Method

Pentru a manipula procesul de compresie în sarcina noastră de span, am limitat informațiile relaționale într-un set de stimuli vizuali de bază (cum ar fi formele colorate), folosind culori simple și forme simple. Mai precis, am folosit liste de stimuli vizuali, categorizabili, tridimensionali artificiali, cu caracteristici discrete cu două valori/Boolean pentru formele, dimensiunile și culorile prezentate în Figura Figura1.1. Pentru un set tridimensional dat, am selectat seturi cu stimuli cu cea mai mică informație relațională, o manipulare care a fost presupusă a preveni chunking-ul. Să ilustrăm cu setul tridimensional de obiecte: . Un subansamblu compresibil de patru obiecte ar fi: , deoarece dimensiunea de culoare este suficient de diagnostică pentru a discrimina obiectele negre de obiectele albe. O listă de stimuli bazată pe acest subset oferă posibilitatea de a recodifica secvența folosind regula simplă „negru”. Secvența , în care ordinea contează, poate fi descrisă printr-o regulă simplă care utilizează caracteristica „negru” (pentru a recodifica întregul subset, indiferent de ordine) și ordinea „pătrat-triunghi”, care poate fi combinată cu o descriere „mare-primul” în cadrul fiecărei forme. În schimb, un subset de obiecte mai puțin compresibil ar fi: . Eterogenitatea acestor patru obiecte care face ca structura categoriei să fie complexă poate fi măsurată prin dificultatea de comprimare a informațiilor, ținând cont de dificultatea de recodificare a stimulilor într-o reprezentare mai compactă (Feldman, 2000). Cu alte cuvinte, nu există o regulă simplă, ierarhică, care să explice succesiunea de forme/culori din acest subset. Seturile de categorii mai omogene produc o sarcină informațională mai mică și, ca atare, sunt mai compresibile și pot fi ușor recodificate (sau „chunked”) pentru a facilita reamintirea (Chekaf et al., 2016). Pentru a rezuma, figura Figura Figura11 (jos) arată două diferențe între chunkable și non-chunkable. (1) Listele „chunkable” pot fi descrise cu un număr total mai mic de caracteristici, ȘI (2) listele „chunkable” sunt aranjate într-o ordine serială care permite ca compresibilitatea să fie descoperită cu ușurință (Mathy & Feldman, 2009).

În continuare, vom numi secvențele omogene compresibile simple „chunkable” și secvențele complexe „non-chunkable” (sau „less-chunkable” când este mai convenabil). Motivul pentru care procedăm astfel este că presupunem că (1) capacitatea este de aproximativ 3 sau 4 chunks și (2) creșterile de performanță pentru listele mai compresibile nu rezultă dintr-o modificare a capacității de chunk (a se vedea Cowan, Rouder, Blume, & Saults, 2012), ci dintr-o creștere efectivă a dimensiunii chunks. Chiar dacă performanța rezultă uneori din asociații gradate între elemente mai degrabă decât din bucăți discrete, vocabularul chunk exprimă în mod convenabil valoarea creșterii performanței cu liste mai compresibile. În consecință, au fost construite patru condiții: o sarcină de span simplă care utilizează materiale fragmentabile, o sarcină de span complexă care utilizează materiale fragmentabile, o sarcină de span simplă care utilizează materiale necomprimabile și o sarcină de span complexă care utilizează materiale necomprimabile.

Am prezis că sarcina de span simplă ar putea avea un efect benefic asupra reamintirii doar atunci când o parte din informații ar putea fi recodificate, în timp ce un astfel de beneficiu nu ar putea apărea atunci când nicio informație (sau puține informații) nu ar putea fi recodificate. Dimpotrivă, o sarcină complexă de span nu oferă nicio oportunitate de a recodifica modelele regulate în condiția chunkable, deoarece atenția este direcționată în altă parte în timpul sarcinii de procesare intercalată. Prin urmare, am prezis o interacțiune între sarcină și compresibilitate, susținând doar un span mai mare pentru sarcina de span simplu în condiția chunkable. Pentru a testa mărimea interacțiunii, am planificat să efectuăm o analiză Bayesiană pentru a compara cantitatea de materiale fragmentate în cele patru condiții și, în special, folosind un scor de fragmentare care reflectă cantitatea de materiale fragmentate în sarcina de span simplu și în sarcina de span complex. O interacțiune puternică ar trebui să fie susținută de un scor de chunking mai mic pentru sarcina complexă.

Participanți. Nouăzeci și patru de studenți (M = 23 de ani, sd = 5,3) înscriși la Universitatea Côte d’Azur s-au oferit voluntar să participe la experiment. Estimarea mărimii eșantionului a fost calculată pe baza diferenței observate în studiul nostru anterior pentru proporția de corectitudine între condiția cu cele mai multe fragmente și condiția cu cele mai puține fragmente. Am obținut 75 < N < 105, în funcție de η variind între 0,40 și 0,55, 0,55 fiind valoarea obținută în studiul nostru anterior, pentru o putere de 0,80.

Stimuli. Stimulii noștri au variat în funcție de trei dimensiuni cu două valori/Boolean (formă, mărime și culoare, cele trei dimensiuni utilizate în mod obișnuit de cercetătorii în domeniul învățării categoriale pentru a construi seturi canonice de stimuli; Love & Markman, 2003). Am folosit doar două valori per dimensiune în cadrul fiecărui proces (Figura (Figura1,1, jos). Pentru fiecare încercare, o combinație aleatorie de două forme (dintre cele opt forme diferite), două culori (dintre cele opt culori diferite) și două dimensiuni a format un set de opt obiecte posibile. Am restrâns dimensiunea dimensiunii la două valori diferite (mare vs. mică, adică 280 × 280 pixeli vs. 140 × 140 pixeli) pe liste, deoarece participanții au avut probleme în identificarea valorilor intermediare în timpul pretestelor noastre. Utilizarea a opt forme, opt culori și două dimensiuni a fost suficientă pentru a genera 1568 de seturi posibile de opt obiecte, ceea ce a limitat interferența proactivă între încercări (o combinație eșantionată de caracteristici este prezentată în figura Figura Figura1,1, sus).

Participantul nu știa dinainte care dintre dimensiuni va fi cea mai relevantă pentru procesul de categorizare. Valorile dimensiunilor au fost alese aleatoriu pentru fiecare dintre listele prezentate, astfel încât să varieze combinațiile posibile de dimensiuni (forme, mărimi și culori) între liste, păstrând în același timp aceeași structură a categoriilor (prezentată în Figura Figura Figura1).1). S-a presupus că probabilitatea ca un participant să întâlnească două seturi identice de caracteristici între două liste în timpul experimentului este foarte mică.

Procedură. Experimentul a fost un design 2 × 2 în interiorul subiectului. Fiecare participant a încercat toate cele patru blocuri (sarcina de span simplu chunkable, sarcina de span simplu non-chunkable, sarcina de span complex chunkable, sarcinile de span complex non-chunkable), a căror ordine a fost contrabalansată între participanți (adică, 24 de ordine posibile; 96 de participanți au fost necesari pentru a echilibra perfect designul). Fiecare bloc a cuprins mai multe liste de stimuli, iar reamintirea a avut loc după fiecare listă. Participanții au fost informați că li s-a cerut să memoreze, în ordinea corectă, fiecare listă de stimuli. O listă de stimuli (de exemplu, un pătrat albastru mic și un pătrat albastru mare) a fost aleasă dintr-o combinație aleatorie de două forme (de exemplu, toți stimulii rezultați din combinația de obiecte mici vs. mari, albastre vs. roșii și pătrate vs. cercuri). Stimulii dintr-o anumită secvență au fost afișați în serie în centrul ecranului timp de o secundă fiecare (de exemplu, pentru o listă de doi stimuli, un pătrat albastru mic urmat de un pătrat albastru mare). Dificultatea fiecărei secvențe a fost estimată urmând metrica de compresibilitate descrisă de Chekaf et al. (2016) și bazată pe Feldman (2000). Această metrică utilizează pur și simplu formule normale disjunctive (o listă disjunctivă de conjuncție a caracteristicilor) pentru a calcula numărul minim de caracteristici care reduc listele de obiecte necomprimate (care enumeră textual toate caracteristicile obiectelor constitutive din cadrul listelor).

După ce lista de obiecte a fost prezentată, ecranul de răspuns a arătat întregul set de opt obiecte din care a fost selectat subsetul. Ecranul de răspuns a afișat în poziții determinate aleatoriu opt opțiuni de răspuns: cei k stimuli care urmau să fie rechemați și cele 8 – k obiecte distractoare rămase. Participanților li s-a cerut să își amintească lista de obiecte și să reconstruiască ordinea acestora. Participantul a făcut selecții dând clic pe obiecte pentru a reaminti elementele în ordinea corectă. Această procedură de reamintire este similară cu cea a sarcinii de raportare în serie a memoriei vizuale pe termen scurt (Avons & Mason, 1999; Smyth, Hay, Hitch, & Horton, 2005). Stimulii au fost subliniați cu ajutorul unei bare albe atunci când utilizatorul a făcut clic pe ei. Nu a existat nicio constrângere de timp pentru reamintire. Participantul putea trece la următoarea secvență apăsând pe bara de spațiu.

Cele 8 – k obiecte distractoare rămase în ecranul de test ne-au permis să calculăm corect compresibilitatea. De exemplu, pentru proba #14nc prezentată în figura Figura Figura1,1, ecranul de reamintire a inclus un triunghi verde mare, un triunghi violet mic, un cerc verde mic și un cerc violet mare ca obiecte noi, în plus față de cei patru stimuli (triunghi violet mare, triunghi verde mic, un cerc violet mic și un cerc verde mare). Proba #14c prezentată în Figura Figura11 a inclus cele patru obiecte roșii în plus față de cei patru stimuli albaștri. Compresibilitatea memoriei a fost, prin urmare, corelată în mod intenționat cu cerințele de recuperare ale proceselor. Urmând exemplul anterior, obiectele noi din procesul #14nc sunt, în mod logic, mai interferente cu memoriile, deoarece caracteristicile momelilor se suprapun cu cele ale stimulilor care urmează a fi rechemați. În schimb, momelile roșii ar putea fi mai puțin confuze cu obiectele de stimulare albastre din #14c. Deoarece „albastru” este o descriere simplă a memorandumurilor, categoria opusă este în mod necesar, de asemenea, simplă (adică, „roșu”). Faptul că fiecare descriere și complementul său au aceeași complexitate este denumit în general paritate.

Listele au fost afișate folosind o prezentare ascendentă a lungimii (lungimea a variat progresiv de la 1 la 8 elemente), ca în cazul intervalelor de cifre utilizate în testele neuropsihologice. Lungimea de probă 1 a fost utilizată doar ca încălzire. De exemplu, experimentul nostru a folosit același număr de repetări pe lungime ca și intervalul de cifre din WISC sau WAIS. Un bloc s-a oprit automat după patru erori în cadrul unei anumite lungimi de listă (o eroare a fost pur și simplu incapacitatea participantului de a reaminti secvența în întregime în ordine perfectă). Participanților li s-au dat patru încercări pentru fiecare lungime L. Aceștia au fost, de asemenea, informați că primele trei încercări din fiecare bloc vor fi tratate ca încercări de practică și apoi vor fi eliminate din analiză. După această încălzire, au fost patru încercări pentru fiecare lungime de listă în fiecare condiție.

Când sarcina a fost o sarcină de span simplu, a existat un interval de 500ms între elemente. Atunci când sarcina a fost o sarcină complexă de span, am folosit procedura sarcinii operation span (OS). În OS, participanților li se cere să efectueze operații matematice între elementele de memorie (a se vedea Conway et al., 2005; Kane et al., 2004). O ecuație a fost afișată pe ecran (de exemplu, „7 + 2 = 10”) înainte de a fi prezentat fiecare element de reținut (ecuațiile au fost citite în liniște). Participantul a avut la dispoziție trei secunde pentru a judeca ecuația făcând clic pe un buton (adevărat sau fals), înainte ca următorul element să fie afișat. Ecuația a dispărut după ce participantul a dat un răspuns, chiar înainte de a fi afișat următorul element. Această sarcină de procesare intercalată a fost gândită pentru a împiedica participanții să facă chunking în mod liber.

Pentru intervalul simplu necompresibil, pentru o anumită lungime a listei, listele cele mai incompresibile au alternat cu listele mai puțin incompresibile; în caz contrar, chunking-urile ar fi prezentat prea multă similaritate de-a lungul experimentului. De exemplu, în figura Figura Figura1,1, proba #10nc prezintă setul de trei obiecte cel mai incompresibil, cu o primă diferență de 2 caracteristici (mărime și culoare, între pătratul mic alb și pătratul mare negru) urmată de o a doua diferență de 2 caracteristici (mărime și formă, între pătratul mare negru și triunghiul mic negru), în timp ce proba #9nc prezintă un set de 3 obiecte mai puțin incompresibil, ordonat folosind o diferență de 3 caracteristici urmată de o diferență de 2 caracteristici pentru a face procesul de chunking mai dificil. Distanța inter-elemente (numărul însumat de diferențe de caracteristici între obiecte) este convenabilă pentru a descrie relațiile dintre caracteristici, dar Feldman (2000, 2003) descrie mai precis modul în care caracteristicile pot fi redescrise pentru a comprima suma de informații din fiecare set de obiecte (procesul de comprimare nu este întotdeauna legat de distanța inter-elemente). De exemplu, „pătrat alb mic, pătrat negru mic” poate fi redus la două caracteristici („pătrat mic”), în timp ce „pătrat alb mic, triunghi negru mare” nu poate fi redus la mai puțin de șase caracteristici. Aici, de exemplu, descrierea generală a celor trei obiecte din proba #9nc necesită o expresie logică minimă de 5 caracteristici, în loc de 8 caracteristici pentru #10nc; a se vedea (Feldman, 2003). Această măsură a compresibilității servește aici doar pentru a prezice capacitatea de fragmentare a unui set de categorii (ordinea exactă, cum ar fi „primul alb”, necesită încă o informație în plus în contextul experimental). În general, toate structurile categoriale de o anumită lungime au fost alese pentru a fi mai puțin compresibile în condiția de non-chunkable decât în condiția de chunkable.

Scoring. Pentru a calcula o estimare a span-ului în fiecare condiție, s-a punctat o valoare de 0,25 pentru fiecare raportare în serie perfect corectă a tuturor elementelor de memorie în cadrul unui proces.2 De exemplu, un participant care își amintește doar 3 din 4 secvențe ale unui obiect ar primi un span de 0,75, dacă ar eșua total pentru secvențe mai lungi. Atunci când un subiect a obținut 4, 4 și 3 încercări corecte la lungimile 1, 2 și, respectiv, 3, atunci span-ul a fost egal cu (4 + 4 + 3)/4 = 2,75. Atunci când un subiect a obținut 4, 3 și 2 încercări corecte la lungimile 1, 2 și respectiv 3, atunci intervalul a fost egal cu (4 + 3 + 2)/4 = 2,25.

.