La distancia de visualización simulada perjudica la relación confianza-precisión en distancias largas, pero no moderadas: soporte para un modelo que incorpora el papel de la ambigüedad de las características, Parte 3

Discusión General

En dos poblaciones únicas y cuatro experimentos, encontramos evidencia que respalda la idea de que, si bien las distancias simuladas media y lejana (en relación con una distancia casi simulada) perjudican el reconocimiento facial en general, sólo las distancias lejanas perjudican la relación confianza-precisión (ver Materiales complementarios para un análisis combinado). de todos los experimentos).

Cada uno es único. Desde nuestras personalidades, intereses y experiencias hasta nuestra forma de pensar y nuestras características físicas, cada uno de nosotros tiene algo único que nos hace únicos. Estos grupos únicos también están estrechamente relacionados con nuestra memoria.

Nuestra memoria está determinada en gran medida por nuestras experiencias de vida y características personales. Por ejemplo, algunas personas son mejores para memorizar información visual, mientras que otras están mejor preparadas para memorizar información auditiva. Algunas personas nacen con excelente memoria, mientras que otras necesitan práctica deliberada para mejorarla.

Sin embargo, cualesquiera que sean nuestros grupos y características únicos, todos podemos usarlos para mejorar nuestra memoria. Si aprende visualmente, puede utilizar colores, imágenes y diagramas para ayudarle a retener información. Si eres un aprendiz auditivo, puedes escuchar conferencias, grabaciones o música que te ayuden a recordar. Si eres deportista, puedes mejorar tu memoria mediante el ejercicio.

Las investigaciones también muestran que para las personas con características o identidades únicas, utilizar sus fortalezas únicas para procesar información puede ayudarlas a recordarla de manera más efectiva. Por ejemplo, para una persona que está aprendiendo un idioma no nativo, utilizar su origen cultural y su idioma para aprender vocabulario nuevo puede mejorar su memoria.

En resumen, cada uno de nosotros es único, pero esta singularidad puede ayudarnos a recordar mejor la información. Cualesquiera que sean sus grupos y características únicos, puede mejorar su memoria aprovechándolos. Valoremos nuestra singularidad y usémoslas para lograr un mayor aprendizaje y crecimiento. Se puede ver que necesitamos mejorar nuestra memoria. Cistanche deserticola puede mejorar significativamente la memoria porque Cistanche deserticola es un material medicinal tradicional chino con muchos efectos únicos, uno de los cuales es mejorar la memoria. La eficacia de la carne picada proviene de los diversos ingredientes activos que contiene, incluidos ácidos, polisacáridos, flavonoides, etc. Estos ingredientes pueden promover la salud del cerebro de varias maneras.

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Esto fue particularmente cierto para los niveles de confianza más altos (90-100%), donde los participantes estaban consistentemente más confiados (es decir, su precisión era numéricamente menor que su juicio de confianza) en su precisión para las caras que fueron codificadas a una distancia lejana simulada que a una distancia media simulada. distancia.

Este último hallazgo tiene un importante valor tanto teórico como aplicado. Los testigos presenciales con mayores niveles de confianza en sus selecciones son los que tienen más probabilidades de proceder a juicio, por lo que tienen el potencial de conducir a la condena de sospechosos inocentes (Garret, 2011). Mientras que investigaciones anteriores han sugerido que esta relación puede verse afectada a medida que aumenta la distancia (p. ej., Lockamyier et al., 2020; Nymanet al., 2019), los estudios aquí reportados son los primeros en hacerlo en un diseño de reconocimiento facial dentro de los sujetos y con poder suficiente para proporcionar estimaciones estables de la relación confianza-precisión en los niveles más altos de confianza (consulte los Materiales complementarios para obtener un análisis combinado de los datos de los cuatro experimentos que respaldan esta afirmación).

En los presentes estudios, informamos dos hallazgos importantes adicionales. En el Experimento 3, intentamos implementar una advertencia instructiva simple para reducir el exceso de confianza asociado con la distancia simulada de lejos. Tales manipulaciones son comunes en el campo de la memoria de los testigos presenciales (ver Blank et al., 2014 para un metanálisis) y proporcionarían una corrección simple para el efecto nocivo del aumento de la distancia en la relación confianza-exactitud.

Desafortunadamente, esta advertencia instructiva no fue efectiva. Volveremos a las implicaciones aplicadas de esta financiación en breve, pero esto sugiere que los testigos que ven un rostro desde una distancia suficientemente lejana no son buenos testigos incluso si hacen identificaciones con gran confianza.

También descubrimos que los trabajadores de MTurk reconocían rostros con menos precisión que nuestra muestra de Skidmore. Esto no es particularmente sorprendente, ya que Skidmore College es una universidad selectiva de artes liberales con altos estándares de admisión y estudiantes que probablemente estaban muy motivados para tener un buen desempeño. Los estudiantes también fueron evaluados en persona bajo la supervisión de un asistente de investigación, y los estudiantes eran más jóvenes que la población de MTurk (ver Follmer et al., 2017 para una revisión de las ventajas y desventajas de usar una muestra de MTurk).

Dado que no podemos desentrañar estas muchas variables de confusión que contribuyen al efecto de la muestra, no lo discutiremos más. Más bien, simplemente reconocemos que parece que los trabajadores de MTurk que completan una tarea de reconocimiento facial de forma remota pueden no alcanzar los mismos niveles de precisión que los estudiantes universitarios en el laboratorio.

Es importante destacar que los resultados de la presente serie de estudios tienen implicaciones para nuestra comprensión de cómo las variables del estimador impactan la relación de precisión de confianza. En particular, el hallazgo de que los efectos sobre la memoria en general y los efectos sobre la relación confianza-precisión son separables es teóricamente significativo.

Sugiere que la distancia tiene un impacto cuantitativo en la discriminabilidad, y que puede haber un umbral cualitativo en el cual los juicios metacognitivos dependen menos de la información de la memoria (que debería ser bastante pobre, lo que hace que los juicios de confianza bajen) y más de algún otro factor interno o externo, como la motivación para recordar. artículos bien.

Fundamentalmente, observamos este patrón cuando se manipuló la distancia dentro de los sujetos. Ciertamente se podría argumentar que para tareas de reconocimiento muy difíciles en las que la información de la memoria es escasa, los participantes pueden relajar su criterio para llamar a un elemento "visto" y también relajar su criterio sobre qué tipo de información de la memoria se requiere para hacer un juicio de alta confianza ( Cox y Dobbins, 2011). Este no puede ser el caso aquí, porque no se observó un patrón similar de exceso de confianza para los rostros claros, y la relativamente buena memorabilidad de esos rostros (la mitad del conjunto total de fotografías antiguas) hace que sea menos probable que los participantes se sientan motivados a cambiar su criterio sobre el reconocimiento. tarea.

Sin embargo, debemos incluir la advertencia de que, dado nuestro diseño experimental, no podemos descartar la posibilidad de que los juicios metacognitivos puedan seguir un patrón sistemático de degradación en lugar de un patrón basado en umbrales. Es decir, puede darse el caso de que a medida que la distancia simulada aumenta desde nuestra distancia media a la distancia lejana, la precisión en el nivel más alto de confianza también disminuye monótonamente.

Las investigaciones futuras que aclaren aún más el efecto de la distancia simulada en la calibración de la confianza y la precisión en una gran cantidad de manipulaciones de distancia pueden ser una vía fructífera para futuras investigaciones en esta área.

Por lo tanto, abogamos por una modificación del modelo de umbral propuesto por Nyman et al. (2019) y con el apoyo de Lockamyier et al. (2020).

Nyman et al. argumentaron que, bajo un modelo de umbral, a medida que la discriminabilidad disminuye a niveles muy bajos, los testigos presenciales no pueden juzgar la dificultad de la tarea y reducir sus juicios de confianza en consecuencia. Siguiendo sus datos en una tarea de alineación, esta es una posición razonable. Sin embargo, los patrones de datos presentados en los cuatro estudios aquí no son compatibles con esta versión de la cuenta umbral. Si lo fueran, uno esperaría observar reducciones similares en la discriminabilidad y el exceso de confianza en rostros codificados a una distancia casi simulada y a una distancia simulada media. En cambio, sólo los rostros codificados desde una distancia simulada mostraron reducciones en la precisión en los niveles más altos de confianza.

En una lógica similar, hacer que los participantes sean conscientes de la dificultad de la tarea debería reducir el efecto del exceso de confianza. Sin embargo, la advertencia instructiva en el Experimento 3 fue ineficaz para debilitar el impacto de la distancia en la relación confianza-precisión. Por lo tanto, abogamos por una explicación de umbral que incorpore características de ambigüedad. La idea detrás de la ambigüedad de características es que cuando los participantes codifican rostros desde muy lejos (pero no a una distancia moderada), la distancia aumenta la ambigüedad en los rasgos faciales individuales.

Cuando los participantes encuentran rostros que no están a una distancia simulada en la prueba, es más probable que estas características codificadas ambiguas activen una coincidencia de memoria con rostros vistos previamente y no vistos anteriormente. Cuando esta coincidencia es errónea, el participante sentirá, no obstante, una fuerte sensación de reconocimiento y emitirá un juicio afirmativo con gran confianza. Es menos probable que esto suceda con distancias moderadas porque los rasgos conservan más características distintivas en la codificación, lo que reduce las coincidencias erróneas con la memoria de rostros invisibles.

Las implicaciones aplicadas de estos experimentos son claras. Mientras que los participantes que vieron rostros a una distancia simulada media estaban relativamente bien calibrados, aquellos que vieron rostros a una distancia simulada lejana no lo estaban, lo que sugiere que los testigos que ven un rostro objetivo desde demasiado lejos no deberían ser pidió hacer identificaciones. Precisamente lo que constituye "demasiado lejos" probablemente dependa de otras condiciones presentes en la codificación, así como de diferencias individuales en la capacidad de memoria y metacognición, y las estimaciones de la distancia de visión pueden ser subjetivas en algunos casos. Basándonos en los datos presentados aquí, sostenemos que las identificaciones realizadas por testigos que vieron a un perpetrador a distancias muy largas deberían, como mínimo, ser examinadas minuciosamente.

Es importante señalar, sin embargo, que el procedimiento en los presentes experimentos implicó presentar a los participantes la misma imagen en la codificación (aunque en algunas condiciones borrosa) y en la recuperación, y una distancia simulada a través de una función de desenfoque en lugar de manipular la distancia física, que difiere de la tarea que normalmente se les pide a los testigos presenciales en el campo. Además, el paradigma de reconocimiento facial en el que un participante ve muchas caras y debe reconocerlas nuevamente entre un grupo más grande es una tarea diferente a ver a un solo sospechoso cometer un delito y luego identificarlo en una rueda de reconocimiento.

Debemos reconocer que algunos aspectos de este paradigma que permiten estimaciones y análisis estadísticos más precisos pueden ubicar los experimentos muy fuera de su contexto naturalista previsto (ver Kovera & Evelo, 2021; Hyman, 2021 para discusiones recientes sobre este tema). Sin embargo, creemos que Los hallazgos del presente estudio tienen implicaciones importantes sobre cómo los testigos presenciales hacen juicios de reconocimiento para rostros vistos desde lejos, aunque la precisión general de la memoria puede diferir un poco cuando se los coloca en estos escenarios del mundo real.

Conclusiones

En cuatro experimentos registrados previamente en dos muestras separadas de EE. UU., encontramos que la relación confianza-precisión se conservaba para rostros codificados a una distancia simulada moderada, pero se deterioraba para rostros codificados a una distancia simulada lejana. Este hallazgo respalda un modelo de umbral que incorpora la ambigüedad de las características, que propone que a medida que las características se vuelven más distantes, la probabilidad de una coincidencia percibida con la memoria en la prueba de caras nuevas se vuelve más probable, sesgando hacia arriba los juicios de confianza.

Este hallazgo también tiene importantes ramificaciones en la forma en que el sistema de justicia penal interpreta las identificaciones de los testigos oculares realizadas después de la codificación a distancia. Sostenemos que en el caso de la distancia, los evaluadores de hechos son extremadamente cautelosos al utilizar juicios de confianza como predictores de precisión.

Declaración de prácticas abiertas

Todos los datos necesarios para realizar los análisis aquí informados, así como cualquier material, están disponibles para descargar en Open Science Framework en https://osf.io/7wdvy/. Todos los experimentos informados aquí también se registraron previamente en Open Science Framework, y esas preinscripciones se pueden encontrar en el enlace anterior.

Contribuciones de autor

SDD y DJP conceptualizaron y diseñaron los estudios. SDD programó los estudios y recopiló y analizó los datos. SDD redactó el manuscrito y DJP proporcionó comentarios sobre los borradores del manuscrito. Ambos autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.

Fondos

La compensación para los participantes en Mechanical Turk de Amazon fue proporcionada por una subvención "Understanding Human Cognition" de la Fundación James S. McDonnell (Subvención No. 220020429) otorgada al segundo autor y un paquete de inicio para nuevas facultades de la Universidad de Florida perteneciente al primer autor. Ninguna fuente de financiamiento contribuyó al diseño experimental, la recopilación de datos, el análisis o el proceso de redacción.

Disponibilidad de datos y materiales.

Los conjuntos de datos analizados durante los estudios actuales, así como los materiales complementarios, están disponibles en el repositorio de Open Science Framework, [https://osf.io/7wdvy/].

Aprobación ética y consentimiento para participar.

Los experimentos 1a, 1b, 2 y la muestra de Skidmore College del Experimento 3 se ejecutaron según el protocolo exento n.º 1901-787 aprobado por la Junta de Revisión Institucional de Skidmore College. Los participantes de Mechanical Turk en el Experimento 3 se ejecutaron según el protocolo exento #1797845-1 aprobado por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad del Norte de Florida.

Referencias

1. Blank, H. y Launay, C. (2014). Cómo proteger la memoria de los testigos oculares contra el efecto de la desinformación: un metanálisis de estudios de posadvertencia. Revista de investigación aplicada en memoria y cognición, 3 (2), 77–88.

2.Connor, LT, Dunlosky, J. y Hertzog, C. (1997). Diferencias relacionadas con la edad en la precisión de la metamemoria absoluta pero no relativa. Psicología y envejecimiento, 12(1),50–71.

3. Cox, JC y Dobbins, IG (2011). Las sorprendentes similitudes entre el reconocimiento estándar, sin distractores y sin objetivos. Memoria y cognición, 39(6),925–940.

4.Davis, SD, Peterson, DJ, Wissman, KT y Slater, WA (2019). Estrés fisiológico y reconocimiento facial: efectos diferenciales del estrés sobre la precisión y la relación confianza-precisión. Revista de investigación aplicada en memoria y cognición, 8(3), 367–375.

5.Dodson, CS y Dobolyi, DG (2016). Confianza e identificaciones de testigos presenciales: el efecto entre razas, el tiempo de decisión y la precisión. Psicología cognitiva aplicada, 30 (1), 113-125.

6. Identificación errónea de testigos presenciales. Proyecto Inocencia. (2019). Obtenido dehttps://innocenceproject.org/causes/eyewitnessmisidentification/?gclid{{0}}CjwKCAjw5c6LBhBdEiwAP9ejG0LGQnRbcR3VF1jlpwDRn4BS2Q-t_XCFFpKXKVErNHXiKan_IbM-DxoCKpkQAvD{{13} }BwE.

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