視覚ワーキング メモリ遅延推定精度

ソース: ジョナサン ・ Flombaum 講座-ジョンズ ・ ホプキンス大学

人間の記憶は、制限されています。その歴史のほとんど中, 実験心理学はメモリの離散、量的制限の調査に焦点を当てて-どのように多くの個々 の部分情報の人が覚えることができます。最近では、実験心理学者も興味を持っている多くの質的制限で、どのように正確に情報が格納されてですか?

記憶の精度の概念は直感的でとらえどころのないを一度にすることができます。などが直感的に、正確にどのように彼らの母の音、人が覚えることができると思うことが電話や人込みの中で母親をすぐに認識することが可能。しかし、どのように 1 つはそのようなメモリの精度を定量化できますか。まさに同様の方法は声自体にメモリですか。

特に、メモリ及び作業メモリの精度を検討するには、実験心理学者は遅延評価と呼ばれるパラダイムを案出しました。それ使用されていますほとんどの場合、これまでのところ、視覚的な記憶の精度を検討する、一度に覚えてしようと 1 つの色、およびメモリがさらに低下するを理解する特にメモリ。このビデオでは、標準的なメモリを使用して色の精度を調査遅延推定焦点を同時に複数のオブジェクトの色を覚えているしようとする 1 つとして、メモリの影響を示します。

1. 刺激設計。

作業メモリ実験色の色の選択は、実験の成功に不可欠です。同じ精神的なカラー サークル上にのですべて同じ輝度、同一平面と同じコントラスト、背景色から等距離にあるされている美徳上の美徳がある色の色を選択することが重要です。物理的には、1 つを認識する色長さ寸法、サーフェスから反射する光の波長に関連しています。しかし、知覚的に、色空間-色をどのように精神的表現の関係-非線形。色「サークル」と「リング」を考える早い年齢でも子供が教えられる

このビデオでは各実験的試みを含む 3 パーツ (図 1): 180 色の 8 人に 1 人がランダムに選択され 500 ms; の小さな正方形それぞれディスプレイ サンプル段階の部分、パート B、遅延、サンプルが消えると参加者 900 ミリ秒; 空白表示に直面しています。パート C のテスト、フルカラー リングと共に、空の四角形が表示されます。参加者のタスクはサンプル段階 (Part A) で見られる色をリコールし、リング上でカラーをマウスでクリックします。

図 1。遅延推定プロシージャ。各試験で 500 ms に 180 の個々 の色 (サンプル) のいずれかが表示されます、表示が、900 ミリ秒で空白になるし、参加者が色環上のマウス クリックを介して記憶サンプルの色を報告しなければなりません。

1. 試験から試験刺激として機能する個々 の色の大規模なセットを選択します。
   1. 色は当然他より重大であることから任意の 1 つの色を防ぐために同じ輝度 (光の強さ) と背景に対して同じコントラストをいる確認します。
   2. 色の選択肢を作るときは、3 つの次元の知覚色空間記述の国際的に標準化された方法である CIELAB を参照します。右のプロパティ] で色を選択しやすくなります。
   3. その円の中心として背景色と一緒に、円を形成する色を選択します。ほとんどの実験には、180 の個々 の色には、それぞれ同じ輝度ではなく色相 (図 2) の変化が含まれます。

図 2。180 の個々 の色を含むカラー リング。リングは、CIELAB 空間でレンダリングされます。すべてのサンプルおよそ同じ輝度がある意味同じ L * 座標値であります。(正確には灰色で示されている) リングの中心点がない波長の値がサンプルの色として同じ輝度の無彩色ポイント (すなわちで、* と b * 座標ゼロに等しい)。面での 180 の個々 のカラー サンプルは変わる、* と b * 値、ブルー/イエローとマゼンタ/緑個々 の色を生成するためのこれらの比例混合物を指定します。

2. 手続き。

1. 始める前に、刺激と彼らの色を覚えている参加者に指示します。各試験では、500 ミリ秒の表示で 180 色の 8 人に 1 人を表示します。
   1. 各試行でランダムに色を選ぶし、それぞれの視角約 1 ° を占めている小さな正方形の色をレンダリングします。これらの正方形は、サンプル刺激です。
   2. 各試行では 1 ~ 8 の正方形であることを確認します。全体的にみて、実験 60 試験、それぞれ 1、2、3、4、5、6、7、および 8 のサンプル正方形が必要です。これは 480 試験の合計になります。
   3. 480 の実験的試験に加えて 10 練習試験で実験を開始します。最初の 5 つが参加者を取得する 1-2 サンプル アイテムだけあるはず慣れます。
      1. 実験開始で参加者に指示を次のように説明:「この実験で我々 はどのように正確に勉強したい人の色を覚えています。回の試行では、異なる色で同時に発表した正方形の数が表示されます。あなたの仕事は、正方形と正確にすることができますそれぞれの色を覚えようとすることです。2 番目の約半分後の正方形が表示されなくなります。それらを覚えておいて。正方形の 1 つのポジションを探るが、カラー ホイールの同じ位置にちょうどいた正方形の色を報告するあなたの仕事です。我々 はあなたがすべてに使用する 10 の練習試験をやります。質問がございましたらお気軽に。あなたのベストを尽くすし、不確かな場合は、推測するだけ」。
2. サンプルの正方形が消えて、これは遅延期間の中に、参加者は、サンプルの項目だけを見て、以来、彼らはもはや表示中に存在のための記憶を維持するために必要があります 900 ミリ秒の空のディスプレイに表示します。
3. 遅延期間にテストが続きます: ランダムにサンプル表示のアイテムの 1 つを選択して開始します。
4. それがもともとあった場所、黒い正方形のアウトラインを描画します。これは、プローブです。それは参加者にメモリから回収するアイテムを指示します。
5. プローブと共にプレゼントの色から選ばれた色リングを実行します。
6. プローブ サンプル項目のことを覚えてると、色に近いとしてリングをクリックするように参加者に指示します。
   1. それぞれのテストの試験参加者は、空間の特定の部分を特定の色に関連付けることはできませんので、別のランダムな回転リングを提示します。
   2. 彼らにあらゆる試験の答えについて不安を感じて場合、彼らが推測する必要がありますを参加者に説明することを確認します。参加者は色環にクリックするたびに終了試験と応答が行われるまでは、現在テスト表示をままにします。
7. 各試験について可能な限り多くのデータを格納します。多くのことがこの実験で出力ファイルの重要です。
   1. スプレッドシートに出力ファイルを作成します。シート内の各ラインには、試行が反映されます。
   2. 批判的に、以下を記録: 応答として選択された参加者裁判、調査項目の真の色と色の項目のサンプルの数。これらのデータを true と答えた色の角度の差を後で計算できます。

3. 分析。

1. 各試験のため角の応答エラーを計算します。
   1. 各試行で正しい対応とを考えると、1 つの色の数を計算し、ので 2 ° 各色 2、その数を掛けます。結果は、各試行の検出角度の誤差です。
   2. このスプレッドシートの列を確認します。
2. (他より大きい角度誤差の平均値を生成する 1 つの色の理由がないことを前提) の下ですべての試験の間で角度エラー平均一緒に。これは、結果、異なる角度エラー (図 3) の頻度の分布。分布の平均値はゼロ、それが正規分布に注意してください。
3. 角度誤差の分布からワーキング メモリの色の精度を計算します。

図 3。実験の過程ですべての試験の間で崩壊した角度エラーの頻度。エラーはゼロを中心とした正規分布を形成する必要があります-平均の答えとして正しい応答を示します。変動分布の具体的には、標準偏差、使用できます記憶の精度を推定します。

各試験の生データは応答色と真のターゲット色です。つまり、正しい答えと与えられた答えの角度の違いの面で各試行に応答の精度を定量化することができます。色-ターゲットと任意の応答を含む、合計 360 ° を占領、リングを構成します。与えられた答えはまったく正しい、角度検出誤差は 0、それことができる最もときは 358 ° です。

色ターゲットの間ですべての色が同じ輝度とコントラスト、応答を折りたたむことができます-単一色を何度も繰り返す (図 4) の仮説の事件の場合と同様に分析します。参加者は、まさにその色で常に応答しません。彼らはまた非常に異なっているので、期待は正確に正しい色が最も頻繁に選択されているものと応答しません。あまり、しかし、まだ頻繁にそれに非常に類似した色を選択しなければなりません。ほとんどないに非常に別の色を選択してください。この種のパターンは正規分布の観点から数学的に記述することができます-ベル曲線。正しい答えは、多くの臨床試験で平均応答をする必要がありますが、メモリの不確かさがまたあるいくつかの普及-色作業メモリ (図 4) の精度を定量化する拡散量を定量化します。

図 4。各試行で同じ画像の色特徴を仮定して解析。青ラベル「実際のターゲット色」メモリ ターゲットが多くの試験終わったとしたら大体近くのブルースのための正規分布で最も応答 (すなわち、最高応答周波数) の取得をその色期待します。つまり、1 つは分布の平均として実際のターゲットである正規分布応答をはずです。分布の変動は、記憶の精度のメジャーを指定できます。

つまり、角度検出誤差は各応答の正確さを特徴づけるのカラーに依存しない方法になります。

分布の標準偏差は、応答の広がりを記述する最も頻繁に使用される尺度です。標準偏差が大きい分布に広がりと変動、比較的不正確な応答の反射の多くがあることを意味します。小さい標準偏差では、タイトな分布と正確なメモリを反映しています。この方法で多数反映不正確さと小さな数字は精度、科学者は多くの場合 (1 つの標準偏差で割った値) 標準偏差の逆関数を使用して、精度を定量化します。今、大量指定正確な思い出と小さな数字は不正確な記憶を指定します。

この実験を行い, 研究者は通常通りで、記憶の精度を計算がするない試みの色の正方形の数を指しますメモリの負荷の独立しています。

メモリ負荷が高い精度が低く (図 5)、人はどのように多くのことをメモリに格納することができ、どのように正確にそれらのものを格納できるトレードオフを示唆しています。

図 5。メモリの機能として記憶の精度読み込むには、与えられた試験を覚えて色サンプルの数。角度特性に対する誤差と標準偏差の単位は度あるために、精度の単位が逆度、(1/°) であることに注意してください。

それは急速に影響力のあるなっているが遅延の推定、実験心理学で比較的新しいパラダイムです。メモリ容量と精度のトレードオフを調査したほかは、色長期記憶と比較して色ワーキング メモリなどのメモリ システムの精度を比較してまた個人間で精度を比較するそれ使用ことができます。インテリア ・ デザイナーや画家はたとえば、弁護士や医師よりも色のより正確なメモリを持っている傾向か。