Teoría de detección de señales: 10 ejemplos y definición
La Teoría de detección de señales (SDT) es un modelo informativo para comprender cómo los humanos toman decisiones en función de la información sensorial.
Este concepto vital ayuda a comprender por qué las personas pueden distinguir entre entornos ruidosos llenos de señales y aquellos con poca o ninguna señal presente.
SDT profundiza en cómo las personas pueden diferenciar los datos sensoriales significativos (p. ej., "señales") del exceso de ruido o la información intrascendente.
Según la SDT, las personas determinan sus decisiones evaluando tanto la fuerza de una señal que detectan como la cantidad de evidencia necesaria antes de aceptar su existencia.
En esencia, SDT revela cómo las personas revisan los pros y los contras de sus elecciones para identificar qué resultado es más positivo, lo que influye en su decisión final.
Por lo tanto, SDT explica cómo las personas pueden diferenciar entre señales verdaderas y falsas alarmas en un entorno rico en señales y tomar decisiones genuinamente válidas.
Definición de la teoría de detección de señales
La Teoría de Detección de Señales es un modelo psicofísico que explica cómo los humanos toman decisiones basadas en información sensorial.
Se basa en la idea de que las personas pueden captar información significativa, conocida como "señales", a partir de estímulos ruidosos y ambiguos.
Esta teoría analiza cómo los humanos evalúan la fuerza de una señal y su confianza para tomar una decisión basada en lo que han detectado.
Según Kelly y Hahn (2019), SDT:
“…se utiliza cuando los psicólogos quieren medir la forma en que tomamos decisiones en condiciones de incertidumbre, por ejemplo, cómo percibiríamos las distancias en condiciones de niebla” (p. 159).
Lynn y Barret (2014) creen que "el poder de SDT como herramienta analítica proviene de separar el comportamiento de un perceptor en dos componentes subyacentes, sensibilidad y sesgo" (p. 1664).
El discernimiento de un perceptor para distinguir entre objetivos y contrastes, como una persona enfadada frente a una que no lo está, se conoce como sensibilidad.
Por su parte, se ha denominado sesgo a su inclinación o tendencia a clasificar estos estímulos en categorías como las mencionadas anteriormente, que puede ser liberal, neutral o conservador (Lynn & Barret, 2014).
Simplemente, SDT es un modelo explicativo para determinar cómo las personas pueden diferenciar entre señales significativas y ruido no significativo en un entorno rico en señales.
Ejemplos de teoría de detección de señales
- Detectar la sirena de un vehículo de emergencia en el ruido de fondo de una calle concurrida de la ciudad. En este caso, la señal es la sirena y el ruido son los demás sonidos del tráfico.
- Cuando un cliente en una tienda de electrónica escucha el sonido de su teléfono sonando en su bolsillo en medio de la charla y los pitidos de varios dispositivos cercanos. Entonces, la señal es el tono de llamada del teléfono y el ruido es todo lo demás en la tienda.
- Los padres controlan a sus hijos en busca de signos de angustia. La señal es el sonido o el comportamiento que indica que el niño necesita ayuda. Por el contrario, el ruido son todos los demás sonidos y comportamientos.
- Cuando una persona escucha música en una fiesta, usa SDT ya que puede distinguir la música de todas las conversaciones. Aquí, la señal es la música y el ruido son las voces de la gente.
- Durante una reunión o conferencia, las personas usan SDT para decidir si alguien está hablando demasiado alto. En este caso, la señal es la voz de la persona y el ruido son todas las demás conversaciones.
- Cuando una persona busca las llaves de su coche, entre otros objetos en un cajón, también está utilizando SDT. La señal es el chasquido de las teclas cuando chocan con otras superficies, mientras que el ruido son todos los sonidos extraños que se pueden escuchar en su entorno.
- Para un cazador que rastrea a su presa, la señal es el sonido del movimiento del animal, mientras que todos los demás ruidos ambientales se consideran ruido.
- Si un niño está tratando de escuchar algo en la distancia, utiliza SDT. En este caso, la señal es lo que están tratando de escuchar, mientras que el ruido son todos los demás ruidos de fondo.
- Un consumidor que evalúa la calidad de un producto en función de su empaque y reclamos de marketing es un excelente ejemplo de SDT. Aquí, la señal es el valor del producto, mientras que el ruido proviene de factores externos como la publicidad.
- Si un pasajero escucha un anuncio en una plataforma de tren ruidosa, usa SDT. En este caso, la señal es el anuncio, mientras que todos los demás ruidos ambientales a su alrededor constituyen ruido.
Orígenes de la teoría de detección de señales
Durante la Segunda Guerra Mundial, la teoría de detección de señales se utilizó brillantemente para distinguir las señales de radar de otros ruidos fortuitos. El proceso pionero permitió operaciones de radar más eficientes y demostró ser un factor decisivo en el resultado final de la guerra. (Swets et al., 2001).
Hace casi dos siglos, la teoría de detección de señales fue inicialmente elaborada por Gustav Fechner en 1860. Tenía una idea simple: si hay ruido en el ambiente, entonces nosotros, como humanos, debemos ser capaces de diferenciar entre señales y ruido sin sentido.
Esta comprensión básica de la teoría de detección de señales se ha desarrollado y aplicado en varios campos, incluida la psicología (Swets et al., 2001).
En 1966, dos psicofísicos muy respetados, John Swets y David Green, sugirieron la teoría de detección de señales como una mejor opción que las alternativas preexistentes.
Argumentaron que las prácticas estándar de detección de estímulos no tenían en cuenta las idiosincrasias individuales, como la motivación y las expectativas al buscar una señal (Swets et al., 2001).
Como resultado de esto, sugirieron que la medida definitiva del desempeño debería tener en cuenta estas discrepancias e identificar con precisión las señales sustantivas.
Desde entonces, la teoría de detección de señales ha evolucionado de muchas maneras y ahora se usa para explicar una amplia gama de comportamientos y reacciones humanas.
Hoy en día, la gente lo usa a diario, desde identificar el sonido más débil hasta diferenciar la voz de un amigo en un día ventoso.
Resultados de la teoría de detección de señales
La teoría de detección de señales (SDT) predice cuatro posibles resultados que pueden ocurrir en una tarea de detección, dependiendo de si el observador responde "sí" o "no" a la presencia de una señal: acierto, error, falsa alarma y rechazo correcto.
Estos cuatro resultados son importantes para comprender la sensibilidad y los criterios de decisión del observador en una tarea de detección (Lerman et al., 2010).
Los cuatro resultados son:
- Golpear: Se produce un acierto cuando el observador detecta correctamente la presencia de una señal y responde “sí”. Se considera una respuesta correcta.
- Extrañar: Se produce un fallo cuando el observador no detecta la presencia de una señal y responde "no" cuando la señal está realmente presente. Se considera una respuesta incorrecta.
- Falsa alarma: Se produce una falsa alarma cuando el observador informa de la presencia de una señal cuando no la hay. Puede ocurrir si el observador es demasiado liberal en su criterio de respuesta y responde “sí” con demasiada frecuencia. También se considera una respuesta incorrecta.
- Rechazo correcto: Un rechazo correcto ocurre cuando el observador detecta correctamente la ausencia de una señal y responde “no”. Se considera una respuesta correcta.
Las tasas de aciertos y falsas alarmas se pueden utilizar para calcular medidas de sensibilidad (como d' o A') y criterios de decisión (como c o beta), que son parámetros clave en SDT (Lerman et al., 2010).
Comprender estos resultados puede ayudar a los investigadores y profesionales a mejorar la precisión y la confiabilidad de las tareas de detección en varios contextos, desde el diagnóstico médico hasta las investigaciones criminales y el diseño de la interfaz de usuario.
Puntos fuertes de la teoría de detección de señales
La teoría de detección de señales tiene varios puntos fuertes que le han permitido convertirse en uno de los modelos de procesos cognitivos y perceptivos humanos más utilizados, incluida la facilidad de uso, la flexibilidad y la generalidad.
Primero, la teoría es fácil de entender y aplicar. SDT no exige una comprensión matemática o estadística complicada, a diferencia de ciertos modelos de comportamiento humano.
Utiliza términos y ecuaciones simples que cualquiera puede entender, lo que lo hace accesible a muchos campos y áreas de investigación diferentes.
En segundo lugar, la teoría es increíblemente adaptable y se puede implementar en varios escenarios. Por ejemplo, puede calcular reacciones ante estímulos visuales, auditivos o táctiles.
También se puede aplicar a varias tareas, desde simples tareas de discriminación hasta tareas más complicadas de toma de decisiones.
SDT es notablemente flexible y se puede adaptar a una variedad de contextos. Además, sus predicciones se han verificado experimentalmente en múltiples escenarios, lo que fortalece aún más la evidencia de su precisión.
Debilidades de la teoría de detección de señales
Mientras que SDT sin duda proporciona muchos beneficios, hay algunos inconvenientes destacados también. Por ejemplo, no contempla factores emocionales como el miedo o la ansiedad que pueden influir en cómo reacciona una persona ante una alerta.
SDT no tiene en cuenta el impacto de los factores cognitivos o emocionales al tomar decisiones. Es un modelo puramente estadístico, lo que significa que no tiene en cuenta cosas como la fatiga, el estrés u otros estados mentales que afectan la toma de decisiones.
Además, SDT se basa en la suposición de un sistema de un solo canal, que supone que todos los aspectos de un estímulo se procesan a través de un canal.
Sin embargo, este no es siempre el caso: a veces, múltiples canales están involucrados en una tarea de toma de decisiones, que SDT no puede tener en cuenta.
Finalmente, SDT se basa en la precisión de las respuestas de los participantes al construir modelos y calcular estadísticas. Sin embargo, las respuestas humanas a menudo son inexactas, lo que puede sesgar los resultados de los estudios basados en SDT.
Resumen de fortalezas y debilidades
| Puntos fuertes de la teoría de detección de señales | Debilidades de la teoría de detección de señales |
| Fácil de entender y aplicar | No tiene en cuenta los factores emocionales. |
| Utiliza términos y ecuaciones simples. | No tiene en cuenta los factores cognitivos o emocionales. |
| Se puede implementar en varios escenarios. | Basado en la suposición de un sistema de un solo canal |
| Extraordinariamente flexible y adaptable | Depende de la precisión de las respuestas de los participantes. |
| Predicciones verificadas experimentalmente en múltiples escenarios | Las respuestas humanas a menudo son inexactas. |
Conclusión
La teoría de detección de señales es un modelo crítico para comprender cómo los humanos toman decisiones basadas en información sensorial. Ayuda a las personas a distinguir entre señales significativas y ruido en un entorno rico en señales.
La teoría se originó en el trabajo de Gustav Fechner y luego fue desarrollada por John Swets y David Green, quienes propusieron SDT como una alternativa superior a las opciones existentes.
La evolución y la aplicación del modelo han permitido a las personas identificar sonidos débiles y diferenciar entre estímulos en varios entornos, desde sirenas de vehículos de emergencia hasta las voces de amigos en un día ventoso.
Comprender SDT nos ayuda a apreciar cómo los humanos pueden diferenciar entre señales verdaderas y falsas alarmas y tomar decisiones genuinamente válidas.
Referencias
Kelly, C. y Hahn, C. (2019). Psicología clínica. Recursos electrónicos científicos.
Lerman, DC, Tetreault, A., Hovanetz, A., Bellaci, E., Miller, J., Karp, H., Mahmood, A., Strobel, M., Mullen, S., Keyl, A. y Toupard, A. (2010). Aplicación de la teoría de detección de señales al estudio de la precisión del observador y el sesgo en la evaluación del comportamiento. Revista de análisis de comportamiento aplicado, 43(2), 195–213. https://doi.org/10.1901/jaba.2010.43-195
Lynn, SK y Barrett, LF (2014). Teoría de detección de señales “utilizando”. ciencia psicológica, 25(9), 1663–1673. https://doi.org/10.1177/0956797614541991
Dulces, JA (2001, 1 de enero). Teoría de detección de señales, historia de (NJ Smelser y PB Baltes, editores). ScienceDirect; Pérgamo. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B0080430767006781
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