Simuleeritud vaatamiskaugus kahjustab usaldusväärsuse ja täpsuse suhet pikkadel, kuid mitte mõõdukatel vahemaadel: funktsioonide mitmetähenduslikkust sisaldava mudeli tugi 2. osa

Katsed 1a ja 1b

Katsed 1a-3 eelregistreeriti avatud teadusraamistikus. Need eelregistreerimised, täiendavad materjalid ja kõik siin analüüsides kasutatud materjalid ja andmed on saadaval aadressilhttps://osf.io/7wdvy/.

Teaduslike raamistike ja mälu vahel on tugev seos. Teaduslik raamistik on viis teadmiste ja teooriate koostamiseks, et aidata meil uusi teadmisi paremini mõista ja meeles pidada.

Uute teadmiste õppimisel suudame sageli meeles pidada ainult ebaolulisi detaile, kuid ei suuda neid integreerida tähenduslikesse teadmiste struktuuridesse. Sel ajal ilmneb teadusliku raamistiku roll. Õppides ja mõistes teaduslikku raamistikku, saame ühendada uued teadmised olemasolevate teadmistega, moodustades orgaanilise terviku, omades seeläbi uute teadmiste sügavamat mõistmist ja mälu.

Näiteks ökoloogiat õppides saame õppida ökoloogiliste süsteemide põhimõisteid ja teooriaid ning rakendada neid erinevatel ökoloogilistel stsenaariumidel, et moodustada terviklik ja korrastatud teadmiste raamistik. See raamistik aitab meil mõista ökosüsteemide keerukust ja paremini meeles pidada ökoloogia põhimõisteid ja põhimõtteid.

Lisaks võivad teaduslikud raamistikud aidata meil paremini mõista ja meeles pidada teaduslike katsete tulemusi. Teaduslikes katsetes peame oma hüpoteeside kontrollimiseks sageli integreerima muutujaid ja neid kontrollima. Katseprotsessi mõistmisel ja meelespidamisel saame paremini mõista katseandmete tähendust ja rakendada neid laiemal hulgal teadusvaldkondades.

Lühidalt, teaduslikud raamistikud mitte ainult ei aita meil uusi teadmisi paremini mõista ja meelde jätta, vaid aitavad meil luua ka sügavamat teaduslikku arusaama ja mõtteviise. Kuni me aktiivselt õpime ja rakendame teaduslikke raamistikke, suudame saavutada suuremaid tulemusi õppe- ja uurimistöös. On näha, et me peame oma mälu parandama. Cistanche deserticola võib oluliselt parandada mälu, sest Cistanche deserticola suudab reguleerida ka neurotransmitterite tasakaalu, näiteks tõsta atsetüülkoliini ja kasvufaktorite taset. Need ained on mälu ja õppimise jaoks väga olulised. Lisaks võib liha parandada ka verevoolu ja soodustada hapniku kohaletoimetamist, mis võib tagada aju piisava toitainete ja energia kättesaamise, parandades seeläbi aju elujõudu ja vastupidavust.

Klõpsake teada, kuidas ajufunktsiooni parandada

meetod

Osalejad

Valimi suuruse määrasime oma varasemate uuringute põhjal (Davis et al., 2019), milles leidsime, et 50 osalejast koosnev valim seisundi kohta oli piisav, et uurida kalibreerimiskõverate tingimuste erinevusi. Katsetes 1a ja 1b osales 102 Skidmore'i kolledžis osalevat õpilast, kes osalesid osalise kursuse ainepunkti saamiseks (MAge =19 aastat) ja igas katses osales 51 osalejat.

Materjalid ja protseduur

Protseduur sarnanes Davise jt (2019) 2. katsega. Stiimuliteks olid 60 erinevast rassist (nt kaukaasiast, hispaanlasest, afroameeriklasest ja aasialasest) pärit meeste ja naiste nägu, millel oli neutraalne suulähedane väljendus. Chicago näo andmebaas (Ma et al., 2015). Kaugust simuleeriti (stiimulite näiteid vaata jooniselt 1), rakendades Sketchi fototöötlustarkvara abil fotodele Gaussi hägusust 5 katse 1a jaoks ja hägusust 10 katse 1b jaoks.

Gaussi hägu on fotode silumise meetod, mis loob iga piksli jaoks keskmise värviväärtuse, võttes aluseks seda ümbritsevad teised pikslid, kaaludes tugevamalt lähemaid piksleid. Hägususe tase viitab arvutuses arvesse võetud ümbritsevate pikslite arvule; Gaussi hägususe 5 korral (katse 1a puhul) sisaldaks iga piksel seda igas suunas ümbritseva viie piksli Gaussi kaalutud keskmist. Katses 1b kasutati hägusate nägude puhul Gaussi hägusustegurit 10, mis on lähima 10 piksli keskmine ja annab seega hägusama pildi.

Meie hinnangul vastavad Gaussi hägustused 5 ja 10 ligikaudu 43 ja 172 jalale (vt Loftus & Harley, 2005; kuid pange tähele, et siin kasutatav Gaussi hägususfilter erineb veidi nende madala läbilaskevõimega filtrist).

Iga osaleja kodeeris 30 nägu, millest 15 olid selged ja 15 udused. Selget seisundit nimetame lähikauguse tingimusteks ja häguseid tingimusi keskmise (katse 1a) või kauge (katse 1b) vahemaa tingimusteks. Lähedaste ja simuleeritud kaugete nägude esitusjärjekord randomiseeriti iga osaleja jaoks eraldi ning osalejate vahel tasakaalustati konkreetse näo määramine, mida uurida või mitte, ning lähedal või kaugemal.

Enne kodeerimist öeldi osalejatele, et nad näevad rida nägusid, millest osa on hägune ja osa hägustamata, ning et nende nägude mälu kontrollitakse hiljem. Seejärel kodeerisid nad iga nägu 1,5 s. Pärast kodeerimisfaasi täitsid osalejad 2 minuti jooksul rea sõnamõistatusi ja said seejärel juhised äratundmistesti jaoks. Testi ajal esitati kõik 60 nägu (30 varem kodeeritud ja 30 uut) ilma hägususeta, sarnaselt sellele, kui tunnistaja vaatab nägusid rivistuses.

Näod esitati ükshaaval juhuslikus järjekorras ja osalejatel paluti esmalt näidata, kas teatud nägu on nähtud või mitte, ning seejärel näidata oma usaldust oma vastuse suhtes skaalal 0 (arvamine) kuni 100 ( teatud). Nii vana/uus tunnustamisülesanne kui ka usaldusotsused olid ise tehtud. Pärast testi täitmist vastasid osalejad mitmetele demograafilistele küsimustele ja neid teavitati.

Tulemused

Katse 1a

Esmalt uurime simuleeritud vaatamiskauguse mõju mälu üldisele jõudlusele (vt tabelit 1, kus on kokkuvõte tabamustest, valehäiretest ja d-prime skooridest). uus nägu) tabamustest (vastab õigesti "Nähtud" vanale näole), kusjuures nullpunktid näitavad, et vanade ja uute nägude vahel ei ole võimalik eristada, ning kõrgemad hinded näitavad paremat eristatavuse taset. Pole üllatav, et keskmisel simuleeritud kaugusel (M=0.99) kodeeritud nägude eristatavus oli palju halvem kui nende nägude puhul, mis olid kodeeritud peaaegu simuleeritud kaugusel (M=1.77), t(50). )=6.14, lk<0.001, d=0.86.

Kriitiline huvi oli usalduse ja täpsuse vaheline kalibreerimine. Arvestades vanade vastuste suuremat rakenduslikku ja teoreetilist tähtsust võrreldes uute vastustega, analüüsisime andmeid ainult nende nägude kohta, mida osalejad tuvastasid vanadena (vt Weber & Brewer, 2003, et arutleda selle üle, miks on vanad vastused olulisemad, et mõista pealtnägijate mälu usalduse ja täpsuse seost).

Jagasime vanad vastused nelja usalduskasti, mille suurus põhines meie eelnevatel uuringutel (vt Daviset al., 2019, et arutleda selle meetodi üle) ja joonistasime üldise täpsuse (nt osalejate vanadele õigesti vastanud kordade arv jagatud vastusega vanade vastuste koguarv) funktsioonina kõigist neljast usaldustasemest.3 Nagu on näha jooniselt 2, oli kalibreerimine üldiselt üsna hea nägude puhul, mis olid kodeeritud mõlema all.

lähi- ja keskmise vahemaa tingimustes. Neli paarisvalimiga t-testi kinnitasid, et kahe tingimuse vahel ei esinenud olulist erinevust ühelgi neljast usaldustasemest, 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).

Katse 1b

Jällegi uurisime esmalt mälu täpsust selgete ja simuleeritud kaugete nägude vahel, kasutades sõltuvat mõõdet d prime (vt tabel 1). Nagu katses 1a, oli eristatavus madalam nende nägude puhul, mis esitati kaugel simuleeritud kaugusel (M=0.58), kui siis, kui need olid selgelt esitatud, et simuleerida lähikaugust (M=1.77), t( 50)=11.42, lk<0.001, d=1.60.

Veelkord huvitas meid eeskätt usalduse ja täpsuse vaheline seos, mis on kujutatud joonisel fig. 3. Siin ei olnud tingimuste vahel erinevusi esimesel kolmel usaldustasemel, see on<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

Arutelu

Katsed 1a ja 1b näitasid Lockamyieri jt leidude näiliselt erinevaid leide. (2020) ja Nyman jt. (2019). Kui simuleeritud kaugusega kodeerimine kahjustas mälu üldiselt mõlemas katses, siis simuleeritud vaatamiskauguse mõju usaldusväärsuse ja täpsuse suhtele sõltus kauguse tasemest. Katses 1a ennustab usaldus täpsust kõigis neljas usaldusvahemikus. Pikemal simuleeritud kaugusel olid osalejad siiski vähem täpsed nägude puhul, mis olid kodeeritud kaugele simuleeritud kaugusel kui lähikaugusel.

See leid on eriti problemaatiline kriminaalõigussüsteemi fakti proovijatele, kuna kõrge usaldusväärsusega isikutuvastused on kõige tõenäolisemalt kohtuprotsessil tõendusmaterjaliks. Seega, kui usaldus ei ole kaugelt vaadeldavate nägude kõrge usaldustaseme täpsuse ennustaja, hõlmavad soovitused sellistes tingimustes tõenäoliselt seda, et sellistel pealtnägijatel ei lubata üldse ütlusi anda. Seetõttu pidasime mõistlikuks seda leidu korrata ühes katses erineva valimi abil (vt Open ScienceCollaboration, 2015; arutelu reprodutseeritavuse tähtsuse üle psühholoogiateaduses). Täpsemalt võrdlesime Amazon's Mechanical Turki töötajaid kasutades ühes katses erinevust lähi--, keskmise ja kauge vahemaa tingimuste vahel.

2. katse

meetod

Osalejad, disain, materjalid ja protseduur

Sada viis MTurki töötajat osales rahalise hüvitise eest (MAge{0}} aastat), kusjuures 53 osalejat oli lähi- ja 52 osalejat kaugmaa tingimustes. Siin kasutatud materjalid olid identsed katsetes 1a ja 1b kasutatud materjalidega. Kuid me manipuleerisime ühe katse käigus katsealuste Gaussi hägususe astet (keskmine ja kauge vahemaa). Seega oli kujundus 2 (näo kaugus: lähedal vs kaugus) × 2 (kauguse tase: keskmine vs. kaugel) segakujundusega, näo kaugust, e manipuleeriti objektide sees ja kauguse taset objektide vahel.

Tulemused ja arutlus

Esmalt uurisime mälu üldist toimivust 2 (näo kaugus: lähedal või kaugemal) 2 (kauguse tase: keskmine või kauge) segatud ANOVA abil (vt tabel 1). Näo kauguse põhiefekt oli 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.

Nagu katsetes 1a ja 1b, huvitas meid eeskätt kauguse erineva taseme mõju usaldusväärsuse ja täpsuse vahelisele suhtele (vt joonis 4). Nagu meie eelregistreerimises täpsustatud, viisime igal usaldustasemel läbi neli eraldiseisvat 2 (näo kaugus: lähedal või kaugemal) × 2 (kauguse tase: keskmine või kaugel) segatud ANOVA-d. Esimesel kolmel usaldustasemel puudusid peamised mõjud ega koostoimed, F-d<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. 

Järeltestid sellel kõrgeimal usaldustasemel (kasutades Bonferroni parandust mitme võrdluse jaoks, kriitiline alfa=0.013) näitasid, et keskmise vahemaa tingimustes lähenes lähedaste ja kaugemate nägude võrdlus t(39), kuid ei saavutanud tähtsust. =2.41, p=0.02, d=0.38. Kaugemaa tingimustes oli lähedal asuvate ja kaugemate nägude võrdlus märkimisväärne, t(28)=3.59, p=0.001, d=0.67, väiksema täpsusega nägude jaoks, mis olid kodeeritud kaugelt (M=0.60), kui nägudele, mis olid kodeeritud lähedal (M=0.85). Nägude keskmise ja kauge vahemaa tingimuste erinevust ei kodeeritud lähikaugusel, t(89)=1.20, p=0.23, d=0.25 . Siiski oli täpsus madalam nägude puhul, mis olid kodeeritud kaugelt (M=0.60), kui nägude puhul, mis olid kodeeritud keskmise vahemaa tagant (M=0.82), t(70){{37} },98, p=0,004, d=0,71.

Sarnaselt katsetele 1a ja 1b näib, et kauguse madalamal tasemel oli simuleeritud vahemaa usaldus-täpsuse suhtele väike. Suuremal distantsil olid osalejad aga selgete nägude ja keskmisest distantsilt vaadatavate nägude suhtes märkimisväärselt enesekindlamad.

Eksperimendi 3 eesmärk oli proovida rakendada juhendavat hoiatust (vt Blank & Launay, 2014, metaanalüüs sarnaste hoiatusmanipulatsioonide kohta desinformatsiooni käsitlevas kirjanduses), mille eesmärk oli parandada kaugelt simuleeritud kaugusel asuvate nägude kodeerimise mõju usaldusväärsuse ja täpsuse suhtele.

For more information:1950477648nn@gmail.com