Procesos de Generacion de Inferencias Causales en la Comprension de Narraciones

Y. CEVASCO, J, & MOLINARI MAROTTO, C.

Facultad de Psicologia, Universidad de Buenos Aires

Congreso; VII Jornadas de Investigacion: Universidad y Sociedad; 2000

Facultad de Psicologia, UBA

 La cohesión causal de una historia contribuye a su coherencia, y a la organización y almacenamiento de sus eventos en una representación en memoria. Para comprender un evento es necesario conocer sus causas y consecuencias, interconectándolo con los otros.  La estructura causal ha sido estudiada por distintos modelos, como los de Cadena Causal (Black y Bower, 1980; Omanson, 1982), de Red (Trabasso y Stein, 1984; Trabasso y Sperry, 1985), de Transición Recurrente (Trabasso y van den Broek, 1985) y el modelo Realizador de Inferencias Causales (van den Broek, 1990).  Los modelos de Red intentan superar la definición intuitiva del concepto de causalidad propia de enfoques anteriores, incorporando criterios bien definidos. A su vez, superan la restricción de considerar solo un antecedente y un consecuente para cada evento; conceptualizando la estructura causal como una red de eventos interconectados.  Me centraré en el modelo “Realizador de inferencias causales”, que incorpora a las nociones centrales del modelo representacional de Red, investigaciones sobre el rol del sistema de procesamiento humano en comprensión de lectura, asumiendo que las limitaciones de este procesamiento pueden restringir cuánta información previa considera el lector cuando lee un segmento determinado del texto. Ofreceré ejemplos experimentales pertinentes.