Summary
メソッドは、読み取り中に復帰 (IOR) 回帰眼球運動の抑制の役割を調査するため設計されました。理解難易度対回帰の 2 種類で IOR の役割を含む眼球運動のエラーからこれらのトリガーの結果として発生の低下間の差別化にフォーカスがあります。
Abstract
回帰の眼球運動は、テキストを逆方向に移動し、読み取り中に眼球運動の約 10-25% を構成する眼球運動です。そのため、原因と回帰の機構を理解することの目動きの行動を理解する上で重要な役割を果たしています。リターン (IOR) の阻害は、結果を返す、以前出席したターゲット対以前出席したないターゲットに注意する待ち時間の増加で眼球運動の効果です。したがって、IOR は、回帰を影響可能性があります。この稿では読解関連と眼球運動プロセスにより生じる回帰の区別するために材料を設計する方法後者は、IOR の対象です。メソッドは、IOR を識別し、不具合の原因を制御する研究者をことができます。メソッドは、厳しく制御された材料と多数の参加者と材料を必要とする研究者を区別し、彼らの読書研究で発生する回帰の種類を制御できます。
Introduction
回帰の理解の難しさとそれらが結果としてトリガーの結果として実行に焦点を当て、読書中に復帰 (IOR) 回帰眼球運動の抑制の役割を調査するには、このペーパーで説明する方法眼球運動の誤差。具体的には、理解の難しさの結果として開始の低下や眼球運動のエラーの結果として開始したものが IOR 効果の対象となるかどうかを調べた。
回帰の眼球運動、または回帰、テキストに戻る目運動であります。リーダーとテキストの性質によって眼球運動の 10-25% は後方1に移動します。これは自然な読み取り中に IOR 効果が回帰眼球運動の影響を与えるかどうかを調査する研究者を導いた。IOR は眼球運動効果の結果増加以前にされていたターゲットと比較して以前出席したターゲットに注意に出席2を返す待機時間です。IOR 効果を確立する仕事の多くは非読書注視タスク3を行っている、4、5を読んで影響を拡張されています。
回帰と IOR 読書の検査作業は、IOR など眼球運動効果がリーディングの眼球運動の制御にどのような影響を与えるかどうか重視しています。1 つの研究5読書タスクで IOR の証拠を発見しました。彼らを見つけた読者が回帰の前固定約 30 ms 長くを過ごした。これは、IOR「コスト」- 以前固定位置に戻る前に遅延として解釈されました。これ定期的に読書でサポートされている、愚かな読書条件6だった。
IOR は規則的な読書の状況で見つけることができる証拠にもかかわらず、それはすべてではないの回帰眼球運動は同じ根本的な原因を持っていることは明らかです。理解の難しさから生じる回帰は、よくとり上げられる7,8,9,10をされています。読書時の眼球運動が認知および言語要因1によって一般に導かれている証拠、にもかかわらずまた想定しています時々 回帰は低レベルの眼球運動要因への応答で発生することターゲット1のオーバー シュートのよう。それは、いくつかの試験で読者プログラムを誤ったりサッカードとその対象となる単語 (シュート) を超える土地と見なされます。この場合、故意でなくスキップされた単語を固定できるように、短い、是正回帰サッカードが発生します。言語と眼球運動の-2 つの基になるメカニズムは、回帰の眼球運動の posited されている、ことを考えるそれは不明 IOR が両方に発生するかどうか。現在のメソッドは、理解の難しさの結果として、眼球運動のオーバー シュートの結果として、回帰の眼球運動が開始されているとき IOR 効果を計測することができます。したがって、メソッドは、IOR 効果の評価を可能にする回帰目動きの根本的なメカニズムを識別するために研究者をことができます。
現在のメソッドは、回帰の眼球運動のトリガー 2 つの識別メカニズムを活用します。再読み込みは理解の難しさやオーバー シュートによって引き起こされる可能性が高いので、材料を設計することにより研究者が読書で、IOR が発生する状況を調べることができます。眼球運動のエラーの結果として再読み込みを奨励し、約 50% (以前の研究11から適応) のスキップ率を示す短い訳語を埋め込まれました。スキップされた言葉は、眼球運動エラー11の結果がスキップする場合多くの場合修正回帰サッカードが続いています。材料の他のセットは、意味的曖昧な homographic 同音異義語を含む文で構成されていた (例えば等級: 学校/インクライン)。文章はあいまいさに関する研究12から合わせられ、続いて単語同音異義語の本来の意味に関する情報を含まれています。したがって、これは読者が理解するため再読み込みチャンスを増加させます。コンテキストは、同音異義語の少ない可能性が高い意味と一致していた、ことを読者は最初にした後再読み込みしなければ可能性があります選択ターゲット単語との最初の出会いでより頻繁に、支配的な意味。眼球運動の監視と回帰を図る材料の組み合わせは、異なる根本的な原因と回帰の眼球運動の検査を可能にするユニークなメソッドになります。
目の眼球運動および認知制御間の関係を理解するに関しては眼球運動の制御と同様のモデルに重要な回帰サッカードと IOR など眼球運動の要因はそれらの果たす役割の基になるメカニズムを理解することは動き。たとえば、眼球運動の制御の E-Z 読者モデルの最新のバージョンは、すべて回帰目動き1330 ms コストを採用しています。ただし、私たちの方法論を示したそのようなコストは、眼球運動のエラーから生じる回帰にのみ適用されます。
眼球運動による測定は、--瞬間に認知1の読み取り中の処理を追跡する研究者を許可します。最近では、眼球運動の制御のモデルは、回帰の眼球運動のメカニズムを説明しようとし始めています。読書中に読解プロセスの理解に興味がある研究者が引き起こし、眼球運動エラーからとを区別するために試みる必要があります回帰理解の難しさに関連してしばしば起動するため、理解過程。この方法論は、回帰のコストだけ回帰の一つの種類を区別するための出発点として、眼球運動のエラーの結果であることを示します。この分化の眼球運動による測定 (回帰, 回帰前に固定回) と注意深く制御された材料の組み合わせを許可します。
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Protocol
ケント州立大学の制度的レビュー ボードとステットソン ユニバーシティは、ここで説明するすべての方法を承認しました。
1. 対象となる参加者
注:本研究の目的は、熟練した大人の読者の読書プロセスを理解することです。したがって、一定の資格要件を満たす必要があります。このようなコントロールは、結果が典型的な認知プロセスと熟練した大人読者の人口に直接適用されることを確認します。
- 次の資格要件を満たす参加者を募集: 少なくとも 18 歳である必要があります、読書障害(ディスレクシア、アレクシア、障害児等)がある、(眼鏡やコンタクト レンズが許容される) 通常または修正されたビジョンを持って、話す彼らの母国語としての英語。
2. 実験的刺激
N大手町: 刺激の建設には、個々 の訳語の選択だけでなく、それらの訳語が埋め込まれた文コンテキストの作成が含まれます。
-
眼球運動の是正回帰刺激を準備します。
- 文章に埋め込むことに少なくとも 30 のターゲット単語のセットを選択します。ターゲットの単語 (単語n) はスキップする単語と回帰の眼球運動を測定します。CELEX14単語の出現頻度を提供するなどの英語コーパスから単語を選択します。あたり 30 カウントよりも低い周波数の低周波は、単語を選択して百万。3 文字単語をスキップしやすい言葉の内容を選択します。
- 前のターゲットの言葉 (単語n-1) を選択すると、読者が単語nと固着をスキップする前にそれを固執する可能性が高い。あたり少なくとも 30 カウントで、頻度の高い単語が再び、英語コーパスを使用して、選択百万。執着し、スキップされないする可能性を高めるため 5 ~ 7 文字コンテンツの単語を選択します。
- 読者が単語nと固着をスキップ後固執する可能性が高いので、後ターゲット単語 (単語n + 1) を選択します。前の 2 つの手順から同じ英語コーパスを使用すると、少なくとも 4 文字長い高周波前置詞を選択します。
- 前の 3 つのステップで選択した単語を使用すると、これらの 3 つの言葉が埋め込まれている文コンテキストを作成します。言葉n-1単語n、および、文章の途中で単語n + 1を配置します。いくつかの例の刺激 2.2.6 手順を参照してください。
N大手町:文章は感情的言語なしで中立でなければなりません。文フレームは全体的な文、文法、単語n-1単語n、および単語n + 1は文フレームにスムーズに適合できるように記述する必要があります。ターゲットの単語n (ターゲットの言葉が予測可能ではないことを確保するため動乱について手順 2.2.5 参照) それの前にコンテキストから予測可能なできません。 - 文の後のフレームが作成されます、ターゲット ワードを確実にクローズ タスクを用いた刺激nが文コンテキストから予測可能でないノルム。
- このタスクでは参加者の個別セットを採用します。
- ターゲットを含むことがなくターゲット単語まで各文のコンテキストを表示および彼らが文ベスト フィットを考える単語を生成これらの参加者があります。
- ペンと紙を使用してこのタスクを完了するか、行動研究のプログラムまたはその他のソフトウェア パッケージを使用してコンピューターに単語を入力し参加者をしましょう。
N大手町:ターゲット ワード、参加者の 20% 以上のプロデュース、それ文コンテキストから予測可能であるし、する必要があります再交換がより少なく予想できる言葉とパタン。元の実験11、100 名の参加者は、クローズ タスクを完了、前のコンテキストから予測された訳語がないです。
- 以下例文を参照してください。この文章で緑が単語n-1の宝石は、3 文字の予測不可能な単語は低周波のn、周りは単語n + 1。この実験では、ターゲット単語は低周波に制御された (意味百万円、標準偏差あたり 10.54 カウント = = 6.97)14。
女優は、賞のショーで彼女の首の周りの緑の宝石を着ていた。
オリジナル実験14から 10 の実験的刺激の別のセットを紹介します。
彼は、部屋にわたって大規模な骨壷を見つめた。
彼女まで黒のフォックスの恐れていたそれは尾を振った。
彼はから小さなうなぎ池をつかむしようとしました。
彼女は新しいテーマパークの偉大な動物園の中を見たかった。
彼らは彼らの運動後全体のジムの周り歩いた。
子供は、サンタさんのお店での作業について若いエルフを頼まれます。
常に短いベッドの下でベッドであった彼女のいとこの家。
本当に重い霧に沿って海岸線今朝あった。
彼はトリックを実行されるとき彼は彼の左の 1 つ彼の上記右のスキーに配置。
彼女はいくつかの新しい曲を書いた彼女以来の最初のギグを行った。
- 理解に基づく回帰刺激を準備します。
- あいまいな同音異義語12パタン文フレームは既に以前の研究から適応することによりこの実験のための文のコンテキストを取得します。この記事をダウンロードし、「付録 A: 中立的な文のあいまいな同音異義語で終わるフレームを提供するを表示します。
- これらの文のフレームを使用すると、書き込み 2 番目その下位の意味する同音異義語を明確文の半分。南フロリダ大学同形異義語規範15を使用してターゲット ワードの下位の意味を決定します。支配的な意味は「評価スケール」などの同音異義語等級下位の意味「丘の傾斜」したがって、文の「マイク好きではなかったグレード..."追加". を運転していた丘を監視します。"このエンディングはそれにあいまいな同音異義語「等級」は単語「丘」、その下位の意味に区別できるように各文あいまいな同音異義語と明確に言葉と 2 つの短い機能語が必要です。10 例文の別のセットを14以下に示します
苦しくなった後、バーバラは彼女の足をトウモロコシを検討しました。
ベンはようやく気づいた、いつブラフ歩道突然終了しました。
ベティは、彼らが裂かれたので彼女の爪のファイルで検索。
デビーが好き、場合に、弁護士を取ることを決めた。
みんなに、カニのときに彼が whinedすべてについて気づいた。
フレッドは、テーブルとグラフのレポートを吟味します。
ハリーは、彼に対して訴訟だったことを好まなかった。
彼は幸せについて、されたらを押しますしわ彼のズボンから削除されました。
ヘレンは日曜日、教会の枢機卿を見た。
それは非常に悪いの文でその裁判官被告に配信。
ジェン簡単見た定規と女王宮殿で。
3. 理解度チェック
- すべての参加者を実験を通して理解するため読んでいることを確認します。したがって、一連の実験を通して理解質問ランダムに提示します。参加者がそれぞれの文を理解したことを確認するはいまたは no の質問が続いている単純なステートメントを使用します。文とは切り離して理解の質問を提示します。参加者はテキストに細心の注意を払っていないとき、視線の移動パターンが異なる場合があります。データ分析から理解の質問に 80% の精度よりも小さい任意のスコア参加者からデータを削除します。試験の少なくとも 10% の理解の質問をする必要があります。理解の質問は、フィラー ・文、ない実験的文章を従う必要があります。以下に、4 つの理解の質問の例を示します。
文: クリスティーナ ・ カリフォルニアに彼女の両親と去年行きました。
質問: クリスティーナに行きましたバーモント昨年か
文: マークが大学を卒業後就職すぐに。
仕事を見つけるにマークが失敗した質問。
文: サマンサのベッドにクロールと同じように電話が鳴った。
質問: 誰か電話しましたサマンサ最後の夜か。
文: 観光客は、フロリダ州で長期滞在することができない後悔しました。
長く滞在する観光客は質問: をします?
4. 目の追跡の手順
- 各実験 (眼球運動制御と理解に基づく回帰) 解析のための十分なデータを確保するための少なくとも 50 の参加者を募集します。回帰することがなく試験をドロップします。各実験、理解の少なくとも 10 の質問と少なくとも 20 フィラー各実験のための文の少なくとも 40 の実験的刺激を準備します。各実験では、約 30 分を取る必要があります。
- その目の位置を意味する 1,000 Hz のサンプリング レートで使用目トラッカーは、毎秒 1,000 回測定されています。右目の眼球運動を測定します。
NOTE:このサンプリング レートは、目動きの行動は非常に高速と未満 1,000 Hz のサンプル レートをキャプチャすべての認知処理に十分な区別できない場合がありますので重要です。 - コンピューターの画面から約 60 cm (24 インチ) を装着しました。オリジナル実験14の 21 インチ画面またはその他の画面を使用します。
- 頭の動きを安定させるために参加者顎あごの残りの残りの部分があります。彼らが快適になるまであごの残りと椅子の高さを調整する参加者を許可します。
- 「はい」ボタンと"no"のボタンを使うと理解の質問に答えるために自分の指を休ませるよう、参加者に指示します。
- 参加者の目の位置を調整するには、9 点校正を使用します。黒い画面の中央に白い円を凝視するため参加者に指示します。参加者は、画面上の 8 つの他の位置に移動それと白い円に彼らの目を移動します。それは新しい位置に移動するまで、円に目を維持しました。
- キャリブレーション後の目の位置を検証します。視角 1 度内に、参加者の目の位置を修正、それから参加者に研究の読み込みの部分移動を求めます。
- 画面の中央のランダムな順序で一度に 1 つずつ表示されるそれぞれの文があります。宅配便など任意の等幅フォントを使用すると、すべての文字が同じ参加者の網膜上の領域量を取る。フィラー文と実験的文章読解文 (質問が続く) を混在させます。
- それぞれの文の前に最初の単語の最初の文字の位置に対応する画面の左側にある白い円で参加者の視線があります。参加者がこの位置を見ているとき、実験者の読書のため発症を制御するボタンを押します。
N大手町:この実験は、文を読み終えた時、参加者は「はい」ボタンを押すように自己ペース読みを使用します。それぞれの文を読んで後、白い円が再びの画面に表示され、プロセスが次の文で繰り返されます。 - 各文章校正の精度を確保する前に正しいドリフトを実行します。視角 1 度よりも目の位置がオフの場合は、参加者の目の位置を再調整します。
5. データの量的分析
- すべてのデータが収集された後 DataViewer、プログラムを開き、EyeLink ソフトウェアを使用している場合、.edf の形式ですべてのデータ ファイルのロードします。少ない 100 ms 以上 1,000 ms 以上これらは言語処理を反映していない固定期間を削除します。
- 次に、関心の各単語から希望の目動きの行動の手段を収集する関心エリア レポートを実行: 単語n、および単語n + 1。実験ビルダーで関心領域のサイズの区切り記号と既定の設定を使用してこれらの項目の周りの関心領域を設定します。回帰の眼球運動の種類と IOR 効果の有無を判断するために、いくつかの変数を選択します。
IA_SKIP: この変数は、単語nがスキップされたかどうかを示します。これは、単語nへの回帰が返品または無返還回帰であるかどうかを決定するため重要です。
IA_REGRESSION_IN: この変数は、単語n回帰が行われたかどうかを示します。のみ、この値が 1 の試験を分析、それ以外の場合それはない IOR 解析に関連するこのターゲットに戻り眼球運動がなされたため。
IA_REGRESSION_OUT: この変数は、回帰が単語n + 1から作られたかどうかを示します。この変数が 1、戻りの眼球運動が行われたことを示す場合にのみ分析します。
IA_FIRST_RUN_DWELL_TIME: この変数は、単語n + 1文を介して最初のパスで過ごした読者はどのくらいのメジャーです。この期間は、回帰の眼球運動が行われた前にかかった処理の量を示します。この期間は、回帰の視線の前にすべての潜在的な阻害時間に含まれます。 - 各試行が分類されて、それは眼球運動や理解に基づいて回帰目運動として数えるかどうかを決定するために個別に各試験を検査員をあります。うち IA_REGRESSION 単語n + 1は 1 し、単語n IA_REGRESSION_IN が 1 だけ試験を検査します。
- DataViewer、参加者のデータを選択し、各試験を開きます。執着またはスキップされた後、単語n + 1から回帰が単語nに直接行われたかどうかを検査する各固定をクリックします。もしそうなら、データ ファイルでの分析に含まれるこの裁判をマークします。文または文の他の部分を処理した後 wordn + 1から回帰が行われたときは、以前の部分に回帰をした試験は含まれません。
- すべての試験がマークされている後は、R スタジオ16の languageR と lme4 のパッケージと線形混合効果モデルを使用してデータを分析します。参加者と項目の両方のランダムな斜面や傍受を指定します。固定効果は、ターゲット単語にターゲット単語と回帰のスキップを含める必要があります。
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Representative Results
このパラダイムの14を使用して私たちの前の仕事の結果は、眼球運動のエラー状態で 17% 回帰率と理解難易度条件1429% 回帰率で起因しました。眼球運動のエラー状態で回帰の 32% は、以前執着言葉と回帰の 68% は、以前スキップされた言葉。逆のパターンは理解困難状態で発生しました。回帰の 29%、61% は 39% は、以前スキップされた言葉 (テーブル 1を参照) に対し執着以前の言葉に.
これらの実験の興味の重要な変数は、単語n + 1、または回帰を起動するために使用した言葉の時間を読んでいます。IOR 効果ターゲット単語nが以前執着を比較した場合、スキップされたとき単語n + 1回帰前に読む時間が長くによって示されます。図 1示される以前執着だったときに参加者が単語n + 1単語n回帰前に大幅により多くの時間を過ごした (意味 296 ms、標準誤差 (SE) を = = 17 ms) スキップしたときよりも (=を意味する 253 ms、SE =14 ms)、IOR 効果と一貫性のあります。ただし、IOR 効果が認められなかった理解困難状態に。この状態で単語n + 1の読書時間は異なっていた以前執着だったとき、単語nに対する回帰が行われる (意味 = 296 ms、SE = 10 ms) 以前にスキップしたときよりも (意味 = 291 ms、SE = 8 ms)。
図 1: 単語nへの回帰を行う前に単語n + 1回読んで。この図は、単語n + 1回帰を起動するために使用した読書時間を表します。回帰か以前執着または以前スキップされた単語しました。以前執着の言葉への回帰は、以前執着の対象に、目を移動する待機時間を示す、IOR 効果がある場合は長くなると予想されます。値は、平均 ± SE (誤差の範囲) です。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
| 眼球運動のエラー | 理解の難しさ | ||
| 回帰率は 17% | 回帰率は 29% | ||
| 以前は釘付けになった | 以前スキップしました。 | 以前は釘付けになった | 以前スキップしました。 |
| 32% | 68% | 61% | 39% |
表 1: 以前にスキップまたは固定ターゲット単語への回帰を作る確率。このテーブルは、回帰の種類ごとの確率によって分解します。2 つの種類の全体の回帰率は、上の行に掲載されています。一番下の行は、以前執着または以前スキップされた単語に目が返される時間の割合を表します。
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Discussion
現在の研究は、読書 - 理解の難しさに基づいていると眼球運動誤差に基づくが、回帰の眼球運動の 2 つの異なる型の間を区別するためのメソッドを提供します。データは、低レベルの注意プロセス、IOR、可能性があります回帰の種類によって異なります、証拠を提供します。眼球運動に基づく回帰ではなく基づいて理解回帰14IOR がのみ発生することがわかった。したがって、読書中に認知処理についての結論を描画するときの回帰の眼球運動のさまざまな種類を区別することが重要です。
このプロトコルは、一般的に受け入れられ、簡単な目追跡の方法論を使用して、重要なステップは、刺激を作成します。研究者が回帰眼球運動の 2 種類を正確に識別できるように、できるだけ刺激の多くの側面を制御することが重要です。それはあたかも理解に基づく回帰眼球運動の単語の結果の不適切なコンテンツの意味を選択する、読者をリードする偏りのあるあいまいな同音異義語を使用して表示されます。対照的に、眼球運動の是正回帰眼球運動で短い、低周波、コンテンツ ワードの結果を使用してください。このデザインに作ることができる変更の 1 つは、回帰、起動した word のよりよい制御を使用しています。たとえば、理解に基づく回帰刺激できませんでした長や元研究14回帰が起動される単語の頻度を制御することができます。分析は、我々 が含まれて; を共変量としてその単語の頻度や長さただし、IOR にしていないその他の言語処理のばらつきを帰することができるので、できるだけしっかりと言葉を制御するが最善ででしょう。
実験の設計を考えると、研究者は、データの小さなサブセットを分析することができるのみ。元の実験では、試験のわずか 15% 関与させられた眼球運動のエラーのためのターゲット単語回帰と試験の 24% だけにターゲット単語理解難易度14にした回帰が関与しています。他のすべての試験は、彼らが研究の質問に関連するではなかったから解析、破棄されました。したがって、このデザインの制限は、参加者の実験では、アイテム数が多い大規模なサンプル サイズを必要とすることです。読書研究で使用される典型的なサンプル サイズは、彼らが存在する場合の相違点を検出する十分な電力を提供しないかもしれません。
今後の研究は、レプリケートでき、回帰の種類をする彼らの程度の低いスキルとスキルの高い読者が異なるかどうかを調べることでこれらの知見を展開します。初め読者がより熟練した読者17より増すの眼球運動を行うし、低スキルの読者がよりスキルの高い読者18以上回帰の眼球運動をすることをすでに知られています。しかし、それはまだ知られていない低スキルとスキルの高い読者 IOR 遅延および回帰の 2 つのタイプの意思の可能性で異なるかどうかに違いがあるかどうか。低スキルの読者よりもスキルの高い読者の理解に基づく回帰する可能性が高くことを期待するは無理です。ただし、これらは高い技術と低スキルの読者を区別する言語処理スキルを使わない、眼球運動に基づく回帰の確率に違いがあるかもしれません。
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Disclosures
著者が明らかに何もありません。
Acknowledgments
著者の謝辞があります。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Eyelink 1000 Plus | SR Research | Video-based eye tracker | |
| Experiment Builder Software | SR Research | Software to build eye tracking experiments | |
| Data Viewer | SR Research | Software to retireve eye tracking measures |
References
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