Simuloitu katseluetäisyys heikentää luottamuksen ja tarkkuuden suhdetta pitkillä, mutta ei kohtalaisilla etäisyyksillä: Tuki mallille, joka sisältää ominaisuuden epäselvyyden roolin, osa 3

yleinen keskustelu

Kahdessa ainutlaatuisessa populaatiossa ja neljässä kokeessa löysimme todisteita, jotka tukevat ajatusta, että vaikka sekä keskisuuret että pitkälle simuloidut etäisyydet (suhteessa lähes simuloituun etäisyyteen) heikentävät kasvojen tunnistusta yleisesti, vain pitkät etäisyydet heikentävät luottamus-tarkkuussuhdetta (katso yhdistetyn analyysin lisämateriaalit kaikista kokeista).

Jokainen on ainutlaatuinen. Persoonallisuuksistamme, kiinnostuksen kohteistamme ja kokemuksistamme ajattelutapaamme ja fyysisiin ominaisuuksiimme, jokaisella meistä on jotain ainutlaatuista, joka tekee meistä ainutlaatuisia. Nämä ainutlaatuiset ryhmät liittyvät myös läheisesti muistiimme.

Muistimme määräytyvät pitkälti elämänkokemuksemme ja henkilökohtaisten ominaisuuksiemme perusteella. Jotkut ihmiset esimerkiksi muistavat paremmin visuaalista tietoa, kun taas toiset sopivat paremmin kuuloinformaation muistamiseen. Jotkut ihmiset syntyvät erinomaisin muistoin, kun taas toiset tarvitsevat tarkoituksellista harjoittelua parantaakseen muistiaan.

Kuitenkin, olivatpa ainutlaatuiset ryhmämme ja ominaispiirteemme mitkä tahansa, voimme kaikki käyttää niitä muistimme parantamiseen. Jos olet visuaalinen oppija, voit käyttää värejä, kuvia ja kaavioita auttamaan sinua säilyttämään tietoja. Jos olet kuuloopiskelija, voit kuunnella luentoja, äänitteitä tai musiikkia auttaaksesi sinua muistamaan. Jos olet urheilija, voit parantaa muistiasi harjoituksen avulla.

Tutkimukset osoittavat myös, että ihmiset, joilla on ainutlaatuisia ominaisuuksia tai identiteettiä, voivat auttaa heitä muistamaan sen tehokkaammin käyttämällä ainutlaatuisia vahvuuksiaan tietojen käsittelyssä. Esimerkiksi henkilöä, joka opiskelee muuta kieltä, kulttuuritaustansa ja kielensä käyttäminen uuden sanaston oppimiseen voi parantaa muistiaan.

Yhteenvetona voidaan todeta, että jokainen meistä on ainutlaatuinen, mutta tämä ainutlaatuisuus voi auttaa meitä muistamaan tiedot paremmin. Olivatpa ainutlaatuiset ryhmäsi ja ominaisuutesi mitkä tahansa, voit parantaa muistiasi hyödyntämällä niitä. Arvostakaamme ainutlaatuisuuttamme ja käyttäkäämme niitä oppimisen ja kasvun lisäämiseen. Voidaan nähdä, että meidän on parannettava muistiamme. Cistanche deserticola voi parantaa muistia merkittävästi, koska Cistanche deserticola on perinteinen kiinalainen lääkeaine, jolla on monia ainutlaatuisia vaikutuksia, joista yksi on muistin parantaminen. Jauhetun lihan teho perustuu sen sisältämiin erilaisiin vaikuttaviin ainesosiin, mukaan lukien happo, polysakkaridit, flavonoidit jne. Nämä ainesosat voivat edistää aivojen terveyttä monin tavoin.

Napsauta tietää lisäravinteita parantaaksesi muistia

Tämä piti erityisen paikkansa korkeimpien luotettavuusalusten (90–100 %) kohdalla, joissa osallistujat olivat jatkuvasti ylivarmoja (eli heidän tarkkuus oli numeerisesti alempi kuin heidän luottamusarvionsa) niiden kasvojen tarkkuudessa, jotka oli koodattu simuloidulla kaukaisella etäisyydellä kuin simuloitu media. etäisyys.

Tällä jälkimmäisellä havainnolla on tärkeä sekä teoreettinen että teoreettinen arvo. Silminnäkijät, joilla on korkein luottamus valintoihinsa, joutuvat todennäköisimmin oikeuteen, jolloin he voivat johtaa viattomien epäiltyjen tuomitsemiseen (Garret, 2011). Vaikka aikaisemmat tutkimukset ovat ehdottaneet, että tämä suhde voi heikentyä pidempään etäisyydellä (esim. Lockamyier et al., 2020; Nymanet al., 2019), tässä raportoidut tutkimukset ovat ensimmäisiä, jotka koskevat koehenkilöiden sisäistä kasvojentunnistussuunnittelua ja niillä ei ole riittävästi tehoa antaa vakaat arviot luotettavuus-tarkkuussuhteesta korkeimmilla luottamustasoilla (katso lisämateriaalit kaikkien neljän tätä väitettä tukevan kokeen tietojen yhdistettyä analyysiä varten).

Näissä tutkimuksissa raportoimme kaksi muuta tärkeää havaintoa. Kokeessa 3 yritimme toteuttaa yksinkertaisen ohjeen varoituksen vähentääksemme pitkälle simuloituun etäisyyteen liittyvää liiallista luottamusta. Tällaiset manipulaatiot ovat yleisiä silminnäkijämuistin alalla (katso Blank et al., 2014 meta-analyysiä varten) ja tarjoaisivat yksinkertaisen korjauksen etäisyyden lisäämisen haitalliseen vaikutukseen luottamus-tarkkuus-suhteeseen.

Valitettavasti tämä ohjeellinen varoitus ei ollut tehokas. Palaamme pian tämän rahoituksen sovellettaviin vaikutuksiin, mutta tämä viittaa siihen, että silminnäkijät, jotka katsovat kasvoja riittävän kaukaa, eivät ole hyviä silminnäkijöitä, vaikka he tekisivät henkilöllisyytensä suurella luottamuksella.

Huomasimme myös, että MTurk-työntekijät tunnistivat kasvoja vähemmän tarkasti kuin Skidmore-näytteemme. Tämä ei ole erityisen yllättävää, koska Skidmore College on valikoiva taiteiden korkeakoulu, jossa on korkeat pääsyvaatimukset ja opiskelijat, jotka olivat todennäköisesti erittäin motivoituneita menestymään hyvin. Opiskelijoita testattiin myös henkilökohtaisesti tutkimusavustajan valvonnassa, ja opiskelijat olivat MTurk-väestöä nuorempia (katso Follmer et al., 2017 MTurk-otoksen hyödyistä ja haitoista).

Koska emme voi erottaa näitä monia hämmentäviä muuttujia, jotka vaikuttavat otosvaikutukseen, emme käsittele sitä enempää. Pikemminkin myönnämme yksinkertaisesti, että näyttää siltä, ​​että MTurk-työntekijät, jotka suorittavat kasvojentunnistustehtävän etänä, saattavat saavuttaa saman tarkkuuden kuin laboratorioopiskelijat.

Tärkeää on, että tämän tutkimussarjan tulokset vaikuttavat ymmärryksemme siitä, kuinka estimaattorimuuttujat vaikuttavat luottamustarkkuuden suhteeseen. Erityisesti havainto, että vaikutukset muistiin kokonaisuutena ja vaikutukset luottamus-tarkkuus -suhteeseen ovat erotettavissa, on teoreettisesti merkityksellinen.

ehdottaa, että etäisyydellä on määrällinen vaikutus syrjintään, ja saattaa olla laadullinen kynnys, jonka mukaan metakognitiiviset arviot riippuvat vähemmän muistitiedoista (jonka pitäisi olla melko heikkoa, mikä laskee luottamusta koskevia arvioita) ja enemmän johonkin muuhun sisäiseen tai ulkoiseen tekijään, kuten motivaatioon muistaa tavarat hyvin.

Kriittisesti havaitsimme tämän kuvion, kun kohteiden sisällä manipuloitiin etäisyyttä. Voidaan varmasti tehdä niin, että erittäin vaikeissa tunnistustehtävissä, joissa muistitietoa on vähän, osallistujat voivat lieventää kriteeriään, jonka mukaan kohdetta kutsutaan "nähdyksi" ja myös heikentää kriteeriään sen suhteen, minkälaisia ​​muistitietoja tarvitaan korkean luotettavuuden arvioimiseksi ( Cox & Dobbins, 2011). Näin ei voi olla tässä tapauksessa, koska selkeiden kasvojen kohdalla ei havaittu vastaavaa yliluottamusmallia, ja näiden kasvojen suhteellisen hyvä muistettavuus (puolet vanhojen valokuvien kokonaismäärästä) tekee vähemmän todennäköiseksi, että osallistujat olisivat motivoituneita muuttamaan tunnustamiskriteeriään. tehtävä.

Meidän on kuitenkin sisällytettävä varoitus, että kokeellisen suunnittelumme perusteella emme voi sulkea pois sitä mahdollisuutta, että metakognitiiviset tuomiot voisivat seurata systemaattista huononemismallia kynnykseen perustuvan mallin sijaan. Toisin sanoen voi olla niin, että kun simuloitu etäisyys kasvaa keskimatkastamme kaukaiseen etäisyyteen, myös tarkkuus korkeimmalla luottamustasolla laskee monotonisesti.

Tulevaisuuden tutkimukset, jotka selventävät edelleen simuloidun etäisyyden vaikutusta luottamus- ja tarkkuuskalibrointiin kohtuullisella etäisyyden manipulaatioilla, voivat olla hedelmällinen keino tulevalle tutkimukselle tällä alalla.

Siksi kannatamme Nymanin et al. ehdottaman kynnysmallin muuntamista. (2019) ja sitä tukevat Lockamyier et al. (2020).

Nyman ym. väittivät, että kynnysmallissa, kun eriarvoisuus laskee erittäin alhaiselle tasolle, silminnäkijät eivät pysty arvioimaan tehtävän vaikeutta ja skaalata itseluottamusarvioitaan sen mukaisesti. Heidän kokoonpanotehtävänsä tietojen perusteella tämä on kohtuullinen kanta. Tässä neljässä tutkimuksessa esitetyt datamallit eivät kuitenkaan ole yhteensopivia tämän kynnystilin version kanssa. Jos ne olisivat, voitaisiin odottaa samanlaista erottelukyvyn ja yliluottamuksen vähenemistä kasvojen kohdalla, jotka on koodattu lähes simuloidulle etäisyydelle ja keskisimuloidulle etäisyydelle. Sen sijaan vain kaukaa simuloidulta etäisyydeltä koodatut kasvot osoittivat tarkkuuden heikkenemistä korkeimmilla luottamustasoilla.

Vastaavalla logiikalla osallistujien tiedostamisen tehtävän vaikeudesta pitäisi vähentää liiallista itseluottamusta. Kokeessa 3 annettu ohjeellinen varoitus ei kuitenkaan ollut tehokas heikentämään etäisyyden vaikutusta luottamus-tarkkuus-suhteeseen. Näin ollen kannatamme kynnystiliä, joka sisältää moniselitteisyyttä. Ominaisuuden monitulkintaisuuden ideana on, että kun osallistujat koodaavat kasvoja hyvin kaukaa (mutta ei kohtuullisen etäisyyden päästä), etäisyys lisää yksittäisten kasvojen piirteiden monitulkintaisuutta.

Kun osallistujat kohtaavat testissä kasvoja, jotka eivät ole simuloidun etäisyyden päässä, nämä moniselitteiset koodatut ominaisuudet laukaisevat todennäköisemmin muistin yhteensopivuuden sekä aiemmin nähtyjen että aiemmin näkemättömien kasvojen kanssa. Kun tämä vastaavuus on virheellinen, osallistuja tuntee kuitenkin vahvan tunnustuksen tunteen ja tekee myönteisen tuomion suurella luottamuksella. Tämä on epätodennäköisempää kohtuullisilla etäisyyksillä, koska ominaisuudet säilyttävät enemmän erottuvia ominaisuuksiaan koodattaessa, mikä vähentää virheellisiä osumia näkymättömien kasvojen muistiin.

Näiden kokeiden sovelletut vaikutukset ovat selvät. Vaikka osallistujat, jotka näkivät kasvoja keskipitkällä simuloidulla etäisyydellä, olivat suhteellisen hyvin kalibroituja, ne, jotka näkivät kasvoja kaukaa simuloidulta etäisyydeltä, eivät, mikä viittaa siihen, että silminnäkijöitä, jotka näkivät kohteen kasvot liian kaukaa, ei pitäisi olla pyysi tunnistamaan. Se, mikä tarkalleen tarkoittaa "liian kaukana", riippuu todennäköisesti muista koodauksen olosuhteista sekä yksilöllisistä eroista muistikyvyssä ja metakognitiossa, ja katseluetäisyyden arviot voivat joissain tapauksissa olla subjektiivisia. Tässä esitettyjen tietojen perusteella on syytä väittää, että rikoksentekijää erittäin pitkiä etäisyyksiä näkeneiden todistajien tekemiä tunnisteita tulisi ainakin tutkia tarkasti.

On kuitenkin tärkeää huomata, että nykyisten kokeiden menettelyyn kuului se, että osallistujille esitettiin sama kuva koodattaessa (tosinkin joissakin olosuhteissa sumeana) ja haettaessa sekä simuloitu etäisyys hämärtymistoiminnon avulla eikä manipuloimalla fyysistä etäisyyttä, joka eroaa tehtävä, jota tyypillisesti kysytään kentällä olevilta silminnäkijöiltä. Lisäksi kasvojentunnistusparadigma, jossa osallistuja näkee monia kasvoja ja joutuu tunnistamaan ne uudelleen suuremmasta joukosta, on eri tehtävä kuin nähdä yksittäisen epäillyn tekevän rikoksen ja tunnistaa hänet myöhemmin joukosta.

Meidän on tunnustettava, että jotkin tämän paradigman näkökohdat, jotka mahdollistavat tarkempien tilastollisten arvioiden ja analyysien tekemisen, voivat asettaa kokeet selvästi aiotun naturalistisen kontekstin ulkopuolelle (ks. Kovera & Evelo, 2021; Hyman, 2021 tästä aiheesta viimeaikaisista keskusteluista). Uskomme kuitenkin, että Tämän tutkimuksen havainnot vaikuttavat merkittävästi siihen, kuinka silminnäkijät tekevät tunnistusarvioita kaukaa katsotuista kasvoista, vaikka yleinen muistin tarkkuus saattaakin poiketa jonkin verran näissä tosielämän skenaarioissa.

Johtopäätökset

Neljässä esirekisteröidyssä kokeessa kahdessa erillisessä US-näytteessä havaitsimme, että luottamus-tarkkuus-suhde säilyi kasvojen kohdalla, jotka oli koodattu kohtalaisella simuloidulla etäisyydellä, mutta heikkeni kasvojen kohdalla, jotka oli koodattu kaukaa simuloidulla etäisyydellä. Tämä havainto tukee kynnysmallia, joka sisältää ominaisuuksien moniselitteisyyden, mikä ehdottaa, että kun piirteet tulevat kauemmaksi, uusien kasvojen testissä havaitun yhteensopivuuden todennäköisyys muistiin tulee todennäköisemmäksi, mikä vinouttaa luottamusarvioita ylöspäin.

Tällä löydöllä on myös merkittäviä seurauksia siihen, kuinka rikosoikeusjärjestelmä tulkitsee kaukokoodauksen jälkeen tehtyjä silminnäkijöiden tunnistuksia. Väitämme, että etäisyyden tapauksessa tosiasioiden yrittäjät ovat erittäin varovaisia ​​käyttäessään luottamusarvioita tarkkuuden ennustajina.

Avointen käytäntöjen lausunto

Kaikki tässä raportoitujen analyysien suorittamiseen tarvittavat tiedot sekä kaikki materiaalit ovat ladattavissa Open Science Frameworkista osoitteesta https://osf.io/7wdvy/. Kaikki täällä raportoidut kokeet oli myös ennakkorekisteröity Open Science Frameworkiin, ja nämä ennakkorekisteröinnit löytyvät yllä olevasta linkistä.

Tekijän panokset

SDD ja DJP käsittelivät ja suunnittelivat tutkimukset. SDD ohjelmoi tutkimukset ja keräsi ja analysoi tiedot. SDD laati käsikirjoituksen ja DJP antoi palautetta käsikirjoitusluonnoksista. Molemmat kirjoittajat lukivat ja hyväksyivät lopullisen käsikirjoituksen.

Rahoitus

Amazon's Mechanical Turk -ohjelmaan osallistujille maksettiin korvauksia James S. McDonnell -säätiön "Understanding Human Cognition" -apurahalta (apuraha nro 220020429), joka myönnettiin toiselle kirjoittajalle ja ensimmäiselle kirjoittajalle kuuluva Floridan yliopiston uuden tiedekunnan aloituspaketti. Kumpikaan rahoituslähde ei osallistunut kokeelliseen suunnitteluun, tiedonkeruuun, analysointiin tai kirjoitusprosessiin.

Tietojen ja materiaalien saatavuus

Nykyisten tutkimusten aikana analysoidut aineistot sekä lisämateriaalit ovat saatavilla Open Science Framework -arkistoon, [https://osf.io/7wdvy/].

Eettinen hyväksyntä ja suostumus osallistumiseen

Kokeet 1a, 1b, 2 ja Skidmore Collegen näyte kokeesta 3 suoritettiin Skidmore Collegen Institutional Review Boardin hyväksymän vapautuksen protokollan #1901-787 mukaisesti. Experiment3:n Mechanical Turkin osallistujat suoritettiin North Floridan yliopiston Institutional Review Boardin hyväksymän vapautusprotokollan #1797845-1 mukaisesti.

Viitteet

1. Blank, H., & Launay, C. (2014). Kuinka suojata silminnäkijän muistia väärän tiedon vaikutukselta: meta-analyysi varoituksen jälkeisistä tutkimuksista. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 3(2), 77–88.

2. Connor, LT, Dunlosky, J., & Hertzog, C. (1997). Ikään liittyvät erot absoluuttisessa mutta ei suhteellisessa metamuistin tarkkuudessa. Psychology and Aging, 12(1), 50–71.

3. Cox, JC ja Dobbins, IG (2011). Hämmästyttävät yhtäläisyydet vakiotunnistuksen, häiriötekijättömän ja tavoitteettoman tunnistuksen välillä. Memory & Cognition, 39(6), 925–940.

4. Davis, SD, Peterson, DJ, Wissman, KT ja Slater, WA (2019). Fysiologinen stressi ja kasvojentunnistus: Stressin erilaiset vaikutukset tarkkuuteen ja luottamus-tarkkuus-suhteeseen. Journal of Applied Research inMemory and Cognition, 8(3), 367–375.

5. Dodson, CS ja Dobolyi, DG (2016). Luottamus ja silminnäkijän tunnistukset: Rotujen välinen vaikutus, päätöksentekoaika ja tarkkuus. Applied CognitivePsychology, 30(1), 113–125.

6. Silminnäkijän virheellinen tunnistaminen. Innocence-projekti. (2019). Haettu osoitteestahttps://innocenceproject.org/causes/eyewitnessmisidentification/?gclid{{0}}CjwKCAjw5c6LBhBdEiwAP9ejG0LGQnRbcR3VF1jlpwDRn4BS2Q-t_XCFFovK11{bQk1DKXKX{bQk1 3}}BwE.

For more information:1950477648nn@gmail.com