Lei de Hick

A lei de Hick ou lei de Hick–Hyman, formulada por William Edmund Hick e Ray Hyman, descreve o tempo que uma pessoa leva para tomar uma decisão com base no número de opções possíveis a serem escolhidas: aumentar o número de opções vai aumentar o tempo de decisão logaritmicamente. Portanto, a lei de Hick diz respeito à capacidade cognitiva informacional em experimentos baseados em escolhas. O tempo levado para processar uma certa quantidade de bits na lei de Hick é convencionalmente chamado "taxa de ganho de informação".

A lei de Hick é às vezes citada para justificar decisões relativas à arquitetura de decisões. Por exemplo, para achar uma determinada palavra (i.e., o nome de um comando) numa lista de palavras aleatoriamente ordenada (i.e., um cardápio), ler cada uma das palavras é necessário, consumindo assim tempo linear, e nesse caso a lei de Hick não se aplica. No entanto, se a lista é alfabética e o usuário conhece o nome do comando, poderá então usar uma estratégia de subdivisão, que funciona em tempo logarítmico.^[1]

Origem[editar | editar código-fonte]

Em 1868, a relação entre ter múltiplos estímulos e a reação da escolha foi registrada por Franciscus Donders. Em 1885, J. Merkel descobriu que o tempo de resposta é maior quando o estímulo pertence a um conjunto maior de estímulos. Psicólogos começaram a encontrar semelhanças entre esse fenômeno e a Teoria da Informação.

Hick começou sua pesquisa com essa teoria em 1951. Seu primeiro experimento envolveu 10 lâmpadas com chaves de Código Morse correspondentes. As lâmpadas se iluminavam aleatoriamente a cada cinco segundos. A reação da escolha foi registrada com um número de escolhas indo de 2 a 10 lâmpadas.

Hick realizou um segundo experimento baseado na mesma tarefa, mantendo o número de alternativas em 10. O participante realizou a tarefa nas duas primeiras vezes recebendo a instrução de realizá-la o mais precisamente possível. Na última tarefa, pediu-se ao participante que a realizasse o mais rápido possível.

Enquanto Hick preoupou-se com a relação logarítmica entre tempo de reação e número de escolhas, Hyman se propôs a entender melhor a relação entre tempo de reação e a média do número de escolhas. No experimento de Hyman, havia oito focos luminosos diferentes organizadas numa matrix de seis por seis. Cada uma dessas luzes recebeu um nome e foi registrado o tempo que o participante demorava para dizer o nome da luz depois de esta ser acesa. Hyman contribuiu para determinar uma relação linear entre tempo de reação e a informação transmitida.

Lei[editar | editar código-fonte]

Sendo n as alternativas igualmente prováveis de escolhas, o tempo médio T para a escolha dentre as alternativas é aproximadamente:

T=b\cdot \log _{2}(n+1)

onde b é uma constante que pode ser determinada empiricamente ao ajustar uma linha a dados coletados. O logaritmo expressa a profundidade da hierarquia de "árvore de escolha" – log₂ indica a pesquisa binária que é realizada. A adição de 1 a "n" considera a "incerteza sobre responder ou não, além da sobre a resposta a dar"."^[2]

No caso de escolhas com probabilidades desiguais, a lei pode ser generalizada como:

T=bH

onde H está fortemente associado à entropia da decisão, definida como:

H=\sum _{i}^{n}p_{i}\log _{2}(1/p_{i}+1)

onde p_i diz respeito à probabilidade de a alternativa i denotar a entropia da informação.

A lei de Hick é similar em sua forma à lei de Fitts. A lei de Hick tem uma forma logarítmica porque as pessoas subdividem o conjunto de total de escolhas em categorias, eliminando aproximadamente metade das escolhas remanescentes em cada etapa, em vez de considerar cada uma das escolhas separadamente, o que exigiria tempo linear.

Relação com QI[editar | editar código-fonte]

Aplicação de Roth à lei de Hick.
"Bit" é a unidade de log₂(n)

E. Roth (1964) demonstrou a correlação entre QI e velocidade de processamento de informação, a recíproca da inclinação da função:^[3]

{\text{Tempo de reação}}={\text{Tempo de Movimento}}+{\frac {\log _{2}(n)}{\text{Velocidade de Processamento}}}

onde n é o número de opções. O tempo que se toma para chegar a uma decisão é:

{\text{Velocidade de Processamento}}\cdot \log _{2}(n)

Compatibilidade estímulo-resposta[editar | editar código-fonte]

Sabe-se que a compatibilidade estímulo-resposta também afeta o tempo de reação à escolha na lei Hick-Hyman. Isso significa que a resposta será similar ao próprio estímulo (como virar o volante para virar as rodas de um carro). A ação que o usuário realiza é similar à resposta que o motorista recebe do carro.

Exceções à lei de Hick[editar | editar código-fonte]

A função sigmoide representa melhor do que a linear a relação entre previsibilidade e tempo de reação.

Estudos sugerem que a busca de uma palavra dentro de uma lista ordenada aleatoriamente – em que o tempo de resposta aumenta linearmente com o número de itens – não permite a generalização da lei, pois, em outras condições, o tempo de reação pode não se relacionar linearmente com o logaritmo do número de elementos ou mesmo apresentar outras variações do plano básico.

Exceções à lei de Hick foram provadas em estudos sobre a resposta verbal a estímulos familiares, em que há ausência de relação ou aumento sutil do tempo de reação associado ao aumento do número de tentativas,^[4] e respostas sacádicas, em que foi mostrado haver ou ausência de relação^[5] ou redução do tempo para sacada com o aumento do número de elementos, aliás um efeito antagônico ao postulado pela lei de Hick.^[6]

A generalização da lei de Hick foi também testada em estudos sobre a previsibilidade de transições associadas ao tempo de resposta a elementos estruturados em sequência.^[7]^[8] Esse processo foi inicialmente descrito como de acordo com à lei de Hick,^[9] mas, mais recentemente, foi mostrado que a relação entre previsibilidade e tempo de reação é sigmóide e não linear, associado a diferentes modos de ação.^[10]

Referências

↑ Landauer, T. K.; Nachbar, D. W. (1985). «Selection from alphabetic and numeric menu trees using a touch screen». Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems - CHI '85. [S.l.: s.n.] 73 páginas. ISBN 0897911490. doi:10.1145/317456.317470
↑ Card, Stuart K.; Moran, Thomas P.; Newell, A. (1983). The Psychology of Human–Computer Interaction. Hilldale, London: Lawrence Erlbaum
↑ Roth, E. (1964). «Die Geschwindigkeit der Verarbeitung von Information und ihr Zusammenhang mit Intelligenz». Zeitschrift für experimentelle und angewandte Psychologie (em alemão). 11: 616–622
↑ Longstreth, L. E.; El-Zahhar, N.; Alcorn, M. B. (1985). «Exceptions to Hick's Law: Explorations With a Response Duration Measure». Journal of Experimental Psychology: General (em inglês). 114(4): 417–434. doi:10.1037/0096-3445.114.4.417
↑ Kveraga, K.; Boucher, L.; Hughes, H. C. (2002). «Saccades operate in violation of Hick's law». Experimental Brain Research (em inglês). 146(3): 307–314. doi:10.1007/s00221-002-1168-8
↑ Lawrence, B. M.; St. John, A.; Abrams, R. A.; Snyder, L. H. (2008). «An anti-Hick's effect in monkey and human saccade reaction times». Journal of Vision (em inglês). 8(26). doi:10.1167/8.3.26
↑ Stadler, M. A. (1992). «Statistical Structure and Implicit Serial Learning». Journal of Experimental Psychology: Learning. Memory, and Cognition (em inglês). 18(2): 318–327. doi:10.1037/0278-7393.18.2.318
↑ Remillard, G.; Clark, J. M. (2001). «Implicit Learning of First-, Second-, and Third-Order Transition Probabilities». Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition (em inglês). 27(2): 483–498. doi:10.1037/0278-7393.27.2.483
↑ Jamieson, R. K.; Mewhort, D. J. K. (2009). «Applying an exemplar model to the serial reaction-time task: Anticipating from experience». The Quarterly Journal of Experimental Psychology (em inglês). 62(9): 1757–1783. doi:10.1080/17470210802557637
↑ Pavão, R.; Savietto, J. P.; Sato, J. R.; Xavier, G. F.; Helene, A. F. (2016). «On Sequence Learning Models: Open-loop Control Not Strictly Guided by Hick's Law». Scientific Reports (em inglês). 6. doi:10.1038/srep23018

Ligações externas[editar | editar código-fonte]

Cockburn, Andy; Gutwin, Carl; Greenberg, Saul. April 28 – May 3, 2007. «A predictive model of menu performance» (PDF). San Jose, California. Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems
Hick, W. E. (1 de março de 1952). «On the rate of gain of information» (PDF). Quarterly Journal of Experimental Psychology. 4 (1): 11–26. doi:10.1080/17470215208416600
Hyman, R (março de 1953). «Stimulus information as a determinant of reaction time». Journal of Experimental Psychology. 45 (3): 188–96. PMID 13052851. doi:10.1037/h0056940
Rosati, L. (24–25 de outubro de 2013). «How to design interfaces for choice: Hick-Hyman law and classification for information architecture». In: Slavic, A.; Salah, A.; Davies, C. Classification and visualization: interfaces to knowledge: proceedings of the International UDC Seminar. The Hague, The Netherlands: [s.n.] pp. 125–138. ISBN 978-3-95650-007-7
Roy, Q.; Malacria, S.; Lecolinet, E.; Guiard, Y.; Eagan, J. April 27 – May 2, 2013. «Augmented Letters: Mnemonic Gesture-Based Shortcuts». Paris, France. Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems. doi:10.1145/2470654.2481321
Seow, Steven C. (2005). «Information Theoretic Models of HCI: A Comparison of the Hick–Hyman Law and Fitts' Law». Human–Computer Interaction'. 20 (3): 315–352. doi:10.1207/s15327051hci2003_3
Welford, Alan T. (1968). Fundamentals of Skill. Methuen, Massachusetts: [s.n.] pp. 61–65

[1] Landauer, T. K.; Nachbar, D. W. (1985). «Selection from alphabetic and numeric menu trees using a touch screen». Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems - CHI '85. [S.l.: s.n.] 73 páginas. ISBN 0897911490. doi:10.1145/317456.317470

[2] Card, Stuart K.; Moran, Thomas P.; Newell, A. (1983). The Psychology of Human–Computer Interaction. Hilldale, London: Lawrence Erlbaum

[roth1964-3] Roth, E. (1964). «Die Geschwindigkeit der Verarbeitung von Information und ihr Zusammenhang mit Intelligenz». Zeitschrift für experimentelle und angewandte Psychologie (em alemão). 11: 616–622

[Longstreth1985-4] Longstreth, L. E.; El-Zahhar, N.; Alcorn, M. B. (1985). «Exceptions to Hick's Law: Explorations With a Response Duration Measure». Journal of Experimental Psychology: General (em inglês). 114(4): 417–434. doi:10.1037/0096-3445.114.4.417

[Kveraga2002-5] Kveraga, K.; Boucher, L.; Hughes, H. C. (2002). «Saccades operate in violation of Hick's law». Experimental Brain Research (em inglês). 146(3): 307–314. doi:10.1007/s00221-002-1168-8

[Lawrence2008-6] Lawrence, B. M.; St. John, A.; Abrams, R. A.; Snyder, L. H. (2008). «An anti-Hick's effect in monkey and human saccade reaction times». Journal of Vision (em inglês). 8(26). doi:10.1167/8.3.26

[Stadler1992-7] Stadler, M. A. (1992). «Statistical Structure and Implicit Serial Learning». Journal of Experimental Psychology: Learning. Memory, and Cognition (em inglês). 18(2): 318–327. doi:10.1037/0278-7393.18.2.318

[Remillard2001-8] Remillard, G.; Clark, J. M. (2001). «Implicit Learning of First-, Second-, and Third-Order Transition Probabilities». Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition (em inglês). 27(2): 483–498. doi:10.1037/0278-7393.27.2.483

[Jamieson2009-9] Jamieson, R. K.; Mewhort, D. J. K. (2009). «Applying an exemplar model to the serial reaction-time task: Anticipating from experience». The Quarterly Journal of Experimental Psychology (em inglês). 62(9): 1757–1783. doi:10.1080/17470210802557637

[Pavão2016-10] Pavão, R.; Savietto, J. P.; Sato, J. R.; Xavier, G. F.; Helene, A. F. (2016). «On Sequence Learning Models: Open-loop Control Not Strictly Guided by Hick's Law». Scientific Reports (em inglês). 6. doi:10.1038/srep23018

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