Имитированное расстояние просмотра ухудшает соотношение достоверности и точности на больших, но не средних расстояниях: поддержка модели, включающей роль неоднозначности функций. Часть 1

Абстрактный

Растет потребность в исследованиях по идентификации свидетелей для выявления факторов, которые не только влияют на точность идентификации, но также могут повлиять на соотношение достоверности и точности (CA). Одной из таких переменных, которая оказывает заметное влияние на память лиц, является расстояние просмотра: лица, закодированные с более короткого расстояния, запоминаются лучше, чем лица, закодированные с более длинных расстояний.

С непрерывным развитием современного общества количество свидетелей преступлений постепенно увеличивается. В этом случае свидетели должны иметь возможность эффективно идентифицировать и запомнить ключевую информацию, такую ​​как внешний вид и движения подозреваемого. Существует связь между узнаванием очевидца и памятью.

Во-первых, хорошая память является для свидетелей ключом к распознаванию подозреваемых. Если свидетели смогут четко запомнить внешний вид подозреваемого, характеристики тела, привычки движения и другую информацию, вероятность успешного раскрытия дела значительно повысится. Видно, что хорошая память очень важна для свидетелей для опознания подозреваемых.

Во-вторых, психологическое состояние свидетелей также будет влиять на их способности к узнаванию и памяти. Например, если свидетель напуган или нервничает, внимание будет отвлечено и память пострадает. Напротив, если свидетель будет сохранять спокойствие и сосредоточенность, он или она сможет лучше запомнить информацию о подозреваемом. Поэтому свидетелям необходимо преодолеть негативные эмоции и сохранять спокойствие, чтобы лучше воспринимать и наблюдать.

Кроме того, важную роль в узнавании и запоминании играют жизненный опыт и познавательные способности свидетелей. Регулярно наблюдая за людьми и вещами вокруг себя, изучая психологические знания и т. д., вы можете улучшить свои способности к наблюдению и пониманию. В то же время активная тренировка мозга и поддержание хороших жизненных привычек также могут помочь улучшить память и когнитивные способности.

Короче говоря, способности к идентификации и памяти свидетелей играют решающую роль в раскрытии преступлений. Только обеспечив хорошее психическое состояние, активно занимаясь спортом и улучшая когнитивные способности, мы сможем лучше играть роль свидетелей и помогать полиции сохранять социальный мир и стабильность. Видно, что нам необходимо улучшить нашу память. Cistanche Deserticola может значительно улучшить память, поскольку Cistanche Deserticola — это традиционное китайское лекарственное средство, обладающее множеством уникальных эффектов, одним из которых является улучшение памяти. Эффективность мясного фарша обусловлена ​​множеством содержащихся в нем активных ингредиентов, включая кислоты, полисахариды, флавоноиды и т. д. Эти ингредиенты могут способствовать здоровью мозга различными способами.

Нажмите «Узнай 10 способов улучшить память»

В четырех предварительно зарегистрированных экспериментах, используя как лабораторные, так и онлайн-образцы, мы сравнивали лица, просматриваемые на моделируемом расстоянии просмотра на разных уровнях (среднем и дальнем), с лицами, которые рассматривались на очень близком к моделируемом расстоянии. Расстояние моделировалось с использованием функции размытия по Гауссу с более высокие уровни размытия соответствуют окончанию большего имитируемого расстояния. Мы обнаружили, что как средние, так и дальние моделируемые расстояния ухудшают общую производительность памяти по сравнению с отсутствием моделируемого расстояния, причем увеличение расстояния приводит к ухудшению памяти.

Однако большие смоделированные расстояния ухудшили взаимосвязь CA. В четвертом эксперименте мы обнаружили, что предварительное предупреждение не улучшило это ухудшение отношений CA для лиц, рассматриваемых на большом смоделированном расстоянии. Результаты показывают, что высокодостоверные идентификации, сделанные для лиц, наблюдаемых с больших расстояний, следует игнорировать и что переменные оценки, влияющие на память, могут ухудшить взаимосвязь CA, когда память снижается до критического уровня значимости.заявление

Когда очевидец наблюдает за развитием преступления, несколько переменных влияют на вероятность того, что впоследствии он сможет случайно опознать преступление. Предыдущие исследования утверждали, что взаимосвязь между уверенностью и точностью идентификации была в лучшем случае незначительной, но более поздняя стратегия анализа изменила это мнение. Уверенность может быть хорошим индикатором точности, если обстоятельства кодирования идеальны. Менее известно, может ли связь между уверенностью и точностью сохраняться даже в неидеальных обстоятельствах.

Хотя хорошо известно, что воспоминания очевидцев о лицах ухудшаются с увеличением расстояния, менее ясно, влияет ли этот фактор на взаимосвязь между уверенностью и точностью. Некоторые исследования показали, что взаимосвязь между уверенностью и точностью может сохраняться на некоторых расстояниях, но не на других. Исследователи предположили, что это вызвано неспособностью очевидцев оценить, насколько трудной становится задача идентификации лица по мере увеличения расстояния просмотра.

В четырех экспериментах мы использовали внутрисубъектный дизайн, который исключает возможность того, что люди могут изменить свою стратегию и стать более или менее консервативными, но приводит их к тому факту, что узнавать одни лица будет труднее, чем другие. Мы обнаружили доказательства того, что только большие расстояния ухудшают соотношение достоверности и точности. Умеренные расстояния этого не сделали, что позволяет предположить, что неоднозначность признаков при кодировании приводит к испорченному эффекту, а не к чрезмерной уверенности в эффективности распознавания.

В связи с относительно недавним изменением в том, как исследователи памяти очевидцев количественно характеризуют взаимосвязь между точностью и точностью, возродился интерес к выявлению факторов, которые влияют или не влияют на способность очевидцев доверять опознанию, предсказывать вероятность их точности (Wixted & Wells, 2017). ). Таким образом, нас интересует, каким образом определенные переменные оценки влияют на точность идентификации, но не находятся под контролем системы уголовного правосудия (Wellsinfluence влияет на эту взаимосвязь.

В то время как большая часть исследований в области психологии и права сосредоточена на системных переменных или тех факторах, которые находятся под контролем системы уголовного правосудия, переменные оценки не менее важны для понимания (S Miler et al., 2018). потому что мы можем генерировать основанные на фактических данных прогнозы о том, насколько вероятно, что конкретный свидетель сможет успешно идентифицировать преступника в конкретном контексте свидетеля, если мы понимаем влияние этого контекста на производительность памяти. В настоящих исследованиях мы сосредоточились на одной переменной оценки — расстоянии просмотра (расстоянии между наблюдателем и целевым лицом при кодировании), чтобы лучше понять влияние взаимосвязи между уверенностью и точностью.

Для непрофессионала неудивительно, что с увеличением расстояния между очевидцем и лицом, которое ему необходимо впоследствии идентифицировать, точность уменьшается. Наука однозначно подтверждает этот факт (например, Lindsayet al., 2008; Nyman et al., 2019; Lockamyier et al., 2020), а финансирование признается официальными политиками. Например, Линдсей и др. подошел к студентам кампуса колледжа и попросил их закодировать лицо научного сотрудника, появившегося на расстоянии от 4 до 15 метров или 20–50 метров.

Затем участники сразу же или через 24 часа в 24- час принимали решение о составе на основе состава при отсутствии или наличии цели. Подтверждая интуитивное предсказание, правильная идентификация цели была хуже на больших расстояниях. В том же духе Nyman et al. участники кодировали в более контролируемых (но все же натуралистичных) условиях на разных дистанциях от 5 до 110 метров. Участники аналогичным образом идентифицировали себя из состава, и результаты были одинаковыми.

Однако реальный характер условий тестирования, использованных как в Lindsay et al. (2008) и Найман и др. (2019) приводит к более высокой изменчивости, чем было бы идеально по лабораторным стандартам.

Эти предложения предлагают прекрасную иллюстрацию компромисса, который исследователи должны найти между точным моделированием природных условий и строгим экспериментальным контролем. Хотя правильного ответа на вопрос, какой подход лучше, не существует, другие исследователи попытались смоделировать расстояние просмотра в лаборатории, используя цифровые факсимиле лиц (а не реальных, живых лиц), соответствующих некоторому физическому расстоянию в естественном мире. К счастью, расстояние можно моделировать несколькими эмпирически установленными способами: сначала нужно записать наблюдаемое событие на видео и просто варьировать расстояние между целью и камерой (Lockamyieret al., 2020). В качестве альтернативы исследователи могут предпочесть предоставить участникам фотографии лиц, но уменьшить их размер до приблизительного расстояния (например, Loftus & Harley, 2005).

Однако оба подхода плохо подходят для удаленного сбора данных, учитывая отсутствие стандартизации размера дисплея, который предпочитают использовать удаленные участники. Чтобы решить эту проблему, мы решили в большей или меньшей степени размыть лица, переводя их на большее или меньшее имитируемое расстояние. Размытие лица можно выполнить несколькими способами (например, размытие по Гауссу, Lampinen et al., 2015; фильтры-фильтры, Loftus & Harley, 2005). По аналогии с логикой показа изображений уменьшенного размера, размытие изображения лица имитирует тот факт, что удаленные лица представлены меньшим количеством фоторецепторов в сетчатке, а это означает, что каждая черта лица должна кодироваться меньшим количеством клеток, в результате чего получается нечто похожее на пиксельное изображение.

Лофтус и Харли (2005) применили такой подход и обнаружили, что использование низкофильтра прекрасно моделирует in vivo изменения расстояния просмотра (сравнимые с уменьшением размера фотографии). После этого исследования Lampinen et al. (2015) использовали размытие по Гауссу (которое производит аналогичный низкочастотный визуальный эффект) и нашли доказательства, согласующиеся с более натуралистическими исследовательскими процедурами — отрицательный монотонный тренд точности при моделировании расстояния. Таким образом, использование функции размытия для имитации расстояния эффективно и позволяет исследователям поддерживать лабораторный кортизол. Этот метод имеет преимущество перед манипулированием размером, поскольку участники могут регулировать угол обзора своего экрана, чтобы гарантировать, что они закодируют размытое лицо так, как предполагалось, но это не улучшает эффект предполагаемого эффекта.

Такая процедура размытия позволила нам изучить, как (если вообще влияет) расстояние влияет на взаимосвязь между уверенностью и точностью в памяти очевидца (Lampinen et al., 2014). Идентификация глаз является крупнейшим виновником дел, которые были отменены за последние несколько десятилетий проектом «Невиновность» (Innocence Project, 2019). По мнению исследователей, суждения о достоверности обычно сопровождают опознания и могут быть подсказками («Насколько вы уверены, что это был тот парень?») или без подсказки («Это точно был тот парень, которого я видел!»).

Учитывая частоту, с которой такая информация связана с идентификацией личности сына, системе уголовного правосудия надлежит определить ее полезность для проверяющих факты (Smalarz et al., 2021; Wells et al, 1981, 2002). Всего тридцать лет назад исследователи памяти очевидцев в целом были согласны с тем, что уверенность очевидцев в лучшем случае слабо связана с точностью очевидцев (Sporer et al., 1995). Однако с тех пор это мнение изменилось; Уикстед и Уэллс (2017) недавно представили доводы в пользу уверенности в себе как показателя точности в правовом контексте, утверждая, что предыдущие предположения о том, что уверенность и точность не связаны друг с другом, были основаны на неправильном аналитическом подходе (т. е. на точечно-бисериальной корреляции, см. Juslin et al. ., 1996 для обсуждения).

Их предложение содержало оговорку: уверенность следует использовать только в качестве предсказателя точности до тех пор, пока условия во время кодирования идентификации лица были благоприятствующими для постидентификации (например, переменные оценки во время кодирования связаны с лучшей памятью). факторы уровня системы, знание, влияние, точность или достоверность очевидца отсутствуют). Однако некоторые далее утверждают, что этих благоприятных условий может быть недостаточно, но они не являются необходимыми для того, чтобы уверенность могла быть действительным и надежным предиктором точности (Mickes et al., 2017).

По сути, может существовать несколько неоптимальных условий, которые ухудшают память очевидца в целом, но оставляют нетронутой связь между уверенностью и точностью (полевое исследование, подтверждающее эту точность, см. в Wixtedet al., 2016). Это служит хорошим предзнаменованием для уверенности в качестве доказательного доказательства в юридических контекстах. , поскольку он предварительно фильтрует механизм фильтрации, посредством которого испытуемые свидетели с низкой степенью уверенности могут быть лишены возможности перейти к судебному разбирательству (поскольку уверенность предполагает низкую вероятность идентификации).

Что касается расстояния просмотра, относительно немногие исследования пытались конкретно изучить достоверность и точность. Земмлер и др. (2018) повторно проанализировали зависимость точности доверенного лица от Lindsayet al. (2008), построив калибровочные кривые, обнаружили, что, несмотря на то, что расстояние просмотра оказывает большое влияние на память (по индексу d prime, показателю различимости), само соотношение достоверности и точности остается в значительной степени неизменным (хотя обратите внимание, что это было верно только тогда, когда деидентификация была отложена; то же самое было неверным, когда деидентификация была немедленной). Они выдвинули аргумент, что тот факт, что данная переменная оценки влияет на память, не означает, что эта переменная обязательно будет влиять на доверительные суждения, и опознания, сделанные свидетелями с высокой степенью уверенности, все еще могут быть точными.

В рамках глобальной системы нарушений памяти и метапамяти любая переменная, которая в целом вредит памяти, также снижает порог, который может иметь очевидец для принятия суждения с высокой степенью уверенности. Например, если кто-то станет свидетелем грабителя поздно ночью в условиях плохой видимости, мы ожидаем, что вероятность правильно идентифицировать грабителя позже будет довольно низкой. Глобальная система предсказывает, что в среднем калибровка также будет нарушена, и очевидец в этом сценарии (по сравнению со свидетелем в идеальных условиях наблюдения) с большей вероятностью ошибочно припишет суждение с более высокой степенью уверенности ошибочной идентификации, что сделает такое суждение переоценкой эффективности.

Что Земмлер и др. (2018) и мы (Davis et al., 2019) предположили, что факторы, которые влияют на производительность памяти в целом, не обязательно ухудшают суждения о метапамяти (например, Co et al., 1997; Leippe, 1980; Penrod & Cutler, 1995). По сути, идея состоит в том, что очевидцы неявно или явно знают, что их память плоха, и масштабируют рейтинги уверенности вниз по мере того, как они проводят идентификацию. Это оставляет соотношение между уверенностью и точностью в значительной степени неизменным, а это означает, что лица, проверяющие факты, все еще могут доверять высокодостоверным суждениям очевидцев. даже если обстоятельства, связанные с идентификацией, неоптимальны.

Напротив, Man et al. (2019) проанализировали взаимосвязь точности в своем исследовании с использованием процедуры тестирования in vivo в научном центре и обнаружили, что взаимосвязь между достоверностью и точностью, по-видимому, сохраняется на более коротких расстояниях, но не на больших расстояниях. Lockamyier et al. (202) выявили аналогичную закономерность на характеристических кривых достоверность-точность, при этом хорошая калибровка наблюдается на коротких расстояниях (3 м), но не на больших расстояниях (10 и 20 м), что еще раз показывает, что увеличение расстояния может быть связано с ухудшением соотношения достоверность-точность. Результаты также было продемонстрировано для переменных оценки, отличных от расстояния просмотра (например, эффект кроу-эффекта; Dodson & Dobolyi, 2016).

Согласно пороговой модели Наймана и др. (2019), участники в условиях, когда различимость особенно низка, могут не осознавать, насколько сложна задача и что успех невозможен. Это заставляет их подходить к выработке метакогнитивных суждений так, как если бы они относились к задаче умеренной сложности, а это означает, что большинство их суждений будут переоценивать их фактическую эффективность. Исследования метапознания в образовательной литературе подтверждают эту идею; Учащиеся, как правило, более уверены в сложном материале, чем в сложном материале, поскольку они склонны ошибочно полагать, что уровень их успеваемости останется прежним, даже когда сложность возрастает (например, Kelemen et al., 2000; Maki et al., 2005; Schraw & Roedel). , 1994).

Однако и Найман с соавт. (2019) и Локамиер и др. (2020) признали, что было относительно мало положительных идентификаций, сделанных на очень больших расстояниях, что затрудняет расчет соответствующих статистических выводов на этом самом высоком уровне достоверности и ставит под сомнение, был ли наблюдаемый пороговый эффект просто вызван высоким уровнем достоверности. изменчивость в суждениях с высокой степенью уверенности на больших расстояниях.Эта методологическая проблема усугубляется процедурой группировки, которая имеет высокую прикладную ценность, но по необходимости дает только одну точку данных для каждого условия, что еще больше увеличивает вариативность. В настоящих исследованиях мы изучили влияние зависимости уверенности на расстоянии просмотра от достоверности и точности с использованием парадигмы распознавания лиц, которая генерирует десятки наблюдений на каждое условие. Это, в свою очередь, дает более надежные оценки точности на каждом уровне достоверности. Хотя идентификация по одной линии лица и старые/новые решения для большого набора ранее представленных лиц не являются внешне идентичными задачами, обе они основаны на схожих когнитивных архитектурах официальной обработки лиц (Morgan et al., 2007), при этом распознавание лиц часто оказывается полезным в качестве базового исследовательского инструмента для проверка теоретических позиций.

Хотя существуют различия между парадигмами распознавания лиц и модельного ряда (обсуждение сходства между парадигмами см. в Weber & Brewer, 2006), мы считаем, что повышенная мощность и стабильность оценок перевешивают недостатки снижения экологической достоверности.

Помимо максимизации статистической мощности за счет использования парадигмы распознавания лиц, мы провели текущие исследования с использованием более мощного подхода внутри субъектов, призванного максимизировать надежность точечных оценок.

В то время как человек и др. (2019) действительно требовали от участников четырех идентификаций возможных целей, они были разделены на группы с наличием цели и без цели, и каждое задание выполнялось последовательно (например, участники изучали и тестировали лицо с одной усталостью одновременно), что делало его более вероятным. участники могли корректировать свои глобальные критерии выбора и уверенности в своих суждениях от задачи к задаче. Мы утверждаем, что, хотя данные, предоставленные Nyman et al. Если предоставить некоторые доказательства в пользу порогового счета, следует провести более тщательное лабораторное тестирование с выборкой и дизайном, созданным для выявления ситуаций, в которых существует взаимосвязь между достоверностью и точностью.

Мы также проводили исследования с участием как студентов колледжей, так и работников Amazon MechanicalTurk (MTurk). Поскольку очевидцы в США вероятно могут принадлежать к любому из нескольких демографических профилей, присутствующих в стране, выборки участников должны соответствовать этому уровню разнообразия. Таким образом, выборка MTurk позволяет получить более общую оценку способностей населения США1, а не просто полагаться на высокообразованную, однородную выборку студентов колледжей для обобщения на интересующую совокупность. Наконец, мы применили простую процедурную тактику (т. е. инструктивное предупреждение), предназначенную для исправления завышенных оценок уверенности в эксперименте 3, поскольку важно определить, можно ли исправить любое негативное влияние переменных оценки с помощью политических изменений, которые можно легко реализовать на местах.

For more information:1950477648nn@gmail.com