CAP. II SUCESOS AMBIENTALES Y CONDUCTUALES E Rs

CAP. II SUCESOS AMBIENTALES Y CONDUCTUALES
E: sucesos ambientales que se observan y controlan. Clasificaciones que realiza un observador, de las
condiciones ambientales de un sujetos.
Rs: sucesos conductuales que se registran y observan. Clasificaciones que de la conducta de un ss
realiza un observador.
I Datos molares y datos moleculares
Molar: unidades de comportamiento relativamente amplias.
Molecular: unidades de comportamiento menores y discretas.
Normalmente las clasificaciones moleculares requieren instrumental mas elaborado aunque
no necesariamente es así.
Las respuestas son clasificaciones que de la conducta de sujeto realiza un observador.
Análisis de los estímulos espaciales
Un análisis molecular diría que cualquier figura en un campo de 2 dimensiones consiste en una
serie de puntos distribuidos en formas diversas. La percepción de la figura completa se realiza a partir
de la percepción de los puntos, que son sus elementos.
Un análisis molar considerará que una figura bidimensional se percibirá directamente y antes de
la consideración de sus elementos. Ej: psicología de la Gestalt, estos se consideraban molarcitas y
proclamaban que las relaciones en el campo espacial se perciben directamente, y antes que la de los
elementos de ella.
Análisis de los estímulos temporales
Un análisis molecular puede dividir los estímulos que ocurren en un período dado de tiempo
en sucesos aislados e individualizados.
Un análisis molar no intenta sumar elementos pasados en el estado de un organismo en un
momento dado o anticipar futuros acontecimientos en términos del instante presente, al contrario, la
completa extensión temporal de un estimulo se considera como un todo.
Un análisis molecular ve los sucesos ambientales como poseyendo un efecto individual y por
separado sobre el organismo. Un análisis molar determinara sencillamente como varia el
comportamiento como función de la dosis de descargas.
Análisis del comportamiento
Guthrie (molecular como Sechenov) fue el 1ero quien realizó la distinción entre actos y
movimiento, argumentaba que todo el comportamiento, complicado o no, está formado por
movimientos musculares discretos. Un acto según el era una serie de movimientos. Por otra parte,
Skinner (molar), propuso que los actos (operantes) son las unidades básicas del comportamiento.
En un experimento realizado por Guthrie y Horton, se puede ilustrar la diferencia entre
Guthrie y Skinner. Colocaron gatos en una caja de experimentación de la que se podía escapar
presionando ligeramente una barra vertical colocada en el centro de la caja. Todos resolvieron el
problema casi inmediatamente, pero el interés era cómo lo habían hecho, así que tomaron fotos en el
momento en que tocaban la palanca y se abría la puerta. Se demostró que cada gato tenía una forma
de accionar la palanca con sus patas delanteras y que luego seguían haciéndolo así.
Para Guthrie cada gato aprende algo diferente, mientras que Skinner consideraba que todos los
gatos aprendieron lo mismo, es decir, a accionar la palanca y la diferencia de los movimientos es
irrelevante.
Ambos tipos de análisis son válidos, ya que nos dicen algo sobre el comportamiento y es
erróneo decir que uno es mas básico que el otro.
II Sucesos discretos
Aquel que ocurre en un período de tiempo tan breve, que es insignificante comparado con el
tiempo que transcurre entre las sucesivas apariciones de tal suceso. Ej: disparo de una pistola, un
destello de luz, etc. A veces un suceso continuo es considerado como discreto. Son utilizados por los
psicólogos experimentales como estímulos y respuestas ya que son uniformes, de fácil medida y
tienen accesibilidad para manipulación experimental.
Tanto para los sucesos conductuales como para los ambientales, la caracteristica de discreto es
una cuestión de convención.
En ciencia, mas molecular significa a menudo mas exacto, pero en psicología esto no es
siempre cierto.
Medida de los sucesos discretos
A veces antes del comienzo de un experimento, no está claro cuál es el aspecto del estimulo
que tiene el efecto mas simple o directo sobre el comportamiento. En ocasiones los parámetros del
estimulos son difíciles de controlar, pero fáciles de medir, ya que pueden establecer una relación
simple entre el ambiente y el comportamiento. Ej: Se puede controlar la intensidad de iluminación de
una bombilla pero no la cantidad de luz que llega a los ojos del sujetos.
Tiempo entre sucesos discretos
Los sucesos discretos, no emplean ningún tiempo apreciable, éste, el tiempo entre los sucesos
(inter-respuestas o tir), es la unidad de medida mas molecular. Una distribución de tiempos tir
mostrará el numero de espacios que se hallan en cada uno de los registros temporales.
Los compartimentos son la categorización de los tiempos inter-respuestas. Mientras mas
amplios hay menor precisión en la medición del intervalo.
Una distribución de tiempos inter-respuestas puede decir algo mas acerca de la succión (en el
ejemplo) que un registro, ya que recoge los datos de forma diferente; pero al colocar varias
distribuciones tir en un único compartimento, no se distinguirán entre ellos y se perderá algún detalle
de los datos.
Una potencial fuente de informacion que se descarta al pasar del registro de los hechos a la
distribución de tiempo inter-respuestas es la secuencia de ocurrencia de los hechos, que es real sea
cual sea la compartimentación.
Cuando jerarquizamos las TIR ignoramos donde hay TIR mas largos o mas breves, si al
principio o al final del periodo. Un inconveniente de las distribuciones TIR es que ignoran este tipo
de secuencias.
Distribución frecuencial de sucesos discretos
Es la recíproca del tiempo entre sucesos.
Si el tiempo entre sucesos es de 3 seg, entonces la frecuencia de aparición de estos sucesos es
1/3 = 0.33 sucesos x seg. También es cierto que cualquier distribución TIR puede convertirse en una
distribución frecuencial, tomando el valor de cada compartimento en su recíproca. Los tiempos entre
sucesos se expresan generalmente en graficas, mientras que los de frecuencia no lo hacen.
Para evitar errores, tanto de análisis de distribución TIR (pierden secuencias) como para las de
frecuencias (pierden detalles), es no utilizar un registro de sucesos, sino un registro acumulativo de
datos, que es una técnica estándar del repertorio cientifico, empleado como método en psicología a
partir de 1932, siendo Skinner quien demostró su utilidad. Su importancia reside en que registra
estructuras de comportamiento sin pérdida de detalles y es una fuerte influencia en el curso de la
investigación cientifica.
Es muy difícil hallar un registro de hechos que nos combine la estructura de los hechos y las
pausas.
Gilbert propuso un método para describir las pautas de respuestas en un registro acumulativo,
que tiene la creencia de que cuando los animales realizan cualquier forma de comportamiento, lo
hacen rítmicamente (constante).
1. Latencia: tiempo desde la presentación del estimulo y la aparición de la respuesta.
2. Tempo: actividad rítmica. (ej. Después del periodo de la latencia la rata empieza a succionar
con u promedio constante)
3. Perseveración: relación entre el tiempo total y el tiempo empleado en realizar la actividad
medida (ej. Succionar). Se representa como: perseveración = tiempo de succión / tiempo de
succión y de pausa.
4.
Resumiendo los aspectos principales en la medición de un Registro:
1. Latencia: tiempo hasta la primera respuesta
2. Tiempo: forma de la curva durante los períodos de respuestas (respuestas por unidad de
tiempo)
3. Perseveración: tiempo empleado en responder dividido por el tiempo total
Para cualquier intervalo se puede hallar tanto el tiempo como la perseveración. Cuando un
comportamiento se modifica, la parte que lo puede hacer mas fácilmente en general es la
perseveración  la distribución del tiempo empleado en realizar una actividad frente al de descanso.
Probabilidad de los sucesos discretos
La probabilidad es algo que no puede observarse directamente sino que se infiere de la
frecuencia relativa de ocurrencia de las cosas.
Frecuencia relativa: frecuencia que se especifica en relación a un suceso estándar. Ej. juego de
dados, suceso estándar: lanzamiento. La probabilidad de sacar 4 en una jugada es 1/6.
Existen 2 clases de medida estándar:
a. Ensayo se le presenta a un sujetos una serie de condiciones ambientales, observando las
características de las respuesta del sujetos, la cantidad de intentos en los que ocurre esta
respuesta refleja su probabilidad bajo dichas condiciones ambientales. Ej. Ofrecemos un dulce a
un niño 20 veces bajo condiciones similares y acepta el dulce en 10 segundos, 15 de las 20
presentaciones. La probabilidad de que acepte el dulce en 10 segundos es d 15/20 = .75
b. Unidad de Tiempo la probabilidad se calcula en términos de frecuencia de ocurrencia; un
hecho es mas probable cuanto mas veces se presente por unidad de tiempo.
Sucesos al azar
El registro acumulativo resulta inadecuado para estructuras de sucesos de ocurrencia muy
rápida o con diferencias temporales muy pequeñas.
Cuando un suceso ocurre al azar no se quiere decir que son infrecuentes o improbables. Ej. 2
redes ferroviarias de 2 países diferentes, una eficiente y otra ineficiente; y con horarios iguales. Se
supone que los trenes pasan cada hora. En cada red los 24 trenes paran en cada estación. En una red
los trenes siguen el horario mientras que en la otra llegan al azar.
a. Red eficiente: la probabilidad de que un tren llegue justo después de otro es nula, también la
probabilidad de que llegue 2 horas después que el precedente, un tren podría llegar unos pocos
minutos antes y después de la hora prevista, pero excepto si ocurre algo grave, los trenes llegaran
a su hora
b. Red ineficiente: existirá un caos, es posible que un tren llegue inmediatamente después que otro.
Es muy relevante que el paso del tren anterior no nos sirve de ninguna indicación útil, cualquier
tren es igualmente probable en cualquier momento. Para este tipo de red se puede decir que los
trenes circulan al azar.
Sean estímulos o respuestas, podemos decir que son realmente aleatorios cuando podemos
igualar horizontalmente una función de probabilidad frente al tiempo. Cuando la gráfica de
probabilidad entre sucesos en función del tiempo no es horizontal, sino que tiene crestas, los sucesos
no ocurren al azar en función del tiempo, sino que lo hacen en una estructuración.
Cuando la probabilidad es relativa se usa una técnica para descubrir si los sucesos suceden o no
al azar. (fig. 29, pág 72-74).
Ventaja de una dist. probabilista: permite saber cuando los sucesos ocurren al azar en función
del tiempo.
Estas funciones de probabilidad suelen llamares, funciones de – tiempo – interrespuesta – por
– ocurrencia. Término acuñado por Anger 1956, dicho nombre refleja el hecho de que la
probabilidad TIR es relativo al número total de ocurrencias de TIR iguales o mas largas.
Podemos concluir que la probabilidad de que una respuesta ocurra durante un intervalo solo
puede estimarse cuando ha habido previamente un número suficiente de TIR, un número grande
como el índice menor de intervalo. Así el número de oportunidades es el denominador de la fracción
de probabilidad con respuestas continuas, al igual en el lanzamiento de una moneda será el
denominador para calcular la probabilidad de que salga cara en una serie de lanzamientos.
III Sucesos continuos
Existen varios métodos por los que los psicólogos pueden trabajar con los sucesos continuos y
el mas utilizado es analizar estos sucesos en sus componentes discretos. Ej. montar bicicleta, en vez
de ver este suceso como continuo podemos centrarnos en el numero de pedaleos que se hacen por
minuto.
Un 2do método de tratar sucesos continuos es dividirlos en intervalos temporales, aunque ello
puede suponer que atender sólo al tiempo de ocurrencia es ignorar lo que realmente sucede.
IV Dimensión espacial de los sucesos
Ej. Herrnstein trata la distribución espacial de los sucesos conductuales con palomas: en este
experimento las palomas picoteaban una franja de caucho y ocasionalmente tenía acceso al grano.
Halló que las palomas acostumbraban a picotear el mismo espacio de la franja de caucho y no
lo hacían aleatoriamente en toda su superficie ya que la recompensa se ofrecía al picotear ciertos
puntos. Cuando se eliminó el premio, las palomas tendían a picotear por toda la franja.
Así, se vio cómo la distribución espacial del comportamiento dependía del medio, es decir, de
que el premio grano, estuviese presente o no.
Normalmente, en los experimentos, la parte espacial de los sucesos conductuales está
delimitada deliberadamente a facilitar el estudio de las relaciones temporales.
Sheffield y Campbell:
- Experimento: colocaban a cada rata en un aparato, donde cada una queda expuesta a 2 sucesos
ambientales por día:
1. La luz de la sala se apaga (para otras ratas, la experiencia es inversa, están a oscuras y el cambio
consiste en encender la luz).
2. Se alimentan las ratas. La variables exp crítica era cuando ambos sucesos se presentaban juntos o x
separado. Para un grupo de ratas la alimentación venía tras el período de oscuridad y para otro, la
alimentación estaba seleccionada aleatoriamente con el período de oscuridad.
- Objetivo: medir los cambios en la actividad de las ratas durante los períodos de oscuridad.
- Instrumento: medidor de estabilización para estudiar la conducta de las ratas.
- Resultados: ratas del grupo con ambos sucesos empezados estaban cada vez mas activas. Las del
otro grupo estuvieron muy activas en el 1er período pero poco a poco se fue extinguiendo.
- Conclusión: períodos de oscuridad se definían temporalmente, pero la actividad se definía
espacialmente.
En la dimensión temporal y espacial, los sucesos ambientales pueden tratarse de forma molar o
molecular. Ejs.
a. Conceptualización espacial molar, “fuera está soleado parcialmente, la
verdad de esta frase requiere que en la atmósfera haya espacios con sol y
otros sin él, pero no dice nada sobre lo que debe ocurrir en un punto
dado del espacio, ya que allí hay o no hay sol.
b. Un tratamiento molecular espacial puede hallarse en la pintura de Seurat
(puntualismo), cuyas imágenes se componen de pequeñas pinceladas de
varios colores primarios, cuando se observa una pintura muy de cerca, lo
que se ve es una extensión de muchos puntos de color, a medida que la
percepción es mas lejana emergen las escenas y se mezclan los colores. La
complejidad de nuestra experiencia puede expresarse en términos de la
interacción de los puntos o grupos puntos con los demás.
Con respecto a sucesos espaciales, la noción de molar en posición a la molécula es
considerada como dada de antemano.
V Relaciones temporales entre sucesos
Contigüidad
2 eventos que ocurren al mismo tiempo y en el mismo espacio, no relacionados.
Los asociacionistas británicos identificaban la contigüidad como la selección entre sesos
responsables del comportamiento aprendido. Actualmente para muchos psicólogos la contigüidad es
la clave del aprendizaje. Cuando dos hechos ocurren en el mismo momento o en una rápida
sucesión, devienen asociados y esta asociación aumenta en función de la cantidad de ocurrencias de
esta contigüidad.
Falta Pavlov.
Contingencia
La contingencia no puede ser juzgada instantáneamente, ya que una relación de contingencia
es una relación de probabilidad que requiere una referencia sobre lo que comprar. Para que entre A y
B se de tal tipo de conexión, no solo la presencia de A debe coincidir con la de B sino también la
ausencia de A debe coincidir con la de B.
Una relación de contingencia entre dos hechos consiste en cuatro sub-hechos expresados
como contiguos:
-AyB
- no A no B
- A y no B
- B y no A
Para aprender algo en base a la contigüidad la atención debe mantenerse solo un instante, el
de la contigüidad. Pero para aprender en base a la contingencia, la atención debe centrarse mucho
rato, apareciendo de nuevo la problemática entre psicología molar o molecular.
Si la base de cualquier aprendizaje es molecular debe expresarse en términos de contigüidad,
pero si es molar puede aprenderse por contingencia.
Las tablas de contingencia consisten en cuatro contigüidades, es posible que el aprendizaje
por contingencia se base en un aprendizaje anterior por contigüidad.
Correlación
Para determinar la relación entre A y B, se pueden comparar el numero de ocurrencias de A
con el de B. Si dividimos el numero de ocurrencias de A o B por el tamaño de la unidad temporal,
tendremos las frecuencias de A en frente a la de B. Cuando la frecuencia de A esta positivamente
correlacionada con B quiere decir que cuando ocurre A también ocurre B.
Una ventaja de las correlaciones es que pueden realizarse entre sucesos no discretos.
Tal como en la contingencia puede asumirse que se pueden aprender directamente
correlaciones de varios tipos, volviéndose a plantear la discusión entre psicología molar y molecular.
La frecuencia de sucesos discretos no tiene significación en un momento dado.