Attenuation theory
تخفیف نظریہ این ٹریسمین کی طرف سے تجویز کردہ انتخابی توجہ کا ایک نمونہ ہے، اور اسے ڈونلڈ براڈبنٹ کے فلٹر ماڈل پر نظر ثانی کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ ٹریسمین نے تخفیف کا نظریہ اس بات کی وضاحت کرنے کے ایک ذریعہ کے طور پر پیش کیا کہ براڈ بینٹ کے فلٹر ماڈل کے مقابلے میں غیر توجہ شدہ محرکات کو بعض اوقات زیادہ سخت طریقے سے کیسے پروسیس کیا جاتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، تخفیف نظریہ نے براڈ بینٹ کے اصل خیال میں نفاست کی تہوں کو شامل کیا کہ انتخابی توجہ کس طرح کام کر سکتی ہے: یہ دعوی کرتے ہوئے کہ ایک فلٹر کے بجائے جو غیر توجہ شدہ ان پٹ کو آگاہی میں داخل ہونے سے روکتا ہے، یہ تخفیف کا ایک عمل تھا۔ اس طرح، غیر توجہ شدہ محرکات کو کم کرنا مشکل بنا دے گا، لیکن غیر متعلقہ ان پٹ سے بامعنی مواد کو نکالنا ناممکن نہیں ہوگا، جب تک کہ محرکات میں تخفیف کے بعد بھی کافی "طاقت" موجود ہو تاکہ اسے درجہ بندی کے تجزیے کے عمل کے ذریعے بنایا جا سکے۔ مختصر جائزہ اور پچھلی تحقیق انتخابی توجہ کے نظریات کا مقصد یہ بتانا ہے کہ لوگ دوسروں کو نظر انداز کرتے ہوئے اپنے ارد گرد کی دنیا کے صرف کچھ حصوں پر کیوں اور کیسے عمل کرتے ہیں۔ یہ دیکھتے ہوئے کہ حسی معلومات مسلسل ہمیں پانچ حسی طریقوں سے گھیرے ہوئے ہیں، یہ نہ صرف اس بات کی نشاندہی کرنا دلچسپی کا باعث تھا کہ توجہ کا انتخاب کہاں ہوا، بلکہ یہ بھی بتانا تھا کہ لوگ حسی ان پٹ کو کس طرح ترجیح دیتے ہیں اور اس پر عمل کرتے ہیں۔ توجہ کے ابتدائی نظریات جیسے کہ براڈبنٹ اور ٹریسمین کے تجویز کردہ نظریات نے ایک رکاوٹ کا نقطہ نظر اختیار کیا۔ یعنی، انہوں نے اندازہ لگایا کہ محدود پروسیسنگ کی صلاحیت کی وجہ سے کسی بھی وقت دستیاب تمام حسی معلومات پر توجہ دینا ناممکن تھا۔ حسی معلومات پر کارروائی کرنے کی اس محدود صلاحیت کے نتیجے میں، خیال کیا جاتا تھا کہ ایک ایسا فلٹر موجود ہے جو پروسیسنگ کے لیے منتقل کی جانے والی معلومات کی مقدار کو کم کر کے اوورلوڈ کو روک دے گا۔ طریقہ کار ابتدائی تحقیق ایک ایسے دور سے آئی ہے جو بنیادی طور پر آڈیشن اور کاک ٹیل پارٹی اثر جیسے مظاہر کی وضاحت پر مرکوز ہے۔ اس سے اس بارے میں دلچسپی پیدا ہوتی ہے کہ لوگ ہمارے ارد گرد کی بعض آوازوں کو کس طرح منتخب کر سکتے ہیں اور ان پر توجہ دینے کا انتخاب کر سکتے ہیں، اور گہری سطح پر، شرکت شدہ تقریر کے اشاروں کی پروسیسنگ ان لوگوں سے کس طرح مختلف ہے جن پر توجہ نہیں دی جاتی ہے۔ صوتی توجہ کو اکثر چینل، پیغام، کان، محرک کے انتخاب کے طور پر بیان کیا جاتا ہے، یا ٹریس مین کے ذریعہ استعمال کردہ زیادہ عام فقرے میں، "ان پٹ کے درمیان انتخاب"۔ جیسے جیسے آڈیشن انتخابی توجہ کا جائزہ لینے کا ترجیحی طریقہ بن گیا، اسی طرح ڈائکوٹک سننے اور سایہ ڈالنے کے جانچ کے طریقہ کار بھی بن گئے۔ ڈائکوٹک لسننگ ایک تجرباتی طریقہ کار ہے جو صوتی آدانوں کی منتخب فلٹرنگ کو ظاہر کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے، اور اسے بنیادی طور پر براڈ بینٹ نے استعمال کیا تھا۔ ڈائکوٹک لسننگ ٹاسک میں، شرکاء سے کہا جائے گا کہ وہ ہیڈ فون کا ایک سیٹ پہنیں اور مخالف چینل میں پیش کردہ کسی بھی چیز کو نظر انداز کرتے ہوئے دونوں کانوں (دو چینلز)، یا ایک کان (ایک چینل) پر پیش کردہ معلومات میں شرکت کریں۔ سننے کا کام مکمل ہونے کے بعد، شرکاء سے کہا جائے گا کہ وہ غیر حاضر چینل کے بارے میں نظر آنے والی کسی بھی تفصیلات کو یاد کریں۔ شیڈوئنگ کو ڈائکوٹک سننے کی وضاحت کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ سایہ میں، شرکاء بڑی حد تک ایک ہی عمل سے گزرتے ہیں، صرف اس بار انہیں حاضر کان میں سنی گئی معلومات کو بلند آواز سے دہرانے کا کام سونپا جاتا ہے جیسا کہ اسے پیش کیا جا رہا ہے۔ معلومات کی یہ تلاوت اس لیے کی جاتی ہے تاکہ تجربہ کار اس بات کی تصدیق کر سکیں کہ شرکاء صحیح چینل میں شرکت کر رہے ہیں، اور صحیح طریقے سے سمجھے جانے والے (پڑھے جانے والے) الفاظ کی تعداد کو بعد میں انحصار متغیر کے طور پر استعمال کرنے کے لیے اسکور کیا جا سکتا ہے۔ اس کی براہ راست ریہرسل کی خصوصیت کی وجہ سے، شیڈوئنگ ایک زیادہ ورسٹائل ٹیسٹنگ طریقہ کار ہے کیونکہ چینلز میں ہیرا پھیری اور ان کے فوری نتائج کو حقیقی وقت میں دیکھا جا سکتا ہے۔ یہ زیادہ درست ہونے کے لیے بھی پسند کیا جاتا ہے کیونکہ سایہ کا انحصار شرکاء کی صحیح طریقے سے سنے گئے الفاظ کو یاد کرنے کی صلاحیت پر کم ہوتا ہے۔ براڈ بینٹ کا فلٹر ماڈل بطور سٹیپنگ اسٹون ڈونلڈ براڈ بینٹ کا فلٹر ماڈل توجہ کا قدیم ترین رکاوٹ نظریہ ہے اور اس نے ایک بنیاد کے طور پر کام کیا جس کے لیے این ٹریس مین نے بعد میں اپنے تخفیف کے ماڈل کی تعمیر کی۔ براڈ بینٹ نے یہ خیال پیش کیا کہ دماغ کسی بھی وقت صرف اتنے حسی ان پٹ کے ساتھ کام کر سکتا ہے، اور اس کے نتیجے میں، ایک ایسا فلٹر ہونا چاہیے جو ہمیں دوسروں کو روکتے ہوئے چیزوں کو منتخب کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ مؤقف اختیار کیا گیا کہ یہ فلٹر محرکات کے نمونے کی شناخت سے پہلے تھا، اور اس توجہ سے یہ طے ہوتا ہے کہ کون سی معلومات پیٹرن کی شناخت کے مرحلے تک پہنچتی ہے اس بات کو کنٹرول کرکے کہ آیا ان پٹ کو فلٹر کیا گیا تھا یا نہیں۔ فلٹریشن کے عمل کا پہلا مرحلہ متوازی انداز میں تمام محرکات کے لیے جسمانی خصوصیات نکالتا ہے۔ دوسرے مرحلے کو محدود صلاحیت کا ہونے کا دعوی کیا گیا تھا، اور اسی لیے یہ خیال کیا جاتا تھا کہ سلیکٹو فلٹر حسی پروسیسنگ اوورلوڈ سے بچانے کے لیے رہتا ہے۔ ابتدائی مرحلے میں نکالی گئی جسمانی خصوصیات کی بنیاد پر، فلٹر صرف ان محرکات کو اجازت دیتا ہے جن میں کچھ معیار کی خصوصیات (جیسے پچ، بلند آواز، مقام) ہوتی ہیں۔ براڈ بینٹ کے مطابق، کوئی بھی معلومات جس پر توجہ نہیں دی جا رہی ہے اسے فلٹر کیا جائے گا، اور اس پر صرف اس حد تک کارروائی کی جانی چاہیے جب تک کہ فلٹر کے لیے ضروری جسمانی خصوصیات ہوں۔ چونکہ انتخاب صرف جسمانی خصوصیات کے لیے حساس تھا، اسی وجہ سے لوگوں کو کسی غیر حاضر پیغام کے مندرجات کے بارے میں اتنا کم علم تھا۔ تمام اعلی سطح کی پروسیسنگ، جیسے معنی نکالنا، فلٹر کے بعد ہوتا ہے۔ اس طرح، غیر حاضر چینل پر موجود معلومات کو نہیں سمجھنا چاہیے۔ نتیجے کے طور پر، توجہ نہ دیتے وقت اپنا نام سننے جیسے واقعات ناممکن ہونے چاہئیں کیونکہ اس معلومات کو اس کے معنی پر عمل کرنے سے پہلے فلٹر کیا جانا چاہیے۔ تنقید جو تخفیف کے نظریہ کی طرف لے جاتی ہے جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے، توجہ کا فلٹر ماڈل مشکل میں پڑ جاتا ہے جب یہ بتانے کی کوشش کی جاتی ہے کہ لوگ کسی واقعے سے معنی نکالنے کے لیے کیسے آتے ہیں جس سے انہیں بصورت دیگر بے خبر ہونا چاہیے۔ اس وجہ سے، اور جیسا کہ نیچے دی گئی مثالوں سے واضح ہوتا ہے، ٹریسمین نے تخفیف کا نظریہ اس بات کی وضاحت کرنے کے ایک ذریعہ کے طور پر پیش کیا کہ براڈ بینٹ کے فلٹر ماڈل کے مقابلے میں غیر توجہ شدہ محرکات کو بعض اوقات زیادہ سخت انداز میں کیسے پروسیس کیا جاتا ہے۔ مواد میں ایک جیسے دو پیغامات کے لیے، یہ دکھایا گیا ہے کہ حاضر پیغام کے سلسلے میں غیر متعلقہ پیغام کے آغاز کے درمیان وقت کے وقفے کو تبدیل کرنے سے، شرکاء پیغام کے دوہرے پن کو محسوس کر سکتے ہیں۔ جب شرکاء کو غیر حاضر کان میں "آپ اب رک سکتے ہیں" کا پیغام پیش کیا جاتا ہے، تو ایک قابل ذکر تعداد ایسا کرتی ہے۔ کاک ٹیل پارٹی کے رجحان کے ایک کلاسیکی مظاہر میں، شرکاء جن کا اپنا نام غیر حاضر کان کے ذریعے ان کے سامنے پیش کیا گیا تھا وہ اکثر اسے سننے کے بارے میں تبصرہ کرتے ہیں۔ تربیت یا مشق کے ساتھ شرکاء دوسرے چینل میں شرکت کرتے ہوئے غیر حاضر چینل سے مواد کو زیادہ مؤثر طریقے سے سمجھ سکتے ہیں۔ غیر توجہ شدہ محرکات کی بامعنی پروسیسنگ کا مظاہرہ غیر توجہ شدہ کان کو پیش کیے گئے الفاظ کی سیاق و سباق کی مطابقت کو تبدیل کرکے کیا گیا ہے۔ شرکاء نے غیر حاضر کان سے الفاظ کو زیادہ باقاعدگی سے سنا اگر وہ حاضر پیغام کے لیے سیاق و سباق سے زیادہ مطابقت رکھتے ہوں۔ انتخابی توجہ کا تخفیف ماڈل کس طرح تخفیف ہوتی ہے ٹریسمین کا انتخابی توجہ کا تخفیف ماڈل ابتدائی انتخاب کے عمل کے خیال کے ساتھ ساتھ اس طریقہ کار کو بھی برقرار رکھتا ہے جس کے ذریعے جسمانی اشاروں کو امتیازی سلوک کے بنیادی نقطہ کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ تاہم، براڈ بینٹ کے ماڈل کے برعکس، فلٹر اب غیر توجہ شدہ معلومات کو مکمل طور پر فلٹر کرنے کے بجائے کم کر دیتا ہے۔ ٹریسمین نے ایک حد کے تصور کو متعارف کراتے ہوئے اس ماڈل کی مزید وضاحت کی تاکہ یہ وضاحت کی جا سکے کہ کس طرح کچھ الفاظ غیر حاضر چینل میں دوسروں کے مقابلے میں زیادہ تعدد کے ساتھ سنے جانے لگے۔ خیال کیا جاتا تھا کہ ہر لفظ کی اپنی حد ہوتی ہے جو اس امکان کا تعین کرتی ہے کہ اسے تخفیف کے بعد سمجھا جائے گا۔ تخفیف کے ابتدائی مرحلے کے بعد، معلومات کو تجزیہ کاروں کے درجہ بندی میں منتقل کیا جاتا ہے جو زیادہ بامعنی مواد کو نکالنے کے لیے اعلی سطح کے عمل انجام دیتے ہیں (نیچے "درجہ بندی تجزیہ کار" سیکشن دیکھیں)۔ تخفیف نظریہ کا اہم پہلو یہ ہے کہ شرکت شدہ ان پٹ ہمیشہ مکمل پروسیسنگ سے گزریں گے، جبکہ غیر متعلقہ محرکات میں اکثر مکمل تجزیہ کرنے کے لیے کافی کم حد کا فقدان ہوتا ہے، جس کے نتیجے میں الفاظ کے بجائے صرف جسمانی خصوصیات کو یاد رکھا جاتا ہے۔ مزید برآں، تخفیف اور پھر اس کے بعد کی محرکات کی پروسیسنگ پروسیسنگ سسٹم پر موجودہ مطالبات کے مطابق ہوتی ہے۔ اکثر ایسا ہوتا ہے کہ غیر توجہ شدہ ان پٹ کو اچھی طرح سے پروسیس کرنے کے لیے کافی وسائل موجود نہیں ہوتے ہیں۔ شناخت کی حد شناخت کی حد کا عمل آسان ہے: ہر ممکنہ ان پٹ کے لیے، ایک فرد کے پاس اسے سمجھنے کے لیے ایک مخصوص حد یا "فعال کرنے کی مقدار" ہوتی ہے۔ یہ حد جتنی کم ہوگی، اتنی ہی آسانی سے اور ممکنہ طور پر کسی ان پٹ کو محسوس کیا جائے گا، یہاں تک کہ تخفیف سے گزرنے کے بعد بھی۔ تھریشولڈ افیکٹرز سیاق و سباق اور ابتدائی سیاق و سباق متعلقہ معلومات کی توقع پیدا کرکے محرکات کو پہچاننے کے لیے درکار حد کو کم کرنے میں کلیدی کردار ادا کرتے ہیں۔ سیاق و سباق پرائمنگ کے ایک طریقہ کار کے ذریعے کام کرتا ہے، جس میں متعلقہ معلومات لمحے کے لیے زیادہ مناسب اور قابل رسائی ہو جاتی ہیں-جو عمل میں پہچان کے لیے حد کو کم کرتی ہے۔ اس کی ایک مثال بیان "ریسیس بیل رنگ" میں دیکھی جا سکتی ہے، جہاں لفظ رنگ اور اس کے مترادفات اس سے پہلے والے الفاظ کی طرف سے سہولت فراہم کرنے کی وجہ سے کم حد کا تجربہ کریں گے۔ ساپیکش اہمیت وہ الفاظ جو ساپیکش اہمیت رکھتے ہیں (مثال کے طور پر، مدد، آگ) ان کے مقابلے میں کم حد ہوں گے جو نہیں رکھتے ہیں۔ انفرادی اہمیت کے حامل الفاظ، جیسے کہ آپ کا اپنا نام، مستقل طور پر کم حد پر ہوں گے اور تقریبا تمام حالات میں آگاہی میں آسکیں گے۔ دوسری طرف، کچھ الفاظ اپنے انفرادی معنی میں زیادہ متغیر ہوتے ہیں، اور سمجھنے کے لیے ان کے استعمال کی تعدد، سیاق و سباق، اور حاضر پیغام کے ساتھ تسلسل پر انحصار کرتے ہیں۔ تخفیف کی ڈگری بنیادی پیغام کے مواد کے سلسلے میں تخفیف کی ڈگری تبدیل ہو سکتی ہے ؛ غیر متزلزل پیغامات کے لیے بڑی مقدار میں تخفیف ہوتی ہے جس سے سننے والے شخص کو بہت کم فائدہ ہوتا ہے۔ غیر مربوط پیغامات کو سب سے زیادہ مقدار میں تخفیف حاصل ہوتی ہے کیونکہ وہ حاضر پیغام پر جو بھی مداخلت ظاہر کر سکتے ہیں وہ قابل فہم، یا اعزازی معلومات سے زیادہ نقصان دہ ہوگی۔ تخفیف کی سطح کا اس بات پر گہرا اثر پڑ سکتا ہے کہ آیا ان پٹ کو سمجھا جائے گا یا نہیں، اور توجہ کے مطالبات کے لحاظ سے متحرک طور پر مختلف ہو سکتا ہے۔ تجزیہ کاروں کا درجہ بندی تجزیہ کا درجہ بندی کا نظام زیادہ سے زیادہ معیشت میں سے ایک ہے: اہم، غیر متوقع، یا غیر توجہ شدہ محرکات کو سمجھنے کی صلاحیت کو آسان بناتے ہوئے، یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ وہ پیغامات جو کافی حد تک کم ہو چکے ہیں وہ تجزیہ کے ابتدائی مراحل سے زیادہ نہیں گزرتے ہیں، اور حسی پروسیسنگ کی صلاحیت پر زیادہ بوجھ کو روکتے ہیں۔ اگر توجہ کے مطالبات (اور اس کے بعد کے پروسیسنگ کے مطالبات) کم ہیں، تو مکمل درجہ بندی پروسیسنگ ہوتی ہے۔ اگر مطالبات زیادہ ہیں، تو تخفیف زیادہ جارحانہ ہو جاتی ہے، اور صرف غیر توجہ شدہ پیغام سے اہم یا متعلقہ معلومات پر کارروائی کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ درجہ بندی کے تجزیے کے عمل کی خصوصیت سیریل نوعیت کی ہوتی ہے، جس سے تجزیہ کردہ ہر لفظ یا ڈیٹا کے ٹکڑے کے لیے ایک منفرد نتیجہ حاصل ہوتا ہے۔ تخفیف شدہ معلومات تمام تجزیہ کاروں سے صرف اس صورت میں گزرتی ہے جب حد کو ان کے حق میں کم کر دیا گیا ہو، اگر نہیں، تو معلومات صرف اس حد تک گزرتی ہے جس حد تک اس کی اجازت ہوتی ہے۔ اعصابی نظام ترتیب وار ان پٹ کا تجزیہ کرتا ہے، جس کا آغاز عام جسمانی خصوصیات جیسے پچ اور بلند آواز سے ہوتا ہے، اس کے بعد الفاظ اور معنی کی شناخت ہوتی ہے (مثال کے طور پر، حرف، الفاظ، گرائمر اور سیمنٹکس)۔ درجہ بندی کا عمل بھی ایک لازمی مقصد کی تکمیل کرتا ہے اگر ان پٹ آواز، طول و عرض اور مقامی اشاروں کے لحاظ سے یکساں ہوں۔ اگر یہ تمام جسمانی خصوصیات پیغامات کے درمیان ایک جیسی ہوں، تو ان خصوصیات کی بنیاد پر ابتدائی سطح پر تخفیف مؤثر طریقے سے نہیں ہو سکتی۔ اس کے بجائے، الفاظ اور معنی کی شناخت کے دوران تخفیف واقع ہوگی، اور یہی وہ جگہ ہے جہاں معلومات کو سنبھالنے کی صلاحیت کم ہوسکتی ہے۔ بے توجہ کان کو پیغامات کے بعد ثبوت سایہ دار تجربات کے دوران، ٹریس مین ہر کان کو پروسیک محرکات کا ایک انوکھا سلسلہ پیش کرے گا۔ سایہ کے دوران کسی وقت، محرکات پھر مخالف سمت میں بدل جاتے تاکہ پہلے سایہ دار پیغام اب غیر حاضر کان کو پیش کیا جائے۔ شرکاء اکثر اپنی غلطی کا احساس کرنے سے پہلے غیر حاضر کان تک پیغام کو "فالو" کرتے، خاص طور پر اگر محرکات میں اعلی درجے کا تسلسل ہوتا۔ یہ "پیغام کی پیروی" اس بات کی وضاحت کرتا ہے کہ کس طرح غیر حاضر کان اب بھی غیر حاضر چینل سے کچھ حد تک معلومات نکال رہا ہے، اور براڈ بینٹ کے فلٹر ماڈل سے متصادم ہے جو شرکاء سے غیر حاضر چینل میں ہونے والی تبدیلی سے مکمل طور پر لاعلمی کی توقع کرے گا۔ پیغامات کے آغاز میں ہیرا پھیری ٹریسمین (1964) کے ذریعے کیے گئے تجربات کے ایک سلسلے میں، مواد میں ایک جیسے دو پیغامات چلائے جائیں گے، اور سایہ دار پیغام کے سلسلے میں غیر متعلقہ پیغام کے آغاز کے درمیان کا وقت مختلف ہوگا۔ شرکاء کو پیغام کے دوہرے ہونے کے بارے میں کبھی آگاہ نہیں کیا گیا، اور پیغامات کے درمیان وقت کے وقفے کو تبدیل کیا جائے گا جب تک کہ شرکاء مماثلت کے بارے میں تبصرہ نہ کریں۔ اگر غیر متعلقہ پیغام کو لیڈ کرنے کی اجازت دی گئی تو یہ پایا گیا کہ وقت کا وقفہ 1.4 سیکنڈ سے زیادہ نہیں ہو سکتا۔ خیال کیا جاتا تھا کہ یہ غیر متعلقہ پیغام کا نتیجہ ہے جس میں تخفیف ہوتی ہے اور جسمانی سطح سے آگے کوئی کارروائی نہیں ہوتی ہے۔ گہری پروسیسنگ کی اس کمی کی وجہ سے غیر متعلقہ پیغام کو سایہ دار پیغام سے موازنہ کرنے سے پہلے حسی اسٹور میں رکھنا ضروری ہے، جس سے یہ سڑنے کا خطرہ بن جاتا ہے۔ اس کے برعکس، جب سایہ دار پیغام آگے بڑھتا ہے، تو غیر متعلقہ پیغام اس سے پانچ سیکنڈ تک پیچھے رہ سکتا ہے اور شرکاء اب بھی مماثلت کو سمجھ سکتے ہیں۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ سایہ دار پیغام اتنی تیزی سے ختم نہیں ہو رہا ہے، اور اس کے ساتھ موافق ہے جو تخفیف نظریہ پیش گوئی کرے گا: سایہ دار پیغام کو کوئی تخفیف نہیں ملتی ہے، مکمل پروسیسنگ سے گزرتا ہے، اور پھر اسے ورکنگ میموری میں منتقل کر دیا جاتا ہے جہاں اسے حسی اسٹور میں غیر حاضر پیغام کے مقابلے میں نسبتا طویل مدت تک رکھا جا سکتا ہے۔ اس طریقہ کار میں تغیرات میں مختلف آوازوں میں بولی جانے والی ایک جیسی آوازوں کا استعمال کرنا شامل ہے (مثال کے طور پر، جنس)، یا اس میں ہیرا پھیری کرنا کہ آیا پیغام غیر الفاظ پر مشتمل تھا تاکہ معنی نکالنے کے قابل نہ ہونے کے اثر کی جانچ پڑتال کی جا سکے۔ تمام معاملات میں، تخفیف کے نظریہ کے لیے حمایت پائی گئی۔ دو لسانی سایہ دار دو لسانی طلباء کو یہ تسلیم کرتے ہوئے پایا گیا کہ غیر حاضر چینل کو پیش کیا گیا پیغام وہی تھا جس میں شرکت کی جا رہی تھی، یہاں تک کہ جب اسے کسی مختلف زبان میں پیش کیا جائے۔ یہ شرکاء کو انگریزی میں پیش کردہ پیغام کا سایہ دے کر، اسی پیغام کو فرانسیسی میں غیر حاضر کان پر چلا کر حاصل کیا گیا۔ ایک بار پھر، یہ صرف جسمانی خصوصیات کے اوپر اور اس سے آگے اسپیچ سگنل سے بامعنی معلومات کے اخراج کو ظاہر کرتا ہے۔ برقی شاک اور غیر توجہ شدہ الفاظ کورٹین اور ڈن (1974) نے برقی شاک کو ہدف الفاظ کے ساتھ جوڑا۔ برقی جھٹکے بہت کم شدت پر پیش کیے گئے، اتنے کم کہ شرکاء کو معلوم نہیں تھا کہ جھٹکا کب لگا۔ یہ پایا گیا کہ اگر یہ الفاظ بعد میں صدمے کی عدم موجودگی میں پیش کیے جاتے ہیں، تو شرکاء غیر حاضر کان میں کھیلے جانے پر بھی خود بخود گالوینک سکن رسپانس (جی ایس آر) کے ساتھ جواب دیں گے۔ مزید برآں، جی ایس آر کو غیر توجہ شدہ ہدف الفاظ کے مترادفات کو عام کرنے کے لیے پایا گیا، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ ورڈ پروسیسنگ براڈ بینٹ کے ماڈل کی پیش گوئی سے کہیں زیادہ گہری سطح پر ہو رہی تھی۔ غیر متعلقہ محرکات وان وورہیس اور ہلیارڈ (1977) کی واقعہ سے متعلق صلاحیتوں نے بصری محرکات کی واقعہ سے متعلق صلاحیتوں (ای آر پیز) کا مشاہدہ کرنے کے لیے ای ای جی کا استعمال کیا۔ شرکاء سے کہا گیا کہ وہ پیش کردہ مخصوص محرکات میں شرکت کریں یا انہیں نظر انداز کریں۔ نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ بصری محرکات میں شرکت کرتے وقت، غیر توجہ شدہ محرکات کے مقابلے میں حاضر محرکات کے لیے آکسیپیٹل سائٹس پر وولٹیج کے اتار چڑھاؤ کی مقدار زیادہ تھی۔ وولٹیج ماڈیولیشنز کا مشاہدہ 100 میٹر کے محرکات کے آغاز کے بعد کیا گیا، جو غیر متعلقہ ان پٹ کی تخفیف سے پیش گوئی کی جائے گی۔ دماغ کی سرگرمی پر توجہ کی طلب کے اثرات ایف ایم آر آئی کے ایک مطالعے میں جس میں یہ جانچ کی گئی کہ آیا معنی غیر توجہ شدہ الفاظ سے اخذ کیے گئے ہیں، یا کیا معنی کے اخراج سے بیک وقت توجہ ہٹانے والے محرکات پیش کرنے سے بچا جا سکتا ہے۔ یہ پایا گیا کہ جب مسابقتی محرکات کافی توجہ کی طلب پیدا کرتے ہیں، تو غیر توجہ شدہ الفاظ کے جواب میں دماغ کی کوئی سرگرمی نہیں دیکھی گئی، یہاں تک کہ جب براہ راست اس پر طے کیا گیا ہو۔ یہ نتائج انتخاب کے تخفیف کے انداز کی پیش گوئی کے مطابق ہیں اور کلاسیکی دیر سے انتخاب کے نظریہ کے برعکس چلتے ہیں۔ مسابقتی نظریات 1963 میں، ڈوئچ اینڈ ڈوئچ نے ایک دیر سے سلیکشن ماڈل پیش کیا کہ انتخابی توجہ کس طرح کام کرتی ہے۔ انہوں نے تجویز پیش کی کہ تمام محرکات کو مکمل طور پر پروسیس کیا جائے، جس میں اہم فرق انفارمیشن پروسیسنگ روٹین میں بعد میں رکھا گیا فلٹر ہے، جو ورکنگ میموری میں داخل ہونے سے ٹھیک پہلے ہے۔ دیر سے انتخاب کا عمل سمجھا جاتا ہے کہ کسی پیغام کی بامعنی خصوصیات پر چلتا ہے، میموری سے ان پٹ اور اس کے بعد کی آگاہی کو روکتا ہے اگر ان کے پاس مطلوبہ مواد نہ ہو۔ اس ماڈل کے مطابق، غیر توجہ شدہ محرکات کے بارے میں گراوٹ کا شعور ورکنگ میموری میں انکار اور اس کے ردعمل کی کنٹرول شدہ نسل سے آیا۔ ڈوئش اینڈ ڈوئش ماڈل کو بعد میں نارمن نے 1968 میں نظر ثانی کی، جس نے مزید کہا کہ ان پٹ کی طاقت بھی اس کے انتخاب کے لیے ایک اہم عنصر تھی۔ اصل ڈوئش اینڈ ڈوئش ماڈل کے ساتھ ساتھ نظر ثانی شدہ ڈوئش-نارمن سلیکشن ماڈل دونوں پر تنقید یہ ہے کہ تمام محرکات، بشمول غیر متعلقہ سمجھے جانے والے، پر مکمل طور پر کارروائی کی جاتی ہے۔ جب ٹریسمین کے تخفیف ماڈل کے برعکس ہوتا ہے، تو دیر سے انتخاب کا نقطہ نظر ورکنگ میموری میں داخلے کے انتخاب سے پہلے تمام معلومات کی مکمل پروسیسنگ کے ساتھ فضول معلوم ہوتا ہے۔ حوالہ جات توجہ بھی دیکھیں