RECURSOS DE ATENCIÓN Parte 1

Los recursos de atención o, en términos más sencillos, la atención, se refi ere a la cantidad de capacidad cognitiva que se dedica a una tarea en particular o etapa de procesamiento. Dicha cantidad puede variar de manera considerable desde tareas de ensamble rutinarias y bien practicadas con reducidas demandas de atención hasta tareas relacionadas con el control de tráfi co aéreo que exigen un elevado nivel de atención. Además, esta capacidad cognitiva puede aplicarse de una forma muy directa, como en un punto específi co de una parte en particular del sistema de procesamiento de información del ser humano llamada atención enfocada, o, de una manera mucho más difusa a varias o a todo el sistema de procesamiento de información del ser humano, lo cual se llama atención dividida. Un ejemplo de la atención enfocada en la memoria de trabajo se podría presentar mientras un operador trata de recordar un código de procesamiento de consulta mientras lo ingresa en una máquina herramienta controlada por computadora. El enfoque de la atención puede mejorarse si se reduce el número de fuentes de información en competencia o las demandas del sistema de procesamiento de información del ser humano o si se separan dichas fuentes de la manera más distinta posible. 

Por otro lado, cuando un inspector clasifi ca manzanas en una banda transportadora, divide su atención entre la percepción visual de los defectos y tamaños de las manzanas, la toma de decisiones acerca de la naturaleza del defecto y el tamaño de la manzana, con referencia a la memoria y a las imágenes almacenadas a partir del entrenamiento que recibió, y los movimientos de las manos para quitar las manzanas dañadas y clasificar por tamaño las que están en buen estado en los contenedores apropiados. A este último caso consistente en realizar varias tareas de manera simultánea también se le conoce como multitarea o compartición del tiempo. Debido a que los recursos cognitivos de la atención están relativamente limitados, la compartición de tiempo entre varias tareas probablemente dará como resultado un deterioro del desempeño de una o más tareas en comparación con una sola de ellas. De nuevo, puede resultar complejo mejorar el desempeño de la tarea en dichas situaciones, pero también se utilizan estrategias similares como las que se estudiaron en el caso de la atención enfocada. El número y grado de difi cultad de las tareas debe minimizarse.

Ejemplo Ley de Fitts y procesamiento de información del movimiento

 Fitts (1954), que aplicó la teoría de la información al modelado del movimiento del ser humano, fue quien desarrolló el índice de difi cultad para predecir el tiempo de los movimientos. Este índice se definió en función de la distancia del movimiento y el tamaño del objetivo en una serie de movimientosposicionales hacia y desde objetivos idénticos:

En una aplicación particularmente exitosa de la ley de Fitts, Langolf, Chaffi n y Foulke (1976) modelaron el movimiento humano realizado por diferentes extremidades a lo largo de un gran número de distancias, incluyendo objetivos muy pequeños, visibles sólo con la ayuda de un microscopio.

Sus resultados (vea la fi gura 4.14) arrojaron pendientes de 105 ms/bit para el brazo, 45 ms/bit para la muñeca y 26 ms/bit para el dedo. El valor inverso de la pendiente se interpreta, de acuerdo con la teoría de la información, como el ancho de banda de sistema motor. En este caso, los anchos de banda fueron de 38 bits/s para el dedo, 23 bits/s para la muñeca y 10 bits/s para el brazo. Esta reducción de las velocidades de procesamiento de información se explicó como resultado del procesamiento adicional de las articulaciones, músculos y unidades motoras. Como un detalle interesante, estos resultados son idénticos a la clasifi cación de movimientos de Gilbreth (vea la sección 4.2).

Ejemplo: Procesamiento de información del ser humano en una tarea de cableado

 Un buen ejemplo de la cuantificación de la cantidad de información procesada en una tarea industrial fue presentado por Bishu y Drury (1988). En una tarea simulada de cableado, los operadores movían un punzón hacia la terminal o ubicación sobre un tablero de control, conformado por cuatro placas diferentes, cada una de las cuales tenía ocho posibles componentes. Cada área de componentes estaba dividida en 128 terminales con un arreglo de ocho columnas y 16 filas. La tarea más compleja involucraba las cuatro placas (log2 4 = 2 bits de información), los ocho componentes (3 bits), ocho columnas (3 bits) y 16 filas (4 bits) todo lo cual constituía una complejidad total de 12 bits (suma de 2, 3, 3 y 4). A partir de este panel de control, se pueden construir otros de menor complejidad mediante la reducción del número de placas, componentes, columnas y fi las. Una tarea de baja complejidad sólo involucra dos placas (1 bit), cuatro componentes (2 bits), cuatro columnas (2 bits) y 8 fi las (3 bits) para dar una complejidad total de 8 bits (la suma de 1, 2, 2 y 3). También se consideraron otras tareas de complejidad intermedia.

Los resultados finales mostraron una relación lineal entre el tiempo de procesamiento de la información (cableado simulado o colocación) y la complejidad de la información de la entrada (vea la figura 7.6). Mediante el uso de la ley Hick-Hyman, esta relación puede expresarse como 

Por lo tanto, a medida que aumenta el número de alternativas para realizar la tarea, también reincrementa la carga informacional en la unidad central de proceso del operador humano así como el

tiempo correspondiente del desempeño de la tarea. Observe que en este caso de la vida real de una

tarea compleja, la intercepción no siempre es un valor positivo correspondiente al simple tiempo de

reacción.

EJECUCIÓN DE LA RESPUESTA Parte 2

 

Teoría de la detección de señales aplicada a la inspección de vidrio - Caso 4: Sensibilidad incrementada.

 La sensibilidad puede calcularse como la diferencia del valor de z de la misma abscisa de ambas curvas, de la señal y del ruido (fi gura 7.3):

d ′ = z (falsas alarmas) – z (éxitos)

Si la señal puede aislarse mejor de ruido, la probabilidad de éxitos aumentará (por ejemplo, hasta un valor de 0.90), mientras que la probabilidad de falsas alarmas permanecerá en un valor bajo (por ejemplo, 0.10). Mediante el uso del criterio como punto de comparación, la probabilidad de éxitos es de 0.90 con un valor correspondiente de z de –1.283 y una ordenada de 0.175. La probabilidad de falsas alarmas es de 0.10 con un valor correspondiente de z de 1.283 y una ordenada de 0.175. Por lo tanto, la sensibilidad se calcula como,

Debido al incremento de la sensibilidad, hay un mejor desempeño para identifi car partes defectuosas.

A veces, la tasa de éxitos se grafi ca contra la tasa de falsas alarmas con el fi n de obtener una curva característica del operador receptor en la cual la desviación de la curva respecto a la pendiente de 45 grados indica la sensibilidad.

En el estudio del caso de Drury y Addison (1973), se recolectaron datos semanales respecto a la inspección del vidrio a partir de los cuales se calculó el valor de d ′. Un cambio en la política de inspección consistente en proporcionar retroalimentación al inspector general más rápidamente dio como resultado que se incrementara d ' de un valor medio de 2.5 a uno de 3.16, lo cual representa un incremento de 26% en la sensibilidad a lo largo de 10 semanas (vea la fi gura 7.4). Esto representó un incremento de 60% de la relación señal a ruido (es decir, de beta) y una reducción de 50% de la probabilidad de no detectar un defecto.

Teoría de la detección de señales aplicada a la inspección de vidrio - Caso 3: Inspector arriesgado.

Un inspector arriesgado (figura 7.3c) establece el criterio alejado hacia la izquierda, lo cual incrementa la probabilidad de éxitos (por ejemplo, 0.95) a expensas de una elevada probabilidad de falsas alarmas (por ejemplo 0.70). En este caso, para la curva de la señal, una probabilidad de 0.95 da una z de 1 – 1.645 y una ordenada de 0.103. En el caso de esta curva de ruido, una probabilidad de 0.70 nos da una z de – 0.524 y una ordenada de 0.348. Beta, entonces, se convierte en 0.296 (0.103/0.348).