Link長期記憶における意味ネットワークレポートです。データ構造を明らかにする手法として、コリンズとキリアンはプライミング効果を用いた文章判定課題の実験を考案した。その実験では、「カナリアは」「サメは」というようなプライムの後に、「黄色い」「エサを食べる」といったターゲットを提示し、プライムとターゲットを合体させた文の意味が正しいかを判定させた。すると、正答した試行での反応時間に違いがあり、プライムとターゲットの関連性が高いほど、反応時間が速かった。この違いから、コリンズとキリアンは、長期記憶内の情報は、無秩序に存在しているのではなく、階層化された状態で保存されていると考え、意味ネットワークモデルと呼んだ。意味ネットワークにおける階層構造は、ターゲットがカテゴリーの場合は反応時間の差が顕著に現れるが、ターゲットが特徴であった場合に有意差が出にくいと指摘がされた。典型的なものほど想起されやすいという典型性効果が意味ネットワークモデルでは説明できなかった。そこで考案されたのが、活性化拡散モデルだった。活性化拡散モデルとは、連想関係にある概念同士はリンクしており、想起するとその概念が活性化され、周辺の概念が素早く想起できるのだと解釈したモデルだ。このモデルの検証には、連度判定課題が使われた。この課題では、先に「飛ぶ」、「走る」というようなプライムを提示し、その後に「ひこうき「さめ」といったターゲットを提示し、反応時間の差を調べた。今回は、これらの先行研究に習った実験で、長期記憶の意味ネットワークについて再検討した。実験2では、記憶と構音機能との関連性を調べるために、構音抑制群と統制群の比較も行った。この比較は、単語の意味を想起するまでの過程に構音機能が関係しているという主張があるので、構音の抑制によって反応時間が変化するかを調べるために行った。長期記憶における意味ネットワークレポートです。実験1の考察と実験2長期記憶における意味ネットワークレポートです。長期記憶における意味ネットワークレポートです。