A
teoria da deteccao
ou
teoria da deteccao de sinal
e um meio de medir a capacidade de diferenciar entre padroes portadores de informacao (chamados de
estimulo
em organismos vivos e
sinal
em maquinas) e padroes aleatorios que desviam a atencao das informacoes (chamados de
ruido
, consistindo em estimulos de fundo e atividade aleatoria da maquina de deteccao ou do
sistema nervoso
do operador). No campo da
eletronica
, a separacao de tais padroes de um fundo e chamada de
recuperacao de sinal
(em
ingles
:
signal recovery
).
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De acordo com a teoria, ha varios determinantes de como um sistema de deteccao detectara um sinal e onde estarao seus niveis de limiar. A teoria pode explicar como a mudanca do limite afetara a capacidade de discernimento, muitas vezes expondo o quao adaptado o sistema esta a tarefa, proposito ou objetivo a que se destina. Quando o sistema de deteccao e um
ser humano
, caracteristicas como experiencia, expectativas, estado fisiologico (por exemplo,
fadiga
) e outros fatores podem afetar o limite aplicado. Por exemplo, uma sentinela em tempo de guerra pode ser capaz de detectar estimulos mais fracos do que a mesma sentinela em tempo de paz devido a um criterio inferior; no entanto, ela tambem pode ser mais propensa a tratar estimulos inocuos como uma ameaca.
Muito do trabalho inicial na teoria da deteccao foi feito por pesquisadores de
radar
.
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Em 1954, a teoria foi totalmente desenvolvida no lado teorico, conforme descrito por Peterson, Birdsall e Fox
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e a base para a teoria psicologica foi feita por Wilson P. Tanner, David M. Green e
John A. Swets
, tambem em 1954.
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A teoria da deteccao foi usada em 1966 por John A. Swets e David M. Green para a
psicofisica
. Green e Swets criticaram os metodos tradicionais da psicofisica por sua incapacidade de discriminar entre a sensibilidade real dos sujeitos e seus (potenciais)
vieses de resposta
.
A teoria da deteccao tem aplicacoes em muitos campos, como em diagnosticos de qualquer tipo,
controle de qualidade
,
telecomunicacoes
e
psicologia
. O conceito e semelhante a
relacao sinal-ruido
usada nas ciencias e as
matrizes de confusao
usadas na
inteligencia artificial
. Tambem pode ser usado no gerenciamento de alarmes, onde e importante separar eventos importantes do
ruido de fundo
.
A teoria de deteccao de sinais (TDS) e usada quando psicologos desejam medir a maneira como tomamos decisoes em condicoes de incerteza, como perceberiamos distancias em condicoes de neblina ou durante a identificacao de testemunhas oculares.
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A TDS assume que o tomador de decisao nao e um receptor passivo de informacoes, mas um tomador de decisao ativo que faz julgamentos perceptivos dificeis em condicoes de incerteza. Em circunstancias de neblina, somos forcados a decidir a que distancia um objeto esta, com base apenas no estimulo visual que e prejudicado pela neblina. Uma vez que o brilho do objeto, como um semaforo, e usado pelo
cerebro
para discriminar a distancia de um objeto, e a nevoa reduz o brilho dos objetos, percebemos que o objeto esta muito mais longe do que realmente esta (ver tambem
teoria da decisao
). De acordo com a teoria, durante a identificacao de testemunhas oculares, as testemunhas baseiam sua decisao se um suspeito e o culpado ou nao com base em seu nivel de familiaridade com o suspeito.
Para aplicar a teoria de deteccao de sinal a um conjunto de dados onde os estimulos estavam presentes ou ausentes, e o observador categorizou cada tentativa como tendo o estimulo presente ou ausente, as tentativas sao classificadas em uma de quatro categorias:
|
|
Resposta "Ausente"
|
Resposta "Presente"
|
| Estimulo Presente
|
Erro
|
Acerto
|
| Estimulo Ausente
|
Rejeicao Correta
|
Alarme Falso
|
Com base nas proporcoes desses tipos de tentativas, as estimativas numericas de sensibilidade podem ser obtidas com estatisticas como o indice de sensibilidade
d '
e A',
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e o vies de resposta pode ser estimado com estatisticas como c e β.
[
7
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A teoria de deteccao de sinais tem ampla aplicacao, tanto em humanos quanto em
animais
. Os topicos incluem
memoria
, caracteristicas de estimulo de esquemas de reforco, etc.
Conceitualmente, a sensibilidade se refere a quao dificil ou facil e detectar que um estimulo alvo esta presente em eventos de fundo. Por exemplo, em um paradigma de memoria de reconhecimento, ter mais tempo para estudar palavras que devem ser lembradas torna mais facil reconhecer palavras vistas ou ouvidas anteriormente. Em contraste, ter que lembrar 30 palavras em vez de 5 torna a discriminacao mais dificil. Uma das estatisticas mais comumente usadas para calcular a sensibilidade e o chamado indice de sensibilidade ou "
d
". Existem tambem
medidas nao parametricas
, como a area sob a
curva ROC
.
Em alguns casos, e muito mais importante responder adequadamente a
H1
do que responder adequadamente a
H2
. Por exemplo, se um alarme disparar, indicando H1 (um bombardeiro que chega esta carregando uma
arma nuclear
), e muito mais importante abater o bombardeiro se H1 = VERDADEIRO, do que evitar enviar um esquadrao de caca para inspecionar um
falso alarme
(ou seja, H1 = FALSO, H2 = VERDADEIRO) (assumindo um grande suprimento de esquadroes de caca). O
criterio de Bayes
e uma abordagem adequada para tais casos.
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Das e Geisler
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estenderam os resultados da teoria de deteccao de sinal para estimulos normalmente distribuidos e metodos derivados de calcular a taxa de erro e a
matriz de confusao
para
observadores ideais
e observadores nao ideais para detectar e categorizar sinais normais univariados e multivariados de duas ou mais categorias.
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