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Stroop Task | 歴史、タスクの説明、データと心理学

ストループタスクは心理学で最も広く知られているタスクの一つであり、古典的な認知タスクです。ストループタスクを提示された参加者は、通常、異なる色で印刷された色の名前を見せられ、書かれた色や単語の意味を無視して視覚的な色を報告するよう求められます。言葉の色を名付けるのに参加者がより多くの時間を要し、不一致な言葉と印刷色を提示されたときにより多くのエラーを犯すことが示されています。

したがって、ストループタスクは、個人の実行機能と矛盾する情報が提示されたときに生じる認知的干渉を測定するためのシンプルでありながら効果的な方法です。ここでは、このタスクの本質、関連する認知機能、収集されるデータの種類について話し合います。


試してみてください！

このタスクでは、参加者は言葉の意味ではなく、言葉のフォント色に応答するよう求められ、各試行中に聞こえる言葉を無視します。

主なセクション:

ストループタスクの歴史

ストループタスクは1935年にジョン・リドリー・ストループによって「Serial Verbal Reactionsの干渉の研究」というタイトルの論文で初めて紹介され、タスクの名前が付けられました。彼の画期的な論文では、ストループは2種類の刺激を使用しました：整合条件と不整合条件です。彼は、単語自体が異なる色を示す場合（例えば、「赤」という単語が青色のインクで印刷されている場合）、個人がインクの色を名付けるのに長い時間がかかることを示しました。これは「ストループ効果」として知られています。ストループタスクは元々、腹内前頭前野の損傷を持つ患者の認知干渉能力を評価するために設計されました。その開発以来、ストループタスクの役割は拡大し、さまざまな領域と応用にわたる認知機能の多くの側面を研究するために適用されてきました。ストループタスクは後に中立的（Chung et al., 2024; Mitchell & Potenza, 2017）な刺激条件を含むように修正されました。

タスクの説明

標準的なストループタスクでは、参加者は異なる色名（色単語）がさまざまなインクの色で印刷されているものを提示されます。参加者は、単語の意味を無視して、単語が印刷されているインクの色を名付けるよう求められます。

刺激は通常、3つの条件に分けられます：

  • 整合条件： 刺激は、単語と同じインクの色で印刷または書かれた色単語で構成されます。インクの色は単語の意味に一致しています（例：「YELLOW」という単語が黄色のインクで印刷されている）。
  • 不整合条件： 刺激は、色単語である他の色で印刷または書かれた色単語で構成されます。インクの色と単語の意味には一致がありません（例：「GREEN」という単語が赤色のインクで印刷され、参加者は正しい選択肢として「赤」と報告することが期待されます）。
  • 中立条件： 刺激は黒色のインクで印刷された色単語、非色単語（例：「TABLE」）または形状/記号（例：「XXXX」）が色付きのインクで印刷されたものです。

色単語のストループタスク刺激の3つのカテゴリごとの例:‘C’整合:‘I’不整合:および‘N’中立; Smith & Ulrich, 2023.
色単語のストループタスク刺激の3つのカテゴリごとの例: ‘C’整合:‘I’不整合:および‘N’中立; Smith & Ulrich, 2023. CC BY 4.0


ストループタスクオンライン

オンライン設定では、参加者は提示された単語の色を特定するか、キーボードのボタンを押して質問に応答することが求められます。例えば、Labvancedのマルチモーダルストループタスクオンラインでは、フォントの色が赤色の場合は「D」を押し、青色の場合は「F」を押し、緑色の場合は「J」を押し、黄色の場合は「K」を押すように促されます。

収集されたデータ

ストループタスクの実施中に、認知パフォーマンスを評価するためにいくつかのデータが収集されます：

  • 反応遅延： 各刺激への応答にかかる時間で、処理速度と認知負荷を示します（Epp et al., 2012）。
  • 干渉指標： 不整合試行と整合試行の反応時間の差で、認知干渉のレベルを反映します（Epp et al., 2012）。
  • エラー (Rezaei, 2019):
    • 実行エラー： 間違ったインクの色を名付けるなどの不正確な応答。
    • 省略エラー： 定められた時間内に応答しないこと、または正しいターゲットに応答しないこと。
  • 生理的データ： 一部の研究では、タスクパフォーマンス中のストレスや覚醒を評価するために心拍変動、瞳孔の拡張、皮膚電導などの生理的マーカーを収集します（Chang et al., 2024）。
  • 神経画像データ： fMRIやEEGのような技術を用いて、タスク中に活性化される脳領域を観察します（Fang et al., 2022）。
  • 眼球運動： 眼球追跡メトリクスは、視線のパターン、注視の持続時間、注視の順序、興味のある領域、サッケードなどのデータを収集します（Meyer et al., 2023）。オンライン版では、Labvancedの査読付きウェブカメラベースのアイトラッキングを活性化して、視線データを収集することも可能です。

以下の画像では、Labvancedで記録されるデータがどのように見えるかを示しています。データは、タスクの基本的な詳細（試行ID、番号、条件IDなど）を示しています。さらに、参加者が行った応答（キーの押下）、オーディオ（参加者が試行中に聞いた色単語）、正確性（参加者の応答が真か偽か）、ミリ秒単位の反応時間、試行中に表示されたテキスト、テキストの色などのタスク特有のデータが収集されます。```markdown オンラインのストループテストから収集されたデータの例です。

考慮すべき可能な混乱要因

ストループ課題のパフォーマンスは、研究での課題の利用中に考慮すべきさまざまな外的変数によって影響される可能性があります。ここにいくつかの要因があります：

  • 性別： 性別の違いがストループパフォーマンスに影響を及ぼすことが示されています。女性は色名付けの能力が優れている傾向があり、ストループ課題で男性をしばしば上回ります (Sjoberg et al., 2022)。
  • 年齢： 加齢は、認知制御や処理速度などの認知パフォーマンスの低下と関連していることが多いです。ストループ課題では、参加者が年齢を重ねるほど、パフォーマンスが低くなることがありました (Braga et al., 2022)。
  • プライミング効果： プライミングまたは列続効果は、ストループ課題で最もよく見られる混乱要因です。これは、ある刺激/試行にさらされることが次の刺激/試行に対する反応に影響を及ぼす条件です (Viviani et al., 2023)。
  • 社会的比較： 他者を観察されることや比較されることが、課題パフォーマンスを変える可能性があります。ストループ課題では、社会的比較によって脅威を感じたとき、人々はエラーを減らしたり、より速く反応したりします (Dumas et al., 2005)。
  • 機能的フィットネス： 身体的機能能力、特に筋力が優れた個人は、ストループテストのような認知課題で優れたパフォーマンスを示す傾向があります (Braga et al., 2022)。

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関連する認知機能

ストループタスクは幅広い認知機能を取り入れて測定します。いくつかを見てみましょう：

  • 抑制制御： 抑制制御とは、自動的または支配的な反応を意図的に抑制する認知能力のことを指します。ストループ課題では、参加者は特に矛盾する刺激が提示されるときに、即座に反応する衝動を抑えます (Scarpina & Tagini, 2017)。
  • 選択的注意： 選択的注意は、無関係な情報を無視しながら関連する刺激に焦点を合わせる能力です。ストループ課題中、参加者は単語の意味的内容を無視しながら、単語のインクの色に選択的に注意を払わなければなりません (Lamers et al., 2010)。
  • 処理速度： 処理速度は、認知課題が実行される速度です。ストループ課題では、参加者が単語の視覚（インクの色）および意味情報をどれだけ早く処理し、正確な反応を生成できるかを測定することで評価されます (Heflin et al., 2011)。
  • 作業記憶： 作業記憶は、短期間に情報を保持し操作する能力です。ストループ課題を実行する際、参加者は異なるタイプの刺激に対してタスクルール（例：単語ではなく色を名前付ける）を作業記憶に持続的に保持し適用することが期待されます (Entel & Tzelgov, 2020)。

結論

ストループタスクは、シンプルでありながら強力なパラダイムを通じて実行機能を評価する能力のため、心理学の古典的なツールのままです。その適応性とさまざまな研究分野での応用により、認知制御、注意、および干渉処理に関する貴重な洞察を提供し続けており、人間の認知の複雑さを理解するための持続的な手段となっています！

参考文献

Braga, P. L. G., Henrique, J. S., Almeida, S. S., Arida, R. M., & Gomes da Silva, S. (2022). Factors affecting executive function performance of Brazilian elderly in the Stroop test. Brazilian Journal of Medical and Biological Research, 55.

Chang, Y., Yep, R., & Wang, C. (2024). Pupil size correlates with heart rate, skin conductance, pulse wave amplitude, and respiration responses during emotional conflict and Valence Processing. Psychophysiology, 62(1). https://doi.org/10.1111/psyp.14726

Chung, R. S., Cavaleri, J., Sundaram, S., Gilbert, Z. D., Del Campo-Vera, R. M., Leonor, A., Tang, A. M., Chen, K.-H., Sebastian, R., Shao, A., Kammen, A., Tabarsi, E., Gogia, A. S., Mason, X., Heck, C., Liu, C. Y., Kellis, S. S., & Lee, B. (2024). Understanding the human conflict processing network: A review of the literature on direct neural recordings during performance of a modified Stroop task. Neuroscience Research, 206, 1–19.

Dumas, F., Huguet, P., & Ayme, E. (2005). Social context effects in the Stroop task: When knowledge of one’s relative standing makes a difference. Current Psychology Letters, 16(2).

Entel, O., & Tzelgov, J. (2020). When working memory meets control in the Stroop effect. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 46(7), 1387–1406.

Epp, A. M., Dobson, K. S., Dozois, D. J. A., & Frewen, P. A. (2012). A systematic meta-analysis of the Stroop task in depression. Clinical Psychology Review, 32(4), 316–328. https://doi.org/10.1016/j.cpr.2012.02.005

Heflin, L. H., Laluz, V., Jang, J., Ketelle, R., Miller, B. L., & Kramer, J. H. (2011). Let’s inhibit our excitement: The relationships between Stroop, behavioral disinhibition, and the frontal lobes. Neuropsychology, 25(5), 655–665.

Fang, Z., Lynn, E., Huc, M., Fogel, S., Knott, V. J., & Jaworska, N. (2022). Simultaneous EEG + fmri study of brain activity during an emotional Stroop task in individuals in remission from depression. Cortex, 155, 237–250. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2022.07.010

Lamers, M. J., Roelofs, A., & Rabeling-Keus, I. M. (2010). Selective attention and response set in the Stroop task. Memory & Cognition, 38(7), 893–904.

Meyer, T., Favaro, A., Cao, T., Butala, A., Oh, E., Motley, C., Irazoqui, P., Dehak, N., & Moro-Velázquez, L. (2023). Deep Stroop: Using Eye Tracking and Speech Processing to Characterize People with Neurodegenerative Disorders While Performing the Stroop Test. https://doi.org/10.1101/2023.05.30.23290742

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Sjoberg, E. A., Wilner, R. G., D’Souza, A., & Cole, G. G. (2022). The Stroop task sex difference: Evolved inhibition or color naming? Archives of Sexual Behavior, 52(1), 315–323.

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Viviani, G., Visalli, A., Montefinese, M., Vallesi, A., & Ambrosini, E. (2023). The Stroop legacy: A cautionary tale on methodological issues and a proposed spatial solution. Behavior Research Methods, 56(5), 4758–4785.