Matematisk modell forklarer hvordan folk husker historier ved hjelp av en «tilfeldig trestruktur»

Mennesker er i stand til å huske mange forskjellige typer informasjon, inkludert fakta, datoer, hendelser og til og med komplekse fortellinger. Å forstå hvordan meningsfulle historier lagres i menneskelig hukommelse er et sentralt fokus for mye forskning innen kognitiv psykologi.

Forskere ved Institute for Advanced Study, Emory University og Weizmann Institute of Science forsøkte nylig å modellere hvordan folk representerer meningsfulle fortellinger og lagrer dem i minnet ved hjelp av matematiske objekter kjent som «tilfeldige trær». Artikkelen deres, publisert i Physical Review Letters, presenterer et nytt konseptuelt rammeverk for å studere menneskelige hukommelsesprosesser som trekker på matematikk, informatikk og fysikk.

«Studien vår hadde som mål å imøtekomme et viktig behov: å lage en matematisk teori om menneskelig hukommelse for meningsfullt materiale som fortellinger», sa Misha Tsodyks, seniorforfatter av artikkelen. «Det er enighet i feltet om at fortellinger er for komplekse til å bygge en slik teori, men jeg tror vi har vist det motsatte: Til tross for kompleksiteten finnes det statistiske regelmessigheter i hvordan folk husker historier som kan forutsies av noen få enkle grunnleggende prinsipper.»

For å effektivt modellere representasjonen av meningsfulle minner ved hjelp av tilfeldige trær, utførte Tsodyks og kolleger historiefortellingseksperimenter med et stort antall deltakere som brukte nettplattformene Amazon og Prolific. Studien brukte fortellinger fra Labovs arbeid. Totalt ble 100 personer bedt om å huske 11 historier av ulik lengde (fra 20 til 200 setninger), hvoretter forskerne analyserte minnetranskriptene for å teste teorien sin.

«Vi valgte en samling muntlige historier nedtegnet av den anerkjente lingvisten W. Labov på 1960-tallet», forklarte Tsodyks. «Vi innså raskt at det å analysere en slik datamengde krevde bruk av moderne kunstig intelligens-verktøy i form av nylig utviklede store språkmodeller (LLM-er).»

Vi fant ut at folk ikke bare husker individuelle hendelser fra historier, men ofte oppsummerer ganske store deler av fortellingen (f.eks. episoder) i én setning. Dette fikk oss til å tro at fortellingen lagres i minnet som et tre, med noder nærmere roten som representerer abstrakte sammendrag av større episoder.

Tsodyks og kollegene hans antok at et tre som representerer en fortelling dannes i det øyeblikket en person først hører eller leser en historie og forstår den. Siden tidligere forskning viser at forskjellige mennesker oppfatter de samme historiene forskjellig, vil trærne som dannes ha unike strukturer.

«Vi formulerte modellen som et ensemble av tilfeldige trær med en bestemt struktur», sa Tsodyks. «Det fine med denne modellen er at den kan beskrives matematisk, og dens forutsigelser kan testes direkte mot data, noe vi gjorde. Hovedinnovasjonen i vår tilfeldige tremodell for hukommelse og gjenfinning er antagelsen om at alt meningsfullt materiale generelt er representert i hukommelsen på samme måte.»

Forskningen vår kan ha bredere implikasjoner for å forstå menneskelige kognitive prosesser, siden fortellinger ser ut til å være en universell måte vi resonnerer på om et bredt spekter av fenomener i våre individuelle liv, så vel som i sosiale og historiske prosesser.

Teamets nylige arbeid fremhever potensialet til matematiske og AI-baserte tilnærminger for å studere hvordan folk lagrer og representerer meningsfull informasjon i minnene sine. I fremtidige studier planlegger Tsodyks og kollegene hans å vurdere i hvilken grad deres teori og tilfeldige tremodelleringstilnærming kan anvendes på andre typer fortellinger, som fiksjon.

«En mer ambisiøs retning for fremtidig forskning ville være å se etter mer direkte bevis for tremodellen», la Tsodyks til. «Dette ville kreve utvikling av andre eksperimentelle protokoller enn enkel avspilling. En annen interessant retning ville være å bruke hjerneavbildningsteknikker hos personer som er engasjert i narrativ forståelse og avspilling.»