ワード-ホブランド現象（Ward-Hovland phenomena/ワード-ホヴランド現象/ワード-ホブランド効果）とは、無意味材料の記憶や運動学習で数分程度の比較的短い時間間隔で生じるレミニセンス（一定時間経過後の方が記憶を想起しやすくなる現象）である。無意味綴りなどの記憶材料で数分内の短い時間内に見られるレミニセンスが、ワード-ホブランド現象である。
換言すれば、ワード-ホブランド現象とは、「無意味なことに対する記憶」や動きなどの運動においては、学習直後よりも数分後（概ね10分以内）の方が思い出しやすいという現象である。
なお、無意味材料を用いて数分後に観察されるレミニセンスがワード-ホブランド現象であるが、レミニセンスには二種類確認されており、もうひとつは有意味材料の記憶に関する「バラード-ウィリアムズ現象」である。
概念形成における肯定性の優位と否定情報の処理コスト
ワード・ホブランド現象は、我々の脳が「何であるか（正事例）」という情報に対しては素早く反応し学習できるのに対し、「何ではないか（負事例）」という情報からは概念を形成しにくいという認知的な非対称性を示している。1953年にルイス・ワード氏とカール・ホブランド氏によって報告されたこの現象は、人間が世界を分節化して理解する際、否定的な情報よりも肯定的な情報をデフォルトの処理形式として優先していることを示唆している。肯定は直感的であり、否定は論理的である。この処理コストの差が、学習効率やコミュニケーションの伝達速度に決定的な影響を与えている。
肯定事例によるメンタルモデルの直接構築
概念学習において、正事例（Positive Instance）は、その概念が持つべき属性や特徴を直接的に提示する。「これは犬である」という情報は、形状、鳴き声、毛並みといった特徴が「犬」というカテゴリーに属することを即座に確定させる。
一方、負事例（Negative Instance）である「これは犬ではない（猫である）」という情報は、「犬」という概念の定義には間接的にしか寄与しない。それは「犬」の可能性空間から一つの点を除外するだけであり、残りの無限の可能性の中に正解が隠されていることを示唆するに留まる。情報理論的に言えば、初期段階の学習において正事例が持つ情報量（エントロピーの減少量）は、負事例のそれよりも圧倒的に大きい。脳は限られた認知リソースを効率的に運用するため、対象の輪郭を素早く描ける正事例を優先的に処理するヒューリスティックを採用している。
否定演算の認知的負荷と二重処理
心理言語学や認知科学の視点から見ると、否定情報の処理には肯定情報の処理よりも多くのステップが必要とされる。「Aではない」という命題を理解するためには、まず脳内で「Aである」状態をシミュレーションし、その後にそれを打ち消す（キャンセルする）という二段階の操作が行われると考えられている。
この「否定演算」はワーキングメモリに追加の負荷をかける。特に、複数の条件が絡み合う複雑な概念形成の場面において、負事例ばかり提示されると、学習者は「何が正解か」を見失い、推論の迷路に迷い込むことになる。実験においても、負事例のみから概念を完全に学習することは論理的には可能であっても、実際の人間のパフォーマンスは著しく低下し、多くの時間と試行錯誤を要することが確認されている。我々の神経回路は、論理的な厳密さよりも、肯定的なパターンマッチングに特化して進化してきたと言える。
境界条件の確定と過剰一般化の抑制
しかし、学習が進行し、ある程度の概念が形成された段階においては、負事例の役割が一変して極めて高い価値を持つようになる。正事例のみの学習では、どこまでがその概念に含まれるのかという境界線が曖昧なままであり、似て非なるものまで同一視してしまう「過剰一般化（Overgeneralization）」のリスクがある。
「これは犬ではない（狼である）」という際どい負事例は、概念の境界を鋭利に削り出し、精緻な識別能力を養うためには必要である。現代の機械学習、特にサポートベクターマシンのような分類アルゴリズムにおいても、正例と負例の境界（マージン）をいかに正確に引くかが性能を決定づける。教育や熟達化のプロセスにおいて、初期段階では正事例を多用して大枠をつかませ、中級以降で戦略的に負事例を混ぜて認識の解像度を高めるという順序構成（シーケンシング）こそが、ワード・ホブランド現象を踏まえた合理的アプローチである。
ワードホブランド現象（ワードホヴランド現象 / ワードホブランド効果）
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