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      KCI등재

      세 사건간의 인과관계 판단 = Inferring the Causal Relationship between Three Events

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      https://www.riss.kr/link?id=A82317451

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      국문 초록 (Abstract)

      인과도식에 의한 하향처리 과정과 빈도 자료 해석에 의한 상향처리 과정이 어떻게 작동하는 지를 알아보기 위해, 세 사건들의 빈도 자료를 주고 인과관계를 판단하게 하였다. 중성 사건들을...

      인과도식에 의한 하향처리 과정과 빈도 자료 해석에 의한 상향처리 과정이 어떻게 작동하는 지를 알아보기 위해, 세 사건들의 빈도 자료를 주고 인과관계를 판단하게 하였다. 중성 사건들을 주고 판단하게 한 실험 1에서는 Or 구조의 정답율이 높았다. 인과도식 정보와 빈도자료를 주고 판단하게 한 실험 2에서는 Or 구조의 정답율이 높았고, 인과도식과 빈도자료가 일치할 때 정답율이 높았다. 정반응 수와 오반응 수를 대상으로 반응에 이르는 인지과정을 이산적인 과정들의 조합으로 가정하는 Multinomial Processing Tree Modeling을 실시하였다. 모델 피팅 결과 사람들이 빈도자료를 이용하여 인과 구조를 판단할 때 기본적으로 작동하는 인과 도식이 Or 구조라는 점을 시사하는 결과를 얻었다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Two experiments were conducted to explore whether the Or structure works as a default causal model in inferring the causal structure from the contingency data. The contingencies of three unfamiliar variables were used in Experiment 1. Participants inf...

      Two experiments were conducted to explore whether the Or structure works as a default causal model in inferring the causal structure from the contingency data. The contingencies of three unfamiliar variables were used in Experiment 1. Participants inferred the Or structure quite well from the OR data, but incorrectly inferred the Or structure from the And data for about a little less than half of the time, and almost always inferred the Or structure from the chain data. The results suggested that the Or interpretation can be the default causal model. The prevalence of the Or interpretation from the contingency data was reported even when the three variables were familiar ones in Experiment 2. Multinomial modeling performed on the results of the two experiments strongly suggested that the Or interpretation work as a default causal model.

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      목차 (Table of Contents)

      • 실험 1. 중성적 인과 사건
      • 실험 2. 친숙한 사건
      • 종합 논의
      • 참고문헌
      • (Abstract)
      • 실험 1. 중성적 인과 사건
      • 실험 2. 친숙한 사건
      • 종합 논의
      • 참고문헌
      • (Abstract)
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      참고문헌 (Reference)

      1 Moshagen, M., "multiTree: a computer program for the analysis of multinomial processing tree models" Behavior Research Methods

      2 Tenenbaum, J. B., "Theory-based causal induction" MIT Press 13 : 35-42, 2003

      3 Perales, J. C., "The role of mechanism and covariation information in caausal belief updating" 105 : 704-714, 2007

      4 Ahn, W., "The role of covariation versus mechanism information in causal attribution" 54 : 299-352, 1995

      5 Lagnado, D. A., "The advantages of timely intervention" 30 : 856-876, 2004

      6 Danks, D, "The Supposed Competition Between Theories of Human Causal Inference" 18 : 2005

      7 Cheng, P. W., "Pragmatic reasoning schemas" 17 : 391-416, 1985

      8 Klauer, K. C., "On belief bias in syllogistic reasoning" 107 : 852-884, 2000

      9 Riefer, D. M., "Multinomial modeling and the measurement of cognitive processes" 95 : 318-339, 1988

      10 Johnson-Laird, P., "Mental models: Towards a cognitive science of language, inferences, consciousness" Harvard University Press 1983

      1 Moshagen, M., "multiTree: a computer program for the analysis of multinomial processing tree models" Behavior Research Methods

      2 Tenenbaum, J. B., "Theory-based causal induction" MIT Press 13 : 35-42, 2003

      3 Perales, J. C., "The role of mechanism and covariation information in caausal belief updating" 105 : 704-714, 2007

      4 Ahn, W., "The role of covariation versus mechanism information in causal attribution" 54 : 299-352, 1995

      5 Lagnado, D. A., "The advantages of timely intervention" 30 : 856-876, 2004

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      11 Steyvers, M., "Inferring causal networks from observations and interventions" 27 : 453-489, 2003

      12 Jang, Y., "How many dimensions underlie judgments learning and recall? Evidence from state-trace methodology" 134 : 308-326, 2005

      13 Buehner, M. J., "From covariation to causation: A test of the assumptions of causal power" 29 : 1119-1140, 2003

      14 Cheng, P., "From covariation to causation: A causal power theory" 104 : 367-405, 1997

      15 Waldmann, M. R., "Estimating causal strength: The role of structual knowledge and procession effort" 1 : 27-58, 2001

      16 Cheng, P. W., "Covariation in natural causal induction" 99 : 365-382, 1992

      17 Waldmann, M. R., "Combining versus analyzing multiple causes: How domain assumptions and task context affect integration rules" 31 : 233-256, 2007

      18 Pearl, J., "Causality: Models, reasoning and inference" Cambridge University Press 2000

      19 Waldmann, M. R., "Causal models and the acquisition of category structure" 124 : 181-206, 1995

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      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2003-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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      2016 0.78 0.78 0.67
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.65 0.67 1.178 0.32
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