Transcript 再認記憶の二重過程モデル －測定モデルを超えた多層的な枠組みの

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