心理测量中问题顺序效应与响应可复现性的超量子建模

通用张力缩减（GTR）模型最近被用于推导量子概率为所有非均匀涨落可能形式的（通用）平均，并解释其在描述物理领域外实验情境（如量子认知与决策模型）的显著成功。然而，该结果也突出了在平均不够大或由于多重测量组合而改变的情况下观测到对Born规则预测的违背的可能性。本文展示在展现问题顺序效应的典型心理测量中确实如此，通过表明其结果统计本质是非希尔伯特的，需要GTR模型的更大框架来获得精确数学描述。我们还考虑量子认知另一未解问题：响应可复现性。已观察到当问题顺序效应和响应可复现性同时出现时，量子理论无法处理。但我们展示它可在GTR模型中轻松自然描述。基于这些发现，我们提倡在认知科学中采用量子形式论的隐测量解释，及其GTR模型推广，作为解释概念实体心理测量数据的自然解释框架。