Human memory research: Current hypotheses and new perspectives

Research on human memory has increased significantly in the last few decades. Inconsistencies and controversies inherent to such research, however, are rarely articulated on published reports. The goal of the present article is to present and discuss a series of open questions related to major topics on human memory research that can be addressed by future research. The topics covered here are visual working memory, recognition memory, emotion and memory interaction, and methodological issues of false memories studies. Overall, the present work reveals a series of open questions and alternative analysis which could be useful for the process of hypothesis generation, and consequently for the design and implementation of future research on human memory.

Keywords:
memory; human memory; hypotheses

Authorship

Antônio Jaeger

Universidade Federal de Minas Gerais.Universidade Federal de Minas GeraisBrazilBrazilUniversidade Federal de Minas Gerais.

Antônio Jaeger, Doutor em Psicologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Pós-doutorado em Psicologia na Universidade de Washington em St Louis (WASH-U/EUA), Pós-doutorado em Biociências na Universidade de São Paulo (USP) e Pós-doutorado em Psicologia na Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS), é Professor Adjunto na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Endereço para correspondência: Av. Antônio Carlos, 6627, UFMG, Departamento de Psicologia. Fone: (31) 3409-6279. E-mail: antonio.jaeger@gmail.com

Cesar Alexis Galera

Universidade de São Paulo (Ribeirão Preto). Universidade de São PauloBrazilBrazilUniversidade de São Paulo (Ribeirão Preto).

Cesar Alexis Galera, Doutor em Psicologia Experimental pelo Instituto de Psicologia da Universidade de São Paulo, Pós-Doutorado na Concordia University (Montreal, Québec, Canadá), é Professor Titular da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo (FFCLRP-USP). E-mail: algalera@usp.br

Lilian Milnitsky Stein

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do SulBrazilBrazilPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Lilian Milnitsky Stein, Doutora em Psicologia Cognitiva pela University of Arizona (EUA) e Pós-doutorado em Psicologia na Universidad de Barcelona (UB/Espanha), é Professora Titular do Programa de Pós-graduação em Psicologia da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS). E-mail: lilian@pucrs.br

Ederaldo José Lopes

Universidade Federal de Uberlândia.Universidade Federal de UberlândiaBrazilBrazilUniversidade Federal de Uberlândia.

Ederaldo José Lopes, Doutor em Psicobiologia pela Universidade de São Paulo (USP/, Ribeirão Preto, SP), Pós-Doutorado em Filosofia da Mente e Ciências Cognitivas na Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR/São Carlos, SP), é Professor Titular do Instituto de Psicologia, Universidade Federal de Uberlândia (UFU). E-mail: ederaldo@ufu.br

Antônio Jaeger, Doutor em Psicologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Pós-doutorado em Psicologia na Universidade de Washington em St Louis (WASH-U/EUA), Pós-doutorado em Biociências na Universidade de São Paulo (USP) e Pós-doutorado em Psicologia na Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS), é Professor Adjunto na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Endereço para correspondência: Av. Antônio Carlos, 6627, UFMG, Departamento de Psicologia. Fone: (31) 3409-6279. E-mail: antonio.jaeger@gmail.com

Cesar Alexis Galera, Doutor em Psicologia Experimental pelo Instituto de Psicologia da Universidade de São Paulo, Pós-Doutorado na Concordia University (Montreal, Québec, Canadá), é Professor Titular da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo (FFCLRP-USP). E-mail: algalera@usp.br

Lilian Milnitsky Stein, Doutora em Psicologia Cognitiva pela University of Arizona (EUA) e Pós-doutorado em Psicologia na Universidad de Barcelona (UB/Espanha), é Professora Titular do Programa de Pós-graduação em Psicologia da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS). E-mail: lilian@pucrs.br

Ederaldo José Lopes, Doutor em Psicobiologia pela Universidade de São Paulo (USP/, Ribeirão Preto, SP), Pós-Doutorado em Filosofia da Mente e Ciências Cognitivas na Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR/São Carlos, SP), é Professor Titular do Instituto de Psicologia, Universidade Federal de Uberlândia (UFU). E-mail: ederaldo@ufu.br

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Universidade Federal de Minas Gerais.Universidade Federal de Minas GeraisBrazilBrazilUniversidade Federal de Minas Gerais.

Universidade de São Paulo (Ribeirão Preto). Universidade de São PauloBrazilBrazilUniversidade de São Paulo (Ribeirão Preto).

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Universidade Federal de Uberlândia.Universidade Federal de UberlândiaBrazilBrazilUniversidade Federal de Uberlândia.

Figures

Figures (2)

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Figure 1
Basic equal variance signal detection model (A), and unequal variance signal detection model (B). On panels A and B, horizontal arrows represent strength of memory evidence. The curves represent the distribution of memory signal from new and old items, and the vertical lines represent criterion.

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Figure 2
Illustrative ROCs predicted by equal variance signal detection models (A) and by dual process models (B). ROCs can be derived from recognition memory experiments in which participants rate their confidence on each of their responses (i.e., Likert scales from high confident "old" to high confident "new"). Thus, in panels A and B, the bottom left point in the graph represents the proportion of high confidence "old" responses for both actual old items (hits - y-axis) and for new items (false alarms - x-axis). The following point (second from left to right), represents the proportion of medium confidence "old" responses for both old items (hits) and new items (false alarms). The third, forth, and fifth points from left to right represent the proportions of low confidence "old", low confidence "new" and medium confidence "new" responses for actual old and new items respectively. It is important to note that these proportions are cumulative, thus the second point from left to right, for example, is the proportion of medium confidence "old" responses plus the proportion of high confidence "old" responses; the third point is the proportion of low confidence "old" plus the proportions of medium and high confidence "old" responses, and so on. Notably, the proportion of high confidence "old" responses for actual old items (hits) is higher in panel B than in panel A, while the proportion of high confidence "old" responses to new items (false alarms) are equivalent in both panels. Such increased proportion of high confidence for hits generates an asymmetry in the ROC curve (panel B), and is interpreted by dual process theorists as resulting from recollective processes restricted to high confidence old responses.

Figure 1 Basic equal variance signal detection model (A), and unequal variance signal detection model (B). On panels A and B, horizontal arrows represent strength of memory evidence. The curves represent the distribution of memory signal from new and old items, and the vertical lines represent criterion.

Figure 2 Illustrative ROCs predicted by equal variance signal detection models (A) and by dual process models (B). ROCs can be derived from recognition memory experiments in which participants rate their confidence on each of their responses (i.e., Likert scales from high confident "old" to high confident "new"). Thus, in panels A and B, the bottom left point in the graph represents the proportion of high confidence "old" responses for both actual old items (hits - y-axis) and for new items (false alarms - x-axis). The following point (second from left to right), represents the proportion of medium confidence "old" responses for both old items (hits) and new items (false alarms). The third, forth, and fifth points from left to right represent the proportions of low confidence "old", low confidence "new" and medium confidence "new" responses for actual old and new items respectively. It is important to note that these proportions are cumulative, thus the second point from left to right, for example, is the proportion of medium confidence "old" responses plus the proportion of high confidence "old" responses; the third point is the proportion of low confidence "old" plus the proportions of medium and high confidence "old" responses, and so on. Notably, the proportion of high confidence "old" responses for actual old items (hits) is higher in panel B than in panel A, while the proportion of high confidence "old" responses to new items (false alarms) are equivalent in both panels. Such increased proportion of high confidence for hits generates an asymmetry in the ROC curve (panel B), and is interpreted by dual process theorists as resulting from recollective processes restricted to high confidence old responses.

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[1] Antônio Jaeger, Doutor em Psicologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Pós-doutorado em Psicologia na Universidade de Washington em St Louis (WASH-U/EUA), Pós-doutorado em Biociências na Universidade de São Paulo (USP) e Pós-doutorado em Psicologia na Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS), é Professor Adjunto na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Endereço para correspondência: Av. Antônio Carlos, 6627, UFMG, Departamento de Psicologia. Fone: (31) 3409-6279. E-mail: antonio.jaeger@gmail.com