Summary
메서드는 읽는 동안 역행 하는 눈 운동에 반환 (IOR)의 억제의 역할을 조사 하도록 설계 되었습니다. 초점은 regressions 이해 어려움 대 그 IOR의 역할을 포함 하 여 재발의 두 가지 유형에서 oculomotor 오류에서 발생 하는 결과로 발생 사이의 차별화에 있습니다.
Abstract
역행 하는 안구의 움직임은 눈 움직임을 텍스트를 통해 뒤로 이동 및 눈 움직임의 약 10 ~ 25%를 구성 하는 독서 중. 따라서, 원인 및 재발의 메커니즘을 이해 눈 운동 행동 이해에 중요 한 역할을 재생 합니다. 반환 (IOR)의 억제는 이전 참석된 대상 대 하지 이전 참석 대상에 주의 반환 증가 대기 시간에 발생 하는 oculomotor 효과입니다. 따라서, IOR 재발에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 문서에서는 설명 합니다 이해 관련 고 oculomotor 프로세스;으로 인 한 재발을 구별 하는 재료를 디자인 하는 방법을 후자는 IOR입니다. 메서드를 IOR을 식별 하 여 재발의 원인 제어 연구 수 있습니다. 메서드가 밀접 하 게 제어 된 재료와 참가자 및 재료의 큰 숫자, 반면 연구원은 구별 하 여 그들의 독서 연구에서 발생 하는 재발의 유형을 제어할 수 있습니다.
Introduction
이 문서에서 설명 하는 방법은 읽기, 이해 어려움 대 그 결과 발생의 결과로 발생 하는 재발에 집중 하는 동안 역행 하는 눈 운동에 반환 (IOR)의 억제의 역할을 조사 하기 위해 설계 되었습니다. oculomotor 오류가 발생 합니다. 특히, 우리는 IOR 효과 따라에 regressions 이해 어려움 결과로 시작 및 oculomotor 오류 결과로 시작 인지 조사.
역행 하는 안구의 움직임, 또는 재발, 텍스트를 통해 뒤로 이동 하는 안구의 움직임은. 리더 및 텍스트 특성에 따라 눈 움직임의 10 ~ 25%1뒤로 이동 합니다. 자연적인 독서 동안에 IOR 효과 역행 눈 움직임의 영향을 미칠 여부를 조사 하는 연구원 주도하 고 있다. IOR에 결과 대기 시간 이전 되지 않았다 대상에 비해 이전에 참석 대상에 주의 참석2반환을 증가 하는 oculomotor 효과입니다. IOR 효과 설정 하는 작업의 대부분은 비 독서 시각적 주의 작업3포함, 동안 효과를 읽는4,5확장 되었습니다.
독서에 재발 IOR를 검사 하는 작업 같은 IOR oculomotor 효과 독서에 있는 눈 운동 제어 영향을 미칠 수 있는지에 집중 했다. 한 연구5 읽기 작업에 IOR의 증거를 발견. 그들은 독자 들 앞에 회귀 고정에 약 30 밀리초 이상 보냈다 발견. 이것은 "비용"-이전 집착 위치로 반환 하기 전에 지연 IOR로 해석 되었다. 이것은 일반 독서에 지원 되 고 상대가 독서 조건6.
IOR 일반 읽기 상황에서 찾을 수 있는 증거에도 불구 하 고 그것은 분명 역행 하는 안구의 움직임 할 모두는 동일한 근본 원인. 이해 어려움에서 결과 재발 잘되는7,8,,910있다. 읽는 동안 눈 움직임은 일반적으로 인지 및 언어 요인1에 의해 유도 하는 증거에도 불구 하 고 또한 가정 가끔 저수준 oculomotor 요인에 대 한 응답에서 재발 발생 대상1오버 슈트와 같은. 그 어떤 시련에 독자 잘못 프로그램 saccade와 그들의 의도 된 대상 단어 (슛)을 넘어 땅을 가정. 이 경우에, 짧은, 교정 역행 saccade 실수로 생략된 단어 집착 수 있도록 발생할 수 있습니다. 그 두 가지 기본 메커니즘-언어와 oculomotor-역행 하는 안구의 움직임에 대 한 posited 되었습니다가지고, 그것은 하지 분명 IOR 모두 발생 하는 여부. 현재 메서드 이해 어려움 결과로 고 oculomotor 슛 결과로 역행 눈 움직임 시작 되었습니다 때 IOR 효과의 측정에 대 한 수 있습니다. 따라서, 메서드는 IOR 효과의 평가 대 한 허용 역행 눈 운동의 근본적인 메커니즘을 구분 하는 연구자를 수 있습니다.
현재 메서드는 역행 하는 안구의 움직임을 트리거링 두 식별된 메커니즘 이용 합니다. 다시 읽고 이해 어려움 또는 오버 슛에 의해 실행 될 수 가능성이 자료를 디자인, 연구자는 IOR 독서에 발생할 수 있습니다 상황을 검사 수 있습니다. Oculomotor 오류 결과로 다시 읽기를 장려, 우리 짧은 대상 단어 (이전 연구11에서 적응) 약 50%의 높은 건너뛰는 속도 표시를 포함 합니다. 건너뛴된 단어는 종종 oculomotor 오류11의 결과 이다는 건너뛰는 때 교정 역행 saccade를 옵니다. 재료의 다른 집합 의미가 모호한 homographic 이자 포함 된 문장의 구성 되었다 (예를 들어, 학년: 학교/경사). 문장은 모호성 연구12 에서 적응 했다 하 고 동 음 자는 단어를 따라의 의미 정보를 포함. 따라서,이 독자는 이해에 대 한 다시 읽기 것 기회를 증가할 것입니다. 컨텍스트는 형 동 음 이의어의 덜 가능성이 의미와 일치 했다, 그것을 만드는 독자 후 처음 다시 읽기를 했을 가능성이 대상 단어와 그들의 첫 만남에 더 자주, 지배적인 의미 선택. 눈 운동 모니터링 및 재발을 증가 하도록 하는 재료의 결합이이 메서드를 다른 기본 원인으로 후퇴 눈 움직임의 검사에서 독특한 게 만듭니다.
뿐만 아니라 눈 운동 제어의 모델을 이해 하는 눈의 oculomotor와 인지 통제 사이 관계에 관해서는 중요 한은 역행 saccades 및 역할 IOR 같은 oculomotor 요인 그들의 기본 메커니즘을 이해 운동입니다. 예를 들어 눈 운동 제어의 Ez 독자 모델의 최근 버전 모든 역행 눈 움직임1330 ms 비용을 사용합니다. 그러나, 우리의 방법론 같은 비용 oculomotor 오류에서 발생 하는 재발에만 적용 된다고 설명 했다.
눈 운동 측정 연구자는--순간 순간 인지1독서 하는 동안 처리를 추적 하을 수 있습니다. 최근, 눈 운동 제어의 모델은 역행 하는 안구의 움직임을 기본 메커니즘을 설명 하려고 하기 시작 했습니다. 재발은 종종 이해 어려움에 관하여 시작, 이후 어떤 연구원 독서 중 이해 프로세스를 이해에 관심이 재발 대 oculomotor 오류 에서에서 유래한 분화 하려고 해야 이해 프로세스. 이 방법론 재발에 대 한 비용만 oculomotor 오류, 재발의 종류 구별에 대 한 발사 지점 역할의 결과 임을 나타냅니다. 눈 운동 측정 (재발, 재발 하기 전에 정착 시간) 고 신중 하 게 제어 된 재료의 결합이이 차별화에 대 한 수 있습니다.
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Protocol
제도적 검토 보드의 켄트 주립 대학 그리고 Stetson 대학 여기에서 설명 하는 모든 메서드를 승인 했습니다.
1. 적격 참가자
참고: 이 연구의 목적은 숙련 된 성인 독자의 읽기 프로세스를 이해 하는 것입니다. 따라서, 특정 자격 요건을 충족 합니다. 이러한 컨트롤 결과 전형적인 인지 프로세스와 숙련 된 성인 독자의 인구에 직접 적용 되는 확인 합니다.
- 다음 자격 요건을 충족 하는 참가자 모집: 고 해야 합니다 18 세 이상, 아니 읽기 장애 (난독 증, alexia, dysgraphia, 등), 정상 또는 수정 된 비전 (안경 또는 연락처는 허용), 이야기 그들의 모국어로 영어입니다.
2. 실험 자극
N OTE : 자극 건설 개별 대상 단어의 선택 뿐만 아니라 그 대상 단어 포함 문장 컨텍스트에서의 창조를 포함 한다.
-
Oculomotor 교정 재발에 대 한 자극을 준비 합니다.
- 문장에 포함 될 적어도 30 대상 단어의 집합을 선택 합니다. 대상 단어 (단어n) 건너뛰는 어떤 단어에 단어 이며 퇴행 성 안구의 움직임을 측정 됩니다. 같은 CELEX14, 낱말 주파수를 제공 하는 영어 코 퍼스에서 단어를 선택 합니다. 단어 당 30 건의 보다 낮은 주파수와 낮은 주파수를 선택 백만. 단어를 건너뛰는 촉진 하기 위하여 3 글자 콘텐츠 단어를 선택 합니다.
- 독자 건너뛰는 또는 편집증 단어n전에 그것을 흥분 시키는 것은 사전 대상 단어 (단어n-1)를 선택 합니다. 다시, 단어 당 적어도 30 건의와 높은 주파수를 선택 영어 코 퍼스를 사용 하 여 백만. 5 ~ 7 편지 콘텐츠 단어 것입니다 수 집착을 생략 하지 가능성 증가를 선택 합니다.
- 독자는 건너뛰는 또는 편집증 단어n후 그것을 흥분 시키는 것 후 대상 단어 (단어n + 1)을 선택 합니다. 이전 두 단계에서 동일한 영어 코 퍼스를 사용 하 여 적어도 4 편지 긴 높은 주파수 전치사를 선택 합니다.
- 이전 3 단계에서 선택한 단어를 사용 하 여 만들 문장 컨텍스트에서 이러한 세 가지 단어를 포함 합니다. 단어n-1, 단어n및 단어n + 1 문장 중간에 배치 합니다. 2.2.6 몇 가지 예제의 자극에 대 한 단계를 참조 하십시오.
N OTE : 문장 컨텍스트에서 어떤 감정적으로 긴장 된 언어 없이 중립 이어야 한다. 문장 프레임을 그 전체 문장 문법 단어n-1,n, 단어 및 단어n + 1 원활 하 게 문장 구조에 맞게 작성 해야 합니다. 대상 단어n (단계 2.2.5 대상 단어 예측을 기준 설정에 대 한 내용은 참조) 앞 문맥에서 예측 가능한 수 없습니다. - 문장 후 프레임 만들어집니다, 규범 cloze 작업을 사용 하 여 대상 단어 되도록 자극n 문장 컨텍스트에서 예측 하지 않습니다.
- 이 작업에서는 별도 집합이 참가자를 모집 합니다.
- 이 참가자 대상에 포함 하지 않고 대상 단어까지 각 문장 컨텍스트를 볼 그들은 최고의 맞는 문장 생각 하는 단어를 생산 하 고 있다.
- 참가자 들은 펜과 종이 사용 하 여이 작업을 완료 하거나 행동 연구를 위한 프로그램 또는 다른 소프트웨어 패키지를 사용 하 여 컴퓨터에 단어를 입력 하자.
N OTE : 대상 단어 참가자의 20% 이상 생성 하는 경우 그것은 문장 컨텍스트에서 예측 가능한 것으로 간주 됩니다 그리고 교체 해야 덜 예측 단어와 normed 다시. 원래에서 실험11, 100 참가자 cloze 작업을 완료 하 고 대상 단어 이전 컨텍스트를 예상 했다.
- 아래의 예제 문장 보기 이 문장에서 녹색 은 단어n-1, 보석 3-낮은 주파수 예측할 수 없는 글자n이며 단어n + 1입니다 . 이 실험에서 대상 단어는 낮은 주파수를 통제 했다 (의미 백만, 표준 편차 당 10.54 카운트 = = 6.97)14.
여배우는 시상식에서 그녀의 목 주위 녹색 보석 입고.
10 실험 자극의 또 다른 세트는 원래 실험14에서 아래 표시 됩니다.
그는 방에 걸쳐 큰 항아리 에서 보았다.
그녀는 검은 여우 의 꼬리 흔들고.
그는 작은 장 어 연못을 잡으려고 시도 했다.
그녀의 새로운 테마 파크 안에 큰 동물원 을 보고 싶 었 어 요.
그들은 그들의 운동 후 전체 체육관 주위를 걸어.
아이 산타의가 게에서 작업 대 한 젊은 엘 프 를 물었다.
거기 이었다 항상 아래 짧은 침대 침대 그녀의 사촌의 집에서.
거기 정말 따라 무거운 안개 는 해안선이 아침 이었다.
그는 배치 그의 오른쪽 스키 위의 그의 왼쪽된 한 그 트릭을 수행 하는 경우.
그녀는 그녀의 첫 공연 이후 몇 가지 새로운 노래를 썼다 그녀를 수행.
- 이해 기반 regressions에 대 한 자극을 준비 합니다.
- 이미 모호한 이자12normed 문장 프레임 이전 연구에서 적응 하 여이 실험에 대 한 문장 컨텍스트를 얻을. 이 문서를 다운로드 하 고 중립 문장 모호한 동 음 자는 끝 프레임을 제공 하는 부록 A, 볼.
- 이러한 문장 구조를 사용 하 여 쓸 두 번째 절반의 동 음 자 하위의 의미를 명확 하 게 하는 문장. 사우스 플로리다 대학의 이의어 규범15를 사용 하 여 대상 단어의 하위 의미를 결정 합니다. 예를 들어 동 음 자 학년 의 하위 의미는 "언덕 경사" 지배적인 의미는 "평가 배율." 따라서, 문장에 대 한 "마이크 좋아하지 않았어요 학년..." 추가 ".. 그 언덕 아래로 운전 했다 그들은." 이 결말은 모호한 동 음 자 "학년" 단어 "언덕"에 의해의 하위 의미 disambiguated는 그렇게 각 문장 사이 모호한 동 음 자 그리고 그것을 명확 하 게 단어 두 짧은 기능 단어 있어야 합니다. 10 예 문장들의 또 다른 세트는14 아래 제시
그것은 고통 스러운 후 바바라 그녀의 발에 옥수수 를 검사 합니다.
벤 마지막으로 주의 때 허 흔적 갑자기 종료.
이후 그들은 찢어진 했다 베티는 그녀의 손톱에 대 한 파일 에 대 한 검색.
데 비 좋아는 하는 경우 변호사 하기로.
모두에 게 그가 불평 하는 때 모든 것에 대 한 것으로 나타났습니다.
프레드는 밀접 하 게는 테이블 및 차트 보고서에 조사.
해리는 그를 상대로 소송를 제기 되었다 좋아하지 않았다.
그는 행복에 대해는 때 눌러 주름 그의 바지에서 제거 되었습니다.
헬렌은 일요일에는 교회에서 추기경 에 보였다.
그것은 아주 나쁜 는 문장 판사 피 고에 게 전달.
젠은 쉽게는 눈금자와 여왕 궁전을 보았다.
3. 이해 확인
- 모든 참가자는 실험을 통해 이해에 대 한 읽고 확인 합니다. 따라서, 임의로 일련의 실험을 통해 이해 질문 제시. 참가자 각 문장 이해 했다 있도록 예 또는 아니요 질문 뒤에 간단한 문을 사용 합니다. 문장에서 별도로 이해 질문을 제시. 참가자는 텍스트에 세심 한 관심을 지불 하지 않을 때 눈 운동 패턴은 달라질 수 있습니다. 데이터 분석에서 이해 질문에 80%의 정확도 보다는 작은 어떤 점수 참가자에서 데이터를 제거 합니다. 시험의 적어도 10%에 이해 질문 해야 합니다. 독 해 질문 필러 문장, 아니라 실험적인 문장 따라야 한다. 4 이해 질문의 예는 아래 표시 됩니다.
문장: 크리스티나에 갔다 캘리포니아 그녀의 부모와 함께 지난 1 년.
질문: 크리스티나 갔을까 버몬트로 작년?
문장: 마크 대학 졸업 후 그는 발견 일을 즉시.
질문: 마크 일자리를 찾기 위해 실패 했 어?
문장: 전화 사만 다 침대에 크롤 링 처럼 울렸다.
질문: 한 사람이 전화 사만 다 지난 밤?
문장: 관광객 플로리다에서 더 오래 머물 수 없다는 후회.
질문: 관광객 더 오래 머물 싶어 했나요?
4. 눈 추적 절차
- 각 실험 (oculomotor 제어 및 이해 기반 regressions) 분석; 대 한 충분 한 데이터를 보장 하기 위해 50 참가자 모집 재발 없이 재판을 드롭. 각 실험, 10 독 해 질문, 그리고 적어도 20 필러 각 실험에 대 한 문장 이상 40 실험 자극 준비. 각 실험은 완료 하는 데 약 30 분 소요 됩니다.
- 그 눈 위치 즉 1000 Hz의 샘플링 속도 함께 사용 눈 추적자는 초당 1000 번 측정 됩니다. 오른쪽 눈에서 안구의 움직임을 측정 합니다.
NOTE:: 이 샘플링 속도 눈 운동 행동은 매우 빠르고, 그리고 미만 1000 Hz의 샘플링 레이트 모든 인지 처리를 잡으려고 충분히 민감한 되지 않을 수 있습니다 중요 합니다. - 컴퓨터 화면에서 약 60 cm (24 인치)를 장착 하는 참가자를 있다. 원래 실험1421 인치 화면 또는 다른 화면을 사용 합니다.
- 머리 움직임을 안정화, 참가자 턱 나머지에 그들의 턱을 휴식 해야 합니다. 편안 하 게 될 때까지 턱 나머지의 자 높이 조정 하는 참가자를 허용 합니다.
- "예" 버튼을 그들은 이해 질문에 대답 하는 데 사용할 것입니다 "아니오" 버튼에 손가락을 참가자를 지시 합니다.
- 참가자의 눈 위치를 보정, 9 점 보정을 사용 합니다. 검은 화면에 흰색 원에 응시 하기 위해 참가자를 지시 합니다. 화면에 8 개의 다른 위치에 이동 참가자는 그들의 눈 백색 원형에 이동 합니다. 참가자를 새 위치로 이동할 때까지 원에 그들의 눈을 계속 있다.
- 교정, 후 눈 위치를 확인 합니다. 시각적인 각의 한도 내에서 참가자의 눈 위치를 해결 하는 경우 다음 참가자는 연구의 읽기 부분에 이동 부탁 드립니다.
- 화면 중앙에 임의의 순서로 한 번에 하나씩 표시 하는 각 문장에 있다. 와 같은 고정 폭 글꼴을 사용 하 여 모든 문자가 같은 양의 공간 참가자의 망막에 걸릴 수 있도록. 필러 문장과 실험적인 문장 독 해 문장 (다음 질문으로) 혼합할.
- 이전에 각 문장 첫 단어의 첫 글자의 위치에 해당 하는 스크린의 왼쪽에 흰색 원 참가자 시선이 있다. 이 자리에서 참가자를 보고 하는 경우, 실험 독서에 대 한 발병을 제어 하는 단추를 누릅니다.
N OTE : 이 실험 참가자는 문장을 읽고 그들은 모두 "예" 버튼을 누르면 됩니다 그래서 자습된 읽기를 사용 합니다. 각 문장을 읽은 후 흰색 원 화면에 다시 나타납니다 하 고 과정 다음 문장으로 반복 됩니다. - 드리프트 보정 정확 하 게 유지 되도록 각 문장 전에 올바른 수행 합니다. 이면 눈 위치에서 시각적인 각의 1도 이상 하 여 참가자의 눈 위치를 재조정.
5입니다. 데이터의 정량 분석
- 모든 데이터를 수집한 후 DataViewer, 프로그램을 열고 EyeLink 소프트웨어를 사용 하는 경우.edf 형식의 모든 데이터 파일에서 로드 합니다. 적은 100 밀리초 이상 1000 ms 보다이 언어 처리를 반영 하지 않는 고정 기간을 삭제 합니다.
- 관심의 각 단어에서 원하는 눈 운동 행동 조치를 수집 하는 관심 영역 보고서 실행:n, 단어 및 단어n + 1. 관심 분야 실험 작성기에서 관심 영역 크기에 대 한 구분 기호 및 기본 설정을 사용 하 여 이러한 항목을 설정 합니다. IOR 효과의 유무 및 역행 눈 운동의 종류를 결정 하기 위해 몇 가지 변수를 선택 합니다.
IA_SKIP:이 변수는 단어n 생략 했습니다 여부를 나타냅니다. 이 단어n 회귀 반환 또는 비 반환 회귀 인지 확인 해야 합니다.
IA_REGRESSION_IN:이 변수는 회귀 단어n에 되었다 여부를 나타냅니다. 만 분석 하는 시도는이 값이 1, 그렇지 않으면 그것은 관련이 없습니다 IOR 분석 반환 눈 운동이이 대상에 되었다 때문에.
IA_REGRESSION_OUT:이 변수는 회귀 단어n + 1에서 만들어진 여부를 나타냅니다. 만 분석 하는 경우에는이 변수가 반환 눈 운동 수행 되었다 1.
IA_FIRST_RUN_DWELL_TIME:이 변수는 단어 문장을 통해 첫 번째 패스에n + 1 에 얼마나 리더의. 이 기간 했다 역행 하는 안구 운동 하기 전에 처리의 양을 나타냅니다. 이 기간에는 역행 하는 안구 운동 하기 전에 어떤 잠재적인 억제 시간을 포함 됩니다. - 이제 각 평가판을 분류 했습니다 oculomotor-또는 이해-기반으로 역행 하는 눈 운동으로 계산 하는지 여부를 확인 하기 위해 개별적으로 각 시험 검사 연구원. IA_REGRESSION 밖으로 단어n + 1 1 고 단어n IA_REGRESSION_IN은 1만 재판을 검사 합니다.
- DataViewer에 참가자의 데이터를 선택 하 고 각 재판을 엽니다. 각 고정 후 고정 되거나 생략 된 단어n 에 직접 단어n + 1 에서 회귀 되었다 여부 검사를 통해 클릭 합니다. 그렇다면, 데이터 파일의 분석에 포함 될이 재판을 표시 합니다. 어디는 회귀 문장 또는 회귀의 다른 부분을 처리 한 후 단어n + 1 에서 되었다 이전 부분 되었다 재판을 포함 하지 마십시오.
- 모든 시도 표시 한 후 R 스튜디오16languageR와 lme4 패키지와 선형 혼합된 효과 모델을 사용 하 여 데이터를 분석 합니다. 참가자 및 항목에 대 한 임의의 슬로프와 교차를 지정 합니다. 고정된 효과 대상 단어에 대상 단어 및 재발의 건너뛰는 포함 되어야 합니다.
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Representative Results
이 패러다임14 를 사용 하 여 우리의 이전 작업의 결과 oculomotor 오류 상태에 있는 17% 회귀 속도 독 해 력 어려움 조건1429% 회귀 율 귀착되는. Oculomotor 오류 상태에서 32%는 재발의 이전 집착 단어 되었고 재발의 68%는 이전에 건너뛴된 단어를 했다. 반전 패턴 이해 어려움 상태에서 발생 했습니다. 재발의 29%, 61% 39% 했다 이전에 건너뛴된 단어 ( 표 1참조) 반면 이전 집착된 단어를 했다.
이러한 실험의 중요 한 변수 시간 단어n + 1, 또는 회귀 했다 시작 된 단어를 읽고 있습니다. IOR 효과 대상 단어n 생략 했다 때에 비해 이전 집착 했다 때 회귀 이전 단어n + 1 에 더 이상 독서 시간에 의해 표시 될 것 이다. 그림 1 표시는 참가자 훨씬 더 많은 시간에 소비 단어n 회귀 이전 단어n + 1 때 이전 집착 (뜻 = 296 석사, 표준 오차 (SE) = 17 ms) 때 건너뛰었습니다 보다 (253 ms, SE= 를 의미 = 14 ms), IOR 효과와 일치. 그러나, 아무 IOR 효과 이해 어려움 상태에서 관찰 되었다. 이 상태에서 단어n + 1 에 독서 시간 했다 다른 때 회귀 단어n 때 이전 집착 (의미 296 ms, SE = = 10 ms) 이전 생략 되었습니다 때 보다 (의미 = 291 석사, SE = 8 ms).
그림 1 : 단어 단어n회귀 하기 전에n + 1 번 읽고. 이 수치는 회귀 했다 시작 된 단어n + 1 에 독서 시간을 나타냅니다. 회귀 이전 집착 되거나 이전 생략 된 단어 중 하나 되었다. 이전 집착된 단어 회귀 IOR 효과, 눈을 다시 이전 집착된 대상 이동 대기 시간을 보여주는 경우에 더 긴 것으로 예상 된다. 값은 평균 ± SE (오차 막대)입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
| Oculomotor 오류 | 독 해 난이도 | ||
| 17% 회귀 율 | 29% 회귀 율 | ||
| 이전 집착 | 이전 생략 | 이전 집착 | 이전 생략 |
| 32% | 68% | 61% | 39% |
표 1: 이전 생략 또는 집착 대상 word로 회귀를 만들기의 확률. 이 테이블은 각 유형의 회귀를 만들기의 확률 나눈다. 두 종류에 대 한 전체적인 회귀 속도 상위 라인에 표시 됩니다. 하단 라인 눈 이전 집착 또는 이전에 건너뛴 단어에 반환 되는 시간의 비율을 나타냅니다.
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Discussion
현재 연구는 역행 눈 움직임을 읽기-동안 그 이해 어려움을 기반으로 하는 oculomotor 오류를 기반으로 하는 그의 2 개의 종류를 구별 하는 방법을 제공 합니다. 데이터 제공 증거 저수준 attentional 과정, IOR, 회귀의 종류에 따라 달라질 수 있습니다. IOR를만 oculomotor 기반 regressions에 대 한 하지만 이해 기반 regressions14발생으로 밝혀졌다. 따라서, 읽는 동안 인지 처리에 대 한 결론을 그릴 때 역행 눈 운동의 다른 종류 사이 구별 하는 것이 중요 하다.
이 프로토콜에는 일반적으로 허용 하 고 간단한 눈-추적 방법론 사용 하 여, 하는 동안 자극을 만드는 중요 한 단계입니다. 그것은 연구원 두 가지 유형의 역행 하는 안구의 움직임을 차별 정확 하 게 수 있도록 가능한 자극의 많은 측면을 제어 하는 것이 중요. 그것은 이해 기반 역행 눈 움직임에 단어 결과의 콘텐츠 잘못 된 의미를 선택 하는 독자는 편견된 모호한 동음이의어를 사용 하 여 것 처럼 나타납니다. 대조적으로, 사용 하 여 짧은, 낮은 주파수, 콘텐츠 단어 결과 oculomotor 교정 역행 하는 안구의 움직임에. 이 디자인을 만들 수 있는 하나의 수정 회귀 시작 된 단어의 더 나은 제어를 사용 하는. 예를 들어 이해 기반 회귀 자극에서 우리가 하지 못했습니다 길이 또는 회귀 했다 원래 연구14에서 시작 된 단어의 주파수 제어 하. 분석, 우리는 길이 및 covariates;로 그 단어의 주파수 포함 그러나, 그것은 다른 언어 처리 아니라 IOR에 어떤 변화를 표시 될 수 있습니다 있도록 가능한 밀접 하 게 단어를 제어 기쁠 것 이다.
실험의 디자인을 감안할 때, 연구원만 데이터의 작은 하위 집합을 분석할 수 있습니다. 원래 실험에서 재판의 15%만 참여 oculomotor 오류에 대 한 대상 단어 되었다 회귀 하 고 재판의 24%만 참여 이해 어려움14대상 단어 되었다 회귀 합니다. 로 그들은 연구 질문에 관련 되지 않은 다른 모든 시험 분석에서 버려졌다. 따라서,이 디자인 한계가입니다 그것은 참가자와 실험에 항목의 큰 숫자의 큰 샘플 크기를 요구 한다. 읽기 연구에 사용 되는 일반적인 샘플 크기 그들이 존재 하는 경우 차이 검출 하기 위하여 충분 한 전력을 제공할 수 없습니다.
미래 연구를 복제 하 고 낮은 기술 및 높은 기술 독자를 그들은 재발의 다른 종류를 확인 하는 정도에 달라 지는 지를 조사 함으로써 이러한 결과에 확장 수 있습니다. 그것은 이미 알려져 시작 독자 보다 더 숙련 된 독자17, 안구의 움직임을 더 후퇴 할 그리고 낮은 기술 독자 높은 기술 독자18보다 더 후퇴 눈 움직임. 그러나, 그것은 아직 알려져 있지 낮은 기술과 IOR 대기 시간 및 그들은 두 가지 유형의 재발의 가능성에 다 여부에 대 한 높은 기술 독자 간의 차이 다. 그것은 낮은 기술 독자 보다 높은 기술 독자 이해 기반 regressions 수 있도록 더 많은 가능성이 있을 것 이라고 기대 하는 합리적인. 그러나, 이러한 높은 기술과 낮은 기술 독자를 구별 하는 언어 처리 기술에 덜 의존 oculomotor 기반 regressions을 만드는 그들의 확률에 차이가 있을 수 있습니다.
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Disclosures
저자는 공개 없다.
Acknowledgments
저자 아무 승인 있다.
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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