익숙함이 새로움이 아닐 때 정보 추구 행동을 동기 부여하는 경우 2부
Aug 22, 2023
절차
현재 연구의 행동 패러다임은 Builder 도구 35를 사용하여 PsychoPy3(https://www.psych opy.org)에서 설계되었으며 Pavlovia(https://pavlovia.org/)를 통해 온라인으로 관리되었습니다. 참가자는 연구를 완료하기 위해 컴퓨터를 사용하는 것으로 제한되었습니다. 그러나 구체적인 화면 크기는 없었습니다. 실험 1(그림 1a)의 구조는 연구 단계, 기억 판단 단계, 탐색 단계 및 최종 강제 선택 인식 테스트로 구성되었습니다. 전체적으로 실험을 완료하는 데 약 40분이 걸렸습니다.
탐색 단계는 인생에서 중요합니다. 이 단계는 우리가 자신의 관심사, 능력, 열망을 탐구하고 발견하기 시작하는 시기입니다. 이 과정에서 우리는 새로운 지식을 배울 뿐만 아니라 자신의 잠재력과 자신감을 끊임없이 탐구해야 합니다. 기억은 우리가 배운 지식과 경험을 기억하는 데 도움이 되고 미래 발전의 초석이 되기 때문에 성공적인 탐구의 핵심 요소 중 하나입니다.
먼저 탐색 단계에서 기억의 중요성을 이해해야 합니다. 새로운 지식을 배우는 것은 발견의 핵심이며 이를 적용하려면 방대한 양의 정보와 이론을 기억해야 합니다. 기억력이 제한되어 있으면 이 정보를 효과적으로 처리할 수 없어 새로운 기술과 지식을 배울 때 불리한 입장에 놓이게 됩니다. 그러므로 좋은 기억력은 우리가 많은 양의 정보를 더 효율적으로 학습하고 유지할 수 있게 하며, 이 정보는 미래에 우리가 기술과 지식을 숙달하는 데 기초가 됩니다.
기억은 또한 우리가 잠재력을 발견하는 데 도움이 됩니다. 탐색 단계에서는 끊임없이 새로운 것을 시도하고, 새로운 기술을 익히며, 우리의 소망과 꿈을 어떻게 실현할 수 있을지 고민해야 합니다. 이를 위해서는 새로운 지식과 경험을 흡수하고 이 정보를 목표와 통합하는 데 도움이 되는 강력한 기억력이 필요합니다. 기억력이 없으면 중요한 정보와 기회를 놓치게 되어 발전을 어렵게 만듭니다.
마지막으로, 기억은 우리의 자신감에도 매우 중요합니다. 탐색 단계에서는 앞으로 나아가는 것에 대한 두려움과 불확실성을 극복하고 우리의 재능과 능력을 발휘해야 합니다. 기억력이 좋다면 우리는 자신의 지식과 기술을 자신 있게 활용하여 어려움에 맞서 성공할 수 있습니다. 반대로 기억력이 좋지 않으면 자신감을 잃고 새로운 도전에 맞서는 용기를 잃게 될 수도 있습니다.
종합해보면, 탐색 단계와 기억 사이에는 밀접한 관계가 있습니다. 좋은 기억력은 우리가 많은 양의 정보를 더 효율적으로 배우고 유지할 수 있게 해주며, 미래 발전에 중요한 잠재력과 자신감을 발견하는 데 도움이 됩니다. 그러므로 우리는 탐색 단계에서 더욱 성공할 수 있도록 점차적으로 기억력을 향상시켜야 합니다. 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche는 기억력과 학습에 매우 중요한 아세틸콜린 및 성장 인자의 수준을 높이는 등 신경 전달 물질의 균형을 조절할 수 있기 때문에 기억력 향상에 도움이 될 수 있습니다. 또한 중요한 것은 고기가 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양과 에너지를 공급함으로써 뇌의 활력과 지구력을 향상시킬 수 있다는 것입니다.
첫 번째 부분에서 참가자들은 52개의 얼굴 이름 쌍 세트를 암기하도록 요청 받았습니다. 각 쌍은 이름 위에 얼굴이 나타나며 3초 동안 화면에 나타났습니다. 500ms ISI에 이어 다음 쌍이 제시되었습니다. 참가자들에게는 이 연구 단계 중간에 휴식 시간이 제공되었습니다.
이 첫 번째 단계에 이어 참가자들은 기억 판단을 통해 두 번째 단계를 완료했습니다. 실험 전에 그들은 네 가지 조건 중 하나에 무작위로 할당되었습니다. 이러한 조건 중 두 가지에서 참가자는 기억을 진행하기 전에 기억할 수 있는 얼굴 신호와 관련된 이름의 일부를 입력하도록 요구하는 자기 주도적 회상 시도에 참여하라는 요청을 받아 각 시험을 시작했습니다. -판단 프롬프트. 다른 두 조건에서 참가자는 해당 단계의 기억 판단 측면으로 직접 진행했습니다.
기억 판단은 FOK 판단(즉, 제공된 경우 얼굴 프롬프트와 관련된 이름을 인식할 수 있을 가능성에 대한 추정)이거나 얼굴 단서 자체에 대한 친숙도 판단이었습니다. 두 등급 모두 6-1~6점의 리커트 척도를 포함합니다(FOK 판단: 1/'매우 가능성 없음'~6/'매우 가능성 있음', 친숙도 판단: 1/'확실함'~6/ '확실히 낡았네요'). 따라서 우리가 채택한 네 가지 조건은 회상 없는 FOK, 회상 있는 FOK, 회상 없는 친숙함, 회상 있는 친숙함이었습니다. FOK 및 친숙도 판단은 모두 자체 속도로 이루어졌으며 후속 재판이 시작되기 전에 500ms ISI가 이어졌습니다. 비판적으로, 이 단계의 얼굴 단서 중 절반(52개)이 초기에 연구되었으며 나머지는 새로운 항목으로 사용되었습니다.
친숙함 선호가 존재하는지 조사하기 위해 참가자들이 친숙하거나 새로운 정보를 찾는 것을 선호하는지 직접 조사했습니다. 이 탐색 단계의 설정은 서문에 설명된 VPC 작업 설계(예: Ref.17)에서 영감을 받았습니다. 참가자들이 모르는 사이에 우리는 연구되지 않은 얼굴과 함께 처음에 연구된 얼굴을 제시하고 가장 보고 싶은 관련 이름을 선택하도록 요청했습니다. 즉, 그들은 친숙한 정보에 노출되기를 원하는지 아니면 새로운 정보에 노출되기를 원하는지 선택하라는 요청을 받았습니다.
자극 자체의 관점에서 참신함을 정의하는 일반적인 VPC 작업과 달리, 우리 작업의 참신함은 얼굴과 이름 간의 연관성과 관련하여 정의되었습니다.
이는 이전에 기억 판단 단계에서 모든 얼굴을 접했지만 연구 단계에서 제시된 쌍에 대해서만 해당 이름이 표시되었기 때문입니다. 이 단계에서 표시되는 얼굴 단서는 인구통계학적으로 일치되었으며 친숙한 얼굴은 잠재적인 위치 선호도를 제어하기 위해 왼쪽 또는 오른쪽에 무작위로 표시되었습니다. 선택한 얼굴은 3초 동안 연관된 이름과 함께 표시되고 다음 시도가 시작되기 전에 500ms ISI가 표시됩니다. 이 단계는 52개의 시험을 통해 진행되었으며, 처음에는 52개 모두가 연구되었고 52개의 새로운 얼굴이 모두 나란히 표시되었습니다. 탐색 단계 전이나 도중에 추가적인 향후 메모리 테스트에 대한 명시적인 언급은 없었습니다.
실험의 네 번째이자 마지막 단계에서 참가자들은 기억 판단 단계에서 사용된 104개 얼굴의 이름 모두에 대해 자기 주도적 강제 선택 인식 기억 테스트를 완료했습니다(그림 1a에는 표시되지 않음). 이 인식 기억 테스트에서는 각 얼굴에 대해 세 가지 이름 옵션, 즉 얼굴에 해당하는 이름, 이전에 연구된 다른 얼굴 중 하나에 속한 이전에 본 이름, 완전히 새로운 이름이 제시되었습니다. 세 가지 선택 사항은 성별에 따라 일치되었으며 화면의 세 위치 중 하나에 무작위로 표시되었습니다. 이러한 유형의 인식 기억 테스트는 참가자가 제공한 주관적인 FOK 판단의 타당성을 입증하기 위해 FOK 연구에 종종 포함됩니다. FOK 제공 후 추가 탐사 단계가 도입되면 이 작업에 대한 결과를 해석하기 어렵기 때문에 이 단계의 데이터에 대한 분석은 보충 자료에만 포함되었습니다.
각 단계에서 참가자가 작업에 참여할 수 있도록 캐치 시도가 무작위로 포함되었습니다. 이러한 캐치 재판(각 단계가 시작되기 전에 참가자에게 상기시켜줌)에서 참가자는 다른 판단에 사용되지 않는 버튼 누름으로 파란색 사각형에 최대한 빨리 반응해야 했습니다. 이러한 시도는 52번의 시도마다 한 번씩 무작위로 발생했습니다(즉, 기억 판단 단계의 각 절반에서 한 번의 잡기 시도).
결과
FOK 및 친숙도 등급의 초기 검증.
FOK 판단을 사용한 연구에서는 이러한 평가가 인식 메모리 판단의 후속 정확성과 유의미한 연관이 있음을 보여줌으로써 이러한 평가의 일반적인 타당성을 확인하는 경우가 많습니다(예: Ref.36). 그러나 후속 탐색 단계에서 회상되지 않은 정보에 대한 추가 선택적 재노출 기회가 포함된 현재 설정을 사용하면 이러한 방식으로 타당성을 평가하는 것이 어려워집니다(Ref.16 참조). 그럼에도 불구하고 관련 결과는 보충 자료). 따라서 참가자의 FOK 및 친숙도 판단의 타당성을 평가하기 위해 명시적인 리콜 요구 사항이 있거나 없는 조건에서 이전에 연구된 얼굴과 새로운 얼굴에 대해 제공된 등급을 주로 비교했습니다. Bonferroni 수정 t-테스트를 통해 각 조건의 판단에 기여할 수 있는 다양한 경험적 단서를 고려하여 조건 간 비교 없이 각 조건 내에서 이전 항목과 새 항목 간에 등급이 다른지 여부만 평가했습니다.
결과에 따르면 기존 항목(M=2.55, SD=0.79)과 새 항목(M=1.93, SD{{6})에 대한 FOK 등급 간에 상당한 차이가 있는 것으로 나타났습니다. }.71) 재현 조건이 있는 FOK에서 t(27)=5.73, p<0.001, d=1.08. Old items were also rated higher (M=2.91, SD=0.69) than new items (M=2.23, SD=0.62) in the FOK no recall attempt condition, t(27)=7.67, p<0.001, d=1.45. As FOKs are expected to be increased only for faces for which corresponding names were previously encountered, this pattern provides indirect support for validity in the judgments expressed by participants.
마찬가지로 친숙도 등급은 새 항목(M=3.05, SD=0.98)보다 기존 항목(M=4.07, SD=0.65)에서 훨씬 더 높았습니다. ) 회상 조건에 익숙해지면 t(27)=6.32, p<0.001, d=1.19. Ratings for old items (M=3.84, SD=0.51) were also higher than those for new items (M=2.82, SD=0.62) in the familiarity without recall condition, t(27)=7.38, p<0.001, d=1.39. This pattern of results suggests that the familiarity ratings obtained also carried validity in both task conditions. Although the average ratings for entirely new and previously studied items were not close to the endpoints of the scale, they showed a significant difference in the expected direction, with means on different sides of the midpoint of the scale.
검색 작업 요구가 후속 정보 검색 시 친숙성 선호에 미치는 영향.
다음으로 이 실험에서 관심 있는 두 가지 주요 질문 중 하나를 다루었습니다. 우리는 명시적 회상 시도의 요구 사항이나 검색 작업의 성격(예: 전향적인지 회고적인지)이 후속 정보 검색에서 친숙도 선호도의 증가와 관련된 요인인지 여부를 조사했습니다. 우리는 이전에 연구한 얼굴과 새로운 얼굴에 대한 탐색 선택 빈도의 차이를 계산하여 각 참가자의 친숙도 선호도를 계산했습니다(이전 시험과 새로운 시험에 대한 탐색 빈도에 대한 보충 자료 참조). 회상이 있는 조건과 회상이 없는 조건을 비교하기 위해 우리는 각 조건의 모든 시험에서 이 선호도를 계산했습니다. 회상 시도가 필요한 조건에 대한 대부분의 시도에서 이 시도는 실패한 것으로 나타났습니다(회상 포함 FOK: M=98.01%, SD=2.48%; 회상에 대한 친숙도: M=96.98%, SD=2.68%). 실험 조건의 통계적 비교를 위해 양방향 ANOVA를 수행했습니다. 명시적 회상 요구 사항(M{10}}.56, SD=17.57)이 있는 조건에서 이 요구 사항이 없는 조건(M =6.39, SD=19.83), F(1, 108)=5.28, p=0.02, θp 2=0.05. 그러나 판단유형(FOK: M=11.95, SD=22.90; 친숙도: M=8.10, SD=14.40에 따른 유의미한 영향은 없었다. ), F(1, 108)=0.69, p=0.41, etap 2=0.006, 회상과 판단 유형 F(1, 108)=0.27, p=0.60, θp 2=0.003(그림 2). 분산 불평등에 대한 Levene의 테스트는 F(3, 108)=5.07, p=0.003으로 유의미했으며 결과를 주의해서 해석해야 함을 시사합니다.
분산이 동일하지 않다는 점을 고려하여 ANOVA 결과를 확인하기 위해 비모수 분석도 수행했습니다. Mann-Whitney 테스트에서는 회상 조건(Mdn=13.46)이 없는 참가자(Mdn=3.84)보다 회상 조건(Mdn=13.46)이 있는 참가자의 친숙도 선호도가 훨씬 더 높았음을 확인했습니다. U{{5} }, n1=n2=56, p=0.01. 그런 다음 두 가지 판단 유형에 대한 친숙도 선호도를 비교했습니다. Mann-Whitney 테스트에서는 FOK 조건(Mdn{10}}.62)과 친숙도 조건(Mdn{12}}.69), U=1423 간의 친숙도 선호도에 큰 차이가 없는 것으로 나타났습니다. , n1=n2=56, p=0.40. 종합적으로 말하자면, 이러한 발견은 익숙한 항목에 대한 후속 정보 탐색 행동을 유도하는 기억 판단의 전향적 성격보다는 실패한 명시적 회상 시도의 존재임을 보여줍니다.
우리는 FOK가 일반적으로 실패한 회상을 동반한다고 가정되는 검색 경험임을 인식하며, 실험 작업에 명시적인 회상 요구 사항이 없더라도 회상 시도가 고유한 판단 구성 요소일 수 있음을 시사합니다. 따라서 우리는 회상 요구 사항이 없는 조건(즉, 얼굴 자극 오프셋과 FOK 응답 사이의 시간)에서 FOK 판단에 대한 RT를 계산하는 분석을 수행하고 이를 회상 시도가 필요했지만 실패한 시도에 대한 RT와 비교했습니다. 후자의 시험 세트에 대해 우리는 특히 얼굴 자극의 상쇄와 판단의 회상 구성 요소에서 성공하지 못한 반응 사이의 기간에 중점을 두었습니다. 우리는 이 리콜 구성 요소에 대한 평균 RT가 명시적인 리콜 요구 사항이 없는 조건에서 전체 FOK 판단을 완료하는 것보다 훨씬 더 길다는 것을 발견했습니다(M=1972 ms, SD=1198 ms). M=1116ms, SD=1181ms), t(54)=2.69, p=0.009, d=0.72. 이러한 결과 패턴은 회상 시도 중 검색 시간이 FOK 판단의 일부로 자발적으로 포함될 때보다 해당 작업에 의해 명시적으로 요구되었을 때 더 길었음을 시사합니다. 이는 FOK 조건에서 후속 정보 검색에 대한 관련 영향에 대한 잠재적 설명으로 명시적 회상 요구 사항으로 인한 인지적 노력 증가를 강조하는 설명과 호환됩니다.
후속 정보 검색에 대한 검색 경험의 영향
마지막으로, 우리는 네 가지 실험 조건 각각 내에서 판단 등급과 후속 정보 검색 선택 사이의 관계를 계산했습니다(그림 3). 우리의 초점이 친숙도 선호도에 있었다는 점과 새로운 항목이 FOK 및 친숙도 등급 모두에서 제한된 변화를 가지고 있다는 사실과 함께 이전에 연구된 항목에 대해서만 이 관계를 조사했습니다.
회상 조건이 있는 FOK에서 우리는 FOK 등급과 정보 검색 선택 사이의 평균 감마 상관 관계(평균=0.16, SD=0.26)가 0보다 훨씬 높았다는 것을 발견했습니다. t(27)=3.27, p < 0.001, d=0.62. 회상 조건이 없는 FOK 참가자도 상당히 양의 평균 감마 상관관계를 나타냈습니다(평균 =0.18, SD=0.27), t(27)=3.54, p{ {19}}.02, d=0.67. 회상 조건에 대한 친숙도(평균 =0.17, SD=0.24) 및 회상 없음 조건에 대한 친숙도(평균 =0.14, SD=0.24) , 둘 다 긍정적인 관계를 나타냈습니다. t(27)=3.64, p=0.001, d=0.69 및 t(27)=2.99, p{ 각각 {41}}.006, d=0.56. 감마 상관관계를 사용하여 수행된 양방향 ANOVA에서는 유의미한 주효과가 나타나지 않았으므로 전반적으로 조건에 따른 평균 상관관계에는 차이가 없었습니다(Recall: F(1, 108)=0.01, p{{50 }}.91; 판단 유형: F(1, 108)=0.16, p=0.69) 또는 유의미한 상호작용 F(1, 108)=0.29 , p=0.59. 즉, 모든 조건에 대해 검색 경험 평가와 정보 탐색 행동 간에는 비슷한 긍정적인 관계가 있었습니다. 또한 우리는 모든 시험에 초점을 맞춰 이러한 분석을 수행했을 때(즉, 객관적인 기존 상태에 관계없이) 매우 유사한 패턴의 결과가 나타났습니다(보충 자료 참조).
이 분석 세트를 더욱 확장하여 검색 경험과 후속 정보 검색 사이의 관찰된 관계가 엄격하게 선형인지 또는 중요한 2차 구성 요소가 있을 수 있는지 여부도 조사했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 개별 참가자의 데이터에 다음 방정식을 적용했습니다. (1):
구한 비율=b0 + b1 × x + b2 × x × (1 − x) (1)
여기서 x는 {{0}} 친숙도 등급이고 이러한 적합 방정식에서 추출된 매개변수 추정값에 대해 추론 통계를 수행했습니다. 이 방법론은 Kang9와 동료, Dubey 및 Grifths38이 설명한 것과 유사합니다. 재현율 조건에 대한 친숙성을 위해 곡선 ft는 {{3{33}}}}.49(SD=0.27)의 평균 r2를 제공했습니다. 선형(평균 b1=10.52, SD {{10}}.80) 및 2차(평균 b2=− 47.11, SD=115) 계수는 둘 다였습니다. 유효, t(27)=2.08, p=0.05, d=0.39 및 t(27)=− 2.17, p=0 .04, d=− 0.41. 회상 없음 조건의 친숙성을 위해 ft는 평균 r2 0.39(SD{35}}.28)를 제공했습니다. Te 선형계수(b1=10.79, SD=30.30)는 유의한 추세를 보였으며, t(27)=1.88, p=0.07, d{ {46}}.36, 그리고 다시 2차 계수(b2=− 34.99, SD=83.4)가 유의미했습니다. t(27)=− 2.22, t{{57 }}.04, d=− 0.42.
또한 이러한 방정식을 FOK 데이터(x{0}} FOK 등급)에 적용하여 선형 연관에 대한 이전 초점을 넘어 메모리 판단과 탐색 사이의 관계를 탐색합니다. 재현 조건(평균 r2 =0.57, SD=0.27)이 있는 FOK에서는 유의미한 선형 계수(b1=27.14, SD=40.7)가 있었습니다. ), t(27){{10}}.53, p=0.002, d=0.67이지만 2차 계수는 유의하지 않았습니다(b{{16} } − 6.71, SD=116, t(27)=− 0.31, p=0.76, d=− 0.06). 마찬가지로 재현 조건이 없는 FOK(평균 r2 =0.59, SD=0.24)에서는 선형 계수가 유의미했습니다(b1=27.23, SD=40 ), t(27)=3.60, p=0.001, d=0.68이지만 2차 계수는 (b2=1.02, SD{가 아닙니다. {45}}), t(27)=0.05, p=0.96, d=0.009.
종합적으로, 이러한 결과는 항목이 매우 친숙할 때 정보 탐색이 최고조에 달하며 수치적으로 가장 높은 인지된 친숙도를 가진 항목에 대한 탐색 비율이 가장 높다는 것을 나타냅니다. 동시에, 유의미한 2차 구성요소는 인지된 친숙도(즉, 인지된 항목의 참신함)가 극도로 부족한 얼굴의 증가도 나타냈습니다. 이러한 U자형 관계는 FOK 경험 정도에 따라 선형적으로 호기심이 증가하는 FOK 조건에서는 나타나지 않았습니다. 우리의 결과는 이전에 보고된 메타인지 검색 경험과 후속 정보 검색 행동 사이의 연관성을 확장합니다(예: Ref.16). 여기에서 우리는 정보 검색에 대한 이러한 연결이 FOK 경험에 국한되지 않고 더 복잡한 관계이기는 하지만 주관적으로 경험한 자극 자체에 대한 친숙도에도 적용된다는 것을 보여줍니다.
실험 2
실험 1의 결과는 후속 친숙성 선호도를 높이는 검색 작업의 요소로서 회상 시도의 중요성을 지적하지만, 이러한 선호도 증가가 회상이 실패한 상황에서만 존재하는지 여부에 대해서는 언급하지 않습니다. 실험 1에 사용된 패러다임을 사용하면 성공적인 회상과 관련된 실험을 조사할 수 없었습니다. 왜냐하면 이러한 실험의 수가 매우 제한되어 있었기 때문입니다(얼굴 이름 쌍의 수가 많고 각 쌍의 노출 기간이 짧기 때문). 연구 단계). RPL 이론28,29에 따르면, 근본적인 메타인지 경험이 정보 격차가 추가 정보로 메워질 만큼 충분히 작다는 것을 나타내는 경우 실패한 회상은 호기심을 유발합니다. 실패한 회수 시도에 수반되는 강력한 FOK 경험은 해당 정보가 현재 접근 가능하지 않지만 격차 해소를 위해 쉽게 식별할 수 있는 범위에 있음을 나타냅니다.
이러한 추론에 따라 정보 검색에서 친숙도 선호도는 회상 시도가 실패했다는 주관적 인식에 결정적으로 달려 있다고 예측할 수 있습니다. 그러나 참가자는 회수 중에 접근할 수 없었던 콘텐츠에 대한 접근 이외의 이유로 정보를 찾을 수도 있다는 점을 고려하는 것이 중요합니다. 특히, 그들은 리콜 시도 중에 생성한 정보의 정확성에 대한 피드백을 얻기 위해 이러한 기회를 사용할 수도 있습니다. 이는 호기심이 불확실성을 줄이는 역할을 한다는 일반적인 개념과 지식 질문에 대한 답변에 대한 불확실성이 호기심을 유발할 수 있다는 구체적인 연구 결과와 일치합니다9,39. 이러한 관점에서 보면 관련 정보 생성에 성공했다는 인식이 특징인 회상 시도 후에도 정보 검색에서 친숙함 선호를 관찰할 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 실험 2에서는 인지된 회상 성공에 대한 메타인지 평가가 포함된 검색 작업을 사용하여 이러한 아이디어를 테스트했습니다.
우리는 얼굴 이름 연관성에 대한 학습을 강화하고 결과적으로 후속 기억 성공 확률을 높이기 위해 여러 연구 블록(그림 1b)을 사용했습니다. 인지된 회상 성공을 측정하기 위해 우리는 Tulving의 메타인지 기억-알기 절차의 수정된 버전을 사용했습니다40. 참가자는 각 얼굴 신호에 응답하여 세 가지 옵션 중 하나를 표시할 수 있습니다. 이름을 기억할 수 있는지("기억" 시도), 얼굴이 친숙하다고 느껴지더라도 이름을 기억할 수 없는지("친숙한" 시도), 또는 다음과 같은 세 가지 옵션 중 하나를 표시할 수 있습니다. 이름을 기억하지 못하거나 얼굴을 낯익은 것으로 인식하지 못합니다("낯선" 시도). 정보 검색의 친숙성 선호가 인지된 회상 성공 부족에 결정적으로 의존하는 경우, 친숙한 시도와 관련된 이름이 기억 시도와 관련된 이름보다 후속 탐색 단계에서 더 자주 선택될 것이라고 예측할 수 있습니다. 또는 회상 정확도 모니터링을 위한 피드백을 얻기 위해 친숙한 정보를 찾는 경우 친숙함 및 기억 실험의 항목이 비슷한 빈도로 탐색될 것으로 기대할 수 있습니다.
행동 양식
참가자들.
금전적 보상을 대가로 실험 2에 참여할 영어권 참가자 78명을 모집하는 데 온라인 채용 플랫폼 Prolifc(https://prolifc.co/)가 사용되었습니다. 기억 판단 단계에서 응답 유형에 변화가 있는지 확인하고 이러한 판단에 대한 후속 정보 검색 선택을 분석할 계획을 고려하여 각 응답에 대해 최소 5번의 시도를 제공한 참가자만 포함했습니다. 이 기준에 따라 우리는 15명의 참가자를 제외해야 했으며, 이들 모두는 5회 미만의 Remember 시도를 했습니다. 실험 1에 설명된 품질 관리 요구 사항을 충족하지 못한 4명의 참가자를 추가로 제외했습니다. 나머지 59명의 참가자(연령 범위 18~35세, M=24.60, SD=5.{ {16}})가 모든 분석에 포함되었습니다.
재료
실험 2의 자극물질과 무작위화 과정은 실험 1과 동일하였다. 그러나 이전 실험과 달리 탐색단계 이후 강제선택 인식기억 검사는 실시하지 않았으므로 104개만 실험에 사용되었다. 이전에 사용된 이름이 사용되었습니다(즉, 104개의 새로운 미끼 이름이 사용되지 않았습니다).
절차
실험 2에는 다음과 같은 변경 사항을 제외하면 실험 1과 유사한 패러다임이 포함되었습니다. 첫째, 연구 단계의 항목에 대한 노출은 3회 반복되었습니다(즉, 친숙한 얼굴 이름 쌍이 각각 3회 연구되었습니다). 이 수정은 회수 성공 가능성을 높이기 위해 도입되었습니다. 또한 이 실험에서는 미래 성능에 대한 FOK 판단이 필요하지 않았기 때문에 최종 강제 선택 인식 메모리 테스트는 없었습니다. 전체적으로 실험을 완료하는 데 약 30분이 걸렸습니다.
실험 2(그림 1b)의 가장 중요한 절차적 변화는 기억 판단 단계의 반응 구조와 관련이 있습니다. 이 단계에서 참가자들은 오래된 얼굴과 새로운 얼굴을 보여주고 관련된 이름을 기억해 보라고 요청했습니다. 그들은 기억/알기 과제와 유사한 형식으로 자기 주도적 판단을 제공하라는 지시를 받았습니다. 구체적으로 각 항목에 대해 참가자들은 '이름은 기억난다'(Remember), '이름은 기억나지 않지만 얼굴은 낯익다'(익숙하다), '기억나지 않는다'의 세 가지 선택지 중 하나를 표시할 수 있다. 이름도 얼굴도 낯설다'(낯설다). 실험 1과 달리 이 단계에서는 입력된 회상 응답이 필요하지 않았으므로 객관적인 회상 정확도를 평가할 수 없었습니다. 즉, 우리는 자체 보고된 회상 성공(Remember 응답을 통해)에 의존하고 이러한 시도를 인지된 회상 성공으로 지칭합니다. 다음 시험은 500ms ISI 후에 시작되었습니다. 실험 1에서와 마찬가지로 이 단계에는 처음에 연구된 52개의 얼굴과 52개의 새로운 항목이 모두 포함되었습니다. 완료 후 참가자는 탐색 단계로 진행되었습니다.
실험 1과 달리 탐색 단계는 Brooks et al.16이 사용한 구조를 따랐으며, 104개의 얼굴이 한 번에 하나씩 제시되었습니다. 참가자들은 관련 이름을 노출시키기 위해 최대 52개의 얼굴을 선택할 수 있었습니다. 104개의 얼굴 모두 이전에 기억 판단 단계에서 단서로 제시되었지만 연구 단계에서는 그 중 52개에 대해서만 관련 이름이 발견되었습니다. 이 중요한 작업 기능을 통해 친숙한 정보와 새로운 정보에 대한 선호도를 추정할 수 있습니다. 참가자가 주어진 얼굴 프롬프트에 대한 이름을 보도록 선택한 경우 얼굴 이름 쌍이 3초 동안 화면에 나타납니다. 이 간격이 지나면 또는 이름을 표시하지 않기로 선택한 경우 500ms ISI 후에 다음 얼굴이 나타납니다. 이 단계 전반에 걸쳐 참가자들에게는 아직 노출 가능한 얼굴 이름 쌍이 몇 개나 더 있는지에 대한 카운트다운도 표시되었습니다. 참가자가 최대 52개의 가능한 노출에 도달한 경우 나머지 정보 검색 선택 사항에 대해 '아니요'를 선택해야 했습니다. 탐색 단계 전이나 도중에 추가적인 향후 메모리 테스트에 대한 명시적인 언급은 없었습니다.
결과
수정된 Remember‑Know 작업에 대한 응답의 초기 검증입니다.
실험 2에서 연구 조작이 성공했는지 평가하기 위해 이전에 연구된 항목과 새로운 항목에 대한 기억 판단 단계의 반응 분포에 중점을 두었습니다(보충 표 S1). 우리는 이전에 연구된 얼굴이 본 적이 없는 얼굴에 비해 이름 회상과 친숙함을 증가시킬 것으로 기대했습니다. Shapiro-Wilk 테스트에서는 정규성 W(59)=0.94, p=0.01에서 상당한 편차가 있는 것으로 나타났습니다. 따라서 우리는 이전 시험과 새로운 시험에 대한 반응 유형을 비교하기 위해 비모수 Wilcoxon 부호 순위 테스트를 수행했습니다. 평균적으로 오래된 시도는 새로운 시도(M=5.39, SD{{15})보다 기억 또는 친숙함(M=38.04, SD=7.97)으로 더 자주 분류되었습니다. }.08), Z=6.68, p<0.001, as expected.
정보 탐색의 친숙성 선호에 대한 작업 요구의 영향.
우리는 먼저 참가자의 정보 탐색 행동에 친숙함 선호가 나타나는지 여부를 조사했습니다. 사용된 기억 판단 유형에 회상 시도가 필요하다는 점을 감안할 때 우리는 그러한 선호가 다시 존재할 것이라고 예측했습니다. 이전에 연구된 이름과 전혀 새로운 이름에 대한 탐색률의 차이로 계산된 평균 친숙도 선호도(M=9.09%, SD=32.91%)는 0, t(58)보다 훨씬 컸습니다. )=2.12, p=0.04, d=0.28은 정보 탐색이 실제로 익숙한 정보에 편향되어 있음을 나타냅니다.
인지된 회상 성공이 후속 정보 탐색에 미치는 영향.
실험 2의 주요 관심 질문, 즉 이름 회상이 성공적이라고 인식된 상황 간에 회상 시도에 의해 유발된 친숙성 선호가 다른지 여부를 탐색하기 위해 우리는 세 가지 각각에 대한 후속 정보 검색 빈도를 비교했습니다. 응답 옵션. Greenhouse-Geisser 보정을 사용한 반복 측정 ANOVA는 실제로 이러한 반응 옵션 간에 상당한 차이가 있음을 보여주었습니다(그림 4), F(1.42, 82.28)=6.15, p{{10} }.008, τp 2=0.096. Bonferroni 수정 사후 비교에서는 실험 1을 기반으로 예상한 대로 친숙한 시도(M=52.60%, SD=17.68%)와 관련된 이름이 익숙하지 않은 것과 관련된 이름보다 더 자주 검색되는 것으로 나타났습니다. 시도(M=36.34%, SD=22.60%), p<0.001. Critically, however, they were not sought significantly more often than those associated with Remember trials (M=47.26%, SD=30.25%), p=0.14. These post hoc comparisons also showed a trend that Remembers trials were associated with an increased frequency of subsequent information-seeking relative to Unfamiliar trials, p=0.07. Overall, these findings suggest that familiarity preferences in information-seeking following a recall attempt are not restricted to situations in which recall is perceived to be unsuccessful. Although other interpretations may hold, this result is compatible with the notion that familiarity preferences in information-seeking behavior can also be driven by a motivation to validate the accuracy of the information generated during a previous recall attempt.
실험 3
실험 1의 결과는 정보 탐색 행동에서 친숙함 선호가 최근 실패한 회상 시도의 결과일 수 있음을 보여줍니다. 실험 2의 결과는 이러한 선호가 회상 시도가 실패했다고 인식되는 상황에만 국한되지 않는다는 것을 보여줍니다. 이전에 연구한 얼굴에 대한 이름을 기억한 실험은 성공적으로 이 이름을 찾는 후속 경향으로 이어졌는데, 이는 기억에 실패했지만 해당 얼굴은 친숙한 것으로 인식된 실험이었습니다. 우리는 이러한 결과 패턴이 정보 격차를 메울 수 있는 정보의 정확성에 대한 불확실성의 정도와 호기심을 연결하는 프레임워크 내에서 해석될 수 있다고 제안합니다. 실험 3에서 우리는 인지된 회상 정확도 정도에 대한 메타인지 검색 경험이 후속 정보 검색 행동의 친숙도 선호와 어떻게 관련되어 있는지 더 자세히 조사함으로써 이 설명을 뒷받침하는 보다 직접적인 증거를 찾았습니다.
인식된 회상 정확도 정도를 조사하기 위해 우리는 완전히 추측했더라도 모든 시도에서 이름을 생성해야 하는 강제 회상 지침(예: Ref.42)과 함께 신뢰도 판단을 사용했습니다(그림 1c). 실험 1에서와 같이, 참가자들에게 이름 탐색을 위해 이전에 연구한 얼굴과 새로운 얼굴 중에서 선택하도록 요청함으로써 정보 탐색 행동에 대한 후속 친숙성 선호도를 조사했습니다. 호기심과 정보 격차의 크기를 연결하는 RPL 이론의 핵심 주장을 기반으로 우리는 역U 관계를 관찰하여 크거나 존재하지 않는 정보 격차를 채우는 데 필요한 정보가 필요한 정보보다 덜 자주 검색될 것으로 예상했습니다. 폐쇄에 가까운 간격을 메우기 위해(퀴즈 패러다임과 유사한 결과를 보려면 9,38 참조) 즉, 우리는 관련 이름에 대한 기억이 중간 수준의 신뢰도로 표현된 이전에 연구된 얼굴에 대한 후속 정보 검색 비율이 가장 높을 것으로 예상했습니다.
행동 양식
참가자들.
다시 한번, 온라인 모집 플랫폼 Prolifc(https://prolifc.co/)를 사용하여 금전적 보상을 대가로 실험 3에 참여할 영어권 참가자 49명을 모집했습니다. 모든 분석에는 24명의 참가자(연령 범위 18~33세, M=24.63, SD=4.25)의 데이터가 사용되었습니다. 19명의 참가자는 전체 규모에 걸쳐 신뢰 등급의 분포가 불충분하여 제외되었습니다(실험 1의 기준 참조). 실험 1에 설명된 제외 기준으로 인해 6명의 추가 참가자가 제외되었습니다.
재료
실험 3의 재료와 무작위화 절차는 실험 2에서 사용한 것과 동일했습니다.
절차.
실험 3은 실험 2에서 사용된 것과 유사한 패러다임을 포함했습니다(즉, 다음 변경 사항을 제외하고는 반복 프리젠테이션을 포함하는 연구 단계와 최종 강제 선택 인식 기억 테스트가 없습니다. 실험을 완료하는 데 약 45분이 걸렸습니다.
실험 3(그림 1c)의 가장 중요한 절차적 변화는 두 번째 단계의 기억 판단 시험의 구조 및 응답 형식과 관련이 있습니다. 실험 1의 회상 조건이 있는 FOK의 경우와 마찬가지로 각 시도는 자기 주도적 회상 시도로 시작되었습니다. 그러나 실험 1과 달리 참가자들은 이름의 일부이든 얼굴과 연관되어 기억하는 전체 이름이든 항상 서면 답변을 제공하라는 지시를 받았습니다(즉, 강제 회상에 참여하도록 요청 받았습니다42). 참가자들에게 어떤 정보도 기억할 수 없는지 추측하도록 요청했습니다. 참가자들은 입력을 마친 후 자기 주도적 신뢰도 판단을 진행하여 이름이나 부분 이름이 정확하다고 얼마나 확신하는지 6-포인트 리커트 척도(/'에서)로 평가하도록 요청받았습니다. 완전한 추측' ~ 6 매우 자신감'). 다음 시험은 500ms ISI 후에 시작되었습니다. 이전과 마찬가지로 이 단계에는 처음에 연구된 52개의 얼굴과 관련 이름이 전혀 연구되지 않은 52개의 새로운 항목이 포함되었습니다. 이 단계가 완료된 후 참가자는 탐색 단계로 진행되었습니다. 탐색 단계(이전에 연구한 얼굴과 새로운 얼굴 사이의 강제 선택 포함)의 시험 형식은 실험 1과 동일했습니다.
결과
신뢰 등급의 초기 검증
먼저, 우리는 참가자들이 입력한 강제 회상 시도에 따라 제공한 신뢰 등급이 타당성을 갖고 있는지 확인하려고 했습니다. 이를 위해 연구된 항목에 대한 평가를 새 항목에 대한 평가와 비교했습니다. 이전 얼굴과 관련된 회상될 정보가 3개의 연구 블록에서 발견되었지만 새로운 얼굴에 대해서는 결코 발견되지 않았음을 감안할 때 우리는 이전 얼굴에 대해 수반되는 신뢰도가 더 높을 것으로 예상했습니다. 실제로 이전에 연구한 항목(M=2.88, SD=1.02)에 대한 회상과 관련된 평균 신뢰도는 새로운 항목에 대한 평균 신뢰도(M=1)보다 훨씬 더 컸습니다. 75, SD=1.15), t(23)=5.59, p<0.001, d=1.04.
신뢰 등급의 타당성을 확인하기 위해 우리가 사용한 두 번째 방법은 객관적으로 잘못된 응답을 가진 실험과 객관적으로 올바른 회상 응답을 가진 실험을 비교하는 것이었습니다. 강제 회상 응답은 참가자가 올바른 이름이나 성 또는 둘 다를 입력한 경우 올바른 것으로 채점되었습니다. 즉, 제공된 모든 정보가 정확하지 않은 경우에만 응답이 잘못된 것으로 간주되었습니다. 우리는 약간의 변형이라도 철자 오류를 허용했으며 발음은 여전히 매우 유사합니다. 우리는 객관적으로 정확한 회상된 이름이 잘못된 이름보다 더 큰 주관적 자신감을 갖게 될 것이라고 기대했습니다. Shapiro-Wilk 테스트에서는 정규성 W(24)=0.89, p=0.01에서 상당한 편차가 있음을 보여 주었으며 이에 따라 비모수 Wilcoxon 부호 순위 테스트를 수행하여 비교했습니다. 평균 신뢰 등급. 실제로, 정확하게 기억된 이름(M=4.57, SD=0.67)의 신뢰도 등급은 잘못된 시행(M=1.63, SD=0.47), Z=4.29, p<0.001. While only a minority of names were recalled correctly (M=20.10%, SD=18.23%) it must be noted that participants had only studied half of the face-name pairs presented in this phase. Together these results suggest that there is validity in the subjective confidence ratings provided by participants after their forced recall attempt.
정보 탐색의 친숙성 선호에 대한 작업 요구의 영향.
자신감과 정보 추구 행동 사이의 관계를 조사하기 전에, 우리는 필요한 회상 시도 후에 새로운 얼굴과 비교하여 이전에 연구된 이름과 관련된 이름에 대한 정보 추구 행동의 증가를 관찰할지 여부를 조사했습니다. 이는 이전 실험 결과를 재현한 것입니다. 정규성 W(24)=0.91, p=0.03에서 상당한 편차가 있다는 점을 고려하여 Wilcoxon 부호 순위 테스트를 수행했습니다. 이전에 연구된 정보와 새로운 정보에 대한 탐색 빈도의 차이(M=27.56%, SD=53)에 의해 계산된 바와 같이 다시 한 번 상당한 친숙성 선호도가 있었습니다(빈도는 보충 자료 참조). 31%), Z=2.23, p=0.03.
후속 정보 검색에 대한 주관적인 검색 경험의 영향.
실험 3의 주요 관심 질문을 해결하기 위해 우리는 먼저 신뢰도 등급과 정보 검색 선택 간의 관계, 두 번째로 신뢰도 등급과 친숙도 선호도 간의 관계를 탐색하는 두 가지 분석을 수행했습니다. 이 두 가지 분석 중 첫 번째 분석에서는 1에서 6까지의 신뢰 등급을 0에서 1까지 범위로 조정하고 Eq. (2) 각 참가자의 데이터에 개별적으로 접근합니다.
정보 탐색 비율=b0 + b1 × c + b2 × c × (1 − c) (2)
이 방정식에서 c는 재조정된 신뢰 등급입니다. 그런 다음 각 참가자에 대한 적합 방정식에서 추출된 매개변수 추정값에 대한 추론 통계를 수행했습니다. 이는 실험 1의 절차를 반영합니다. 평균적으로 모델은 0.65(SD=0.29)의 r2를 제공했습니다. 예측한 대로 신뢰도와 정보 탐색 사이에는 2차 관계가 있었는데, 2차 계수(b2=49.41, SD=121.2)가 약간 유의미했기 때문에 t(23){{ 12}}.00, p=0.058, d=0.41. 또한 중요한 선형 계수(b1= 18.76, SD =43.03), t(23)=2.14, p=0.044, d{도 있었습니다. {27}}.44. 이 결과(그림 5a)에서 알 수 있듯이 참가자의 관련 정보를 찾는 경향은 이전 회상 시도에서 생성된 이름의 정확성에 대해 중간 수준의 확신을 가질 때 최고조에 달했습니다. 신뢰도가 낮은 항목과 높은 항목에 대해 정보 검색이 상당히 적었습니다.
자신감과 정보 탐색 사이의 관계가 친숙성 선호도에 동기를 부여하는지 여부를 평가하기 위해 각 참가자의 각 신뢰 수준에 대한 친숙성 선호도를 반영하는 차이 점수를 계산했습니다. 이 점수는 Eq.와 같이 계산되었습니다. (3), 친숙도 - 신규성 차이 측정=(3)
여기서 FR은 주어진 신뢰 수준에서 재연구된 친숙한 시도의 수를 나타내고, NR은 동일한 신뢰 수준에서 재연구된 새로운 시도의 수를 나타내며, T는 이 신뢰 수준에서 총 시도 수를 나타냅니다. 우리는 각 참가자에 대해 이러한 측정값을 얻어 이를 Eq. (4) 여기서 c는 다시 조정된 신뢰 수준입니다.
친숙도 - 참신함 차이 측정=b0 + b1 × c + b2 × c × (1 − c) (4)
우리는 추론 통계를 사용하여 이러한 선호도가 중요한 2차 관계에 의해 주도되었는지 여부를 평가했습니다. 평균적으로 이 모델은 0.54(SD=0.29)의 r2를 제공했습니다. 다시 한번, 결과는 유의미한 2차 계수(b2=45.78, SD=106.8), t(23)=2.10, p=0가 있음을 보여줍니다. .047, d=0.43. 앞선 분석과 마찬가지로 선형계수(b1=26.29, SD=29.60), t(23)=4.35, p도 유의미하게 나타났습니다.<0.001, d=0.89. Participants' preference to seek familiarity peaked with a confidence of 5 (Fig. 5b), which is reflected in the quadratic relationship of the fitted curve. Overall, results from these analyses demonstrate that subjective confidence is related to subsequent information-seeking and that this retrieval experience shapes the familiarity preferences we observed in this experiment.
논의
참신함이 호기심의 핵심 원천이고 더 나아가 정보 추구 행동의 주요 동인이라는 개념은 심리학과 신경과학에서 광범위한 경험적 지지를 받았습니다(리뷰는 참고문헌 13,20,21,38 참조). 그러나 최근 연구에서는 일부 상황, 특히 최근 기억력 테스트를 따를 때 정보 추구 행동의 친숙성 선호도가 관찰될 수 있다는 증거를 제시했습니다. 여기에서는 정보 검색에서 후속 친숙성 선호를 유도할 수 있는 기억 작업의 중요한 검색 요소를 식별하기 위해 세 가지 실험을 수행했습니다. 실험 1에서 우리는 회상할 수 없는 정보에 대한 후속 친숙성 선호를 유도하는 데 있어서 명시적으로 실패한 최근 회상 시도의 중요한 역할을 입증했습니다. 실험 1의 결과는 회상 당시의 미래 성능에 대한 예측이 중요한 요소라는 제안을 뒷받침하지 못했습니다. 그러한 예측을 요구하는 FOK 판단은 그렇지 않은 친숙성 판단과 비교 가능한 선호도를 유도했습니다. 더욱이, 두 가지 유형의 판단에 대한 검색 경험은 후속 정보 검색에서 해당 선호도를 예측했습니다. 실험 2의 결과는 최근 회상 시도가 후속 친숙성 선호에 미치는 영향이 회상이 실패했다고 인식되는 상황에만 국한되지 않는다는 것을 보여주었습니다. 우리는 또한 주관적으로 인식된 회상 성공과 관련된 정보 탐색 후속 시험에서 그러한 선호도를 관찰했습니다. 마지막 실험에서 우리는 회상 중에 생성된 정보의 정확성에 대한 신뢰가 핵심 요소이며, 중간 정도의 신뢰도가 정보 검색에서 가장 높은 후속 친숙성 선호로 이어진다는 것을 보여주었습니다. 전반적으로, 이러한 발견은 정보 추구 행동의 참신함 선호가 편재적이지 않으며 이 행동이 최근 관련 검색 시도를 따를 때 친숙함이 참신함을 능가할 수 있다는 생각을 뒷받침하는 새로운 증거를 제공합니다. 우리의 결과는 검색에 대한 특정 작업 요구와 메타인지 검색 경험이 그러한 친숙성 선호도의 중요한 결정 요인임을 시사합니다.
현재 연구의 결과는 정보 격차를 메우기 위해 정보 추구 동기를 부여하는 역할을 강조하는 상태 호기심의 이론적 틀 내에서 이해될 수 있습니다. 회상 시도와 해당 메타인지 검색 경험은 그러한 정보 격차의 크기를 식별하고 평가하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 생각됩니다. 결과적으로 폐쇄에 대한 귀중한 지침을 제공할 수 있습니다. 특히 관련성이 높은 RPL 이론은 실패한 회상이 지식의 기존 격차를 지적하려고 시도할 때 메타인지 검색 경험을 기반으로 결정된 바와 같이 격차를 가장 쉽게 해소할 수 있는 정보에 대한 후속 호기심이 가장 높다고 제안합니다. 우리는 RPL 프레임워크를 직접 테스트하지는 않았지만 이론적으로 안내되는 방식으로 정보 검색의 친숙도 선호도에 대한 우리의 결과를 해석할 수 있습니다.
실험 1에서는 기억 테스트에서 회상 시도에 대한 명시적인 요구 사항이 이 요구 사항이 없는 테스트와 비교할 때 친숙한 정보에 대한 후속 선호도를 높이는 것으로 나타났습니다. 이러한 판단은 자발적인 회상 시도를 포함할 가능성이 FOK 판단보다 낮을 수 있다는 점을 고려하면 이 발견은 친숙도 평가에 특히 중요합니다. RPL 프레임워크에 따르면 실패한 회상 시도는 호기심을 유발하는 데 매우 중요합니다. 이 시도의 결과는 정보 격차가 존재하는지 여부에 대한 증거를 제공하기 때문입니다29. 실제로 실험 1의 대부분의 실험에서 회상 시도는 궁극적으로 실패한 것으로 간주되었습니다. 그러나 실험 2에서 우리는 회상 시도 후 친숙성 선호가 회상이 실패했다고 인식될 때 발생할 뿐만 아니라 주관적으로 인식된 성공이 있을 때에도 관찰될 수 있음을 입증했습니다. 언뜻 보면 이 결과는 친숙도 선호도가 최근에 경험한 정보 격차43와 연관되어 있다는 개념과 충돌하는 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 친숙성 선호도가 최근 회상 시도에서 생성된 정보의 정확성에 대한 피드백을 찾는 경향을 반영할 수 있다는 점을 고려하면 그러한 격차에 관해 해석할 수 있다고 제안합니다. 이러한 관점에서 볼 때, 회상 중에 생성된 답변의 불확실성 정도는 인지된 정보 격차의 크기를 나타내며, 답변에는 상대적으로 높은 불확실성이 수반되며 이는 지식의 인지된 격차가 더 크다는 의미입니다. 실제로, 퀴즈 패러다임에서 호기심의 결정 요인을 조사한 최근 연구에서 Singh과 Manjaly는 누락된 정보의 양이 동일한 경우에도 불확실성의 정도에 직접적인 반응으로 호기심과 정보 탐색 행동이 증가한다고 보고했습니다. 현재 연구 중 3개에서는 정보 검색 시 친숙도 선호도가 우리가 사용하는 행동 패러다임의 불확실성과 연결될 수 있다는 개념을 뒷받침하는 증거가 공개되었습니다. 구체적으로 우리는 강제 회상 시도 중에 생성된 답변에 대한 신뢰도와 이후에 관련 정보 검색 행동에 참여할 가능성 사이에 역U자형 관계를 관찰했습니다.
실험 전반에 걸쳐 우리는 정보 검색에서 친숙함 선호가 다양한 종류의 메타인지 검색 경험(FOK, 친숙함, 자신감)과 관련이 있음을 입증했습니다. 실험 1에서는 FOK가 높고 친숙도 등급이 높을수록 친숙한 정보에 대한 후속 정보 검색이 더 많아졌습니다. 실험 3에서는 중간 신뢰도로 회상된 정보에 대해 이러한 선호도가 가장 두드러졌습니다. 이러한 각각의 메타인지적 검색 경험은 정보 격차의 크기를 추정한 것으로 이해될 수 있습니다. 이러한 관점에서 볼 때 우리의 결과는 일반적으로 RPL의 핵심 개념, 즉 정보 격차가 최적의 크기(즉, 닫힐 수 있다고 판단될 만큼 충분히 작은 범위)일 때 호기심이 최고조에 달한다는 것과 호환됩니다. 그러나 그들은 또한 이 최고점이 검색 경험의 종류에 따라 다를 수 있다고 제안합니다.
정보 검색에서 가장 강한 친숙함 선호가 중간 수준의 회상 신뢰도와 연관되어 있지만 가장 높은 수준의 FOK 및 친숙한 느낌과 연관되는 이유는 무엇입니까? 한 가지 가능성은 실험 전반에 걸쳐 서로 다른 인코딩 조건으로 인해 얼굴 이름 연관에 대한 기억 성능의 차이가 발생하고 이로 인해 인지된 정보 격차의 크기가 달라졌다는 것입니다. 실험 2와 실험 1에 대한 우리의 연구 결과를 비교하면 여러 연구 블록을 도입하면 이름 회상이 성공적으로 인식되는 더 많은 실험이 출현하게 된다는 것을 알 수 있습니다. 실험 3도 여러 연구 블록을 사용했기 때문에 회상에 대한 신뢰도가 높은 시험은 인지된 정보 격차와 관련이 있는 반면 중간 신뢰도는 최적의 크기의 정보 격차가 있는 상황을 특징으로 합니다. 대조적으로, 실험 1에 포함된 단일 연구 블록은 직접 조사했을 때 회상에서 성공을 인지한 매우 적은 수의 시도로 이어졌습니다. 따라서 FOK가 높은 대부분의 임상시험과 강한 친밀감을 가진 임상시험은 실패한 회상 시도의 결과에 따라 주목할만한 정보 격차와 연관될 것으로 예상할 수 있습니다.
회상 자신감, FOK 경험 및 친숙한 느낌은 현상학적 특성에서도 모두 뚜렷하다는 점에 유의해야 합니다(리뷰는 37,44,45 참조). 현상학의 이러한 차이는 정보 격차의 크기를 추정하는 데 기술된 차이와 결과적으로 그것이 생성하는 호기심의 정도와 연결될 수 있습니다. 이 맥락에서 중요한 차이점은 실험 3에서 조사된 자신감은 회상 시도 중에 성공적으로 생성된 정보에 대한 메타인지 경험인 반면, 실험 1에서 조사된 FOK는 정보의 (미래) 인식에 대한 메타인지 경험을 반영한다는 것입니다. 일반적으로 실패한 리콜과 관련이 있습니다37. 마찬가지로 FOK와 친숙도 간에는 서로 다른 중요한 특성이 있습니다(예: Refs.37,46). 실험 1에서 시행된 친숙도 판단에는 자극 자체(예: 이 경우 얼굴)의 노출 내역에 대한 성찰이 필요합니다. 대조적으로 FOK 판단은 그러한 자극과 관련된 정보(예: 자극의 이름)에 대한 반성을 요구합니다. 작업 요구 사항의 이러한 차이는 후속 정보 검색에 대한 판단된 친숙도의 관계가 2차 항을 도입하여 수학적으로 가장 잘 포착된 반면, 실험 1의 FOK 조건에 대한 이러한 관계를 포착하는 데 선형 항이 충분했던 이유를 설명할 수 있습니다. 적당히 친숙한 자극에 비해 새로운 것으로 인식된 자극에 대한 정보 탐색의 증가는 이 이차 구성요소에 반영되며, 이는 많은 이전 연구에서 관찰된 참신함 선호 유형을 반영할 수 있습니다(서론에서 검토한 대로). 그럼에도 불구하고, 가장 높은 수준의 친숙도가 수치적으로 가장 높은 후속 정보 검색 비율과 연관되어 있다는 우리의 관찰은 범주형 응답의 사용을 기반으로 친숙하다고 판단된 항목을 찾는 경향이 있음을 보여주는 실험 2의 결과와 수렴됩니다. 중요한 관련 정보를 회상할 수 없을 때 새로운 것으로 판단되는 항목보다 더 자주 발생합니다.
친숙성 선호에 대해 조사한 두 번째 작업 요소는 메모리 작업이 미래 성능에 대한 예측을 요구하는지 여부였습니다. 우리는 정보 격차 해소에 대한 예측 행위가 호기심을 증가시킬 수 있음을 보여주는 교육 문헌의 작업을 기반으로 이 요소를 고려했습니다. 현재 행동 패러다임의 맥락에서 이 문제를 해결하기 위해 우리는 실험 1의 검색 단계에서 사용된 기억 작업의 특성을 조작했습니다. 특히 FOK 판단과 친숙도 판단 후 친숙도 선호도를 비교했습니다. 각각 미래의 성과에 대한 예측. 우리의 결과는 정보 탐색의 후속 친숙성 선호가 이 작업 조작에 의해 영향을 받지 않는다는 것을 보여주었습니다. 대신, 우리는 두 가지 유형의 기억 판단에 대한 등급별 검색 경험의 변화가 이후의 친숙도 선호도와 비슷한 관계를 보여준다는 것을 발견했습니다. 비판적으로, 교육 연구에서 호기심에 대한 예측의 효과는 그러한 예측이 관련 지식 격차를 강조하는 데 있을 수 있는 역할과 관련하여 해석되었습니다31. 우리는 현재의 실험 설정에서 친숙도 판단과 같은 예측을 요구하지 않는 기억 테스트 조건조차도 지식의 격차에 대한 주관적인 인식을 유발할 수 있다고 주장했습니다. 이를 뒷받침하는 가장 관련성이 높은 증거는 실험 1에서 친숙도 판단과 함께 회상을 조사한 조건의 결과에서 비롯됩니다. 여기서 명시적 회상 시도가 대부분의 실험에서 실패한 것으로 간주된 경우, 우리는 명확한 선호도를 입증했습니다. 친숙한 정보가 등장하고 이는 식별된 정보 격차의 크기와 관련이 있기 때문입니다. 종합해보면, 이러한 연구 결과는 예측이 호기심을 증가시키는지 여부는 지식 격차를 강조할 수 있는 다른 상황적 요인이 이미 작용하고 있는지 여부에 달려 있음을 시사합니다.
마지막으로, 현재 연구에서는 선택된 이름에 대한 액세스를 제공하는 탐색 단계에서 친숙도 선호도를 조사하기 위해 두 가지 서로 다른 작업 형식을 사용했습니다. 실험 1과 3에서는 각 시험마다 한 쌍의 얼굴이 제시되었으며 참가자는 처음에 이름을 연구한 친숙한 얼굴과 이전에 본 적이 없는 새로운 얼굴 중에서 선택해야 했습니다. 대조적으로, 실험 2에서는 참가자들에게 해당 이름에 대한 정보를 찾을 수 있는 시도 횟수가 제한된 조건에서 이전에 연구된 얼굴과 새로운 얼굴을 개별적으로 제시하도록 요청했습니다. 우리는 이 현상의 견고성을 보여주는 두 탐색 형식 모두에서 최근 메모리 테스트 중에 검색 경험에 의해 형성되는 친숙도 선호도를 관찰했습니다. 따라서 이러한 결과는 정보 탐색 행동의 참신함 선호가 어디에나 존재하지 않는다는 우리의 더 넓은 결론에 대한 추가적인 뒷받침을 제공합니다. 종합적으로, 우리의 연구 결과는 정보 탐색 행동이 이전에 학습된 정보에 대한 상당한 격차가 확인된 검색 상황에 뒤따를 때 친숙함이 참신함을 능가할 수 있다는 견해를 지지한다고 주장합니다.
데이터 가용성
현재 연구 중에 생성 및/또는 분석된 데이터 세트는 합당한 요청이 있을 경우 교신 저자에게 제공됩니다.
참고자료
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