认知网络科学:一个崭新的领域

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一个重大的挑战在研究认知的复杂性与量化抽象理论的认知结构,如语言、记忆或思考,学习这些抽象的表示结构。这样的量化这些抽象的构造是基于间接措施的认知系统,如行为措施或神经活动。在过去的二十年里,越来越多的研究使用了网络科学的方法来研究复杂系统。

网络科学是基于数学图论和提供定量方法研究复杂系统(1]。一个网络是由节点,代表系统的基本单位(例如,概念语义记忆)和链接,或边缘,这表示它们之间的关系(例如,语义相似度)。而网络科学方法的应用已经成为一个非常受欢迎的方法来研究大脑结构和功能(2),它已经被用于研究认知现象在一个小得多的程度上,尽管经典认知理论在语言和记忆被高度相关网络的角度来看(3]。

到目前为止,网络科学的应用认知科学使得直接考试的理论高度创造性的个体有更灵活的语义记忆结构(4),确定机制通过网络语言发展的增长模型(5],揭示统计学习小说[6),检查语音和拼写的影响(7,8),提供新的见解的结构语义网络的第二语言在双语者(9),研究了内存结构的变化在整个寿命(10]。

这个特殊问题的目的是演示的潜力和实力应用网络科学方法来研究认知(广义)。在文章中“认知网络科学:回顾研究认知通过网络表达的镜头,流程,和动态,”c . s .问:萧等人提供了一个在认知网络科学领域的全面审查。具体地说,他们的文章主要集中在三个关键论文:(1)网络科学提供了一种定量的方法来表示认知系统;(2)网络科学有助于更深入地理解人类的认知通过允许研究者考虑网络结构和网络结构上的流程操作产生互动行为现象;(3)网络科学提供了一个框架模型结构认知系统在多个尺度的变化。

令人吃惊的是,之前没有任何安排,收集的文章在这个特殊的问题一致,而与的主要论文全面审查由c . s .问:萧等。文章通过m·斯特拉·k·d·Neergaard C.-R。黄,s Letina et al ., r·h·Baayen et al ., s·m·赫尔佐格和t·t·山,a·梅勒et al .,和c Vrijen等人说明网络科学方法可以使用代表各种各样的认知、语言、心理、甚至社会系统。文章通过m . Stella k·d·Neergaard C.-R。黄r·h·Baayen et al ., s·m·赫尔佐格和t·t·山c Vrijen et al ., a和e . Karuza等人证明认知网络的结构预测中起着重要的作用行为的结果在域包括语言理解和生产、统计学习、心理健康,和解决冲突的方法。最后,文章通过n . m . Beckage大肠Colunga和j . c . Zemla j·l·Austerweil关注建模结构变化在网络表示孩子学习新单词,如认知能力下降。

此外,从下面的文章摘要明显,文章的集合在这个特殊的问题显示了网络科学方法可以灵活地应用于解决广泛的主题和领域的认知和社会科学,以及网络科学方法如何在这些领域创造性地推进方法。文章通过m . Stella k·d·Neergaard C.-R。黄,梅勒et al。r . h . Baayen等人展示的各个方面心理词汇库可以表示成一个认知网络。文章由e·a·Karuza等人和n . m . Beckage和大肠Colunga关注人类如何学习时间,基于事件的视觉信息,分别和语言。文章由美国Letina等人,c . Vrijen等人进行了分析心理网络人格属性和动力学的影响。最后,其他文章关注社会图表的介质(s·m·赫尔佐格和t·t·山),建模的认知能力下降(j . c . Zemla和j·l . Austerweil),和网络方法(a·梅勒等人以及美国Letina et al。)。

综上所述,文章在这个特殊的问题证明的可行性,和力量,应用网络科学的量化语言促进我们理解复杂的认知现象。我们提出简要概述每个文章的这个特殊的问题,根据他们发表的顺序。

在文章“队列和押韵启动摆脱心理词典的多路网络结构,”m·斯特拉使用多路复用词汇网络代表语义和语音之间的关系在心理词典检查语音启动的两个方面:队列启动和押韵启动。结果表明,两组词(即。,words that share the same initial sounds) and rhyme words (i.e., words that rhyme) were “closer” in terms of distance computed on various layers in the multiplex as compared to random expectation. These results suggest an alternative account of priming effects in psycholinguistics, whereby facilitatory priming may simply emerge as a consequence of higher-order structural relationships among words.

本文“传播快乐:有多高和低偏压为快乐的面部情绪转化为不同的日常生活影响动力学,”c Vrijen等人研究了日常生活如何影响动力学不同个体之间的低和高水平的面部情绪倾向快乐。日常影响网络是指网络代表不同的情感(正/负)和六个小时从一个时间间隔的影响下在这些情绪。具体来说,本研究的目的是检查实验室测量的重要性快乐的偏见在人们的日常生活。结合网络心理的方法和经验取样方法,作者发现个人幸福的偏见显示高更积极的持续影响,奖励经验影响网络随着时间的推移而较低的个人幸福的偏见。这些结果表明,对积极的经历可能与快乐的情绪和偏见可能充当缓冲抑郁的发展。

本文“歧视词典:一个统一的计算模型在理解词汇和词汇加工和生产不接地(De)组成线性区别的学习,但在“r·h·Baayen等人依靠神经网络,训练有素的一句一句地,预测词位的发生。这个训练模型预测各种行为包括配对联想学习法和语义相关度的评价。此外,当结合地图音素文字,语音表示他们发现结果表示允许他们招聘的行为占整个管道的视觉和听觉理解能力,从词形式意义。本文建议的方法和应用学习网络表示,这些表示可能提供认知的洞察力和预测行为语言实验。

在文章“人类对社区结构是健壮的拓扑变化的敏感性”,e·a·Karuza等人复制和扩展他们的以前的工作通过检查拓扑环境促进了统计学习的方式。e·a·Karuza等人以往的研究显示,学习者对群落结构在时间序列的存在。然而,是否这种敏感性概括图拓扑变化是未知的。为了解决这个问题,作者系统地不同的数量和大小社区和评估如何影响学习。作者表明,学习者对群落结构在一系列敏感网络拓扑(社区)的数量和大小不同。因此,这个工作演示了如何使用网络科学方法研究个体如何敏感的拓扑环境。

本文“扩大网络心理网络分析工具:最小生成树,参与系数,和主题分析应用于26日网络心理属性,“美国Letina等人转向最小生成树和主题分析来研究心理特征的新兴层次网络。作者推导出网络基于各种各样的心理概念(关联的自我人格特质问卷如Schwatz价值调查,大五人格特质,耸人听闻的兴趣调查问卷,和其他人)。从这个加权网络,他们定义一个最小生成树,参与系数,并观察图案在原始网络研究这些措施之间的关系和心理结构。作者展示了这三个类型的网络分析,目前用于研究心理结构,提供有意义的信息和互补的能力捕捉和解释心理特质的交互。作者得出结论,某些特征,如移情,核心网络和其他节点,如情报,在外围仍然大量的其他相关特征。

在文章“构建普通话语音网络:小说音节库存用于识别分割示意图”,k·d·Neergaard C.-R。黄网络科学方法用于建造各种类型的语音网络的普通话。这些语音网络建立了各种语音注释策略基础上,推断出从中国语音协会的任务。在这个语音协会任务,参与者产生中国中国音节音节听起来类似于一个目标。然后作者使用RT语音协会的数据任务确定最优注释中国语音网络的构建策略。结果表明,中国语音网络的结构方面影响人们如何“搜索”类似的声音邻居在语音词汇。因此,作者提出一个方法来系统地研究语言的语音分割和如何使用网络科学研究这样一个最优分段语音系统的结构如何影响“搜索过程”操作。

在文章“敌对政策的中介中心网络,”s·m·赫尔佐格和t . t .山介绍和探索一个新的网络测量——中介中心,网络测量识别介质在双方的敌对的网络。对抗的系统可以被定义为系统持对立观点的个人组成的,如民主党和共和党在美国政治。敌对的网络可以用由两部分构成的网络,个人由边缘相连的观点的支持。在网络这样一个由两部分构成的,一个好的中介是个体(节点),可以减少这种对立观点的极性。因此,中介中心计算结合中心从子图预测的预测指标定义与不同的观点。作者认为,这一措施是非常重要的在极化识别介质谁能提前解决冲突对抗的系统。最后,s·m·赫尔佐格和t·t·山的效用计算中介中心的例子,证明其丰硕的对抗系统。

在文章中“分析知识检索与阿尔茨海默病相关障碍使用网络分析,“j . c . Zemla和j·l . Austerweil采用复杂的贝叶斯方法推断出一个人的几个数字的语义网络语言流畅序列。优雅的方法,因为它是基于一个完整的认知模型,包括一个搜索过程从一个潜在的检索,出来的表示。使用他们的建模方法,j . c . Zemla和j·l . Austerweil能够产生新颖可行的见解关于阿尔茨海默氏症患者的认知发展。具体来说,他们表现出阿尔茨海默氏症患者的语义网络连接,更加无序,而且,一般来说,small-world-like低于健康对照组。

在文章中“网络增长模型来捕获单个词汇学习,“n·m·Beckage和大肠Colunga引入网络增长为量化建模框架(1)不同的网络表征的影响,(2)增长过程,和(3)节点的重要性。他们测试他们的网络增长框架的预测个体语言学习轨迹。他们的模型提供量化的涌现结构年轻孩子的词汇表,并提供一套工具来研究语言习得的个体差异轨迹。他们表明,收购模型受到了底层网络表示,假定的增长过程,和网络中心测量用来量化词的重要性,强调早期收购的复杂和多方面的性质。框架还提供了新的分析工具和提出新的假设,可以进行实验干预语言发展,针对个别孩子当前的知识水平。

在文章中“从一个话题网络分布式认知地图Zipfian宇宙自愿地理信息领域的主题,“a。梅勒等人介绍一套新颖的方法来扩展标准网络从文本语料库的共现分析以及基于多路网络的方法。具体来说,作者定义一个方法,允许主题之间的直接比较不同的派生一个网络社区的主题从不同来源的信息,如不同的读者,不同的身份,不同的媒介。结果框架引入了一个推导过程等网络层(1)作者主题网络中连接作者往往指的是类似的主题元素在他们的写作,(2)文本网络捕获一个文档之间的关系与其他文本文档(3)组成层可以捕捉到这样的关系定义为词典和短语信息,和(4)上下文层链接主题基于媒体和流派等高级特性。这种多元主题网络方法可以让社会和认知交互建模基于文本的信息来源,如发现在万维网上。

的利益冲突

哟Kenett宣称他和伊丽莎白Karuza博士在过去。妮可Beckage和哟Kenett宣布他们已经和约瑟夫Austerweil博士在过去。德克伍尔夫,辛西娅·萧,妮可Beckage宣布他们已经在过去的托马斯博士山。每个编辑器没有处理工作由指定的个人他们以前一起工作。

哟n Kenett
妮可·m·Beckage
辛西娅·s .问:萧
德克,伍尔夫

引用

1. a . Baronchelli r . Ferrer-i-Cancho r . Pastor-Satorras n .蔡特·m·h·克里斯琴森,“网络在认知科学,”认知科学趋势,17卷,不。7,348 - 360年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
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3. A·m·柯林斯和e . f . Loftus扩散激活语义加工的理论”,心理评估,卷82,不。6,407 - 428年,1975页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
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6. e·a·Karuza s . l . Thompson-Schill d·s·巴塞特,”当地的全球架构模式:网络拓扑的影响对人类学习,”认知科学趋势,20卷,不。8,629 - 640年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
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10. d·伍尔夫,s . De Deyne m·n·琼斯,r·马塔和t·a·l .财团“老化的词汇的新视角。”认知科学趋势,23卷,不。8,686 - 698年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

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