सिम्युलेटेड देखने की दूरी लंबी, लेकिन मध्यम दूरी के लिए आत्मविश्वास-सटीकता संबंध को ख़राब नहीं करती है: फ़ीचर अस्पष्टता भाग 1 की भूमिका को शामिल करने वाले मॉडल के लिए समर्थन

अमूर्त

प्रत्यक्षदर्शी पहचान अनुसंधान में ऐसे कारकों की पहचान करने की आवश्यकता बढ़ रही है जो न केवल पहचान सटीकता को प्रभावित करते हैं बल्कि आत्मविश्वास-सटीकता (सीए) संबंध को भी प्रभावित कर सकते हैं। ऐसा एक चर जिसका चेहरों की स्मृति पर उल्लेखनीय प्रभाव पड़ता है, वह है देखने की दूरी, कम दूरी से एन्कोड किए गए चेहरों को लंबी दूरी पर एन्कोड किए गए चेहरों की तुलना में बेहतर याद रखा जाता है।

आधुनिक समाज के निरंतर विकास के साथ, अपराध गवाहों की संख्या में धीरे-धीरे वृद्धि हुई है। इस मामले में, गवाहों को संदिग्ध की उपस्थिति और गतिविधियों जैसी महत्वपूर्ण जानकारी को प्रभावी ढंग से पहचानने और याद रखने में सक्षम होना चाहिए। प्रत्यक्षदर्शी की पहचान और स्मृति के बीच एक संबंध है।

सबसे पहले, गवाहों के लिए संदिग्धों को पहचानने के लिए अच्छी याददाश्त महत्वपूर्ण है। यदि गवाह संदिग्ध की शक्ल, शारीरिक विशेषताओं, चाल-चलन की आदतों और अन्य जानकारी को स्पष्ट रूप से याद रख सकें, तो मामले को सुलझाने की सफलता दर में काफी सुधार होगा। यह देखा जा सकता है कि गवाहों के लिए संदिग्धों की पहचान करने के लिए अच्छी याददाश्त बहुत महत्वपूर्ण है।

दूसरे, गवाहों की मनोवैज्ञानिक स्थिति उनकी पहचान और स्मृति क्षमताओं को भी प्रभावित करेगी। उदाहरण के लिए, यदि गवाह डरा हुआ या घबराया हुआ है, तो ध्यान भटक जाएगा और याददाश्त प्रभावित होगी। इसके विपरीत, यदि कोई गवाह शांत और केंद्रित रहता है, तो वह संदिग्ध के बारे में जानकारी बेहतर ढंग से याद रख पाएगा। इसलिए, बेहतर अनुभव और निरीक्षण के लिए गवाहों को नकारात्मक भावनाओं पर काबू पाने और शांत रहने की जरूरत है।

इसके अलावा, गवाहों का जीवन अनुभव और संज्ञानात्मक क्षमताएं भी पहचान और स्मृति में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। अपने आस-पास के लोगों और चीज़ों का नियमित रूप से अवलोकन करके, मनोवैज्ञानिक ज्ञान सीखकर, आप अपनी अवलोकन और समझने की क्षमताओं में सुधार कर सकते हैं। साथ ही, मस्तिष्क का सक्रिय रूप से व्यायाम करना और अच्छी जीवनशैली बनाए रखना भी स्मृति और संज्ञानात्मक क्षमताओं को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।

संक्षेप में, चश्मदीदों की पहचान और याददाश्त क्षमता अपराधों को सुलझाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। केवल एक अच्छी मानसिक स्थिति सुनिश्चित करके, सक्रिय रूप से व्यायाम करके और संज्ञानात्मक क्षमताओं में सुधार करके ही हम गवाहों की भूमिका बेहतर ढंग से निभा सकते हैं और पुलिस को सामाजिक शांति और स्थिरता बनाए रखने में मदद कर सकते हैं। यह देखा जा सकता है कि हमें अपनी याददाश्त में सुधार करने की जरूरत है। सिस्टैंच डेजर्टिकोला याददाश्त में काफी सुधार कर सकता है क्योंकि सिस्टैन्चे डेजर्टिकोला एक पारंपरिक चीनी औषधीय सामग्री है जिसके कई अनूठे प्रभाव हैं, जिनमें से एक है याददाश्त में सुधार करना। कीमा बनाया हुआ मांस की प्रभावकारिता इसमें मौजूद कई सक्रिय तत्वों से आती है, जिनमें एसिड, पॉलीसेकेराइड, फ्लेवोनोइड आदि शामिल हैं। ये तत्व विभिन्न तरीकों से मस्तिष्क स्वास्थ्य को बढ़ावा दे सकते हैं।

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चार पूर्व-पंजीकृत प्रयोगों में, प्रयोगशाला और ऑनलाइन दोनों नमूनों का उपयोग करते हुए, हमने विभिन्न स्तरों (मध्यम और दूर) पर एक सिम्युलेटेड देखने की दूरी पर देखे गए चेहरों की तुलना उन चेहरों से की, जो बहुत निकट-सिम्युलेटेड दूरी पर देखे गए थे। गाऊसी ब्लर फ़ंक्शन का उपयोग करके दूरी का अनुकरण किया गया था धुंधलापन का उच्च स्तर अधिक सिम्युलेटेड दूरी के अंत से मेल खाता है। हमने पाया कि मध्यम और दूर की सिम्युलेटेड दूरियां बिना किसी सिम्युलेटेड दूरी के सापेक्ष समग्र रूप से स्मृति प्रदर्शन को ख़राब करती हैं, बढ़ी हुई दूरी के परिणामस्वरूप खराब मेमोरी होती है।

हालाँकि, दूर-दूर तक सिम्युलेटेड दूरियों ने सीए संबंध को ख़राब कर दिया। चौथे प्रयोग में, हमने पाया कि पूर्व-परीक्षण चेतावनी दूर-सिम्युलेटेड दूरी पर देखे गए चेहरों के लिए सीए संबंध की इस हानि में सुधार नहीं करती है। निष्कर्षों से पता चलता है कि लंबी दूरी से देखे गए चेहरों के लिए की गई उच्च-आत्मविश्वास संबंधी पहचान को नजरअंदाज किया जाना चाहिए और जब स्मृति एक महत्वपूर्ण स्तर के महत्व तक कम हो जाती है, तो स्मृति को प्रभावित करने वाले अनुमानक चर सीए संबंध को ख़राब कर सकते हैं।कथन

जब कोई प्रत्यक्षदर्शी किसी अपराध को घटित होता देखता है, तो कई कारक इस संभावना को प्रभावित करते हैं कि वे बाद में गलत पहचान करने में सक्षम होंगे। पिछले शोध में दावा किया गया था कि पहचान में आत्मविश्वास और सटीकता के बीच का संबंध सबसे अच्छा था, लेकिन एक हालिया विश्लेषण रणनीति ने उस धारणा को बदल दिया है। आत्मविश्वास सटीकता का एक अच्छा संकेतक हो सकता है जब तक कि एन्कोडिंग घटना की परिस्थितियाँ आदर्श हों। यह कम ज्ञात है कि क्या आत्मविश्वास और सटीकता के बीच संबंध गैर-आदर्श परिस्थितियों में भी संरक्षित किया जा सकता है।

हालाँकि यह अच्छी तरह से स्थापित है कि बढ़ती दूरी के साथ चश्मदीदों के चेहरे की यादें ख़राब हो जाती हैं, क्या यह कारक आत्मविश्वास और सटीकता के बीच संबंधों को प्रभावित करता है, यह कम अच्छी तरह से समझा गया है। कुछ अध्ययनों में पाया गया है कि आत्मविश्वास और सटीकता के बीच संबंध को कुछ दूरी पर संरक्षित किया जा सकता है, लेकिन अन्य में नहीं। शोधकर्ताओं ने सुझाव दिया है कि यह प्रत्यक्षदर्शियों की यह समझने में विफलता के कारण है कि देखने की दूरी बढ़ने के साथ चेहरे की पहचान करना कितना मुश्किल है।

चार प्रयोगों में, हमने एक आंतरिक-विषय डिजाइन को नियोजित किया जो इस संभावना को खत्म कर देता है कि व्यक्ति कम या ज्यादा रूढ़िवादी बनने के लिए अपनी रणनीति बदल सकते हैं, लेकिन इस तथ्य को सामने लाते हैं कि कुछ चेहरों के लिए दूसरों की तुलना में पहचानना कठिन होगा। हमने सबूत पाया कि केवल लंबी दूरी ही आत्मविश्वास-सटीकता संबंध को ख़राब करती है। मध्यम दूरी ने ऐसा नहीं किया, यह सुझाव देते हुए कि एन्कोडिंग पर फीचर अस्पष्टता मान्यता प्रदर्शन में अति आत्मविश्वास के बजाय प्रभावित प्रभाव की ओर ले जाती है।

जिस तरह से प्रत्यक्षदर्शी स्मृति शोधकर्ता मात्रात्मक रूप से सटीकता के बीच संबंध को चित्रित करते हैं, उसमें अपेक्षाकृत हाल के बदलाव के कारण, उन कारकों की पहचान करने में रुचि पुनर्जीवित हुई है जो सटीकता की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए चश्मदीदों की पहचान में आत्मविश्वास को प्रभावित करते हैं और प्रभावित नहीं करते हैं (विक्सटेड एंड वेल्स, 2017) ). इस प्रकार, हम इस बात में रुचि रखते हैं कि कुछ अनुमानक चर, यानी, पहचान सटीकता को प्रभावित करते हैं लेकिन आपराधिक न्याय प्रणाली के नियंत्रण में नहीं होते हैं (वेल्सइन्फ्लुएंस इस रिश्ते को प्रभावित करता है।

जबकि मनोविज्ञान और कानून के क्षेत्र में अनुसंधान का एक बड़ा हिस्सा सीधे सिस्टम चर या उन कारकों पर केंद्रित है जो आपराधिक न्याय प्रणाली के नियंत्रण में हैं, अनुमानक चर को समझना उतना ही महत्वपूर्ण है (एस मिलर एट अल।, 2018)। क्योंकि यदि हम स्मृति प्रदर्शन पर उस संदर्भ के प्रभाव को समझते हैं तो हम साक्ष्य-आधारित भविष्यवाणियां कर सकते हैं कि किसी विशेष गवाह द्वारा किसी विशिष्ट प्रत्यक्षदर्शी संदर्भ में अपराधी की सफलतापूर्वक पहचान करने की कितनी संभावना है। वर्तमान अध्ययनों के लिए, हमने बुद्धि-आत्मविश्वास और सटीकता के बीच संबंधों के प्रभावों को बेहतर ढंग से समझने के लिए, एक अनुमानक चर पर ध्यान केंद्रित किया, दूरी (एनकोडिंग पर पर्यवेक्षक और लक्ष्य चेहरे के बीच की दूरी) को देखना।

किसी आम व्यक्ति के लिए यह कोई आश्चर्य की बात नहीं होनी चाहिए कि चश्मदीद और चेहरे के बीच की दूरी, जिसे बाद में सटीकता की पहचान करनी पड़ती है, कम हो जाती है। इस तथ्य पर विज्ञान स्पष्ट है (उदाहरण के लिए, लिंडसेयेट अल., 2008; निमन एट अल., 2019; लॉकमेयर एट अल., 2020), और फंडिंग को आधिकारिक नीति निर्माताओं द्वारा मान्यता दी गई है। उदाहरण के लिए, लिंडसे एट अल। एक कॉलेज परिसर में छात्रों से संपर्क किया और उनसे एक शोध सहायक के चेहरे को एनकोड करने के लिए कहा, जो 4 से 15 मीटर या 20-50 मीटर की दूरी के बीच दिखाई देता था।

इसके बाद प्रतिभागियों ने लक्ष्य-अनुपस्थित या लक्ष्य-वर्तमान लाइनअप से तुरंत या 24 घंटे प्रति घंटे की सहज भविष्यवाणी की पुष्टि करते हुए एक लाइनअप निर्णय लिया, लंबी दूरी पर सही लक्ष्य पहचान खराब थी। इसी तरह, निमन एट अल। प्रतिभागियों ने 5 से 110 मीटर तक की अलग-अलग दूरी तय करते हुए अधिक नियंत्रित (लेकिन फिर भी प्राकृतिक) तरीके से एनकोड किया। प्रतिभागियों ने एक लाइनअप से समान रूप से पहचान की, और परिणामों का एक ही पैटर्न सामने आया।

हालाँकि, लिंडसे एट अल दोनों में परीक्षण स्थितियों की वास्तविक दुनिया की प्रकृति का उपयोग किया गया है। (2008) और निमन एट अल। (2019) प्रयोगशाला मानकों के अनुसार आदर्श से अधिक परिवर्तनशीलता का परिचय देता है।

Teseofferdies एक उत्कृष्ट चित्रण-व्यापार-ऑफ़स्ट्रेड-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ़-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ़-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ़-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ़-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ़-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ-ट्रेड-ऑफ-ट्रेड-ऑफ-ट्रेड-ऑफ-ट्रेड-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ-ट्रेड-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ़-ऑफ़-ट्रेड-ऑफ़-ऑफ़-ऑफ़-ऑफ़-ऑफ़-ऑफ़ प्रदान करती है जिसे शोधकर्ताओं को प्राकृतिक परिस्थितियों का बारीकी से अनुकरण करने और कठोर प्रयोगात्मक नियंत्रण करने के बीच बनाना चाहिए। हालांकि इस बात का कोई सही उत्तर नहीं है कि कौन सा दृष्टिकोण सबसे अच्छा है, अन्य शोधकर्ताओं ने प्राकृतिक दुनिया में कुछ भौतिक दूरी के अनुरूप चेहरों की डिजिटल प्रतिकृतियों (वास्तविक, सजीव चेहरों के बजाय) का उपयोग करके प्रयोगशाला में देखने की दूरी का अनुकरण करने का प्रयास किया है। सौभाग्य से, दूरी को कई अनुभवजन्य रूप से स्थापित तरीकों से अनुकरण किया जा सकता है, सबसे पहले देखी गई घटना को वीडियो पर रिकॉर्ड करना और लक्ष्य और कैमरे के बीच की दूरी को बदलना है (लॉकमायेरेट अल।, 2020)। शोधकर्ता वैकल्पिक रूप से प्रतिभागियों के चेहरे की तस्वीरें प्रस्तुत करने का विकल्प चुन सकते हैं, लेकिन उनका आकार अनुमानित दूरी की दूरी तक कम कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, लॉफ्टस और हार्ले, 2005)।

हालाँकि, दूरस्थ प्रतिभागियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डिस्प्ले आकार के संबंध में मानकीकरण की कमी को देखते हुए, दोनों दृष्टिकोण दूरस्थ डेटा संग्रह का खराब अनुवाद करते हैं। इस समस्या का समाधान करने के लिए, हमने चेहरे को अधिक या कम हद तक धुंधला करने और अधिक या कम सिम्युलेटेड दूरी तक अनुवाद करने का विकल्प चुना। चेहरे को धुंधला करने का काम कई तरीकों से किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, गॉसियन ब्लर, लैम्पिनन एट अल., 2015; फिल्टर फिल्टर, लॉफ्टस और हार्ले, 2005)। कम आकार की छवियों को दिखाने के पीछे के तर्क के समान, चेहरे की छवि को धुंधला करना इस तथ्य का अनुकरण करता है कि दूर के चेहरों को रेटिना में कम फोटोरिसेप्टर द्वारा दर्शाया जाता है, जिसका अर्थ है कि चेहरे की प्रत्येक विशेषता को कम कोशिकाओं द्वारा एन्कोड किया जाना चाहिए, जिसके परिणामस्वरूप पिक्सेलयुक्त छवि के समान कुछ होता है।

लॉफ्टस और हार्ले (2005) ने इस तरह का दृष्टिकोण अपनाया और पाया कि विवो में पूरी तरह से सिम्युलेटेड कम-फ़िल्टरर का उपयोग करने से देखने की दूरी में परिवर्तन होता है (फोटोग्राफ के आकार को कम करने के लिए तुलनीय)। इस अध्ययन के बाद, लैम्पिनेन एट अल। (2015) ने गॉसियन ब्लर का उपयोग किया (जो एक समान कम-पास दृश्य प्रभाव पैदा करता है) और अधिक प्राकृतिक अनुसंधान प्रक्रियाओं के अनुरूप साक्ष्य पाया - सिम्युलेटेड दूरी के रूप में सटीकता के लिए नकारात्मक मोनोटोनिक प्रवृत्ति इसलिए, दूरी को प्रभावी ढंग से अनुकरण करने के लिए ब्लर फ़ंक्शन का उपयोग और शोधकर्ताओं को चुस्त बनाए रखने की अनुमति देता है प्रयोगशाला कोर्टिसोल. आकार में हेरफेर की तुलना में इस विधि का एक फायदा है क्योंकि प्रतिभागी यह सुनिश्चित करने के लिए अपनी स्क्रीन के दृश्य कोण को समायोजित कर सकते हैं कि वे इच्छित रूप में धुंधले चेहरे को एन्कोड करते हैं, लेकिन इससे इच्छित प्रभाव में सुधार नहीं होता है।

इस तरह की धुंधली प्रक्रिया ने हमें यह जांचने की अनुमति दी कि कैसे (यदि बिल्कुल भी) दूरी प्रत्यक्षदर्शी स्मृति में आत्मविश्वास और सटीकता के बीच संबंधों को प्रभावित करती है (लैम्पिनन एट अल।, 2014)। पिछले कई दशकों में इनोसेंस प्रोजेक्ट (इनोसेंस प्रोजेक्ट, 2019) द्वारा पलट दिए गए मामलों में आईविमिसिडेंटिफिकेशन एकमात्र सबसे बड़ा योगदानकर्ता है। शोधकर्ताओं के अनुसार परिस्थितियों की पहचान करने की आवश्यकता है जिसके तहत पहचानों पर अधिक विश्वास होता है निर्णय आम तौर पर पहचानों के साथ होते हैं और संकेत दिया जा सकता है ("आप कितने आश्वस्त हैं कि यह वही आदमी था?") या बिना संकेत दिया जा सकता है ("यह निश्चित रूप से इस आदमी को देखा गया था!")।

उस आवृत्ति को देखते हुए जिसके साथ ऐसी जानकारी पहचान पत्रों से जुड़ी होती है, यह आपराधिक न्याय प्रणाली के लिए आवश्यक है कि वह तथ्य के परीक्षणकर्ताओं के लिए उनकी उपयोगिता निर्धारित करे (स्मलार्ज़ एट अल., 2021; वेल्स एट अल, 1981, 2002)। तीस साल पहले भी नहीं, प्रत्यक्षदर्शी स्मृति शोधकर्ता आम तौर पर इस बात से सहमत थे कि प्रत्यक्षदर्शी का विश्वास, प्रत्यक्षदर्शी सटीकता से कमजोर रूप से संबंधित था (स्पोरर एट अल.,1995)। हालाँकि, वह भावना तब से बदल गई है; विक्स्टेड और वेल्स (2017) ने हाल ही में कानूनी संदर्भों में सटीकता के भविष्यवक्ता के रूप में विश्वास के पक्ष में मामला बनाया, यह तर्क देते हुए कि विश्वास और सटीकता के पिछले अनुमान असंबंधित थे, गलत विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण (यानी, बिंदु-द्विक्रमिक सहसंबंध, जुसलिन एट अल देखें) पर आधारित थे। ., 1996 चर्चा के लिए)।

टीयर का प्रस्ताव एक चेतावनी के साथ आया था: आत्मविश्वास का उपयोग केवल सटीकता के भविष्यवक्ता के रूप में किया जाना चाहिए, जब तक कि चेहरे की एन्कोडिन पहचान के समय स्थितियाँ सकारात्मक पहचान के लिए अनुकूल थीं (उदाहरण के लिए, एन्कोडिंग के समय अनुमानक चर बेहतर मेमोरी से जुड़े होते हैं) प्रदर्शन प्रणाली-स्तरीय स्तर के कारक, प्रभाव, प्रभाव, प्रत्यक्षदर्शी सटीकता या आत्मविश्वास अनुपस्थित हैं)। हालाँकि, कुछ लोगों ने आगे तर्क दिया है कि ये अनुकूल परिस्थितियाँ सटीकता के वैध और विश्वसनीय भविष्यवक्ता होने के लिए आत्मविश्वास की स्थिति के लिए अपर्याप्त हो सकती हैं, लेकिन आवश्यक नहीं हैं (मिकेस एट अल.,2017)।

संक्षेप में, कई उप-इष्टतम स्थितियाँ हो सकती हैं जो समग्र रूप से प्रत्यक्षदर्शी की स्मृति को ख़राब करती हैं लेकिन आत्मविश्वास-सटीकता संबंध को बरकरार रखती हैं (इस सटीकता की पुष्टि करने वाले एक क्षेत्रीय अध्ययन के लिए विक्सटेडेट अल, 2016 देखें)। यह कानूनी संदर्भों में संभावित साक्ष्य के रूप में आत्मविश्वास के लिए अच्छा है। , क्योंकि यह एक फ़िल्टरिंग तंत्र को प्रीफ़िल्टर करता है जिससे परीक्षण में कम आत्मविश्वास वाले गवाहों को परीक्षण के लिए आगे बढ़ने से रोका जा सकता है (क्योंकि आत्मविश्वास पहचान की कम संभावना का सुझाव देता है)।

दूरी को देखने के संदर्भ में, अपेक्षाकृत कुछ अध्ययनों ने विशेष रूप से आत्मविश्वास-सटीकता की जांच करने का प्रयास किया है। सेमलर एट अल. (2018) ने लिंडसयेट अल से कॉन्फिडेंस सटीकता-संबंध का पुनः विश्लेषण किया। (2008) अंशांकन वक्रों का निर्माण करके और पाया गया कि भले ही देखने की दूरी का स्मृति पर बड़ा प्रभाव पड़ा (जैसा कि डी प्राइम द्वारा अनुक्रमित किया गया, भेदभाव का एक उपाय), आत्मविश्वास-सटीकता संबंध स्वयं काफी हद तक बरकरार रहा (हालांकि ध्यान दें कि यह केवल तभी सच था जब पहचान में देरी हुई थी; यह तब सच नहीं था जब पहचान तुरंत रद्द कर दी गई थी)। उन्होंने तर्क दिया कि सिर्फ इसलिए कि एक दिया गया अनुमानक चर स्मृति को प्रभावित करता है, इसका मतलब यह नहीं है कि चर आवश्यक रूप से आत्मविश्वास के निर्णय को प्रभावित करेगा, और अत्यधिक आत्मविश्वास वाले गवाहों द्वारा की गई पहचान अभी भी सटीक होने की संभावना है।

वैश्विक स्मृति और मेटामेमोरी हानि ढांचे के तहत, कोई भी चर जो समग्र रूप से स्मृति को नुकसान पहुंचाता है, वह उस सीमा को भी कम कर देगा जो एक प्रत्यक्षदर्शी के पास उच्च-आत्मविश्वास निर्णय लेने के लिए हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि कोई देर रात किसी चोर को खराब स्थिति में देखता है, तो हमें उम्मीद है कि बाद में चोर की सही पहचान करने की संभावना काफी कम होगी। एक वैश्विक ढांचा भविष्यवाणी करेगा कि औसतन, अंशांकन भी ख़राब हो जाएगा और इस परिदृश्य में एक प्रत्यक्षदर्शी (आदर्श देखने की स्थिति के तहत एक गवाह की तुलना में) गलत पहचान के लिए गलती से उच्च-विश्वास निर्णय देने की अधिक संभावना होगी, जिससे आत्मविश्वास का निर्णय प्रदर्शन का एक अतिरेक बन जाएगा।

क्या सेमलर एट अल. (2018) और हमने (डेविस एट अल., 2019) ने प्रस्तावित किया है कि समग्र रूप से स्मृति प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले कारक आवश्यक रूप से मेटामेमोरी निर्णयों को ख़राब नहीं करते हैं (उदाहरण के लिए, सह एट अल।, 1997; लीपे, 1980; पेनरोड और कटलर, 1995)। संक्षेप में, विचार यह है कि चश्मदीदों को परोक्ष रूप से या स्पष्ट रूप से पता है कि उनकी स्मृति प्रदर्शन खराब है और जैसे ही वे पहचान करते हैं तो आत्मविश्वास रेटिंग नीचे की ओर बढ़ जाती है, यह विश्वास-सटीकता संबंध को काफी हद तक बरकरार रखता है, जिसका अर्थ है कि तथ्य का परीक्षण करने वाले अभी भी उच्च-विश्वास वाले प्रत्यक्षदर्शी निर्णयों में अपना विश्वास रख सकते हैं तब भी जब पहचान से जुड़ी परिस्थितियाँ इष्टतम से कम हों।

इनकंट्रास्ट, मैन एट अल। (2019) ने एक विज्ञान केंद्र में इन विवोटेस्टिंग प्रक्रिया का उपयोग करके अपने अध्ययन में सटीकता संबंध का विश्लेषण किया और पाया कि आत्मविश्वास-सटीकता संबंध छोटी दूरी के लिए संरक्षित है, लेकिन लंबी दूरी के लिए नहीं। लॉकमेयर एट अल। (202 ने आत्मविश्वास-सटीकता विशेषता वक्रों में एक समान पैटर्न की पहचान की, जिसमें कम दूरी (3 मीटर) पर अच्छा अंशांकन देखा गया, लेकिन लंबी दूरी (10 और 20 मीटर) पर नहीं, फिर से दिखाया गया कि बढ़ती दूरी आत्मविश्वास-सटीकता संबंध में हानि के साथ जुड़ी हो सकती है। निष्कर्ष हैं दूरी देखने के अलावा अनुमानक चर के लिए भी प्रदर्शित किया गया (उदाहरण के लिए, क्रॉफ़ेक्ट प्रभाव; डोडसन और डोबोली, 2016)।

निमन एट अल के (2019) थ्रेशोल्ड मॉडल के अनुसार, ऐसी परिस्थितियों में जहां भेदभाव विशेष रूप से कम है, प्रतिभागी यह महसूस करने में विफल हो सकते हैं कि कार्य कितना कठिन है, और सफलता असंभव है। यह उन्हें अपने मेटाकॉग्निटिव निर्णय लेने के तरीके की ओर ले जाता है जैसे कि वे केवल एक मामूली कठिन कार्य के लिए करते हैं, जिसका अर्थ है कि उनके अधिकांश निर्णय उनके वास्तविक प्रदर्शन को कम आंकेंगे। शिक्षा साहित्य में मेटाकॉग्निशन पर शोध इस विचार का समर्थन करता है; विद्यार्थी कठिन सामग्री की तुलना में कठिन सामग्री के बारे में अधिक आश्वस्त होते हैं क्योंकि वे ग़लती से यह मान लेते हैं कि कठिनाई बढ़ने पर भी उनके प्रदर्शन का स्तर वही रहेगा (उदाहरण के लिए, केलमेन एट अल., 2000; माकी टी अल., 2005; स्क्रौ और रोएडेल) , 1994).

हालाँकि, निमन एट अल दोनों। (2019) और लॉकमेयर एट अल। (2020) ने स्वीकार किया कि अपेक्षाकृत कम सकारात्मक पहचानें थीं, जिन्होंने बहुत लंबी दूरी तय की, जिससे आत्मविश्वास के इस उच्चतम स्तर पर उचित अनुमानित आंकड़ों की गणना करना मुश्किल हो गया और संदेह पैदा हो गया कि क्या देखा गया थ्रेशोइफेक्ट केवल उच्च के कारण था। लंबी दूरी पर उच्च-विश्वास वाले निर्णयों में परिवर्तनशीलतायह पद्धतिगत समस्या लाइनअप प्रक्रिया द्वारा और अधिक गंभीर हो गई है, जिसमें उच्च लागू मूल्य है लेकिन आवश्यकता के अनुसार केवल एक डेटा बिंदु प्रति शर्त उत्पन्न होती है, जिससे परिवर्तनशीलता और बढ़ जाती है। वर्तमान अध्ययनों में, हमने चेहरे की पहचान प्रतिमान का उपयोग करके दूरी-विश्वास-सटीकता संबंध को देखने के प्रभाव की जांच की, जो प्रति स्थिति दर्जनों अवलोकन उत्पन्न करता है, जिसके परिणामस्वरूप आत्मविश्वास के प्रत्येक स्तर पर सटीकता के अधिक विश्वसनीय अनुमान मिलते हैं। जबकि एकल-फेसलाइन पहचान और पहले से प्रस्तुत चेहरों के एक बड़े समूह के लिए पुराने/नए निर्णय सतही रूप से समान कार्य हैं, वे दोनों समान संज्ञानात्मक वास्तुकला आधिकारिक प्रसंस्करण (मॉर्गन एट अल।, 2007) पर भरोसा करते हैं, चेहरे की पहचान अक्सर एक बुनियादी शोध उपकरण के रूप में उपयोगी होती है। सैद्धांतिक पदों का परीक्षण.

यद्यपि चेहरे की पहचान और लाइनअप प्रतिमानों के बीच अंतर हैं (प्रतिमानों के बीच समानता की चर्चा के लिए वेबर और ब्रेवर, 2006 देखें), हमारा मानना ​​है कि अनुमानों की बढ़ी हुई शक्ति और स्थिरता कम पारिस्थितिक वैधता के नुकसान से अधिक है।

चेहरे-पहचान प्रतिमान का उपयोग करके सांख्यिकीय शक्ति को अधिकतम करने के अलावा, हमने बिंदु अनुमानों की विश्वसनीयता को अधिकतम करने के लिए एक अधिक शक्तिशाली भीतर-विषय डिजाइन में वर्तमान अध्ययन का संचालन किया।

जबकि मैन एट अल. (2019) में प्रतिभागियों को संभावित लक्ष्यों की चार पहचान करने की आवश्यकता थी, इन्हें लक्ष्य-वर्तमान और लक्ष्य-अनुपस्थित लाइनअप दोनों में विभाजित किया गया था, और प्रत्येक कार्य को क्रमिक रूप से पूरा किया गया था (उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों ने अध्ययन किया और एक समय में एकल-थकान चेहरे का परीक्षण किया गया), जिससे इसकी संभावना अधिक हो गई प्रतिभागी कार्य दर कार्य चुनने और आत्मविश्वास के आधार पर निर्णय लेने के लिए अपने वैश्विक मानदंडों को समायोजित कर सकते हैं। हमारा तर्क है कि जबकि डेटा निमन एट अल द्वारा प्रदान किया गया है। थ्रेशोल्ड खाते के पक्ष में कुछ सबूत प्रदान करें, आत्मविश्वास-सटीकता संबंध की स्थितियों का पता लगाने के लिए बनाए गए नमूने और डिज़ाइन के साथ अधिक कठोर प्रयोगशाला परीक्षण किया जाना चाहिए।

हमने अमेज़ॅन के मैकेनिकलतुर्क (एमतुर्क) पर कॉलेज के छात्रों और श्रमिकों दोनों का उपयोग करके अपना अध्ययन भी किया। क्योंकि संयुक्त राज्य अमेरिका में प्रत्यक्षदर्शी संभावित रूप से देश में मौजूद कई जनसांख्यिकीय प्रोफाइलों में से कोई भी हो सकता है, प्रतिभागी नमूनों को विविधता के इस स्तर से मेल खाना चाहिए। इस प्रकार, एमतुर्क नमूना अमेरिका की आबादी की क्षमताओं का अधिक सामान्य अनुमान लगाने की अनुमति देता है, बजाय इसके कि रुचि की आबादी को सामान्य बनाने के लिए कॉलेज के छात्रों के उच्च शिक्षित, समरूप नमूने पर भरोसा किया जाए। अंत में, हमने एक सरल प्रक्रियात्मक रणनीति (यानी, एक निर्देशात्मक चेतावनी) लागू की, जिसका उद्देश्य प्रयोग 3 में आत्मविश्वास के अधिक अनुमान को ठीक करना है, क्योंकि यह निर्धारित करना महत्वपूर्ण है कि क्या अनुमानक चर के किसी भी नकारात्मक प्रभाव को नीतिगत परिवर्तनों द्वारा ठीक किया जा सकता है जिन्हें क्षेत्र में आसानी से लागू किया जा सकता है।

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