이번 우리 연구실에 백종수 연구 교수와 박해정 교수가 “Bayesian adaptive method for estimating speed-accuracy tradeoff functions of multiple task conditions” 이라는 내용으로 “Behav Res Methods’ 저널에 발표하였습니다. 인지 의사 결정 과정에 속도와 정확도는 항상 상보적인 문제인데 이에 따른 개인의 고유 함수를 찾기 위해 통계적 베이즈 모델링을 이용하여 적응 자극 제시 기법을 고안하여 실제 유용성을 보인 최초의 논문입니다. 다음 링크에서 그 자료를 얻을 수 있습니다.
https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-023-02192-4
The speed–accuracy tradeoff (SAT) often makes psychophysical data difficult to interpret. Accordingly, the SAT experimental procedure and model were proposed for an integrated account of the speed and accuracy of responses. However, the extensive data collection for a SAT experiment has blocked its popularity. For a quick estimation of SAT function (SATf), we previously developed a Bayesian adaptive SAT method, including an online stimulus selection strategy. By simulations, the method was proved efficient with high accuracy and precision with minimal trials, adequate for practically applying a single condition task. However, it calls for extensions to more general designs with multiple conditions and should be revised to achieve improved estimation performance. It also demands real experimental validation with human participants. In the current study, we suggested an improved method to measure SATfs for multiple task conditions concurrently and to enhance robustness in general designs. The performance was evaluated with simulation studies and a psychophysical experiment using a flanker task. Simulation results revealed that the proposed method with the adaptive stimulus selection strategy efficiently estimated multiple SATfs and improved performance even for cases with an extreme parameter value. In the psychophysical experiment, SATfs estimated by minimal adaptive trials (1/8 of conventional trials) showed high agreement with those by conventional trials required for reliably estimating multiple SATfs. These results indicate that the Bayesian adaptive SAT method is reliable and efficient in estimating SATfs in most experimental settings and may apply to SATf estimation in general behavioral research designs.
속도-정확도 트레이드오프(SAT)는 종종 심리물리학적 데이터를 해석하기 어렵게 만듭니다. 따라서 응답의 속도와 정확성을 통합적으로 설명하기 위해 SAT 실험 절차와 모델이 제안되었습니다. 그러나 SAT 실험을 위한 방대한 데이터 수집은 이 실험의 대중화를 가로막고 있습니다. SAT 함수(SATf)의 빠른 추정을 위해 이전에 온라인 자극 선택 전략을 포함한 베이지안 적응형 SAT 방법을 개발했습니다. 시뮬레이션을 통해 이 방법은 최소한의 실험으로 높은 정확도와 정밀도로 효율적이며 단일 조건 과제를 실제로 적용하기에 적합한 것으로 입증되었습니다. 그러나 여러 조건이 있는 보다 일반적인 설계로 확장할 필요가 있으며, 추정 성능을 개선하기 위해 수정이 필요합니다. 또한 실제 실험 참가자를 대상으로 한 실험적 검증이 필요합니다. 본 연구에서는 여러 과제 조건에 대한 SATfs를 동시에 측정하고 일반 설계에서 견고성을 향상시킬 수 있는 개선된 방법을 제안했습니다. 시뮬레이션 연구와 측면 과제를 이용한 심리물리 실험을 통해 성능을 평가했습니다. 시뮬레이션 결과, 적응적 자극 선택 전략이 적용된 제안된 방법은 여러 SATf를 효율적으로 추정하고 파라미터 값이 극단적인 경우에도 성능이 향상되는 것으로 나타났습니다. 심리물리 실험에서 최소한의 적응 실험(기존 실험의 1/8)으로 추정된 SATf는 신뢰도에 필요한 기존 실험과 높은 일치도를 보였습니다. 이러한 결과는 베이지안 적응형 SAT 방법이 대부분의 실험 환경에서 SATf를 추정하는 데 신뢰할 수 있고 효율적이며 일반적인 행동 연구 설계에서 SATf 추정에도 적용될 수 있음을 나타냅니다.