Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

Çince Sözcük Kararı ve İsimlendirme Görevler Arası Frekans Etkisi karşılaştırılması

Published: April 1, 2016 doi: 10.3791/53815
Automatic Translation
*1, *1, *2, 1
1Department of Psychology, National Taiwan University, 2Neurobiology and Cognitive Science Center, National Taiwan University
* These authors contributed equally

Introduction

okuma deneyimi olarak, bir kelimenin yüksek oluşumu psikodilbilimsel alanda frekans etkisi olarak bilinir o tespit edilecek hızını artırır. Psikofiziksel araştırma kelime sıklığı değişken kurgulama, insanların ortak kelimeleri 1,2 tanıma alt eşik gözlendi. 1970'lerin sonlarında, kelime sıklığı yaygın kelime kimlik 3,4 etkileyen en önemli değişkenlerden biri olarak kabul edilmiştir. Kelime sıklığı odaklanmak ve ilgili diğer değişkenleri içeren, kelime tanıma açıklayan en teoriler inşa edilmiş ve 5-9 yayıldı olmuştu. o bir görev etkin bir kelime tanıma sürecini yakalayabilir iddia edilmektedir Dolayısıyla, eğer kelime sıklığı değişikliklerine karşı duyarlı olmalıdır. Yazılı kelime tanıma Literatürde, hem sözcük karar görevi (LDT) ve adlandırma görevleri bu kriteri karşılayan ve araştırmacılar genellikle underlyi araştırmak için bunlardan birini seçtitanıma ng mekanizması.

farklı dillerde kelime tanıma konusunda araştırma arasında, LDT ve adlandırma görev okuma zihinsel süreçleri anlamak için tepki zamanı önlemler klasik deneysel yöntemler olmuştur. LDT, araştırmacılar yazılı uyaran bir kelime olup olmadığı hakkında katılımcının karar verme zamanı ölçmek. adlandırma görev için olduğu gibi, araştırmacılar, yüksek sesle yazılı kelime konuşmak için katılımcı için ne kadar sürdüğünü ölçer. Ancak, iki görevlerden herhangi birini kendi görev taleplerini ve sınırlamaları vardır. LDT kelime ve non-kelime / pseudo-kelime ve katılımcı bir karar verme süreci arasında bir ayrım sürecini içerir. adlandırma görev uyaranlara telaffuz katılımcıyı gerektirir ve fonolojik bilgi görev şartı yerine getirmek için kullanılmalıdır.

Bir önceki araştırmalarda iki görevlerin sonuçları komut dosyaları çeşitli farklı frekans efektleri gösterdi.Alfabetik sistemlerde, LDT adlandırma görev 3 daha büyük bir frekans etkisi gösterdi. Balota ve Chumbley (1984), görüşleri alt frekans kelime olmayan kelime / sözde-kelime ile benzer imla var. Böylece, katılımcıların büyük olasılıkla LDT frekans etkisi abartır doğru cevabı, yapmak imla benzerlikler ayırt etmek için daha uzun sürer. uyaranlar sığ Yazım dillerden özellikle adlandırma görevi, içinde, katılımcılar bir yanıt yapmak için imla-to-fonoloji (OP) dönüşüm kurallarını kullanarak sözcüğü telaffuz olsa onlar gerçekten tanımlamak önce. Bu adlandırma talep alfabetik dilde tanıma imkanı öncesi sözlü fonoloji delil olarak alınmıştır. Böyle bir isimlendirme stratejisi frekans etkisi 10 zayıflatmak için ileri sürülmektedir. kelime sıklığı manipülasyon duyarlı yansımaları hem görevler görülebilir, ancak toplamı, LDT ve adlandırma görev yönün ele geçirebilirkira aşamaları ve tanıma sürecinin özellikleri. daha kesin ve tam bir görünüm elde etmek için, doğru yolu ise iki görevi benimseyen ve bunların sonuçlarının modellerini karşılaştırarak olduğunu.

alfabetik dillerden farklı, Çin derin imla özelliği vardır ve kelime yanı sıra karakter kavramını içerir. Genel olarak, bir Çince kelime (örneğin., jiaren Jia Ren, aile üyesi) "(iki karakter tarafından oluşur jia "Jia, aile;" ren Bir kelime tanımlanır Önce ", REN, kişi)., Kelimenin içindeki karakterlerin tanınması süreci 11 bitmiş olmalıdır. Eşsiz psikodilbilimsel özellikleri ışığında, Çince bir karakter veya kelime tanıma işlemi oldukça farklı fralfabetik sistemlerde kelime tanıma om. Çalışmalar LDT ve Çince frekans etkisini araştırmak için aynı deneyde adlandırma görevi birleştirirseniz, ilginç âyetlerini, gösterilebilir, örneğin., Görsel karakter / kelime tanıma ile ilgili fonolojik aktivasyonu. Çince karakterler işleme, adlandırma görevin kullanımı sonrası sözlü fonoloji 12, 13 varlığını ima LDT, daha büyük bir frekans etkisini gösterir. Çinli iki karakter kelimelere uyaranları geçiş, bir ters desen oluşur. Daha geniş bir frekans etkisi öncesi sözlü fonoloji varlığını düşündüren, adlandırma daha LDT bulunur. Bütün kelime 11, 14 tanımlanır önce katılımcı, bileşen karakterlerin fonolojik bilgilere göre sözlü tepki üretir. Ayrıca, uyaranlara karakter düzenlilik manipüle sonra sonuçlar değerli fonolojik işleme hakkında bilgi ve yardım araştırmacı ortaya çıkarabilirs fonoloji alma oluştuğunda ilgili çıkarımlarda bulunabilecek. Aşağıdaki deneyler araştırmacılar LDT ve altta yatan mantığı detaylandırmak üzere Çince karakterler ve kelime sıklığı etkisini araştırmak için adlandırma görevi kombine gösterdi.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Tüm denekler deneysel protokollerin uygulanmasından önce bilgilendirilmiş yazılı onayını vermek zorundadır. Tüm işlemler, onam formları, ve deneysel protokol Ulusal Tayvan Üniversitesi Araştırma Etik Kurulu tarafından kabul edildi.

1. Sözcük Kararı arasındaki Frekans Etkisinin Karşılaştırılması ve Çin Karakter Tanıma Görevler adlandırma (Deney 1)

  1. Katılımcılar işe
    1. LDT ve adlandırma görevi hem katılmak için Ulusal Tayvan Üniversitesi 40-4 öğrenciler işe. Katılımcılar, normal veya düzeltilmiş-to-Normal görme ve dinleme akıcı konuşma, okuma ve yazma Mandarin ile yerli Çin hoparlörler olmalıdır. Hepsi sağ elini idi.
  2. malzemeler
    1. Wu ve Liu (1987) Çince karakter veritabanından 180 karakter toplam seçin. 90 yüksek frekanslı karakterleri ve 90 düşük frekanslı karakter kullanın. Wu ve Liu göre (1987), yüksek frekanslı bir karakter meydana 100'den ile tanımlanır, ve düşük frekanslı bir milyon veri tabanında bulunan bir toplam frekans arasında, 1 ile 15 arasında bir oluşum ile tanımlanır. Koşulları arasında seçilen malzemelerin önemli sözcük özelliklerini (frekans, vuruş sayısı ve / veya diğer özellikler, vb.) Dengeleyin.
    2. fonetik radikal ve karakter fonoloji dayanarak, karakterler üç düzenlilik türlerini içeren emin olun: Düzenli, hangi fonetik radikal ve karakter payı aynı telaffuz (zil görmezden); düzensiz, içinde kendi telaffuzlarını arasında farklılıklar vardır; ve non-plak, burada karakter Phonogram olarak tanımlanamaz.
    3. ((1) yüksek frekanslı, düzenli, örneğin, altı kategoriden birine her karakter sınıflandırır. bao Bao, vatandaşı) (2) yüksek frekanslı, düzensiz (örn.,bing Örneğin, Bing buz) (3) yüksek frekanslı olmayan fonogram ( duan Duan, bölüm) (4) düşük frekanslı, düzenli (örn., yasak , BAN,) yanılmak (5) düşük frekanslı, düzensiz (örn., fei FEI, bir prensin karısı) (6) düşük frekanslı, sivil fonogram (örn., düet ), DUO, tembel. Her kategori 30 karakter içeriyor.
    4. (Windows işletim sistemi yerleşik) TrueType kullanarak, başka bir sol radikal karakterlerin sağ radikal tutmak ve değişen 180 sahte karakterleri oluşturmak. karakterleri ve sözde karakterler arasında vuruş sayıları açısından anlamlı bir fark olmadığından emin olun.
      1. TrueType programını başlatın. WhBir iletişim kutusu görüntülenir tr, Tamam düğmesini tıklayın ve sözde karakterleri oluşturmak için programını başlatın. Menüde Windows Reference tıklayın, ardından bir referans paneli göstermek ve uygun bir yazı seçecektir.
      2. Girdi bir gerçek panelin boş kutuya karakter ve Tamam düğmesine tıklayın. Iki panel ekranda yan yana görünür. karakterleri inşa sağ panelinde, bir daire ile bu gerçek karakterinin sol radikal seçmek için Ücretsiz Seçim düğmesinin aracını kullanın. karakterleri inşa sol panelinde soldan radikal hareket ettirin. Sonra sahte-karakter sol kökü yapılmıştır.
      3. Yine menüde Windows Referans tıklatın ve bir başka gerçek karakterin sağ radikal seçmek için benzer prosedürler benimsenmesi. karakterleri inşa sol panele sağ radikal hareket ettirin. birlikte iki radikalleri koyun ve emin bu iki radikallerin kombinasyonu sözlüğü anlamsız olduğundan emin olun. Bir sözde karakter inşa edilmiştir. Ttavuk bilgisayarda sahte karakterini kaydedin.
    5. düzenlilik tarafından denek içi faktöryel tasarım (düzenli, düzensiz ve non-fonogram) (yüksek, düşük) bir frekans benimseyin. Bir arası konu değişken olarak görev türünü ayarlayın.
    6. tüm öğeleri Rastgele.
  3. LDT
    1. Yazılım protokollerine göre deney program, örneğin e-Prime gibi standart bir deney yazılımı kullanın.
    2. uyaranların% 50 "Evet yanıtı" ve diğerleri için karakterler "Hiçbir tepki" için sözde karakterler olduğundan emin olun.
    3. Ekranda görünen yazılı uyaran gerçek bir karakter olup olmadığını yargılamak için isteyin. bir "Evet yanıtı" için, diğeri "Hayır yanıt" için, iki tuşlarından birine basarak kadar doğru ve mümkün olduğunca çabuk cevap isteyin. yanıtları yaparken sağ elini kullanmak için tüm katılımcılara hatırlatın.
    4. gibi her deneme başlayınterisk 500 milisaniye boyunca ortaya boş bir ekran ve ardından 200 ms için 100 Hz uyarı tonu eşliğinde 500 msn için ekranın ortasındaki, bir sabitleme noktası belirtmek için.
    5. Bilgisayar katılımcının anahtar inme tespit kadar yıldız işareti sonra, bir 70 cm görüş mesafesinden yaklaşık 2 derecelik bir görsel yay ulaşan bir hedef karakteri, göstermek ve hedef karakter başlangıcından tepki süresi (RT) ölçmek kadar tuş basma tepkisi yapılır.
    6. bir deneme ve 1000 milisaniye boyunca boş bir ekran ile bir sonraki arasındaki zaman aralığını ayarlayın. bilgisayar klavye tuşuna basarak LDT katılımcıların yanıtlarının RT ve doğruluk oranını kaydeder.
    7. Bilgisayar ekranında yazılı olarak ve sözlü hem de tüm öğretim sağlamak ve katılımcıların bireysel görevi yürüttü.
      NOT: exemplar deneyde 1, görev geribildirim 20 denemeler sahip bir uygulama oturumu dahil. Deney sessio sırasından, katılımcılar bir dinlenme her 36 denemeler vardı. tamamlamak için 30 dakika - Uygulamada bir de dahil olmak üzere tipik bir oturumda Bir katılımcıyı 25 alacaktır.

2. Çin Kelime Tanıma'da Sözcük Kararı ile İsimlendirme Görevler arasında Frekans Etkisinin Karşılaştırılması (Deney 2)

  1. Katılımcılar işe
    1. LDT ve adlandırma görevi hem katılmak için Ulusal Tayvan Üniversitesi 30-6 öğrenciler işe. işe alım kriteri Protokolde 1 ile aynıdır.
  2. malzemeler
    1. Bunların yarısı gerçek kelime ve diğer yarısı sahte sözler olduğu 288 iki karakterli kelimeler, toplam seçin. Wu ve Liu (1987) 'a göre, yüksek frekanslı kelime koşulları karşısında seçilmiş malzemelerin oluşumu fazla 50 Denge önemli sözcük özellikleri (frekans ve / veya diğer özellikler, vb.) Ile tanımlanır.
    2. fonetik bir radikal fonolojisi dayalıd karakter, kelimelerin içinde önde gelen karakter, üç düzenlilik tiplerini içerir emin olun: Düzenli, hangi fonetik radikal ve karakter payı aynı telaffuz (zil görmezden); düzensiz, içinde kendi telaffuzlarını arasında farklılıklar vardır; ve non-plak, burada karakter Phonogram olarak tanımlanamaz.
    3. Düzenlilik türleri arasında frekans gerçek kelimelerin içinde önde gelen karakter kontrol ve emin olun sözde kelimelerin içinde önde gelen karakterler (yani örneğin., xianque Xian què) gerçek bir deyişle farklıdır.
    4. düzenlilik tarafından denek içi faktöryel tasarım (düzenli, düzensiz ve non-fonogram) (yüksek, düşük) bir frekans benimseyin.
    5. Altı kategoriden birine her kelimeyi sınıflandırır. (1) yüksek frekanslı, düzenli lider karakter (örneğin, Buzhi bzhi ù) düzenlemek (2) yüksek frekanslı, düzensiz lider karakteri (örn., Hint inciri , Yǎn BAN) rol oynarlar (3) yüksek frekanslı olmayan fonogram karakterini lider (örn., Boshi , Bo Shi doktor) (4) düşük frekanslı, düzenli lider karakteri (örn., Buju , BU Ju, dağıtım) (5) düşük frekanslı, düzensiz lider karakteri (örn., banxiang Xiang BAN, kılık aktör) (6) düşük frekanslı olmayan fonogram karakterini lider (örn., boxue , Bo xue, eruditely).
    6. iki blok halinde bütün uyaranları atama ve her bir blok bir görev türüne karşılık olun. t arasındaki blokların sırasını dengeleyebilmekO katılımcılar.
    7. Her bloğun içindeki tüm denemeler Rastgele.
  3. LDT
    1. Yazılım protokollerine göre deney program, örneğin e-Prime gibi standart bir deney yazılımı kullanın.
    2. uyaranların% 50 "Evet yanıtı" ve diğerleri için kelime "Hayır yanıt" için sözde sözler olduğundan emin olun.
    3. Ekranda görünen yazılı uyaran gerçek bir sözcük olup olmadığını yargılamak için isteyin. bir "Evet yanıtı" için, diğeri "Hayır yanıt" için, iki tuşlarından birine basarak kadar doğru ve mümkün olduğunca çabuk cevap isteyin. yanıtları yaparken sağ elini kullanmak için tüm katılımcılara hatırlatın.
    4. Ekranda uyaran yerine bir karakter veya sahte-karakter bir kelime ya da sözde kelime dışında, Deney 1 ile aynı şartları ve düzenlemeleri ayarlayın.
    5. Bilgisayar Scre yazılı biçimde hem tüm öğretim sağlamaktr ve sözlü ve katılımcılar ayrı ayrı görevi yürüttü.
  4. Adlandırma Görev
    1. Yazılım protokollerine göre deney program, örneğin e-Prime gibi standart bir deney yazılımı kullanın.
    2. uyaranların% 50 "Evet yanıtı" ve diğerleri için kelime "Hayır yanıt" için sözde sözler olduğundan emin olun.
    3. Ekranda yazılı kelime veya sözde kelimeleri telaffuz isteyin. kadar doğru ve kısa sürede bir yanıt yapmak için onları bilgilendirin.
    4. Ekranda uyaran yerine bir karakter veya sahte-karakter bir kelime ya da sözde kelime dışında, Deney 1 ile aynı şartları ve düzenlemeleri ayarlayın.
    5. Bilgisayar ekranında yazılı olarak ve sözlü hem de tüm öğretim sağlamak ve katılımcıların bireysel görevi yürüttü.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

frekans etkisi her iki görevler sağlam olduğu gözlenmiştir, delil olan yüksek frekanslı karakterler için RT anlamlı olarak kısaydı. Daha da önemlisi, görev etkileşimi ile bir frekans bulundu. Post-hoc karşılaştırmaları alfabetik sistemlerde çalışmalar ile elde edilen sonuçlardan farklı olarak LDT, daha adlandırma görevi büyük bir frekans etkisi gösterdi.

Ayrıca, frekans etkileşimi ile bir düzenlilik RTS ve hata yüzdeleri bulunmuştur. Bir düzenlilik etkisi adlandırma görev düşük frekanslı karakterleri için gözlenmiştir. düşük frekanslı düzensiz fonogram ve düşük frekanslı olmayan fonogramlara karşılaştırıldığında katılımcılar düşük frekanslı normal fonogramlara için önemli ölçüde daha hızlı ve daha doğru bir ağızdan yanıt yapılmıştır.

Deney 1 sonuçları Tablo 1 de gösterilmiştirnd Şekil 1.

tablo 1
Tablo 1: Deney 1 Sonuçları, iki Görevler Frekans ve düzenliliği bir işlev olarak (msn'de) RTS ve (parantez içinde) Hata oranlarının ortalamaları.

Şekil 1
Şekil Deney 1 1. Sonuçları, iki Görevler Frekans ve düzenliliği bir işlev olarak (msn'de) RTS ortalamaları.

Katılımcılar yüksek frekanslı karakterler, yani frekans etkisi daha hızlı ve doğru yapıldı. adlandırma görevi LDT daha büyük bir frekans etki göstermiştir. adlandırma görevi, bir düzenlilik etkisi katılımcıların düşük frekanslı düzensiz karakterler ve non-fonogramlara yavaş cevap belirtti hangi gözlendi.

Deney 2'nin sonuçları Tablo 2 ve Şekil 2'de gösterilmiştir.

Tablo 2
Tablo 2: Deney 2'nin sonuçları, iki Görevler Word Frekans ve Öncü Karakter düzenliliği bir işlev olarak (msn olarak) RTS ve (parantez içinde) Hata Oranları ortalamaları.

şekil 2
Şekil Deney 2'nin 2. Sonuçlar, iki Görevler Word Frekans ve Öncü Karakter düzenliliği bir işlev olarak (msn'de) RTS ortalamaları.

Katılımcılar yüksek frekanslı bir deyişle, yani., Frekans etkisi daha hızlı ve doğru yapıldı. LDT adlandırma görev daha büyük bir frekans etkisi gösterdi. LDT veya adlandırma görevi gözlenen anlamlı düzenlilik etkisi vardı.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Bu çalışma iki görevler arasında frekans etkileri farklılıklar, önceden sözlü ve post-sözlü fonoloji olarak tanınmasına ilişkin ses bilgisi rolünü aydınlatmak için yardımcı olabilir göstermektedir. Çince karakter tanıma (Deney 1) 'de, fonoloji süreci LDT daha adlandırma görevi büyük bir frekans etkisi ile post-sözlü olabilir. Bu bulgu alfabetik dilde rapor sonuçlarından farklıdır. Çince kelime tanıma (Deney 2) 'de, adlandırma görevi daha küçük bir frekans etkisi adlandırma sırasında alt sözcük karakter işlemine ilişkindir fonolojisi,-sözcüksel önceden bağlı olabilir.

Adlandırma görev İngilizce 12 sözcük erişim öncesi alt sözlü fonolojik işlemini içeriyorsa görsel kelime tanıma, katılımcılar frekansı ile modüle olmaz imla-to-fonoloji dönüşüm kurallarını kullanarak ve böylece bu benimseyerek bir kelimeyi telaffuz olabilir Strateji SAPTAMALAR seyreltebileceğiFrekans etkisi iyon. beklenen sonuçları LDT ile karşılaştırıldığında adlandırma görevi daha küçük bir frekans etkisi olmalıdır.

Ancak, Çince durum böyle değildir. LDT ile karşılaştırıldığında Deney 1 sonuçları adlandırma görevi büyük bir frekans etkisi gösterdi. Olası bir çıkarım öncesi sözlü fonoloji Çince oluşabilir olmasıdır. Çinli bir karakterin fonolojisi alınıyor sözcük tanımlama işleminden sonra oluşabilir. Diğer bir deyişle, zihinsel sözlüğü karakterini tanımak sonra, onun doğru telaffuz elde edebilirsiniz. Bu nedenle, LDT ile karşılaştırarak, yüksek ve düşük frekanslı karakterler arasında frekans farkı Çince adlandırma görevi büyük frekans etkisi için hesap verebilir tanıma fonoloji rolü, ışık tutacağını.

adlandırma işlem ses bilgisi görevi talep nedeniyle, bir düzen etkisi düşük frekanslı karakterler için gözlenmiştir. iştigal olarakDüzenli karakterler ile kırmızı, düşük frekanslı düzensiz karakterler ve non-fonogramlara yavaş tepkiler adlandırma daha büyük frekans etkisi açıklayabilir uzun RTS, neden olabilir. Bunun aksine, LDT gözlenen herhangi bir düzenlilik etkisi yoktu. Birlikte ele alındığında, sözcüksel erişim süreci adlandırma görevi tamamladı zihinsel sözlüğü erişim sonra oluşabilecek herhangi bir ön-sözcük fonolojik işleme ve fonoloji alınmasını içerebilir.

iki karakter kombinasyonu dil ifadesinde kullanılabilir dolayısıyla mantıklı ve sınama uyarıcılar olarak, bu gerçek bir kelime olarak tanımlanmıştır. kombinasyon anlamı yoktur ve buna karşılık gelen sözcük temsil yoksa tersine, bu sözde bir kelimedir. kelimeleri tanıma şekilde LDT ve adlandırma görevi arasında farklıdır. LDT ekranda iki karakter kelime gerçek bir kelime ya da bir sözde bir olup olmadığına karar verirken bir katılımcıyı gerektirir. katılımcı woulonlar doğru bir yargılama yapabilir önce iki karakter ve kelime içindeki kombinasyonu tanımak gerekir d. Ancak, adlandırma görev kelimesini telaffuz katılımcıyı gerektirir. katılımcı bir kelimenin içinde lider karakteri telaffuz başlar kısa sürede ses anahtar devreye girer ve adlandırma gecikme kaydedilir. Sonuç olarak, katılımcı tüm kelimenin tam tanımadan lider karakter çok karakterli kelime adlandırma başlatmak mümkün olması mümkündür.

Çince kelime tanıma, frekans etkisi hem görevleri kelime tanıma sürecini yakalamak olabilir düşündüren, LDT ve adlandırma görevleri hem de bulundu. adlandırma görevi karşılaştırıldığında, LDT daha büyük frekans etkisi daha eksiksiz bir sözcük erişim ima etti. adlandırma görev frekans etkisi olası bir alt-kelime karakter telaffuz işlemiyle sulandırıldı. adlandırma görevi gözlenen küçük frekans etkisi açıklayabilecek olabilird şöyle. Nedeniyle görev talepleri, katılımcı sözlü tepki tüm kelimeyi tanımlamak önce lider karakterine göre başlayarak yapmak başlayabilir. adlandırma görev süreç uyaranlar olarak İngilizce sözcükleri kullanarak benzerdir. Sözlük tahrik süreci ve karakter adlandırma süreci: iki süreçleri içerebilir Çinli bir kelime adlandırma, başvuru için çift yol karışık bir model 9 alarak. İkinci süreç Çince kelime tanıma bir ölçüde frekans etkisini azaltabilir.

Ayrıca, LDT ile karşılaştırıldığında, daha yüksek doğruluk adlandırma görev düşük frekanslı kelimeleri bulundu. ayrıca bu bulgu, bir Çinli kelime telaffuz mutlaka sözcük erişim sürecine güvenmek olmayabilir desteklemektedir. katılımcı sadece görev şartı yerine getirmek için bütün iki karakter kelimesini tanımlamadan karakterleri telaffuz olabilir.

protokolü içinde kritik adımlar aliyorYeterli katılımcılar ve uygun uyaranlara seçilmesi. Frekans etkilerini karşılaştırmak amacıyla, görevleri tipi arası konu değişkenler ve olası boşa ortadan kaldırmak için, katılımcıların önemli miktarda ihtiyaç vardır olacaktır. Araştırmacılar dikkatlice Örneğin, okuma yazma yeteneği tanınan karakterler, eğitim durumu miktarının, görevleri performansını etkileyebilecek katılımcıların özellikleri için kontrol edilmelidir. Ayrıca, uygun uyaranlara seçmek için, araştırmacılar karakter veya kelime anahtar değişkenleri (örneğin., Olay sıklığı) işlemek ve boşa (örneğin, vuruş sayısı, radikallerin pozisyonları, karakter / kelime yapısı) azaltmak için diğer alakasız değişkenleri kontrol etmek gerekir sıkı bir yoldur. mümkün olduğunca her durumda olduğu gibi birçok uyaranlara arayan, bu kuralları aşağıdaki yüksek deneylerin iç geçerliliğini artıracak, tavsiye edilir.

benimseyerek biri potansiyel eleştiri her iki tasks sadece görevin bir tür üstlenen ile karşılaştırıldığında gibi, fazla zaman, ilgili kaynak ve katılımcıların gerektirir. Ancak, uyaranlara ve her durumda öğelerin sınırlı miktarda karmaşık psikodilbilimsel özellikleri ışığında, psikodilbilimsel araştırmalar net bir sonuç çıkarmak için çok belirsizlik var. Araştırmacılar, birden fazla deney görevi kabul ve kesinlikle daha fazla çaba maliyeti defalarca katılımcıların farklı gruplar kullanarak deneyler, tekrarlamanız gerekir ama layık. Nihai hedefi deneylerde gözlemler yüksek güvenilirlik ve geçerliliği olan bir çıkarsama ulaşmaktır.

Psikodilbilimsel deneyler için araştırmacılar için yaygın olarak kullanılan bir yoldur klasik ve güvenilir bir görev seçerek (örn., LDT, anlamsal yargı görevi adlandırma) sözlü erişimin bilişsel mekanizmasını araştırmak için. Bu yazıda tanıtılan yeni bir yaklaşım bir çalışmada bu arada LDT ve adlandırma görevi hem kabul etmektir. Her görevin kendine özgü görev talepleri, ayrıca, veya kimlik ifade sonrası içinde böyle eskisi gibi zihinsel süreçleri anlamak iki görevler arasında sonuçları karşılaştırarak göre. Bu araştırmacılara görevin tek tip kullanarak araştırmalarda gösterilmiştir edilemez karakter / kelime tanıma, tam bir resim daha değerli bir ilham sağlar.

Çince kelime tanıma 11 mahalle boyutu etkisi hakkında bir süre önce yayınlanan makalede, araştırmacılar da LDT ve adlandırma görevi hem benimsenmesi. kendi gözlemleri bazı mevcut deneysel yaklaşımın sağlam etkinliğini düşündüren, Deney 2'de olanlar ile uyumludur.

Bu araştırma alanlarında teorik yapı katkıda bulunabilir daha çeşitli konularda, yaklaşım uygulamalarını bekliyor değer. nöro-bilişsel tekniklerle birleştirerek yatan sinirsel süreçlerin keşfetmek amacına hizmet edebilirilgili bilişsel süreçler.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Acknowledgments

Bu araştırma Tayvan Ulusal Bilim Konseyi hibe ile desteklenmiştir (EN 104-2410-H-002-058) Jei-Tun Wu ve (MGK 101-2410-H-002-093-MY2) için Tai-Li Chou . Bizim özel şükran değerli yorumlarınız için anonim yorumlara gider.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Standard PC
E-Prime (version 2.0) Psychology Software Tools
Serial Response Box Psychology Software Tools The serial response box includes the voice key, which  allows researchers to collect vocal latencies with confidence.
Microphone It can be used to detect the incoming sound by the participant

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Johnson, D. M. Word-association and word frequency. AJP. 69 (1), 125-127 (1956).
  2. McGinnes, E., Comer, P. B., Lacey, O. L. Visual-recognition thresholds as a frequency of word length and word frequency. J. Exp. Psychol. 44 (2), 65-69 (1952).
  3. Forster, K. I., Chambers, S. M. Lexical access and naming time. J. Mem. Lang. 12 (6), 627-635 (1973).
  4. Whaley, C. P. Word-nonword classification time. J. Mem. Lang. 17 (2), 143-154 (1978).
  5. Becker, C. A. Allocation of attention during visual word recognition. J. Exp. Psychol. Human. 2 (4), 556-566 (1976).
  6. Becker, C. A. Semantic context and word frequency effects in visual word recognition. J. Exp. Psychol. Human. 5 (2), 252-259 (1979).
  7. Becker, C. A. Semantic context effects in visual word recognition: An analysis of semantic strategies. Mem. Cognit. 8 (6), 493-512 (1980).
  8. Coltheart, M. Lexical access in simple reading tasks. Strategies of information processing. Underwood, G. , Academic Press. London, UK. 151-216 (1978).
  9. Coltheart, M., Curtis, B., Atkins, P., Haller, M. Model of reading aloud: Dual-route and parallel distributed-processing approaches. Psychol. Rev. 100 (4), 589-608 (1993).
  10. Frost, R., Katz, L., Bentin, S. Strategies for visual word comparison and orthographic depth: A multilingual comparison. J. Exp. Psychol. Human. 13 (1), 104-115 (1987).
  11. Li, M. -F., Lin, W. -C., Chou, T. -L., Yang, F. -L., Wu, J. -T. The role of orthographic neighborhood size effects in Chinese word recognition. J. Psycholinguistic. Res. 44 (3), 219-236 (2015).
  12. Liu, I. -M., Wu, J. -T., Chou, T. -L. Encoding operation and transcoding as the major loci of the frequency effect. Cognition. 59 (2), 149-168 (1996).
  13. Wu, J. -T., Yang, F. -L., Lin, W. -C. Beyond phonology matters in character recognition. Chin. J. Psychol. 55 (3), (in Chinese) 289-318 (2013).
  14. Wu, J. T., Chou, T. L., Liu, I. M. The locus of the character/word frequency effect. Advances in the study of Chinese language processing. Chang, H. W., Huang, J. T., Hue, C. W., Tzeng, O. J. L. , National Taiwan University. Taipei. (in Chinese) 31-58 (1994).
  15. Balota, D. A., Chumbley, J. I. Are lexical decisions a good measure of lexical access? The role of word frequency in the neglected decision stage. J. Exp. Psychol. Human. 10 (3), 340-357 (1984).
  16. Wu, J. T., Liu, I. M. Frequency counts of Chinese characters, words, and syllables. National Science Council Technical Report (Rep. NO. NSC 75-0301-H002-024). , National Science Council, Executive Yuan. Taipei. (1987).

Tags

Davranış Sayı 110 sözcük karar adlandırma frekans etkisi karakter tanıma kelime tanıma Çin
Çince Sözcük Kararı ve İsimlendirme Görevler Arası Frekans Etkisi karşılaştırılması
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Gao, X. Y., Li, M. F., Chou, T. L.,… More

Gao, X. Y., Li, M. F., Chou, T. L., Wu, J. T. Comparing the Frequency Effect Between the Lexical Decision and Naming Tasks in Chinese. J. Vis. Exp. (110), e53815, doi:10.3791/53815 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter