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文章基本信息

  • 标题:Privacidade, variáveis não aparentes e a investigação do comportamento de inferir
  • 其他标题:Privacidade, variáveis não aparentes e a investigação do comportamento de inferir
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  • 作者:Bernardy, João Lucas ; Simonassi, Lorismario Ernesto ; Andrade Sousa, Paula Teixeira
  • 期刊名称:Acta Comportamentalia: Revista Latina de Análisis del Comportamiento
  • 印刷版ISSN:0188-8145
  • 出版年度:2020
  • 卷号:28
  • 期号:2
  • 页码:131
  • 出版社:Acta Comportamentalia: Revista Latina de Análisis del Comportamiento
  • 摘要:Este estudo teve como objetivo discutir o comportamento de inferir por meio de um modelo experimental e relacioná-lo com diferentes concepções de privacidade. Skinner, em uma concepção behaviorista radical, propôs a análise de estímulos e respostas privadas como variáveis comportamentais. Entre os críticos da concepção de Skinner da privacidade estão os defensores da visão molar/multiescalar, que argumentam que o conceito de privacidade é prejudicial ao desenvolvimento de uma ciência do comportamento. Contudo, propõe-se que eventos não aparentes continuam sendo relevantes, mesmo na visão molar/multiescalar, dada a natureza histórica do comportamento. Conduziu-se dois experimentos que comparam a probabilidade de inferências corretas sobre o comportamento de outros participantes com o número de estímulos discriminativos acessados (Experimento 1) e com uma história de treino de relações formas-palavras em comum (Experimento 2). Participantes do Grupo Base escreveram na presença de conjuntos de palavras, enquanto que os participantes do Grupo Inferência, que não tiveram acesso às palavras escritas por aqueles participantes, inferiram sobre as respostas do Grupo Base. Tanto o acesso aos estímulos discriminativos quanto a história em comum, aumentaram a probabilidade de inferências corretas. Argumenta-se que estudos que investigam a privacidade entre dois participantes podem ser uma solução para estudar o comportamento de inferir.
  • 关键词:Privacidade; eventos privados; inferências; comportamento de inferir; molar; multiescalar.
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