エンコード（メモリ）

記憶には、情報を符号化、保存、および呼び出す機能があります。記憶は、生物に過去の経験から学習して適応する能力と、関係を構築する能力を与えます。符号化により、使用または関心があると認識された項目を、脳内に保存して後で長期記憶から呼び出すことができる構造に変換できます。 [ ^1] 作業記憶は、個人の長期記憶にすでに存在する以前にアーカイブされた項目に接続することで、すぐに使用または操作できるように情報を保存しています。^[1]

エンコーディングはまだ比較的新しい未開拓の分野ですが、その起源はアリストテレスやプラトンなどの古代の哲学者にまで遡ります。エンコーディングの歴史における重要人物はヘルマン・エビングハウス（1850–1909）です。エビングハウスは記憶研究の分野の先駆者でした。彼は自分自身を被験者として、意味のない音節のリストをメトロノームのリズムに合わせ、記憶に定着するまで繰り返すことで、情報をどのように学習し忘れるかを研究しました。^{[2]これらの実験から、彼は}学習曲線を提案しました。^[2]彼は、意味のある単語間の事前の関連付けが学習に影響を与えないように、これらの比較的意味のない単語を使用しました。彼は、関連付けができ、意味が明らかなリストの方が思い出しやすいことを発見しました。エビングハウスの研究結果は、記憶やその他の精神プロセスにおける実験心理学への道を開いた。

1900年代には、記憶の研究がさらに進歩しました。イヴァン・パブロフは古典的条件付けに関する研究を開始しました。彼の研究では、無関係な2つの項目の間に意味的な関係を作成する能力が実証されました。1932年、フレデリック・バートレットはメンタル・スキーマのアイデアを提唱しました。このモデルは、新しい情報がエンコードされるかどうかは、事前の知識（メンタル・スキーマ）との一貫性に依存すると提案しました。^[3]このモデルは、エンコード時に存在しなかった情報は、世界についての図式的な知識に基づいている場合は、記憶に追加されることも示唆しました。^{[3]このように、エンコードは事前の知識に影響されることがわかりました。}ゲシュタルト理論の進歩により、エンコードされた情報の記憶は、それを引き起こした刺激とは異なるものとして認識されることが多いという認識が生まれました。それはまた、刺激が埋め込まれた文脈によっても影響を受けました。

技術の進歩により、神経心理学の分野が生まれ、それとともに符号化理論の生物学的基礎も生まれました。1949 年、ドナルドヘブは符号化の神経科学的側面に着目し、「同時に発火するニューロンは一緒に配線される」と述べました。これは、ニューロン間の接続が繰り返し使用されて確立されるにつれて符号化が発生することを示唆しています。1950 年代と 60 年代には、コンピューターの発明に基づいて、記憶に対する情報処理アプローチへの移行が見られ、続いて符号化は情報が記憶に入力されるプロセスであるという最初の提案がありました。1956 年、ジョージ アーミテージ ミラーは、短期記憶が 7 項目プラスマイナス 2 に制限される理由に関する論文「魔法の数字 7、プラスマイナス 2」を執筆しました。この数字は、チャンキングに関する研究で、7、プラスマイナス 2 は 7 つの「情報パケット」を指す場合もあることが明らかになったときに追加されました。 1974年、アラン・バデリーとグラハム・ヒッチは、符号化方法として、中央実行部、視空間スケッチパッド、音韻ループからなるワーキングメモリのモデルを提唱した。2000年にバデリーはエピソードバッファを追加した。 ^[4]同時に、エンデル・トゥルヴィング（1983）は、文脈が符号化に影響を与えることを再び指摘した符号化の特異性という考え方を提唱した。

情報をコード化するアプローチには、生理学的アプローチと精神的アプローチの2つがあります。生理学的アプローチは、刺激が脳内のニューロンの発火によってどのように表現されるかに注目し、精神的アプローチは、刺激が心の中でどのように表現されるかに注目します。^[5]

視覚的、詳細的、組織的、聴覚的、意味的など、使用される精神的エンコーディングの種類は多数ある。しかし、これは包括的なリストではない。

視覚エンコーディングは、画像や視覚感覚情報を脳に保存されたメモリに変換するプロセスです。これは、人々が保存した新しい情報を心の中の画像に変換できることを意味します (Harrison, C., Semin, A.,(2009). Psychology. New York p. 222) 視覚感覚情報は、永久的な長期記憶にエンコードされる前に、一時的に私たちのアイコニックメモリ^[4]とワーキングメモリに保存されます。 ^{[6] [7]} Baddeley のワーキングメモリモデルは、視覚情報が視空間スケッチパッドに保存されることを示唆しています。^[4] 視空間スケッチパッドは、ワーキングメモリの重要な領域である中央実行部に接続されています。 扁桃体は、視覚エンコーディングで重要な役割を果たすもう 1 つの複雑な構造です。扁桃体は、他のシステムからの入力に加えて視覚入力を受け入れ、条件刺激の正または負の値をエンコードします。^[8]

精緻化符号化とは、新しい情報をすでに記憶にある知識に積極的に関連付けるプロセスです。記憶は古い情報と新しい情報の組み合わせであるため、特定の記憶の性質は、感覚を通じて入ってくる新しい情報と同じくらい、すでに記憶にある古い情報に依存します。^[9]言い換えれば、私たちが何かをどのように記憶するかは、その時点でどのように考えるかによって異なります。多くの研究により、長期的な記憶は精緻化符号化によって大幅に強化されることが示されています。^[10]

セマンティックエンコーディングとは、特定の意味を持つ、またはコンテキストに適用できる感覚入力の処理とエンコーディングです。チャンキングやニーモニックなどのさまざまな戦略を適用してエンコーディングを支援し、場合によっては、深い処理や検索の最適化を可能にします。

意味的または深いエンコーディング条件で学習した単語は、非意味的または浅いエンコーディング条件の簡単なグループと難しいグループの両方と比較して、応答時間が決定的な変数である。^[11] ブロードマンの領域45、46、および 47 (左下前頭前野または LIPC) は、提示された非意味的エンコーディングタスクの難易度に関係なく、意味的エンコーディング条件と比較して、意味的エンコーディング条件で有意に高い活性化を示した。最初の意味的エンコーディング中に活性化の増加を示した同じ領域は、同じ単語の繰り返しの意味的エンコーディングで活性化の減少も示す。これは、繰り返しによる活性化の減少は、単語が意味的に再処理されるときに発生するが、非意味的に再処理されるときには発生しないプロセス特有のものであることを示唆している。^[11]病変および神経画像研究は、眼窩前頭皮質が最初のエンコーディングを担い、左側頭前頭皮質の活動がエンコードされた情報の意味的組織化と相関することを示唆している。^[12]

音響符号化は、聴覚インパルスの符号化です。Baddeleyによると、聴覚情報の処理は音韻ループの概念によって促進され、これにより、エコー記憶内の入力を声に出さずにリハーサルして記憶を容易にすることができます。^[4] 私たちが単語を聞くときは、一度に1つずつ個々の音を聞いています。したがって、新しい単語の始まりの記憶は、全体の音が知覚され単語として認識されるまで、エコー記憶に保存されます。^[13] 研究によると、語彙、意味、音韻の要因が言語作業記憶で相互作用します。音韻類似性効果（PSE）は、単語の具体性によって修正されます。これは、言語作業記憶のパフォーマンスが音韻または音響表現だけに起因するものではなく、言語表現の相互作用も含むことを強調しています。^[14]言語表現が想起時に表現されるのか、あるいは使用される表現方法（録音、ビデオ、記号など）が記憶における情報の符号化と保存においてより基本的な役割を果たしているのかはまだわかっていない。^[14]脳は短期記憶には主に音響（音韻）符号化に依存し、長期記憶には主に意味符号化に依存している。^{[15] [16]}

触覚エンコーディングとは、通常は触覚を通じて何かがどのように感じられるかを処理し、エンコーディングすることです。一次体性感覚皮質（S1）のニューロンは、振動触覚刺激に反応し、各振動シリーズと同期して活性化します。^[17]匂いや味もエンコーディングにつながる可能性があります。

組織的エンコーディングとは、一連の用語間の関連性を可能にするために情報を分類するプロセスです。

エンコーディングは知覚から始まる生物学的イベントです。知覚されたすべての感覚と衝撃的な感覚は脳の視床に伝わり、そこでこれらすべての感覚が1つの経験に結合されます。^[18]海馬はこれらの入力を分析し、最終的に長期記憶にコミットするかどうかを決定する役割を担っています。これらのさまざまな情報のスレッドは脳のさまざまな部分に保存されます。ただし、これらの断片がどのように識別され、後で思い出されるかは不明です。^[18]

符号化は、化学物質と電気の組み合わせを使用して行われます。電気パルスがシナプスを通過すると、神経伝達物質が放出されます。シナプスは、神経細胞から他の細胞への接続として機能します。樹状突起は、羽毛のような伸長部でこれらのインパルスを受け取ります。長期増強と呼ばれる現象により、2 つのニューロン間で伝達される信号の数が増えると、シナプスの強度が増します。これが起こるには、ほとんどの海馬経路で長期増強の開始を制御することによってニューロン間の情報の流れに影響を与えるNMDA 受容体が作用する必要があります。これらの NMDA 受容体が活性化されるには、2 つの条件が必要です。まず、グルタミン酸が放出され、シナプス後ニューロンの NMDA 受容体部位に結合する必要があります。次に、シナプス後ニューロンで興奮が発生する必要があります。^[19]これらの細胞は、さまざまな種類の情報処理を専門とするグループに自分自身を編成します。したがって、新しい経験により、脳はより多くの接続を作成し、「再配線」する可能性があります。脳は経験に応じて自らを組織化、再組織化し、経験、教育、訓練によって促された新しい記憶を作り出す。^[18]したがって、脳の使い方は脳がどのように組織化されているかを反映している。^[18]この再組織化能力は、脳の一部が損傷した場合に特に重要となる。科学者たちは、思い出せない刺激が感覚段階で除去されるのか、それとも脳がその重要性を検討した後に除去されるのか確信が持てていない。^[18]

陽電子放出断層撮影（PET）は、エピソード記憶の符号化と想起中の海馬活性化の一貫した機能解剖学的青写真を示しています。エピソード記憶の符号化に関連する海馬領域の活性化は海馬の前部で起こるのに対し、エピソード記憶の想起に関連する活性化は尾部で起こることが示されています。^{[20]これは}海馬記憶符号化および想起モデルまたはHIPERモデル と呼ばれています。

ある研究では、PETを使用して、若者と高齢者の両方の顔のエンコードと認識中の脳血流を測定した。若者はエンコード中に右海馬と左前頭葉および側頭葉皮質で、認識中に右前頭葉および頭頂葉皮質で脳血流の増加を示した。^[21]高齢者は、エンコード中に若者で活性化した領域で有意な活性化を示さなかったが、認識中に右前頭葉の活性化を示した。^[21]したがって、エンコードプロセス中の皮質と海馬の活性化の欠如で実証されているように、年をとるにつれて記憶力が低下するのは、刺激を適切にエンコードできないことの結果である可能性があると結論付けることができる。^[21]

心的外傷後ストレス障害の患者に焦点を当てた最近の研究では、アミノ酸伝達物質であるグルタミン酸とGABAが事実の記憶登録プロセスに深く関与していることが実証されており、アミン神経伝達物質であるノルエピネフリン-エピネフリンとセロトニンが感情記憶の符号化に関与していることが示唆されています。^[22]

エンコーディングのプロセスはまだ十分に理解されていないが、重要な進歩により、これらのメカニズムの性質が明らかになってきた。エンコーディングは、脳が相互作用し、この相互作用の結果から結論を導き出すため、あらゆる新しい状況で始まる。これらの学習経験は、記憶の形成につながる一連の分子イベントを誘発することが知られている。^[23]これらの変化には、神経シナプスの修正、タンパク質の修正、新しいシナプスの作成、遺伝子発現の活性化、新しいタンパク質合成などがある。ある研究では、覚醒時の中枢神経系のアセチルコリンレベルが高いと新しい記憶のエンコーディングが促進され、徐波睡眠時のアセチルコリンレベルが低いと記憶の固定化が促進されることがわかった。^[24]ただし、エンコーディングはさまざまなレベルで発生する可能性があります。最初のステップは短期記憶の形成であり、その後に長期記憶への変換、そして長期記憶の固定化プロセスが続く。^[25]

シナプス可塑性は、脳が神経シナプスを強化、弱め、破壊、および作成する能力であり、学習の基礎となります。これらの分子の区別により、各神経接続の強度が識別され、示されます。学習体験の効果は、そのような体験の内容によって異なります。好ましい反応は強化され、好ましくないと見なされる反応は弱められます。これは、発生するシナプスの変更がどちらの方向にも作用し、生物の現在の状況に応じて時間の経過とともに変化を行うことができることを示しています。短期的には、シナプスの変化には、既存のタンパク質を変更してシナプス接続の強度を変更することにより、接続を強化または弱めることがあります。長期的には、まったく新しい接続が形成されるか、接続のシナプスの数が増えたり減ったりすることがあります。^[25]

重要な短期的な生化学的変化は、すでにアクティブなシナプス接続を修正するために、既存のタンパク質を共有結合的に修飾することです。これにより、データを短期的に伝達することができ、永久的な保存のために何かを統合する必要はありません。ここから、記憶または連想は長期記憶になるように選択されるか、シナプス接続が最終的に弱まるにつれて忘れられる可能性があります。短期から長期への切り替えは、暗黙の記憶と明示的な記憶の両方に関して同じです。このプロセスは、主にタンパク質のリン酸化と脱リン酸化のバランスであるいくつかの抑制制約によって制御されます。^[25]最後に、ターゲット記憶の統合を可能にする長期的な変化が発生します。これらの変化には、新しいタンパク質合成、新しいシナプス接続の形成、そして最後に新しい神経構成に応じた遺伝子発現の活性化が含まれます。 ^[26] エンコードプロセスは、セロトニン介在ニューロンによって部分的に媒介されることがわかっており、特に感作に関しては、これらの介在ニューロンをブロックすると感作が完全に防止されました。しかし、これらの発見の最終的な結果はまだ特定されていません。さらに、学習プロセスでは、記憶を作成し、強化するために、さまざまな調節伝達物質が動員されることが知られています。これらの伝達物質は、核にニューロンの成長と長期記憶に必要なプロセスを開始させ、長期プロセスを捕捉するために特定のシナプスをマークし、局所的なタンパク質合成を制御し、記憶の形成と想起に必要な注意プロセスを仲介するようです。

人間の記憶は、コード化のプロセスを含め、複数の遺伝子によって制御される遺伝的特性であることが知られています。実際、双子の研究では、記憶課題で見られる差異の50％は遺伝的差異によるものであることが示唆されています。 ^[23] 動物実験で特定されたタンパク質は、記憶形成につながる分子連鎖反応に直接関連しており、これらのタンパク質のかなりの数は、人間でも発現している遺伝子によってコード化されています。実際、これらの遺伝子内の変異は記憶能力に関連しているようで、最近の人間の遺伝学的研究で特定されています。^[23]

脳が 2 つの補完的な処理ネットワーク (タスク ポジティブとタスク ネガティブ) に分かれているという考え方は、最近ますます関心が高まっている分野になっています。^[曖昧]タスク ポジティブ ネットワークは外部指向の処理を扱い、タスク ネガティブ ネットワークは内部指向の処理を扱います。研究によると、これらのネットワークは排他的ではなく、一部のタスクは活性化が重複しています。2009 年に行われた研究では、タスク ポジティブ ネットワーク内のエンコード成功と新規性検出活動に有意な重複があり、したがって外部指向処理の共通の関連性を反映していると結論付けられました。 [ ^{27 ]}また、エンコード失敗と検索成功がタスク ネガティブ ネットワーク内で有意な重複を共有していることも示しており、これは内部指向処理の共通の関連性を示しています。 [27]最後に、エンコード成功と検索成功活動の間、およびエンコード失敗と新規性検出活動の間の重複レベルが低いことは、それぞれ反対のモードまたは処理を示しています。^[27]まとめると、タスク ポジティブ ネットワークとタスク ネガティブ ネットワークは、さまざまなタスクの実行中に共通の関連性を持つ可能性があります。

処理の異なるレベルが、情報の記憶の質に影響します。この考えは、最初に Craik と Lockhart (1972) によって提唱されました。彼らは、情報の処理レベルは、主に浅い処理と深い処理という、情報が処理されている深さに依存すると主張しました。Craik と Lockhart によると、感覚情報のエンコードは、非常に自動的で集中力をほとんど必要としないため、浅い処理と見なされます。より深いレベルの処理では、刺激にもっと注意を払う必要があり、情報をエンコードするためにより多くの認知システムを使用します。深い処理の例外は、個人が刺激に頻繁にさらされており、その人の名前のように、それが個人の生活の中で一般的になっている場合です。^[28]これらの処理レベルは、維持と入念なリハーサルによって説明できます。

維持リハーサルは情報処理の浅い形態であり、ある対象物の意味や他の対象物との関連性を考えずにその対象物に集中する。例えば、一連の数字を繰り返すことは維持リハーサルの一種である。対照的に、精緻化または関係リハーサルは、新しい素材をすでに長期記憶に保存されている情報に関連付けるプロセスである。これは情報処理の深い形態であり、対象物の意味について考えること、対象物と過去の経験、および他の焦点の対象物とのつながりを作ることが含まれる。数字の例を使用すると、数字を両親の誕生日（過去の経験）など個人的に重要な日付と関連付けたり、数字を思い出すのに役立つパターンを見つけたりすることができるかもしれない。^[29]

精緻化リハーサルではより深いレベルの処理が行われるため、新しい記憶を作るのに維持リハーサルよりも効果的である。^[29]これは、人々が日常の物の詳細を知らないことで実証されている。例えば、ある研究では、アメリカ人に自国のペニー硬貨の表面の向きを尋ねたところ、ある程度の確信を持って思い出せる人はほとんどいなかった。それはよく見られる詳細であるにもかかわらず、色がペニー硬貨を他の硬貨と区別するため、覚える必要がないため覚えていないのだ。^[30]単に物に繰り返し触れるだけの維持リハーサルが記憶を作るのに効果がないということは、人々が電卓や電話の0から9までの数字の配置を記憶できないことでも明らかになっている。^[31]

維持リハーサルは学習において重要であることが実証されているが、その効果は暗黙的学習を評価するために使用される語彙決定タスク^[32]や語幹補完^[33]などの間接的な方法を使用してのみ実証することができる。しかし、一般的に、維持リハーサルによる以前の学習は、「これは前に示された単語ですか？」などの質問で記憶が直接的または明示的にテストされている場合には明らかではない。

研究によると、学習意図は記憶のエンコーディングに直接影響を及ぼさないことがわかっています。代わりに、記憶のエンコーディングは各項目がどれだけ深くエンコーディングされているかに依存しており、学習意図によって影響を受ける可能性がありますが、それだけではありません。つまり、学習意図はより効果的な学習戦略につながり、結果として記憶のエンコーディングも向上しますが、何かを偶然に（つまり学習意図なしに）学習したとしても、情報を効果的に処理して学習すると、意図的に学習したものと同じようにエンコーディングされます。^[34]

精緻なリハーサルや深い処理の効果は、符号化中に行われる接続の数によって、検索に利用できる経路の数が増えることに起因すると考えられる。^[35]

組織化は記憶の符号化の鍵です。研究者たちは、受け取った情報が組織化されていない場合、私たちの心は自然に情報を組織化することを発見しました。^[36]情報を組織化する自然な方法の1つは、階層化です。^[36]たとえば、哺乳類、爬虫類、両生類のグループは、動物界の階層です。^[36]

処理の深さは、情報の組織化にも関係しています。例えば、記憶すべき項目、他の記憶すべき項目、過去の経験、文脈の間に形成されるつながりは、記憶すべき項目の検索パスを生成し、検索の手がかりとして機能します。これらのつながりは、記憶すべき項目に組織化を作り出し、より記憶しやすいものにします。^[37]

エンコーディングを強化するために使われる別の方法は、イメージを単語に関連付けることです。ゴードン・バウアーとデイビッド・ウィンゼンツ (1970) は、対連合学習を用いた研究でイメージとエンコーディングの使用を実証しました。研究者は参加者に 15 語のペアのリストを与え、各参加者に各ペアの単語ペアを 5 秒間見せました。一方のグループには、2 つのアイテムが相互作用している各ペアの 2 つの単語の心のイメージを作成するように指示しました。もう一方のグループには、情報を覚えるために維持リハーサルを使用するように指示しました。参加者が後でテストされ、各単語ペアの 2 番目の単語を思い出すように求められたとき、研究者は、相互作用しているアイテムの視覚イメージを作成した参加者は、維持リハーサルを使用した参加者よりも 2 倍以上の単語ペアを覚えていることを発見しました。^[38]  

単語リストなどの単純な資料を記憶する場合、記憶術が最善の戦略である可能性があり、「すでに長期記憶されている資料は影響を受けません」。^[39]記憶術戦略は、一連の項目内で組織を見つけることが、これらの項目の記憶にどのように役立つかを示す例です。グループ内に明らかな組織がない場合、記憶を強化する同じ結果で組織を強制することができます。組織を強制する記憶術戦略の例には、覚えるべき項目を簡単に覚えられる項目のリストに関連付けるペグワードシステムがあります。よく使用される記憶術のもう1つの例は、各単語の頭文字システムまたは頭字語です。虹の色を覚えるとき、ほとんどの生徒はすべての色の最初の文字を覚え、赤、オレンジ、黄、緑、青、藍、すみれ色を表すRoy. G. Bivなどの名前と関連付けることで独自の意味を課します。このように記憶術は特定の項目のコード化だけでなく、その順序のコード化にも役立ちます。より複雑な概念については、理解が記憶の鍵となります。ワイズマンとナイサーが1974年に実施した研究では、参加者に絵（点描画法で描かれたダルメシアンの絵で、画像が見づらいもの）を見せました。^[40]参加者が描かれた内容を理解すると、絵の記憶が良くなることが分かりました。

チャンキングとは、短期記憶に格納される情報量を最大化するために使われる記憶戦略で、情報を小さく意味のあるセクションにまとめる。オブジェクトを意味のあるセクションに整理することで、これらのセクションは個別のオブジェクトではなく、1 つのユニットとして記憶される。より大きなセクションが分析され、接続が確立されると、情報は意味のある関連付けに織り込まれ、より少数だがより大きく重要な情報にまとめられる。そうすることで、短期記憶に保持する情報量が増える。^[41]具体的には、チャンキングを使用すると、これらの項目間の関連付けが行われるため、5～8 項目から 20 項目以上に記憶が増加する。^[41]

単語はチャンキングの一例です。チャンキングでは、文字を単に認識するのではなく、意味のある全体、つまり単語を認識して記憶します。チャンキングを使用すると、意味のある「パケット」を作成し、多くの関連項目を 1 つとして保存することで、記憶できる項目の数が増えます。チャンキングの使用は数字にも見られます。日常的に見られる最も一般的なチャンキングの 1 つは、電話番号です。一般的に、電話番号はセクションに分割されます。この例としては、909 200 5890 が挙げられます。この場合は、数字がグループ化されて 1 つの全体を構成しています。このように数字をグループ化すると、理解しやすい親しみやすさにより、より簡単に思い出すことができます。^[42]

最適なエンコーディングでは、アイテム自体と過去の経験だけでなく、エンコーディングする人の内面の状態や気分と、その人の状況との間にもつながりが形成される。エンコーディングする人の内部状態や状況と、記憶されるアイテムとの間に形成されるつながりは、状態依存的である。1975 年に Godden と Baddeley が行った研究では、状態依存学習の効果が示された。彼らは深海ダイバーに、水中またはプールサイドでさまざまな資料を学習するよう依頼した。その結果、情報を学習したのと同じ条件でテストを受けたダイバーの方が、その情報をよりよく思い出すことができたことがわかった。つまり、水中で資料を学習したダイバーは、陸上でテストされたときよりも、水中でその資料をテストしたときの方が成績が良かった。文脈は、思い出そうとしている資料と関連付けられ、検索の手がかりとして機能していた。^[43]エンコーディング時に特定の匂いがある場合にも、同様の結果が得られている。^[44]

しかし、外部環境はエンコーディング時に複数の検索経路を作成する上で重要ですが、他の研究では、エンコーディング時に存在していたのと同じ内部状態を作成するだけで、検索の手がかりとして機能するのに十分であることが示されています。^[45]したがって、エンコーディング時と同じ心の状態にあることは、同じ状況にいることが思い出すのに役立つのと同じように、思い出すのに役立ちます。この効果は文脈の復元と呼ばれ、FisherとCraik 1977によって、検索の手がかりと情報の記憶方法を一致させたときに実証されました。^[46]

転移適切な処理は、検索の成功につながる符号化戦略である。1977年にモリスと同僚が行った実験では、検索の成功は符号化中に使用される処理の種類を一致させた結果であることが証明された。^[41]実験中の主な発見は、個人の情報検索能力は符号化時のタスクが検索中のタスクと一致しているかどうかに大きく影響されるということだった。押韻グループで構成された最初のタスクでは、被験者はターゲット単語を与えられ、次に異なる単語セットを確認するように求められた。このプロセス中、被験者は新しい単語がターゲット単語と韻を踏んでいるかどうかを尋ねられた。彼らは単語の実際の意味ではなく、押韻にのみ焦点を当てていた。2番目のタスクでは、被験者にはターゲット単語が与えられ、その後一連の新しい単語が与えられた。被験者は、韻を踏んでいる単語を特定するよりも、意味に重点を置くこととなった。結局のところ、韻を踏む単語を特定した押韻グループは、意味だけに焦点を当てた意味グループよりも多くの単語を思い出すことができました。^[41]この研究は、タスクの最初の部分と2番目の部分で押韻に焦点を当てた人々が、より効率的にエンコードできたことを示唆しています。^[41]転移適切な処理では、エンコードは2つの異なる段階で発生します。これは、刺激がどのように処理されたかを示すのに役立ちます。最初の段階では、刺激への露出は、刺激と一致する方法で操作されます。次に、2番目の段階では、最初の段階で発生したことと刺激の提示方法に大きく依存し、エンコード中にタスクと一致します。

学習の文脈は、情報の符号化方法を形作ります。^[47]例えば、1979年にカニッツァは、黒い背景に白い花瓶、または白い背景に向かい合った2つの顔として解釈できる絵を示しました。^[48]参加者は花瓶を見るように準備されました。その後、彼らは再び絵を見せられましたが、今度は白い背景に黒い顔を見るように準備されました。これは彼らが以前に見たのと同じ絵でしたが、この絵を以前に見たことがあるかと尋ねると、彼らは「いいえ」と答えました。その理由は、彼らは最初に絵が提示されたときに花瓶を見るように準備されていたため、2回目には2つの顔として認識できなかったためです。これは、刺激が学習された文脈の中で理解されること、および本当に良い学習を構成するのは、学習されたことを学習されたのと同じ方法でテストするという一般的なルールを示しています。^[48]したがって、情報を本当に効率的に記憶するためには、将来この情報を思い出すときにどのような要求が課されるかを考慮し、その要求に合った方法で勉強する必要があります。

符号化を助ける可能性のあるもう一つの原理は、生成効果である。生成効果は、個人がコンテンツを読むのではなく、情報や項目を自分で生成すると学習が強化されることを意味する。^[49]生成効果を適切に適用するための鍵は、多肢選択式の質問から答えを選択する場合のように、すでに利用可能な情報から受動的に選択するのではなく、情報を生成することである。 ^[50] 1978年、研究者のSlamekaとGrafは、この効果をよりよく理解するための実験を行った。^[51]この実験では、参加者は、読むグループと生成するグループの2つのグループのいずれかに割り当てられました。^[51]読む グループに割り当てられた参加者は、たとえば「馬と鞍」などの関連する単語のペアのリストを読むように求められました。^[51]生成 グループに割り当てられた参加者は、ペアの関連する単語のいずれかの空白文字を埋めるように求められました。^[51]言い換えれば、被験者に「馬」という単語が与えられた場合、「サドル」という単語の最後の4文字を埋める必要がある。研究者らは、空欄を埋めるように求められたグループは、単に単語のペアを覚えるように求められたグループよりも、これらの単語のペアをよりよく思い出すことができたことを発見した。^[49]

研究によると、自己参照効果がエンコーディングを助けることが示されています。^[52]自己参照効果とは、個人が個人的に情報に関連付けることができる場合、情報をより効果的にエンコーディングするという考えです。 [ ^53]たとえば、家族や友人の誕生日の中には、他の誕生日よりも覚えやすいものがあると主張する人がいます。一部の研究者は、これは自己参照効果によるものだと主張しています。^[53]たとえば、誕生日が自分の誕生日や記念日など、重要だと考える他の日付に近い場合、個人にとって思い出しやすい誕生日があります。 ^[53]

研究によると、エンコードされた後、自己参照効果は意味エンコードよりも記憶を思い出す際に効果的であることがわかっています。 ^{[54]研究者は、自己参照効果が精緻なリハーサルとより密接に関係していることを発見しました。 [54]}精緻なリハーサルは、多くの場合、記憶から情報を検索する能力の向上と正の相関関係にあることがわかっています。^[1]自己参照効果は、意味エンコードなどの他の方法と比較した場合、エンコードされた後の情報を検索するときに効果的であることが示されています。^[54]また、研究では、自己参照効果はすべての年齢層で情報をエンコードするために使用できると結論付けられていることも知っておくことが重要です。^[55]ただし、若年成人でテストした場合、高齢者は自己参照効果の使用がより制限されることが判明しました。^[55]

ある項目またはアイデアが「顕著」であると見なされる場合、それはその項目またはアイデアが顕著に目立つように見えることを意味します。^[56]情報が顕著である場合、その情報は学習者にとって目立たない場合よりも効率的に記憶にエンコードされる可能性があります。^[57]エンコードに関しては、生存に関連するあらゆるイベントが顕著であると見なされる可能性があります。研究では、生存は進化のメカニズムによる自己参照効果に関連している可能性があることが示されています。^[58]研究者は、生存価値の高い単語でさえ、生存価値が低い単語よりもエンコードが優れていることを発見しました。^{[59] [60]}一部の研究は進化を支持し、人類は生存に関連するコンテンツを記憶していると主張しています。^[59]一部の研究者は、他の研究の結果が正確かどうかを自分で確認したいと考えました。^[60]研究者は、生存コンテンツが他のコンテンツよりもエンコードされる可能性が高いという考えを裏付ける結果を伴う実験を再現することにしました。^[60]実験の結果はさらに、生存コンテンツが他のコンテンツよりもエンコードされる利点が高いことを示唆しました。^[60]

研究によると、学習の過程でエンコーディングを増やす効果的な方法は、模擬テストを作成して受けることだ。パフォーマンスを高めるために検索を使用することは、学習しようとしている資料の作成と再作成を積極的に含み、その資料への露出を増やすため、テスト効果と呼ばれる。また、エンコーディングと検索には密接な関連があるため、新しい情報をすでに記憶に保存されている情報に結び付けるのに役立つツールでもある。したがって、模擬テストを作成することで、個人は資料をもう一度読んだり、事前に作成されたテストを使用したりする場合よりも、より深いレベルで情報を処理できる。^[61]検索練習を使用する利点は、大学生に7分間文章を読むように指示し、その後2分間の休憩を与え、その間に数学の問題を解かせるという研究で実証されている。参加者の1つのグループには、覚えている限り多くの文章を書き留めるために7分間が与えられ、もう1つのグループには資料を再読するためにさらに7分間が与えられた。その後、参加者全員は、最初の学習が行われた後に、様々な間隔（5分、2日、1週間）で想起テストを受けた。これらのテストの結果、実験初日に想起テストを受けたグループに割り当てられた参加者は、単にテキストを読み直しただけの参加者よりも多くの情報を保持する可能性が高いことが示された。これは、想起練習が情報を長期記憶にエンコードする上で有用なツールであることを証明している。^[62]

記憶エンコーディングの計算モデルは、人間の記憶のほとんどが予測可能でありながら、時にはまったく予測不可能な動作をよりよく理解し、シミュレートするために開発されてきました。実験的に観察された動作を正確に説明するために、項目認識、手がかり想起、自由想起、シーケンス記憶など、さまざまな記憶タスクごとに異なるモデルが開発されてきました。

アイテム認識では、特定のプローブ アイテムを以前に見たことがあるかどうかを尋ねられます。アイテムの認識にはコンテキストが含まれる場合があることに注意してください。つまり、アイテムが学習リストで見たことがあるかどうかを尋ねられる場合があります。したがって、人生で「リンゴ」という単語を見たことがあるとしても、それが学習リストにない場合は思い出すことはできません。

アイテム認識は、多重トレース理論と属性類似性モデルを使用してモデル化できます。 ^[63]簡単に言うと、人が見るすべてのアイテムは、アイテムの属性のベクトルとして表すことができます。これは、エンコード時のコンテキストを表すベクトルによって拡張され、これまでに見たすべてのアイテムのメモリマトリックスに格納されます。プローブアイテムが提示されると、マトリックス内の各アイテムとの類似性の合計 (プローブベクトルとメモリマトリックス内の各アイテム間の距離の合計に反比例します) が計算されます。類似性がしきい値を超えると、「はい、そのアイテムを認識します」と応答します。コンテキストはランダムウォークの性質により継続的にドリフトするため、認識タスク時のコンテキストベクトルと同様のコンテキストベクトルを共有する最近見たアイテムは、以前に見たアイテムよりも認識される可能性が高くなります。

手がかり想起では、被験者に単語リストなどの刺激が提示され、できるだけ多くの単語を思い出すように求められます。次に、刺激が何であったかを思い出すのに役立つカテゴリーなどの手がかりが与えられます。^[41]この例としては、被験者に流星、星、宇宙船、エイリアンなどの単語を暗記させるというものがあります。次に、与えられた単語リストを思い出すために「宇宙」という手がかりを与えます。被験者に手がかりを与えると、たとえ最初に言及されていなかったとしても、刺激をよりよく思い出すのに役立ちました。これらの手がかりは、被験者が手がかりを与えられる前に自分で思い出すことができなかった刺激を思い出すのを助けます。^[41]手がかりは、基本的に、忘れられたとみなされる記憶を再び浮かび上がらせるのに役立つものであれば何でもかまいません。トゥルヴィグが行った実験では、被験者に手がかりを与えると、以前に提示された刺激を思い出すことができたことが示唆されています。^[64]

キュード リコールは、アイテム認識に使用される属性類似性モデルを拡張することで説明できます。キュード リコールでは、プローブ アイテムに対して間違った応答が返される可能性があるため、それを考慮してモデルを拡張する必要があります。これは、アイテム ベクトルがメモリ マトリックスに格納されるときに、アイテム ベクトルにノイズを追加することで実現できます。さらに、キュード リコールは、メモリ マトリックスに格納されるすべてのアイテムがプローブ アイテムに類似しているほど、リコールされる可能性が高くなるように、確率的にモデル化できます。メモリ マトリックス内のアイテムの値にはノイズが含まれているため、このモデルでは、誤って人の名前を呼ぶなどの誤ったリコールを考慮できます。

自由想起では、学習した項目を任意の順序で想起することができます。たとえば、ヨーロッパの国をできるだけ多く挙げるように求められます。自由想起は、 1968年にアトキンソンとシフリンが最初に提案した二重記憶モデルに基づくSAM （連想記憶の検索）を使用してモデル化できます。 ^{[65] SAMは、}短期記憶（STS）と長期記憶（LTS）という2つの主要なコンポーネントで構成されています。簡単に言うと、項目が見られると、その項目はSTSに押し込まれ、STSにある他の項目と一緒に存在し、LTSに置き換えられるまで存在します。項目がSTSにある時間が長いほど、新しい項目に置き換えられる可能性が高くなります。項目がSTSに共存すると、それらの項目間のリンクが強化されます。さらに、SAMは、STS内の項目は常に即時に想起できると想定しています。

SAM は、プライマシー効果とレセンシー効果の両方を説明します。確率的に、リストの先頭にある項目は STS に残る可能性が高く、他の項目とのリンクを強化する機会が多くなります。その結果、リストの先頭にある項目は、自由想起タスクで思い出される可能性が高くなります (プライマシー効果)。STS の項目は常にすぐに思い出せるという仮定のため、学習と想起の間に大きな妨害要因がなかったとすると、リストの末尾にある項目は優れた方法で思い出すことができます (レセンシー効果)。

研究によると、自由想起は、項目認識や手がかり想起に比べて、より大きな関係処理が関与するため、短期記憶から長期記憶への情報の学習と転送に最も効果的な方法の1つであることが示されています。^[66]

ちなみに、STS と LTS のアイデアは、短期および長期のストレージを含むコンピューターのアーキテクチャに触発されて生まれました。

シーケンス メモリは、順序が重要なリストを記憶する方法を担っています。たとえば、電話番号は 1 桁の数字の順序付きリストです。シーケンス エンコーディングに適用できる計算メモリ モデルには、現在、連想連鎖と位置コーディングの 2 つがあります。

連想連鎖理論によれば、リスト内のすべての項目は前方および後方の隣接項目にリンクされており、前方リンクは後方リンクよりも強力で、近い隣接項目へのリンクは遠い隣接項目へのリンクよりも強力です。たとえば、連想連鎖は、項目が近い位置にある場合に最も頻繁に発生する転置エラーの傾向を予測します。転置エラーの例としては、「リンゴ、バナナ、オレンジ」という順序を思い出すのではなく、「リンゴ、オレンジ、バナナ」という順序を思い出すことがあります。

位置コーディング理論では、リスト内のすべての項目はリスト内の位置に関連付けられているとされています。たとえば、リストが「リンゴ、バナナ、オレンジ、マンゴー」の場合、リンゴはリストの位置 1 に、バナナは 2 に、オレンジは 3 に、マンゴーは 4 に関連付けられます。さらに、各項目は、より弱いながらも、そのインデックス +/- 1 にも、さらに弱いながらも +/- 2 にも関連付けられています。したがって、バナナは実際のインデックス 2 だけでなく、1、3、4 にもさまざまな強さで関連付けられています。たとえば、位置コーディングを使用して、新しさとプライマシーの影響を説明することができます。リストの最初と最後の項目は、リストの中央の項目に比べて近い項目が少ないため、正しく思い出すための競争が少なくなります。

連想連鎖と位置符号化のモデルは、シーケンス記憶に見られる多くの行動を説明できますが、完璧からは程遠いものです。たとえば、連鎖も位置符号化も、ランシュバーグ効果の詳細を適切に説明することはできません。ランシュバーグ効果では、繰り返される項目を含む項目のシーケンスは、繰り返されない項目のシーケンスよりも再現が難しいと報告されています。連想連鎖では、繰り返される項目を想起すると、その項目の真の後続項目だけでなく、その項目の他のすべてのインスタンスの後続項目も手がかりとなるため、繰り返される項目を含むリストの想起は損なわれると予測されます。しかし、実験データでは、項目の間隔を置いた繰り返しにより、繰り返される項目の 2 回目の出現の想起が損なわれることが示されています。^[67]さらに、間隔を置いた繰り返しは、繰り返される項目に続く項目の想起に測定可能な影響がなく、連想連鎖の予測と矛盾しています。位置符号化では、リスト内の各項目の位置が、繰り返される項目を含む項目の独立した手がかりとして機能するため、繰り返される項目は想起に影響を与えないと予測されます。つまり、任意の 2 つの項目と繰り返し項目間の類似性に違いはありません。これも、データと一致しません。

シーケンスメモリについては、今日まで包括的なモデルが定義されていないため、興味深い研究分野となっています。