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私は大学で情報について学んでいます。最近、ウェーバー・フェヒナーの法則について学んだのですが、いまいちよく分かりません。
具体的にウェーバー・フェヒナーの法則が成り立つ例があれば教えていただけませんか??
よろしくお願いします。

A 回答 (2件)

日常的に経験される現象としては



日が暮れてから灯かりをともすと明るくなったと感じるのに
昼間同じ灯かりをともしても
いわゆる昼行灯で大して明るく感じない。

唐辛子が普通の2倍入った2倍カレーと
3倍入った3倍カレーの辛さの違いはわかるのに
12倍カレーと13倍カレーの違いはわからない。

なんてのはどうでしょう?

実験的に求められたデータの例は
下のURLにあります。
代表的な5つの味覚物質の濃度と味の強さの関係についてのデータが
グラフ化されて載っています(ちょっと小さいけど)。
横軸が対数目盛りになっているので,
グラフは直線になっています。

ところでこの質問は
心理学のカテゴリーのほうが相応しいのでは?

参考URL:http://www.umamikyo.gr.jp/dictionary/chapter2/in …
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専門家じゃないので詳しいことは判りませんが、簡単な例を。


たとえば無臭の物があった場合、それにちょっとだけ臭いを付けます。
するとそのちょっとを人は感じることが出来ます。
しかし、元々臭いが付いている物に先ほどと同じだけ、ちょっとだけ臭いを強くしても、人はその変化を感じることが出来ません。(先ほどと比べると)
もっと強い臭いが付いている物の場合、それの10倍ほどの臭いを付けても、実際に感じるのは2倍ほど強くなったとしか感じられません。
このように基本(この場合は元々の臭い)量から増えれば増えるほど、感じ方が少なくなっていくことかな。
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Qフェヒナーの法則について簡単に教えてください。

学校でフェフィナーの法則を習ったのですが、
正直よくわかりませんでした。
心理学カテゴリの人たちならわかりやすく教えてくださるのではないかと思い書き込みました。
どなたか教えて下さい。よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

#1です.

補足をします.

式をどのように導くのか,という追加のご質問ですが,まずは,ウェーバーの法則は,数学の公式というか,計算のように,式を展開していった結果,前回お示しした式が得られるということではありません.
フェヒナーの法則は,ウェーバーの法則を前提に,ある程度数学的に展開して得られています.

ウェーバーの法則は,概念的なものを式の形で現せば,前回の式になる,とご理解下さい.
つまり,ウェーバーの法則は,経験法則を式の形で表したものということなのです.
ただし,ウェーバーの法則中のk(定数)は,感覚の種類(モダリティ)に固有の値で,これは少し詳しい心理学の教科書や,感覚心理学,知覚心理学などの文献を調べていただくと,それぞれのモダリティでいくつになるかという一覧表があると思います(たとえば,東大出版会の心理学<改訂版>など).
また,ウェーバーの法則が成り立つ範囲も,どのような刺激の強さでも成り立つのではなことが分かっています.
ウェーバーの法則の意義は,精神物理学の発展のきっかけになったということです.
具体的にいえば,フェヒナーに大きく影響し,フェヒナーの法則は,ウェーバーの法則を前提として,成立しています.

これに対して,フェヒナーの法則は,刺激の物理量と,それに対応する感覚量との関係を数量的に表したものです.
まず,フェヒナーは,感覚量は直接測定できないと考え,弁別閾(丁度可知差異)を感覚の基本単位として,間接的に感覚量を尺度化しようとしたのです(フェヒナーの仮説).
つまり,強度の異なる2つの刺激があるときに,その2つの刺激の差を,いくつの弁別閾を積算することで等しくできるかということで間接的に尺度化しようとしたのです.

数学的には,ウェーバーの法則が,感覚の大きさの非常に微少な増分dEと,同じく微少な刺激増分dIとの間にも成立すると仮定すれば,
 dE=kdI/I(k:定数)
と表せます.この両辺を積分すると,
 E=SkdI/I=k logI+C(Sは,積分記号,C:積分定数)
となります(上に補足したように,Sは積分の記号と読んで下さい).
この式は,感覚の大きさEは,刺激強度の対数に比例することを意味することになります.
これがフェヒナーの法則です.
グラフ化したものは,上述の東大出版会の「心理学<改訂版>」など,詳しい教科書に掲載されています.

なお,上述のように,ウェーバー法則が,一定の刺激強度の範囲でしか成り立たないことが,今日では分かっていますので,したがって,フェヒナー法則も,同様であることが分かっています.

以上で,いかがでしょうか?

#1です.

補足をします.

式をどのように導くのか,という追加のご質問ですが,まずは,ウェーバーの法則は,数学の公式というか,計算のように,式を展開していった結果,前回お示しした式が得られるということではありません.
フェヒナーの法則は,ウェーバーの法則を前提に,ある程度数学的に展開して得られています.

ウェーバーの法則は,概念的なものを式の形で現せば,前回の式になる,とご理解下さい.
つまり,ウェーバーの法則は,経験法則を式の形で表したものということなのです.
ただ...続きを読む

Qスティーブンスべきの法則について教えて下さい。

こんにちは。
以前フェフィナーの法則を教えていただきました。
今度はスティーブンスのべき法則というのがよくわかりません。
べきってなんですか?
数学的なことが多分わかってい何んだと思います。
そこらへんから教えていただけると大変助かります。
よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

すでに詳しい回答が寄せられていますが,
数式の部分について私なりに説明してみますね。

べき法則の「べき」は漢字では「冪」と書き,累乗のことを指します。
心理学の教科書でよく見かける冪法則の式は,
   E=k*I^n  (k,nは定数)
ここで * は乗算,^n は n乗,すなわち冪を表わします。
これを高校までの数学の流儀で書くなら,
   y=a*x^b  (a,bは定数)
となります。
この関数のグラフはどのようなものになるでしょうか。

前提として
スティーブンスの冪法則では x も y も正の範囲だけ考えればよいので,
座標平面の第1象限にだけ注目します。
また a と b についても正の値だけを想定すればよいでしょう。

グラフの形は b の値によって大きく変わります。
【1】b=1 のとき。
b に 1 を代入すると,式は
   y=a*x
となりますから,これは正比例です。

【2】b>1 のとき。
たとえば b=2 ならば
   y=a*x^2
となって,これは2次関数。
同様に b=3 なら3次関数,b=4 なら4次関数・・・となり,
いずれも第1象限では右上がりに急激に増大するグラフとなります。

【3】0<b<1 のとき。
たとえば b=1/2 ならば
   y=a*x^(1/2)
これは x の平方根に比例するということですから,
先の2次関数のグラフを y=x (右上がり45°の直線)について対称移動させたものとなります。
(参考:http://homepage2.nifty.com/sintakenoko/Cabri/CGraph3.html)
同様に b=1/3 なら3乗根,b=1/4なら4乗根・・・となり,
いずれも第1象限では右上がりで増加率がしだいに低減するグラフとなります。


以上をまとめて言葉で表現すると,
マグニチュード推定法によって得られる心理量の変化は
感覚モダリティや刺激の種類によってさまざまで,
【1】刺激に比例して増大するもの
【2】刺激が増大するにつれて急激に増大する(だんだん敏感になる)もの
【3】刺激が増大するにつれてゆるやかに増大する(だんだん鈍感になる)もの
があるということです。

実験データによれば
目で見た線分の長さ(b=1.0),腕における冷たさ(b=1.0)は【1】,
塩辛さ(b=1.3),指への電撃の強さ(b=3.5)は【2】,
サッカリンの甘さ(b=0.8),単耳での音の大きさ(b=0.3)は【3】
ということになります。

フェヒナーの法則はこのうちの【3】の近似ということで
スティーヴンスの冪法則に包摂されていると見ていいでしょう。

すでに詳しい回答が寄せられていますが,
数式の部分について私なりに説明してみますね。

べき法則の「べき」は漢字では「冪」と書き,累乗のことを指します。
心理学の教科書でよく見かける冪法則の式は,
   E=k*I^n  (k,nは定数)
ここで * は乗算,^n は n乗,すなわち冪を表わします。
これを高校までの数学の流儀で書くなら,
   y=a*x^b  (a,bは定数)
となります。
この関数のグラフはどのようなものになるでしょうか。

前提として
スティーブンスの冪法則では x も y も正...続きを読む

Qスティーブンスの法則とは何ですか?マグニチュード推定法とスティーブンスの法則がごちゃ混ぜになってしま

スティーブンスの法則とは何ですか?マグニチュード推定法とスティーブンスの法則がごちゃ混ぜになってしまってよく分かりません。マグニチュード推定法を用いて出された法則がスティーブンスの法則ですか?
フェヒナーの法則のより優れている点について聞かれた場合、スティーブンスの法則の方がより沢山の刺激間の関係を式に表す事ができる点ですか?
心理学部一回生です。
助けて下さいm(_ _)mよろしくお願いしますT^T

Aベストアンサー

マグニチュード推定法 Richter, Charles F., 1935年1月「An instrumental earthquake magnitude scale」
フェヒナーやスティーブンスが活躍した時期は、、、
感覚と刺激の二つの関係を示そうとするのと、地震が発するエネルギーの大きさを示す手法を工夫するのと、、、、 関係がない

フェヒナーの法則は、「(刺激Aと刺激Bに関する)心理的な感覚量は、刺激の強度ではなく、その対数に比例して知覚される」

スティーブンスの法則は、「刺激の種類によってべき乗に掛かる係数が違う(同じ種類の刺激ならば、刺激エネルギーの大きさのべき乗と係数で、感覚を量的に示せる)」 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%B4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%81%B9%E3%81%8D%E6%B3%95%E5%89%87

実際にイヤフォンで同じ音楽を聴いていても、周囲の環境や音楽の種類で、イヤホンから出て来る音の大きさの感覚は、非常に違うと、私は感じています。 周囲の明るさでものの視覚的識別・認知が変わるのも確かです。 刺激エネルギーの物理的大きさと数式で「感覚量を示せる」とはとても思えないです。 たぶん、スティーブンスの法則は間違っているか、スティーブンスの法則には多くの条件が欠けているのだと私は思います。

マグニチュード推定法 Richter, Charles F., 1935年1月「An instrumental earthquake magnitude scale」
フェヒナーやスティーブンスが活躍した時期は、、、
感覚と刺激の二つの関係を示そうとするのと、地震が発するエネルギーの大きさを示す手法を工夫するのと、、、、 関係がない

フェヒナーの法則は、「(刺激Aと刺激Bに関する)心理的な感覚量は、刺激の強度ではなく、その対数に比例して知覚される」

スティーブンスの法則は、「刺激の種類によってべき乗に掛かる係数が違う(同じ種類の刺激ならば、刺激エネ...続きを読む

Qウェーバー・フェヒナーの法則の応用

このカテゴリーで良いかわかりませんが。すいません。
感覚量は物理量の対数に比例するという「ウェーバー・フェヒナーの法則」というのがあるかと思います。デシベル計算などに使うかと思います。
これを、「料理の額とおいしさ」に適用できるでしょうか。
例えば、1,000円の寿司と同内容の10,000円の寿司では、10000/1000=10倍おいしく感じるのではなく、
1+log(10000/1000)=2なので2倍くらいしかおいしく感じない。
今、この話が会社内で議論されています。
皆様のご意見をお伺いしたいです。

Aベストアンサー

料理の額は物理量ではありません。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%89%A9%E7%90%86%E9%87%8F
そこが間違い。

理屈好きの(へ理屈か?)けちな人が前に全く同じ話題をくちにしていました。ちょっとまともに見えてまともな論でないのが、日常会話としては「絶対違うしー」と思いながら反応してあげるオヤジギャグレベルの話題かと思います。追求してもその場では座がしらけるので「そうなんですかー」と流すのが社交辞令かと。

私は
同じ量なら満腹量は一緒。
味覚は個人差があってしかるべき。
それ以外の付加価値への満足度も独自の価値感によるもの
と割り切っています。普通は皆さんそうではないでしょうか?

300円ラーメンでも大好きなひとと食らえばものすごくうまいし、2000円のラーメンでも付き合いでしぶしぶ食べにいったらまずいよね。

Q人間の脳とコンピュータの違いについて

人間の脳とコンピュータの違いについて
すみません。大学の講義で「人間の脳とコンピュータ」の違いについて考えてこい、というレポートが出されました。
人間には「直感」があるが、コンピュータはそれがない、というのが一例ですよね?
他に何かありませんか。もしよければ教えてください。
あともしよければ、「人間の脳とコンピュータの違い」について書いてある本とか教えて頂けませんか。(新書あるいは文庫くらいのやつで)
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

脳とコンピュータの大きな違いの一つは、プログラムの形態です。
人間の脳には最初は大したプログラムは入っていなくて、五感に
反応するなどのBIOSに近い機能があるだけです。多分、赤ちゃんは
「物がぶつかると音がする」という事も知らないでしょう。でも
その様子を何回か見ているうちに音がするのが当たり前と認識
するようになります。

コンピュータは経験したことを取り込むことは(現時点では)無い
と思います。確かに学習機能はありますが、学習できる範囲や
種類が決定的に違います。

ノイマン型のコンピュータは「あらかじめ」予定された行動仕様
(プログラム)に従って動くだけですが、人間の脳は経験によって
ほとんど全ての反応様式に対応します。

敢えて、感情とか直感とかは言いませんが、事務処理の仕方
とか受け答えの仕方なども教えればできるようになります。
そのための専用のプログラムが無いところから経験によって
できるようになる訳です。

ニューロコンピュータとして、そのような動作をさせる試みが
成されていると聞きますが、現状では規模や精度など、全く
比較にならないようです。

脳とコンピュータの大きな違いの一つは、プログラムの形態です。
人間の脳には最初は大したプログラムは入っていなくて、五感に
反応するなどのBIOSに近い機能があるだけです。多分、赤ちゃんは
「物がぶつかると音がする」という事も知らないでしょう。でも
その様子を何回か見ているうちに音がするのが当たり前と認識
するようになります。

コンピュータは経験したことを取り込むことは(現時点では)無い
と思います。確かに学習機能はありますが、学習できる範囲や
種類が決定的に違います。

ノイマン型のコ...続きを読む

Q重さの弁別閾

重さの弁別閾の実験をしたのですが、用語がよくわからなくて困っています。

・・・上弁別閾、下弁別閾って何でしょうか?

Aベストアンサー

素人でよくわかりませんが、重さに限らず、音の高さなど、いろいろな感覚に弁別閾があるような気がします。
例えば、重さの弁別閾についていえば、標準となる物質と比較される物質の2種類で重さの違いを感じるかどうか検査します。最初は、標準の物質と重さがほとんど変わらない物質からはじめて、比較される物質の重さを次第に大きくしていきます。はじめは2種類の物質の重さに違いは感じられないのですが、ある、重さのところで、標準の物質と比較される物質の違いが感じられます。そのときの、比較される物質の重さが上弁別閾です。
下弁別閾についても同様に、標準の物質と同じ重さから始めて、比較される物質の重さを次第に軽くしていけばよいわけです。
したがって、上弁別閾と下弁閾の間の重さについては弁別できません。

Qウェーバー・フェヒナーの法則について。

フェヒナーの法則の公式(△S=k△I/I)から、
ウェーバーの法則の公式(S=k log I+c)を導くにはどうすれば良いのでしょうか?
できれば計算の過程も教えていただきたいです。
宜しくお願いします。

Aベストアンサー

△S=k△I/I から無限小の極限をとって
dS = k dI/I
はよろしいでしょうか?
両辺を積分すると,
∫dS = k∫dI/I
すなわち,
S = k logI + C
でCは積分定数です。

Qウェーバー・フェヒナーの法則の応用

このカテゴリーで良いかわかりませんが。すいません。
感覚量は物理量の対数に比例するという「ウェーバー・フェヒナーの法則」というのがあるかと思います。
これを、「料理の額とおいしさ」に適用できるでしょうか。
例えば、1,000円の寿司と同内容の10,000円の寿司では、10000/1000=10倍おいしく感じるのではなく、
1+log(10000/1000)=2なので2倍くらいしかおいしく感じない。
今、この話が会社内で議論されています。
皆様のご意見をお伺いしたいです。

Aベストアンサー

たとえば、コップ1杯の水に塩10g入れた塩水は、塩1g入れた場合の2倍塩辛く感じるということでなら、そうかもしれないなと言う気がします。

しかしながらそれは味の濃さに限ったことであって、味が濃いから美味しいと言うわけではありません。

10,000円の寿司屋は1,000円の寿司屋の10倍濃い味付けをしているということなら、ウェーバー・フェヒナーの法則は正しいといえるでしょう。

寿司に限った事ではありませんが、一般的に大衆店はコストパフォーマンス重視でインパクト狙いの濃いめの味付けをしますから、むしろ安い店の方が味が濃いと感じます。だからといって安い店の方が高い店より美味しいとは言えないでしょう。

しいていえば、1+log(10000/1000)=2 というのは美味しさというより、美味しさにたいする期待感の大きさを表しているのではないでしょうか。

Q吸光度の単位

吸光度の単位は何でしょうか!?
一般的には単位はつけていないように思われるのですが。。
宜しくお願いします。

Aベストアンサー

物理的には、No.1さんも書かれているように吸光度も透過度も基本的に同じ単位系の物理量どうしの「比」なので「無単位」です。しかし、無名数では他の物理量、特に透過度と区別が付かないので、透過度は"透過率"として「%」を付けて表し、"吸光度"は「Abs(アブス)」を付けて呼ぶのが業界(分析機器工業会?)のならわしです。

Qlogとln

logとln
logとlnの違いは何ですか??
底が10かeかということでいいのでしょうか?
大学の数学のテストでlogが出てきた場合は底が10と解釈してよいのでしょうか??
解説お願いします!!

Aベストアンサー

こんにちは。

>>>logとlnの違いは何ですか??

「自然対数」は、natural logarithm の訳語です。
「ln」というのは、「logarithm 。ただし、natural の。」ということで、つまり「自然対数」という意味です。
一方、log というのは、底がeなのか10なのかがはっきりしません。


>>>大学の数学のテストでlogが出てきた場合は底が10と解釈してよいのでしょうか??

数学であれば、底がeの対数(自然対数)です。底が10の対数(常用対数)ではありません。
一方、log は、数学以外であれば不明確な場合があります。

私の大学時代と仕事の経験から言いますと・・・

【eを用いるケース】
・数学全般(log と書きます)
・電子回路の信号遅延の計算(ln と書く人が多いです)
・放射能、および、放射性物質の減衰(log とも ln とも書きます。ただし、eではなく2を使うこともあります。)

【10を用いるケース】(log または log10 と書きます)
・一般に、実験データや工業のデータを片対数や両対数の方眼紙でまとめるとき(挙げると切りがないほど例が多い)
・pH(水溶液の水素イオン指数・・・酸性・中性・アルカリ性)
・デシベル(回路のゲイン、音圧レベル、画面のちらつきなど)

ご参考になれば。

こんにちは。

>>>logとlnの違いは何ですか??

「自然対数」は、natural logarithm の訳語です。
「ln」というのは、「logarithm 。ただし、natural の。」ということで、つまり「自然対数」という意味です。
一方、log というのは、底がeなのか10なのかがはっきりしません。


>>>大学の数学のテストでlogが出てきた場合は底が10と解釈してよいのでしょうか??

数学であれば、底がeの対数(自然対数)です。底が10の対数(常用対数)ではありません。
一方、log は、数学以外であれば不明確な場...続きを読む


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