L'influence de la difficulté perçue sur l'effet de dépendance séquentielle dans une tâche d'identification absolue

FRANÇOIS VACHON 9

.

^

vJiO

c;â-■

L’INFLUENCE DE LA DIFFICULTÉ PERÇUE SUR L’EFFET DE DÉPENDANCE SÉQUENTIELLE DANS UNE TÂCHE

D’IDENTIFICATION ABSOLUE

Mémoire présenté

à la Faculté des études supérieures de l’Université Laval

pour l’obtention

du grade de maître ès arts en psychologie (M.A.)

École de psychologie

FACULTÉ DES SCIENCES SOCIALES UNIVERSITÉ LAVAL

NOVEMBRE 2002

RÉSUMÉ

La présente étude cherche à vérifier si, comme la difficulté réelle, la difficulté perçue exerce une influence sur la dépendance séquentielle dans une tâche d’identification absolue (IA). Les résultats de l’Expérience 1 montrent que la difficulté perçue, mesurée à l’aide de jugements de confiance, peut être manipulée en contrôlant la probabilité que la rétroaction indique une bonne réponse, indépendamment de la réponse du participant. Dans l’Expérience 2, la difficulté perçue est manipulée de la même façon afin d’étudier son incidence sur les performances et la dépendance séquentielle dans une tâche d’IA sans jugement de confiance. Lorsque la tâche est facile, aucun effet de la difficulté perçue n’est observé. Dans une tâche difficile, la difficulté perçue influence la magnitude de la dépendance aux réponses et aux rétroactions précédentes sans toutefois affecter la dépendance aux stimuli antérieurs. De plus, les résultats indiquent que le temps de réponse semble davantage influencé par la difficulté perçue que par la difficulté réelle.

Yves Lacouture, Ph.D. Directeur de recherche François Vachon

AVANT-PROPOS

Je voudrais tout d’abord remercier mon superviseur, Yves Lacouture, pour tous ses encouragements et pour le support humain et financier apportés. Merci pour toute la confiance que tu m’as accordée et pour les judicieux conseils que tu m’as prodigués. Les trois dernières années passées à tes côtés furent des plus enrichissantes et je considère que mon passage dans ton laboratoire de recherche m’a permis de me développer en tant que chercheur et en tant qu’individu. La personne brillante et humaine que tu es me servira de modèle dans les années futures.

Je ne pourrais être rendu où je suis aujourd’hui sans le très grand dévouement de mes parents, Francine et Michel. Grâce à vous, je n’ai jamais manqué de rien. J’ai grandi dans un milieu idéal où l’amour, les encouragements et la fierté abondaient. Je ne peux passer sous silence tout le support financier qui m’a permis de me consacrer

uniquement à mes études, ni toutes les petites attentions apportées pour me rendre la vie plus facile. Vous ne pouvez savoir comment je suis reconnaissant de tout ce que vous avez fait pour moi. C’est d’ailleurs pourquoi je vous dédie mon mémoire de maîtrise. Je veux également remercier mes frères, Philippe et Sébastien, grand-maman et grand-papa Gauvreau ainsi que « ma tante c’Lise » pour votre amour et votre fierté envers moi. C’est aussi grâce à vous si je suis aussi gâté dans la vie !

Un merci tout spécial à mon ami Christian Watier, grâce à qui je suis devenu la personne queje suis aujourd’hui. Ma vie a grandement changé depuis le jour où tu m’as remarqué dans ton cours de stats. Tu as travaillé fort, par tes encouragements et ton positivisme, à augmenter ma confiance en moi et tu m’as donné ma première chance. Je crois que tes efforts n’ont pas été vains, et je l’apprécie. Tu as été mon professeur, mon boss, mon collègue de travail, mais tu es avant tout un ami. Merci pour tout Chris !

Je veux également remercier Annick et Geneviève pour leur amour, leur support et surtout pour leur patience. Je sais que jene suis pas toujours facile à endurer, mais vous étiez toujours là quand j’en avais le plus besoin. Vous avez également réussi à me

faire décrocher, ce qui n’est pas peu dire. De plus, vous saviez utiliser les bons mots pour m’encourager lorsque j’étais dans le doute. Je me considère privilégié de vous avoir dans ma vie.

Un gros merci à mes amis et à ma gang du « 00 » pour tous les beaux moments vécus en votre compagnie : Daniel, Marie-Ève J., Julie, Geneviève B., Sébastien, Pierre- Olivier, Lobna, Isabelle G., Hans, Caroline C., Marie-Ève R., Caroline M. et Bastien. À vos côtés, j’ai pu étudier dans un environnement de travail stimulant et amusant. Grâce à vous, il y a du soleil même dans notre cher 2e sous-sol. J’aimerais tout spécialement remercier mon meilleur ami Daniel, qui m’a soutenu dans les moments les plus difficiles, qui était heureux pour moi dans les moments de bonheur (souvent plus que moi) et avec qui je passe toujours du bon temps. Dan, ta bonne humeur et ta générosité seront toujours un exemple pour moi.

Je voudrais également remercier Claudette Fortin et Robert Rousseau pour leurs commentaires pertinents sur une première version de ce mémoire. Us seront très utiles pour la publication éventuelle des résultats de cette étude.

Je m’en voudrais d’oublier Nicole Aubin, Andrée Gignac, Robert Rousseau, Marcelle ?lourde et Line Simoneau pour leur précieuse aide, leur bonne humeur

contagieuse, leur approche humaine et leur dévouement aux étudiants. Merci également à Marguerite Lavallée qui a grandement facilité mon passage du M.Ps. au M.A.

Enfin, merci au CRSNG pour son soutient financier pendant ma maîtrise. La bourse octroyée m’a permis de me concentrer uniquement sur mes études et mon mémoire. Merci également à tous les participants ayant pris part aux expériences, sans qui cette recherche n’aurait pu être réalisée.

TABLE DES MATIÈRES

RÉSUMÉ... 1

AVANT-PROPOS...2

TABLE DES MATIÈRES... 4

LISTE DES TABLEAUX... 6

LISTE DES FIGURES... ... 7

INTRODUCTION GÉNÉRALE... ... 10

L’identification absolue...11

- L’effet courbe...13

- Les effets de dépendance séquentielle... 14

- Les autres effets contextuels... 18

- Principaux modèles théoriques...20

• L’approche Thurstonienne...20

• Le modèle des points d’ancrage...22

• Le modèle de la bande d’attention... ...23

• Le modèle de la détermination du critère...23

• Le modèle de la marche aléatoire...25

• Le modèle de sélection de la réponse... ....26

- La rétroaction... 27

• L’influence de la rétroaction sur la précision d’identification...27

• La méthode des séquences alternatives...28

• L’influence de la rétroaction sur les effets de dépendance séquentielle ..29

• La fausse rétroaction... ... 32 Objectifs... 33 EXPÉRIENCE 1...34 Méthode...39 - Participants...;...39 - Matériel... 39 - Stimuli...40 - Procédure...40

- Analyse des données... 44

Résultats et discussion... 45

- Analyses sur les PR... 45

- Analyses sur les TR... 46

- Analyses sur les niveaux de confiance... 47

EXPÉRIENCE 2...51 Méthode... 54 - Participants...54 - Matériel...54 - Stimuli...54 - Procédure... 55 Résultats et discussion...56

- Analyses sur les PR et les TR... 56

- Effets d’assimilation et de contraste...59

- Effet de distance... 63

- Profondeur de la dépendance séquentielle...64

- Régressions multiples... 66 DISCUSSION GÉNÉRALE... 69 CONCLUSION GÉNÉRALE... 73 LISTE DE RÉFÉRENCES... 75 TABLEAUX... 85 FIGURES... 93 ANNEXE A... 110 ANNEXES... 115

LISTE DES TABLEAUX

Longueur en pixels et en cm des ensembles de segments de ligne utilisés de la condition Difficulté-réelle de Γ Expérience 1. (p. 85)

Résultats des tests de comparaisons multiples (tests t dépendants) effectués sur les PR des niveaux du Pourcentage de rétroactions correctes pour la condition Difficulté-réelle de l’Expérience 1. (p. 86)

Résultats des tests de comparaisons multiples (tests t dépendants) effectués sur le niveau de confiance des niveaux du Pourcentage de rétroactions correctes pour chaque condition de l’Expérience 1. (p. 87)

Corrélations partielles entre la réponse à l’essai n (Rn) et les stimuli des essais précédents pour les quatre conditions, (p. 88)

Corrélations partielles entre la réponse à l’essai n (Rn) et les réponses des essais précédents pour les quatre conditions, (p. 89)

Corrélations partielles entre la réponse à l’essai n (Rn) et les rétroactions des essais précédents pour les quatre conditions, (p. 90)

Coefficients de régression et R2 des Équations 1 et 2. (p. 91)

Augmentation du R2 par l’ajout d’une variable dans les Équations 1, 2 et 3.

Tableau 1. Tableau 2. Tableau 3. Tableau 4. Tableau 5. Tableau 6. Tableau 7. Tableau 8.

LISTE DES FIGURES

Schéma du clavier de réponse, (p. 93)

Résultats de l’Expérience 1 selon le Type de difficulté manipulée et le

Pourcentage de rétroactions correctes : moyennes et erreurs standards des

PR (Panneau A), des TR (en ms ; Panneau B), et des niveaux de confiance (Panneau C). (p. 94)

Moyennes et erreurs standards de niveau de confiance pour les participants ayant douté ou découvert la manipulation de la rétroaction dans

l’Expérience 1. La courbe pointillée représente les données moyennes de tous les participants de la condition Difficulté perçue. Le Participant 19 est le seul participant ayant découvert la manipulation de la rétroaction.

Résultats de l’Expérience 2 selon le Type de difficulté manipulée et le

Niveau de difficulté réelle de la tâche : moyennes et erreurs standards des

PR (Panneau A) et des TR (en ms ; Panneau B), (p. 96)

PR (Panneau A) et TR moyens (en ms ; Panneau B) en fonction de Sn pour les quatre conditions de l’Expérience 2. (p. 97)

Erreur moyenne à l’essai n en fonction des stimuli présentés aux essais précédents pour les 4 conditions de l’Expérience 2. Les graphiques de la partie supérieure correspondent aux conditions où la rétroaction n’est pas manipulée alors que ceux de la partie inférieure correspondent aux conditions où la rétroaction est manipulée. Les graphiques de gauche correspondent aux conditions faciles alors que les conditions difficiles sont représentées par les graphiques de droite, (p. 98)

Figure 1. Figure 2. Figure 3. Figure 4. Figure 5. Figure 6.

Erreur moyenne à l’essai n en fonction des réponses émises aux essais précédents pour les quatre conditions de l’Expérience 2. La disposition des graphiques est identique à celle de la Figure 6. (p. 99)

Erreur moyenne à l’essai n en fonction des rétroactions présentées aux essais précédents pour les quatre conditions de l’Expérience 2. La disposition des graphiques est identique à celle de la Figure 6. (p. 100) Réponse moyenne à l’essai n en fonction des stimuli présentés aux essais précédents pour les quatre conditions de l’Expérience 2. La disposition des graphiques est identique à celle de la Figure 6. (p. 101)

Réponse moyenne à l’essai n en fonction des réponses émises aux essais précédents pour les quatre conditions de l’Expérience 2. La disposition des graphiques est identique à celle de la Figure 6. (p. 102)

Réponse moyenne à l’essai n en fonction des rétroactions présentées aux essais précédents pour les quatre conditions de l’Expérience 2. La disposition des graphiques est identique à celle de la Figure 6. (p. 103)

Erreur moyenne à l’essai n en fonction des stimuli, des réponses et des rétroactions des essais précédents pour les quatre conditions de

l’Expérience 2. Les Panneaux A, B et C montrent l’erreur moyenne à l’essai n en fonction de S״.!, Sn-2 et Sn-3 respectivement. Les Panneaux D,

E et F la montrent en fonction de Rn-1, Rn-2 et Rn-3 respectivement, alors

que les Panneaux G, H et I la montrent en fonction de Fn-1, F2.״ et Fn-3

respectivement, (p. 104)

Réponse moyenne émise à l’essai n en fonction des stimuli, des réponses et des rétroactions des essais précédents pour les quatre conditions de l’Expérience 2. La disposition des graphiques est identique à celle de la Figure 12. (p. 105) Figure 7. Figure 8. Figure 9. Figure 10. Figure 11. Figure 12. Figure 13.

PR et TR (en ms) moyens en fonction de la distance entre Sn et Sn-1

(Panneaux A et B), de la distance entre Sn et Rn.! (Panneaux C et D), et de la distance entre Sn et F״.! (Panneaux E et F) pour les quatre conditions de l’Expérience 2. (p. 106)

L’écart au TR moyen (en ms) est présenté en fonction de Sn selon la position ordinale de chaque groupe de stimuli (1-2, 3-4, 5-6, 7-8 et 9-10) présentés aux deux essais précédents et ce, pour les quatre conditions de l’Expérience 2. (p. 107)

L’écart au TR moyen (en ms) est présenté en fonction de Sn selon la position ordinale de chaque groupe de réponses (1-2, 3-4, 5-6, 7-8 et 9-10) émises aux deux essais précédents et ce, pour les quatre conditions de l’Expérience 2. (p. 108)

L’écart au TR moyen (en ms) est présenté en fonction de Sn selon la position ordinale de chaque groupe de rétroactions (1-2, 3-4, 5-6, 7-8 et 9- 10) présentées aux deux essais précédents et ce, pour les quatre conditions de l’Expérience 2. (p. 109)

Figure 14.

Figure 15.

Figure 16.

INTRODUCTION GÉNÉRALE

La psychophysique étudie la relation entre un stimulus physique et l’effet

perceptif qui en résulte. Généralement, les modèles psychophysiques prennent en compte presque exclusivement les caractéristiques physiques et les mécanismes sensoriels dans !’explication des processus perceptifs. Depuis peu, quelques modèles suggèrent que des facteurs cognitifs sont également impliqués dans les phénomènes psychophysiques. La présente recherche se veut une étude empirique de l’influence de variables cognitives sur certains processus perceptifs élémentaires.

La tâche psychophysique employée dans la présente étude est la tâche d’identification absolue. Elle consiste à identifier, généralement le plus rapidement possible, un stimulus avec l’unique étiquette qui lui est attribuée. L’effet de dépendance séquentielle, un phénomène robuste observé dans la tâche d’identification absolue, signifie que la performance à un essai donné ne dépend pas uniquement des

caractéristiques du stimulus présenté à cet essai, mais également des caractéristiques des stimuli et des réponses des essais précédents. Ce phénomène est notamment influencé par le niveau de difficulté de la tâche et par la présence dé rétroactions. Il est donc permis de penser que !’utilisation de fausses rétroactions, qui n’indiquent pas toujours la réponse attendue, affecte la dépendance séquentielle. En manipulant la rétroaction, il pourrait être possible d’influencer la perception du niveau de difficulté. Ainsi, la manipulation de la difficulté perçue pourrait influencer l’effet de dépendance séquentielle.

La présente recherche vise à étudier l’influence d’une variable cognitive, la perception du niveau de difficulté, sur les performances dans une tâche d’identification absolue de stimuli perceptifs unidimensionnels. Une attention particulière est apportée à l’effet observé sur la dépendance séquentielle. Pour les fins de la présente étude, la difficulté perçue, mesurée à l’aide de jugements de confiance, est manipulée en contrôlant la probabilité que la rétroaction fournie à chacun des essais de l’expérience indique une bonne réponse et ce, peu importe la réponse du participant.

L’identification absolue

Depuis les travaux pionniers de Pollack (1952,1953), Gamer (1953) et de Miller (1956), la tâche d’identification absolue de stimuli unidimensionnels, une tâche

psychophysique simple en apparence, a reçu une attention particulière dans le domaine de la psychologie expérimentale.

La tâche d’identification absolue consiste à effectuer un jugement, habituellement le plus rapidement possible, sur une des caractéristiques physiques d’un ensemble de n stimuli. À chaque essai, un des n stimuli, choisi au hasard, est présenté au participant qui doit l’identifier avec la seule et unique réponse lui étant associée. La tâche

d’identification absolue est généralement effectuée avec des stimuli unidimensionnels, c’est-à-dire qui varient sur une seule dimension physique, le plus souvent équidistants et qui forment généralement un ensemble qui est ordonné de façon croissante, comme par exemple, de la plus petite à la plus grande magnitude. Ces stimuli sensoriels peuvent être de nature visuelle, auditive, tactile ou gustative. Par exemple, les stimuli peuvent être des sons variant en intensité (e.g., Gamer, 1953 ; Pollack, 1952), des segments de ligne variant en longueur (e.g., Lacouture, 1997), des solutions qui varient en salinité (e.g., Beebe-Center, Rogers et O’Connell, 1955), des stimuli tactiles en mouvement dont la direction sur les doigts change (e.g., Evans et Craig, 1992), ou des stimulations

électriques variant en amplitude ou en position dans la main (Tan, Durlach, Rabinowitz et Reed, 1997). Certains auteurs (Lacouture, Grondin et Morí, 2001) utilisent même,

comme stimuli, des intervalles de temps plutôt que des stimuli sensoriels. Les réponses utilisées correspondent généralement aux étiquettes Ihn associés aux stimuli en ordre croissant de magnitude. Le stimulus associé à l’Étiquette 1 possède la plus petite

magnitude alors que le stimulus associé à l’Étiquette n possède la plus grande magnitude. Suite à sa réponse, le participant est généralement informé sur la réponse attendue par

L’INFLUENCE DE LA DIFFICULTÉ PERÇUE SUR L’EFFET DE DÉPENDANCE SÉQUENTIELLE DANS UNE TÂCHE

une rétroaction, distinguant ainsi la tâche d" identification absolue de la tâche de jugements de magnitude.

L’enregistrement des réponses se fait habituellement à l’aide d’un clavier, dans le cas de réponses manuelles, ou à l’aide d’une clé vocale pour les réponses verbales. La performance en identification absolue est généralement mesurée à l’aide de deux

variables dépendantes : la probabilité de réponse correcte (PR) ou précision de réponse, mesurée en pourcentage, et le temps de réponse (TR), mesuré en ms. Une PR élevée signifie que le participant fait peu d’erreurs d’identification du stimulus, alors qu’une PR faible indique un plus grand nombre d’erreurs d’identification. Plus le TR est petit, plus le participant donne sa réponse rapidement, alors que plus le TR est grand, plus la vitesse de réponse est lente. La performance est donc meilleure lorsque la PR est élevée et que le TR est faible. Cette performance peut être influencée par plusieurs facteurs : le nombre de paires stimulus-réponse, le nombre d’essais dans 1 ’expérimentation, l’étendue de l’ensemble de stimuli, la position ordinale du stimulus dans l’ensemble utilisé (Lacouture, 1997 ; Watier, 1997), le nombre de dimensions sur lesquelles varient les stimuli, la modalité sensorielle des stimuli ainsi que le contexte expérimental.

Même si la tâche d’identification absolue semble très simple, les participants sont généralement incapables de maintenir une performance parfaite lorsqu’ils effectuent la tâche avec plus de sept stimuli unidimensionnels (Garner, 1953 ; Miller, 1956 ; Pollack,

1952 ; Shiffrm et Nosofsky, 1994). De plus, un accroissement de la quantité

d’information disponible au participant, par exemple par !’augmentation du nombre de stimuli, entraîne une hausse de la quantité d’information transmise jusqu’à une valeur asymptotique, valeur qui correspond à la capacité du canal d’information {channel

capacity), c’est-à-dire à la limite de transmission d’information par le processus

d’identification (Braida et Durlach, 1972 ; Miller, 1956 ; Mori, 1989 ; Siegel et Siegel, 1972). La capacité du canal d’information en identification absolue est généralement équivalente à 2,5 bits d’information transmise, ce qui correspond à environ sept plus ou moins deux stimuli parfaitement identifiés (Miller, 1956 ; Mori, 1989). Le nombre de bits d’information, qui correspond au logarithme en base deux du nombre de stimuli

parfaitement identifiés (Pollack, 1952), peut varier légèrement selon le type de stimulus utilisé et augmente lorsqu’il s’agit de stimuli multidimensionnels. Lorsque le nombre de dimensions physiques suivant lesquelles les stimuli varient est accru, la capacité du canal d’information augmente, mais la précision d’identification obtenue pour une dimension particulière est diminuée (Miller, 1956 ; Siegel et Siegel, 1972). Notez toutefois que peu d’études ont utilisé des stimuli multidimensionnels (e.g., Fulgosi, Bacun et Zaja, 1975).

L’accroissement du nombre d’essais de pratique n’améliore que peu ou pas la performance et n’affecte pas les principaux phénomènes comportementaux en

identification absolue (Shifîfin et Nosofsky, 1994 ; Weber, Green et Luce, 1977). Seul un programme d’entraînement systématique peut permettre une certaine amélioration de la performance en identification absolue (Cuddy, 1968 ; Siegel et Siegel, 1972). Il est aussi à noter que l’octroi d’une compensation monétaire aux participants n’affecte aucunement la performance (Lippman, Braida et Durlach, 1976 ; Weber et al., 1977).

L’effet courbe

Dans les travaux qui portent sur !’identification absolue, plusieurs phénomènes comportementaux ou effets contextuels sont mis en évidence. L’un des plus robustes, l’effet courbe (edge effect ou bow effect), est rapporté dans un très grand nombre d’études (Berliner, Durlach et Braida, 1977 ; Braida et Durlach, 1972 ; Gamer, 1953 ; Mori et Ward, 1995 ; Miller, 1956 ; Lacouture, 1997 ; Lacouture et Lacerte, 1997 ; Luce,

Nosofsky, Green et Smith, 1982 ; Petzold et Haubensak, 2001 ; Pollack, 1952 ; Shififin et Nosofsky, 1994 ; Siegel et Siegel, 1972 ; Treisman, 1985 ; Weber et al., 1977). Cet effet démontre bien l’influence de la position ordinale d’un stimulus dans l’ensemble des stimuli. L’effet courbe se définit par une meilleure performance pour les stimuli situés aux extrémités de l’entendue des stimuli et par une moins bonne performance pour les stimuli situés au centre de l’étendue des stimuli et ce, peu importe la modalité sensorielle des stimuli. Par exemple, la PR sera plus élevée et le TR sera plus rapide pour le

stimulus ayant la plus petite magnitude ainsi que pour celui ayant la plus grande magnitude. L’effet courbe est affecté ni par la pratique (Weber et al., 1977), ni par la

présence ou l’absence d’une rétroaction (Berliner et al, 1977 ; Mori et Ward, 1995). Même si plusieurs chercheurs croyaient que l’effet courbe était dû à un biais de réponse ou à un nombre plus limité de possibilités de réponse pour les stimuli situés aux

extrémités de l’étendue des stimuli, cet effet s’expliquerait par une plus grande sensibilité aux extrémités du continuum (Berliner et al., 1977 ; Braida et Durlach, 1972 ; Luce et al., 1982).

Les effets de dépendance séquentielle

La dépendance séquentielle est un autre phénomène robuste fréquemment

rapporté dans les écrits sur !’identification absolue (Gamer, 1953 ; Holland et Lockhead, 1968 ; Jestead, Luce et Green, 1977 ; Lacouture, 1997 ; Luce et al., 1982 ; McGill, 1957 ; Mori, 1989, 1993, 1998 ; Mori et Ward, 1995 ; Treisman, 1985 ; Treisman et Williams,

1984 ; Wagner et Baird, 1981 ; Ward et Lockhead, 1970, 1971 ; Wilding, 1971). D’ailleurs, des effets de séquence sont observés dans un grand nombre de tâches psychophysiques comme, par exemple, en discrimination (e.g., Nosofsky, 1983b), en estimation et production de magnitude (e.g., Green, Luce et Duncan, 1977), ainsi qu’en catégorisation (e.g., Petzold et Haubensak, 2001 ; Stewart, Brown et Chater, 2002). Selon Gamer (1953), lorsque le niveau de difficulté d’une tâche d’identification est assez élevé, la réponse fournie à un essai donné ne dépend pas uniquement du stimulus

présenté à cet essai, mais dépend également de plusieurs autres facteurs. Toutefois, ces facteurs ont peu d’influence lorsque la tâche d’identification est facile. Ainsi, la

dépendance séquentielle signifie que la performance à un essai donné dépend des stimuli présentés et des réponses émises aux essais précédents.

Il existe plusieurs effets de séquence en identification absolue, dont les deux principaux sont l’assimilation et le contraste (Holland et Lockhead, 1968 ; Lacouture,

1997 ; Lockhead, 1988 ; Petzold, 1981 ; Shiffrin et Nosofsky, 1994 ; Treisman, 1985 ; Wagner et Baird, 1981 ; Ward et Lockhead, 1970, 1971 ; Wilding, 1971). Le phénomène d’assimilation est la tendance du participant à réduire la distance, en termes de position ordinale sur le continuum des stimuli, entre le stimuli présenté à l’essai précédent (Sn-1) et

la réponse fournie à un essai donné (Rn). Autrement dit, la valeur de Rn tend à se rapprocher de la valeur de Sn-1 (Wagner et Baird, 1981). Selon Holland et Lockhead

(1968), Rn varie directement avec S1-״. Ainsi, la valeur de la réponse fournie à un essai

donné tend à être plus grande lorsque le stimulus présenté à l’essai précédent possède une grande magnitude, alors que cette valeur tend à être plus petite lorsque la valeur du stimulus présenté à l’essai précédent est petite. Par exemple, si Sn.! = 3 et que Sn (le stimulus présenté à un essai donné) = 7, le participant aura tendance à émettre les réponses 5, 6 ou 7. À l’inverse, si Sn-1 — 10, la réponse tendra vers les Stimuli 9, 8 ou 7.

La réponse donnée par le participant est également influencée par la réponse émise à l’essai précédent (Rn-1)· Ward et Lockhead (1971) distinguent deux composantes

impliquées dans l’émission d’une réponse suite à la présentation d’un stimulus en identification absolue, soient l’intensité de Sn et les processus de sélection de la réponse. Wagner et Baird (1981) isolent l’effet des processus de sélection de la réponse de l’effet de l’intensité du stimulus en demandant à leurs participants d’effectuer une tâche

d’identification absolue avec rétroaction sans la présentation de stimuli. Les participants doivent donc deviner la bonne réponse. Wagner et Baird (1981) observent un effet d’assimilation à Rn_! et même à la rétroaction présentée à l’essai précédent (Fn.!) sans qu’aucun stimulus ne soit présenté. Le phénomène d’assimilation à Rn.! est également remarqué dans les travaux de Ward et Lockhead (1971) et de Wilding (1971). Ainsi, une réponse ayant une valeur numérique élevée tend à suivre des réponses aux valeurs

numériques élevées, et vice versa (Wilding, 1971). La dépendance de Rn à Rn-1 est plus

grande lorsque le participant ne reçoit aucune rétroaction suite à sa réponse (Ward et Lockhead, 1971). II en sera question plus longuement dans la section sur la rétroaction.

Lorsqu’un effet de dépendance séquentielle est observé au-delà de S״.!, il est question de dépendance séquentielle d’ordre supérieur ou de profondeur (depth) de la dépendance séquentielle. Le phénomène de contraste, effet d’ordre supérieur, correspond à la tendance à augmenter la distance, en termes de position ordinale, entre Rn et les stimuli qui précèdent S״.!, c’est-à-dire généralement Sn.2, Sn_3. Autrement dit, la valeur

Wagner et Baird, 1981). Ainsi, la valeur de Rn tend à être petite lorsque la valeur de Sn-2

et de Sn-3 est grande, alors que la valeur de R» a tendance à être grande lorsque la

magnitude de S2-״ et Sn-3 est petite. Le contraste peut même être observé jusqu’à Sn_8

(Ward et Lockhead, 1970,1971). Toutefois, le phénomène de contraste n’est pas toujours observé, est peu étudié et possède un caractère controversé. Jesteadt et al. (1977) démontrent qu’en utilisant une régression multiple plutôt que les techniques d’analyse utilisées par Ward et Lockhead (1970, 1971), il n’est possible d’étudier que l’influence du stimulus précédent et que, par conséquent, la dépendance séquentielle d’ordre supérieur n’est pas observable. De façon plus générale, Mon (1998) démontre que l’effet de dépendance séquentielle peut être différent selon la technique d’analyse des résultats employée. Π stipule que l’analyse multivariée de !’information mesure

l’importance de la dépendance séquentielle alors que la régression multiple en mesure la direction. De plus, il semble que la modalité sensorielle, la nature de la tâche (Petzold et Haubensak, 2001) et la nature des conditions expérimentales (Lacouture, 1997)

influencent grandement la profondeur de la dépendance séquentielle. Par exemple, Petzold et Haubensak (2001) observent une dépendance séquentielle de deuxième ordre, c’est-à-dire avec Sn-2, dans une tâche de catégorisation, phénomène absent dans une tâche

d’estimation de magnitude.

La performance en identification absolue dépend aussi de la distance entre les stimuli précédents et le stimulus présenté à un essai donné (Holland et Lockhead, 1968, Lacouture, 1997). Shiffrin et Nosofsky (1994) mentionnent plusieurs études qui

rapportent de très mauvaises ou de très bonnes performances en identification absolue selon le patron de présentation des stimuli utilisé. L’effet de distance, qui constitue un autre effet de séquence, correspond à une précision d’identification généralement supérieure lorsque S״ est dans le voisinage de Sn.!, en termes de position ordinale dans l’ensemble stimulus (Holland et Lockhead, 1968). À l’inverse, si Sn est éloigné de Sn_!, la précision d’identification est habituellement plus faible. Lacouture (1997) et Petzold et Haubensak (2001) observent le même phénomène avec les TR. Lorsque Sn est à

proximité de S״.!, les TR sont généralement plus rapides alors qu’ils sont plus lents lorsque la distance entre Sn et S״.! est grande. Holland et Lockhead (1968) suggèrent que

le stimulus présenté à l’essai précédent est utilisé comme un standard de comparaison, ce qui amène une augmentation de !’information disponible pour émettre une réponse à un essai donné.

Trois importants facteurs influencent l’effet de dépendance séquentielle en

identification absolue. L’importance de la dépendance séquentielle est inversement reliée à la quantité d’information disponible au participant (McGill, 1957 ; Mori, 1989, 1993, 1998 ; Mori et Ward, 1995 ; Ward et Lockhead, 1971). Ainsi, plus la quantité

d’information disponible est petite, plus les participants utilisent !’information des stimuli et des réponses précédentes pour répondre. Mori (1989) propose que la quantité

d’information provenant du stimulus présenté à un essai donné ainsi que des stimuli et des réponses présentés précédemment demeure toujours la même, soit environ 2,5 bits, indépendamment du nombre de stimuli utilisés. Cependant, Mori (1998) démontre que cette quantité d’information transmise varie selon le nombre de stimuli utilisés dans la tâche, invalidant le modèle de capacité limite de Mori (1989). Le deuxième facteur qui influence l’effet de dépendance séquentielle est le nombre de stimuli utilisés dans la tâche (Gamer, 1953 ; Mori, 1993, 1998 ; Mori et Ward, 1995). L’importance de la dépendance séquentielle augmente lorsque la taille de l’ensemble stimulus augmente. La présence d’une rétroaction à chacun des essais constitue le dernier facteur important qui influence la dépendance séquentielle (Mori, 1993 ; Mori et Ward, 1995). La dépendance

séquentielle est plus élevée en l’absence de rétroaction. L’influence de la rétroaction est discutée plus en détails dans la section sur la rétroaction. Néanmoins, il est important de mentionner que les phénomènes d’assimilation (Gamer, 1953 ; Ward et Lockhead, 1970) et de contraste (Ward et Lockhead, 1970) sont observés même en l’absence de rétroaction à chaque essai.

Les résultats obtenus quant à l’influence de ces trois facteurs sur l’effet de la dépendance séquentielle en identification absolue permettent de tirer deux conclusions. Premièrement, la dépendance séquentielle augmente lorsque le niveau de difficulté de la tâche augmente (Ward et Lockhead, 1971). En effet, le niveau de difficulté est plus élevé lorsque la quantité d’information disponible est petite, lorsque le nombre de stimuli

utilisés est grand, ou lorsque aucune rétroaction n’est présentée. De plus, il est démontré que la difficulté de la tâche s’accroît à mesure que la distance physique entre deux stimuli adjacents décroît. En effet, Lacouture (1997) obtient des performances supérieures lorsque l’écart entre deux stimuli adjacents est de 25% que lorsqu’il est de 15%. Cet auteur observe également une dépendance séquentielle plus importante lorsque la distance physique entre deux stimuli est petite, supportant la conclusion selon laquelle l’importance de la dépendance séquentielle en identification absolue augmente avec le niveau de difficulté de la tâche. De plus, c’est dans une tâche où les participants doivent deviner quel stimulus est présenté plutôt que de l’identifier, c’est-à-dire lorsque le niveau de difficulté est à son maximum, que la dépendance séquentielle est plus la importante (Petzold et Hausenbak, 2001 ; Wagner et Baird, 1981 ; Ward et Lockhead, 1971).

Deuxièmement, certains résultats démontrent la présence de ces phénomènes peu importe la modalité sensorielle des stimuli utilisés (Mori, 1993), ce qui appuie l’idée voulant que la dépendance séquentielle dans une tâche d’identification absolue tire son origine en majeure partie des processus de sélection de la réponse du participant (Gamer, 1953 ; Mori, 1993 ; Wagner et Baird, 1981 ; Ward et Lockhead, 1971).

Les autres effets contextuels

Il existe d’autres phénomènes comportementaux qui sont rapportés dans les écrits sur !’identification absolue. Ces phénomènes sont plus particulièrement dus à des

variations dans le contexte expérimental. Un premier phénomène est l’effet de grandeur de l’ensemble de stimuli. Plus la taille de l’ensemble de stimuli est grand, moins la performance est bonne, c’est-à-dire que la PR diminue (Gamer, 1953 ; Marley et Cook,

1984 ; Treisman, 1985) et que le TR augmente (Vachon et al., 2001). Cet effet devient apparent seulement lorsque l’ensemble stimulus comporte plus de sept stimuli

unidimensionnels, c’est-à-dire lorsque la capacité du canal d’information est saturée. Cependant, Eriksen et Hake (1955) démontrent que les performances en identification absolue dépendent plus du nombre de catégories de réponses que du nombre de stimuli. Le nombre de catégories de réponses semblent influencer de façon plus importante les phénomènes comportementaux comme l’effet courbe (Lacouture et al., 1998) et l’effet de

dépendance séquentielle (Gamer, 1953 ; Mori, 1993 ; Mori et Ward, 1995) que le nombre total de stimuli de Γ ensemble stimulus.

Un autre phénomène, moins étudié, concerne la modalité sensorielle des stimuli. Ainsi, la précision d’identification est supérieure avec des stimuli visuels qu’avec stimuli auditifs. Cependant, le TR n’est pas affecté par la modalité sensorielle des stimuli (Lacouture et Lacerte, 1997 ; Vachon et al., 2001).

Enfin, un autre effet contextuel en identification absolue est l’effet de l’étendue des stimuli {range effects). Il est intuitif de penser que la précision d’identification augmentera lorsque, en gardant le même nombre de stimuli, l’étendue de l’ensemble stimulus devient plus grande. Ce n’est toutefois pas le cas. Il semble que !’augmentation de l’étendue d’un ensemble de stimuli équidistants n’améliore que légèrement la PR (Braida et Durlach, 1972 ; Lacouture, 1997 ; Nosofsky, 1983b ; Treisman, 1985 ; Weber et al., 1977). L’augmentation d’une petite étendue de stimuli amène une amélioration de la précision qui, cependant, atteint très rapidement une asymptote (Braida et Durlach,

1972 ; Shiffrin et Nosofsky, 1994). Il est démontré que la quantité d’information transmise n’augmente que très peu lorsque l’étendue de l’ensemble de stimuli s’accroît (Braida et Durlach, 1972 ; Luce et al., 1976 ; Pollack, 1952, 1953 ; Treisman, 1985). Ce phénomène peut être expliqué par !’augmentation de la variance des représentations internes et des critères de sélection de la réponse associée à !'accroissement de l’étendue de l’ensemble de stimuli (Durlach et Braida, 1969 ; Gravetter et Lockhead, 1973 ; Treisman, 1985).

Il est possible d’observer plus directement l’effet de l’étendue des stimuli en effectuant une autre manipulation expérimentale. Ainsi, l’effet d’espacement relatif des stimuli est rapporté lorsque la distance physique entre les stimuli est manipulée. Cet effet s’observe lorsqu’en maintenant deux stimuli à une distance fixe tout en variant l’étendue de l’ensemble stimulus, l’habileté à discriminer ces deux stimuli est meilleure pour les étendues plus petites (Gravetter et Lockhead, 1973 ; Lacouture, 1997 ; Nosofsky, 1983b ; Weber et al., 1977). Lacouture (1997) et Weber et al. (1977) utilisent des

Stimuli contenant un ou plusieurs trous (gap). Un trou correspond à une distance séparant deux stimuli adjacents qui est plus grande que la distance séparant tous les autres stimuli adjacents de Γensemble stimulus. Ces chercheurs démontrent que la précision

d’identification est supérieure pour les stimuli directement situés de chaque côté d’un trou. L’effet est plus saillant lorsque l’étendue des stimuli est petite. En identification absolue, la précision d’identification est donc influencée par l’espacement relatif entre les stimuli à l’intérieur de l’ensemble stimulus, c’est-à-dire par la distance séparant deux stimuli adjacents relativement à l’étendue de l’ensemble des stimuli, plutôt que par l’étendue de l’ensemble des stimuli elle-même. Cependant, le TR semble peu influencé par l’espacement relatif des stimuli (Lacouture, 1997).

Principaux modèles théoriques

Les écrits sur !’identification absolue proposent plusieurs explications des différents phénomènes comportementaux. Ces interprétations sont regroupés en différentes approches. Les modèles des points d’ancrage, de la bande d’attention, de la détermination du critère et de la marche aléatoire utilisent un cadre de référence

Thurstonien alors que le modèle de la sélection de la réponse emploie tant une approche Thurstonnienne que connexionniste.

L’Approche Thurstonienne. Selon l’approche Thurstonienne, la présentation d’un

stimulus donne lieu à une représentation mentale de ce stimulus (Luce, 1994 ; Nosofsky, 1983a ; Shifffin et Nosofsky, 1994). Toutes les représentations internes des stimuli se retrouvent le long d’un continuum psychologique unidimensionnel. Cependant, un stimulus n’a pas la même représentation interne à chaque fois qu’il est présenté. Le cadre de référence Thurstonien stipule que les représentations internes varient d’un essai à l’autre et que l’ensemble de ces représentations pour un stimulus donné se distribue suivant une loi normale. La moyenne de cette distribution d’effets perceptifs est associée à la valeur du stimulus, telle que représentée sur le continuum psychologique. Cette variation dans les représentations mentales des stimuli est identifiée comme étant du bruit sensoriel (stimulus noise ou sensory noise). Ces représentations de stimuli seraient plus

particulièrement affectées par les processus perceptifs. Les présentations multiples d’un stimulus pendant la tâche d’identification absolue précisent la moyenne de sa

représentation interne et diminuent la variation de cette représentation, ce qui réduit le bruit sensoriel et, par conséquent, le risque de commettre une erreur lors de

!’identification de ce stimulus (Nosofsky, 1983a). Ce phénomène justifie la présence d’au moins une session de pratique dans une expérience qui utilise une tâche

d’identification absolue afin d’éviter une performance médiocre de la part du participant.

Selon le cadre conceptuel Thurstonien, le participant divise l’étendue de T échelle de représentations internes des stimuli, en utilisant un ensemble de critères de décision, de façon à constituer des régions associées à chacune des réponses. La localisation des limites de ces régions dépend de la mémoire des présentations antérieures des stimuli ainsi que d’autres facteurs (motivationnels, physiologiques, etc.) qui influencent l’état perceptif et le processus de jugement. Étant donné !’imperfection mnésique et la

variation des facteurs inhérents au processus de jugement, la localisation des frontières de décision varient dans le temps. Tout comme les distributions de stimulus, ces frontières se distribuent normalement et la moyenne de ces distribution correspond au critère de décision. Cette source de variation réfère au bruit mnésique {memory noise ou criterial

noise). Ces variations de critères de décision seraient plus particulièrement influencées

par les processus de sélection de la réponse. La variation des réponses en identification absolue unidimensionnelle est donc le résultat de deux facteurs : le bruit sensoriel et le bruit mnésique (Nosofsky, 1983a).

L’approche Thurstonienne postule que les critères de décision sont situés au centre de l’espace séparant deux stimuli sur le continuum de représentations internes (Gravetter et Lockhead, 1973). Par conséquent, les erreurs des participants dans la tâche d’identification absolue unidimensionnelle sont expliquées par la superposition des distributions des représentations des stimuli à celles des critères de décision (Nosofsky, 1983a).

Le modèle des points d’ancrage. Dans le premier d’une série d’articles portant

sur la perception de l’intensité auditive, Durlach et Braida (1969) élaborent une théorie qui stipule que, dans une tâche d’identification absolue, le participant utilise un mode d’encodage du contexte dans lequel il tente de comparer la représentation interne d’un stimulus présenté à un essai donné au contexte général, c’est-à-dire à l’ensemble des stimuli de 1 ’ expérimentation. La performance en identification absolue dépend, par conséquent, de l’étendue de l’ensemble des stimuli (Braida et Durlach, 1972 ; Gravetter et Lockhead, 1973 ; Shifffin et Nosofsky, 1994). Dans une révision de cette théorie, le modèle des points d’ancrage stipule que lors de l’encodage, les extrémités de l’ensemble des stimuli (contexte) sont utilisées comme points d’ancrage (ou points de comparaison) pour effectuer les jugements (Berliner et Durlach, 1973).

Le modèle des points d’ancrage de Berliner et Durlach (1973) explique bien l’effet de la grandeur de l’ensemble des stimuli puisqu’il assume que l’espace de

représentation interne est fixe et limité. Plus le nombre de stimuli est grand, plus l’espace entre les distributions des représentations des stimuli devient petit, ce qui augmente la superposition des distributions internes de chaque stimulus, rendant ainsi plus difficile la discrimination entre les stimuli.

Le modèle offre également une explication de l’effet courbe en postulant que la distance qui sépare la représentation des stimuli des points de comparaisons situés aux extrémités est plus grande pour les stimuli localisés au centre de l’ensemble des stimuli que pour les stimuli se rapprochant des extrémités (Berliner et al., 1977 ; Braida et al.,

1984). Le modèle des points d’ancrage a aussi été formalisé en termes de capacité limitée de répétition {rehearsal) du contexte par Marley et Cook (1984). Cependant, Weber et al. (1977) démontrent que les points d’ancrage ne sont pas nécessairement situés aux extrémités de l’ensemble des stimuli, mais plutôt aux stimuli les plus extrêmes de l’ensemble de stimuli pour lesquels une discrimination fine est nécessaire. Lacouture (1997) obtient des résultats similaires.

Le modèle de la bande d’attention. Une variante du modèle des points d’ancrage

est proposée par Luce et al. (1976). Le modèle de la bande d’attention stipule que les participants concentrent leur attention dans une sous-section de la représentation interne des stimuli dans une tâche d’identification absolue. Lorsqu’un stimulus présenté à un essai donné tombe à l’intérieur de la région de la bande d’attention, sa représentation interne varie moins que si la représentation n’est pas dans la zone couverte par !’attention (Luce et al., 1982 ; Weber et al., 1977), ce qui résulte en une meilleure performance dans !’identification de ce stimulus. Le modèle de la bande d’attention postule que plus l’étendue des stimuli est grande, plus la probabilité que le stimulus tombe à l’intérieur de la bande d’attention est petite, ce qui réduit la performance d’identification (Shiffrin et Nosofsky, 1994).

La bande d’attention a tendance à être centrée dans la région du stimulus présenté à l’essai précédent (Jestead et al., 1977 ; Luce et al., 1976). Ainsi, Luce et al. (1982) démontrent que la performance est meilleure lorsque la méthode de sélection des stimuli est telle que le stimulus présenté à un essai donné est dans le voisinage du stimulus présenté à l’essai précédent. Ces résultats expliquent en partie le phénomène

d’assimilation, mais le modèle de la bande d’attention reste inadéquat pour expliquer tous les effets de dépendance séquentielle.

Le modèle propose également que la bande d’attention tend à se situer aux extrémités de l’ensemble des stimuli et à rester active plus longtemps dans ces régions, fournissant ainsi une explication partielle à l’effet courbe (Luce et al., 1976 ; Luce et al., 1982 ; Weber et al., 1977).

Le modèle de la détermination du critère. Le modèle de la détermination du

critère {criterion-setting model) est également basé sur l’approche Thurstonienne, et il repose plus particulièrement sur le concept de critère de décision de cette théorie

(Treisman, 1985 ; Treisman et Faulkner, 1984 ; Treisman et Williams, 1984). Le modèle postule que trois mécanismes sont responsables de la détermination des critères de

système de référence, établit la position initiale des frontières de décision sur le

continuum interne des stimuli. Les deux autres mécanismes fixent les critères de décision à chaque essai. Le mécanisme de stabilisation déplace tous les critères de décisions sur le continuum de Γ ensemble stimulus vers la sensation du stimulus précédent, alors que le mécanisme de détection (<tracking) éloigne tous les critères sur le continuum interne des stimuli de la sensation de la réponse précédente. Le mécanisme de stabilisation amène le participant à donner une réponse qui est dans le voisinage du stimulus présenté à l’essai précédent. Le mécanisme de détection est responsable de la tendance du participant à éviter de donner la même réponse à deux essais consécutifs. La variabilité des critères de décision dépend systématiquement des essais précédents et n’est pas nécessairement la même pour tous les critères (Treisman, 1985).

Ce modèle fournit une explication à l’effet courbe en postulant une plus grande variabilité des critères de décision associés aux stimuli situés au centre de !’ensemble stimulus en comparaison aux critères de décision associés aux stimuli situés aux extrémités (Treisman, 1985).

L’ensemble des critères de décision utilisés pour identifier chaque stimulus à un essai donné est obtenu grâce à une combinaison linéaire d’indices, désignés par les

mécanismes de stabilisation et de détection, ainsi que par la trace laissée par les stimuli et les réponses précédents et parfois même par la rétroaction, ce qui provoque le

déplacement de ces critères de décision de la position qu’ils occupaient dans la

représentation interne à l’essai précédent (Treisman, 1985 ; Treisman et Williams, 1984). Ainsi, le fonctionnement de ces deux mécanismes explique la dépendance séquentielle de Rn à Rn-1 et à S״.!. Par la stabilisation, le déplacement des critères vers S״.! éloigne R״ de

ce stimulus, alors que par la détection, le déplacement des critères vers Rn.! rapproche Rn de cette réponse (Mon et Ward, 1995). Ainsi, le mécanisme de stabilisation produit l’effet de contraste alors que le mécanisme de détection est responsable de l’effet d’assimilation (Petzold et Haubensak, 2001).

Le modèle de la marche aléatoire. Les modèles précédents expliquent une grande

partie des phénomènes comportementaux rapportés dans les études sur L identification absolue. Cependant, seuls deux modèles offrent une explication de certains phénomènes qui concernent les TR. Il s’agit des modèles de la marche aléatoire et de sélection de la réponse.

Le modèle de la marche aléatoire {random walk model ; Karpiuk, Lacouture et Marley, 1997) est le prolongement du modèle de capacité limitée de répétition du contexte (fixed capacity rehearsal model) de Marley et Cook (1984), élaboré dans le but d’ajouter à ce dernier des composantes permettant de modéliser les TR. Le modèle de Marley et Cook (1984) est basé sur une approche Thurstonienne et stipule, tout comme Braida et Durlach (1972), que le participant « répète » ou maintient en mémoire le contexte dans lequel les stimuli sont présentés. Ce contexte correspond plus

particulièrement à l’étendue des stimuli. Ce modèle assume qu’il existe un intervalle de catégorisation (de même largeur) pour chaque réponse possible et que le participant identifie le stimulus présenté en catégorisant un échantillon provenant de la

représentation mnésique de ce stimulus. Le modèle de la marche aléatoire (Karpiuk, Lacouture et Marley, 1997) postule qu’un seul échantillon sensoriel ne fournit pas assez d’information pour identifier le stimulus. La production d’une réponse nécessite une accumulation d’informations concordantes. Lorsqu’un stimulus est présenté,

Γ information est accumulée simultanément pour chaque possibilité de réponse. Ainsi, lorsque la quantité d’information accumulée pour une réponse atteint un critère de

décision, le modèle stipule que le participant émet cette réponse. Le temps de réponse du participant est fonction directe du temps d’accumulation. Ce processus d’accumulation d’information peut être considéré comme une marche aléatoire où il existe une seule barrière absorbante, qui correspond au seuil de réponse.

Selon le modèle de la marche aléatoire, la fréquence avec laquelle les éléments d’information sont produits varie en fonction de la difficulté de la tâche ; la fréquence est plus basse dans une tâche facile que dans une tâche difficile. De plus, le modèle postule que le participant contrôle la largeur de l’intervalle de catégorisation (à l’intérieur de

l’étendue de représentation). Le temps de réponse devient théoriquement plus rapide avec !’accroissement de la largeur de cet intervalle car le seuil de réponse diminue, ce qui a toutefois pour effet de diminuer la précision de la réponse. Le participant peut

également produire des réponses plus rapides en abaissant le critère de décision, dont il a le contrôle, sans nécessairement affecter sa précision d’identification. Ce modèle

explique l’effet courbe sur les PR de la même façon que le modèle des points d’ancrage, soit en assumant que la précision diminue lorsque la distance relative entre la

représentation du stimulus et les points d’ancrage s’accroît. Toutefois, le modèle de la marche aléatoire ne propose pas d’explication de l’effet courbe sur les TR ni de la dépendance séquentielle.

Le modèle de sélection de la réponse. Contrairement aux modèles décrits

précédemment qui sont uniquement basés sur une approche Thurstonienne, Lacouture et Marley (1991, 1995) proposent un modèle qui s’appuie autant sur une approche

Thurstonienne que sur une approche connexionniste pour modéliser l’identification absolue. Le modèle de sélection de la réponse repose sur un réseau de neurones comportant trois couches. Dans ce réseau, la stimulation sensorielle est transformée, suivant un processus dans lequel il y a du bruit, en une représentation interne

unidimensionnelle où chaque stimulus est associé à une valeur moyenne. Par la suite, la représentation interne est à son tour transformée de façon à permettre la sélection d’une des n réponses, chaque réponse correspondant à une unité de sortie du réseau. Ce modèle propose que l’effet courbe et les effets contextuels sont la conséquence à la fois d’une représentation Thurstonienne et du processus de sélection de la réponse (Lacouture, Li et Marley, 1998 ; Lacouture et Marley, 1991, 1995). L’accent passe donc des processus sensoriels et perceptifs aux processus de sélection de la réponse et à la représentation des Stimuli pour expliquer les phénomènes en identification absolue. De plus, les travaux de Lacouture et Marley (1991, 1995) fournissent un cadre de travail avec lequel il est possible de modéliser non seulement les PR mais également les TR. Cependant, l’effet de distance est le seul effet de séquence expliqué par ce modèle.

La rétroaction

Il existe plusieurs types de rétroaction (feedback) pouvant être fournie au

participant lors de Γexécution d’une tâche. Par exemple, le participant peut recevoir une rétroaction cognitive (cognitive feedback). Plutôt que de fournir la réponse attendue, la rétroaction cognitive consiste à donner 1) de !’information sur la tâche à effectuer (e.g., les critères de décision), 2) de !’information cognitive (e.g., la fréquence et la distribution des réponses du participant lors d’essais précédents), et 3) de !’information sur la relation entre les deux composantes précédentes (functional validity information) comme, par exemple, un tableau mettant en lien les critères de décision et la distribution des réponses du participant (Balzer, Doherty et O’Connor, Jr., 1989). Dans la tâche d’identification absolue, le participant reçoit généralement une rétroaction sur les résultats (outcome

feedback), soit une rétroaction lui indiquant la réponse attendue à chaque essai. Elle se

présente habituellement sous la forme de la valeur numérique correspondant à la réponse attendue. Selon les stimuli utilisés dans l’expérience, la rétroaction peut-être de nature visuelle, auditive ou autre, et même impliquer plus d’une modalité. Par exemple, lors de !’utilisation de stimuli visuels, la rétroaction peut comprendre un son indiquant au

participant qu’il a commis une erreur alors que la bonne réponse est indiquée sur un écran cathodique. Même si peu de recherches ont étudié la rétroaction dans la tâche

d’identification absolue, son influence considérable sur les performances et les phénomènes comportementaux est reconnue par l’ensemble des chercheurs.

Il est important de noter que, malgré son importance, la rétroaction ne modifie aucunement la nature de la tâche d’identification absolue. Par exemple, le phénomène comportemental le plus robuste en identification absolue, l’effet courbe, n’est pas influencé par la présence ou l’absence de rétroaction (Berliner et al., 1977 ; Mori et Ward, 1995).

L’influence de la rétroaction sur la précision d’identification. Plusieurs études

portant sur !’identification absolue rapportent une augmentation de la précision d’identification avec !’utilisation de la rétroaction (Braida et Durlach, 1972 ; Chase,

Bugnacki, Braida et Durlach, 1983 ; Eriksen, 1958 ; Mori, 1989 ; Mori et Ward, 1995 ; Siegel, 1972 ; Ward et Lackhead, 1970, 1971). Ces résultats peuvent varier d’une faible hausse de la PR (Eriksen, 1958) à une augmentation de la précision de plus de 35% (Siegel, 1972). Cette variation dépend du type de stimuli utilisés et des caractéristiques individuelles des participants qui effectuent la tâche (Braida et Durlach, 1972). Il est même possible, quoique plus rare, que la précision d’identification diminue avec l’ajout de la rétroaction (Eriksen, 1958). Selon Ward et Lockhead (1970), la seule différence majeure qui existe entre la présence et l’absence de rétroaction demeure la plus grande étendue des erreurs lorsque le participant n’est jamais informé de la bonne réponse.

Quelques chercheurs concluent qu’en identification absolue, !’augmentation de la précision par la présence d’une rétroaction correspond à une hausse de la quantité

d’information traitée par le participant (Eriksen, 1958 ; Mori, 1989 ; Ward et Lockhead, 1970, 1971). Bien que la rétroaction accroît la transmission de !’information, la capacité de traitement peut varier en fonction des différences individuelles et selon les

caractéristiques des stimuli (Braida et Durlach, 1972). L’étude d’Eriksen (1958), reprise en partie par Mori (1989), démontre que, dans une tâche d’identification absolue avec rétroaction de difficulté modérée, la quantité d’information transmise est supérieure à la quantité d’information transmise dans une tâche plus facile ou plus difficile.

Selon le modèle de Braida et Durlach (1969), le stimulus présenté à l’essai précédent et la rétroaction qui est donnée servent à renforcer l’encodage des points d’ancrage, ce qui diminue la variation de leur représentation interne (Braida et Durlach, 1972 ; Purks, Callahan, Braida et Durlach, 1980). Ceci amène une augmentation de la précision des réponses. Ainsi, Purks et al. (1980) proposent que l’effet courbe soit plus prononcé lorsqu’il y a une rétroaction à chaque essai. Cependant, Chase et al. (1983) démontrent que cette augmentation de la précision des réponses est uniforme pour l’ensemble des stimuli et non uniquement pour les points d’ancrage.

La méthode des séquences alternatives. L’influence de la rétroaction sur les

des stimuli de Γexpérience (Mori, 1989). Afin d’étudier l’effet de la rétroaction sur la dépendance séquentielle, Mori (1993) a développé une méthode qui permet d’isoler cet effet. Dans la méthode des séquences alternatives (sequence-alternating method), à l’intérieur d’une même session expérimentale, des séquences d’essais avec rétroaction sont alternées avec des séquences d’essais sans rétroaction (Mori et Ward, 1995).

Chaque séquence avec rétroaction amène le participant à rétablir sa mémoire du contexte expérimental (Braida et Durlach, 1972 ; Marley et Cook, 1984) de façon à ce qu’elle soit toujours précise dans la séquence sans rétroaction qui suit. Le choix d’insérer 30 essais à chaque séquence est basé sur les résultats d’Eriksen (1958) qui démontrent que la

précision d’identification reste la même pour au moins les 26 essais sans rétroaction qui suivent les essais avec rétroaction (Mori et Ward, 1995). Grâce à cette méthode, la précision d’identification demeure constante dans les séquences avec et sans rétroaction (Mori et Ward, 1995).

L’influence de la rétroaction sur les effets de dépendance séquentielle. Dans une

tâche d’identification absolue avec rétroaction, le participant utilise son souvenir de la magnitude du stimulus présenté à l’essai précédent en plus de la valeur numérique de la rétroaction associée à ce stimulus comme point de comparaison pour identifier le stimulus présenté à un essai donné (Holland et Lockhead, 1968). Dans une tâche sans rétroaction, !’utilisation du stimulus précédent comme point de comparaison amène le participant, par phénomène d’assimilation, à faire des erreurs lorsqu’il s’agit d’une longue série d’essais (Ward et Lockhead, 1970). Par contre, !’utilisation de la rétroaction permet d’éviter cette suite d’erreurs, car la rétroaction correspond toujours à la valeur exacte du stimulus précédent. Ainsi, la rétroaction empêche l’assimilation erronée de la valeur d’un stimulus différent de celui présenté à l’essai précédent (Ward et Lockhead,

1970).

Même si !’utilisation de la rétroaction en identification absolue n’est pas

nécessaire pour observer les phénomènes d’assimilation (Garner, 1953 ; Wilding, 1971) et de contraste (Ward et Lockhead, 1970), les effets de séquence sont les phénomènes comportementaux les plus affectés par la rétroaction (Mori, 1989 ; Mori et Ward, 1995 ;

Ward et Lockhead, 1970, 1971). En effet, la dépendance séquentielle est plus grande lorsque aucune rétroaction n’est présentée au participant (Mori, 1993 ; Mori et Ward,

1995). De plus, l’importance de la dépendance de Rn à S״.! et à Rn-1 diminue avec

!’utilisation de la rétroaction (Mori, 1989 ; Mori et Ward, 1995 ; Ward et Lockhead, 1970,1971). Alors que, sans rétroaction, la dépendance de Rn à Rn-1 est plus forte que sa

dépendance à Sn-1, la dépendance de Rn à R״.! est plus faible que sa dépendance à Sn-1 en

présence de rétroaction (Mori et Ward, 1995 ; Ward et Lockhead, 1970, 1971). Ces résultats peuvent être interprétés de la façon suivante : le participant utilise !’information des essais précédents en laquelle il a le plus confiance pour effectuer son jugement. Comme la rétroaction correspond à la valeur exacte de Sn-1, le participant utilise Sn-1

comme standard de comparaison pour répondre, sachant qu’il peut avoir confiance en cette information. Lorsque aucune rétroaction n’est présentée, le participant ne peut savoir avec certitude quel stimulus a été présenté à l’essai précédent. Il utilise donc !’information provenant de Rn-1 pour répondre puisque celle-ci correspond à ce qu’il

pense être Sn_!.

Les résultats de Mori (1989) démontrent l’influence de la rétroaction dans des conditions où la quantité d’information disponible est manipulée. Lorsque la quantité d’information disponible est très grande, la présence de rétroactions diminue la

dépendance de Rn à Rn.! et à Sn.!. Toutefois, lorsque la quantité d’information disponible est plus petite, !’utilisation de rétroactions diminue la dépendance de Rn à .R״.!, mais augmente sa dépendance à Sn-1·

Mori et Ward (1995) démontrent que l’influence de la rétroaction et l’influence du nombre de stimuli sur les effets de séquence sont indépendantes. L’influence de la

rétroaction sur la dépendance séquentielle reste la même peu importe la grandeur de l’ensemble stimulus. De plus, la dépendance séquentielle devient plus grande avec !’augmentation du nombre de stimuli utilisés dans la tâche, et ce tant dans des conditions où une rétroaction est présentée à chaque essai que dans des conditions où il n’y a aucune rétroaction.

Le modèle de la détermination du critère (Treisman, 1985 ; Treisman et Faulkner, 1984 ; Treisman et Williams, 1984) appuie les résultats obtenus par Ward et Lockhead (1970, 1971), Mori (1989) et Mori et Ward (1995). Ainsi, le modèle postule que seul le mécanisme de détection est affecté par la rétroaction. En présence de rétroaction, le mécanisme de détection est actif seulement si la réponse précédente est égale ou très près de la valeur de la rétroaction qui lui est associée. En l’absence d’une rétroaction, toutes les réponses peuvent être utilisées par le mécanisme de détection. Ce postulat explique pourquoi la dépendance de Rn à Rn_! est plus forte lorsque aucune rétroaction n’est

disponible que lorsqu’une rétroaction est donnée (Mori et Ward, 1995). Le modèle prédit également que la dépendance de Rn à Sn_! est plus grande en présence qu’en absence de rétroaction. L’influence du mécanisme de stabilisation sur le critère de réponse est relativement plus grande lorsque la rétroaction réduit le nombre d’essais pour lesquels le mécanisme de détection est actif (Mori et Ward, 1995).

La notion de rétroaction proposée dans le modèle de la détermination du critère est uniquement basée sur une rétroaction disponible à chacun des essais (Treisman, 1985). Pourtant, Mori et Ward (1995) démontrent que l’influence de la rétroaction peut persister jusqu’à 30 essais de suite alors qu’aucune rétroaction n’est donnée. Pour expliquer ce phénomène, Mori et Ward (1995) proposent qu’une rétroaction disponible à chaque essai influence le système de référence en diminuant la variabilité de la

représentation interne des stimuli, influence qui persiste pour une série d’essais

subséquents sans rétroaction. Cette explication est similaire à celle de Braida et Durlach (1972) qui stipule que la rétroaction renforce la mémoire à long terme du contexte, c’est- à-dire de l’ensemble stimulus.

Les écrits sur !’identification absolue démontrent bien l’influence de la rétroaction sur les performances et les phénomènes comportementaux de la tâche. Que la rétroaction soit présentée à chacun des essais ou qu’elle le soit sur une séquence d’essais alternée avec une séquence d’essais sans rétroaction (Mori et Ward, 1995), elle affecte l’effet de dépendance séquentielle (Mori, 1989 ; Mori et Ward, 1995 ; Ward et Lockhead, 1970,

1971). De plus, l’influence de la rétroaction n’est pas la même selon le niveau de difficulté de la tâche (Eriksen, 1958 ; Mori, 1989).

Cependant, toutes ces études utilisent une rétroaction qui indique toujours la bonne réponse au participant, c’est-à-dire la valeur numérique associée au stimulus présenté à un essai donné. Dans ce cas, la réponse à un essai donné dépend plus du stimulus présenté à l’essai précédent qu’à la réponse donnée à l’essai précédent (Mori, 1989). La corrélation entre Sn-1 et la rétroaction de l’essai précédent (F״.!) doit

logiquement être très élevée. En effet, la rétroaction donnée au participant l’informe sur la valeur numérique associée au stimulus présenté à l’essai précédent et, de cette façon, le participant se sert davantage de cette information que de la réponse qu’il a émit à l’essai précédent pour répondre à un essai donné.

La fausse rétroaction. L’influence d’une rétroaction n’informant pas toujours le

participant correctement, ou fausse rétroaction (misinformative feedback ou false

feedback), a été étudié dans le cadre de travaux portant plus particulièrement sur

!’apprentissage de concepts unidimensionnels et multidimensionnels. Les auteurs (Bourne, Jr., 1963 ; Johannsen, 1962 ; Honorton, 1971 ; Morin, 1955 ; Pishkin, 1960) observent tous le même phénomène, soit une baisse de performance avec !’augmentation du pourcentage de fausses rétroactions. Boume, Jr. (1963) note la présence

d’apprentissage malgré !’utilisation de fausses rétroactions. Cependant, le rythme

d’apprentissage est plus lent qu’en l’absence de fausse rétroaction, et varie en fonction du pourcentage de fausses rétroactions. De plus, l’influence de l’emploi de fausses

rétroactions est plus grande lorsque la complexité de la tâche d’apprentissage augmente (Pishkin, 1960).

Dans le domaine de la perception, Henriksen (1971) utilise de fausses rétroactions dans une tâche de temps de réaction. Dans cette étude, les participants doivent réagir le plus rapidement possible à l’apparition d’un bruit blanc d’une intensité-cible, parmi des bruits blancs d’autre intensité. Dans la condition contrôle, les participants ne reçoivent aucune rétroaction. Les participants des deux autres conditions sont informés que le TR

moyen est de 150 ms, et qu’une réponse rapide est donnée après 100 ms alors qu’une réponse lente est émise après 200 ms. La fausse rétroaction consiste à informer le

participant que son TR moyen après un certain nombre d’essais est, soit autour de 200 ms (condition rétroaction-lente), soit autour de 100 ms (condition rétroaction-rapide).

Henriksen observe une diminution des TR dans les deux conditions dans lesquelles la rétroaction est manipulée par rapport aux TR de la condition contrôle. L’absence de différence entre les groupes rétroaction-lente et rétroaction-rapide suggère que ce n’est pas le type de rétroaction manipulée mais bien la présence de fausses rétroactions qui influence les performances des participants. Les résultats cette étude montrent également la présence d’un effet de séquence sur les TR, tant dans la condition contrôle que dans les deux conditions expérimentales. Cependant, il ne semble pas que l’importance de cette dépendance séquentielle soit différente d’un groupe à l’autre. Enfin, Henriksen observe toujours l’effet des fausses rétroactions après 24 heures. Il conclut que la manipulation de la rétroaction affecte les processus de réponse plutôt que les processus perceptifs, puisque les modifications dans les processus de réponse sont davantage persistantes que des changements dans les processus perceptifs. Π est a noter que moins de 20% des participants ont mis en doute la véracité de Γinformation fournie par les rétroactions.

L’utilisation de fausses rétroactions a été peu et même jamais étudiée pour des tâches psychophysiques comme !’identification absolue. Il existe donc peu d’information sur la façon dont la présence de rétroactions erronées influence les effets de dépendance séquentielle, la représentation interne de l’ensemble des stimuli et la perception du niveau de difficulté de la tâche d’identification absolue.

Objectifs

La présente recherche vise à étudier l’influence du niveau de difficulté perçue sur la performance dans une tâche d’identification absolue de stimuli perceptifs

unidimensionnels. À l’aide de deux expériences, l’étude cherche d’abord à vérifier la relation entre la perception du niveau de difficulté de la tâche et le niveau réel de difficulté. Par ailleurs, cette recherche a pour but de démontrer que le phénomène de