再認記憶の二重過程モデルとその測定法 -“多層的な枠組み”の提案- 日本学術振興会 東京工業大学大学院社会理工学研究科 村山 航 1 再認記憶とは? 2 りんご 3 ぶどう 4 もも 5 先ほどの単語のなかに,次の 単語はありましたか? ぶどう あった (old) -なかった (new) 6 “再認”すること • 生体が適応的に生きていくために必要不可欠 なシステム – 効率的で有効な意思決定の基礎:“再認ヒューリス ティックス”(Goldstein & Gigerenzer, 1999, 2002) – 無限に近い容量:10,000枚写真実験 (Standing, 1973) “再認記憶のメカニズム”を 知ることは,非常に重要 7 再認記憶のモデル • 近年の主流:“二重過程モデル”(dual-process model) – “回想” (recollection) :文脈など詳細な情報の想起 – “熟知性” (familiarity) :“何か見たことがある”感覚 しかし! 多くの問題点が指摘 8 本レビューの目的と構成 • 古典的な理論の紹介 – Global Matching Model (一要因モデル) – 古典的二重過程モデル(二要因モデル) • 近年の二重過程モデルの進展 – 過程分離手続 (Jacoby, L. L.) – Remember-Know手続 (Gardiner, J. M.) – 二重過程信号検出モデル (Yonelinas, A. P.) • 問題点と克服するための新しい枠組みの提案 9 本レビューの目的と構成 • 古典的な理論の紹介 – Global Matching Model (一要因モデル) – 古典的二重過程モデル(二要因モデル) • 近年の二重過程モデルの進展 – 過程分離手続 (Jacoby, L. L.) – Remember-Know手続 (Gardiner, J. M.) – 二重過程信号検出モデル (Yonelinas, A. P.) • 問題点と克服するための新しい枠組みの提案 10 Global Matching Model • ある特徴を持つ記憶モデルの総称(Clark & Gronlund,1996) – TODAM (Murdock, 1982, 1983), SAM (Gillund & Shiffrin, 1984), MINERVA2 (Hintzman, 1984, 1988) など. ターゲット項目ベ クトル(行列) 記憶表象行列 p1, p2, p3,,, 記銘項目ベクトル(行列) a1, a2, a3,,, M b1, b2, b3,,, c1, c2, c3,,, Matching計算 (スカラー量) 一要因モデル (信号検出モデルに従う) 11 信号検出 (signal detection) モデル new反応 old反応 New項目 Old項目 閾値(C) 記憶痕跡の強さ P (“new”|new), or P (correct rejection) 12 信号検出 (signal detection) モデル New項目 Old項目 閾値(C) 記憶痕跡の強さ P (“old”|new), or P (false alarm) 13 信号検出 (signal detection) モデル New項目 Old項目 閾値(C) 記憶痕跡の強さ P (“old”|old), or P (hit) 14 信号検出 (signal detection) モデル New項目 Old項目 d’ 閾値(C) 記憶痕跡の強さ P (“new”|old), or P (miss) 15 Global Matching Modelの問題点 • 一要因信号検出モデルの前提にデータが フィットしない (Ratcliff et al., 1992, 詳しくは後述) • Variant による説明 – Unequal Variance Model – Latent Mixture Model (DeCarlo, 2002) 二重過程モデルへ (特にYonelinasの二重過程信号検出モデル) 16 本レビューの目的と構成 • 古典的な理論の紹介 – Global Matching Model (一要因モデル) – 古典的二重過程モデル(二要因モデル) • 近年の二重過程モデルの進展 – 過程分離手続 (Jacoby, L. L.) – Remember-Know手続 (Gardiner, J. M.) – 二重過程信号検出モデル (Yonelinas, A. P.) • 問題点と克服するための新しい枠組みの提案 17 古典的二重過程モデル • 再認記憶の過程は単一ではない! • Atkinson & Juola (1974) のモデル “Event-Knowledge Store”で精緻に検索 無条件に“new” C1 無条件に“old” C2 Lexical Store • 再認記憶の反応潜時データにうまくフィット 18 • Mandler (1980) のモデル – 検索過程 (R):精緻化された検索の過程 – 熟知性過程 (F):脱文脈化したintraitem integration Rg = F + R – FR ( = R + (1 – R) F ) 《P (“old”|old)》 • 再認の背後に異なる処理があることは,多くの 研究で実証 – Jacoby & Dallas (1980):知覚的再認課題と再認課 題に影響を与える変数を検討 19 古典的二重過程モデルの共通点 • 再認の背後に質的に異なった2つの過程 – 精緻なエピソード検索過程:回想 (R) – “ノードの活性化量の検知”に近い過程:熟知性 (F) 古典的二重過程モデルの限界 • 2つの過程を測定する方法がない – “process-pure”な課題は難しい(Reingold & Merikle, 1990) – それぞれの過程の特質が不明確なまま 20 本レビューの目的と構成 • 古典的な理論の紹介 – Global Matching Model (一要因モデル) – 古典的二重過程モデル(二要因モデル) • 近年の二重過程モデルの進展 – 過程分離手続 (Jacoby, L. L.) – Remember-Know手続 (Gardiner, J. M.) – 二重過程信号検出モデル (Yonelinas, A. P.) • 問題点と克服するための新しい枠組みの提案 21 過程分離手続 (process dissociation procedure) • Jacoby (1991) の提唱:2過程の分離! (1) 2つのリストを学習する リストA りんご リストB もも 22 (2) 2つの条件でテストをする 包含テスト (inclusion test) 除外テスト (exclusion test) ディス リストA リストB トラクタ “old” “old” “new” “new” “old” “new” (3) 次の方程式の左辺に結果を代入してRとFを求める 包含: p (“old” | list A) = R + F – RF 除外: p (“old” | list A) = F – RF 23 方程式の意味 1.式変形による解釈 包含: p (“old” | list A) = R + F – RF = R + (1 – R) F 除外: p (“old” | list A) = F – RF = (1 – R)F 2.ベン図による解釈 包含: p (“old” | list A) = R + F – RF =R∪F 除外: p (“old” | list A) = F – RF =F–R∩F R F R F 24 方程式の意味 3.multinomial modelによる解釈 (Buchner et al., 1995; Wainwright & Reingold, 1996) リストA R 包含 テスト 1–R Rの 生起 “old” F Rの 非生起 Fの 生起 Fの 1 – F 非生起 “old” “new” p (“old” | list A) = R + (1 – R ) F = R + F – RF 25 方程式の意味 3.multinomial modelによる解釈 (Buchner et al., 1995; Wainwright & Reingold, 1996) リストA R 除外 テスト 1–R Rの 生起 “new” F Rの 非生起 Fの 生起 Fの 1 – F 非生起 “old” “new” p (“old” | list A) = (1 – R ) F = F – RF 26 実証知見 • さまざまな独立変数の操作に対して,機能的 独立を示す (e.g., Jacoby et al., 1993; Long & Prat, 2002; Toth et al., 1994) • 他の課題へも適用 – 語幹完成課題 (Jacoby, Toth & Yonelinas, 1994) – Stroop課題 (Lindsay & Jacoby, 1994) – 再認記憶の反応潜時 (Yonelinas et al., 1994) • しかし,多くの批判にも晒される 27 過程分離手続への批判 包含: p (“old” | list A) = R + F – RF 除外: p (“old” | list A) = new語の情報がない= False Alarmが考慮さ れず (Buchner et al., 1995; Roediger & McDermott, 1994; Wainwright & Reingold, 1996) Yonelinasのモデルへ F – RF RとFを“独 立”と仮定 RとFが包含条件と 除外条件で同一 (Komatsu & Graf, 1994; Dodson et al., 1996) “R”と“F”の測定内容が “回想”“熟知性”とズレがある (Mulligan & Hirshman, 1997; Brainerd et al., 28 1997) 独立性の仮定 • RとFの関係には何らかの仮定が必要 (Jones, 1987; Joordens & Merikle, 1993) – 独立:p (R∩F) = p (R)× p (F)←過程分離手続 – 排反:p (R∩F) = φ (RとFは同時に起きない) – 冗長:p (R∩F) = p (F) (Rには必ずFが伴う) “記憶システム”の本質にも繋がる重要な問い • いずれの仮定でも解は求まる(df = 0のモデル) – p (R) と p ( F | R not occurred ) の値は同じ – 違うのは周辺確率 p (F) の値 29 独立性は検証/反証できるのか? • R反応とF反応に正の相関 (Curran & Hintzman, 1995) – 項目/被験者 を変動因とした相関 – 過程分離手続の“独立性”:“同一被験者,同一項 目,無限回試行”における独立性 (Jacoby & Shrout, 1997) 30 項目1 R 1 0 αさん 1 .10 .15 F 0 .30 .45 R 項目2 … 過程分離手続の R 1“独立性” 0 1 .14 .19 … F 0 .28 .38 1 0 1 .29 .20 0 .31 .20 R 1 0 1 0 βさん 1 .20 .30 1 .08 .32 … F F Hintzmanらの“独立性” 0 .20 .30 0 .12 .48 ※ 項目/被験者レベルの相関はこの … … … 独立性を崩す(Hintzman & Curran, 1997) 1 0 1 .14 .19 0 .30 .37 … ※ この相関もバイアスは生む 1 0 1 .28 .05 0 .12 .55 1 0 1 .08 .12 … 0 .22 .58 1 0 1 .28 .19 31 0 .12 .41 独立性は検証/反証できるのか? • R反応とF反応に正の相関 (Curran & Hintzman, 1995) – 項目/被験者 を変動因とした相関 – 過程分離手続の“独立性”:“同一被験者,同一項目, 無限回試行”における独立性 (Jacoby & Shrout, 1997) • 機能的独立からRとFの独立性を主張(e.g., Jacoby, 1998) – 独立でなくても機能的独立は生じる (Hirshman, 1998) – 一過程モデルでも機能的独立は生じる (Ratcliff et al., 1995) 独立性の直接的な検証/反証は不可能 (e.g., Norman & O’Reilly (2003):chicken-egg problem) 32 本レビューの目的と構成 • 古典的な理論の紹介 – Global Matching Model (一要因モデル) – 古典的二重過程モデル(二要因モデル) • 近年の二重過程モデルの進展 – 過程分離手続 (Jacoby, L. L.) – Remember-Know手続 (Gardiner, J. M.) – 二重過程信号検出モデル (Yonelinas, A. P.) • 問題点と克服するための新しい枠組みの提案 33 Remember-Know 手続 • “りんご”という単語はありましたか? – “状況を含めて思い出せる”:Remember反応 – “あったことだけは分かる”:Know反応 • “主観的意識”に着目した記憶測定法 – Tulving (1985) の考案,Gardiner (1988) が普及 – 多くの機能的独立の知見 (Rajaram, 1993など) • RとKは何に対応するのか:割れる見解 – エピソード記憶・意味記憶システム (Tulving, 1985) – 処理またはシステム(Gardiner & Richardson-Klavehn, 2000) – 回想と熟知性 (Yonelinas, 2002) 34 Remember-Know 手続への批判1 • Remember反応とKnow反応の関係が曖昧 P (remember) P (know) = P (R) = P (F) – P (R∩F) • P (R∩F) にどのような制約を置いても解が出る – 独立:Yonelinas & Jacoby (1995) ら – 排反:Gardiner (1988), Gardiner & Java (1990) ら – 冗長:Knowlton & Squire (1995) の主張など どの制約が妥当かはまだ検証されず 35 Remember-Know 手続への批判2 • 信号検出理論による説明 – R-K反応は記憶に対する確信度の違いでは? “new”反応 “K”反応 New項目 “R”反応 Old項目 C1 C2 記憶痕跡 あくまでR-K反応で測定する記憶は単一過程!36 信号検出理論を支持する証拠(1) • C1, C2のどちらの基準を用いても,d’ (or A’)の値は 変わらない (Donaldson, 1996のメタ分析) – Gardiner & Gregg (1998), Gardiner et al. (2002) によ る反論メタ分析 – Dunn (2004), MacMillan et al. (2005) の再反論 New項目 d’ C1 Old項目 C2 記憶痕跡 37 信号検出理論を支持する証拠(2) • 機能的独立も信号検出理論で説明可能 例:Rのみが増大,Kは不変 実験群 統制群 R:実験群>統制群 New項目 C1 C2 記憶痕跡 38 信号検出理論を支持する証拠(2) • 機能的独立も信号検出理論で説明可能 – Dunn (2004):メタ分析でデータフィット 例:Rのみが増大,Kは不変 実験群 統制群 K:実験群 = 統制群 New項目 C1 C2 記憶痕跡 39 本レビューの目的と構成 • 古典的な理論の紹介 – Global Matching Model (一要因モデル) – 古典的二重過程モデル(二要因モデル) • 近年の二重過程モデルの進展 – 過程分離手続 (Jacoby, L. L.) – Remember-Know手続 (Gardiner, J. M.) – 二重過程信号検出モデル (Yonelinas, A. P.) • 問題点と克服するための新しい枠組みの提案 40 二重過程信号検出モデル • 過程分離手続による再認記憶の定式化 p (“old” | old) = R + (1 – R) F • 二重過程信号検出モデル (Yonelinas, 1994, 1997) – 熟知性には一要因信号検出モデルを当てはめる – New語に関する情報を含むことができる – 確信度評定のデータ(から求めたROC曲線)に下 式をフィットさせ,R と d’ (F) を推定 p (“old” | old ) = R + (1 – R)Φ[d’/2 – c] p (“old” | new ) = Φ[– d’/2 – c] 41 強みと問題点 • 強み:再認記憶のROC曲線を説明可能 Hit Rate F False Alarm Rate 他のモデルでは適合が悪い (Ratcliff et al., 1992; Yonelinas et al., 1996) R 42 強みと問題点 • 強み:再認記憶のROC曲線を説明可能 • 問題点 – 基本的に過程分離手続と同じ枠組み:独立性の仮定 の問題は常につきまとう – Unequal Variance 信号検出モデルでもROC曲線は 説明可能 (Heathcoate, 2003):単一過程モデルでも十分 43 本レビューの目的と構成 • 古典的な理論の紹介 – Global Matching Model (一要因モデル) – 古典的二重過程モデル(二要因モデル) • 近年の二重過程モデルの進展 – 過程分離手続 (Jacoby, L. L.) – Remember-Know手続 (Gardiner, J. M.) – 二重過程信号検出モデル (Yonelinas, A. P.) • 問題点と克服するための新しい枠組みの提案 44 先行モデルの問題点 • 独立性や単一過程など根本的な問題が未解決 – 過程分離手続:独立性 – Remember-Know手続:独立性,単一過程 – 二重過程信号検出モデル:独立性,単一過程 • 指標間の関連性が曖昧 – Jacoby, YonelinasとGardinerで全く違った見解 45 こうした難題への“見通し”を立てるための メタな枠組みを提出 • この枠組みを与えることで・・・ – 測定法や指標間の関係のイメージができる – 独立性や単一過程に関する議論を深められる – 研究の実施やデータの解釈のための理論的な拠 り所,ひとつの指針ができる • ただし・・・ – あくまでもメタな枠組み:完全な検証は不可能 46 多層的な枠組み 主観的 意識 レベル ア 可ク 能セ ス 単 次 元 心的処理 レベル R 神経処理 不 ア レベル 可 ク セ 能ス R F F 多 次 元 ・ 分 47 散 神経処理レベル • 局在説を中心に研究が展開 (Rugg & Yonelinas, 2003) – 回想には海馬 (hippocampus) が関与 – 熟知性には海馬傍回 (parahippocampal gyrus) が関与 海馬 海馬傍回 海馬 海馬傍回など 感覚 皮質 感覚 皮質 感覚 皮質 48 神経処理レベル • 局在説を中心に研究が展開 (Rugg & Yonelinas, 2003) – 回想には海馬 (hippocampus) が関与 – 熟知性には海馬傍回 (parahippocampal gyrus) が関与 局在説 Yonelinas et al., (1998) Aggleton & Brown (1999) Vargha-Khadem et al. (1997) 反局在説 Reed & Squire (1997) Stark & Squire (2003) Zola & Squire (2001) 同じFでもニューロン の処理は多元的 Xiang & Brown (1998) 完全には局在せず,ある 程度は分散.FやR内に も多元的な処理 “緩い形の2次元性” 49 多層的な枠組み 主観的 意識 レベル ア 可ク 能セ ス 単 次 元 心的処理 レベル R 神経処理 不 ア レベル 可 ク セ 能ス R F F 多 次 元 ・ 分 50 散 多層的な枠組み 主観的 意識 レベル ア 可ク 能セ ス 単 次 元 心的処理 レベル R 神経処理 不 ア レベル 可 ク セ 能ス R F F 多 次 元 ・ 分 51 散 心的処理レベル • 計算論で表現可能な心的処理を反映 • 神経レベルの処理をより凝集性のある形に 統合 (cf. Marr, 1982):明瞭な二次元性 – 回想 (R) と熟知性 (F) の2過程 • 意識的にアクセスすることが難しい – 課題へのパフォーマンスという形なら抽出可能 – 適切な教示のもとでは意識的なアクセスも可能 (Ericsson & Simon, 1993) 52 多層的な枠組み 主観的 意識 レベル ア 可ク 能セ ス 単 次 元 心的処理 レベル R 神経処理 不 ア レベル 可 ク セ 能ス R F F 多 次 元 ・ 分 53 散 多層的な枠組み 主観的 意識 レベル ア 可ク 能セ ス 単 次 元 心的処理 レベル R 神経処理 不 ア レベル 可 ク セ 能ス R F F 多 次 元 ・ 分 54 散 主観的意識レベル • 心的処理を単純化して統合:明瞭な1次元性 – 主観的意識は心的処理の解釈装置 (Kihlstrom, 1987; Nisbett & Wilson, 1977; LeDoux, 1996; Libet, 2004; Wegner, 2004) – 意識処理には容量の限界があるため,心的処理 のレベルを縮約している (Cacioppo & Berntson, 1994) – ここでは1次元の信号検出モデルを仮定 • 意識的なアクセスが可能 55 多層的な枠組み 主観的 意識 レベル ア 可ク 能セ ス 単 次 元 心的処理 レベル R 神経処理 不 ア レベル 可 ク セ 能ス R F F 多 次 元 ・ 分 56 散 各測定法の位置づけ • 過程分離手続き – 心的処理レベルの測定?:パフォーマンスベース • Remember-Know手続き – 主観的意識レベルの測定?:主観的自己報告 (cf. Leobe & Whittlesea, 2002; Whittlesea, 2002, 2003) – ただし,注意すれば処理レベルのアクセスが可能 • 二重過程信号検出モデル – 心的処理レベルと主観的意識レベルの混合? – 確信度評定=主観的意識,再認成績=心的処理 57 多層的な枠組み ア 主観的 可 ク 意識 能 セ ス レベル 二重過程SDT 心的処理 過程分離手続き R レベル 神経処理 不 ア レベル 可 ク セ 能ス R R-K手続き 単 次 元 F F 多 次 元 ・ 分 58 散 難題への見通し Q. 回想 (R) と熟知性 (F) は独立なのか? A. 神経処理レベルの情報の流れでは,海 馬と海馬傍回は階層関係(海馬の情報 は海馬傍回を介する).従って,ある程 度は冗長なのでは? ref. Cowan & Stadler (1996) 過程分離手続きの実験で,冗長性をある 程度支持する知見 59 難題への見通し Q. 回想と熟知性は単一過程ではないのか A. 測定するレベルによる.過程分離手続 では,二次元性が妥当.RememberKnow手続では単一過程が妥当. ref. Ratcliff et al. (1995) 過程分離手続では単一過程が適合しないデー タがある Rottello (2004), Wixted & Stretch (2004) Remember-Know手続きのROC曲線は,2過 60 程が1次元に統合されたと考えると説明できる . 難題への見通し Q. 3つの測定法は同じものを測定している のか? A. 同じものを測定しようとしているが,測 定のレベルがやや違う.RememberKnow手続きが心的処理レベルを測定 できれば,測定値は一致するはず. ref. Rotello et al. (2005) Remember-Know手続きの教示をしっか りすると二重過程信号検出モデルと測定 値が一致.先行研究の非一貫を解消.61 枠組みの限界 • あくまでもメタな枠組み – 単一の実験などで直接検証できない – 独立性や単一過程の問題を解決しているわけではない • 各測定法の回想と熟知性が同じレベルのものを捉 えていると考えている – 回想が主観的意識レベル,熟知性が心的処理レベル,の ような住み分けもあり得る. • 主観的意識と心的処理が同一の神経基盤に支えら れているという暗黙の前提 – 近年の神経心理学の議論からすると特殊な前提 (Baars et al., 2003) 62 The End of Presentation Thank you! Murayama Kou 質問がありましたら [email protected] までお願いします 63 RとFの測定内容の問題 • “自動的にポップアップして回顧意識を伴う記憶” (involuntary conscious memory) がRに入る(Richardson-Klavehn et al., 1994) • リスト以外のことを回顧 (partial recollection) してもRになら ない (Mulligan & Hirshman, 1997) – Grupusso et al. (1997):機能主義的にRを再定義 – Buchner et al. (1997):過程分離手続きとソースモニタリン グの等価性を主張 • 誤った回顧(false recollection)を許容しない(Dodson et al., 1996) – Brainerd et al. (1999):Conjoint Recognition Model 64 信号検出理論を支持する証拠(3) • 特にKがcriterion変動の影響を受けやすい “K”反応 New項目 Old項目 C1 C2 記憶痕跡 65 信号検出理論を支持する証拠(3) • 特にKがcriterion変動の影響を受けやすい “K”反応 New項目 Old項目 C1 C2 記憶痕跡 66 信号検出理論を支持する証拠(3) • 特にKがcriterion変動の影響を受けやすい “K”反応 New項目 Old項目 C1 C2 記憶痕跡 67 信号検出理論を支持する証拠(3) • 特にKがcriterion変動の影響を受けやすい – criterionの操作による影響 (e.g., Benjamin, 2005; Strack & Forster, 1995),d’(K)とcriterionとの相関 (e.g., Inoue & Belleza, 1998) – Guessing (G) 導入による解消 (e.g., Gardiner et al., 1997) – Dunn (2004), MacMillan et al. (2005) の再反論 “K”反応 New項目 Old項目 C1 C2 記憶痕跡 68
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