Интересное сегодня
Как антиоксиданты в питании влияют на депрессию и смертность...
Введение Депрессия — это аффективное расстройство, характеризующееся устойчивыми симптомами, такими ...
Предикторы наличия и поиска смысла жизни среди оманских студ...
Введение Пандемия COVID-19 оказала значительное влияние на различные сферы жизни, особенно на студен...
Уникальные дыхательные 'отпечатки пальцев': как ды...
Ваше дыхание уникально. Исследование, опубликованное 12 июня в журнале Current Biology издательства ...
Менделевская рандомизация: выявление причинно-следственных с...
Введение Одной из давних проблем в эпидемиологии является выявление причинно-следственных связей на...
Психологические аспекты пересадки сердца: исследование донор...
Введение Пересадка сердца (HTX) — это современный метод лечения сердечной недостаточности, тяжёлых т...
Почему мы хотим сладкого даже после еды: научное объяснение
Десерт — больше чем просто удовольствие Для многих сладкое — не просто лакомство, а настоящий ритуал...
Введение в межличностную координацию
В повседневном общении люди координируют свои действия, используя различные паттерны поведения для достижения успешных результатов. Это включает как синхронность — временную координацию одинаковых поведений в одно и то же время — так и комплементарность — координацию одинаковых или различных поведений, которые могут происходить в разные относительные моменты времени. Используя вычислительные методы, мы разрабатываем простую framework (рамку) для описания межличностной динамики поведенческой синхронности и комплементарности во времени и исследуем их зависимость от задачи.
Ключевые концепции координации
Исследователи межличностной координации использовали различные термины для описания паттернов, связанных с поведенческой синхронностью: alignment (совпадение), entrainment (подстройка), mimicry (мимикрия), accommodation (адаптация) и contagion (заражение). Эти термины охватывают явления, когда люди демонстрируют одинаковое поведение примерно в одно и то же время. Помимо этой межличностной синхронности, исследователи идентифицировали другие паттерны координации, которые позволяют достичь большей комплементарности в том, как люди организуют свое поведение во времени.
Методология исследования
Мы разработали упрощенную framework (модель) для описания динамики синхронности и комплементарности в диадах и исследования их зависимости от задачи. Модель намеренно проста, используя связанные линейные уравнения, которые могут реализовывать поведенческую динамику, подобную связанным осцилляторам, но учитывающие дополнительные особенности взаимодействия.
Математическая модель координации
Наш первоначальный подход основан на дискретных моделях динамических систем, которые позволяют прямое определение параметров и поведений. Мы моделируем единое поведение для двух взаимодействующих партнеров и представляем эти поведения как двумерный вектор, который итеративно обновляется с течением времени (одно измерение на смоделированного агента).
Поведение двух людей B(t) является функцией заданного контекста C и силы влияния I. Мы рассматриваем этот параметр C как "матрицу контекста", потому что он преобразует поведения двух людей на основе предыдущего временного шага (t − 1) с добавлением шума (U).
Результаты моделирования
Мы реализовали simulation (моделирование) в рамках этой framework (модели), чтобы исследовать влияние C на поведение двух связанных агентов. Мы стремились исследовать все возможные вариации матрицы C. Исследование всех возможных комбинаций параметров C позволит нам изолировать то, что управляет возникновением синхронности или комплементарности в этой модели.
Анализ корреляций
Чтобы учесть реляционную природу поведений, Pearson's r (коэффициент корреляции Пирсона) часто используется как зависимая переменная при исследовании межличностной синхронности. Если r сильно положителен, это указывает на двух агентов, которые синхронизируются в любом поведении, которое они демонстрируют в "разговоре"; если r сильно отрицателен, это suggests (предполагает) своего рода комплементарность — выполнение противоположного поведения другого агента.
Обсуждение результатов
Двустороннее collaboration (сотрудничество) широко изучалось эмпирически, но вычислительные модели в этой области были сосредоточены на учете motor coordination (моторной координации), такой как совместные действия, или тестировании specific cognitive mechanisms (специфических когнитивных механизмов), таких как prediction of actions (предсказание действий) и signaling (сигнализация). Мы представили простую framework (модель) моделирования, relevant (релевантную) как для совместного действия, так и для разговора, которая симулирует возникновение динамики поведения партнеров в различных контекстах collaborative tasks (совместных задач).
Теоретические implications (последствия)
Наши результаты показывают, что для возникновения комплементарности в simulation (моделировании) (такой как в scenarios (сценариях) очередности) по крайней мере один из двух агентов должен быть активно inhibited (ингибирован) задачей. Это inhibition (ингибирование) связано с самоограничением от действия. Хотя этот результат может быть inherent (внутренним) outcome (исходом) specification (спецификации) модели, он provides (предоставляет) essential insight (существенное понимание), revealing (выявляя), что наша framework (модель) способна исследовать fundamental structural ingredients (фундаментальные структурные составляющие) взаимодействий.
Ограничения и будущие направления
Несмотря на promising (многообещающий) характер как preliminary framework (предварительной модели), наша модель имеет различные limitations (ограничения) в дополнение к упрощенной природе, описанной выше. Например, мы в настоящее время представляем поведение как scalar signals (скалярные сигналы) вместо specific behavioral metrics (специфических поведенческих метрик). Это common limitation (общее ограничение), разделяемое среди вычислительных моделей, которые aim (ставят целью) представить межличностные взаимодействия.
Будущие улучшения модели
- Информационная восприимчивость: Параметр I в модели может быть адаптирован для capture (захвата) динамики влияния между собеседниками.
- Модальность поведения: Текущая модель использует сгенерированное число для представления одного поведения, такого как направление взгляда или речь.
- Последовательность поведения во времени: Текущая модель включает силу влияния, контекст взаимодействия и поведение, представленное сгенерированным числом в качестве initial parameters (начальных параметров).
Заключение
Первоначальные результаты и versatile extensions (универсальные расширения) этой простой вычислительной framework (модели) могли бы further accommodate (дополнительно accommodate) variability and complexity (изменчивость и сложность) социальных взаимодействий в human cognition and behavior (человеческом познании и поведении). Межличностное общение — это complicated multiscale process (сложный многомасштабный процесс), включающий координацию в conversational turntaking (очередности разговора), multimodal behavior (многомодальное поведение), включая взгляд и жесты, и даже correspondence (соответствие) в neurocognitive activity (нейрокогнитивной активности).