다중 작업 상황에서 예측 가능한 시간 구조의 결과 3부
Jan 16, 2024
개입 작업에 대한 응답 창(메모리 프로브 시작과 관련)은 초기 메모리 프로브와 후기 메모리 프로브를 사용한 시험에서 달랐습니다.
참가자가 개입 작업 시작 후 1500ms 이내에 응답한 시험만 분석했지만, 작업 기억 작업에 대한 RT는 후기 시험과 비교하여 초기에 개입과 기억 작업 반응 사이의 사용 가능한 회복 시간에 의해 영향을 받았을 가능성이 있습니다.
나이가 들면서 많은 사람들의 기억력이 점차 감퇴되기 시작합니다. 그러나 후기 기억과 기억 성능 사이의 관계가 완전히 부정적인 것은 아닙니다. 늦은 기억은 기억력 향상에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
후기 기억은 우리가 초기부터 중년까지 획득하는 기억을 말합니다. 이러한 기억은 과거와 현재의 삶의 전환을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기 때문에 우리에게 중요합니다. 또한, 이러한 추억은 우리의 상상력과 창의력을 자극하여 우리에게 더 많은 재미와 의미를 가져다 줄 수 있습니다.
후기 기억과 밀접한 관련이 있는 것은 자기 인식과 정서적 공명입니다. 나이가 들수록 우리는 점차 자신의 과거, 감정, 타인과의 관계를 이해하기 시작합니다. 이러한 이해는 우리가 삶에 대해 더 잘 생각하고 지능과 인지 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
뿐만 아니라, 늦은 기억은 우리에게 더 많은 지식과 경험을 제공할 수 있으며 이는 일상 생활에 매우 유용합니다. 우리는 이전 지식을 회상하고 활용함으로써 문제를 해결할 수 있으며, 새로운 환경과 변화에 보다 쉽게 적응할 수 있습니다.
요약하자면, 후기 기억과 기억은 정확히 반대되는 것이 아닙니다. 오히려 이러한 기억은 우리의 삶과 인지 능력에 많은 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 우리는 늦은 기억을 최대한 활용하여 우리 삶에 더 많은 지식과 경험, 재미를 주입해야 합니다. 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche Deserticola는 많은 독특한 효과를 지닌 전통 중국 약재이기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그 중 하나는 기억력을 향상시키는 것입니다. 다진 고기의 효능은 산, 다당류, 플라보노이드 등 포함된 다양한 활성 성분에서 비롯됩니다. 이러한 성분은 다양한 방식으로 뇌 건강을 증진할 수 있습니다.
우리의 연구 결과가 이 차이에 기인하지 않도록 하기 위해 개입 작업에 대한 느린 응답을 제외하면서 전처리 및 분석을 다시 실행했습니다(RT > 1000ms 거부, 참가자당 8.42 ± 8.80% 시도 제거).
시간적 예측의 관찰된 이점은 500ms의 최소 복구 시간을 보장하는 경우에도 동일하게 유지되었습니다(보충 표 1, 보충 그림 1).
RT 다음으로 우리는 작업 메모리 보고서의 품질에 대한 시간적 예측의 영향을 추가로 고려했습니다.
이를 위해 평균 재현 오류(즉, 보고된 각도와 조사된 항목의 실제 각도 사이의 절대 편차)를 분석했으며, 값이 낮을수록 성능이 더 우수함을 나타냅니다. 우리는 재생 오류에 대한 블록 유형의 중요한 영향을 관찰했습니다(그림 2B; F(1,53)=4.854,p=0.032, θ2G=0.002). 고정 블록과 가변 블록에서 메모리 프로브가 발생할 때 오류가 더 작습니다.
그러나 RT와 달리 오류의 경우 초기 프로브와 후기 프로브 사이에 체계적인 차이가 발견되지 않았습니다(F(1,53)=0.313, p=0.578, θ2G < 0 .001) 블록 유형과 지연 조건 사이의 상호 작용(F(1,53)=0.865, p=0.357, eta2G< 0.001).
이러한 데이터는 개입 작업이 없을 때 유사한 효과에 대한 이전 시연을 기반으로 향후 메모리 기반 동작을 예측하기 위해 시간적 기대가 사용되었음을 보여줍니다(Jinet al., 2020; van Ede, Niklaus, and Nobre, 2017; Zokaei et al., 2019). 현재 결과는 중간 작업이 보존 기간 동안 완료되어야 하는 경우에도 작업 메모리 기반 동작에 대한 일시적 기대의 이점이 발생한다는 것을 보여줍니다.
3.2. 개입 작업 성능에 대한 시간적 예측의 작업 간 결과
다음으로 우리는 후속 작업 기억 조사에 관한 시간적 기대가 개입 작업의 성능에 영향을 미치는지 여부를 물었습니다. 비판적으로, 개입 작업은 항상 인코딩 후 동시에 발생하므로 이 작업의 잠재적인 수행 차이는 작업 메모리 작업에 관한 시간적 기대의 작업 간 결과를 반영해야 합니다.
참여자는 개입 작업 시 메모리 항목이 일찍 또는 늦게 탐색될지 여부를 알 수 없었기 때문에 변수 블록을 메모리 탐색의 후속 간격으로 나누지 않았습니다.
그림 1B에서 볼 수 있듯이 개입 작업에 대한 응답은 메모리 프로브가 일찍 예상될 때 가장 빠르고, 메모리 프로브가 늦게 예상될 때 가장 느리고, 메모리 프로브가 예측할 수 없게 발생할 때 중간입니다.
이러한 결과 패턴은 중요한 주효과(F(2,106)=18.282, p < 0.001, eta2G=0.007에 의해 뒷받침되었습니다. ). 쌍별 비교에서는 변수(t(53)=− 3.067, Bonferroni=0.010, d=0.417) 및 고정 후기 블록과 비교하여 고정 초기에서 상당히 빠른 RT를 보여주었습니다. (t(53)=− 5.427, Bonferroni < 0.001, d=0.739), 고정 늦은 블록(t(53) =에 비해 변수에 대한 RT가 훨씬 더 빠릅니다. − 3.443, Bonferroni=0.003, d=0.468).
이러한 결과는 시간적 기대가 적용되는 작업(우리의 경우 작업 기억 작업)의 성능에 영향을 미칠 뿐만 아니라 시간적 기대 기간 동안 발생하는 다른 작업의 성능에도 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 메모리 인코딩 후 동일한 기간.
RT와 일치하게, 개입 작업(그림 2A)의 오류율은 고정된 초기 블록에서 수치적으로 가장 작고 고정된 늦은 블록에서 가장 컸습니다. 그러나 오류율의 경우 조건(F(2,106)) 간에 유의미한 차이를 찾지 못했습니다.=1.060, p=0.350, θ2G=0.004). 이는 개입 작업 성능이 한도에 매우 가깝다는 것을 반영할 수 있습니다(오류율 3% 미만). 따라서 우리는 개입 작업의 정확성을 더 이상 분석하고 해석하지 않았습니다.
3.3. 시간 구조의 작업 간 순차적 효과
시간적 기대가 참가자가 동일한 시간적 구조에 지속적으로 노출되는 고정 블록의 개입 작업 성능에 영향을 미친다는 것을 입증한 후 짧은 기간 동안의 시간적 연관성이 성능을 안내할 수 있는지 여부를 물었습니다.
이를 위해 우리는 직전 시행(n-1)에서 작업 메모리 지연의 함수로서 개입 작업에 대한 RT 및 오류율을 비교하여 가변 블록의 순차적 효과를 분석했습니다. 간단한 RT 작업에서 검사된 고전적인 순차 효과(자세한 내용은 Los, 2010 참조)와 달리 여기서는 중간 작업의 성능에 대한 이전 작업 메모리 지연의 잠재적인 순차 효과를 테스트했습니다.
그림 3A에서 볼 수 있듯이, 개입 작업에 대한 RT는 시도 n-1에서 작업 메모리 프로브가 늦게 발생했을 때보다 일찍 발생했을 때 더 빨랐습니다(t(53)=− 2.937, p { {7}}.005, d=0.400). 따라서 이전 실험의 작업 기억 지연과 관련된 시간 구조는 현재 실험의 개입 작업에서 RT에 즉각적인 영향을 미쳤으며 결과적으로 개입 작업에 대한 순차적 효과 영향을 입증했습니다. 오류율은 유사한 수치 패턴을 보였지만(그림 3B), 쌍별 비교는 유의성에 도달하지 못했습니다(t(53)= − 0.580, p=0.564, d=0.079 ).
따라서 이전 시행에서 작업 기억 작업의 시간적 간격이 이번 시행에서 중간 작업의 수행에 큰 영향을 미쳤습니다. 그럼에도 불구하고 차단된 시간적 예측의 효과는 더욱 강력했습니다(보충 그림 2A). 고정 블록의 초기 시도와 후기 시도 사이의 RT 차이는 가변 블록(t(53)=− 3.260, p=0에서 초기 작업 메모리 프로브와 후기 작업 메모리 프로브를 사용한 시도 이후 RT의 차이보다 훨씬 컸습니다. 002, d= 0.444; 보충 그림 2B).
4. 토론
다중 작업 맥락 내에서 시간 구조의 예측 가능성을 조작함으로써 우리는 두 가지 관련 관찰을 했습니다. 첫째, 작업기억 내용을 언제 활용할지에 대한 시간적 기대는 중간에 다른 개입 작업을 수행해야 하는 경우에도 기억 성능에 상당한 이점을 제공합니다. 둘째, 나중에 작업 기억 작업에 대한 시간적 기대는 시간적 예측 조작이 이 작업에 적용되지 않았음에도 불구하고 중간 작업의 수행에 중요한 결과를 가져왔습니다. 작업 메모리 작업의 타이밍을 예측할 수 없을 때와 비교하여 메모리 기반 동작에 대한 요구 사항이 일찍 발생할 것으로 예상되면 개입 작업에 대한 응답이 신속해지고, 작업 메모리 작업이 늦게 예상될 때는 느려졌습니다. 따라서 예측 가능한 시간 구조의 작업 간 결과를 가리지 않습니다.
4.1. 예측 가능한 시간 구조의 작업 간 결과
우리의 작업은 다중 작업 환경에서 예측 가능한 시간 구조의 작업 간 결과가 존재함을 보여줍니다. 이는 효과를 설명하는 메커니즘에 대한 고려를 요청하며 이는 향후 연구를 위한 중요한 방향으로 남아 있습니다. 이 시점에서 우리는 추정 메커니즘에 대해서만 추측할 수 있습니다.
첫째, 작업 간 효과는 두 작업 중 하나의 타이밍이 예측 가능한 경우 두 작업을 보다 효율적으로 '예약'함으로써 발생할 수 있습니다. 이에 맞춰 Kushleyeva, Salvucci 및 Lee(2005)는 다중 작업 시나리오에서 각 작업의 시간적 측면을 사용하여 한 작업 또는 다른 작업의 우선 순위를 유연하게 예약하는 데 사용된다고 제안했습니다. 고정된 초기 블록에서 개입 항목과 메모리 탐색 사이에 일관되게 적은 시간이 있었다는 점을 감안할 때 참가자는 탐색 시간에 맞춰 작업 메모리 작업에 다시 초점을 맞추기 위해 가능한 한 빨리 개입 작업을 완료하기로 선택했을 수 있습니다. 대조적으로, 작업 기억 조사가 지속적으로 늦게 예상되어 시간 압박이 덜할 때 참가자들은 개입 작업에 더 많은 시간을 허용하여 응답이 느려질 수 있습니다.
또 다른 잠재적인 해석은 높은 준비 상태 또는 '경계'가 초기 작업 기억 조사에 대한 일시적인 기대를 동반했을 수 있는 반면, 조사가 늦게 예상되었을 때 낮은 각성 상태가 초래되었을 수 있다는 것입니다(Shalev & Nobre, 2022; Weinbach & Henik , 2012). 준비 또는 주의력이라는 차등적인 가장 중요한 상태가 개입 작업에 효과적으로 '넘쳐'졌을 수 있습니다.
대안적인 유출 해석은 단일 간격 이상이 동시에 추정될 때 시간 간격 사이의 교차 오염이 발생한다는 시간 인식 문헌의 제안과 관련이 있습니다(Moon & Anderson, 2013; Taatgen & van Rijn, 2011). 특히, 더 짧거나 긴 간격의 표현은 해당 방향의 중간 간격 표현을 이동할 수 있습니다.
이러한 오염 효과는 예측 가능한 시간 구조의 작업 간 효과를 관찰하는 데에도 기여했을 수 있습니다. 예를 들어, 고정 지연 시험에서는 개입 작업의 성과를 안내하는 데 사용되는 시간 표현이 확장되어 응답이 느려질 수 있습니다. 마찬가지로, 고정된 초기 시험에서 더 빠른 RT는 시간 표현의 압축을 통해 조정되었을 수 있습니다. 미래 연구는 이러한 요소가 우리가 여기서 노출한 시간적 기대의 작업 간 결과에 어떻게 기여하는지 정확히 이해하기 위해 보다 세분화되고 보완적인 생리학적 접근 방식을 취해야 합니다.
위의 시나리오 외에도 작업 메모리 작업 자체가 시간적으로 예측 가능했을 때 개입 작업을 예측하는 것이 더 쉬웠을 수 있습니다. 그러나 이는 작업 메모리 검색이 일찍 또는 늦게 발생했는지에 관계없이 중간 작업에 대한 RT가 더 빨라졌기 때문에 우리의 결과를 설명할 수 없을 것 같습니다. 대조적으로, 우리는 성능에 영향을 미치는 것이 세트당 시간적 예측 가능성이 아니라는 것을 발견했습니다. 개입 작업의 시간이 아니라 고정 블록(초기 대 후반)에서 후속 프로브가 예상되는 시간입니다. 그러나 개입 작업 자체가 예상 기간 동안 무작위 순간에 발생했다면 유사한 결과를 관찰할 수 있을지 여부는 여전히 흥미로운 질문으로 남아 있습니다.
4.2. 시간 구조의 작업 간 결과도 단기간에 걸쳐 발생합니다.
고정 블록과 가변 블록 사이의 예측 가능한 시간 구조의 작업 간 결과 외에도 가변 블록의 시간 구조의 작업 간 단기 효과도 발견했습니다.
가변 블록의 개입 작업에 대한 RT는 이전 작업 메모리 검색이 늦게 발생할 때보다 일찍 발생할 때 더 빨랐습니다. 이 다중 작업 맥락에서 우리의 효과는 경고 신호와 명령형 목표 사이의 간격(전기간)이 시행별로 달라지는 가변 전기간 작업 동안 관찰에 대한 흥미로운 확장을 제공합니다(Drazin, 1961; Karlin, 1959; Los, 1996, 2010; Los, Kruijne, &Meeter, 2014; Niemi & Na¨at ¨ anen, ¨ 1981; Steinborn, Rolke, Bratzke,&Ulrich, 2008; Vallesi & Shallice, 2007; Woodrow, 1914).
이러한 가변 기간 작업에서 일반적인 발견은 비대칭 순차 효과입니다. 현재 기간에 대한 RT는 이전의 짧은 기간에 상대적으로 둔감하지만 이전 기간이 현재 기간보다 길면 증가합니다(검토 내용은 Los, 2010 참조). 마찬가지로, 우리 연구에서 개입 작업에 대한 응답 속도는 바로 이전 시험의 메모리 프로브 지연에 비례하여 조정되었을 수 있습니다.
그러나 우리의 결과와 단일 작업 순차 효과 간의 직접적인 비교는 도출하기 어렵고 추가 실험이 필요합니다. 시간적 준비를 평가하는 대부분의 단일 지각 운동 작업과 달리, 우리 연구는 내부 및 외부 주의를 모두 참여시키는 다중 작업 설계로 구성되었습니다. 또한 실험의 각 시도에는 인코딩 오프셋과 개입 작업 시작 사이의 간격(항상 1000ms), 개입 항목 오프셋과 메모리 프로브 사이의 간격(초기 프로브: 1250ms, 후기 프로브: 2500ms)의 세 가지 중요한 간격이 포함되어 있습니다. 및 ITI(500ms와 800ms 사이에서 무작위로 그려짐)는 완전히 고정되거나 가변적인 디자인이 아닙니다.
그럼에도 불구하고, 이전 시도의 작업 기억 작업의 지연 조건으로 인해 발생하는 개입 작업(항상 동일한 시점에 발생함)에서 RT에 대한 비순차적 효과를 관찰한 것은 흥미롭습니다.
동시에, 우리는 순차 효과의 존재가 고정 블록과 가변 블록의 시간적 예측 가능성과 관련된 성능 이점을 완전히 설명하지 못한다는 점에 주목합니다. 우리는 가변 블록의 이전 초기 시험과 이전 후기 시험과 달리 고정 블록의 초기 시험과 후기 시험 사이의 RT 차이가 더 높다는 것을 보여줍니다. 암묵적인 시간적 연관이 고정된 블록에서 시간적 기대 또는 준비의 효과를 뒷받침하는 정도까지, 우리의 결과는 증거를 강화하고 장기간에 걸쳐 학습하면 성과에 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사합니다. 시간적 준비의 다중 추적 이론(MTP)은 행동을 조절하기 위해 여러 시간대에 걸쳐 시간적 연관의 능력을 포착하는 좋은 후보 메커니즘을 제공합니다(Los et al., 2014; Los, Kruijne, & Meeter, 2017; Salet, Kruijne,van Rijn, Los , & 미팅터, 2022). 앞으로는 다양한 기간에 걸친 시간적 규칙성이 작업 전반에 걸쳐 작동할 수 있는 시간적 기대와 준비를 안내하는 신호를 어떻게 형성하는지 정확하게 특성화하기 위해 신경 측정을 활용하는 것이 흥미로울 것입니다.
4.3. 다중 작업 상황에서 작업 관련성과 시간 구조의 기여
언뜻 보기에 한 작업에서 예측 가능한 시간 구조가 다른 작업의 성능에 미치는 유익한 결과는 시간 기대의 선택적 특성과 관련된 결과와 모순되는 것처럼 보일 수 있습니다. 예를 들어, 이전 연구에서는 특정 시점에 발생하는 목표에 주의를 기울이면 해당 특정 시간에 성능 이점이 있지만 동시에 더 일찍 및 나중에 손상이 발생한다는 것을 보여주었습니다(Denison et al., 2017, Denison, Carrasco, & Heeger, 2021).
대신, 우리는 시간적 기대가 적용되는 작업과 중간 작업의 수행을 촉진할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 결과를 조정하지 않으면 이 명백한 불일치를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 최소한 두 가지 주요 차이점을 지적하는 것이 중요합니다. Denisonet al.(2017, 2021)의 연구에서 참가자는 단 하나의 작업만 수행했습니다. 해당 작업 내의 자극은 감각 속성과 동작 연관성이 겹쳐서 성능 안내에서 우선순위를 놓고 경쟁했습니다. 자극 중 하나가 관련성이 없을 가능성이 높기 때문에 관련성이 있을 것 같은 자극의 우선순위를 정하는 것과 관련이 없을 것 같은 자극을 무시하는 것 사이의 균형이 효과적인 전략이었습니다. 대조적으로, 참가자들이 똑같이 관련된 두 가지 개별 작업을 완료했기 때문에 전략적 절충은 우리 연구에서 비생산적이었을 것입니다. 이는 시간적 기대로부터 잠재적으로 이익을 얻는 두 작업이 훨씬 더 유리할 수 있는 시나리오를 제공합니다.
따라서 우리의 결과 패턴은 두 가지 관련 작업을 수행해야 한다는 요구 사항에 따라 결정될 가능성이 높습니다. 추가적인 흥미로운 질문은 예측 가능한 시간 구조의 교차 작업 이점이 두 작업의 특정 매개 변수 및 요구 사항에 따라 달라지는지 여부입니다. 우리 연구에서는 선택-반응 과제가 작업 기억 과제에 포함되어 있었고, 참가자는 중간 과제가 완료되면 다시 돌아와야 했습니다. 따라서 참가자들은 적절하게 수행하기 위해 자극 표현의 내용을 저글링해야 했습니다. 또 다른 지각-운동 선택-반응 작업이 작업 기억 작업을 대체한다면 비슷한 결과가 나타날까요? 이러한 발견은 한 작업에 필요한 정신적 내용을 유지해야 하는 필요성이 다른 작업의 시간 범위와 겹치지 않는 경우에도 시간 구조의 규칙성만으로 작업 전반에 걸친 성능 이점을 설명할 수 있음을 시사합니다. 시간 구조의 이점은 중첩된 작업이 아닌 두 개의 독립적인 작업 사이에서 발생할 수 있습니다. 작업 간의 지각 유사성과 운동 요구 사항을 조작하면 연속 작업 전반에 걸쳐 동작을 조정하는 데 있어 중복되는 요구의 역할에 대한 추가 통찰력이 추가됩니다.
4.4. 시간적 기대는 개입 작업 요구에도 불구하고 작업 기억 기반 행동에 도움이 됩니다.
시간적 예측 가능성의 작업 간 결과에 대한 증거를 제공하는 것 외에도 우리의 연구는 작업 기억의 역동적이고 전망적인 특성에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다. 작업 기억 성능에 대한 시간적 기대의 이점을 보여주는 성장하는 문헌 확장(Boettcher, Gresch, et al., 2021; Gresch et al., 2021; Jin et al., 2020; Olmos-Solis et al., 2017; van Ede, Niklaus andNobre, 2017; Wilsch, Henry, Herrmann, Herrmann, & Obleser, 2018;Wilsch, Henry, Herrmann, Maess, & Obleser, 2015; Zokaei et al., 2019), 우리의 결과는 작업 중 시간적 기대가 성능상의 이점을 제공한다는 것을 독특하게 보여줍니다. 프로브가 예상되는 기간에 중간 작업을 수행해야 하는 경우에도 메모리는 견고하게 유지됩니다.
시간 인식 문헌에는 복잡한 다중 작업 상황에서 시간을 명시적으로 추적하는 능력이 편향될 수 있다는 풍부한 증거가 있습니다(Block, Hancock, & Zakay, 2010; Brown, 1997, 2006; Brown, Collier, & Night, 2013년, Fortin, Champagne, & Poirier, 2007; Hemmes, Brown, & Kladopoulos, 2004; Polti, Martin, & VanWassenhove, 2018). 잠재적으로 개입 작업에 참여해야 하는 것은 작업 기억 작업과 관련된 시간적 규칙성의 활용을 방해할 수 있습니다. 실제로, 이전 연구에서는 동시에 까다로운 작업을 수행함으로써 시간적 기대 효과가 크게 감소될 수 있음을 보여주었습니다(Capizzi, Correa, & Sanabria, 2013; Capizzi, Sanabria, & Correa, 2012; van der Mijn and van Rijn, 2021). 그러나 이중 작업 설계를 사용하여 신중하게 통제된 연구에 따르면 동시에 수행되는 작업에도 불구하고 기간 효과가 유지되는 것으로 나타났습니다(van Lambalgen 및 Los, 2008). 비슷한 맥락에서, 우리 연구실의 최근 연구에서는 외부 이벤트에 대해 학습된 (공간) 시간적 규칙성이 시간적으로 예측할 수 없는 개입 이벤트와 상호 작용할 때에도 시각적 검색 성능을 안내할 수 있음을 밝혔습니다(Boettcher, Shalev, Wolfe, & Nobre, 2021). 마찬가지로, 시간적 기대는 시간적으로 경쟁하는 산만함을 억제해야 하는 동적 흐름 중에도 성능에 영향을 미칩니다(Chauvin, Gillebert, Rohenkohl, Humphreys, & Nobre, 2016; Davranche, Nazarian, Vidal, & Coull, 2011; Zokaei et al., 2021). 이러한 결과는 다른 개입 사건 전반에 걸쳐 시간적 규칙성의 표현을 유지하고 활용하는 것이 가능함을 시사합니다. 현재 결과는 시간적 규칙성이 다중 작업 상황에서 작업 기억 기반 행동을 촉진하는 데 매우 효과적일 수 있음을 보여줌으로써 이러한 연구 결과를 확장합니다.
그럼에도 불구하고, 시간을 추적하는 우리의 능력은 개입 작업의 특정 요구에 따라 달라질 수 있으며, 이에 따라 개입 작업이 인지적으로 더 부담스러울수록 시간적 기대 형성에 더 해로울 수 있습니다. 더욱이, 기억에 따른 행동에 대한 시간적 기대의 활용은 개입 항목과 기억 항목 간의 중복에 의해 더욱 영향을 받을 수 있습니다. 이전 연구에서는 지각 방해 요소가 기억 내용과 유사할 때 작업 기억 성능이 가장 손상된다는 증거를 발견했습니다(Clapp, Rubens, & Gazzaley, 2010; Hermann et al., 2021; Jha, Fabian, & Aguirre, 2004; Sreenivasan & Jha, 2007) ; 윤, 커티스, & D'Esposito,2006). 따라서 작업 간 관련 객체의 높은 유사성은 시간적 기대의 이점을 조절할 수 있습니다. 우리 연구에서 추가 분석은 이 아이디어를 뒷받침하지 못했습니다(보충 결과 1, 보충 표 2 및 3, 보충 그림 3). 중재 항목과 기억 항목 간의 지각적 유사성은 RT에 영향을 미치지 않았으며, 중재 항목과 기억 항목이 더 유사할 때 두 항목 간의 각도 차이가 높을 때보다 재현 오류가 더 작았습니다. 우리는 또한 감각 유사성과 블록 유형 또는 지연 조건 사이의 상호 작용을 관찰하지 않았는데, 이는 시간적 기대의 효과가 감각 중첩에 의존하지 않았음을 시사합니다. 향후 연구에서는 작업 간 작업 난이도뿐만 아니라 감각 및 운동 중복의 가능한 기여를 보다 체계적으로 탐구하기를 원할 수 있습니다.
시간적 기대는 특히 긴 지연과 달리 짧은 시간에 성능에 도움이 되는 것으로 보고되었습니다. 이 효과는 일반적으로 위험률에 기인합니다. 일단 초기 조사 통과의 잠재적 시간이 지나면 기대치가 업데이트될 수 있고 주의가 더 긴 간격으로 방향이 바뀔 수 있습니다(Coull, 2009; Coull, Frith, Büchel, & Nobre, 2000; Griffin, Miniussi , & Nobre, 2002; Jin et al., 2020; Miniussi, Wilding, Coull, & Nobre, 1999; Nobre, 2001). 따라서 가변 블록에서도 초기 간격이 지나면 후기 메모리 조사가 예측 가능해집니다(위험하지 않은 설명은 MTP [예: Los et al.(2014, 2017); Saletet al.(2022)] 참조) 이 효과는 과거 타이밍 경험의 기억 흔적을 기반으로 합니다. RT의 이러한 패턴은 앞기간 문헌에서 언급되었으며, 가변 앞기간 설계에서 지연 기간이 증가하면 RT가 짧아지는 것으로 나타났습니다. 대조적으로, 고정 기간 상황에서 RT는 경고와 목표 자극 사이의 지연이 증가함에 따라 증가합니다(Los et al., 2014; Los, Knol, & Boers, 2001; Niemi & N¨aat ¨ anen, ¨ 1981). 현재 연구의 가변 블록에서 작업 메모리 작업의 RT는 이러한 일반적인 결과 패턴을 반영했습니다. 메모리 프로브에 대한 응답은 예측할 수 없을 정도로 초기에 비해 예측할 수 없을 정도로 늦게 나타날 때 더 빨랐습니다. 그러나 우리는 이전 문헌에서 예측했던 것처럼 고정 블록의 RT에 대한 지연 조건의 영향을 찾지 못했습니다.
이는 개입 작업에 대한 느린 응답을 제외하고 메모리 작업을 수행하기 전에 회복할 시간을 준 후에도 마찬가지였습니다. 이 효과가 우리 연구의 다중 작업 맥락에 특정한지 여부는 향후 연구를 위한 흥미로운 방법입니다.
흥미롭게도, 기억 표현은 가변 시험에 비해 고정 시험에서, 즉 기억 조사가 늦게 나타난 경우에도 더 정확했습니다(Chauvin et al., 2016; Cravo, Rohenkohl, Santos, & Nobre, 2017 참조). 이는 작업 기억에서 시간적 기대의 역할을 조사한 ourlab에서 수행된 이전 연구와는 다릅니다(Jin et al., 2020). 그러나 비판적으로, 이 이전 연구에서는 작업 메모리 지연 중에 개입 작업이 발생하지 않았습니다. 따라서 본 연구의 개입 작업은 후기 시험에서 작업 기억 성능에 대한 시간적 기대의 관찰된 효과에 매우 중요할 수 있습니다. 우리는 최근 개입 작업 자체가 시간적으로 예측될 수 있을 때 작업 기억이 개입 작업 요구로부터 보호될 수 있음을 보여주었습니다(Gresch et al., 2021). 마찬가지로, 메모리 조사에 대한 일시적인 기대를 갖는 것은 중간 작업으로부터 작업 메모리 표현을 보호하는 데 도움이 될 수 있으며, 항목이 이후에 일찍 또는 늦게 조사되는지 여부에 관계없이 고정된 시도에서 더 높은 후속 메모리 정확도를 얻을 수 있습니다.
5. 결론
현재 작업에서 우리는 작업 기억, 시간적 기대, 멀티태스킹을 포함하여 종종 개별적으로 연구되는 여러 연구 계열의 교차점에 중점을 두었습니다. 우리는 (1) 작업 A에 대해 학습된 시간적 기대가 예상 기간 동안 중간 작업 B에 참여해야 하는 경우에도 활용될 수 있고 (2) 작업 A에 대한 시간적 기대가 중간 작업 B의 수행에 영향을 미칠 수 있다는 증거를 제공합니다. 하나의 작업 구조는 이 작업의 수행을 촉진할 뿐만 아니라 시간적으로 구조화된 다중 작업 상황에서 여러 작업의 성능에 영향을 미치고 향상시킬 수 있습니다.
감사의 말
저자는 이 원고에 대해 사려 깊은 의견을 주신 Gordon Dodwell에게 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 이 연구는 FvE에 대한 유럽 연구 위원회(MEMTICIPATION,850636)의 ERCStarting Grant와 Wellcome Trust Senior Investigator Award(104571/Z/14/Z) 및 James S. McDonnell Foundation UnderstandingHuman Cognition Collaborative Award(220020448)의 지원을 받았습니다. ACN 및 NIHR Oxford Health Biomedical Research Center에 제공됩니다. 통합 신경영상을 위한 WellcomeCentre는 Wellcome Trust(203139/Z/16/Z)의 핵심 자금 지원으로 지원됩니다. 오픈 액세스의 경우 저자는 이 제출물에서 발생하는 모든 AuthorAccepted 원고 버전에 CC-BY 공개 저작권 라이센스를 적용했습니다.
저자 기여
DG, SEPB, ACN 및 FvE가 연구를 설계했습니다. DG는 실험을 프로그래밍하고 데이터 수집을 수행했습니다. DG와 SEPB는 주요 분석을 수행하고 수치를 작성했습니다. DG, SEPB, ACN 및 FvE는 원고를 작성하고 수정했습니다.
참고자료
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