Сколько разных гипотез нужно, чтобы объяснить распространение культуры?

НЕТРАДИЦИОННЫЙ НАБОР КАНДИДАТОВ: S1={U, единый закон отклика на потери смысла, применимый к разным операциям}; предполагаемое минимальное число семейств K=1. U совместно предсказывает реконструкцию по имеющемуся источнику и выбор между предложенными вариантами. Для обеих операций используются общие зависимости, которые нельзя настраивать отдельно для каждой операции. Для конечного набора возможных результатов, зарегистрированного до начала эксперимента, P_U(y|x,c)=exp[-beta L(y,x,c)]/sum_z exp[-beta L(z,x,c)]. Здесь x обозначает доступный источник, c обозначает измеренные характеристики задачи и контекста, L представляет собой независимо заданную сумму смысловых или функциональных ошибок и затрат на создание результата; все составляющие выражены в общих откалиброванных единицах. Параметр beta калибруется один раз для каждого типа исполнителей в испытаниях без социального взаимодействия. Те же beta и разности потерь должны предсказывать последующий выбор между вариантами, пересказы и отклики на вмешательства, меняющие частоту появления источника; добавлять свободно подбираемые коэффициенты для престижа, конформности, истории взаимодействий с партнёрами или меток в ленте запрещено. Известные правила предъявления информации и измеренные возможности учитываются как входные условия эксперимента. Введение второго закона культурного отклика для учёта правил предъявления информации и измеренных возможностей означало бы добавление ещё одной предполагаемой зависимости. Сильное утверждение этой гипотезы состоит в неизменности закона отклика при разных операциях. Отнесение произвольно гибкой байесовской программы к одному семейству само по себе такого утверждения не обосновывает. Выбор и реконструкция представляют собой два наблюдаемых проявления U, поэтому набор S={R,S} завышает число семейств. После уравнивания независимо измеренных потерь и информации, доступной из источника, учёт экологических условий, одновременных действий участников и кинетических зависимостей от промежуточных состояний процесса не улучшает предсказания на проверочных данных. Нулевого числа семейств недостаточно: случайным образом заданная доступность источника и обращение соотношения потерь в задаче вызывают воспроизводимые ненулевые изменения как в последующих версиях, так и в том, как эти версии принимаются. Подсчёт семейств на основе общего закона относится только к этому ограниченному набору экспериментов. Если сохранится хотя бы один независимый причинный отклик, вывод о числе семейств следует отвергнуть; распространять его на все случаи культурной передачи оснований нет.

У тех же участников следует случайным образом назначить вмешательство, обращающее соотношение независимо заданных функциональных потерь. Это должно привести к противоположному предпочтению при выборе и сменить направление смыслового преобразования на противоположное. Величина обоих изменений должна соответствовать количественному предсказанию с допусками epsilon_2 и epsilon_4, без отдельной подгонки beta для выбора. После уравнивания заданных потерь, знаний и возможностей остаточные расхождения в сравнениях, проверяющих влияние престижа источника, частоты его появления, модифицирующего воздействия третьей стороны и одновременного обновления, должны укладываться в соответствующие границы эквивалентности. S1 представляет собой минимальный набор только при выполнении двух условий: общий закон с одними и теми же фиксированными параметрами предсказывает результаты разных операций в каждом блоке проверочных данных, а удаление единственной зависимости от источника и потерь приводит к ошибке, превышающей границу эквивалентности. Воспроизводимая двойная диссоциация между выбором и реконструкцией при одинаковых потерях либо наблюдаемое остаточное расхождение, действительно связанное с модифицирующим фактором, одновременностью действий или кинетикой процесса, опровергает K=1 и указывает на необходимость выделить несколько семейств. Если единое ядро без ограничений успешно предсказывает результаты, а закон с общими фиксированными параметрами с этой задачей не справляется, это не подтверждает S1: в таком случае сочетание отдельно настраиваемых зависимостей лишь получает название единого закона.

В рандомизированном эксперименте смена соотношения независимо заданных функциональных потерь на противоположное должна у тех же участников изменять предпочтения при выборе и смысловые преобразования в противоположную сторону. Величины этих изменений должны соответствовать предсказаниям с допустимыми отклонениями epsilon_2 и epsilon_4, без отдельной подгонки beta для выбора. После выравнивания заданных потерь, знаний и возможностей остаточные расхождения в сравнениях, учитывающих престиж и частоту появления источника, влияние третьего модифицирующего фактора и одновременные обновления, должны укладываться в соответствующие границы эквивалентности. S1 составляет минимальный набор только в том случае, если закон, остающийся неизменным при разных операциях, позволяет предсказать результаты каждого блока проверочных данных, а устранение единственной зависимости отклика от источника и потерь приводит к ошибке за пределами допустимой границы. Воспроизводимая двойная диссоциация выбора и реконструкции при одинаковых потерях либо реальное остаточное расхождение, связанное с модифицирующим фактором, одновременностью процессов или их кинетикой, опровергает K=1 и свидетельствует в пользу разделения на несколько семейств. Если единое ядро без ограничений успешно предсказывает результаты, а закон с общими фиксированными параметрами с этим не справляется, такой результат не подтверждает S1: сочетание механизмов лишь получает другое название.

Зависимость оценивания от условий может создавать видимость дополнительных семейств причинных гипотез о культурной передаче даёт другое предсказание: Откалибруйте beta только по испытаниям реконструкции в несоциальных условиях, затем предскажите логарифм отношения вероятностей выбора вариантов a и b: log[P(a)/P(b)]=-beta[L(a)-L(b)]. У тех же участников рандомизированная инверсия независимо заданных функциональных потерь должна изменить на противоположные и предпочтение при выборе, и направление смыслового преобразования. Величина обоих изменений должна соответствовать количественному предсказанию с допусками epsilon_2 и epsilon_4, без отдельной подгонки beta для выбора. После выравнивания заданных потерь, знаний и возможностей остаточные расхождения в сравнениях, связанных с престижем и частотой появления источника, участием третьей стороны, изменяющей результат, и одновременными обновлениями, должны укладываться в соответствующие границы эквивалентности. S1 можно считать минимальным набором, только если это общее для разных операций ограничение позволяет предсказать результаты каждого блока проверочных данных, а устранение единственной зависимости между источником и потерями приводит к ошибке за пределами допустимых границ. Воспроизводимая двойная диссоциация между выбором и реконструкцией при одинаковых потерях либо подтверждённое остаточное расхождение, связанное с модератором, одновременностью или кинетикой, опровергает K=1 в пользу разделения на несколько семейств. Если единое ядро без ограничений успешно предсказывает результаты, а закон с общими фиксированными параметрами даёт неверные предсказания, это не подтверждает S1: несколько механизмов лишь объединяют под названием единого механизма.

Перекрывающиеся обновления могут передавать противоречащие друг другу культурные правила, даже если участники точно воспроизводят каждое правило по памяти даёт другое предсказание: Откалибруйте beta только по изолированно проводимым испытаниям реконструкции, затем предскажите логарифм отношения вероятностей выбора вариантов a и b: log[P(a)/P(b)]=-beta[L(a)-L(b)]. Рандомизированное обращение соотношения независимо заданных функциональных потерь должно у тех же участников менять предпочтение при выборе на противоположное и обращать направление смыслового преобразования. Величина обоих изменений должна соответствовать количественному предсказанию в пределах epsilon_2 и epsilon_4, без отдельной подгонки beta для выбора. После выравнивания заданных потерь, знаний и возможностей остаточные расхождения при сравнении условий, различающихся престижем источника, частотой его появления, воздействием третьей стороны и одновременностью обновлений, должны укладываться в соответствующие границы эквивалентности. S1 можно считать минимальным набором только в том случае, если общее для разных операций ограничение позволяет предсказать результаты каждого блока проверочных данных. Для признания S1 минимальным набором обязательно и второе условие: если в эксперименте устраняют единственную причинную зависимость отклика от источника и потерь, расхождения выходят за пределы допустимой границы. Воспроизводимая двойная диссоциация между выбором и реконструкцией при одинаковых потерях либо реальное остаточное расхождение, связанное с модератором, одновременностью обновлений или кинетикой, опровергает K=1 в пользу нескольких отдельных семейств гипотез. Если единое ядро без ограничений успешно предсказывает результаты, а закон с общими фиксированными параметрами с этим не справляется, такой результат не подтверждает S1: сочетание механизмов лишь получает название единого ядра.

Культурная передача может требовать шести отдельных путей, которые невозможно объединить даёт другое предсказание: Откалибруйте beta только по испытаниям реконструкции без социального взаимодействия, затем предскажите логарифм отношения вероятностей выбора вариантов a и b: log[P(a)/P(b)]=-beta[L(a)-L(b)]. У тех же участников рандомизированное вмешательство, меняющее соотношение независимо заданных функциональных потерь на противоположное, должно изменить предпочтение при выборе и направление смыслового преобразования на противоположные. Величина каждого из двух изменений должна соответствовать количественному предсказанию с допустимыми отклонениями epsilon_2 и epsilon_4 соответственно, без отдельной подгонки beta для выбора. После выравнивания заданных потерь, знаний и возможностей остаточные расхождения при сравнении условий, различающихся престижем и частотой появления источника, влиянием третьей стороны и одновременностью обновлений, должны укладываться в соответствующие границы эквивалентности. S1 составляет минимальный набор только в том случае, если это ограничение, общее для разных операций, позволяет предсказать результаты каждого проверочного блока, а устранение единственной зависимости, связывающей источник и потери, приводит к ошибке за пределами границы эквивалентности. Воспроизводимая двойная диссоциация выбора и реконструкции при одинаковых потерях либо подтверждённое остаточное расхождение, связанное с модератором, одновременностью обновлений или кинетикой, опровергает K=1 и указывает на необходимость разделить механизмы. Если единое ядро без ограничений успешно предсказывает результаты, а закон с общими фиксированными параметрами ошибается, это не подтверждает S1: в таком случае сочетание механизмов лишь переименовали в единый механизм.

Набор гипотез для проверки в разных предметных областях: S3={R, реконструкция с учётом источника; S, конкуренция и отбор среди доступных вариантов; M, изменение правила реконструкции под влиянием сообщества}; предполагаемое минимальное число семейств гипотез K=3. R описывает причинный переход от документированного источника к производному варианту, включая независимо откалиброванные эффекты предварительных ожиданий и неопределённости. S описывает возможности выбора и воспроизведения уже доступных вариантов, а также сам выбор и воспроизведение при независимо откалиброванном отборе, зависящем от источника и содержания. Можно учитывать измеренные эффекты обычного обучения и то, как ранее распределялись возможности. M добавляет в причинную модель связь между текущим сочетанием конкурирующих вариантов и самим ядром перехода от источника к производному варианту: предполагается, что третий вариант меняет реконструкцию одного предъявленного варианта по сравнению с реконструкцией другого. Согласно этой гипотезе, эффект должен сохраняться даже при предъявлении и выборе одного и того же источника и при уравнивании условий по времени, информации, составу популяции и изолированным эффектам прайминга каждого конкурирующего варианта. Таким образом, M обозначает изменение правила реконструкции, которое не сводится к отбору ещё одного варианта или к вкладу третьего источника, лишь восполняющего недостающую предпосылку. Предполагается, что одного или двух семейств гипотез недостаточно, чтобы предсказать на отложенных данных результаты следующего экспериментального сравнения: дополнительное изменение реконструкции при участии третьего варианта должно исчезать при разрыве соответствующего отношения и восстанавливаться при его возвращении. И сохранение эффекта после уравнивания условий, и необходимость трёх семейств ещё предстоит проверить. Выделять отдельные дисциплинарные описания одной и той же зависимости M в самостоятельные семейства не требуется. Три здесь обозначает предполагаемое число элементов набора S3, а число членов экологического полинома имеет другой смысл. Конкретная реализация для проверки имеет вид T_M(y|x,c,j,k)=T_null(y|x,c,j,k) exp[kappa g_y(x,j,k)]/sum_z T_null(z|x,c,j,k) exp[kappa g_z(x,j,k)]. T_null представляет собой независимо откалиброванное нелинейное сочетание известных механизмов с наилучшей предсказательной способностью, а g задаёт предварительно зарегистрированный способ кодирования смыслового отношения, через которое действует модификатор; при экспериментальном разрыве этого отношения g равен нулю. Оцените kappa на одном семействе стимулов и предскажите величину и знак его изменения для семейств стимулов, отложенных для проверки. Выбирать g после изучения ошибок предсказания запрещено. При kappa=0 дополнительная зависимость исчезает, однако число оценённых значений kappa никогда не определяет K.

Зафиксируйте также её расширения с учётом отбора из смеси вариантов, определения того, какой источник вызвал результат, и взаимодополняющей информации. В сообществах, отложенных для проверки и не использованных при подгонке модели, предъявите основной источник i, конкурента j и третий вариант (модификатор k). Сохраняйте постоянными значение параметра «доза» для основного производителя, выбранный родительский вариант, смысловое содержание фактов и вознаграждение. Изменяйте контекстную связь k с различием между i и j, сохраняя его внешнюю заметность и содержащуюся в нём фактическую информацию; включите контрольные условия с независимым созданием результатов и с выбором среди готовых результатов с сохранением их содержания. Обозначьте через D_M разность между наблюдаемым изменением смыслового перехода от i к производному варианту под влиянием третьего варианта и предсказанием наиболее сильной откалиброванной модели сочетания известных механизмов. S3 предсказывает |D_M|>epsilon_4, заранее заданное направление эффекта для конкретной связи с модификатором, которая была усвоена при обучении, и исчезновение остатка D_M при экспериментальном разрыве этой связи. После восстановления связи остаток D_M должен вновь проявиться на новых семействах источников. Выбор среди готовых результатов с сохранением их содержания может выявлять обычные эффекты контекста, но сам по себе не подтверждает контекстный модификатор M. По предсказанию гипотезы, раздельное устранение R и S должно нарушать соответственно передачу специфичных для источника признаков и отбор фиксированных вариантов. Такие результаты подтвердили бы две другие необходимые зависимости. Если модель нелинейного сочетания известных механизмов предсказывает D_M в пределах допустимых отклонений или если M сохраняется лишь при одном способе оценки смысловых изменений, исключите M как отдельное семейство механизмов и объясняйте эффект соответствующими известными механизмами R/S. Одного статистически значимого коэффициента трёхстороннего взаимодействия недостаточно для признания M отдельным семейством причинных механизмов.

У тех же участников рандомизированная смена направления независимо заданных функциональных потерь должна изменить направление предпочтений при выборе и направление смыслового преобразования на противоположные. Величина обоих изменений должна соответствовать количественному предсказанию в пределах epsilon_2 и epsilon_4, без отдельной подгонки beta для выбора. Сравните условия, различающиеся по престижу или частоте источника, по воздействию стороннего модификатора и по одновременности обновлений. После выравнивания заданных потерь, знаний и возможностей остатки в этих сравнениях должны укладываться в соответствующие границы эквивалентности. S1 является минимальным набором механизмов только в том случае, если единый закон, связывающий реконструкцию и выбор через независимо заданные потери и общую beta, позволяет предсказать результаты каждого блока отложенных данных, а устранение единственной зависимости между источником и потерями приводит к ошибке за пределами допустимых границ. Воспроизводимая двойная диссоциация между выбором и реконструкцией при одинаковых потерях либо подтверждённый остаточный эффект модератора, одновременности или кинетики опровергает K=1 и указывает на необходимость разделить причинные механизмы. Если единое ядро перехода без ограничений успешно предсказывает результаты, а закон, связывающий разные операции, с этой задачей не справляется, это не подтверждает S1: сочетание механизмов лишь получает другое название.

Зависимость оценивания от условий может создавать видимость дополнительных семейств причинных гипотез о культурной передаче даёт другое предсказание: Сначала проведите измерения в условиях с меньшим числом источников и конкурентов, затем зафиксируйте само нелинейное сочетание реконструкции и отбора (R+S). Также зафиксируйте его расширения, учитывающие отбор из смеси вариантов, определение того, какой источник вызвал результат, и взаимодополняющую информацию. Сообществам, которые не использовались при подгонке модели, предъявите исследуемый источник i, конкурента j и третий вариант k, выполняющий роль контекстного модификатора. Для участника, создающего исследуемый вариант, сохраняйте постоянными дозу, выбранный родительский вариант, смысловое содержание фактов и вознаграждение. Изменяйте контекстную связь k с различием между i и j, сохраняя его внешнюю заметность и содержащиеся в нём фактические сведения; включите контрольные условия, в которых результаты создают независимо или выбирают среди готовых, сохраняя их содержание. Обозначьте через D_M разность между наблюдаемым изменением смыслового перехода от i к производному варианту под влиянием третьего варианта и предсказанием наиболее точного откалиброванного сочетания известных механизмов. S3 предсказывает |D_M|>epsilon_4, заранее заданное направление эффекта для конкретной связи модификатора, усвоенной в ходе обучения, и исчезновение этого остатка при экспериментальном разрыве связи. Согласно тому же предсказанию, при восстановлении этой связи остаточный эффект вновь возникает в новых семействах источников. Выбор среди готовых результатов с сохранением их содержания может выявить обычные эффекты контекста, однако сам по себе он не подтверждает M. Устранение R и S по отдельности нарушает соответственно передачу признаков, характерных для источника, и отбор среди неизменных вариантов, подтверждая две другие необходимые зависимости. Если нелинейное сочетание известных механизмов предсказывает D_M в пределах заданных допусков или если M сохраняется лишь при использовании одного средства измерения смысла, исключите M как отдельное семейство и объясняйте наблюдаемое влияние третьего варианта соответствующим известным механизмом R/S. Самого по себе статистически значимого коэффициента тройного взаимодействия недостаточно.

Перекрывающиеся обновления могут передавать противоречащие друг другу культурные правила, даже если участники точно воспроизводят каждое правило по памяти даёт другое предсказание: Сначала проведите измерения в условиях с меньшим числом источников и конкурентов и зафиксируйте фактическое нелинейное сочетание реконструкции (R) и отбора (S), обозначенное R+S. Также зафиксируйте расширения модели с учётом отбора из смеси вариантов, определения того, какой источник вызвал результат, и взаимодополняющей информации. Для проверки предъявите сообществам, которые не использовались при подгонке модели, исследуемый источник i, конкурента j и третий вариант, модификатор k. Сохраняйте постоянными дозу воздействия на создателя производной версии, выбранный исходный вариант, смысловое содержание фактов и вознаграждение. Меняйте контекстную связь k с различием между i и j, сохраняя внешнюю заметность k и содержащуюся в нём фактическую информацию; включите контрольные условия с независимым созданием результатов и с выбором среди готовых результатов без изменения их формы и содержания. Обозначьте через D_M наблюдаемое изменение смысловых характеристик при переходе от i к производной версии под действием третьего варианта за вычетом предсказания наиболее сильной откалиброванной модели, учитывающей нелинейное сочетание известных механизмов. S3 предсказывает |D_M|>epsilon_4, заранее заданное направление изменения для той связи модификатора с различием между i и j, при которой проводилось обучение, и исчезновение этого остатка при экспериментальном разрыве связи; при восстановлении связи этот остаток должен вновь появиться в новых семействах источников. Выбор среди готовых результатов без изменения их формы и содержания может выявить обычные эффекты контекста, однако сам по себе не подтверждает наличие контекстного модификатора M. Согласно проверяемой гипотезе, раздельное устранение R и S должно нарушить соответственно передачу признаков, специфичных для источника, и отбор неизменяемых вариантов. Если эти предсказания подтвердятся, результаты будут свидетельствовать о двух других необходимых зависимостях. Если модель нелинейного сочетания известных механизмов предсказывает D_M в пределах заданных допусков или если M выявляется только при одном способе оценки смысловых характеристик, исключите M как отдельное семейство гипотез и отнесите результат к соответствующей известной гипотезе на основе R/S. Одного статистически значимого коэффициента тройного взаимодействия недостаточно для подтверждения M как отдельного семейства причинных механизмов.

Культурная передача может требовать шести отдельных путей, которые невозможно объединить даёт другое предсказание: Сначала проведите измерения при взаимодействиях низших порядков между источником и конкурентами. Зафиксируйте фактическое нелинейное сочетание реконструкции и отбора (R+S). Также зафиксируйте расширения модели, которые учитывают отбор из смеси вариантов, определение того, какой источник вызвал результат, и взаимодополняющую информацию. В сообществах, выделенных для последующей проверки и не использованных при подгонке модели, предъявите исследуемый источник i, конкурента j и третий вариант, контекстный модификатор k. При этом сохраняйте постоянными дозу воздействия на создателя исследуемого варианта, выбранный родительский вариант, фактическую информацию и вознаграждение. Изменяйте контекстную связь k с различием между i и j, сохраняя внешнюю заметность k и содержащуюся в нём фактическую информацию; включите контрольные условия с независимым созданием результатов и с выбором среди готовых результатов, содержание которых остаётся неизменным. Обозначьте через D_M наблюдаемое изменение смыслового перехода от i к производному варианту под действием третьего варианта за вычетом предсказания наиболее сильной откалиброванной модели сочетания известных механизмов. Гипотеза S3 предсказывает |D_M|>epsilon_4, заранее заданное направление эффекта для конкретной усвоенной при обучении связи с модификатором и исчезновение этого остатка при экспериментальном разрыве связи; после восстановления связи ожидается повторное появление остаточного эффекта в новых семействах источников. При выборе среди готовых результатов, содержание которых остаётся неизменным, могут проявляться обычные эффекты контекста, которые сами по себе не подтверждают действие контекстного модификатора (M). Согласно гипотезе, устранение R и S по отдельности должно нарушать соответственно передачу признаков, специфичных для источника, и отбор вариантов с фиксированным содержанием. Такие нарушения подтвердят две другие необходимые зависимости. Если нелинейное сочетание известных механизмов предсказывает D_M в допустимых пределах или если M сохраняется лишь при использовании одного средства измерения смысла, исключите M как отдельное семейство механизмов и отнесите результат к соответствующему известному механизму R/S. Одного статистически значимого коэффициента трёхстороннего взаимодействия для подтверждения M недостаточно.

НАБОР КАНДИДАТОВ ДЛЯ ГИПОТЕЗЫ ОБ ОТСУТСТВИИ ФЕНОМЕНА: S2={R, реконструктивная передача, зависящая от источника; S, отбор/воспроизведение, зависящие от предъявления вариантов}; предполагаемое минимальное число семейств K=2, а кажущаяся группировка смысловых эффектов не требует дополнительных семейств. Согласно этой гипотезе, разделение на несколько несводимых друг к другу семейств причинных гипотез о культурной передаче возникает из-за канала наблюдения, зависящего от условий. При кодировании по лексическому сходству, векторным представлениям, логическому следованию или цепочкам передачи одно и то же скрытое изменение относят к разным категориям, на основании которых выделяют разные семейства. Это происходит потому, что роли предложений, границы единиц анализа и происхождение материала учитываются несогласованно. Запишем P(наблюдаемый код v|do(a))=sum_y C_a(v|y) P_{R,S}(истинное состояние y|do(a)). Канал наблюдения C_a оценивается на проверочном материале, происхождение и смысл которого известны. Эти сведения скрыты от оценщиков. Неизменность C_a при разных a требует проверки. В заранее зафиксированной композиции R/S допускаются нелинейность и обычное обучение, однако вводить отдельное произвольное ядро для каждого вмешательства нельзя. R и S остаются несводимыми друг к другу, поскольку удаление источника и изменение набора доступных вариантов или условий выбора при фиксированных артефактах дают разные подтверждённые причинные эффекты. Гипотеза об отсутствии феномена относится к дополнительному разделению на дискретные семейства, которое дают используемые сейчас способы измерения. Она не отрицает существования культурной передачи, наследования особенностей конкретного источника и разнообразия механизмов как такового. Одного семейства с общим законом недостаточно, поскольку R и S не удовлетворяют условию равенства параметров из IH_01; три, четыре или шесть семейств избыточны, если их остаточные признаки возникают только в C_a.

До калибровки полученное при подгонке модели разделение на семейства меняется в зависимости от способа кодирования и границ единиц анализа. После независимой калибровки C_a и поведенческой проверки того, как участники понимают передаваемую информацию и применяют её в действиях, все предполагаемые остаточные эффекты модификатора, одновременного протекания процессов и разделения на стадии укладываются в epsilon_o, а дополнительный прирост точности предсказания на отложенных данных укладывается в eta_o. Двойная диссоциация эффектов удаления источника и изменения выбора при фиксированных вариантах сохраняется, поэтому необходимы ровно R и S. Условие равенства параметров, задающее единый закон, отвергается, если в повторных опытах воспроизводится различие между наклонами зависимостей отклика для реконструкции и выбора после независимой калибровки для каждого процесса. Такой результат свидетельствует в пользу K=2 только при достаточной статистической мощности проверки эквивалентности и подтверждении того, что экспериментальные воздействия сработали как задумано. Статистическая незначимость коэффициентов более крупной модели сама по себе этого не подтверждает. Остаточный эффект модификатора или группового протокола опровергает гипотезу о канале наблюдения и свидетельствует в пользу более широкого набора кандидатов, если он сохраняется в поведенческих результатах, подтверждается независимой оценкой людьми по заданным критериям и избирательно исчезает при устранении причинной зависимости, которая его порождает. Если влияние способа оценивания действительно существует, но при этом сохраняется и остаточный эффект биологической или культурной природы, S2 недостаточно.

У тех же участников рандомизированная смена направления независимо заданных функциональных потерь должна изменить на противоположное как направление предпочтений при выборе, так и направление смыслового преобразования. Величина обоих изменений должна соответствовать количественному предсказанию в пределах epsilon_2 и epsilon_4, без отдельной подгонки beta для выбора. После выравнивания заданных потерь, знаний и возможностей остаточные эффекты экспериментальных сравнений, связанных с различиями в престиже/частоте источника, сторонним модификатором и одновременным обновлением, должны укладываться в соответствующие границы эквивалентности. S1 составляет минимальный набор, только если это общее для разных операций ограничение позволяет предсказать результаты в каждом блоке данных, оставленном для независимой проверки, а устранение единственной зависимости, связывающей источник и потери, приводит к ошибке за пределами допустимых границ. Воспроизводимая двойная диссоциация между выбором и реконструкцией при одинаковых потерях либо реальный остаточный эффект модератора, одновременности или кинетики опровергает K=1 и указывает на необходимость разделить причинные гипотезы на несколько семейств. Если единое ядро без ограничений успешно предсказывает результаты, а этот закон с общим параметром оказывается несостоятельным, такой результат не подтверждает S1: составной механизм лишь называют единым.

Третий культурный вариант может менять реконструкцию конкурирующих вариантов даёт другое предсказание: Сначала проведите измерения в условиях, позволяющих оценить эффекты более низкого порядка, связанные с источником и конкурентом, затем зафиксируйте фактически используемую нелинейную композицию реконструкции и отбора R+S, а также её расширения, учитывающие отбор смесей, вывод о причинном источнике и взаимодополняющую информацию. В сообществах, исключённых из калибровки, предъявите исследуемый источник i, конкурирующий источник j и третий элемент, модификатор k. Сохраняйте постоянными дозу воздействия на исследуемого участника, создающего следующий вариант, выбранный родительский источник, фактическое содержание и вознаграждение. Изменяйте то, как модификатор k связан в данном контексте с различием между i и j. Сохраняйте внешнюю заметность модификатора и содержащуюся в нём фактическую информацию; включите контрольные условия с независимым созданием вариантов и с выбором из фиксированного набора готовых объектов. Обозначьте через D_M разность между наблюдаемым и предсказанным изменениями в том, как смысл передаётся от i к производному варианту под влиянием k. Для предсказания используйте лучшую из откалиброванных композиций известных механизмов. S3 предсказывает |D_M|>epsilon_4, заранее заданное направление эффекта для конкретной связи между модификатором k и различием между i и j, усвоенной при обучении, и исчезновение этого смыслового остатка при экспериментальном разрыве связи. Восстановление связи должно восстанавливать эффект в новых семействах источников. При выборе из фиксированного набора готовых объектов могут наблюдаться обычные эффекты контекста, которых недостаточно для подтверждения M. Устранение R и S по отдельности нарушает соответственно передачу признаков, специфичных для источника, и отбор фиксированных вариантов, подтверждая две другие необходимые причинные зависимости. Если нелинейная композиция известных механизмов предсказывает D_M в пределах допустимых отклонений или если эффект, приписываемый M, сохраняется лишь при одном способе измерения смысла, исключите M из числа самостоятельных семейств причинных гипотез и отнесите эффект к соответствующей известной гипотезе R/S. Самого по себе статистически значимого коэффициента тройного взаимодействия недостаточно.

Перекрывающиеся обновления могут передавать противоречащие друг другу культурные правила, даже если участники точно воспроизводят каждое правило по памяти даёт другое предсказание: Случайным образом варьируйте процедуру смыслового кодирования одних и тех же полностью зарегистрированных результатов, включая пары с большим лексическим сходством и противоположным смыслом, а также пары с малым лексическим сходством и сохранённым смыслом. До калибровки разбиение на семейства причинных гипотез, полученное при подгонке модели, меняется в зависимости от метода кодирования и границ единиц анализа. После независимой калибровки канала наблюдения C_a и проверки того, понимают ли участники усвоенное содержание и действуют ли в соответствии с ним, остаточные эффекты, приписываемые предполагаемому модификатору, одновременности и разделению на этапы, укладываются в пределы epsilon_o, а дополнительный прирост точности прогноза на отложенных данных укладывается в пределы eta_o. При этом сохраняется двойная диссоциация между устранением доступа к источнику и изменением выбора из фиксированного набора вариантов, поэтому необходимы ровно два семейства: реконструкция (R) и отбор (S). Условие равенства параметров, предполагающее единый закон, отвергается, если воспроизводится различие между наклонами кривых отклика, откалиброванных по реконструкции и по выбору. Такой результат свидетельствует в пользу K=2 только при достаточной статистической мощности проверки эквивалентности и при подтверждении того, что экспериментальные воздействия дали предусмотренный эффект. Статистическая незначимость коэффициентов более сложной модели сама по себе этого вывода не обосновывает. Если остаточный эффект модификатора или протокола группового взаимодействия сохраняется как в поведении, так и в результатах независимого оценивания людьми по заданным критериям, а устранение соответствующей причинной зависимости избирательно убирает этот эффект, гипотеза канала наблюдения опровергается в пользу более широкого набора гипотез-кандидатов. Если влияние оценивания подтверждается, но биологический/культурный остаточный эффект тоже сохраняется, S2 недостаточно.

Культурная передача может требовать шести отдельных путей, которые невозможно объединить даёт другое предсказание: Для одних и тех же полностью зарегистрированных результатов случайным образом выбирайте процедуры смыслового кодирования. В число этих результатов включите пары с противоположным смыслом и высоким лексическим сходством, а также пары с сохранённым смыслом и низким лексическим сходством. Гипотеза S2 предсказывает следующие результаты. До калибровки разбиение на семейства причинных гипотез, полученное при подгонке модели, будет меняться в зависимости от способа кодирования и границ единиц анализа. После независимой калибровки канала наблюдения C_a и проверки по поведенческим показателям как понимания переданной информации, так и её воплощения в действиях все остаточные эффекты, приписываемые предполагаемому модификатору, одновременности и разделению на стадии, будут укладываться в пределы epsilon_o. Дополнительный прирост точности прогноза за счёт этих эффектов на данных, исключённых из подгонки модели, будет укладываться в пределы eta_o. При этом сохранится двойная диссоциация между удалением источника и изменением выбора среди фиксированных вариантов, для описания которой потребуются ровно два семейства: реконструкция (R) и отбор (S). Гипотеза S2 также предсказывает воспроизводимое различие между наклонами кривых отклика, полученными при калибровке по реконструкции и по выбору. Такое различие позволит отвергнуть условие равенства параметров в модели с единым законом. Эти результаты будут свидетельствовать в пользу K=2 только при достаточной статистической мощности проверки эквивалентности и успешной проверке того, что экспериментальные воздействия сработали. Статистически незначимые коэффициенты более крупной модели сами по себе такого основания не дают. Если остаточный эффект модификатора или группового протокола сохраняется в поведенческих результатах, воспроизводится при независимом оценивании людьми по формализованным критериям и избирательно исчезает при устранении зависимости, лежащей в основе этого эффекта, такой результат опровергает гипотезу о канале наблюдения и свидетельствует в пользу более широкого набора семейств-кандидатов. Если влияние способа оценивания реально, но одновременно сохраняется биологический или культурный остаточный эффект, набора S2 недостаточно.

SCOUT 1. НАБОР КАНДИДАТОВ НА ОСНОВЕ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ СИСТЕМ БАЗ ДАННЫХ. S4={R, индивидуальная реконструкция с учётом источника; S, выбор или воспроизведение варианта; H, иерархический вывод о конвенциях на уровне партнёра и популяции; C, согласование одновременных несовместимых обновлений}; предлагаемый минимум K=4. H обозначает уже установленный тип зависимости, при котором значение, принятое у конкретного партнёра, рассматривается отдельно от априорных представлений на уровне популяции. C обозначает новую предполагаемую зависимость: локальные обновления общей системы значений, каждое из которых корректно само по себе, могут в совокупности нарушать семантическое ограничение, общее для разных партнёров, если каждое обновление подготовлено на основе более старой версии. При последующей передаче наследуется противоречивая общедоступная версия, даже когда каждый участник точно помнит сведения из своего источника. H не может заменить C, поскольку учёт личности партнёров и их индивидуальных представлений сам по себе не определяет, какие несовместимые обновления будут одновременно приняты как действующие в общей записи. C не может заменить H, поскольку одна и та же общедоступная запись с корректно упорядоченными обновлениями может приводить к разному переносу усвоенных значений при взаимодействии со знакомыми и новыми партнёрами. Передаваемая система включает связи между обозначениями, их референтами и правилами интерпретации; отдельные утверждения входят в эту систему. На данных, отложенных для проверки, R/S недостаточно, чтобы предсказать как различия в переносе усвоенных значений между партнёрами, так и остаточную зависимость от перекрытия обновлений во времени. Более дробное разделение по кинетике не требуется, если четыре причинных модуля предсказывают кинетические различия. Четыре обозначает число элементов предлагаемого набора кандидатов; число компьютеров, участников или сообщений здесь не подсчитывается. Формально H обновляет отдельные лексиконы партнёров theta_p с общим популяционным параметром eta, используя p(theta_p,eta|history). Такая модель различает лексиконы партнёров и популяционные ожидания, которые при едином априорном распределении для всех источников были бы объединены. C вводит состояние общей принятой версии V. Переход между состояниями зависит одновременно от прочитанной версии и набора изменений перекрывающихся во времени обновлений. Объединённая модель, совпадающая по остальным условиям с моделью, включающей C, обновляет V только последовательно. Различие касается состояний, необходимых для описания причинных зависимостей; буквальное отождествление культурного процесса с базой данных не предполагается.

В условии с асинхронными обновлениями два участника читают одну и ту же более раннюю общедоступную версию и предлагают обновления, каждое из которых по отдельности корректно, но вместе они несовместимы. В условии с последовательными обновлениями второй участник создаёт своё обновление после того, как ознакомится с первым обновлением. Уравняйте число сообщений, общую продолжительность, словесный материал, доступный при итоговой проверке, состав партнёров, вознаграждение и совокупную обратную связь. В условии с повторным предъявлением новые участники получают тот же итоговый корпус материалов без совместного внесения обновлений. Условие с согласованной задержкой позволяет контролировать устаревание информации и её доступность в недавнем прошлом. До проверки подберите параметры объединённой модели существующих механизмов по сопоставимым историям взаимодействий. Включите в неё обучение с учётом партнёра по типу CHAI, последовательный прайминг, обучение правилам и сохранение состояния механизма распределения информации. Определите D_C как превышение наблюдаемой частоты пар правил, противоречащих друг другу, но точно воспроизводимых по отдельности, над частотой, предсказанной этой полной объединённой моделью существующих механизмов. S4 предсказывает D_C>epsilon_4 именно тогда, когда перекрывающиеся операции записи затрагивают общее правило. Эффект должен исчезать, если обновления общего правила выполняются последовательно или становятся совместимыми, и восстанавливаться при повторном введении конфликта. При этом эффект должен сохраняться и после учёта простой ошибки воспроизведения последнего элемента. Независимый сброс истории взаимодействий с партнёром при сохранении согласованной общей записи устраняет перенос со знакомого партнёра на нового, обусловленный H, и тем самым показывает, что H также необходима. Устранение доступа к источнику или обратной связи о выборе позволяет установить необходимость R и S. Если обучение с учётом партнёра позволяет предсказать все эффекты C при учёте доступной истории и того, насколько недавно информация была доступна участнику, исключите C и сократите предложенный набор из четырёх семейств гипотез. Если проверка с помощью набора экспериментальных вмешательств также позволяет объединить H с R, сократите набор ещё раз. Само обозначение процесса как группового недостаточно для выделения отдельного семейства гипотез.

У тех же участников рандомизированная смена направления независимо заданных функциональных потерь должна изменить на противоположное и предпочтение при выборе, и направление смыслового преобразования. Величина каждого из двух изменений должна соответствовать количественному предсказанию с отклонением в пределах epsilon_2 и epsilon_4 соответственно, без отдельной подгонки beta для выбора. После выравнивания заданных потерь, знаний и возможностей остаточные различия должны укладываться в соответствующие пределы эквивалентности при каждом сравнении: между условиями с разным престижем источника или разной частотой его предъявления, между условиями с разным влиянием третьего участника и между условиями, различающимися тем, происходят ли обновления одновременно. S1 можно считать минимальным набором, только если это общее для разных операций ограничение позволяет предсказать результаты каждого блока данных, отложенного для проверки, а устранение единственной зависимости между источником и потерями приводит к ошибке за пределами допустимого отклонения. Воспроизводимая двойная диссоциация между выбором и реконструкцией при одинаковых потерях либо подтверждённый остаточный эффект модератора, одновременности обновлений или кинетики опровергает K=1 и поддерживает разделение на несколько семейств. Если единый механизм без ограничений успешно предсказывает результаты, а закон с общими ограничениями терпит неудачу, это не подтверждает S1: в таком случае объединённой модели нескольких механизмов просто присваивается новое название.

Третий культурный вариант может менять реконструкцию конкурирующих вариантов даёт другое предсказание: Сначала проведите измерения в экспериментальных условиях, позволяющих оценить взаимодействия более низкого порядка между источником и конкурентом, и зафиксируйте как саму нелинейную объединённую модель R+S, так и её расширения, учитывающие выбор смеси, вывод о причинном источнике и взаимодополняющую информацию. В сообществах, выделенных для последующей проверки и не использованных для подгонки модели, предъявите исследуемый источник i, конкурента j и третий модификатор k, сохраняя постоянными величину дозы, связанной с исследуемым создателем артефакта, выбранный родительский источник, фактические сведения о значениях и вознаграждение. Изменяйте контекстную связь k с различием между i и j, сохраняя внешнюю заметность k и передаваемые им фактические сведения; включите контрольные условия с независимым созданием артефактов и с выбором из фиксированного набора артефактов. Измерьте, как под влиянием модификатора k меняется передача смысла от источника i к его потомку. Обозначьте через D_M разность между наблюдаемым изменением и предсказанием наиболее точной из откалиброванных объединённых моделей существующих механизмов. S3 предсказывает |D_M|>epsilon_4, заранее заданное направление эффекта для конкретной связи между модификатором и различием между i и j, усвоенной при обучении, и исчезновение этого остаточного эффекта при экспериментальном разрыве связи; при восстановлении связи эффект вновь возникает в новых семействах источников. Выбор из фиксированного набора артефактов может выявить обычные эффекты контекста, однако сам по себе он не подтверждает M. Устранение R и S по отдельности нарушает соответственно передачу признаков, специфичных для источника, и выбор из фиксированного набора вариантов. Эти результаты подтверждают две другие необходимые зависимости. Если нелинейная объединённая модель существующих механизмов предсказывает D_M в пределах допустимых отклонений или если данные подтверждают гипотезу M только при одном способе измерения смысла, исключите M как самостоятельное семейство гипотез и объедините его с соответствующей известной гипотезой R/S. Одного статистически значимого коэффициента трёхфакторного взаимодействия недостаточно, чтобы признать M самостоятельным семейством гипотез.

Зависимость оценивания от условий может создавать видимость дополнительных семейств причинных гипотез о культурной передаче даёт другое предсказание: Случайным образом выбирайте способы семантического кодирования одних и тех же полностью зарегистрированных результатов, включая пары со сходными формулировками и противоположным смыслом, а также пары с различными формулировками и одинаковым смыслом. Разбиение на семейства, полученное при подгонке модели, до калибровки меняется в зависимости от того, кто выполняет кодирование, и от границ единиц анализа. После независимой калибровки C_a и проверки понимания и применения на поведенческих данных остаточные эффекты предполагаемого модификатора, перекрывающихся во времени обновлений общей версии и разделения на стадии находятся в пределах epsilon_o, а дополнительный выигрыш в предсказании результатов на данных, отложенных для проверки, за счёт учёта этих эффектов находится в пределах eta_o. При этом сохраняется двойная диссоциация между устранением доступа к источнику и выбором из фиксированного набора вариантов, для которой необходимы ровно R и S. Предположение о едином законе отвергается на основании воспроизведённого различия между наклонами кривых отклика, откалиброванных по реконструкции и по выбору. Такой результат свидетельствует в пользу K=2 только при достаточной статистической мощности проверки эквивалентности и подтверждении того, что экспериментальные воздействия сработали. Статистически незначимые коэффициенты более крупной модели сами по себе такого основания не дают. Если остаточный эффект модификатора или протокола группового взаимодействия сохраняется в поведенческих результатах, сохраняется при оценке людьми по независимым критериям и избирательно исчезает при устранении соответствующей ему причинной зависимости, это опровергает гипотезу о канале наблюдения и поддерживает более широкий набор кандидатов. Если влияние способа оценки действительно существует, но наряду с ним сохраняется остаточный биологический или культурный эффект, S2 недостаточно для объяснения результатов.

Культурная передача может требовать шести отдельных путей, которые невозможно объединить даёт другое предсказание: Проведите эксперимент с небольшими сообществами, участники которых осваивают искусственную систему соотнесения обозначений с объектами, включающую два исходно совместимых правила. В условии с асинхронными обновлениями два участника читают одну и ту же прежнюю общедоступную версию и предлагают обновления, каждое из которых допустимо по отдельности, но которые несовместимы друг с другом. В условии с последовательными обновлениями второй участник предлагает своё обновление после прочтения первого. Уравняйте число сообщений, общее время, словесный материал, доступный при итоговой проверке, состав партнёров, вознаграждение и совокупную обратную связь. В условии с повторным предъявлением новые участники получают тот же итоговый корпус материалов без совместного внесения обновлений. Условие с согласованной задержкой позволяет контролировать устаревание информации и её доступность в недавнем прошлом. До итоговой проверки подберите параметры объединённой модели существующих механизмов по сопоставимым историям взаимодействий. Эта модель должна включать обычное обучение с учётом партнёра по типу CHAI, последовательный прайминг, обучение правилам и сохранение состояния механизма распределения информации. Рассматривайте пары противоречащих друг другу правил, каждое из которых по отдельности точно воспроизводится по памяти. Определите D_C как превышение наблюдаемой частоты таких пар над частотой, предсказанной полной объединённой моделью существующих механизмов. S4 предсказывает D_C>epsilon_4 именно тогда, когда перекрывающиеся по времени операции записи изменений затрагивают общее правило. Согласно S4, эффект должен исчезать, если зависимые обновления общего правила вносятся последовательно или становятся совместимыми, и восстанавливаться при повторном возникновении противоречия. При этом эффект должен сохраняться после учёта простой ошибки воспроизведения последнего элемента. Независимое обнуление истории взаимодействий с партнёрами при сохранении согласованной общей записи устраняет обусловленный H перенос со знакомого партнёра на нового, что показывает необходимость H. Исключение доступа к источнику или обратной связи о выборе позволяет установить необходимость R и S. Если существующая модель обучения с учётом партнёра предсказывает все эффекты C при учёте доступной истории и того, насколько недавно информация была доступна, исключите C и сократите предложенный набор из четырёх семейств гипотез. Если при проверке тем же набором экспериментальных вмешательств H также объединяется с R, сократите набор ещё раз. Чтобы выделить отдельное семейство гипотез, требуется больше оснований, чем простое отнесение процесса к групповым.

SCOUT 2. Набор предполагаемых механизмов на основе инженерии химических реакций: S6={E, организация информации из источника при кодировании; U, доступ к информации и её обновление при извлечении из памяти; I, объединение сведений из разных источников и установление связей между этими сведениями; A, выражение и обобщение информации с учётом аудитории; S, выбор среди уже доступных вариантов; F, адаптивное распределение будущих предъявлений}; предполагаемое минимальное число механизмов K=6. Здесь используется аналогия из моделирования химических реакций: укрупнение кинетической модели оказывается несостоятельным, когда разные промежуточные пути по-разному реагируют на локальное воздействие. Согласно предлагаемой гипотезе, при культурной передаче экспериментально различимыми промежуточными состояниями служат закодированное представление источника, состояние доступности этого представления при извлечении из памяти, объединённое представление связей и версия, передаваемая конкретной аудитории. Процессы выбора и распределения действуют на разных этапах. Гипотеза предполагает, что скалярная «сила реконструкции» или единое вероятностное ядро выбора не позволяют предсказать все реакции на избирательное устранение и восстановление зависимости. E необходим, когда контекст до кодирования меняет последующую организацию информации; U необходим, когда подсказки при извлечении из памяти меняют доступ к информации при неизменном представлении источника; I необходим, когда при изменении сочетания посылок меняется новая связь, тогда как воспроизведение самих посылок остаётся неизменным; A необходим, когда знания получателя меняют передаваемую версию, созданную на основе исходной информации, при неизменном распознавании в индивидуальной проверке; S необходим, когда меняется выбор между фиксированными артефактами, содержание которых остаётся неизменным; F необходим, когда сброс сохранённого состояния адаптивной стратегии предъявления информации меняет последующие возможности предъявления при фиксированных непосредственных реакциях людей. Для обоснования шести классов зависимостей недостаточно назвать шесть этапов или подобрать шесть состояний модели: для каждого класса требуется характерный профиль реакций на вмешательство, который сохраняется при переносе между условиями и показывает, почему этот класс необходимо выделять как самостоятельный. Согласно гипотезе, M и C из других наборов предполагаемых механизмов представляют собой композиции этих промежуточных звеньев; отдельных седьмого и восьмого механизмов они не образуют. Программа явно задаёт промежуточные распределения z_E,z_U,z_I,z_A: z_E=E(x,c_pre), z_U=U(z_E,c_retrieval,delay), z_I=I(z_U,other_sources), z_A=A(z_I,recipient_state). Затем S действует на полученные варианты, а F действует на последующие возможности предъявления. Каждый оператор представляет собой калиброванное нелинейное вероятностное ядро. Проверка возможного объединения требует построить сокращённое вероятностное ядро, которое предсказывает результаты как отдельных, так и совместных устранений зависимостей в заданные моменты времени, включая изменение порядка этих вмешательств. Простого удаления обозначения для этого недостаточно. Если одно и то же составное ядро даёт идентичные предсказания для вмешательств, оно соответствует одному допустимому разбиению независимо от числа блоков на схеме.

Для E предъявите один и тот же контекст, задающий организацию материала, после предъявления источника вместо того, чтобы предъявлять его до источника; для U добавьте контекстную подсказку при извлечении после кодирования в одинаковых условиях; для I нарушьте связь между источниками, сохранив составляющие её факты и их воспроизведение; для A измените экспериментально установленные знания получателя, сохранив источник и результат индивидуальной проверки узнавания; для S измените информацию, на которой основан выбор между готовыми неизменными материалами, при одинаковых условиях их предъявления; для F сравните сброс и сохранение зарегистрированного состояния механизма распределения и сопоставьте результаты с результатами точного воспроизведения истории предъявлений. Каждая полная нелинейная модель должна предсказать результаты устранения всех зависимостей. Эти предсказания необходимо получить до того, как станут известны результаты комбинации вмешательств по устранению зависимостей. Данные для этой комбинации резервируют для проверки предсказаний и не используют при подгонке модели. Для показателя o обозначим через Delta_f,o разность между наблюдаемым эффектом устранения зависимости f и предсказанием лучшей модели, в которой f объединена с наиболее близким к ней компонентом. Наблюдаемый эффект оценивают по данным, зарезервированным для проверки предсказаний и не использованным при подгонке модели. S6 предсказывает, что для каждой f значение Delta_f,o по заранее заданному основному показателю выйдет за пределы допустимого отклонения, проверка промежуточного звена подтвердит предполагаемое изменение, а избирательное восстановление зависимости восстановит предсказанный эффект. Ни один вариант объединения в пять семейств гипотез не предскажет результаты для всех шести зависимостей. Модель также предсказывает, что после учёта этих шести предполагаемых путей и их калиброванных сочетаний не останется дополнительного необъяснённого эффекта ни для модификатора среды, ни для зависимости, связанной с одновременным обновлением. Если единая модель состояния представления источника предсказывает результаты устранения и восстановления как E, так и U, объедините их; если эффект I объясняется взаимодополняющими фактами или обычной иерархической реконструкцией, объедините I с соответствующим компонентом; если зарегистрированный процесс предъявления полностью объясняет F и самостоятельный эффект адаптивного состояния отсутствует, объедините F с S. Любая такая подтверждённая эквивалентность опровергает гипотезу о минимальном числе K=6 и снижает допустимое число семейств. Для этой проверки необходимы сами нелинейные модели; матрицы откликов ранга шесть недостаточно.

Потери рассчитываются по независимо заданной функции. У тех же участников рандомизированная смена направления различий в потерях на противоположное должна привести к противоположному предпочтению при выборе и противоположному направлению смыслового преобразования. Величина обоих изменений должна соответствовать количественному предсказанию с точностью до epsilon_2 и epsilon_4, без отдельной подгонки beta для выбора. При сопоставимых значениях заданных потерь, знаниях и возможностях остаточные эффекты престижа источника, частоты его предъявления, модифицирующего влияния третьей стороны и одновременного обновления должны находиться в пределах соответствующих границ эквивалентности. S1 представляет собой минимальный набор только в том случае, если это общее для разных операций ограничение позволяет предсказать результаты каждого блока, оставленного для проверки предсказаний, а устранение единственной зависимости от потерь приводит к ошибке за пределами допустимых границ. Здесь потери определяются относительно источника. Воспроизводимая двойная диссоциация выбора и реконструкции при одинаковых потерях либо сохраняющийся остаточный эффект модератора, одновременного обновления или кинетики опровергает K=1 в пользу разделения механизмов. Если единое ядро без ограничений успешно предсказывает результаты, а модель с этим общим законом терпит неудачу, это не подтверждает S1: в таком случае композицию механизмов лишь переименовывают в единое ядро.

Третий культурный вариант может менять реконструкцию конкурирующих вариантов даёт другое предсказание: Сначала проведите измерения для сочетаний меньшего порядка с участием источника и конкурента и зафиксируйте конкретную нелинейную композицию R+S вместе с её расширениями, учитывающими выбор из смеси, вывод о причинном источнике и взаимодополняющую информацию. В сообществах, оставленных для проверки предсказаний, предъявите основной источник i, конкурента j и третий компонент, модификатор k. Сохраняйте постоянными дозу предъявления материала для основного производителя, выбранный родительский источник, смысловое содержание фактов и выигрыш. Меняйте контекстную связь модификатора k с различием между i и j, сохраняя заметность модификатора и содержащуюся в нём фактическую информацию; включите контрольные условия с независимым созданием материала и с выбором среди фиксированных артефактов. Обозначьте через D_M разность между наблюдаемым изменением семантического перехода от i к производной версии под влиянием третьего компонента и предсказанием лучшей калиброванной композиции известных механизмов. S3 предсказывает, что |D_M|>epsilon_4, а направление эффекта совпадёт с заранее заданным для конкретной связи модификатора, усвоенной при обучении. Согласно S3, этот остаточный эффект должен исчезать при экспериментальном разрыве связи, а восстановление связи должно возвращать эффект в новых семействах источников. Выбор среди фиксированных артефактов может сопровождаться обычными контекстными эффектами, которые сами по себе не подтверждают M. Устранение R и устранение S по отдельности нарушают соответственно передачу признаков, специфичных для источника, и выбор среди фиксированных вариантов, подтверждая две другие необходимые зависимости. Если нелинейная композиция известных механизмов предсказывает D_M в пределах допустимых отклонений или если M сохраняется лишь при одном способе измерения семантики, исключите M из числа самостоятельных семейств гипотез и объедините его с подходящей известной гипотезой на основе R/S. Одного статистически значимого коэффициента тройного взаимодействия недостаточно.

Зависимость оценивания от условий может создавать видимость дополнительных семейств причинных гипотез о культурной передаче даёт другое предсказание: Случайным образом распределите способы смыслового кодирования одних и тех же полностью зарегистрированных результатов, включив пары с высоким сходством формулировок и противоположным смыслом, а также пары с мало похожими формулировками, передающими один и тот же смысл. До калибровки полученное при подгонке модели разбиение на семейства зависит от того, кто выполняет кодирование, и от границ единиц анализа. Гипотеза S2 предсказывает, что после независимой калибровки C_a и поведенческой проверки понимания материала и его применения на практике остаточные эффекты предполагаемого модификатора, одновременности обновлений и разделения на стадии будут лежать в пределах epsilon_o, а дополнительный прирост точности предсказаний на отложенных данных будет лежать в пределах eta_o. Согласно тому же предсказанию, двойная диссоциация между устранением источника и выбором среди фиксированных вариантов сохранится, и для её предсказания будут необходимы R и S и только они. Равенство, предполагаемое единым законом, отвергается, если в повторном исследовании воспроизводится различие между наклонами зависимостей отклика, полученными при калибровке по реконструкции и по выбору. Эти результаты, если они будут получены, послужат свидетельством в пользу K=2 только при достаточной статистической мощности проверки эквивалентности и успешной проверке того, что экспериментальные воздействия изменили целевые условия. Статистическая незначимость коэффициентов более крупной модели сама по себе такого основания не даёт. Если остаточный эффект модификатора или протокола группового взаимодействия сохраняется в поведенческих показателях и при оценке людьми по независимым критериям, а избирательное устранение соответствующей зависимости устраняет этот эффект, гипотеза о его происхождении в канале наблюдения опровергается. Такой результат свидетельствует в пользу более широкого набора кандидатов. Если влияние способа оценки подтверждается, но при этом сохраняется и биологический или культурный остаточный эффект, S2 недостаточна.

Перекрывающиеся обновления могут передавать противоречащие друг другу культурные правила, даже если участники точно воспроизводят каждое правило по памяти даёт другое предсказание: Проведите эксперимент с небольшими сообществами, которые осваивают искусственную систему обозначений с двумя изначально совместимыми правилами. В условии асинхронного обновления два участника читают одну и ту же предыдущую общедоступную версию и предлагают обновления, каждое из которых допустимо по отдельности, но которые несовместимы друг с другом. В условии последовательного обновления второй участник готовит своё обновление после того, как прочитает обновление первого участника. Уравняйте число сообщений, общее время, словесное содержание, доступное на итоговой проверке, состав партнёров, вознаграждение и совокупную обратную связь. В условии повторного предъявления новые участники получают тот же итоговый корпус материалов без совместного обновления. В контрольном условии с согласованными задержками учитываются устаревание информации и давность её предъявления. На сопоставимых историях взаимодействия до проверки подберите параметры следующих моделей: обычного обучения с учётом партнёра по типу CHAI; последовательного прайминга; усвоения правил; памяти механизма распределения. Определите D_C как разность между наблюдаемой и предсказанной частотой появления пар взаимно противоречащих правил, каждое из которых по отдельности точно воспроизводится по памяти. Предсказанную частоту рассчитывайте с помощью модели, объединяющей все эти известные механизмы. S4 предсказывает D_C>epsilon_4 именно тогда, когда перекрывающиеся во времени обновления затрагивают общее правило. Эффект должен исчезать при последовательном внесении обновлений, затрагивающих общее правило, или устранении противоречия между ними и возвращаться при повторном возникновении конфликта. При этом эффект должен сохраняться после учёта простой ошибки воспроизведения последнего элемента. Независимый сброс истории взаимодействия с партнёром при сохранении согласованной общей записи устраняет обусловленный H перенос со знакомого партнёра на нового, что показывает необходимость H. Устранение доступа к источнику или обратной связи о выборе устанавливает необходимость R и S. Если все эффекты C предсказываются известными механизмами обучения с учётом партнёра в сочетании с доступной для просмотра историей и давностью предъявления, исключите C и сократите предложенный набор из четырёх семейств гипотез. Если по результатам комплекса вмешательств H также удаётся объединить с R, сократите набор ещё раз. Само обозначение процесса как группового недостаточно для выделения отдельного семейства гипотез.