Secretos Fractales De Manchas De Rorschach - Vista Alternativa

Secretos Fractales De Manchas De Rorschach - Vista Alternativa
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Vídeo: Secretos Fractales De Manchas De Rorschach - Vista Alternativa

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Anonim

Cuanto más simple es la mancha de Rorschach, más asociaciones genera: los matemáticos midieron la complejidad fractal de las famosas manchas y determinaron que nuestro cerebro interpreta fácilmente patrones simples, pero no ve nada superfluo en los complejos.

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El cerebro humano está diseñado de tal manera que busca ver imágenes significativas donde no las hay. A principios del siglo XX, el psicoanalista suizo freudiano Hermann Rorschach utilizó esta característica perceptiva para realizar famosas pruebas psicológicas en las que se pedía a los participantes que interpretaran puntos simétricos.

Desde entonces, el valor de las manchas de Rorschach para el psicoanálisis ha sido cuestionado repetidamente, y en las técnicas modernas las imágenes famosas casi nunca se utilizan. Sin embargo, la capacidad del cerebro para interpretar imágenes abstractas todavía interesa a los científicos, en particular a los matemáticos.

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El cerebro humano está diseñado de tal manera que busca ver imágenes significativas donde no las hay. A principios del siglo XX, el psicoanalista suizo freudiano Hermann Rorschach utilizó esta característica perceptiva para realizar famosas pruebas psicológicas en las que se pedía a los participantes que interpretaran puntos simétricos.

Desde entonces, el valor de las manchas de Rorschach para el psicoanálisis ha sido cuestionado repetidamente, y en las técnicas modernas las imágenes famosas casi nunca se utilizan. Sin embargo, la capacidad del cerebro para interpretar imágenes abstractas todavía interesa a los científicos, en particular a los matemáticos.

Las manchas de Rorschach son una especie de fractales: objetos auto-similares, partes de los cuales son similares a partes más grandes, y esos son el todo. La complejidad de un fractal se puede medir utilizando el indicador D: para una línea recta es igual a uno y el valor máximo es dos. Cuanto más se acerca el valor a uno, más simple es la estructura fractal.

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Para averiguar cómo se relaciona la complejidad de los fractales con la cantidad de imágenes que generan, los científicos tomaron cinco puntos de Rorschach utilizados en sesiones psicoanalíticas de la década de 1920 y calcularon su complejidad. Al seleccionar cinco puntos con D de 1,11 a 1,23, los científicos observaron los testimonios de pacientes a los que alguna vez se les mostraron estos puntos y calcularon cuántas imágenes diferentes vieron en cada uno de ellos.

Repollo Romanesco: un ejemplo de un objeto fractal natural

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Resultó que cuanto más pequeña D, es decir, más simple es la estructura fractal, más imágenes visuales genera la imagen. Estos resultados sorprendieron a los investigadores: se asumió que las cifras con D de 1.3 a 1.5 causarían más asociaciones, ya que es este nivel de complejidad fractal el que más a menudo es característico de los objetos fractales naturales. A continuación, se repitió el análisis utilizando manchas generadas por ordenador con una dificultad predeterminada (1,05 a 1,95) para asegurar que el número de imágenes no se viera afectado por los tonos de gris con los que se pintaron las manchas de tinta antiguas. Las manchas de color no se usaron originalmente porque las transiciones de color podrían afectar la percepción de las imágenes por sí mismas, aparte de la estructura fractal).

Se mostraron a los estudiantes espacios generados por computadora. Describieron cada imagen que vieron en manchas, y nuevamente la dependencia resultó ser directa: cuanto más complejo es el fractal, menos asociaciones genera.

En los últimos años, las manchas de Rorschach se han utilizado para medir la creatividad. Los autores del estudio sugieren que el patrón que encontraron podría usarse para refinar tales pruebas: por lo que es posible que las personas más creativas prefieran fractales más complejos a los menos complejos.

Los resultados de la investigación se publican en la revista PLoS ONE.

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