最简群体范式的操作、心理机制及新应用

最简群体范式除经典任务程序、随机分配程序外,新近发展出想象程序、记忆程序、自我卷入、计算机模拟群体互动模式等分类操作。最简群体范式具有随机性、完全匿名性和无关自我功利性等特点,可以从群体推断自我、自我推断群体及社会认同整合三个视角解释其心理机制。目前,最简群体范式在社会认知加工、社会心理偏好、社会互动行为及神经生理反应等领域开始广泛应用。

系统功能结构最简式分析方法

为使空间故障树理论具有分析离散可靠性数据的能力,基于因素空间理论提出了一种分析系统功能结构最简式的方法,主要用于了解系统功能与元件功能之间的因果关系和内涵。给出了系统功能结构最简式方法的步骤和相关定义;使用一个系统的32条故障状态组成背景空间,分析其中蕴涵的系统功能与元件功能关系。同时随机选择23条故障状态组成了一个背景空间子集,得到蕴涵的功能关系。对比两种功能关系的最简结构式差异,根据布尔代数,得到元件之间的隐含功能关系为:元件Z3的功能与Z1或Z2或Z1+Z2的功能相同,从而得到关于系统可靠性的元件等效和替换关系。同时背景空间的两个子集最简结构式的和不等于原背景空间最简结构式,给出了两者相等的条件。

群际行为的社会同一性理论介评

社会同一性理论是Tajfel等人在“最低限度群体”范式实验的基础上提出的 ,是群际行为研究领域中影响最大的理论。该理论认为 ,社会分类。

群体身份变换性对老年人印象更新的影响: 共同内群体认同的中介作用

群体印象更新对于促进群际和谐具有重要的现实意义。本研究采用最简群体再分类范式,通过4个实验考察了群体身份变换性对老年人外显与内隐印象更新的影响以及共同内群体认同的中介作用。结果发现,群体身份变换性不仅改变了对最简外群体的印象评价,而且也提升了年轻人对自然外群体老年人的外显印象评价,但内隐印象评价的改变不明显;共同内群体认同在群体身份变换性影响老年人的外显印象更新中起完全中介作用。这些发现不仅从群体身份变换性的视角进一步丰富和拓展了印象更新领域,而且为群际互动中的偏见消除提供了最简群体再分类新方法。

极少主义与极多主义

人的本性向来有极多主义和极少主义两极。19世纪末以来,西方文论家在文学、艺术领域中描述它们;20世纪末西方音乐史编纂著作也开始使用这两个术语。文章把它们作为20世纪音乐结构史的范式。与19世纪音乐结构史的范式更换不同的是,极少主义融合了极多主义观念,形成"后极少主义"。音乐现代的极多主义由后现代极少主义(即"后极少主义")所补充,并延伸至21世纪。

内群偏私:自我锚定还是社会认同?

以往关于内群偏私的研究大多采用社会认同理论(social identity theory)做解释。近期,自我锚定(self-anchoring principle)原理被证实可用于解释内群偏私的原因。基于中国人及美国人在内群偏私的目的、方法上的不同,我们采用最小群体范式,验证这两种理论在中国大学生上的适用性。410名大学生(其中前测94名)在互联网上完成以认知能力评估为名的实验,实验控制反馈类型,要求参与者对自身、内群及外群在不同维度上评分。实验证明内群偏私存在;分化理论成立;采用演绎策略时,个体评价与内群评价的差异显著小于个体采用归纳策略时两者的差异,符合社会认同理论的假设。

集体自尊:概念、测量和应用研究

集体自尊是个体感知到的积极评价自己所属社会群体的程度。通过最低限度群际范式、威胁情境法、地位动态操纵法等研究方法,集体自尊在社会心理领域有广泛的应用研究,主要涉及群际比较、跨文化研究、调节作用分析。目前主要测量工具是Luhtanen和Crocker编制的集体自尊量表。未来集体自尊研究需要在方法和内容上进行深化。

对称句法:生成语法研究的新范式

非对称性结构表征和操作方式在生成语法研究中长期占据着主导性地位,对称性作为一种自然法则在句法理论的构建中尚未得到足够的重视。对称句法从语言的自然属性出发,强调结构表征和句法运算的对称性,为生成语法研究提供了一个全新的研究范式。文章尝试对对称句法的理论源起、基本观点、操作方式及理论革新进行详细的介绍,并科学评价其理论价值及不足之处,旨在展示生成语法理论的学术新变,为生成语法研究提供参考。

社会身份与行为决策关系实验经济学研究前沿探析

本文在系统梳理社会身份与行为决策实验经济学研究文献的基础上,首先分析了社会身份影响行为决策的机理以及两种相关的实验研究方法,然后介绍了囚徒困境博弈、公共品供给博弈、信任博弈、独裁者博弈等实验背景下的社会身份与行为决策关系研究成果,最后在总结和评价现有研究的基础上,针对现有研究所存在的问题提出了若干建议。

统一框架下软计算方法和支撑矢量机的机理研究

本文在加权径向基函数这一统一方法的框架下,对常用的几种软计算方法(包括神经网络、小波网络、模糊系统、贝叶斯分类器、模糊划分)以及支撑矢量机等机器学习方法的内在机理做了进一步的研究.特别地,对于支撑矢量机这种新的学习方法,文中分析了它和神经网络等方法之间的异同处,并尝试性地把其纳入统一的框架下,从而为支撑矢量机及软计算方法的研究与应用提供了理论上的指导.