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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－

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. 再認記憶とは？. りんご. ぶどう. もも. 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). “ 再認記憶のメカニズム”を知ることは，非常に重要. “ 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)

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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－

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  1. 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－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

  2. 再認記憶とは？

  3. りんご

  4. ぶどう

  5. もも

  6. 先ほどの単語のなかに，次の単語はありましたか？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)

  7. “再認記憶のメカニズム”を知ることは，非常に重要“再認記憶のメカニズム”を知ることは，非常に重要 “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)

  8. ! しかし！ 多くの問題点が指摘 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

  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. 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

  11. 記憶表象行列 記銘項目ベクトル（行列） ターゲット項目ベクトル（行列） a1, a2, a3,,, M p1, p2, p3,,, b1, b2, b3,,, c1, c2, c3,,, 一要因モデル（信号検出モデルに従う） 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． Matching計算（スカラー量）

  12. new反応 old反応 New項目 Old項目 記憶痕跡の強さ 閾値（C) 信号検出 (signal detection)モデル P (“new”|new), or P (correct rejection)

  13. 信号検出 (signal detection)モデル New項目 Old項目 記憶痕跡の強さ 閾値（C) P (“old”|new), or P (false alarm)

  14. 信号検出 (signal detection)モデル New項目 Old項目 記憶痕跡の強さ 閾値（C) P (“old”|old), or P (hit)

  15. 信号検出 (signal detection)モデル New項目 Old項目 d’ 記憶痕跡の強さ 閾値（C) P (“new”|old), or P (miss)

  16. 二重過程モデルへ（特にYonelinasの二重過程信号検出モデル）二重過程モデルへ（特にYonelinasの二重過程信号検出モデル） 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)

  17. 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

  18. “Event-Knowledge Store”で精緻に検索 無条件に“new” 無条件に“old” Lexical Store C1 C2 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 • 再認記憶の反応潜時データにうまくフィット

  19. 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 ) • 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 • 《P (“old”|old)》

  20. 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

  21. 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

  22. リストＡ リストＢ りんご もも 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

  23. （２） ２つの条件でテストをする （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

  24. R F R F 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

  25. リストA Rの生起 Rの生起 R R “old” “old” 包含テスト Fの生起 Fの生起 F F “old” “old” Rの非生起 Rの非生起 1 – R 1 – R Fの非生起 “new” 1 – F 方程式の意味 ３．multinomial modelによる解釈(Buchner et al., 1995; Wainwright & Reingold, 1996) p (“old” | list A) = R + (1 – R ) F = R + F – RF

  26. リストA Rの生起 R “new” 除外テスト Fの生起 Fの生起 F F “old” “old” Rの非生起 Rの非生起 1 – R 1 – R Fの非生起 “new” 1 – F 方程式の意味 ３．multinomial modelによる解釈(Buchner et al., 1995; Wainwright & Reingold, 1996) p (“old” | list A) = (1 – R ) F = F – RF

  27. 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

  28. 包含： p (“old” | list A) = R + F – RF 除外： p (“old” | list A) = F – RF Yonelinasのモデルへ 過程分離手続への批判 RとFを“独立”と仮定 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) 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., 1997)

  29. “記憶システム”の本質にも繋がる重要な問い“記憶システム”の本質にも繋がる重要な問い 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） • 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

  30. 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)

  31. 項目２ 項目１ … 過程分離手続の“独立性” R R αさん … F F R βさん … F Hintzmanらの“独立性” ※ 項目/被験者レベルの相関はこの 独立性を崩す(Hintzman & Curran, 1997)※ この相関もバイアスは生む … … … R F … …

  32. 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)

  33. 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

  34. 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)

  35. Remember-Know 手続への批判１ • Remember反応とKnow反応の関係が曖昧 • 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 P (remember) = P (R)P (know) = P (F) – P (R∩F) どの制約が妥当かはまだ検証されず

  36. “new”反応 “K”反応 “R”反応 New項目 Old項目 記憶痕跡 C1 C2 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？ あくまでR-K反応で測定する記憶は単一過程！

  37. d’ New項目 Old項目 記憶痕跡 C1 C2 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

  38. 実験群 統制群 New項目 記憶痕跡 C1 C2 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 R：実験群＞統制群

  39. 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 記憶痕跡 C1 C2

  40. 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

  41. 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 • 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) F • p (“old” | old ) = R + (1 – R)Φ[d’/2 – c] p(“old” | new ) = Φ[– d’/2 – c]

  42. F Hit Rate R False Alarm Rate 強みと問題点 • 強み：再認記憶のROC曲線を説明可能 他のモデルでは適合が悪い(Ratcliff et al., 1992; Yonelinas et al., 1996)

  43. 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

  44. 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

  45. 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

  46. 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

  47. 単次元 アクセス可能 主観的意識レベル 心的処理レベル R F 多次元・分散 アクセス不可能 神経処理レベル F R 多層的な枠組み

  48. 海馬 海馬傍回 感覚皮質 感覚皮質 感覚皮質 海馬 海馬傍回など 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

  49. 反局在説Reed & Squire (1997)Stark & Squire (2003)Zola & Squire (2001) 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 同じＦでもニューロンの処理は多元的Xiang & Brown (1998) 局在説Yonelinas et al., (1998)Aggleton & Brown (1999)Vargha-Khadem et al. (1997) 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”

  50. 多層的な枠組み 単次元 アクセス可能 主観的意識レベル 心的処理レベル R F 多次元・分散 アクセス不可能 神経処理レベル F R

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