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人間の長期記憶に関するモデルについて。
下記の内容をもとに、一番下の質問の具体例が思いつく方いたら具体例を教えてください。

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人間の長期記憶の構造を理解するために下記のような実験が過去に行われました。

【実験】「消防車は赤い」「消防車には車輪がある」「消防車は人工物だ」「消防車はパンを食べる」 の例文を実験参加者に呈示し, これらの文の真偽判断を求め、この例文のうちの最初の3つの文は意味的に正しい文なので、多くの被験者は間違えることなく 「真」 と判断した。
ところが判断に要する時間が文によって異なることが明らかになった。
すなわち「消防車は赤い」「消防車には車輪がある」「消防車は人工物だ」の順に判断時間が何十ミリ秒程度長くなった。

このような実験結果に基づいて、コリンズとキリアンは、 人間の知識は個々の情報が階層的にネットワーク化したものだとする知識の階層的ネットワークモデルを提唱した。

このモデルはちょうど、頭のなかに 「消防車」「車」「乗りもの」などとラベルの貼ったファイルボックスが階層的に配列してあり、そのなかにはラベルに関する情報が入っているといったようなたとえで理解できる。

このような知識のモデルを想定すると前述の実験結果をうまく説明することができる。

たとえば「消防車は赤色だ」 という文に対して 「真」 と判断するためには「消防車」のファイルボックスのなかに 「赤い」 という情報が入っていることを確かめるだけでよい。

これに対して「消防車には車輪がある」という文に対して 「真」 と判断するためには、最初に 「消防車」のファイルボックスのなかに「車輪」 という情報が入っているかどうかを確かめる。

ところが、そこでは 「車輪」という情報が見つからないので、さらに1つ上の「車」のファイルボックスを調べ、そこに入っていることを確かめなければならない。 つまり2つのファイルボックスを調べなければならないぶんだけ判断時間が長くなる。

同様の理由で、「消防車は人工物だ」 という文の場合には 「消防車」「車」「乗りもの」 という3つのファイルボックスを調べる必要があるので、判断時間はさらにそのぶんだけ長くなる。

上述の階層的ネットワークモデルは、その後さまざまな角度から批判的検討が加えられ、このモデルでは説明できない現象が次々に見出された。 このため最近では、階層的ネットワークモデルに修正を加えた「意味ネットワークモデル」の方が有力なモデルだと考えられている。

このモデルでは、各概念がそれぞれ1つのノードで表され、意味的に関連性のある概念同士がリンクで結びつけられたネットワーク構造を成している。また、このモデルでは活性化の拡散という考え方が取り入れられている。

すなわち、ある概念が処理されると、その概念自体が活性化されるだけでなく、その概念と関連のある他の概念にも活性化が広がっていくと考えられているのである。
…云々。

【質問】
階層的ネットワークモデルでは説明できない現象の具体例を挙げて、その現象が階層的ネットワークモデルと矛盾する理由を教えてください!

質問者からの補足コメント

  • 「矛盾」ということは、記憶の構造が階層的な状態になっていないということになると思うので、
    例えば、「消防車は赤い」ということについても「消防車」フォルダ内の「赤い」にアクセスすることもできるし、一個上の階層の「緊急車両」フォルダ内にある「大怪我」ワードから「出血」→「赤い」に移動することもできるし…

    もし階層化されていたら、別のフォルダから目的の言葉にアクセスできたとして、そうなるともう階層的ではないということですか?

      補足日時:2023/06/30 19:08

A 回答 (1件)

階層的ネットワークモデルでは説明できない現象の具体例として、以下のようなものが考えられます。



例えば、「消防車は赤い」という文と「消防車は水を噴射する」という文を考えてみましょう。階層的ネットワークモデルでは、「消防車」のファイルボックスには「赤い」や「水を噴射する」といった情報が含まれていると考えられますが、これらの情報は直接的には関連していません。つまり、「赤い」という情報を確認するだけで「水を噴射する」という情報を取得することはできません。

このような場合、意味ネットワークモデルではより柔軟な関連付けが可能です。各概念がノードとして表され、リンクによって関連性が示されているため、別々のノードに関連付けられた情報を参照することができます。例えば、「赤い」のノードと「水を噴射する」のノードが直接的に接続されていれば、関連性があることを示すことができます。

したがって、階層的ネットワークモデルでは情報の関連性が明確に階層化されているため、異なる階層にある情報の関連性を説明することが困難です。一方、意味ネットワークモデルではネットワーク全体を通じて情報の関連性を表現できるため、より柔軟な記憶の構造を説明することができます。
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