視覚短期記憶の獲得・忘却モデル

日本心理学会第 64 回大会発表論文集 2000 p.737
視覚短期記憶の獲得・忘却モデル
○酒井浩二 1
乾敏郎 2
1（光華女子大学文学部） 2（京都大学大学院情報学研究科）
key words：信号検出理論，獲得レベル，忘却率
1 + σm
2
(1)
′
d 0 は保持時間が 0sec での 2 刺激間の弁別力， σ m は保持過
2
程で生じる第 1 刺激の記憶表現の分散
（記憶ノイズ）を示す．
3.2 記憶ノイズによる忘却凹部分節の原理(Hoffman &
Richards,1984)より，各凸部のコードにより図形は表現される
とみなす．記憶保持過程で，各凸部に生じる記憶ノイズ｛ φi
（i=1,2,…f）（f：凹凸数）
｝が増大するため忘却が生じ，記憶
ノイズは保持時間の線形関数として増大すると仮定する．各
凸部の顕著性に大きな差がない場合， φi = ε （ ε ：定数）と
仮定されうるが， σ m は φi の総和で表されるとみなすと，
2
σm = φ ⋅ t
2
(2)
となる．ただし，t は保持時間， φ = f ⋅ε である．
3.3 ノイズ増加率と提示時間提示刺激が中心窩の場合，視
覚情報は内的走査により獲得される(Inui et al.,1978)．図形の
全凸部が走査されるのに要する時間を s1 (sec)とすると，第 1
刺激の提示時間 s (sec)により各凸部が走査される回数 N は
N = s s1
(3)
σm = ( d 0′ / d ′ ) − 1
2
σm = ( φ N ) ⋅ t
2
ある．パラメータ Θ の値は図 1,2 と同様，凹凸数 7，9 のと
き，それぞれ 0.09，0.15 である． Θ s による説明率は，凹凸
数 7，9 のとき，それぞれ.582，.856 とそれほど高くなかった
が，提示時間とノイズ増加率の反比例関係が明瞭に示された．
5. 考察
データと本モデルの適合性は比較的高く，ノイズ仮説の十
分性が示された．また，記憶ノイズは保持時間の線形関数と
して増大し，記憶ノイズの増加率は提示時間の反比例関数と
して低下することが示された．
これより次の 2 つが導かれる．
(1) 提示時間 s の増大を走査回数 N の増大とみなすと，信号
検出理論による n -prediction の枠組みにより，提示時間の
効果が s 倍で説明されうる．
(2) 従来，反復提示は記憶表現の分散の低下に作用したが，
本モデルでは提示時間は分散増加率の低下に作用する．
反復提示で各提示が互いに依存する場合，実測値は n 倍
の予測値より低くなる(Ulehla et al.,1968)．提示時間が 1200ms
のとき，実測値は予測値をやや下回る傾向となり，提示時間
の効果が s 倍より低かった．記憶ノイズの低下に及ぼす提
示時間の効果が飽和したと解釈され， s 倍で予測される s
の範囲は 1200ms 前後が上限であると推察される．
（SAKAI Koji, INUI Toshio）
凹凸数 7 (Exp1)
凹凸数 9 (Exp2)
σm = ( Θ s ) ⋅ t
120ms
288ms
1200ms
2
1.6
d´
1.2
0.8
0.8
0.4
0.4
0
(5)
0
2
4
6
8
RETENTION INTERVAL(s)
2
4
6
8
RETENTION INTERVAL(s)
図 1：パラメータは提示時間 s．
最後に，式(1)に式(5)を代入すると次式が得られる．
7
7
9
9
2
(6)
4. モデルの評価
4.1 データフィッティング式(6)のパラメータ値 Θ を探索
した結果，凹凸数 7，9 でそれぞれ 0.09，0.15 となった．デ
ータフィッティングの結果が図 1 で，式(6)による説明率は，
提示時間が 120, 288, 1200ms において，凹凸数 7 でそれぞ
れ.916.，871.，512，凹凸数 9 でそれぞれ.984，.937，.905 で
あった．また図 2 より，保持時間が 16sec まで増大しても式
d´
1 + (Θ s) ⋅ t
1.2
(4)
となる．ただし， Θ = φ ⋅ s1 である．
d ′ = d 0′
120ms
288ms
1200ms
2
1.6
と書きかえられる．式(3)を式(4)に代入すると，
2
(7)
となる．図 1 の各データにおいて，式(7)により記憶ノイズの
推定値を求め，最小二乗法により線形回帰した．説明率は，
提示時間が 120, 288, 1200ms のとき，凹凸数 7 でそれぞ
れ.879，.918，.741，凹凸数 9 でそれぞれ.985，.949，.973 と
高い値を示した．そして，線形回帰式の傾きをプロットし，
式(6)の t の係数 Θ s によりフィッティングしたものが図 3 で
で表される．統計理論において，各提示が互いに独立な場合，
同一刺激が n 回提示されたときの分散は単一提示されたとき
の分散の 1/n となる．そのため，n 回提示の検出力は単一提
示の検出力の n 倍となる(Swets et al.,1959)．ここで，式(3)
の N における各走査は互いに独立で，記憶ノイズの増加率は
N の反比例関数として低下すると仮定すると，式(2)は
2
(Exp1)
(Exp3)
(Exp2)
(Exp3)
1.6
2
MEMORY NOISE RATE
d ′ = d 0′
(6)の予測式により実測値は比較的正確に予測された．
4.2 提示時間と記憶ノイズの増加率式(1)を変形すると，
d´
1. はじめに
第 63 回大会では，視覚短期記憶の忘却率は刺激提示時間
の増大により低下することを心理実験により検証した．本報
告では，信号検出理論に基づく視覚短期記憶の獲得・忘却モ
デルを構築し，実験データと本モデルの適合性を検討する．
2. 心理実験の一般方法
刺激は複数の凹凸部をもつ輪郭図形で，凹凸数 7 と 9 の図
形．実験手続きは，単一刺激が瞬間提示され，数秒の保持時
間後に同一あるいは類似刺激が提示された．被験者の課題は，
第 1・第 2 刺激の同異判断であった．
3. モデル
3.1 構成信号検出理論は第 1・第 2 刺激の再認記憶課題に
適用され，記憶感度 d ′ は次式で表される．
7
9
1.5
1
0.5
1.2
0
0
4
8
12
16
RETENTION INTERVAL(s)
図 2：パラメータは凹凸数 f．
0
0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
EXPOSURE DURATION(s)
図 3：パラメータは凹凸数 f．

Download Report