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:
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:
onde H está fortemente associado à entropia da decisão, definida como:
onde pi 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]E. Roth (1964) demonstrou a correlação entre QI e velocidade de processamento de informação, a recíproca da inclinação da função:[3]
onde n é o número de opções. O tempo que se toma para chegar a uma decisão é:
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]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