「ドリフト拡散モデル」とはどういう意味ですか？

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ドリフト拡散モデル（DDM）は、人が時間をかけてどうやって決断するかを理解する方法だよ。情報が集められて処理され、選択が決まるまでの過程を見るんだ。2つの選択肢の間で迷っていると想像してみて。情報を集めるにつれて、各選択肢のための証拠が積み上がっていくんだ。

このモデルでは、"ドリフト"は証拠を集めている間にどちらの方向に傾いているかを示してる。もし証拠が一つの選択肢に偏っていたら、決断は早くなるよ。証拠が不明確だと、決めるのに時間がかかる。

DDMは時間の役割も考慮してる。決断にかかる時間や、その決断がどれだけ正確かを調べるんだ。親しみのある手がかりや気が散るものなど、いろんな要因が決断の速さや自信に影響を与えることを示してる。

全体的に、このモデルは人の決断プロセスの内部の動きを説明するのに役立つ、特に人が過去の経験に基づいて学習したり反応を適応させたりする状況でね。