Poznawcze i sytuacyjne wyznaczniki zdolności do tworzenia ciągów pseudolosowych

Jednym z najbardziej podstawowych pytań dotyczących źródła ludzkiego zachowania jest pytanie o to na ile ludzkie działania są przewidywalne, zdeterminowane. Aż do początku drugiej połowy dwudziestego wieku rozważania na ten temat były głównie domeną filozofii oraz fizyki teoretycznej. Wraz z rozwojem psychologii eksperymentalnej w latach piędziesiątych poszukiwania odpowiedzi na to pytanie stały się również przedmiotem psychologii, w ramach której powstał paradygmat badań zdolności do tworzenia ciągów pseudolosowych. W warunkach laboratoryjnych osoby badane były proszone o tworzenie ciągów znaków uporządkowanych w sposób losowy. Mimo pozornie prostego schematu badawczego szybko okazało się, że ludzie nie radzą sobie z takim zadaniem. Tworzone przez nich ciągi nie spełniały matematycznych kryteriów ciągu pochodzącego z rozkładu losowego. W niniejszej pracy, zdecydowałem się na przyjęcie perspektywy psychologii różnic indywidualnych do zdolności do tworzenia ciągów pseudolosowych. W literaturze przedmiotu takiemu podejściu nie poświęcono jak dotąd wiele uwagi. Taki stan rzeczy przede wszystkim wynikał z problemów ze sformułowaniem jasnej (zrozumiałej zarówno dla badaczy i badaczek jak i osób badanych) definicji ciągu losowego, a co za tym idzie z trudnościami ze stworzeniem miary, która pozwalałby nie tylko ocenić na ile dany ciąg jest losowy, ale również na tyle czułej, żeby uchwycić różnice indywidualne między ludźmi. W ostatnich latach ten problem został rozwiązany przy pomocy miary złożoności algorytmicznej ugruntowanej w Algorytmicznej Teorii Informacji, która utożsamia ciąg losowy z ciągiem o dużej złożoności. Takie podejście pozwala na stworzenie prostej definicji pojęcia losowości jak również zbadanie natężenia zdolności do tworzenia ciągów pseudolosowych u różnych osób. W czterech badaniach empirycznych, przy użyciu miary złożoności algorytmicznej testowałem hipotezy dotyczące sytuacyjnych i poznawczych determinantów zdolności do tworzenia ciągów pseudolosowych. W szczególności, model teoretyczny tworzenia ciągów losowych, który zakłada udział zarówno komponentu pamięci roboczej odpowiedzialnego za przechowywanie jak i komponentu odpowiedzialnego za przetwarzanie informacji. Wyniki badań pokazały, że gdy zadanie tworzenia ciągów losowych nawiązuje do procesów losowych znanych z dnia codziennego ludzie unikają tworzenia trywialnych ciągów, a nie jak zakładało wielu wcześniejszych badaczy i badaczek pozwala na tworzenie ciągów o wyższej losowości. Wynika to głównie z tego, że zgodnie z testowanym modelem, kluczową rolę przy tworzeniu takich ciągów odgrywa zinternalizowany wraz z doświadczeniem prototyp ciągu losowego, który jest zależny od kontekstu. Ponadto, przedstawione wyniki badań pokazały, że do tworzenia ciągów o najwyższej losowości potrzebne jest zachowanie stanu równowagi pomiędzy czynnikami zewnętrznymi (kontekstem) i wewnętrznymi (wyższymi funkcjami poznawczymi, motywacją poznawczą). Nawet najmniejsze odstępstwo od tego stanu skutkuje drastycznym obniżeniem poziomu wykonania zadania. Dzieje się tak ponieważ tworzenie ciągów losowych wymaga ciągłej uwagi, a co za tym idzie nieustannego zaangażowania pamięci roboczej. Jest ona odpowiedzialna nie tylko za przechowywanie dostępnymi poznawczo ostatnio wygenerowanych elementów ale też również za ocenę losowości tworzonego ciągu. Zwłaszcza wpływ tego drugiego procesu był do tej pory niedoceniany w literaturze przedmiotu, a wydaje się mieć kluczowy wpływ na poziom losowości tworzonych przez ludzi ciągów.

One of the most fundamental questions regarding the origins of human behavior is the question of whether people's actions are determined, predictable. For years searching for the answer has been the domain of philosophy and theoretical psychics. With the development of experimental psychology in the early 1950s, it also became an area of interest for psychological research. Psychologists created a new paradigm to measure the ability to produce random-like series. In laboratory settings, people were asked to create a series of random elements. Despite the seemingly simple research design, it quickly became apparent that people did not perform well in such a task. Their strings did not meet the mathematical description of the string derived from a random distribution. In this work, I take the perspective of the psychology of individual differences to the ability to produce random-like series. In the literature on the subject, this approach has not received much attention. That was primarily due to the issues with formulating a clear (understandable to both researchers and participants) definition of a random series. Consequently, the difficulty of creating a measure that would allow for the assessment of randomness of the series and at the same time would be sensitive enough to capture individual differences between people. In recent years, this problem has been solved with a measure of algorithmic complexity grounded in Algorithmic Information Theory, which defines a random string as a string of high complexity. This approach allows for the creation of a simple definition of randomness as well as to study the levels of the ability to produce random-like series. In four empirical studies, using a measure of algorithmic complexity, I tested hypotheses about situational and cognitive determinants of the ability to produce random-like series. Specifically, a theoretical model of random-like series generation that accounts for the involvement of storage and processing components of working memory. The results of the studies showed that when the task of creating a random series refers to known daily life processes, people avoid creating trivial strings. This sheds new light on the results that could be found in the literature on the subject as many researchers assumed that real life examples increase the randomness of produced series. This might be because, according to the model being tested, a key role in the creation of such sequences is played by the context-dependent scheme of the random sequence internalized with experience. Moreover, the results suggest that a state of equilibrium between external (context) and internal (higher cognitive functions, cognitive motivation) factors is needed to create a series of the highest possible randomness. Even the slightest deviation from this state results in a drastic reduction in the level of task performance. This is because the creation of random series requires constant attention and, consequently, constant engagement of working memory. According to the theoretical model of random series generation, working memory is responsible not only for storing cognitively accessible recently generated elements but also for evaluating the randomness of the created sequence. Especially the influence of the latter process has been underestimated in the literature so far, and the processing component of working memory seems to have a key impact on the level of human-generated randomness.