| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
The recognition heuristic, originally term … The recognition heuristic, originally termed the recognition principle, has been used as a model in the psychology of judgment and decision making and as a heuristic in artificial intelligence. The goal is to make inferences about a criterion that is not directly accessible to the decision maker, based on recognition retrieved from memory. This is possible if recognition of alternatives has relevance to the criterion. For two alternatives, the heuristic is defined as: If one of two objects is recognized and the other is not, then infer that the recognized object has the higher value with respect to the criterion. The recognition heuristic is part of the "adaptive toolbox" of "fast and frugal" heuristics proposed by Gigerenzer and Goldstein. It is one of the most frugal of these, meaning it is simple or economical. In their original experiment, Daniel Goldstein and Gerd Gigerenzer quizzed students in Germany and the United States on the populations of both German and American cities. Participants received pairs of city names and had to indicate which city has more inhabitants. In this and similar experiments, the recognition heuristic typically describes about 80–90% of participants' choices, in cases where they recognize one but not the other object (see criticism of this measure below). Surprisingly, American students scored higher on German cities, while German participants scored higher on American cities, despite only recognizing a fraction of the foreign cities. This has been labeled the "" and mathematically formalized.eled the "" and mathematically formalized.
, Die Rekognitionsheuristik (englisch recogn … Die Rekognitionsheuristik (englisch recognition heuristic, auch Wiedererkennungsheuristik genannt) ist eine Urteilsheuristik der Kognitionspsychologie. Sie besagt, dass bei der Beurteilung von mehreren Objekten hinsichtlich eines Kriteriums unter bestimmten Umständen deren Wiedererkennung (Rekognition, von lateinisch recognitio) als alleinige Entscheidungshilfe genutzt wird.alleinige Entscheidungshilfe genutzt wird.
, α = C/(C+W) C’est le nombre d'inférences c … α = C/(C+W) C’est le nombre d'inférences correctes que l'heuristique de reconnaissance ferait, calculé sur toutes les paires dans lesquelles une alternative est reconnue et l'autre non, et W est le nombre d'inférences erronées. Les domaines dans lesquels l'heuristique de reconnaissance a été appliquée avec succès comprennent la prédiction de propriétés géographiques (telles que la taille des villes, des montagnes, etc.), d'événements sportifs (tels que les championnats de Wimbledon et de football) and elections.) et d'élections. Les recherches montrent également que l'heuristique de reconnaissance est pertinente pour la science du marketing. Les heuristiques basées sur la reconnaissance aident les consommateurs à choisir les marques à acheter dans les catégories fréquemment achetées. Un certain nombre d'études se sont penchées sur la question de savoir si les gens se fient à l'heuristique de reconnaissance d'une manière rationnelle. Par exemple, la reconnaissance du nom des villes suisses est un prédicteur valable de leur population (α = 0,86) mais pas de leur distance par rapport au centre de la Suisse (α = 0,51).Pohl a rapporté que 89% des inférences s'accordaient avec le modèle dans les jugements de la population, contre seulement 54% dans les jugements de la distance. Plus généralement, il existe une corrélation positive de r = 0,64 entre la validité de reconnaissance et la proportion de jugements conformes à l'heuristique de reconnaissance dans 11 études. Une autre étude de Pachur suggère que l'heuristique de reconnaissance est plus probablement un outil pour explorer la reconnaissance naturelle plutôt que provoquée (c'est-à-dire non provoquée dans un cadre de laboratoire) lorsque les inférences doivent être faites à partir de la mémoire. Dans l'une de ses expériences, les résultats ont montré qu'il y avait une différence entre les participants dans un cadre expérimental et ceux dans un cadre non expérimental.al et ceux dans un cadre non expérimental.
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
902940
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
23493
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1082123379
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Daniel_Goldstein +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_intelligence +
, http://dbpedia.org/resource/United_States +
, http://dbpedia.org/resource/Heuristic +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Heuristics +
, http://dbpedia.org/resource/Germany +
, http://dbpedia.org/resource/Categorical_variable +
, http://dbpedia.org/resource/Decision_making +
, http://dbpedia.org/resource/Adversarial_collaboration +
, http://dbpedia.org/resource/Event-related_potential +
, http://dbpedia.org/resource/Open_access +
, http://dbpedia.org/resource/Fluency_heuristic +
, http://dbpedia.org/resource/Availability_heuristic +
, http://dbpedia.org/resource/Daniel_M._Oppenheimer +
, http://dbpedia.org/resource/Gerd_Gigerenzer +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Distinguish +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cquote +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Heuristics +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Recognition_heuristic?oldid=1082123379&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Recognition_heuristic +
|
| owl:differentFrom |
http://dbpedia.org/resource/Less-is-better_effect +
|
| owl:sameAs |
http://yago-knowledge.org/resource/Recognition_heuristic +
, https://global.dbpedia.org/id/iBxw +
, http://www.wikidata.org/entity/Q1752525 +
, http://de.dbpedia.org/resource/Rekognitionsheuristik +
, http://dbpedia.org/resource/Recognition_heuristic +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.03ndch +
, http://fr.dbpedia.org/resource/Heuristique_de_reconnaissance +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Procedure101023820 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatHeuristics +
, http://dbpedia.org/class/yago/Heuristic105847956 +
, http://dbpedia.org/class/yago/YagoPermanentlyLocatedEntity +
, http://dbpedia.org/class/yago/Activity100407535 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Abstraction100002137 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Rule105846932 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Event100029378 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Act100030358 +
, http://dbpedia.org/class/yago/PsychologicalFeature100023100 +
|
| rdfs:comment |
Die Rekognitionsheuristik (englisch recogn … Die Rekognitionsheuristik (englisch recognition heuristic, auch Wiedererkennungsheuristik genannt) ist eine Urteilsheuristik der Kognitionspsychologie. Sie besagt, dass bei der Beurteilung von mehreren Objekten hinsichtlich eines Kriteriums unter bestimmten Umständen deren Wiedererkennung (Rekognition, von lateinisch recognitio) als alleinige Entscheidungshilfe genutzt wird.alleinige Entscheidungshilfe genutzt wird.
, The recognition heuristic, originally term … The recognition heuristic, originally termed the recognition principle, has been used as a model in the psychology of judgment and decision making and as a heuristic in artificial intelligence. The goal is to make inferences about a criterion that is not directly accessible to the decision maker, based on recognition retrieved from memory. This is possible if recognition of alternatives has relevance to the criterion. For two alternatives, the heuristic is defined as:alternatives, the heuristic is defined as:
, α = C/(C+W) C’est le nombre d'inférences c … α = C/(C+W) C’est le nombre d'inférences correctes que l'heuristique de reconnaissance ferait, calculé sur toutes les paires dans lesquelles une alternative est reconnue et l'autre non, et W est le nombre d'inférences erronées. Les domaines dans lesquels l'heuristique de reconnaissance a été appliquée avec succès comprennent la prédiction de propriétés géographiques (telles que la taille des villes, des montagnes, etc.), d'événements sportifs (tels que les championnats de Wimbledon et de football) and elections.) et d'élections. Les recherches montrent également que l'heuristique de reconnaissance est pertinente pour la science du marketing. Les heuristiques basées sur la reconnaissance aident les consommateurs à choisir les marques à acheter dans les catégories fréquemment achetées. Un celes catégories fréquemment achetées. Un ce
|
| rdfs:label |
Heuristique de reconnaissance
, Rekognitionsheuristik
, Recognition heuristic
|
