[论文解读] Surprise: Youve got some explaining to do

Meadhbh I. Foster, Mark T. Keane|arXiv (Cornell University)|Aug 9, 2013

Cognitive Science and Mapping参考文献 23被引用 9

一句话总结

本文提出，惊讶本质上与解释某一事件的难易程度密切相关：解释越困难，事件就越令人惊讶。通过操纵结果熟悉度和任务类型（理解 vs. 解释）的两项实验，结果表明当参与者解释结果时，惊讶评分下降，证实了解释的容易程度会降低感知到的惊讶。

ABSTRACT

Why are some events more surprising than others? We propose that events that are more difficult to explain are those that are more surprising. The two experiments reported here test the impact of different event outcomes (Outcome-Type) and task demands (Task) on ratings of surprise for simple story scenarios. For the Outcome-Type variable, participants saw outcomes that were either known or less-known surprising outcomes for each scenario. For the Task variable, participants either answered comprehension questions or provided an explanation of the outcome. Outcome-Type reliably affected surprise judgments; known outcomes were rated as less surprising than less-known outcomes. Task also reliably affected surprise judgments; when people provided an explanation it lowered surprise judgments relative to simply answering comprehension questions. Both experiments thus provide evidence on this less-explored explanation aspect of surprise, specifically showing that ease of explanation is a key factor in determining the level of surprise experienced.

研究动机与目标

• 探讨惊讶的认知机制，特别是解释难度的作用。
• 考察结果熟悉度（已知 vs. 不太熟悉的结果）对惊讶判断的影响。
• 探究任务需求——特别是要求解释与单纯理解——是否影响惊讶评分。
• 检验惊讶与解释容易程度呈负相关的假设。
• 通过将惊讶建立在解释处理而非单纯的统计罕见性之上，为认知科学与人工智能的发展做出贡献。

提出的方法

• 参与者被呈现简短的故事情境，随后给出结果，这些结果或为熟悉（已知）或不熟悉（较少知晓）。
• 在一种条件下，参与者回答有关结果的理解问题；在另一种条件下，他们需书面解释结果发生的原因。
• 使用李克特类型量表收集每个情境-结果对的惊讶评分。
• 实验设计采用 2（结果类型：已知 vs. 较不熟悉）× 2（任务：理解 vs. 解释）的被试内因子设计。
• 统计分析比较了不同条件下的惊讶评分，以评估结果熟悉度和任务类型的影响。
• 本研究使用受控的、自然情境下的故事情境，以隔离解释努力对惊讶感知的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 结果结果的熟悉度是否会影响其被判断为惊讶的程度？
• RQ2 与仅理解结果相比，要求参与者解释结果是否会降低其惊讶评分？
• RQ3 结果熟悉度与任务类型在塑造惊讶判断方面是否存在交互作用？
• RQ4 惊讶在多大程度上受解释事件所需认知努力的影响？
• RQ5 惊讶是否可以更好地理解为解释难度的函数，而非单纯的统计罕见性？

主要发现

• 已知结果始终被显著评为比不熟悉结果更不令人惊讶，证实了先前知识会降低惊讶感。
• 提供结果解释的参与者对结果的惊讶评分低于仅回答理解问题的参与者，表明解释努力会降低对惊讶的感知。
• 任务类型对惊讶的影响具有稳健且显著的效应，表明解释事件的行为会减弱其感知到的惊讶。
• 结果类型与任务类型的交互作用显著，表明当结果不熟悉时，解释努力的影响更强。
• 这些发现支持了惊讶并非仅基于统计罕见性，而是从根本上与解释事件所需认知努力相关联的假设。
• 结果表明，解释难度是惊讶的关键决定因素，为理解人类认知与人工智能系统中的惊讶提供了新的认知机制。