Model matematika menjelaskan bagaimana orang mengingat cerita menggunakan struktur 'pohon acak'

Manusia mampu mengingat berbagai jenis informasi, termasuk fakta, tanggal, peristiwa, dan bahkan narasi yang kompleks. Memahami bagaimana kisah-kisah yang bermakna tersimpan dalam ingatan manusia merupakan fokus utama dari banyak penelitian dalam psikologi kognitif.

Para ilmuwan di Institute for Advanced Study, Emory University, dan Weizmann Institute of Science baru-baru ini mencoba memodelkan bagaimana manusia merepresentasikan narasi yang bermakna dan menyimpannya dalam memori menggunakan objek matematika yang dikenal sebagai "pohon acak". Makalah mereka, yang diterbitkan di Physical Review Letters, menyajikan kerangka konseptual baru untuk mempelajari proses memori manusia yang memanfaatkan matematika, ilmu komputer, dan fisika.

"Studi kami bertujuan untuk menjawab kebutuhan penting: menciptakan teori matematika tentang ingatan manusia untuk materi yang bermakna seperti narasi," ujar Misha Tsodyks, penulis senior makalah tersebut. "Ada konsensus di bidang ini bahwa narasi terlalu kompleks untuk membangun teori semacam itu, tetapi saya yakin kami telah menunjukkan sebaliknya: Terlepas dari kompleksitasnya, terdapat keteraturan statistik dalam cara orang mengingat cerita yang dapat diprediksi oleh beberapa prinsip dasar sederhana."

Untuk memodelkan representasi memori bermakna secara efektif menggunakan pohon acak, Tsodyks dan rekan-rekannya melakukan eksperimen mengingat cerita dengan sejumlah besar partisipan menggunakan platform daring Amazon dan Prolific. Penelitian ini menggunakan narasi dari karya Labov. Secara total, 100 orang diminta untuk mengingat 11 cerita dengan panjang yang bervariasi (berkisar antara 20 hingga 200 kalimat), setelah itu para ilmuwan menganalisis transkrip memori untuk menguji teori mereka.

"Kami memilih kumpulan sejarah lisan yang direkam oleh ahli bahasa ternama W. Labov pada tahun 1960-an," jelas Tsodyks. "Kami segera menyadari bahwa menganalisis data sebanyak itu membutuhkan penggunaan perangkat kecerdasan buatan modern berupa model bahasa besar (LLM) yang baru dikembangkan."

Kami menemukan bahwa orang tidak hanya mengingat peristiwa-peristiwa individual dari cerita, tetapi sering kali merangkum bagian-bagian narasi yang cukup besar (misalnya, episode) dalam satu kalimat. Hal ini membuat kami percaya bahwa narasi tersimpan dalam memori sebagai pohon, dengan simpul-simpul yang lebih dekat ke akar mewakili ringkasan abstrak dari episode-episode yang lebih besar.

Tsodyks dan rekan-rekannya berhipotesis bahwa pohon yang merepresentasikan sebuah narasi terbentuk saat seseorang pertama kali mendengar atau membaca cerita dan memahaminya. Karena penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa orang yang berbeda mempersepsikan cerita yang sama secara berbeda, pohon yang terbentuk akan memiliki struktur yang unik.

"Kami merumuskan model ini sebagai kumpulan pohon acak dengan struktur tertentu," kata Tsodyks. "Keunggulan model ini adalah dapat dideskripsikan secara matematis, dan prediksinya dapat diuji langsung terhadap data, dan itulah yang kami lakukan. Inovasi utama model pohon acak memori dan pengambilan kami adalah asumsi bahwa semua materi bermakna umumnya direpresentasikan dalam memori dengan cara yang sama."

Penelitian kami mungkin memiliki implikasi yang lebih luas untuk memahami proses kognitif manusia, karena narasi tampaknya menjadi cara universal bagi kita untuk bernalar tentang berbagai fenomena dalam kehidupan individu kita, serta dalam proses sosial dan sejarah.

Penelitian terbaru tim ini menyoroti potensi pendekatan matematika dan berbasis AI untuk mempelajari bagaimana orang menyimpan dan merepresentasikan informasi bermakna dalam ingatan mereka. Dalam studi mendatang, Tsodyks dan rekan-rekannya berencana untuk menilai sejauh mana teori dan pendekatan pemodelan pohon acak mereka dapat diterapkan pada jenis narasi lain, seperti fiksi.

"Arah yang lebih ambisius untuk penelitian di masa depan adalah mencari bukti yang lebih langsung untuk model pohon," tambah Tsodyks. "Ini membutuhkan pengembangan protokol eksperimental selain pemutaran ulang sederhana. Arah menarik lainnya adalah menggunakan teknik pencitraan otak pada orang yang terlibat dalam pemahaman naratif dan pemutaran ulang."