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【Day15 文献泛读】Numerical magnitude affects temporal memories but not time encoding
2022-06-11 22:50:00 【余阿Adzuki】
阅读文献:
Cai, Z. G. and R. Wang (2014). "Numerical magnitude affects temporal memories but not time encoding." plos one 9(1).
文献链接:https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0083159
本文与Day4/11-12/13-14文献为系列研究,但本文发表时间最早。
文章目录
摘要
当数值呈现于时间知觉过程时,二者同时保持在记忆中,出现相互干扰;当数值呈现于时间复制过程中时,二者没有机会同时保持在记忆中,未出现相互干扰。说明跨维度干扰是发生于记忆阶段而非编码阶段。
一、前言
1、The magnitude account:时间无法定量进行感知因而为心理量级mental magnitudes,相对空间、数值等可以定量感知的维度来说,其心理表征更难以精准把握(在记忆中有更大的噪声),因此更有可能受其他非时间维度信息的干扰。
2、基于时间处理的内部模型internal clock model(包含编码→记忆→反应阶段,见下图,同时可参考Day11-12文献),本文对时间与数值干扰发生的阶段和位置进行探究,发现跨维度干扰出现于记忆阶段而非编码阶段。

二、实验设计与结果
本研究共进行了6个实验,各实验的整体情况如下:


1、实验1
数值信息呈现在时间知觉阶段(编码阶段),复制时间随呈现数值的增大而增大。
2、实验2
数值信息呈现在时间复制阶段(反应阶段),复制时间与呈现数值的变化无关。

3、实验3
在实验2中显示圆点与NOW两屏间插入空屏,并在时距复制任务之后插入数值复制任务,以确保被试在数值信息上分配足够的注意力。结果与实验2相同,表明出现实验2和3的结果不是由于在数值上缺乏注意力或在时距刺激和数值出现间缺乏空屏间隔导致。

4、实验4a、4b和5
实验4a和4b在实验1和2的基础上将刺激类型从分类变量改为连续变量,得到了相同的结果;
实验5在实验4b的基础上扩充了被试和试次的数量,得到了相同的结果,表明实验4b的结论,即数值信息呈现在时间复制阶段时复制时间与呈现数值的变化无关,不是由于实验缺乏统计效应力造成。


三、总结
1、实验2和3结果相同表明,即使没有特别要求被试注意数值信息,其已足以在记忆中形成表征,并对时间的记忆产生影响,从而影响时距复制任务。
2、本文认为时间与非时间维度的相互干扰发生于对两维度信息知觉之后保持在记忆中的阶段。
3、数值量级的信息对内部时间模型internal clock model的pace(见Day11-12文献)无影响。
一点思考
本研究发表(2014年)早于Day4(2015年)/11-12(2016年)/13-14(2018年)文献中的研究,可以看到一个好的研究课题是具有很强的延续性:
Day15:Numerical magnitude affects temporal memories but not time encoding,基于internal clock model,提出时间与非时间维度干扰发生于记忆阶段;
Day4:Space–time interdependence: Evidence against asymmetric mapping between time and space,时空相互影响受空间信息来源感官知觉敏锐度的影响,提到internal clock model和记忆干扰;
Day11-12:On magnitudes in memory: An internal clock account of space-time interaction,对internal clock model详细阐述,对Day15文献中的实验进行丰富(加入距离复制任务),但同样延续了其对非时间维度信息呈现于时间信息加工的编码或复制阶段的思路对时空相互影响发生的阶段进行探讨,再次得出时空相互影响发生于记忆阶段的结论;
Day13-14:Cross-dimensional magnitude interactions arise from memory interference,提出跨维度量级的相互作用(如时空作用)是记忆干扰的结果,且其程度和方向取决于目标维度和干扰维度间的相对记忆噪声情况,并提出一个贝叶斯模型对跨维度量级相互作用中的记忆干扰进行解释。
整体看下来,研究的内容围绕着时间、非时间维度、记忆展开,并对其中的关系描述地越来越明确,研究的一致性很强,这种研究思路和风格非常值得学习。
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