Este documento apresenta todos os fundamentos teóricos e experimentos práticos utilizados para justificar a modelagem proposta por este trabalho de doutorado.
Tradicionalmente as ferramentas estatísticas e questionários são utilizados em Psicologia Experimental para se chegar a conclusões mais objetivas acerca da realidade mental. Atualmente, várias outras ferramentas matemáticas vêm sendo desenvolvidas e testadas como novas formas de se lidar com imprecisões, questões incompletamente definidas, incertezas etc. Porém, elas ainda são desconhecidas ou muito pouco utilizadas em psicologia. A Lógica Difusa é um exemplo destas novas ferramentas. Ela é muito útil para se lidar com informações lingüísticas e raciocínio qualitativo. O FCM é tambémuma ferramenta recente que, além da Lógica Difusa, apresenta características das Redes Neuronais. Ou seja, FCMs permitem o raciocínio lingüístico e qualitativo e o processamento paralelo e integrado das informações. Por estas características esta ferramenta se adequa muito bem à realidade psicológica que se deseja modelar.
A originalidade deste trabalho pode ser destacada em três principais aspectos:
1) as “representações mentais” modeladas com conjuntos difusos: as “representações mentais” ainda não haviam sido modeladas como conjuntos difusos. Há muitas abordagens psicológicas para memória, organização do conhecimento na mente humana, “representações mentais” etc. Estas abordagens são de fato facetas da organização, armazenagem e acesso da informação na mente de um indivíduo. Vendo as
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“representações mentais” como pequenos pedaços destas informações e tomando-as como conjuntos difusos, várias considerações podem ser feitas: pertencem a conjuntos mais amplos e podem apresentar diversos subconjuntos; conjuntos podem apresentar intersecções comuns; apresentam limites imprecisos; podem ser combinadas de diversas maneiras; podem ser representados por uma palavra ou expressão lingüística etc. Certamente, as “representações mentais” mostram estas características difusas, porém até agora elas não tinham sido vistas ou exploradas sob esta perspectiva.
2) a modelagem da concorrência entre “representações mentais complexas”: isto significa lidar com “estruturas complexas de conhecimento” como se fossem os neurônios de uma rede neural. De acordo com Power e Dalgleish [PwD97], a abordagem do processamento paralelo distribuído (PDP) utilizado nas Redes Neuronais fornece uma melhor estrutura para modelar o cérebro e os processos automáticos de baixo nível, ou seja, os processos sensoriais. Porém, o processamento mental opera conjuntamente os processos automáticos de baixo nível e os processos controlados de alto nível (estruturas de conhecimento mais abstratas). Os “nós” de um FCM podem representar tanto uma estrutura de baixo nível de complexidade como “complexas representações mentais”. Tais “nós” estão associados entre si criando redes de informações. Assim, FCMs, à semelhança das redes neuronais, podem operar estruturas de baixo nível de complexidade, mas também modelar informações com alto nível de complexidade expressa por conceitos lingüísticos.
3) o uso de FCMs para modelar os processos cognitivo, emocional e motivacional: os FCMs não haviam sido propostos até agora para representar tais processos no nível de complexidade proposto por este trabalho. Conceitos complexos
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relativos a estes processos psicológicos foram definidos e se propôs pesquisar e modelar as inter-relações entre eles a partir da opinião de especialistas.
Os aspectos 3) e 2) apresentam uma grande intersecção entre si, embora tenham diferenças significativas. Os FCMs são capazes de representar diversos tipos de organização, e em termos de sistemas psicológicos, muitos modelos usando esta ferramenta poderiam ser propostos operando em mais altos ou mais baixos níveis de complexidade. Assim, o sistema proposto aqui é apenas uma possível modelagem psicológica usando FCM. As abordagens psicológicas consideram alguns construtos cognitivos como objetivos, planos, motivos, expectativa e traços de personalidade como importantes partes dos processos emocional e motivacional. Estes construtos operam conjuntamente gerando comportamentos complexos. Baseando-se nestes construtos, foram definidas “classes de conceitos” relacionadas com os processos emocional e motivacional e um contexto específico. As particularidades da modelagem propostas são caracterizadas pela definição das “classes de conceitos” e de suas instâncias. As instâncias são os “nós” do FCM (conceitos) e as respostas ao questionário dadas pelos especialistas são os “elos causais” entre os conceitos.
A abordagem proposta é também “não-trivial” porque considera não apenas um modelo computacional baseando-se em uma teoria psicológica específica acerca de emoções e motivação, mas uma nova maneira de conceber este assunto. A maioria dos modelos artificiais utiliza apenas uma ou algumas poucas teorias psicológicas. Porém, aqui a modelagem está apoiada numa ampla revisão bibliográfica sobre as teorias cognitivas, conforme é detalhadamente exposto no Apêndice (Chapter 2). A ótica da Teoria dos
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Conjuntos Difusos e das Redes Neuronais, utilizadas para analisar questões psicológicas, torna-se também uma nova contribuição para a Psicologia. De fato, a Lógica Difusa parece adaptar-se muito bem à realidade psicológica devido à sua capacidade de lidar com variáveis lingüísticas e imprecisões. Os conceitos utilizados como “nós” escondem uma rede de informações associadas. Tais conceitos são conjuntos difusos, que incluem vários subconjuntos de informações relacionadas – sensoriais, semânticas, de procedimentos, episódicas etc. Também, as características das Redes Neuronais associadas aos FCMs incorporar à modelagem o paralelismo e a distribuição das informações.
Um outro ponto que pode ser considerado “não trivial” nesta abordagem está no fato de que a modelagem abre possibilidades computacionais para simular este assunto de uma maneira relativamente rápida e fácil. A IA vem procurando modelos computacionalmente viáveis. Ortony et al. [OCC88] propôs um modelo que se adapta a esta realidade, porém, ele é considerado parcial e incompleto. Pfeifer [Pff88] e Sloman [Slm97][Slm98][SaL98] também definiram as características desejáveis para desenvolver comportamentos emocionais em ambiente computacionais, mas tais sugestões são um tanto parciais e pouco claras.
Uma outra questão que dificulta a modelagem artificial das abordagens psicológicas é a falta de uma linguagem unificada em Psicologia. Através de uma abordagem com FCMs, os conceitos de uma teoria psicológica específica podem ser definidos e relacionados com outros pertencentes a outras teorias.
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A abrangência deste modelo é grande porque ela poderia ser aplicada diretamente ou mesmo adaptada para ser útil em diversos contextos. O poder de representatividade desta ferramenta permite flexibilizar sua aplicação para áreas correlatas. Mantendo-se as sete classes de conceitos propostas, é possível mudar suas instâncias ou mesmo mudar algumas classes para se adaptar a um propósito particular. Ela poderia ser utilizada em planejamento, diagnóstico e para previsão de fatos (simulação) em escolas, empresas, terapia etc. A investigação dos “padrões escondidos” no FCM pode mostrar relações entre os conceitos ou situações que eram previamente desconhecidas. Além disto, a flexibilidade da modelagem com FCMs permite simular aprendizado e adaptação por meio de modificações nos conceitos ou mesmos alterações nos pesos numéricos dos “elos de ligação”. Por estas razões, este modelo, como está ou adaptado a diferentes circunstâncias, poderia ser utilizado em muitas aplicações em psicologia ou análise do ambiente social.
Assim, além da análise estatística e dos testes psicológicos, os quais são ferramentas comuns na pesquisa em psicologia, a técnica de FCM poderia também ser aplicada para auxiliar a se tratar dos assuntos desta ciência com mais objetividade. Esta técnica é capaz de fornecer aos especialistas muitas pistas para ajudar no entendimento da realidade psicológica (individual, social e no processo de tomada de decisão) e também de suas próprias crenças. De acordo com Kosko [Ksk91], a matriz de conexão de um FCM expressa a estrutura de crenças dos especialistas acerca daquele tema, seus preconceitos, sabedoria, conhecimento ou mesmo sua ignorância.
A confiabilidade, extensão e limitações desta modelagem dependem de quão significantes são os conceitos escolhidos para expressarem a realidade a ser estudada. Um
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conceito abrange construtos idiossincráticos e significados de senso-comum, ou seja, socialmente partilhados, os quais estão respectivamente relacionados à subjetividade (imprecisão) e a objetividade (precisão). A modelagem difusa usando variáveis lingüísticas (conceitos) tenta espelhar, de forma verbal, a realidade a ser analisada. Assim, os conceitos devem representar esta realidade. Conseqüentemente a confiabilidade, extensão e limitações desta ferramenta dependem do grau de representatividade dos conceitos escolhidos, das relações causais estabelecidas entre eles, bem como da habilidade dos especialistas e do engenheiro de conhecimento de entender e interpretar as saídas numéricas difusas.
Esta ferramenta permite uma abordagem rápida ou mesmo bastante detalhada acerca de um assunto. Uma abordagem rápida pode ser feita através de um dígrafo esquematizado pelas pessoas envolvidas com a utilização de poucos conceitos. Uma abordagem detalhada utilizaria um maior número de conceitos e demandaria um maior tempo para ser elaborada. Neste segundo caso, devido ao grande número possível de combinações, os “padrões escondidos” são de mais difícil acesso e um tratamento computacional dos dados seria exigido. A vantagem, neste caso, seria dificultar o disfarce das informações por aqueles que definem o “peso dos elos de ligação”.
Para futuras pesquisas é sugerido:
• desenvolver uma interface amigável para o software, tornando seu uso mais fácil; • incluir no software mecanismos de aprendizagem e adaptação, possibilitando
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• testar diferentes aplicações mantendo as 7 classes de conceitos, porém escolhendo instâncias destas classes que são mais significativas para cada caso;
• aplicar o modelo para planejamento ou diagnóstico de problemas e avaliar sua performance, em ambientes particulares (escolas/empresas);
• aplicar este modelo em psicologia clínica como uma forma de registrar as características dos pacientes (personalidade e aspectos emocionais e motivacionais), para se obter pistas para orientação do procedimento terapêutico. O psicólogo poderia construir um FCM ou pedir ao paciente para preencher um questionário. Neste caso, os conceitos escolhidos deveriam ser bem significativos para o paciente;
• pesquisar outras possibilidades de tratamentos numéricos para se obter a matriz dos “elos de ligação”;
• sempre que possível, definir os conceitos com aqueles que vão responder o questionário (ou desenhar o dígrafo), a fim de obter uma maior representatividade; • usar esta ferramenta para definir agentes artificiais com comportamentos
emocionais.
Finalmente, baseando-se nos resultados obtidos, pode-se afirmar que a modelagem proposta sintetiza uma nova visão sobre a cognição, emoção e motivação, sendo capaz de simular os processos psicológicos, possibilitando inferências e previsões acerca de várias questões relacionadas. Assim, levando em conta as idéias já exaustivamente comentadas, o grande suporte teórico mostrado e o caráter inovador em tratar deste assunto multidisciplinar, pode-se concluir que este trabalho fornece uma nova e poderosa ferramenta para pesquisa em Psicologia e Ciência Cognitiva.
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