再認記憶の二重過程モデル

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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