الاهتمام الانتقائي: التعريف والنظريات
واحدة من تلك المفاهيم النفسية المثيرة للاهتمام هي تلك التي سنوضحها اليوم ، من خلال تعريفها والنظريات التي تناولتها. نحن نتحدث عن الاهتمام الانتقائي.
الاهتمام الانتقائي: تعريف المفهوم
ال الاهتمام الانتقائي ، وتسمى أيضا تركيز الاهتمام، يشير إلى قدرة كائن ما على التركيز على حافز معين أو مهمة محددة ، على الرغم من وجود محفزات بيئية أخرى. وبعبارة أخرى ، عندما يعطي الشخص الأفضلية لبعض المنبهات ويكون قادرًا على حضور المنبهات ذات الصلة ويمنع المشككين. وظيفتها ووظيفتها أمر ضروري بسبب الحد من قدرة attentional.
لتوضيح ذلك ، يمكنك أن تتخيل أن لديك رفًا مملوءًا بالأحذية ، وأنك تحتاج إلى أحذية الجري ، لأنك ستعمل مع بعض الأصدقاء. عند الاضطرار إلى البحث عن الأحذية التي يجب عليك ارتداءها ، تتطلب هذه المهمة الانتباه الانتقائي ، بحيث تركز انتباهك على "الأحذية الرياضية" للعثور عليها واستخدامها.
نظريات تفسر الاهتمام الانتقائي
هناك العديد من النماذج النظرية التي تهدف إلى شرح تشغيل الانتباه الانتقائي. أشهرها هي Broadbent و Treisman و Deutsch و Deutsch. وتعرف جميع هذه النماذج باسم نماذج المرشحات أو الاختناقات لأنها تتنبأ بأننا لا نستطيع أن نخدمها جميعًا المدخلات في الوقت نفسه ، يحاولون شرح سبب اختيار المادة التي تمر عبر الفلتر.
لكن ما الذي يميز كل نموذج؟ بعد ذلك نوضح لك ذلك.
نموذج مرشح صلب برودبنت
ال نموذج دونالد برودبنت انها واحدة من أفضل المعروفة عند محاولة شرح معالجة الاهتمام وعلى وجه التحديد انتقائية الانتباه. عمل بدأ بدراسة مراقبة المرور خلال الحرب. لاحظ برودبنت أن هؤلاء المهنيين لأنهم يتلقون العديد من الرسائل المستمرة التي تتطلب الاهتمام ، ويواجهون وضعًا يمكنهم فيه فقط التعامل مع رسالة واحدة في كل مرة ، لذا يتعين عليهم تحديد أي منها هو الأكثر أهمية. صمم Broadbent تجربة مع "dichotic listenening" للتحري عن العمليات التي ينطوي عليها تغيير تركيز الانتباه.
برودبنت يعتقد ذلك المعلومات من جميع المحفزات التي تظهر في لحظة معينة تدخل "المخزن المؤقت الحسي" (مركز المخزن المؤقت) ، وتسمى أيضا مستودع قصير الأجل. يتم اختيار أحد المدخلات بخصائصه الفيزيائية لتمرير الفلتر. نظرًا لأن لدينا قدرة محدودة على معالجة المعلومات ، فقد تم تصميم الفلتر لمنع نظام معالجة المعلومات من التشبع.
تبقى المدخلات الحسية غير المختارة لفترة وجيزة في المخزن المؤقت الحسي ، وإذا لم تختف بسرعة. افترض Broadbent أن الفلتر رفض الرسائل التي لم يتم الرد عليها في المراحل المبكرة من المعالجة.
بحثه ومهمة الاستماع ثنائية اللغة
في تحقيقاتك ، أردت أن أعرف كيف تمكن الأفراد من تركيز الانتباه بشكل انتقائي و لهذا تم تحميلها بشكل متعمد مع المنبهات ، تلقى المواضيع الكثير من المعلومات ، أكثر من اللازم لمعالجتها في نفس الوقت.
إحدى الطرق التي حقق بها برودبنت هذا هو إرسال رسائل متزامنة ومختلفة (رقم مكون من ثلاثة أرقام) إلى الأذن اليمنى والأذن اليسرى. وطُلب من المشاركين تكرارها أثناء الاستماع إلى كلتا الرسالتين. ما يعرف باسم "مهمة الاستماع ثنائية اللغة".
كان العالم مهتمًا بمعرفة كيفية تكرار الأرقام. هل يستجيبون بالترتيب الذي سمعوه؟ لاحظت Broadbent أن أرقام القناة كانت تتكرر دائمًا معًا. على سبيل المثال ، إذا سمعت الأذن اليسرى 673 والأذن اليسرى 987 ، أجاب الموضوعان على 673 987 ، أو 987 673. لم يتم الحصول على إجابة من النوع 867637 ، حيث سيكون هناك تناوب بين القنوات.
نتائج بحث برودبنت
نتائج تحقيقاته قادته لتأكيد ذلك يمكننا الانتباه فقط لقناة واحدة في كل مرة (في كل مرة يتم فيها الاستماع إلى صوت كل قناة ، يتم فقدان الآخر). تعتمد المعلومات المفقودة على خصائص المنبه واحتياجات الكائن الحي. بالإضافة إلى ذلك ، وكما سبق أن ذكرنا ، فإن المرشح ، الذي يختار قناة لاهتمام ، يفعل ذلك مع مراعاة الخصائص الفيزيائية: على سبيل المثال ، الأذن التي يتم من خلالها إدخال المعلومات ، ونوع الصوت. لذلك ، لا يتم أخذ معنى ما يقال في الاعتبار في أي وقت في الفلتر. يتم تنفيذ جميع المعاملات الدلالية ، أي فهم ما تقول الرسالة ، بعد الفلتر.
هذا النموذج قد تلقى العديد من الانتقادات ، على سبيل المثال ، لا يحدد بدقة طبيعة ووظائف نظام المعالجة ، لا تقدم معلومات كافية عن كيفية نقل المعلومات من متجر إلى آخر ، وتعتبر الذاكرة العاملة كمخزن سلبي.
نموذج مرشح مخفف من Treisman
يتطلب الانتباه الانتقائي أن يتم ترشيح المنبهات لتوجيه الانتباه. كما هو موضح أعلاه ، اقترح برودبنت أن المادة المختارة للاهتمام (أي الترشيح) تتم قبل التحليل الدلالي . حسنًا ، يحافظ نموذج Treisman على فكرة المرشح هذه ، ولكن مع اختلاف ذلك ، بدلاً من إزالة المادة ، فإنه يخففها. إن التوهين مثل خفض الحجم ، إذا كان لديك أربعة محفزات في غرفة (طفل يبكي ، تلفزيون ، شخص يتحدث على الهاتف والراديو) يمكنك خفض حجم ثلاثة للتركيز على التحفيز المتبقي.
يبدو أن المواد التي لم يتم الاهتمام بها قد فقدت ، ولكن إذا كانت هناك قناة غير مراقبة تتضمن اسمك ، على سبيل المثال ، فقد تسمعها لأن المادة موجودة. بعبارة أخرى ، تمر الرسالة ذات الصلة من خلال الفلتر ، ولكن الرسائل غير ذات صلة تكون موهنة حتى لا تزيد من تحميل آلية المعالجة المركزية. تتلقى الرسائل غير ذات الصلة نوعًا من التحليل ، وهذا هو السبب في اكتشاف بعض الميزات البارزة وتحويل انتباهنا إلى تلك القنوات.
نموذج مرشح متأخر من Deustch و Deustch
ينص نموذج Deustch و Deustch على ذلك يتم تحليل جميع المحفزات والوصول إلى معنى لتكون قادرة على تحديد المدخلات التي سوف تمر إلى الوعي الكلي . ويحدث اختيار هذا الدلالة اعتمادا على مدى أهمية المنبه في تلك اللحظة.
على عكس نماذج برودبنت وتريسمان ، لا يتم ترشيح المنبهات في بداية العملية المعرفية ، ولكن سيكون المرشح موجودًا في وقت لاحق في العملية المذكورة ، وتكون وظيفته الرئيسية هي اختيار المعلومات التي تمر إلى الذاكرة النشطة.
