Teoria de deteccion de señales

Teoria de deteccion de señales

Teoría de la detección de señales ppt

La teoría de la detección de señales mide la precisión con la que se detecta la presencia de algún tipo de «señal» o estímulo. La palabra «señal» cambia de significado según la situación o el ejemplo. Por ejemplo, si alguien se lesiona, el análisis del médico puede medirse utilizando la teoría de detección de señales. Un ejemplo de «acierto» sería si la persona sufre un tirón muscular y el médico diagnostica correctamente a la persona lesionada (respuesta-sí). Una falsa alarma se produce cuando el médico observa una lesión que no existe, un fallo es cuando el médico no observa correctamente la lesión, y un rechazo correcto es cuando el médico se da cuenta correctamente de que no hay lesión. Es interesante observar que la detección de señales puede aplicarse a diferentes tipos de situaciones.

Además de observar los escenarios en los que se aplica la teoría de la detección de señales, este método podría ser un indicador crítico de si ciertas tecnologías se integrarán en la sociedad. Por ejemplo, el número de aciertos y rechazos correctos de un coche autoconducido es imprescindible para la seguridad de la sociedad. Una «señal» podría ser un peatón que cruza la calle, en cuyo caso la proporción de aciertos y rechazos correctos del coche debe ser del 100% para garantizar la seguridad. Si el coche de autoconducción tiene un «fallo», podría tener un resultado fatal. Aunque algo como los coches de autoconducción necesita tener un sistema de detección de señales extremadamente preciso, otros sistemas que no imponen peligro no tendrán que cumplir ese tipo de umbrales.

Teoría de la detección de señales ejemplo de psicología

La teoría de la detección de señales mide la precisión a la hora de señalar la presencia de algún tipo de «señal» o estímulo. La palabra «señal» cambia de significado según la situación o el ejemplo. Por ejemplo, si alguien se lesiona, el análisis del médico puede medirse utilizando la teoría de la detección de señales. Un ejemplo de «acierto» sería si la persona sufre un tirón muscular y el médico diagnostica correctamente a la persona lesionada (respuesta-sí). Una falsa alarma se produce cuando el médico observa una lesión que no existe, un fallo es cuando el médico no observa correctamente la lesión, y un rechazo correcto es cuando el médico se da cuenta correctamente de que no hay lesión. Es interesante observar que la detección de señales puede aplicarse a diferentes tipos de situaciones.

Además de observar los escenarios en los que se aplica la teoría de la detección de señales, este método podría ser un indicador crítico de si ciertas tecnologías se integrarán en la sociedad. Por ejemplo, el número de aciertos y rechazos correctos de un coche autoconducido es imprescindible para la seguridad de la sociedad. Una «señal» podría ser un peatón que cruza la calle, en cuyo caso la proporción de aciertos y rechazos correctos del coche debe ser del 100% para garantizar la seguridad. Si el coche de autoconducción tiene un «fallo», podría tener un resultado fatal. Aunque algo como los coches de autoconducción necesita tener un sistema de detección de señales extremadamente preciso, otros sistemas que no imponen peligro no tendrán que cumplir ese tipo de umbrales.

Teoría de la detección de señales atención

La teoría de la detección de señales (SDT) es una técnica que puede utilizarse para evaluar la sensibilidad en la toma de decisiones. Desarrollada inicialmente por investigadores de radares a principios de la década de 1950 (Peterson et al., 1954), el valor de la SDT fue rápidamente reconocido por los científicos cognitivos y adaptado para su aplicación en la toma de decisiones humanas (Tanner y Swets, 1954; Green y Swets, 1966). La premisa general de la TED es que las decisiones se toman en un contexto de incertidumbre, y el objetivo del decisor es separar la señal de la decisión del ruido de fondo. La SDT puede aplicarse a cualquier situación de decisión binaria en la que la respuesta del decisor pueda compararse con la presencia o ausencia real del objetivo. La ventaja de la SDT como medida de la toma de decisiones es que proporciona una medida de sensibilidad sin unidades, independientemente del sesgo del sujeto, que puede compararse con otras sensibilidades en situaciones muy diferentes.

Otra razón por la que la TED no suele incluirse en los planes de estudio de los estudiantes es la falta de ejemplos convincentes que demuestren la utilidad de la TED. A menudo, los ejemplos están relacionados con el rendimiento sensorial y la aplicación práctica de las técnicas de la TDS a situaciones de toma de decisiones de más alto nivel no es inmediatamente evidente para los estudiantes. Por ejemplo, Goldstein (2014) y Wolfe et al. (2015), dos libros de texto comunes de introducción a la Sensación y la Percepción, discuten la teoría de la TED en relación con la sensibilidad auditiva en el contexto del ruido. Sin embargo, hay más ejemplos intrínsecamente interesantes que pueden utilizarse en el aula para demostrar la versatilidad de la TDS a los alumnos. Dada la importancia del aprendizaje activo a través de ejemplos concretos cuando se aprenden principios estadísticos intrínsecamente abstractos como la TDS (por ejemplo, Watts, 1991; Garfield y Ben-Zvi, 2007), es responsabilidad de los educadores desarrollar ejemplos convincentes para captar el interés de los estudiantes de grado. En este caso, sostengo que los «principios» pseudocientíficos pueden utilizarse para demostrar el poder de la TDS, dado que muchos resultados pseudocientíficos pueden explicarse como la detección de patrones en un ruido sin sentido.

Aplicación de la teoría de la detección de señales en psicología

Uno de los primeros objetivos de los psicólogos fue medir la sensibilidad de nuestros sistemas sensoriales. Esta actividad condujo al desarrollo de la idea de un umbral, la cantidad menos intensa de estimulación necesaria para que una persona sea capaz de ver, oír, sentir o detectar el estímulo. Desgraciadamente, uno de los problemas de este concepto era que, aunque el nivel de estimulación se mantuviera constante, las personas no eran constantes en la detección del estímulo. En el proceso de detección de la señal influyen otros factores además de la sensibilidad de los receptores sensoriales. No existe un valor único y fijo por debajo del cual una persona nunca detecta el estímulo y por encima del cual siempre lo detecta. En general, los psicólogos suelen definir el umbral como aquella intensidad de estímulo que una persona puede detectar un cierto porcentaje de las veces, por ejemplo, el 50% de las veces.

La teoría de la detección de señales ofrece un enfoque para resolver este dilema. Este enfoque abandona la idea de un umbral. En su lugar, la teoría implica tratar la detección del estímulo como un proceso de toma de decisiones, parte del cual viene determinado por la naturaleza del estímulo, por lo sensible que sea la persona al estímulo y por factores cognitivos. En otras palabras, una persona será capaz de detectar sonidos o luces más intensos con mayor facilidad que los estímulos menos intensos. Además, una persona más sensible requiere menos intensidad de estímulo que una persona menos sensible. Por último, cuando una persona no está segura de si el estímulo estaba presente, decidirá en función de qué tipo de error de juicio es peor: decir que no había ningún estímulo cuando en realidad lo había o decir que había un estímulo cuando, en realidad, no lo había.