⬆️ Иная интерпретация феномена неклинического садизма - возможно, это не удовольствие, а рационализация безразличия

Пример того, как искажения восприятия не исправляются, если даже все понимаешь

На картинке я нарисовала цепочку моих рассуждений, как от широкой темы об эпистемологии субъективного опыта пришла к исследовательскому вопросу: «Как мы получаем знание об ощущениях?». Мне потребовалось сделать 9 шагов и 2 месяца времени.

После того как нарисовала картинку, спросила Дипсик: «Как можно сузить тему эпистемологического статуса субъективного опыта?». Дипсик дал 10 вариантов формулировок исследовательских вопросов за секунды и предложил составить план исследования по каждому. Один из вопросов был близок к моему — про способы получения знания об ощущениях и эмоциях.

В чем важность этого опыта для меня? Это были ценные шаги, и я многое упустила бы, если бы просто воспользовалась AI, проверила бы перспективность 10 направлений и т. д. Упустила бы, например, приобретённые навыки, а также мои переживания «каково это выполнять философское исследование».

Вот тут можно увидеть некоторые шаги моего пути:
Обоснование темы
Феномены субъективного опыта
Свойства субъективного опыта
Привилегированный доступ
Критика привилегии доступа
Ядро субъективного опыта

Интересно, как предпочтение AI-ответов, а не собственного опыта, может повлиять на людей глобально? Если выбор субъективного опыта не будет подкрепляться, то это свойство может прийти к затуханию?

#заметки

How to lie with statistics

Ну ладно, не совсем врать, но вводить в заблуждение – и себя, и других.

Речь про эффект, который я уже встречал в своей исследовательской практике, поэтому он меня не очень удивил в этой статье. Но в ней хорошие иллюстрации, поэтому решил вам показать.

Когда люди чему-то учатся (например, запоминают информацию, или выучивают какую-то двигательную реакцию), это можно визуализировать в виде кривой научения – графика, где по оси Х мы откладываем номер пробы, а по оси Y – точность выполнения задачи (например, процент запомненной информации). По форме этой кривой можно делать выводы о свойствах процесса обучения.

Например, принято считать, что в структурно простых задачах (когда есть какое-то простое вербализуемое правило) плавная кривая отражает неконтролируемое или неосознанное (имплицитное) научение. Мозг постепенно заучивает правило, и это так же постепенно проявляется в поведении. Если человек осознаёт правило, которое заучивает, то кривая выглядит как ступенька - после момента осознания заучиваемого правила человек уже почти всегда выполняет задачу точно.

Есть такой эффект – хеббово повторение (не уверен насчёт русского перевода): человек запоминает последовательности случайных знаков. Если в этой последовательности есть повторяющиеся кусочки, люди начинают постепенно лучше их воспроизводить – по сравнению с остальными элементами. Некоторые исследователи утверждали, что это пример имплицитного научения, то есть люди не осознают, что какие-то кусочки заучиваемой последовательности повторялись. Один из аргументов как раз в плавной форме кривой.

И правда, когда набираешь большую выборку (а все знают, что в психологической науке для надёжности результатов, конечно же, нужны большие выборки испытуемых!), усредняешь данные, чтобы избавиться от шума и индивидуальных различий – видна плавная кривая для повторяющихся элементов (красная кривая на верхних графиках).

Авторы одной недавней статьи поставили под сомнение идею имплицитности этого научения и провели довольно простой анализ: они рассмотрели индивидуальные кривые научения, а не групповые. И оказалось, что некоторые испытуемые (Participant 4 на графике) вообще не демонстрируют этого эффекта (повторяющиеся и случайные последовательности не отличаются по точности воспроизведения). А другие (Participants 1, 2, 3 на графике) показывают явную ступенчатую кривую научения: в какой-то момент (видимо, когда замечают последовательность) они её начинают воспроизводить идеально (красная кривая на нижних графиках).

Таким образом, как пишут авторы: эффект Хебба не является ни постепенным, ни имплицитным.

Почему это важно? Не из-за эффекта Хебба как такового. А потому что важно замечать потенциальные проблемы со статикой, которую нам подают как научное доказательство какого-то тезиса. Научная строгость действительно требует большого количества данных и статистического анализа – но эти же вещи могут скрыть от нас истинную природу процесса, который мы изучаем. Плавная кривая как результат смешения отсутствующей и ступенчатой динамики – типичный пример. Теперь вы об этом знаете!

👆 Статистические усреднённые показатели могут вводить в заблуждение. В посте есть ссылка на статью, которая подробно иллюстрирует этот тезис.

В функциональном контекстуализме приходят к схожим выводам.

#прагматический_поворот

Завтра буду рассказывать в АКПН про то, что КПН не КПТ с философской точки зрения.

А что тогда? Придумала "Пост-КПТ"

#ACT

Представляю результат сравнения КПН (контекстуально-поведенческая наука) и КПТ (когнитивно-поведенческая терапия):
Это разные подходы в психотерапии, основанные на различных философско-научных предпосылках. И как следствие, у этих подходов разные цели терапии, процессы, отношение к мыслям и поведению, методы работы.

Объединяет эти подходы - общая история и одинаковый статус психотерапевтической деятельности.

#ACT

От общества невротиков к обществу нейроатипичных

Ален Эренберг исследует терапевтическую культуру в западных обществах, анализируя изменения общественного психотерапевтического дискурса.
Для описания перехода от одной социальной психотерапевтической парадигмы к другой он использует понятие "коллективной идиомы" антрополога Э. Эванса-Причарда, которое означает такую социокультурную идею, которая транслирует ключевые объяснительные модели социальных феноменов.
Эренберг сравнил две коллективные психотерапевтические идиомы для объяснения поведения: психоаналитическую (прошлую) и церебральную (текущую).
Церебральная идиома объясняет поведение через мозг, психоаналитическая - через бессознательное. Несмотря на существенные различия обе идиомы интерпретируют мотивы действий людей через сложные механизмы отношений между частью и целым.
По мнению Эренберга смена идиом указывает на смену социальных отношений в сфере психотерапии и переход от общества невротиков к обществу нейроатипичных, в одном обществе вина чаще возлагалась на человека, страдающего от болезни, другое общество скорее освобождает его от этого бремени.

Отмечу, что в последнее время можно встретить очень интересные работы социологов и философов о современной психотерапевтической культуре:

Бён-Чхоль Хан "Общество усталости. Негативный опыт в эпоху чрезмерного позитива"

Ева Иллуз "Фабрика счастливых граждан: как индустрия счастья контролирует нашу жизнь"

#книги

#мем
Пример изменения функции

Как современная философия осмысляет надзорный капитализм?

→ Разбираем, как наш обычный цифровой опыт превращают в сырьё для рынка прогнозов, а потом используют, чтобы управлять вниманием и поведением

Кто ввёл термин

Термин «надзорный капитализм» предложила исследовательница Шошана Зубофф. В этой концепции она описывает режим накопления, где главным ресурсом становится не труд и даже не вещи (как раньше), а данные о нашем поведении.

Что такое надзорный капитализм

Надзорный капитализм — это логика, при которой человеческий опыт в одностороннем порядке объявляется бесплатным сырьём. Наши клики, маршруты, паузы в чтении, привычки сна, голос, реакции и эмоции превращаются в данные. Часть из них действительно идёт на улучшение сервиса, а вот остальное становится «поведенческим излишком», который перерабатывают алгоритмы и превращают в прогнозные продукты. Их смысл прост: предсказать, что мы сделаем дальше. Эти прогнозы затем продаются на рынках, которые Зубофф называет рынками поведенческих фьючерсов. Они нужны компаниям, чтобы «рекомендовать» и продавать нам больше товаров и услуг.

Чем это отличается от классического капитализма

Классический капитализм строился вокруг производства товаров и эксплуатации труда. Его ресурсом является природа. Надзорный же капитализм строится вокруг производства предсказуемости. Здесь важно, что теперь наши устройства выступают как источники знаний о нас. Они дают удобство и сервис, но при этом параллельно добывают данные, из которых и собирается знание. Это знание превращается в власть, потому что оно позволяет направлять поведение людей в нужное (для компаний) русло.

Как это проявляется в нашей жизни

Самое заметное проявление — ощущение, что цифровая среда «слишком хорошо» нас понимает. Например, человек только подумал о покупке, а ему уже показывают именно это. Или человек устал после работы, и лента показывает тот контент, который легче воспринять. На уровне опыта это выглядит как персонализация и забота. Но по сути так формируются модели, которые увеличивают вероятность нужного действия: покупки, оформления подписки или продолжения просмотра. Выход из этой ситуации — в более осознанном восприятии потребления и цифровых продуктов.