私たちの多くは、ポッドキャスト、オーディオブック、その他のオンラインコンテンツを再生速度を上げて見たり聞いたりする習慣を身につけている。若い人々にとっては、それが当たり前になっているかもしれない。例えば、カリフォルニアの学生を対象とした調査では、89%がオンライン講義の再生速度を変更していることが示されており、速度視聴がいかに一般的になったかについて多数の記事がメディアで掲載されている。
より速く視聴することの利点について考えるのは簡単である。同じ時間でより多くのコンテンツを消費できたり、同じコンテンツを数回見て最大限活用したりできる。
これは教育的な文脈では特に有用であり、知識を定着させたり、練習問題を解いたりする時間を空けることができる。速く視聴することは、心がさまようのを避けて、全体を通して注意力と集中力を維持する良い方法でもある。
しかし、欠点はどうだろうか。実際のところ、いくつかの欠点もあることが判明している。
人が音声情報にさらされるとき、研究者は記憶の3つの段階を区別している：情報の符号化、保存、そしてその後の検索である。符号化段階では、脳が入ってくる音声の流れを処理し理解するのに時間がかかる。単語を抽出し、その文脈的意味を記憶からリアルタイムで検索しなければならない。
人は一般的に1分間に約150語の速度で話すが、その速度を300語に倍増したり、さらに450語に3倍にしたりしても、まだ理解可能な範囲内である。問題は、私たちが形成する記憶の質と持続性についてである。
入ってくる情報は、作業記憶と呼ばれる記憶システムに一時的に保存される。これにより情報の塊を変換、結合、操作して、長期記憶への転送の準備が整った形にすることができる。作業記憶の容量は限られているため、あまりに多くの情報があまりに速く到着すると、容量を超えてしまう可能性がある。これは認知的過負荷と情報の喪失につながる。
速度視聴と情報想起
この分野の最近のメタ分析では、講義動画からの学習に関する24の研究を調査した。研究はそれぞれ設計が異なっていたが、一般的に1つのグループには元の速度（1倍速）で動画講義を再生し、別のグループには同じ動画講義をより速い速度（1.25倍速、1.5倍速、2倍速、2.5倍速）で再生した。
医学的治療をテストするために使用される無作為化対照試験と同様に、参加者は2つのグループのそれぞれに無作為に割り当てられた。両グループとも動画視聴後に同じテストを受けて、教材の知識を評価した。テストは情報を想起することを求めるか、想起を評価する多肢選択問題を使用するか、またはその両方を使用した。
メタ分析では、再生速度を上げることがテストの成績にますます悪い影響を与えることが示された。1.5倍速までの速度では、コストは非常に小さかった。しかし2倍速以上では、悪い影響は中程度から大きくなった。
これを文脈で説明すると、学生のコホートの平均点が75％で、どちらの方向にも20パーセンテージポイントの典型的なばらつきがある場合、再生速度を1.5倍速に上げると平均的な人の結果が2パーセンテージポイント下がる。そして再生速度を2.5倍速に上げると、平均で17パーセンテージポイントの損失につながる。
高齢者
興味深いことに、メタ分析に含まれた研究の1つでは、高齢者（61～94歳）も調査され、彼らが若い成人（18～36歳）よりもより速い速度でコンテンツを視聴することの影響を受けやすいことが分かった。これは健康的な人々でも記憶能力が弱くなることを反映している可能性があり、高齢者は補償するために通常速度またはさらに遅い再生速度で視聴すべきであることを示唆している。
しかし、定期的に高速再生を行うことで高速再生の悪い影響を軽減できるかどうかはまだ分からない。そのため、若い成人は単に高速再生の経験が多く、そのため認知負荷の増加により良く対処できる可能性がある。同様に、若い人々がより頻繁に高速再生を使用することで、情報を保持する能力への悪い影響を軽減できるかどうかも分からない。
もう1つの未知数は、動画を再生速度を上げて視聴することから、精神機能や脳活動に長期的な影響があるかどうかである。理論的には、そのような影響は、認知負荷の増加を処理する能力の向上など、肯定的である可能性がある。または、認知負荷の増加による精神的疲労の増大など、否定的である可能性もあるが、現在この問題に答える科学的証拠が不足している。
最後の観察として、コンテンツを通常速度の1.5倍で再生しても記憶パフォーマンスに影響しない場合でも、その体験はより楽しくないという証拠がある。これは物事を学習する際の人々の動機と体験に影響を与える可能性があり、それをしない言い訳をより多く見つけさせるかもしれない。一方で、高速再生は人気になっているので、おそらく人々がそれに慣れれば問題ないのかもしれない。今後数年でこれらのプロセスをより良く理解できることを期待している。
