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「ドリフト拡散モデル」の版間の差分
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Kentaro Katahira (トーク | 投稿記録) 細編集の要約なし |
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ドリフト拡散モデルは，刺激呈示から反応が起こるまでの経過時間（反応時間）と反応選択の分布を説明するモデルである。ドリフト拡散モデルは，Ratcliff (1978) | ドリフト拡散モデルは，刺激呈示から反応が起こるまでの経過時間（反応時間）と反応選択の分布を説明するモデルである。ドリフト拡散モデルは，Ratcliff (1978) | ||
<ref name=Ratclif1978><b>Ratcliff, R.(1978).</b><br>A theory of memory retrieval.<br><i>Psychological Review</i> 1978, 85(2);59–108</ref>が提案し，心理学や神経科学における反応時間のモデリングにおいて，幅広く用いられている<ref><pubmed> 26952739 </pubmed></ref>。 | <ref name=Ratclif1978><b>Ratcliff, R.(1978).</b><br>A theory of memory retrieval.<br><i>Psychological Review</i> 1978, 85(2);59–108</ref>が提案し，心理学や神経科学における反応時間のモデリングにおいて，幅広く用いられている<ref><pubmed> 26952739 </pubmed></ref>。 | ||
ドリフト拡散モデルが適用されるのは，刺激の呈示後から1秒から2秒程度の時間内に二種類の反応から一つを選択することが求められるようなタイプの意思決定である。熟考の末判断を下すような時間のかかる意思決定は適用対象ではないとされている。また，いずれかの反応が正解であり，もう片方の反応は不正解とされる場合が多いが，必ずしもその限りではない。適用される判断のタイプとしては，呈示された刺激が以前にも呈示されたものであるか新規なものであるかを判断する記憶課題，明るさや動きなどの刺激の物理的特徴について判断する知覚的判断，語彙判断，数量的判断，文章処理，選好の判断 (どちらの刺激が自身にとって好ましいか判断する)，経済的意思決定など多岐にわたる。[要文献追加] | |||
ドリフト拡散モデルは，逐次サンプリングモデル（Sequential sampling model）の一種である。逐次サンプリングモデルでは，刺激が呈示されると生体は時間経過とともに確率的に情報を蓄積していき，その蓄積が境界を越えた時に反応が出力されると仮定する。図1に示すように，行動課題を実施した際に，反応までにかかる時間は，(1)刺激の読み込み，(2)エビデンス（判断を下すのに必要な情報）の蓄積，(3)反応（ボタン押しなどの運動）に分解することができる。(1)刺激の読み込みと(3)反応は，判断に関わる過程ではないので，非決定時間(Non decision time)と呼ばれる。(2)エビデンスの蓄積は，決定時間(Decision time)と呼ばれる。ドリフト拡散モデルをはじめとする逐次サンプリングモデルを用いることで，非決定時間の推定と決定時間の生成に関わるパラメータの推定を行うことができる。 | ドリフト拡散モデルは，逐次サンプリングモデル（Sequential sampling model）の一種である。逐次サンプリングモデルでは，刺激が呈示されると生体は時間経過とともに確率的に情報を蓄積していき，その蓄積が境界を越えた時に反応が出力されると仮定する。図1に示すように，行動課題を実施した際に，反応までにかかる時間は，(1)刺激の読み込み，(2)エビデンス（判断を下すのに必要な情報）の蓄積，(3)反応（ボタン押しなどの運動）に分解することができる。(1)刺激の読み込みと(3)反応は，判断に関わる過程ではないので，非決定時間(Non decision time)と呼ばれる。(2)エビデンスの蓄積は，決定時間(Decision time)と呼ばれる。ドリフト拡散モデルをはじめとする逐次サンプリングモデルを用いることで，非決定時間の推定と決定時間の生成に関わるパラメータの推定を行うことができる。 | ||
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ドリフト拡散モデルにおけるエビデンスの蓄積過程は，開始点<math>z</math>から始まり，一定のドリフト率に従ってエビデンスが蓄積される(図1)。そして，上下の境界までエビデンスが蓄積されると反応が出力される。図1の場合，上側の境界<math>a</math>に到達すると反応Aが出力され，下側の境界0に到達すると反応Bが出力される。開始点と境界(a)との距離が遠いほど，エビデンスの蓄積にかかる時間が長くなる。また，開始点から境界までの蓄積過程における速度は，ドリフト率に依存する。ドリフト率が大きいほど，境界まで到達する時間は短くなる。開始点，ドリフト率，境界，そして非決定時間がドリフト拡散モデルの振る舞いを決定する主なパラメータである。 | ドリフト拡散モデルにおけるエビデンスの蓄積過程は，開始点<math>z</math>から始まり，一定のドリフト率に従ってエビデンスが蓄積される(図1)。そして，上下の境界までエビデンスが蓄積されると反応が出力される。図1の場合，上側の境界<math>a</math>に到達すると反応Aが出力され，下側の境界0に到達すると反応Bが出力される。開始点と境界(a)との距離が遠いほど，エビデンスの蓄積にかかる時間が長くなる。また，開始点から境界までの蓄積過程における速度は，ドリフト率に依存する。ドリフト率が大きいほど，境界まで到達する時間は短くなる。開始点，ドリフト率，境界，そして非決定時間がドリフト拡散モデルの振る舞いを決定する主なパラメータである。 | ||
これらのパラメータの値には個人差があると考えられ，また，同一個人の中でも個人の状態や実験条件などによって変化すると仮定される。例えば，生体が注意深く反応するほど境界パラメータ<math>a</math>は大きくなり，開始点と境界の間は広がると仮定される。逆に，素早く反応することが求められる場合は<math>a</math> | これらのパラメータの値には個人差があると考えられ，また，同一個人の中でも個人の状態や実験条件などによって変化すると仮定される。例えば，生体が注意深く反応するほど境界パラメータ<math>a</math>は大きくなり，開始点と境界の間は広がると仮定される。逆に，素早く反応することが求められる場合は<math>a</math>は小さくなると仮定される。一般に，素早い判断が求められる意思決定におけるスピードと正確性の間には，片方を重視するともう片方が損なわれるというトレードオフがある。境界パラメータ<math>a</math>を変化させることで，ドリフト拡散モデルはそのようなスピードと正確性のトレードオフを表現することができる。開始点パラメータ<math>z</math>は刺激に関する事前の期待を表すと考えられる。例えば，反応Bを起こすべき刺激より反応Aを起こすべき刺激の出現がより期待される場合は，このパラメータは大きい (<math>a</math>に近い) 値をとるとされる。 | ||
==モデルの定式化== | ==モデルの定式化== | ||