АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Когнитивная категоризация

Когнитивная категоризация (англ. categorization) — это разновидность познавательной деятельности, заключающаяся в концептуальном различении характеристик осознанного опыта человека: объектов, событий или идей. Она включает абстрагирование и разграничение аспектов опыта посредством сортировки и различения группировок при помощи классификации или типизации[1] на основании признаков, характеристик, сходства или других критериев, универсальных для группы. Когнитивная категоризация считается одной из наиболее фундаментальных когнитивных способностей и является предметом особого интереса психологии и когнитивной лингвистики.

Когнитивная категоризация иногда отождествляется с классификацией (см. синонимы классификации). Категоризация и классификация позволяют человеку организовывать вещи, объекты и идеи, существующие их окружении, упрощая восприятие окружающего мира[2]. Категоризация — не только результат умственной деятельности, но и активный процесс, свойственный человеку и другим организмам: «делать правильное с правильным типом вещи». Категоризация может осуществляться как вербально, так и невербально; через неё распознаются, различаются и понимаются как конкретные объекты, так и абстрактные идеи. Обычно вещи категоризируются с адаптивной или прагматической целью.

Когнитивная категоризация основывается на отличительных чертах, позволяющих различать членов категории и элементы, к ней не относящиеся. Она играет важную роль в процессе обучения, прогнозирования, инференции, принятии решений, языке и разнообразных формах взаимодействия организмов с окружающей средой.

Обзор

Категории — это обособленные множества конкретных или абстрактных экземпляров (членов категории), которые считаются эквивалентными в рамках когнитивной системы. Для использования знания о категории требуется обращение к ментальным представлениям, определяющим ядро свойств членов категории (в когнитивной психологии такие ментальные представления называются концептами)[3][4].

В исследованиях категоризации часто рассматриваются таксономии, где различают три иерархических уровня абстракции[5]:

  • Суперординарный (родовой) уровень (например, цветок) — наиболее высокий и всеохватывающий уровень абстракции, характеризующийся максимальной общностью и минимальным сходством между членами категории[6].
  • Базовый уровень (видовой) (например, роза) — средний, наиболее когнитивно значимый уровень, для которого члены категории демонстрируют высокое внутрикатегорийное сходство и значимую разницу между категориями[5]. На этом уровне взрослые чаще всего называют объекты, а дети учатся обозначать их первыми[5].
  • Субординарный уровень (например, шиповник) — самый низкий, характеризуется максимальной спецификой и высоким степенью сходства внутри категории[6].

Начало категоризации

Ключевой вопрос при изучении категоризации — как зарождается концептуальное различение признаков осознанного опыта у молодых, неопытных организмов. Экспериментальные данные свидетельствуют о наличии различения признаков объектов и событий уже у новорождённых и даже у плодов в пренатальном периоде[7][8]. Этот процесс наблюдается у организмов, демонстрирующих только простые рефлексы (см. также проблема связывания свойств, познание, когнитивное развитие, когнитивное развитие младенца, мультисенсорная интеграция, восприятие). Для нервной системы внешний мир — это множество сенсорных стимулов: электромагнитные волны, химические взаимодействия, колебания давления[9].

Мышление, связанное с категоризацией, подразумевает абстрагирование и дифференциацию аспектов опыта, опирающееся на такие свойства психики, как интенциональность и восприятие. Проблема заключается в том, что для категоризации юные организмы должны обладать интенциональностью и восприятием, которые сами только формируются в процессе категоризации окружающего мира[7]. Интенциональность и восприятие требуют способности распознавать объекты (или события), то есть обнаруживать их с помощью сенсорной системы[10]. Таким образом возникает замкнутый круг: категоризация требует интенциональности и восприятия, появляющихся только в уже категоризированной среде.

Исследуя истоки социальной когниции в возрастной психологии, Майкл Томаселло предложил понятие совместная интенциональность для описания неосознанных процессов в социальном обучении после рождения, объясняющих формирование интенциональности[11]. Позднее латвийский профессор Игорь Вэл Данилов расширил эту концепцию на внутриутробный период, введя нейрокогнитивную модель «Мать—плод»[12] как гипотезу нейрофизиологических процессов совместной интенциональности[7]. Эта гипотеза объясняет начало когнитивного развития организмов на разных уровнях сложности, от межличностных до нейрональных взаимодействий[13][14]. Нейронаучные исследования подтверждают данную гипотезу: работы по гиперсканированию выявили межмозговую активность в паре при решении совместной когнитивной задачи без общения — эта активность была сильнее, чем когда испытуемые решали задачи поодиночке[15][16][17]. Эти данные демонстрируют, что коллаборативное взаимодействие без сенсорных сигналов возможно в паре «мать—ребёнок», что обеспечивает совместную интенциональность[7]. Это открывает новый взгляд на изучение сознания, поскольку последнее связано с осознанием внутреннего и внешнего мира на основе интенциональности, восприятия и категоризации среды.

Теории

Классическая теория

Классическая теория категоризации (в когнитивной лингвистике) восходит к Платону и Аристотелю и оказала существенное влияние на философию, лингвистику и психологию[18][19]. Категории, согласно классической модели, характеризуются списком необходимых и достаточных признаков; границы между категориями чётко определены и не допускают промежуточных случаев; члены категории равноправны (нет «лучших» или «менее типичных» членов)[20][18]. В классической теории категории считаются исчерпывающими и взаимоисключающими: любой элемент относится к одной, и только одной, из при́нятых категорий.

Впервые данная модель появляется у Платона (диалог «Государственник»), где объекты группируются по сходным свойствам. Аристотель развил и систематизировал этот подход в трактате «Категории», различая классы и объекты и применяя схему категоризации к классификации живых существ (метод последовательного сужения вопросов: «Это растение или животное?», «Сколько ног?» и т. д.), заложив основы «естественной» таксономии.

Классический подход отразился в трудах Декарта, Паскаля, Спинозы, Локка, в XX веке — у Б. Рассела, Дж. Мура, логических позитивистов, а также у Ф. Джексона и К. Пикока[21][22][23]. С нач. XX века вопросы категоризации были интегрированы в социологию и этнологию (напр. Дюркгейм и Марсель Мосс и др.)[24].

Классическую модель в 1960-х развивали лингвисты (напр. Джерролд Кац и Джерри Фодор) и психологи (напр. А. М. Коллинз, М. Росс Квиллиан)[25].

Современные версии классической теории исследуют, как мозг обучается выделять признаки, различающие членов и нечленов категории[26][27].

Теория прототипов

С 1970-х годов исследовательница Элеанор Рош и её коллеги развили теорию прототипов, согласно которой категоризация может рассматриваться как группировка объектов по прототипу. Теория во многом восходит к концепции семейного сходства у Витгенштейна и идеям Р. Брауна. Теория прототипа иллюстрирует подход сходства: мысленно хранится типовой образ категории, которому потенциальные кандидаты сопоставляются[28]. Прототип может представлять собой среднее значение признаков, наиболее часто встречающийся вариант или «идеального» члена категории. Прототип не всегда существует в реальности и чувствителен к контексту[29]. Категории определяются не набором жестко заданных признаков, а типичным, семейным сходством[30].

Теория экземпляров

Теория экземпляров — ещё один вариант подхода схожести; в памяти сохраняются все известные примеры (экземпляры) категории. При встрече с новым объектом система сравнивает его с эталонными экземплярами и определяет категоризацию на основе суммы сходств. Модель контекста Медина и Шаффера (1978), например, реализует подход «ближайшего соседа»[31].

Концептуальная кластеризация

Концептуальная кластеризация — парадигма машинного обучения, предложенная Рышардом Михальским в 1980 году, для неконтролируемой классификации[32][33]. В отличие от обычного кластерного анализа, концептуальная кластеризация строит описание концепта для каждого нового кластера[34]. В рамках этого подхода члены класса определяются через их концептуальные описания. Концептуальная кластеризация близка к нечёткому множеству — объекты могут входить в несколько групп с разной степенью соответствия, а границы категорий часто размыты.

Обучение категориям

Обширное рассмотрение обучения категориям выходит за рамки данной статьи, однако краткое описание процесса полезно для понимания формальных моделей категоризации.

Если когнитивная категоризация исследует, как используются и поддерживаются категории, то обучение категориям — как они первоначально осваиваются. Для этого нередко применяются искусственные категории (например, матрицы из точек), с которыми испытуемые не знакомы заранее[35]. Различают два типа обучения: через классификацию (обучение межкатегорийной информации) и через инференцию (обучение внутрикатегорийной информации).

Также существует деление на контролируемое (с обучающей разметкой, включающее выделение правил или концептов) и неконтролируемое (кластеризация без заданных меток). Существуют задания:

  • Правило-ориентированные: освоение explicit-правил.
  • Интеграция информации: надо объединять признаки из разных источников, чтобы принять решение.
  • Искажение прототипов: освоение и генерация прототипа, затем классификация объектов по близости к нему.

Теории обучения категориям

Различные теории предлагают разные механизмы освоения категорий[36]. Наиболее заметные: теория прототипов, теория экземпляров и теория решающих границ[35].

Теория прототипов: усваивается представление прототипа категории, потом объекты классифицируются по близости к нему[35].

Теория экземпляров: усваиваются отдельные экземпляры, новые объекты классифицируются по степени сходства с имеющимися[31].

Теория решающих границ: усваиваются области признаков в пространстве стимулов, разделённые границами; объект относят к области с определённой категорией[37].

Формальные модели

Вычислительные модели категоризации создаются для проверки теорий о том, как человек использует знания о категориях. Модели подгоняют под экспериментальные данные и оценивают успешность по согласованности предсказаний с реальным поведением.

У большинства моделей три принципиальных предпосылки[38]: 1) репрезентация стимула (напр., точка в многомерном пространстве признаков); 2) определение, какую информацию необходимо извлечь (например, все экземпляры категории); 3) правило выбора отклика (например, по максимальному сходству).

Ключевые типы представлений:

  • Экземплярные модели: хранят все отдельные примеры с метками; решение — на основе суммарного сходства с известными примерами.
  • Прототипные модели: хранят усреднённый (типовой) образ категории; решение — по близости к прототипу.
  • Правило-ориентированные модели: используют списки необходимых и достаточных признаков для категории, либо определяют границы между классами.

Примеры

Прототипные модели

Взвешенная модель признаков прототипа — Рид (1972) показал в эксперименте по категоризации лиц, что рациональная стратегия участников — построение прототипов для категорий и классификация по максимальному сходству с ними; весовые коэффициенты различия признаков имеют ключевую роль[28].

Экземплярные модели

Обобщённая модель контекстов (GCM) — в отличие от ранних моделей, эта модель хранит для каждого экземпляра список признаков, вычисляет «психологическую дистанцию» и определяет вероятность выбора категории через экспоненциальную функцию сходства[39].

Правило-ориентированные модели

Модель RULEX (Rule-Plus-Exception) — решение о классификации формируется на основе дерева из последовательных проверок признаков; ищутся точные, неидеальные или конъюнктивные правила, а при необходимости добавляются исключения[40].

Гибридные модели

SUSTAIN (Supervised and Unsupervised Stratified Adaptive Incremental Network) — гибкая кластерная модель, адаптирующаяся под цели и стратегию испытуемого, с возможностью как «ручной» корректировки кластеров на основе обратной связи (supervised), так и их автоматического появления при недостаточной схожести (unsupervised)[41].

Социальная категоризация

Социальная категоризация — это распределение людей по группам на основе различных признаков. Помимо когнитивного аспекта[[]], социализация категоризации рассматривается и как социальная деятельность. От других видов категоризации ее отличает то, что люди создают группы для себя и других на почве социальной идентичности: этническая принадлежность, религия, пол, статус и пр[2]. Социальные категории часто автоматически применяются при знакомстве с незнакомцем по физическим признакам[42]. Социальные категории, будучи субъективными и контекстно зависимыми, определяют процесс самоидентификации и позиционирования относительно других, а также иерархию межгрупповых отношений[43][44].

Категоризация начинается в детстве и отражается как на развитии представлений о социуме, так и на возникновении предубеждений[42]. Взрослые своими обобщениями о группах влияют на становление у ребёнка стереотипов[43].

Негативные аспекты

Сортировка людей по критериям может приводить к насилию, иерархии и дискриминации[45]. Классический пример — редукция этнического разнообразия к нескольким «расовым» категориям, что способствует возникновению стереотипов и сегрегации, а затем — дискриминации[46][47]. Эти процессы приводят к дегуманизации и конфронтации групп, что отражено в теории социальной идентичности Тажфела[45].

Мискатегоризация

Категоризация невозможна без возможности мискатегоризации — неверного отнесения к категории[48]. Именно на ошибке, возможности различать членов и чуждые элементы, основано познание. Без ошибок невозможно ни научение, ни определение самой категории. В области обыденных категорий (например, «собака»/«несобака») это обеспечивается обилием примеров и корректирующей обратной связью, что позволяет выявлять границы и признаки категории.

Примечания

  1. ↑ Introduction // Formal Approaches in Categorization. — Cambridge University Press, 2011. — P. 1. — ISBN 978-0-521-19048-0.
  2. ↑ 1 2 McGarty, Craig; Mavor, Kenneth I.; Skorich, Daniel P. Social Categorization (англ.) 186–191. Elsevier (2015). doi:10.1016/b978-0-08-097086-8.24091-9. Дата обращения: 10 ноября 2022. Архивировано 8 декабря 2022 года.
  3. ↑ Murphy, Gregory L.; Medin, Douglas L. (1985). “The role of theories in conceptual coherence”. Psychological Review [англ.]. 92 (3): 289—316. DOI:10.1037/0033-295X.92.3.289. ISSN 1939-1471. PMID 4023146.
  4. ↑ Markman, Arthur B.; Ross, Brian H. (2003). “Category use and category learning”. Psychological Bulletin [англ.]. 129 (4): 592—613. DOI:10.1037/0033-2909.129.4.592. ISSN 1939-1455. PMID 12848222.
  5. ↑ 1 2 3 Rosch, Eleanor; Mervis, Carolyn B; Gray, Wayne D; Johnson, David M; Boyes-Braem, Penny (1976-07-01). “Basic objects in natural categories”. Cognitive Psychology [англ.]. 8 (3): 382—439. DOI:10.1016/0010-0285(76)90013-X. ISSN 0010-0285. S2CID 5612467.
  6. ↑ 1 2 Markman, Arthur B.; Wisniewski, Edward J. (1997). “Similar and different: The differentiation of basic-level categories”. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition [англ.]. 23 (1): 54—70. DOI:10.1037/0278-7393.23.1.54. ISSN 1939-1285. S2CID 18585288.
  7. ↑ 1 2 3 4 Val Danilov, Igor (2023). “Low-Frequency Oscillations for Nonlocal Neuronal Coupling in Shared Intentionality Before and After Birth: Toward the Origin of Perception”. OBM Neurobiology [англ.]. 7 (4): 1—17. DOI:10.21926/obm.neurobiol.2304192. Архивировано из оригинала 2023-12-11. Дата обращения 2023-12-14. Используется устаревший параметр |url-status= (справка)
  8. ↑ Val Danilov, Igor; Mihailova, Sandra (2022). “A New Perspective on Assessing Cognition in Children through Estimating Shared Intentionality”. Journal of Intelligence [англ.]. 10 (2): 21. DOI:10.3390/jintelligence10020021. ISSN 2079-3200. PMC 9036231. PMID 35466234.
  9. ↑ Treisman, A. (1999). "Solutions to the binding problem: Progress through controversy and convergence." Neuron. 1999; 24: 105–125.
  10. ↑ Val Danilov, I. and Mihailova, S. (2021). "Neuronal Coherence Agent for Shared Intentionality: A Hypothesis of Neurobiological Processes Occurring during Social Interaction." OBM Neurobiology 2021;5(4):26;
  11. ↑ Tomasello, M. (2019). "Becoming human: A theory of ontogeny." Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
  12. ↑ Val Danilov, Igor (2024). "Child Cognitive Development with the Maternal Heartbeat: A Mother-Fetus Neurocognitive Model and Architecture for Bioengineering Systems". In: Ben Ahmed, M. et al. (eds) Information Systems and Technological Advances for Sustainable Development. DATA 2024. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-75329-9_24
  13. ↑ Val Danilov, I. (2023). "Theoretical Grounds of Shared Intentionality for Neuroscience in Developing Bioengineering Systems." OBM Neurobiology 2023; 7(1): 156;
  14. ↑ Val Danilov, Igor (2023). “Shared Intentionality Modulation at the Cell Level: Low-Frequency Oscillations for Temporal Coordination in Bioengineering Systems”. OBM Neurobiology [англ.]. 7 (4): 1—17. DOI:10.21926/obm.neurobiol.2304185. Архивировано из оригинала 2023-12-10. Дата обращения 2023-12-14. Используется устаревший параметр |url-status= (справка)
  15. ↑ Liu, J., Zhang, R., Xie, E. et al. (2023). "Shared intentionality modulates interpersonal neural synchronization at the establishment of communication system." Commun Biol 6, 832 (2023).
  16. ↑ Painter, D.R., Kim, J.J., Renton, A.I., Mattingley, J.B. (2021). "Joint control of visually guided actions involves concordant increases in behavioural and neural coupling." Commun Biol. 2021; 4: 816.
  17. ↑ Hu, Y., Pan, Y., Shi, X., et al. (2018). "Inter-brain synchrony and cooperation context in interactive decision making." Biol Psychol. 2018; 133: 54–62.
  18. ↑ 1 2 Taylor, John R. Linguistic Categorization: Prototypes in Linguistic Theory. — 2nd. — Oxford : Clarendon Press, 1995. — P. 21–24. — ISBN 0-19-870012-1.
  19. ↑ Lakoff, George. Women, Fire, and Dangerous Things: What Categories Reveal About the Mind. — Chicago : University of Chicago Press, 1987. — ISBN 0-226-46803-8.
  20. ↑ Conceptual Modeling: ER 2006: 25th International Conference on Conceptual Modeling, Tucson, AZ, USA, November 6-9, 2006: proceedings / David W. Embley ; A. Olivé ; Sudha Ram. — Berlin : Springer, 2006. — ISBN 978-3-540-47227-8.
  21. ↑ Pashler, Harold. Encyclopedia of the Mind. — SAGE Publications, 2012-12-10. — ISBN 978-1-5063-1938-4.
  22. ↑ Jackson, Frank. From Metaphysics to Ethics: A Defence of Conceptual Analysis : [англ.]. — 1. — Oxford University Press, 2000-03-09. — ISBN 978-0-19-825061-6. — doi:10.1093/0198250614.001.0001.
  23. ↑ Peacocke, Christopher. A Study of Concepts : [англ.]. — 1995-09-25. — ISBN 978-0-262-28131-7. — doi:10.7551/mitpress/6537.001.0001.
  24. ↑ Durkheim, Emile. quelques formes primitives de classification / Emile Durkheim, Marcel Mauss, Émile Durkheim. — Chicoutimi : J.-M. Tremblay, 2002. — ISBN 1-55441-218-8. — doi:10.1522/cla.due.deq.
  25. ↑ Katz, Jerrold J.; Fodor, Jerry A. (1963). “The Structure of a Semantic Theory”. Language. 39 (2): 170—210. DOI:10.2307/411200. ISSN 0097-8507. JSTOR 411200. S2CID 9860676.
  26. ↑ Ashby, F. Gregory; Valentin, Vivian V. Chapter 7 - Multiple Systems of Perceptual Category Learning: Theory and Cognitive Tests (англ.). Handbook of Categorization in Cognitive Science (Second Edition) 157–188. Elsevier (1 января 2017). doi:10.1016/b978-0-08-101107-2.00007-5. Дата обращения: 10 ноября 2022. Архивировано 10 ноября 2022 года.
  27. ↑ Pérez-Gay Juárez, Fernanda; Thériault, Christian; Gregory, Madeline; Rivas, Daniel; Sabri, Hisham; Harnad, Stevan (2017). “How and Why Does Category Learning Cause Categorical Perception?”. International Journal of Comparative Psychology [англ.]. 30. DOI:10.46867/ijcp.2017.30.01.01. ISSN 0889-3675.
  28. ↑ 1 2 Reed, Stephen K. (1972-07-01). “Pattern recognition and categorization”. Cognitive Psychology [англ.]. 3 (3): 382—407. DOI:10.1016/0010-0285(72)90014-X. ISSN 0010-0285.
  29. ↑ Rosch, E. (1999). Reclaiming concepts. Journal of consciousness studies, 6(11-12), 61-77.
  30. ↑ Rosch, Eleanor; Mervis, Carolyn B (1975-10-01). “Family resemblances: Studies in the internal structure of categories”. Cognitive Psychology [англ.]. 7 (4): 573—605. DOI:10.1016/0010-0285(75)90024-9. ISSN 0010-0285. S2CID 17258322.
  31. ↑ 1 2 Medin, Douglas L.; Schaffer, Marguerite M. (1978). “Context theory of classification learning”. Psychological Review. 85 (3): 207—238. DOI:10.1037/0033-295X.85.3.207. ISSN 1939-1471. S2CID 27148249.
  32. ↑ Fisher, Douglas H. (1987). “Knowledge acquisition via incremental conceptual clustering”. Machine Learning. 2 (2): 139—172. DOI:10.1007/BF00114265.
  33. ↑ Michalski, R. S. (1980). “Knowledge acquisition through conceptual clustering: A theoretical framework and an algorithm for partitioning data into conjunctive concepts”. International Journal of Policy Analysis and Information Systems. 4: 219—244.
  34. ↑ Kaufman, Kenneth A. Conceptual Clustering 738–740. Springer US (2012). doi:10.1007/978-1-4419-1428-6_1219.
  35. ↑ 1 2 3 Ashby, F. Gregory; Maddox, W. Todd (2005-02-01). “Human Category Learning”. Annual Review of Psychology [англ.]. 56 (1): 149—178. DOI:10.1146/annurev.psych.56.091103.070217. ISSN 0066-4308. PMID 15709932. Архивировано из оригинала 2022-11-10. Дата обращения 2022-11-10. Используется устаревший параметр |url-status= (справка)
  36. ↑ Ashby, F. Gregory; Maddox, W. Todd Chapter 4 – Stimulus Categorization. Measurement, Judgment and Decision Making 251–301. Academic Press (1 января 1998). doi:10.1016/b978-012099975-0.50006-3. Архивировано 10 ноября 2022 года.
  37. ↑ Maddox, W. Todd; Ashby, F. Gregory (1996). “Perceptual separability, decisional separability, and the identification–speeded classification relationship”. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance [англ.]. 22 (4): 795—817. DOI:10.1037/0096-1523.22.4.795. ISSN 1939-1277. PMID 8756953.
  38. ↑ Ashby, F. Gregory; Maddox, W. Todd (1993-09-01). “Relations between Prototype, Exemplar, and Decision Bound Models of Categorization”. Journal of Mathematical Psychology [англ.]. 37 (3): 372—400. DOI:10.1006/jmps.1993.1023. ISSN 0022-2496.
  39. ↑ Nosofsky, Robert M. (1986). “Attention, similarity, and the identification–categorization relationship”. Journal of Experimental Psychology: General [англ.]. 115 (1): 39—57. DOI:10.1037/0096-3445.115.1.39. ISSN 1939-2222. PMID 2937873.
  40. ↑ Nosofsky, Robert M.; Palmeri, Thomas J.; McKinley, Stephen C. (1994). “Rule-plus-exception model of classification learning”. Psychological Review [англ.]. 101 (1): 53—79. DOI:10.1037/0033-295X.101.1.53. ISSN 1939-1471. PMID 8121960.
  41. ↑ Love, Bradley C.; Medin, Douglas L.; Gureckis, Todd M. (2004). “SUSTAIN: A Network Model of Category Learning”. Psychological Review [англ.]. 111 (2): 309—332. DOI:10.1037/0033-295X.111.2.309. ISSN 1939-1471. PMID 15065912.
  42. ↑ 1 2 Liberman, Zoe; Woodward, Amanda L.; Kinzler, Katherine D. (2017). “The Origins of Social Categorization”. Trends in Cognitive Sciences. 21 (7): 556—568. DOI:10.1016/j.tics.2017.04.004. PMC 5605918. PMID 28499741.
  43. ↑ 1 2 Bodenhausen, Galen V.; Kang, Sonia K.; Peery, Destiny Social Categorization and the Perception of Social Groups. The SAGE Handbook of Social Cognition 311–329. SAGE Publications Ltd (2012). doi:10.4135/9781446247631.n16. Дата обращения: 10 ноября 2022. Архивировано 10 ноября 2022 года.
  44. ↑ Reicher, Stephen; Hopkins, Nick (2001). “Psychology and the End of History: A Critique and a Proposal for the Psychology of Social Categorization”. Political Psychology. 22 (2): 383—407. DOI:10.1111/0162-895X.00246. ISSN 0162-895X. JSTOR 3791934.
  45. ↑ 1 2 Tajfel, H (1982). “Social Psychology of Intergroup Relations”. Annual Review of Psychology. 33 (1): 1—39. DOI:10.1146/annurev.ps.33.020182.000245. ISSN 0066-4308. Архивировано из оригинала 2022-11-10. Дата обращения 2022-11-10. Используется устаревший параметр |url-status= (справка)
  46. ↑ Hugenberg, Kurt; Bodenhausen, Galen V. (2004). “Ambiguity in Social Categorization: The Role of Prejudice and Facial Affect in Race Categorization”. Psychological Science. 15 (5): 342—345. DOI:10.1111/j.0956-7976.2004.00680.x. ISSN 0956-7976. PMID 15102145. S2CID 14677163. Архивировано из оригинала 2022-11-10. Дата обращения 2022-11-10. Используется устаревший параметр |url-status= (справка)
  47. ↑ Nadine Chaurand. Stéréotypisation. Catégorisation sociale. Dictionnaire historique et critique du racisme, PUF, 2013.
  48. ↑ Magidor, Ofra Category Mistakes. Metaphysics Research Lab, Stanford University (2019). Дата обращения: 17 января 2020.

Литература

  • Lakoff, George. Women, Fire, and Dangerous Things: What Categories Reveal About the Mind. — University of Chicago Press, 1987. — ISBN 0-226-46803-8.
  • Rosch, Eleanor; Mervis, Carolyn B (1975-10-01). “Family resemblances: Studies in the internal structure of categories”. Cognitive Psychology [англ.]. 7 (4): 573—605. DOI:10.1016/0010-0285(75)90024-9. ISSN 0010-0285. S2CID 17258322.
  • Taylor, John R. Linguistic Categorization: Prototypes in Linguistic Theory. — 2nd. — Oxford : Clarendon Press, 1995. — P. 21–24. — ISBN 0-19-870012-1.

Ссылки

Категории