Simüle Edilmiş İzleme Mesafesi, Uzun Ancak Orta Mesafeler İçin Güven-Doğruluk İlişkisini Bozuyor: Özellik Belirsizliğinin Rolünü İçeren Bir Model Desteği Bölüm 2

Deneyler 1a ve 1b

Deney 1a-3'nın Açık Bilim Çerçevesinde ön kaydı yapıldı. Bu ön kayıtlara, Ek Materyallere ve analiz için kullanılan tüm materyallere ve verilere şu adresten ulaşabilirsiniz:https://osf.io/7wdvy/.

Bilimsel çerçeveler ile hafıza arasında güçlü bir ilişki vardır. Bilimsel çerçeve, yeni bilgiyi daha iyi anlamamıza ve hatırlamamıza yardımcı olmak için bilgi ve teorileri bir arada düzenlemenin bir yoludur.

Yeni bilgi öğrenirken çoğu zaman yalnızca bazı ilgisiz ayrıntıları hatırlayabiliyoruz ancak bunları anlamlı bilgi yapılarına entegre edemiyoruz. Bu noktada bilimsel çerçevenin rolü ortaya çıkıyor. Bilimsel bir çerçeveyi öğrenerek ve anlayarak, organik bir bütün oluşturmak için yeni bilgiyi mevcut bilgiyle bağlayabilir, böylece yeni bilgiyi daha derin bir şekilde anlayabilir ve hafızasına sahip olabiliriz.

Örneğin ekoloji çalışırken, ekolojik sistemlerle ilgili temel kavramları ve teorileri öğrenebilir ve bunları farklı ekolojik senaryolara uygulayarak kapsamlı ve düzenli bir bilgi çerçevesi oluşturabiliriz. Bu çerçeve, ekosistemlerin karmaşıklığını anlamamıza ve ekolojinin temel kavramlarını ve ilkelerini daha iyi hatırlamamıza yardımcı olabilir.

Ayrıca bilimsel çerçeveler, bilimsel deneylerin sonuçlarını daha iyi anlamamıza ve hatırlamamıza yardımcı olabilir. Bilimsel deneylerde, hipotezlerimizi doğrulamak için sıklıkla bir dizi değişkeni entegre etmemiz ve bunları kontrol etmemiz gerekir. Deneysel süreci anlayıp hatırlayarak deneysel verilerin anlamını daha iyi anlayabilir ve bunları daha geniş bir bilimsel alana uygulayabiliriz.

Kısacası, bilimsel çerçeveler yalnızca yeni bilgileri daha iyi anlamamıza ve hatırlamamıza yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda daha derin bilimsel anlayış ve düşünme biçimleri oluşturmamıza da yardımcı olur. Bilimsel çerçeveleri aktif olarak öğrenip uyguladığımız sürece, çalışma ve araştırmalarda daha büyük sonuçlara ulaşabiliriz. Hafızamızı geliştirmemiz gerektiği görülebilir. Cistanche Deserticola hafızayı önemli ölçüde geliştirebilir çünkü Cistanche Deserticola aynı zamanda asetilkolin ve büyüme faktörleri düzeylerini artırmak gibi nörotransmitterlerin dengesini de düzenleyebilir. Bu maddeler hafıza ve öğrenme için çok önemlidir. Ayrıca et kan akışını iyileştirebilir ve oksijen dağıtımını destekleyebilir, bu da beynin yeterli besin ve enerji almasını sağlayarak beyin canlılığını ve dayanıklılığını artırır.

Beyin fonksiyonunu iyileştirmenin yollarını bilin'e tıklayın

Yöntem

Katılımcılar

Örneklem büyüklüğünü önceki araştırmamıza (Davis ve diğerleri, 2019) dayanarak belirledik; burada koşul başına 50 katılımcıdan oluşan bir örneklemin, kalibrasyon eğrilerindeki koşullar arasındaki farkları incelemek için yeterli olduğunu bulduk. Deney 1a ve 1b'nin katılımcıları, her deneyde 51 katılımcıyla, kısmi ders kredisi (Yüksek Lisans=19 yıl) için katılan Skidmore College'a devam eden 102 öğrenciydi.

Malzemeler ve prosedür

Prosedür, Davis ve diğerlerinin (2019) Deney 2'dekine benzerdi. Uyaranlar, farklı ırklardan (örneğin, Kafkasyalı, Hispanik, Afro-Amerikalı ve Asyalı) 60 erkek ve kadın yüzüydü ve nötr, kapalı ağızlı bir ifadeydi. Chicago Face Veritabanı (Ma ve diğerleri, 2015). Mesafe, Sketch fotoğraf düzenleme yazılımı kullanılarak fotoğrafların üzerine Deney1a için 5'lik bir Gauss bulanıklığı ve Deney 1b için 10'luk bir Gauss bulanıklığı uygulanarak simüle edildi (örnek uyaranlar için bkz. Şekil 1).

Gauss bulanıklığı, her piksel için onu çevreleyen diğer piksellere dayalı olarak ortalama bir renk değeri oluşturan ve daha yakın pikselleri daha fazla ağırlıklandıran bir fotoğraf yumuşatma yöntemidir. Bulanıklık düzeyi, hesaplamada dikkate alınan çevredeki piksellerin sayısını ifade eder; 5'lik bir Gauss bulanıklığı için (Deney 1a için), her piksel, kendisini her yönde çevreleyen beş pikselin Gauss ağırlıklı ortalamasını içerecektir. Deney 1b'de, bulanık yüzler, en yakın 10 pikselin ortalamasını alan ve dolayısıyla daha bulanık bir görüntü üreten 10'luk Gauss bulanıklık faktörünü kullandı.

5 ve 10'luk Gauss bulanıklıklarının yaklaşık 43 ve 172 feet'e karşılık geldiğini tahmin ediyoruz (bkz. Loftus ve Harley, 2005; ancak burada kullanılan Gauss bulanıklık filtresinin alçak geçiş filtrelerinden biraz farklı olduğunu unutmayın).

Her katılımcı, 15'i net ve 15'i bulanık olmak üzere 30 yüzü kodladı. Net durumu yakın mesafe durumu, bulanık koşulları ise orta (Deney 1a) veya uzak (Deney 1b) mesafe koşulları olarak adlandıracağız. Yakın ve simüle edilmiş uzak yüzlerin sunum sırası her katılımcı için ayrı ayrı rastgeleleştirildi ve belirli bir yüzün incelenip incelenmeyeceği ve yakın veya uzak olarak atanması katılımcılar arasında dengelendi.

Kodlamadan önce katılımcılara bazıları bulanık, bazıları bulanık olmayan bir dizi yüz görecekleri ve bu yüzlere ilişkin hafızalarının daha sonra test edileceği söylendi. Daha sonra her yüzü 1,5 saniye boyunca kodladılar. Kodlama aşamasının ardından katılımcılar 2 dakika boyunca bir dizi kelime bulmacasını tamamladılar ve ardından tanıma testi için talimatlar aldılar. Test sırasında, 60 yüzün tümü (30'u önceden kodlanmış ve 30'u yeni), tıpkı bir tanığın yüzleri bir dizide gördüğünde olduğu gibi, bulanıklık olmadan sunuldu.

Yüzler rastgele sırayla birer birer sunuldu ve katılımcılardan önce belirli bir yüzün görülüp görülmediğini belirtmeleri istendi ve ardından yanıtlarına olan güvenlerini 0 (bir tahmin) ila 100 () arasında bir ölçekte belirtmeleri istendi. kesin). Hem eski/yeni tanıma görevi hem de güven yargıları kendi temposundaydı. Testi tamamladıktan sonra katılımcılar bir dizi demografik soruyu yanıtladı ve bilgi aldı.

Sonuçlar

Deney 1a

Öncelikle simüle edilmiş izleme mesafesinin genel bellek performansı üzerindeki etkisini inceliyoruz (isabetlerin, yanlış alarmların ve d-prime puanlarının özeti için Tablo 1'e bakın). (eski bir yüze doğru şekilde "Görüldü" yanıtı veren) yeni yüz), sıfır puanları eski ve yeni yüzler arasında ayırt edilebilirlik olmadığını belirtirken, daha yüksek puanlar daha iyi ayırt edilebilirlik düzeylerini temsil eder. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, orta düzeyde simüle edilmiş mesafede (M=0.99) kodlanmış yüzler için ayırt edilebilirlik, yakın simüle edilmiş mesafede (M=1.77), t(50) kodlanmış yüzlere göre çok daha zayıftı. )=6.14, s<0.001, d=0.86.

Güven ve doğruluk arasındaki kalibrasyon kritik öneme sahipti. Eski yanıtların yeni yanıtlara göre daha fazla uygulamalı ve teorik önemi göz önüne alındığında, yalnızca katılımcıların eski olarak tanımladığı yüzlere ilişkin verileri analiz ettik (tanık hafızasındaki güven-doğruluk ilişkisini anlamak için eski yanıtların neden daha önemli olduğuna dair bir tartışma için bkz. Weber & Brewer, 2003).

Eski yanıtları, boyutları önceki araştırmamıza dayanan dört güven kutusuna böldük (bu yöntemin tartışması için bkz. Davis ve ark., 2019) ve genel doğruluğun grafiğini çizdik (örneğin, bir katılımcının eski yanıta kaç kez doğru yanıt verdiğinin sayısına bölümü) toplam eski yanıt sayısı) bu dört güven düzeyinin her birinin bir fonksiyonu olarak.3 Şekil 2'de görülebileceği gibi, kalibrasyon genellikle her iki güven düzeyinin altında kodlanan yüzler için oldukça iyiydi.

yakın ve orta mesafe koşulları. Dört eşleştirilmiş örnek t testi, iki koşul arasında dört güven düzeyinin herhangi birinde anlamlı bir fark olmadığını doğruladı, ts<1.69. Thus, whereas memory was impaired overall when faces were encoded at a medium distance, there was no impact on the relationship between confidence and accuracy. This is largely consistent with the extant literature that has examined the impact of estimator variables on the confidence–accuracy relationship (e.g., Davis et al., Palmer et al., 2013).

Deney 1b

Yine ilk olarak, bağımlı ölçü olarak d üssünü kullanarak net ve simüle edilmiş uzak yüzler arasındaki hafıza doğruluğunu inceledik (bkz. Tablo 1). Deney 1a'da olduğu gibi, uzak bir simüle edilmiş mesafede sunulan yüzler için (M=0.58) ayırt edilebilirlik, yakın bir mesafeyi simüle etmek için açıkça sunuldukları zamana (M=1.77) göre daha düşüktü, t( 50)=11.42, s.<0.001, d=1.60.

Bir kez daha, öncelikle Şekil 2'de gösterilen güven ve doğruluk arasındaki ilişkiyle ilgilendik. 3. Burada ilk üç güven düzeyinde koşullar arasında bir fark yoktu.<1.41, but accuracy was significantly worse for faces encoded at a far simulated distance relative to faces that were encoded at the near simulated distance at the highest bin of confidence, t(35)=3.39, p=0.002, d=0.57.4

Tartışma

Deney 1a ve 1b, Lockamyier ve arkadaşlarınınkine benzer görünüşte farklı bulgular ortaya çıkardı. (2020) ve Nyman ve ark. (2019). Simüle edilmiş bir mesafede kodlama, her iki deneyde de genel olarak hafızayı bozsa da, simüle edilmiş izleme mesafesinin güven-doğruluk ilişkisi üzerindeki etkisi, mesafenin düzeyine bağlıydı. Deney 1'de güven, dört güven kutusunun tamamındaki doğruluğun öngörüsüdür. Bununla birlikte, daha uzun simüle edilmiş bir mesafede, katılımcılar, yakın mesafeden daha uzak bir simüle edilmiş mesafeden kodlanmış yüzler için daha az doğruluk elde etti.

Bu bulgu, ceza adaleti sistemindeki olguları araştıranlar için özellikle sorunludur; çünkü yüksek güvenirliğe sahip kimlikler, duruşmada kanıtlayıcı delil olarak hizmet etme olasılığı en yüksektir. Bu nedenle, eğer güven, uzak mesafeden görülen yüzler için yüksek düzeyde güven düzeyinde doğruluğun bir göstergesi değilse, bu koşullar altında en iyi uygulamalara yönelik öneriler muhtemelen bu tür görgü tanıklarının ifade vermesine hiçbir şekilde izin verilmemesini içerecektir. Bu nedenle, bu bulguyu tek bir deneyde farklı bir örnek kullanarak tekrarlamanın akıllıca olacağını düşündük (psikoloji biliminde tekrarlanabilirliğin önemi üzerine bir tartışma için bkz. Açık Bilim İşbirliği, 2015). Özellikle, yakın--, orta ve uzak mesafe koşulları arasındaki farkı, Amazon'un Mechanical Turk'teki işçilerin kullanıldığı tek bir deneyde karşılaştırdık.

Deney 2

Yöntem

Katılımcılar, tasarım, materyaller ve prosedür

Yüz beş MTurk çalışanı parasal tazminat (MAYaş=40 yıl) için katıldı; bunların 53'ü yakın mesafe koşullarında ve 52'si uzak mesafe koşullarındaydı. Burada kullanılan malzemeler Deney 1a ve 1b'de kullanılanlarla aynıydı. Ancak tek bir deneyde denekler arasındaki Gauss bulanıklığının (orta mesafe ve uzak mesafe) derecesini değiştirdik. Dolayısıyla tasarım, yüz mesafesinin denekler içinde ve Mesafe Düzeyinin özneler arasında değiştirildiği 2 (Yüz Mesafesi: Yakın vs Uzak)×2 (Mesafe Düzeyi: Orta vs. Uzak) karma tasarımdı.

Sonuçlar ve tartışma

İlk olarak bellek performansını genel olarak 2(Yüz Mesafesi: Yakın ve Uzak) 2 (Mesafe Düzeyi:Orta veya Uzak) karma ANOVA ile inceledik (bkz. Tablo 1). Yüz Uzaklığının ana etkisi vardı, F(1, 103)=50.69,p<0.001, ηp 2=0.33, with lower discriminability for faces that were encoded at a simulated distance. Tere was also a nearly significant main effect on the Level of Distance, F(1, 103)=3.97, p=0.05, ηp 2=0.04, with lower discriminability in the Far Distance condition than the Medium Distance condition. Te interaction was not signifcant, F(1, 103)<0.001, p=0.99, ηp 2<0.001.Thus, memory performance was worse for distant faces than near faces and was worse still for the far distance relative to the medium distance.

Deney 1a ve 1b'de olduğu gibi, öncelikle değişen mesafe seviyelerinin güven ve doğruluk arasındaki ilişki üzerindeki etkisiyle ilgileniyorduk (bkz. Şekil 4). Ön kayıtlarımızda da belirttiğimiz gibi her güven düzeyinde dört ayrı 2 (Yüz Mesafesi: Yakın vs. Uzak)×2(Mesafe Düzeyi: Orta veya Uzak) karma ANOVA gerçekleştirdik. İlk üç güven seviyesinde hiçbir ana etki veya etkileşim yoktu, F'ler<1.79. At the highest level of confdence, there was a main efect of Face Distance, F(1, 67)=21.39, p<0.001,ηp 2=0.24, as well as a main efect of Level of Distance, F(1, 67)=8.08, p=0.006, ηp 2=0.11. These main effects were qualified by significant interaction, F(1, 67)=4.90, p=0.03, ηp 2=0.07. 

Bu en yüksek güven seviyesindeki takip testleri (çoklu karşılaştırmalar için bir Bonferroni düzeltmesi, kritik alfa=0.013 kullanılarak), orta mesafe koşulunda, yaklaşan yakın ve uzak yüzler arasındaki karşılaştırmanın, ancak t(39) anlamlılığına ulaşmadığını ortaya çıkardı. =2.41, p=0.02, d=0.38. Uzak mesafe durumunda, yakın ve uzak yüzler arasındaki karşılaştırma anlamlıydı, t(28)=3.59, p=0.001, d=0.67, daha düşük doğrulukla uzak mesafeden kodlanan yüzler için (M=0.60), yakın mesafeden kodlanan yüzlere (M=0.85) göre. Yakın mesafede kodlanan yüzler için orta mesafe ve uzak mesafe koşulları arasında hiçbir fark yoktur, t(89)=1.20, p=0.23, d=0.25 . Ancak, uzak mesafeden kodlanan yüzler için doğruluk (M=0.60), orta mesafeden kodlanan yüzlere (M=0.82), t(70){{37} göre daha düşüktü. }.98, p=0.004, d=0.71.

Deney 1a ve 1b'ye benzer şekilde, düşük mesafe seviyesinde simüle edilmiş mesafenin güven-doğruluk ilişkisi üzerinde çok az etkisi olduğu görülmektedir. Bununla birlikte, mesafe arttıkça katılımcılar, net yüzlere ve orta mesafeden görülen yüzlere göre önemli ölçüde daha fazla özgüven sahibi oldular.

Deney 3'ün amacı, yüzleri çok uzaktan simüle edilmiş bir mesafeden kodlamanın güven-doğruluk ilişkisi üzerindeki etkisini iyileştirmek için tasarlanmış eğitici bir uyarı uygulamaya çalışmaktı (yanlış bilgi literatüründeki benzer uyarı manipülasyonları üzerine bir meta-analiz için bkz. Blank & Launay, 2014).

For more information:1950477648nn@gmail.com