類似性判断の収集と分析のための心理物理学パラダイム

人間は、物体認識、ナビゲーション、環境に関する推論など、幅広いタスクを実行するために、入ってくる感覚情報を精神的に処理して表現します。類似性判断は、これらの精神的表現を調査するために一般的に使用されます¹。心的表象の構造を理解することは、概念的知識の組織化への洞察を提供する^{ことができます2}。また、類似性判定を脳の活性化パターンに関連付けることで、神経計算に関する洞察を得ることもできます³。さらに、類似性判断は、知覚において顕著な特徴を明らかにする⁴。発達中に心表象がどのように変化するかを研究することは、それらがどのように学習されるかを明らかにすることができます⁵。したがって、類似性判断は、脳内の情報処理に関する貴重な洞察を提供します。

類似性を用いた精神表現の一般的なモデルは、幾何学的空間モデル^6,7,8である。感覚領域に適用されるこの種のモデルは、しばしば^{知覚空間9}と呼ばれます。空間内の点は刺激を表し、点間の距離はそれらの間の知覚される非類似性に対応します。類似性の判断から、非類似性の定量的推定値を得ることができます。これらのペアワイズ非類似性(または知覚距離)は、多次元スケーリング10を介して知覚空間をモデル化するために使用することができる。

類似性判断を収集する方法は多数あり、それぞれに長所と短所があります。非類似性の定量的尺度を得る最も直接的な方法は、被験者に刺激の各ペア間の非類似性の程度を尺度で評価するように依頼することである。これは比較的速いですが、被験者が以前の判断に戻ることができず、文脈の影響が存在する場合は検出できないため、長いセッションでは推定値が不安定になる傾向があります。(ここで、コンテキスト効果は、比較されていない他の刺激の存在に基づいて、2つの刺激間の判断された類似性の変化として定義される。あるいは、被験者は、刺激のすべてのペアを他のすべてのペアの刺激と比較するように求めることができる。これにより、非類似性のより信頼性の高い順位付けが得られますが、比較の数は刺激数の4乗でスケールが必要であり、小さな刺激セットでのみ実現可能です。定義済みの数の^{クラスター11}へのソートやフリーソートなど、より迅速な代替手段には独自の制限があります。自由なソート(任意の数の山への)は直感的ですが、刺激が分類に容易に役立たなくても、被験者に刺激を分類することを強制します。より最近のマルチアレンジメント法である逆MDSは、これらの制限の多くを回避し、非常に効率的です¹²。しかし、この方法では、被験者が自分の心的表現を2Dユークリッド平面に投影し、類似性を特定の幾何学的方法で考慮し、類似性構造が平面上のユークリッド距離から回復できると仮定する必要があります。したがって、判断の根底にある幾何学的形状について仮定することなく、大量の類似性判定を収集する効率的な方法が依然として必要とされている。

ここで説明するのは、合理的に効率的であり、上記の潜在的な落とし穴を回避する方法です。被験者に、各試行¹³において中央参照との類似度順に刺激をランク付けするように依頼することにより、被験者の応答の幾何学的構造について何も仮定することなく、相対的類似性を直接プローブすることができる。パラダイムは、同一のコンテキストと異なるコンテキストの両方で比較のサブセットを繰り返し、コンテキスト効果の直接的な評価と、選択確率の観点からの段階的な応答の獲得を可能にします。分析手順では、これらのランク判定を複数のペアワイズ比較に分解し、それらを使用して、判定を説明する知覚空間のユークリッドモデルを構築して検索します。この方法は、中程度のサイズ(例えば、19〜49)の刺激セットの表現を詳細に記述するのに適している。

このアプローチの実現可能性を実証するために、37匹の動物を刺激として使用して実験を実施した。データは、10回の1時間のセッションにわたって収集され、次いで、各被験者について別々に分析された。分析の結果、被験者間の一貫性と文脈上の影響はごくわずかであることが明らかになった。また、刺激と知覚空間のユークリッドモデルとの間の知覚された非類似性の一貫性を評価した。この論文で概説したパラダイムと解析手順は柔軟性があり、さまざまな知覚空間の幾何学的特性を特徴付けることに関心のある研究者に役立つことが期待されています。