psicología pensamiento uned tema 3

8/19/2019 psicología pensamiento uned tema 3

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Psicología del pensamiento Realizados por Adela C. Leal yretocados por Aitziber LaguardiaCurso 2012-201 !"#$

Tema 3: Inducción categórica

1. Introducción

El proceso de inducción categórica constituye uno de los procesos básicos delfuncionamiento cognitivo por medio del cual las personas reconocen y clasifican su entorno enclases. Este proceso de categorización se encuentra omnipresente en todas nuestrasactividades; además , estás categorías se consideran los cimientos o las estructuras a partir delas cuales vamos a poder seguir clasificando, interpretando, generando inferencias ycomunicándonos con todos aquellos que compartan una estructuración categórica común.

Entre las funciones de la inducción categórica destacamos:1) El ahorro cognitivo supone la agrupación de las e periencias particulares en clases. !pesar de que cada e periencia es única, tambi"n es cierto que los su#etos no parecen actuar enfunción de cada una de esas e periencias, sino que e traen aquello que puede ser común a uncon#unto de ob#etos o situaciones. $or e#emplo, aunque %ayamos tenido varias e periencias conmuc%os tipos de manzanas &reineta, golden, etc.' solemos agrupar estas e periencias particularesba#o la categoría (manzana). En este sentido, la categorización constituye una de las formasparadigmáticas de la inferencia inductiva, por medio de la cual las e periencias particulares seagrupan en una clase general. .

2) La inferencia de mayor información ue la ue se presenta en una situacióndeterminada la categorización permite aplicar a un nuevo e#emplar de la categoría, informaciónadicional sobre lo que previamente ya %a sido agrupado. Esto quiere decir que si, si nosencontramos con un nuevo ob#eto que podemos categorizar como (manzana), tambi"npodemos generar una serie de e pectativas sobre este ob#eto, sin que para ello sea necesario

comprobarlo. E#emplo: si a un e#emplar lo incluimos en la categoría manzana, podemos esperar que sea comestible y que crezca en un árbol.

2. La estructuración conceptual

*na de las concepciones más e tendidas sobre aquello que permite la inducción categóricaresalta el papel que desempe+a el conocimiento que se tiene sobre las propiedades de lose#emplares, de modo que la descripción de estas propiedades permite averiguar cómo lose#emplares se agrupan en clases. amos a ver los diferentes enfoques teóricos sobre estaagrupación categórica y cuáles son los principios que permiten que los ob#etos particulares seagrupen en una categoría.

a) Enfo ue de las propiedades definitoriasEs el enfoque más tradicional &enfoque clásico', la organización categórica se define por un

con#unto de propiedades que son individualmente necesarias y en su con#unto suficientes:• *na propiedad es necesaria si está presente en cada uno de los e#emplares

• *n con#unto de propiedades es suficiente si cada e#emplar que presente dic%o con#untopertenece al concepto &categoría' en cuestión.


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*n e#emplar pertenecerá a una categoría si presenta ese con#unto de propiedades y supertenencia será cuestión de todo o nada: o es un miembro de la categoría o no lo es.

emos el e#emplo clásico de !soltero" , que presenta tres propiedades: ser varón, adulto y noestar casado . -ada una de estas propiedades es por sí sola necesaria, aunque no suficiente,dado que no se puede ser soltero si se es un ni+o, aunque un ni+o sea varón y no est" casado,o una mu#er, aunque "sta sea adulta y no est" casada. !%ora bien, con#untamente estas trespropiedades sí son suficientes para ser soltero. Estas propiedades se denominan definitorias ,porque constituyen colectivamente una definición del concepto y de acuerdo con esteenfoque, un o#$eto es miem#ro de una categor%a si , y sólo si, presenta el con$unto depropiedades ue lo definen .

&r%ticas: ! partir de los a+os / surgieron resultados e perimentales que subrayan la falta deespecificación de las propiedades definitorias de algunos conceptos:

• 0e encontró que no %abía una definición consensuada que agrupara al con#unto depropiedades individualmente necesarias y con#untamente suficientes para los conceptosdenominados naturales.

• 0e encontró que en muc%as ocasiones los su#etos no podían establecer los límites entre unconcepto y otro tan claramente como cabía esperar en el enfoque clásico.

• El problema de este enfoque es que es demasiado restrictivo como para poder incluir a lase cepciones y a los e#emplares con demarcaciones imprecisas.

• $or otra parte, el uso que %acían los su#etos de los conceptos tambi"n era contrario a losprincipios defendidos por el enfoque clásico. 1osc% , en sus investigaciones, se encuentra quealgunos e#emplares se consideraban más típico s o más representativos del concepto queotros. $or e#emplo, los su#etos evaluaban que un petirro#o era un miembro más representativo

de la categoría aves que una gallina. $oniendo de manifiesto que no todos los e#emplares deuna categoría eran iguales. 2os efectos de la tipicidad permitían predecir el comportamientode una amplia variedad de tareas. !sí por e#emplo, si se pide a los su#etos que generenmiembros de una categoría, los su#etos recuperan antes los e#emplares más típicos y lose#emplares típicos tambi"n se aprenden antes que los at ípicos.

#) Enfo ue de las propiedades pro#a#il%sticas

2as deficiencias del enfo ue cl'sico dieron lugar a una nueva perspectiva sobre laestructuración conceptual. Esta nueva perspectiva es la denominada enfo ue pro#a#il%stico ,que asume que los conceptos no están constituidos por propiedades definitorias, sino que las

propiedades más comunes o típicas de un concepto ocurren sólo en determinados e#emplares.El con#unto de estas propiedades recibe el nombre de prototipo :

• ya que "ste describe sólo a los me#ores e#emplares del concepto

• el contenido del concepto es su prototipo, que es la tendencia central de las propiedades desus e#emplares

El enfo ue pro#a#il%stico ofrece una e plicación de la estructuración conceptual en niveles


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#erárquicos:• (ivel supraordenado : grado más alto de generalidad & fruta '• (ivel su#ordinado : grado más concreto & manzana golden '

• (ivel #'sico : nivel intermedio en el que se ubicaría el prototipo &concepto de manzana '.Este nivel comprendería el mayor número de propiedades que comparten los e#emplares deuna categoría y el menor número de propiedades de otras categorías de contraste

2os datos que presentamos para ilustrar el enfo ue pro#a#il%stico pertenecen al traba#o de3alt y 0mit%. En la 4abla 5.6 &$ág.7/' se presentan las puntuaciones que se obtuvieron cuandolos su#etos evaluaban en una escala de 6 a varios e#emplares de los conceptos fruta y ave.-omo puede verse, manzana se considera como la fruta más típica, mientras que calabaza es lamenos típica.

1esultados de este tipo cuestionaron la adecuación del enfo ue cl'sico al poner demanifiesto que no todos los e#emplares eran equivalentes en cuanto a su pertenencia categórica.

Este traba#o de 3alt y 0mit% tambi"n pone de manifiesto que los efectos de tipicidad parecendeberse a las propiedades no necesarias, cuestionando en este punto la viabilidad del enfoqueclásico de la categorización.

En la 4abla 5.8 &$ág. 76' se presentan diez e#emplos en orden decreciente de tipicidad conalgunas de las propiedades que dieron los su#etos para los e#emplares que se les presentaron. !cada propiedad se le asigna una puntuación que es igual al número de e#emplares que presentaesa propiedad. 2a suma de estas puntuaciones constituye su puntuación de parecido familiar .

En esta tabla observamos que la puntuación de parecido familiar es:• *na medida directa de la frecuencia de las propiedades del concepto. 2os e#emplares con

las puntuaciones más altas en parecido familiar son los que comparten el mayor número depropiedades con los miembros de su categoría y el menor número con los miembros de otrascategorías

• *na medida indirecta de la seme#anza de un e#emplar con respecto a los otros miembros dela categoría. *na puntuación alta manifiesta que el e#emplar comparte muc%as propiedadescon el resto de los e#emplares y, que, por tanto, es similar a muc%os de estos e#emplares

El parecido familiar tambi"n se encuentra correlacionado con la tipicidad. El supuestoprincipal de este enfoque es que la tipicidad de un e#emplar es una medida de la seme#anza dedic%o e#emplar y su prototipo. 2os miembros de una categoría se relacionan por su parecido

familiar, entendiendo por parecido familiar :• 2a seme#anza media de un e#emplar con respecto a otros miembros de la categoría

• 2a deseme#anza media con respecto a los miembros de otras categorías de contraste

-uanto más seme#ante sea un e#emplar con respecto a los otros miembros de su categoría ymenos seme#ante con los miembros de otras categorías, tanto mayor será el parecido familiar ytanto más típico será como miembro de esa categoría. 9e esta forma, la estructura interna del


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concepto no es %omog"nea, ya que los miembros se ordenan según esta graduación detipicidad. El parecido familiar es la base de la graduación de tipicidad, y una categoría se definepor el parecido familiar entre sus miembros.

&r%ticas :• En lo que respecta a la determinación de la seme#anza. 2os resultados sobre los efectos de la

tipicidad dependen del criterio de seme#anza, de las categorías particulares que se %anelegido y de los e#emplares que se %an puesto a prueba. or e$emplo , dos e#emplares de doscategorías diferentes, tales como una naran#a y una pelota, son más seme#antes entre sí conrespecto a la forma que dos e#emplares de una misma categoría, tales como una naran#a y unplátano

• 1ot% y 0%oben encontraron que el prototipo puede ser muy diferente en función del conte toen el que ocurra. or e$emplo : el pá#aro voló sobre el mar &una gaviota' o el cazador disparó contra ese pá#aro &una perdiz'

• !unque la propuesta de unas propiedades prototípicas es sumamente útil y descriptiva de lacategorización %umana, no es, sin embargo, lo suficientemente fle ible como para e plicar lasensibilidad que muestran los su#etos a la variabilidad tanto de los e#emplares como de laspropiedades que constituyen una categoría, a algunas relaciones tales como el rango devalores y la correlación entre propiedades, y al conte to en el que se realiza la categorización.

*na postura conciliadora entre el ambos enfoques es la de los modelos mi*tos , al proponer que los su#etos cuentan con ambos tipos de propiedades, las definitorias y las prototípicas,según las ocasiones.

• 2as propiedades prototípicas se emplearían como %eurístico, por su accesibilidad y rapidez, yserían las más utilizadas en la categorización

• 2as propiedades definitorias o diagnósticas se utilizan en casos muy concretos y especiales&categorizar una ballena como un mamífero '

c) Enfo ue de los e$emplares

2a idea central de este enfoque es que no es necesario asumir un único prototipo con el quese comparan los e#emplares, sino que la categorización es función de la seme#anza entre ele#emplar y todos los miembros de la categoría. *n concepto está constituido por el con#unto desus e#emplares .

*na de las venta#as de este enfo ue de los e$emplares es que no asume una única

representación del concepto, sino que, por el contrario, se pueden utilizar variasrepresentaciones, dependiendo del criterio de seme#anza y de los e#emplares representados .Esto permite:

• $or una parte, e plicar los resultados obtenidos con los prototipos al considerar que estarepresentación mantiene el criterio mayor de seme#anza dentro de un con#unto de e#emplares

• $or otra parte, puede dar cuenta de la sensibilidad que muestran los su#etos ante otro tipo deinformación, como por e#emplo las correlaciones entre propiedades, el rango de la propiedad y


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el conte to.

2a categorización %a de ser lo suficientemente fle ible como para poder e plicar la agrupacióntemporal de unas propiedades. !lgunos conceptos se generan sólo un conte to muydeterminado, presentando e#emplares que en otros conte tos pertenecerían a otras categorías.$or e#emplo, si se pide a un su#eto que enumere aquello que salvaría de un incendio en su casa,aqu"l puede reunir una serie de e#emplares tales como #oyas, cuadros, documentos, etc., que eneste conte to formarían temporalmente una nueva categoría. ! estos conceptos se denominan

dirigidos por metas , que tambi"n pueden presentar efectos de tipicidad, aunque la base deestos efectos es cualitativamente distinta. En este caso, el parecido familiar no predice latipicidad, sino que "sta se encuentra determinada por el peso de las propiedades en el conte toen el que ocurren.

2os resultados de los estudios de las propiedades temporales y de las investigaciones de lose#emplares, ponen de manifiesto que la inducción categórica es un proceso muy fle ible en elque es necesario e plicar tanto la estabilidad como la inestabilidad de las categorías.

2as cr%ticas principales del enfoque de los e#emplares se centran en:• 2a necesidad de contemplar las generalizaciones que se producen durante el aprendiza#e

• 2a necesidad de especificar el criterio de co%erencia interna que limite el ámbito de lacategorización.

4ambi"n se %an propuesto modelos mi*tos en los que el enfoque de los e#emplares secomplementa con algún nivel de abstracción &enfoque probabilístico' que se corresponde con elprototipo.

3. La com#inación de conceptos


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de ambos con#untos. &>ig. 5.6 $ág. 7?'

El modelo de la modificación selectiva es propuesto para poder e plicar el proceso decombinación conceptual dentro del marco teórico de los prototipos. El desarrollo de este modelosurge por la necesidad de e plicar algunos resultados e perimentales no esperados sobre los

#uicios de tipicidad de conceptos compuestos por la combinación sustantivo@ad#etivo.

0e encontró que los su#etos consideraban que la tipicidad de un concepto compuesto eramayor que la de algunos conceptos simples que lo constituían. or e$emplo , si se pedía alsu#eto que evaluara la tipicidad de un e#emplar particular de sangre ro#a del conceptocompuesto sangre ro#a y del concepto simple sangre , se encontraba que la tipicidad dele#emplar era mayor para el concepto compuesto que para el simple. 4ambi"n se encontró quecuando los conceptos reunían con#unciones incompatibles como sangre azul , en las que losad#etivos denotan un valor poco frecuente, estas con#unciones incompatibles eran evaluadascomo más típicas que el concepto compuesto sangre ro#a . A que la tipicidad de sangre frentea sangre azul era mayor para el concepto sangre . &>ig. 5.8 $ág. 7 % Estos resultados seconocen como el efecto de la con$unción .

$ara poder e plicar los resultados sobre el efecto de la con#unción, el modelo de modificaciónselectiva parte de una representación prototípica conforme a una estructuración conceptual, enla que se incluyen:

• 2os atri#utos &por e$emplo , color ' con pesos diagnósticos

• 2os valores de esos atri#utos &por e$emplo , ro#o' ponderados con respecto a suprominencia. or e$emplo , para el concepto sangre , el atributo color tendría el valor de ro#oy este valor sería muy prominente comparado con otros, como su estado líquido . !demás, elatributo color tendría para el concepto sangre un valor diagnóstico alto que permitiríadiferenciarlo de otros fluidos corporales.

El procedimiento para la combinación conceptual asume que cada constituyente del conceptocompuesto desempe+a un papel distinto y asim,trico y que no puede, por tanto, e plicarse por la simple intersección de las propiedades de sus conceptos constituyentes. or e$emplo , launión entre los conceptos sofá y cama no es igual en sofá cama &un sofá que sirve de cama'que en cama sofá &una cama que sirve de sofá' .

El proceso de modificación selectiva parte de la identificación del concepto que desempe+a lafunción de sustantivo como marco conceptual sobre el que se va a operar y del concepto quedesempe+a la función de ad$etivo como aquello que opera o modifica.

-uando ocurre la combinación conceptual, el concepto que desempe+a la función de ad#etivopone en marc%a la selección de las propiedades que se van a poner en correspondencia entreambos conceptos y las propiedades seleccionadas adquieren mayor prominencia y valor diagnóstico.

!sí, cuando se combinan dos conceptos simples, el nuevo concepto no es el resultado de laintersección de las propiedades de ambos, ya que el que actúa de marco &el sustantivo' y el que


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lo %ace de modificador &el ad#etivo', desempe+an un papel asim,trico . Es el ad$etivo el quedetermina la prominencia de las propiedades y su valor diagnóstico & E#emplo: el conceptocompuesto sofá cama , la propiedad sirve para dormir del concepto cama, que desempe+a lafunción de ad#etivo, se pone en correspondencia con esa propiedad o una análoga del concepto

sofá, %aci"ndola más prominente y diagnóstica , cama determina la prominencia de lapropiedad sirve para dormir que afecta al marco sofá '.

$ara determinar el cómputo de tipicidad de un e#emplar se utiliza la regla de contraste deTvers-i , que calcula la seme$an a mediante el contraste entre las propiedades comunes&aumentan la puntuación en tipicidad' y no compartidas &disminuyen la tipicidad' entre e#emplar yprototipo. 2a seme#anza es, por tanto:

• una función creciente de las propiedades que son comunes al prototipo y al e#emplar

• una función decreciente de las propiedades no compartidas entre ambos.

-ada propiedad conlleva un índice que pondera la prominencia y el valor diagnóstico de los

atributos. $or e#emplo, cuando se evalúa un e#emplar del concepto compuesto sangre ro#aencontramos que "ste se considera más típico del concepto sangre ro#a que del concepto

sangre porque el atributo color ro#o %a incrementado su valor diagnóstico y su prominencia enel concepto compuesto . 9el mismo modo se e plica que para el caso de conceptos compuestosincompatibles como sangre azul se encuentre que un e#emplar sangre azul se considera mástípico del concepto sangre azul que del concepto simple sangre . En ambos casos el atributocolor cambia su ponderación en función del valor ro#o o azul. $or e#emplo, se puede e plicar queel concepto compuesto sangre ro#a se considere más seme#ante al concepto simple sangre,con el que comparte el valor ro#o, que al concepto compuesto incompatible sangre azul .Bgualmente se e plica que las con#unciones incompatibles son evaluadas como más típicas,

tanto en el caso del concepto compuesto &sangre azul' como del concepto simple &sangre', quelas con#unciones compatibles como sangre ro#a , ya que en este caso no sólo se %a ponderadoel valor azul sino que la diagnosticidad del atributo color %a aumentado considerablemente.

Este modelo no está e ento de cr%ticas :• El modelo proporciona un procedimiento concreto y bien especificado para el cálculo la

tipicidad de los conceptos compuestos, pero es tambi"n un modelo simple y muy limitado .• El modelo está dise+ado para conceptos compuestos con una sinta is determinada:

sustantivo C ade#etivo.• =tra limitación es que trata ad#etivos simples y que presumiblemente sólo afectan a una

propiedad del prototipo. 0in embargo, %ay ad#etivos más comple#os con consecuenciasmúltiples para el sustantivo que modifican.

• !sume que los atributos son independientes y sólo afectan a una propiedad del prototipo

• 2a diagnosticidad y la prominencia no bastan por sí solas para dar cuenta de los resultadoscon con#unciones incompatibles

#) +odelo de la especiali ación conceptual

*na perspectiva más amplia sobre la com#inación conceptual considera que "sta es un


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proceso guiado por el conocimiento . El modelo de especiali ación conceptual de -o%en y3urp%y asume que:

• 2os conceptos simples se encuentran representados por es uemas que estructuran elconocimiento con variables y valores

• 2os conceptos compuestos están formados por un concepto principal y otro que lo modifica,dando como resultado la especiali ación o descripción detallada de los valores delconcepto principal.

Dasta aquí, el modelo de com#inación selectiva y el modelo de especiali aciónconceptual son muy seme#antes, ya que ambos asumen una representación asim,trica en lacombinación conceptual, en la que uno de los conceptos se encuentra modificado por el otro y"ste último modifica o especifica los valores de las propiedades o las variables que seencuentran representadas.

2a diferencia, es que para el modelo de especiali ación conceptual este proceso no esposible sin tener acceso a la base de conocimientos que tiene el su#eto.

9e acuerdo con el modelo de especialización conceptual, antes de iniciar el proceso decategorización se tiene que consultar la base del conocimiento para poder decidir cuál variablees la más apropiada en el proceso de especialización y una vez realizada la especialización sedebe ampliar y refinar el nuevo concepto con el fin de que sea co%erente y completo. En ele#emplo del concepto compuesto sangre azul , podemos ver a%ora cómo el valor azul para elatributo color no sólo se pondera en prominencia y diagnosticidad, sino que se tiene que poner en relación con el conocimiento que tenemos sobre el lengua#e figurado &se ponderan

propiedades atribuidas no al color, sino al lina#e noble' .0e puede decir que el modelo de la modificación selectiva forma parte del modelo de

especialización conceptual, dado que ambos comparten aspectos muy seme#antes con respectoa la representación de conceptos u a cómo "sta se modifica en los conceptos compuestos.

• El modelo de modificación selectiva aporta un procedimiento detallado para el cómputo de losconceptos compuestos.

• El modelo de especialización conceptual ofrece un marco teórico muc%o más amplio en el quee plicar la riqueza de la representación conceptual.

• 2os aspectos específicos del primero marcan sus propias limitaciones y la riqueza conceptualcontemplada por el segundo aún no se %a %ec%o e plicita como procedimiento computacionalbien delimitado.

c) +odelo h%#rido de e$emplares y teor%as previas

3edin y 0%oben proponen un modelo h%#rido con#uga la representación de e$emplares y elconocimiento del mundo . Esta propuesta es aún más inespecífica que la anterior, pero en laque se contemplan aspectos centrales del proceso de combinación conceptual. 2os autores atrav"s de sus resultados e perimentales ponen de manifiesto algunas de las deficiencias del


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modelo de modificación selectiva y la necesidad de la estructuración conceptual más completa ycon mayor capacidad de cómputo.

2os autores, a partir de sus resultados e perimentales, descubrieron que las propiedades delos conceptos, le#os de ser independientes entre sí &modelo de modificación selectiva',establecen ricas y variadas relaciones entre sus propiedades. Esta relación entre laspropiedades de un concepto fluctúa en función del conte*to . En definitiva, los resultados de3edin y 0%oben ponen de manifiesto:

• El cambio en el valor de una de las propiedades del concepto provoca tambi"n el cambio enlos valores de las propiedades relacionadas. or e$emplo , en el caso de evaluar la tipicidadde una cuc%ara de madera y una cuc%ara de metal , los su#etos consideraban que la

cuc%ara de metal era más típica del concepto simple cuc%ara que la cuc%ara de madera ,pero la cuc%ara de metal era menos típica del concepto cuc%ara grande que la cuc%ara demadera . 0e encontró que %abía una interacción entre las dimensiones tipo de material ytama+o y que "sta se refle#aba en los #uicios de tipicidad

• -on respecto al conte to, los autores encontraron que el patrón de seme#anza variaba enfunción del sustantivo sobre el que se aplicaban los ad#etivos. -uando los mismo ad#etivos,por e$emplo , negro, gris y blanco se aplicaban a dos conceptos distintos, tales como nubeso pelo , los su#etos consideraban que para el concepto nube el color negro y el gris eranmás seme#antes, mientras que para el concepto pelo lo eran gris y blanco. 4ambi"n seencontró que una misma propiedad puede ser más crítica para un concepto que para otro. E#:

-urvo $ara plátano o para boomerang .

Estos resultados mostraban que en la estructuración conceptual %abía algo más que elcómputo de pesos en las distintas propiedades y que posiblemente toda la información sobre las

relaciones entre estas propiedades no se encuentren directamente representadas con elconcepto, sino que puede ser procesada según se necesite.

d) +odelo de especiali ación conceptual ampliado

isnieFsGi presenta un análisis bastante e %austivo sobre la combinación conceptualsustantivo@sustantivo e identifica tres tipos básicos de combinaciones de los conceptos:

• $or una relación entre el concepto base y el concepto que lo modifica & perro policía: perroadiestrado para descubrir y perseguir aquello que desea capturar '

• $or una o más propiedades que se aplican sobre el concepto base & pez martillo: pez conforma de martillo '

• $or una combinación %íbrida de los dos conceptos & aparta@%otel: una combinación de algunasde las propiedades del %otel y apartamento o una conjunción de las propiedades de ambosconceptos '

/na perspectiva &tratada en el modelo de especialización conceptual' asume unarepresentación por esquemas en la que el concepto principal adopta la relación del conceptomodificador. 0iguiendo con el e#emplo del concepto compuesto pez martillo se supone quecuando se produce esta combinación conceptual el esquema del concepto pez adopta en la


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variable forma el valor martillo .

2as investigaciones sobre la com#inación conceptual !sustantivo0sustantivo se %ancentrado en aquellas combinaciones que se generan por la relación entre el concepto base y elconcepto que lo modifica. 0e %an llegado incluso a identificar las relaciones básicas mediante lasque se pueden combinar los conceptos y se asume que la frecuencia con la que se %a utilizadoel concepto modificador y las relaciones básicas influyen sobre la interpretación de los nuevosconceptos combinados.

isnieFGsGi amplía el modelo de especialización conceptual a+adiendo los procesos decomparación y construcción para los conceptos compuestos por propiedades y combinaciones%íbridas. 2os procesos de comparación y construcción son seme#antes a los propuestos por Hentner para e plicar el razonamiento analógico. Estos dos procesos son necesarios paradeterminar las seme#anzas y diferencias entre el concepto base pez y el que lo modifica

martillo y poder integrar la nueva información para la construcción del nuevo conceptocombinado &pez martillo'. En este caso, las propiedades no se suman al nuevo concepto, sinoque se crean produciendo un cambio conceptual. Bgual sucede con el concepto %íbrido aparta@%otel, que con#uga propiedades de ambos dando lugar a un todo diferente.

. El proceso de categori ación

!nalizaremos cómo las propiedades de los e#emplares se agrupan en una categoría. Iuenaparte de las investigaciones se apoyan directa o indirectamente en la noción de seme$an a .

rincipio de seme$an a

En el caso de las propiedades prototípicas & enfoques probabilísticos ' determinadose#emplares se consideran más típicos o más representativos que otros con respecto a supresencia categórica y cómo la tipicidad de un e#emplar era una medida de seme#anza dele#emplar con su prototipo.

En el enfoque de los e#emplares &seme#antes entre sí' se rec%aza la idea de un prototipo y sedefiende que la categorización consiste en el cómputo de la seme#anza entre los e#emplares, enlugar de consistir en una descripción unitaria de la clase como un todo.

2a seme#anza parece ser aquello que %ace que una categoría pueda aglutinar un con#unto dee#emplares. 0in embargo, la seme#anza es un t"rmino escurridizo porque, aunque es cierto quelos miembros de una categoría parecen seme#antes, esta e plicación es en sí misma recursiva,ya que supone la e plicación de por qu" las cosas parecen seme#antes. !sí, encontramos que

muc%as cosas parecen seme#antes por el solo %ec%o de pertenecer a la misma categoría. or e$emplo , en el caso de agrupar la naran#a y el plátano frente a la naran#a y el balón. En otraspalabras, la estimación que %acen los su#etos sobre la seme#anza puede estar influida por elpropio conocimiento de que aquello que se compara pertenece a la misma categoría.

0egún 4versGy , la seme#anza se define en función de las propiedades que son comunes ydistintivas en un con#unto de e#emplares, pero que se encuentran ponderadas en t"rminos desu saliencia o relevancia . 2a seme#anza depende de las ponderaciones de las propiedades, lo


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que nos permite e plicar por qu" ballena se agrupa con mamíferos , a pesar del número depropiedades en común que posee con los peces . En este caso, el conocimiento teórico %apermitido ponderar diferencialmente unas propiedades frente a otras, o se recurre a laspropiedades diagnósticas para arbitrar esta categorización.

0in embargo, el propio 4versGy demuestra cómo las ponderaciones varían en función delconte to estimular y de la tarea e perimental. 9e tal forma que no e iste una respuesta unívocaa la pregunta de cuán seme#ante es un ob#eto con respecto a otro. 2os su#etos, en realidad,basan sus #uicios en ciertas propiedades según su relevancia para una situación concreta, esdecir, no enumeran todo lo que conocen, sino las propiedades que les parecen más relevantesen esa situación concreta.

>rente al principio general de seme#anza, otros enfoques proponen que es el propioconocimiento que tienen los su#etos y sus teorías ingenuas sobre el mundo lo que restringe laconstrucción y organización categórica.

&onocimiento previoEste enfoque guiado por el conocimiento previo o las teor%as ingenuas determina cuáles

son las propiedades relevantes para una categoría. 9e esta forma, se entiende que lacategorización no se da aisladamente sino que los conceptos se organizan circunscritos alconocimiento estructurado o teorías ingenuas que tienen los su#etos y que les permite actuar deforma co%erente.

2a categorización basada en el conocimiento organizado permite articular las relaciones inter e intracategoriales de modo que la estructuración conceptual no se reduzca a lista depropiedades, sino que se encuentre inmersa en un cuerpo de conocimientos con estructura y

co%erencia.En esta línea de una categorización guiada por el conocimiento tambi"n podemos incluir

aquellas teorías que asumen una representación de la información en estructuras deconocimiento tales como los esquemas, los guiones, los marcos o los modelos mentales. !%orabien, en contraposición al prototipo, un esquema no necesita especificar los valores de suspropiedades, sino que estas propiedades &variables' son gen"ricas y adoptan valores en funcióndel conte to.

! continuación vamos a e poner dos perspectivas sobre la inducción categórica quepretenden e plicar la fle ibilidad de este proceso. !mbos enfoques pertenecen al marco de losmodelos computacionales, el primero pertenece al paradigma simbólico y el segundo alparadigma cone ionista.

a) La inducción categórica como sistema de reglas distri#uidas

$aradigma simbólico clásico : se utilizan símbolos atómicos para denotar las entidadessusceptibles de ser interpretadas semánticamente y dic%as entidades se manipulan por lasreglas que definen el sistema. Este enfoque se encuentra cercano a la perspectiva que defiendeel principio de estructuración del conocimiento para e plicar la categorización, aunque tambi"n


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%ace uso de la seme#anza y contempla la interacción con el conte to.

$ara algunos autores, la función fundamental de la categorización es la generación deinferencias relevantes para una meta, definiendo las categor%as como grupos de reglasrelacionadas que son el producto de un sistema dirigido por metas. 9esde esta perspectiva, laevocación de un concepto ocurre cuando "ste presenta una relación e plicativa suficiente delconte to, en lugar del simple empare#amiento de propiedades.

2os aspectos relevantes del proceso de categorización pueden determinarse sólo si se tieneen cuenta la interacción entre las propiedades de los e#emplares y las situaciones causales enlas que ocurren. El proceso que determina cuáles son los aspectos de los e#emplares que van aponderarse, tiene que basarse en una e plicación de por qu" ciertas propiedades asumen unosvalores y otras no lo %acen. 0in embargo, la ponderación de las propiedades no es estática, sinoque depende del conte to y de las metas del sistema.

El 3odelo denominado Es uemas de ra onamiento pragm'tico de Dolland , DolyoaG ,


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• 2a e#ecución de las reglas seleccionadas para que llevan a cabo las acciones especificadas.

Estas reglas, a su vez, están organizadas en función de los patrones de condiciones yacciones, dando lugar a dos tipos de organización:

• =rganización implícita : si la acción que es consecuencia de una regla satisface la condiciónde una segunda regla, entonces la e#ecución de la primera conducirá a la e#ecución de lasegunda regla.

• =rganización e plícita : la cone ión entre reglas viene indicada directamente, y las reglas quese activan con#untamente quedarán conectadas con el tiempo, formando un con#untointerrelacionado de reglas.

escripción del proceso de inducción categórica

El modelo de los esquemas de razonamiento pragmático concibe las categorías como uncon$unto de reglas agrupadas ue comprenden supuestos pro#a#il%sticos so#re las

propiedades ue ocurren con otras propiedades y en el ue se pueden activar simult'neamente varias reglas.

En la ig. 3.3 & er $ág. 6/?' se presenta una representación esquemática del funcionamientode este modelo en el que se pueden activar simultáneamente varias reglas. -ada uno de losnodos de la parte superior representa la condición de una regla, y los nodos intermediosrepresentan la acción correspondiente . En concreto, el e#emplo ilustra la categorización de unanimal que reúne varias condiciones que se corresponden con distintas propiedades y lasacciones que se corresponden con varias categorías. -omo podemos ver en el e#emplo, ele#emplar que se va a categorizado recibe apoyo de varias reglas con diferentes condiciones ycada uno de los nodos - recibe el apoyo de al menos una regla. En este caso y ba#o el supuesto

de que cada una de las reglas tenga la misma fuerza, el nodo - 5 recibe el mayor apoyo y sedispara la acción correspondiente: el e#emplar se categorizará como perro.

• -uando las categorías (4 son mutuamente e*cluyentes , las reglas correspondientespueden activarse simultáneamente, de forma que, por e#emplo, un animal peludo con colapuede categorizarse como perro, gato o ardilla

• -uando las categorías son mutuamente e*cluyentes , y por tanto, pueden disparar accionesque entran en conflicto, se establecen reglas que in%iben las reglas conflictivas

En la ig. 3. & er $ág. 6/J' vemos cómo se complementan las reglas de la ig. 3.3 conreglas in%ibidoras que enlazan directamente con los nodos -. Estas reglas in%ibidoras se

encuentran representadas por las líneas discontinuas deba#o de los nodos y %acen referencia areglas del tipo si el nodo C ₃ está activado, entonces el nodo C ₂ , se encuentra inactivo . Estopermite que se pueda integrar de forma fle ible la presentación de información parcial ofragmentada.

!demás, como puede verse en la ig. 3.5 &$ág. 6/ ' cada una de las reglas cuenta con unvalor de apoyo &según las diversas fuentes activadas' y una ponderación . E$emplo: en estecaso concreto, la información que entra en el sistema apoya de igual forma a los nodos


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representados. 0in embargo la mayor ponderación previa del nodo 6 %ace que "ste seconsidere la categorización tentativa. $ara evitar las generalizaciones poco plausibles, lacategorización cuenta con un um#ral de confirmación que establece un criterio para lavariabilidad del con#unto de propiedades que se están considerando. En este e#emplo no se

alcanza el umbral de confirmación, y, por tanto, se requiere de mayor información para confirmar la categorización .

En la concepción de este modelo no se entiende que estas reglas sean una definición de lacategoría, sino un con$unto de e*pectativas que se consideran verdaderas siempre y cuandono se contradigan por la información presentada en el sistema. En ausencia de mayor información, estas e pectativas por defecto proporcionan el me#or esquema para la situaciónactual.

2a probabilidad condicionada de una categoría puede representarse implícitamente por lafuerza de un con$unto de reglas . !demás, estas reglas se organizan en #erarquías por defectoque se ordenan por e pectativas basadas en las relaciones subordinadas y supraordenadas. !trav"s de la organización e plícita, se enlazan las relaciones entre categor%as . En virtud deestos marcadores, un ob#eto dentro de una categoría se encuentra implícitamente conectado conuna red de categorías. 9e esta forma, la categorización no depende de una descripciónmonolítica, sino de una combinación de propiedades y situaciones. !sí, tambi"n se evita elproblema computacional de representar un nodo para cada una de las propiedades.

! trav"s de estas #erarquías por defecto se pretender representar la incertidumbre sobre laque tiene que operar el sistema. Estas #erarquías pueden representar:

• En un nivel las generalizaciones que son útiles.

• En otro nivel la información más específica.

0e asume tambi"n que los su#etos representan la variabilidad del ob#eto con respecto a untipo de propiedad. El número de e#emplares necesarios para alcanzar la generalización seráfunción de "sta variabilidad:

• -uando e isten pocos niveles e cepcionales, entonces la generalización con pocose#emplares será automática.

• -uando e isten muc%as e cepciones, entonces las generalizaciones serán d"biles otentativas.

9e acuerdo con esta teoría, los grados de tipicidad pueden interpretarse en t"rminos de la

organización de la $erar u%a por defecto . El modelo mental de un ob#eto particular sería uncon#unto de reglas derivadas de una variedad de conceptos supraordenados más cualquier información particular disponible:

• 2os e#emplares típicos se ad%ieren con reglas supraordenadas &las más generales'

• 2os e#emplares atípicos lo %acen con reglas e cepcionales

Esto implica que no es necesario asumir un prototipo e plícito, en el sentido de un e#emplar ideal construido por la media de los e#emplares para representar todo lo que se induce de una


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estructura categórica. 2o que se propone es una abstracción y representación del conocimientogeneral de las distribuciones de las propiedades por medio de agrupaciones de reglas. Estopermite que se pueda acceder a un prototipo siempre y cuando lo requiera la situación, perotambi"n puede e istir implícitamente como una amalgama de supuestos por defecto.

En resumen, este modelo intenta e plicar la comple#a red de relaciones en función delconocimiento que el su#eto construye en t"rminos causales y que algunos como 3urp%ydenominan conocimiento teórico. !sí, se concibe que la categorización no ocurre de formaaislada, sino inmersa en teorías que tienen los su#etos sobre aquello que les rodea. 2as teoríasque se construyen e plican el mundo en función de ellas, "ste se divide en clases. -on el fin decaracterizar el conocimiento sobre la utilización de un concepto se %an de incluir las relacionesasociadas con ese concepto y otros conceptos que dependan del mismo. $odríamos decir que elparadigma simbólico e plica la categorización fundamentándose en el conocimiento que seconstruye sobre el mundo que nos rodea y que constituye una teoría sobre el mismo.

#) La inducción categórica como sistema de activación distri#uida

El enfo ue cone*ionista proporciona una nueva forma de concebir la categorización y losmecanismos computacionales subyacentes. *no de los supuestos principales %ace referencia ala arquitectura del modelo. El sistema de procesamiento del enfoque cone ionista se encuentraconstituido por redes de activación que comprenden un con#unto amplio de unidades deprocesamiento unidas por cone iones con pesos diferenciados.

2os modelos cone ionistas describen los procesos mentales en t"rminos de los patrones deactivación que se definen en una red interconectada; la información se transmite por las

propiedades estadísticas de los patrones de activación en un con#unto de unidades y no por unidades particulares. 2as unidades son unas entidades de procesamiento que asumen unosvalores de activación basados en la suma ponderada de lo que entra en el sistema y de las otrasunidades que están dentro del sistema. El papel que desempe+a la unidad se define por lafuerza de sus cone iones, tanto e citatorias como in%ibitorias. En este sentido el conocimientoestá en las cone iones &no en las representaciones estáticas y monolíticas de los nodos'.

Estos modelos computan por medio de las cone iones entre estas unidades deprocesamiento, es decir, las cone iones son el medio por el cual interactúan las unidades. !estos modelos tambi"n se les conoce como modelos de procesamiento distribuido en paralelo&$9$' queriendo destacar que el procesamiento es resultado de las interacciones que ocurren

entre un número importante de unidades. El procesamiento es realmente activo en el sentido dequeda lugar directamente a más procesamiento, sin necesidad de un procesador central o de unmecanismo de empare#amiento y aplicación de reglas.

$odríamos decir que en este tipo de modelo el conocimiento adopta la forma de una red quesatisface restricciones, restricciones que vienen impuestas por el conte to. En estos modelos noe isten entidades representacionales que se correspondan con conceptos, #erarquías por


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defecto o esquemas. Estas entidades digamos que se encuentran implícitas, y que emergen delas interacciones de un amplio con#unto de restricciones.

El modelo cone ionista que se va a analizar, pertenece a los modelos de satisfacción derestricciones , que simulan un proceso que satisface simultáneamente un número considerablede restricciones y en el que no %ay una solución única que pueda satisfacer todas lasrestricciones. 2as restricciones que ya están implícitas en el patrón de activación van adeterminar el con#unto de posibles estados del sistema, interactuando con la entrada deinformación. 2a relevancia diferencial de las restricciones se encuentra refle#ada en la fuerza dela cone ión entre unidades. !demás, cada una de las unidades presenta tambi"n un sesgo,refle#ando la probabilidad a priori de estar activadas. El a$uste glo#al que alcanza el sistema esla suma de los grados en ue cada par de unidades contri#uye a la #ondad de a$uste6 m'sel grado en el ue las unidades satisfacen las restricciones de la entrada de información .Es decir, la contribución de un par de unidades es producto de sus valores de activaciónmultiplicado por los pesos de las cone iones. $or tanto, el a$uste es la suma de todas las

contribuciones individuales que el sistema busca ma imizar. En el siguiente apartado se va adescribir el funcionamiento de este modelo.

escripción del proceso de inducción categórica

-on el siguiente e#emplo se va a ilustrar los supuestos del funcionamiento de una redcone ionista de este tipo. 2os datos pertenecen al modelo de 1umerl%art , 0molensGy ,3c-lelland y Dinton . En la Ta#la 3.3 &$ág. 666' aparecen los t"rminos que fueron presentadospara que los su#etos evaluaran su pertenencia categórica en una serie de %abitaciones: oficina,dormitorio, cuarto de ba+o, salón y cocina . 2os cuadrados se+alados en gris representan laactivación de dic%a propiedad y los cuadrados en blanco su desactivación . -ada una de estaspropiedades representa un patrón de activación con respecto al resto de las propiedades .

En la Ta#la 3. &$ág. 668' se presenta la matriz de pesos. 2a fuerza de las cone iones seobtuvo del cálculo de las concurrencias de todos los t"rminos. -ada unidad se representa por uncuadrado y dentro de cada cuadrado aparecen los pesos de esa unidad con respecto al resto delas unidades, teniendo en cuenta sus posiciones. !sí, por e$emplo , en la primera unidad &tec%o'la segunda posición de la primera fila representa el peso de la cone ión &@/./K' de esta unidad&tec%o' con la segunda unidad &pared', la tercera posición representa el peso de la cone ión &@/./8' de esta unidad &tec%o' con la tercera unidad &puerta', y así sucesivamente .

En la ig. 3.7 &$ág. 665' se %a intentado ilustrar cómo se encuentra la rede en este con#untode propiedades. 9ebido a la gran cantidad de datos que %ay que mane#ar, sólo se %an elegidoaquellos que se encuentran activados en el prototipo oficina. ! trav"s de esta representación sepuede apreciar la idea esencial del estado de activación de una red determinada . -omopodemos ver, este planto pretende representar un con#unto de unidades, cuyas ponderaciones%acen que emer#a una configuración que se identifica con el prototipo . 2as propiedades seencuentran distribuidas por toda la red y la fuerza de sus cone iones %ace que el patrón


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adquiera una configuración determinada . En esta figura tambi"n se %a representado el estado dela red desde otra perspectiva con el fin de que pueda apreciarse cómo se encuentra laconfiguración con respecto a las unidades que tambi"n están activadas, pero cuyos pesos noson tan altos, es decir, las restricciones son menores.

Estas redes de activación son sistemas de procesamiento que pueden computar estadísticos sobre sí mismas de forma que refle#an las fluctuaciones del ambiente del que sederivan sus datos. El procesamiento ocurre por medio de la evolución de estos patrones deactivación , que van actualizando los procesos entre las cone iones.

9e esta forma, cualquier configuración inicial con elementos activos e inactivos puedeevolucionar hacia una configuración esta#le partiendo de unos pesos iniciales. 0e asumeque cada vez que entra una estimulación en el sistema, "ste se mueve hacia un estadoesta#le en el que se alcanza una #ondad de a$uste m'*ima . En este sentido podríamos decir que el sistema es completamente reactivo &guiado por los datos '.

-uando entre información en el sistema, todas las unidades a#ustan su activación con el fin desatisfacer mayor número posible de restricciones. 0e podría pensar que el sistema se encuentracontinuamente esculpiendo una superficie en función de aquello que va recibiendo y de lasinteracciones con el resto de las unidades. !%ora bien, las categor%as no son entidadesestructuradas, sino que emergen en el momento en el que la interacción de todo el con#unto deunidades de la red alcanza una #ondad de a$uste óptima ; es decir, aquellas configuración queteniendo en cuenta el estado anterior del sistema y las activaciones y desactivacionesprovocadas por la entrada de información, logra satisfacer el mayor número de restricciones.

$ara resumir, el enfo ue cone*ionista , y más concretamente en los modelos de satisfacciónde restricciones, se reemplaza el marco simbólico por un nivel subsimbólico, denominado así por encontrarse entre las cone iones neuronales y los cómputos mentales. !%ora bien, convienerecordar que los constructos del cómputo mental son datos cognitivos que se e plican por unsistema pró imo en su funcionamiento a nivel neuronal.

5. 8esumen

2a inducción categórica %a estado siempre presente en las investigaciones psicológicas y nose puede %ablar de consenso. !sí nos encontramos con:

• El enfo ue cl'sico , que defiende una estructura conceptual con propiedades bien definidas.• Enfo ue pro#a#il%stico : que asume una estructuración basada en las frecuencias, tendencia

central, o la dispersión entre dic%as propiedades.

• rente a estas concepciones estructurales de la representación conceptual, el enfo ue de lose$emplares no asume una estructura propiamente dic%a; propone que todos los e#emplares seencuentran representados y que el nivel de abstracción necesario para generar una categoríatendría lugar en el momento mismo de la recuperación de la información almacenada. Esteenfoque dota al proceso de categorización con una capacidad de cómputo suficiente como para


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e plicar los resultados e perimentales sobre la sensibilidad al conte to, a las correlaciones entrepropiedades, al rango de la propiedad y a la propia tipicidad. -rítica:


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especialización se accede a la base de conocimientos que tiene el su#eto con el fin de elegir lavariable que va a ser modificada y que dará lugar a un concepto compuesto que seaco%erente dentro del sistema representacional.

• El modelo de modificación selectiva y el +odelo de Especiali ación conceptual , sepueden considerar complementarios dado que el primero aporta un procedimiento concretopara el cálculo de la combinación conceptual y el segundo amplia la riqueza del marcorepresentacional en el que se desarrolla este proceso.

• ropuesta ue com#ina la representación de e$emplares y el conocimiento del mundo ,este 3odelo %íbrido para la combinación conceptual asume una representación concreta delos e#emplares en la que tambi"n es necesario acceder a toda la base de conocimientos delsu#eto para poder e plicar las relaciones entre las propiedades de un concepto, los efectos delconte to sobre los #uicios de seme#anza y los distintos valores críticos que puede tener unamisma propiedad para distintos conceptos.

En el proceso de inducción categórica %emos tratado del principio de seme$an a y el de lasteor%as previas :

• -on respecto al proceso de categorización guiado por el principio de seme$an a : podríamosdecir que los su#etos suelen ser muy fle ibles con respecto a la noción de seme#anza. $or e#emplo, en los estudios de Iarsalou se muestra como pueden agrupar diversos e#emplaresen una categoría atendiendo a la temporalidad de sus propiedades, poniendo de manifiestoque la estructuración conceptual es altamente dinámica y dependiente del conte to. 2adesventa$a de esta fle ibilidad es que de#a sin e plicar la propia noción de seme#anza, por loque convendría más considerarlo como un %eurístico.

• 2os enfoques que defienden un proceso de categorización guiado por el conocimientoestructurado imponen ciertas restricciones al con#unto de propiedades que son relevantespara la categoría en co%erencia con el entramado de relaciones del dominio del conocimientoen cuestión. &r%ticas : *na teoría o un conocimiento estructurado tambi"n debe restringir suámbito de aplicación. 0i no %ay restricciones, entonces una teoría cualquiera puede adoptar cualquier estructura y dar lugar a cualquier tipo de categoría. $ara resumir podríamos decir que las investigaciones resaltan cada vez más que la interacción entre el conte to y unentramado comple#o de relaciones es responsable de la inducción categórica y que %ace faltacon#ugar tanto la seme#anza como el conocimiento estructurado si queremos e plicar elproceso de categorización.

2os dos modelos que %an servido para ilustrar la comple#idad del proceso de induccióncategórica %an puesto de manifiesto que "ste es un proceso lo suficientemente fle ible ydinámico como para ir a#ustando los cambios en las propiedades de los conceptos en función delconte to y del entramado de relaciones propias del sistema. !%ora bien, ambos modelospresentan dos perspectivas alternativas del modelo computacional subyacente a lacategorización:


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• 2a inducción categórica entendida como un sistema de reglas distri#uidas asume larepresentación simbólica del conocimiento y unas reglas de e#ecución.

• 2a inducción categórica entendida como sistema de activación distri#uida se asume larepresentación como patrones de activación con fuerzas de cone ión diferencialmenteponderadas &análogas al funcionamiento del sistema neuronal'.

En ambos modelos se contempla un con#unto de restricciones que vienen impuestas por elconte to y el estado propio del sistema, siendo el procesamiento en paralelo y estando elconocimiento distribuido, aunque su representación sea muy distinta.

2a decisión sobre qu" tipo de representación sería la más adecuada no resulta fácil, puestoque ambos modelos computacionales son lo suficientemente potentes como para ir acomodándose a las e igencias del funcionamiento y a los datos empíricos del comportamiento%umano. 0iguiendo la sugerencia de Estes , tal vez sería más provec%oso investigar sobre laposible combinación de ambos tipos de representaciones.

$or último, cabe se+alar que la coe istencia de ambas representaciones tampoco seencuentra e enta de problemas ya que podría entenderse de dos formas distintas:

• 0e podría asumir que el conocimiento se encuentra representado en una red de cone ionesdistribuidas y que la representación simbólica es tan solo el nivel conceptual del estado deactivación del sistema en un momento dado. Esta representación simbólica del estado delsistema se entiende como el producto emergente del cómputo de una representacióncone ionista.

• 4ambi"n cabría pensar que %ay un plano de representación cone ionista del conocimiento,pero que la representación simbólica del estado tambi"n puede %acer cómputos y que estenivel sea análogo a otras estructuras neurológicas en consonancia con las características deun plano de representación más conceptual.

psicología pensamiento uned tema 3

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