Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Biểu diễn kết hợp thời gian của các sự kiện trong tương lai
Tóm tắt
Người ta chấp nhận rộng rãi rằng con người có thể dự đoán tính gần gũi tương đối của các sự kiện trong tương lai. Tuy nhiên, vẫn chưa rõ cách mà thời gian của các sự kiện trong tương lai được biểu diễn, liệu chỉ sử dụng một ước lượng giống như "sức mạnh" hay sự kiện tương lai được biểu diễn kết hợp với vị trí của chúng trên một dòng thời gian tinh thần hay không. Chúng tôi đã nghiên cứu cách mà con người đánh giá các mối quan hệ tạm thời giữa các sự kiện tương lai dự kiến thông qua nhiệm vụ Đánh giá Sự đồng xuất hiện Dự kiến (JACO) mới lạ. Các tham gia viên ban đầu được đào tạo trên một chuỗi chữ cái được lấy mẫu từ một chuỗi lặp xác suất. Trong các thử nghiệm kiểm tra, chuỗi bị ngắt quãng với các cặp chữ cái thăm dò và nhiệm vụ của các tham gia viên là chọn chữ cái thăm dò mà họ dự đoán sẽ xuất hiện trong chuỗi trong khoảng thời gian mục tiêu bị chậm lại 4–6 mục (4,3–8,5 giây) trong tương lai. Các tham gia viên đã thể hiện kết quả tốt hơn ngẫu nhiên khi họ tích lũy kinh nghiệm với nhiệm vụ. Bởi vì mục đúng đôi khi là chữ cái thăm dò gần gũi hơn và đôi khi là chữ cái thăm dò ít gần gũi hơn, các kết quả này loại trừ khả năng rằng các tham gia viên chỉ dựa vào việc ngưỡng một ước lượng giống như sức mạnh của tính gần gũi tạm thời. Ngược lại, các kết quả này gợi ý rằng các tham gia viên giữ (1) các dự đoán được tổ chức theo thời gian về các chữ cái tương lai trong chuỗi, (2) một ước lượng tạm thời về khoảng thời gian mục tiêu bị chậm lại, và (3) một số phương tiện để so sánh hai điều này và đánh giá sự phù hợp về mặt thời gian của chúng. Thời gian phản hồi tăng lên với độ chậm tới chữ cái thăm dò gần gũi hơn, cho thấy rằng các tham gia viên đã truy cập tương lai theo thứ tự theo một cách mà phản ánh các quá trình quét được đề xuất trước đó để hoạt động trên các đại diện trí nhớ trong nhiệm vụ đánh giá thời gian gần đây ngắn hạn.
Từ khóa
#tâm lý học #nhận thức #dự đoán #sự kiện trong tương lai #thời gianTài liệu tham khảo
Abelson, R.P. (1981). Psychological status of the script concept. American Psychologist, 36(7), 715–729.
Addis, D.R., Wong, A.T., & Schacter, D.L. (2007). Remembering the past and imagining the future: Common and distinct neural substrates during event construction and elaboration. Neuropsychologia, 45(7), 1363–1377.
Atance, C.M., & O’Neill, D.K. (2001). Episodic future thinking. Trends in Cognitive Sciences, 5(12), 533–539.
Bar, M. (2009). The proactive brain: Memory for predictions. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 364(1521), 1235–43.
Bates, D., Maechler, M., Bolker, B., & Walker, S. (2015). Fitting linear mixed-effects models using lme4. Journal of Statistical Software, 67(1), 1–48.
Brown, G.D.A., Neath, I., & Chater, N. (2007). A temporal ratio model of memory. Psychological Review, 114(3), 539–76.
Bürkner, P.-C. (2017). brms: An R package for Bayesian multilevel models using Stan. Journal of Statistical Software, 80(1), 1–28.
Bürkner, P.-C. (2018). Advanced Bayesian multilevel modeling with the R package brms. The R Journal, 10 (1), 395–411.
Carpenter, B., Gelman, A., Hoffman, M.D., Lee, D., Goodrich, B., Betancourt, M., ..., Riddell, A. (2017). Stan: A probabilistic programming language. Journal of Statistical Software, 76, 1.
Champely, S. (2018). pwr: Basic functions for power analysis. R package version 1.2-2. https://CRAN.R-project.org/package=pwr.
Clark, A. (2013). Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science. Behavioral and Brain Sciences, 36(3), 181–204.
Daniel, T.O., Stanton, C.M., & Epstein, L.H. (2013). The future is now: Reducing impulsivity and energy intake using episodic future thinking. Psychological Science, 24(11), 2339–2342.
D’Argembeau, A., & Van der Linden, M. (2004). Phenomenal characteristics associated with projecting oneself back into the past and forward into the future: Influence of valence and temporal distance. Consciousness and Cognition, 13(4), 844–858.
DeCarlo, L.T. (2012). On a signal detection approach to m-alternative forced choice with bias, with maximum likelihood and Bayesian approaches to estimation. Journal of Mathematical Psychology, 56(3), 196–207.
Donkin, C., & Nosofsky, R.M. (2012). A power-law model of psychological memory strength in short- and long-term recognition. Psychological Science, 23(6), 625–634.
Eklund, A (2016). beeswarm: The Bee swarm plot, an alternative to stripchart. R package version 0.2.3. https://CRAN.R-project.org/package=beeswarm.
Frederick, S., Loewenstein, G., & O’Donoghue, T. (2002). Time discounting and time preference: A critical review. Journal of Economic Literature, 40(2), 351–401.
Glenberg, A.M., Bradley, M.M., Stevenson, J.A., Kraus, T.A., Tkachuk, M.J., Gretz, A.L., ..., Turpin, B.M. (1980). A two-process account of long-term serial position effects. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 6(4), 355–369.
Hacker, M.J. (1980). Speed and accuracy of recency judgments for events in short-term memory. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 15, 846–858.
Hassabis, D., & Maguire, E.A. (2007). Deconstructing episodic memory with construction. Trends in Cognitive Sciences, 11(7), 299–306.
Hinrichs, J.V. (1970). A two-process memory-strength theory for judgment of recency. Psychological Review, 77(3), 223–233.
Hintzman, D.L. (2010). How does repetition affect memory? Evidence from judgments of recency. Memory Cognition, 38(1), 102–115.
Hintzman, D.L., & Block, R.A. (1971). Repetition and memory: Evidence for a multiple-trace hypothesis. Journal of Experimental Psychology, 88(3), 297–306.
Hintzman, D.L., Block, R.A., & Summers, J.J. (1973). Contextual associations and memory for serial position. Journal of Experimental Psychology, 97(2), 220–229.
Hockley, W.E. (1982). Retrieval processes in continuous recognition. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 8(6), 497–512.
Hockley, W.E. (1984). Analysis of response time distributions in the study of cognitive processes. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 10(4), 598–615.
Howard, M.W., & Kahana, M.J. (2002). A distributed representation of temporal context. Journal of Mathematical Psychology, 46(3), 269–299.
Howard, M.W., Shankar, K.H., Aue, W., & Criss, A.H. (2015). A distributed representation of internal time. Psychological Review, 122(1), 24–53.
Kahana, M.J. (1996). Associative retrieval processes in free recall. Memory Cognition, 24(1), 103–109.
Kierkegaard, S. (1938) The Journals of Kierkegaard (A. Dru, translator). London: Oxford University Press. (Original work written 1843).
Klapp, S.T., Boches, C.A., Trabert, M.L., & Logan, G.D. (1991). Automatizing alphabet arithmetic: II. Are there practice effects after automaticity is achieved? Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 17(2), 196–209.
Klein, S.B., Loftus, J., & Kihlstrom, J.F. (2002). Memory and temporal experience: The effects of episodic memory loss on an amnesic patient’s ability to remember the past and imagine the future. Social Cognition, 20(5), 353–379.
Kwan, D., Carson, N., Addis, D.R., & Rosenbaum, R.S. (2010). Deficits in past remembering extend to future imagining in a case of developmental amnesia. Neuropsychologia, 48(11), 3179–3186.
Lemon, J. (2006). Plotrix: A package in the red light district of R. R-News, 6(4), 8–12.
Liu, L., Feng, T., Chen, J., & Li, H. (2013). The value of emotion: How does episodic prospection modulate delay discounting? PloS One, 8, 11.
Logan, G.D., & Klapp, S.T. (1991). Automatizing alphabet arithmetic: I. Is extended practice necessary to produce automaticity? Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 17(2), 179–195.
McElree, B., & Dosher, B.A. (1993). Serial recovery processes in the recovery of order information. Journal of Experimental Psychology: General, 122, 291–315.
McLaren, I.P.L. (1994). Estimating recency and familiarity using trace strength. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 47(2), 227–234.
Merkle, E., & You, D. (2018). nonnest2: Tests of non-nested models. R package version 0.5-2. https://CRAN.R-project.org/package=nonnest2.
Monsell, S. (1978). Recency, immediate recognition memory, and reaction time. Cognitive Psychology, 10(4), 465–501.
Murdock, B.B. Jr (1962). The serial position effect of free recall. Journal of Experimental Psychology, 64(5), 482–488.
Murdock, B.B., & Metcalfe, J. (1978). Controlled rehearsal in single-trial free recall. Journal of Verbal Learning Verbal Behavior, 17(3), 309–324.
Murdock, B.B., & Okada, R. (1970). Interresponse times in single-trial free recall. Journal of Experimental Psychology, 86(2), 263–267.
Muter, P. (1979). Response latencies in discriminations of recency. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 5, 160–169.
Navarro, D.J. (2015). Learning statistics with R: A tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.5) University of Adelaide, Adelaide, Australia.
Okuda, J., Fujii, T., Ohtake, H., Tsukiura, T., Tanji, K., Suzuki, K., ..., Yamadori, A. (2003). Thinking of the future and past: The roles of the frontal pole and the medial temporal lobes. NeuroImage, 19(4), 1369–1380.
Peters, J., & Büchel, C (2010). Episodic future thinking reduces reward delay discounting through an enhancement of prefrontal-mediotemporal interactions. Neuron, 66(1), 138–148.
Peirce, J.W. (2007). PsychoPy - psychophysics software in Python. Journal of Neuroscience Methods, 162 (1-2), 8–13.
Samuelson, P. (1937). A note on measurement of utility. Review of Economic Studies, 4(2), 155–161.
Schacter, D.L., Addis, D.R., & Buckner, R.L. (2007). Remembering the past to imagine the future: The prospective brain. Nature Reviews Neuroscience, 8(9), 657–661.
Schultz, W., Dayan, P., & Montague, P.R. (1997). A neural substrate of prediction and reward. Science, 275(5306), 1593–1599.
Shankar, K.H., Singh, I., & Howard, M.W. (2016). Neural mechanism to simulate a scale-invariant future. Neural Computation, 28(12), 2594–2627.
Shepard, R.N., & Teghtsoonian, M. (1961). Retention of information under conditions approaching a steady state. Journal of Experimental Psychology, 62(3), 302–309.
Singh, I., & Howard, M.W. (2017). Scanning along a compressed timeline of the future. bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/229617v1.
Spreng, R.N., Mar, R.A., & Kim, A.S. (2009). The common neural basis of autobiographical memory, prospection, navigation, theory of mind, and the default mode: A quantitative meta-analysis. Journal of Cognitive Neuroscience, 21(3), 489–510.
Stan Development Team (2018). RStan: The R interface to Stan. R package version 2.18. 2 http://mc-stan.org/.
Sutton, R.S., & Barto, A.G. (1981). Toward a modern theory of adaptive networks: Expectation and prediction. Psychological Review, 88(2), 135–170.
Szpunar, K.K., Watson, J.M., & McDermott, K.B. (2007). Neural substrates of envisioning the future. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 104(2), 642–647.
Szpunar, K.K., & McDermott, K.B. (2008). Episodic future thought and its relation to remembering: Evidence from ratings of subjective experience. Consciousness and Cognition, 17(1), 330–334.
Tannenbaum, D., Fox, C.R., & Ülkümen, G. (2016). Judgment extremity and accuracy under epistemic vs. aleatory uncertainty. Management Science, 63, 2.
Tiganj, Z., Gershman, S.J., Sederberg, P.B., & Howard, M.W. (2019). Estimating scale-invariant future in continuous time. Neural Computation, 31(4), 681–709.
Tulving, E. (1985a). How many memory systems are there? American Psychologist, 40, 385–398.
Tulving, E. (1985b). Memory and consciousness. Canadian Psychology, 26(1), 1–12.
Vuong, Q.H. (1989). Likelihood ratio tests for model selection and non-nested hypotheses. Econometrica, 57 (2), 307–333.
Wang, T., & Merkle, E.C. (2018). merDeriv: Derivative computations for linear mixed effects models with application to robust standard errors. Journal of Statistical Software, Code Snippets, 87(1), 1–16.
Wickelgren, W.A. (1970). Multitrace strength theory. In D.A. Norman (Ed.) Models of human memory (pp. 65–102). New York: Academic Press.
Williams, J.M.G., Ellis, N.C., Tyers, C., Healy, H., Rose, G., & Macleod, A.K. (1996). The specificity of autobiographical memory and imageability of the future. Memory Cognition, 24(1), 116–125.
Willingham, D.B., Nissen, M.J., & Bullemer, P. (1989). On the development of procedural knowledge. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 15(6), 1047–1060.