какие дети в «группе риска»

13.10.2020

© depositphotos.com

Согласно статистическим данным Федеральной службы исполнения наказаний за 2019 год, количество осужденных, находящихся в воспитательных колониях для несовершеннолетних по всей России составляет 1155 человек. Из них 95 – девочки и 1066 – мальчики. Возраст осужденных от 14 до 19 лет включительно. Сравнивая эти данные с данными десятилетней давности, можно сделать вывод, что подростковая преступность сократилась в три раза.

Однако, если общее число преступлений уменьшилось, выросло количество особо тяжких преступлений, совершённых несовершеннолетними. Такие данные приводит «Российская газета» со ссылкой на пресс-службу Генеральной прокуратуры РФ. Что толкает детей на совершение противоправных поступков и какие факторы формируют у подростков девиантное поведение, сотрудникам АНО «ЦИСМ»

 рассказал старший преподаватель кафедры экстремальной психологии факультета психологии МГУ имени М. В. Ломоносова Фёдор Ушков.

– Какие виды правонарушений характерны для современных подростков?

– В основном правонарушения, совершаемые подростками, связаны с кражами, угонами, грабежами, разбоями, нанесением телесных повреждений различной степени тяжести. Кроме того, это преступления, связанные с незаконным оборотом наркотических средств, убийства, изнасилования и действия насильственного характера. Это наиболее часто встречающиеся составы преступлений.

– Какую роль в формировании девиантного поведения подростков играет социальное окружение?

– Социальное окружение играет важную роль. И здесь, я бы подчеркнул, существенную роль играют именно микросоциальные ситуации. Это алкоголизм родителей, ассоциальная семья либо компания друзей, где подросток проводит большую часть личного времени. Влияние оказывают внутрисемейные конфликты и отношения в семье. Как утверждает криминолог Владимир Кудрявцев, состояние отчуждения преступника возникает ещё в раннем возрасте. По его мнению, около 10% агрессивных преступников считают, что мать не любила их в детстве.

Если опираться на научную литературу, то можно обозначить некоторые факторы, которые могут формировать девиантное поведение ребёнка. Спровоцировать противоправное поведение может недостаточность любви со стороны матери, жесткое воспитание со стороны отца, невнимание со стороны родителей или, наоборот, чрезмерная вседозволенность и безнаказанность. Все это может вызывать определённые травматические переживания ребёнка, которые он выражает через девиантное поведение. Также из-за нестабильной атмосферы в семье, из-за несогласованности требований со стороны взрослых у ребёнка не формируется чёткое понимание норм поведения, которые приняты в обществе.

– Какие существуют региональные особенности в профилактической работе с подростками?

– Сейчас проводится много исследований в сфере профилактики, эксперты ищут новые методы и подходы. На федеральном уровне разработкой таких программ занимаются Министерство просвещения, Министерство внутренних дел, Федеральная служба исполнения наказаний и другие министерства и ведомства. Ведётся большая работа, в которой регионы также задействованы. В некоторых субъектах Российской Федерации существуют свои индивидуальные подходы. Например, в одних особое внимание уделяется просветительской работе с родителями, а в других применяется технология социального сопровождения несовершеннолетних. В субъектах функционирует служба примирения – служба медиации в целях реализации восстановительного правосудия в отношении детей, в том числе совершивших общественно опасные деяния, но не достигших возраста, с которого наступает уголовная ответственность. Любая из этих технологий не стоит на месте, они развиваются и совершенствуются.

– Могут ли социальные сети провоцировать подростков на совершение преступлений? Каким образом?

– Конечно, мы понимаем, что современная молодёжь много времени проводит в интернет-пространстве, в социальных сетях.

Это неотъемлемая часть их жизни. Также мы понимаем, что в соцсетях существуют различные группы и сообщества, в том числе девиантной направленности. И, конечно, участие в таких группах может провоцировать подростка на совершение какого-либо преступления. Чаще это приобретение или распространение наркотических веществ, преступления экстремистской направленности.

– Каким образом чаще всего подростки вовлекаются в криминальные сообщества? В виртуальной среде или при личных контактах?

– Все очень индивидуально, и каждая ситуация уникальна. Однако из-за того, что интернет сейчас доступен подросткам практически круглые сутки, и контент, который они там просматривают, не всегда носит позитивный характер. Поэтому верно утверждать, что в первую очередь вовлечение подростков в деструктивные течения происходит в интернет-пространстве. Но опять же, нельзя отвергать и тот факт, что подростки узнают о криминальных субкультурах от своих друзей и одноклассников.

 

– Как строится работа по противодействию распространению криминальных субкультур?

– В правоохранительных органах этому уделяется большое внимание. Во всех ведомствах имеются программы, которые направлены на выработку у подростков критического отношения к нормам криминального поведения, на формирование социальных ценностей. Проводится комплексная работа, в которой принимают участие все заинтересованные службы. Все мы прекрасно понимаем, что современные подростки – это наше будущее, поэтому очень важно настроить детей на формирование правильных социальных ценностей.

Девиантное поведение предлагают исправить на государственном уровне

Благотворительный фонд ресоциализации детей и подростков с девиантным поведением «Шанс» и Агентство социальных инициатив предлагает создать социально-судебную службу по работе с подростками с противоправным поведением, а также разработать профессиональный стандарт «Девиантолог».

По данным специалистов, в России уровень рецидивной преступности среди несовершеннолетних составляет 60%, в тот момент как в европейских странах только 20% подростков совершают повторные преступления. По мнению руководителей фонда, подобные результаты связаны с отсутствием в России психотерапевтических методов работы с подростками с девиантным поведением.

Исследование зарубежного опыта работы в области психотерапии с подростками с девиантным поведением представили благотворительный фонд «Шанс» совместно с АСИ в рамках конференции «Декриминализация подростковой среды». Так, в Великобритании осужденные подростки отправляются по постановлению суда в специальные учреждения на психоаналитическую терапию, оплачиваемую государством. Также в Италии «судьи имеют консультанта по вопросам оценки состояния несовершеннолетнего для рекомендаций по реабилитации или психотерапии». Специалисты оценивают риски совершения повторного правонарушения, что позволило сократить уровень рецидивов до 20%.

В России, по данным представителей фонда, уровень рецидивной преступности составляет 60%. По мнению президента благотворительного фонда «Шанс» Гелены Ивановой, это следствие отсутствия психотерапевтических методов работы с несовершеннолетними.

Напомним, в январе подростки совершили нападения на школы в Перми, Челябинске и Бурятии, в результате которых пострадали ученики и учителя. Серию атак связали с криминальным контентом в социальных сетях, который мог «побудить школьников к противоправным, асоциальным поступкам». Глава СПЧ Михаил Федотов призвал Минобрнауки, МВД и СК «принять действенные меры по противодействию распространению вооруженного насилия в школах».

«В Москве на учете состоят около 4,7 тыс. детей и подростков от семи до 18 лет»,— рассказала участникам конференции госпожа Иванова, ссылаясь на данные столичных комиссий по делам несовершеннолетних и защите их прав за 2016 год.

Она подчеркнула, что с детьми, которые стоят на учете, не ведется никакой специальной психокоррекционной реабилитационной работы из-за отсутствия в подобных учреждениях нужным образом подготовленных специалистов. По ее словам, закрытые учреждения исправительного типа решают проблему противоправного поведения подростков только на время принудительного ограничения свободы, однако не влияют на формирование «собственных инстанций психики и совести».

Активисты предлагают создать в России государственную социально-судебную службу по работе с детьми и подростками с противоправным поведением. По их мнению, индивидуальная работа с применением различных видов психотерапии поможет выявить на ранних стадиях причину противоправного поведения и исключить повторные правонарушения у детей и подростков: «В отделении реинтеграции школы «Шанс» мы работаем не только с судебными пациентами, но и с подростками с девиантным поведением из неблагополучных семей,— подчеркнула Гелена Иванова.— 70% детей, которых я веду, не состояли на учете.

Начинается у всех все одинаково: плохо себя ведет, становится изгоем в классе».

В России практически отсутствуют специалисты, способные оказывать помощь подросткам. В фонде предлагает разработать профессиональный стандарт «Девиантолог», а также создать учебные программы для подготовки специалистов для работы с девиантными подростками. Соответствующие рекомендации будут отправлены органам исполнительной власти, Министерству внутренних дел РФ, судебным органам, а также учреждениям уголовно-исполнительной системы.

По мнению доктора психологических наук Ильи Слободчикова проблема девиантного поведения подростков является актуальной, однако из-за отсутствия «единого понимания на уровне государства о методах работы» создание социально-судебных учреждений преждевременно: «У нас нет не только адекватных методов работы с подобными вещами, но и системы работы. У нас никогда не рассматривалась на государственном уровне необходимость создания специализированных программ по такой работе».

Заведующий кафедрой медицинской психологии Казанского государственного медицинского университета доктор медицинских наук Владимир Менделевич в разговоре с “Ъ” отметил, что рекомендации фонда требуют более детальной проработки. Он также сообщил, что психокоррекция может помочь лишь тем подросткам, девиантность которых связана с психологическими причинами: «Наивно полагать, что терапевтическими методами можно исправить мировоззрение личности, растущей в криминальной среде. Не все противоправное поведение связано с психологией».

Анна Васильева

Чем опасна девиация? — Корочанская центральная районная больница

Четверг,  8  Август  2019

Мария Чуйкова – об асоциальном поведении детей и подростков.

 

Практикующий психолог рассказала, как помочь родителям избежать проблем с собственным чадом.

 «У меня же был такой замечательный ребёнок, а сейчас он подросток и совершенно меня не слушает, общается с плохой компанией, у него появились вредные привычки», — эта фраза в современном мире звучит не редко. Такое асоциальное поведение подростков вызывает неодобрение, а часто и удивление у родителей, заставляя их не на шутку беспокоиться и переживать за своё чадо.

«Термин „девиация“ применим к подросткам, но психологи говорят, что к такому поведению склонны дети и младших возрастов. Девиантное поведение — это обширное понятие, подразумевающее поведение детей, которые совершают асоциальные поступки, переступают черту закона, или ведут нездоровый образ жизни. В результате чаще всего подросток наносит ущерб себе, окружающим его людям или среде. Поведение девианта отличается от общепринятого и подвергается осуждению и резкой негативной оценке родителей и общества», — начала разговор психолог Корочанской центральной районной больницы Мария Чуйкова.

 

Почему так происходит

Есть чёткие предпосылки девиантного поведения. Психологи советуют искать первопричину именно в семье. Там у ребёнка формируются представления о культуре и модели поведения. Если он чувствует и понимает, что родители им не занимаются, уделяют мало внимания, не замечают его, естественно, он пытается удовлетворить свои базовые потребности в любви и заботе в другом месте. Зачастую удовлетворение этих потребностей и признание он получает среди сверстников, которые принимают его таким, какой он есть.

«Нужно понимать, что подросток не равен девианту. Хотя переходный период также характеризуется некоторыми чертами девиантности. Например, желание делать всё не так, как делают родители, резкие высказывания по отношению к старшим по возрасту, перепады настроения и эмоциональная замкнутость. Всё это является нормой в переходном периоде, когда ребёнок превращается во взрослого, ищет себя, расширяет свои границы, смотрит на возможности», — отметила психолог.

 

Всё гениальное просто

Любить своего ребёнка, заниматься с ним, воспитывать, принимать его таким, какой он есть, — это самый простой способ, позволяющий избежать девиантного поведения.

«Ответственность за воспитание детей лежит на родителях. Принято как: до садика ребёнка повоспитывали, а потом взрослые перекладывают эту задачу на работников дошкольных и школьных учреждений. „Я работаю, мне некогда этим заниматься“, — говорят они, тем самым возлагая свою прямую обязанность на кого‑то ещё. Это грубая ошибка. Только родители должны воспитывать детей, все остальные — помощники», — продолжила психолог.

Бывают ситуации, когда сами родители абстрагируются от своего 13–15-летнего ребёнка, считая, что они ему уже не нужны. Это заблуждение, потребность в родительском общении, внимании и любви у детей есть всегда, правда, с возрастом она проявляется не так сильно, как в младенчестве.

«Наладить отношения с ребёнком хорошо помогают «ритуальные выходные». Стоит чаще интересоваться, чем он живёт. Например, вместе сходить в поход, отдохнуть на природе, устраивать каждую пятницу или субботу традиционный семейный ужин. В такие моменты, когда родители и дети объединяются, обсуждают проблемы, разговаривают, ребёнок чувствует себя нужным и любимым. Он становится открытым для общения, энергичным, а главное, счастливым», — отметила Чуйкова.

Или другая ситуация: ребёнок приходит к родителям, чтобы рассказать о своей проблеме или поделиться чувствами и переживаниями, а взрослые заняты своими делами. Психологи советуют поступать однозначно: бросить всё и выслушать своё чадо.

«Получив несколько раз отказ, ребёнок больше не попросит о помощи, а это приведёт к нарушению взаимодействия между родителями и детьми. И опять же ребёнок будет искать то место или компанию, где его примут таким, какой он есть», — прокомментировала психолог.

Также избежать многих проблем в воспитании позволит правильное взаимодействие между поколениями. Родители не должны позволять вседозволенности и в то же время не доминировать над ребёнком настолько, чтобы сломать его как личность. Взрослые только помогают детям познавать мир, они заботятся о них, создают безопасные условия, а ребёнок сам должен прийти к определённым жизненным выводам.

«Родители часто говорят: „Я тебя люблю, когда ты себя хорошо ведёшь, получаешь хорошие оценки в школе, радуешь маму с папой. А если ты балуешься, кричишь, дерёшься, не помогаешь, я тебя таким не люблю“. Или другая фраза: „Посмотри, какой хороший мальчик Коля. Он учится хорошо и помогает во всём“. Ребёнок слышит эти слова так: „Ты плохой“. Получается, что взрослые запрещают выражать детям свои негативные эмоции. А дети не понимают, почему взрослым можно злиться, а им нет. Надо принимать ребёнка таким, какой он есть, разговаривать с ним как со взрослым, объяснить все доводы за и против. Например, к чему приведёт ребёнка общение с плохой компанией. В процессе вывести ребёнка на диалог, чтобы он сам пришёл к правильному выводу и не воспринимал советы как нравоучения», — посоветовала психолог.

 

Чтобы не было беды

Профилактика девиантного поведения ложится на плечи родителей. В первую очередь должно быть исключено физическое воздействие на ребёнка.

«Ни в коем случае нельзя прибегать к насилию за проступки и ошибки. Физическое наказание — это грубейшая форма нарушения личностных границ ребёнка. Это знак того, что только силой можно повлиять на ситуацию, это унижение. Ведь бьёт тот, кто сильнее, кому нельзя ответить. Возникает злость и обида. Поэтому все девианты так агрессивны по отношению к другим людям», — подчёркнула собеседница.

Психолог отмечает, что родители должны говорить о своём истинном отношении к каким‑то вещам и поступкам, уметь признавать ошибки, просить прощения у своего подростка (когда действительно виноваты). А главное: говорить о своих чувствах с ребёнком.

«Ключевое слово „своих“. Часто родители говорят: „Вот ты такой-сякой, неправильный! Натворил с три короба!“ Несомненно, реагировать на поведение девианта в более мягком ключе очень сложно, но нужно постараться. Оценивайте его поступки своим истинным отношением и озвучиванием чувств: „Знаешь, мне очень больно наблюдать, как ты сделал то‑то“. И ни в коем случае не давать оценку его поведения. Если ребёнок вам однажды нахамил, стоит сказать не о том, какой он плохой и нехороший, а что вам (родителям) это было неприятно и больно. И обнять… Подростковый возраст пройдёт, ребёнок повзрослеет и будет благодарен вам за проявленное понимание. Задача родителей не мешать и очень тактично и почти незаметно исправлять поведение детей», — подытожила Мария Чуйкова.

за названием — загубленные судьбы, а порой и жизни. Новости. Первый канал

В Иркутске возбуждено дело об убийстве 18-летней девушки. Её зарезала 15-летняя знакомая прямо на глазах у подруг. Почему, объяснить не смогла. Следователи говорят — такие дети часто не чувствуют ценности чужой жизни. Психологи называют их девиантными.

Девушке на оперативном видео всего 15 лет, поэтому мы не можем показывать ее лицо. Даже несмотря на то, что она цинично, как будто не произошло ничего серьезного, рассказывает полицейским, как убивала свою подругу. Что стало мотивом убийства, разбираются следователи. Девушка уже достигла возраста уголовной ответственности, а значит, что за все поступки будет отвечать сама — ей грозит колония для несовершеннолетних.

А в следующей истории ни о какой колонии речь даже не идет. Малолетнему садисту всего 12 лет, а это значит, что за все его поступки по закону отвечают родители. Мальчик тоже не то что не стесняется, а, кажется, с удовольствием рассказывает, как избивал пожилого-инвалида, соседа по коммуналке. От побоев мужчина скончался. Шестиклассник долгое время держал в страхе весь подъезд. Пенсионерка снизу показывает нож. Она всегда носит его с собой — боится, что станет следующей жертвой. На все предыдущие просьбы соседей полицейские только пожимали плечами — вот будет 14 лет, тогда и заберем, а пока пусть мама с папой воспитывают.

«Если подросток совершает преступление и на период совершения он не достиг возраста уголовной ответственности, выносится постановление об отказе в возбуждении уголовного дела. После вынесения подобного отказного материала направляется материал с ходатайством в суд. Ребенок находится под контролем своих родителей до решения суда о помещении его в спецучреждение», — рассказывает начальник подразделения по делам несовершеннолетних УВД по Северному округу г.Москвы Елена Бормотова.

Оказывается, в некоторых случаях изолировать все-таки можно. Правда, процедура эта обычно занимает недели. В этой громкой истории Илью через два дня все же отправили в Центр временного содержания несовершеннолетних правонарушителей. Маму теперь ждет лишение родительских прав, мальчика — закрытая спецшкола.

Такую детскую жестокость психиатры называют девиантным поведением, те есть поведением, отклоняющимся от нормы.

«Девиантное поведение может встречаться, как отдельный симптом при разных заболеваниях, при депрессиях, при синдроме дефицита внимания, когда сложности возникли дома или в школе», — говорит руководитель отдела клинической психиатрии детского и подросткового возраста ГНЦССП им. В.П. Сербского Анна Портнова.

Девиантное поведение может быть и не таким сверхжестким. В школе оно часто выражается в мелком воровстве или обычном хулиганстве. Например, девятиклассник принес в школу пневматический пистолет. Говорит, хотел повеселиться.

«Ребенок уже входит в ту пору, когда он отделяется от своих родителей, и он должен заявить этому миру о том, что он есть. Здесь подросток встает перед вопросом, каким образом ему самоутвердиться», — говорит педагог-психолог СРЦ «Дом милосердия» Алиса Гартэн.

Детский приемник-распределитель — конечно, не СИЗО и не колония. Но именно сюда суд отправляет малолетних хулиганов и преступников. За месяц психологи должны попытаться исправить то, что не удалось сделать в семье за годы. В комнатах — ничего лишнего, только разрешенные специнструкцией кровати и тумбочки. Режим строго по расписанию и даже в туалет только в сопровождении воспитателя в форме и погонах. О том, что за ними наблюдают не только камеры слежения и воспитатели, дети даже не догадываются.

«Когда подросток поджигает дверь, он не понимает, что он приносит вред хозяину. Объясняем ему, сколько эта стоила дверь. Люди очень переживали — вдруг они не успеют выйти из огня, и он тогда за голову брался и говорил, ну зачем же я это делал», — рассказывает начальник ЦВСНП ГУВД по г.Москве Тамара Мешкова.

Никаких косых или затравленных взглядов, никакого протеста. И ни одной попытки похвастаться своими «хулиганскими подвигами» ни на камеру, ни в приватном разговоре.

Часть детей решением суда все равно после отправят еще и в закрытые спецшколы или ПТУ — там их продолжат перевоспитывать. Кого-то вернут домой, и за них снова будут отвечать родители и школа, то есть те, кто когда-то не справился или не обратил внимания, а должны были. Увидеть проблемы в поведении подростка возможно еще в самом начале, главное — не проигнорировать их, а сразу принять меры. И это даже не столько умение, сколько желание на самом деле понять своего ребенка.

Социальная девиация. Психология девиантного поведения детей и подростков

Высшее образование онлайн

Федеральный проект дистанционного образования.

Я б в нефтяники пошел!

Пройди тест, узнай свою будущую профессию и как её получить.

Химия и биотехнологии в РТУ МИРЭА

120 лет опыта подготовки

Международный колледж искусств и коммуникаций

МКИК — современный колледж

Английский язык

Совместно с экспертами Wall Street English мы решили рассказать об английском языке так, чтобы его захотелось выучить.

15 правил безопасного поведения в интернете

Простые, но важные правила безопасного поведения в Сети.

Олимпиады для школьников

Перечень, календарь, уровни, льготы.

Первый экономический

Рассказываем о том, чем живёт и как устроен РЭУ имени Г. В. Плеханова.

Билет в Голландию

Участвуй в конкурсе и выиграй поездку в Голландию на обучение в одной из летних школ Университета Радбауд.

Цифровые герои

Они создают интернет-сервисы, социальные сети, игры и приложения, которыми ежедневно пользуются миллионы людей во всём мире.

Работа будущего

Как новые технологии, научные открытия и инновации изменят ландшафт на рынке труда в ближайшие 20-30 лет

Профессии мечты

Совместно с центром онлайн-обучения Фоксфорд мы решили узнать у школьников, кем они мечтают стать и куда планируют поступать.

Экономическое образование

О том, что собой представляет современная экономика, и какие карьерные перспективы открываются перед будущими экономистами.

Гуманитарная сфера

Разговариваем с экспертами о важности гуманитарного образования и областях его применения на практике.

Молодые инженеры

Инженерные специальности становятся всё более востребованными и перспективными.

Табель о рангах

Что такое гражданская служба, кто такие госслужащие и какое образование является хорошим стартом для будущих чиновников.

Карьера в нефтехимии

Нефтехимия — это инновации, реальное производство продукции, которая есть в каждом доме.

Электронная библиотека БГУ: Девиантное поведение: проблемы и противодействие

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib. bsu.by/handle/123456789/91452

Title:	Девиантное поведение: проблемы и противодействие
Authors:	Рубанов, А. В.
Keywords:	ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Социология ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Психология
Issue Date:	2013
Publisher:	Минск : БГУ
Citation:	Философия и социальные науки. — 2013. — № 3/4. — С. 58-62
Abstract:	В статье на основе многолетних социологических исследований анализируется проблематика девиантного поведения. Рассматривается степень распространения преимущественно в молодежной среде алкогольной и наркотической зависимости, склонности к табакокурению и игровой зависимости. Анализируются основные тенденции молодежной преступности и раскрываются ее причины. Выявляются внутриличностные и социальные факторы распространения данных девиаций. Особый акцент сделан на выяснение роли в формировании вредных привычек ближайшего микросоциального окружения: семьи и дружеской компании. Предлагается ряд мер по профилактике и преодолению различных видов девиантного поведения.=The article results long sociological research of deviant behavior. Levels of spread of alcohol, drug, nicotine and game dependencies among youth are analyzed. The main tendencies of youth criminality and its reasons are presented. Main interpersonal and social factors of spread of these deviations are analyzed. Important role of influence of nearest microsocial circles: family and friends. A number of steps to prevent and overcome deviant behavior are proposed. Keywords: deviant behavior, alcoholism, drug dependence, smoking, crimes, game dependence, prevention of deviations, youth.
URI:	http://elib.bsu.by/handle/123456789/91452
Appears in Collections:	2013, №3/4 Статьи факультета философии и социальных наук

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Отклонение от социальных норм

Статья, описывающая отклонение от социальных норм и ограничения этого подхода.

Необычное поведение, которое отличается от нормы или не соответствует социальным ожиданиям или требованиям, — это еще один метод, который использовался для определения ненормальности.

Аномалии в разных культурах

Аномальность иногда описывается как отклонение от социальных норм в обществе. Людей можно назвать ненормальными, если их поведение отличается от того, что принято в качестве норм общества.Однако культуры различаются, и поэтому невозможно установить универсальный набор социальных правил. То, что считается ненормальным в одной культуре, было бы совершенно нормальным в другой культуре из-за различного определения социальной нормы.

Значение термина «социальные нормы»

Социальные нормы — это социальные правила в обществе, многие из которых негласны. Они несут в себе «должное» (Gross 2015). Социальные нормы зависят от контекста и степени поведения и со временем меняются.

Проблемы с подходом к социальным нормам

Если конкретное поведение, которое ожидается, не выполняется, поведение считается плохим или нездоровым. Социальные нормы могут со временем меняться и изменять классификацию того, что считается «ненормальным». Например, однополые партнерства по-прежнему считаются «ненормальными» в некоторых частях мира. Еще в 1974 г. гомосексуальность был классифицирован как расстройство психического здоровья (Faudemer et al. 2015). Этот диагноз был удален, поскольку социальное отношение к гомосексуализму изменилось, поэтому больше не было социальной нормой считать его ненормальным большинством людей в западных странах, таких как Великобритания (Marshall 2017). Как следствие, однополое влечение больше не используется как симптом психического расстройства.Еще одна проблема, связанная с подходом социальных норм к определению ненормальности, заключается в том, что он потенциально может быть использован для облегчения удаления из общества определенных групп людей, которые считаются «проблемными» или «нежелательными» (Faudemer et al. 2015). В 1970-х и 1980-х годах в Советском Союзе политическим нонконформистам, выступавшим против коммунистического режима, регулярно ставили диагноз шизофрения и помещали в психиатрические больницы. Согласно этому определению, любой, кто нарушает социальные нормы, является ненормальным, и, следовательно, это очень сложный способ определения ненормальности.

---

Список литературы

_{Фодемер, К., Хайден, К., Макхейл, К. и Симсон, К. (ред.) (2015) Психология A-уровня: Полная версия и практика AQA. Ньюкасл-апон-Тайн: CGP Books Гросс, Р. (2015) Психология: наука о разуме и поведении. 7 изд. Лондон: Hodder Education Marshall, L. (2017) «Британский опрос общественного мнения: как общественное мнение влияет на политику в Великобритании». LSE Impact Blog [онлайн]. доступно по адресу http: // blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2017/01/31/the-british-social-attitude-survey-how-public-opinion-drives-policy-in-the-uk/ [11 января 2019 г.]}

© Университет Ковентри. CC BY-NC 4.0

Влияние отклонения ролей и мнений на поведение малых групп в JSTOR

Абстрактный

В двухфакторном эксперименте конфедерат взял на себя роль в групповом обсуждении, которая была либо типичной, либо отклоняющейся от той, которую ожидали от студентов университета: i.э., она была либералом и фанатиком в расовых вопросах. Кроме того, сообщница придерживалась мнения по обсуждаемому вопросу, которое либо соответствовало, либо отклонялось от мнения, разделяемого ее группой. Анализ группового взаимодействия показал, что, в то время как отклонение мнения получило больше сообщений, чем соответствующее мнение, отклонение роли получило меньше сообщений, чем субъект роли. Кроме того, по социометрическим параметрам отклонение по роли оценивалось ниже, чем соответствие роли, в то время как не было четких указаний на то, что отклонение мнения было менее популярным, чем согласованное с мнением. Полученные данные были интерпретированы с точки зрения модели межличностного поведения, соответствующей ожиданиям.

Информация об издателе

Заявление о миссии Американской социологической ассоциации: Служить социологам в их работе Развитие социологии как науки и профессии Содействие вкладу социологии в общество и ее использованию Американская социологическая ассоциация (ASA), основанная в 1905 году, является некоммерческой организацией. членская ассоциация, посвященная развитию социологии как научной дисциплины и профессия, служащая общественному благу.ASA насчитывает более 13 200 членов. социологи, преподаватели колледжей и университетов, исследователи, практикующие и студенты. Около 20 процентов членов работают в правительстве, бизнес или некоммерческие организации. Как национальная организация социологов Американская социологическая ассоциация, через свой исполнительный офис, имеет все возможности для предоставления уникального набора услуги своим членам и способствовать жизнеспособности, заметности и разнообразию дисциплины. Работая на национальном и международном уровнях, Ассоциация стремится сформулировать политику и реализовать программы, которые, вероятно, будут иметь самые широкие возможное влияние на социологию сейчас и в будущем.

Поведение реальных газов: отклонения от идеального газового поведения

Поведение реальных газов: отклонения от идеального газового поведения

Содержание

Идеальные и настоящие газы

Газ, который подчиняется уравнению идеального газа, PV = nRT при любых условиях температуры и давления, называется «идеальным газом ».Однако не существует газа, который подчиняется уравнению идеального газа при любых условиях температуры и давления. Следовательно, концепция идеального газа носит только теоретический или гипотетический характер. Установлено, что газы достаточно хорошо подчиняются законам газа, если давление низкое или температура высокая. Поэтому такие газы известны как « Настоящие газы ». Все газы являются настоящими газами. Однако обнаружено, что газы, растворимые в воде или легко сжижаемые, например. грамм. CO ₂ , SO ₂ , NH ₃ и т. Д.показывают большие отклонения, чем газы, такие как H ₂ , O ₂ , N ₂ и т. д.

Отличия идеального газа от реального газа

Идеальные газы	Реальные газы
Идеальные газы подчиняются всем газовым законам при любых условиях температуры и давления.	Real Gases подчиняется законам о газах только при низком давлении и высокой температуре.
Объем, занимаемый молекулами, ничтожно мал по сравнению с общим объемом, занимаемым газом.	Объем, занимаемый молекулами, нельзя пренебречь по сравнению с общим объемом газа.
Сила притяжения между молекулами незначительна.	Силой притяжения нельзя пренебречь при любых температурах и давлениях.
Подчиняется уравнению идеального газа PV = nRT	Уравнение подчинения Ван-дер-Ваальса (P + an2 / V2) (V — nb) = nRT

Исследование отклонений

Чтобы понять отклонения от идеального поведения, давайте сначала посмотрим, как реальные газы показывают отклонения от закона Бойля.Согласно закону Бойля, PV = постоянный при постоянной температуре. Следовательно, при постоянной температуре график зависимости PV от P должен быть прямой линией, параллельной оси x. Однако реальные газы не демонстрируют такого поведения, как показано на рисунке №4. 1 ниже.

Рис. № 1 PV vs P для реального и идеального газа

Из графиков видно, что для таких газов, как H ₂ и He, PV непрерывно увеличивается с увеличением давления, тогда как для таких газов, как CO, CH ₄ и т. Д.PV сначала уменьшается с увеличением давления и достигает минимального значения, а затем непрерывно увеличивается с увеличением давления. Точно так же, если мы построим экспериментальные значения давления в зависимости от объема при постоянной температуре (то есть для реального газа) и теоретически рассчитанные значения по закону Бойля (то есть для идеального газа), две кривые не будут совпадать, как показано на рис. 2.

Рис. № 2 Зависимость давления от объема для реального и идеального газа

Из приведенных выше графиков видно, что при более высоком давлении наблюдаемый объем превышает расчетный объем.При более низких давлениях наблюдаемый и расчетный объемы приближаются друг к другу.
В качестве альтернативы, насколько реальный газ отклоняется от идеального поведения, можно изучить, используя термины величины «Z», которая известна как коэффициент сжимаемости и определяется как:

(i) Для идеального газа, поскольку PV = nRT, Z = 1

(ii) Для реального газа, как PV ≠ nRT, Z ≠ 1.

Следовательно, возникают два случая:
(a) Когда Z <1, ( Например: для CH ₄ , CO ₂ и т. Д.) Говорят, что газ показывает отрицательное отклонение. Следовательно, газ будет более сжат, чем ожидалось от идеального поведения.
Это вызвано преобладанием сил притяжения среди молекул этих газов.
(b) Когда Z> 1, говорят, что газ показывает положительное отклонение. Это означает, что сжатие газа будет меньше, чем ожидается от идеального поведения.
Это вызвано преобладанием сильных сил отталкивания среди молекул. Чем больше отклонение значения Z от единицы, тем больше отклонения от идеального поведения.

При одинаковых температуре и давлении степень отклонения зависит от природы газа, как показано на рис. 3 Таким образом, при промежуточных давлениях CO ₂ показывает гораздо большее отрицательное отклонение, чем H ₂ или N ₂ .

Рис. № 3 Z vs P для разных газов

Для того же газа при определенном давлении степень отклонения зависит от температуры, как показано на рис. 4 для корпуса газ N ₂ .

Рис. № 4 Z vs P для газа N ₂ при разных температурах

Графики на рис. нет. 4 показывают, что при повышении температуры минимум на кривой смещается вверх. В конечном итоге достигается температура, при которой значение Z остается близким к 1 в заметном диапазоне давления. Для примера в случае N2 при 323 К значение Z остается от 1 до почти 100 атмосфер.

Температура, при которой реальный газ ведет себя как идеальный газ в заметном диапазоне давлений, называется температурой Бойля или точкой Бойля.
Далее, из графиков, показанных на рисунке № 3 и 4 видно, что при обычных давлениях (1-10 атм) Z очень близко к 1, то есть отклонения от идеального поведения настолько малы, что могут применяться законы идеального газа.

Значение коэффициента сжимаемости

Значение коэффициента сжимаемости можно понять из следующего вывода:

Если газ показывает идеальное поведение,

Подставляя это значение nRT / P в ур. (1) получаем

Таким образом, коэффициент сжимаемости определяется как отношение фактического молярного объема газа ( Например: экспериментально наблюдаемое значение) к расчетному молярному объему (считая его идеальным газом) при той же температуре и давлении.

Причины отклонения от идеального поведения

Как указано выше, реальные газы подчиняются уравнению идеального газа (PV = nRT) только при низком давлении и высокой температуре. Однако, если давление высокое или температура низкая, реальные газы показывают заметные отклонения от идеального поведения.Причины такого поведения реальных газов оказались следующими:

Вывод законов газа (и, следовательно, уравнения идеального газа) основан на кинетической теории газов, которая, в свою очередь, основана на определенных предположениях. Таким образом, в некоторых предположениях должно быть что-то не так. Тщательное исследование показывает, что при высоком давлении или низкой температуре два предположения кинетической теории газов не работают:

• По сравнению с общим объемом газа, объем, занимаемый молекулами газа, пренебрежимо мал.
• Силы притяжения или отталкивания между молекулами газа незначительны.

Приведенные выше два предположения верны только в том случае, если давление низкое или температура высока, так что расстояние между молекулами велико. Однако при высоком давлении или низкой температуре молекулы газа сближаются. Следовательно, в этих условиях:

• Силы притяжения или отталкивания между молекулами.
• Объем, занимаемый газом, может быть настолько мал, что объемом, занимаемым молекулами, нельзя пренебречь.

Уравнение состояния реальных газов (уравнение Ван-дер-Ваальса)

Чтобы объяснить поведение реальных газов, J .D. Ван дер Ваальс в 1873 году модифицировал уравнение идеального газа, применив соответствующие поправки, чтобы учесть

• Объем молекул газа
• Силы притяжения между молекулами газа

Он выдвинул модифицированное уравнение, известное после него как уравнение Ван-дер-Ваальса. Уравнение

На 1 моль газа

Для n молей газа

Где ‘a’ и ‘b’ постоянная Ван-дер-Ваальса. Эти значения зависят от природы газа.

Значение констант Ван-дер-Ваальса

• Константа Ван-дер-Ваальса ‘a’: Ее значение является мерой силы притяжения между молекулами газа. Если значение «а» велико, возникнут большие силы межмолекулярного притяжения.
• Константа Ван-дер-Ваальса «b»: Ее значение является мерой эффективного размера молекул газа. Его величина в четыре раза больше фактического объема молекул газа.Он называется Excluded Volume или Co-volume .

Единицы констант Ван-дер-Ваальса

• Единицы ‘a’: As p = am ² / V ² , следовательно, a = (p × V ² ) / n ² = атм L ² моль ^-2 или бар дм ⁶ моль ^-2
• Единицы «b»: В качестве поправки на объем v = n b, следовательно, b = v / n = лмоль ^-1 или дм ³ моль ^-1

Объяснение поведения реальных газов с помощью уравнения Ван-дер-Ваальса

• При очень низких давлениях V очень велико. Следовательно, поправочный член a / V ² настолько мал, что им можно пренебречь. Точно так же поправочным членом b можно пренебречь по сравнению с V. Таким образом, уравнение Ван-дер-Ваальса сводится к виду PV = RT . Это объясняет, почему при очень низком давлении настоящие газы ведут себя как идеальные газы.
• При умеренном давлении V уменьшается. Следовательно, a / V ² увеличивается, и им нельзя пренебрегать. Тем не менее, все еще достаточно велико по сравнению с «b», так что «b» можно пренебречь.Таким образом, уравнение Ван-дер-Ваальса принимает вид

Таким образом, коэффициент сжимаемости меньше 1. Таким образом, при постоянной температуре давление увеличивается, V уменьшается, так что коэффициент a / RTV увеличивается. Это объясняет, почему изначально наблюдается провал на графике зависимости Z от P.

• При высоких давлениях V настолько мало, что нельзя пренебречь b по сравнению с V. Фактор a / V ² , несомненно, велик, но поскольку P очень велик, a / V ² может можно пренебречь по сравнению с P.Таким образом, уравнение Ван-дер-Ваальса сводится к виду:

Таким образом, коэффициент сжимаемости больше 1. По мере увеличения P (при постоянной T) коэффициент Pb / RT увеличивается. Это объясняет, почему после минимумов на кривых коэффициент сжимаемости непрерывно увеличивается с давлением.

• При высоких температурах: В очень велико (при данном давлении), так что оба поправочных коэффициента (a / V ² и b) становятся незначительными, как в случае (i). Следовательно, при высокой температуре настоящие газы ведут себя как идеальный газ.

Объяснение исключительного поведения водорода и гелия

Из рисунка № 3 видно, что для H ₂ и He коэффициент сжимаемости Z всегда больше 1 и увеличивается с увеличением давления. Это потому, что H ₂ и He являются очень маленькими молекулами, межмолекулярные силы притяжения в них незначительны, то есть «a» очень мало, так что a / v ² пренебрежимо мало. Таким образом, уравнение Ван-дер-Ваальса принимает вид

Таким образом, PV / RT, то есть Z> 1, увеличивается с увеличением значения P при постоянном T.

Посмотрите это видео, чтобы получить дополнительную информацию

Другие показания

Поведение реальных газов: отклонения от идеального поведения газа

Образцы экзаменационных работ NEET и AIIMS

Философия — Отклонение

Свобода — это погоня

Свобода — это стремление или процесс, а не нечто вроде права, предоставленного внешним агентством. Нет права отклоняться. Скорее, есть свобода отклоняться, и нужно постоянно заботиться об этой свободе как о стремлении. Отклонение — это процесс активной и непрерывной свободной жизни в несвободном мире.

Без оппозиции

Непротивление — это форма сопротивления или обхода власти, фундаментальная методология которой основана на определении новой территории «конфликта». Он отвергает основную логику существующего режима не как нечто недействительное или несуществующее, а как логику, которая не применима к не противоположной группе или отдельному человеку. Непротивление — это процесс определения и реализации новой процедурной логики в пространстве, уже удерживаемом существующим режимом.Совершенно необходимо совершить акт отклонения, отклонения от нормы и, таким образом, отказа в усилении управляющей власти, отклоняющейся как изнутри, так и изнутри. Хотя они происходят на территории управляющей силы Отклонение — это метод игнорирования процедурной логики этой управляющей силы. Таким образом, непротивление — это способ жить как аутсайдер изнутри. В этом и заключается суть отклонения — движение вперед без движения против. Повстанцы идут против.Девианты переживают.

Ненасилие

Отклонение ненасильственное. Помимо внешних рисков, присущих повседневной деятельности, например, вождению по загруженным дорогам, отклонения, связанные с рискованным поведением, должны содержать эти дополнительные риски для вовлеченных отклоняющихся. Уважение к собственности других также является формой ненасилия. Насильственные действия против собственности другого человека — физического, психического или духовного — являются выражением насилия против этого человека.Хотя могут быть ситуации в реальном времени, ситуации, в которых необходимы насилие, кража или повреждение имущества, возможно, даже благородные действия, эти ситуации выходят за рамки Отклонение .

Честность и правдивость

Чтобы поддерживать Отклонение как позитивное стремление, нужно обладать как честностью — качеством честности или искренности — так и правдивостью — фактом реалистичности или правдивости жизни. Девианты должны уметь точно распознавать как положительные, так и отрицательные внутренние по отношению к системам, формам управления или индивидуальные достоинства и действия — ваши и других.Это способность честно и правдиво оценить себя, свое место в мире и текущие условия в мире, чтобы затем действовать соответственно и спонтанно. Честность и правдивость также необходимы для проведения продуктивной критики — высказывания отрицательного с целью продвижения эволюционного процесса, чтобы пройти через него, а не против. Честность как первое качество этого принципа намеренно отделяет универсальные требования истины от ситуативных требований честности в отношении собственной правды.Следовательно, честность вторична по отношению к требованию оставаться верным более высоким ценностям, чем те, которые закреплены законом или общественными обычаями.

Ответственность

Девианты должны нести ответственность за любые последствия, возникающие в результате их собственных действий. Именно потому, что девианты живут в соответствии с высшей этикой — а они выражают эту высшую этику через отклонение — все отклоняющиеся должны быть готовы заплатить цену за игнорирование законов, правил или условностей, особенно тех, которые определены более низкими концепциями права и . неверно или приемлемо и недопустимо .

Deviant vs Deviation — В чем разница?

Девиант — это термин, связанный с отклонением .

Как существительные, разница между отклонением

и отклонением состоит в том, что отклонение — это человек, который отклоняется, особенно от норм социального поведения, а отклонение — — акт отклонения; отклонение от пути; отклонение от общепринятого, установленного правила и т. д .; отход, как от правильного курса или пути долга.

Как прилагательное

девиант означает отклонение или имеет отношение к нему; характеризуется отклонением от ожиданий или социальных стандартов.

Английский Прилагательное ( прилагательное ) Об отклонении или относящемся к нему; характеризуется отклонением от ожиданий или социальных стандартов. На суде выяснилась степень его девиантного поведения . Существительное ( en имя существительное ) Лицо, отклоняющееся, особенно от норм социального поведения. Его заклеймили как девианта и подвергли остракизму. Вещь, явление или тренд, отклоняющиеся от ожидания или модели. Как видно из графика, мартовская тенденция продаж — отклонение . См. Также ( вызывающий ) Список литературы * Полный электронный словарь Рэндом Хауса Вебстера , 1987–1996. —-

Английский Существительное ( en имя существительное ) Акт отклонения; отклонение от пути; отклонение от общепринятого пути, от установленного правила и т. д.; отход, как от правильного курса или пути долга. Состояние или результат отклонения; проступок; акт греха; ошибка; преступление. (договорное право) Добровольный и ненужный отъезд судна или задержка в обычном и обычном ходе конкретного застрахованного рейса, освобождая таким образом страховщиков от их ответственности. (Абсолютное отклонение) Кратчайшее расстояние между центром цели и точкой попадания или взрыва снаряда. (статистика) Для интервальных переменных и переменных отношения — мера разницы между наблюдаемым значением и средним. (метрология) Разница со знаком между значением и его эталонным значением. Производные термины * абсолютное отклонение * среднее отклонение * коэффициент отклонения * иммунное отклонение * среднее отклонение * квартирное отклонение * относительное отклонение * сексуальные отклонения * подписанное отклонение * среднеквадратичное отклонение Связанные термины * отклонение * отклоняться * девиантный

Отклонение от закона соответствия отражает оптимальную стратегию, предполагающую обучение в нескольких временных масштабах

Задача динамического поиска пищи

В каждом испытании обезьяна может свободно выбирать между двумя цветовыми целями, совершая саккадические движения (см. рис.1а). Награды назначаются двум цветам случайным образом в соответствии с параллельным графиком с переменным интервалом (VI) со скоростью, которая остается постоянной для определенного количества испытаний (размер блока: обычно 100–200 испытаний). Мы называем эти экспериментально контролируемые нормы скоростью наживки. Как только награда назначается цели, цель называется наживкой, и награда остается доступной до тех пор, пока цель не будет выбрана. Это означает, что вероятность получить вознаграждение за выбор цели увеличивается со временем, прошедшим с момента последнего выбора цели.В стационарной среде согласно этому графику вознаграждений сопоставление, как известно, является вероятностной стратегией, которая максимизирует средний шанс получения вознаграждения. В этом смысле соответствие можно считать оптимальным (см. Также ссылку ³⁴ ). В этой задаче ставки вознаграждения не были стационарными, а периодически изменялись непредсказуемым образом. Тем не менее, закон соответствия по-прежнему адекватно отражает поведение обезьян, выполняющих эту задачу, как сообщалось ранее ¹⁸ .

Рис. 1

Задача и поведение. a Поведенческий протокол (адаптированный из ¹⁸ ): животное должно было зафиксировать центральный крест, и после небольшой задержки (Задержка) оно могло совершить саккадическое движение глаза к одной из цветных целей (Go). Если выбранная цель была наживкой, капля воды была доставлена ​​(Return). Доставка награды сбрасывает цель, чтобы она была пустой, до тех пор, пока она снова не будет подвергнута наживке, что было стохастически определено с разными коэффициентами наживки для разных целей.Сумма ставок приманки для двух целей была установлена ​​на уровне ~ 0,35 вознаграждения за испытание. Относительная частота наживки изменялась в конце блоков (примерно каждые 100 попыток) без сигнала. Соотношение ставок наживки в каждом блоке было выбрано непредсказуемо из набора (8: 1, 6: 1, 3: 1 и 1: 1). В этой установке, если соотношение фиксировано, известно, что закон согласования аппроксимирует оптимальное поведение стохастического выбора. b Отклонение от закона соответствия: доля выборов, назначенных одной цели, отображается как функция доли вознаграждений, которые были получены от одной и той же цели в разные экспериментальные дни (вверху слева, Monkey F, дни 1–4, внизу слева : дни 21-24, вверху справа Monkey G дни 1-3, внизу справа: дни 21-24).Каждая точка данных представляет собой оценку в данном блоке испытаний, сплошная линия — это линейное соответствие данным. Закон согласования соответствует линии с наклоном, равным 1 (пунктирная линия), в то время как наблюдаемое поведение с наклоном <1 называется неполным согласованием. Несоответствие указывает на то, что животные имели тенденцию исследовать выбор больше (или, проще говоря, казаться более случайным), чем то, что предсказывает закон соответствия. У обеих обезьян поведение отклоняется от закона соответствия, и степень несоответствия (измеряемая по наклону) со временем меняется.Обратите внимание, что несовпадение отличается от смещения при выборе цвета, которое обозначено закрашенным кружком на внутренней панели (внизу справа). Смещение выбора цвета определяется пересечением подогнанного наклона согласования и долей вознаграждения 0,5. c Как это ни парадоксально, эффективность сбора урожая, которая показывает, насколько хорошо обезьяны собирают награды, положительно коррелирует со степенью несоответствия: чем больше поведение выбора отклоняется от закона соответствия, тем выше эффективность добычи.Эффективность сбора урожая определяется как количество фактически полученных обезьян наград, разделенное на максимальное количество наград, которые могли быть собраны. Следовательно, он варьируется от 0 до 1. Обезьяны почти всегда не соответствуют друг другу, степень которого демонстрирует широкое распределение по сеансам

Мы построили график доли раз, когда обезьяны выбирают одну цель, по сравнению с долей раз, когда обезьяны получали вознаграждение от цели. на рис. 1б. Все точки данных расположены по диагонали (синего цвета).Обратите внимание, однако, на явные отклонения от закона согласования, которые становятся еще более очевидными при сравнении линейной аппроксимации (красная линия) точек данных с диагональю. Это пример хорошо задокументированного феномена несовпадения, когда выбор животных кажется более близким к безразличию (доля выбора близка к 0,5), чем можно было бы предсказать с помощью закона соответствия.

Мы заметили, что отклонение от закона согласования меняется со временем (см. Различные отклонения, оцененные за два временных интервала на рис.1б). Один из способов выразить это отклонение более количественно — вычислить наклон S линейной аппроксимации и сравнить его с унитарным наклоном диагонали. Поэтому мы выразим степень несоответствия как 1– S . Мы обнаружили в данных, что это количество значительно меняется со временем, в пределах от 0,1 до 0,4.

Второе наблюдение заключается в том, что изменения совпадающих уклонов сопровождаются изменениями в общей производительности, которые мы можем выразить как эффективность сбора урожая (т.д., количество фактически полученных наград, разделенное на максимальное количество наград, которые они могли бы получить). Интересно, что по мере того, как поведение субъекта больше отклоняется от закона соответствия (см. Рис. 1c), эффективность сбора увеличивается, что может показаться противоречащим оптимальности поведения соответствия. Однако, как мы объясним в следующем разделе с использованием вычислительных моделей, этот результат имеет смысл в нестационарной среде, в которой вероятности вознаграждения меняются с течением времени, и фактически означает стратегию обучения, которая включает в себя как быстрые, так и медленные параллельные процессы интеграции вознаграждения. .

Обратите внимание, что есть еще одно хорошо задокументированное отклонение от закона соответствия ³¹ , которое мы называем смещением при выборе цвета. Это смещение в сторону одной из окрашенных целей, и его можно количественно оценить как отклонение линейной аппроксимации данных поведения от единичной диагонали, предсказанной законом соответствия при доле вознаграждения 0,5 (см. Внутреннюю панель рис. 1b. и методы). Несоответствие (наклон) и смещение выбора цвета (пересечение) являются независимыми поведенческими мерами. В следующем теоретическом анализе мы в первую очередь сосредоточимся на несовпадении, но вернемся к предвзятости при выборе цвета позже.

Интеграция вознаграждений по нескольким временным шкалам приводит к несоответствию.

Один из распространенных способов зафиксировать поведение в задаче динамического сбора пищи — это построить модель, которая объединяет вознаграждения за определенное количество испытаний. В нестационарной ситуации, когда условия вознаграждения меняются время от времени, испытуемым необходимо адаптировать временную шкалу интеграции вознаграждения к изменчивости графиков вознаграждения. Когда условные вознаграждения меняются редко, лучше интегрировать большое количество испытаний, чтобы улучшить оценку ставок вознаграждения (с этого момента мы также называем ставки вознаграждения значениями выбора).И наоборот, если условия вознаграждения часто меняются, испытуемые должны полагаться только на недавний опыт, поскольку более отдаленная история не отражает текущие ставки вознаграждения. Один из способов решения этой проблемы метаобучения для корректировки шкалы времени — параллельный запуск нескольких, быстрых и медленных интеграторов, каждый из которых интегрирует потоки вознаграждений от определенной цели в разном масштабе времени. Тогда адаптация будет заключаться в корректировке относительного вклада таких интеграторов в выбор.

Схема механизма изображена на рис.2а. Рассмотрим случай двух экспоненциальных интеграторов с двумя постоянными времени τ _Fast , τ _Slow . На выбор есть два интегратора (медленный и быстрый), представленные на рисунке прямоугольниками. Два верхних объединяют поток вознаграждений от зеленой цели, а два нижних объединяют поток вознаграждений от другой, красной цели. Выходные данные этих интеграторов приблизительно соответствуют норме вознаграждения за определенное количество недавних испытаний, которое определяется константами времени: τ _Fast или τ _Slow . Мы определяем местный доход ¹⁸ для каждой цели как средневзвешенное значение результатов быстрых и медленных интеграторов для этой цели.

Рис. 2

Анализ модели: насколько медленная интеграция вознаграждения приводит к несоответствию. а Схема модели. Модель объединяет историю вознаграждений по двум временным шкалам ( τ _Fast , τ _Slow ) для оценки ожидаемого дохода для каждого варианта (красный или зеленый). Затем эти доходы объединяются для генерации стохастических решений, где P _G ( P _R = 1 — P _G ) — это вероятность выбора зеленой (красной) цели.В то время как предыдущие модели ^18,25 были ориентированы на шкалы времени интегрирования, которые короче, чем размер блока, здесь мы предполагаем, что длинная шкала времени τ _{Медленная} намного длиннее, чем размер блока, в то время как короткая шкала времени τ _Fast по-прежнему короче размера блока. Модель объединяет доходы, оцененные по двум временным шкалам с регулируемыми относительными весами: w _Fast для относительного веса быстрого интегратора ( τ _Fast ) и w _Slow для веса медленного один ( w _Fast + w _Slow = 1). b , c Быстрое интегрирование \ (\ left ({w _ {{\ mathrm {Fast}}} \ gg w _ {{\ mathrm {Slow}}}} \ right) \). Если вес быстрого интегратора намного больше, чем у медленного, модель полагается только на недавнюю историю вознаграждения, оцененную за интервал, который составляет приблизительно τ _Fast . Как следствие, предполагаемые доходы сильно и быстро меняются. Эта зашумленная оценка приводит к большим колебаниям вероятности выбора P _G (красный).Несмотря на колебания, среднее значение такой вероятности выбора следует закону согласования (обозначено сплошной красной линией в c ). Однако колебания P _G довольно большие, на что указывает широкая заштрихованная область, которая обозначает стандартное отклонение P _G . d , e Медленное интегрирование \ (\ left ({w _ {{\ mathrm {Fast}}} \ ll w _ {{\ mathrm {Slow}}}} \ right) \). Если вес медленного интегратора намного больше, чем у быстрого, модель теперь интегрирует вознаграждения только в долгой шкале времени τ _{Медленный} .Это устраняет колебания вероятности выбора; однако вероятность выбора постоянна и равна 0,5, поскольку предполагаемые доходы сбалансированы по нескольким блокам испытаний. Следовательно, вероятность выбора становится независимой от недавней истории вознаграждения, вызывая сильное (исследовательское) отклонение от закона соответствия ( e ). Обратите внимание, что фактическая вероятность выбора определяется общим дисбалансом цветового вознаграждения в задаче (0,5, если нет предвзятости). f , g Смешанная интеграция: \ (\ left ({w _ {{\ mathrm {Fast}}} \ simeq w _ {{\ mathrm {Slow}}}} \ right) \).Если два интегратора имеют одинаковые веса, отклонение от закона согласования (несоответствие) и амплитуда колебаний являются промежуточными. Это фиксирует экспериментальные данные и демонстрирует вычислительный компромисс между смещением (длинный интегратор; несоответствие) и дисперсией (короткий интегратор; флуктуации). Параметры были установлены равными τ _Fast = 5 испытаний, τ _Slow = 10 000 испытаний, w _Slow = 0,3 для f , g .Обратите внимание, что наши результаты не основываются на точном выборе τ _Fast и τ _Slow

Решение модели о выборе цели определяется путем сравнения местных доходов для двух целей (см. подробнее). После ¹⁸ варианты генерируются вероятностью выбора зеленой цели, заданной следующим образом:

$$ P _ {\ mathrm {G}} = \ frac {{I _ {\ mathrm {G}}}} {{I_ { \ mathrm {G}} + I _ {\ mathrm {R}}}}, $$

(1)

, где I _{G / R} — местный доход для зеленой / красной цели.Хотя это не единственный способ моделирования решений, зависящих от прошлого опыта, было показано, что он хорошо описывает поведение ^18,25 . В предыдущем анализе Sugrue et al. ¹⁸ была рассмотрена только одна относительно короткая шкала времени ( τ _Fast ).

Статистика решений модели меняется в зависимости от относительного вклада быстрых и медленных интеграторов. Рассмотрим случай, когда τ _Fast короткий (короче, чем типичная длина блока, выраженная в количестве попыток), а τ _Slow очень длинный (больше, чем типичная длина блока), так что второй интегратор с τ _{Медленный} объединяет потоки вознаграждения по нескольким блокам испытаний.Если вес w _Fast быстрого интегратора намного больше, чем вес медленного интегратора w _Slow (рис. 2b, c), то модель быстро отслеживает недавнюю среднюю долю вознаграждения. Быстрое обучение особенно полезно при адаптации к быстрым изменениям непредвиденных обстоятельств вознаграждения (рис. 2b). Однако недостатком является то, что оценки размера вознаграждения сильно колеблются (рис. 2b). На рис. 2c мы построили график зависимости доли выбора от доли вознаграждения, где среднее значение многих блоков испытаний (сплошная линия) очень близко к диагонали, что указывает на то, что модель следует (блочному) закону соответствия, но с большая дисперсия (заштрихованная область).

И наоборот, если вес медленного интегратора настолько велик, что решения в основном принимаются на основе оценок в длительном масштабе времени τ _{Медленный} , местные доходы становятся постоянными и приблизительно равными (рис. 2d, e). Действительно, доходы от двух целей приблизительно сбалансированы в долгосрочной перспективе посредством экспериментального плана. В результате выбор модели показывает крайнее несоответствие с незначительным разбросом вероятности выбора (рис. 2e).

Промежуточные ситуации могут быть созданы путем изменения относительных весов двух интеграторов (рис.2е, ж). Увеличение веса медленного интегратора w _{медленного} увеличит отклонение от закона согласования, но также уменьшит дисперсию вероятности выбора. Это указывает на то, что модель торгует отклонением от закона согласования (несоответствие) для уменьшения дисперсии вывода о ставках вознаграждения за счет изменения относительного вклада быстрых и медленных интеграторов.

Компромисс смещения и отклонения в выводе и поведении

Естественно спросить, существует ли оптимальное значение веса w _{Медленное} .Чтобы ответить на этот вопрос, мы проанализировали нашу модель аналитически в более общей ситуации, в которой мы изменяем степень волатильности (размер блока) как свободный параметр (см. Дополнительные примечания). Для простоты мы рассмотрели задачу с одной целью, в которой испытуемые должны оценивать динамически изменяющиеся ставки вознаграждения (дохода) по испытаниям, или, что то же самое, оценивать смещение монеты, где смещение фиксировано для каждого блока испытаний, но изменяется по времени. блоки испытаний. Эта простая задача вывода тесно связана с нашей реальной экспериментальной задачей, потому что в эксперименте испытуемым также необходимо точно оценить уровень вознаграждения от двух целей и выбрать одну из целей, следуя локальному закону соответствия (уравнение).(1). Затем мы подтвердим результаты наших аналитических расчетов при моделировании фактического графика экспериментов на обезьянах.

В ходе аналитического расчета мы обнаруживаем, что общую ошибку вывода модели о ставках вознаграждения можно в общем выразить как сумму двух членов: один член, выражающий разницу между средними оценками модели и истинными ставками вознаграждения, а другой член. выражая дисперсию оценок модели, которая коренится в шумных, стохастических поставках фактического вознаграждения.Мы говорим о первом как о предвзятости вывода, а о втором как о дисперсии вывода.

На рис. 3a – c показано, что существует w _Slow , который максимизирует точность вывода о ставках вознаграждения (то есть минимизирует среднеквадратичную ошибку), а значение w _Slow зависит от волатильности окружение. На рис. 3а мы сравниваем квадрат смещения вывода и дисперсию вывода как функцию от до _{Медленный} .Дисперсия вывода уменьшается, но смещение вывода увеличивается по мере увеличения веса w _{Медленный} . Среднеквадратичные ошибки вывода модели, в свою очередь, принимают перевернутую U-образную форму (рис. 2b). Неудивительно, что оптимальный вес для длинной шкалы времени больше для более стабильной среды (пунктирная линия), чем для более изменчивой среды (сплошная линия). Следовательно, наклон поведения сопоставления, сформированный на основе предполагаемой ставки вознаграждения, изменяется в зависимости от волатильности (рис.3в).

Рис. 3

Анализ модели: компромисс смещения и дисперсии и оптимальное поведение выбора в условиях неопределенности. a — c Результаты аналитической модели для двух различных условий волатильности с размером блока 100 испытаний (более изменчивые) или 10 000 испытаний (менее изменчивые). Все сплошные (пунктирные) линии относятся к результатам для менее (более) нестабильной задачи с размером блока 100 (10 000 попыток). смещение (синий) и дисперсия (оранжевый) вывода модели о размере вознаграждения показывают компромисс как функцию относительного веса медленного интегратора ( w _Slow ).Смещение возведено в квадрат. b Квадрат ошибки вывода модели о размере вознаграждения, которая представляет собой сумму квадрата смещения (синий в и ) и дисперсии (оранжевый в и ), наносится на график против w _{Медленный} для различных условия волатильности. Оптимальный относительный вес w _Slow для изменчивой среды (сплошная вертикальная линия) меньше, чем для стабильной среды (вертикальная пунктирная линия), поскольку для более изменчивой среды (сплошная кривая) требуются более быстрые интеграторы или меньший относительный вес медленного интегратора. c Отклонение от закона соответствия (показанное как наклон доли блочного выбора к доле вознаграждения) зависит от относительного веса медленного интегратора, а также от условия волатильности. d , e Результаты моделирования модели по той же экспериментальной схеме, что и на обезьянах. d Моделирование модели демонстрирует четкий компромисс между несоответствием (форма поведенческой предвзятости) и дисперсией вероятности выбора в зависимости от относительного веса более медленного обучения w _Slow .Квадратный корень из дисперсии показан для иллюстрации. e Моделирование модели также показывает изменения в эффективности сбора урожая в зависимости от относительного веса медленного интегратора w _Slow . В результате компромисса смещения и дисперсии кривая принимает перевернутую U-образную форму с максимумом при оптимальном относительном весе, определяемом волатильностью эксперимента. Для панели d мы вычислили дисперсию вероятности выбора Обезьяны следующим образом. Во-первых, временной ряд по выбору обезьяны был сглажен с помощью двух полугауссовских ядер со стандартными отклонениями σ, = 8 испытаний и σ = 50 испытаний, с промежутком в 200 испытаний.Это дало нам два временных ряда: быстрый с σ = 8 попыток и медленный с σ = 50 попытками. Мы определили дисперсию как разницу между быстрым и медленным. Квадрат корня из дисперсии показан на панели. Для панелей d , e модели с разными w _{Медленные} были смоделированы по экспериментальным графикам, испытанным Monkey F. Мы установили τ _Fast = 2, τ _Slow = 1000 испытания.Обратите внимание, что наши результаты не основываются на точном выборе τ _Fast и τ _Slow (см. Также рис. 1)

Теперь мы покажем, как прогнозы нашей аналитической модели могут быть применены к реальной экспериментальной задаче. . Прежде всего отметим, что дисперсия вывода связана с дисперсией выбора в нашем эксперименте. Чтобы увидеть это, мы смоделировали нашу модель с одной скоростью обучения (такой же, как в Sugrue et al. ¹⁸ ). Мы использовали параметры, которые оценивались путем подгонки модели (максимальное правдоподобие) для каждого сеанса экспериментов для Monkey F.Дополнительный рисунок 2 ясно показывает положительную корреляцию между дисперсией предполагаемой ставки вознаграждения и дисперсией поведения выбора.

Следовательно, компромисс между смещением и дисперсией в выводе, который мы продемонстрировали с помощью аналитических расчетов, трансформируется в аналогичный компромисс, который должен наблюдаться при выборе поведения испытуемого в эксперименте. Чтобы увидеть это, мы смоделировали нашу модель, показанную на рис. 2a, для различных значений w _Slow в тех же экспериментальных условиях, в которых находился Monkey F.На рис. 3d мы показываем, что несовпадение (форма поведенческой предвзятости) действительно идет вразрез с вариацией в выборе. Смещение 0 будет означать, что поведение соответствует блочным скоростям, предсказанным законом соответствия. По мере увеличения w _{Медленное} несовпадение (1 — наклон поведения согласования) становится более очевидным. Однако это приводит к уменьшению разброса выбора. Таким образом, как видно на рис. 3e, общая производительность, измеренная по эффективности уборки урожая, имеет максимум при промежуточном значении w _Slow .

Наш анализ вычислительной модели предполагает, что наблюдаемые изменения в поведении сопоставления могут быть объяснены изменениями относительного вклада (чрезвычайно) медленного интегратора вознаграждения в принятие решений и могут отражать компромисс между смещением и дисперсией в оценке ценности. В этом компромиссе относительные веса быстрых и медленных интеграторов, w _Fast и w _Slow , могут быть настроены в соответствии с изменчивостью графиков вознаграждений.

Прогнозируемый компромисс смещения и дисперсии в данных

Теперь мы проверим наши теоретические прогнозы на реальных экспериментальных данных. Общая цель — подтвердить связь между тремя характеристиками данных: компромиссом смещения и дисперсии, поведением несоответствия и изучением истории вознаграждений в разных временных масштабах.

Во-первых, мы приводим экспериментальные доказательства компромисса смещения и дисперсии. В реальных экспериментальных данных мы оценили смещение (как несоответствие) и дисперсию выбора, а также эффективность сбора для каждой экспериментальной сессии.Поскольку мы оценили эти меры, не полагаясь на подгонку модели, мы называем это независимым от модели анализом (подробности см. В разделе «Методы»). На рис. 4a – d показано, что несоответствие, дисперсия и эффективность сбора урожая динамически менялись в течение сеансов. Как мы и предсказали на основе анализа нашей модели, несовпадение отрицательно коррелирует с дисперсией (рис. 4e). Аналогичным образом, эффективность добычи (рис. 4c, d) коррелирует как с дисперсией (отрицательно), так и с несовпадением (положительно), как показано на рис. 4f, g соответственно, что позволяет предположить, что обезьяны работали лучше, когда вариация выбора была уменьшена и отклонения от закон соответствия стал более заметным.Это подтверждает нашу гипотезу о том, что обезьяны использовали обучение в разных временных масштабах, особенно с очень большой постоянной времени, чтобы оптимизировать свой выбор.

Рис. 4

Обезьяны демонстрируют предсказанный компромисс (независимый от модели анализ). a — d Изменения несоответствия, дисперсии выбора и эффективности сбора в течение экспериментальных дней. e — g Обезьяны демонстрируют компромисс между смещением и дисперсией. e Несоответствие (1 — наклон поведения сопоставления) и дисперсия выбора значимо коррелируют отрицательно [тест перестановки: p <10 ⁻⁸ для Обезьяны F и p <10 ⁻⁸ для Обезьяны ГРАММ].Это означает, что обезьяны идут на компромисс между систематической ошибкой (несоответствием) и дисперсией оценки, как и предсказывает наша модель. f Уменьшая разброс в выборе, обезьяны улучшили свои урожаи. Эффективность сбора значительно отрицательно коррелирует с дисперсией выбора [тест перестановки: p <10 ⁻⁸ для Monkey F и p <10 ⁻⁵ для Monkey G]. г Хотя увеличение смещения вредно, выгоды от уменьшения дисперсии выбора перевешивают затраты [тест перестановки: p <0.07 для Monkey F и p <0,01 для Monkey G]. Обратите внимание, что на этих рисунках квадрат корня дисперсии показан как дисперсия

Несоответствие и интеграция вознаграждения в длительных временных масштабах

Если компромисс между отклонением и отклонением опосредован интеграцией вознаграждения в длительных временных масштабах, а обучение вознаграждением происходит в нескольких временных масштабах параллельно ( как показано на рис. 2), то мы прогнозируем, что отклонения от согласованного поведения должны сильно модулироваться относительным вкладом медленного интегратора.

Очевидный способ проверить это предсказание — подогнать модель обучения с несколькими временными шкалами, показанную на рис. 2a, к данным, определить, как относительные веса интеграторов меняются со временем, и показать, что эти изменения коррелируют с изменениями несоответствия. Мы выполнили этот анализ, используя модель рис. 2 с тремя постоянными времени вместо двух. Мы включили две постоянные времени (~ 2 и 20 испытаний), которые короче типичного размера блока (как в Corrado et al. ²⁵ ), в дополнение к третьей, которая значительно больше размера блока (1000 испытаний). .Существование такой длительной постоянной времени также подтверждается нашим автокорреляционным анализом (дополнительный рисунок 13). Как мы объясним ниже, точный выбор самой длинной постоянной времени не влияет на наши результаты.

Мы подбираем модель независимо к данным каждого сеанса, используя оценку максимального правдоподобия относительных весов трех интеграторов ( w _{Fast − 1} , w _{Fast − 2} и w _{Медленно} ).Мы были удивлены, обнаружив необычно плавные изменения этих весов между сеансами (рис. 5b), поскольку мы не накладывали никаких ограничений на гладкость нашего процесса подбора (т.е. мы настраивали каждый сеанс независимо; подробности см. В разделе «Методы»). Это говорит о том, что оптимизация относительных весов происходит медленно и непрерывно в течение сеансов.

Рис. 5

Подгонка модели с несколькими временными шкалами, показанной на Рис. 2, к данным. Модель a A с тремя временными шкалами ( τ _{Fast − 1} = 2 испытания, τ _{Fast − 2} = 20 испытаний и τ _Slow = 1000 испытаний) подгоняется к данным с помощью настройка весов w _{Fast − 1} (черный), w _{Fast − 2} (коричневый) и w _Slow (красный) различных интеграторов для каждого сеанса независимо ( w _{Быстро − 1} + w _{Быстро − 2} + w _{Медленно} = 1). b Веса разных шкал времени меняются в течение последовательных экспериментальных сессий. Короткие временные рамки преобладают на ранних сессиях, но более длинные временные рамки становятся все более влиятельными. Противоположная тенденция наблюдается около сеанса 160 обезьяны F, вероятно, из-за сокращения экспериментальных сеансов и более длительных межэкспериментальных интервалов (см. Дополнительную информацию на рисунке 16). c Отклонение от закона соответствия коррелирует с весом интеграции вознаграждения в долгой шкале времени.Несоответствие, вычисленное за последние 50 попыток каждого блока для игнорирования переходных процессов, наносится на график против подобранного значения w _Slow , веса самой длинной шкалы времени интегрирования вознаграждения. Обе обезьяны показывают значительную корреляцию между несоответствием (1 — наклон) и w _Slow . Однако мы обнаружили, что этот основанный на модели анализ не дает результатов, поскольку корреляция ожидается от структуры модели (см. Текст)

Далее, как мы и предсказывали, изменения веса медленного интегратора коррелируют с изменениями несоответствия ( Инжир.5в). Однако из-за потенциальной путаницы этой корреляции недостаточно, чтобы доказать связь между несоответствием и медленной интеграцией вознаграждения. Это связано с тем, что интеграторы медленного вознаграждения действуют как смещение, которое медленно меняется со временем, и любое медленно меняющееся смещение приведет к корреляции с несоответствием, независимо от того, вызвано ли это смещение медленной интеграцией вознаграждения или каким-либо другим процессом, не связанным с историей вознаграждения. Например, смещение, которое случайным образом изменяется от сеанса к сеансу, также будет показывать корреляцию с несоответствием, даже если это смещение не зависит от истории вознаграждений.Чтобы лучше понять эту путаницу, см. «Методы» для более подробного объяснения.

В качестве прямой проверки этой связи между медленной интеграцией вознаграждения и несоответствием мы оценили эффекты очень медленного обучения вознаграждению на экспериментальных данных, измеряя долгосрочные корреляции выбора вознаграждения между экспериментальными сессиями, а не внутри них.

Чтобы напрямую измерить шкалу времени медленной интеграции вознаграждения на основе данных (проиллюстрированных на рис. 6a), мы решили использовать другой тип смещения выбора в поведении сопоставления, который мы называем смещением выбора цвета.Смещение выбора цвета в поведении сопоставления определяется как пересечение при фракции вознаграждения = 0,5 линии, подходящей к поведению сопоставления по блокам, отображаемой в зависимости от доли выбора и доли вознаграждения (см. Внутреннюю панель на рис. 1b). Если животные действительно интегрировали вознаграждения в очень долгой временной шкале, на эту предвзятость долгосрочного выбора должен влиять дисбаланс в прошлом опыте вознаграждения, в котором опытное соотношение вознаграждений, полученных от каждого из двух цветов, отклоняется от 50% (например, см. Ссылку ¹⁶ ). Мы можем измерить шкалу времени медленной интеграции, используя для каждого сеанса оценки цветового дисбаланса в вознаграждениях и смещения цвета при выборе, задав вопрос о том, сколько сеансов дисбаланс цветового вознаграждения влияет на будущее смещение выбора цвета.

Рис. 6

Не зависящий от модели анализ интеграции в течение длительного периода времени: самая длинная измеримая шкала времени интеграции (LMIT). а Схема анализа. Из графиков, описывающих поведение сопоставления (см. Рис. 1b), мы подгоняем линию к точкам данных и измеряем ее наклон (несоответствие) и точку пересечения при x = 0,5 (смещение выбора цвета). Мы также оцениваем дисбаланс цветового вознаграждения от сеанса к сеансу, который мы определили как дисбаланс между вознаграждениями, полученными от двух цветовых целей.Затем мы оцениваем, как давно дисбаланс цветового вознаграждения может влиять на будущую ошибку выбора цвета, с помощью запаздывающего корреляционного анализа, который мы называем самой длинной измеримой шкалой времени интеграции (LMIT). Хотя этот показатель не зависит от модели, он связан с параметром нашей модели w _Slow . Мотивация для внедрения LMIT состоит в том, чтобы показать, что LMIT со временем изменяется вместе с наклоном несоответствия, предоставляя прямые доказательства связи между поведением несоответствия и интеграцией истории вознаграждений в очень длительных временных масштабах. b Точное определение LMIT и его зависимости от относительного веса w _{Медленный} медленного интегратора модели (смоделированные данные). Запаздывающая корреляция между смещением выбора цвета и дисбалансом цветового вознаграждения оценивается с помощью данных, смоделированных с использованием модели на фиг. 2a, использующей разные относительные веса медленного интегратора w _Slow . Корреляция уменьшается по мере увеличения временной задержки между смещением выбора цвета и дисбалансом цветового вознаграждения.Точки корреляции аппроксимируются линией с использованием взвешенной линейной регрессии (пунктирные линии), а LMIT определяется точкой, в которой подобранная линия пересекает нулевую корреляцию (красные закрашенные кружки). Корреляции представляют собой среднее значение более чем 50 симуляций, а полосы ошибок указывают стандартные отклонения. Модель была смоделирована по тому же графику вознаграждений, который испытал Обезьяна F. Предполагается, что временные рамки составляют τ _{Быстрый} = 5 испытаний и τ _{Медленный} = 1000 испытаний, хотя точный выбор шкалы времени не является существенным для результаты, достижения. c LMIT, оцененный посредством моделирования, в зависимости от веса долговременной постоянной в модели. Расчетный LMIT показывает четкую положительную корреляцию с относительным весом длинной шкалы времени w _Slow , используемой в моделировании. LMIT выражается в испытаниях путем преобразования из сеансов с использованием среднего размера сеанса. Эта сильная монотонная связь между w _Slow и LMIT предполагает, что мы можем использовать оценку LMIT в качестве прокси для оценки w _Slow при анализе экспериментальных данных

Чтобы понять, как эта мера связана с временные рамки интеграторов рис.2, полезно запустить моделирование модели. Мы оценили дисбаланс цветового вознаграждения и смещение выбора цвета для каждого сеанса смоделированных данных. Несбалансированность цвета вознаграждения определяется как доля вознаграждения, полученного с одной стороны, минус 0,5, в то время как, как мы ранее определили, смещение выбора цвета является перехватом совпадающего наклона при доле вознаграждения = 0,5. Затем мы взяли отсроченные причинные корреляции между этими двумя векторами смещения (рис. 6b). Поскольку модель изучает историю вознаграждений в ходе испытаний, предполагается, что на смещение выбора цвета влияет дисбаланс вознаграждения за цвет, при этом корреляция между двумя величинами уменьшается по мере увеличения задержки.Затем мы ввели то, что мы называем самой длинной измеримой шкалой времени интегрирования (LMIT), которая представляет собой самый длинный временной лаг, для которого корреляция значима. Мы оцениваем его, подбирая линию к корреляциям с запаздыванием и взяв точку пересечения линейной аппроксимации при нулевой корреляции (см. Раздел «Методы» для более формального определения). Затем мы преобразуем этот показатель задержки сеанса в испытания, умножая его на средний размер сеанса, чтобы LMIT выражался в испытаниях. LMIT — это нижняя граница для самой продолжительной временной шкалы интеграторов вознаграждения.

Мы выполнили этот анализ для данных, сгенерированных моделью с различными фиксированными относительными весами w _{Медленное} на самой длинной шкале времени ( τ _{Медленное} = 1000 испытаний), и результаты представлены как функция запаздывание (до преобразования сеанс-испытание) на рис. 6б. Расчетный LMIT показан на рис. 6c как функция относительного веса w _Slow . Этот график связывает параметр модели w _{Медленный} с независимым от модели показателем LMIT.LMIT довольно чувствителен к изменениям w _Slow , что позволяет предположить, что мы можем использовать его как меру влияния медленной интеграции вознаграждения на выбор.

Имея это в виду, мы затем непосредственно измерили LMIT в экспериментальных данных. Как и предполагалось, мы обнаруживаем, что ковариант LMIT отклоняется от закона согласования. Как показано на рис. 7a, b для обеих обезьян, не только LMIT изменяется с течением времени (рис. 7a), но также коррелирует со степенью несовпадения (рис.7б). Это подтверждает наше предположение о том, что неполное соответствие (смещение в сторону соотношения вариантов выбора 1: 1) отражает очень медленную интеграцию вознаграждения в сотнях или тысячах испытаний.

Рис. 7

Измерение LMIT в экспериментальных данных и выявление корреляций с несоответствием. a Мы оценили LMIT непосредственно на основе экспериментальных данных. И LMIT (красный), и отклонение от закона соответствия (черный) меняются со временем для обеих обезьян. На маленьких вставках внизу мы показываем четыре образца корреляции с лагом между смещением выбора цвета и дисбалансом цветового вознаграждения (те же графики, что и на рис.6б, а теперь о реальных данных). Степень несоответствия, по-видимому, коррелирует с LMIT, как и предсказывает теория. Это впечатление подтверждается анализом b , где мы построили график зависимости степени несоответствия от LMIT. Корреляции между двумя величинами очень значимы для обеих обезьян (консервативный тест на кусочную перестановку: p <10 ⁻³ для обезьяны F и p <10 ⁻⁵ для обезьяны G).См. Раздел «Методы» для получения подробной информации о тесте на перестановку. См. Также дополнительный рисунок 14. Обратите внимание, что LMIT является мерой постоянной времени интегрирования, которая не требует каких-либо предположений относительно базовой модели.

Обратите внимание, что оценка неполного согласования оказывается менее шумной, чем оценка LMIT (рис. 7a) . Это связано с разницей в количестве точек данных, которые можно использовать для оценки каждой переменной. Несоответствие оценивается путем регрессии точек данных в окне из 25 экспериментальных сеансов (> 100 точек данных), тогда как LMIT оценивается путем регрессии <10 баллов из взаимных корреляций между дисбалансом цветового вознаграждения и смещением выбора цвета.

Важно подчеркнуть, что наши прогнозы не основывались на деталях нашей вычислительной модели (показанной в предыдущем разделе), таких как точные постоянные времени для интеграторов вознаграждения. Мы провели независимый от модели анализ, основанный только на корреляции между несоответствием и нижней границей самого длительного времени интеграции. Отметим, что, как правило, измерения наклона и пересечения в линейной регрессии могут быть коррелированы; однако в нашем анализе мы не увидели значимой корреляции.

Несоответствие и производительность сбора урожая

Наш вычислительный анализ модели обучения в нескольких временных масштабах (рис. 2a) также предсказывает, что отклонение от закона сопоставления должно сопровождаться изменениями в эффективности сбора урожая в результате компромисса смещения и дисперсии. (см. рис. 3e). По мере увеличения веса интегратора с наибольшей шкалой времени эффективность сбора урожая должна сначала увеличиваться и достигать максимума, а затем уменьшаться. Более того, если w _Slow или его прокси — LMIT, изменяется с течением времени, это должно сопровождаться параллельными изменениями в эффективности сбора урожая.Мы обнаружили, что это действительно так, как показано на рис. 8a, b.

Рис. 8

LMIT также коррелирует с эффективностью вырубки в данных, как это было предсказано нашим анализом моделирования. a Изменения в LMIT (такие же, как на рис. 7) и эффективности уборки урожая. Эффективность сбора была рассчитана для каждого сеанса, затем взято среднее значение по каждому контрольному окну, чтобы соответствовать предполагаемому LMIT. b LMIT и эффективность сбора показывают значительную положительную корреляцию для обеих обезьян, как предсказал наш теоретический анализ (консервативный кусочный тест перестановки: p <10 ⁻⁷ для обезьяны F и p <10 ⁻¹² для обезьяны G).Это подтверждает нашу идею о том, что очень медленное изучение истории вознаграждений в дополнение к быстрому действительно полезно

Медленная постоянная времени интегрирования зависит от графика экспериментов

Основная причина изменения относительных весов интеграторов — адаптация к изменчивости окружающей среды. В случае эксперимента не должно быть причин изменять веса после того, как будет найдено оптимальное значение. Это связано с тем, что волатильность, определяемая размером блока, оставалась относительно постоянной.Тем не менее, мы обнаружили, что относительные веса и аналогично LMIT менялись в течение месяцев эксперимента. Объяснение этой динамики выходит за рамки нашего текущего исследования, поскольку они, вероятно, связаны с факторами, которые не находятся под контролем, которые могут включать в себя то, что происходит в интервалах между последовательными экспериментальными сессиями. Это объяснение подтверждается данными о том, что LMIT изменяется таким образом, который может быть связан как с интервалом между экспериментальными сессиями, так и с продолжительностью последовательных экспериментальных сессий (см.рис.9). В частности, мы обнаружили, что LMIT снижался, когда средний интервал между экспериментами (длина недавнего перерыва) был длинным, что предполагает процесс забвения степени волатильности. Напротив, LMIT увеличивался, когда последние экспериментальные сессии были длиннее и включали больше испытаний. Это также относится к относительному весу медленного обучения нашей модели, которая соответствует данным (дополнительный рис. 16).

Рис. 9

Данные показывают, что LMIT зависит от продолжительности недавних последовательных экспериментальных сессий (независимый от модели анализ). a , c LMIT увеличивается по мере того, как обезьяны завершили больше испытаний в последние дни. LMIT и средняя недавняя продолжительность экспериментального дня (сколько испытаний обезьяны завершили за один экспериментальный день) показывают значительную положительную корреляцию [тест перестановки: p <0,025 для обезьяны F и p <0,004 для обезьяны G]. b , d LMIT снижается, поскольку у обезьян были более длительные перерывы между экспериментальными сессиями. LMIT и средняя длина недавнего разрыва показывают значительную отрицательную корреляцию [тест перестановки: p <10 ⁻⁶ для Обезьяны F и p <10 ⁻⁵ для Обезьяны G].LMIT рассчитывается таким же образом, как и предыдущие цифры со скользящими окнами, и как средняя недавняя экспериментальная продолжительность дня, так и средняя недавняя длина перерыва вычисляются как среднее значение за последние 12 экспериментальных дней. Пожалуйста, см. Дополнительный Рис. 15, чтобы увидеть ход изменений этих переменных во времени, а также Дополнительный Рис. 16 для корреляций с w _{Медленно} вместо LMIT

Социальное отклонение

Социальное отклонение определяет поведение, которое нарушает нормы и ожидания любой социальной системы или режима господства.

Социальное отклонение — это термин, используемый для обозначения поведения, которое нарушает то, что группа обычно ожидает от людей в соответствии с социальными нормами, согласно Мертону. Социальное отклонение «обычно определяется как поведение, которое нарушает нормы и ожидания любой социальной системы или режима доминирования и на которое оно реагирует с помощью определенного устройства контроля». ^[1] Отклонение считается следствием маргинализации, а это, в свою очередь, способствует социальной дезадаптации. ^[2] На поведение каждого человека влияет тесная связь, которую он имеет с окружающей средой, поэтому существует множество факторов, которые могут направить их к девиантному поведению.

Концептуализация социального отклонения

«Отклонение не является вопросом определения или социальной конструкции», а зависит от норм, установленных каждым обществом, то есть определение девиантного поведения является произвольным. ^[3] Понимание отклонений предполагает изучение тех, кто нарушает правила, и тех, кто их формулирует. ^[4] Следовательно, отклонение не может быть определено точно, а скорее объясняется с учетом конкретной ситуации, к которой применяется такая концепция. «Поэтому важно учитывать, как определенное поведение соотносится с социальными правилами и как другие на него реагируют». ^[4] Соответствующее или подчиняющееся поведение «является нормой для большинства социальных групп, и даже люди, которых называют девиантными, обычно придерживаются формальных и неформальных правил на протяжении большей части своей жизни». ^[4] Этот уровень соответствия заключается в том, что отклонение измеряется и сравнивается.

Для того чтобы поведение, атипичное или нет, считалось социальным отклонением, оно «должно нарушить или изменить стандарт, установленный группой». ^[3] То есть, когда поведение отклоняется от социальной нормы, положительно или отрицательно, это считается отклонением. Положительное отклонение — это отклонение, которое стремится достичь идеального поведения, как в случае со святым. В отличие от этого, отрицательное отклонение направлено в сторону депрессивного поведения преступников.

Существует три основных формы негативного социального отклонения: чистая, тайная и ложно обвиняемая. ^[4] Во-первых, чистое отклонение от нормы включает большинство преступлений, нарушающих закон и рассматриваемых обществом как девиантность. Тайное отклонение, согласно Говарду Саулу Беккеру, — это поведение, которое нарушает правила, но настолько хорошо скрыто, что его никто не видит, а если и видит, то игнорирует. ^[4] Это замаскировано консенсусом между сторонами или властью лица, совершающего действие. Наконец, уклонение ложно обвиняемого заключается в нарушении повседневных неформальных правил, но не законов, которые приводят к навешиванию ярлыков на лицо, совершившее такое действие.Обычно люди с ограниченными возможностями больше всего страдают от этого типа навешивания ярлыков из-за явно девиантного поведения.

Напротив, девиантное поведение можно разделить на первичное и вторичное отклонение. ^[5] Первичное отклонение заключается в том, что отклоняющийся человек распознает свое отклонение и исправляет его с помощью рационализации. Если человек в результате социальной реакции использует свое девиантное поведение как средство защиты, атаки или приспособления к открытым и скрытым проблемам, это считается вторичным отклонением.Несмотря на многочисленные коннотации или определения, которые можно отнести к социальным отклонениям, необходимо учитывать, что каждый в какой-то момент своей жизни проявлял девиантное поведение, позитивное или негативное, которое нарушает социальные нормы, установленные в их обществе.

Факторы, объясняющие социальное отклонение

Biogenético

Биогенетическое объяснение сосредотачивается на физиологических характеристиках человека, чтобы заложить основы для социального отклонения. ^[4] В 19 веке Чезаре Ломброзо, отец криминологии, изучал черепа преступников, пытаясь найти физические характеристики или аномалии, которые могли бы повлиять на поведение. ^[3] В своей теории атавизма он установил, что преступники обладают рядом физических характеристик, которые отличаются от остального населения. Однако на его исследования повлияло отсутствие выборок, разных типов людей для анализа. Другие считали, что тип телосложения является определяющим фактором девиантного поведения, главным из которых является человек с мускулистым телом.Когда эти гипотезы были опровергнуты, было установлено, что хромосомный или генетический состав человека, особенно человека с хромосомой XYY, влияет на антисоциальное поведение и агрессивность этого типа людей. Кроме того, аномалии мозга, изменения активности желез и другие состояния изменяют поведение. Однако многие исследователи приходят к выводу, что даже в тех случаях, когда важна генетическая предрасположенность, необходимо учитывать социализацию человека и окружающую среду, чтобы дать адекватное объяснение отклонению. ^[4]

Психологические

Психологическое объяснение основано на личных чертах человека, таких как его инстинктивные импульсы или их подавление, а также на ментальном аспекте. Для Зигмунда Фрейда поведение контролируется подсознательными мыслями, а не собственной волей человека. Хотя Фрейд не анализировал преступное поведение, другими словами, отклоняющееся от нормы, его теория личности может быть применена к изучению такого поведения. Таким образом, преступник «управляется Ид, давая волю своим удовольствиям, и у него очень мало или совсем нет супер-эго, что мешает ему обуздать свое антиобщественное отношение». ^[3] Стэнтон Саменов и Сэмюэл Йохельсон разработали теорию преступной личности, согласно которой девиантный человек имеет образ мыслей, с которым он чувствует себя выше других и не испытывает сочувствия к ответственности и уважению, среди прочего. биогенетическим объяснением, оно не может объяснить девиантное поведение само по себе, но зависит от других определяющих факторов.

Психосоциологические

Психосоциальные теории подчеркивают переменные, которые возникают в результате взаимодействия человека с другими членами общества.Некоторые теоретики предполагают, что отклонение от нормы является результатом личной неспособности разработать достаточный внутренний контроль в процессе социализации. ^[4] Не имея внутреннего контроля, человек не имеет возможности предотвратить свое участие в девиантном поведении. Другой аспект, который включает психосоциальное объяснение, — это имитация и моделирование ролей или поведения. Теория социального обучения, разработанная Альбертом Бандурой, устанавливает, что дети имитируют девиантное поведение, которое они наблюдают от своих родителей или средств массовой информации на ежедневной основе, и применяют это в своем поведении.Эдвин Сазерленд разработал теорию дифференциальной ассоциации, в которой он объясняет, что «человек научится нарушать правила, связываясь больше с людьми, которые нарушают правила, чем следуют правилам». ^[4] Наконец, теория навешивания ярлыков побуждает человека, получившего указанный ярлык за девиантное поведение, убедить себя, что на самом деле он девиантен, и способы исправить этот образец поведения закрыты.

Социологическое

Социологическое объяснение подчеркивает, как различные социальные структуры или среды заставляют людей заниматься девиантной деятельностью.Среди первых социологических теорий девиации — функционалистская теория Эмиля Дюркгейма. При этом утверждается, что если отклонение присутствует во всех обществах, то оно должно выполнять некоторую положительную функцию, потому что в противном случае оно не могло бы сохраняться. ^[4] Девианс, согласно Дюркгейму, помогает определять правила для других, объединять людей для их цензуры и служить проводниками социальных изменений. Дюркгейм также представил теорию аномии: «Отсутствие правовых и моральных норм, характеризующих экономическую жизнь»., ^[6] , который основан на том факте, что желание людей повысить свой социальный статус должно быть разграничено и ограничено социальными нормами, чтобы поддерживать их удовлетворенность своим положением в обществе. Другие социологи обнаружили, что социальная дезорганизация идет рука об руку с девиантностью.

Роберт К. Мертон, сосредоточил внимание на теории аномии, теперь теории напряжения, относительно средств, используемых для достижения материального блага. «Вкратце упор делается на определенные аспекты культуры (цели и нормы) и социальной структуры (возможности или доступ к СМИ).« ^[7] Не имея законных средств для достижения целей, человек может прибегнуть к нетрадиционным методам, которые приближают его к совершению девиантных действий». Согласно Мертону, люди, принадлежащие к низшему классу, имеют меньше возможностей для законной реализации своих целей, отсюда идея о том, что большая часть преступности исходит из более низкого социально-экономического уровня ». ^[3] В этом случае культура (ценности, определяющие цели) приобретает большее значение, чем социальная сила для достижения этих целей законным способом (ценности Которые определяют нормы). ^[6]

В то время как предыдущие теории объясняют, почему индивид отклоняется, теория социального контроля пытается предотвратить тот факт, что люди, не отклоняющиеся от нормы, совершают девиантные поступки. Он «предполагает, что люди будут совершать девиантные поступки, если их не сдерживать каким-либо образом». ^[4] Люди ограничивают девиантные действия в зависимости от объема механизмов социального контроля. «Союз человека с обществом — это то, что ограничивает его от совершения девиантных действий» ^[4] и, для Хирши, «важно изучать конформистское поведение, а не девиантное поведение» ^[3] , чтобы предотвратить секунда.

Типы социальных отклонений

Роберт К. Мертон устанавливает парадигму на основе этой идеи: отношения, которые человек может принять, и степень принятия.

Он различает три класса:

Аберрантное отклонение: Индивид, который принимает социальные цели, но нарушает нормы.

Мятежное отклонение: оно нарушает нормы, не преследует социальных целей и не предлагает альтернатив.

Нонконформистское отклонение: Отвергает социальные цели и нарушает нормы, но в то же время пытается реформировать систему. ^{A b c d e} 9045 ., Рамос, С., Рейес, М., и Ривера, Х. (2008). Введение в социальные науки: социальные и культурные аспекты. В E. Cruzová (Ed.), Deviation and Social Control (pp. 105-128). Испания: редакция Plaza Mayor, Inc.

↑ ^{а b c d 902 902 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 h i j k l}

9045 C. ^{A b} Benbenaste, N., Etchezahar, E., & Del Río, M. (2008). Психология аномии. Research Yearbook , XV, 187-198

↑ Cohen, A.K. (1980). Теории девиантности.

No related posts.