Időbeli csoportosítási hatások a verbális és zenei rövid távú emlékezetben: általános a sorozatos sorrendű tartomány? 2. rész

Összefoglalva, jelen tanulmány célja az volt, hogy megvizsgálja az időbeli csoportosítás hatását a hangszekvenciák azonnali soros rekonstrukciójára.

A hangsorok gyakori problémát jelentenek az embereknek a nyelvtanulás és a memorizálás során, de javíthatók és kezelhetők. A hangsorok elsajátítása kritikus fontosságú memóriánk és tanulási hatékonyságunk szempontjából.

A kutatások azt mutatják, hogy a hangok sorozata stimulálhatja az agy különböző részeit, és stimulálhatja a memóriaközpontokat. Ez azt jelenti, hogy a megfelelő hangszínnel javíthatjuk a memóriát és a tanulást. Például egy új szókincs elsajátításakor különböző hanglejtések segítségével emlékezhetünk rá, és szükség esetén akár magunk is visszaénekelhetjük. Ez a módszer számos kínai és idegen nyelv tanulásában használható.

A mindennapi életben a hangmagasság elsajátítása javíthatja a szociális készségeket és az interperszonális kommunikációt. A megfelelő intonáció és hangnem használatának megtanulása lehetővé teszi, hogy jobban kommunikáljunk és megértsük egymást másokkal. Különösen az üzleti tárgyalásokon vagy a különböző kultúrák közötti kommunikációban még fontosabb a helyes hangnem és intonáció.

Végül megemlítenénk a hangmagasság hangulatra és érzelmekre gyakorolt ​​hatását. Különböző hangszínek használatával módosíthatjuk hangulatunkat és érzelmi állapotunkat. Például a magas hangszín izgatottá és boldoggá teheti az embereket, míg a halk hangszín nyugodt és szelíd érzést válthat ki.

Összefoglalva, a hangszekvenciák elsajátítása kulcsfontosságú a memóriánk, a tanulásunk, a szociális készségeink és az érzelmi kontrollunk szempontjából. Vegyük fel nyelvünket, és használjunk megfelelő hangnemet és intonációt életünk minőségének javítása érdekében. Látható, hogy javítanunk kell a memórián, a Cistanche deserticola pedig jelentősen javíthatja a memóriát, mivel a Cistanche deserticola antioxidáns, gyulladáscsökkentő és öregedésgátló hatással bír, ami segíthet csökkenteni az oxidációt és a gyulladásos reakciókat az agyban, ezáltal védi a az idegrendszer egészsége. Ezenkívül a Cistanche deserticola az idegsejtek növekedését és helyreállítását is elősegítheti, így javítva a neurális hálózatok összekapcsolhatóságát és működését. Ezek a hatások javíthatják a memóriát, a tanulást és a gondolkodási sebességet, valamint megakadályozhatják a kognitív diszfunkciók és a neurodegeneratív betegségek kialakulását.

Kattintson a Tudás gombra a rövid távú memória javításához

A hangsorok időbeli csoportosítási hatásainak összehasonlításával a verbális STM-irodalomban leírtakkal az volt a célunk, hogy (1) jobban megértsük azokat a mechanizmusokat, amelyek a zenei STM-ben a sorozatrend megjelenítésének hátterében állnak, és (2) foglalkozzunk a a soros rendelési folyamatok tartomány-általánossága az STM-ben.

Elvégeztük az első előregisztrációs kísérletet, amely összehasonlította a soros sorrend információinak előre történő rekonstrukcióját a csoportosítatlan 6-hangszekvenciák és ugyanazok a sorozatok, amelyek két három elemből álló csoportba vannak csoportosítva.1

Az első kísérletben kapott eredmények alapján egy előre nem regisztrált, nyomon követési online kísérletet hajtottak végre, amely a 6-betűcsoportos és csoportosítatlan szekvenciák sorozatos felidézését követeli meg, hogy lehetővé tegye az 1. kísérletben kapott adatokkal való közvetlen összehasonlítást.

A plafonhatás jelenléte miatt, amely korlátozta az időbeli csoportosítási hatások összehasonlítását a zenei (1. kísérlet) és a verbális (2. kísérlet) tartományban, egy másik, előre nem regisztrált online kísérletet végeztek a plafonhatás figyelembevételére. Összességében ezek a kísérletek alátámasztják a szoros hasonlóság a verbális és zenei területen megfigyelt időbeli csoportosítási hatások között.

1. kísérlet: a zenei rend előrehaladó rekonstrukciója

Módszer

Mintavételi terv. A pszichológiai tudományok területén jelenleg egy olyan tendencia figyelhető meg, amely a Bayes-féle statisztikai technikák használatát részesíti előnyben a kísérletek tervezésében és a statisztikai következtetések levonásában. A Bayes-statisztika számos előnnyel jár (áttekintést lásd Dienes, 2016; Wagenmakers et al., 2018).

Például a Bayes-féle statisztikai elemzések lehetővé teszik a statisztikai bizonyítékok nyomon követését az adatgyűjtés során, nem befolyásolja az adatgyűjtés szándéka, és nem érzékenyek az opcionális leállítási szabályokra (Berger és Berry, 1988; Rouder, 2014). Ezeket a megfontolásokat szem előtt tartva az 1. kísérlethez a következő mintavételi tervet használtuk (a mintavételi terv meghatározásához hasonló indoklást lásd Wagenmakers et al., 2015).

Először 20 résztvevőt vettünk fel, és elvégeztük a tervezett elemzéseket. Ha ezeknél az elemzéseknél (további részletekért lásd az "Elemzési terv" részt) erős statisztikai bizonyítékot kaptunk akár egy alternatív (H1), akár a nulla (H0) hipotézisre 10-es vagy annál nagyobb Bayes-tényezővel (BF), adatgyűjtés. leállítanák. Ha ez a kritérium nem teljesülne legalább az egyik tervezett elemzésünkben, akkor több résztvevőt toboroznánk a BF értékek figyelése közben.

Más szóval, ugyanazokat az elemzéseket futtattuk le minden öt résztvevőből álló köteg után, és addig folytattuk, amíg erős statisztikai bizonyítékot nem kaptunk az összes tervezett elemzéshez (H0 vagy H1). Az erõforrások korlátai miatt azonban az adatgyûjtés leállítását terveztük az 50 fõ toborzását követõen, jóllehet nem minden tervezett elemzésnél teljesítettük a statisztikai bizonyítékok kritériumát. Résztvevők.

A kísérletet a Genfi Egyetem Pszichológiai és Oktatási Karának etikai bizottsága hagyta jóvá. A Genfi Egyetem ötvennyolc elsőéves pszichológushallgatója vett részt az 1. kísérletben, cserébe részleges kreditért.

A végső mintát 50 résztvevő alkotta (45 nő; életkor n év: M=21.78, SD=1.95; iskolai végzettség éveiben: M=13.00 , SD=1.12; zeneelmélet tanulás években: M=0.35, SD=0.85; zenei gyakorlat években:M=0.69, SD{ {16}}.04) nyolc résztvevő kizárása után, akik nem feleltek meg a felvételi kritériumoknak (további részletekért lásd a jelen kézirathoz tartozó OSF adattár demográfiai adatfájlját). Bevételi és kizárási feltételek.

Mivel a zenei STM érdekelt minket a zenei szakértelemmel nem rendelkező résztvevők sorozatos rendeléseinek feldolgozásához, a kísérlet során a résztvevőknek legalább 3 éves tapasztalattal kellett rendelkezniük zeneelmélet tanulmányozása vagy hangszer gyakorlása terén (beleértve az éneklést is). A neurológiai vagy beszédzavarban (pl. diszlexiás) szenvedőket kizártuk a mintából.

Végül kizártuk az elemzésből azon résztvevők adatait, akik legalább az egyik kísérleti körülményben a 0,17-es esélyszinttel egyenlő vagy annál alacsonyabb teljesítményt nyújtanak. A mintavételi terv betartása érdekében a kizárt résztvevőket más résztvevők toborzásával helyettesítették.
ingerek. Az ingerek 60, 6-hang szekvenciából álltak. Annak érdekében, hogy csökkentse annak lehetőségét, hogy a hat hangból álló korlátozott halmaz növelheti a proaktív interferenciát, 14 különböző hangkészletet használtunk, amely a Cmajor skála összes diatonikus lépéséből áll (C4-től B5-ig). A hangok puresine hullámok voltak, amelyeket az Audacityvel generáltak (Audacity Team, 2017), és .wav fájlként mentettek el, mindegyik 500 ms-ig tart, 10 ms-os emelkedési és csökkenési periódussal.

A hangsorokat pszeudo-véletlen permutációkkal hoztuk létre, követve három, a verbális STM-re vonatkozó korábbi tanulmányokból adaptált szabályt a soros sorrendben (lásd például Hartley et al., 2016):

1. Legfeljebb két egymást követő hang, amelyek szintén egymást követik a hangkészletben (pl. C4–E4–G4 vagy B4–D5–F5 nem volt legális);

2. Legfeljebb két egymást követő intervallum ugyanabban az irányban (pl. C4 [ ]  E4 [ ]  D5 [ ]  G4 megengedett volt, de nem C4 [ ]  E4 [ ]  D5 [ ]  F5);

3. Nincs hang ugyanazon a soros pozíción az egymást követő kísérletekben.

Mivel a használt hangok két oktávot fednek le, az intervallumméreteket legfeljebb hét félhangra korlátoztuk, hogy elkerüljük az ismeretlen nagy hangközök jelenlétét. Megbizonyosodtunk arról is, hogy a szekvenciák szorosan kapcsolódnak egy nagy skálához. Más szóval, minden sorozatnak legalább 0,70-es maximális kulcskorrelációja van legalább az egyik főskála hangeloszlási profiljával. A maximális kulcskorrelációt Krumhansl & Schmuckler kulcskereső algoritmussal határoztuk meg (Krumhansl, 1990).

Annak érdekében, hogy a két csoportosítási feltétel közötti ingerek megfeleljenek, újra felhasználtuk a csoportosítatlan kísérletek 30 szekvenciáját, de fordított sorrendben játszottuk le, és a csoportosított kísérletekben az utolsótól az elsőig mutattuk be őket.

A rögzített hangsorozatok használatából eredő nemkívánatos hatások elkerülése érdekében minden résztvevő számára előzetesen létrehoztunk egy új pszeudo-véletlenszerűen létrehozott hangsorozatot. Annak biztosítására, hogy minden létrehozott sorozatot csoportosítatlan és csoportos kísérletben is felhasználjanak, a páros számú résztvevők csoportosítatlan és csoportosított szekvenciákkal rendelkeztek, amelyek megfeleltek a kísérlet előző páratlan számú résztvevőjének csoportosított és csoportosítatlan szekvenciáinak.

Kísérleti terv. A kísérlet a résztvevőkön belüli 2-faktoron alapult. A két típusú szekvenciát két különböző blokkban mutattuk be, és mindig a csoportosítatlan szekvenciákat mutattuk be először.

Ezt azért tették, hogy elkerüljék a csoportosított szekvenciák első bemutatását, ami szubjektív csoportosítási stratégiák alkalmazásához vezethet a nem csoportosított vizsgálatokhoz (hasonló eljáráshoz lásd Farrell és Lewandowsky, 2004; Hartley et al., 2016). A csoportosítatlan kísérleteknél a hangokat szabályos ütemben mutatták be.Eljárás.

Az eljárás összesen 60 próba auditív bemutatásából állt. Az ingereket kényelmes hallási szinten, hordozható munkaállomáshoz csatlakoztatott fejhallgatón keresztül játszották. Minden próba egy 3-tól 1-ig tartó visszaszámlálással kezdődött a számítógép képernyőjének közepén, 500 ms-os ütemben. A hangsort egymás után 500 ms-ig egy üres képernyőn játszották le.

A csoportosítatlan kísérletekben a hangokat 150 ms-os szabályos interstimulus intervallum (ISI) mellett mutatták be. A csoportos vizsgálatok során az ISI 75 ms volt a csoporton belüli elemeknél (1–2., 2–3., 4–5. és 5–6. pozíció), és 450 ms a csoporthatárokat alkotó elemek között (3–4. pozíció). Közvetlenül egy sorozat bemutatása után egy virtuális billentyűzet jelent meg a képernyőn, és a résztvevők az érintőképernyő segítségével rekonstruálták a sorozatot.

A résztvevők arra kényszerültek, hogy előre soros sorrendben rekonstruálják a sorozatokat. Ehhez meg kellett találniuk és érvényesíteniük kellett az első pozíciónak megfelelő hangot, majd tovább kellett lépniük a második pozícióba, és így tovább a teljes sorozat rekonstrukciójáig. Ismét a virtuális billentyűzetet használtuk a hangsorok rekonstruálására (2. ábra). A rekonstruálandó sorozatban hallható hat hangot képviselő hat fehér gombból álló réteg vízszintesen jelent meg a képernyőn. A hangszíneket növekvő sorrendben rendezték, a legalacsonyabbtól a jobb oldali legmagasabbig.

Valahányszor megnyomott egy gombot az érintőképernyőn, a megfelelő hangot játssza le a fejhallgató. Egy billentyű megérintése aktiválja a kapcsolódó hangot a billentyű színének zöldre változtatásával (lásd a 2. ábra 1., 5., 7. vagy 10. paneljét). Miután a résztvevő lekérte az aktuális pozícióhoz tartozó hangot, és aktiválta a billentyűt, meg kellett nyomnia az „érvényesítés” gombot, hogy a következő pozícióba lépjen (lásd a 2. ábrán a 4., 6., 8. vagy 12. panelt).

Miután egy hangjelzést egy pozícióhoz rendeltek, a megfelelő gomb szürkére vált, jelezve, hogy a hang többé nem használható, és az adott gomb hangjelzése kikapcsolt. Lehetőség volt az „aktív” hang megváltoztatására a pozíció érvényesítése előtt (lásd a 2. ábrán a 10–12. paneleket), de a pozíció érvényesítése után nem.

Ha a résztvevő bármely pozícióban nem emlékezett a megfelelő hangra, vagy nem akart kitalálni, a "nem tudom" választ a "?" gombot a pozíció érvényesítése előtt (lásd a 11. panelt a 2. ábrán). Végül a rekonstrukciós folyamat során a résztvevőknek bármikor lehetőségük volt meghallgatni az addig rekonstruált sorozatot (lásd a 2. ábrán a 9. panelt).

Hipotézisek

A kísérlet célja a következő volt: (1) jobban megérteni a rendező mechanizmusok természetét a zenei STM-ben az inno-zenészek időbeli csoportosítási hatásainak tanulmányozása révén, ami viszont lehetővé tenné (2) az STM sorozatos sorrendjének tartomány-általánossági hipotézisének értékelését. .

Ennek elérése érdekében összehasonlítottuk a visszahívási teljesítményt csoportosított és csoportosított 6-hangszekvenciákon, a soros visszahívási pontosságra, a soros pozíciógörbék alakjára, a válaszadási késésekre és az interpozíciós hibák arányára összpontosítva. A soros sorrendű STM tartomány-általánossági hipotézise szerint a csoportosított szekvenciáknál nagyobb visszahívási pontosságot jósoltak, mint a csoportosítatlan szekvenciáknál.

Megjósoltuk a többszörösen meghajolt soros pozíciógörbe jelenlétét is csoportosított szekvenciák esetén. Végül arra számítottunk, hogy több interpozíciós hibát fogunk megfigyelni a csoportosított, mint a csoportosított sorozatokban.

Elemzési terv

A nyílt forráskódú JASP programot (verzió: 0.14,JASP Team, 2018) használtuk alapértelmezett beállításokkal az összes tervezetthez (lásd alább) és a feltáró elemzést jelentették. A Bayes-féle t-tesztekhez , a prior Cauchy-eloszlásként volt ábrázolva 0,707-es r-skálával.

A Bayes-féle varianciaanalízis (ANOVA) esetében a prior a Cauchy-eloszlásból is állt, 0,5-ös és 1-es r skálával a rögzített és véletlenszerű hatásokhoz. Pontosság és soros pozíciógörbe előhívása. A sorospozíciós görbéket úgy elemeztük, hogy átlagoltuk a visszahívási pontosságot a soros pozíció és a csoportosítási feltételek függvényében az egyes résztvevők esetében.

Then, we performed a 2 × 6 repeated-measures ANOVA, with a 2-level type of sequence factor (ungrouped vs. grouped) and a 6-level serial position factor (from 1 to 6). In case of an interaction between the two factors (i.e., the full model is the best model and is supported by a BF of at least 10, relative to the second-best model), we assessed the presence of mini-primacy and mini-recency effects in grouped sequences by comparing recall accuracy between Positions 1 and 2 (H1: 1>2), 2. és 3. pozíció (H1: 2<3), Positions 4 and 5 (H1: 4>5), valamint 5. és 6. pozíció (H1: 5<6) via Bayesian paired samples t-tests.

Transzpozíciós gradiensek. A transzpozíciós gradienseket úgy elemeztük, hogy kiszámítottuk az átültetési hibák arányát az elmozdulás függvényében minden egyes feltételre és minden résztvevőre vonatkozóan. Ennek elérése érdekében 2×5 ismételt méréses ANOVA-t végeztünk 2-szintű típusú szekvenciatényezővel (csoportosítatlan vs. csoportosított) és 10-szinteltolási távolságtényezővel (–5-től 5-ig, kizárva { {7}}).

If the full model turned out to be the best (i.e., BF>10 összehasonlítva a második legjobb modellel), elemeztük az interakciót a szomszédos elmozdulások és a közbeiktatási hibák arányára összpontosítva (a részleteket lásd a következő elemzésben).

Interpozíciós hibák és szomszédos elmozdulási arányok. A közbeiktatási hibák és a szomszédos soros pozíciókhoz való eltolások arányát úgy határoztuk meg, hogy kiszámítottuk a csoportok közötti elmozdulásból származó hibák arányát a kezdeti csoporton belüli helyzetüket megtartva (azaz három pozícióból álló abszolút távolságot), valamint a soros sorrendű transzpozíciók arányát, amelyet abszolút eltolási távolság jellemez. egy soros pozíció az összes sorrendi hiba között és külön minden sorozattípushoz (csoportosítatlanvs. csoportosított).

Ezután a két csoportosítási feltételt összehasonlítottuk az interpozíciós hibák megfigyelt aránya alapján

(H1: interpositions in grouped sequences>közbeiktatásokcsoportosítatlan szekvenciákban) és szomszédos elmozdulás (szomszédos elmozdulás csoportosított szekvenciákban).

Eredmények

Tervezett elemzések. A BANOVA 2 × 6 ismételt mérése, amelyet a visszahívási pontosságon végzett a soros pozíció (1–6) és a csoportosítási feltétel (csoportosított vs. csoportosítatlan) függvényében, azt mutatta, hogy a legjobb modell a két fő hatású modell (lásd 3a. ábra).

Ezt a modellt 1,80-as tényezővel részesítik előnyben a második legjobb, teljes modellel szemben (lásd az 1. táblázat „Soros pozíciógörbéi” sorait). Mivel a preferenciát csak anekdotikus bizonyítékok jellemezték, elemeztük a hatást. Ezt a JASP-vel egy olyan módszerrel végezték el, amely az összes olyan modellre vonatkozóan átlagolta a bizonyítékokat, amelyek tartalmazzák az érdeklődésre számot tartó hatást. Az adatok döntő bizonyítékot szolgáltattak a soros pozícióhatás megléte (BFI-befoglalás=∞), nagyon erős bizonyítékok a csoportosító hatás mellett (BFI-inklúzió=31.28), valamint anekdotikus bizonyítékok a az interakció jelenléte (BFIzárvány=2.15).

Az eredeti terveknek megfelelően nem elemeztük a mini-primacy és mini-recency hatásokat csoportosított szekvenciákat, mivel az interakció jelenlétét az adatok nem támasztották alá. A 2 × 10 ismételt mérési ANOVA az átültetési hibák arányát vizsgálta. A transzpozíciós távolság (-5-től 5-ig, 0 kivételével) és a csoportosítási feltétel (csoportosított vs. csoportosítatlan) függvénye feltárta, hogy a legjobb modell az adatok magyarázatára a teljes modell (lásd a 3b. ábrát).

Ezt a modellt előnyben részesítik a második legjobb modellel szemben, amely csak a távolság hatását tartalmazza 173,36-os tényezővel, ami döntő támogatást jelent a legjobb modellhez (lásd az 1. táblázat „Transpositiongradiens” sorait).

Tekintettel a csoportosítási feltétel és a transzpozíciós távolság közötti interakció egyértelmű támogatására, összehasonlítottuk a szomszédos transzpozíciók és interpozíciók arányát az eredetileg tervezett két csoportosítási feltétel között.

For more information:1950477648nn@gmail.com