A distância de visualização simulada prejudica a relação confiança-precisão para distâncias longas, mas não moderadas: suporte para um modelo que incorpora o papel da ambigüidade de recursos, parte 3

Discussão geral

Em duas populações únicas e quatro experimentos, encontramos evidências que apoiam a ideia de que, embora distâncias simuladas médias e distantes (em relação a uma distância quase simulada) prejudiquem o reconhecimento facial geral, apenas distâncias distantes prejudicam a relação confiança-precisão (consulte Materiais Suplementares para uma análise combinada de todos os experimentos).

Todo mundo é único. Desde as nossas personalidades, interesses e experiências até à forma como pensamos e às nossas características físicas, cada um de nós tem algo único que nos torna únicos. Esses grupos únicos também estão intimamente relacionados à nossa memória.

Nossa memória é em grande parte determinada por nossas experiências de vida e características pessoais. Por exemplo, algumas pessoas são melhores na memorização de informações visuais, enquanto outras são mais adequadas para memorizar informações auditivas. Algumas pessoas nascem com memórias excelentes, enquanto outras precisam de prática deliberada para melhorar a memória.

No entanto, quaisquer que sejam os nossos grupos e características únicas, todos podemos usá-los para melhorar a nossa memória. Se você aprende visualmente, pode usar cores, imagens e diagramas para ajudá-lo a reter informações. Se você é um aluno auditivo, pode ouvir palestras, gravações ou música para ajudá-lo a lembrar. Se você é atleta, pode melhorar sua memória por meio de exercícios.

A investigação também mostra que, para pessoas com características ou identidades únicas, utilizar os seus pontos fortes únicos para processar informações pode ajudá-las a lembrá-las de forma mais eficaz. Por exemplo, para uma pessoa que está aprendendo uma língua não nativa, usar sua formação cultural e sua língua para aprender um novo vocabulário pode melhorar sua memória.

Em resumo, cada um de nós é único, mas essa singularidade pode nos ajudar a lembrar melhor as informações. Quaisquer que sejam seus grupos e características únicas, você pode melhorar sua memória aproveitando-as. Vamos valorizar nossa singularidade e usá-la para alcançar maior aprendizado e crescimento. Percebe-se que precisamos melhorar nossa memória. Cistanche deserticola pode melhorar significativamente a memória porque Cistanche deserticola é um material medicinal tradicional chinês com muitos efeitos únicos, um dos quais é melhorar a memória. A eficácia da carne picada vem dos vários ingredientes ativos que contém, incluindo ácidos, polissacarídeos, flavonóides, etc. Esses ingredientes podem promover a saúde do cérebro de várias maneiras.

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Isto foi particularmente verdadeiro para os níveis de confiança mais elevados (90-100%), onde os participantes estavam consistentemente mais confiantes (ou seja, a sua precisão era numericamente inferior ao seu julgamento de confiança) na sua precisão para os rostos que foram codificados a uma distância simulada distante do que ao meio simulado. distância.

Esta última descoberta tem importante valor aplicado e também teórico. As testemunhas oculares com os mais altos níveis de confiança nas suas seleções são as mais propensas a prosseguir para o julgamento, tendo assim o potencial de levar à condenação de suspeitos inocentes (Garret, 2011). Embora pesquisas anteriores tenham sugerido que esta relação pode ser prejudicada com o aumento da distância (por exemplo, Lockamyier et al., 2020; Nymanet al., 2019), os estudos aqui relatados são os primeiros a fazê-lo em um design de reconhecimento facial dentro dos sujeitos e com poder suficiente para fornecem estimativas estáveis ​​da relação confiança-precisão nos mais altos níveis de confiança (veja os Materiais Suplementares para uma análise combinada dos dados de todos os quatro experimentos que apoiam esta afirmação).

Nos presentes estudos, relatamos dois achados adicionais importantes. No Experimento 3, tentamos implementar um aviso instrucional simples para reduzir o excesso de confiança associado à distância simulada ao longe. Tais manipulações são comuns no campo da memória de testemunhas oculares (ver Blank et al., 2014 para uma meta-análise) e forneceriam uma correção simples para o efeito deletério do aumento da distância na relação confiança-precisão.

Infelizmente, este aviso instrutivo não foi eficaz. Voltaremos em breve às implicações aplicadas deste financiamento, mas isto sugere que as testemunhas oculares que observam um rosto a uma distância suficientemente distante não são boas testemunhas oculares, mesmo que façam identificações com grande confiança.

Descobrimos também que os trabalhadores do MTurk reconheciam rostos com menos precisão do que a nossa amostra do Skidmore. Isso não é particularmente surpreendente, já que o Skidmore College é uma faculdade seletiva de artes liberais, com altos padrões de admissão e alunos que provavelmente estavam altamente motivados para ter um bom desempenho. Os alunos também foram testados pessoalmente sob a supervisão de um assistente de pesquisa, e os alunos eram mais jovens do que a população do MTurk (ver Follmer et al., 2017 para uma revisão das vantagens e desvantagens de usar uma amostra do MTurk).

Dado que não podemos desvendar estas muitas variáveis ​​confusas que contribuem para o efeito amostral, não discutiremos mais o assunto. Em vez disso, simplesmente reconhecemos que parece que os trabalhadores do MTurk que realizam uma tarefa de reconhecimento facial remotamente podem não alcançar os mesmos níveis de precisão que os estudantes universitários no laboratório.

É importante ressaltar que os resultados da presente série de estudos têm implicações para a nossa compreensão de como as variáveis ​​do estimador impactam a relação de precisão de confiança. Em particular, a descoberta de que os efeitos sobre a memória em geral e os efeitos sobre a relação confiança-precisão são separáveis ​​é teoricamente significativa.

Sugere que a distância tem um impacto quantitativo na discriminabilidade, e pode haver um limiar qualitativo no qual os julgamentos metacognitivos dependem menos da informação da memória (que deveria ser bastante pobre, reduzindo os julgamentos de confiança) e mais de algum outro fator interno ou externo, como a motivação para lembrar itens bem.

Criticamente, observamos esse padrão quando a distância foi manipulada dentro dos sujeitos. Poderíamos certamente argumentar que, para tarefas de reconhecimento muito difíceis, nas quais a informação da memória é escassa, os participantes podem relaxar o seu critério para chamar um item de “visto” e também relaxar o seu critério para que tipos de informação da memória são necessários para fazer um julgamento de alta confiança ( Cox e Dobbins, 2011). Este não pode ser o caso aqui, porque não houve um padrão semelhante de excesso de confiança observado para rostos claros, e a relativamente boa memorização desses rostos (metade do conjunto total de fotografias antigas) torna menos provável que os participantes se sentissem motivados a mudar o seu critério no reconhecimento. tarefa.

Contudo, devemos incluir a advertência de que, dado o nosso desenho experimental, não podemos excluir a possibilidade de que os julgamentos metacognitivos possam seguir um padrão sistemático de degradação em vez de um padrão baseado em limiares. Ou seja, pode acontecer que, à medida que a distância simulada aumenta da nossa distância média para a distância mais distante, a precisão no nível mais alto de confiança também caia monotonicamente.

Pesquisas futuras que esclareçam ainda mais o efeito da distância simulada na calibração de confiança-precisão em uma boa quantidade de manipulações de distância podem ser um caminho frutífero para pesquisas futuras nesta área.

Portanto, defendemos uma modificação do modelo de limiar proposto por Nyman et al. (2019) e apoiado por Lockamyier et al. (2020).

Nyman et al. argumentaram que, sob um modelo de limiar, à medida que a discriminabilidade diminui para níveis muito baixos, as testemunhas oculares não são capazes de julgar a dificuldade da tarefa e dimensionar seus julgamentos de confiança para baixo de acordo. Seguindo seus dados em uma tarefa de escalação, esta é uma posição razoável. Contudo, os padrões de dados apresentados nos quatro estudos aqui não são compatíveis com esta versão da conta de limiar. Se assim fosse, seria de esperar que se observassem reduções semelhantes na discriminabilidade e no excesso de confiança para rostos codificados a uma distância simulada próxima e a uma distância simulada média. Em vez disso, apenas os rostos codificados a uma distância simulada mostraram reduções na precisão nos níveis mais altos de confiança.

Numa lógica semelhante, conscientizar os participantes sobre a dificuldade da tarefa deveria reduzir o efeito do excesso de confiança. No entanto, o aviso instrucional da Experiência 3 foi ineficaz no enfraquecimento do impacto da distância na relação confiança-precisão. Assim, defendemos uma conta limite que incorpore ambiguidade de características. A ideia por trás da ambiguidade de características é que quando os participantes codificam rostos muito distantes (mas não a uma distância moderada), a distância aumenta a ambiguidade nas características faciais individuais.

Quando os participantes encontram rostos que não estão a uma distância simulada no teste, é mais provável que esses recursos codificados ambíguos acionem uma correspondência de memória para rostos vistos anteriormente e não vistos anteriormente. Quando esta correspondência é errada, o participante sentirá, no entanto, um forte sentimento de reconhecimento e fará um julgamento afirmativo com grande confiança. É menos provável que isso aconteça com distâncias moderadas porque os recursos retêm mais de suas características distintivas na codificação, reduzindo correspondências errôneas na memória de rostos invisíveis.

As implicações aplicadas desses experimentos são claras. Enquanto os participantes que viram rostos a uma distância simulada média estavam relativamente bem calibrados, aqueles que viram rostos a uma distância simulada distante não estavam, sugerindo que as testemunhas oculares que veem um rosto alvo de muito longe não deveriam ser solicitado a fazer identificações. Precisamente o que constitui "muito longe" provavelmente depende de outras condições presentes na codificação, bem como de diferenças individuais na capacidade de memória e metacognição, e as estimativas da distância de visão podem ser subjetivas em alguns casos. Com base nos dados aqui apresentados, argumentamos que as identificações feitas por testemunhas que viram um perpetrador a distâncias muito longas deveriam, no mínimo, ser rigorosamente examinadas.

É importante notar, porém, que o procedimento nos presentes experimentos envolveu apresentar aos participantes a mesma imagem na codificação (embora em algumas condições desfocada) e na recuperação, e distância simulada através da função de desfoque, em vez de manipular a distância física, o que difere do tarefa normalmente solicitada a testemunhas oculares no campo. Além disso, o paradigma de reconhecimento facial em que um participante vê muitos rostos e deve reconhecê-los novamente a partir de um conjunto maior é uma tarefa diferente do que ver um único suspeito cometer um crime e posteriormente identificá-los a partir de uma fila.

Devemos reconhecer que alguns aspectos deste paradigma que permitem estimativas e análises estatísticas mais precisas podem colocar os experimentos bem fora do contexto naturalístico pretendido (ver Kovera & Evelo, 2021; Hyman, 2021 para discussões recentes sobre esta questão). as descobertas do presente estudo têm implicações importantes sobre como as testemunhas oculares fazem julgamentos de reconhecimento para rostos vistos à distância, embora a precisão geral da memória possa diferir um pouco quando colocada nesses cenários do mundo real.

Conclusões

Em quatro experimentos pré-registrados em duas amostras separadas dos EUA, descobrimos que a relação confiança-precisão foi preservada para rostos codificados a uma distância simulada moderada, mas foi prejudicada para rostos codificados a uma distância simulada distante. Esta descoberta apoia um modelo de limiar que incorpora ambiguidade de características, que propõe que, à medida que as características se tornam mais distantes, a probabilidade de uma correspondência percebida com a memória no teste para novos rostos se torna mais provável, distorcendo os julgamentos de confiança para cima.

Esta descoberta também tem ramificações importantes sobre como as identificações de testemunhas oculares feitas após codificação à distância são interpretadas pelo sistema de justiça criminal. Argumentamos que, no caso da distância, os avaliadores dos fatos são extremamente cautelosos ao usar julgamentos de confiança como preditores de precisão.

Declaração de práticas abertas

Todos os dados necessários para conduzir as análises aqui relatadas, bem como quaisquer materiais estão disponíveis para download no Open Science Framework em https://osf.io/7wdvy/. Todos os experimentos relatados aqui também foram pré-registrados no Open Science Framework, e esses pré-registros podem ser encontrados no link acima.

Contribuições do autor

SDD e DJP conceituaram e desenharam os estudos. O SDD programou os estudos e coletou e analisou os dados. SDD redigiu o manuscrito e DJP forneceu feedback sobre os rascunhos do manuscrito. Ambos os autores leram e aprovaram o manuscrito final.

Financiamento

A compensação para os participantes do Mechanical Turk da Amazon foi fornecida por uma bolsa "Understanding Human Cognition" da Fundação James S. McDonnell (Grant No. 220020429) concedida ao segundo autor e um pacote inicial de novos professores da Universidade da Flórida pertencente ao primeiro autor. Nenhuma das fontes de financiamento contribuiu para o desenho experimental, coleta de dados, análise ou processo de redação.

Disponibilidade de dados e materiais

Os conjuntos de dados analisados ​​durante os estudos atuais, bem como SupplementaryMaterials estão disponíveis no repositório Open Science Framework, [https://osf.io/7wdvy/].

Aprovação ética e consentimento para participar

Os experimentos 1a, 1b, 2 e a amostra do Skidmore College do Experimento3 foram executados sob o protocolo isento aprovado pelo Conselho de Revisão Institucional do Skidmore College #1901-787. Os participantes do Mechanical Turk no Experiment3 foram executados sob o protocolo de isenção aprovado pelo Conselho de Revisão Institucional da Universidade do Norte da Flórida #1797845-1.

Referências

1.Blank, H. e Launay, C. (2014). Como proteger a memória de uma testemunha ocular contra o efeito da desinformação: uma meta-análise de estudos pós-aviso. Journal ofApplied Research in Memory and Cognition, 3(2), 77–88.

2.Connor, LT, Dunlosky, J. e Hertzog, C. (1997). Diferenças relacionadas à idade na precisão absoluta da metamemória, mas não relativa. Psicologia e Envelhecimento, 12(1),50–71.

3. Cox, JC e Dobbins, IG (2011). As semelhanças impressionantes entre reconhecimento padrão, sem distrações e sem alvo. Memória e Cognição, 39(6),925–940.

4.Davis, SD, Peterson, DJ, Wissman, KT e Slater, WA (2019). Estresse fisiológico e reconhecimento facial: efeitos diferenciais do estresse na precisão e na relação confiança-precisão. Jornal de Pesquisa Aplicada em Memória e Cognição, 8(3), 367–375.

5.Dodson, CS e Dobolyi, DG (2016). Confiança e identificação de testemunhas oculares: O efeito cross-race, tempo de decisão e precisão. Psicologia Cognitiva Aplicada, 30(1), 113–125.

6. Identificação incorreta de testemunha ocular. Projeto Inocência. (2019). Obtido dehttps://innocenceproject.org/causes/eyewitnessmisidentification/?gclid{{0}}CjwKCAjw5c6LBhBdEiwAP9ejG0LGQnRbcR3VF1jlpwDRn4BS2Q-t_XCFFpKXKVErNHXiKan_IbM-DxoCKpkQAvD{{13 }}BwE.

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