Когнитивные карты: Использование нечетких когнитивных карт при разработке расчетных моделей оснований

Автор: | 07.06.2021

Содержание

Использование нечетких когнитивных карт при разработке расчетных моделей оснований

%PDF-1.3 % 1 0 obj > endobj 6 0 obj /Title >> endobj 2 0 obj > endobj 3 0 obj > /Encoding > >> >> endobj 4 0 obj > endobj 5 0 obj > stream

  • Использование нечетких когнитивных карт при разработке расчетных моделей оснований
  • Строкова Людмила Александровна endstream endobj 7 0 obj > endobj 8 0 obj > endobj 9 0 obj > endobj 10 0 obj > endobj 11 0 obj > endobj 12 0 obj ] /Names [ 15 0 R] >> endobj 13 0 obj > endobj 14 0 obj > endobj 15 0 obj > /Type /Filespec >> endobj 16 0 obj > endobj 17 0 obj > endobj 18 0 obj > endobj 19 0 obj > endobj 20 0 obj > endobj 21 0 obj > endobj 22 0 obj > stream HW[o8~_ڇit#)Eԉ[OYt灢D[E2dmU,_2

    ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ УГРОЗ С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКИХ КОГНИТИВНЫХ КАРТ НА ОСНОВЕ СЕТЕВОЙ ПОЛИТИКИ БЕЗОПАСНОСТИ | Гузаиров

    ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ УГРОЗ С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКИХ КОГНИТИВНЫХ КАРТ НА ОСНОВЕ СЕТЕВОЙ ПОЛИТИКИ БЕЗОПАСНОСТИ

    М. Б. Гузаиров, И. В. Машкина, Е. С. Степанова

    Аннотация

    В работе предложено построение матриц угроз на основе матриц разграничения доступа. Предложен подход к разработке модели угроз на основе построения нечеткой когнитивной карты, отображающей пути распространения угроз от источников до объектов атак.


    Ключевые слова

    политика безопасности; объект доступа; субъект доступа; система разграничения доступа; матрица доступа; матрица угроз; нечеткие когнитивные карты; вероятность угрозы; оценка риска; относительный и полный риск


    Литература

    1 ГОСТ Р ИСО/МЭК 17799 — 2005. URL: http://sec7x24.net/std/17799-2005.html.

    2 Машкина И. В. Идентификация угроз на основе построения семантической модели информационной системы // Вестник УГАТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». 2008. Т. 11. № 1 (28). С. 208-214.

    3 ГОСТ Р 50.1.053.2005 «Информационные технологии. Основные термины и определения». URL: http://www.gosthelp.ru/text/ R5010532005Informacionnye.html.

    4 Бабенко Λ. К., Басан А. С., Журкин И. Г, Макаревич О. Б. Защита данных геоинформационных систем: учеб. пособие для студентов вузов / Под ред. И. Г. Журкина. М.: Гелиос АРВ, 2010. — 336 с.

    5 Васильев В. И. Интеллектуальные системы защиты информации: учеб. пособие. М.: Машиностроение, 2010. — 152 с.

    6 Борисов В. В., Круглов В. В., Федулов А. С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия — Телеком, 2007. — 283 с.: ил.

    7 Корт С. С. Теоретические основы защиты информации: Учебное пособие. М.: Гелиос АРВ, 2004. — 240 с.

    8 Брег Р., Родс-Оусли М., Страссберг К. Безопасность сетей. Полное руководство. Пер. с англ. М.: Эком, 2006. — 912 с.

    9 National Vulnerability Database (NVD) Search Common Platform Enumeration. URL: http://web.nvd.nist.gov/view/cpe/search.


    Управление персоналом, образование, личное развитие. Тесты. Внимание.

    Память. IQ-тесты. Effecton Studio. Эффектон

    Что такое когнитивные карты?

    Когнитивные карты

     — это ментальные репрезентации (представления) человека о пространственной организации окружающей среды. Ошибки и искажения в когнитивных картах рассматриваются с точки зрения психофизического и функционального подхода.

    С точки зрения психофизического подхода основным вопросом является соответствие между характеристиками реального пространства и его субъективной репрезентации.

    Когнитивные карты относятся к ранним компонентам памяти, они являются как бы схемой, канвой, или эскизом для формирования других предметных отражений. У. Найссер считает, что они контролируют частные образы воображения. По сравнению с элементами реального пространства у когнитивных карт бывают систематические искажения.

    Например, пересечения путей представляются близкими к прямому углу, хотя в действительности могут быть далеки от прямого угла, изогнутые пути представляются прямыми, знакомые пути — длиннее, незнакомые — короче.

    В соответствии с когнитивно-социальной теорией научения, познавательные процессы являются как бы посредником между внешними стимулами и поведением человека (животного), таким образом, у научения — социальная природа.

    В общем случае, когнитивная карта — это субъективная картина, которая создается в результате активных действий в окружающей среде и имеет пространственные координаты: верх-низ, право-лево, близко-далеко, она определяет местоположение отдельных воспринимаемых предметов.

    Очевидно, можно представить себе когнитивную карту маленького ребенка, как внутреннюю часть самой маленькой матрешки, только матрешки эти разрисованы не снаружи, а внутри.

    Как правило, на самой маленькой матрешке изображение самое примитивное, схематичное, и вот малыш видит это изображение изнутри. Оно еще маленькое тесное с узкой когнитивной картой. Шаг вперед, направо, налево, назад, падение на пол — и все.

    Ребенок растет, растет его кругозор, и он перебирается в следующую матрешку, которая шире, ярче, на ней прорисовано больше деталей. Следующая еще лучше, а став взрослым, он переходит в большую матрешку, которая уже огромна, может уже как земной шар, его когнитивная карта становится большой, но нет предела совершенству — и впереди Вселенная.

    Виды когнитивных карт:

    • карта-путь, как последовательное представление связей между объектами по определенному маршруту
    • карта-обозрение, как одновременное представление пространственного расположения объектов.

    Когнитивные карты дают возможность человеку (животному) ориентироваться в пространстве, двигаться и осуществлять свою деятельность. Процесс образования когнитивных карт длительный, он проходит ряд психологических трансформаций, благодаря которым человек получает, хранит, вспоминает и использует информацию о пространственном окружении.

    Применение когнитивных карт

    Когнитивные карты привлекают внимание психологов, географов, архитекторов к проблемам пространственной ориентации, особенно потому, что пространственные схемы контролируют наше воображение, в принципе и являясь нашим воображением. С пространственной организацией связано большое количество метафор, например: человек «занимает положение», имеет «обширные» или «узкие» знания, изучить вопрос «с другой стороны», «области» и «сферы» знания.

    В древние времена люди путешествовали, не имея карт или планов, при этом я не имею в виду путешествия первооткрывателей, а просто человек поехал (пошел) в другой населенный пункт, что впрочем, может произойти и сейчас, и чтобы не заблудиться, он в процессе поездки запоминает примечательные места, своеобразные вехи на своем пути. Это могут быть деревья, отличные от других, либо стоящие отдельно, либо приметные камни, либо еще какие-то объекты.

    В данном случае когнитивная карта путешественника, формируется в связи с процессом движения и может быть использована в дальнейшем, являясь эффективным мнемоническим средством. Так древними греками был изобретен метод локусов, когда человек знакомится с последовательностью примечательных мест (локусов), расположенных вдоль своего маршрута.

    Также для того, чтобы запомнить случайный список предметов, их надо последовательно расположить в данных местах. И для вспоминания списка, нужно мысленно пройти по тем памятным местам, где лежит каждый предмет из списка. Это «мысленное повторение пути» — ключ ко всей человеческой культуре, рассказ о путешествии.

    В детстве мне с мамой довелось побывать в разных замечательных местах, являющихся литературными или историческими памятниками. Моя мама, литератор, учила меня, как запомнить то, что я вижу, учила расставлять как бы опорные вехи на пути к объекту, делению интересного объекта на какие-то запоминающиеся части, составлению мысленного плана и благодаря этому я и сейчас до малейших подробностей «вижу» Бахчисарайский дворец, дом Александра Грина и дорогу к нему.

    Рассмотрим еще пример применения когнитивных карт, теперь уже для тестирования работы аппаратных и программных средств. На основе когнитивной карты можно оценить реальное состояние аппаратных и программных средств и сравнить его с заданными параметрами.

    Информация для работы когнитивной карты собирается по результатам специального тестирования и работы контрольных аппаратных средств. Если система при наличии отказов сохраняет заданные характеристики, то она является отказоустойчивой системой, если происходит частичная потеря свойств, то все же она остается системой обеспечения живучести, если же полностью теряются свойства, то система не подлежит восстановлению.

    Использование когнитивных карт возможно при разработке программных комплексов поддержки принятия решений по управлению вузов, предприятий и различных систем.

    При психолого-педагогических исследованиях когнитивные карты, позволяют преобразовать декларативные знания о педагогической ситуации в процедурные знания о разрешении ее основных конфликтов и переструктурирования когнитивных карт. Когнитивные карты могут быть полезны для формирования и уточнения гипотезы о функционировании исследуемого объекта, рассматриваемого как сложная система.

    Эксклюзивный материал сайта «www.effecton.ru — психологические тесты и коррекционные программы». Заимствование текста и/или связанных материалов возможно только при наличии прямой и хорошо различимой ссылки на оригинал. Все права защищены.

    Когнитивное моделирование процессов нефтепереработки с упрощенной процедурой адаптации динамических моделей | Веревкин

    1. Веревкин А.П., Кирюшин О.В. Управление системой поддержания пластового давления с использованием моделей конечно-автоматного вида // Территория «НЕФТЕГАЗ». 2008. № 10. С. 14–19.

    2. Huynh N., Mahmassani H.S., Tavana H. Adaptive Speed Estimation Using Transfer Function Models for Real-Time Dynamic Traffic Assignment Operation // Transportation 1. Research Record 1783. 2002. Paper No. 02-2753. P. 55–65.

    3. Ferry N., Chauvel F., Hui Song, Solberg A. Towards Meta-adaptation of Dynamic Adaptive Systems with [email protected] // Proceedings of the 5th International Conference on Model-Driven Engineering and Software Development (MODELSWARD 2017). 2017. P. 503–508.

    4. Adaptive Controller Strategies for FACTS Devices in a Power System to Enhance Stability Congestion Management using TCSC. Chapter 5 “Congestion Management Using TCSC” [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://independent.academia.edu/nagaranijammu (дата обращения: 27.07.2018).

    5. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика: учебное пособие. М.: Радиотехника, 2009. 392 с.

    6. Кулинич А.А. Компьютерные системы моделирования когнитивных карт: подходы и методы // Проблемы управления. 2010. №. 3. С. 2–16.

    7. Веревкин А.П., Устюжанин К.Ю. Обзор подходов к адаптации динамических моделей в реальном времени // Сборник научных работ II-го Международного молодежного конкурса «Молодежь в науке: Новые аргументы». Ч. 1. Липецк: Научное партнерство «Аргумент», 2015. С. 198–203.

    8. Муртазин Т.М., Шарипова Г.И., Муртазин Е.В. Когнитивное моделирование непрерывных процессов на примере процесса висбрекинга гудрона // Мат-лы Междунар. науч.-практ. конф. «Нефегазопереработка – 2016». Уфа: Изд-во ГУП ИНХП РБ, 2015. С. 198–201.

    9. Муртазин Т.М., Григорьева Ю.Л. Когнитивные карты в задачах управления динамическими объектами нефтепереработки // Мат-лы Междунар. науч.-практ. конф. «Нефтегазопереработка – 2017». Уфа: Изд-во ГУП ИНХП РБ, 2017. С. 246–248.

    10. Verevkin A.P., Murtazin T.M. Situation Models Correction for Real-Time Processes Control based on Simplified Algorithm // Proceedings of the 2017 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). Red Hook: Curran Associates, Inc., 2017. P. 334–337.

    (PDF) Нечеткие когнитивные карты в анализе надежности систем

    25

    Нечеткие когнитивные карты в анализе надежности систем

    1. Введение

    Успех в решении прикладных задач моделирования в

    значительной мере определяется выбором математиче-

    ского аппарата. Теория вероятности, лежащая в основе

    классической теории надежности, плохо приспособлена

    к формализации экспертных знаний, которые могут быть

    полезными для принятия решений.

    Цель этой статьи – привлечь внимание к моделиро-

    ванию надежности с помощью нечетких когнитивных

    карт. В ней приводятся основные соотношения этого

    аппарата и на их основе предлагается метод ранжирова-

    ния факторов, влияющих на надежность системы. Метод

    иллюстрируется на примере моделирования надежности

    и безопасности автомобиля с учетом технических, эрга-

    тических, средовых и организационных факторов.

    2. Структуризация: от элементов

    к факторам

    Начальным этапом моделирования надежности

    сложной системы является ее структуризация, т.е. раз-

    биение на составные части (блоки, узлы, элементы), для

    которых известны вероятности отказов.

    Классическая теория надежности [1] использует

    понятие структурной (логической) функции, которая

    связывает логическое условие работоспособности си-

    стемы (1 – нет отказа, 0 – есть отказ) с аналогичными

    условиями для ее элементов. Переход от структурной

    функции к вероятностной модели надежности осущест-

    вляется по правилам логико-вероятностного исчисления

    [2]. Структурная функция позволяет ранжировать эле-

    менты по важности, что необходимо для оптимального

    распределения ресурсов, выделенных на обеспечение

    надежности системы.

    Для структуризации человеко-машинных систем

    используется алгоритмическое описание процессов

    функционирования [3, 4]. В этом случае исходными

    данными для расчета надежности являются вероятно-

    сти правильного выполнения основных, контрольных

    и диагностических операций. Правила перехода от

    логико-алгоритмического описания системы на языке

    алгебры алгоритмов В.М. Глушкова [5] к вероятностным

    и нечетким моделям надежности предложены в [6, 7].

    Алгоритмическое описание является естественным

    способом формализации систем с дискретными про-

    цессами функционирования, например, автоматизи-

    рованных систем обработки данных и управления,

    сборочно-монтажного производства и других, где

    наличие четких границ между отдельным операциями

    позволяет собирать статистику о вероятностях ошибок,

    необходимую для моделирования.

    Трудности алгоритмизации возникают в человеко-

    машинных системах с непрерывным характером

    деятельности человека, где преобладают операции

    слежения и принятия решений. Примерами служат

    системы управления на транспорте, в химической и

    ядерной промышленности и другие системы с повы-

    шенной опасностью, где ошибки человека приводят к

    катастрофическим последствиям.

    Отсутствие четких границ между операциями не по-

    зволяет корректно оценивать вероятности их правиль-

    ного выполнения. Поэтому весь процесс функциониро-

    вания приходится рассматривать как единую операцию,

    правильность выполнения которой зависит от многих

    разнородных и взаимосвязанных факторов: эргатиче-

    ских, технических, программных, организационных

    и других. Моделируемая система представляет собой

    «черный ящик» с неизвестной структурой: выход – на-

    дежность, входы – влияющие факторы. В этом случае

    традиционная для теории надежности задача ранжиро-

    вания элементов превращается в задачу ранжирования

    факторов. В частности, в [8] отмечается, что трудности

    учета влияющих факторов приводят к невозможности

    точного прогнозирования вероятности отказа, что вы-

    зывает недоверие к расчетам надежности.

    Наиболее популярным средством многофакторного

    моделирования надежности человеко-машинных систем

    является регрессионный анализ (см. например, [9]). Он

    требует большого числа экспериментальных данных

    и не приспособлен к работе с качественными факто-

    рами, измеряемыми экспертно. Удобным средством

    обработки экспертной информации являются нечеткие

    правила «если – то» [10]. Регрессионный анализ и не-

    четкие правила обладают общим ограничением: они

    предполагают независимость входных переменных, т.е.

    влияющих факторов. Этого ограничения лишены не-

    четкие когнитивные карты (НКК) [10] – новое средство

    моделирования, пока не получившее распространения

    в теории надежности.

    Ниже приводятся основные соотношения НКК и на

    их основе предлагается метод ранжирования факторов,

    влияющих на надежность и безопасность системы. Для

    иллюстрации метода используется система «водитель-

    автомобиль-дорога».

    3. Основные понятия и соотношения

    3.1. Общие замечания

    НКК введены Б. Коско [11] как обобщение бинарных

    когнитивных карт Р. Аксельрода [12], предназначенных

    для моделирования динамики причинно-следственных

    связей в социально-политических системах. НКК пред-

    ставляет собой ориентированный граф со взвешенными

    дугами, пример которого показан на рис. 1. Вершины

    графа Ci, называемые концептами, соответствуют вход-

    ным и выходным переменным, которые учитываются в

    модели. Взвешенные дуги графа отражают силу влия-

    ния wij изменения одной переменной Ci на изменение

    другой Cj.

    Термин «когнитивный» говорит о том, что исходны-

    ми данными для моделирования служат субъективные

    Летучие собаки ориентируются при помощи когнитивных карт

    Египетские летучие собаки (Rousettus aegyptiacus) могут за одну ночь пролететь десятки километров в поисках вкусных фруктов и безошибочно вернуться в свое пещерное «общежитие». Как они ориентируются? Для ответа на этот вопрос две группы израильских ученых с помощью GPS отслеживали перемещения крылатых сладкоежек, а затем проанализировали полученные данные. Оказалось, что в маршрутах летучих собак достаточно много «срезок» — перелетов между двумя точками напрямик, по пути, по которому они еще не летали. Это означает, что летучие собаки держат в уме карту местности и пользуются ей для ориентирования — так же, как делают люди.

    Когнитивные карты

    Представьте, что вы приехали на учебу в другой город. Вам объяснили, как дойти или доехать до ближайшей аптеки, магазина, почты и университета. Когнитивные психологи скажут, что в этот момент у вас появился один из двух способов ориентирования — знание маршрута. Он не очень хорош с точки зрения разнообразия (поскольку приходится ходить или ездить одними и теми же маршрутами), но надежен и выручает на первое время. Спустя пару месяцев вы, скорее всего, уже гораздо лучше будете представлять себе город (или хотя бы те районы, в которых регулярно оказываетесь), причем не только как план улиц или аэрофотоснимок: у вас постепенно сложится мысленный образ знакомых улиц, указателей, светофоров, маршрутов общественного транспорта, станций метро… Такой мысленный образ знакомого пространственного окружения психологи называют когнитивной картой (cognitive map). Пользуясь ей, вы можете свободно выбирать маршрут, «срезать углы» и оптимизировать свои перемещения.

    Но пока все сказанное — это всего лишь описание (пусть и наиболее вероятное) субъективного опыта. Современной психологии, как и любой науке, требуются доказательства. Они есть и сейчас уже можно считать установленным фактом, что когнитивные карты у людей существуют, — отчасти потому, что с человеком можно провести хитроумные психологические тесты. Например, можно попросить нарисовать план своего города, карту страны или мира, и скорее всего на том, что получится, будут пространственные искажения, соответствующие «когнитивной карте» того, кто рисовал эту карту (см., например, B. Tversky, 1992. Distortions in cognitive maps). Кроме того, мозг человека умеет «картировать» не только пространство и расположение объектов в нем, но и социальное окружение, поведение, роли… Такие карты в социальной психологии известны как схемы. В общем, у человека с его развитой когнитивной деятельностью существование когнитивных карт не вызывает особых вопросов. Но как обстоит дело у животных? Как ни странно, до сих пор на этот счет известно довольно мало, при том, что сама история изучения когнитивных карт с животных и началась.

    В 1948 году Эдвард Толмен публикует результаты своих опытов с крысами в лабиринте (E. C. Tolman, 1948. Cognitive maps in rats and men). Он обнаружил, что исследование крысами лабиринта впоследствии помогает им находить спрятанное в нем лакомство — будто они запомнили карту лабиринта, как человек запоминает план нового города.

    Но давайте вспомним, какое направление тогда господствовало в психологии? Когнитивная психология, предметом изучения которой являются познавательные процессы (восприятие, распознавание образов, внимание, память, представление знаний в мозге, воображение и сознание), в 1948 году еще даже не существовала как наука — до ее оформления оставалось около десяти лет. Открытие Толмена пришлось на то время, когда в психологии господствовал бихевиоризм — подход, постулировавший, что все поведение является совокупностью рефлекторных ответов на стимулы внешней среды. Изучать то, что находится у мозга «под капотом», бихевиоризм отказывался. Это было вполне в духе философии того времени: до Второй Мировой войны в методологии науки безраздельно господствовал позитивизм, радикально отвергавший любые утверждения, которые нельзя доказать напрямую. В общем, даже сознанию и когнитивным процессам человека в тогдашней науке места не было. Что тут говорить о животных?

    Поэтому вопрос наличия когнитивных карт у животных, поднятый Толменом, немедленно стал острым и дискуссионным — и остается таковым уже более полувека. Появление когнитивной психологии как науки помогло не сильно — в основном она занимается человеком, и в исследовании животных мало чем может помочь.

    А как вообще можно понять, что животное в ориентации использует когнитивную карту? Для этого давайте вообразим себе инопланетян-ученых, которые хотят выяснить, есть ли когнитивные карты у людей. О нашем сознании (да и о его наличии) они толком ничего не знают, общаться с нами не могут, да и вообще наша психология для них непонятна. Что они могут сделать, чтобы понять, используете ли вы когнитивные карты в ориентировании?

    Прежде всего — о ужас! — они могут вас похитить, привезти к себе в лабораторию и вживить вам электроды в мозг. А когда вы оправитесь от операции, будут заставлять ходить по лаборатории и находить в ней разные предметы в надежде понять, а есть ли у вас когнитивная карта лаборатории. Но чем плоха такая методология? Очевидно, чуждая обстановка какой-то инопланетной лаборатории, ограниченное пространство и прочие условия эксперимента вряд ли будут напоминать вам ваш новый город. Как и ваш старый и вообще вашу земную жизнь. И ваш мозг в этой обстановке может работать совсем по-другому, нежели на просторных улицах университетского города на Земле. Такой эксперимент многое может рассказать о функционировании мозга на клеточном уровне. Но это явно не лучший вариант для изучения ориентирования в реальных условиях.

    С животными то же самое. Тем не менее, подобный лабораторный эксперимент был проведен в 2017 году группой исследователей из Института Вейцмана в Реховоте (A. Sarel et al., 2017. Vectorial representation of spatial goals in the hippocampus of bats). Объектом послужили египетские летучие собаки (Rousettus aegyptiacus, рис. 1). Кстати, некоторые популяции этих животных являются естественными резервуарами вирусов, вызывающих геморрагические лихорадки Эбола и Марбург.

    Почему именно летучие собаки? Это растительноядные летучие мыши — то есть не охотники, а «собиратели». Их основная пища — фрукты с деревьев. И если насекомоядная летучая мышь может ловить насекомых и вблизи своего дома, то этим животным нужно искать новые деревья с вкусными плодами, а потом целыми и невредимыми возвращаться в колонию (обычно они живут в пещерах). Поэтому для них критически важно умение ориентироваться. Способность летучих мышей к эхолокации давно стала общеизвестной. А как у них устроена навигация?

    Каких-то карт окружающей обстановки в мозге летучих собак исследователи в работе 2017 года не нашли. Хотя могли бы! Например, у людей в мозге есть составленные из нейронов карты поля зрения и звуковых тонов, что позволяет нам обрабатывать информацию от глаз и ушей. Но у летучих собак исследователи лишь обнаружили, что в гиппокампе есть нейроны, «нацеливающие» животное на желаемый для него предмет (например, лакомство). Они отвечают электрической активностью на определенный угол направления на цель и расстояние до нее. Ранее эти же исследователи находили в мозге летучих собак нейроны, избирательно отвечающие на азимут, которому следует животное (A.  Finkelstein et al., 2015. Three-dimensional head-direction coding in the bat brain). Так что эти результаты больше похожи на компас или прицел, но не на карту!

    Зато у крыс супругами Мэй-Бритт и Эдвардом Мозерами были открыты нейроны, срабатывающие при изменении координаты животного относительно воображаемой координатной сетки, — так называемые нейроны решетки. А в работах Джона О’Кифа были описаны нейроны, срабатывающие, когда животное оказывается в определенном месте — нейроны места. Функции этих структур уже напоминают нейробиологическую когнитивную карту! За эти результаты в 2014 году Мозеры и О’Киф получили Нобелевскую премию по физиологии и медицине (подробнее см. в новости Нобелевские премии — 2014, «Элементы», 17.10.2014).

    Впрочем, странно было бы ожидать большего — как в нашем примере с инопланетянами. Замкнутая лаборатория мало похожа на область, облетаемую за ночь летучими собаками (она, между прочим, может насчитывать десятки километров в поперечнике!). Вполне возможно, что похитившие вас инопланетяне тоже не смогли бы найти в вашем мозге больше, чем такие «компасные» нейроны. Этот разрыв между нейробиологическими лабораториями и реальной жизнью животных до недавних пор приходилось заполнять только теоретическими моделями (см., например, M. Geva-Sagiv et al., 2015. Spatial cognition in bats and rats: from sensory acquisition to multiscale maps and navigation).

    Как еще воображаемые инопланетяне могли бы доказать наличие у людей когнитивных карт? Они могут просто исследовать наши перемещения по городу! Тогда они увидят, что сначала в новом для себя месте люди в основном ходят и ездят одними и теми же маршрутами, но затем перемещения становятся более свободными, разнообразными и — самое главное — люди начинают срезать углы. То есть находить новые кратчайшие маршруты между двумя точками.

    По этим же признакам ученые пытаются установить наличие когнитивных карт у животных. Но, как уже говорилось выше, со времен Толмена сама концепция таких карт сталкивается с серьезной критикой. Один из подробных критических разборов был опубликован в 1996 году Эндрю Беннеттом (Andrew T. D. Bennett) в Journal of Experimenal Biology под говорящим заглавием «Есть ли когнитивные карты у животных?» (A. Bennett, 1996. Do animals have cognitive maps?). В ней он подробно разбирает опорный для этой концепции пункт — «срезание угла» (shortcut, рис. 2). Среди прочего, Беннетт подчеркивает, что сокращение пути должно быть новым, то есть животное не должно иметь предшествующего опыта полетов по этому маршруту — и ученые должны быть в этом уверены. Беда в том, что в 1990-х годах это было практически неразрешимой проблемой: ученые не могли отслеживать животных в дикой природе с такой точностью и производительностью, чтобы доказать новизну маршрута.

    Беннетт также отмечал, что всегда необходимо исключать более простые навигационные стратегии животного — счисление координат (path integration, dead reckoning) и навигацию по «маякам» (beaconing). Счисление координат, кстати, использовалось в самолетах до появления GPS — «когнитивной карты» современного транспорта. Оно основано на том, что, зная начальное положение и пройденный путь со всеми углами поворота, можно вычислить текущее положение. В технике такой способ навигации зарекомендовал себя как не самый надежный, поскольку небольшие невязки в промежуточных перемещениях или углах накапливаются и приводят к значительным ошибкам в определении положения. В качестве иллюстрации можно вспомнить «Пятнадцатилетний капитан» Дика Сэнда из одноименного романа Жюля Верна — ошибки в счислении координат (вызванные действиями злоумышленника) привели его в рабовладельческую Африку вместо Южной Америки. Но ряд животных (например, муравьи красные фаэтончики, живущие в пустыне Сахара), тем не менее, могут пользоваться этим способом и сбивать с толку ученых (R. Wehner, 2003. Desert ant navigation: how miniature brains solve complex tasks). В частности, он позволяет им «срезать угол» от места кормежки до дома, что, на первый взгляд, похоже на наличие когнитивной карты (рис.  3).

    Второй способ, навигация по маякам, тоже позволяет животному описывать на первый взгляд сложные траектории и «срезать углы», — но лишь потому, что оно постоянно держит в виду знакомые ориентиры на местности.

    О возможности свободного перемещения, которую дают когнитивные карты, Беннетт даже не рассуждает. Во времена выхода его статьи не было возможности как-то измерить эту свободу у животного в дикой природе. Но в наше время ситуация изменилась. Сейчас мы лучше умеем отслеживать передвижения животных в дикой природе: GPS-технологии далеко продвинулись и прочно вошли почти во все сферы жизни, да и методы анализа данных, необходимые для правильной интерпретации результатов, в последнее время активно развиваются. Что, если отследить и проанализировать большое количество траекторий летучих собак?

    GPS на марше

    Для высокопроизводительного отслеживания животных ранее (и тоже в Израиле) разработали систему ATLAS (Advanced Tracking and Localization of Animals in real-life Systems), основной компонент которой — миниатюрные и легкие GPS-передатчики, либо закрепляемые на ошейнике животного, либо приклеиваемые к его шкуре. Эти передатчики настолько легкие, что не могут влиять на поведение животного и тем самым искажать результаты эксперимента. После отлова сеткой и такого своеобразного кольцевания летучие собаки выпускались в привычном для них районе. Благодаря системе ATLAS оператор может видеть на экране положение каждого животного в реальном времени (см. видео). А что еще ценнее — можно записать траектории животных и впоследствии их обработать!

    С помощью этой методики ученые попытались установить, есть ли когнитивные карты у летучих собак? Недавно в одном и том же номере журнала Science вышли статьи сразу двух научных групп, посвященные этому вопросу. В первой работе, среди авторов которой были разработчики системы ATLAS, ученые отлавливали летучих собак в долине Хула (рис. 4), прикрепляли к ним датчики ATLAS и выпускали обратно на волю.

    Всего в исследовании участвовало 172 летучие мыши, а наблюдали за ними в течение 3449 «мыше-ночей» на протяжении четырех лет. Получился приличный набор записанных траекторий (рис. 5) — те самые большие данные, про которые сейчас так много говорят. Эти данные затем были подвергнуты серьезной статистической обработке.

    Большим данным — большая работа

    Прежде всего, авторы статистически вычленили из этого массива все «срезания углов» (shortcuts). К ним они относили два случая: 1) прежде не зарегистрированный полет между двумя точками, где летучая собака бывала ранее (классика жанра, как на рис. 2) и 2) прежде не зарегистрированный полет в точку, которую ранее летучая собака не посещала. Среди общего числа полетов авторы насчитали 4,3% таких «срезаний». Для каждого полета количественно определялась прямолинейность. «Срезания» не отличались по прямолинейности от других полетов — как и должно быть в случае наличия у животного когнитивной карты (поскольку в этом случае логично предположить, что животное знает, куда летит).

    Самое главное — авторы последовательно рассмотрели и исключили более простые объяснения этих сокращений пути, как того требовал Эндрю Беннетт более чем 20 годами ранее. Были рассмотрены (и исключены) следующие гипотезы:
        1. Следование за сородичем, не имевшим на себе датчика и, следовательно, невидимым для ATLAS. Это маловероятно — по наблюдениям авторов, «окольцованные» датчиком летучие собаки почти никогда не летали парами и не следовали друг за другом. Значит, такое поведение для них в принципе не характерно.
        2. Объединение пути (счисление координат). Для исключения этой гипотезы использовалось сравнение наблюдаемых данных с предсказанными. Авторы теоретически рассчитали возможную статистику полетов летучих мышей при условии, что они пользуются счислением координат. В таком случае прямолинейность траектории летучей собаки на пути «домой» должна коррелировать либо с общей длиной пройденного пути, либо с прямолинейностью траектории на пути «из дома». Такой корреляции не наблюдалось.
        3. Летучие собаки летали этим маршрутом до отлова и закрепления метки ATLAS. Это самая сильная альтернативная гипотеза, и опровергнуть ее авторы смогли только частично. В отдельном эксперименте они отловили 22 летучие собаки и выпустили их на окраине привычного района полетов. Почему не вне него? Дело в том, что в таком случае у животных могли сработать до конца не изученные механизмы ориентирования на дальних дистанциях — так называемая «навигация по карте и компасу». Например, птицы способны прямо ориентироваться по магнитному полю Земли (Тройничный нерв играет определяющую роль в магнитной навигации птиц, «Элементы», 13.08.2018), и есть даже гипотеза о способности людей чувствовать магнитное поле (Магниторецепция у человека и других животных: новые данные, новые сомнения, «Элементы», 05.04.2019). Учитывая это, нет гарантии, что летучая собака не воспользуется чем-то подобным. Все животные после выпуска на окраине ареала немедленно вернулись к своим привычным местам кормления (рис. 6). Расчет прямолинейности показал, что они не плутали, пытаясь отыскать дорогу, а летели напрямик. Фактически каждое такое счастливое возвращение эквивалентно «срезанию угла». Авторы сделали вывод, что сокращение пути летучими собаками не зависит от предыдущего опыта полетов. Впрочем, тут есть вопрос… но об этом чуть ниже.

    Помимо этого, авторы охарактеризовали ту самую свободу перемещения животных, которая без больших данных была бы неуловимой. Для этого они вычислили два показателя: корреляционную размерность и показатель Ляпунова. Первый показатель характеризует число степеней свободы системы, а второй — детерминированность (предопределенность, предсказуемость) ее состояния. Таким способом авторы разделались с альтернативной гипотезой «навигации по маякам»: если бы она была верной, то корреляционная размерность была бы около единицы. А у авторов получилось значение около 4–5, что указывало на большее число степеней свободы системы. Картину дополняли низкие значения показателя Ляпунова, что указывает на свободное перемещение летучих собак, а не на движение по строго определенным маршрутам. В общем, вычисленные показатели соответствуют гипотезе о наличии когнитивных карт у летучих собак.

    Казалось бы, альтернативные теории исключены, а наличие когнитивных карт доказано? Однако сами авторы отмечали неполноту своего исследования: оставались сомнения, что они чего-то не знают о предшествующем опыте полетов летучих мышей. Дело в том, что в данной работе летучие собаки отлавливались подростками или взрослыми особями, и авторы были в полном неведении относительно того, не выучили ли они какой-нибудь маршрут в детстве. Конечно, опыт с транслокацией 22 летучих собак говорит против такого сценария, но лишь отчасти — будучи детенышами, они вполне могли выучить и маршруты возврата. Какой выход? Создать свою колонию летучих собак, прикреплять радиопередатчики к совсем маленьким детенышам и наблюдать за ними с момента первого полета. Именно так было сделано во второй работе.

    С младых когтей

    Ее авторы отловили летучих собак на популярном курорте Герцлия. Вернее, в пещере в этом живописном месте. Исследователи отловили 22 летучих собачонка вместе с матерями и поместили их в Зоологический сад Тель-Авивского университета — в исследовательскую колонию летучих собак. После первого ночного полета малыши были «окольцованы» радиопередатчиками. Исследователи получили возможность наблюдать, как детеныши исследуют территорию и постепенно расширяют район полетов.

    Помимо раннего начала отслеживания, исследователи использовали более строгую классификацию перемещений животных. Они разделили их на целых четыре типа (рис. 7):
        1. «Дорога на работу» (или «дорога дом-работа», в статье этот тип полетов назван commutes). Это обычные и привычные летучим мышам маршруты от колонии к местам кормежки, которые они повторяют много раз.
        2. «Срезания углов» (shortcuts). Им авторы дали четкое количественное определение: новый полет внутри привычного ареала между двумя точками кормежки длиной не менее 200 м. «Новизне» тоже дано определение: не менее 50% маршрута должно проходить в 100 или более метрах от предыдущих маршрутов. Расстояние в 100 метров выбрано не случайно: в Тель-Авиве улицы по ширине не превышают 50 м, а летучие собаки 75% своего полетного времени (авторы и это подсчитали!) летят ниже крыш зданий, тем самым блокируя себе визуальный горизонт ближайшими зданиями — и делая невозможным «срезание угла» за счет «навигации по маякам». То есть 100 м — это дистанция с двукратным запасом от переоценки числа «срезаний угла».
        3. «Длинные срезки» (или «марш-броски», longcuts). По сути, это то же самое, что и shortcut, только длиннее. Точнее, к таким полетам авторы относили длинный перелет между точкой вне привычного ареала и точкой внутри него: «вне привычного ареала» означает, что до любой точки внутри привычного ареала было не менее 300 метров.
        4. Исследовательские полеты (exploratory flights). Это понятно интуитивно, но авторы и тут подстраховались строгим определением: если при «марш-броске» летучая собака летит издалека в привычное ей место, то при исследовательском полете она летит в незнакомую точку, где раньше не бывала.

    Такая классификация делает определение «срезания угла» (shortcut) более «классическим»: это полет, замыкающий треугольник (рис. 7), как у Беннета (сравните с рис. 2). Почти типичный пример такого полета вы можете видеть на рис. 8. Но самое главное — такая недвусмысленная система, в сочетании с отслеживанием животного «с младых когтей», позволяет куда точнее ответить на вопрос, были «срезания угла» или нет?

    И здесь получился положительный ответ: даже при таких жестких ограничениях оказалось, что были и «срезания угла», и «марш-броски». И это действительно были полеты по абсолютно новым для животного маршрутам.

    Авторы на этом не остановились и «добили» несколько альтернативных гипотез навигации, оставленных без внимания авторами первой работы. Речь идет о навигации по запаху или по небесным ориентирам. Если бы животные пользовались этими способами, то точность навигации коррелировала бы с направлением ветра или степенью облачности. Но таких корреляций не наблюдалось. И снова исследователи сделали единственный оставшийся вывод: летучие собаки используют когнитивные карты.

    Авторы отдельно отметили, что исключили все альтернативные гипотезы, выдвинутые Беннеттом. Но даже если пытаться спорить с их аргументацией, то все равно нет сомнений, что эти две работы — пока что самый мощный ответ на критику концепции когнитивных карт. И самые сильные свидетельства того, что летучие собаки ими пользуются.

    В том же номере Science, в котором вышли обсуждаемые статьи, был опубликован и посвященный им популярный синопсис. В нем подчеркивается, что исследования навигации у летучих мышей полезны для изучения их роли как переносчиков инфекций. Но не только для этого. Открытие когнитивных карт у летучих мышей — первый шаг на бескрайнее поле вопросов, посвященных наличию у животных сознания и степени его схожести с нашим. В самом деле, если летучая собака представляет себе путь до фруктового дерева примерно так же, как вы — путь до университета, значит, между ней и вами есть небольшое, но когнитивное сходство. Может быть, пропасть между нами и другими животными не так велика, как нам кажется?

    За помощь и консультации при написании новости благодарю авторов обсуждаемых цитируемых статей Давида Шохами (David Shohami), Сивана Толедо (Sivan Toledo), Ли Хартен (Lee Harten), а также психофизиолога, популяризатора науки Полину Кривых.

    Источники:
    1) Sivan Toledo, David Shohami, Ingo Schiffner, Emmanuel Lourie, Yotam Orchan, Yoav Bartan, Ran Nathan. Cognitive map–based navigation in wild bats revealed by a new high-throughput tracking system // Science. 2020. DOI: 10.1126/science.aax6904.
    2) Lee Harten, Amitay Katz, Aya Goldshtein, Michal Handel, Yossi Yovel. The ontogeny of a mammalian cognitive map in the real world // Science. 2020. DOI: 10.1126/science.aay3354.

    Георгий Куракин

    Здравствуйте. Пишу реферат по теме: «Когнитивные карты в процессе выработки стратегии управления и синтезирования алгоритма управления общим экономическим пространством». Что вы можете посоветовать? Заранее большое спасибо.

    Q. Здравствуйте. Пишу реферат по теме: «Когнитивные карты в процессе выработки стратегии управления и синтезирования алгоритма управления общим экономическим пространством». Что вы можете посоветовать? Заранее большое спасибо.

    Здравствуйте. Пишу реферат по теме: «Когнитивные карты в процессе выработки стратегии управления и синтезирования алгоритма управления общим экономическим пространством». Что вы можете посоветовать? Заранее большое спасибо.


    Здравствуйте! Рекомендую Вам начинать свой поиск с Электронного каталога (ЭК) РГБ, который формируется на основе обязательного экземпляра: 1. Куливец, Сергей Геннадьевич Теоретико-игровые модели на линейных когнитивных картах в задачах информационного управления : диссертация … кандидата технических наук : 05.13.10 / Куливец Сергей Геннадьевич; [Место защиты: Ин-т проблем упр. им. В.А. Трапезникова РАН] .- Москва , 2011 — 101 с.ил. — Библиогр.: с. 97-101. Шифры: [Отд.дисс.(Химки)] 61 11-5/3387 2. Путято, Михаил Михайлович Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений на основе нечетких когнитивных карт : диссертация … кандидата технических наук : 05.13.01 / Путято Михаил Михайлович; [Место защиты: Кубан. гос. технол. ун-т] .- Краснодар , 2010 — 152 с.ил. — Библиогр.: с. 139-149. Шифры: [Отд.дисс.(Химки)] 61 11-5/1597 3. Федулов, Александр Сергеевич Модели, методы и программные средства обработки нечеткой информации в системах поддержки принятия решений на основе когнитивных карт : диссертация … доктора технических наук : 05. 13.11, 05.13.01 / Федулов Александр Сергеевич; [Место защиты: Моск. энергет. ин-т] .- Москва , 2007 — 335 с.ил. — Библиогр.: с. 307-323. Шифры: [Отд.дисс.(Химки)] 71 08-5/69 4. Кротова, Марина Александровна Совершенствование методов управления региональной экономикой на основе оптимизации пространственно-экономических трансформаций : диссертация … кандидата экономических наук : 08.00.05 / Кротова Марина Александровна; [Место защиты: Алт. гос. ун-т] .- Барнаул , 2014 — 153 с.ил. — Библиогр.: с. 141-153. Шифры: [Отд.дисс.(Химки)] 61 14-8/1705 БД НЭБ: 5. Палюх Б.В., Дли М.И., Какатунова Т.В., Багузова О.В.  ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ СЛОЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИНАМИЧЕСКИХ НЕЧЕТКИХ КОГНИТИВНЫХ КАРТ // Программные продукты и системы. — 2013. — № 4. — С. 29. 6. Цыгикало В.С.  МЕТОДИКА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНЫХ КАРТ // Интеграл. — 2007. — № 4. — С. 36-37. 7. Волков В.Ю., Волкова В.В. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ КАНАЛОВ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНОГО ОБЪЕКТА С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКОЙ КОГНИТИВНОЙ КАРТЫ // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. — 2014. — № 2. — С. 170-175. БД КиберЛенинка: 8. Долгов С.И. ОБЩЕЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОСТРАНСТВО — НОВЫЙ ИНТЕГРАЦИОННЫЙ ФОРМАТ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛИЗАЦИИ // РОССИЙСКИЙ ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК. — 2010. — № 9. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/obschee-ekonomicheskoe-prostranstvo-novyy-integratsionnyy-format-v-usloviyah-globalizatsii (дата обращения: 21.09.2015). 9. Кулинич А.А. Верификация когнитивных карт на основе объяснения прогнозов // УБС — 2010. — № 30-1. -URL: http://cyberleninka.ru/article/n/verifikatsiya-kognitivnyh-kart-na-osnove-obyasneniya-prognozov (дата обращения: 21.09.2015). 10. Берёза О.А. СИМПЛИЦИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КОГНИТИВНЫХ КАРТ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2011. — № 11. — URL: http://cyberleninka.ru/article/n/simplitsialnyy-analiz-kognitivnyh-kart-sotsialno-ekonomicheskih-sistem (дата обращения: 21.09.2015). БД ВИНИТИ: 11. Дли М. И., Какатунова Т. В., Скуратова Н. А. Интеллектуальная система управления сложными объектами с использованием нечетких когнитивных карт Кл. слова: Интеллектуальные системы. Когнитивное моделирование. Сложные системы Рубрики: 28.23.19; 282.23.19.15 2015-08 AB06 БД ВИНИТИ 12. Градусов Д. А., Шутов А. В., Анцупова Д. П. Моделирование взаимовлияния целей и рисков проектов внедрения интегрированной системы управления предприятием на основе нечетких когнитивных карт Кл. слова: Искусственный интеллект, системы управления, управление предприятиями, когнитивные карты, Россия Рубрики: 82.15.13; 821.15.13.09 2014-12 EK12 БД ВИНИТИ 13. Куливец С. Г., Коргин Н. А. Модель информационного управления на основе игры на линейной когнитивной карте Кл. слова: Когнитивные карты. Управление Рубрики: 28.23.27; 289.23.27 2012-08 VN00 БД ВИНИТИ 14. Караев Р. А., Исмайлов С. Ф. (ИК НАН Азербайджана г. Баку, Азербайджан ) Генерация управленческих решений с помощью нечетких когнитивных карт Кл. слова: Автоматизированные системы управления, АСУП, искусственный интеллект, системы генерации управленческих решений, методология, метафоры генетических сетей, дискуссии, фирма ИК НАН Азербайджана (г. Баку, Азербайджан) Рубрики: 44.31.31; 441.31.31.35.29 2005-02 EN06 БД ВИНИТИ   Далее Вам нужно продолжить поиск самостоятельно. Наберите в поисковой строке Электронного каталога (ЭК) РГБ 2-3 ключевых слова, усекая окончания слов знаком «*». В БД Научной электронной библиотеки (http://elibrary.ru/defaultx.asp? ) сокращать слова в поисковой строке не нужно. С домашнего ПК Вы можете обратиться и к полнотекстовой БД статей Научной библиотеки КиберЛенинка (http://cyberleninka.ru/article ). Ознакомиться с полным библиографическим описанием записей  №№ 11-14 и продолжить свой поиск Вы можете в БД и/или РЖ Всероссийского института научно-технической информации (ВИНИТИ) в Зале библиографических ресурсов (комн. А-212). С уважением, гл. библиограф Евгения Найдина

    Было ли это полезным? Да 0   Нет 0

    Когнитивные карты, интеллектуальные карты и концептуальные карты: определения

    Когнитивное отображение, интеллектуальное отображение и концептуальное отображение — это три мощные стратегии визуального картирования для организации, передачи и сохранения знаний. Они помогают нам изложить сложные идеи, процессы и распознать закономерности и отношения.

    Когнитивные карты, интеллект-карты и концептуальные карты выглядят и ощущаются одинаково; это сходство вызывает недоумение. Это три разных способа визуализации ментальной модели — независимо от того, принадлежит ли она дизайнеру, исследователю или пользователю.У каждого есть свои сильные стороны и преимущества. Эта статья представляет собой сравнение этих трех популярных типов диаграмм и их использования в UX.

    Познавательные карты

    Когнитивные карты — это общий термин для всех визуальных представлений ментальных моделей. Все методы картирования, описанные в этой статье, являются экземплярами когнитивных карт.

    Определение : Когнитивная карта — это любое визуальное представление ментальной модели человека (или группы) для данного процесса или концепции.

    Когнитивные карты не имеют визуальных правил, которым они должны подчиняться: нет ограничений на то, как визуально представлены концепции и отношения между ними.

    История

    Идея когнитивной карты восходит к работе психолога Эдварда Толмана, известного своими исследованиями того, как крысы учились перемещаться по лабиринтам. В психологии он имеет сильную пространственную коннотацию — когнитивные карты обычно относятся к представлению пространства (напр.г., лабиринт) в мозгу. Познавательные карты с тех пор использовались в целом ряде областей; Колин Иден, исследователь операций, использовал этот термин в более широком смысле для обозначения ментальной модели, представляющей любой тип процесса или концепции (пространственные или нет).

    Когнитивное отображение имеет произвольную форму и может включать в себя множество методов визуализации, включая маркированные списки, блок-схемы, концептуальные диаграммы или сопоставление сходства. Хотя приведенный выше пример является цифровым (и, следовательно, высокоточным), когнитивные карты часто имеют низкую точность и создаются с помощью бумаги, ручки и стикеров.

    Характеристики

    • Разнообразны по характеру и назначению. Когнитивное картографирование используется в самых разных дисциплинах для различных целей. Когнитивные карты — это наиболее общий тип визуализации ментальных моделей.
    • Никаких ограничений по структуре или форме. Когнитивные карты не обязательно должны соответствовать определенному формату. Таким образом, они часто абстрактны и не имеют последовательной иерархии. Они гибкие и могут учитывать широкий набор концепций или ситуаций, которые необходимо представить.

    Используется в UX

    • Получение знаний извне. Визуализации (любого вида) помогают в когнитивной обработке; они могут помочь нам улучшить наше мышление, разбить идеи и уловить мысли. Например, визуализация становится полезным инструментом для описания того, где доступна новая функция или когда новый член команды подключается к новой сложной системе.
    • Определите темы в разных концепциях. Представление концепций в визуальном формате может выявить новые закономерности и связи.В нашем исследовании DesignOps мы попросили участников создать когнитивную карту организационных структур в своих компаниях. После составления карты они смогли выявить сходства (например, состав команды, болевые точки или узкие места) между разрозненными командами.
    • Выявление ментальной модели. Когнитивное отображение может помочь исследователям UX понять ментальные модели системы или процесса пользователей. Это понимание может иметь решающее значение при исследовании сложных систем или даже при разработке нового продукта.Выявление ментальной модели обычно осуществляется посредством индивидуальных интервью, в которых участник строит визуальное представление своей ментальной модели темы исследования. Полученная в результате когнитивная карта представляет собой осязаемое представление мыслей участника и может служить подсказкой к беседе для фасилитатора. Несколько таких карт могут быть сгруппированы по их характеристикам; эти классификации могут направлять процесс проектирования.

    В следующих двух разделах описываются два более ограниченных типа когнитивных карт: интеллект-карты и концептуальные карты.

    Интеллект-карты

    Интеллектуальные карты — самый упрощенный и, следовательно, простой тип когнитивных карт. У них четкая иерархия и формат, их относительно быстро создавать и использовать.

    Определение : интеллектуальная карта — это дерево, которое представляет центральную тему и ее подтемы.

    История

    Основные характеристики интеллект-карт уходят корнями в развитие семантических сетей, техники 1950-х годов для представления знаний.В 1974 году британский писатель Тони Бьюзен популяризировал термин «отображение разума».

    Интеллектуальные карты имеют центральную родительскую тему с узлами, которые разветвляются по направлению к периферии.

    Характеристики

    • Четкая организация и структура. Ментальные карты ограничены древовидной структурой. У них есть четкие, направленные наружу потоки от корня дерева к его листьям.
    • Одна центральная тема. В интеллектуальных картах все узлы (кроме корня дерева) имеют только один родительский узел.У каждого узла могут быть дочерние элементы, соответствующие подтемам этой концепции. Каждую концепцию в интеллект-карте можно проследить непосредственно до основной темы.
    • Нет определения отношений. Нет различий между разными типами отношений между узлами — все ребра в дереве представлены одинаково и не имеют меток.

    Используется в UX

    Интеллектуальные карты помогают организовать сбор информации, связанной с одной темой, и структурировать ее систематическим и значимым образом.В UX они полезны при работе с категориальными идеями, например:

    • Разбивка компонентов на определенной веб-странице — например, для определения мини-IA страницы
    • Планирование тематических тем на веб-сайте (например, темы наших статей на nngroup.com)
    • Информация о картах, указанная в FAQ (часто задаваемые вопросы) или политике конфиденциальности

    Концептуальные карты

    Концептуальные карты — это более сложная версия интеллект-карт.Они делают акцент на выявлении отношений между темами. Кроме того, у узла на концептуальной карте может быть несколько родителей (тогда как у узла в интеллект-карте будет только один).

    Определение : Карта концептов — это граф, в котором узлы представляют концепции и связаны посредством помеченных ориентированных ребер, которые иллюстрируют отношения между ними.

    История

    Концептуальное отображение было разработано в 1970-х годах американским профессором Джозефом Новаком, чтобы помочь учителям объяснять сложные темы, чтобы облегчить изучение, сохранение и связь этих новых тем с существующими знаниями.

    Карты Concepts читаются сверху вниз; В отличие от интеллект-карт, узел может иметь несколько родителей, а края помечены, чтобы указывать на отношения между узлами.

    Характеристики:

    • Каждый узел может иметь более одного родительского (т. Е. Один узел, указывающий на него). В то время как каждый узел интеллект-карты имеет только одного родителя, узел концептуальной карты может иметь несколько родителей. Таким образом, узлы в концептуальной карте часто более взаимосвязаны, чем узлы в интеллектуальных картах, что делает концептуальные карты хорошо подходящими для описания сложных взаимосвязей между концепциями.
    • Ребра графика направлены и помечены именами отношений между узлами, которые они соединяют. Каждое ребро иллюстрирует определенное отношение (и обычно помечается глаголом или предлогом, которые его фиксируют).

    Используется в UX

    Концептуальные карты помогают визуализировать сложные концепции, которые связаны между собой различными способами. Они могут поддерживать несколько точек зрения и подходов к одной и той же проблеме и могут быть использованы для:

    • Разработайте целостную картину набора концепций и их взаимосвязей между концепциями, например:
      • Данные
      • Организационные операции
    • Соединяйте концепции с действием.Отображение понятий подчеркивает отношения, связывая одну идею с другой с помощью глаголов. Эта характеристика полезна при анализе проблемы (на картах часто встречаются неоткрытые причины и следствия). Визуализируя контент в виде сети, становится легко проследить «след» взаимоотношений и, таким образом, определить системные решения.

    Карты можно создавать индивидуально или в группе (например, если целью является создание общего понимания внутреннего процесса).

    Сравнение методов

    Когда дело доходит до представления физического пространства, существует много типов возможных карт: топографические карты, геологические карты, пешеходные карты, карты улиц и так далее.Все они представляют собой плоские изображения поверхности земли, но подчеркивают различные свойства этой поверхности. Картографы применяют различные рекомендации для создания туристической карты парка, карты автомагистралей штата или политической карты континента.

    Подобно различным картам Земли, все типы когнитивных карт в некотором роде одинаковы.

    Практикующие UX должны быть картографами UX-карт — адаптировать формат и структуру, чтобы они наилучшим образом соответствовали потребностям и контексту создаваемой карты.Используйте эту таблицу в качестве краткого руководства для сравнения интеллект-карт, концептуальных карт и когнитивных карт.

    Интеллектуальная карта Концептуальная карта Когнитивная карта
    Назначение Расширение одной темы Изучите взаимосвязи между несколькими концепциями Захват процесса или динамической экосистемы в свободной форме
    Определяющий признак Один первичный, единый центр; один родитель на узел

    Отмеченные отношения между узлами; несколько родителей на узел

    Отсутствие какой-либо последовательной структуры; смешанные формы (список, диаграмма, график, блок-схема)
    Возможность адаптации Низкий от низкого до среднего Высокая

    Чтобы упростить, когда что использовать, представьте, что вы вводите новое представление Моя учетная запись на веб-сайте.

    Интеллектуальная карта может использоваться для сопоставления различных разделов и соответствующих подразделов контента, которые будут находиться на странице «Моя учетная запись».

    Концептуальная карта может отображать более крупный веб-сайт в целом и различные точки входа, которые пользователь может использовать для доступа к «Моей учетной записи», в сочетании с тем, какие данные могут быть экспортированы или совместно использованы.

    Когнитивная карта может быть построена в ходе пользовательского интервью (самим участником), чтобы раскрыть текущие процессы участника, ментальные модели и соображения по доступу и обмену информацией личной учетной записи.

    Заключение

    Три карты выше не то же самое, что блок-схемы, поэтому перечисление шагов не должно подходить для карты. Однако визуализация концепции, идеи или процесса дает различные преимущества, будь то с помощью когнитивной карты, интеллект-карты или концептуальной карты, как индивидуально, так и в команде:

    • Обеспечивает осязаемые визуальные абстрактные мысли
    • Сообщает отношения или закономерности между концепциями
    • Углубляет наши знания и понимание конкретной темы или концепции
    • Помогает нам интегрировать новые идеи в существующие системы
    • Синтезирует сложную экосистему в единую визуализацию, которую можно совместно использовать

    Использование нечетких абстрактных концепций и их воплощение в жизнь улучшает взаимодействие в команде и создает точки соприкосновения.Это также позволяет члену команды сразу же заметить что-то на карте и сказать: «Это неправильно». Возможно, ваш коллега прав, и что-то запечатлено неправильно. Или, может быть, ваш коллега ошибается, и карта раскрывает неправильное представление, которое в противном случае привело бы к трениям в дальнейшем в проекте. В любом случае, упражнение по картированию выявило то, что потребовало дальнейшего обсуждения, что в конечном итоге намного эффективнее, чем продолжение проекта с несогласованным пониманием.

    Когнитивные карты, интеллект-карты и концептуальные карты в конечном итоге улучшают наше когнитивное понимание. Использование одной техники вместо другой не приведет к успеху или разрушению проекта. В идеале комбинация всех трех будет использоваться по мере необходимости на разных этапах вашего процесса, в зависимости от ваших потребностей.

    Список литературы

    Buzan, T. (1993) Книга карт разума. Лондон: BBC Books

    Иден, К. (1988) «Когнитивное картирование», Европейский журнал оперативных исследований, 36: 1-13

    Эпплер, Мартин Дж.(2006) «Сравнение концептуальных карт, интеллектуальных карт, концептуальных диаграмм и визуальных метафор как дополнительных инструментов для создания и обмена знаниями». Информационная визуализация. Журналы Palgrave.

    Келли Г.А. (1995) Психология личностных построений. Нью-Йорк: Нортон.

    Новак, Дж. Д., Говин, Д. Б. (1984). Изучение того, как учиться. Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

    Толмен, Эдвард К. (июль 1948 г.). «Когнитивные карты у крыс и людей». Психологический обзор.

    Когнитивная карта у людей: пространственная навигация и за ее пределами

  • 1

    Толмен, E.C. Когнитивные карты у крыс и людей. Psychol. Ред. 55 , 189–208 (1948).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 2

    О’Киф Дж. И Достровский Дж. Гиппокамп как пространственная карта. Предварительные свидетельства активности единиц у свободно передвигающейся крысы. Brain Res. 34 , 171–175 (1971).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 3

    О’Киф, Дж. И Надел, Л. Гиппокамп как когнитивная карта (Кларендон, Оксфорд, 1978).

  • 4

    Eichenbaum, H. & Cohen, N.J. Можем ли мы согласовать представления декларативной памяти и пространственной навигации о функции гиппокампа? Нейрон 83 , 764–770 (2014).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 5

    Бужаки, Г.и другие. Точки зрения на гиппокамп. Нат. Neurosci. 20 , 1633–1641 (2017).

    Google Scholar

  • 6

    Грайвз, Р.М. И Джеффри, К.Дж. Представление о пространстве в мозгу. Behav. Процессы 135 , 113–131 (2017).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 7

    Макнотон, Б.Л., Батталья, Ф.П., Дженсен О., Мозер Э. И Мозер, М.-Б. Интеграция путей и нейронная основа «когнитивной карты». Нат. Rev. Neurosci. 7 , 663–678 (2006).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 8

    Taube, J.S. Сигнал направления головы: происхождение и сенсомоторная интеграция. Annu. Rev. Neurosci. 30 , 181–207 (2007).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 9

    Бирн, П., Беккер, С. и Берджесс, Н. Вспоминая прошлое и представляя будущее: нейронная модель пространственной памяти и образов. Psychol. Ред. 114 , 340–375 (2007).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 10

    Сарел, А., Финкельштейн, А., Лас, Л., Улановский, Н. Векторное представление пространственных целей в гиппокампе летучих мышей. Наука 355 , 176–180 (2017).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 11

    Clark, R.E. И Сквайр, Л. Сходство формы и функции гиппокампа у грызунов, обезьян и людей. Proc. Natl. Акад. Sci. США 110 (Приложение 2), 10365–10370 (2013).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 12

    Агирре, Г.К., Детре, Дж. А., Олсоп, Д. К. и Д’Эспозито, М. Парагиппокамп подчиняет себе топографическое обучение человека. Cereb. Cortex 6 , 823–829 (1996).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 13

    Ghaem, O. et al. Мысленная навигация по запомненным маршрутам активирует гиппокамп, предклинье и островок. Neuroreport 8 , 739–744 (1997).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 14

    Магуайр, Э.A. et al. Знать, где и как добраться: человеческая навигационная сеть. Science 280 , 921–924 (1998).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 15

    Эпштейн Р. и Канвишер Н. Кортикальное представление локальной визуальной среды. Nature 392 , 598–601 (1998).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 16

    Spiers, H.J. & Maguire, E.A. Мысли, поведение и динамика мозга во время навигации в реальном мире. Neuroimage 31 , 1826–1840 (2006).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 17

    Spiers, H.J. & Gilbert, S.J. Решение проблемы объезда в навигации: модель префронтального и гиппокампального взаимодействий. Фронт. Гм. Neurosci. 9 , 125 (2015).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 18

    Хартли, Т., Магуайр, Э.А., Спайерс, Х.Дж. и Берджесс, Н. Хорошо проторенный маршрут и малоизвестный путь: отдельные нейронные основы следования по маршруту и ​​поиска пути у людей. Нейрон 37 , 877–888 (2003).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 19

    Иария, Г., Петридес, М., Дагер, А., Пайк, Б. и Бохбот, В.Д. Когнитивные стратегии, зависящие от гиппокампа и хвостатого ядра в навигации человека: вариативность и изменение с практикой. J. Neurosci. 23 , 5945–5952 (2003).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 20

    Маркетт, С.А., Баккер, А. и Шелтон, А.Л. Когнитивные картографы существ привычки: различное взаимодействие механизмов обучения с учетом места и реакции предсказывает навигационное поведение человека. J. Neurosci. 31 , 15264–15268 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 21

    Сутана, Н.А., Экстром, А.Д., Моширвазири, С., Ноултон, Б., и Букхаймер, С.Ю. Участие CA1 гиппокампа человека во время аллоцентрического кодирования пространственной информации. J. Neurosci. 29 , 10512–10519 (2009).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 22

    Woollett, K. & Maguire, E.A. Приобретение «Знания» о планировке Лондона приводит к структурным изменениям в мозгу. Curr. Биол. 21 , 2109–2114 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 23

    Шинаци В.Р., Нарди Д., Ньюкомб Н.С., Шипли Т.Ф. И Эпштейн, Р. Размер гиппокампа предсказывает быстрое изучение когнитивной карты у людей. Гиппокамп 23 , 515–528 (2013).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 24

    Хартли, Т.И Харлоу Р. Связь между объемом гиппокампа человека и топографической памятью у здоровых молодых людей. Фронт. Гм. Neurosci. 6 , 338 (2012).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 25

    Морган, Л.К., Мачевой, С.П., Агирре, Г.К. И Эпштейн, Р. Расстояния между локациями реального мира представлены в гиппокампе человека. J. Neurosci. 31 , 1238–1245 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 26

    Hassabis, D. et al. Расшифровка ансамблей нейронов в гиппокампе человека. Curr. Биол. 19 , 546–554 (2009).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 27

    Deuker, L. , Bellmund, J.L., Navarro Schröder, T. & Doeller, C.F. Карта событий пространства памяти в гиппокампе. Элиф 5 , e16534 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 28

    Нильсон, Д.М., Смит, Т.А., Срикумар, В., Деннис, С., Седерберг, П. Человеческий гиппокамп представляет пространство и время во время восстановления воспоминаний реального мира. Proc. Natl. Акад. Sci. США 112 , 11078–11083 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 29

    Doeller, C.Ф., Барри С. и Берджесс Н. Доказательства наличия ячеек сетки в сети памяти человека. Nature 463 , 657–661 (2010).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 30

    Хорнер, А.Дж., Бисби, Дж. А., Зотов, Э., Буш, Д. и Берджесс, Н. Обработка воображаемой навигации в виде сетки. Curr. Биол. 26 , 842–847 (2016).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 31

    Экстрем, А.D. et al. Сотовые сети, лежащие в основе пространственной навигации человека. Nature 425 , 184–188 (2003).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 32

    Jacobs, J. et al. Прямые записи сетевой нейронной активности в пространственной навигации человека. Нат. Neurosci. 16 , 1188–1190 (2013).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 33

    Миллер, Дж.Ф., Фрид И., Сутана Н. и Джейкобс Дж. Повторяющиеся пространственные активации в энторинальной коре головного мозга человека. Curr. Биол. 25 , 1080–1085 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 34

    Джеффри К. Дж., Андерсон М.И., Хейман Р. и Чакраборти С. Предлагаемая архитектура нейронного представления пространственного контекста. Neurosci. Biobehav. Ред. 28 , 201–218 (2004).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 35

    Colgin, L.L., Moser, E.I. И Мозер, М.-Б. Понимание памяти посредством переназначения гиппокампа. Trends Neurosci. 31 , 469–477 (2008).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 36

    Рычаг, К., Уиллс, Т., Какуччи, Ф., Берджесс, Н. и О’Киф, Дж.Долговременная пластичность в представлении пространственных клеток гиппокампа геометрии окружающей среды. Nature 416 , 90–94 (2002).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 37

    Уиллс, Т.Дж., Левер, К., Какуччи, Ф., Берджесс, Н., О’Киф, Дж. Динамика аттракторов в гиппокампальном представлении местной окружающей среды. Наука 308 , 873–876 (2005).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 38

    Стимерс, Б.и другие. Динамика аттрактора гиппокампа предсказывает принятие решений на основе памяти. Curr. Биол. 26 , 1750–1757 (2016).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 39

    Ясса М.А. и Старк К.Э. Разделение паттернов в гиппокампе. Trends Neurosci. 34 , 515–525 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 40

    Кайл, К.Т., Стокс, Дж. Д., Либерман, Дж. С., Хассан, А.С. & Экстром, А.Д. Успешное извлечение конкурирующих пространственных сред у людей включает механизмы разделения паттернов гиппокампа. Элиф 4 , e10499 (2015).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 41

    Chanales, A. J.H., Oza, A., Favila, S.E. И Куль, Б.А. Перекрытие пространственных воспоминаний вызывает отталкивание репрезентаций гиппокампа. Curr. Биол. 27 , 2307–2317.e5 (2017).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 42

    McKenzie, S. et al. Гиппокампальные представления связанных и противоположных воспоминаний развиваются в рамках отдельных, иерархически организованных нейронных схем. Нейрон 83 , 202–215 (2014).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 43

    Тен, Э.И Сквайр, Л. Память на давно изученные места остается неизменной после повреждения гиппокампа. Nature 400 , 675–677 (1999).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 44

    Магуайр, Э.А., Нэннери, Р. и Спирс, Х.Д. Навигация по Лондону водителем такси с двусторонним поражением гиппокампа. Мозг 129 , 2894–2907 (2006).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 45

    Коларик, Б.S. et al. Ухудшение точности, а не пространственной стратегии, характеризует производительность в виртуальном водном лабиринте Морриса: тематическое исследование. Neuropsychologia 80 , 90–101 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 46

    Wolbers, T. & Büchel, C. Диссоциативный ретроспленальный и гиппокампальный вклады в успешное формирование репрезентаций обзора. J. Neurosci. 25 , 3333–3340 (2005).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 47

    Розенбаум, Р.С., Зиглер, М., Винокур, Г., Грейди, К.Л. & Moscovitch, M. «Я и раньше часто ходил по этой улице»: фМРТ-исследования гиппокампа и других структур во время мысленной навигации в старой среде. Гиппокамп 14 , 826–835 (2004).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 48

    Эпштейн, Р.А., Паркер У. И Фейлер, А. Где я сейчас? Определенные роли парагиппокампа и ретроспленальной коры в распознавании места. J. Neurosci. 27 , 6141–6149 (2007).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 49

    Patai, E.Z. и другие. Долгосрочная консолидация переключает кодирование близости цели с гиппокампа на ретроспленальную кору. Препринт по адресу bioRxiv https: // doi.org / 10.1101 / 167882 (2017).

  • 50

    Эпштейн, Р.А. И Васс, Л. Нейронные системы для ориентировки людей на основе ориентиров. Phil. Пер. R. Soc. Лондон. В 369 , 20120533 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 51

    Etienne, A.S. И Джеффри, К.Дж. Интеграция путей у млекопитающих. Гиппокамп 14 , 180–192 (2004).

    Артикул Google Scholar

  • 52

    Галлистель, К.R. Организация обучения (MIT Press, 1990).

  • 53

    Wolbers, T., Wiener, J.M., Mallot, H.A. И Бюхель, С. Дифференциальное задействование гиппокампа, медиальной префронтальной коры и комплекса движений человека во время интеграции путей у людей. J. Neurosci. 27 , 9408–9416 (2007).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 54

    Шерилл, К.R. et al. Гиппокамп и ретроспленальная кора объединяют сигналы интеграции пути для успешной навигации. J. Neurosci. 33 , 19304–19313 (2013).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 55

    Шолль М.Дж. Когнитивные карты как ориентировочные схемы. J. Exp. Psychol. Учиться. Mem. Cogn. 13 , 615–628 (1987).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 56

    Книрим, Дж.Дж. И Гамильтон, Д.А. Обрамление пространственного познания: нейронные представления проксимальных и дистальных систем отсчета и их роли в навигации. Physiol. Ред. 91 , 1245–1279 (2011).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 57

    Йодер, Р.М., Кларк, Б.Дж. и Таубе, Дж. Истоки кодирования ориентиров в головном мозге. Trends Neurosci. 34 , 561–571 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 58

    Shelton, A.L. & McNamara, T.P. Системы пространственной привязки в памяти человека. Cognit. Psychol. 43 , 274–310 (2001).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 59

    Krupic, J., Bauza, M., Burton, S., Barry, C. & O’Keefe, J.Симметрия ячеек сетки определяется геометрией окружающей среды. Nature 518 , 232–235 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 60

    Стенсола, Т., Стенсола, Х., Мозер, М.-Б. И Мозер, Э. Асимметрия, вызванная сдвигом в ячейках энторинальной сетки. Природа 518 , 207–212 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 61

    Ченг, К., Huttenlocher, J. & Newcombe, N.S. 25 лет исследований использования геометрии в пространственной переориентации: современная теоретическая перспектива. Психон. Бык. Ред. 20 , 1033–1054 (2013).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 62

    Cheng, K. Чисто геометрический модуль в пространственном представлении крысы. Познание 23 , 149–178 (1986).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 63

    Кейнат, А.Т., Джулиан Дж. Б., Эпштейн Р. А. И Муццио, И. Геометрия окружающей среды выравнивает карту гиппокампа во время пространственной переориентации. Curr. Биол. 27 , 309–317 (2017).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 64

    Knight, R., Hayman, R., Lin Ginzberg, L. и Jeffery, K. Геометрические сигналы слабо влияют на клетки направления головы у недизориентированных крыс. J. Neurosci. 31 , 15681–15692 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 65

    Biegler, R. & Morris, R.G. Стабильность ориентира является предпосылкой для пространственного, но не дискриминационного обучения. Nature 361 , 631–633 (1993).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 66

    Оже, С.Д., Зейдман, П.И Магуайр, Э. Центральная роль ретроспленальной коры в экологическом обучении de novo. Элиф 4 , e09031 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 67

    Книрим, Дж.Дж., Кудримоти, Х.С. И Макнотон, Б. Разместите ячейки, ячейки направления головы и изучение стабильности ориентира. J. Neurosci. 15 , 1648–1659 (1995).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 68

    Бицански, А.И Берджесс, Н. Экологическая привязка направления головы в вычислительной модели ретроспленальной коры. J. Neurosci. 36 , 11601–11618 (2016).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 69

    О’Киф, Дж. И Берджесс, Н. Геометрические детерминанты пространственных полей нейронов гиппокампа. Nature 381 , 425–428 (1996).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 70

    Барри, К., Хейман, Р., Берджесс, Н., Джеффри, К.Дж. Изменение масштаба энторинальных сеток в зависимости от опыта. Нат. Neurosci. 10 , 682–684 (2007).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 71

    Берд, К.М., Каппони, К., Кинг, Дж. А., Доеллер, К.Ф. И Берджесс, Н. Установление границ: вклад гиппокампа в воображение сцен. J. Neurosci. 30 , 11688–11695 (2010).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 72

    Doeller, C.F., King, J.A. И Берджесс, Н. Параллельные системы полосатого тела и гиппокампа для ориентиров и границ в пространственной памяти. Proc. Natl. Акад. Sci. США 105 , 5915–5920 (2008).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 73

    Хартли, Т., Тринклер И. и Берджесс Н. Геометрические детерминанты пространственной памяти человека. Познание 94 , 39–75 (2004).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 74

    Гамильтон, Д.А., Акерс, К.Г., Вайзенд, М.П. И Сазерленд, Р.Дж. Как подсказки помещения и оборудования управляют навигацией в водном задании Морриса? Доказательства явного вклада в вектор движения. J. Exp. Psychol.Anim. Behav. Процесс. 33 , 100–114 (2007).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 75

    Эпштейн, Р.А. Парагиппокамп и ретроспленальный вклад в пространственную навигацию человека. Trends Cogn. Sci. 12 , 388–396 (2008).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 76

    Наср, С.и другие. Выборочные сцены корковых областей у человека и нечеловеческих приматов. J. Neurosci. 31 , 13771–13785 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 77

    Троиани В., Стиглиани А., Смит М.Э. и Эпштейн Р.А. Множественные свойства объекта управляют избирательными областями сцены. Cereb. Cortex 24 , 883–897 (2014).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 78

    Янзен, Г.и ван Туренноут, М. Избирательное нейронное представление объектов, релевантных для навигации. Нат. Neurosci. 7 , 673–677 (2004).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 79

    Kornblith, S., Cheng, X., Ohayon, S. & Tsao, D.Y. Сеть для обработки сцен в височной доле макака. Нейрон 79 , 766–781 (2013).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 80

    Оже, С.Д., Маллалли, С. И Магуайр, Э. Коды ретроспленальной коры для постоянных ориентиров. PLoS One 7 , e43620 (2012).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 81

    Committeri, G. et al. Системы отсчета для пространственного познания: разные области мозга участвуют в суждениях о местоположении объекта, ориентированных на зрителя, на объект и ориентир. J. Cogn. Neurosci. 16 , 1517–1535 (2004).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 82

    Сульпицио, В., Комиттери, Г., Ламбри, С., Бертос, А. и Галати, Г. Избирательная роль языковой / парагиппокампальной извилины и ретроспленального комплекса в пространственной памяти при изменении точки зрения относительно окружающей среды. Рамка. Behav. Brain Res. 242 , 62–75 (2013).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 83

    Васс, Л.К. и Эпштейн Р.А. Общие нейронные представления для визуально управляемой переориентации и пространственных образов. Cereb. Cortex 27 , 1457–1471 (2017).

    PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 84

    Marchette, S.A., Vass, L.K., Ryan, J. & Epstein, R.A. Закрепление нейронного компаса: кодирование локальных пространственных опорных кадров в средней теменной доле человека. Нат. Neurosci. 17 , 1598–1606 (2014).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 85

    Шайн, Дж. П., Вальдес-Эррера, Дж. П., Хегарти, М. и Вольберс, Т. Направление головы кода ретроспленальной коры и таламуса человека в глобальной системе отсчета. J. Neurosci. 36 , 6371–6381 (2016).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 86

    Бауманн, О.& Mattingley, J.B. Медиальная теменная кора головного мозга кодирует воспринимаемое направление движения человека. J. Neurosci. 30 , 12897–12901 (2010).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 87

    Васс, Л.К. И Эпштейн, Р. Абстрактные представления местоположения и направления взгляда в человеческом мозге. J. Neurosci. 33 , 6133–6142 (2013).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 88

    Мейлингер, Т.Теория сети систем отсчета: синтез графов и когнитивных карт. in Пространственное познание VI. Изучение, рассуждение и разговор о космосе (ред. Фрекса, К. и др.) 344–360 (Springer, 2008).

  • 89

    Marchette, S.A., Ryan, J. & Epstein, R.A. Схематические изображения локального экологического космического справочника целевой навигации. Познание 158 , 68–80 (2017).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 90

    Чен, Л.Л., Лин, Л.-Х., Грин, Э.Дж., Барнс, К.А. И Макнотон, Б. Клетки, направленные на голову в задней коре головного мозга крысы. I. Анатомическое распределение и поведенческая модуляция. Exp. Brain Res. 101 , 8–23 (1994).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 91

    Cho, J. & Sharp, P.E. Направление, место и движение головы коррелируют для клеток ретросплениальной коры головного мозга крысы. Behav.Neurosci. 115 , 3–25 (2001).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 92

    Александр, А.С. И Ниц, Д.А. Ретроспленальная кора отображает соединение внутреннего и внешнего пространств. Нат. Neurosci. 18 , 1143–1151 (2015).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 93

    Сато, Н., Саката, Х., Танака, Ю.Л. И Тайра, М.Связанные с навигацией медиальные париетальные нейроны у обезьян. Proc. Natl. Акад. Sci. США 103 , 17001–17006 (2006).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 94

    Джейкоб, П.-Й. и другие. Независимый сигнал направления головы с преобладающим ориентиром в дисгранулярной ретросплениальной коре. Нат. Neurosci. 20 , 173–175 (2017).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 95

    Эпштейн, Р.А. Нейронные системы для визуального распознавания сцен. Scene Vision (ред. Кверага, К. и Бар, М.) 105–134 (2014).

  • 96

    Marchette, S.A., Vass, L.K., Ryan, J. & Epstein, R.A. Взгляд извне: знаковое обобщение в системе навигации человека. J. Neurosci. 35 , 14896–14908 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 97

    Терк-Браун, Н.Б., Саймон М. И Седерберг, П. Представления сцены в коре головного мозга парагиппокампа зависят от временного контекста. J. Neurosci. 32 , 7202–7207 (2012).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 98

    Аминофф, Э.М., Кверага, К. и Бар, М. Роль парагиппокампальной коры в познании. Trends Cogn. Sci. 17 , 379–390 (2013).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 99

    Кампс, Ф.С., Лалл В. и Дилкс Д. Затылочная область представляет информацию о движении в перспективе от первого лица через сцены. Cortex 83 , 17–26 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 100

    Джулиан, Дж. Б., Райан, Дж., Гамильтон, Р. Х. и Эпштейн, Р. А. Затылочная область каузально участвует в представлении границ окружающей среды во время навигации. Curr. Биол. 26 , 1104–1109 (2016).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 101

    Боннер, М.Ф. И Эпштейн, Р. Кодирование навигационных возможностей в зрительной системе человека. Proc. Natl. Акад. Sci. США 114 , 4793–4798 (2017).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 102

    Агирре, Г.К. и Д’Эспозито, М. Топографическая дезориентация: синтез и таксономия. Мозг 122 , 1613–1628 (1999).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 103

    Maguire, E.A. Ретроспленальный вклад в навигацию человека: обзор поражений и результатов нейровизуализации. Сканд. J. Psychol. 42 , 225–238 (2001).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 104

    Уилбер, А.А., Кларк, Б.Дж., Форстер, Т.К., Тацуно, М., и Макнотон, Б.Л. Взаимодействие эгоцентрических и мироцентрических систем отсчета в задней теменной коре головного мозга крыс. J. Neurosci. 34 , 5431–5446 (2014).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 105

    Куби, Дж. Л. и Фентон, А. А. Линейный упреждающий просмотр в конъюнктивных ячейках: энторинальный механизм векторной навигации. Фронт. Нейронные схемы 6 , 20 (2012).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 106

    Буш Д., Барри К., Мэнсон Д. и Берджесс Н. Использование ячеек сетки для навигации. Нейрон 87 , 507–520 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 107

    Erdem, U.М. и Хассельмо, М.Е. Целенаправленная модель пространственной навигации с использованием прямого планирования траектории на основе ячеек сетки. Eur. J. Neurosci. 35 , 916–931 (2012).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 108

    Pfeiffer, B.E. И Фостер, Д.Дж. Последовательности клеток место-место гиппокампа изображают будущие пути к запомненным целям. Nature 497 , 74–79 (2013).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 109

    Викенхайзер, А.M. & Redish, A.D. Тета-последовательности гиппокампа отражают текущие цели. Нат. Neurosci. 18 , 289–294 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 110

    Виард, А., Доеллер, К.Ф., Хартли, Т., Берд, К.М. И Берджесс, Н. Передний гиппокамп и целенаправленное принятие пространственных решений. J. Neurosci. 31 , 4613–4621 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 111

    Ховард, Л.R. et al. Гиппокамп и энторинальная кора головного мозга кодируют путь и евклидовы расстояния до целей во время навигации. Curr. Биол. 24 , 1331–1340 (2014).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 112

    Балагер, Дж., Спайерс, Х., Хассабис, Д. и Саммерфилд, К. Нейронные механизмы иерархического планирования в виртуальной сети метро. Нейрон 90 , 893–903 (2016).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 113

    Spiers, H.J. & Maguire, E.A. Система навигации в человеческом мозгу. Гиппокамп 17 , 618–626 (2007).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 114

    Чедвик, М.Дж., Джолли, А.Э., Амос, Д.П., Хассабис, Д. и Спайерс, Х.J. Сигнал направления цели в энторинальной / субикулярной области человека. Curr. Биол. 25 , 87–92 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 115

    Javadi, A.-H. и другие. Гиппокамп и префронтальная обработка топологии сети для моделирования будущего. Нат. Commun. 8 , 14652 (2017).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 116

    Дабагян, Ю., Брандт, В. И Фрэнк, Л.М. Восприятие карты гиппокампа как топологического шаблона. Элиф 3 , e03476 (2014).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 117

    Wu, X. & Foster, D.J. Воспроизведение гиппокампа фиксирует уникальную топологическую структуру новой среды. J. Neurosci. 34 , 6459–6469 (2014).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 118

    Каплан Р.и другие. Нейронное представление предполагаемого выбора во время пространственного планирования и принятия решений. PLoS Biol. 15 , e1002588 (2017).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 119

    Шаллис, Т. Специфические нарушения планирования. Phil. Пер. R. Soc. Лондон. B 298 , 199–209 (1982).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 120

    Саймон Д.А. и Доу, Н.Д. Нейронные корреляты перспективного планирования в задаче пространственного решения у людей. J. Neurosci. 31 , 5526–5539 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 121

    Ribas-Fernandes, J.J. и другие. Нейронная подпись иерархического обучения с подкреплением. Нейрон 71 , 370–379 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 122

    Шиллер Д.и другие. Память и пространство: к пониманию когнитивной карты. J. Neurosci. 35 , 13904–13911 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 123

    Вуд Е.Р., Дудченко П.А. И Эйхенбаум, Х. Глобальная запись памяти в нейрональной активности гиппокампа. Nature 397 , 613–616 (1999).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 124

    Макдональд, К.Дж., Лепаж, К. К., Иден, U.T. & Эйхенбаум, Х. «Клетки времени» гиппокампа заполняют пробел в памяти для разрозненных событий. Нейрон 71 , 737–749 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 125

    Аронов Д., Неверс Р. и Танк Д. В. Отображение непространственного измерения гиппокампально-энторинальной цепью. Природа 543 , 719–722 (2017).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 126

    Кирога, Р. К., Редди, Л., Крейман, Г., Кох, К. и Фрид, И. Инвариантное визуальное представление одиночными нейронами в человеческом мозге. Nature 435 , 1102–1107 (2005).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 127

    Таварес, Р.M. et al. Карта для социальной навигации в человеческом мозгу. Нейрон 87 , 231–243 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 128

    Константинеску, A.O., O’Reilly, J.X. & Behrens, T.E.J. Организация концептуальных знаний у людей с помощью кода, подобного сетке. Наука 352 , 1464–1468 (2016).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 129

    Шапиро, А.К., Терк-Браун, Н.Б., Норман, К.А. И Ботвиник М. Статистическое изучение временной структуры сообщества в гиппокампе. Гиппокамп 26 , 3–8 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 130

    Гарверт, М.М., Долан, Р.Дж. И Беренс, Т. Карта абстрактных реляционных знаний в гиппокампе-энторинальной коре головного мозга человека. Элиф 6 , e17086 (2017).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 131

    Экстром, А.Д. и Ранганат, К. Пространство, время и эпизодическая память: гиппокамп находится на всей когнитивной карте. Гиппокамп http://dx.doi.org/10.1002/hipo.22750 (2017).

  • 132

    Ezzyat, Y. & Davachi, L. Сходство порождает близость: сходство паттернов внутри и между контекстами связано с более поздними мнемоническими суждениями о временной близости. Нейрон 81 , 1179–1189 (2014).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 133

    Хорнер, А.Дж., Бисби, Дж. А., Ван, А., Богус, К. и Берджесс, Н. Роль пространственных границ в формировании долгосрочных репрезентаций событий. Познание 154 , 151–164 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 134

    Джулиан Дж.Б., Кейнат А.Т., Муццио И.А. И Эпштейн, Р. Распознавание места и поиск заголовка осуществляются диссоциативными когнитивными системами у мышей. Proc. Natl. Акад. Sci. США 112 , 6503–6508 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 135

    Андерсон, М.И. И Джеффри, К.Дж. Гетерогенная модуляция срабатывания клеток места изменением контекста. J. Neurosci. 23 , 8827–8835 (2003).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 136

    Бар, М. и Аминофф, Э. Кортикальный анализ визуального контекста. Нейрон 38 , 347–358 (2003).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 137

    Fairhall, S.L. И Карамазза, А. Области мозга, представляющие модальные концептуальные знания. J. Neurosci. 33 , 10552–10558 (2013).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 138

    Ранганат, К. и Ричи, М. Две корковые системы для поведения, управляемого памятью. Нат. Rev. Neurosci. 13 , 713–726 (2012).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 139

    Лен, Х.и другие. Особая роль гиппокампа человека в воспроизведении временных последовательностей. J. Neurosci. 29 , 3475–3484 (2009).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 140

    Миливоевич, Б., Варадинов, М., Висенте Грабовецкий, А., Коллин, С.Х. И Doeller, C.F. Кодирование узлов событий и повествовательного контекста в гиппокампе. J. Neurosci. 36 , 12412–12424 (2016).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 141

    Johnson, A. & Redish, A.D. Нейронные ансамбли в CA3 временно кодируют пути впереди животного в точке принятия решения. J. Neurosci. 27 , 12176–12189 (2007).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 142

    Браун, T.I.и другие. Перспективное представление навигационных целей в гиппокампе человека. Наука 352 , 1323–1326 (2016).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 143

    Hassabis, D. & Maguire, E.A. Деконструкция эпизодической памяти с помощью строительства. Trends Cogn. Sci. 11 , 299–306 (2007).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 144

    Красноватая, А.D. За пределами когнитивной карты: от клеток места к эпизодической памяти (MIT Press, 1999).

  • 145

    Hasselmo, M.E. Как мы помним: мозговые механизмы эпизодической памяти (MIT Press, 2011).

  • 146

    Миллер К.Дж., Ботвиник М.М. И Броуди, К. Дорсальный гиппокамп способствует моделированию планирования. Нат. Neurosci. 20 , 1269–1276 (2017).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 147

    Бакнер Р.Л. Роль гиппокампа в предсказании и воображении. Annu. Rev. Psychol. 61 , 27–48 (2010).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 148

    Buzsáki, G. & Moser, E.I. Память, навигация и тета-ритм в гиппокампально-энторинальной системе. Нат. Neurosci. 16 , 130–138 (2013).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 149

    Яркони, Т., Poldrack, R.A., Nichols, T.E., Van Essen, D.C. & Wager, T.D. Крупномасштабный автоматизированный синтез данных функциональной нейровизуализации человека. Нат. Методы 8 , 665–670 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 150

    Джулиан, Дж. Б., Федоренко, Э., Вебстер, Дж. И Канвишер, Н. Алгоритмический метод функционального определения интересующих областей вентрального зрительного пути. Neuroimage 60 , 2357–2364 (2012).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Что такое когнитивные карты и работают ли они с дворцами памяти?

    Подкаст: Скачать

    Подписка: Apple Podcasts | Подкасты Google | Брошюровщик | RSS

    Когда Джеймс позвонил мне сегодня утром из кафе, я смог дать ему точных направлений к моему блокноту благодаря сильным когнитивным картам.

    Мне не пришлось думать о маршруте. Мне не пришлось искать его в Google Maps.

    Путь от любимого кафе до квартиры четко проложен в моем мозгу. Каждый поворот, каждая переулок четко обозначены в моей памяти.

    Как я могу это сделать?

    Это моя суперсила. Вуаля!

    Ладно, это не так. Это не , моя суперсила . У нас , все обладают этой суперсилой.

    Мы все используем когнитивные карты или ментальные карты каждый день, чтобы перемещаться по незнакомой территории, давать указания, изучать или вспоминать информацию.

    В этом посте я объясню, что такое когнитивные карты, как они работают и как использовать их в упражнениях на укрепление памяти, таких как дворцы памяти.

    Вот что я расскажу:

    Yours Free: частный курс со шпаргалками для того, чтобы стать мастером запоминания, начиная с нуля.

    >>> Нажмите здесь, чтобы увидеть специальное бесплатное предложение .

    Что такое когнитивные карты?

    Короче говоря, они являются мысленными репрезентациями или образами структуры физического окружения человека.Это пространственное представление может включать точную специфику местоположения и общую площадь местоположения.

    Взаимодействуя с нашим окружением, мы интерпретируем и кодируем их в ментальные карты или узлы знания. Затем мы используем эти ментальные карты или пространственную информацию, чтобы отправиться в наш любимый ресторан, ближайшую больницу или просто добраться до офиса.

    Мы также можем использовать ментальные карты для создания мощных дворцов памяти и запоминания чего угодно. Я расскажу вам об этом позже.

    Эдвард Толман ввел термин «когнитивные карты» в 1948 году.

    Когнитивные карты, созданные в 1940-х годах американским психологом Эдвардом Толменом, представляют собой внутреннее пространственное представление или мысленную модель ландшафта, по которому мы путешествуем.

    Термин и концепция были введены Толманом в статье в журнале Psychological Review в 1948 году.

    Когнитивные карты также известны как ментальные карты, интеллектуальные карты, схемы и системы координат. Они — небольшая часть пространственного познания человека.

    Раздел когнитивной психологии, изучающий, как вы получаете и используете знания об окружающей среде, чтобы определить, где вы находитесь, как получить ресурсы и как найти дорогу домой, называется пространственным познанием.

    По словам Д. Монтелло, в Международной энциклопедии социальных и поведенческих наук, 2001:

    «Когнитивная (или мысленная) карта включает в себя информацию об ориентирах, маршрутах и ​​отношениях расстояния и направления; Также сохраняются непространственные атрибуты и эмоциональные ассоциации.

    Однако во многих отношениях когнитивная карта не похожа на картографическую «карту в голове». Это не единое интегрированное представление, а состоит из сохраненных дискретных частей, включая ориентиры, сегменты маршрута и регионы. Отдельные части частично связаны или часто связаны, чтобы представлять иерархию, такую ​​как расположение места внутри более крупного региона ».

    Важность когнитивных карт

    Когнитивное картирование выполняет определенную функцию.Это важный навык для многих живых организмов, и это причина, по которой мы не теряемся в тех местах, где бывали раньше.

    Толмен считал когнитивное картирование типом латентного обучения, при котором люди получают большое количество сигналов или реплик из окружающей среды и используют их для построения мысленного образа своего окружения или когнитивной карты.

    Самое интересное?

    Когда вы едете или идете по одному и тому же маршруту каждый день, вы изучаете расположение различных объектов и зданий и строите мысленные модели этих маршрутов.Познавательные процессы происходят автоматически. Обычно вы не замечаете этого скрытого обучения.

    Теперь, когда вам нужно найти здание или объект на этом конкретном маршруте, в игру вступает ваше когнитивное отображение этого маршрута. Ваши познавательные процессы используют существующие знания об окружающей среде, чтобы генерировать новые знания или пути для поиска здания или объекта.

    Обычно у вас нет проблем с поиском знакомого места, даже если у вас есть доступ к широкому спектру ментальных моделей.

    Когнитивные карты и лабиринты

    Эксперименты Эдварда Толмена с крысами и лабиринтами помогли ему понять важность когнитивного картирования в человеческом мозгу.

    Толмен поместил крысу в крестообразный лабиринт и позволил ей исследовать лабиринт.

    После того, как крыса немного исследовала лабиринт, ее поместили в одно плечо креста, а пищу держали в следующем рукаве справа.

    Поскольку крыса была знакома с планировкой, она научилась на перекрестке повернуть направо, чтобы добраться до еды.

    Затем крысу поместили в другое плечо поперечного лабиринта. Толмену было интересно посмотреть, изменилось ли поведение.

    Неужели потерялась?

    Нет, крыса все еще могла двигаться в направлении корма независимо от того, в каком месте лабиринта ее поместили. Различия в положении крысы значения не имели. Толмен заявил, что это произошло из-за первоначальной когнитивной карты, созданной им для лабиринта.

    Эксперименты Толмена с крысами укоренили идею когнитивной карты в когнитивной психологии.

    Как работают когнитивные карты?

    Каков процесс создания когнитивных карт в вашем мозгу?

    Ваш мозг создает когнитивную карту, используя несколько источников. Он использует визуальные стимулы и другие сигналы, такие как обоняние и слух, чтобы определить ваше местоположение в среде, когда вы перемещаетесь в ней.

    Используя эти сигналы, создается вектор, который представляет ваше положение и направление в окружающей среде. Затем вектор передается в клетки места гиппокампа, где он интерпретируется, и мозг получает больше информации об окружающей среде и ваших относительных местоположениях в контексте когнитивной карты.

    Вся деятельность может показаться сложной, но это происходит почти автоматически.

    Гиппокамп как Когнитивная карта

    Интересно, что и птицы, и млекопитающие формируют когнитивные карты, используя гиппокамп мозга.

    В статье Гиппокамп как когнитивная карта (1978) нейробиолог Джон О’Киф и нейропсихолог Линн Надел говорят, что нейроны в гиппокампе формируют память об окружающей среде животного. Затем, когда животное идет в это конкретное место, этим нейронам напоминают об этом месте, как если бы они читали с карты.

    В книге представлена ​​более аллоцентрическая интерпретация когнитивной карты.

    Другие исследования Торкеля Хафтинга и Марианны Файн — части группы, возглавляемой Эдвардом и Мэй-Бритт Мозер из Норвежского университета науки и технологий, — обнаружили существование ячеек сетки в мозге. Они использовали методы, освоенные О’Кифом, для изучения входов в гиппокамп.

    Исследователи обнаружили новый тип пространственных клеток энторинальной коры. Энторинальная кора — это часть мозга, которая отправляет в гиппокамп больше информации, чем где-либо еще.Удивительно, но исследователи обнаружили, что эти клетки срабатывают только тогда, когда крыса попадает в определенные места в окружающей среде, и что они стреляют во многих местах.

    Что еще более интересно, эти клетки образовывали шестиугольную структуру, в которой каждое огневое место находилось на одинаковом расстоянии от всех соседних.

    Исследование привело исследователей к открытию, что метрическая информация является неотъемлемой частью мозга, подключенной к ячейкам сетки, независимо от его предыдущего опыта.

    Открытие оказалось неожиданным и драматическим открытием. Ученые сделали важный вывод. Теперь они поняли, что гиппокамп — это и карта, и система памяти.

    Использует ли когнитивное картирование память?

    Когнитивное картирование использует пространственную память, но это нечто большее.

    Пространственная память записывает информацию об окружающей среде и пространственной ориентации.

    А теперь самое важное, что нужно понять:

    Тот факт, что вы можете сохранить последовательность улиц по направлению к вашему дому, является пространственной памятью.

    Однако, когда вы видите эти улицы «мысленным взором», когда указываете направление — это когнитивное картирование.

    Yours Free: частный курс со шпаргалками для того, чтобы стать мастером запоминания, начиная с нуля.

    >>> Нажмите здесь, чтобы увидеть специальное бесплатное предложение .

    Точны ли когнитивные карты?

    Когнитивные карты не совсем точны.

    Когда вы создаете когнитивную карту, ваш мозг пропускает информацию, не имеющую отношения к поставленной задаче.

    Например, вы и ваш коллега, который живет в одном многоквартирном доме, каждый день едете домой по одному и тому же маршруту. Однако пока вы сидите за рулем, у вашего коллеги есть водитель.

    Итак, хотя вы можете точно описать маршрут от офиса до дома, ваш коллега может иметь более общее представление о дороге и объектах в пути.

    Почему?

    Потому что ему не нужно концентрироваться на дороге во время езды, а вам это необходимо.

    Следовательно, вы оба по-разному рисуете карты одного и того же маршрута. Пример также показывает, что способы передвижения могут влиять на когнитивное картирование.

    То, как люди путешествуют, оказывает огромное влияние на ваше когнитивное картирование, особенно если они регулярно используют нейробики.

    Понимание того, как мозг обрабатывает и создает когнитивные карты, имеет важное значение для планировщиков транспорта и планирования доступности в городах.

    Это также означает, что когнитивная карта может отличаться от реальной среды, которую человек отображает, из-за взаимоотношений человека со стимулами окружающей среды.

    Более того, способ представления пространственных знаний в вашем уме приводит к определенным моделям искажений. Пространственные знания в человеческом мозгу не так хорошо моделируются, как евклидова геометрия математики средней школы. Например, люди часто думают, что расстояние от точки A до точки B отличается от расстояния от точки B до точки A.

    Более того, когнитивные карты обычно искажаются из-за упрощения предположений, убеждений и предубеждений. Например, на ваших когнитивных картах все дороги могут соединяться под прямым углом или прямыми линиями, даже если они не соединяются в реальном мире.

    Чем когнитивные карты отличаются от интеллектуальных карт?

    Когда дело доходит до реальности идей, интеллект-карты действительно связаны. Вы можете думать о них как о наиболее упрощенном и понятном типе когнитивных карт.

    Они быстро создаются и имеют четкую иерархию и структуру. Ментальная карта похожа на дерево с ветвями, где кора представляет центральную тему, а ветви обозначают подтемы.

    Быстрая интеллектуальная карта для изучения немецкого словаря, связанного с кулинарией (отсюда и рыба).

    В мент-мэппинге карта представляет информацию и идеи, связанные друг с другом. Такие связи позволяют быстро и легко запоминать и узнавать новое.

    «Связи» интеллектуальных карт обычно «динамически пассивны» — они не представляют собой ничего, кроме связи, используемой для творчества и улучшения памяти. Чтобы стать действительно хорошим, я предлагаю вам проверить Mind Map Mastery Тони Бьюзена.

    В когнитивном картировании модель мира создается с использованием ссылок, а также концепций.Более того, когнитивное картирование также использует ссылки более активно, чем отображение разума. Но более важный вопрос связан со стратегией, о которой мы поговорим дальше.

    Как построить дворцы памяти с помощью когнитивных карт?

    Могут ли эти специальные карты в вашем мозгу помочь вам находить и строить дворцы памяти?

    Совершенно верно!

    Вот как:

    По мере того, как вы составляете новые когнитивные карты мест, которые вы посещаете или вспоминаете в своем доме детства, общежитии колледжа, первой любимой квартире или вашем нынешнем месте жительства, попробуйте использовать их как несколько Дворцов памяти.

    Посмотрели новый фильм или прочитали новый роман?

    Используйте планировку дома или окружающей среды вымышленного персонажа, чтобы создать свой собственный дворец разума.

    Вспомните крошечный дом Фродо Бэггинса из «Властелина колец» или культовые нью-йоркские апартаменты Моники на улице Друзья.

    Итого:

    Просто используйте свою природную способность составлять мысленные карты, чтобы построить крепкие дворцы памяти, и вы сможете запомнить все, что захотите.

    Готовы начать? Если нет, дайте мне знать свои вопросы, и мы дадим вам больше ясности, чтобы вы могли!

    Когнитивных карт — наука, лежащая в основе внутренней системы картографии и навигации нашего мозга

    Готов поспорить, вы помните, где вы были утром 11 сентября 2001 года, когда услышали эту новость.Рискну сказать, что вы также помните город, штат и комнату, в которой вы стояли. Но почему это? Почему некоторые воспоминания навсегда привязаны к географическому положению?

    Действительно, 11 сентября было событием, изменившим жизнь, но наш мозг функционирует аналогичным образом с менее насыщенными событиями воспоминаниями. Например, это может быть определенный поворот дороги, который вызывает конкретный разговор, или, может быть, это песня, которая переносит вас во время и место. Независимо от триггера, наш мозг замечательно хорош в создании пространственных связей.В дополнение к разговору ваш мозг хранит связанный контент, такой как географическое положение, время суток и присутствующие люди. И когда вы извлекаете это воспоминание, вы, вероятно, также извлекаете географическую информацию.

    Знакома ли эта концепция системы пространственного хранения и поиска? В мире программного обеспечения мы называем это географической информационной системой (ГИС). Используя ГИС, мы создаем и храним табличные данные вместе с их пространственным компонентом. Сильной стороной этой системы является то, что информация может быть получена с помощью табличных или географических запросов.

    В конце этой статьи вы найдете ссылку на записную книжку Python, в которой исследуется, как могла бы выглядеть система когнитивного картирования мозга, если бы это была географическая информационная система.

    Как и ГИС, наш мозг пространственен. Уже в 18 месяцев мы начинаем развивать навыки когнитивного картирования, чтобы упорядочить мир вокруг нас . Эти так называемые карты мозга не только помогают нам ориентироваться в наших домах и окрестностях, но также играют важную роль в том, как мы организуем, храним и извлекаем воспоминания.

    В оставшейся части этой статьи мы исследуем некоторые аспекты науки, лежащие в основе нашей внутренней системы картографии, навигации и памяти.

    Места впечатлений (карта Лондона из «Карта мира: мир глазами иллюстраторов и рассказчиков» 2013 г.)

    Картография и навигация в животном мире

    Оказывается, люди — не единственные существа на планете, обладающие пространственным сознанием. Внутреннее картографирование и навигация широко используются в животном мире. Инстинктивно это связано с добычей пищи и средой обитания.Это можно увидеть у птиц и млекопитающих, когда они кладут пищу в кэш и выкопают ее позже. Их мозг запоминает места . Почтовые голуби — хороший пример использования внутренней навигации; они могут вернуться домой после того, как их перевезут за сотни миль. Полярная крачка преодолевает еще большие расстояния. Используя геолокаторы, группа исследователей обнаружила, что эти птицы мигрируют в общей сложности на 43000 миль, путешествуя с Северного полюса на Юг и обратно в году.

    Пчелы делают шаг вперед и передают свои пространственные знания другим людям в улье.Считается, что кроме людей они единственные существа, способные это сделать . Используя положение солнца как точку отсчета, они разделяют расстояние и направление до ближайших источников пищи с другими пчелами . Смитсоновский институт запечатлел это замечательное поведение, известное как танец виляния, в этом ролике на YouTube.

    Танец покачивания (Wikimedia Commons CC BY-SA 2.5)

    «Где» в пространственном сознании

    Исследования показывают, что у людей пространственное восприятие связано с определенной областью, скрытой глубоко в мозгу, которая называется гиппокампом (рис. 3).Ученые теперь знают, что эта область мозга в форме морского конька (образованная от греческих слов hippos, что означает «лошадь» и kampos, что означает «морской монстр») функционирует как карта и как система памяти. Гиппокамп имеет решающее значение для многих сфер жизни. Это позволяет нам ориентироваться в пространстве и дает нам чувство направления. Вы можете думать о гиппокампе как о системе пространственной памяти мозга.

    Гиппокамп мозга (Fillit, 2017)

    Эпизодические воспоминания

    У людей гиппокамп выполняет дополнительную функцию, рассматривая опыт, время и место.Эта уникальная комбинация позволяет нам иметь так называемые эпизодические воспоминания. Это воспоминания, связанные с определенным местом и временем — например, где вы были, когда услышали новости об 11 сентября. Гиппокамп отвечает за извлечение этих событий из прошлого. Считается, что эта способность развивалась у людей в дни собирательства охотников как расширение пространственных функций, обнаруженных у других животных .

    Память для хранения и HM пациента

    Многое из того, что мы знаем о гиппокампе и его роли в воспоминаниях, можно приписать человеку без памяти.В детстве Генри Молисон (более известный как Пациент Х.М.) был сбит автомобилем, когда ехал на велосипеде, и получил травму головного мозга. Вскоре после этого у него начались тяжелые эпилептические припадки. В 1953 году в возрасте 27 лет он решил перенести экспериментальную операцию на головном мозге и удалить гиппокамп. Его припадки немедленно исчезли, но исчезли и его недавние воспоминания.

    С пациентом HM стало ясно, что гиппокамп играет жизненно важную роль в памяти и хранении воспоминаний. Было определено, что поступающие переживания остаются в гиппокампе в течение определенного периода времени, пока они оцениваются для хранения.Если переживание достаточно сильное или если мы время от времени думаем о событии, гиппокамп перемещает это воспоминание в кору для долгосрочного хранения. Гиппокамп координирует эту запись и сохранение воспоминаний.

    Это объясняет, почему пациент HM не мог создавать новые воспоминания. Кроме того, поскольку гиппокамп также играет роль в восстановлении памяти, он не смог получить доступ к долгосрочным воспоминаниям, которые хранились в коре головного мозга до операции. Его мозг мог обрабатывать непосредственные сенсорные ощущения, но у него не было механизма для их хранения .

    Помимо системы пространственной памяти, мозг также содержит замечательную бортовую систему навигации. Исследование, посвященное лондонским таксистам, позволило более пристально изучить этот вопрос.

    Внутренняя навигация и водители такси в Лондоне

    Известный как «Знание», все лицензированные водители такси в Лондоне обязаны запоминать более 25 000 улиц города, а также тысячи мест и достопримечательностей. Цель состоит в том, чтобы мгновенно рассчитать самый быстрый маршрут между двумя точками.Это требование может показаться чрезмерным в эпоху, когда карманные устройства маршрутизации есть практически у каждого. Но сеть улиц Лондона известна тем, что является одной из самых сложных для навигации. Отсутствие сетчатой ​​планировки в городе может стать проблемой для неосведомленного водителя .

    Итак, когда нейробиолог Элеонора Магуайр решила изучить внутреннюю навигацию человеческого мозга, не было лучшего места, чем честолюбивый лондонский таксист .

    Из-за их навигационных способностей она задалась вопросом, есть ли у этих таксистов гиппокамп больше среднего.Она пришла к этой идее после того, как узнала, что гиппокамп больше у животных (включая западных кустарниковых соек и белок), которые прячут пищу и запоминают место, чтобы выкопать ее позже.

    В исследовании

    Магуайр наблюдали за водителями в течение четырех лет, пока они готовились к экзамену «Знание». Все это время она и ее коллеги делали снимки структуры своего мозга с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ). Результаты показали значительное увеличение гиппокампа у водителей, сдавших экзамен.Однако в контрольной группе, а также среди кандидатов, не сдавших экзамен, заметного роста не наблюдалось.

    Дополнительные исследования мозговой навигации были проведены с использованием высокоточной интерактивной симуляции виртуальной реальности (VR) центрального города Лондона, когда как водители такси, так и водители без такси перемещались по местности с помощью видеоигры Sony Playstation, The Gateway (Woollett et al 2009) . Сеть улиц в игре была создана с использованием картографических данных Британской службы боеприпасов, а также смоделированных объектов, таких как светофоры, дорожное движение и пешеходы.Сканирование функциональной МРТ (фМРТ), сделанное во время навигации по VR London, показало, что активность мозга в гиппокампе была активна как у лицензированных водителей такси, так и у водителей без такси.

    Исследования водителей такси в Лондоне показали, что гиппокамп играет жизненно важную роль в пространственной навигации. При создании этих ментальных карт мозга предполагается, что в гиппокампе растут новые нейроны, и эти нейроны в дальнейшем устанавливают связи друг с другом. Исследователи полагают, что эти открытия могут иметь важные последствия для людей с повреждениями головного мозга, такими как болезни Альцгеймера и Паркинсона .

    Болезнь Альцгеймера и гиппокамп

    Мы знаем, что гиппокамп важен для пространственного мышления, навигации и создания памяти — и мы видели с пациентом HM, что происходит, когда он полностью удален. Но что мы знаем о гиппокампе, когда он не функционирует должным образом?

    Часто первые признаки болезни Альцгеймера у человека — это чувство дезориентации и потерянности в знакомой среде. Кроме того, люди начинают терять эпизодические воспоминания .

    Теперь мы знаем, что болезнь Альцгеймера приводит к прогрессирующей потере тканей во всем головном мозге, особенно в гиппокампе. Наиболее быстрая потеря ткани происходит в гиппокампе на самой ранней стадии заболевания. Это прогрессирующее сокращение вызывает дезориентацию и потерю памяти, что является отличительным признаком болезни Альцгеймера . Эти ранние признаки связаны с потерей функции гиппокампа.

    В настоящее время не существует эффективного лечения болезни Альцгеймера, однако растет интерес к выявлению болезни на самых ранних стадиях.Исследования водителей такси в Лондоне показали, что мозг обладает способностью выращивать новые нейроны в гиппокампе и что эти нейроны создают новые связи. Это может объяснить, почему в настоящее время в отношении болезни Альцгеймера принято считать, что раннее выявление и вмешательство могут быть наиболее эффективным способом борьбы с болезнью .

    Нейробиолог Вероник Бохбот считает, что вмешательство, направленное на выполнение работы гиппокампа, может помочь компенсировать возрастные нарушения или даже нейродегенеративные заболевания.Она говорит: «Если мы обращаем внимание на окружающую среду, мы стимулируем наш гиппокамп, и более крупный гиппокамп, кажется, защищает от болезни Альцгеймера».

    Влияние GNSS / GPS на мозг

    Опять же, оглядываясь на выводы лондонского водителя такси, исследования показывают сильную активность в гиппокампе, когда водители перемещаются по маршруту на основе памяти. Это заставляет задуматься, как наша растущая зависимость от GNSS / GPS и пошаговых указаний влияет на общие функции гиппокампа.

    Недавняя статья в Washington Post под названием «Откажитесь от GPS. Это разрушает твой мозг «. вызвали некоторые дискуссии по этой теме. В этой статье научный писатель М.Р. О’Коннор предупреждает, что широкое использование GPS-навигации влияет на наше восприятие и суждения. Он продолжает говорить, что эта зависимость отключает нас от окружающей среды, поскольку мы следуем маршрутами, которые не помним.

    В статье 2017 года в журнале Nature сравнивалась активность в гиппокампе между группой, которая использовала GPS-навигатор, и группой, которая перемещалась без него.Исследование показало, что в группе, которая пользовалась навигацией без GPS , была большая активность в гиппокампе.

    Но нейробиолог Кейт Джеффри считает маловероятным, что широкое использование GPS приведет к атрофии гиппокампа. Она отмечает, что гиппокамп все еще довольно загружен, поскольку люди сегодня проводят гораздо больше времени, путешествуя по онлайн-картам и виртуальным средам .

    Хотя вердикт о долгосрочных эффектах навигации на основе GPS еще не вынесен, существует множество свидетельств того, что традиционный поиск пути полезен для нашего мозга.Бохбот сказал: «Когда мы заблудились, это активирует гиппокамп, это полностью выводит нас из режима привычки. Заблудиться — это хорошо! ».

    Связи между мозгом, которые мы устанавливаем, когда мы исследуем окружающую среду и ориентируемся в ней, помогают нам лучше связываться с окружающим миром, питая то, что называется топофилией — «сильное чувство места, которое часто смешивается с чувством культурной идентичности среди определенных людей и людей». любовь к некоторым аспектам такого места ».

    Организация жизненного опыта

    Теперь мы знаем, что наш мозг — пространственный орган.В частности, гиппокамп отвечает за отображение, навигацию и хранение в памяти. Эти функции связаны с дополнительными механизмами, такими как эпизодические и долговременные воспоминания. Исследования показали, что когда мы выполняем эти функции, мы наблюдаем повышение активности мозга. Эти активные нейроны не только создают новые связи, но и сохраняют и организуют существующие .

    В основе этих функций лежит система, которая хранит и извлекает пространственную информацию. В этом контексте легко сравнить мозг и ГИС.Гиппокамп во многом похож на систему индексации файлов, работающую с другими частями мозга, которые функционируют как база данных, совершая транзакции. Когда мы добавляем аспект эпизодической памяти, это похоже на включение пространственного компонента в базе данных: теперь воспоминания содержат географическое местоположение. Это объясняет, почему места — например, поворот дороги — или событие — например, 11 сентября — могут вызывать определенные воспоминания. Когда мы думаем о 11 сентября 2001 года, мы вспоминаем не только это событие, но и то, где мы были.

    Нейробиолог Кейт Джеффри, изучающая когнитивные карты, хорошо выразилась, когда сказала: «Карта — удобный способ организовать жизненный опыт. В этом есть большой смысл, поскольку знание того, где что-то произошло, является важной частью знания того, как действовать в этом мире. Теперь квест — понять, как воспоминания привязываются к этой карте ».

    Изучение когнитивных карт в ГИС

    Ознакомьтесь с этой записной книжкой Colab Python, чтобы узнать, как может выглядеть система когнитивного картирования человеческого мозга в географической информационной системе на основе программного обеспечения.

    Источники

    Когнитивное картирование: использование местных знаний для планирования исследований в области здравоохранения | BMC Medical Research Methodology

    Здесь мы представляем результаты исследований, проведенных на Orange Farm и Hillbrow, и обращаем внимание на конкретные примеры, иллюстрирующие использование метода.

    Разведывательная прогулка

    Разведывательная прогулка — это возможность для исследователей и участников исследования поразмышлять о своем окружении, задать вопросы и пообщаться друг с другом в открытой форме, что позволяет провести широкое обсуждение.Полевые исследователи, обученные распознаванию пяти элементов Линча, описанных выше, оценили степень видимости этих элементов во время прогулки по местности. Они отметили направление, топографию, то, что было видно с разных точек, звуки, запахи и ощущения. Этот процесс, описываемый как создание «инвентаризации мест», включал в себя описание качества домов и зданий, определение открытых пространств, где посторонние могли потеряться, возможных «запутанных» или «размытых» точек и «белых пятен», то есть области, которые были слишком недифференцированными и мягкими, чтобы их можно было четко запомнить.Также были определены ориентиры, и наши информаторы объяснили их значение. В ходе разведывательной прогулки были отмечены края, узлы, пути и районы в каждой местности. Эта информация использовалась для создания карты, наложенной поверх стандартной картографической карты.

    В Visual Hillbrow члены исследовательской группы провели серию более коротких ознакомительных прогулок до набора участников, а затем сопровождали участников во время фотопроекта, делая заметки в дополнение к визуальным данным, которые собирались.Из-за размеров Orange Farm, разведывательные прогулки проводились в течение нескольких дней. Члены CAB от Orange Farm рассказали исследователям местную историю, физические особенности, достопримечательности и пути. В Хиллброу первоначальная разведывательная прогулка проводилась в течение одного дня исследователями вместе с сотрудником, имеющим многолетний опыт работы в Хиллброу. Кроме того, исследователи ехали по тому же маршруту ночью (прогулки были нецелесообразны из-за высокого уровня преступности), делая заметки и фотографируя.

    Схематические карты и интервью

    Схематические карты, созданные нашими информантами, и проведенные с ними интервью представляют собой еще один слой информации. Ниже мы суммируем выводы из этих данных, следуя пяти элементам Линча, и поднимаем наиболее важные темы.

    Пути

    Карты Orange Farm точно отображали и называли главные дороги, а также непокрытые гравийные дороги, несмотря на отсутствие дорожной разметки (Рисунок 2). Еще одна примечательная особенность эскизов Orange Farm — контуры доходят до края страницы; есть несколько краев, особенно в самых северных областях карты.Это важно: дороги представляют собой пути в Соуэто и Большой Йоханнесбург, места, где многие оранжевые фермеры ищут работу и откуда многие приезжают и возвращаются, чтобы навестить своих родственников и друзей. Эти районы органично вписываются в чувство места Orange Farmers.

    Рисунок 2

    Эскизная карта Orange Farm, составленная членом CAB Orange Farm.

    Напротив, карты-схемы Hillbrow, созданные членами Консультативного совета сообщества (CAB), отображают движение с по по местности; например, на многих схематических картах Хиллброу стрелки указывают пути внутрь и наружу, иногда с очень небольшими другими деталями (рис. 3).На карте обозначено движение, что подтверждается описанием информаторами Хиллброу как «очень быстрого места». Хотя многие из членов CAB живут в Хиллброу, их схематические карты не предполагают сильной эмоциональной привязанности к этому месту. Наибольшее впечатление, которое мы почерпнули из наших разговоров, заключалось в том, что жители поспешно покидают свои квартиры утром и с такой же поспешностью возвращаются в относительную безопасность здания ночью. Риск и опасность были главной темой в обсуждениях с нашими информаторами CAB.Многие могли вспомнить, что они стали жертвами преступлений, двигаясь по Хиллброу. Член CAB был ограблен за сумку на определенном перекрестке; другой прокомментировал, что он не будет использовать определенную улицу, «потому что там большую часть времени слоняется много людей».

    Рисунок 3

    Эскизная карта Hillbrow, нарисованная членом CAB Hillbrow.

    В отличие от схематических карт, созданных CAB (см. Выше), карты, нарисованные молодежью, были гораздо более подробными и отражали большее чувство взаимодействия с местностью (рис. 4).Однако они тоже говорили о Хиллброу как об очень опасном месте для детей. Точно так же мужчины, которые участвовали в упражнении Visual Hillbrow, говорили о быстром перемещении по местности из-за того, что чувствовали себя небезопасно. Эскизная карта (рис. 5), нарисованная членом мужской группы, удивительно похожа на схематическую карту CAB (рис. 3), состоящую в основном из наспех нарисованных стрелок, подчеркивающих быстрое перемещение по местности.

    Рисунок 4

    Эскизная карта Hillbrow, нарисованная членом молодежной группы.

    Рисунок 5

    Эскизная карта Хиллброу, нарисованная членом мужской группы.

    Края

    Края, изображенные на схематических картах, показывают, как жители думают о своей социальной ориентации по отношению к соседним общинам. Примечательно, что эскизные карты, созданные Orange Farm, расширяют границы официальной карты и включают прилегающие районы, несмотря на наличие четких физических границ, таких как дороги.Например, Палм-Спрингс — это отдельный от Orange Farm поселок, физически отрезанный от оживленной главной дороги (рис. 6). Как спланированный жилой район с водопроводом, канализацией, электричеством и просмоленными улицами, он контрастирует с хаотичным видом Апельсиновой фермы. Большинство жилых единиц в Палм-Спрингс — это «кабальные дома», приобретенные за счет банковских кредитов. Тем не менее, Палм-Спрингс явно включен в состав Orange Farm на схематических картах (рис. 6).

    Рисунок 6

    Эскизная карта Orange Farm, составленная членом CAB Orange Farm.

    На схематических картах CAB и молодежных групп многие границы местности Хиллброу были определены как «запутанные». На одной схематической карте информатор написал слова «Не знаю эту сторону». Распространение запутанных районов также отражает негативные настроения, связанные с соседними районами. В примечаниях к рисункам член молодежной группы сказал: «Мне жаль, что я не знаю больше об этом районе… но я не чувствую себя в безопасности в этой среде». Другие были более ясными; например, один из молодых людей заметил: «Я вижу людей, сидящих без дела, пока не сядет солнце, и им нечего делать… вы видите, что в зданиях везде вода и пахнет».Тот же респондент также сказал, что «там грязно… полно иностранцев… я вижу парней, курящих dagga [марихуану] и [вдыхая] клей, и многие люди не работают». Другие ссылались на присутствие в этом районе нигерийских иммигрантов: «Здание окружено множеством нигерийских парней днем ​​и ночью. Это место, где любят торчать головорезы, где можно ограбить ».

    Районы

    Хотя на схематических картах Orange Farm и Hillbrow обозначены районы, сделанные в двух местах зарисовки не придали равного веса этим подразделениям.

    На схематических картах Хиллброу разграничены жилые и деловые районы, что привлекает внимание к магазинам и точкам быстрого питания. Не менее заметными были районы, определенные по этническому признаку. Например, два района определены как «Маленький Лагос» из-за присутствия нигерийских иммигрантов. На схематической карте, составленной членом молодежной группы, район указан как «нигерийский», а магазин идентифицирован как принадлежащий «индейцу». Другой рисунок из той же группы идентифицирует «нигерийцев на углу улицы» (рис. 4).Эти области были связаны с нелегальной торговлей наркотиками и секс-бизнесом. Член молодежной группы включил комментарии в свою карту-схему: «Проститутки, люди, которые курят, люди, продающие, смесь разных людей, беспризорники» (рис. 7). В отличие от этого, на схематических картах Orange Farm были обозначены различные районы, соответствующие официальным подразделениям внутри городка, но социальная идентичность этих районов была преуменьшена и сделана менее очевидной на схемах (рисунки 2 и 6).

    Рисунок 7

    Эскизная карта Hillbrow, нарисованная членом молодежной группы.

    Узлы

    На схематических картах обозначены узлы, где люди общаются и собираются. Хотя наши информаторы в Orange Farm и Hillbrow определили несколько ключевых узлов, для некоторых эти места почти не содержали узлов.

    На схематических картах Orange Farm обозначены транспортные узлы, в основном стоянки такси и железнодорожная станция. Orange Farm — изолированное сообщество с ограниченными ресурсами, и транспортные узлы важны для его жителей, работающих в Йоханнесбурге.Транспортные узлы также являются местами встреч, которые регулярно посещают жители. Другие оживленные области, такие как передвижной дневной рынок пенсий, также были важными узлами (рисунки 2 и 6).

    Точно так же на схематических картах Hillbrow CAB стоянки такси обозначены как узлы, где собираются люди. Не менее важны и общественные зоны отдыха: мужчины определяли парки, бары и клубы как ключевые узлы, хотя им часто не хватало личного опыта работы с этими узлами, говоря о них как о местах, куда они « ходили » или « другие ходят », а не о узлах. что они в настоящее время часто посещают.На одной карте, нарисованной человеком из мужской группы, конкретно упоминаются церкви и стоянка такси, а также различные точки быстрого питания и магазины (см. Рис. 8).

    Рисунок 8

    Эскизная карта Хиллброу, нарисованная членом мужской группы.

    Для многих молодых людей Хиллброу был удивительно свободен от узлов. Они говорили о своем страхе перед общественными местами, хотя на их картах рестораны быстрого питания, супермаркеты и развлекательные центры (театр и парк) были обозначены как узлы, где тусуется молодежь.Как и наши информаторы-мужчины, они выразили ограниченный личный опыт работы с этими узлами, часто из-за опасений по поводу личной безопасности. Молодой мужчина заметил: «Ну, что я могу сказать, так это то, что Хиллброу — не то место, где можно пообщаться. Со своей стороны, я думаю, что боюсь этого места. Я долгое время жила в Хиллброу и думаю, что день ото дня становится все хуже ».

    Достопримечательности

    На схематических картах Хиллброу рестораны и магазины быстрого питания были более популярными достопримечательностями, особенно среди молодежи.Учитывая, что люди упоминали насилие, преступность и опасность как обычные события в жизни в Хиллброу, неудивительно, что полицейский участок имел большое значение в качестве ориентира в нескольких зарисовках (рис. 7). В Orange Farm участники исследования определили общественные здания и школы как важные достопримечательности (см. Рисунки 2 и 6).

    Когнитивные карты

    Когнитивные карты, которые мы разработали, основаны на нескольких наборах данных: схематических картах, созданных участниками нашего исследования, наших наблюдениях и комментариях во время разведывательных прогулок, фотографиях, информации из интервью и официальных картографических картах территорий. .Мы создали две когнитивные карты, по одной для каждого места (рисунки 9 и 10).

    Рисунок 9

    Познавательная карта Апельсиновой фермы.

    Рисунок 10

    Когнитивная карта Hillbrow.

    Особый интерес представляют расхождения между официальными, исследовательскими и эмическими или инсайдерскими представлениями о местах, отраженными в когнитивных картах.Когнитивные карты всегда неполны и искажены; эти искажения и упущения важны, поскольку они отражают опыт людей в местах, где они живут и работают. И в Orange Farm, и в Hillbrow границы, изображенные на схематических картах информаторов, значительно отличались от границ, установленных на официальных картографических картах.

    На картографической карте Orange Farm выделено восемь административных «участков». Наши участники легко идентифицировали эти разделы, даже если они не соответствовали каким-либо видимым элементам.Например, указали, где административная граница, прорезавшая жилую застройку. Они также отметили, что недавно прибывшие на Orange Farm живут в недавно освобожденных районах и строят временные лачуги, в отличие от пожилых жителей, которые живут в кирпичных домах. Тем не менее, несмотря на то, что они знали эти официальные границы, наши участники преуменьшали различия между районами и вместо этого ссылались на Orange Farm в целом, подчеркивая единство местности. Однако ни одно из этих подразделений не нашло отражения на их схематических картах.

    Когнитивная карта также отражает расширение Orange Farm за счет включения территорий, которые официально не признаны включенными в регион. Например, мы предположили, что Лейк-Сайд был отдельным районом. Дома в Лейк-Сайд единообразны и аккуратно расположены, в отличие от беспорядочной планировки кварталов Orange Farm, где типы жилья варьируются от оловянных лачуг до кирпичных таунхаусов. Девелоперы основали Lake Side для профессиональных наемных людей. Тем не менее, наши информаторы указали на важные социальные и экономические отношения, связывающие людей, проживающих по обе стороны от главной дороги.Они проницательно отметили сексуальные отношения между более состоятельными мужчинами, проживающими в соседних пригородах, и молодыми незамужними женщинами, выходцами из Апельсиновой фермы (рис. 9).

    Когнитивная карта, созданная для Хиллброу, также значительно отличается от официального изображения пригорода на картографических картах. Весь пригород был переориентирован, чтобы включить районы на юг и восток, но без учета районов в самой северной части (рис. 10). Частично причиной этого является наличие крупного транспортного узла на юго-востоке, где пригородные такси собирают и выгружают пассажиров из Хиллброу.Однако исключение северной части Хиллброу также отражает неприемлемость самой северной границы Хиллброу, которая граничит с более богатыми пригородами и не вписывается в общую картину района.

    Познавательные карты также отражают различия между официальными и местными представлениями о достопримечательностях. Например, башня почтового отделения — самая заметная деталь в Хиллброу, часто отображаемая в туристических брошюрах Йоханнесбурга, но исключенная из когнитивной карты.На когнитивной карте Orange Farm значительное внимание уделяется местным достопримечательностям, которые имеют значение для чувства истории и самобытности людей. Некоторые ориентиры, такие как школы, были важными маркерами самобытности и источником гордости, свидетельствуя о том, какое большое значение придается прогрессу в образовании. Другой важной достопримечательностью был стадион Криса Хани / Nike Sports Stadium , названный в честь покойного лидера Коммунистической партии Южной Африки (SACP), часто вызывающий сильные эмоции. Крис Хани назвал Orange Farm «Палестиной», символически увязав борьбу первых поселенцев на Orange Farm за землю с борьбой палестинского народа.

    Множество путей, обнаруженных когнитивными картами Orange Farm, раскрывают социальную ориентацию инсайдера и его опыт жизни и работы в этих местах. Особый интерес представляет включение и отключение некоторых дорог и пешеходных дорожек; это описывает передвижения людей, их использование и избегание определенных пространств. Уход, уделяемый этим внутренним немаркированным пыльным дорогам в отличие от основных дорог, предполагает сильную ориентацию на местность. Путешествуя по этим путям в пределах региона, люди встречаются и обмениваются информацией, восстанавливая социальные отношения.Таким образом, пути — это узы, которые связывают, а не артерии, по которым движутся люди, создавая возможности для общения.

    Новый способ отображения когнитивного восприятия людьми городского пространства

    Abstract

    Используя когнитивное картирование и текстовые данные с географической привязкой, эта статья призвана предложить новый метод визуализации, который сочетает в себе преимущества как традиционных, так и современных исследовательских методов для изображения коллективной идентичности места в одном изображение.В исследовании были рассмотрены два вопроса: (1) Могут ли текстовые данные из краудсорсинга использоваться для представления идентичности места? (2) Может ли коллективная идентичность места быть выражена в форме когнитивной карты? Подтверждая, что текстовые данные, собранные из социальных сетей, эффективно демонстрируют поведение и восприятие людей местами, мы предлагаем новый метод создания визуального представления городской идентичности — «когнитивную карту, созданную на основе краудсорсинга». В частности, чтобы улучшить традиционный метод когнитивного картирования для отображения коллективной идентичности города, мы рисуем когнитивные карты Бунданга и Ильсана, разработанные в 1990-х годах, а также Сонгдо и Донгтан, разработанные в 2000-х годах, недалеко от административных границ города. Сеул в Корее с помощью вычислительного метода, основанного на мнениях людей, собранных из социальных сетей.Мы открываем возможность использования текстовых данных социальных сетей для определения идентичности городов и предлагаем графическое изображение, с помощью которого люди, не имея предварительной информации, также могут легко воспринимать общий образ города. Ожидается, что работа в этой статье предоставит методологическую технику для принятия соответствующих решений и оценки городской идентичности, чтобы сформировать более уникальный и образный город.

    Образец цитирования: Jang KM, Kim Y (2019) Когнитивное картографирование на основе краудсорсинга: новый способ отображения когнитивного восприятия людьми городского пространства.PLoS ONE 14 (6): e0218590. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218590

    Редактор: Россано Скифанелла, Туринский университет, ИТАЛИЯ

    Поступила: 14 сентября 2018 г .; Принята к печати: 23 мая 2019 г .; Опубликовано: 20 июня 2019 г.

    Авторские права: © 2019 Jang, Kim. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

    Доступность данных: Все соответствующие данные доступны в репозитории Figshare по адресу https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7603907.v1.

    Финансирование: Это исследование было поддержано грантом Национального исследовательского фонда Кореи (NRF), финансируемым Министерством науки и ИКТ для конвергентных исследований в области интеграции образования и исследований посредством моделирования в сети (EDISON) (NRF-2017M3C1A6075020) и грантом Корейского агентства по развитию инфраструктурных технологий (KAIA), финансируемым Министерством земли, инфраструктуры и транспорта Кореи (19CTAP-C142170-02).Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

    Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

    Введение

    С момента своего первого появления в новаторской работе Прошанского [1] «идентичность места» последовательно переопределялась в связи с различными контекстами. Он ввел термин для описания «субструктуры самоидентификации человека по отношению к физическому окружению» и разъяснил его значение как «кластеры позитивно и негативно валентных познаний физического окружения» [2].Термин происходит из области психологии окружающей среды, но в настоящее время рассматривается как гибкая идея, которая часто используется взаимозаменяемо с различными концепциями, которые подчеркивают взаимодействие между людьми и их средой, а именно: чувство места, образность, местность, привязанность к месту и место. самобытность. В отличие от первоначального акцента на физическом окружении места, идентичность места в последнее время задумывалась как градиентная, «гештальт-подобная» концепция, состоящая из множества измерений, включающих физическую самобытность, социальную образность, эмоциональную привязанность и удовлетворение [3] .Эта структура представляет собой пересмотр трех основных элементов идентичности места, предложенных Relph [4]: ​​физическая обстановка, деятельность и значение.

    Дискурс об идентичности места остается важной темой в городских исследованиях с точки зрения экономических и социальных выгод, которые он приносит для устойчивого развития городов [5–7]. К сожалению, города теряют свою индивидуальную идентичность на фоне всемирной тенденции стандартизации городской морфологии в результате экономической и культурной глобализации [8].Такая потеря идентичности, описываемая как «безместность», была предсказана несколько десятилетий назад Эдвардом Релфом [4]; однако для ее решения мало что было сделано. В этом контексте стремление к идентичности места стало более важным в современных ландшафтах массового производства для взаимодействия между людьми, а также взаимодействия между людьми и окружающей средой [3].

    Для оценки идентичности места использовалось несколько исследовательских методов. Традиционные качественные методы, которые фиксируют восприятие людьми места, включают опрос, интервью, наблюдение с участием участников и когнитивные карты, но они склонны к субъективности, оставляя сомнения в надежности результатов.Между тем, с точки зрения методологии появилась новая парадигма, которая была вызвана широким использованием сенсорных сетей и беспроводных устройств. В этой новой парадигме люди могут действовать как социокультурные сенсоры для краудсорсинга городских форм и функций [9,10]. В последние годы многие исследователи пытались использовать такие технологические сдвиги, чтобы лучше понять коллективную идентичность места и пространственное восприятие людей [11–15].

    Заимствуя когнитивное картографирование и используя текстовые данные с географической привязкой, эта статья стремится предложить новый метод визуализации, который сочетает в себе преимущества как традиционных, так и современных исследовательских методов для отображения коллективной идентичности места на одном изображении.В рамках этого исследования в исследовании рассматриваются два исследовательских вопроса: (1) Могут ли краудсорсинговые текстовые данные использоваться для представления идентичности места? (2) Может ли коллективная идентичность места быть выражена в форме когнитивной карты?

    Количественные подходы к определению идентичности места

    Методика количественной оценки субъективных аспектов городской среды, включая идентичность места, изучалась в различных дисциплинах, включая городское планирование и дизайн, географию, туризм и экологическую психологию.В те дни, когда сбор данных в массовом масштабе был почти невозможен, качественные подходы, такие как опрос [16–18], интервью [19–21] и когнитивное картирование [22,23], были ключевыми источниками, из которых можно было получить информация о том, как люди воспринимают свои города. Один из ярких примеров применения картографических упражнений был проведен Апплеярдом [24], чтобы представить взаимосвязь между физическими (уровень движения) и нефизическими (пригодность для жизни в сообществе и социальные связи) характеристиками города.Эту работу взял на себя его сын Апплеярд [23], который исследовал влияние дорожных условий на восприятие детьми окружающей среды с помощью метода когнитивного картирования. Однако такие качественные подходы неизбежно сталкиваются с проблемой субъективности, поскольку они едва охватывают небольшую часть соответствующего населения.

    В этом смысле были предприняты разные подходы для эффективной оценки идентичности места либо путем визуализации качественных данных, либо с использованием различных типов данных.Сепе [25] использовал смешанный подход, названный «Метод PlaceMaker», для построения карты, отображающей элементы, воспринимаемые посетителями места. Различные типы данных (например, эскизы, традиционные карты, устные и графические опросы, анкеты и т. Д.) Были собраны на протяжении шести этапов общего протокола, чтобы предложить новое картографическое изображение, которое идентифицирует элементы, которые определяют идентичность места. Руджери [26] применил метод фото-голоса для исследования идентичности места и привязанности.Использование фото-голоса, когда людей направляют, чтобы сфотографировать их сообщество, подчеркивающее определенную тему исследования, было методом, ранее использовавшимся в областях туризма и общественного дизайна [27,28]. Это было успешным в обнаружении идентичности Миссии Вьехо, Калифорния [26], в сочетании с операционализацией концепции «идентичности места».

    Сегодня, в эпоху больших данных, исследователи находят новые способы включения избыточных данных в понимание восприятия людей, связанных с местом.Краудсорсинг данных позволил интерпретировать коллективное восприятие для решения проблемы субъективности в традиционных исследовательских проектах. Dubey et al. [12] собрали ответы для попарного сравнения двух разных изображений Google Street View по характеристикам восприятия (безопасный, живой, скучный, богатый, депрессивный и красивый), чтобы получить и спрогнозировать «уличный рейтинг» сайта, показанного на изображении. Лю и др. [15] подтвердили пять элементов изображения города, проиллюстрированных Линчем [22], интерпретируя распределение фотографий с геотегами из Flickr и Panoramio, и разработали классификатор атрибутов сцены, чтобы обнаружить «C-IMAGE», воспринимаемое изображение города. , с помощью вычислительного метода.Cranshaw et al. [11] применили модели кластеризации к распределению мест регистрации пользователей Foursquare для определения динамических границ города, «жизнедеятельности», которые отражают социальные потоки людей в реальной жизни, не совпадающие с муниципальными границами. Кроме того, исследователи использовали онлайн-инструменты для рисования ментальной карты кварталов [29] и использовали теги изображений с географической привязкой для отображения всех видов аспектов городской среды, включая виды деятельности [30], атмосферу [31] и чувства [32, 33].Также в значительной степени изучены возможности других типов данных, таких как траектории такси [34] и записи об использовании мобильных телефонов [13].

    Методы

    Широкое использование различных веб-сайтов для обмена фотографиями и геолокационных сервисов проложило путь для применения данных в исследовательских проектах, связанных с местами. В частности, места регистрации и фотоконтент — это два наиболее часто используемых типа данных для измерения и количественной оценки пространственного восприятия людей. Однако, учитывая ограничения предыдущих подходов к количественной оценке и отображению идентичности мест, это исследование состоит из двух частей, направленных на устранение недостатков с точки зрения типа данных и метода выражения: (1) изучение потенциала текстовых данных в представлении идентичности места и (2) предоставление новой визуализации, которая отображает идентичность места в интуитивно понятной картинке.

    Перед началом этого исследования была принята трехкомпонентная структура, описанная Relph [4], чтобы прояснить объем идентификации места. Эта структура используется для упрощения классификации текстовых данных по каждому элементу для прямого перевода между данными и теоретической концепцией. Согласно его определению, компоненты, которые формируют устойчивую идентичность места, — это физическая обстановка места, действия и события, которые происходят в этом месте, а также индивидуальные или групповые значения, вызванные их переживаниями, связанными с местом [4,35].

    Хотя Instagram является крупнейшей платформой для обмена фотографиями, прекращение поддержки конечных точек API сделало Flickr, Foursquare, Panoramio и Google Street View основными источниками пространственного контента в недавних исследованиях. Однако мы выбрали Instagram в качестве источника данных в этом исследовании, поскольку он превосходит своих коллег по количеству пользователей в Корее. Вместо того, чтобы вызывать конечные точки API напрямую с платформы, которая в настоящее время недоступна, мы используем расширенную поисковую систему Instagram Picodash (www.picodash.com). Picodash — это веб-платный сервис, который соответствует политике платформы Instagram и позволяет пользователям экспортировать данные Instagram о подписчиках, сообщениях с хэштегами, сообщения о местоположении, комментарии и т. Д. Кроме того, в его условиях обслуживания уточняется, что данные предоставляются для исследований и анализа целей, если он не репостят или не используется неавторизованными способами. Метаданные, экспортированные из Picodash, состоят из 20 столбцов информации, которые включают дату создания, текст заголовка, значение местоположения (широта / долгота места загрузки), название местоположения и т. Д.Поиск данных проводился по определенным условиям местоположения. В частности, метаданные фотографий Instagram, содержащие «#location_name», были экспортированы для формирования основного набора данных, из которого мы извлекаем дополнительные хэштеги в тексте подписи к полученным фотографиям для дальнейшего анализа. Эти хэштеги собираются при условии, что они напрямую отражают мнение пользователей о местоположении, используемом в качестве ключевого слова для поиска, и существуют в виде одного слова, что обеспечивает простую обработку.

    В данном исследовании проводится анализ четырех рассматриваемых городов, расположенных в столичном районе Сеула: Бунданг, Донгтан, Ильсан и Сонгдо.Расположение этих четырех участков показано на рис. 1. Они были построены в рамках нового плана развития корейского города на протяжении 1990-х и 2000-х годов, цель которого заключалась в рассредоточении населения и снижении цен на жилье в столице страны [36]. Однако за последние несколько десятилетий они превратились в разные места, которые не только обладают, но и воспринимаются как города с индивидуальными особенностями. Бунданг часто называют «городом под небом», что подразумевает его пригодную для жизни городскую среду.В настоящее время он превращается в инновационный город с развитием района Пангио, техно-долины, которая привлекает и поддерживает различные центры исследований и разработок и стартапы. Донгтан — жилой городок, расположенный на окраине центрального региона, успешно выполняет ту цель, для которой был предназначен новый город. Сонгдо стремится завоевать титул «глобального экономического центра» Азии за счет привлечения иностранного капитала за счет продвижения своей современной схемы «умного города» и близлежащего аэропорта Инчхон.Ильсан, один из новых городов первого поколения, теперь функционирует как автономное пригородное сообщество со своими собственными административными и культурными функциями. Подобные сходства в их истории развития и различия в их сегодняшнем облике города и функциях будут изучены на протяжении всего исследования.

    Исходя из предположения, что тексты передают восприятие пользователя более непосредственно, чем другие формы данных социальных сетей (фотографии, геолокация и т. Д.), Мы создаем набор данных, используя хэштеги из фотографий Instagram, из которых извлекаются значения, связанные с идентичностью, для проверки потенциал текстов в обнаружении идентичности места.Кроме того, мы расширяем исследование на визуальное представление коллективной идентичности города, а именно «городской идентичности», в едином ракурсе. Для этого мы заимствуем форму когнитивной карты, которая широко использовалась для отображения восприятия людьми окружающей среды. Символы и письменный текст на когнитивных картах указывают места и объясняют подробную информацию, соответственно, и заменяются визуальными выражениями связанных с идентичностью значений, извлеченных из хэштегов. Значительные местоположения, которые способствуют идентификации места как элемент «физического окружения», обнаруживаются посредством анализа.Тот же процесс сбора данных и присвоения классов проводится и для этих мест, чтобы извлечь представления, связанные с «деятельностью» и «смыслом», выраженные на когнитивной карте.

    Обнаружение связанных с идентичностью значений из текстов

    Чтобы ответить на исследовательские вопросы этого исследования, мы начнем с выявления возможности текстов в количественной оценке городской идентичности. Данные были найдены и собраны под названиями выбранных новых городов, Бунданг, Ильсан, Сонгдо и Донгтан, с веб-сайта Picodash.Чтобы обеспечить достаточный объем данных по городам в Корее, поиск и сбор данных проводился на корейском языке, а затем переводился на английский язык для этапов обработки и визуализации. Для Bundang было получено в общей сложности 288 641 точка данных, загруженных между 25.08.2016 и 01.06.2017, чтобы построить первичный набор данных; для Ильсана было собрано 971 446 точек данных в период с 25.05.2016 по 08.05.2017; для Сонгдо было собрано 187 044 точки данных в период с 31.03.2015 по 08.05.2017; а для Dongtan за период с 31.03.2015 по 25.07.2017 было собрано 338 637 точек данных.Среди двадцати различных столбцов в экспортированном файле CSV соответствующие данные берутся из столбца «caption_text», который состоит из свободно написанного текста и последовательности хэштегов. Однако в этом исследовании используется исключительно последовательность хэштегов, поскольку она облегчает семантическое извлечение, тогда как его нетегированный аналог требует сложного процесса интеллектуального анализа текста, который не нужен для целей этого исследования. Собранные хэштеги — это ключевые слова, которые появляются вместе с термином местоположения, намеренно добавленные пользователями, чтобы напрямую отразить их мнение.Удаляются стоп-слова, чтобы избавиться от нерелевантных ключевых слов, связанных с Instagram (например, insta, stagram, follow, like, ootd и т. Д.). Наконец, путем подсчета повторяющихся ключевых слов был составлен список ключевых слов хэштега и частоты. Для дальнейшего анализа мы сопоставляем этот набор данных с тремя элементами идентичности места, предложенными Relph [4], путем присвоения значения места каждому ключевому слову. Например, если ключевое слово указывает «физическую обстановку» или просто местоположение, мы присваиваем значение класса L. Аналогичным образом ключевому слову, объясняющему «действие» или «значение», присваивается A или M соответственно.Тем ключевым словам, которые не попадают ни в один из трех элементов, присваивается значение класса E, что означает «else».

    Мы проверили потенциал текстовых данных, наложив карту распределения точек регистрации на карту ключевых слов «Местоположение», которую в этой части исследования мы называем «картой распределения текста и местоположения». Согласно метаданным, в общей сложности 92 236 элементов Bundang, 260 375 элементов Ilsan, 187 044 элемента Songdo и 89 413 элементов Dongtan имели места регистрации.Например, на рис. 2 показано наложенное изображение точек регистрации и распределение ключевых слов «Местоположение» в Bundang. Обнаружение формирования точечных кластеров было широко используемым методом в предыдущих городских исследовательских проектах для определения пространственно значимых местоположений в пределах города. Такие кластеры интерпретировались как городские пространства, способствующие формированию идентичности места; таким образом, были проанализированы нефизические характеристики, такие как функция, роль или значение этих кластеров. Однако, учитывая модель поведения пользователей фотошеринга, мы эмпирически знаем о случаях, когда место регистрации не имеет отношения к загружаемому контенту.Рис. 2 идентифицирует это несоответствие, где мы разбросали ключевые слова L-класса по фактическим местоположениям, которые обозначают теги в размере, основанном на их относительной частоте. Тексты на рисунке взяты из хэштегов, добавленных в связи с названием города «Бунданг», которое, в свою очередь, мы можем понимать как познавательную информацию, непосредственно связанную с городом. Однако несколько текстов с заметно большим размером не смогли перекрыть точечные кластеры; наоборот, несколько очень плотных кластеров не совпадали с разборчивым текстом. На рис. 2 парк Юлдонг, один из вторых по величине текстов на рисунке, появляется на почти пустом месте в правой части рисунка.Точно так же универмаг Hyundai не пересекается ни с одним кластером, а существует только рядом с кластером на станции метро Pangyo. В то время как кластеры точек регистрации рассматриваются как места, способствующие идентичности города, несоответствие между двумя данными показывает ограничения традиционного подхода, основанного на точках регистрации, и подтверждает потенциал текстовых данных в обнаружении важных мест. Этот непоследовательный образец может происходить либо из пространственной характеристики территории на открытом воздухе, либо из модели поведения людей, посещающих это место.Например, нестабильное соединение Wi-Fi или желание насладиться атмосферой на открытом воздухе не позволяет людям использовать беспроводные устройства и обмениваться фотографиями в режиме реального времени. Вместо этого люди вернутся в свои повседневные пространства и удовлетворительно загрузят фотографию, используя «#Bundang #YuldongPark». В этом смысле мы указываем, что точечная карта не может полностью идентифицировать пространства, которые воспринимаются как пространственно значимые, но скорее текстовые данные и их частота в сочетании с пространственной информацией могут заполнить этот пробел.Исследование Дункеля [37] подтверждает этот вывод, подчеркивая эффективность тегов, которые сознательно добавляются к контенту социальных сетей, в улавливании восприятия ландшафта для будущего городского планирования. Этот анализ доказывает, что текстовые данные из социальных сетей для обмена фотографиями, а точнее хэштеги, могут компенсировать недостатки традиционных точечных подходов.

    Когнитивная карта из краудсорсинга

    Подтверждая, что текстовые данные, собранные из социальных сетей, эффективно демонстрируют поведение и восприятие людей, связанные с местом, мы расширяем исследование, предлагая новый метод создания визуального представления городской идентичности — «толпу». исходная когнитивная карта ».Этот термин отражает одну из целей нашего исследования — улучшить традиционный метод когнитивного картографирования для отображения коллективной идентичности города. Поэтому мы рисуем когнитивную карту с помощью вычислительного метода, основанного на мнениях людей, собранных из социальных сетей. В каждом случае, то есть Bundang, Ilsan, Songdo и Dongtan, из метаданных каждого случая извлекались разные ключевые слова хэштега и их частота. Мы присваиваем значения класса каждому ключевому слову и пытаемся визуализировать данные в форме когнитивной карты, которая объясняет идентичность Бунданга, Ильсана, Сонгдо и Донгтана.

    Местоположение, активность и значение четырех случаев:

    Bundang , Ilsan , Songdo , и Dongtan
    Физическая установка.

    В отличие от традиционных карт, которые в первую очередь предназначены для предоставления объективной информации о регионе, когнитивная карта содержит субъективную информацию о том, «где какое значение имеет». Соответственно, когнитивная карта не обязательно отображает все местоположения сайта; скорее, отдельные местоположения фокуса отображаются с описательными пояснениями.Таким образом, чтобы нарисовать когнитивную карту на основе краудсорсинговых данных, собранных из социальных сетей, мы должны разработать представление о том, как определить количество мест, которые коллективно воспринимаются как важные пространства. Предполагая потенциал текстовых данных в идентификации коллективного познания города, это исследование стремится концептуализировать стандарт для определения элементов «физического окружения» идентичности места на основе наложенного изображения на рис. 2. Несогласованная модель между двумя типами данных –– контрольные точки и ключевые слова хэштега –– дает четыре варианта ответа.Локации с большим объемом точечных данных и ключевыми словами большого размера неизбежно выбираются в качестве значимых пространств. Уточнив ограничения точечных подходов, мы пришли к выводу, что частота текстовых данных дает лучший индикатор, чем плотность точек. Тем не менее, появляющиеся точечные кластеры, которые в предыдущих исследованиях интерпретировались как значительные пространства, по-прежнему имеют значимое значение и не должны игнорироваться.

    В результате приняты следующие три критерия: (1) высокая частота текста и высокая плотность точек; (2) Высокая частота текста и низкая плотность точек; и (3) Низкая частота текста и высокая плотность точек.Например, в соответствии с критериями шесть местоположений с по выбираются в качестве элементов «местоположения», которые вносят вклад в идентичность Bundang. Станция Seohyeon, улица Jeongja-dong Café Street и станция Miguem попадают в первую категорию; Таким же образом парк Yuldong и универмаг Hyundai попадают во вторую категорию, а станция Yatap — в третью. Эти локации составляют основу для создания когнитивной карты из краудсорсинга.

    Деятельность и значение.

    В то время как Релф в своей книге Place and Placelessness определил три компонента идентичности места как физическое окружение, активность и значение, значение упоминается как особенно неуловимое понятие, тогда как два других компонента легко узнаваемы [4] .Он добавляет, что эта неуловимость проистекает из сложности и вариативности, которые возникают в результате отражающих свойств смысла, которые отражают намерения и опыт людей. С точки зрения места, функция (или цель), свойства и настроения (или эмоции) являются наиболее вероятными подкатегориями «значения», но не могут быть четко различимы между собой или от двух других элементов идентичности места. Таким образом, чтобы избежать двусмысленности, ключевые слова активности и значения отображаются на когнитивной карте без разделения.

    Мы извлекаем семантику из активности и значимых ключевых слов на двух разных уровнях. Во-первых, общая смысловая информация собирается со всего города. Во-вторых, шесть местоположений идентифицируются, чтобы внести вклад в идентичность места в каждом случае. Для более точного анализа основных местоположений в Бунданге, Ильсане, Сонгдо и Донгтане данные были собраны с использованием каждого местоположения в качестве поискового запроса. Кроме того, в таблице 1 перечислены примеры ключевых слов, присвоенные классам деятельности и значения, которые были разделены на двенадцать подкатегорий.Эта классификация является расширением предыдущих исследований, в которых была предпринята попытка суммировать различные измерения значений позиций [26,38,39], и нацелена на эффективное разделение ключевых слов активности и значений, собранных в этом исследовании.

    Чтобы визуализировать действия и смыслы, возникающие в городе, мы используем графическую форму концентрических кругов, где каждый круг представляет различную деятельность или значение. Чтобы обеспечить четкое сравнение ключевых слов и уменьшить визуальный беспорядок, относительный диаметр каждого круга получается из разницы в квадратном корне из частоты его представляющего ключевого слова и минимального значения, которое появляется в результатах выражения.Здесь мы намерены выразить всепроникающее влияние городской деятельности и значений на то, как люди воспринимают определенные места, через область кругового представления, которое линейно относительно значений частоты. Цвет круга указывает на подробную классификацию, приведенную в таблице 1. Цвета были выбраны из списка цветов, доступного в программном обеспечении R. Создавая многоцентровую карту, мы стремимся заменить письменные тексты на обычные когнитивные карты с помощью визуального метода, который описательно объясняет субъективную информацию о нескольких местах.При построении концентрических кругов использовались почти все из двадцати наиболее часто используемых ключевых слов; остальные ключевые слова были опущены для более четкой визуализации.

    На рис. 3, 4, 5 и 6 показаны полученные когнитивные карты Бунданга, Ильсана, Сонгдо и Донгтана, полученные на основе краудсорсинга. На общем изображении идентифицируются различия между местоположениями, такие как распределение размеров и цветовая композиция кругов. Первые пять элементов с точки зрения частоты указаны для каждого местоположения. Этот метод показывает, что, хотя несколько мест также участвуют в формировании коллективной городской идентичности, они воспринимаются как отдельные места с точки зрения доступных действий, вызванных эмоций или целей посещения.

    Подробная информация и обсуждения в основных местах в Бунданге, Ильсане, Сонгдо и Донгтане

    Возможны бесчисленные переводы когнитивной карты из краудсорсинга в приведенном выше контексте. Однако, поскольку каждый кружок обозначает одно ключевое слово, одни и те же цвета не обязательно обозначают одни и те же действия или значения. В этом смысле мы увеличиваем масштаб каждого местоположения, одно за другим, и исследуем содержание более подробно. Для более ясного утверждения акцент в этом анализе делается не на определении значения каждого ключевого слова, а на выяснении наличия каких-либо отличительных элементов или значимых отношений между ключевыми словами.

    Bundang.

    Три станции метро, ​​Yatap, Seohyeon и Miguem, имеют идентичную мнимую функцию главного транспортного пункта Бундана, но их цветовая композиция подразумевает, что люди по-разному узнают каждую станцию ​​на рис. 3. Станция Miguem в основном состоит из кругов цвет кукурузного шелка (еды), который означает, что люди считают эту местность хорошим местом для обеда. Красный цвет (спорт / атлетическая активность) примечателен на станции Ятап, что означает, что спортивные мероприятия обычно проводятся рядом с этим районом.С другой стороны, станция Сохён демонстрирует равномерное сочетание цветов, вызывая множество различных видов деятельности и значений. По размеру станция Мигуэм меньше двух других, что указывает на ее меньшую важность или более низкий уровень осведомленности людей, упоминающих Бунданг. Аналогичные интерпретации возможны и для других мест. Чтобы отметить некоторые заметные наблюдения, зеленый цвет (открытый / природа) является доминирующим в парке Юлдонг, а небесно-голубой (сезонный / временной) является второстепенным.Комбинация этих двух факторов может быть понята как люди, воспринимающие парк в привязке к определенному времени или сезону. Обратите внимание на размер самого дальнего зеленого круга, который покрывает большую часть города; это показывает, насколько парк влияет на людей, когда они думают о Бунданге. Однако, если уменьшить масштаб для просмотра всего изображения, мы можем наблюдать преобладание цвета кукурузного шелка (поедания) на всей карте. Вероятно, это связано с сильной тенденцией использования Instagram для загрузки контента, связанного с едой или рестораном.

    Ильсан.

    Краудсорсинговая когнитивная карта Ильсана на рис. 4 состоит из пяти наборов окружностей, которые примыкают друг к другу. Эта конфигурация описывает пространственную структуру города как центральный район, где большинство основных объектов выровнено с Лейк-парком. Lafesta и Western Dom, два торговых центра на открытой улице в нескольких минутах ходьбы, расположены в центре Ильсана. Размер и распределение цветов в двух местах почти идентичны, что доказывает, что они тесно связаны друг с другом.One Mount также занимает площадь, равную двум торговым центрам. Хотя это многофункциональное здание, оно наиболее известно аквапарком и сноупарком, которые открыты круглый год. Такие уникальные особенности приводят к образованию круга цвета хаки (который обозначает локальный элемент) на самом внешнем слое. Озерный парк и парк Чонбалсан обозначены сравнительно небольшими наборами кругов. Хотя они являются основной зеленой инфраструктурой города, они не становятся достаточно большими, чтобы стать более популярными, чем коммерческие районы.Относительно небольшой размер зеленых насаждений — результат, контрастирующий с тем, что наблюдается в Бунданге и Донгтане. Вывод о том, что города имеют разное распределение по размеру среди городских функций, свидетельствует о том, как города развивались, чтобы сформировать отличительную идентичность мест.

    Сонгдо.

    В Сонгдо пять местоположений были выбраны в качестве пространственно значимых местоположений. Кластер точек, наблюдаемый в середине карты, соответствует улице Конвенсиа, которую, однако, не удалось нанести на график из-за недостаточности данных, собранных в рамках термина «# Конвенсия-стрит».Таким образом, оставшиеся четыре были выражены с помощью массивов концентрических колец, составляющих когнитивную карту Сонгдо, собранную из краудсорсинга, на рис. 5. Подобно Донгтану, Центральный парк занимает самую большую площадь, в то время как другие коммерческие районы имеют наборы кругов относительно местного масштаба. Эта разница в размерах объясняет огромное влияние парка на самобытность города. Три торговых центра — Canal Walk, Hyundai Premium Outlets и Triple Street — открыли свои двери в последние годы, в результате чего их размер пока невелик.Однако благодаря международному фестивалю анимации, который проходил в недавно построенном торговом центре «Тройная улица», его содержание визуализируется в большей степени по сравнению с двумя другими. Это имеет значение в отношении того, как определенное культурное событие или другой влиятельный элемент может способствовать быстрому созданию идентичности места.

    Донгтан.

    Хотя в результате анализа наложения было выявлено пять важных мест, Центральный парк превосходит другие участки в городе.Размер его концентрических кругов необычен, а зеленые цвета в крайних кругах указывают на его основную функцию для осмотра достопримечательностей и активного отдыха. Однако в случае с парком Нояк такие цвета не проявляются. Вместо этого синий и кукурузный шелк, по-видимому, являются основными цветами, которые имеют значение для фактических целей посещения людьми парка. Второй по величине набор кругов сосредоточен на Метаполисе со сравнительно равномерным распределением цветов. Это отражает использование здания в качестве сложных жилых башен, оборудованных множеством ресторанов, торговых центров, кинотеатров и т. Д.Две другие, Северная площадь и Южная площадь, представляют собой пешеходные зоны, практически идентичные по своему физическому пространству и окруженные несколькими коммерческими зданиями. Таким образом, ключевые слова в этих двух местах в основном относятся к категориям общения, еды или потребления. Тем не менее, по их содержанию можно увидеть небольшие различия: на Северной площади больше внимания уделяется еде, а на Южной — больше.

    Влияние на самобытность недавно застроенных городов Кореи

    Хотя содержание каждого случая подробно обсуждалось в предыдущем разделе, сравнение глобальной формы карт также имеет важные последствия.Хотя четыре города можно в целом классифицировать как новые города в Корее, первые два и последний различаются по времени их застройки. Бунданг и Ильсан — два из пяти городов, включенных в план развития нового города первого поколения в 1990-х годах. С другой стороны, развитие Dongtan и Songdo последовало в 2000-х годах и продолжается. Эта разница проявляется в распределении размеров графических элементов на рисунках 3, 4, 5 и 6. Рисунки 3 и 4, которые представляют собой когнитивные карты Бунданга и Ильсана, полученные из краудсорсинга, соответственно, показывают, что визуальные элементы, представляющие идентичность места каждого местоположения, отображаются почти равномерное распределение по размеру.Такая модель подразумевает завершение формирования идентичности места в нескольких местах в новых городах, которые сейчас вступают в свою полностью развитую стадию. Это можно перевести как процесс создания городской идентичности в масштабах города, который можно различить через комбинацию идентичности мест, проявляющуюся в ключевых точках города. Напротив, на рисунках 5 и 6 наблюдается четкое различие между локациями. В частности, Центральный парк выделяется на обоих рисунках Сонгдо и Донгтан, характеризуемых ключевыми словами, в основном из категорий Достопримечательности / Местность и Открытый / Природа.Преобладание зеленых открытых пространств над другими функциями в городах на начальном этапе их развития соответствует истории развития новых городов в Корее, в течение которой города медленно продвигались к самодостаточности с достаточной городской инфраструктурой, но скорее развивались. в пригородные города. Следовательно, интерпретация когнитивных карт краудсорсинга, предложенных в этом исследовании, может дать представление о текущем состоянии формирования городской идентичности в городах.

    Заключение

    Для обеспечения устойчивого развития городов идентичность места была подчеркнута в обсуждениях, касающихся городской среды.Для оценки и измерения нематериальной концепции, лежащей в основе человеческого восприятия, предыдущие исследования полагались на качественные подходы — например, анкетирование, опросы и интервью — для сбора личных мнений. Осознавая свои субъективные ограничения, недавние исследования искали способы использовать краудсорсинговые данные, распространяющиеся в Интернете, для понимания субъективных аспектов наших городов с объективной точки зрения. Однако на сегодняшний день текстовые данные не используются в исследовательских целях, поскольку языковые барьеры остаются серьезным препятствием.В этом контексте данное исследование направлено на демонстрацию исследовательского потенциала текстовых данных социальных сетей в области урбанистических исследований и разрабатывает визуализацию, которая выражает коллективное восприятие со ссылкой на концепцию обычных когнитивных карт.

    Результаты исследования успешно ответили на вопросы исследования. Во-первых, анализ наложения между картами распределения точек регистрации и ключевыми словами хэштега выявил несколько несовместимых местоположений. Это говорит о том, что репрезентативные местоположения можно более точно выбрать, приняв во внимание текстовые данные.Мы действовали на основе компонентов идентичности места, предоставленных Relph [4]: ​​физическая обстановка, активность и значение. Хэштегам присваивались значения классов, которые обозначают один из элементов идентичности места, и визуализировались в интуитивно понятном изображении с помощью вычислительного метода, который мы называем «когнитивной картой, созданной на основе краудсорсинга», для представления коллективного восприятия людей. Были отмечены особенности места, чтобы подтвердить эффективность визуализации в представлении идентичности места.Кроме того, полученные изображения показали, что зеленые насаждения имеют приоритет над другими местами в общем процессе формирования городской идентичности в новых застроенных городах.

    При анализе результатов этого исследования мы обнаружили некоторые ограничения, которые следует учитывать в дальнейшей работе. Во-первых, следует применить более устоявшееся определение идентичности места и его компонентов. В этом исследовании была принята модель Рельфа [4], тогда как в недавних исследованиях приняты определения, которые рассматривают идентичность места как многомерное понятие.Это подразделение в последних дебатах становится решающим в прояснении семантики «смыслового» элемента, который был выделен в нашем анализе. Во-вторых, мы едва ли уменьшили проблему языкового барьера, который был предложен в качестве основного ограничения при использовании текстовых данных, независимо от его эффективности в передаче восприятия людей [15]. В-третьих, необходимы дальнейшие разработки для проработки визуального представления. Обозначение субъективного содержания — деятельности и значения — репрезентативными символами или выражение пространственных отношений в сети может быть возможной альтернативой для получения интуитивного образа городской идентичности.Конкретным примером является метод самоорганизующейся карты (SOM) [40,41], который дает указания о том, как соотносить текстовые атрибуты друг с другом на основе их сходства в визуальном формате. Наконец, Instagram часто считается предвзятым СМИ с точки зрения возраста, дохода или образа жизни пользователей. Действительно, результаты исследования уровня использования мобильных социальных сетей (SNS) с возрастом показывают, что почти 90 процентов пользователей Instagram, особенно в Корее, составляют люди от подростков до тридцати лет [42]. Несмотря на то, что мы собрали большой объем данных, чтобы объективировать идентичность конкретного города, вопрос о том, правильно ли разработанный метод отражает восприятие всех демографических характеристик, еще предстоит выяснить в дальнейших исследованиях.

    Несмотря на вышеупомянутые недостатки, наш исследовательский подход дал различные результаты для количественной оценки идентичности места. Успешно переведя текстовые данные в элементы идентичности места, мы открыли возможность использования текстовых данных социальных сетей для определения идентичности городов. Кроме того, мы предложили графическое представление многоцентровой карты, с помощью которой люди могли воспринимать общий образ города. Каждый набор кругов на графике содержит информацию о нескольких местах независимо от их пространственных характеристик, будь то узел, улица или район.Ожидается, что городским дизайнерам, планировщикам и городским чиновникам работа в этом документе предоставит методологический прием для принятия соответствующих решений и оценки городской идентичности, чтобы помочь сформировать более привлекательный город.

    Ссылки

    1. 1. Прошанский HM. Город и самоидентификация. Environ Behav. 1978; 10: 147–169.
    2. 2. Прошанский Х.М., Фабиан А.К., Каминов Р. Идентичность места: социализация самости в физическом мире.J Environ Psychol. 1983; 3: 57–83.
    3. 3. Саутворт М., Руджери Д. За гранью безместности: идентичность места и глобальный город. В: Банерджи Т., Лукаиту-Сидерис А., редакторы. Компаньон городского дизайна. Лондон и Нью-Йорк: Рутледж; 2011. С. 495–509.
    4. 4. Relph E. Место и безвыходность. Лондон: Пион; 1976.
    5. 5. Дейл А., Линг С., Ньюман Л. Имеет ли значение место? Устойчивое развитие сообщества в трех канадских общинах. Политика этики Environ.2008. 11: 267–281.
    6. 6. Манзо Л.К., Перкинс Д.Д. Нахождение точки соприкосновения: важность привязанности к месту для участия и планирования сообщества. J Plan Lit. 2006. 20: 335–350.
    7. 7. Уззелл Д., Поль Э, Баденас Д. Определение места, социальная сплоченность и экологическая устойчивость. Environ Behav. 2002; 34: 26–53.
    8. 8. Чой Х.С., Рив А. Локальная идентичность в процессе производства форм на примере проекта многофункционального административного города (Седжонг) в Южной Корее.Международный городской дизайн. 2015; 20: 66–78.
    9. 9. Бэтти М. Большие данные, умные города и городское планирование. Диалоги Хум Геогр. 2013; 3: 274–279. pmid: 29472982
    10. 10. Крукс А., Пфосер Д., Дженкинс А., Кроитору А., Стефанидис А., Смит Д. и др. Краудсорсинг городских форм и функций. Int J Geogr Inf Sci. 2015; 29: 720–741.
    11. 11. Крэншоу Дж., Шварц Р., Хонг Дж., Саден Н. Проект жизнеобеспечения: использование социальных сетей для понимания динамики города.В: Материалы 6-й международной конференции AAAI по блогам и социальным сетям (ICWSM-12). Дублин, Ирландия. Пало-Альто: AAAI Press; 2012. С. 58–65.
    12. 12. Дубей А., Наик Н., Парих Д., Раскар Р., Идальго, Калифорния. Глубокое изучение города: количественная оценка восприятия города в глобальном масштабе. В: Материалы 14-й Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV 2016), часть 1. Амстердам, Нидерланды Cham: Springer; 2016. С. 196–212.
    13. 13. Жирардин Ф., Ваккари А., Гербер А., Бидерман А., Ратти К.Количественная оценка городской привлекательности по распределению и плотности цифровых следов. Международный журнал исследований инфраструктур пространственных данных. 2009; 4: 175–200.
    14. 14. Дженкинс А., Кроитору А., Крукс А.Т., Стефанидис А. Краудсорсинг коллективного чувства места. PLoS One. 2016; 11: e0152932. pmid: 27050432
    15. 15. Лю Л., Чжоу Б., Чжао Дж., Райан Б.Д. C-IMAGE: когнитивное картирование города с помощью фотографий с геотегами. GeoJournal. 2016; 81: 817–861.
    16. 16.Эрнандес Б., Идальго М.С., Салазар-Лаплас М.Э., Хесс С. Помещайте привязанность и определяйте идентичность у коренных и чужаков. J Environ Psychol. 2007. 27: 310–319.
    17. 17. Pretty GH, Chipuer HM, Bramston P. Чувство места среди подростков и взрослых в двух сельских австралийских городах: отличительные черты привязанности к месту, чувства принадлежности к общине и зависимости от места в отношении идентичности места. J Environ Psychol. 2003. 23: 273–287.
    18. 18. Сойни К., Ваарала Х, Поута Э.Ощущение места жителями и восприятие ландшафта на стыке села и города. Градостроительный план Landsc. 2012; 104: 124–134.
    19. 19. Идальго М.С., Эрнандес Б. Привязанность к месту: концептуальные и эмпирические вопросы. J Environ Psychol. 2001; 21: 273–281.
    20. 20. Халл Р.Б., Лам М., Виго Г. Идентичность места: символы себя в городской ткани. Градостроительный план Landsc. 1994; 28: 109–120.
    21. 21. Стюарт В.П., Либерт Д., Ларкин К.В. Самобытность сообщества как видение изменения ландшафта.Градостроительный план Landsc. 2004; 69: 315–334.
    22. 22. Линч К. Образ города. Кембридж: MIT Press; 1960.
    23. 23. Appleyard B. Национальный центр велосипедного и пешеходного форума 2005. Кембридж: MIT Press; 2005.
    24. 24. Апплеярд Д. Жилые улицы. Беркли: Калифорнийский университет Press; 1981.
    25. 25. Сепе М. Метод PlaceMaker: планирование «пешеходной доступности» путем сопоставления идентичности места. Журнал городского дизайна. 2009. 14: 463–487.
    26. 26. Руджери Д. Проект «Моя миссия Вьехо». изучение возможностей методов фото-голоса в исследовании идентичности места и привязанности. Журнал городского дизайна. 2014; 19: 119–139.
    27. 27. Govers R, Go FM. Проецируемое изображение назначения онлайн: анализ содержания изображений и текста веб-сайта. Информационные технологии и туризм. 2004; 7: 73–89.
    28. 28. Хоу Дж. Говорящие изображения: пример применения фото-голоса в сообществе дизайна. В: Proceedings of visualizing change: Association for Community Design Annual Conference.Нью-Йорк, Нью-Йорк, США; 2005.
    29. 29. Quercia D, Pesce JP, Almeida V, Crowcroft J. Психологические карты 2.0: предприятие по веб-взаимодействию, начинающееся в Лондоне. В: Материалы 22-й международной конференции по World Wide Web 2013. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM; 2013. С. 1065–1076.
    30. 30. Quercia D, Aiello LM, Schifanella R. Разнообразие внутренней деятельности и экономическое развитие кварталов. PLoS One. 2018; 13: e0198441. pmid: 296
    31. 31. Реди М., Айелло Л. М., Скифанелла Р., Кверчиа Д.Дух города: используйте социальные сети, чтобы запечатлеть атмосферу района. Proc ACM Hum-Comput Взаимодействие. 2018; 2: 1–18.
    32. 32. Quercia D, Schifanella R, Aiello LM, McLean K. Карты Smelly: цифровая жизнь городских пахотных ландшафтов. Препринт arXiv arXiv: 1505.06851.
    33. 33. Aiello L, Schifanella R, Quercia D, Aletta F. Chatty maps: построение звуковых карт городских территорий на основе данных социальных сетей. R Soc Open Sci. 2016; 3: 150690. pmid: 27069661
    34. 34. Лю И, Лю Х, Гао С., Гун Л., Кан Ч, Чжи И и др.Социальное восприятие: новый подход к пониманию нашей социально-экономической среды. Ann Assoc Am Geogr. 2015; 105: 512–530.
    35. 35. Симон Д., Сауэрс Дж. Место и отсутствие места (1976): Эдвард Релф. В: Хаббард П., Китчин Р., Валентин Дж., Редакторы. Ключевые тексты по человеческой географии. Лондон: Сейдж; 2008. С. 43–51.
    36. 36. Ким Х, Ким СН. Формирование пригородов: сравнение государственных и рыночных пригородов в столичном районе Сеула, Южная Корея. Международный городской дизайн.2016; 21: 131–150.
    37. 37. Дункель А. Визуализация воспринимаемой среды с помощью краудсорсинговых фотогеоданных. Градостроительный план Landsc. 2015; 142: 173–186.
    38. 38. Brown G, Raymond CM, Corcoran J. Нанесение на карту и привязку места измерения. Appl Geogr. 2015; 57: 42–53.
    39. 39. Чархчян М, Данешпур С.А. Взаимодействие между различными измерениями адаптивного общественного пространства: пример из Ирана. Преподобный Урб Рег Дев Стад. 2009; 21: 14–36.
    40. 40.Бернс Р., Скупин А. К качественной геовизуальной аналитике: тематическое исследование с участием мест, людей и опосредованного опыта. Cartographica: Международный журнал географической информации и геовизуализации. 2013. 48: 157–176.
    41. 41. Скупин А., Агарвал П. Введение: что такое самоорганизующаяся карта? В: Скупин А., Агарвал П., ред. Самоорганизующиеся карты: приложения в географической информатике. Чичестер, Англия: John Wiley & Sons, Ltd; 2008: стр.1–20.
    42. 42. Парк К. Изучение различных способов общения между поколениями в эпоху социальных сетей. Журнал приложений информационных технологий и управления. 2017; 24: 11–24.

    Крыс, пчел и мозгов: смерть «когнитивной карты»

    Люди, как и все другие животные, каждый день сталкиваются с одной и той же проблемой: как нам перемещаться по миру? Я не имею в виду, как мы ходим, плаваем, ползаем или летаем. Я имею в виду, как нам перемещаться по ? Если я уйду в поисках еды, как мне вернуться домой?

    Вот один из способов, которым я мог бы воспользоваться, чтобы найти дорогу домой.Сначала я воспользуюсь одометром в машине, чтобы выяснить, сколько миль я проехал. Я не собираюсь ехать прямо, я буду по очереди — поэтому мне придется использовать базовую тригонометрию, чтобы рассчитать общее расстояние до моего дома на каждой миле. Например, если я проеду три мили, поверну на девяносто градусов, а затем проеду четыре мили, тогда я буду знать, что до дома пять миль — даже если я не знаю, в каком направлении ехал, я могу нарисовать пять в радиусе мили вокруг моей позиции, и я буду знать, что мой дом находится где-то на этом круге.Это заботится о расстоянии. Чтобы определить направление, в котором мне нужно ехать, чтобы вернуться домой, на каждую милю, которую я проезжаю в поездке за границу, я могу определить положение солнца в небе относительно местоположения дома и моего текущего местоположения, и, опять же, использовать некоторые основы тригонометрии, чтобы выяснить, в каком направлении мне нужно ехать, чтобы вернуться домой. Вдобавок мне придется использовать какой-то внутренний хронометр — ментальные часы — чтобы я мог корректировать меняющееся положение солнца с течением времени.

    Действительно, это один из механизмов навигации, который используют люди. И песчанки, и гуси, и куры, и даже пустынные муравьи. На самом деле мы не сидим с миллиметровой бумагой и транспортиром и не пересчитываем наше расстояние и положение каким-либо явным образом — скорее, все это происходит ниже уровня сознательного осознания. Если человек знает два угла и расстояния между тремя объектами, он или она может вычислить третий угол и расстояние, используя принципы базовой евклидовой координатной геометрии.Некоторые люди называют этот процесс «мертвым расчетом», а в научной литературе он именуется «интеграцией путей».

    Однако есть проблема: интеграция путей может привести к кумулятивной ошибке. Например, в течение одного часа оценка направления может отклоняться на 10%, а оценка направления — на два градуса. Кроме того, интеграция путей требует постоянной памяти о своем положении относительно дома: если человек дезориентируется или забывает, способность интегрироваться по пути становится бесполезной.Чтобы переориентироваться и восстановить свое положение, животные (включая людей) должны использовать устойчивые представления об окружающей среде. Например, животные могут полагаться на зависящую от точки зрения память о визуальных сценах. В частности, мы можем использовать визуальные ориентиры — элементы или особенности визуальной сцены, которые, как правило, не меняются со временем, такие как знаки, здания или даже определенные деревья. Одно дело — оценить, сможет ли животное найти дорогу домой. Другая проблема заключается в том, чтобы полностью определить когнитивный механизм на месте, который в первую очередь позволяет животному вернуться домой.В одном предложении это проблема, с которой когнитивные психологи должны сталкиваться каждый день.

    Спросите большинство людей, как им удается ориентироваться в мире, и многие скажут вам, что они думают о пространстве вокруг себя в терминах карты. Возможно, они объяснят, что представляют себе окрестности с высоты птичьего полета. Они будут настаивать на том, что это позволяет им добраться до магазина из офиса, даже если они никогда раньше не ездили по этому конкретному маршруту (обычно они едут в магазин из дома, а не из офиса).

    На протяжении большей части прошлого века когнитивные психологи утверждали, что человеческие интуиции оказались верными, когда дело дошло до существования «карты в разуме». Наша история начинается в 1940-х годах с группы крыс в Калифорнийском университете в Беркли в лаборатории экспериментального психолога Эдварда Толмена …

    Лабораторные крысы могут быстро научиться обходить лабиринты, а когда они это сделают, они могут перемещаться между отдельными местами внутри лабиринт быстро и качественно. В типичном лабиринте голодная крыса помещается у входа и бродит вокруг, пока в конце концов не найдет спрятанную еду и не начнет есть.Поскольку этот процесс повторяется изо дня в день, крыса совершает все меньше и меньше ошибок, и время, необходимое для того, чтобы добраться до еды, становится все короче и короче — предположительно потому, что она или она изучает правильные маршруты.

    Один особенно полезный лабиринт, который исследователи используют для проверки навигационных способностей мышей и крыс, — это водный лабиринт Морриса. Животное помещают в круглый резервуар, и оно начинает плавать. В одном месте есть затопленная платформа, которая позволит животному удобно стоять без необходимости плавать или ступать по воде, чтобы оставаться на плаву.Это было бы довольно легко сделать в чистой воде, поэтому резервуар наполнен непрозрачной жидкостью молочного цвета. На стенках резервуара в разных местах нанесена различная геометрическая разметка. Возникает вопрос: сможет ли животное после того, как его познакомят с лабиринтом и во время тренировки, будет использовать навигационные подсказки, задаваемые различными геометрическими маркерами, чтобы плыть прямо к платформе во время тестирования? Важно отметить, что бак имеет круглую форму, поэтому углы и края не могут использоваться для облегчения навигации — единственные доступные подсказки — это геометрическая маркировка.

    Действительно, крысы надежно учатся плавать прямо к платформе, пока геометрические отметки остаются неизменными. В 1948 году Толмен использовал подобные эксперименты, чтобы сделать вывод, что крысы и люди построили когнитивных карты в своих умах. Он писал: «Мы полагаем, что в процессе изучения нечто вроде полевой карты окружающей среды устанавливается в мозгу крысы … И именно эта предварительная карта, указывающая маршруты, пути и отношения с окружающей средой, в конечном итоге определяет, что ответы, если таковые имеются, животное наконец отпустит.«Идея когнитивной карты прочно вошла в когнитивную психологию. Она, безусловно, интуитивна.

    Были разработаны нейрофизиологические эксперименты, которые позволили исследователям отслеживать активность отдельных нейронов у крыс, пока они перемещались по лабиринту. в такого рода задачах, когда каждый нейрон запускается в ответ на определенное место в окружающей среде (они были названы «клетками места»). Подтверждением этой теории является открытие, что повреждение гиппокампа снижает производительность в водном лабиринте.К концу 1980-х когнитивные нейробиологи пришли к выводу, что когнитивная карта хранится в гиппокампе.

    Более тридцати лет существование когнитивной карты было общепринятым в психологии. Но к началу девяностых когнитивная карта начала изнашиваться.

    Конечно, возможно, что типы мысленных представлений, которые крысы использовали во время навигации, были подобны реальным картам, как думал Толмен, и содержали информацию о расположении мест и взаимосвязи каждого места друг с другом, независимо от точки зрения человека.В такого рода модели когнитивная карта представляет собой «взгляд с высоты птичьего полета» на окружающую среду.

    Но есть и другая возможность. Возможно, что ментальные представления, активируемые такого рода навигационными задачами, подобны фотографиям или снимкам, которые просто фиксируют внешний вид каждого места с определенной точки зрения. Крысы перемещаются с помощью когнитивной карты или с помощью серии визуальных «снимков» для конкретных точек обзора?

    Чтобы определить, какой тип мысленного представления они использовали, в 1991 году исследователи построили новый вид водного лабиринта.Уже было известно, что при свободном доступе ко всем точкам обзора изнутри лабиринта крысы могли переходить на платформу из любой точки лабиринта. Что, если бы исследователи ограничили доступ крыс к одной части водного лабиринта Морриса во время фазы обучения? Это помешало бы крысе формировать какие-либо снимки для конкретной точки обзора из любого места в заблокированном пространстве. Затем во время тестирования они снимали барьер (обратите внимание на голубой барьер в верхнем левом углу диаграммы) и бросали крысу в лабиринт в том месте, где раньше был барьер.

    Если гипотеза когнитивной карты была верна, то крысы должны были быть в состоянии успешно перейти непосредственно к платформе из той части лабиринта, в которой они не могли сформировать никаких визуальных «снимков». Однако, если крысы для навигации полагаются на «снимки» визуальной сцены, зависящие от точки обзора, то при попадании в новую область они должны вести себя так, как будто они находятся в совершенно новом лабиринте. Если бы когнитивных карт не существовало, крысам потребовалось бы значительно больше времени, чтобы найти платформу.Действительно, крысы, помещенные в незнакомую часть лабиринта, были гораздо менее успешными, чем когда их поместили в знакомые части лабиринта.

    Кажется маловероятным, что крысы будут единственными животными, которые отбросят когнитивную карту. Другой набор существ, которые были тщательно изучены для навигации, — это насекомые, особенно муравьи и пчелы. Когда пчелам дается задание, в котором они должны найти какую-то спрятанную пищу, формируют ли они когнитивную карту или делают снимки с учетом точки обзора? В исследовании 1997 года исследователи разделили пчел на две группы, и у каждой были разные формы обучения на арене, заполненной объектами.Первая группа смогла облететь всю арену, пока не нашла спрятанную пищу, как они это делали бы в естественной среде кормления. Затем, во время теста, независимо от того, с какой стороны арены были выпущены пчелы, они сразу же снова смогли найти пищу. Прямо как крысы. Но вторую группу пчел приучили подходить к еде только из одного определенного места. Когда пчелы выпустили из того же места во время тестирования, эти пчелы, как и следовало ожидать, оказались успешными. Критический вопрос: что будут делать пчелы, которые прошли обучение на одном маршруте, но были выпущены из нового места? Если пчелы для навигации полагаются на снимки с определенной точки обзора, то этим пчелам потребовалось бы гораздо больше времени, чтобы найти пищу, по сравнению с теми, которые были протестированы на том же маршруте, который они обучили.Это, конечно, именно то, что произошло.

    И пчелы, и крысы учатся ориентироваться в новой среде не путем формирования когнитивных карт, а с помощью зависимых от точки обзора снимков сцен в окружающей среде. И не только пчелы и крысы; последующие исследования подтвердили, что многие другие виды животных, кроме человека, также имеют механизм распознавания сцены в зависимости от вида, который они используют для навигации, а не представление в виде карты. Следующим шагом было изучение людей: используем ли мы когнитивные карты или снимки, зависящие от точки обзора?

    В 1998 году пара когнитивных психологов по имени Дэн Саймонс и Рансяо Ван придумали хитрый способ взглянуть на это у взрослых людей.Участники эксперимента сели на стол, а на столе лежал набор предметов: кисть, кружка, защитные очки, степлер и ножницы. После просмотра сцены над столом опускалась занавеска. За занавеской был перемещен один из объектов. Затем подняли занавес, и участники должны были определить, какой из пяти предметов был перемещен. Уловка заключалась в том, что для некоторых испытаний весь массив объектов также будет вращаться, хотя каждый объект будет в одном и том же месте относительно друг друга (за исключением того, который был перемещен).Если люди используют когнитивные карты для запоминания визуальных сцен, то вращение стола не должно отрицательно влиять на производительность: участники должны были так же хорошо замечать, какой элемент был перемещен, когда стол вращался, как и когда стол оставался один. Когда стол не вращался, как ожидалось, участникам-людям было легко указать, какой из пяти объектов был перемещен. Однако их производительность снизилась при повороте стола. Другими словами, глядя на таблицу с другой точки зрения, они не могли определить, какой элемент находился в другом месте относительно друг друга.Оказалось, что взрослые люди также используют систему распознавания сцены в зависимости от вида! Они делают визуальные снимки, а не формируют когнитивную карту. Изменив точку зрения, участники-люди могли с таким же успехом смотреть на совершенно новый массив объектов. Подобные эксперименты проводились с детьми и даже с младенцами. В совокупности эти исследования показывают, что эта система вводится в эксплуатацию довольно рано и остается относительно неизменной в процессе разработки.

    Если у людей действительно есть такой же когнитивный механизм для представления сцен, как у пчел, крыс и других животных, то разумно спросить, имеет ли этот специализированный механизм также особое место в мозгу.Исследования на крысах показали, что изображения сцен локализованы в гиппокампе и окрестностях. Если люди формируют одни и те же «снимки», то аналогичные области должны быть активированы аналогичными задачами у людей, что и у крыс. Чтобы проверить это предсказание, когнитивные нейробиологи Эпштейн и Канвишер провели эксперимент с магнитно-резонансной томографией, в котором взрослые люди просто просматривали изображения сцен, лиц и объектов. Они обнаружили одно конкретное место в головном мозге — точнее, в гиппокампе! — реагировал на сцены, очень слабо реагировал на предметы, и совсем не на лица.Они назвали его парагиппокампальной площадью , которая стала известна как PPA (обозначена желтыми стрелками у каждого из девяти участников ниже).

    Эпштейн, Канвишер и другие провели больше экспериментов с фМРТ, чтобы еще больше прояснить правило PPA. Они обнаружили, что он надежно активируется в ответ на сцены, будь то в помещении или на улице, и независимо от того, пусты ли эти сцены или полны предметов. С другой стороны, они не очень активны для вещей, которые обычно расположены внутри сцен (например, мебель в комнате) в отсутствие окружающих поверхностей (например, стен комнаты).В совокупности свидетельств неопровержимо. PPA действительно кажется гомологичной областью у людей для «нейронов места» в гиппокампе крысы.

    Итак, конец тысячелетия принес с собой конец когнитивной карты. Конечно, это не означает, что люди не могут пользоваться картами. Критическое различие состоит в том, что наши внутренние представления окружающей среды не похожи на карту. К счастью, мой GPS не заставляет меня использовать систему сопоставления снимков для передвижения по Лос-Анджелесу!

    Толман, Э.(1948). Когнитивные карты у крыс и людей. Психологический обзор, 55 (4), 189-208 DOI: 10.1037 / h0061626

    O’Keefe J, & Speakman A (1987). Единичная активность в гиппокампе крысы во время задачи пространственной памяти. Экспериментальное исследование мозга. Experimentelle Hirnforschung. Experimentation cerebrale, 68 (1), 1-27 PMID: 36

  • Whishaw IQ (1991). Скрытое обучение крысам в плавательном бассейне: доказательства использования ассоциативных, а не когнитивных процессов картирования.

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *