저희 연구실 백종수 연구교수와 박해정 교수가 인간의 반응속도-정확도 상보 함수에 대하여 처음으로 계산 모델을 수립하고 적응기법으로 최소한의 시행으로 모델 파라미터 추정 기법을 네이쳐 자매지인 Scientific Reports 에 발표하였습니다. 인간 행동 연구에서 반응 시간 제약이 있으면 정확도가 떨어지게 되는데 다양한 반응 시간 제약에 따라 어떠한 정확도 특성이 나타나는지를 모델링 하였다는 것과 이를 평가하기 위해 10분의 1 정도의 샘플로도 추정할 수 있는 기법을 개발하여 리뷰어로 부터 극찬을 받았는데 다양한 인지 행동 실험에 유용하게 사용할 것으로 기대됩니다.
대부분의 심리학 실험은 일련의 자극에 대한 반응의 응답 시간과 정확도를 통해 인간의 인지 기능을 측정합니다. 응답 시간과 정확도는 서로를 보완하기 때문에 하나의 종속적인 측정만으로 인지 성능을 해석하기 어렵고 SAT(속도-정확도 절충안) 문제가 발생합니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 인간 인지 기능에서 정보 처리를 이해하기 위해 응답 시간과 정확도를 통합한 SAT 실험 패러다임과 모델이 제안되었습니다. 그러나 신뢰할 수 있는 모델 추정을 위한 장기간의 SAT 실험으로 인해 SAT 실험의 실제적인 한계가 지적되었습니다. 따라서 이러한 제한 사항으로 인해 SAT 기능을 안정적으로 추정하는 데 필요한 시행 횟수를 줄이는 효율적인 기술이 필요합니다. 긴 블록 기반 작업 시도에서 블록의 SOA(Stimulus-Onset Asynchrony) 정확도를 사용하는 대신 시행별 응답 시간과 정확성을 사용하는 베이지안 SAT 기능 추정을 도입하여 SAT 작업을 유연하고 여러 시행으로 쉽게 확장할 수 있습니다. . 그런 다음 모델 매개변수를 추정하기 위해 정보 이득을 최대화하여 최적의 SOA를 선택하는 베이지안 적응 방법을 제안했습니다. 시뮬레이션 결과 제안된 베이지안 적응 추정은 “다단계 선행 검색”을 가능하게 하여 SAT 기능 추정의 정확도와 정밀도에 대해 매우 효율적이고 강력함을 보여주었습니다.
Bayesian adaptive model estimation to solve the speed accuracy tradeoff problem in psychophysical experiments [Link]