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Tema 3 – Inducción Categórica 2016 
 
1 Ness Uned 
 
 Introducción 
 
Es un proceso básico del funcionamiento cognitivo por el que las personas reconocen y clasifican su entorno en clases o 
categorías, que son los cimientos de estructuras sobre las que podemos continuar clasificando, interpretando, generando 
inferencias y comunicándonos con los que compartan una estructura categórica común. 
Las funciones que cumple la inducción categórica son: el ahorro cognitivo de agrupar experiencias individuales en clases y 
la posibilidad de inferir más información de la que fue presentada, por la adición de las propiedades de su categoría. 
 
 La Estructuración Conceptual 
 
Una de las concepciones más extendidas es la que resalta el papel de las propiedades de los ejemplares, de forma que son 
ellas las que definen las clases en las que algo se incluye. 
 
1. Enfoque de las Propiedades Definitorias 
 
Es el más tradicional y considera que hay unas propiedades que son individualmente necesarias y en su conjunto suficientes 
que están presentes en cada ejemplar de una categoría. Algo pertenecerá a una clase si las posee y será una cuestión de 
todo o nada. (Ejemplo de soltero: varón, adulto y no estar casado). 
Se ha de distinguir entre atributo y valor, el atributo podría ser sexo, el valor, macho o hembra. 
Este enfoque fue aceptado hasta los 70 pero las investigaciones mostraron que no había una definición consensuada de 
cuáles eran las propiedades de muchos conceptos y los sujetos no podían establecer la diferencia ente un concepto y otro 
tan claramente como cabría esperar. El problema es que el modelo es demasiado estricto como para contener a las 
excepciones y a los ejemplares con propiedades imprecisas, si se trata de arreglar con una generalización mayor, la categoría 
pierde el poder discriminatorio que la define. 
En las investigaciones de Rosch (1975, 78) se encuentra que algunos ejemplares son más típicos o representativos que 
otros, pero lo esperado era la igualdad de todos, además esa tipicidad permitía predecir el comportamiento a la hora de 
nombrar ejemplares de una categoría (salen antes los más típicos) o el tiempo en que se tardaba en decidir si un ejemplar 
pertenecía a una clase (se tarda menos en los típicos). 
 
2. Enfoque de las Propiedades Probabilísticas 
 
Esta perspectiva asume que los conceptos no están constituidos por propiedades definitorias, sino que las más comunes 
ocurren sólo en determinados ejemplares, el conjunto de éstas se llama prototipo, pues describe sólo a los mejores 
ejemplares del concepto. Otros enfoques probabilísticos incluyen la varianza o dispersión de estas propiedades o consideran 
que se representan las frecuencias de las propiedades o una combinación de las mismas. 
Esta explicación habla de niveles jerárquicos, con niveles supraordenados (fruta) y otros subordinados (manzana Golden), en 
los niveles básicos hay más propiedades que comparten los ejemplares de una categoría y menos que están en otras 
categorías de contraste. 
Ver tabla 3.1 (pág. 90) recogen las puntuaciones (escala 1-7) medias de tipicidad dadas a una serie de ejemplares en frutas 
y en aves. El estudio demostró que no todos los ejemplares son equivalentes en cuanto a su pertenencia a la categoría. 
Los datos del estudio de Malt y Smith ponen de manifiesto que los efectos de la tipicidad se deben a las propiedades no 
necesarias, en este caso se relacionan varios ejemplares de la categoría aves y se asigna a cada uno en cada propiedad el 
número de ejemplares que también la poseen (si diez tienen plumas un 10 a cada uno, si cantan cinco, sumar un 5 a cada 
uno de los que canta), por lo tanto las mayores puntuaciones las obtenían los que tenían más propiedades no comunes o no 
necesarias (hay aves que no cantan, pero todas tienen plumas). Esa puntuación era la que definía el parecido familiar, serán 
los más familiares los que tienen más características en común con los de su clase y menos con los de otras. 
Por tanto, la tipicidad de un ejemplar vendrá definida por la semejanza con su prototipo y la agrupación interna del concepto 
no es homogénea, porque habrá una graduación de tipicidad. El parecido familiar es la base de la graduación y una categoría 
se define por el parecido familiar entre sus miembros. 
Una crítica a este enfoque es que depende del criterio de semejanza y de los ejemplares que se hayan probado (una pelota 
de tenis se parece más a una naranja que un plátano a ésta, perteneciendo pelota y manzana a categorías distintas). 
Roth y Shoben (1983) encontraron que el prototipo era muy diferente en función del contexto (ej. en “un ave voló sobre el 
mar” el prototipo sería una gaviota, pero en “el cazador disparó sobre un ave”, lo sería más una perdiz). Por lo tanto este 
sistema, que es útil para explicar la categorización humana, no es flexible como para abarcar el rango de relaciones y valores 
sobre los que categorizamos. 
Smith y Medin (1981) consideran la posibilidad de un sistema mixto, creyendo que las propiedades prototípicas son más 
accesibles y usuales, permite utilizar las propiedades no necesarias, y que recurrimos a la propiedad diagnóstica sólo en 
casos especiales, podría decirse que el prototipo es un heurístico. 
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3. Enfoque de los Ejemplares 
Un concepto puede ser una abstracción, el conjunto de propiedades de los ejemplares pero también el conjunto de ellos. La 
tipicidad se determina por la semejanza con otros y la categorización equivale a encontrar un nivel crítico de parecido con 
los mejores. Esto podría contradecir el principio de ahorro cognitivo, pero lo cierto es que en la categorización sólo se 
seleccionan los ejemplares más típicos. 
De esta manera no se asume una sola representación del concepto, sino que dependerá del contexto y del criterio de 
semejanza, lo que explica la flexibilidad con la que categorizamos en función de la información representada según el objetivo 
en cada situación. 
Barsalou (1985) hace hincapié en estas agrupaciones temporales de ejemplares que en otro momento incluiríamos en otras 
categorías (el ejemplo de “cosas que salvar en un incendio”), llama a estos conceptos “dirigidos por metas”, en estos casos 
el parecido familiar no predice la tipicidad, será el peso de las propiedades en el contexto. 
La inducción categórica ha de explicar la flexibilidad y la estabilidad o inestabilidad de las categorías. Las críticas se centran 
en la necesidad de especificar la coherencia interna que limita la categorización y las generalizaciones que se producen en 
el aprendizaje. 
Se han propuesto modelos mixtos en que algún nivel de abstracción del prototipo complementa al enfoque de los ejemplares. 
El problema es delimitar cuáles son las restricciones que se imponen para que el sistema tenga un comportamiento 
coherente de categorización en todos los sentidos (físico, cultural, histórico, etc.). 
 
 La Combinación de Conceptos 
Nuestra experiencia no se refiere a conceptos individuales, sino que incluye muchos combinados (sofá cama, sangre azul). 
Ese proceso de combinación conceptual debe ser consecuente con la estructuración conceptual tratada hasta ahora. 
1. Modelo de Modificación Selectiva 
 Osherson y Smith (1981) tratan el tema computando la tipicidad de los conceptos compuestos en función de los 
individuales constituyentes. 
 Zadeh (1965) utiliza la teoría de los conjuntos difusos que implica que la tipicidad sobre un compuesto no puede ser 
mayor que la de los simples que lo forman. El resultado de una combinación (ej. sofá-cama) sería la intersección de 
los valores de ambos conceptos, por lo que asignando un valor de pertenencia entre cero y uno a cada uno de los 
dos, el valor total no podría ser superior al más bajo de ellos, se trata de una conjunción y sigue las reglas de cálculo 
de conjuntos. 
La suposición de que la tipicidad seguía esas leyes teníamuchas excepciones, y sorprendían resultados en los que la tipicidad 
de conceptos compuestos sustantivo-adjetivo, por ejemplo sangre roja se considera más típico del concepto sangre que sólo 
sangre. 
También los juicios de tipicidad eran mayores cuando los conceptos eran incompatibles, como sangre azul que para el 
concepto simple sangre. Estos resultados se conocen como “efecto de la conjunción” (razonamiento probabilístico -> se 
conoce como falacia de la conjunción). 
o Para explicar este efecto se parte de una representación prototípica conforme a una estructuración selectiva en el 
que cada aspecto tiene una ponderación diferente, por ejemplo, el valor de rojo para la sangre es más prominente 
que cualquier otro atributo, como líquido o caliente. 
Por tanto la combinación conceptual asume que cada constituyente desempeña un papel distinto y asimétrico y no 
puede explicarse por la simple intersección. Por ejemplo, no sería lo mismo sofá-cama que cama-sofá, los mismos 
atributos cambiarían su peso en cada caso. El atributo que desempeña la función de adjetivo activa la selección de 
propiedades correspondientes entre ambos y las seleccionadas adquieren mayor prominencia. 
Para el cálculo de tipicidad de un ejemplar se utiliza la regla de contraste de Tversky, se entiende que la semejanza 
es una función creciente de las propiedades comunes y decreciente para las no comunes. 
Hay atributos que incrementan el valor de concepto original, roja, en sangre lo hace más típico, más representativo 
del fluido vital que sólo sangre. En el caso de sangre azul (qué jaleo con la sangre azul, todo el mundo sabe que eso 
no tiene nada que ver con la sangre en sí, sino con el origen noble), como son incompatibles, la diagnosticidad del 
dato es mucho mayor, por lo que se le evalúa como más típico de “sangre azul” que sólo sangre. 
El modelo de modificación selectiva parece más pensado para cuando hay dos sustantivos (no sustantivo-adjetivo como dice 
el libro), en los que la intersección de conceptos tiene algún sentido. 
Otra limitación es que trata adjetivos simples, que presumiblemente sólo afectan a una propiedad del modelo, pero hay 
adjetivos que modifican varias propiedades del concepto principal. 
 
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2. Modelo de Especialización Conceptual 
Se considera (Cohen y Murphy, 1984) que todo es un proceso guiado por el conocimiento, los conceptos simples están 
representados por esquemas que estructuran el saber con variables y valores, la adición de un adjetivo introduce una 
especialización del principal, parecido al de modificación selectiva, ambos asumen una relación asimétrica en la combinación. 
La diferencia entre ambos es que éste de especialización conceptual exige que se acceda antes a la base de datos que posee 
el sujeto. Se puede decir que la modificación selectiva (MS) es una parte del modelo de especialización conceptual porque 
explica sólo una parte de los hechos. Sin embargo, los aspectos específicos de la MS marcan sus límites, mientras que éste 
no explicita un procedimiento computacional apropiado. 
Una vez que se accede a la base de conocimientos puede comenzar a categorizarse para decidir cuál es la variable más 
conveniente para que el resultante sea coherente y completo. 
3. Modelo Híbrido de Ejemplares y Teorías Previas 
Es de Medin y Shoben (1988), contempla aspectos centrales de la combinación conceptual. Según ellos, los conceptos 
presentan una riqueza en las relaciones entre sus propiedades, de forma que no se puede hablar como lo hace la MS, en el 
que los atributos son independientes. 
Los resultados de sus investigaciones pusieron de manifiesto que la modificación de un atributo conllevaba la modificación 
de otros relacionados, veamos con un ejemplo, al añadir “de madera” a cuchara, el concepto cuchara de madera era más 
típico de “cuchara grande” que sólo cuchara. Cabría esperar que si cuchara de metal es más típico de cuchara también 
debiera serlo de cuchara grande (al introducir un atributo se modifican otros que en principio no debieran estar afectados). 
Con respecto al contexto, Medin y Shoben, encontraron que el patrón de semejanza variaba según el sustantivo al que se 
aplicaban, por ejemplo, en pelo gris el gris era semejante a blanco, pero en nube gris, el gris era semejante a negro. 
También encontraron que había propiedades más críticas para un concepto que para otro, ponen el ejemplo del plátano 
curvo y del boomerang curvo, un plátano sigue siendo un plátano aunque no sea curvo, en cambio un boomerang no es un 
boomerang si no está curvado. Lo que intuían es que la estructuración conceptual dependía de algo más que del peso de las 
propiedades y que tal vez las relaciones no estén directamente representadas, sino que se procesa según se necesita. 
4. Modelo de Especialización Conceptual Ampliado 
Como los modelos anteriores (modificación selectiva y especialización conceptual) no parecen poder abarcar todas las 
relaciones posibles en la combinación sustantivo-adjetivo se han probado otras hipótesis. Wisniewski realizó un análisis 
bastante amplio e identificó 3 tipos de combinaciones: 
1) Una relación entre el concepto base y el que lo modifica (perro policía -> perro especializado en misiones policiales) 
2) Por propiedades que se aplican al concepto base (pez martillo por la forma de su cabeza) y 
3) Por una combinación híbrida de los dos conceptos (apartahotel es apartamento y hotel). 
Wisnieswski cree que cada tipo se representa por modelos de procesamiento específicos. Él amplia el modelo de 
especialización conceptual añadiendo los procesos de construcción y de comparación para los conceptos compuestos por 
propiedades y combinaciones híbridas. Los 2 procesos son necesarios para determinar semejanzas y diferencias entre el 
concepto base y el que lo modifica (pez y martillo) para construir un nuevo concepto (el pez martillo). 
 
 El Proceso de Categorización 
Una buena parte de la investigación se apoya en el concepto de semejanza, sea por lo que los elementos se parecen al 
prototipo o por el conteo de las propiedades comunes de los ejemplares categorizados. Pero la semejanza es un concepto 
escurridizo, al definirlo podemos entrar en un razonamiento circular, es semejante porque pertenece a la misma categoría y 
pertenece a la misma categoría porque es semejante. 
Para Tversky la semejanza es función de las propiedades comunes y distintivitas (de otros grupos) de un conjunto de 
ejemplares y que se encuentran ponderadas por saliencia o relevancia, por ejemplo una ballena es un mamífero y no un pez 
porque una de sus características se considera importantísima. Armstrong (1983) recurre a las propiedades diagnósticas. 
Lo que sí demuestra Tversky es que la ponderación de los atributos varía en función de la tarea y del contexto, se podría decir 
que el peso de una propiedad es decidida por consenso. Parece ser que los sujetos dan unas u otras propiedades pedidas 
de una categoría en función de la situación, la categorización dependerá de los ajustes que la persona haya hecho para elegir 
las propiedades. 
Otros enfoques proponen que es el propio conocimiento de los sujetos con teorías ingenuas la que restringe la construcción 
y organización categórica, dependerá del conocimiento previo, tratando de dar coherencia a la actuación, por lo que la 
estructuración conceptual no se reduce a elaborar una lista de propiedades sino a integrar el nuevo conocimiento en los que 
ya posee el sujeto. 
Bajo este enfoque de la representación de la información hablaremos de esquemas, guiones, marcos o modelos mentales. 
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Así el proceso de inducción categórica dependerá del tipo de estructura que se ponga en marcha para representar el 
conocimiento, sea una aplicación de reglas, generación de modelos mentales, emparejamiento de patrones, etc. 
1. La Inducción Categórica comoSistema de Reglas Distribuidas (Línea Simbólica Clásica) 
Según Holland et al. (1986) las funciones de clasificación y organización parecen una evolución de la necesidad de generar 
inferencias para una meta, la relación explicativa de un concepto sólo tiene sentido en el contexto, no por el placer de 
comparar propiedades. 
La clave de la cuestión, sería averiguar por qué unas propiedades adquieren un valor y otras adquieren otro. Si la 
representación es estática, se pondera cada una y se clasifica, lo que ocurre es que normalmente no es tan sencillo, esa 
ponderación es dinámica. 
El modelo se llama “Esquemas de Razonamiento Pragmático” y está dentro de los de representación simbólica. Los 
supuestos son: 
1. El sistema de procesamiento es un aplicador de reglas consolidadas que se llaman esquemas. 
2. El procesamiento es en paralelo y las reglas se encuentran en varias estructuras cognitivas que pueden ser 
inhibitorias o complementarias. 
3. Las restricciones para la ponderación de atributos están determinadas por el propio sistema y por el contexto. 
Se entiende que el sistema de procesamiento dirige sus inducciones en función del contexto concreto en que se encuentra, 
que genera sus reglas para que sean útiles ahora y en el futuro y que todo será guiado por la experiencia previa en situaciones 
particulares sobre un objetivo de búsqueda de metas. 
Este enfoque busca compatibilizar 2 aspectos: la organización más o menos estática del conocimiento y la flexibilidad del 
proceso de organización. Las reglas que se muestren efectivas se conservarán y las otras se modificarán o eliminarán. 
La actividad del sistema de producción de reglas se representa en un ciclo de condición-acción: 
1) se emparejan hechos y reglas para ver qué reglas se ajustan al hecho. 
2) se seleccionan las mejores reglas para ejecutarlas. 
3) se ejecutan las reglas para llevar a cabo la acción. 
Las reglas están organizadas de 2 maneras: 
a) en la implícita se aplican las reglas secuencialmente si se van satisfaciendo las condiciones, 
b) en la explícita 2 reglas que se activan a la vez quedan conectadas para formar un nuevo sistema o regla combinada. 
Descripción del Proceso de Inducción Categórica 
1) Primero se examinan las reglas o condiciones y se 
proponen para adaptarlas a los hechos, o para 
categorizar, si un nodo de la regla satisface más 
condiciones, se le asignará a una categoría y se 
disparará la acción, todo ello suponiendo que las 
condiciones, reglas o propiedades tengan el mismo 
peso. 
2) Cuando las reglas no son mutuamente excluyentes, por 
ejemplo tener cola y tener pelo es compatible, pueden 
activarse mutuamente, pero si son incompatibles se 
inhiben (si es una ardilla no es un cocodrilo). 
3) Además cada regla cuenta con un valor de apoyo y una ponderación. Se considera apoyar al hecho de considerar la 
ponderación de un nodo como tentativa probable (todas las flechas que van a perro). Para evitar generalizaciones poco 
plausibles el sistema cuenta con un umbral de confirmación, por debajo del cual no se activará la regla. Si no se alcanza 
un cierto umbral de confirmación harán falta más propiedades o más categorías. 
4) Cuando una categoría alcanza el mayor valor, sumada la ponderación y el apoyo, quedará establecida y se tomará la 
acción (la acción puede ser sólo clasificar). 
Esto no son definiciones de categorías, sólo un conjunto de expectativas que se confirmarán si no hay nada que lo contradiga. 
Una categoría es una agrupación probabilística de propiedades y sus valores, lo que conduce a la fortaleza de una regla. 
Las reglas están jerarquizadas, es decir, se activan unas antes que otras, pero hay que recordar que el sistema es dinámico, 
por lo que la categorización no es una descripción monolítica, sino una combinación de propiedades y situaciones, con ello 
no hay que representar cada vez una categoría con un nodo diferente. 
La generalización dependerá del número de excepciones, con pocos ejemplares la categorización es rápida, pero si hay 
muchos, se generarán muchas expectativas. 
Tema 3 – Inducción Categórica 2016 
 
5 Ness Uned 
 
Con ello se explica que haya reglas excepcionales para categorizar algunos ejemplares atípicos y también prototipos explícitos 
que se adhieren enseguida a las reglas supraordenadas sin necesidad de seguir comprobando. 
Recordemos que todo el enfoque de sistema de reglas es simbólico, o sea, que teoriza que nuestro sistema de procesamiento 
maneja símbolos y reglas para relacionarlos. 
2. La Inducción Categórica como Sistema de Activación Distribuida (Conexionista) 
Es conexionista, lo que quiere decir que considera que el modelo está ya constituido por una red y en función de los nodos 
que se activan devolverá un conocimiento u otro. La sutil diferencia es que un concepto está determinado por la suma del 
número de conexiones y la fuerza de éstas, y no por un nodo. Parte de la base de que no hay estructuras internas constituidas, 
como podría ser una propiedad, sino que cada vez emergen unidades de activación que interactúan sin que un procesador 
central guie el proceso. 
El ajuste de un concepto a una categoría viene dado por las contribuciones individuales de las conexiones. 
 
Descripción del Proceso de Inducción Categórica 
En las redes de este tipo, o al menos en su representación, se señalan los elementos conectados en el conocimiento del 
individuo, ver tabla 3.3 donde se ha señalado con un 1 con fondo gris cuando existe conexión entre unos elementos y otros 
(ventana con cocina, grande con oficina, etc.) en fondo blanco cuando no hay conexión. 
En la tabla de pesos está el cálculo de concurrencias entre unidades, en cada matriz están los datos de cada elemento con 
todos los demás, o sea con qué frecuencia está conectado, por ejemplo, puerta con techo, grande o ventanas. 
La fuerza de estas conexiones revelará un patrón activado, los diagramas 3D de la página 113 revelan los de oficina desde 
dos perspectivas visuales diferentes.