Transcript 物体の知覚的な認識

認知科学ワークショップ
第4回：復習編
先週の復習
場面の理解に対するスキーマの影響

目的：


スキーマが場面記憶の再生・再認に与える影響を調査
(Brewer & Treyens (1981)の研究より)
刺激材料：

刺激材料の（Ａ）期待性、（Ｂ）顕在性を操作する為に、本実験
の参加者に対して予備実験を行う（ ６段階で３８項目を評価）



期待性：この部屋の中にありそうな度合い
顕在性：この部屋の中で存在すれば目立つ度合い
手続き：


部屋の設定を「大学院生の研究室」であることを参加者に知ら
せた後、２枚の部屋の写真を35秒見せる
再認課題(何があったか/どこにあったか)を行う
大学院生の研究室
場面の理解に対するスキーマの影響

分析：

実際に存在していた項目と実際には存在していなかった項目
を別々に分析





Present：存在していたに関わらず見落とした人の数を算出
Absent：実際にはなかったにも関わらずあったとした人の数を算出
期待性と顕在性とそれぞれの誤認数などを照らし合わせてど
のような傾向があるのか確認した後、相関分析を行う
相関分析をエクセルで行うには、エクセルを起動し、「ツール」
→「分析ツール」→「相関」を実行
「ツール」の中に「分析ツール」がない場合には、「ツール」の
中の「アドイン」を実行して見て下さい。
場面の理解に対するスキーマの影響

分析

ポイント：



実際にあったものでないと判断されたもの（誤答）と実際にはな
かったのにあると判断されたもの（誤答）のデータそれぞれで期待
性と顕在性との相関を見ること
その理由として、実際にあったもので正確に再認されたも
のや実際になかったものを正確になかったと答えた場合、
どのような要素が影響しているのか判断しにくい。
結局、この実験で見たいものはスキーマの記憶に対する
影響を考察することなので、誤答に注目した方が、いかに
記憶がスキーマに引っ張られるのかを観察する上で見や
すい
データ１：


実際にあったもので正確に再認されてるものに
関しての期待性と顕在性との相関を見る！
但し、相関係数を分析する前に必ず生データ
（raw data）をよくみることも大事
データ１
合計
期待性平均
顕在性平均
デスクトップPC
1
0
1
1
32
5.55
3.804878
ホワイトボード
0
1
1
1
32
4.8
3.926829
スニーカー
0
0
0
0
5
2.775
3.780488
机
1
1
1
1
35
5.85
3.097561
トイレットペーパー
1
0
0
0
2
2.825
1.97561
蛍光灯
0
1
1
0
14
5.325
2.146341
テレビ
0
0
1
0
7
3.7
2
ギター
0
0
0
0
5
1.975
1.707317
割り箸
0
0
0
0
8
3.275
1.878049
ヘルメット
1
0
1
1
17
1.95
2.585366
テレビゲーム機
1
0
0
1
24
2.225
4.292683
ケーキ
1
1
1
1
28
1.75
1.634146
包丁
1
1
0
1
29
1.85
1.780488
ボール
0
1
0
1
7
2.25
4.02439
壁
1
1
1
1
25
5.725
2.878049
鉛筆
0
0
0
0
3
4.85
3.414634
ペットボトル
0
0
0
1
13
4.5
4.341463
電子レンジ
0
1
1
1
29
3
3.560976
デジタルカメラ
0
0
1
1
20
4.1
3.390244
傘
0
0
0
1
4
3.65
3.243902
ノートブックPC
0
1
1
1
28
5.55
1.878049
データ１：
• 実際にあったもので正確に再認されたものと期待性と顕在
性の間には低いながらも正の相関がみられた。
• この事は、期待性が高いもの、顕在性が高いものは正確に
再認される傾向あるのではないかと考えられる。
合計
期待性
合計
1
期待性
0.298973
1
顕在性
0.102779
0.200403
顕在性
1
データ２：


実際にあったものでないと判断されたもの
（誤答）と期待性と顕在性との相関を分析
その前にやはりraw dataを見ることも忘れ
ずにしよう！
データ２：実際にはあったにも関わらずなかったと判断されたもの
sum
期待性平均
顕在性平均
デスクトップPC
0
1
0
0
1
5.55
3.804878
ホワイトボード
1
0
0
0
1
4.8
3.926829
スニーカー
1
1
1
1
4
2.775
3.780488
机
0
0
0
0
0
5.85
3.097561
トイレットペーパー
0
1
1
1
3
2.825
1.97561
蛍光灯
1
0
0
1
2
5.325
2.146341
テレビ
1
1
0
1
3
3.7
2
ギター
1
1
1
1
4
1.975
1.707317
割り箸
1
1
1
1
4
3.275
1.878049
ヘルメット
0
1
0
0
1
1.95
2.585366
テレビゲーム機
0
1
1
0
2
2.225
4.292683
ケーキ
0
0
0
0
0
1.75
1.634146
包丁
0
0
1
0
1
1.85
1.780488
ボール
1
0
1
0
2
2.25
4.02439
壁
0
0
0
0
0
5.725
2.878049
鉛筆
1
1
1
1
4
4.85
3.414634
ペットボトル
1
1
1
0
3
4.5
4.341463
電子レンジ
1
0
0
0
1
3
3.560976
デジタルカメラ
1
1
0
0
2
4.1
3.390244
傘
1
1
1
0
3
3.65
3.243902
ノートブックPC
1
0
0
0
1
5.55
1.878049
場所に関する誤答例
スキーマに影響を受けた結果




包丁
 Ex)ケーキの上/ケーキと一緒
割り箸
 Ex)皿の上
ボール
 Ex)箱の中/床
テレビ
 Ex)机の上
データ２


実際にあったものにも関わらずないと判断されたもの（誤答）と期
待性と顕在性との間には負の相関が見られた
この事は、期待性や顕在性の高いものほど見落とされずに正確
に再認されたのに対して、期待性や顕在性の低いものほど見落
とされたことを示していると思われる
合計
期待性
合計
1
期待性
-0.29439
1
顕在性
-0.11627
0.200403
顕在性
1
実際にあったにも関わらずない
と判断されたものの結果
問題点



写真が不明瞭なことが原因となり、顕在性とは関係なく
見落とし数が増大したことが考えられる。
テレビとデスクトップPCのように外見の類似したものが
あったため、参加者の中で認識に差が出た。
次に、実際にはなかったにも関わらず再認された
ものの分析を同じように行った。



誤認数と期待性などの関係に特に注目！
まず再認された数を見た後で、実際にはなかったのに
あると判断されたもの（誤答）と期待性と顕在性の相関
を見る
誤認数
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
合計
たんす
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
0
0
1
3
椅子
0
0
1
0
1
0
1
1
0
0
1
0
0
0
0
0
1
1
0
0
0
7
こたつ
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
懐中電灯
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
爪楊枝
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
雪だるま
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
ゴミ箱
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
窓
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
マグネット
1
0
0
1
0
0
0
0
1
1
0
0
0
1
1
1
0
1
0
1
0
9
腕時計
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
ドア
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
2
風鈴
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
ベッド
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
バイク
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
漫画
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
0
0
0
0
3
粘土細工
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
饅頭
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
場所に関する誤答例
スキーマ
空欄
その他
合計
例
椅子
4
2
1
7
机の近く
マグネット
9
0
0
9
ホワイトボードの上
漫画
2
0
1
3
本棚
ドア
1
1
0
2
右の写真の右
(実際にドアのある場所)
腕時計
1
0
0
1
机の上
データ３：実際にはなかったにも関わ
らずあると判断されたもの
• 主な結果：
– 誤認数と期待性の間には中程度の正の相関が見られた。
– この事は、期待性の高い項目ほど誤って再認される傾向があること
を示していると思われる。
– すなわち、スキーマが記憶の再認に影響を与えている可能性がある
– 但し、顕在性とは負の相関がみられたことから、目立つものほど、正
確にないと判断されたと思われる
合計
期待性
合計
1
期待性
0.529119
1
顕在性
-0.27487
-0.07342
顕在性
1
データ３：実際にはなかったにも関
わらずあると判断されたもの

問題点


ソファを椅子、本棚をたんす、と捉えてしまうような、
解釈に曖昧性が生じるものが再認リストの中に
あった。
誤認数のデータが少なかった。
データ４：実際にはなかったもので
正確にないと判断されたもの


実際にはなかったもので正確にないと判断されたものの
数と期待性と顕在性の相関には正の相関と負の相関が
それぞれ見られた
この事は、期待性が高いものほど、正確に実際にはな
かったと判断され、顕在性との負の相関は、顕在性が高
いものほど正確になかったと判断されたことを示している
と思われる
合計
期待性
合計
1
期待性
0.559906
1
顕在性
-0.25029
-0.02602
顕在性
1
目撃者の記憶はどれだけ信頼
できるのか

今回の授業では、



目撃者の証言に関して理解を深めた後、
人間の潜在的な記憶や反応をさぐる為の実験方法な
どに関して学習します！
目撃者の証言


誘導尋問、誤った情報、質問の際の微妙な言い回し
が記憶に影響を与えるか
Loftus：記憶は変容する
誤誘導情報の効果
Loftus(1975)の実験（１）

実験の手順



自動車事故のような出来事の映画か一連のス
ライドを見る
目にした出来事についての事後情報を与えられ
る（質問をされたり、その出来事の物語的記述
を読まされたりする）
最初の出来事についての記憶について調べる
誤誘導情報の効果
Loftus(1975)の実験（２）

第２段階で被験者は２つにグループ分けされる



首尾一貫条件（正しい情報）
 「白いスポーツカーが停止標識を通り過ぎたときに、それはど
のくらいの速さで走っていましたか？」
誤情報条件（誤った情報）
 「白いスポーツカーが田舎道を走っていて農家の納屋を通り
過ぎたときそれはどのくらいの速度で走っていましたか？」
（実際には映画には納屋はでてこない）
記憶テストで納屋を見たといった被験者


首尾一貫条件群：３％以下
誤情報条件群：１７％
誤誘導情報の効果
Loftus, Miller, Burns(1978)の実験（１）

実験の手順（１）

被験者に自動車事故についてのカラースライドを見せる


被験者の半分：停止標識で停車した赤のダットサンのスライド
残りの半分：前方優先道路ありの標識のところで停車した赤のダッ
トサンのスライド
誤誘導情報の効果
Loftus, Miller, Burns(1978)の実験（２）

実験の手順（２）



質問（半数は事後情報一致、半数は矛盾）
 各グループの半分：「赤のダットサンが停止標識でとまってい
たあいだに別の車がそれを追いこしたかどうか」
 残りの半分：「赤のダットサンが前方優先道路ありの標識でと
まっていたときに別の車がそれを追いこしたかどうか」
２０分後に強制選択再認テスト
結果（正答率）


一致した情報を与えられた被験者：７５％
矛盾した情報を与えられた被験者：４１％
目撃者の証言
質問の言い回しによる目撃者の証言への影響（１）

Loftus(1974)

多数の自動車の関わった事故の映画を見せ
たあと被験者に質問


Did you see a broken headlight?
Did you see the broken headlight?
→より多くの肯定的な答え
目撃者の証言
質問の言い回しによる目撃者の証言への影響（２）

Loftus & Palmer(1974)
 「自動車同士が激突した(smashed)ときに、車は大体どれくらい
の速さで走っていましたか？」
 「衝突した(collided)」
 「どんと突き当たった(bumped)」
 「接触した(contacted)」
 「ぶつかった(hit)」
 「激突した」と言われた被験者は「車はどれくらいの速度で走って
いましたか？」という質問に対してスピードがより速いと評価
 割れたガラスがなくても「割れたガラスを見ましたか？」に対して
イエスと答える率が高かった
目撃者の証言
質問の言い回しによる目撃者の証言への影響（３）
先週の復習（２）

顔の再認実験（授業版）



目的：誤った情報・質問の際の微妙な言い回しが記憶に影響
を与えるかどうか？
手順：学習者を２グループに分けた
 実験群（１７人）：授業の最初に見せた写真の中で、SFCの
先生でない、眼鏡をかけた男性はどの人ですか。
 統制群（２０人）：授業の最初に見せた写真の中で、SFCの
先生でない男性はどの人ですか。
分析：正答率とその割合などを分析した
顔の再認の分析結果
正解
不正解
合計
眼鏡あり
眼鏡なし
その他
眼鏡教示あり
11
3
1
2
17
眼鏡教示なし
18
1
1
0
20
眼鏡教示なし
正解
不正解(眼鏡あり)
不正解(眼鏡なし)
不正解(その他)
眼鏡教示あり
0%
20%
40%
60%
80%
100%
先週の復習（３）

顔の再認実験（授業版）

結果：


正答率で若干の相違が見られたものの、天井効果が見られ
ることから、今回の体験では「誤った情報・質問の際の微妙
な言い回しが記憶に影響を与える」という結果にはならな
かった。
解釈（その理由）：


工夫はしたものの、学習者の授業に対する心的構えから単
なる記憶課題となってしまったこと
学習者の記憶能力が非常に優れていたことなどが考えられ
る。
反応にかかる時間（反応潜時）
を測る

反応時間から何がわかる？

意識することはできない脳内の概念ネットワー
クを探る
例１：語彙決定課題



文字列を一つずつスクリーンに短時間表
示
被験者は文字列が単語か非単語かをでき
るだけ速く、正確に判断することを求めら
れる
試行の半分は単語（YESが正解）、残りの
半分は非単語
プライミング効果



語は脳内ネットワークで互いに関連付けられて
いる
ある単語がアクセスされるとその単語とネット
ワークの中で繋がっている他の単語も同時に活
性化される
ターゲットの単語と関連した語を直前に見ている
と、ターゲットの単語はすでに活性化されている
ので、単語であるという判断が（関連語をみてい
ないばあいに比べ）速くなる→プライミング効果
語彙決定課題例



「高齢者」関連の語をプライムとし、語彙決定に
プライミング効果があるかどうかやってみよう。
心理学実験ソフト”Inquisit”
（日本語版をダウンロード）
http://www.millisecond.com/download.aspx
Inquisit用プライミング実験プログラム
http://cogpsy.sfc.keio.ac.jp/sfc/ld.zip
（SFC学内限定です。学外からダウンロードしたい場合は以下のサイ
トを経由してアクセスしてください）
https://vpn1.sfc.keio.ac.jp/webvpn.html
「高齢者」プライム効果実験

デザイン



全部で90試行。そのうち45試行は単語、残り
の45試行は非単語
(1)中立語プライム非単語、(2)中立語プライ
ム高齢者関係語、(3)中立語プライム無関係
語、(4)高齢者プライム非単語、(5)高齢者プラ
イム高齢者関係語、(6)高齢者プライム無関
係語の6条件
(2)と(5) の比較がプライム効果
概念の構造を反応時間から探る


概念は典型（プロトタイプ）を中心にした、
境界が曖昧なカテゴリーとして脳内に表象
されている（Rosch)
この仮説を検証するには

人がカテゴリーのメンバーか非メンバーを判断
するとき、典型的なメンバーほど判断が速く、
非典型的なメンバーは判断が遅れる
カテゴリ判断実験で典型性効果
を検証してみる

実験は2段階で構成される




カテゴリーのメンバーの典型性の評定
反応時間の測定
カテゴリ判断実験ソフト（Windows版Microsoft
Excel 2003以降で動作 *ダウンロードは学内限定です）
http://cogpsy.sfc.keio.ac.jp/sfc/te.zip
カテゴリーメンバー判断の反応時間が典型性の
評定値と相関しているかどうかを見る
カテゴリーメンバー判断課題




最初にカテゴリーの名前がスクリーンに表示され、
次にターゲット語が表示される。
被験者はターゲット語がカテゴリーのメンバーか
どうかをできるだけ速く、正確に判断する
試行の半分はYESが正解、後の半分はNOが正
解
典型性評定値をとった語をYES試行で使う単語と
し、両者の相関を取る。
もっと高度な反応時間をつかっ
た実験例


物体の絵の判断における上位概念概念の
影響をみる （ネガティヴプライミング）
助数詞が意味ネットワークに影響を与える
かみる
物体認知における高次認知の影響




Yokosawa&Imai(1997)の研究
二つの物体の同異判断課題
概念的なつながりがある物体同士を否と
答えるのは二つの物体に概念的なつなが
りが無い場合に比べ時間がかかる
概念的なつながり


上位概念のつながり
連想的なつながり
物体認知における高次認知の影響（２）

Yokosawa &Imaiの研究から示唆されるこ
と
→物体の知覚的な認識(例：ウサギを表す
絵を「ウサギの絵」として同定すること）の
際に概念知識が自動的に働く
助数詞の意味ネットワークへの
影響



Yokosawa & Imaiの実験の応用
ターゲットの認識において、プライムがター
ゲットと意味的に関連している（意味ネット
ワークの中で同時に活性化される）と無関
係の場合より反応が遅れる
同じ助数詞で数えられるモノは負のプライ
ム効果を及ぼすか
デザイン


半分は正反応が正解の試行（分析しない）
残りの半分がNoが正解の試行（分析対
象）

4種類のプライム




上位語を共有（にんじんとじゃがいも）
連想関係（にんじんとうさぎ）
助数詞共有（にんじんと鉛筆）
無関係（にんじんとコップ）
Procedure of the priming for
Object Picture recognition
Picture
200ms
Fixation
500ms
Cue Word
1000ms
Fixation
1500ms
+
Cloud
+
Mask
until response
負のプライミング
無視しようとした情報の行方は？

負のプライミング


先行提示された情報が後続の情報の処理を妨げるこ
と
代表的なプライミング実験(Tipper, 1985)


以下URLにウェブブラウザ上で動作する実験プログラ
ムが置いてあります
http://www.l.utokyo.ac.jp/AandC/HLV/DataBase/NP/intro.html
例、図形判別課題



重なり合う赤と緑の線で描かれた２つの図形を
同時に提示する（先行画面“プライム”と後続画
面“プローブ”の２回 ）
被験者は１回目のプライムでは、緑の図形を無
視し、赤の図形の名前を覚える
２回目のプローブでは、緑の図形を無視し赤の
図形の名前に対応するキーをできるだけ速く正
確に押す
図形判別課題(Tipper, 1985)

デザイン



全部で７２試行
刺激の図形は４種類(イヌ、足、椅子、ギター)、各２色
（緑、赤）
プライムで表示された緑の図形（無視すべき情報）と
同一の図形がプローブで赤の図形として表示されると、
そうでないときよりも判断が遅れる

例、プライムで赤のギターと緑のイヌが提示されたあとにプ
ローブで赤のイヌと緑の椅子が提示されると、他の赤の図形
が表示されたときよりも反応時間が長くなる
負のプライミング
(Tipper & Driver, 1988)


プライムで無視される緑の図形が、プロー
ブで表示される赤の図形と全く同一ではな
く、意味的に関係がある図形でも、負のプ
ライミング効果が得られる。
これは、無視される図形が意味レベルの
高次処理を受けている可能性を示唆して
いる