わずかながらの違い

心理物理学と呼ばれる感覚、感覚、知覚に焦点を当てた実験心理学の分野では、丁度知覚可能な差異（JND）とは、差異が少なくとも半分の時間で認識可能になるために何かが変化しなければならない量のことです。^[1]この閾値は、差異閾値、差異閾値、または最小知覚差異としても知られています。^[2]

多くの感覚様式では、知覚の上限と下限から十分に離れた広範囲の刺激強度において、「JND」は基準感覚レベルの固定比率であるため、JND/基準の比率はほぼ一定です (つまり、JND は基準レベルの一定比率/パーセンテージです)。物理単位で測定すると、次のようになります。

$${\displaystyle {\frac {\Delta I}{I}}=k,}$$

ここで、は特定の刺激の元々の強度、は変化が知覚されるために必要なそれへの追加量（JND）、kは定数です。 この法則は、解剖学者で生理学者のエルンスト・ハインリヒ・ウェーバー（1795–1878）が、持ち上げた重量の知覚閾値に関する実験で初めて発見しました。 その後、グスタフ・フェヒナーによって理論的根拠（一般的に受け入れられているわけではありません）が示されたため、この法則はウェーバーの法則またはウェーバー・フェヒナーの法則として知られています。定数kはウェーバー定数と呼ばれています。 この法則は、光の明るさや音の強度とピッチなど、多くの感覚次元では少なくともかなりの程度当てはまりますが、すべてに当てはまるわけではありません。 ただし、光の波長には当てはまりません。スタンレー・スミス・スティーブンスは、この法則は、入力の変化が強度の増加または明らかに類似したものの形をとる、いわゆる補綴的感覚連続体に対してのみ当てはまると主張しました。この法則は、入力の変化が知覚の量的変化ではなく質的変化を生み出すメタセシス連続体には当てはまらない。スティーブンスは、ウェーバーと同様に、知覚される刺激を得るために刺激を一定倍にしながらも一定係数で乗算するという、 スティーブンスのべき乗法則と呼ばれる独自の法則を考案した。${\displaystyle I\!}$${\displaystyle \Delta I\!}$

JND は、正確な量というよりは統計的なものです。試行ごとに、特定の人が気づく違いは多少異なるため、しきい値を決定するには多くの試行を実施する必要があります。通常報告される JND は、試行の 50% で人が気づく違いです。異なる割合を使用する場合は、説明にこれを含める必要があります。たとえば、「75% JND」の値を報告できます。

信号検出理論などの心理物理学への現代的なアプローチは、観察された JND は、この統計的な意味であっても絶対的な量ではなく、状況や動機、知覚要因に依存することを示唆しています。たとえば、研究者が非常に暗い光を点滅させると、参加者はいくつかの試行では光が見えたと報告するが、他の試行では光が見えなかったと報告する場合があります。

JND 式は、主観的に「気付かれた」ものや意識的に体験された「感覚」の大きさの違いではなく、特定の観察された反応によって 50% の確率で検出される提示刺激のレベル間の差異として客観的に解釈されます (このエントリの冒頭で暗示されています) ^{[3] 。この 50% 識別された差異は、オブジェクトまたは状況の特徴のレベルの}心理的距離を測定するための普遍的な単位として、またカテゴリの「テンプレート」や認識の「基準」などの記憶における比較の内部基準として使用できます。^[4] JND スケールの基準からの距離は、観察された心理物理学的機能と推測された心理物理学的機能の間で組み合わせることができ、観察された定量的判断を媒介する仮説上の情報変換 (精神的) プロセスの診断を生成することができます。^[5]

音楽制作においては、JND以下の音の特性の単一の変化は音の知覚に影響を与えません。振幅の場合、人間のJNDは約1  dBです。^{[6] [7]}

音のJNDは音の周波数成分に依存します。500Hz以下では、正弦波のJNDは約3Hzです。1000Hz以上では、正弦波のJNDは約0.6%（約10セント）です。^[8]

JNDは通常、2つの音を素早く連続して再生し、リスナーに音程に違いがあるかどうかを尋ねることでテストされます。^{[9] 2つの音を}同時に再生すると、リスナーがビート周波数を識別できるため、JNDは小さくなります。人間の聴覚範囲で知覚できるピッチステップの総数は約1,400です。平均律スケールの音符の総数は16Hzから16,000Hzで、120です。^[9]

JND 分析は音楽と音声の両方で頻繁に行われており、音声韻律 (つまり音声メロディー) の分析ではこの 2 つが関連し重複しています。いくつかの研究では、トーン (必ずしも正弦波ではない) の JND は通常 5 から 9 セミトーン (ST) の間であることが示されていますが、少数の個人は 1/4 から 1/2 ST の精度を示しています。^[10] JND はテストされる周波数帯域の関数として変化しますが、最高のパフォーマンスを示す人の JND は 1 kHz 付近で 1 Hz を大きく下回っています (つまり 10 分の 1 パーセント未満)。^{[11] [12] [13]}ただし、この種の分析を実行するときは、臨界帯域幅が果たす役割に注意することが重要です。^[12]

音楽の音色ではなく、音声のメロディーを分析する場合、精度は低下します。音声は音楽の音色のように一定の間隔を保っていないことを考えると、これは驚くべきことではありません。ヨハン・ト・ハート (1981) は、音声の JND は平均 1 ～ 2 ST であることを発見しましたが、「コミュニケーションの状況では、3 半音以上の差だけが影響する」と結論付けました。^[14]

Hz の対数特性を考慮すると、音楽と音声の両方の知覚結果は Hz ではなく、パーセンテージまたは ST で報告する必要があることに注意してください (20 Hz と 25 Hz の間の 5 Hz は、2000 Hz と 2005 Hz の間の 5 Hz とは大きく異なりますが、約 18.9% または 3 半音の増加は、20 Hz から開始しても 2000 Hz から開始しても、知覚的には同じサイズの違いです)。

ウェーバーの法則はマーケティングにおいて重要な応用があります。製造業者とマーケティング担当者は、次の 2 つのまったく異なる理由から、自社製品に関連する JND を決定しようと努めます。

1. マイナスの変化（例えば、製品のサイズや品質の低下、製品価格の上昇）が一般の人々に認識されないように（つまり、JNDを下回るように）
2. そのため、製品の改善（例：パッケージの改善または更新、サイズの拡大、価格の低下）は、無駄に贅沢にならず（つまり、JND と同等か、それをわずかに上回る）、消費者にとって非常に明白になります。

製品の改善に関しては、マーケティング担当者は消費者の差別化閾値を満たすか上回ることを強く望んでいます。つまり、消費者が元の製品に加えられた改善をすぐに認識できるようにしたいのです。マーケティング担当者は、JND を使用して、製品に加えるべき改善の量を決定します。JND 未満では改善が認識されないため、労力が無駄になります。JND を超えると、リピート販売のレベルが下がるため、やはり無駄になります。一方、価格の引き上げに関しては、消費者がそれに気付く可能性が低いため、JND 未満が望ましいです。

ウェーバーの法則は触覚デバイスやロボットアプリケーションで使用されています。人間とロボットのインタラクションや遠隔操作のシナリオでは、適切な量の力を人間の操作者に及ぼすことが重要です。これにより、タスクを達成する際のユーザーのパフォーマンスが大幅に向上します。^[15]

• 絶対閾値
• ABXテスト
• 色の違い
• リメン
• 臨床的に重要な差異は最小限
• 必要に応じて変更する
• 心理測定機能
• センサー解像度
• 視覚認識
• ウェーバー・フェヒナーの法則