Обсуждение результатов. Представление организации МС как ориентированного графа показывает, что возможности перемещения в этой структуре асимметричны, они повышают вероятность приближения к выигрышу, либо снижают вероятность проигрыша. Заметим, что количество ветвлений (пересечений) маршрутов возрастает в направлении от входа в МС к выходу (см. оценку величины отношения количества дуг, входящих в вершины МС, к количеству исходящих дуг), что повышает разнообразие вариантов выбора маршрута. Вхождение в вершины, относящиеся к группе «входных – выходных», повышает вероятность выигрыша, поскольку для этой группы вершин расстояние до выигрыша меньше, чем для проигрыша. Количество маршрутов, даже образующих только максимальные МС, а не все их множество, существенно превышает количество ординарных стратегий (линейных и циклических), содержащихся в СЗ (разница варьирует от –21 до +359 при med=12; точный тест Вилкоксона, Z=–5,069, p=3,99*10^-7). Эту разницу составляют виртуальные маршруты, потенциально готовые к реализации, но не реализовавшиеся. Если разделить выборку на две части по медиане различия количества маршрутов в максимальных стратегиях и ординарных стратегий, то есть по количеству виртуальных маршрутов, то для части выборки с их меньшим числом, корреляции между характеристиками МС, описанные выше для всей выборки, исчезают (например, количество маршрутов и количество выигрышей оказываются несвязанными, Rs=0,030, p=0,840), а для части выборки с большим числом виртуальных маршрутов – возрастают (те же показатели: Rs=0,442, p=0,001). Эта тенденция отмечена для всех приведенных корреляций.

Таким образом, важный фактор, определяющий эффективность МС в достижении выигрышей – виртуальные маршруты, образующиеся как побочный продукт формирования и реализации множества маршрутов за счет включения в них одних и тех же вершин, т. е. пересечения маршрутов. В силу комбинаторных закономерностей количество виртуальных маршрутов (побочных продуктов деятельности), нарастает быстрее, чем они, реализуясь, переводятся в «прямые продукты». Образование виртуальных маршрутов можно рассматривать как вариант имплицитного научения. Постоянно увеличивающаяся по объему совокупность виртуальных маршрутов, как побочных продуктов деятельности, является ресурсом для отбора наиболее эффективных способов достижения выигрыша. Важно, что закономерности топологической организации МС открывают новые возможности оценки сходства/различия СЗ, формирующихся у партнеров по игре.

Александров И. О. Формирование структуры индивидуального знания. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2006.

Александров И. О., Максимова Н. Е. Метастратегии в структуре индивидуального знания: организация неоднородной семантической сети // Материалы XV Международной конференции по нейрокибернетике. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2009. Т. 1. С. 183–186.

Александров И. О., Максимова Н. Е. Организация и свойства метастратегий как основы достижения целей в стратегической игре // Четвертая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Томск: Томский государственный университет, 2010. Т. 1. С. 122–124.

Адельсон-Вельский Г. М., Арлазоров В. Л. и др. Машина играет в шахматы. М.: Наука, 1983.

Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. М.: Наука, 1997.

Пономарев Я. А. Методологическое введение в психологию. М.: Наука, 1983.

Ушаков Д. В. Языки психологии творчества: Яков Александрович Пономарев и его научная школа // Психология творчества: школа Я. А. Пономарева / Под ред. Д. В. Ушакова. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2006. C. 19–142.

Харари Ф. Теория графов. М.: Мир, 1973.

Reber A. S. Implicit learning and tacit knowledge: An essay on the cognitive unconscious. N. Y.: Oxford University Press, 1993.

М. В. Аллахвердов[5]

Имплицитно-ассоциативный тест и эмоциональный струп-тест: сопоставление методов исследования имплицитных оценок[6]

Санкт-Петербургский государственный университет (Санкт-Петербург)

С чем бы ни сталкивался человек, он тут же формирует свое отношение к этому объекту, феномену или явлению. Более того, такая оценка образуется часто имплицитно. Другими словами, человек четко заявляет, что что-то хорошо или плохо, либо дает другую оценку, при этом он не способен точно определить, почему он так думает или говорит. Однако именно имплицитные представления играют важную роль в том, как человек себя ведет в той или иной ситуации, как реагирует на тот или иной объект. Такие неосознаваемые представления могут отличаться от того, что человек выражает эксплицитно. Наиболее очевидно это становится при изучении социально значимых проблем, в эксплицитной оценке которых человек часто проявляет социальную желательность. Во многом поэтому сейчас активно исследуется имплицитное (или в терминологии Я. А. Пономарева, интуитивное) знание и методы его извлечения. Оригинальные эксперименты Я. А. Пономарева (Пономарев, 1976) показали, что в первую очередь интуитивное знание раскрывается через действия. «Интуитивный опыт может проявиться, ведя за собой субъекта, направляя его руку» (Ушаков, 2006, с. 31). Наверное, именно это стало причиной того, что одним из наиболее популярных методов для изучения неосознаваемых оценок является имплицитно-ассоциативный тест (ИАТ) (Greenwald, Banaji, 1995). Так как в нем имплицитное (интуитивное) знание проявляется через интуитивные, автоматические действия субъекта.

В этом тесте испытуемым предлагается как можно быстрее классифицировать слова по категориям. Чаще всего испытуемым предъявляется две категории (например, X и Y), относящиеся к изучаемому феномену, и две оценочные категории (например, «хорошо» и «плохо»). Затем названия категорий попарно объединяют, таким образом получая новые сочетания категорий (например, «X хорошо», «Y плохо», «Y хорошо», «X плохо»), оставляя перед испытуемыми прежнюю задачу классификации слов. В основе метода лежит предположение, что в случае более сильных ассоциаций между изучаемыми и оценочными категориями классификация будет происходить быстрее, чем в случае слабых или противоречащих ассоциаций.

На сегодняшний день ИАТ используется для изучения большого количества социальных явлений, таких как расовые, классовые (Haider, Schneider, Sriram et al., 2015) и гендерные стереотипы (Chaxel, 2015), религиозные убеждения (Butz, Carvalho, 2015), неосознаваемая самооценка (Wegener, Geiser, Alfter et al., 2015) и другие. Отдельно стоит отметить работу Дж. Мюллер с коллегами (Mueller, Melwani, Goncalo, 2012), которые использовали данный метод для изучения имплицитной оценки креативности. В их исследовании испытуемым предлагались слова, которые относятся к одной из 4 категорий: «креативность» (новый, оригинальный и т. п.), «практичность» (практичный, функциональный и т. п.), а также слова, которые обозначали нечто хорошее (радуга, пирог, рай и т. п.), и слова, которые обозначали нечто плохое (рвота, ад, гниль и т. п.). Данное исследование показало, что несмотря на уверенные заявления людей «креативность – это хорошо», их имплицитные оценки говорят об обратном. Однако авторы связывают полученные результаты с жизненной неопределенностью.

Если человек находится в состоянии неопределенности, его предпочтения сдвигаются в сторону практичности.

Для того чтобы можно было в полной мере интерпретировать полученные результаты любого ИАТ, важно понимать природу эффекта, лежащего в основе метода. По нашему мнению, возможное объяснение этой природы можно выдвинуть по аналогии с объяснением для другого популярного теста, используемого для исследования имплицитных оценок – эмоционального Струп-теста (ЭСТ), так как мы предполагаем, что эффекты, лежащие в основе двух тестов, схожи и связаны с задачей игнорирования.