La structure cognitive sous-jacente à l'organisation des actions observées

Dans la vie quotidienne, nous rencontrons fréquemment des actions réalisées par d'autres personnes. Ici, nous visons à examiner les catégories et les caractéristiques clés sous-jacentes à l'organisation d'un large éventail d'actions dans trois expériences comportementales (N = 378 participants). Dans l'Expérience 1, nous avons utilisé une tâche de multi-arrangement de 100 actions différentes. L'échelle multidimensionnelle inverse et le clustering hiérarchique ont révélé 11 catégories d'actions, y compris la locomotion, la communication et les actions agressives. Dans l'Expérience 2, nous avons utilisé un paradigme d'énumération des caractéristiques pour obtenir un large éventail de caractéristiques d'action qui ont ensuite été réduites à 59 caractéristiques clés et utilisées dans une étude d'évaluation (Expérience 3). Une comparaison directe des évaluations des caractéristiques obtenues dans l'Expérience 3 entre les actions appartenant aux catégories identifiées dans l'Expérience 1 a révélé un certain nombre de caractéristiques qui semblent critiques pour la distinction entre ces catégories, par exemple, les caractéristiques de préjudice et de bruit pour la catégorie des actions agressives, et les caractéristiques de ciblage d'une personne et de contact avec d'autres pour la catégorie Interaction. Enfin, nous avons constaté qu'une partie de l'organisation basée sur les catégories est expliquée par une combinaison de caractéristiques pondérées, tandis qu'une proportion significative de variabilité est restée inexpliquée, suggérant qu'il existe des sources d'informations supplémentaires qui contribuent à la catégorisation des actions observées. La caractérisation des catégories d'actions et de leurs caractéristiques associées constitue une extension importante des études précédentes examinant la structure cognitive des actions. De plus, nos résultats peuvent servir de base pour de futures études comportementales, d'imagerie neuro et de modélisation computationnelle.