Симулираното разстояние за гледане влошава връзката доверие-точност за дълги, но не умерени разстояния: Поддръжка за модел, включващ ролята на неяснотата на характеристиките, част 2

Експерименти 1а и 1б

Експерименти 1a-3 бяха предварително регистрирани в Open Science Framework. Тези предварителни регистрации, Допълнителни материали и всички материали и данни, използвани за анализите тук са достъпни наhttps://osf.io/7wdvy/.

Съществува силна връзка между научните рамки и паметта. Научната рамка е начин за организиране на знания и теории заедно, за да ни помогне да разберем и запомним по-добре новите знания.

Когато научаваме нови знания, често можем да си спомним само някои неуместни подробности, но не можем да ги интегрираме в смислени структури от знания. По това време ролята на научната рамка става очевидна. Чрез изучаване и разбиране на научна рамка, ние можем да свържем нови знания със съществуващи знания, за да образуваме органично цяло, като по този начин имаме по-дълбоко разбиране и памет за новите знания.

Например, когато изучаваме екология, можем да научим основни концепции и теории за екологичните системи и да ги приложим към различни екологични сценарии, за да формираме цялостна и подредена рамка на знанието. Тази рамка може да ни помогне да разберем сложността на екосистемите и да запомним по-добре основните концепции и принципи на екологията.

Освен това научните рамки могат да ни помогнат да разберем и запомним по-добре резултатите от научни експерименти. В научните експерименти често се налага да интегрираме серия от променливи и да ги контролираме, за да потвърдим нашите хипотези. Като разберем и запомним експерименталния процес, можем да разберем по-добре значението на експерименталните данни и да ги приложим към по-широк кръг от научни области.

Накратко, научните рамки не само ни помагат да разбираме и запомняме по-добре нови знания, но и ни помагат да изградим по-задълбочено научно разбиране и начини на мислене. Докато активно учим и прилагаме научни рамки, можем да постигнем по-големи резултати в обучението и изследванията. Вижда се, че трябва да подобрим паметта си. Cistanche deserticola може значително да подобри паметта, тъй като Cistanche deserticola може също да регулира баланса на невротрансмитерите, като например повишаване на нивата на ацетилхолин и растежни фактори. Тези вещества са много важни за паметта и ученето. Освен това месото може също така да подобри притока на кръв и да насърчи доставката на кислород, което може да гарантира, че мозъкът получава достатъчно хранителни вещества и енергия, като по този начин подобрява мозъчната жизненост и издръжливост.

Щракнете върху познайте начините за подобряване на мозъчната функция

Метод

Участници

Ние определихме размера на извадката въз основа на нашето предишно изследване (Davis et al., 2019), в което открихме, че извадка от 50 участници за условие е достатъчна, за да се изследват разликите между условията в калибрационните криви. Участниците в експеримент 1a и 1b бяха 102 студенти, посещаващи Skidmore College, които участваха за частичен кредит от курса (MAge=19 години), с 51 участници във всеки експеримент.

Материали и процедура

Процедурата беше подобна на тази на Дейвис и др. (2019) Експеримент 2. Стимулите бяха 60 мъжки и женски лица от различни раси (напр. кавказки, испанци, афроамериканци и азиатци) с неутрален израз на затворена уста от Чикагска база данни за лица (Ma et al., 2015). Разстоянието беше симулирано (вижте Фиг. 1 за примерни стимули) чрез прилагане на замъгляване по Гаус от 5 за Експеримент1а и замъгляване от 10 за Експеримент 1b върху снимките, използвайки софтуер за редактиране на снимки Sketch.

Gaussian blur е метод за изглаждане на снимка, който създава средна стойност на цвета за всеки пиксел въз основа на другите пиксели около него, като претегля по-близките пиксели по-силно. Нивото на замъгляване се отнася до броя на околните пиксели, взети предвид при изчислението; за замъгляване по Гаус от 5 (за Експеримент 1а), всеки пиксел ще съдържа средната стойност, претеглена по Гаус на петте пиксела, които го заобикалят във всяка посока. В експеримент 1b, замъглените лица използваха коефициент на размазване по Гаус от 10, който е осреднен за най-близките 10 пиксела и по този начин създава по-размазано изображение.

Ние изчисляваме, че замъгляванията по Гаус от 5 и 10 съответстват на приблизително 43 и 172 фута (вижте Loftus & Harley, 2005; но имайте предвид, че филтърът за размазване по Гаус, използван тук, е малко по-различен от техния нискочестотен филтър).

Всеки участник кодира 30 лица, 15 от които са ясни и 15 от които са замъглени. Ще наричаме ясното състояние състояние на близко разстояние, а замъглените условия като средно (Експеримент 1a) или далечно (Експеримент 1b) състояние на разстояние. Редът на представяне на близките и симулираните далечни лица беше рандомизиран поотделно за всеки участник и присвояването на дадено лице за изучаване или не и близки или далечни бяха балансирани между участниците.

Преди кодирането на участниците беше казано, че ще видят поредица от лица, някои замъглени и други незамъглени, и че паметта им за тези лица ще бъде тествана по-късно. След това те кодираха всяко лице за 1,5 секунди. След фазата на кодиране участниците завършиха поредица от пъзели с думи за 2 минути и след това получиха инструкции за теста за разпознаване. По време на теста всички 60 лица (30 кодирани по-рано и 30 нови) бяха представени без замъгляване, подобно на това, когато свидетел гледа лица в подредба.

Лицата бяха представени едно по едно в произволен ред и участниците първо бяха помолени да посочат дали дадено лице е било видяно или не и след това да посочат своята увереност в отговора си по скала от 0 (предположение) до 100 ( определени). Както старата/новата задача за разпознаване, така и преценките за увереност бяха самостоятелни. След като завършиха теста, участниците отговориха на поредица от демографски въпроси и бяха разпитани.

Резултати

Експеримент 1а

Първо изследваме въздействието на симулираното разстояние за гледане върху производителността на паметта като цяло (вижте таблица 1 за обобщение на попаденията, фалшивите аларми и d-простите резултати). D основните резултати представляват стандартизирана мярка, която приспада фалшивите аларми2 (неправилен отговор на „Видяно“ на ново лице) от попадения (правилно отговаряне на „Видяно“ на старо лице), с резултати нула, показващи липса на разграничаване между стари и нови лица и по-високи резултати, представляващи по-добри нива на разграничаване. Не е изненадващо, че дискриминацията е много по-слаба за лица, които са били кодирани на средно симулирано разстояние (M=0.99), отколкото лица, които са били кодирани на близко симулирано разстояние (M=1.77), t(50 )=6.14, p<0.001, d=0.86.

От критичен интерес беше калибрирането между увереност и точност. Като се има предвид по-голямото приложно и теоретично значение на старите в сравнение с новите отговори, ние анализирахме данни само за лица, които участниците идентифицираха като стари (вижте Weber & Brewer, 2003 за дискусия защо старите отговори са по-важни за разбирането на връзката увереност-точност в паметта на очевидците).

Разделихме старите отговори на четири доверителни интервала, чийто размер се основаваше на нашите предишни изследвания (вижте Daviset al., 2019 за обсъждане на този метод) и начертахме общата точност (напр. броят пъти, когато участникът е отговорил правилно на старите, разделен на общ брой стари отговори) като функция на всяко от тези четири нива на увереност.3 Както може да се види на Фиг. 2, калибрирането като цяло беше доста добро за лица, които бяха кодирани и под двете.

условия на близко и средно разстояние. Четири t-теста за сдвоени проби потвърдиха, че няма значителна разлика между двете състояния при нито едно от четирите нива на увереност, 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).

Експеримент 1б

Отново, първо изследвахме точността на паметта между ясните и симулираните отдалечени лица, използвайки d prime като зависима мярка (вижте Таблица 1). Както в Експеримент 1а, възможността за разпознаване е по-ниска за лица, които са представени на далечно симулирано разстояние (M=0.58), отколкото когато са представени ясно, за да симулират близко разстояние (M=1.77), t( 50)=11.42, p<0.001, d=1.60.

Още веднъж се интересувахме предимно от връзката между увереност и точност, изобразена на фиг. 3. Тук нямаше разлики между условията на първите три нива на увереност<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

Дискусия

Експерименти 1a и 1b разкриха привидно различни находки, подобни на Lockamyier et al. (2020) и Nyman et al. (2019 г.). Докато кодирането на симулирано разстояние влоши паметта като цяло и в двата експеримента, въздействието на симулираното разстояние за гледане върху връзката доверие-точност зависеше от нивото на разстоянието. В експеримент 1а увереността е предсказваща точност във всичките четири интервала на достоверност. Въпреки това, при по-дълго симулирано разстояние, участниците са били по-малко точни за лица, които са били кодирани на далечно симулирано разстояние, отколкото близкото разстояние.

Тази констатация е особено проблематична за съдиите по фактите в системата на наказателното правосъдие, тъй като идентификациите с висока степен на сигурност са най-вероятно да послужат като доказателство в процеса. По този начин, ако увереността не е предиктор за точност при високи нива на увереност за лица, гледани от голямо разстояние, препоръките за най-добри практики при тези условия вероятно биха включвали изобщо да не се позволява на такива очевидци да свидетелстват. Ето защо сметнахме, че е разумно да повторим това откритие, като използваме различна проба в един експеримент (вижте Open ScienceCollaboration, 2015; за обсъждане на значението на възпроизводимостта в психологическата наука). По-конкретно, сравнихме разликата между условията на близко--, средно и далечно разстояние в един експеримент, използвайки работници от Mechanical Turk на Amazon.

Експеримент 2

Метод

Участници, дизайн, материали и процедура

Сто и петима работници на MTurk участваха за парично обезщетение (MAge=40 години), като 53 участници бяха в условия на близко разстояние и 52 участници в условия на далечно разстояние. Материалите, използвани тук, бяха идентични с тези, използвани в експерименти 1a и 1b. Ние обаче манипулирахме степента на замъгляване по Гаус (средно и далечно разстояние) между субектите в един експеримент. По този начин дизайнът беше смесен дизайн 2 (Разстояние между лицата: Близко спрямо далечно) × 2 (Ниво на разстояние: Средно спрямо далечно), с манипулирано разстояние между лицата, e в рамките на субектите и ниво на разстояние, манипулирано между субектите.

Резултати и дискусия

Първо изследвахме производителността на паметта като цяло с 2 (разстояние между лица: близко срещу далечно) 2 (ниво на разстояние: средно или далечно) смесена ANOVA (вижте таблица 1). Имаше основен ефект от разстоянието между лицата, 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.

Както в експерименти 1a и 1b, ние се интересувахме предимно от въздействието на различните нива на разстояние върху връзката между увереност и точност (вижте фиг. 4). Както е посочено в нашата предварителна регистрация, ние проведохме четири отделни 2 (разстояние между лицата: близко срещу далечно) × 2 (ниво на разстояние: средно или далечно) смесени ANOVA за всяко ниво на сигурност. При първите три нива на увереност няма основни ефекти или взаимодействия, F<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. 

Последващи тестове при това най-високо ниво на увереност (използване на корекция на Бонферони за множество сравнения, критична алфа=0.013) разкриха, че в условията на средно разстояние сравнението между близките и далечните лица се доближава, но не достига значимост t(39) =2.41, p=0.02, d=0.38. В условията на далечно разстояние сравнението между близки и далечни лица беше значително, t(28)=3.59, p=0.001, d=0.67, с по-ниска точност за лицата, които са били кодирани на голямо разстояние (M=0.60), отколкото за лицата, които са били кодирани на близко разстояние (M=0.85). Няма разлика между условията на средно и далечно разстояние за лица, кодирани на близко разстояние, t(89)=1.20, p=0.23, d=0.25 . Въпреки това, точността е по-ниска за лица, които са кодирани на далечно разстояние (M=0.60), отколкото лица, които са кодирани на средно разстояние (M=0.82), t(70){{37} }.98, p=0.004, d=0.71.

Подобно на експерименти 1a и 1b, изглежда, че е имало малко влияние на симулираното разстояние върху връзката увереност-точност на по-ниското ниво на разстоянието. Въпреки това, при по-голямо ниво на разстояние, участниците бяха значително по-уверени спрямо ясни лица и лица, гледани от средно разстояние.

Целта на Експеримент 3 беше да се опита да приложи предупреждение с инструкции (вижте Blank & Launay, 2014, за мета-анализ на подобни предупредителни манипулации в дезинформационната литература), предназначено да подобри ефекта от кодирането на лица на далечно симулирано разстояние върху връзката увереност-точност.

For more information:1950477648nn@gmail.com