Tegi toa tuule pääle, maja majavarre pääle; Maja oli marjasuurune; lõin 30 tükki maha, see oli minu tagasihoidlik panus. Nii litotes kui hüperbool on seotud inimesega. Litootese puhul Aristoteles külmuse üle ei kurda ja vanusepiiranguid ei esita. Sisuliselt rajaneb litotes hüperboolil seda kasutatakse, kui mingi omadus on seotud millegi erakordsega -, aga litootese mehhanism on keerulisem. Hüperbool on mingi tunnuse suurendamine, aga teist tüüpi litootes indutseerib mingi lisatunnuse (nt. kõneleja tagasihoidlikkus või hooplemistahe). Meioos on samuti vähendav nähtuse rõhutamiseks. VASTANDVÄLJENDUS e OKSÜÜMORON ! Seostab vastandväljendusi kuni mõttetuseni - kuum lumi, elav laip, magus valu, ma olen jäämäe öökuub ja köietantsija nutt. SÜNTEESIA ! Kõnekujund, mis ühendab eri meelte tajusid märkivaid sõnu. - Oaõievärvi hobused, neist müdises laas - värvid, lõhnad, maitsed jne. IROONIA e PILKAV TEESKLUS
[siia Fig.10-1] Siin F1 infoallika tunnuse esitamine enne või pärast teadet; F2 - viivitus arvamuse küsimisel (0 v. 6 näd.). Seega on see 2 x 2 FE. Nii F1 kui F2 võivad anda faktori üldefekti. [siia Fig. 10-2, 10-3 ja 10-4 ] Seletuseks dissotsiatsiooni hüpotees: esituse ajal on teade ise ja ebausaldatava infoallika tunnus tihedalt seotud, mistõttu nad vastastikku vähendavad üksteise mõju ja arvamus eriti ei muutu. Aja möödudes seos teate ja lisatunnuse vahel nõrgeneb ja selliselt, et allikas ununeb. See põhjustabki arvamuses positiivse muutuse, nn. magaja-efekti. Võib esineda ka interaktsioon F1 ja F2 vahel [Fig10-4). Joonistel on näha, kuidas faktorid mõjutavad tarbija hinnangut (kas läheb ostma, st. kas hinnang on paranenud). Magaja-efekt avaldub F2 üldefektina. Kui analüüsida F1 ja F2 eraldi, siis võiksime teha järelduse, et m-efekt ja tunnuse esitamise varieerimine (F1) ei ole seoses, ning m-efekt tuleneb ainult viivisest (F2)
infotöötlusmudel käsitles inimmälu kui kogu arvutit, mis sisaldas siendandmete registri (inimese sensoorse mälu), operatiivmälu (inimese lühimälu) ja välismälu ehk kõvaketta (inimese püsimälu). Paralleelse hajutatud töötluse mudel käsitleb inimese mälu kui arvuti suure mälupesade arvuga analoogi, kus korraga mitmest tunnusest lähtuv maatriksi tüüpi päring võtab potentsiaalsele vaatlusele piiratud koguse tegelikult säilitatavast tohutust infohulgast ning mis ühe lisatunnuse lisamisega võib sellest piiratud infokogusest valida välja ainult konkreetse infoosakese nagu ülalkirjeldatud näitest tulenes. Mälu konnektsionistliku mudeli heaks küljeks on see, et ta suudab arvesse võtta keerukat õppimist. Selline keerukas õppimine võib seisneda kategoriaalse informatsiooni omandamises (uue informatsiooni sobitamine juba eksisteerivate kategooriate alla) või uute kategooriate loomises või seniste täpsutamises. Märkused:
annaabi.ee 
