Диссоциация силы мнемического следа и сходства тестовых объектов в задаче узнавания в рамках теории обнаружения сигнала

Память – это сложно устроенная когнитивная система, которая может сохранять большие объёмы зрительной информации с высокой точностью (Brady et al., 2008). Различные теории и модели пытаются описать структуру памяти и учесть все возможные факторы, влияющие на неё, с целью создания точных предсказаний об эффективности выполнения задач (Luck & Vogel, 1997; Wilken & Ma, 2004). Для оценки уровня памяти могут быть использованы различные формы тестирования. Одной из наиболее популярных является задача многоальтернативного выбора (n-AFC), в которой испытуемого сначала просят запомнить список объектов, а затем, в фазе тестирования, среди прочих объектов (дистракторов) указать увиденный ранее объект (цель). Одним из важных факторов, влияющих на эффективность выполнения n-AFC, является величина сходства между целью и дистракторами. Так, Брейди и Стормер (2024) показали, что случайного отбора стимулов недостаточно, поскольку эффективность выполнения задачи снижается при высоком сходстве между объектами. Для наиболее качественной оценки памяти важно подбирать максимально непохожие на цель дистракторы, иначе фактор сходства может повлиять на результативность. Данный факт также находит подтверждение в исследованиях, посвящённых идентификации свидетелем подозреваемого, в которых испытуемый после просмотра видео ограбления должен среди набора подозреваемых указать преступника (Shen et. al., 2023). Было показано, что при определённых условиях выбор максимально непохожих людей в качестве подозреваемых позволяет сохранить число попаданий, снизив вероятность ложных тревог (Colloff et al., 2021). Модель соревнования за смешение с целью (Target Confusability Competition model – TCC) постулирует, что на эффективность выполнения задачи n-AFC влияют два основных предиктора: сила памяти и функция психофизического сходства (Schurgin et al., 2020). Было продемонстрировано, что данная модель позволяет с высокой точностью описать паттерн реальных данных. Более того, недавняя работа (Utochkin et al., 2024) свидетельствует о возможности применения TCC к объектам реального мира (стол, черепаха и т.д.). Благодаря запоминаемости изображений, означающей, что определённые объекты стабильно запоминаются лучше (или хуже) других различными испытуемыми (Bainbridge, 2019), появляется возможность построить устойчивые функции психофизического сходства для реальных объектов. Уточкин и коллеги (2024) продемонстрировали, что если учесть функцию сходства, операционализированную в рамках теории обнаружения сигнала (ТОС) как взаимное расположение распределений знакомости объектов, извлечённых из 2-AFC, то возможно очень точно предсказать вероятность выбора каждого объекта в задаче 4-AFC. В данной работе мы продолжили исследование Уточкина и коллег (2024), показав высокое соответствие предсказаний модели TCC реальным данным: при снижении силы памяти функция психофизического сходства сохраняет свою форму, “сжимаясь” пропорционально. Более того, мы показали, что эффективность выполнения задачи различными испытуемыми в рамках одной и той же комбинации стимулов как внутри, так и между уровнями памяти является довольно стабильной. Таким образом, данная работа, выполненная в рамках ТОС, свидетельствует об особой важности фактора сходства в экспериментах памяти на объекты реального мира, демонстрируя, помимо прочего, его высокую инвариантность.