장기 기억 간섭은 진단 기억 차원에 따른 반발력과 정확성을 통해 해결됩니다. 2부

비경쟁 조건의 경우, 연구된 4개의 얼굴은 정서-성별 공간(위치당 하나의 얼굴)의 4개 위치에 해당하며, 기본 얼굴의 할당은 각 참가자에 대해 무작위로 결정됩니다. 경쟁 조건의 경우, 연구된 8개의 얼굴은 정서-성별 공간(위치당 2개의 얼굴)의 4개 위치에 다시 해당하며, 각 참가자에 대해 무작위로 결정된 위치에 기본 얼굴이 할당되었습니다. 비판적으로, 경쟁 조건의 여덟 얼굴에는 네 세트의 영장류가 포함되었습니다.

동기 부여의 한 형태인 경쟁은 우리 삶의 모든 곳에 존재합니다. 경쟁은 학교, 직장, 사회생활 등 모든 삶에서 필수적인 부분입니다. 그리고 우리의 기억과 경쟁 조건 사이에는 강한 연관성이 있습니다.

경쟁에서 사람들은 경쟁에서 우위를 유지하기 위해 매우 경계하고 집중해야 합니다. 이러한 높은 수준의 주의력과 집중력을 위해서는 이를 뒷받침할 수 있는 좋은 기억력이 필요합니다. 기억력 문제가 있으면 경쟁에서 불리할 가능성이 높습니다.

동시에 경쟁은 기억력 향상을 촉진하는 방법이기도 합니다. 경쟁에서 앞서기 위해서는 계속해서 배우고 지식을 축적해야 합니다. 이러한 지속적인 학습과 축적 과정은 기억력 향상을 효과적으로 촉진할 수 있습니다.

게다가 경쟁을 통해 우리는 더 많은 기술을 습득할 수 있습니다. 경쟁에서 앞서기 위해서는 더 많은 이점을 얻기 위해 끊임없이 새로운 기술을 배워야 합니다. 학습하고 기술을 익히는 과정은 또한 우리의 기억력을 향상시킬 수 있습니다.

따라서 경쟁 조건과 기억 사이에는 밀접한 관계가 있습니다. 기억력 향상을 위한 대회에 적극적으로 참여하여 경쟁력을 지속적으로 향상시켜야 합니다. 그래야만 우리는 경쟁 현실에 더 잘 적응하고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche Deserticola는 또한 아세틸콜린 및 성장 인자 수치를 높이는 등 신경 전달 물질의 균형을 조절할 수 있습니다. 이 물질은 기억과 학습에 매우 중요합니다. 또한 고기는 신경 전달 물질의 균형을 조절할 수도 있습니다. Rong은 또한 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양분과 에너지를 공급하여 뇌 활력과 지구력을 향상시킬 수 있습니다.

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해당 세트 중 두 개에 대해 각 세트 내의 영장류는 효과가 달랐으며 성별에 따라 일치했습니다(즉, 진단 차원=영향, 비진단 차원=성별). 다른 두 세트의 경우 영장류는 성별이 다르고 효과가 일치했습니다(즉, 진단 차원=성별, 비진단 차원=영향)(그림 1a 참조). 동일한 진단 차원을 공유하는 영장류 집합의 경우 각 집합은 비진단 차원의 다른 값에 해당하지만 각 집합 내의 영장류는 비진단 차원에서 동일한 값을 가졌습니다.

예를 들어, 성별이 진단 차원인 두 세트의 영장류의 경우 각 영장류 세트는 정서 차원에서 서로 다른 값을 갖지만 각 세트 내의 영장류는 정서 차원에서 동일한 값을 갖습니다.

실험 1의 경우 진단 차원에 따른 경쟁 얼굴 간의 차이는 저자의 주관적인 평가와 초기 파일럿 데이터를 기반으로 결정되었습니다. 목표는 차이가 매우 미묘하면서도 학습 가능하도록 하는 것이었습니다(예제는 그림 1a 참조). 참고: 이러한 차이의 단위는 의미가 없으므로 보고되지 않습니다. 실험 2의 경우 경쟁 쌍 간의 차이가 실험 1에 비해 25% 감소하여 난이도/간섭이 약간 증가했습니다. 이는 차별이 상대적으로 더 어려울 때 반발이 발생할 가능성이 더 높다는 증거에 의해 동기가 부여되었습니다(Chanaleset al., 2021). 실험 3의 경우 성별 차원에서 경쟁 쌍 간의 차이는 실험 2와 동일했지만, 감정 차원의 차이는 실험 1에 비해 50% 감소했습니다.

이는 성별 차원에 비해 효과 차원에서 간섭이 다소 낮다는 실험 2의 증거에 의해 동기가 부여되었습니다. 실험 1에서 경쟁 쌍 간의 차이는 매우 작았기 때문에 처음에는 실험 전반에 걸친 변화가 미묘했습니다. 실험 전반에 걸쳐 효과 대 성별의 차이를 추가로 고려하려면 온라인 보충 자료(OSM)의 그림 S1을 참조하세요.

각 실험 내에서 진단 차원에서 경쟁하는 얼굴(영장류) 간의 차이는 상대적인 용어(축척 단위)로 설명됩니다. 각 얼굴은 얼굴 공간의 중심에서 1단위 떨어져 있으므로 서로 2단위 떨어져 있습니다. 모든 얼굴은 또한 응답 창 청원(영장류 얼굴의 큐 단어)과 4개의 미끼(다른 얼굴의 큐)의 효과 및 성별 경계에서 정확히 1단위 떨어져 있었습니다. c 얼굴 재구성 작업. 왼쪽: 참가자들에게 먼저 신호가 표시되고 해당 얼굴을 시각화하도록 지시되었습니다.

그런 다음 해당 얼굴의 변경된 버전이 나타났습니다(정서 및 성별 차원에서 임의의 양이 이동됨). 중앙: 참가자들은 재구성된 얼굴이 대상에 대한 기억과 일치할 때까지 감정-성별 공간을 검색하기 위해 2차원 상자에서 마우스 클릭을 사용했습니다. 오른쪽: 대상(녹색 점)과 경쟁자(빨간색 점)의 실제 위치를 보여주는 검색 공간의 도식 ). 예시적인 재구성 응답(열린 녹색 점)은 우리의 예측을 보여줍니다. 진단 차원에서 경쟁사로부터의 편향(반발)과 비진단 차원에 비해 진단에 따른 더 낮은 변동성(더 높은 정밀도).

절차

각 실험은 학습 단계와 재구성 단계라는 두 가지 주요 단계로 구성되었습니다. 학습 단계의 목적은 참가자들이 큐-얼굴 연관성을 기억하는 것을 광범위하게 연구하고 연습하는 것이었습니다. 재구성 단계는 얼굴 기억의 측정 편향과 정밀도에 대한 중요한 기억 테스트 역할을 했습니다. 모든 실험은 Psychophysics Toolbox 확장(Brainard, 1997; Kleiner et al., 2007; Pelli, 1997)을 사용하여 Matlab에서 실행되었습니다. 실험의 모든 단계는 회색 배경을 가졌습니다.

학습 단계

학습 단계는 최대 12라운드로 구성되었으며 각 라운드는 2개의 하위 라운드로 나뉩니다. 각 하위 라운드에는 연구, 회상 및 연관 기억 테스트(그림 1b)의 순서로 다음 실험 작업에 해당하는 3개의 블록이 포함되었습니다. 단, 1라운드와 2라운드에는 회상 작업이 포함되지 않았습니다. 참가자와 학습 단계의 각 라운드에서 12개의 협회는 각각 6개의 협회(4개의 경쟁, 2개의 비경쟁)로 구성된 두 그룹으로 무작위로 나뉘었고, 6개의 협회로 구성된 각 그룹은 별도의 하위 라운드에 할당되었습니다.

즉, 학습 단계의 각 라운드에서 연상의 절반은 연구/기억/연상 기억 테스트를 거쳤고 나머지 절반은 연구/기억/연상 기억 테스트를 거쳤습니다. 1차와 2차에는 회수 작업이 포함되지 않았습니다. 연관성을 두 개의 하위 라운드로 분할하는 이유는 블록당 정보의 양을 줄여 학습을 촉진하는 것이었습니다.

연구 과제에서 참가자들은 큐-얼굴 쌍을 보고 연구했습니다. 각 시도(2,000ms)에서 얼굴 이미지 바로 위에 단서가 나타났습니다. 시험 사이에 200ms 동안 고정 교차가 있었습니다. 참가자들은 큐-얼굴 쌍을 연구하라는 지시를 받았습니다. 아무런 응답도 없었습니다. 호출 작업에서 참가자들은 각 단서와 관련된 얼굴을 기억하려고 시도했습니다. 각 시도에서 2,500ms 동안 빈 타원(회상할 얼굴을 나타냄) 위에 단서가 표시되었습니다. 참가자들에게 관련 얼굴 이미지를 최대한 생생하게 기억하도록 지시했습니다.

응답이 없더라도 피드백을 제공하는 방법으로 1000 ms 동안 올바른 얼굴이 신호 아래에 나타납니다. 시험 사이에 200-ms 고정 교차가 있었습니다. 연관 기억 테스트에서 참가자들은 얼굴 이미지를 해당 단서와 연결하려고 시도했습니다. 각 시도에서 얼굴 이미지가 2000ms 동안 제시된 다음 화면 하단에 표시된 6개의 서로 다른 큐 단어 세트로 대체되었습니다(각 시도에 대해 위치가 무작위로 결정된 두 행 각각에 3개의 큐). ).

큐 단어에는 현재 하위 라운드의 모든 큐가 포함됩니다. 경쟁 조건에 있는 얼굴의 경우 단서 세트에는 정답(대상), 현재 얼굴의 짝과 짝을 이루는 단서(간섭 오류), 관련 없는 다른 얼굴과 짝을 이루는 4개의 단서(루어)가 포함됩니다. 비경쟁 조건의 얼굴에서 단서 세트에는 정답(목표)과 관련 없는 얼굴(루어)과 짝을 이룬 5개의 단서가 포함되었습니다. 참가자들은 큐 단어를 마우스로 클릭하여 응답했습니다. 각 응답이 등록된 후, 피드백은 응답이 올바른지("올바른!", 500ms) 또는 올바른 신호로 잘못된지(예: "잘못되었습니다. 이것은 BARBER입니다.", 2,{4}}ms) 표시되었습니다.

학습 단계의 처음 두 라운드 동안 각 연구 블록은 각 큐-얼굴 연관성을 세 번 제시했습니다. 후속 라운드에서는 각 연관성을 블록당 한 번씩 연구했습니다. 위에서 언급했듯이 학습 단계의 처음 두 라운드에는 회상 작업이 없었습니다. 후속 라운드에서는 각 연관성이 리콜 블록당 두 번씩 리콜되었습니다.

학습 단계의 모든 라운드에서 각 연관은 연관 테스트 블록당 세 번 테스트되었습니다. 각 작업 블록(연구/회상/연관 테스트)에 대해 각 연관성이 제시/테스트되는 순서는 다음과 같은 제약 조건에 따라 의사 무작위로 결정되었습니다. (1) 각 블록의 모든 연관성은 반복되기 전에 한 번 연구/제시되었습니다. 2) 주어진 연관성은 연속적으로 제시/테스트되지 않았습니다. (3) 경쟁 협회(얼굴 영장류)는 연속적인 시험에서 제시/테스트되지 않았습니다. 이러한 제약 조건은 자극/연관 간의 비교가 메모리 기반임을 보장하는 데 도움이 되었습니다.

실험 1에서 참가자들은 최소 9회, 최대 12회까지 연관 기억 테스트에서 100% 정확도에 도달할 때까지 학습 단계를 반복했습니다. 대부분의 참가자는 9라운드(24/36) 후에 완벽한 정확도에 도달했으며 거의 ​​모든 참가자가 10라운드(31/36) 후에 완벽한 정확도에 도달했습니다. 단 두 명의 참가자만이 12라운드를 모두 통과했으며, 한 명은 완벽한 성과를 달성했고 다른 한 명은 지속적인 저조한 성과로 인해 제외되었습니다(아래 성과 기반 제외 기준 참조). 실험 2와 3에서 모든 참가자는 연관 기억 테스트 성과에 관계없이 12라운드의 학습 단계를 완료했습니다. 각 실험에서 참가자들은 두 라운드마다 휴식을 취할 수 있었으며 휴식 시간은 참가자가 결정했습니다. 참가자들은 계속할 준비가 되면 스페이스바를 누르라는 지시를 받았습니다.

재건 단계

학습 단계 후에 참가자들의 얼굴 특징에 대한 기억은 놀라운 재구성 작업을 통해 조사되었습니다(그림 1c). 재구성 작업의 각 시도에서 참가자들은 먼저 2,500ms 동안 빈 타원 위에 단서(예: "BARBER는 어떻게 생겼나요?")를 보여주고 대상 얼굴을 염두에 두라는 지시를 받았습니다. 다음으로, 대상 얼굴의 변경된 버전이 검색 공간을 나타내는 얼굴 아래에 응답 상자가 있는 타원에 나타났습니다(자세한 내용은 아래 재구성 검색 공간 참조). 참가자들은 마우스를 사용하여 상자를 클릭했습니다. 상자 위의 얼굴 이미지는 상자를 마우스로 클릭하는 위치에 따라 변경됩니다.

참가자들이 이를 명시적으로 인식하지는 못했지만 상자는 2차원 정서-성별 공간을 나타냈습니다. 참가자들은 얼굴이 대상 얼굴에 대한 기억과 일치할 때까지 계속 검색(상자 클릭)하라는 지시를 받았습니다. 참가자들은 스페이스바를 눌러 응답을 마무리했습니다. 응답 시간에는 제한이 없었습니다. 시험 사이에 200ms 동안 고정 십자가가 나타났습니다. 연구된 12개의 얼굴 각각은 재구성 단계에서 총 4회 조사(재구성)되었습니다(총 48회 시도).

얼굴을 여러 번 조사하는 이유는 각 얼굴에 대한 재구성의 정밀도(가변성)를 측정할 수 있기 때문입니다. 얼굴은 의사 무작위 블록 순서로 재구성되었습니다. 4개의 연속 블록(블록 사이에 끊김이나 경계가 없음) 각각에서 12개의 면이 각각 한 번씩 재구성되었습니다. 학습 단계에서와 마찬가지로 동일한 얼굴은 연속적으로 테스트되지 않았으며 짝을 이루는 얼굴은 연속적인 시도에서 테스트되지 않았습니다. 재구성 단계 후에 참가자들에게 각 자극의 효과와 성별에 대해 9-점 척도 등급을 제공하라는 메시지가 표시되는 짧은 단계가 있었습니다. 이 작업의 결과(검증용으로만 포함됨)는 여기에 설명되어 있지 않습니다.

재건 검색 공간

재구성 작업에서 각 시도에 제시된 변경된 얼굴은 대상 얼굴과 동일한 기본 얼굴에서 파생되었지만 효과와 성별 값은 가능한 값 범위에서 무작위로 선택되었습니다. 이 가능한 값의 범위는 2차원 검색 공간의 크기(즉, 응답 상자의 크기)에 해당합니다. 중요한 것은 검색 공간의 범위와 검색 공간의 중심이 모든 시험에서 동일했지만 x 및 y 축에 대한 차원 매핑(예: x축=영향, y축 {{4 }} 성별) 및 축의 방향/방향(예: 왼쪽=낮음, 오른쪽=높음)은 참가자가 주어진 얼굴을 고정된 공간과 연관시키는 방법을 배우지 않도록 각 시도마다 무작위로 다양했습니다. 응답 상자의 위치입니다. 각 실험에서 영장류 얼굴 사이의 거리에 따른 검색 공간의 크기는 동일했습니다.

즉, 각 실험에서 검색 공간의 높이와 너비는 진단 차원에서 영장류 얼굴 사이의 거리의 정확히 두 배였습니다. 따라서 영장류 얼굴의 간격이 2단위(표준화된 단위)인 경우 검색 공간의 높이와 너비는 4단위입니다. 각 시행에서 정답 위치(목표 얼굴)와 영장류 얼굴 위치(경쟁 조건의 얼굴)는 항상 4개의 가능한 위치(각 사분면의 중심) 중 하나와 일치했으며 해당 위치 4개가 모두 검색에 포함되었습니다. 공간 (그림 1a 참조).

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