2016年4月1日
研究人员采用词汇判断任务和命名任务,通过比较这两项任务之间的频率效应,来探讨汉字/词汇识别等重要课题。本文通过两个示例实验介绍这一方法,并详细阐述其背后的逻辑。
本实验的总体目标是通过结合词汇判断任务和命名任务,探究汉字与词语的频率效应。该方法有助于回答心理语言学领域的关键问题,例如汉字识别过程中语音提取的发生时机。该方法的主要优势在于,研究人员现在可以通过比较两项任务的结果,获得关于汉字或词语识别更为完整且精确的认识。
该方法的可视化演示至关重要,因为汉字结构复杂,伪字符的构建难以掌握。实验前,需招募足够数量的惯用右手、视力正常或矫正至正常的母语为中文的受试者,性别比例均衡,且能熟练使用普通话进行听、说、读、写。需注意,他们不会同时进行实验。
设计任务时,从汉字数据库中选取180个汉字。其中包含90个高频汉字(出现频率超过每百万字100次)和90个低频汉字(出现频率为每百万字1至15次)。确保这些汉字涵盖三种规则类型:规则型,即形声字的声旁与整个汉字发音相同;不规则型,即声旁与汉字发音存在差异;非形声字型,即无法被定义为形声字的汉字。
接下来,将每个汉字分为以下六个类别之一:一、高频规则字;二、高频不规则字;三、高频非表音字;四、低频规则字;五、低频不规则字;六、低频非表音字。使用轮廓字体设计程序,保留汉字的右偏旁,并将左偏旁替换为另一个偏旁,从而构造出180个伪汉字。确保汉字与伪汉字之间的笔画数无显著差异。
为此,请启动轮廓字体标准程序。当对话框出现时,单击“确定”按钮,开始程序以构建伪字符。在菜单中单击“参考”,调出参考面板,并选择合适的字体。
在黑色框中输入一个真实汉字,然后点击“确定”按钮,屏幕将并排显示两个面板。在右侧面板中,使用自由选择按钮,用圆形圈选该真实汉字的左偏旁。将该左偏旁移动到左侧面板,以构成伪汉字的左偏旁。
接下来,点击参考项,并采用类似步骤选择另一个真实汉字的右偏旁。将该真实汉字的右偏旁移至左侧面板。然后,将这两个偏旁组合在一起,形成完整的伪汉字。
确保这两个部件的组合在词典中无意义。使用标准实验软件,根据软件协议编写实验程序,设置词汇判断任务(LDT)。确保50%的刺激材料为真实汉字(需做出“是”反应),其余为伪汉字(需做出“否”反应)。
要求参与者判断屏幕上出现的书面刺激是否为真实汉字。指导他们通过按相应的键(“是”或“否”)尽可能准确且快速地做出反应。提醒参与者使用右手进行按键反应。
请注意,屏幕上的指示应使用目标语言。本视频中的英文指示仅用于演示,在实际情况下,这些指示将以中文呈现。实验开始前需进行包含12次试验的练习阶段。
每次试验开始时,在屏幕中央显示一个十字,作为注视点,持续 500 毫秒,同时伴随一个持续 200 毫秒的 100 赫兹警告音。随后,显示空白屏幕 500 毫秒。接着,在屏幕上呈现目标字符,直至计算机检测到受试者的按键反应为止。
将试次间隔设置为 1,000 毫秒,并从目标字符出现开始测量至按键反应发生为止的反应时间。对于命名任务,使用标准实验软件,按照软件协议编程设计实验。确保所有刺激均为真实汉字。
要求参与者朗读屏幕上显示的汉字。指导他们尽可能准确且快速地进行口头回应,只有当参与者以唯一正确的发音读出时,才将其口头回应判断为正确。使用带有声音激活电路的麦克风来检测参与者的口头回应。
与LDT实验相同,每次试验开始时,在屏幕中央显示一个十字,作为注视点,持续500毫秒,同时伴随一个持续200毫秒的100赫兹警告音。随后,显示500毫秒的空白屏幕,接着在屏幕上呈现目标字符。记录参与者反应的反应时间和准确率。
本实验方案通过比较词汇判断任务与命名任务中的频率效应,探究汉字识别过程。参与者对高频汉字的反应更快且更准确,此现象称为频率效应。此外,在命名任务中还观察到规则性效应,表明参与者对低频不规则汉字及非表音汉字的反应更慢。
一旦掌握,该技术若操作得当,大约可在七分钟内完成。在实施该过程时,研究人员需注意招募足够数量的参与者,并选择适当的刺激材料。在完成该步骤后,还可采用其他方法(如功能性磁共振成像,fMRI)来回答进一步的问题,例如哪些神经相关因素与相关的认知过程有关?
随着这一发展,该技术为实验心理学和认知心理学领域的研究者探索心理语言学课题(如前词汇语音学的存在性及汉字识别)铺平了道路。观看本视频后,您应能充分理解如何通过比较词汇判断任务和命名任务的结果,阐明语音学在汉字识别中的作用。
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本文通过词汇判断任务和命名任务,研究汉字与词语的频率效应。通过比较这两种任务的结果,研究人员旨在深入了解汉字和词语识别过程中涉及的心理语言学机制。
这种心理语言学方法通过对比词汇判断任务和命名任务的表现,实现对词汇通达机制的比较分析。对于生物制药研发而言,此类对比性任务设计可通过揭示认知通路参与程度的差异,支持靶点验证。该方法为通过并行的行为读数降低分子靶点功能假设的风险提供了框架。
该方法适用于从假设生成到先导物识别的整个发现过程,可在开展资源密集型筛选实验之前,为目标结合提供正交验证。