Khoảng cách xem mô phỏng làm suy giảm mối quan hệ tin cậy-độ chính xác đối với khoảng cách dài nhưng không vừa phải: Hỗ trợ cho một mô hình kết hợp vai trò của sự mơ hồ về tính năng Phần 3

thảo luận chung

Trong hai quần thể duy nhất và bốn thí nghiệm, chúng tôi đã tìm thấy bằng chứng ủng hộ ý tưởng rằng trong khi cả khoảng cách mô phỏng trung bình và xa (so với khoảng cách gần mô phỏng) làm suy yếu khả năng nhận dạng khuôn mặt nói chung, thì chỉ khoảng cách xa làm suy yếu mối quan hệ tin cậy-độ chính xác (xem Tài liệu bổ sung để biết phân tích tổng hợp). của tất cả các thí nghiệm).

Mọi người đều là duy nhất. Từ tính cách, sở thích và trải nghiệm cho đến cách chúng ta suy nghĩ và đặc điểm thể chất, mỗi chúng ta đều có một điều gì đó độc đáo khiến chúng ta trở nên độc đáo. Những nhóm độc đáo này cũng liên quan chặt chẽ đến trí nhớ của chúng ta.

Trí nhớ của chúng ta phần lớn được quyết định bởi kinh nghiệm sống và đặc điểm cá nhân của chúng ta. Ví dụ, một số người ghi nhớ thông tin hình ảnh tốt hơn, trong khi những người khác lại phù hợp hơn với việc ghi nhớ thông tin thính giác. Một số người sinh ra đã có trí nhớ tuyệt vời, trong khi những người khác cần luyện tập có chủ ý để cải thiện trí nhớ.

Tuy nhiên, bất kể nhóm và đặc điểm riêng của chúng ta là gì, tất cả chúng ta đều có thể sử dụng chúng để cải thiện trí nhớ của mình. Nếu bạn là người học bằng hình ảnh, bạn có thể sử dụng màu sắc, hình ảnh và sơ đồ để giúp bạn ghi nhớ thông tin. Nếu bạn là người học bằng thính giác, bạn có thể nghe bài giảng, bản ghi âm hoặc âm nhạc để giúp bạn ghi nhớ. Nếu bạn là một vận động viên, bạn có thể cải thiện trí nhớ của mình thông qua tập thể dục.

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng đối với những người có đặc điểm hoặc danh tính độc đáo, việc sử dụng thế mạnh riêng của họ để xử lý thông tin có thể giúp họ ghi nhớ thông tin đó hiệu quả hơn. Ví dụ, đối với một người đang học một ngôn ngữ không phải tiếng mẹ đẻ, việc sử dụng nền tảng văn hóa và ngôn ngữ của họ để học từ vựng mới có thể cải thiện trí nhớ của họ.

Tóm lại, mỗi chúng ta là duy nhất, nhưng sự độc đáo này có thể giúp chúng ta ghi nhớ thông tin tốt hơn. Dù các nhóm và đặc điểm độc đáo của bạn là gì, bạn đều có thể cải thiện trí nhớ của mình bằng cách tận dụng chúng. Chúng ta hãy trân trọng sự độc đáo của mình và sử dụng chúng để đạt được sự học hỏi và phát triển lớn hơn. Có thể thấy rằng chúng ta cần phải cải thiện trí nhớ của mình. Cistanche Deserticola có thể cải thiện trí nhớ đáng kể vì Cistanche Deserticola là một dược liệu cổ truyền của Trung Quốc với nhiều tác dụng độc đáo, một trong số đó là cải thiện trí nhớ. Hiệu quả của thịt băm đến từ các hoạt chất khác nhau có trong nó, bao gồm axit, polysacarit, flavonoid, v.v. Những thành phần này có thể tăng cường sức khỏe não bộ theo nhiều cách khác nhau.

Bấm biết bổ sung để cải thiện trí nhớ

Điều này đặc biệt đúng đối với mức độ tin cậy cao nhất (90–100%), trong đó những người tham gia luôn tự tin quá mức (nghĩa là độ chính xác của họ thấp hơn về mặt số lượng so với phán đoán về độ tin cậy của họ) về độ chính xác đối với các khuôn mặt được mã hóa ở khoảng cách xa mô phỏng so với phương tiện mô phỏng. khoảng cách.

Phát hiện sau này có giá trị ứng dụng cũng như giá trị lý thuyết quan trọng. Những nhân chứng có mức độ tin cậy cao nhất vào lựa chọn của họ có nhiều khả năng tiến hành xét xử toàn diện nhất, do đó có khả năng dẫn đến việc kết án những nghi phạm vô tội (Garret, 2011). Trong khi nghiên cứu trước đây đã gợi ý rằng mối quan hệ này có thể bị suy giảm trong khoảng cách ngày càng tăng (ví dụ: Lockamyier và cộng sự, 2020; Nymanet cộng sự, 2019), các nghiên cứu được báo cáo ở đây là những nghiên cứu đầu tiên thực hiện doso trong thiết kế nhận dạng khuôn mặt bên trong đối tượng và có đủ sức mạnh để cung cấp các ước tính ổn định về mối quan hệ tin cậy – độ chính xác ở mức độ tin cậy cao nhất (xem Tài liệu bổ sung để biết phân tích tổng hợp dữ liệu từ cả bốn thí nghiệm hỗ trợ khẳng định này).

Trong các nghiên cứu hiện tại, chúng tôi báo cáo thêm hai phát hiện quan trọng. Trong Thí nghiệm 3, chúng tôi đã cố gắng thực hiện một cảnh báo hướng dẫn đơn giản để giảm bớt sự tự tin thái quá liên quan đến khoảng cách được mô phỏng xa. Những thao tác như vậy rất phổ biến trong lĩnh vực trí nhớ của nhân chứng (xem Blank và cộng sự, 2014 để biết một phân tích tổng hợp) và sẽ cung cấp một sự điều chỉnh đơn giản cho tác động có hại của việc tăng khoảng cách lên mối quan hệ độ tin cậy-độ chính xác.

Thật không may, cảnh báo hướng dẫn này không có hiệu quả. Chúng tôi sẽ sớm quay lại ý nghĩa ứng dụng của nguồn tài trợ này, nhưng điều này cho thấy rằng những nhân chứng nhìn thấy một khuôn mặt từ một khoảng cách đủ xa sẽ không trở thành nhân chứng tốt ngay cả khi họ đưa ra nhận dạng với độ tin cậy cao.

Chúng tôi cũng nhận thấy rằng công nhân MTurk nhận dạng khuôn mặt kém chính xác hơn mẫu Skidmore của chúng tôi. Điều này không có gì đáng ngạc nhiên, vì Skidmore College là một trường đại học nghệ thuật tự do chọn lọc với tiêu chuẩn tuyển sinh cao và những sinh viên có động lực cao sẽ thể hiện tốt. Học sinh cũng được kiểm tra trực tiếp dưới sự giám sát của trợ lý nghiên cứu và học sinh trẻ hơn dân số MTurk (xem Follmer và cộng sự, 2017 để xem xét những ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng mẫu MTurk).

Vì chúng ta không thể giải quyết được nhiều biến số gây nhiễu góp phần tạo ra hiệu ứng mẫu nên chúng ta sẽ không thảo luận thêm về vấn đề này. Thay vào đó, chúng tôi chỉ thừa nhận rằng có vẻ như các công nhân MTurk hoàn thành nhiệm vụ nhận dạng khuôn mặt từ xa có thể không đạt được mức độ chính xác như sinh viên đại học trong phòng thí nghiệm.

Điều quan trọng là kết quả của loạt nghiên cứu hiện tại có ý nghĩa đối với sự hiểu biết của chúng ta về cách các biến ước tính tác động đến mối quan hệ độ chính xác về độ tin cậy. Đặc biệt, việc phát hiện ra rằng các tác động lên trí nhớ tổng thể và các tác động lên mối quan hệ độ tin cậy – độ chính xác có thể tách rời nhau là có ý nghĩa về mặt lý thuyết.

Gợi ý rằng khoảng cách có tác động định lượng đến khả năng phân biệt và có thể có một ngưỡng định tính mà tại đó các phán đoán siêu nhận thức ít dựa vào thông tin bộ nhớ (có lẽ khá kém, khiến các phán đoán về độ tin cậy đi xuống) và nhiều hơn vào một số yếu tố bên trong hoặc bên ngoài khác, chẳng hạn như động lực để nhớ các mặt hàng tốt.

Quan trọng hơn, chúng tôi đã quan sát thấy mô hình này khi khoảng cách được điều chỉnh trong các đối tượng. Người ta chắc chắn có thể chứng minh rằng đối với các nhiệm vụ nhận dạng rất khó trong đó thông tin bộ nhớ còn thưa thớt, người tham gia có thể nới lỏng tiêu chí gọi một mục là "đã nhìn thấy" và cũng nới lỏng tiêu chí của họ về loại thông tin bộ nhớ nào được yêu cầu để đưa ra phán đoán có độ tin cậy cao ( Cox & Dobbins, 2011). Điều này không thể xảy ra ở đây, bởi vì không có mô hình quá tự tin tương tự được quan sát đối với những khuôn mặt rõ ràng, và khả năng ghi nhớ tương đối tốt của những khuôn mặt đó (một nửa tổng số các bức ảnh cũ) khiến cho những người tham gia ít có khả năng bị thúc đẩy thay đổi tiêu chí của họ về việc nhận dạng. nhiệm vụ.

Tuy nhiên, chúng tôi phải lưu ý rằng, dựa trên thiết kế thử nghiệm của chúng tôi, chúng tôi không thể loại trừ khả năng các phán đoán siêu nhận thức có thể tuân theo một mô hình suy thoái có hệ thống hơn là một mô hình dựa trên ngưỡng. Nghĩa là, có thể xảy ra trường hợp khi khoảng cách mô phỏng tăng từ khoảng cách trung bình đến khoảng cách xa, độ chính xác ở mức độ tin cậy cao nhất cũng giảm xuống một cách đơn điệu.

Nghiên cứu trong tương lai làm rõ hơn tác động của khoảng cách mô phỏng đối với việc hiệu chỉnh độ tin cậy-độ chính xác ở mức độ tương đối của các thao tác khoảng cách có thể là một con đường hiệu quả cho nghiên cứu trong tương lai trong lĩnh vực này.

Vì vậy, chúng tôi ủng hộ việc sửa đổi mô hình ngưỡng do Nyman et al đề xuất. (2019) và được hỗ trợ bởi Lockamyier et al. (2020).

Nyman và cộng sự lập luận rằng, theo mô hình ngưỡng, khi khả năng phân biệt giảm xuống mức rất thấp, các nhân chứng không thể đánh giá độ khó của nhiệm vụ và giảm mức độ đánh giá về độ tin cậy của họ xuống tương ứng. Theo dõi dữ liệu của họ trong một nhiệm vụ xếp hàng, đây là một vị trí hợp lý. Tuy nhiên, các mẫu dữ liệu được trình bày trong bốn nghiên cứu ở đây không tương thích với phiên bản tài khoản ngưỡng này. Nếu đúng như vậy, người ta sẽ mong đợi quan sát thấy sự giảm tương tự về khả năng phân biệt đối xử và sự tự tin quá mức đối với các khuôn mặt được mã hóa ở khoảng cách gần như mô phỏng và khoảng cách được mô phỏng trung bình. Thay vào đó, chỉ những khuôn mặt được mã hóa từ khoảng cách mô phỏng xa mới cho thấy độ chính xác bị giảm ở mức độ tin cậy cao nhất.

Theo logic tương tự, việc làm cho người tham gia nhận thức được độ khó của nhiệm vụ sẽ làm giảm hiệu ứng quá tự tin. Tuy nhiên, cảnh báo hướng dẫn làm như vậy trong Thí nghiệm 3 không có hiệu quả trong việc làm suy yếu tác động của khoảng cách đến mối quan hệ tin cậy – độ chính xác. Vì vậy, chúng tôi tranh luận về một tài khoản ngưỡng kết hợp tính mơ hồ về tính năng. Ý tưởng đằng sau sự mơ hồ về đặc điểm là khi người tham gia mã hóa các khuôn mặt ở rất xa (nhưng không phải ở một khoảng cách vừa phải), khoảng cách sẽ làm tăng sự mơ hồ trong các đặc điểm khuôn mặt riêng lẻ.

Khi những người tham gia gặp những khuôn mặt không ở khoảng cách mô phỏng trong bài kiểm tra, những đặc điểm được mã hóa không rõ ràng này có nhiều khả năng kích hoạt sự khớp trong bộ nhớ với cả những khuôn mặt đã nhìn thấy trước đó và những khuôn mặt chưa nhìn thấy trước đó. Tuy nhiên, khi trận đấu này xảy ra sai sót, người tham gia sẽ có cảm giác nhận biết mạnh mẽ và đưa ra phán đoán khẳng định với độ tin cậy cao. Điều này ít có khả năng xảy ra với khoảng cách vừa phải vì các tính năng giữ lại nhiều đặc điểm riêng biệt hơn khi mã hóa, giảm các kết quả khớp sai trong bộ nhớ của các khuôn mặt không nhìn thấy.

Ý nghĩa ứng dụng của những thí nghiệm này rất rõ ràng. Trong khi những người tham gia nhìn thấy khuôn mặt ở khoảng cách mô phỏng trung bình được hiệu chỉnh tương đối tốt, thì những người nhìn thấy khuôn mặt ở khoảng cách mô phỏng xa thì không, điều này cho thấy rằng những nhân chứng nhìn thấy khuôn mặt mục tiêu từ quá xa sẽ không được hiệu chỉnh. được yêu cầu làm giấy tờ tùy thân. Chính xác những gì cấu thành nên "quá xa" có thể phụ thuộc vào các điều kiện khác có trong quá trình mã hóa cũng như sự khác biệt của từng cá nhân về khả năng ghi nhớ và siêu nhận thức, đồng thời việc ước tính khoảng cách xem có thể mang tính chủ quan trong một số trường hợp. Dựa trên dữ liệu được trình bày ở đây, chúng tôi cho rằng việc nhận dạng của các nhân chứng đã quan sát thủ phạm ở khoảng cách rất xa ít nhất phải được xem xét kỹ lưỡng.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là quy trình trong các thử nghiệm hiện tại liên quan đến việc hiển thị cho những người tham gia cùng một hình ảnh khi mã hóa (mặc dù trong một số điều kiện bị mờ) và khi truy xuất, đồng thời mô phỏng khoảng cách thông qua chức năng làm mờ thay vì bằng cách thao tác khoảng cách vật lý, khác với nhiệm vụ thường được yêu cầu của các nhân chứng tại hiện trường. Hơn nữa, mô hình nhận dạng khuôn mặt trong đó người tham gia xem nhiều khuôn mặt và phải nhận ra lại chúng từ một nhóm lớn hơn là một nhiệm vụ khác với việc nhìn thấy một nghi phạm duy nhất phạm tội và sau đó xác định chúng từ một đội hình.

Chúng ta phải thừa nhận rằng một số khía cạnh của mô hình này cho phép ước tính và phân tích thống kê chính xác hơn có thể đặt các thử nghiệm nằm ngoài bối cảnh tự nhiên chủ nghĩa dự kiến ​​của chúng (xem Kovera & Evelo, 2021; Hyman, 2021 để biết các cuộc thảo luận gần đây về vấn đề này). Tuy nhiên, chúng tôi tin rằng những phát hiện của nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng đối với cách các nhân chứng đưa ra đánh giá về nhận dạng đối với những khuôn mặt được nhìn từ xa, mặc dù độ chính xác của bộ nhớ tổng thể có thể khác đôi chút khi đặt trong các tình huống thực tế này.

Kết luận

Trong bốn thử nghiệm được đăng ký trước trên hai mẫu riêng biệt của Hoa Kỳ, chúng tôi thấy rằng mối quan hệ tin cậy-độ chính xác được giữ nguyên đối với các khuôn mặt được mã hóa ở khoảng cách mô phỏng vừa phải nhưng bị suy giảm đối với các khuôn mặt được mã hóa ở khoảng cách mô phỏng xa. Phát hiện này ủng hộ một mô hình ngưỡng kết hợp sự mơ hồ về đặc điểm, đề xuất rằng khi các đặc điểm trở nên xa hơn, khả năng nhận thấy sự trùng khớp với bộ nhớ khi kiểm tra các khuôn mặt mới sẽ cao hơn, làm lệch các phán đoán về độ tin cậy lên cao.

Phát hiện này cũng có ý nghĩa quan trọng đối với cách hệ thống tư pháp hình sự giải thích cách nhận dạng nhân chứng được thực hiện sau khi mã hóa ở khoảng cách xa. Chúng tôi lập luận rằng trong trường hợp khoảng cách, những người thử thực tế cực kỳ thận trọng trong việc sử dụng các phán đoán về độ tin cậy làm yếu tố dự báo độ chính xác.

Tuyên bố thực hành mở

Tất cả dữ liệu được yêu cầu để tiến hành các phân tích được báo cáo ở đây cũng như mọi tài liệu đều có sẵn để tải xuống trên Khung Khoa học Mở tại https://osf.io/7wdvy/. Tất cả các thử nghiệm được báo cáo ở đây cũng đã được đăng ký trước tại Khung Khoa học Mở và những đăng ký trước đó có thể được tìm thấy tại liên kết ở trên.

Sự đóng góp của tác giả

SDD và DJP đã lên ý tưởng và thiết kế các nghiên cứu. SDD đã lập trình các nghiên cứu, thu thập và phân tích dữ liệu. SDD đã soạn thảo bản thảo và DJP đã cung cấp phản hồi về bản thảo. Cả hai tác giả đọc và phê duyệt bản thảo chính thức.

Kinh phí

Khoản bồi thường cho những người tham gia Mechanical Turk của Amazon được cung cấp bởi khoản tài trợ "Tìm hiểu nhận thức của con người" của Quỹ James S. McDonnell (Cấp số 220020429) được trao cho tác giả thứ hai và Gói Khởi nghiệp Khoa Mới của Đại học Florida thuộc về tác giả thứ nhất. Nguồn tài trợ không đóng góp vào quá trình thiết kế thử nghiệm, thu thập dữ liệu, phân tích hoặc viết.

Sự sẵn có của dữ liệu và tài liệu

Các bộ dữ liệu được phân tích trong các nghiên cứu hiện tại cũng như Tài liệu bổ sung có sẵn trong kho Khung khoa học mở, [https://osf.io/7wdvy/].

Phê duyệt đạo đức và đồng ý tham gia

Các thử nghiệm 1a, 1b, 2 và mẫu Skidmore College từ Thí nghiệm 3 được thực hiện theo giao thức miễn trừ được phê duyệt của Hội đồng Đánh giá Thể chế của Skidmore College #1901-787. Những người tham gia Mechanical Turk trong Thí nghiệm3 được điều hành theo giao thức miễn trừ được Hội đồng Đánh giá Thể chế phê duyệt của Đại học Bắc Florida #1797845-1.

Người giới thiệu

1.Blank, H., & Launay, C. (2014). Làm thế nào để bảo vệ trí nhớ của nhân chứng chống lại hiệu ứng thông tin sai lệch: Phân tích tổng hợp các nghiên cứu sau cảnh báo. Tạp chí Nghiên cứu Ứng dụng về Trí nhớ và Nhận thức, 3(2), 77–88.

2.Connor, LT, Dunlosky, J., & Hertzog, C. (1997). Sự khác biệt liên quan đến tuổi tác về độ chính xác tuyệt đối nhưng không tương đối. Tâm lý học và Lão hóa, 12(1),50–71.

3. Cox, JC, & Dobbins, IG (2011). Những điểm tương đồng nổi bật giữa nhận dạng tiêu chuẩn, không bị phân tâm và không có mục tiêu. Trí nhớ & Nhận thức, 39(6),925–940.

4.Davis, SD, Peterson, DJ, Wissman, KT, & Slater, WA (2019). Căng thẳng sinh lý và nhận dạng khuôn mặt: Tác động khác biệt của căng thẳng đến độ chính xác và mối quan hệ tin cậy-độ chính xác. Tạp chí Nghiên cứu Ứng dụng về Trí nhớ và Nhận thức, 8(3), 367–375.

5.Dodson, CS, & Dobolyi, DG (2016). Nhận dạng độ tin cậy và nhân chứng: Hiệu ứng giữa các chủng tộc, thời gian quyết định và độ chính xác. Tâm lý học nhận thức ứng dụng, 30(1), 113–125.

6. Nhân chứng xác định sai. Dự án Vô tội. (2019). Lấy ra từhttps://innocenceproject.org/ Causes/eyewitnessmisidentification/?gclid{{0}}CjwKCAjw5c6LBhBdEiwAP9ejG0LGQnRbcR3VF1jlpwDRn4BS2Q-t_XCFFpKXKVErNHXiKan_IbM-DxoCKpkQAvD_Bw E.

For more information:1950477648nn@gmail.com