의미망모형과 세부특징 비교모형

의미망모형과 세부특징 비교모형 (인지적 경제성, 문장검증과제, 범주크기효과)

 

 

인지적 경제성을 강조하는 의미망 모형(semantic network model)은 의미기억이 많은 상호연결을 갖는 그물망 같은 구조로 조직된다고 본다. 우리가 정보를 인출할 때는 관련 개념들로 활성화가 확산된다. 망은 개념을 조직화하는 수단을 제공하고 여러 요소들이 서로 연결되어 있는 것인데, 이 요소들은 마디로 개념을 표상하며 이를 연결해주는 것이 고리이다. 망은 위계적 의미망 모형으로 되어 있는데, 범주에 관한 정보가 결합을 통해 직접 기억에 저장된다고 가정한다. Collins와 Loftus(1975)는 문장검증과제로 술어범주가 주어범주와 위계적으로 멀수록 문장 진위 판단에 오랜 시간이 걸리는 것을 발견했다. 이 사실을 이들은 위계적인 망 표상으로 반응 시간을 설명하였다. 그러나 위계적으로 가까운 문장 판단 반응시간이 긴 경우도 있다(사자는 포유류이다 > 사자는 동물이다)그래서 지식이 개념의 엄격한 위계로 구성되어 있기보다는 의미 속성의 비교에 기초하여 조직되어 있다는 대안이론(위계보다 더 자주 생각하는 심적 관계 고리가 더 중요)이 제시되기도 하였고, 개념이 위계 내에 다른 수준보다 더 선호되는 기본 수준(독특하다고 생각하는, 그래서 같은 수준의 다른 개념과 쉽게 구분되는 수준)을 가지고 있다고 주장하기도 한다.

세부특징 비교모형은 의미망 모형의 제한점을 보완한 모델로 의미기억을 조직화하는 한 가지 논리적인 방법은 세부특징 목록에 의한 것이다라고 주장한다. 세부특징 비교 모형에 의하면 개념들은 필요한 세부특징이나 특성들의 목록에 따라 기억 속에 저장될 수 있다. 사람들은 이러한 개념들에 대한 판단을 내리기 위해 결정과정을 사용한다. 세부특징 비교모형이 전형성 효과를 잘 설명해주고 있으나, 범주 구성원이 필수 세부특징 목록에 기초된다는 제안은 지지하지 않는다. 이 모형의 문제점은 개개 세부특징이 서로 독립적이라고 가정하고 있는 것인데, 범주 구성원들이 서로 어떻게 관련되는지에 대해서는 설명해주지 않는다.