El promedio de los resultados de dos participantes independientes mejoró la precisión de la detección, ya sea que los participantes estuvieran mirando escaneos de equipaje o mamografías, según los hallazgos publicados en Ciencia psicológica , una revista de la Asociación de Ciencias Psicológicas.
Los hallazgos de la investigación, informados por investigadores de la Universidad de Brunel, sugieren que tener múltiples inspectores podría mejorar la detección de elementos raros en contextos del mundo real, como la seguridad aeroportuaria, la radiología y el reconocimiento militar.
"Existe un problema conocido con la detección de objetivos raros", dijo la autora del estudio Jennifer E Corbett, profesora honoraria del Colegio de Salud y Ciencias de la Vida de Brunel. "Cuando vas al aeropuerto, siempre parecen encontrar la botella de agua"en su bolso, es un artículo muy común, por lo que las personas tienen una plantilla mental. Lo encontrarán. Pero con objetivos raros como armas y pistolas, la gente los ve con mucha menos frecuencia, por lo que es más probable que los extrañen ".
Corbett, quien fue coautor del artículo con el investigador de Brunel Jaap Munneke, dice que el problema radica en el sistema visual humano, que solo es capaz de procesar algunos objetos en detalle en un momento dado. El cerebro promedia información redundante y específica, llenandoen los espacios basados en el conocimiento previo. Como resultado, los objetos poco frecuentes, aquellos que los observadores no esperan ver, a menudo se pierden.
Sin embargo, dos personas que miran independientemente el mismo escaneo lo perciben de manera diferente, lo que aumenta significativamente la posibilidad de que se detecten elementos poco frecuentes.
"Descubrimos que cuando combinamos las estimaciones de dos personas que no saben que están trabajando juntas, no tienen interacción alguna, hay una gran mejora en la detección, simplemente capitalizando la diversidad de los juicios de las personas", dijo Corbett.
Para probar sus ideas, Corbett y Munneke llevaron a cabo dos experimentos, uno que desafió a los participantes a realizar un examen de aeropuerto y el otro examen de mamografía.
En el experimento de detección en el aeropuerto, 16 participantes, que no tenían experiencia con la inspección de seguridad, vieron una imagen que contenía nueve objetos durante medio segundo. Luego indicaron si les gustaría devolver la imagen, en función de si detectaron unobjeto de destino.
"El experimento probó la detección de armas y las tareas de detección simples", dijo Corbett. "Descubrimos que las estimaciones de los observadores de emparejamiento no solo mejoraron la detección en ambos tipos de tareas, sino que emparejar las estimaciones de los individuos de la tarea simple de una maneraque maximizó los patrones relacionados con la decoración en realidad mejoró el rendimiento en la tarea de armas separadas "
Los investigadores descubrieron que cuando combinaban las detecciones de dos personas que trabajaban de forma individual e independiente, no solo vieron un aumento en la detección de objetos raros, sino también una reducción en la probabilidad de que los artículos inofensivos se marcaran erróneamente como sospechosos.
Para el segundo experimento, 18 participantes aprendieron a identificar un tumor en una mamografía. Luego vieron 400 escaneos únicos, 5% de los cuales tenían un tumor presente, y luego otros 400, de los cuales 50% tenían un tumor presente.
En ambos casos, se observó un aumento significativo en la tasa de detección cuando se promediaron los resultados de dos individuos.
"La tarea no es tan diferente entre el escáner del aeropuerto y un radiólogo; la idea es que estás buscando algo de lo que tienes conocimiento pero que ves con poca frecuencia", dijo Corbett. "No importa si es un tumor oun arma u otra cosa, promediando dos percepciones diferentes de la misma escena aumenta la detección "
Los investigadores dicen que su método de detección es una mejora marcada con respecto a los que se usan actualmente en el aeropuerto y el examen radiológico, ya que reduce significativamente el tiempo que alguien necesita para ver un escaneo.
"El método que proponemos es probablemente el mejor candidato para maximizar los recursos de un grupo limitado de expertos altamente capacitados que necesitan detectar objetivos raros en muchas imágenes", dijo Corbett. "Obviamente, el límite aquí es que requiere un segundoojos cerrados, pero ahora estamos buscando formas de usar un algoritmo de aprendizaje profundo para cubrir los aspectos de las imágenes que están causando estas descorrelaciones. Entonces podemos emparejar a una sola persona con el algoritmo ".
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Materiales proporcionado por Asociación de Ciencias Psicológicas . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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