Introduction

最近、我々は記憶項目の長期ニューロン表現を明示的に考慮した連想情報検索のメカニズムを提案しました（Romani et al.、2013年）。 このモデルの基本的な予測の1つは、「易しい」単語と「難しい」単語の存在である。 この予測は、Michael Kahanaの研究室で収集された自由想起実験の大規模データセットの解析で検証され、任意に選んだ被験者グループ間で、想起される単語の確率が一致することが示されました（Katkov et al.、投稿）。 このような観察から導かれる自然な疑問は、想起実験における単語の難易度を予測する特徴は何か、特に単語の長さの寄与があるとすれば何か、ということである。 短い単語と長い単語を交互に並べたリストを用いた2つの先行研究では、単語の長さの効果は観察されなかった(Hulme et al., 2004; Jalbert et al., 2011)。 今回の研究では、自由想起法を用い、先行研究よりもはるかに大規模なデータセットに基づいている。 その結果、単語をランダムに選択した場合、単語の長さに関わらず、長い単語は短い単語よりもよく想起されることが分かりました。これは、連続再生と自由再生における古典的な単語の長さ効果とは一見矛盾しています（Baddeley et al.） この矛盾を、(Romani et al., 2013)の連想検索モデルの枠組みで解決する可能性を提供する。

材料と方法

実験方法

この原稿で報告するデータは、Penn Electrophysiology of Encoding and Retrieval Studyの一部としてM・カハナの研究室で集められた（実験の詳細については、ミラーら、2012を参照）。 ここでは、7回の実験セッションからなる実験の第1期を終了した141名（17-30歳）の結果を分析した。 参加者は、ペンシルバニア大学のIRBプロトコルに従って同意し、参加費を受け取った。 各セッションは、コンピュータ画面上に1つずつ提示される16個の単語リストから構成され、約1.5時間継続した。 単語は1638語のプールから選ばれた。 各リストでは、最初の単語が画面に表示されるまでに1500ミリ秒の遅延があった。 各項目は3000msの間画面に表示され、その後800-1200msのジッター刺激間隔（一様分布）が設けられた。 リストの最後の項目の後、1200-1400msのジッター付き遅延があり、その後、参加者は75秒間、直前に提示された項目のいずれかを思い出すことを試みることができた。 すべての試行が使用され、試行から侵入と繰り返しが取り除かれた。

モデル

我々は、各単語が専用メモリネットワーク内のニューロンのランダムに選択された集団によって表されると仮定する。 さらに、各検索項目は項目間の類似性尺度に従って次の項目に対する内部手がかりとして働くと仮定する。この類似性尺度は、対応する集団間の交点のサイズ(両方の項目を表すニューロンの数)として定義される。 Romani et al., 2013）に従い、我々はネットワーク活動を明示的にシミュレーションすることなく、アイテムの記憶表現によって直接決定される検索プロセスを考察する。 検索過程のダイナミクスは、想起された項目のシーケンスによって記述される。 最初の項目は提示された項目の中からランダムに選ばれ、その後の項目は現在想起されている項目との類似度が最大となるように選ばれる（「訪問」項目はカウントされない）（Romani et al. 想起は、想起プロセスがサイクルに入り、これ以上アイテムを想起できなくなった時点で終了する。

実験プロトコル（上記参照）を模倣するために、長さNのW = 1638個のランダムなバイナリパターンを生成した：{ξw = 0; 1}でw = 1, … , W; i = 1, … , Nは、ニューロンiが記憶項目wの符号化に参加していればξw = 1のようにネットワーク内のニューロンを示している。 そして、項目wとw′の間の類似度は、Sww′=Σi=1Nξiwξiw′として計算される。 各項目のパターン成分は、以下の方法で選ばれたξiw=1の確率pwで独立して抽選された：各パターンには、パターン全体のlwの分布が実験に用いられた単語全体の対応する分布と一致するように音節長lw=1・・・4が任意に割り当てられた（長さが4より大きい5単語は4と合算された）。 また、lwが与えられたパターンでは、対応するpwは0.02 – 10-3lwから0.02 + 10-3lwまで等距離に分布していることがわかった。 このようなパターン統計の選択により、ある項目を表現するニューロンの平均数は音節の長さに依存せず、分散は音節の長さとともに増加することが示された。

各回想模擬実験では、2つの実験プロトコルに従ってL=16個の項目が選択され提示された。 最初のものは、Kahanaの実験と同様に、完全に独立した項目が選択された。 2つ目のプロトコルは、同じlwを持つ項目がランダムに選択された。 想起過程は(Romani et al., 2013)と同様にシミュレートした。 最初に想起される項目は、提示された項目の中からランダムに選択された。 この行列の各要素は、対応する表現間の交差点にあるニューロンの数として計算された。 Sww′=∑i=1Nξiwξiw′. より具体的には、現在検索されている項目と類似度が最大となる項目を、現在検索されている項目の直前に検索された項目を除いて、次に検索される項目とする。 9723>

Results

我々は141人の被験者が行った自由想起実験の大規模データセットを分析し、一人当たり112回の試行を行った。 このデータはMichael Kahanaの研究室で収集されたものである。 リストは1638語のプールからランダムに選ばれた16語で構成されていた。 すべての試行が使用され、乱入や繰り返しは試行から除去された（合計15792試行、セクション方法参照）。 各単語について、その単語が提示されたときに想起された試行の割合として、全体の想起確率(Prec)が計算された。 図1は、与えられた音節数を持つ全ての単語（黒）について、全ての試行から集計した（Prec）分布を示している。 Precの分布は、どの単語長でも広い。 しかし、平均想起確率とその分散は音節数とともに単調に増加している（相関係数は0.15、p< 10-6）。 音節数の異なる単語の想起確率（青色点）、想起確率の分布（黒色）、実験データから計算した想起確率の平均値（緑色）。 音節数と想起確率の相関係数は0.15、p< 10-6）。

この結果は一見、短い単語のリストは長い単語のリストよりも想起されることが示された古典的な単語長効果に矛盾する（Badeleyら、1975；Russo and Grammatopoulou, 2003；Tehan and Tolan, 2007；Bhatarah et al.2009）。 これらの効果が我々の提案する検索メカニズムで説明できるかどうかを検証するために、短語・長語からなるリストとランダムリストの2つの条件下で、実験パラダイムを模倣したモデルをシミュレーションした（Methods参照）。 その結果、自由想起課題の成績は実験パラダイムに依存し、無関係な単語がランダムに混在したリストでは、統計的に長い単語が想起されやすく、一方、音節数が固定された単語からなるリストでは、短い単語が想起されやすくなるという驚くべき結果が得られた（図2）。 モデル中の音節数の関数として、想起される単語の平均割合。 純粋リストは、同じ音節数を持つ単語のみを用いて構成されている。

古典的な語長効果の説明の多くは、提示刺激の全長が想起される単語数と負の相関があることを想定している。 この説明がデータによって支持されるかどうかを検証するために、我々は提示されたリストの音節数と想起される単語数との相関を計算した。

考察

単語長効果、すなわち短い単語のリストの方が長い単語のリストよりもよく想起されるという観察（Baddeleyら、1975）は、短期記憶の理論における重要な現象の一つと考えられている（Campoy、2011；Jalbertら、2011）。 ここでは、短語と長語がランダムに混在する非関連語の自由想起において、長語の方が短語よりも想起確率が高く、語長効果とは一見矛盾することを報告する。

古典的な語長効果は、長い項目の複雑さが増すか (Neath and Nairne, 1995) 、長い項目のリハーサル時間が長くなるか (Baddeley, 1986, 2003; Page and Norris, 1998; Burgess and Hitch, 1999) で説明されてきた。 前者は、短い単語は一般に想起しやすいとするもので、我々の観察結果とは一致しない。 第二の説明では、短い単語はリハーサル時間が短いため、より多くリハーサルすることができ、その結果、より多く想起されると考えられます。 この説明では、提示された単語をどのような順序でリハーサルするかは特定されていないが、提示項目の全長と想起される単語数との間に負の相関があることが示唆されており、データ上はそのような相関はない。 既存のモデルとは異なり、我々のモデルでは項目の長期的な神経細胞表現が重要な役割を果たし、短期記憶のメカニズムは必要ない。 特に、ランダムリスト中の項目の想起確率は、他の項目と比較してその表現の大きさに応じて増加し、これらの項目は早期に想起され、より小さな表現を持つ項目を抑制する（Romani et al.、2013）。 しかし、項目プール全体の平均想起確率は平均表現サイズに依存せず、プール全体の表現サイズの分散に負に関係する(Katkov et al., submitted)。 したがって、長い単語は短い単語よりも平均して大きな表現を持つのではなく、全体として表現サイズの分散が大きくなっていると仮定した。 この仮定は、現在のところ生物学的な直接的な正当性はないが、実験観察の間の一見した矛盾を調整することができた。 特に、古典的な単語長効果、すなわち、ある音節長を持つ単語のみが提示され、したがって、表現サイズの分散が音節長とともに増加することを説明するものである。 音節長が混在するリストでは、ある試行では音節長の長い項目の神経細胞表現が最大となる。 このようなリストでは、長い単語ほど想起される確率が高く、他の項目の想起が抑制されるため、項目の音節長と想起確率の間に穏やかな正の相関があることがわかった。 しかし、ある長さの単語であっても想起確率は広い分布を示しており、他のまだ知られていない単語の特徴も単語を想起する確率に寄与していることを示していることに注目したい。

利益相反声明

著者らは、本研究が利益相反の可能性があると解釈される商業的または金銭的関係がない状態で行われたことを宣言する。

謝辞

我々は、彼の研究室で得られたデータを寛大に共有してくれたM・Kahanaに感謝する。 Kahanaの研究室はNIHグラントMH55687の支援を受けている。 Misha TsodyksはEU FP7 (Grant agreement 604102), Israeli Science Foundation, Foundation Adelisの支援を受けている。 Sandro RomaniはHuman Frontier Science Program long-term fellowshipの支援を受けている。