21/09/05 14:17:32.50 498rJRD6.net
>>217-218
? 重要な刺激に ry 含まれていました。
重大重要刺激に対する正しい反応（96％）のみが、以下の分析に含まれ た。
? ry は、12の条件のそれぞれに ry 。
レイテンシの中央値は、条件 12 件各々における各Sの応答について得られ た。
? 次に、各条件について、個々のSの中央値を平均することにより、平均待機時間を取得しました。 これら ry 。
各条件について、平均レイテンシを、然して、被験者夫々からの中央値の平均化により取得し た ; これらの平均は、図2および3にプロットされ ます >217-218
図2は、カテゴリと文字の間に2.5秒の間隔が挿入されたときの結果を示し ます >>217
? 文字カテ ry ﾞリ文字 ry ます。 さらに、 ry 、ラグ2よりもラグ0で速く生成 ry 。
文字-カテゴリ条件とカテゴリ-文字条件の両方で、カテ の2番目のインスタンスは最初のイン スよりも速く生成されます ; さらに、2番目のイン スは、ラグ 2 時点よりも早くラグ 0 時点に於て生成されます
図3は、文字と名詞が同時に提示されたときに同じパターンの結果が得られることを示 >>218
2（オーダー）x 2（間隔）x 3（ラグ）の分散分析がレイテンシデータに対して行われ た。
? ry ﾞリ文字 ry 33.52、p <01]。
ラグ[F（2,34）= 6.57、p <.05]、カテゴリ-文字順[F（1,17）= 14.71、p <.01]、および間隔[F（1、 17）= 33.52、p <01] に於て有意な効果が見られ た。
469
1つのメモリ検索の影響
? 2方向または3方向の ry 。
それら 2 方法又は 3 方法の相互作用はいずれも有意ではありませんでした（すべてのケースでF <1）。
220:オーバーテクナナシー
21/09/05 14:19:55.27 498rJRD6.net
ｽﾚﾘﾝｸ(future板:993番)#1504872499/60#1508569617/2# Hoken
221:オーバーテクナナシー
21/09/05 16:11:32.66 A+t1x18S.net
討論
メモリー検索の依存性
? いくつ ry では、セマ ry から情報を取 ry リが以前に短時間アクセスされた場合に短 ry ことが示 ry 。
情報をセマンティックカテゴリから取得する時間が、そのカテ がもしも短時間前にアクセスされていた場合 短縮される事が、いくつかの研究では示され ます
? たとえば、Collins ry は、「 ry 」などの質 ry。
Collins and Quillian（1970）は、例えば、「カナリアは鳥 か？」といった質問に答えるのに必要な時間を示しています
前回のトライアルでカナリアに関する情報にアクセスした場合、600ミリ秒も減 。
多少異なるパラダイムを使用して、マイヤーとシュヴァネヴェルト（マイヤー＆シュヴァネヴェルト、1971年;メイヤー、シュヴァネヴェルト＆ラディ、1972年、シュ ＆メ 、1973年;メ 、1973年）は同じことを示しています
これらの実験では、Sは文字列を単語または非単語として分類 要
? 一般的な発見は、Sが意味的に類似していない単語とは対照的に3つの意味的に類似した単語を分 ry り速い ry 。
そこでの一般的発見は、意味的非類似なとは対照的な意味的類似な 3 単語それらを被験者が単に分類した場合、文字列を単語として分類する反応時間はより早い こと
したがって、 、「バター」の前に「パン」が付いている場合は、「ナース」が前にある場合よりも、「バター」を単語として分類 時間が速
このような結果を処理 ために、2つの一般的なクラスのモデルが提案されています
ロケーションシフトモデル（Meyer＆Schvaneveldt、1971）は、Sが特定のカテ のメンバーの処理を終了し、次にシフトして2番目のカテ の処理を開始する必要 場合、シフト時間は2つのカテ 間の意味的距離に依存すると想定 。
? 一方、 ィブ化モデルは、カテ ry 、処 ry 的に類 ry 他のア が「興奮」または「 ィブ化」されるこ ry 。
アクティべーションモデルは、一方、カテ 内のアイテムが処理されるときに、その処理される情報と意味的類似している範囲で、他アイテムが「興奮化」または「アクティべート」される ことを前提とし ます
さらに2つの想定が行われます。1つ目（Warren、1970年）は、アクティブ化が時間とともに減衰すること、2つ目は、 ィブ化されたアイテムは非アクティブ化されたアイテムよりも容易にアクセスできること 。
222:オーバーテクナナシー
21/09/05 16:13:54.52 A+t1x18S.net
本実験の結果は、Meyer et al（1972）とLoftus（1973）のデータと合わせて、位置シフトモデルを非承認にし、活性化モデルをサポート 。
? ry な比 ry 。
これらすべての実験には、次のような各比較が含まれます
? Tが、処理される時間が対象の従 数であるタｰ 報を表す ry 。
処理時間を対象従属変数としたターゲット情報を T が表すとします
? Rが意味的にTに関 ry が意味的にTに関連 ry 表すようにします。
T に意味的関連する情報をR が表し、最後にU1とU2が T に意味的関連しない情報を表すとします
? 次の3つの条件を検討してください。
ここで 3 条件を検討します :
条件a：プロセスU1; プロセスU2; プロセスT.
条件b：プロセスR; プロセスU2; プロセスT.
条件c：プロセスU1; プロセスR; プロセスT.
? ry 、次に条件bで最も速く、条件a ry 。
データは、Tが条件cで最も速く、条件bで次点最速、条件aで最も遅く処理されることを示 。
位置シフトモデルとアクティブ化モデルはどちらも、条件cの反応時間が条件aおよびbの反応時間よりも速いことを正しく予測しています
ただし、2 モデルの予測は、条件aとbの関係に関して異な 。
位置シ モデルは、条件aと条件bの反応時間が同じであると誤 予測 。どちらの場合も、Sは無関係なカテゴリU2からTにシフトしているためです
一方、活性化モデルは、得られた結果のパターンを正しく予測 。
? これは、条件bでは、 ry よってアクティブ化され ry 、この ィブ化がTが処理 ry 時間までに減衰して ry 。
これは条件 b に於ては、TがRによってアクティべートされたと見なされ、そしてこのアクティべーションが、 T の処理される時間によっての減衰をしていないためです
? 一方、条件aでは、Tはまったくアクティブ化されていないと見なされます。 したがっ ry 。
条件 a では、一方、 T がアクティべートされたとは全く見做されません ; したがって、Tを処理する時間が長くなります。
223:オーバーテクナナシー
21/09/05 16:16:33.92 A+t1x18S.net
ｽﾚﾘﾝｸ(future板:606-609番)#1489922543/123 SonzaiSyoumetu , Kiraware KujoRisuto
ｽﾚﾘﾝｸ(future板:371番)# SonzaiSyoumetu
ｽﾚﾘﾝｸ(future板:343-344番)# RokoNoBajirisuku
ｽﾚﾘﾝｸ(future板:299番)#323#437 KimotiNoGeemu Ni Tyenji
ｽﾚﾘﾝｸ(future板:6番)# SinNoHeiwa ( YuugouMae )
ｽﾚﾘﾝｸ(future板:60番)# RikaiNoMondai
224:オーバーテクナナシー
21/09/15 01:50:23.52 wbekkSpd.net
>>216
>好奇心に基づいた学習の大規模研究
>>155-202 >>205
URLﾘﾝｸ(www.nikkei.com)
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