人間の会話を研究する 簡単な挑戦ではありません。 たとえば、人間が会話でお互いに話し始めるとき、彼らはスピーチを非常に緊密に調整します。人々がお互いに話し合うことはめったになく、長い無言のギャップを残すことはめったにありません。 会話は、振り付けも音楽もないダンスのようなもので、自発的ですが構造化されています。 この調整をサポートするために、会話をしている人々は、呼吸、視線、スピーチのメロディー、ジェスチャーを調整し始めます。
この複雑さを理解するには、実験室でコンピューターの画面を見ながら研究参加者を研究するだけでは十分ではありません。 私たちは、人間が現実の世界でどのように自然に行動するかを研究する必要があります。これには、神経的および生理学的反応を捉えることができる新しい測定技術が必要です。 たとえば、ユニバーシティ カレッジ ロンドンの神経科学者であるアントニア ハミルトンは、 最近モーション キャプチャを使用しました 誰かが話しているときに注意を払っていることを示すためにリスナーが行う非常に迅速なうなずきのパターンを特定すること。 ハミルトンは、これらの微妙な信号によって相互作用が改善されることを示していますが、話者は実際にこの情報を認識できますが、これらの身体信号は肉眼では識別できないことも興味深いことです.
2023 年には、人々が移動したり話し合ったりしながら、神経データのキャプチャを開始できるようになります。 これは簡単ではありません。機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) などの脳画像化技術では、参加者を 12 トンの脳スキャナーに挿入します。 最近の研究しかし、自閉症の参加者のコホートでそれを管理しました。 この論文は素晴らしい成果を表していますが、もちろん、fMRI 技術がはるかに小さくなり、よりモバイルになるまでは、ニューラル データが会話の動きや発話のパターンにどのように関連しているかを確認することはできません。会話中。 一方、機能的近赤外分光法 (fNIRS) と呼ばれる別の手法は、人々が自然に動き回っているときに使用できます。 fNIRS は、頭皮を通して光を照射し、反射光を分析するオプトードを介して、fMRI と同じ神経活動の指標を測定します。 fNIRSはすでに展開されています 人々はロンドン中心部で屋外でタスクを実行しましたが、この方法を使用して、人々が自然に対話しながら、動きや音声データと並行してニューラル データを収集できることが証明されました。
2023 年には、5 人程度で限界に達しがちな大規模なグループの会話で、これがどのように機能するかを初めて確認できるようになります。 もちろん、会話は非常に柔軟で自由にできるため、これは大きな課題ですが、参加者の脳がこれらの細かいタイミングの会話ダンスをどのように調整するかを理解したい場合は不可欠です.
これらのブレークスルーは、認知神経科学と心理学の最も魅力的な分野の 1 つである人間の会話の科学的研究における大きな進歩を表しています。 もちろん、私には多少の偏見があります。私は人間の発話の知覚と生成を何十年にもわたって研究してきました。会話は、言語、社会、および感情的な脳のプロセスが集まる場所であると考えています。 会話は普遍的なものであり、人間が社会的相互作用やつながりを管理するために使用する主な方法です。 それらは、私たちの精神的および身体的健康にとって非常に重要です。 会話の科学を完全に解き明かすことができれば、私たちは自分自身を理解するための長い道のりを歩んだことになります。