Кия сид 2019 отзывы владельцев: Kia Ceed 2019, 1.6., 5 , , , , 128 ..

Предпосылка этой истории о порочности довольно прочная и открывает множество возможностей.К сожалению, все они были разбазарены … если они вообще когда-нибудь реализовывались. И это главный недостаток.

Однако неясно, откуда берутся семена в названии. Похоже, что главный герой этой истории, Маркус Милтон, заражен паразитом. Тот, который его дочь нашла в раковине. Вот еще одна небольшая неясность — это существо влияет на Маркуса или Маркус сломлен. Это не единственная двусмысленность, которая мешает проекту. Их слишком много, чтобы перечислить.Когда все остается без ответа, это делает все несущественным и несущественным. Вы не можете относиться к этому, поэтому вы не вкладываете себя в историю.

И это не единственное слабое место в истории. Персонажи тонкие, как бумага, двухмерные, что мешает и ослабляет сказку.

theDIRECTION-0.75

Оуэн Лонг, который также написал эту пародию, гораздо лучший режиссер, чем писатель. Есть несколько очень хороших кастрюль и подметателей. В основном они связаны с Маркусом, идущим по саду, или его дочерью, бегущей по нему после нахождения раковины.В остальном достаточно средний и простой. Плохо то, что это ничего не добавляет к истории, а просто фундаментально рассказывает историю в картинках.

Немного воображения и изобретательности в нескольких мрачных сценах очень помогли бы. Даже в более обычных сценах другой ракурс камеры здесь или изменение освещения там могли бы творить чудеса.

Я должен признать, что сцены, где паразит становится видимым, являются лучшими частями фильма с точки зрения съемки.Мне особенно понравился сценарий объятия паразита, хотя он не был таким жутким, как должен быть, и небольшое раскрытие сцены в подвале.

theTEMPO-0.5

Как и рассказ, он тусклый и вялый. Я считаю, что Лонг нашел лекарство от бессонницы. Когда история смешивается с этим вялым темпом повествования, вам приходится бороться, чтобы держаться подальше. Некоторым это помогло бы, если бы меня действительно волновала история или персонажи. Если вы собираетесь рассказывать сказку на более медленной скорости, эта сказка и ее участники должны быть интересными.

theACTING-1.25

Это был самый большой сюрприз за весь фильм. Актерская игра варьируется от нормального до хорошего. По крайней мере, Тревор Лонг, который изображает Маркуса, лучше актер, чем его родственники, писатель или режиссер. У Тревора даже есть экранное присутствие, и это немного приподнимает фильм. Но этот небольшой рост срывается, когда Лили, Андреа Чен, делит с ним экранное время. Маркус и Лили — запрещенные любовники … но между ними нет никакой химии. Поистине ужасная вещь, когда это должна быть извращенная история любви.

theGRATIFICATION-0.75

Помимо пары сцен, о которых я упомянул выше, в этом медленном и скучном фильме мало что может понравиться. История должна быть более четкой. На некоторые загадки нужно было ответить, пусть даже нечетко. Персонажи должны были быть более правдоподобными и мясистыми. Направление требовало большей энергичности и энергичности. И темп нужно было менять.

theSCORE-4

Я бы никому не рекомендовал этот фильм. Это не ужастик, может быть монстр, но ужаса нет — вообще никаких ощутимых эмоций.Мне было бы трудно назвать это фантастикой, драмой или научной фантастикой. Здесь так мало чего, что трудно классифицировать.

Держитесь подальше от этого.

Приходи и проверь мои списки-диаграммы, в данном случае «Абсолютный ужас», чтобы узнать, где находится этот фильм … или найти что-нибудь получше для просмотра.

«Seeds» — The Hollywood Reporter

Дебютный полнометражный фильм Оуэна Лонга — это готический ужастик, включающий убийство, психологические разоблачения, гигантских насекомых и темы педофилии и инцеста.Таким образом, можно подумать, что это будет скучно. Каким-то образом фильму удается бросить вызов этим ожиданиям, рассказывая свою жуткую историю со всем волнением, наблюдая за ростом растения. Несмотря на стильный дизайн и убедительное исполнение Тревора Лонга (Netflix Ozark ), Seeds никогда не приживается.

После интригующего пролога, связанного с убийством полураздетой молодой женщины с крыльями бабочки, основная история начинается с прибытия упомянутого убийцы, Маркуса (Лонга), в роскошное прибрежное поместье его семьи в Новой Англии.Он надеется на одиночество, но должен изменить свои планы, когда его брат (Крис МакГарри) неожиданно прибывает и просит Маркуса позаботиться о его дочери-подростке Лили (Андреа Чен) и ее младшем брате Спенсере (Гарр Лонг), пока он тренируется. семейные вопросы.

Суть Стильно, но пусто.

ДАТА ВЫПУСКА 13 сен 2019

Это создает сцену для медленно нарастающей эротической напряженности между выпивающим таблетки, явно обеспокоенным Маркусом и его молодой племянницей, которая, кажется, полна решимости соблазнить его.Вот и все, что касается сюжета: фильм превращается в повторяющиеся сцены с тревожным взаимодействием Маркуса с Лили, некоторые из которых являются реальными, а некоторые — воображаемыми. Между тем, его психологическое ухудшение отражается в физических проявлениях гигантского паука, который в какой-то момент обнимает Лили своими ногами, и существа с щупальцами, которое, кажется, растет. Последнее предзнаменовано в ранней сцене на пляже, где Лили поднимает морскую ракушку, в которой находится крошечное животное, которое быстро убирает свои щупальца.

Ближе к концу истории Маркус частично превращает стиль Metamorphosis в какое-то насекомое, возможно, богомола, подобного тем, которых его молодой племянник держит в банке. Это всего лишь одна из многих идей, которых фильм затрагивает, но никогда не получает удовлетворительного развития, как если бы сценарист Стивен Вейсман (по рассказу режиссера Лонга) набросал набросок, но никогда не потрудился заполнить пробелы.

Чтобы компенсировать размытость повествования, режиссер использует различные стилистические приемы, включая галлюцинаторные визуальные эффекты, нестандартное редактирование и резкие музыкальные реплики, чтобы дезориентировать зрителя.Все работает до определенной степени, но темп настолько ледяной, что фильм граничит с инертностью.

Метафор предостаточно, в том числе дом с плохой электропроводкой, которая коррелирует с ошибочными умственными процессами главного персонажа. Излишне говорить, что совсем не удивительно, когда пожилой персонаж второго плана идет в подвал, чтобы проверить это, и встречает безвременный конец.

Фильм, конечно, не уклоняется от провокационных тем, предлагая множество изображений полураздетой или обнаженной Лили.Похотливость, возможно, была бы простительна, если бы тревожная природа отношений была исследована более глубоко, но вместо этого она в основном производит впечатление эксплуатации.

Чен, безусловно, знойная молодая соблазнительница, но она также демонстрирует пустоту, которая даже более выражена, чем основная неопределенность ее характера. Главный актер Лонг (брат режиссера) гораздо эффективнее передает эмоциональную дезинтеграцию Маркуса, но его интенсивные усилия в конечном итоге сводятся на нет из-за непреднамеренной глупости материала.

Производство: Барнофо, Амброзино / Дельмонико
Дистрибьютор: Uncork’d Entertainment, Dark Star Pictures
В ролях: Тревер Лонг, Андреа Чен, Гарр Лонг, Кевин Брезнахан, Крис МакГарри
Режиссер: Оуэн Лонг
Сценарист: Стивен Вайсман
Продюсеры: Энтони Амброзино, Оуэн Лонг, Юни Лонг
Исполнительный продюсер: Юни Лонг
Оператор-постановщик: Ын-а Ли
Художник-постановщик: Кевин С. Ланг
Художник по костюмам: Дебора Ньюхолл
Редактор: Рон Лен
Композиторы : Эрик Дель Агила, Рон Лен
Кастинг: Джон Барба, Лиза Филдс

91 минута

Различия, типы, применение, эффекты и многое другое

С момента утверждения первого препарата на основе каннабидиола (CBD) Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) потребители стали все больше интересоваться преимуществами семян конопли и масел CBD. .

Во-первых, важно отметить, что существует много путаницы в названиях этих продуктов. «Конопляное масло» — это еще один способ обозначения CBD-масла. Однако некоторые люди могут также относиться к маслу семян конопли как к конопляному маслу.

Масло семян конопли и масло CBD — очень разные продукты.

В масле CBD используются стебли, листья и цветы конопли. Они содержат более высокую концентрацию CBD, соединения с множеством потенциальных преимуществ для здоровья.

Между тем, масло семян конопли получают из семян растения Cannabis sativa . Семена не содержат CBD, но они по-прежнему имеют богатый профиль питательных веществ, жирных кислот и полезных биоактивных соединений, которые также могут быть полезны для здоровья.

Лучшее понимание масла семян конопли и масла CBD может позволить как врачам, так и потребителям выбрать наиболее безопасный и подходящий продукт.

Продолжайте читать, чтобы узнать больше о различиях между маслом семян конопли и маслом CBD.И семена конопли, и масло CBD содержат ряд соединений, которые могут быть полезны для здоровья.
Изображение предоставлено: RJ Sangosti / The Denver Post через Getty Image.

Масло семян конопли получают из семян растения Cannabis sativa . Он содержит омега-6 и омега-3 жирные кислоты, гамма-линоленовую кислоту и другие пищевые антиоксиданты. В нем также много витаминов группы B и витамина D.

Люди не получат кайф при использовании масла семян конопли, поскольку оно не содержит тетрагидроканнабинола (THC) и практически не содержит CBD.

Использует

Люди не используют масло семян конопли в развлекательных целях. Это связано с тем, что уровни THC и CBD, которые вызывают психоактивные эффекты, либо ограничены, либо отсутствуют.

Некоторые пищевые добавки содержат масло семян конопли из-за высокого содержания в нем жирных кислот омега-3 и омега-6, гамма-линоленовой кислоты и питательных антиоксидантов.

Другое использование масла семян конопли включает производство одежды и волокон.

Как это работает

Некоторые люди предполагают, что масла семян конопли могут помочь людям поддерживать хорошее сердечно-сосудистое здоровье, улучшая:

• общий холестерин
• холестерин липопротеинов высокой плотности
• холестерин липопротеинов низкой плотности
• , доказательства его эффективности для этих целей неясны.

  Эффекты и преимущества

  Когда производители добавляют масло семян конопли в пищевые продукты, такие как закуски, хлеб, печенье и йогурт, оно является отличным источником питательных веществ. Он богат ненасыщенными жирными кислотами и незаменимыми аминокислотами.

  Масло семян конопли также имеет несколько возможных преимуществ, в том числе:

  • снятие запоров
  • улучшение здоровья сердечно-сосудистой системы
  • изменение иммунной системы
  • улучшение состояния кожи
  • улучшение состояния желудочно-кишечного тракта

  Некоторые другие возможные преимущества семян конопли масло включает:

  • противоопухолевые эффекты
  • антиоксидантные эффекты
  • антивозрастные эффекты

  Масло семян конопли также содержит другие компоненты, которые могут принести пользу потребителям.

  Как это сделано?

  Производители извлекают масло семян конопли из семян конопли.

  Поскольку масло получают из семян, а не из листьев, цветов или стебля растения каннабис, масло семян конопли не содержит ТГК.

  Риски и побочные эффекты

  Употребление масла семян конопли безопасно.

  Однако это может не принести пользы сердечно-сосудистой системе, как считают некоторые люди. Некоторые потребители также сообщают о проблемах с пищеварением, но эти эффекты могут проявляться не у всех.

  Менее 0,3% от сухого веса масла семян конопли содержит ТГК, поэтому люди вряд ли испытают его при употреблении.

  Узнайте больше о потенциальных преимуществах семян конопли здесь.

  Люди обычно могут найти на рынке три различных типа масла CBD:

  • масло CBD полного спектра, которое содержит все соединения растения каннабиса, включая THC (но на очень низком уровне)
  • CBD широкого спектра действия масло, которое содержит несколько соединений, но не THC
  • Масло CBD, полученное с использованием изолята CBD, которое содержит только CBD

  Важно отметить, что, поскольку эти термины не регулируются, некоторые производители могут использовать их как взаимозаменяемые.

  Люди всегда должны проверять Сертификат анализа (COA) продуктов CBD. Обычно это тестирование проводит третье лицо. Проверка сертификата подлинности — единственный способ полностью понять, что именно содержит нефтепродукт CBD.

  Использует

  Некоторые люди используют масла CBD для предполагаемых лечебных преимуществ.

  Например, люди могут использовать продукты, полученные из CBD, для:

  • эпилепсии
  • боли и воспаления
  • тревоги и депрессии
  • управления зависимостью
  • воспалительных состояний кожи
  • нейродегенеративных состояний

  Помимо противоэпилептических эффектов CBD, исследователям все еще необходимо подтвердить другие потенциальные терапевтические преимущества CBD.

  Поскольку масло CBD полного спектра содержит THC, некоторые люди могут использовать его в рекреационных целях, поскольку оно оказывает психоактивное действие. Другие эффекты THC могут включать предотвращение тошноты и рвоты.

  Эти масла могут также содержать меньшие количества других фитоканнабиноидов и терпеноидов, которые могут иметь другие эффекты, требующие дальнейшего изучения.

  Узнайте больше о потенциальных преимуществах масла CBD для здоровья здесь.

  Как это работает

  Исследователи все еще пытаются определить, как CBD влияет на организм, но они предполагают, что он работает несколькими способами, в том числе:

  • ингибированием обратного захвата эндоканнабиноидов
  • активацией временного рецепторного потенциала ваниллоида 1, который играет роль в регулировании боли и g-сопряженный рецептор 55
  • , повышающий активность рецепторов серотонина

  THC в масле CBD полного спектра связывается с рецептором CB1 в эндоканнабиноидной системе, и это отвечает за его психоактивные эффекты.

  Масла CBD полного и широкого спектра действия могут также содержать бета-кариофиллен, который может связываться с рецепторами CB2. Исследователи все еще изучают функцию рецепторов CB2.

  Эффекты и преимущества

  Некоторые компоненты различных масел CBD обладают определенными эффектами.

  В следующей таблице приведены некоторые компоненты масел CBD и их потенциальные эффекты:

  Исследователи все еще изучают эффекты компонентов в продуктах, полученных из CBD.

  Как это сделано?

  Масло CBD получают из цветов и листьев растения. С помощью специализированных процессов экстракции, таких как экстракция диоксида углерода, производители могут извлекать экстракт, богатый CBD и другими компонентами.

  Хотя производителям необходимо сохранить все компоненты в неприкосновенности для нефтепродуктов CBD полного спектра, им нужно только извлечь CBD для изолята CBD.

  Риски и побочные эффекты

  Исследования показывают, что продукты, полученные на основе CBD, безопасны и имеют ограниченные побочные эффекты.Хотя информация о безопасности различных масел CBD отсутствует, исследователи изучили побочные эффекты отдельных ингредиентов в продуктах, полученных из CBD.

  Например, не было сообщений о побочных эффектах, когда участники принимали 300 миллиграммов (мг) CBD в день в течение до 6 месяцев. Исследование также продемонстрировало отсутствие побочных эффектов, когда люди принимали до 1500 мг в день в течение месяца.

  Более крупные исследования эффектов Epidiolex, препарата CBD для людей с эпилепсией, сообщили о некоторых побочных эффектах.К ним относятся:

  • усталость
  • снижение аппетита
  • диарея
  • повышенные функциональные тесты печени

  Эксперты советуют людям, которые хотят использовать продукты, полученные на основе CBD, убедиться, что они могут доверять их источнику. Неправильная маркировка и неправильные производственные процессы могут подвергать людей воздействию загрязнителей или THC в изоляте CBD или масле CBD широкого спектра действия.

  Сегодня правила маркировки продуктов в США неясны. Чтобы выбрать подходящий и безопасный продукт, эксперты предлагают убедиться, что:

  • производители не использовали растворители при экстракции
  • U.S. Министерство сельского хозяйства сертифицировало его как органический
  • продукт прошел тестирование на пестициды и гербициды
  • на этикетке четко указана эффективность

  Люди, которые хотят использовать масла CBD или другие продукты, полученные из CBD, должны поговорить с врачом или квалифицированным специалистом Сначала клиницист по каннабису, так как CBD может мешать приему некоторых других лекарств.

  Узнайте больше о некоторых из лучших масел CBD, доступных здесь.

  Масло семян конопли и масло CBD получают из растения каннабис.Масло CBD получают из цветов, листьев и стеблей, в то время как масло семян конопли использует экстракт семян растения каннабис.

  Продукты, содержащие семена конопли и масла CBD, обычно не вызывают высоких уровней, поскольку уровни THC, если таковые имеются, как правило, очень низкие.

  Как масло CBD, так и масло семян конопли имеют множество потенциальных преимуществ для здоровья, но, поскольку исследования ограничены, ученые должны продолжать их изучение.

  Обзор исследований познания через призму сетевых представлений, процессов и динамики

  Наука о сетях предоставляет набор количественных методов для исследования сложных систем, включая человеческое познание.Хотя когнитивные теории в различных областях во многом основаны на сетевой перспективе, применение методологий сетевой науки для количественного изучения познания до сих пор ограничено. Этот обзор демонстрирует, как подходы сетевой науки были применены к изучению человеческого познания и как сетевая наука может уникальным образом адресовать и предоставлять новое понимание важных вопросов, связанных со сложностью когнитивных систем и процессов, которые происходят в этих системах.Опираясь на литературу по науке о когнитивных сетях, уделяя особое внимание семантическим и лексическим сетям, мы утверждаем три ключевых момента. (i) Наука о сетях обеспечивает мощный количественный подход для представления когнитивных систем. (ii) Сетевой подход позволяет ученым-когнитивистам достичь более глубокого понимания человеческого познания, фиксируя, как структура, то есть лежащая в основе сеть, и процессы, действующие в сетевой структуре, взаимодействуют, создавая поведенческие явления. (iii) Сетевая наука обеспечивает количественную основу для моделирования динамики когнитивных систем, операционализируемых как структурные изменения в когнитивных системах в различных временных масштабах и разрешениях.Наконец, мы выделяем ключевые вехи, которых необходимо достичь в области науки о когнитивных сетях по мере развития, чтобы обеспечить непрерывное понимание природы когнитивных структур и процессов.

  1. Введение

  Сети повсюду. Друзья, с которыми вы общаетесь в реальной жизни и в социальных сетях, образуют вашу социальную сеть. Веб-страницы образуют сеть, по которой вы перемещаетесь при просмотре всемирной паутины. То же самое относится к дорогам, железнодорожным путям или водным путям для навигации в реальном мире.За последние два десятилетия все большее количество исследований применяли методологии сетевой науки в различных областях науки для изучения сложных систем (например, [1–3]). Сложные системы включают в себя несколько компонентов, которые взаимодействуют друг с другом, вызывая сложное поведение. Это включает человеческий мозг и когнитивные процессы, которые он вызывает, такие как память и язык (например, [4–8]). Наука о сетях основана на математической теории графов и предоставляет набор мощных количественных методов для исследования этих систем как сетей (например,г., [9]).

  В последние годы сетевая наука стала популярным инструментом в изучении структур и динамики на нейронном уровне мозга [3, 10]. Несмотря на богатый потенциал методов, в исследованиях когнитивных явлений эти инструменты применялись в меньшей степени. Этот обзор направлен на обсуждение того, как подходы сетевой науки были применены к изучению человеческого познания и как сетевая наука может уникальным образом адресовать и проливать новый свет на важные вопросы, связанные с когнитивными системами и процессами, которые происходят в этих системах.В частности, мы стремимся установить следующие три пункта путем углубленного обсуждения существующей литературы по науке о когнитивных сетях. Этот обзор состоит из трех разделов, в каждом из которых рассматривается одна из трех проблем.

  (1) Наука о сетях обеспечивает количественный подход к представлению когнитивных систем . Одной из важных целей когнитивной науки является моделирование когнитивных структур, например семантической памяти — нашей памяти о фактах или событиях (например, [5, 11, 12]) и ментального лексикона — той части долговременной памяти, где лексическая представления хранятся (например,г., [8, 13, 14]). Эта цель формализации когнитивных представлений отражена в разнообразии используемых подходов, включая символические подходы (например, [15]), коннекционистские или нейросетевые подходы (например, [16–18]) и их комбинации (например, , [19, 20]). Мы утверждаем, что подход сетевой науки может обеспечить мощную альтернативную основу для моделирования и количественной оценки когнитивных представлений в различных областях. Сетевая наука предоставляет набор вычислительных инструментов, которые позволяют ученым-когнитивистам явно исследовать структурные свойства когнитивных систем — чего может быть трудно достичь, например, с помощью коннекционистских подходов, когда структура когнитивной системы скрыта в черном ящике. «скрытых» слоев [21].Раздел 2 посвящен когнитивным представлениям и архитектурам, демонстрируя, как подходы сетевой науки могут использоваться для представления и описания структурных свойств когнитивных систем. Этот раздел также знакомит читателя с базовой терминологией сетей.

  (2) Сетевая наука способствует более глубокому пониманию человеческого познания, позволяя исследователю рассмотреть, как сетевая структура и процессы, действующие в сетевой структуре, взаимодействуют, чтобы произвести поведенческие явления .Еще одна сильная сторона подхода сетевой науки — способность не только количественно оценивать аспекты, связанные со структурой когнитивных систем, но и моделировать процессы, которые действуют в этих системах. Например, для модели извлечения памяти обычно требуются два основных компонента — представление воспоминаний и процесс их извлечения. В рамках сетевого подхода эти компоненты могут быть смоделированы, например, как сетевое представление, которое изображает семантическую память как сеть схожих концепций и процесс случайного блуждания, который случайным образом проходит через семантическую сеть, испуская последовательность узлов, которая приближает выходные данные процесса поиска, реализуемого случайным блужданием, которое проходит через базовую структуру сети.Как правило, совместное рассмотрение структуры и процесса естественным образом вытекает из сетевого подхода и обеспечивает экономное описание человеческого поведения и познания в таких областях, как семантическая память и лексический поиск. Раздел 3 посвящен процессам, происходящим в когнитивных и лексических сетях. Мы подчеркиваем, как полное понимание когнитивных процессов требует внимательного рассмотрения того, как структура когнитивной системы взаимодействует с процессами, чтобы учесть сложное поведение человека.

  (3) Наука о сетях обеспечивает основу для моделирования структурных изменений в когнитивных системах в различных масштабах . Еще одна область исследований, в которую глубоко вовлечены ученые-когнитивисты, касается развития и упадка когнитивных систем [8]. Исследования в таких областях, как овладение языком и когнитивное старение, показали, что когнитивные системы динамичны и чувствительны к изменениям в языковой среде [22], накоплению опыта с течением времени [23, 24] и дефициту или другому возрастному снижению сенсорная обработка [25].Динамические изменения могут происходить в более длительных временных масштабах, отражающих долгосрочное накопление опыта, и меньших временных масштабах, отражающих динамическую природу семантической памяти в ответ на различные контексты и экспериментальные задачи [26]. Мы показываем, как методы сетевой науки могут предоставить новые способы количественной оценки и моделирования динамики в этих областях. Раздел 4 посвящен динамике когнитивных сетей и, в частности, обсуждает исследования, посвященные факторам, которые приводят к структурным изменениям в сети и, следовательно, в познании и поведении в различных временных масштабах.

  Когнитивная наука широко использовала методологии сетевой науки для изучения взаимосвязей между словами и понятиями (например, [5, 11, 27, 28]), помимо приложений к социальным отношениям (например, [29]). В то время как широкий спектр когнитивных конструкций может быть представлен в виде сети, обзор будет в первую очередь сосредоточен на исследованиях, посвященных изучению памяти и связанных с языком явлений с использованием сетей. Тем не менее, мы отмечаем, что сетевая наука может быть ценным инструментом, выходящим далеко за рамки изучения слов и понятий (см. Таблицу 1), и побуждаем исследователей задуматься о том, как методы сетевой науки могут быть использованы для решения широкого спектра исследовательских вопросов в когнитивных науках.

  включая свободные ассоциации, общие черты, таксономию, совпадение, семантические роли Когнитивная сеть Узлы Края Соответствующие области исследования Words79 Семантическая сеть Приобретение языка; когнитивное старение; семантическое праймирование; креативность / проницательность; когнитивный поиск и навигация; семантическая память Сеть сходства форм Слова Фонологическое или орфографическое сходство Лексический поиск; производство; речевые ошибки; отзыв памяти; изучение слов Синтаксическая сеть Слова; фразы; предложения Сотрудничество; разбирать деревья; синтаксические зависимости Приобретение языка; языковая эволюция; синтаксическое обучение Концепция сети Концепции; идеи Сотрудничество; причинный; сходство функций Обучение; объем памяти; формирование концепции Информационная сеть Фигуры; фотографий; любая единица информации Временное взаимодействие; коммуникация; трансмиссия Статистическое изучение внешней структуры; передача информации Клинические, личностные сети Симптомы; черты характера; элементы анкеты Статистические взаимосвязи, такие как частичные корреляции; коморбидность Клиническая психопатология; расстройства личности Социальная сеть Люди Дружба; подписчики в социальных сетях; личное взаимодействие Коллективное решение проблем; принимать решение; эхо-камеры; поляризация

  2.Когнитивные конструкции как сети

  Сети состоят из двух элементов: узлов, , которые представляют концептуальные объекты, представляющие интерес (например, людей, веб-сайты или слова), и ребер, , которые представляют отношения между этими объектами (например, дружба, гиперссылки) , или семантическое сходство). В то время как дополнительные аспекты могут рассматриваться, как это делается в двусоставных и мультиплексных сетях (определенных ниже), определения этих двух основных элементов в системе обучения достаточно, чтобы формализовать систему как сеть и использовать мощные инструменты, предоставляемые сетевой наукой.Сетевые подходы часто основываются на том факте, что отношения между узлами (то есть ребрами) могут быть такими же важными, как и сами узлы, если не более важными. Первой задачей при изучении когнитивных систем как сетей является осмысленное представление этих систем в терминах узлов и ребер.

  2.1. Сетевые представления когнитивных систем

  Когнитивная наука традиционно проявляет большой интерес к словам и концепциям как к основе мышления, рассуждений и общения (например,г., [37]). Много исследований было посвящено изучению свойств слов, таких как их частота в естественном языке, их валентность или их конкретность (например, [38]). Хотя эти усилия сыграли важную роль в прогнозировании поведения человеческой памяти и лексического поиска, исследователи также обнаружили, что многое можно получить, рассматривая отношения между словами в сетевом представлении. Рассмотрим, например, задачу свободной ассоциации, которая требует, чтобы участники свободно генерировали ассоциативные ответы на заданный сигнал, т.е.е., отвечая словами dog , purr и kitten на ключевое слово cat [31, 39, 40]. Эти ассоциативные ответы могут быть представлены как семантическая сеть, например, путем определения узлов как слов и ребер как ассоциативной силы между словами, то есть вероятности того, что одно слово названо как ассоциация с другим словом. Такое представление данных позволило исследовать, что степень слова, популярная метрика узлов, полученная из сети (определенная ниже), предсказывает, насколько хорошо слова можно выучить [28, 41].

  Ассоциативная сила — один из многих вариантов построения сети слов. Границы между словами также могут быть построены на основе количества общих признаков (например, понятия банан и сыр связаны, поскольку они оба имеют желтый цвет; [42], см. Также [43]), их семантические отношения , например, синонимия (например, happy и joy имеют схожие значения), гипернимия (например, клен, — это дерево ) и меронимия (например,г. у птицы клюв ; см. [44]), их фонологическое сходство (т. е. слова, которые звучат одинаково, связаны друг с другом; [32, 45, 46]), их орфографическое сходство (т. е. слова, имеющие схожее написание, связаны друг с другом; [47 , 48]), их взаимодействия в натуралистической речи [49], статистике языковых корпусов [50] и вручную аннотированных отношениях синтаксической зависимости ([51, 52]; см. [53], обзор). Точно так же исследования изучали различные языковые единицы, отличные от слов, путем сопоставления букв [54, 55], слогов или сегментов [56] или целых документов [57] на узлы.Кроме того, в исследовании применялись методы сетевой науки для изучения семантической [58], стилистической [59, 60], типологической [61–63] и фонологической [45, 64] структуры языков, отличных от английского. На рисунке 1 показаны примеры когнитивных сетей.

  
  

  Минимальным требованием для представления когнитивной системы в виде сети является идентификация узлов и ребер. Однако можно представить гораздо больше информации. Например, сети могут быть указаны с несколькими типами узлов, чтобы различать сигналы и ответы в ассоциативной сети, создавая двудольную сеть [36].Точно так же сети могут быть определены с несколькими типами ребер, например, для представления как фонологического, так и семантического сходства между словами, создавая мультиплексную сеть [65, 66]. Наконец, края могут быть взвешенными, и , направленными на , чтобы отражать силу и направленность взаимосвязи, соответственно. Направленность и сила были использованы для учета, например, того факта, что контрольное слово вызывает реакцию с большей частотой, чем наоборот, как, например, в случае с собакой , часто указывает ответ кость , но кость лишь изредка указывает на dog , с более высокими ассоциациями с такими словами, как скелет или тело вместо этого [31, 36].

  Построение сетей оставляет исследователю большую свободу и дает возможность представить самые разные когнитивные системы в виде сетей. Например, развивающаяся область сетевой психометрии представляет статистические отношения между личностными чертами или элементами в вопроснике по симптомам в виде сети, стремясь лучше понять причинную структуру человеческой личности и психологических расстройств (см. Обзоры [67, 68]). Этот подход быстро внедряется в исследованиях личности и в клинических исследованиях как плодотворная альтернатива традиционным подходам, использующим моделирование латентных переменных, которое предполагает наличие латентной переменной, которая объясняет психологические и личностные расстройства, тогда как сетевой подход делает упор на взаимосвязи (т.е., края) между симптомами и важностью рассмотрения причинных путей, которые могут привести к возникновению расстройства (например, [69–72]). Более того, сети использовались для представления внешней среды, в которую встроены люди, такой как их социальная сеть или информационное пространство, в которое вовлечены учащиеся. Новые работы показывают, что количественная оценка таких внешних структур может привести к новому пониманию ряда тем, представляющих глубокий интерес для когнитивистов, включая влияние размера социальной сети говорящего на языковую обработку [73], эволюцию языка [74, 75], как учащиеся представляют свое концептуальное понимание совокупности знаний [76–78], решение проблем и принятие решений в группах [79, 80] и как учащиеся могут извлекать внешнюю структуру мира с помощью статистического обучения [81, 82] ].См. Таблицу 1 для обзора различных типов когнитивных сетей и соответствующих тем когнитивной науки.

  Таким образом, представление когнитивных структур в виде сети обеспечивает высокую степень гибкости для исследователей, исследующих различные когнитивные явления (см. Таблицу 1). Узлы и ребра в любой когнитивной сети должны представлять теоретически мотивированные конструкции, с узлами, изображающими соответствующий и релевантный масштаб представления, а ребра, определяющие значимые отношения между узлами [83].Выбор представления сети можно сравнить с выбором измерительного прибора. Различные сетевые представления раскрывают разные аспекты лежащей в основе когнитивной системы. В конечном итоге исследователь должен решить, на каких аспектах сделать акцент.

  2.2. Как можно охарактеризовать сетевые структуры?

  Ключевым преимуществом изучения когнитивных систем как сетей является доступность надежных, хорошо зарекомендовавших себя количественных показателей и инструментов, отражающих долгую историю теории графов и ее математических основ [84], а также ее постоянное совершенствование и развитие (для например, в области мультиплексных сетей, [85]).В этом разделе мы представляем общие меры, используемые для количественной оценки аспектов сетей в трех масштабах структуры в сетевых представлениях: (i) микроскопическая структура, т. Е. «Взгляд узла» на структурные свойства отдельных узлов и ребер, (ii) мезомасштаб, включающий подмножество узлов и подструктур, которые они образуют, и (iii) макромасштаб, то есть «взгляд на сеть», обобщающий всю структуру сети. Чтобы подчеркнуть, как эти три различных шкалы предоставляют новые возможности для изучения познания, мы рассмотрим меры по каждой из этих шкал и то, как они использовались для улучшения нашего понимания познания.

  2.2.1. Микроскопические сетевые меры

  На микроскопическом уровне сетевой анализ исследует различные свойства узлов и ребер, чаще всего фокусируясь на количественной оценке «важности» узла в представлении графа с помощью мер центральности [86–88].

  Одним из популярных способов измерения центральности узла является градусов узла, , то есть количество ребер, подключенных к узлу. Узлы более высоких степеней напрямую связаны с большим количеством узлов в сети и могут играть важную роль, например, в обмене информацией по сети [4].Степень узла также определяет «размер окрестности» узла, свойство, которое часто используется в контексте фонологических и орфографических сетей словоформ для прогнозирования времени лексического поиска, где края обычно представляют собой расстояние редактирования одной фонемы [89] или одна буква [90]. Здесь степень узла определяет степень сходства словоформы с другими словоформами.

  Еще одним свойством узлов, полученным из его непосредственного окружения, является коэффициент локальной кластеризации , который характеризует степень, в которой соседи узла взаимосвязаны.В частности, коэффициент кластеризации измеряет степень, в которой соседи узла также являются соседями друг друга (аналогично понятию транзитивности в социальных сетях, то есть ваши друзья также являются друзьями друг друга; [91]). Как показано на рисунке 2, слово с одинаковой степенью может иметь разные значения, отражающие различия во внутренней структуре их окрестностей. Подобно степени узла, коэффициент кластеризации узла будет влиять на поток информации через узел и вокруг него.В этом направлении недавние психолингвистические исследования показали, что люди чувствительны к нюансам в структуре сходства слов, которые операционализируются. Коэффициент кластеризации слов имеет небольшое, но измеримое влияние на то, как люди распознают устные [30] и письменные слова [48, 92], воспроизводят речь [93], изучают новые слова [94] и вспоминают слова в задачах на запоминание [95].

  
  

  И степень узла, и коэффициент локальной кластеризации учитывают только непосредственную окрестность интересующего узла.Чтобы охарактеризовать важность узла за пределами его непосредственного окружения, можно использовать такие меры, как центральность по близости или центральность по PageRank. Центральность по близости вычисляется как величина, обратная средней длине кратчайшего пути (более подробно описанной ниже) ко всем другим узлам в сети [96]. Центральное значение близости слов, вычисленных из сетей фонологического и орфографического сходства, как было показано, влияет на речевое [97] и визуальное распознавание слов [48], эффективность именования картинок среди людей с афазией [98] и производительность в задаче умственной навигации [99]. Центральное место в рейтинге страниц широко известен как алгоритм, используемый для ранжирования веб-сайтов в результатах поиска Google [100]. Центральность PageRank можно представить как «текучую среду», которая течет по сети и объединяется в наиболее важных узлах. Общая идея состоит в том, что более важные узлы (веб-сайты) получают больше «текучести» (поддержки) от узлов (веб-сайтов), которые сами по себе важны рекурсивно. Хотя центральность PageRank была разработана с целью оптимизации веб-поиска, Гриффитс, Стейверс и Фирл [41] показали, что реализация алгоритма PageRank в языковых сетях лучше способна учесть ответы людей в задаче беглости по сравнению с традиционными предикторами. такие как частота слов или ассоциированная частота — предполагая сильные параллели между механизмами, лежащими в основе успешного поиска информации в поисковых системах и в человеческой памяти.

  Наконец, кратчайший путь или кратчайшее расстояние между двумя узлами можно использовать для раскрытия информации о взаимосвязи (несоседних) узлов, а не самих узлов. Например, длина пути между двумя узлами в когнитивных и языковых сетях влияет на неправильное восприятие произносимых слов [101], суждения о семантическом родстве [27, 102] и эффективность именования картинок у людей с афазией [98].

  Было показано, что многие другие сетевые меры, которые мы не обсуждаем здесь подробно для краткости, имеют измеримое влияние на поведение человека.Эти меры включают ассортативное смешивание по степени [103], ключевым игрокам [104, 105], независимо от того, находится ли узел в самом большом связном компоненте сети или в более мелких связанных компонентах [106, 107], сетевую связность более широкого окружения узла, которое включены его непосредственные соседи и несоседние слова [108], а также многие другие, которые еще предстоит тщательно изучить в когнитивных науках, такие как центральность промежуточности (см. [109], где подробно рассматривается влияние различных сетевых показателей на языковую обработку, и [110] для обзора различных мер центральности).

  2.2.2. Мезоскопические сетевые меры

  На мезоскопическом уровне исследования были сосредоточены на структуре сетевого сообщества. Сообщества относятся к группировке узлов в подсети на основе их связности, то есть того, насколько сильно они взаимосвязаны. Чтобы идентифицировать сообщества в сетях, существующие алгоритмы стремятся максимизировать связность внутри кластеров при минимизации связи между кластерами [111]. Идентификация сообществ и узлов, которые они включают, может дать интересную информацию о когнитивной системе.В области языка, например, обнаружение сообщества может использоваться для идентификации семантических полей или категорий [11]. Способность алгоритмов обнаружения сообществ описывать сеть в терминах набора сообществ обычно фиксируется с использованием показателя, известного как модульность [111, 112]. Например, исследования на нейронном уровне мозга [113–115] последовательно показали, как структура сообщества нейронных сетей изменяется с прогрессированием нескольких различных психопатологий [116, 117].

  Недавние исследования также подчеркнули важность модульности когнитивных сетей как в здоровых, так и в клинических популяциях [46, 118–120]. Например, было обнаружено, что семантическая сеть людей с высокофункциональным аутизмом (синдром Аспергера) демонстрирует более высокую модульность, чем согласованные элементы управления, что предлагает одно из возможных объяснений их жесткости в обработке языка [118]. Более того, высокая модульность, наблюдаемая в фонологической сети, была предложена для ограничения распространения активации в лексическом поиске [46], а более высокая модульность, наблюдаемая в семантических сетях, была отрицательно связана с индивидуальными различиями в творческих способностях [34, 121].

  2.2.3. Меры макроскопической сети

  Меры макроскопической структуры сетей говорят об общей организации сетей в отличие от структур на уровне узлов или сообществ. Эти меры могут выявить новые свойства системы, видимые только при рассмотрении сети в целом, которые могут играть важную роль в поведении системы. Ниже мы описываем макроскопические сетевые показатели, которые использовались для изучения когнитивных систем.

  Средние измерения узла .Сети обычно характеризуются средними значениями локальных показателей на основе узлов, описанных выше, таких как средняя степень, средняя длина кратчайшего пути и средний (локальный) коэффициент кластеризации (например, [11, 28]). Один паттерн, который часто возникает в различных системах, известен как структура малого мира , характеризующаяся высокой локальной кластеризацией и умеренной средней длиной кратчайшего пути по сравнению с подобными по размеру, согласованными по плотности, случайно нарисованными сетями [91]. Это свойство маленького мира может иметь важное значение для познания по двум причинам.Во-первых, было обнаружено, что структуры малого мира являются почти универсальным свойством сетей реального мира в различных областях, включая биологические сети (например, [122, 123]), социальные сети (например, [124]) и информационные сети (например, , [125]). Во-вторых, небольшие мировые структуры могут возникать в результате систематических процессов роста, которые могут адаптироваться к ограничениям окружающей среды, чтобы создать полезную структуру. Например, было сказано, что небольшая мировая структура сетей мозга отражает компромисс между короткими нейронными расстояниями между областями мозга и затратами, связанными с созданием этих связей, с выводом, что структура небольшого мира может предоставить средства для оптимизации организационной структуры. структура нейронов [113].Идея оптимизированной организации в мозговых сетях связана с идеей эффективности сети , имея в виду способность сети быстро обмениваться информацией (Таблица 2; [126]).

  9 0070 Срок / переменная Определение количество узлов, в графике количество ребер,, на графике плотность сети отношение количества ребер к максимальному количеству возможных ребер расстояние, кратчайший путь между узлом где средняя длина кратчайшего пути, средняя длина кратчайшего пути между парами узлов диаметр, наибольшая кратчайшая па th между узлами центральность близости , обратная сумме длины кратчайших путей между узлом i и всеми остальными узлами в графе градусов, количество ребер, прикрепленных к узлу средняя степень, среднее количество ребер на узел в сети коэффициент локальной кластеризации, количество ребер между соседями узла, деленное на максимальное количество ребер между этими соседями где средний коэффициент кластеризации, средний коэффициент кластеризации узлов в сети модульность, доля ребер, которые попадают в подгруппы узлов минус ожидаемая доля, если ребра были распределены случайным образом, диапазон средняя эффективность, мера об эффективности обмена информацией в сети Самый большой связанный компонент Самая большая группа узлов в сети, которые соединены друг с другом в один компонент распределение степеней, распределение вероятностей степеней узла в сети степенной показатель для распределения степеней Малая мировая структура сеть ш с короткой средней длиной пути и относительно высоким коэффициентом кластеризации (относительно случайного графа с аналогичной плотностью) безмасштабная сеть сеть со степенным распределением, распределенным по степенному закону

  «Маленький мир» также является повсеместным признаком многих типов языковых сетей, включая семантические сети [28], фонологические сети различных языков [32, 45], орфографические сети английского языка [ 48] и синтаксические сети [52]; хотя мы отмечаем, что некоторые люди спорят о полезности измерения структуры малого мира, поскольку Уоттс и Строгац [91] показали, что даже чрезвычайно структурированная решетка будет демонстрировать структуру маленького мира, когда вводится небольшое количество случайных перестроек ребер.Подобно аргументу, касающемуся сетей мозга, свойства небольшого мира в языковых сетях могут возникать из-за двух конкурирующих аспектов изучения и использования языка — отличительности (например, каждый объект имеет уникальное отображение слов) и ограничений памяти (например, самый простой язык для изучения. это тот, где одно слово относится ко всему). Эти две конкурирующие особенности языка могут привести к появлению локальных кластеров с похожим значением и формой, но с низкой средней длиной пути из-за влияния ограничений памяти, приводящих к повторному использованию слов и сублексических сегментов [50, 127].Наконец, небольшая мировая структура в семантических и лексических сетях может дать важные ключи к разгадке того, как структура таких когнитивных систем может быть использована для максимизации эффективности поисковых процессов в семантической памяти или предотвращения катастрофических сбоев в лексических структурах [11, 128] .

  Распределение по степеням . Распределение градусов , P (k) , сети указывает, сколько узлов имеют заданное количество соединений в сети (т.е.е., его степень). Во многих естественных сетях многие узлы имеют низкую степень (несколько соединений) и несколько узлов имеют очень высокую степень (много соединений). Распределение степеней некоторых сетей часто лучше всего аппроксимируется степенным законом (см. Clauset et al. [129] для контраргумента к идее о том, что степенные законы точно отражают распределения степеней в сетях.), Так что и обычно упоминается как безмасштабные сети , когда показатель степени γ находится между 2 и 3 [129, 130].Термин безмасштабный относится к тому факту, что моменты второго и более высокого порядка стремятся к бесконечности, подразумевая, что распределение степеней имеет бесконечную дисперсию. Безмасштабные распределения степеней включают узлы со степенью, намного превышающей среднюю степень сети, которые часто называют концентраторами. Свойство сетей не масштабировать было связано с устойчивостью сети к случайным сбоям узлов. То есть, исследования процессов перколяции показали, что связность в безмасштабных сетях выдерживает непрерывное случайное удаление ребер дольше, чем сети с другими распределениями степеней [131].

  Распределения степеней семантических сетей последовательно следуют приблизительному степенному закону распределения с показателями наиболее подходящих степенных законов, сходящимися в ~ 3 (см. Рисунок 3, слева; [28]). Это было продемонстрировано в семантических сетях, построенных из свободных ассоциаций [31] и из более сложных семантических отношений (например, WordNet; [44]), предполагая общие черты в семантической организации значений слов ([132]; но см. [133]) . С другой стороны, степени распределения фонологических сетей различных языков, по-видимому, лучше всего соответствуют усеченному степенному закону ([45]; см. Рисунок 3, справа), который имеет значение для моделей-кандидатов роста сети.

  
  

  Чтобы учесть повсеместность безмасштабных распределений степеней, наблюдаемых в естественных сетях, Барабаши и Альберт [134] предложили влиятельную модель роста сети, известную как предпочтительное присоединение , где по мере добавления новых узлов в сеть эти узлы с большей вероятностью будут подключены к узлам с более высокой степенью (т. е. с большим количеством подключений). Следовательно, слова с высокой связью с большей вероятностью приобретут новые связи, что приведет к эффекту «богатый — становишься богатым».Стейверс и Тененбаум [28] предположили, что рост семантических сетей мог происходить аналогичным образом, путем концептуализации предпочтительного присоединения как процесса семантической дифференциации, при котором слова могут быть изучены, если они соединяются с другими словами с множеством различных значений. увеличение словарного запаса ребенка и помощь ребенку в изучении различных значений слов. Усеченный степенной закон фонологических сетей может вместо этого предполагать, что на рост фонологической сети воздействует другой базовый процесс.

  2.3. Методологические инструменты и ресурсы для анализа когнитивных сетей

  В этом разделе мы демонстрируем выбор ресурсов, доступных для ученых-когнитивистов, заинтересованных в оценке и анализе когнитивных сетей. Количество доступных наборов инструментов с открытым исходным кодом для проведения когнитивного сетевого анализа быстро растет; ниже мы рассмотрим неполный список наиболее актуальных ресурсов, которые позволяют анализировать, моделировать и визуализировать когнитивные и языковые сети.

  NetworkToolbox: Методы и меры для мозгового, когнитивного и психометрического сетевого анализа [135]: этот набор инструментов R всесторонне реализует методы сетевого анализа и теории графов, используемые в нейробиологии, когнитивной науке и психологии. NetworkToolbox включает в себя различные методы фильтрации для психометрических сетей и оптимизацию затрат и эффективности для мозговых сетей (https://cran.r-project.org/web/packages/NetworkToolbox/index.html).

  SemNetCleaner: автоматизированный инструмент очистки семантических и лингвистических данных [136]: этот пакет R реализует несколько функций, которые автоматизируют очистку, преобразование в двоичную форму и проверку орфографии текстовых данных.Он также удаляет множественное число и непрерывные строки, сводит и завершает текстовые данные для семантического сетевого анализа (https://cran.r-project.org/web/packages/SemNetCleaner/index.html).

  memnet: Сетевые инструменты для исследования памяти [24]: memnet предоставляет набор инструментов сетевой науки, эффективно применяемых для исследования человеческой памяти. Пакет memnet R содержит методы для вывода сетей из данных о беглости речи, реализации моделей роста сети и разнообразных (переключающихся) процессов случайного блуждания, а также инструменты для анализа и визуализации сетей (https: // cran.r-project.org/web/packages/memnet/index.html).

  spreadr: Моделирование активации распространения в сети [137]: Spreadr позволяет учёным-когнитивистам и психологам проводить компьютерные симуляции, которые реализуют активацию распространения в сетевом представлении (https://cran.r-project.org/web/packages / spreadr/index.html).

  SNAFU: Утилита семантической сети и беглости речи [33]: SNAFU предоставляет психологам инструменты для создания семантических сетей на основе данных категории / вербальной беглости (например,g., назовите как можно больше животных за 1 минуту) и для сравнения семантических сетей разных групп или индивидуумов (https://alab.psych.wisc.edu/projects/2017/12/08/snafu.html) .

  The Aging Lexicon Project [8]: Aging Lexicon Project содержит ресурсы, связанные с изучением ментального лексикона на протяжении всей жизни, в том числе ресурсы для измерения и представления языковой среды, инструменты для количественной оценки и моделирования ментального лексикона на протяжении всей жизни. продолжительность жизни, а также исчерпывающий список лингвистических норм открытого доступа, корпусов естественного языка и данных поведенческих мегастудий (https: // ageinglexicon.github.io/).

  Набор инструментов для подключения к мозгу [138]: Набор инструментов для подключения к мозгу — это комплексный набор сценариев MATLAB, предназначенный для анализа сетей. Хотя некоторые из скриптов, скомпилированных с помощью этого набора инструментов, были в основном разработаны для анализа сетей мозга, они также хорошо подходят для анализа когнитивных сетей (https://sites.google.com/site/bctnet/).

  Психометрический сетевой анализ: Хотя это выходит за рамки этого обзора, важно отметить, что несколько наборов инструментов R были разработаны для анализа психометрических сетей (т.д., анализ психометрических анкет как сетей для изучения психопатологии и личности). К таким инструментам относятся qgraph (https://cran.r-project.org/web/packages/qgraph/index.html), bootnet (https://cran.r-project.org/web/packages/bootnet/index. html) и mlVAR (https://cran.r-project.org/web/packages/mlVAR/index.html). За подробностями обращайтесь к Эпскэмпу, Борсбуму и Фриду [139].

  2.4. Резюме

  В этом разделе представлен обзор различных сетевых показателей на микро-, мезо- и макроуровнях и выделены случаи, когда эти сетевые показатели предсказывали поведение человека или давали новое понимание человеческого познания, преимущественно из области языковой обработки. и семантическая память.Кроме того, мы суммируем неполный список основных наборов инструментов, которые могут позволить ученым-когнитивистам оценивать и анализировать когнитивные сети.

  3. Процессы в когнитивных сетях

  Теперь мы обратимся к моделям, которые могут учитывать процессы, происходящие в когнитивных сетях, описанных выше. В этом разделе мы начнем с обзора классической теории активации распространения в когнитивной психологии и обсудим расширения, основанные на моделях случайного блуждания, которые популярны в исследованиях сетевых наук.Затем мы обсуждаем, как эти процессы могут учитывать поведенческие результаты, реализованные в сетевом представлении, и обеспечивать понимание скрытых когнитивных процессов из различных областей человеческого познания, включая лексический поиск, творчество, когнитивный поиск и навигацию.

  3.1. Когнитивные процессы в сетях

  Ключевым преимуществом подхода сетевой науки, актуального для когнитивной науки, является то, что можно формализовать процессы, которые действуют в структуре сети.Одна из первых попыток концептуализировать когнитивные процессы в сети узлов и их взаимосвязей была сосредоточена на семантической памяти человека для объяснения сложной таксономии человеческого мышления [140, 141]. Когда их просят проверить утверждения, такие как малиновка — животное или малиновка — птица , участникам обычно требуется больше времени, чтобы проверить первое утверждение по сравнению со вторым [142]. Чтобы учесть это несоответствие времени отклика, предполагалось, что семантическая память человека демонстрирует древовидную сетевую организацию, в которой узлы представляют концепции, а ребра представляют, являются ли слова элементами концепции более высокого порядка.В такой сети триада, малиновка , птица и животное , образует линию, в которой малиновка соединена с птицей и птица соединена с животным . Любой процесс рассуждений, стремящийся определить, связаны ли два понятия, по крайней мере, косвенно через отношения «содержится внутри», следовательно, должен будет пройти через два ребра, чтобы проверить первое утверждение (т. Е. Ребра, изображающие малиновку, являются птицей и птицы — животные ), но только один край для проверки второго (т.е., край, который изображает малиновку, — это птица ). Эта модель сетевой обработки представляет собой один из классических примеров, объясняющих поведенческие явления как комбинацию базового сетевого представления и процесса, действующего в сети.

  Позже Коллинз и Лофтус [27] обобщили идею о том, что сетевая структура в тандеме с процессом поиска может объяснить поведение человека, и разработали теорию распространения активации в семантической памяти (см. Также [143]).Ключевой вклад этой теории состоял в том, чтобы сделать явным процесс, работающий в семантической сети при выполнении когнитивной задачи, и связать выходы этого процесса с производительностью участников и временем отклика. В частности, в теории распространения активации предполагалось, что чтение или размышление о концепции активирует концепцию и что эта активация распространится на соседние концепции в сети, запуская связанные концепции и облегчая их поиск. Процесс распространения активации, предложенный Коллинзом и Лофтусом [27], неявно предполагает наличие некоторого когнитивного ресурса (т.д., активация), которая может быть назначена конкретным узлам, распределена между подключенными узлами в заранее определенной сети и затухает со временем (как формально реализовано в [143, 144]; см. также [137]). Этот разброс активации быстро затухает со временем и на расстоянии в семантической сети [145]. В целом, успех учетной записи активации распространения демонстрирует важность формализации процесса, охватывающего поиск в рамках когнитивного представления.

  Наука о сетях предоставляет новые способы расширения первоначальной концепции распространения активации, предложенной Коллинзом и Лофтусом [27], путем формализации моделей распространения поверх сетевых представлений.Процессы распространения в сети независимо использовались для экстенсивного изучения и прогнозирования эпидемий распространения болезней и заразных идей среди населения (например, [146, 147]). Модели распространения, разработанные в этих областях, можно аналогичным образом использовать и адаптировать для изучения того, как информация или активация «распространяется» в когнитивной сети. Несмотря на то, что существуют различные реализации моделей распространения в сети, одной из основных идей, демонстрирующих силу таких моделей сетевых процессов, является понятие случайного блуждания по сети.Модель случайного блуждания — это наивный процесс поиска, который перемещается от узла к узлу в зависимости от набора вероятностей перехода, определяющих вероятность перехода от одного узла к любому из его непосредственно связанных соседних узлов. Обратите внимание, что в сочетании с параметром затухания модель случайного блуждания становится похожей на модель активации распространения [6]. Однако, несмотря на их схожесть, существуют заметные различия в реализациях и целях распространения активации в традициях Коллина и Лофтуса [27] и в моделях случайного блуждания сетевых ученых.В частности, модели случайного блуждания создают отдельные пути, пройденные в ходе обхода (например, упорядоченный список слов; см. Рисунок 4), тогда как процесс распространения активации создает шаблон уровней активации между узлами в сети и то, как они меняются с течением времени. В отличие от случайных блужданий, активация распространения представляет собой совокупное долгосрочное поведение, возникающее из лежащего в основе базового процесса, который можно смоделировать как случайное блуждание. Модели распространения предоставляют средства для изучения существующих когнитивных теорий и идей, таких как распространение активации, и имеют возможность учитывать индивидуальные процессы принятия решений, а также описывать функционирование различных когнитивных систем.В последние годы различные эмпирические исследования продемонстрировали, как поиск в памяти можно смоделировать как процесс случайного блуждания по семантической памяти, и продемонстрировали предсказательную силу при учете человеческого поведения [33, 148–151].

  
  

  В оставшейся части этого раздела мы более подробно продемонстрируем недавнюю эмпирическую работу, показывающую, как поведенческие данные экспериментов могут быть использованы для обеспечения более глубокого понимания взаимодействия структуры и процессов, происходящих в когнитивных и лексических сетях.Каждый последующий раздел посвящен отдельной когнитивной области — в частности, лексическому поиску, творческим процессам, а также поиску и навигации в когнитивных сетях — которые опираются либо на процесс случайных блужданий, либо на теоретическую конструкцию распространения активации для учета соответствующих поведенческих результатов. Последний раздел посвящен ключевым дебатам в когнитивной науке, касающимся сложностей распутывания структуры и процесса в области когнитивного поиска, и попыткам показать, как методы сетевой науки могут способствовать этой важной дискуссии.

  3.2. Лексический поиск

  Теория распространения активации, предложенная Коллинзом и Лофтусом [27], предлагает схему механистического объяснения нескольких психолингвистических исследований, изучающих влияние сходства на языковую обработку. Как упоминалось в разделе 2.2.1 (Микроскопические сетевые измерения), сетевые показатели, такие как степень, коэффициент локальной кластеризации, центральность близости и многие другие, могут быть рассчитаны для отдельных слов. Критически эти особенности могут определять, как активация распространяется по сети и, таким образом, влияет на поведенческие характеристики в психолингвистических задачах и задачах памяти.Исследования, в которых изучались такие поведенческие задачи, показали, что слова с более сгруппированными окрестностями (слова с высокими значениями) медленнее реагируют на устные [30] и визуальные задачи распознавания слов [48, 92] и медленнее воспроизводятся [93], чем слова в менее сгруппированных районах. В этих психолингвистических задачах участникам обычно предъявляют слова, которые имеют высокие или низкие значения по определенному сетевому показателю (например, более высокие или низкие коэффициенты кластеризации, или более высокие или более низкие центральности близости), и отвечают на них, чтобы обнаружить их влияние. об эффективности лексического поиска, на что обычно указывают более быстрое время реакции и более высокая точность.Примеры таких психолингвистических задач включают лексическое решение, когда участники решают, представляет ли предъявленный стимул реальное слово или бессмысленное слово, и ускоренное наименование, когда участники зачитывают представленное слово вслух. Быстрое время реакции и высокий уровень точности при выполнении этих задач указывают на большую эффективность лексического поиска (то есть преимущество обработки или преимущество). Чтобы учесть влияние коэффициентов кластеризации при распознавании слов в отличие от неслов, Чан и Витевич [30] предлагают теоретическое объяснение, которое предполагает распространение процесса активации, действующего в фонологической сети, где структурные характеристики слова влияют на то, как активация распространяется по сети.Предполагается, что слова с низкими коэффициентами кластеризации получат большую активацию (и, следовательно, преимущество обработки) от своих соседей по сравнению со словами с высокими коэффициентами кластеризации, потому что активация в последнем случае с большей вероятностью будет разделена между соседями, что приведет к более низким уровням активации для целевое слово. Это представление о возможном механизме путаницы слов в рамках теоретической схемы активации распространения было дополнительно формализовано и подтверждено компьютерным моделированием, проведенным Витевичем, Эркалом и Адагарлой ([152]; см. Также [137]).

  Хотя процесс активации распространения, как обсуждалось выше, в основном связан с локальными структурными свойствами слов, процесс активации распространения также можно использовать для учета результатов, показывающих, что глобальные структурные аспекты слов в сети влияют на лексический поиск. Такие результаты предполагают, что центральность близости слов влияет на речевое и визуальное распознавание слов [48, 97], что размер компонента, в котором находятся слова (то есть, находится ли целевое слово в самом большом связном компоненте или изолированном), влияет на произносимое слово. распознавание, последовательный вызов и именование изображений [106, 107], и это ассортативное перемешивание по степени, тенденция для узлов с одинаковой степенью быть соединенными друг с другом, влияет на сбои в лексическом поиске [103].Среди этих результатов обнаружение преимущества обработки для слов с высокой степенью близости при распознавании устных слов [97] особенно интересно, поскольку это открытие противоречит общему выводу о том, что большее сходство не способствует распознаванию (например, степень и локальные эффекты кластеризации приводят к худшему распознаванию; [30, 89]). Однако, чтобы учесть преимущество обработки слов с высокой близостью к центральности, мы снова можем воспользоваться теорией распространения активации. Гольдштейн и Витевич [97] предполагают, что в результате активации лексических представлений, распространяющихся во времени, слова с высокой степенью близости будут накапливать большую активацию, чем слова с меньшей центральностью, из-за их топологически выгодного расположения в сети.Это более высокое накопление долгосрочной активации обеспечивает объяснение преимуществ обработки слов с высокой центральностью близости, которые противодействуют более непосредственным отрицательным эффектам размера соседства и кластеризации, а именно, что слова, которые находятся в структурно важных местах в сети, предлагаются иметь более высокие уровни активации в состоянии покоя из-за остаточной активации другими словами в сети.

  3.3. Творческие процессы

  Еще одна когнитивная область, в которой распространение активации оказалось мощным фреймворком, — это творчество.Теории творческого процесса приписывают ключевую роль распространению активации по памяти для учета индивидуальных различий в творчестве [153–155]. Такие теории предполагают, что творчество связано со способностью объединять вместе слабо связанные (т. Е. Далекие) концепции в новые концепции, одновременно новые и уместные. В среднем, чем дальше объединенные компоненты находятся в семантической сети, тем новее будет новая концепция [154]. В ряде исследований применялись методологии сетевой науки для изучения идеи о том, что творчество включает в себя сочетание отдаленных концепций.Эти исследования показали, как различия в семантической структуре памяти связаны с индивидуальными различиями в творческих способностях как на групповом уровне (рис. 5; [34]), так и на индивидуальном уровне [121]. В исследованиях на уровне группы семантические сети людей с низким и высоким уровнем творческих способностей измерялись с помощью задачи непрерывной свободной ассоциации, которая требовала от участников создания как можно большего количества ассоциаций, которые они могли придумать за одну минуту, для списка ключевых слов. Эти ответы затем использовались для определения перекрытия ассоциаций для всех пар ключевых слов (см.[27]), в результате чего возникли отдельные семантические сети низших и высших творческих личностей [34, 40]. Сети индивидуального уровня измерялись непосредственно с использованием суждений о родстве для всех возможных пар списка целевых слов. Такой подход позволил связать полученные семантические сети с индивидуальными показателями творческих способностей [121].

  
  

  Сосредоточившись на структуре макро- и мезоуровня, эти исследования показали, что более высокие уровни творчества были связаны с семантическими сетями, которые демонстрируют более высокие коэффициенты кластеризации, меньшую среднюю длину кратчайшего пути и более низкую модульность в структуре сообщества.Авторы утверждают, что структурные макроскопические свойства семантической сети высших творческих личностей способствуют распространению активации по сетевым сообществам в их семантической памяти, что приводит к генерации новых идей по мере того, как активация достигает узлов в сети, находящихся дальше друг от друга. Другие. Действительно, смоделированные случайные блуждания по семантическим сетям людей с низким и высоким творческим потенциалом показали, что смоделированные процессы поиска в семантической сети высоко творческих личностей достигли удаленных узлов и узлов с более слабыми отношениями ([156]; см. [157], для дальнейшая эмпирическая поддержка).Эти результаты демонстрируют, как сетевая наука может количественно исследовать, как структура когнитивной системы ограничивает обработку представления [153, 158].

  3.4. Ментальная навигация и когнитивный поиск

  Большое количество исследований показало, что люди ищут в своем внутреннем когнитивном пространстве таким же образом, как и во внешнем, физическом пространстве (например, [159–161]), подразумевая, что процессы пространственного и когнитивного поиска имеют аналогичные эволюционные корни [162].Представление семантической памяти в виде сетей по существу создает карту семантического пространства, которая позволяет математически отслеживать процессы поиска как пути в сети и делать прогнозы о том, как структурные свойства таких сетевых карт влияют на когнитивное поисковое поведение.

  В одном исследовании Iyengar et al. [99] участники играли в игру с преобразованием слов, которая требовала от них преобразования одного слова в другое, изменяя только одну букву за раз (например, ball — — t all — — tal e — — ta k e ).Эта игра в слова аналогична поиску пути в лексической сети словоформ. Результаты показали, что со временем участники начали активно использовать сетевые ориентиры, ключевые слова и слова с высокой степенью близости, чтобы значительно улучшить свою производительность как с точки зрения времени, так и с точки зрения минимального количества используемых словоформ. В другом исследовании люди смогли успешно идентифицировать кратчайший путь между начальным словом и целевым словом в пределах заранее определенной семантической сети на основе норм свободных ассоциаций [150, 163].Этот результат показывает, что люди способны активно использовать как глобальную, так и локальную структуру семантической памяти, чтобы оценить расстояние между двумя словами и использовать эту информацию для направления своего поиска (см. Также [164–166]).

  Подобные выводы были сделаны из более открытых поисковых задач, требующих от людей активного изучения своих мысленных представлений, таких как задачи по категориям и беглости букв. В задачах на беглость речи люди должны извлекать из памяти за фиксированный промежуток времени как можно больше элементов, принадлежащих к семантической категории (например,g., назовите всех животных, которых вы можете придумать) или слова, начинающиеся с определенной буквы (например, назовите все слова, начинающиеся с буквы «S»), как они могут [167, 168]. Предыдущая работа использовала поведенческие данные, полученные из задачи беглости, чтобы сделать вывод о структуре семантических сетей с помощью различных методов оценки или вывода (например, [33, 128, 169]), а также для анализа и сравнения макро- и / или мезоуровневой сетевой структуры. Это привело к важному пониманию структурных различий в семантических сетях между молодыми и пожилыми людьми [24, 170], менее творческими и очень творческими людьми [118, 171], первым и вторым языками двуязычных [172] и людьми с низкая или высокая открытость опыту, черта личности, связанная с интеллектуальным любопытством и активным воображением [173].

  Последовательности, которые люди создают в задачах на вербальную беглость (в частности, при перечислении элементов из семантической категории), однако, также могут быть использованы для изучения процессов поиска, задействованных, когда люди собирают свои ментальные репрезентации. Обнаружение того, что элементы с высокой семантической связью и многими общими характеристиками имеют тенденцию группироваться вместе (например, [174]), было предложено связать с активным процессом поиска, который динамически переключается между сигналами поиска [160, 161, 175, 176]. Другая работа показала, что информация на микроуровне (на уровне узла), такая как центральность PageRank, была наиболее предсказуемой для запоминания слов [41] и что модели процессов, такие как случайные прогулки, могут учитывать данные о беглости слов ([33, 148]; Goñi et al., 2010). Преобладающий вопрос в этом направлении исследований заключается в том, лучше ли объяснять такие процессы поиска процессом поиска пищи или случайным блужданием, остается открытым для дискуссий и исследований ([177]; см. Следующий раздел).

  В совокупности рассмотренные выше исследования предоставляют важную информацию о том, как люди перемещаются и извлекают информацию из своих семантических и лингвистических сетей. Сильные поведенческие доказательства и подходы, основанные на моделях, показывают, что люди могут успешно искать свои ментальные представления гибкими способами для выполнения различных когнитивных задач, таких как преобразование слова в другое слово, поиск в семантическом пространстве как можно быстрее и эффективнее, или создание творческих идей.Способность сетевых процессов улавливать поведенческие различия предполагает, что перспектива сетевой науки предоставляет способы формулировать проверяемые гипотезы в отношении того, как люди получают доступ к этим когнитивным структурам и перемещаются по ним.

  3.5. Распутывание структуры и процесса

  Критическая и открытая дискуссия в когнитивной сетевой науке заключается в том, можно ли получить представление о сетевой структуре и представлениях независимо от процессов поиска, действующих на них.Эта дискуссия возникает из-за того факта, что и основная структура, и процесс, работающий с представлением, достаточно гибки, чтобы производить широкий спектр поведения. Рассмотрим, например, задание на беглость речи по категории страны (т.е.назовите столько стран, сколько сможете придумать), в котором участники могут использовать различные поисковые подсказки, чтобы помочь им выполнить задание. Для участника, который использует географические отношения между странами как поисковую подсказку, Франция и Испания будут очень близкими, тогда как Франция и Французская Полинезия будут очень далекими.С другой стороны, для участника, который использует фонологические (звуковые) отношения между названиями стран в качестве поисковой подсказки, Франция и Испания теперь далеки, тогда как Франция и Французская Полинезия будут близкими, как у них один и тот же первый звук. Исследования показали, что люди могут гибко переключаться между такими стратегиями поиска, по сути создавая «червоточины» в памяти, где в пространстве памяти (на мгновение) создаются ярлыки для соединения ранее далеких концепций ([161]; см. Также [178]).

  Проблема неопределенности, которая связана с представлением о том, что процессы репрезентации и поиска могут быть мощными объяснениями человеческого поведения, была в центре недавних дебатов о моделях задачи вербальной беглости. При моделировании вербальной беглости с использованием семантического пространства, извлеченного из корпуса текста, Hills et al. нашли свидетельства активного процесса поиска, который динамически переключается между подкатегориями семантического пространства [160, 179]. Вскоре после этого Эбботт, Остервейл и Гриффитс [148] утверждали, что простая модель случайного блуждания, работающая в семантической сети, построенной из свободных ассоциаций — модель, которая не требует процесса переключения , а не , — одинаково правдоподобна как механизм поиска в задания на беглость речи, предполагающие, что более простая модель может воспроизвести оригинальные результаты, полученные Хиллсом, Джонсом и Тоддом [160].Однако Abbott et al. оценили словесный поиск беглости в сети на основе данных свободных ассоциаций, которые, как впоследствии утверждали Джонс, Хиллс и Тодд [180], могут уже содержать следы базовых процессов поиска в семантической памяти, что делает ненужным учет таких отслеживает с помощью сложной модели поиска.

  Было несколько попыток разделить процесс и структуру (например, [177, 181]). Один из подходов к решению этой проблемы заключается в разработке исследовательских проектов, которые напрямую сравнивают гипотезы, основанные на представлении, с гипотезами, основанными на процессах, на основе одного и того же типа поведенческих данных.Одна такая попытка была недавно проведена Kenett et al. [171], которые исследовали взаимосвязь между структурой семантической сети, творческими способностями и интеллектом на большой выборке людей. Выборка участников была разделена по двум параметрам — низкая / высокая креативность и низкий / высокий интеллект, и были оценены и сопоставлены сети категорий животных всех групп. Авторы обнаружили, что творческие способности и интеллект были связаны с различными структурными аспектами семантической сети, что было оценено с помощью задания на беглость речи.В частности, интеллект был связан с более высокой средней длиной кратчайшего пути и модульностью, тогда как креативность была связана с более высокими свойствами «малой мироздания» семантической сети. Принимая интеллект в качестве прокси для вклада процессов когнитивного контроля, таких как внимание и рабочая память, и творчества как эмерджентного свойства базовой сетевой структуры, эти результаты предполагают различный вклад в процесс и представления и демонстрируют один возможный путь для разделения этих двух.

  Суть этой открытой дискуссии о влиянии структуры и процесса на когнитивные репрезентации заключается в том, что до тех пор, пока одно из двух не будет четко идентифицировано, трудно, если не невозможно, сделать убедительные выводы на основе данных о другом. В настоящее время все больше работ сосредоточено на изучении надежности и воспроизводимости оценки сетей как в когнитивных, так и в психологических сетях [24, 33, 69, 170, 173], и эта задача оценки сети остается важной проблемой для подходов сетевой науки к пониманию детали данной когнитивной системы.Еще одна область активного развития и многообещающий путь к решению проблемы неопределенности — это использование правдоподобных моделей обучения для изучения семантической структуры из оцифрованного текста и изображений, а не ответов в поведенческих задачах. Созданная таким образом структура будет содержать мало следов процессов, действующих в ней, и может позволить более четкое разделение вклада структуры и процесса [180]. Более того, многие из этих моделей обучения, такие как модель BEAGLE [182], обрабатывают входные данные окружающей среды постепенно, в основном позволяя моделировать изменения в структуре сети, связанные с развитием.

  3.6. Резюме

  В этом разделе мы обсудили недавнюю эмпирическую работу, которая обеспечила более глубокое понимание взаимодействия структуры и процессов, происходящих в когнитивных и лексических сетях. Мы сосредоточились на когнитивных областях лексического поиска, когнитивного поиска и творчества, чтобы проиллюстрировать, как процесс случайных блужданий или распространения активации может быть реализован в представлении когнитивной сети, чтобы учесть различные поведенческие явления и предложить новые идеи и проверяемые прогнозы как люди могут выполнять эти задачи.Эти исследования не только подчеркивают важность рассмотрения того, как структура базовой сети взаимодействует с процессами, действующими в ней, но также и сложности распутывания структуры и процессов, особенно в области когнитивного поиска. Мы пришли к выводу, что рассмотрение структуры и процесса естественным образом вытекает из подхода сетевой науки, заставляя исследователей явно определять и моделировать взаимосвязь между структурой и процессом, чтобы учесть человеческое поведение и познание.Формализация взаимосвязи между процессом и структурой обогащает наше теоретическое понимание взаимодействия между когнитивными процессами и когнитивными структурами в различных областях.

  4. Сетевая динамика в различных временных масштабах

  Концептуализация когнитивных систем в терминах сетевого представления не только побуждает ученых-когнитивистов более подробно размышлять о структуре когнитивных систем (Раздел 2: Сетевые представления когнитивных систем) и о том, как может происходить познание захватывается процессами, действующими в сети (Раздел 3: Процессы в когнитивных сетях), но также стимулирует вопрос о том, как возникла конкретная структура и как эта структура развивается и изменяется во времени.

  В этом разделе мы утверждаем, что семантические и лексические сети по своей сути динамичны — структура таких когнитивных систем изменяется в разных временных масштабах и в ответ на (i) лингвистический ввод и опыт, которые отражают долгосрочное накопление знаний и (ii) ) воздействие экспериментальных задач и манипуляций, запускающих более непосредственные функциональные изменения семантической памяти [26, 183]. Первая часть этого раздела посвящена разработке семантических сетей для захвата процесса усвоения языка.Вторая часть посвящена семантическим сетям пожилых людей. Наконец, третья часть посвящена индивидуальным различиям в семантических сетях. Хотя можно исследовать сетевую динамику самой языковой системы, т. Е. То, как структура языка эволюционировала с течением времени (см. Примеры в [184, 185]), мы фокусируем наше обсуждение сетевой динамики на когнитивных сетевых структурах, которые актуальны для семантической памяти и лексического доступа.

  4.1. Сети развития

  Вместо того, чтобы сосредоточиться на единственном моментальном снимке сети, некоторые недавние исследования включают временное измерение для количественной оценки и выяснения того, как сетевые представления людей меняются на протяжении всей жизни.Например, Hills et al. [35, 186] использовали нормативные данные из Опросника коммуникативного развития Макартура-Бейтса (CDI; [187]), контрольный список словарного запаса, заполняемый родителями, чтобы указать слова, производимые их ребенком в процессе развития, для эмпирического изучения нормативного языкового развития с использованием сетей. Эти данные можно использовать для создания семантических сетей, которые развиваются в процессе освоения языка, путем размещения границ между словами, которые средний ребенок знает в данный момент времени. Здесь края могут представлять семантические ассоциации, основанные на нормах свободных ассоциаций взрослых (например,g., [31]) или совпадения в детской речи [188]. Семантические сети, созданные таким образом, концептуализируют нормативные семантические знания ребенка в различные моменты времени в процессе развития (см. [188–190], для моделирования приобретения семантических сетей отдельными детьми). Чтобы зафиксировать развитие с течением времени, Хиллс и его коллеги провели статистическое сравнение трех различных моделей роста сети (см. Рисунок 6): предпочтительное привязывание, предпочтительное привлечение и соблазн партнеров.В духе исходной модели Барабаши и Альберта [134] модель предпочтительной привязанности предсказывает, что слова, которые связаны со связными словами, уже известными (нормативному) ребенку, будут выучены раньше. Модель предпочтительного усвоения предсказывает, что слова изучаются раньше, если они сильно связаны в учебной среде, что приблизительно соответствует полной (взрослой) семантической сети. Наконец, модель соблазна ассоциированных людей предсказывает, что новые слова будут с большей вероятностью выучены, если они приведут к добавлению большего количества связей в сеть слов, уже известных ребенку.

  
  

  Сравнивая эти модели, Hills et al. обнаружили, что модель предпочтительного присоединения на самом деле не соответствует нормативным данным CDI и что модель предпочтительного присоединения может лучше всего учитывать рост словарного запаса в ранних семантических сетях [35, 186, 191]. Эти результаты моделирования подчеркивают, что среда обучения играет важную роль в овладении языком — слова, которые встречаются во многих различных контекстах (и, следовательно, имеют хорошие связи) в учебной среде, с большей вероятностью будут усвоены до менее связанных слов в учебной среде.Кроме того, эти результаты также демонстрируют, что модели роста, отличные от предпочтительного присоединения (и других связанных вариаций), могут привести к безмасштабному распределению степеней семантических сетей.

  Механизмы роста, лежащие в основе семантических и языковых сетей, остаются, однако, недостаточно понятыми (обзор см. В [192]). Например, Hills et al. [186] обнаружили, что модель предпочтительного приобретения учитывала рост семантических сетей с ребрами, построенными из свободных ассоциаций, но не семантических сетей с ребрами, построенными из общих характеристик, предполагая, что разные процессы роста могут управлять разными аспектами языка.В фонологических сетях психолингвистические данные, по-видимому, поддерживают модель соблазна ассоциированных лиц [193, 194], хотя эту модель еще предстоит эмпирически протестировать в сравнении с другими моделями роста, такими как предпочтительная привязанность и предпочтительное приобретение. Разница между семантическими и фонологическими сетями может обеспечить уникальное понимание процесса усвоения детьми — например, фонологическая информация может быть более ограничена характеристиками фонологической формы текущего словарного запаса ребенка, тогда как семантическое знание может быть легко обнаружено в физической среде, учитывая для разницы в вкладе текущего словарного запаса ребенка в фонологической и семантической областях (например,g., см. [66]).

  В последнее время в исследованиях использовались новые подходы, изучающие овладение языком в терминах сетей функций [195, 196] или мультиплексных сетей, представляющих как семантическую, так и фонологическую информацию [65, 66]. Один особенно информативный подход заключался в изучении нетипичных процессов приобретения. Используя ранее описанный подход преобразования данных контрольного списка словаря в семантические сети и последующего анализа их сетевой структуры, Бекадж, Смит и Хиллс [188] исследовали семантические сети детей, которые были классифицированы как поздно говорящие, и обнаружили, что семантические сети поздно говорящие имели в среднем более высокую среднюю длину пути и более низкую кластеризацию по сравнению с семантическими сетями типично развивающихся детей, даже после учета различий в размере сети или возрасте ребенка.Эти различия между типично развивающимися детьми и детьми с риском языковых нарушений указывают на неадаптивную тенденцию поздних говорящих к усвоению «странных» слов, менее связанных в семантической сети (см. Также [49]). Изучая структуру семантических сетей детей с кохлеарными имплантатами, Kenett et al. [169] также обнаружили различия в семантической сети детей с кохлеарными имплантатами по сравнению с семантической сетью типично развивающихся детей. В частности, они наблюдали более короткую среднюю длину пути для детей с кохлеарными имплантатами по сравнению с типично развивающимися детьми, что указывает на неразвитость семантической сети из-за недостаточного количества входных данных.

  4.2. Сети старения

  Развитие семантических сетей не останавливается с наступлением взрослой жизни (см. Обзор в [8]). Изучение языка и изменение языка продолжаются на протяжении всей жизни. Вульф и его коллеги [24, 170] исследовали семантические сети молодых и пожилых людей (оцененные на основе данных семантической беглости и оценок сходства, полученных для обеих популяций) и обнаружили, что как совокупные, так и индивидуальные сети пожилых людей демонстрируют более низкую энтропию в степени распределения, большей средней длины кратчайшего пути и меньших коэффициентов кластеризации по сравнению с совокупными и отдельными сетями молодых людей.Используя свободные ассоциации, полученные из поперечной выборки на протяжении всей жизни, для оценки семантических сетей для групп молодых, средних и пожилых людей, Дубосарский, Де Дейн и Хиллс [36] аналогичным образом обнаружили, что структура семантической сети в раннем возрасте. в более позднем возрасте жизнь частично меняется (см. рисунок 7; аналогичные результаты см. в [197]). Поведенческие исследования когнитивного старения обычно показывают, что пожилые люди занимают больше времени и хуже справляются с различными когнитивными задачами, включая память, концентрацию и рассуждение, чем молодые люди, что обычно связывают с когнитивным замедлением [198, 199].Однако выводы Дубосарского с соавт. [36] и Wulff et al. [170] выдвинули интересную гипотезу о возрастном снижении когнитивной функции. Основываясь на наблюдаемых различиях в структуре семантических сетей, изменения в базовом представлении знаний могут быть частично ответственны за поведенческие изменения в пожилом возрасте [8, 23, 24, 200]. Пожилые люди имеют доступ к большему словарю, что подразумевает более крупное сетевое представление с большим количеством узлов и ребер. Их более крупная сеть может потребовать более высоких затрат на поиск при доступе к представлению и навигации, что может объяснить наблюдаемое когнитивное замедление.Предполагая, что процесс похож на активацию распространения, можно также предположить, что другие изменения в структуре, влияющие, например, на среднюю длину пути или коэффициент кластеризации сетей пожилых людей, могут играть дополнительную роль. Таким образом, в случае возрастного когнитивного снижения применение сетевого подхода привело к многообещающему конкурирующему объяснению с устоявшимися теориями, открывая путь для нового взгляда на важный вопрос, касающийся нашего стареющего общества.

  
  

  В свете растущего значения возрастных дегенеративных заболеваний, таких как деменция и болезнь Альцгеймера, особенно полезно изучить модели, которые могут фиксировать возможные механизмы, лежащие в основе этих изменений в поведении, и обеспечивать связь с представлениями в памяти.Чтобы понять когнитивные механизмы, лежащие в основе патологического упадка, исследования были сосредоточены на сравнении здоровых людей с клиническими пациентами. В одном исследовании Borge-Holthoefer, Moreno и Arenas [201] провели имитационное моделирование на основе сетевой модели языковой деградации, чтобы учесть гиперпрайминг среди людей с болезнью Альцгеймера. Гиперпрайминг означает усиление прайминговых эффектов, наблюдаемых у пациентов с болезнью Альцгеймера по сравнению со здоровыми людьми из контрольной группы при назывании и лексическом решении задач [202], несмотря на то, что пациенты с болезнью Альцгеймера испытывают больше трудностей при выполнении других задач, связанных с памятью.Их моделирование показало, что процесс деградации краев обеспечивает возможный механизм того, почему люди с болезнью Альцгеймера демонстрируют признаки гиперпрайминга. В частности, эффект, по-видимому, был вызван тем фактом, что слабые (отличительные) ассоциации были потеряны раньше, чем более сильные (общие) ассоциации, что привело к потере различимости между простыми числами и целями и увеличению эффектов прайминга для связанных слов. Этот результат предполагает, что изменения в стареющих семантических сетях — это не просто «обратное» раннему развитию.

  4.3. Индивидуальные различия в сетях

  Структурные различия, наблюдаемые в семантических сетях молодых и пожилых людей, как обсуждалось выше, указывают на то, что ментальные репрезентации в некоторой степени формируются конкретным воздействием среды, которому подвергаются люди [8]. Это имеет широкое значение помимо исследований в области развития и старения, особенно в области личности и индивидуальных различий. Если мы принимаем предпосылку о том, что переживания людей могут влиять на их ментальные представления, это, естественно, дает правдоподобное механистическое объяснение, которое может помочь нам понять индивидуальные различия, наблюдаемые в структуре ментальных представлений — различия, которые отражают накопление опыта в течение жизни человека.В соответствии с этой идеей исследования продемонстрировали связь между структурой семантической сети и личностью. Недавняя работа Christensen, Kenett, Cotter, Beaty и Silvia [173] обнаружила, что семантические сети людей с более высокой открытостью опыту (где семантические сети были выведены из вербальных ответов беглости, а уровни открытости были измерены с помощью независимо введенного опросника личности). ) были более взаимосвязаны и лучше организованы по сравнению с семантическими сетями людей с меньшей открытостью опыту.Одно из возможных объяснений этого результата состоит в том, что люди, которые открыты для опыта, привлекаются и впоследствии подвергаются воздействию более разнообразных сред, которые могут способствовать формированию разнообразных ассоциаций и, таким образом, могут объяснять более высокую взаимосвязанность, наблюдаемую в их семантических сетях.

  Связь между опытом и базовой сетевой структурой может также иметь значение для других областей, таких как творчество и решение проблем. Как обсуждалось ранее, более творческие люди демонстрируют меньше модульных семантических сетей, чем менее творческие люди [34, 153], что сопровождается сокращением длины пути и может способствовать решению проблем понимания [203].Эти результаты предполагают созависимую связь между личностью и ментальными представлениями, когда люди с разными личностями ищут разные переживания, которые формируют их ментальные представления и, в свою очередь, их поведение и личность.

  На сегодняшний день почти все исследования когнитивных сетей оценивают когнитивные сети групп. Чтобы по-настоящему изучить индивидуальные различия в когнитивных сетях и то, как они могут соотноситься с другими когнитивными и психологическими конструкциями, необходимо разработать методы оценки когнитивных сетей на уровне индивида.Лишь в нескольких исследованиях предпринимались попытки оценить семантическую сеть человека. Morais, Olsson и Schooler [133] собрали бесплатные ассоциации участников на основе ассоциативного подхода к выборке «снежного кома», когда участники предоставили ассоциации для набора «исходных» ключевых слов в первой итерации, а во второй итерации: ассоциации со своими собственными ассоциативными ответами в предыдущей итерации и так далее. Эти данные использовались для оценки семантических сетей каждого человека. Аустервейл и его коллеги [33, 204] разработали вычислительный подход для оценки отдельных семантических сетей по данным семантической беглости, основанный на цензурированной модели случайного блуждания при поиске в памяти (см. Также [24]).

  В других исследованиях оценивались отдельные семантические сети на основе рейтингов семантического родства [24, 121] и связывались структурные свойства этих отдельных семантических сетей с индивидуальными различиями в отношении возраста человека ([24]; см. Раздел 4.2) или индивидуального творческие способности и показатели интеллекта [121]. Последнее исследование воспроизвело групповой сетевой анализ Kenett et al. [34] описал выше, обнаружив положительную корреляцию с CC, отрицательную корреляцию с ASPL и тенденцию отрицательной корреляции с Q и творческими способностями.Кроме того, авторы показали, как ASPL сети каждого участника и их показатель гибкости интеллекта предсказывают творческое мышление [121], предоставив дополнительные доказательства, демонстрирующие, как процесс и структура памяти могут быть измерены независимо.

  Хотя требуется дополнительная методологическая разработка, эти методы предоставляют исследователям средства для оценки индивидуальных когнитивных сетей. Современные теории семантической памяти рассматривают семантическую память как динамическую систему, зависящую от различных контекстов (например,g., окружающая среда, возраст) и индивидуальные различия (например, творческие способности, личностные черты) с краткосрочным и долгосрочным влиянием на семантическую память, отражая когнитивные процессы, действующие на семантические представления [8, 26, 183]. Следовательно, количественная оценка свойств когнитивных систем, таких как семантическая память, на индивидуальном уровне может значительно продвинуть наше понимание их сложной структуры и динамики.

  4.4. Резюме

  Инструменты сетевой науки выявили интересные различия в сетевой структуре различных популяций (например,g., молодые и пожилые люди, здоровые и клинические группы населения, люди с низкой открытостью опыту по сравнению с людьми с высокой открытостью опыту). Такие результаты подтверждают идею о том, что сетевые представления и процессы по своей сути динамичны, что заставляет когнитивистов формализовать теоретические и алгоритмические объяснения того, как эти различия возникают в первую очередь. Комбинируя модели процессов или роста, предоставленные сетевой наукой, с эмпирическими данными из когнитивных наук, исследователи могут формализовать отношения между (сетевым) представлением и процессами, которые работают в рамках представления, и построить модели, которые учитывают вклад внешних факторов, таких как языковая среда молодых изучающих язык, преходящие изменения, вызванные творческими способностями, или совокупные эффекты семантических знаний, приобретенных в течение жизни человека.Структура процесса и структуры может предлагать объяснения и предсказания изменений в структуре когнитивной репрезентации, которая, в свою очередь, влияет на наше понимание языка и когнитивных процессов в непрерывном взаимодействующем цикле.

  5. Резюме и выводы

  В этом обзоре мы демонстрируем полезность подхода сетевой науки к изучению познания как минимум тремя способами.

  (1) Наука о сетях обеспечивает количественный подход к представлению когнитивных систем .Чтобы продемонстрировать количественную силу сетевой науки в описании когнитивных систем, в разделе 2 обсуждалось, как сети могут представлять различные когнитивные системы, включая язык, семантическую память, личностные черты и языковую среду людей (см. Таблицу 1). Кроме того, мы выделили множество сетевых показателей, которые доступны исследователю, когда он или она принимает теоретическое решение представить интересующую когнитивную систему в виде сети. Мы рассмотрели предыдущие исследования с использованием этих инструментов, чтобы охарактеризовать структуру и поведение сетей на микро-, мезо- и макроскопических уровнях, чтобы получить новые идеи.

  (2) Сетевая наука способствует более глубокому пониманию человеческого познания, позволяя исследователям рассмотреть, как сетевая структура и процессы, действующие в сетевой структуре, взаимодействуют, создавая поведенческие явления . Раздел 3 был посвящен процессам, работающим в сетях. Сетевые представления когнитивных систем, особенно в области языка и семантической памяти, часто используются для представления латентной ментальной структуры, которая требует предположения о некотором процессе, связывающем сеть с наблюдаемым поведением.Принятие подхода сетевой науки естественным образом заставляет исследователей учитывать взаимодействие между структурой и процессом, что было особенно полезно в трех исследовательских областях, обсуждаемых в разделе 3 (лексический поиск, творчество и когнитивный поиск). Наконец, мы кратко обсуждаем трудности разделения структуры и процесса, особенно в том, что касается моделирования поведенческих выходов в задачах извлечения из семантической памяти, и предлагаем способы, с помощью которых методы сетевой науки могут обогатить исследование таких когнитивных явлений.

  (3) Наука о сетях обеспечивает основу для моделирования структурных изменений в когнитивных системах в различных временных масштабах . В разделе 4 мы обсудили, как сетевая наука может быть использована для изучения развития когнитивных систем, что позволяет лучше понять познание как на ранних, так и на поздних этапах жизни человека, а также структурные изменения, которые происходят в более близких временных масштабах, а также связаны с когнитивными процессами более высокого порядка, такими как творческое понимание и решение проблем.Такие когнитивные системы можно смоделировать как динамическое сетевое представление, которое изменяется в ответ на накопление опыта и языковой ввод. Исследование, обсуждаемое в этом разделе, демонстрирует, как подходы сетевой науки могут использоваться для количественной оценки структурных изменений и динамики когнитивных систем в различных временных масштабах.

  5.1. Будущие направления

  Из этого обзора ясно, что подходы сетевой науки внесли большой вклад в изучение человеческого познания.Действительно, это отражено в недавнем росте методологических и вычислительных инструментов, разработанных специально для когнитивистов для моделирования, анализа и визуализации когнитивных и языковых сетей (см. Раздел 2.3: Методологические инструменты и ресурсы для анализа когнитивных сетей , для компиляции методологических инструментов, обычно используемых в области науки о когнитивных сетях, а также во многих исследованиях, описанных в этом обзоре). Но важно подчеркнуть, что наука о когнитивных сетях — относительно молодая область, и многие методологические и теоретические проблемы еще предстоит решить.Например, как ранее обсуждалось в разделе 3.5, до какой степени можно разделить определенные аспекты сетевой структуры и процессов, работающих в сети? Ниже мы кратко выделяем три вехи, которых необходимо достичь когнитивной сетевой науке, чтобы стать зрелой исследовательской парадигмой в когнитивных науках и в сообществе сетевых ученых.

  Одной из важнейших вех, необходимых в науке о когнитивных сетях, является разработка методологий вывода для анализа эмпирических сетей, то есть сетей, которые выводятся из поведенческих данных.В настоящее время статистические модели, позволяющие проверять гипотезы при сравнении эмпирических сетей, остаются серьезной проблемой. Эта проблема в основном связана с трудностями в оценке или сборе большой выборки эмпирических сетей и отсутствием доступных статистических методов для проверки различий в наблюдаемых сетях [205]. В этих случаях решением могут быть методы начальной загрузки в сопоставимых сетях [206]. Точно так же вопросы о том, как минимизировать ложные связи в психологических и когнитивных сетях, в настоящее время обсуждаются и требуют дальнейшей методологической разработки [69].

  Другой важной вехой является разработка методов представления психологических и когнитивных сетей на индивидуальном уровне (см. Раздел 4.3). Психологические и когнитивные конструкции различаются у разных людей, и объединение участников в групповом когнитивном сетевом анализе может скрыть нюансы различий между людьми. Несмотря на то, что предпринимались некоторые попытки представления отдельных семантических сетей [24, 33, 121, 133, 204], разработка надежной и простой в применении методологии представления семантической сети человека позволит исследователям разработать исследования, которые связывают отдельные представления с другие когнитивные и нейронные показатели.

  Наконец, третьей вехой является разработка новых методологий сетевой науки для количественного изучения конкретных теоретических вопросов в различных когнитивных областях. В обзоре кратко обсуждались два таких примера: применение мультиплексного сетевого анализа для изучения взаимодействия различных когнитивных областей (например, [65, 66, 207]) и применение теории перколяции для изучения когнитивных явлений, таких как снижение памяти или гибкость. мысли (например, [119, 201]). Когнитивная сетевая наука также может выиграть от принятия и внесения вклада в современные сетевые методологии, используемые для изучения нейронных систем и динамики мозга, такие как сетевой динамический анализ [208] и теория сетевого управления [209–211].Сетевой динамический анализ изучает изменяющиеся во времени назначения сообщества по сетям функциональной связи мозга и приписывает гибкость состояния — изменение назначения области мозга конкретному сообществу во времени — таким способностям, как обучение двигательным навыкам и понимание языка [208]. Теория управления сетью количественно определяет степень, в которой разные узлы в сети управляют динамикой в ​​сети. Недавние исследования применили теорию сетевого управления к анализу сетей связи белого вещества, чтобы изучить роль различных областей мозга в управлении нейронной динамикой [209–211].Импортирование таких современных методов в когнитивную область может значительно продвинуть изучение динамики когнитивных сетей.

  5.2. Когнитивная сетевая наука: новые рубежи

  Цель этого обзора заключалась в том, чтобы выделить и подчеркнуть возможность и важность применения методологий сетевой науки для изучения когнитивных способностей. Такие приложения позволяют количественно оценивать теоретические когнитивные конструкции и непосредственно исследовать когнитивные теории в таких областях, как язык и память.Структура когнитивной сети также предоставляет средства для моделирования и формализации теоретических и математических описаний динамики, действующей в когнитивных системах. Работа, проведенная в этой новой области науки о когнитивных сетях, уже предоставила множество новых идей по когнитивным вопросам, таким как лексический поиск, овладение языком, поиск и извлечение памяти, двуязычие, обучение, творчество, личностные особенности и клинические группы населения.

  В этом обзоре мы сосредоточились на лексических и семантических сетях, которые фиксируют различные типы отношений между словами.Однако, как упоминалось в тех случаях, когда были доступны соответствующие исследования, полезность сетевой науки в когнитивной науке никоим образом не ограничивается областями языка и памяти. Сетевая наука — это универсальный набор инструментов, который можно использовать для изучения многих типов когнитивных систем при условии, что теоретически эти системы действительно имеют смысл представлять в виде сети. Это также подразумевает, что полезность сетевой науки зависит как от рассматриваемой проблемы, так и, конечно, от исследователя, который будет принимать теоретически мотивированные решения.Эти решения включают, в частности, (i) какие аспекты проблемы могут и должны быть представлены в виде сети, (ii) какие инструменты и меры следует применять для анализа представления сети, и (iii) как связать структуру сети и процесс. чтобы предложить содержательную информацию об эмпирических и поведенческих данных. Сетевая наука не является панацеей от проблем, с которыми сталкиваются когнитивные исследования, но при правильном использовании сетевая наука может дать важные и новые идеи для когнитивных исследований, о чем свидетельствуют обширные исследования когнитивной сетевой науки, описанные в этом обзоре.

  Наше понимание любого когнитивного или связанного с языком процесса обязательно будет неполным, если мы не будем учитывать структурные свойства когнитивной системы, в которой происходит этот процесс. Сетевая наука предоставляет когнитивистам хорошо изученный и формальный язык для количественной оценки и изучить структуру этих когнитивных систем. С другой стороны, сообщество когнитивных наук разработало набор экспериментальных задач, которые могут предоставить важные поведенческие доказательства, которые ограничивают и используются в сетевых моделях познания.Разумное сочетание этих двух подходов приведет к постоянному пониманию различных поведенческих и когнитивных явлений и укрепит психологические теории лексического доступа, восстановления памяти, когнитивного поиска, овладения языком, когнитивного снижения и творчества, а также многих других связанных областей. когнитивной науки, которая выиграет от применения методов сетевой науки.

  Конфликт интересов

  Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

  Благодарности

  Cynthia S.Q. Siew поддерживается зарубежной стипендией для докторантов Национального университета Сингапура.

  Безопасность | Стеклянная дверь

  Мы получаем подозрительную активность от вас или от кого-то, кто поделился вашим Интернет-сеть. Пожалуйста, помогите нам обеспечить безопасность Glassdoor, подтвердив, что вы реальный человек. Приносим свои извинения за неудобства. Если вы продолжите видеть это сообщение, пожалуйста, напишите чтобы сообщить нам, что у вас возникли проблемы.

  Nous aider à garder Glassdoor sécurisée

  Nous avons reçu des activités suspectes venant de quelqu’un utilisant votre réseau в Интернете. Aidez-nous à preserver la sécurité de Glassdoor en vérifiant que vous êtes une vraie personne. Pardonnez-nous pour l’inconvénient. Si vous continuez à voir ce message, veuillez envoyer un email à pour nous informer du désagrément.

  Unterstützen Sie uns beim Schutz von Glassdoor

  Wir haben einige verdächtige Aktivitäten von Ihnen oder jemandem, дер в Ихреме Интернет-Netzwerk angemeldet ist, festgestellt.Bitte helfen Sie uns Glassdoor zu schützen, indem Sie bestätigen, dass Sie ein Mensch und kein Bot sind. Wir Entschuldigen uns für die Unannehmlichkeiten. Венн дизе Мельдунг weiterhin erscheint, senden Sie bitte eine E-Mail an, um uns darüber zu informieren.

  Помощь Glassdoor veilig te houden

  We hebben verdachte activiteiten waargenomen op Glassdoor van iemand of iemand die uw internet netwerk deelt. Help ons de veiligheid van Glassdoor te verzekeren, door te bevestigen dat u daadwerkelijk een persoon bent.Онзе извиняется за хет онгемак. Als u deze melding blijft zien, электронная почта: om ons te laten weten dat uw проблема zich nog steeds voordoet.

  Ayúdanos a mantener la seguridad de Glassdoor

  Hemos estado detectando actividad sospechosa tuya o de alguien con quien Compartes tu red de Интернет. Para ayudarnos a mantener la seguridad de Glassdoor, demuéstranos que eres una persona настоящий. Disculpa las molestias. Si Continúas recibiendo este mensaje, envía un correo electrónico параграф informarnos de que tienes problemas.

  Ayúdanos a mantener a Glassdoor seguro

  Hemos estado percibiendo actividad sospechosa de ti o de alguien con quien compare tu red де Интернет. Ayúdanos a mantener a Glassdoor seguro demostrándonos que eres una persona настоящий. Lamentamos los inconvenientes que esto te pueda causar. Si Continúas recibiendo este mensaje, envía un correo electrónico a para hacernos saber que estás teniendo problemas.

  Ajude-nos a manter o Glassdoor seguro

  Temos Recebido algumas atividades suspeitas de voiceê ou de alguém que esteja usando a mesma rede.Por Favor, ajude-nos a manter o Glassdoor seguro confirmando que Você é uma pessoa de verdade. Lamentamos pelo inconveniente. Caso continuerecebendo esta mensagem, envie um email para para nos informar sobre o проблема.

  Aiutaci a mantenere sicuro Glassdoor

  Abbiamo notato attività sospette da parte tua o di qualcuno che condivide la tua rete Интернет. Aiutaci a mantenere sicuro Glassdoor provando che sei una persona reale. Ci scusiamo per l’inconveniente.Продолжайте визуализацию этого сообщения, по электронной почте all’indirizzo per informarci del проблема.

  CF-103 / 670cec573ec4178a

  .