Aufmerksamkeit, Ähnlichkeit und die Beziehung zwischen Identifikation und Kategorisierung.

Ein einheitlicher quantitativer Ansatz zur Modellierung der Identifikation und Kategorisierung multidimensionaler Wahrnehmungsstimuli wird vorgeschlagen und getestet. Zwei Probanden identifizierten und kategorisierten dasselbe Set von wahrnehmungsidentischen Stimuli, die sich in separierbaren Dimensionen unterschieden. Die Identifikationsdaten wurden mit Shepards (1957) Rahmenwerk der multidimensionalen Skalierung-Wahl modelliert. Dieses Rahmenwerk wurde dann erweitert, um die Kategorisierungsleistung der Probanden zu modellieren. Das Kategorisierungsmodell, das die Kontexttheorie der Klassifikation von Medin und Schaffer (1978) verallgemeinert, geht davon aus, dass Probanden Exemplare von Kategorien im Gedächtnis speichern. Klassifikationsentscheidungen basieren auf der Ähnlichkeit der Stimuli zu den gespeicherten Exemplaren. Es wird angenommen, dass dieselbe multidimensionale Wahrnehmungsdarstellung der Leistung in beiden Paradigmen der Identifikation und Kategorisierung zugrunde liegt. Aufgrund des Einflusses selektiver Aufmerksamkeit ändern sich jedoch die Ähnlichkeitsbeziehungen systematisch zwischen den beiden Paradigmen. Es wurde einige Unterstützung für die Hypothese gewonnen, dass Probanden die Aufmerksamkeit auf die Komponenten-Dimensionen verteilen, um die Kategorisierungsleistung zu optimieren. Es gab auch Hinweise darauf, dass Probanden ihre Kategorievorstellungen möglicherweise mit abgeleiteten Exemplaren ergänzt haben. Die Implikationen der Ergebnisse für Theorien der multidimensionalen Skalierung und Kategorisierung werden erörtert.