シミュレートされた視聴距離は、長距離では信頼性と精度の関係を損なうが、中程度の距離では損なう: 特徴の曖昧さの役割を組み込んだモデルのサポート パート 3

一般的なディスカッション

2 つの独自の母集団と 4 つの実験で、シミュレートされた中距離と遠方の両方の距離 (近似のシミュレートされた距離と比較して) の両方が全体の顔認識を損なう一方で、遠距離のみが信頼性と精度の関係を損なうという考えを裏付ける証拠を発見しました (組み合わせた分析については補足資料を参照)すべての実験のうち）。

誰もがユニークです。 私たちの性格、興味、経験から考え方、身体的特徴に至るまで、私たちはそれぞれ、私たちをユニークにする独自の何かを持っています。 これらのユニークなグループは私たちの記憶とも密接に関係しています。

私たちの記憶は主に私たちの人生経験と個人的な特性によって決まります。 たとえば、視覚情報を記憶するのが得意な人もいれば、聴覚情報を記憶するのが得意な人もいます。 優れた記憶力を持って生まれてくる人もいれば、記憶力を向上させるために意図的な練習が必要な人もいます。

しかし、私たちのユニークなグループや特徴が何であれ、私たちは皆、それらを利用して記憶力を向上させることができます。 視覚的に学習する場合は、色、写真、図を使用すると、情報を記憶しやすくなります。 聴覚で学習している場合は、講義、録音、または音楽を聞いて記憶することができます。 あなたがアスリートであれば、運動を通じて記憶力を向上させることができます。

研究によると、独自の特性やアイデンティティを持つ人は、その独自の強みを利用して情報を処理すると、より効果的に記憶できることがわかっています。 たとえば、母国語以外の言語を学習している人は、その文化的背景と言語を利用して新しい語彙を学習すると記憶力が向上します。

要約すると、私たちはそれぞれユニークですが、このユニークさは情報をよりよく記憶するのに役立ちます。 自分のユニークなグループや特性が何であれ、それらを利用することで記憶力を向上させることができます。 自分の個性を大切にし、それを活かしてさらなる学びと成長を目指しましょう。 記憶力を向上させる必要があることがわかります。 カンクイは記憶力を大幅に向上させることができます。カンクンは多くのユニークな効果を持つ伝統的な漢方薬の素材であり、そのうちの 1 つは記憶力の向上です。 ひき肉の効能は、酸、多糖類、フラボノイドなどを含む、ひき肉に含まれるさまざまな有効成分によってもたらされます。これらの成分は、さまざまな方法で脳の健康を促進します。

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これは、最も高い信頼度のビン (90 ～ 100%) に特に当てはまり、参加者は、シミュレートされた中間距離よりもシミュレートされた遠距離でエンコードされた顔の精度について、一貫して過信していました (つまり、精度が自信判断よりも数値的に低かった)。距離。

後者の発見は、理論的価値だけでなく応用的価値も重要です。 自分の選択に最高レベルの信頼を持った目撃者は裁判に進む可能性が最も高く、したがって無実の容疑者に有罪判決が下される可能性があります(Garret、2011)。 過去の研究では、距離が離れるとこの関係が損なわれる可能性があることが示唆されているが（例、Lockamyier et al., 2020; Nymanet al., 2019）、ここで報告された研究は、被験者内での顔認識デザインにおいてこの関係を初めて実現しており、十分な検出力を備えている。最高の信頼レベルでの信頼性と精度の関係の安定した推定値を提供します (この主張を裏付ける 4 つの実験すべてのデータを組み合わせた分析については、補足資料を参照してください)。

今回の研究では、さらに 2 つの重要な発見を報告します。 実験 3 では、遠くまでシミュレートされた距離に関連する過信を軽減するために、簡単な指導警告を実装することを試みました。 このような操作は目撃者記憶の分野では一般的であり (メタ分析については Blank et al., 2014 を参照)、信頼性と精度の関係に対する距離の増加による悪影響を簡単に補正することができます。

残念ながら、この警告は効果がありませんでした。 この資金提供の応用的な意味についてはすぐに戻りますが、このことは、十分に離れた距離から顔を見た目撃者は、たとえ高い自信を持って識別を行ったとしても、良い目撃者にはならないことを示唆しています。

また、MTurk ワーカーはスキッドモア サンプルよりも顔の認識精度が低いこともわかりました。 スキッドモア大学は高い入学基準を備えた選択制のリベラルアーツカレッジであり、高いモチベーションを持った学生が高い成績を収めている可能性が高いため、これは特に驚くべきことではありません。 学生は研究助手の監督下で直接検査も受けられ、学生はMTurk人口よりも若かった（MTurkサンプルを使用する利点と欠点のレビューについては、Follmer et al.、2017を参照）。

サンプル効果に寄与するこれらの多くの交絡変数を解きほぐすことはできないため、これ以上は説明しません。 むしろ、リモートで顔認識タスクを完了する MTurk 職員が研究室の大学生と同じレベルの精度を達成できない可能性があることを認めているだけです。

重要なのは、現在の一連の研究の結果は、推定変数が信頼精度の関係にどのような影響を与えるかについての理解に影響を与えることです。 特に、記憶全体への影響と信頼性と精度の関係への影響が分離可能であるという発見は、理論的に意味があります。

距離が識別能力に定量的な影響を与えることを示唆しており、メタ認知的判断が記憶情報（記憶情報は非常に貧弱であり、自信判断を下降させるはずである）よりもむしろ、記憶する動機などの他の内部または外部要因に依存する定性的な閾値が存在する可能性があることを示唆している。アイテムもよく。

重要なことに、被験者内で距離が操作された場合にこのパターンが観察されました。 確かに、記憶情報がまばらな非常に難しい認識タスクの場合、参加者はアイテムを「見た」と呼ぶ基準を緩め、信頼性の高い判断を下すためにどのような種類の記憶情報が必要かという基準も緩める可能性があります（コックス＆ドビンズ、2011）。 これはここでは当てはまりません。なぜなら、鮮明な顔については同様の自信過剰のパターンが観察されず、それらの顔（古い写真のセット全体の半分）は比較的記憶に残りやすいため、参加者が認識基準を変更する動機を持ちにくいからです。タスク。

ただし、実験計画を考えると、メタ認知的判断が閾値ベースのパターンではなく体系的な劣化パターンに従う可能性を排除できないという注意点を含める必要があります。 つまり、シミュレートされた距離が中距離から遠距離に増加するにつれて、最高の信頼レベルでの精度も単調に低下する場合があります。

かなりの粒度の距離操作での信頼性と精度の校正に対するシミュレートされた距離の影響をさらに明確にする将来の研究は、この分野の将来の研究にとって有益な手段になる可能性があります。

したがって、我々は、Nyman らによって提案された閾値モデルの修正を主張します。 (2019)、Lockamyier らの支援による。 （2020年）。

Nyman らは、閾値モデルの下では識別能力が非常に低いレベルに低下するため、目撃者は課題の難易度を判断できなくなり、それに応じて自信の判断を下方修正すると主張した。 ラインナップタスクにおける彼らのデータに従うと、これは合理的な位置です。 ただし、ここでの 4 つの調査で示されているデータのパターンは、このバージョンのしきい値アカウントと互換性がありません。 もしそうであれば、シミュレートされた距離に近い距離と媒体でシミュレートされた距離でエンコードされた顔についても、同様の識別可能性と過信の低下が観察されることが予想されます。 代わりに、シミュレートされた遠くの距離からエンコードされた顔のみが、最高の信頼レベルで精度の低下を示しました。

同様の論理で、参加者に課題の難しさを認識させると、自信過剰の影響が軽減されるはずです。 しかし、実験 3 での警告は、信頼性と精度の関係に対する距離の影響を弱めるのには効果がありませんでした。 したがって、特徴の曖昧さを組み込んだしきい値アカウントを主張します。 特徴の曖昧さの背後にある考え方は、参加者が非常に遠くから顔をエンコードする場合 (適度な距離ではありません)、距離によって個々の顔の特徴の曖昧さが増大するというものです。

参加者がテストでシミュレートされた距離にない顔に遭遇した場合、これらのあいまいなエンコードされた特徴により、以前に見た顔とまだ見たことのない顔の両方に対する記憶照合が引き起こされる可能性が高くなります。 この一致が間違っている場合でも、参加者は強い認識を感じ、高い自信を持って肯定的な判断を下します。 適度な距離では、エンコード時に特徴がより多くの特徴を保持し、目に見えない顔の記憶との誤った一致が減少するため、これは発生する可能性が低くなります。

これらの実験の適用された意味は明らかです。シミュレーションされた中間の距離で顔を見た参加者は比較的よく調整されていましたが、シミュレーションされた遠い距離で顔を見た参加者はそうではありませんでした。身分証明を求められた。 正確に何が「遠すぎる」かを構成するものは、エンコード時に存在する他の条件や、記憶能力やメタ認知の個人差に依存すると考えられ、場合によっては視聴距離の推定値が主観的なものになる可能性があります。 ここで提示されたデータに基づいて、非常に長い距離で加害者を目撃した目撃者が行った身元確認は、少なくとも厳しく精査されるべきであると考えられます。

ただし、本実験の手順には、エンコード時（条件によってはぼやけていますが）と取得時に同じ画像を参加者に提示すること、および物理的な距離を操作するのではなくぼかし機能を介して距離をシミュレートすることが含まれていることに注意することが重要です。この作業は通常、現場の目撃者に依頼されます。 さらに、参加者が多くの顔を見て、より大きなプールからそれらを再度認識する必要がある顔認識パラダイムは、犯罪を犯した単一の容疑者を見て、後でラインナップからそれらを特定することとは異なる作業です。

より正確な統計的推定と分析を可能にするこのパラダイムのいくつかの側面では、実験が意図した自然主義的文脈から大きく外れる可能性があることを私たちは認めなければなりません (この問題の最近の議論については、Kovera & Evelo, 2021; Hyman, 2021 を参照してください)。これらの現実世界のシナリオに置かれた場合、全体的な記憶精度は多少異なる可能性がありますが、今回の研究の結果は、目撃者が遠くで見た顔をどのように認識判断するかについて重要な意味を持っています。

結論

2 つの別々の米国サンプルにわたる 4 つの事前登録された実験では、信頼性と精度の関係は、シミュレートされた適度な距離でエンコードされた顔では維持されましたが、シミュレートされた遠い距離でエンコードされた顔では損なわれることがわかりました。 この発見は、特徴のあいまいさを組み込んだ閾値モデルを裏付けるもので、特徴が遠くなるほど、新人顔のテストで記憶と一致すると知覚される可能性が高くなり、信頼度の判断が上向きに歪むことを提案しています。

この発見は、遠隔地で暗号化した後に行われた目撃者の身元確認が刑事司法制度によってどのように解釈されるかにも重要な影響を及ぼす。 私たちは、距離の場合、事実を証明する者は、信頼性の判断を精度の予測因子として使用することに非常に慎重であると主張します。

オープンプラクティスに関する声明

ここで報告する分析を実施するために必要なすべてのデータと資料は、https://osf.io/7wdvy/ のオープン サイエンス フレームワークからダウンロードできます。 ここで報告されている実験はすべて Open Science Framework にも事前登録されており、これらの事前登録は上記のリンクで確認できます。

著者の寄稿

SDD と DJP は研究を概念化し、設計しました。 SDD は研究をプログラムし、データを収集して分析しました。 SDD が原稿の草稿を作成し、DJP が原稿の草案に対してフィードバックを提供しました。 両著者は最終原稿を読んで承認しました。

資金調達

Amazon の Mechanical Turk の参加者への報酬は、2 番目の著者に授与された James S. McDonnell Foundation の「Understanding Human Cognition」助成金 (助成金番号 220020429) と、最初の著者に属するフロリダ大学新学部スタートアップ パッケージによって提供されました。 どちらの資金源も、実験計画、データ収集、分析、執筆プロセスには貢献していません。

データと資料の入手可能性

現在の研究中に分析されたデータセットと補足資料は、Open Science Framework リポジトリで入手できます。https://osf.io/7wdvy/]。

倫理の承認と参加への同意

実験 1a、1b、2、および実験 3 のスキッドモア大学サンプルは、スキッドモア大学の治験審査委員会が承認した免除プロトコル #1901-787 に基づいて実行されました。 Experiment3 の Mechanical Turk 参加者は、ノース フロリダ大学の治験審査委員会が承認した免除プロトコル #1797845-1 に基づいて実施されました。

参考文献

1. ブランク、H.、ローネイ、C. (2014)。 目撃者の記憶を誤った情報の影響から守る方法: 警告後の研究のメタ分析。 記憶と認知の応用研究ジャーナル、3(2)、77–88。

2.Connor, LT、Dunlosky, J.、および Hertzog, C. (1997)。 相対的ではなく絶対的なメタ記憶精度における年齢に関連した差異。 心理学と老化、12(1)、50–71。

3. コックス、JC、ドビンス、IG (2011)。 標準認識、邪魔者なしの認識、ターゲットなしの認識の驚くべき類似点。 記憶と認知、39(6)、925–940。

4. SD デイビス、DJ ピーターソン、KT ウィスマン、ワシントン州スレーター (2019)。 生理学的ストレスと顔認識: 精度および信頼性と精度の関係に対するストレスの異なる影響。 記憶と認知の応用研究ジャーナル、8(3)、367–375。

5.ドッドソン、CS、ドボリ、DG (2016)。 信頼性と目撃者の特定: 異人種間効果、意思決定時間、正確性。 応用認知心理学、30(1)、113–125。

6. 目撃者の誤認。 イノセンスプロジェクト。 （2019年）。 から取得https://innocenceproject.org/causes/eyewitnessmisidentification/?gclid{{0}}CjwKCAjw5c6LBhBdEiwAP9ejG0LGQnRbcR3VF1jlpwDRn4BS2Q-t_XCFFpKXKVErNHXiKan_IbM-DxoCKpkQAvD{{13} }BwE。

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