Un modèle mathématique explique comment les gens se souviennent des histoires en utilisant la structure d'un « arbre aléatoire »

Nous sommes capables de mémoriser de nombreux types d'informations, notamment des faits, des dates, des événements et même des récits complexes. Comprendre comment les histoires significatives sont stockées dans la mémoire humaine est un axe essentiel de nombreuses recherches en psychologie cognitive.

Des scientifiques de l'Institute for Advanced Study de l'Université Emory et de l'Institut Weizmann des Sciences ont récemment tenté de modéliser la manière dont les individus se représentent des récits significatifs et les stockent en mémoire à l'aide d'objets mathématiques appelés « arbres aléatoires ». Leur article, publié dans Physical Review Letters, présente un nouveau cadre conceptuel pour l'étude des processus de mémoire humaine, qui s'appuie sur les mathématiques, l'informatique et la physique.

« Notre étude visait à répondre à un besoin important: créer une théorie mathématique de la mémoire humaine pour des éléments significatifs comme les récits », a déclaré Misha Tsodyks, auteur principal de l’article. « Il existe un consensus dans le domaine sur le fait que les récits sont trop complexes pour construire une telle théorie, mais je crois que nous avons démontré le contraire: malgré cette complexité, il existe des régularités statistiques dans la façon dont les individus se souviennent d’histoires, qui peuvent être prédites par quelques principes de base simples. »

Afin de modéliser efficacement la représentation de souvenirs significatifs à l'aide d'arbres aléatoires, Tsodyks et ses collègues ont mené des expériences de rappel d'histoires auprès d'un grand nombre de participants via les plateformes en ligne Amazon et Prolific. L'étude s'est appuyée sur des récits issus des travaux de Labov. Au total, 100 personnes ont été invitées à se souvenir de 11 histoires de longueur variable (de 20 à 200 phrases), après quoi les scientifiques ont analysé les transcriptions mémorielles pour tester leur théorie.

« Nous avons choisi un recueil d'histoires orales enregistrées par le célèbre linguiste W. Labov dans les années 1960 », explique Tsodyks. « Nous avons rapidement compris que l'analyse d'un tel volume de données nécessitait l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle modernes, tels que les grands modèles linguistiques (MLL) récemment développés. »

Nous avons constaté que les gens ne se contentent pas de se souvenir d'événements individuels tirés d'histoires, mais résument souvent des parties assez importantes du récit (par exemple, des épisodes) en une seule phrase. Cela nous a amenés à penser que le récit est stocké en mémoire sous forme d'arbre, les nœuds proches de la racine représentant des résumés abstraits d'épisodes plus importants.

Tsodyks et ses collègues ont émis l'hypothèse qu'un arbre narratif se forme dès qu'une personne entend ou lit une histoire et la comprend. Des recherches antérieures ayant montré que les personnes perçoivent les mêmes histoires différemment, les arbres ainsi formés présentent des structures uniques.

« Nous avons formulé le modèle comme un ensemble d'arbres aléatoires d'une certaine structure », a expliqué Tsodyks. « L'intérêt de ce modèle réside dans sa capacité à être décrit mathématiquement et à tester directement ses prédictions par rapport aux données, ce que nous avons fait. La principale innovation de notre modèle d'arbre aléatoire de mémoire et de récupération réside dans l'hypothèse selon laquelle tout le contenu significatif est généralement représenté de la même manière en mémoire. »

Nos recherches peuvent avoir des implications plus larges pour la compréhension des processus cognitifs humains, puisque les récits semblent être une manière universelle par laquelle nous raisonnons sur une grande variété de phénomènes dans nos vies individuelles, ainsi que dans les processus sociaux et historiques.

Les travaux récents de l'équipe soulignent le potentiel des approches mathématiques et basées sur l'IA pour étudier la manière dont les individus stockent et représentent les informations significatives dans leur mémoire. Dans de futures études, Tsodyks et ses collègues prévoient d'évaluer dans quelle mesure leur théorie et leur approche de modélisation par arbre aléatoire peuvent être appliquées à d'autres types de récits, comme la fiction.

« Une orientation plus ambitieuse pour les recherches futures consisterait à rechercher des preuves plus directes du modèle de l'arbre », a ajouté Tsodyks. « Cela nécessiterait de développer des protocoles expérimentaux autres que la simple lecture. Une autre piste intéressante serait d'utiliser des techniques d'imagerie cérébrale chez des personnes pratiquant la compréhension et la lecture narratives. »