PRPパラダイムにおける並列およびシリアルタスク処理：ドリフト拡散モデルアプローチ

デュアルタスクに関する長い時間の研究の後でも、2つのタスクが常に連続的に処理されているのか（応答選択ボトルネックモデル、RSB）または並行して（容量共有モデル）がまだ進行中です。最初のモデルは、2つのタスクの中央処理段階が重複することができず、タスク2で中心的な処理ボトルネックを生成することを仮定しています。2番目のクラスのモデルは、2つのタスクの中央処理段階間で認知リソースが共有され、並列処理が可能になります。一連の3つの実験では、短いSOAと長いSOAS（実験1および2）の相対頻度を操作し、タスク2（実験3）にノーゴートライアルを含めることにより、平行処理とシリアル処理を誘導することを目的としました。従来の応答時間（RT）分析を超えて、ドリフト拡散モデル分析を採用して、並列処理とシリアル処理を区別しました。私たちの調査結果は3つの実験でかなり一貫していましたが、RSBモデルから派生した仮定も容量共有モデルから派生した仮定を明確に支持していません。SOA周波数は、頻繁な時間パターンへの適応につながる可能性があります。全体として、拡散モデルの結果と平均RTは、参加者の時間期待によってよりよく説明されるようです。

Even after a long time of research on dual-tasking, the question whether the two tasks are always processed serially (response selection bottleneck models, RSB) or also in parallel (capacity-sharing models) is still going on. The first models postulate that the central processing stages of two tasks cannot overlap, producing a central processing bottleneck in Task 2. The second class of models posits that cognitive resources are shared between the central processing stages of two tasks, allowing for parallel processing. In a series of three experiments, we aimed at inducing parallel vs. serial processing by manipulating the relative frequency of short vs. long SOAs (Experiments 1 and 2) and including no-go trials in Task 2 (Experiment 3). Beyond the conventional response time (RT) analyses, we employed drift-diffusion model analyses to differentiate between parallel and serial processing. Even though our findings were rather consistent across the three experiments, they neither support unambiguously the assumptions derived from the RSB model nor those derived from capacity-sharing models. SOA frequency might lead to an adaptation to frequent time patterns. Overall, our diffusion model results and mean RTs seem to be better explained by participant's time expectancies.