Transcript Lesen141031

WS 2014
Indefrey
Psycholinguistik
Lesen
Augenbewegungen beim Lesen
Lesen ist eine Folge von Fixationen und Sakkaden.
Sakkade = sprunghafte Augenbewegung von ca. 10-20ms Dauer
Dauer der Fixationen zwischen den Sakkaden ca. 250 ms
Die Sprungdistanz ist ca. 2°.
Dies hat damit zu tun, dass
foveales Sehen einen Winkel
von 2° hat.
b)Sind die Sakkaden gesteuert oder zufällig?
> Gesteuert: Landung meistens etwa in der Mitte eines
längeren Wortes
c)Welche Information wird während der Fixation
aufgenommen?
(McConkie und Rayner, 1975)
> Identifikation von Buchstaben: 6-8 Buchstaben rechts von
der Fixation
Form von Buchstaben: 10-11 Buchstaben oder Leerzeichen
(etwa 2 Wörter) rechts von der Fixation
Wortlänge: 15 Buchstaben oder Lehrzeichen
Wichtig: diese Zahlen gelten für deutsche Leser nur nach
rechts, für z.B. arabische Leser nach links
Stevens & Grainger
(2003)
VPs müssen einen Punkt
fixieren, dann erscheinen
kurz Buchstaben
(XXXHX) die relativ zur
Fixation verschoben
werden. VPs müssen
Buchstaben erkennen.
Genauigkeit nimmt mit
Entfernung zur Fixation
ab.
Unabhängig von der Entfernung zur Fixation ist die Genauigkeit für den
ersten und letzten Buchstaben höher.
> “Crowding”: umgebende Buchstaben stören
Kombination der beiden
Effekte sorgt für eine Wförmige Kurve.
RYVMKF
PTHSHG
GTVCBH
HUIRYD
GBHTBN
POLKRF
FTIEWR
KTPNGS
GBWJDE
KSREGD
MKFRYV
SHGPTH
CBHGTV
RYDHUI
TBMGBH
KRFPOL
EWRFTI
NGSKTP
KDEGBW
EGDKZR
VMRYKF
HSPTHG
VCGTBH
IRHUYD
HTGBBN
LKPORF
TEFTWR
PIKTGS
WKGBDE
REKSGD
Z
CBSOGS
UBSQOQ
BQOUDG
SCDOBC
OUBCCD
DOQUCB
CCOQOU
DOCOQS
QSCODQ
CDOQUS
OGSCBS
QOQUBS
UDGBQO
OBCSCD
CCDOUB
UCBDOQ
QOUCCO
OQSDOC
ODQQSC
QUSCZO
SOCBGS
SQUBOQ
OUBQDG
DOSCBC
BCOUCD
QUDOCB
OQCCOU
CODOQS
COQSDQ
OQCDUS
Visual search task
(U.Neisser)
Das Experiment zeigt,
a) wie schnell Buchstaben im
Durchschnitt erkannt werden
(jedenfalls so weit, dass sie
als verschieden von einem
vorgegebenen Buchstaben
klassifiziert werden können):
> 24 Buchstaben/Sekunde
b) dass Buchstaben inmitten
anderer Buchstaben mit
ähnlichen Merkmalen schwer
zu erkennen sind: inmitten
verschiedener Merkmale ca.
70/sec , inmitten ähnlicher
Merkmale 12/sec
Pandämonium-Theorie
Buchstaben werden anhand von Kombinationen ihrer visuellen
Merkmale (z.B. Striche und Kurven bestimmter Größen in
bestimmten Positionen) erkannt.
Reicher (1969)
• Stimuli:
• forced choice
• % korrekt
H
78
CSAH
H oder T ?
76
CASH
89
• (Beachte: auch CAST ist ein Wort; raten nützt also nichts)
• Buchstaben in ganzen Wörtern können schneller erkannt werden, als
einzelne Buchstaben > word-letter effect
• Buchstaben in ganzen Wörtern können schneller erkannt werden, als
Buchstaben in Nichtwörtern > word superiority effect
• Spätere Studien haben gezeigt, dass Buchstaben in Pseudowörtern
schneller erkannt werden, als in Nichtwörtern > pseudoword superiority
effect
Eine beliebte Scherz-Email:
Zähle, wie viele "F" in
folgendem Text vorkommen:
FINISHED FILES ARE THE RESULT OF
YEARS OF SCIENTIFIC STUDY
COMBINED WITH THE EXPERIENCE OF
YEARS
STUDY COMBINED THE RESULT ARE OF
WITH OF SCIENTIFIC FILES YEARS
FINISHED WITH OF EXPERIENCE THE
YEARS
FLNLBSED FLLEB KRE TSE REBULT GF
YEKRB DF BCLENTLFLC BTUDY
CGWBLNED WLTS TSE VDPERLEXSE BF
YEKRB
Healy (1976)
• Versuchsteilnehmer übersehen ‘t’ in ‘the’ überzufällig häufig
• Dies gilt nicht mehr, wenn die Buchstaben im Text
durcheinander gewürfelt (scrambled) werden: ‘t’ in kurzen
Buchstabenfolgen wird dann sogar besser gefunden.
• Es gilt aber auch, wenn die Wörter durcheinander gewürfelt
werden. > Der Effekt beruht also nicht darauf, dass VPs
syntaktisch vorhersagbares ‘the’ überspringen
• > sehr häufige Wörter werden als ganzes Wortbild erkannt
Konsequenzen für PandämoniumModell
• Modell kann word-letter effect und wordsuperiority effect nicht erklären
• Möglichkeit: nicht nur Buchstaben-, sondern
auch Wortbild-Dämonen
• Für den pseudoword-superiority effect müsste
man dann noch Zwischeneinheiten annehmen
(z.B. im Deutschen ‘sch’ und ‘er’)
McClelland & Rumelhart (1981)
Seidenberg & McClelland (1989)
Lexical decision
Entscheiden Sie, ob es sich bei den folgenden
Buchstabenketten um Wörter handelt oder nicht.
Wort
kein Wort
+
AUTO
+
HGTRD
+
DONKE
+
BREITE
+
WAITSEN
+
LEERE
Rubenstein et al. (1971)
no
yes
See also: Meyer, Schvaneveldt, & Ruddy (1974)
Homophone-Effekt (Yoke/Yolk) beweist Einfluss phonemischer
(Klang-) Repräsentation
They considered buying a house.
He ran threw the streets.
We saw the animals in the cages.
Können wir beeinflussen, auf welche
Art wir lesen?
Davelaar et al. (1978)
Homophone-Effekt bei Lexical decision verschwindet,
wenn viele homophone Pseudowörter unter den Stimuli
sind.
yolk – brane – house – flite – story
> Da der Wortklang jetzt die Unterscheidung von
Wörtern und Nichtwörtern erschwert, ändern VPs ihre
Strategie.
Word naming (=laut lesen)
Lesen Sie folgenden Wörter so schnell wie möglich vor.
+
Besen
Drang
Fabel
Draht
Gatte
Messing
Rippe
Schaf
Taiga
Kümmel
+
Beton
Chaos
Genie
Nougat
Partie
Camping
Linie
Gerste
Hotel
Volk
Word naming
Seltene Wörter mit vorhersagbarer Aussprache (reguläre Wörter) werden
schneller ausgesprochen als seltene Ausnahmewörter (irreguläre Wörter) >
Regularity effect
Dual Pathway Model (Coltheart, 1978)
Meaning access for different kinds of written words according to Dual
Pathway Models of reading (Coltheart, 1978).
47
McClelland & Rumelhart (1981) Seidenberg
& McClelland (1989)
Coltheart et
al., 2001
print
Dual Route
Cascaded (DRC)
Model
Feature
Representations
Letter
Representations
Semantic
Representations
Orthographic
Lexicon
Phonological
Lexicon
Phoneme
Representations
speech
Rule-Based
Translation