A memória de uma história parece ter uma estrutura semelhante a uma árvore, com resumos abstratos se ramificando em detalhes mais específicos.
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Pois nunca foi uma história de mais aflição. Um novo modelo sugere que lembramos de histórias, como a de Romeu e Julieta, usando uma estrutura psychological em forma de árvore. (Escultura em Lazise, Itália, por Nicola Beber.)
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Pois nunca foi uma história de mais aflição. Um novo modelo sugere que lembramos de histórias, como a de Romeu e Julieta, usando uma estrutura psychological em forma de árvore. (Escultura em Lazise, Itália, por Nicola Beber.)
Oh, aqueles amantes estrelados, Romeu e Julieta. A maioria de nós pode contar sua história, mesmo que não possamos recitar linhas específicas da peça. Uma nova teoria tem como objetivo explicar nossa capacidade de recorrente de histórias modelando a memória de uma história como uma árvore hierárquica (1). A parte da árvore mais próxima da raiz consiste em abstrações ou resumos, que se ramificam em detalhes mais finos e mais finos. Os pesquisadores que desenvolveram esse modelo mostram que reproduz tendências estatísticas observadas em um estudo anterior de seres humanos que lembram histórias.
As pessoas se lembram de todos os tipos de coisas: números de telefone, listas de compras, datas históricas. Existem modelos em neurociência que podem explicar esse tipo de “recall aleatório”. Mas a memória da história é diferente. “Quando você se lembra de uma narrativa, nunca se lembra literalmente”, diz Misha Tsodyks, do Weizmann Institute of Science, em Israel. Em vez disso, você se lembra do que se trata a história. “Você pode dar um resumo de uma frase de Romeu e Julietamas essa frase provavelmente não aparece em nenhum lugar da história ”, diz Tsodyks. Esse tipo de abstração tornou a memória da história mais difícil de caracterizar do que o recall aleatório.
Recentemente, Tsodyks e seus colegas testaram as memórias de 100 participantes em um estudo on -line. Cada sujeito leu uma narrativa curta e em primeira pessoa e mais tarde escreveu o que eles lembraram (2). Para analisar essas lembranças escritas, os pesquisadores agora modelaram o armazenamento de uma narrativa no cérebro como uma estrutura semelhante a uma árvore. Os “galhos” fornecem um esboço aproximado da história em que as “folhas” ou memórias individuais são organizadas. Quando uma pessoa se lembra de uma história, ela conta essas memórias semelhantes a folhas como uma sequência de frases (uma frase para cada folha). Mas a sequência não é uma lista de compras; Há uma estrutura hierárquica – fornecida pelos ramos – que ajuda a pessoa a acompanhar onde está na história, explica Tsodyks.
Plantando uma memória. O Modelo de Recall de História da Árvore começa com uma contabilidade completa da história na raiz (42 frases, no topo). Cada nível adicional divide a história em seções menores (o número de frases é mostrado para cada seção da história). Para refletir os limites de nossa capacidade de memória, os pesquisadores assumem que cada ponto de ramificação tem no máximo quatro divisões e que a ramificação para após quatro níveis. As “folhas” resultantes (azul) são memórias únicas que resumem, ou “compactar”, o número de frases mostradas em cada uma.
Plantando uma memória. O Modelo de Recall de História da Árvore começa com uma contabilidade completa da história na raiz (42 frases, no topo). Cada nível adicional divide a história em seções menores (o número de frases é mostrado para cada seção da história). Para refletir os limites de nossa capacidade de memória, os pesquisadores assumem que cada ponto de ramificação tem no máximo quatro divisões e que a ramificação para após quatro níveis. As “folhas” resultantes (azul) são memórias únicas que resumem, ou “compactar”, o número de frases mostradas em cada uma.
Cada pessoa cria sua própria árvore particular person ao cometer uma história na memória. Para capturar essa diversidade, Tsodyks e colegas geraram árvores dividindo aleatoriamente um determinado texto da história em seções, dividindo -as em subseções e assim por diante. Os pesquisadores limitaram o número de níveis e o número de divisões por nível a quatro, refletindo como podemos nos concentrar apenas em algumas idéias ao mesmo tempo. O resultado ultimate desse procedimento é um conjunto de “pedaços” de texto de comprimentos variados, onde cada pedaço corresponde a uma única memória, ou folha, na árvore. Um pedaço curto implica que a memória correspondente é um detalhe específico, enquanto um pedaço longo é uma memória ampla que, por exemplo, resume vários eventos da história.
Os pesquisadores geraram um grande número de árvores e compilaram várias estatísticas. Eles descobriram que o comprimento médio de uma história recordada cresce com a duração da história unique, mas chega a um platô para histórias muito longas. O modelo também prevê o nível de compressão, que é o número de frases na história unique representada por uma folha típica.
Com esse modelo em mãos, a equipe voltou às respostas escritas do estudo anterior e as analisou com dois modelos de inteligência synthetic (AI), GPT-4 e Deepseek. Os algoritmos da AI mapearam cada frase na lembrança de um sujeito a um pedaço de sentenças na história unique. Para frases correspondentes a detalhes específicos da história, os dois algoritmos de IA fizeram o mesmo mapeamento. Mas eles discordaram de lembranças mais abstratas, como “Romeu Loves Juliet”, que correspondem a grandes pedaços da história unique. No entanto, as tendências estatísticas gerais eram as mesmas, sugerindo que o modelo de árvore está capturando aspectos da organização da memória. Para explorar ainda mais o modelo de árvore, a Tsodyks planeja fazer experimentos semelhantes com outros tipos de recall, como lembrar um diálogo em duas pessoas.
O neurocientista Jeremy Manning, do Dartmouth Faculty, em New Hampshire, diz que as estruturas hierárquicas já foram usadas antes em explicar histórias, mas o modelo de árvore oferece uma nova estrutura na qual memórias mais amplas e mais “centrais” ocupam ramos mais baixos. Tomados em conjunto, esses tipos de modelos “mostram que nem todos os” eventos “em uma narrativa são igualmente importantes ou memoráveis”, diz ele.
“Estou extremamente entusiasmado com este trabalho”, diz a pesquisadora de memória Janice Chen, da Universidade Johns Hopkins, em Maryland. Ela diz que os psicólogos estudam histórias humanas há mais de um século, mas foram limitadas pela dificuldade de analisar um grande número de lembranças subjetivas. Tsodyks e colegas mostraram como as ferramentas de IA podem romper essa barreira, diz Chen. “Acho que este é o começo de um novo campo de poderosa pesquisa computacional sobre narrativas e memória”.
–Michael Schirber
Michael Schirber é um editor correspondente para Revista de Física Sediada em Lyon, França.
