Concurrent Contingencies
Wenn zwei Verstärker an einem Seil ziehen

In einem anderen Post habe ich erklärt, dass es nicht nur darum geht was für Verstärker wir geben, sondern auch um die Konkurrenz mit anderen Verstärkern - du kannst es hier nachlesen.

In diesem Post hier möchte ich etwas tiefer darauf eingehen.

Was im Hintergrund passiert

Um wissenschaftlich genau zu wissen, was der Auslöser für etwas ist, Kausalität, muss man die Variablen gut kontrollieren können. Das hat man in der Lernforschung auch getan und in Laboren verschiedene Tiere trainiert - berühmt wurde die Skinner Box . Der Nachteil dabei war, dass diese Forschungen kaum darauf eingingen, dass es im Alltag oft zwei oder mehrere Kontingenzen zur gleichen Zeit gibt.

Diesem Mangel kam man nach, indem man zwei Verstärkerpläne in die Versuchsanordnung aufnahm. Eine einfache Version ist, wenn man zwei Verstärker gleichzeitig laufen lässt - concurrent schedules. ZB kann man einem Hund alle 10 Sekunden ein Leckerchen geben falls er dann sitzt - fixed intervall schedule 10, FI10, und während den 10 Sekunden bekommt der Hund jedes dritte Mal wenn er die Pfote hebt ein Leckerchen, fixed ratio schedule 3, FR3.

Die weisse Linie zeigt, dass das Verhalten gewechselt wird

Was man beobachten kann ist, dass sich das Verhalten in den meisten Fällen an die Verstärkerpläne anpasst und entsprechend verteilt. Das kann etwas dauern, weil der Verstärkerplan zuerst gelernt werden muss durch ausprobieren. Stück um Stück verteilt sich das Verhalten entsprechend: so wir unser Beispielhund mit der Zeit alle 10 Sekunden sich hinsetzen und in der Zwischenzeit seine Pfote heben.

In der Graphik oben ist als weisse Linie sichtbar, wie sich die Operants, die Verhalten, abwechseln. 1 ist das Pfoteheben, 2 ist das Sitzen. Das Sitzen wird nur kurz gezeigt alle 10 Sekunden, wärend das Pfoteheben länger gezeigt wird dazwischen.

Dieses Verteilungsmuster wird allgemein matching law genannt. Es drückt in mathematischer Schönheit aus, dass R1/(R1 + R2) = F1/(F1 + F2).

Für unser Beispielhund würde das bedeuten, dass er in 30 Sekunden 3 Mal die Gelegenheit hat sich zu setzen und, wenn er für das Pfotenheben 2 Sekunden braucht, 15 Mal die Pfote heben kann. In der Formel sieht das wie folgt aus: 15/(15 + 3) = 0,833. Das Matching Law besagt nun, dass sich das gezeigte Verhalten von unserem Beispielhund genauso verteilen wird, also der gleiche Wert heraus kommt.

Matching Law und Shaping

Shaping ist eine Methode die Verhalten in kleinere Teile zerlegt und verstärkt um am Ende das ganze Verhalten zu haben. Manchesmal kann man das Verhalten nicht sofort einfangen, capturing, und verstärkt daher Einzelschritte die zum Ergebnis führen.

Wirkt sich das Matching Law auf das Shaping aus?

Unser Beispielhund hat zwei Verhalten, Operants: hinsetzen und Pfote heben. Wir wollen nun daraus machen, dass der Hund sich hinsetzt und die Pfote hebt. In einem shaping process warten wir, bis der Hund sich setzt und verstärken dies mit einem event marker (Clicker) und einem Leckerchen. Dann warten wir bis der Hund die Pfote hebt und verstärken das. Dann warten wir, bis der Hund sich hinsetzt und Pfote hebt um das zu verstärken.

Was nun passiert, kannst du in der Graphik ablesen, die gelbe Linie ..

Der Shaping-Verlauf als gelbe Linie dargestellt

Wärend bei den concurrent contingencies sich die Operants auf zwei Ebenen entlang bewegen, ist beim Shaping ein linearer Prozess zu erkennen: die Operants summieren sich. Die Operants im Shaping sind voneinander nicht unabhängig, sondern bauen darauf auf. Das bedeutet, dass der Matching Law Effekt dort nicht zu erwarten ist.

Weitere Beispiele

Ein weiteres Beispiel aus dem Alltag, wo concurrent schedules am arbeiten sind. Du kennst jemand mit dem du Kontakt hast. Wenn du ihm eine SMS schreibst antwortet er dir spät, wenn du ihn anrufst antwortet er sofort. Dein Verhalten wird sich entsprechend anpassen und du wirst voraussichtlich öfters anrufen.

Du möchtest, dass dein Hund, wenn er essbare Sachen findet, diese liegen lässt (siehe dazu den Post Antigiftköder Training). Damit der Hund es liegen lässt, muss er bei dir öfters und besser verstärkt werden als wenn er sich dem Essen am Boden zuwendet.

Darüber hinaus

Was das Matching Law auch noch zeigt, ist, dass die Lerntheorie oder Science of Consequences keine Theorie im Elfenbeinturm ist, sondern empirische Wissenschaft, die untersucht welche Variablen sich in welcher Form auf Verhalten auswirken um dann die Regelmässigkeiten, oder auch Gesetzmässigkeiten zu extrahieren, formulieren und zu überprüfen.

Mit Lerntheorie war es möglich, die Verhaltensleistungen und kognitiven Leistungen von, zB, Vögeln und Tintenfischen herauszufinden, ohne diese umzubringen und auseinanderzubauen - wobei das Auseinanderbauen von Tieren auch nicht dazu beigtragen hat, zu verstehen welche Leistungen das Gehirn vollbringen kann.

Und hier noch ein Video auf Youtube was das Matching Law erklärt