Bir yeri aklında tutmak
Arabanı otoparkın neresine bıraktığını, masadaki kalemin nerede durduğunu ya da bir haritada az önce gördüğün kasabanın yerini hatırlamak, gündelik hayatın en sıradan işlerinden biri. Çoğu zaman bir yeri 'tam orada' hatırladığımızı düşünürüz. Ama bir noktayı birkaç saniye sonra yeniden göstermemiz istendiğinde, cevaplarımızın hem dağınık hem de belirli yönlere doğru kaymış olduğu ortaya çıkar.
Bu deneyde büyük bir dairenin içinde üç renkli nokta birer birer belirip kayboluyor: her biri 600 milisaniye görünüyor, aralarında 250 milisaniyelik boşluk var. Bir saniyelik geri sayımdan sonra noktalar rastgele bir sırayla soruluyor ve sen her birinin yerine dokunuyorsun. Beş el boyunca toplam on beş nokta hatırlıyorsun. Hatanın büyüklüğü puanını belirliyor; hatanın yönü ise daha ilginç bir şeyi gösteriyor: hafızanın yerleri nereye doğru 'düzelttiğini'.
Kesin yer ve kaba bölge
Janellen Huttenlocher, Larry Hedges ve Susan Duncan 1991'de, bir yeri hatırlamanın neden yanlılık içerdiğini açıklayan bir model önerdi. Modele göre bir uyaranı iki düzeyde saklarız: ince ayrıntılı bir değer ve bir kategori. Hafızadaki iz kesin değilse ama yine de kesin bir cevap vermemiz gerekiyorsa, hatırladığımız değeri kategori bilgisiyle birleştiririz: cevabı kategorinin merkezî, prototip değerine doğru çekeriz ve kategori sınırlarının ötesine taşmasını kısıtlarız.
Bunu dört deneyde, bu oyundakine benzer biçimde, bir dairenin içindeki noktanın yerini bildirme görevinde sınadılar. Katılımcılar kimse söylemeden daireyi yatay ve dikey sınırlarla dört çeyreğe bölüyor ve noktaları her çeyreğin merkezî yerine doğru kaydırıyordu. Açı bakımından bu, noktaların 45, 135, 225 ve 315 derecelik köşegenlere doğru çekilmesi demek. Yazarların vurguladığı önemli bir nokta var: bu yanlılık hafızanın bozuk olduğunu göstermez. Kategori bilgisi cevapların dağınıklığını azalttığı için, yanlı da olsa ortalamada daha isabetli tahminlere yol açabilir.
Çeyrekler nereden geliyor?
Peki insanlar daireyi neden hep bu dört çeyreğe bölüyor? Huttenlocher, Hedges, Bryce Corrigan ve L. Elizabeth Crawford 2004'te bu soruyu sordu. 1991'deki deneylerde noktalar dairenin her yerine eşit olasılıkla düşüyordu. Yeni deneylerde noktaların dağılımı değiştirildi; mantıklı bir beklenti, insanların kategorilerini noktaların yoğun olduğu bölgelere göre ayarlaması olurdu. Öyle olmadı: katılımcılar dağılım ne olursa olsun aynı çeyrekleri kullandı ve tahminlerini yine köşegenlere doğru çekti.
Yazarların açıklaması şu: bir kategori, sınırları kesin değilse işe yaramaz, çünkü nokta yanlış kategoriye atanırsa tahmin büyük bir hatayla öbür tarafın prototipine çekilir. Yatay ve dikey eksenler en kesin algıladığımız sınırlardır; bu yüzden bu bölünme, dağılım değişse bile isabeti artırmanın iyi bir yolu olabilir. Douglas Wedell, Sylvia Fitting ve Gary Allen 2007'de çerçevenin şeklini değiştirdi: daire, yatay ya da dikey elips, kare, üçgen ve beşgen. Alan bir eksen boyunca uzadığında o eksendeki yanlılık abartılıyordu, ama yanlılığın genel örüntüsü şekiller arasında oldukça sabitti. Modelleme, şeklin prototiplerin sayısını değil yalnızca aralarındaki mesafeyi etkilediğini gösterdi; sonuçlar, bakan kişinin sağ-sol ve yukarı-aşağı ayrımlarından doğan dört çeyreğe uyuyordu.
Üç nokta, tek kaynak
Bu oyunda tek bir noktayı değil, üçünü birden aklında tutuyorsun. Paul Bays ve Masud Husain 2008'de, çalışma belleğinin 'en fazla dört öğe' gibi sabit bir sınırı olduğu görüşünü sorguladı. Katılımcılara 1, 2, 4 ya da 6 öğelik görüntüler gösterip kısa bir süre sonra bir öğenin hangi yöne kaydığını ya da döndüğünü sordular. Hatırlamanın hassasiyeti öğe sayısı arttıkça sürekli azalıyordu; en büyük düşüş bir öğeden iki öğeye geçerken görülüyordu ve dört öğe civarında ani bir kırılma yoktu.
Yazarlara göre görsel çalışma belleği sınırlı bir kaynaktır ve bu kaynak tutulan öğeler arasında esnek biçimde paylaşılır; dikkat çeken ya da göz hareketinin hedefi olan bir öğe daha büyük pay alır. Bu oyunda nokta sayısı her elde üç ve değişmiyor; yani oyun, nokta sayısının etkisini kendi içinde ölçmüyor. Ama bu bulgu, tek bir noktayı gösterseydik hatalarının muhtemelen daha küçük olacağını hatırlatıyor. Üç noktanın renkleri de hatırlanması gereken bir bilgi: Nikos Gorgoraptis ve arkadaşları (2011), renkli öğeler art arda gösterildiğinde hafızanın aynı sayıda öğenin aynı anda gösterilmesine göre daha az hassas olduğunu ve bu ek maliyetin, bir öğenin özelliğini başka bir öğeninkiyle karıştırmaktan kaynaklandığını buldu. Bu oyunda da turuncu noktayı sorduğumuzda mavi noktanın yerine dokunabilirsin; bu tür karışmaları ayrıca sayıyoruz.
İlk mi, son mu?
Noktalar aynı anda değil, art arda geliyor; bu da gösterim sırasının önemli olup olmadığını sormamızı sağlıyor. Gorgoraptis, Catalao, Bays ve Husain 2011'de katılımcılara bir ile beş arasında renkli, eğik çubuğu birer birer gösterdi ve sonra birinin yönünü sordu. Son gösterilen çubuk ötekilerden anlamlı biçimde daha hassas hatırlanıyordu; daha önceki sıralar arasında anlamlı bir fark yoktu. Yalnızca bekleme süresini uzatmak ilk öğenin hatırlanmasını bozmazken, aynı sürede üç öğe daha göstermek hassasiyeti yaklaşık beş kat düşürüyordu. Yani hassasiyeti azaltan zamanın geçmesi değil, yeni öğelerin gelmesiydi.
Bu çalışma konumla değil yönle ilgiliydi; konum için de aynı örüntüyü bekliyoruz ama bunu verimiz gösterecek. Uzamsal dizilerin sırasını hatırlamada ise hem ilk hem son konumların avantajlı olabildiği biliniyor: Mary Smyth ve Keith Scholey (1996), altı ve yedi konumluk dizilerde ilk ve son konumların ortadakilere göre daha az hatalı hatırlandığını buldu. Bizim dizimiz yalnızca üç noktalık ve biz sırayı değil yeri soruyoruz; bu yüzden bu bulguları doğrudan bir beklenti olarak değil, bakılacak bir soru olarak alıyoruz. Bir de soru sırası var: sorulara rastgele sırayla cevap verdiğin için, son sorulan nokta daha uzun beklemiş ve öncekilere cevap verirken araya giren hareketlerden etkilenmiş oluyor. Bu iki sırayı ayrı ayrı kaydediyoruz.
Puanın ne anlatır, ne anlatmaz?
Her nokta için hatayı, dokunduğun yer ile gerçek yer arasındaki uzaklığın dairenin yarıçapına oranıyla (d) ölçüyoruz ve puanı 10/(1+(d/0,07)^1,6) formülüyle hesaplıyoruz. Bu formülde puan, hata küçükken yavaş, yarıçapın %7'si civarında hızlı düşüyor ve büyük hatalarda sıfıra doğru yaklaşıyor: yarıçapın %2'si kadar hata yaklaşık 8,8 puan, %7'si 5 puan, %14'ü yaklaşık 2,5 puan, %30'u yaklaşık 0,9 puan. El puanı üç noktanın ortalaması, toplam puan beş elin toplamı ve en fazla 50. Asıl merak ettiğimiz, oklarının yönü: köşegenlere doğru mu dönüyorlar, merkeze ya da kenara doğru mu uzanıyorlar?
Sonucunu yorumlarken ölçümün sınırlarını da hesaba kat. Daire, ekranının boyutuna göre çiziliyor; hatayı yarıçapa oranladığımız için puanlar cihazlar arasında karşılaştırılabilir, ama küçük bir ekranda aynı oranlı hata gözde daha küçük bir alana karşılık geliyor. Parmakla dokunmak fareyle tıklamaktan daha az kesin; parmak hedefi kapatıyor ve hafızadan bağımsız küçük bir sapma ekleyebiliyor. On beş nokta, kişisel bir eğilimi kesin olarak göstermek için az. Hafızanın yerleri nereye çektiğini en iyi, kalabalığın binlerce dokunuşu bir araya geldiğinde göreceğiz.