE STUDY

Las bandas de atención

El modelo de las bandas de atención es el intento definitivo para explicar, en primer lugar, el efecto 7±2/rango (Luce et al., 1976) y, posteriormente, dar cuenta del efecto de anclaje y del efecto de secuencia (Luce, Nosofsky, Green y Smith, 1982) —parcialmente, como se dijo— en identificación absoluta.

Los autores plantean las bandas de atención como un modelo alternativo al de Braida y Durlach centrado en la atención que los participantes dirigen a ciertos estímulos. En efecto, los autores asumen que el participante tiende a dirigir su atención hacia los estímulos situados al final del continuo, lo que hace que pueda identificarlos más rápida y acertadamente. La idea central del modelo de bandas de atención afirma que cuanto más atención se dedica a un estímulo menos variable será su representación. Por último, la región de estímulos hacia la que se dirige la atención tiende a ser la misma en la que se sitúa el estímulo precedente al actual.

Así, en el modelo se asume que la señal es representada en J canales como procesos independientes de Poisson con un parámetro µ que se incrementa cuando aumenta la intensidad del estímulo. El participante —si dispone de bastante tiempo— toma una muestra x de cada canal que utiliza para estimar el valor de µ (intensidad del estímulo); esta muestra tiene un tamaño k (k = Jx). Puesto que el participante no puede abarcar toda la información, lo que hace es centrar su atención en la localización del estímulo precedente alterando, si es preciso, la distribución de señales.

Las operaciones supuestas por el modelo son, pues, las siguientes. (1) El intervalo de atención se centra en una banda de A decibelios independientemente de cual sea su localización.

(2) Si una señal cae fuera de la banda de atención, el tamaño de la muestra es K0; si cae dentro del intervalo es K1 (K1>K0).

(3) El parámetro de Poisson es función de la intensidad de la señal elevada a γ.

(4) Los límites categoriales son la media geométrica del parámetro de Poisson entre señales sucesivas.

(5) El participante responde dando número a la categoría que incluye la estimación del parámetro de Poisson calculado con la muestra.

Matemáticamente, debe calcularse Pm(j /Ii) o, lo que es lo mismo, la

probabilidad de que la respuesta a la señal de intensidad Ij sea la

categoría j o menor cuando el tamaño de la muestra es Km teniendo en

cuenta que Pm(j / Ii)≅⌡ ⌠ –∞ Kmθ(i, j) φ(0,1) [28]

En la que φ(0,1) se refiere a la función de densidad normal con media 0 y varianza 1, θ(i, j) es igual a la siguiente expresión

θ(i, j) = 1 – 10 10γR

n–1(i – j – 0,5) [29]

Así, cuando se presenta un estímulo, la probabilidad que se encuentre dentro del intervalo de atención será A/R; la probabilidad de respuesta media,—P(j/Ii) —en el caso de que A sea menor que R— es

igual a P1(j/Ii)A R+ P0(j/Ii) ⎝⎜ ⎛ ⎠ ⎟⎞ 1 –A R [30]

Si A≥ R, entonces —P(j/Ii) es igual a

P1(j/Ii) [31]

Finalmente, la información transmitida será igual a

T = – 1 n

∑

∑

Los pronósticos realizados en este trabajo tanto por el modelo de bandas de atención como por el modelo de Braida y Durlach se ajustan de forma similar a los datos, pudiendo explicar ambos el efecto de anclaje. Así, la diferencia entre ambas teorías es principalmente la importancia del rango: mientras que en este caso su papel es indirecto, en el modelo de la resolución de la intensidad el rango actúa de forma más directa. En consecuencia, los dos modelos

Las bandas de atención ₅₁

serán contrastados de nuevo debido al buen ajuste mostrado por ambos en este trabajo.

Veamos una aplicación del modelo propuesto por los autores volviendo de nuevo a nuestro ejemplo (ver Figura 6) de los ángulos formados por el marco y la hoja de una puerta. En primer lugar, la banda de atención inicialmente se refiere a sonidos mientras que, en nuestro caso, operamos con percepción de distancias (ángulos); podemos considerar que la banda de atención se sitúa entre los 0º-25º y entre los 135º-180º tal y como afirma la teoría. Obviamente, el participante cometerá menos errores con estos estímulos que con el resto, por prestarles más atención. El estímulo presentado puede situarse dentro o fuera de esta banda de atención, como el ángulo de 135º si bien la banda de atención en el momento de presentarse el citado estímulo tenderá a moverse desde su posición original (ángulos 0º-25º y 135º-180º) hacia la localización del estímulo precedente, es decir, en torno al ángulo de 120º.

En resumen, la atención del participante se centra en determinados ángulos al comienzo del experimento de estimación de la magnitud. Estos ángulos son los situados en los extremos mientras que al resto de estímulos se tienden a ignorar en parte. Los efectos de secuencia se producen debido a los cambios en la banda de atención. Finalmente, cuantos más ángulos de puerta introduzcamos (aumentando con ello el rango o no), la probabilidad que caigan dentro de la banda de atención disminuye aumentando los errores; es el efecto 7±2/rango.

Tras la presentación de su teoría, Luce y sus colaboradores enfrentan de nuevo sus ideas al modelo de Braida y Durlach centrándose en los efectos de secuencia en la identificación absoluta calculados a partir de los valores d’ entre dos estímulos consecutivos (Luce et al., 1982). No obstante, los resultados muestran que las bandas de atención —recuérdese el supuesto sobre la región del estímulo precedente— no son adecuadas para explicar los efectos de secuencia obtenidos (cosa que sí hace el modelo de resolución de la intensidad).

Por otra parte, la teoría de Luce plantea nuevas preguntas ya que si los estímulos de los extremos se identifican mejor es debido a que se les presta más atención en tal caso, debe sustituirse la pregunta ¿por qué se identifican mejor los estímulos situados en los extremos? por

esta otra ¿por qué se presta más atención a los estímulos situados en los extremos?

No obstante, el trabajo de Luce incluye un concepto de vital importancia en la categorización de estímulos multidimensionales y que veremos en el siguiente capítulo, la atención.

Así pues, un modelo thurstoniano (como el de Braida y Durlach) es el más adecuado para dar cuenta de los diferentes efectos en identificación absoluta (frente a los diferentes modelos propuestos por Luce). No obstante, el trabajo de Nosofsky (Nosofsky, 1983) que detallamos a continuación supera esta dicotomía, aportando una visión integradora de ambas perspectivas.