Transcript 詞彙關係在漢字單字促發字彙判斷作業中所扮演的角色 陳致衞 吳瑞屯 國立台灣大學心理學系暨研究所 研究背景與目的 在漢字單字促發認知作業中操弄促發字與目標字間脈絡關係是探討 研究結果 表一 各組平均正確反應時間(毫秒)、錯誤百分比(括弧內)及促發效果量 單字字彙辨識歷程的重要研究手段，而詞彙關係做為一種重要脈絡關係， 是否涉入字彙辨識的自動化歷程，或僅止於策略性歷程中預期線索的角 色，結論至今仍莫衷一是。為此本研究採用促發程序配合單字字彙判斷 SOA 成詞詞頻 高頻詞 50毫秒 低頻詞 作業，透過實驗控制使詞彙關係成為實驗中唯一有效的脈絡關係，觀察 高頻詞 詞彙關係是否能獨立產生促發效果。同時在實驗中操弄SOA(stimulus 150毫秒 低頻詞 onset asynchronies)長短做為區別自動化歷程與策略性歷程的情境變項， 並安排促發字之衍生詞詞群大小做為策略性歷程指標。若SOA極短時仍 高頻詞 250毫秒 低頻詞 能獲得促發結果，則顯示詞彙關係可能涉入目標字的字彙辨識自動化歷 促發字之衍生詞詞群大 詞彙促發字 無關控制字 促發效果量545(0.6) (0.7) (1.3)550(2.7) (4.0) (6.7)545(0.7) (1.3) (2.0)543(2.7) (2.0) (4.7)495(0.6) (0.7) (1.3)508(2.0) (2.7) (0.7) 促發字之衍生詞詞群小 詞彙促發字 無關控制字 促發效果量548(0.7) (1.3) (2.0)566(5.7) (3.5) (9.2)533(0.8) (2.2) (3.0)572(3.6) (0.7) (4.3)518(3.1) (0.7) (3.8)517(2.3) (4.2) (1.9) 程。而隨著SOA增加，可能開始會有策略性歷程涉入，此時若見到促發 字之衍生詞詞群大小對促發效果量的反應型態產生影響，便顯示詞彙關 係可能在策略性歷程中扮演預期線索的角色。 研究方法 實驗作業：促發程序配合單字字彙判斷作業。以三種SOA情境分為三 個實驗架構相同的子實驗，分別為50毫秒、150毫秒以及250毫秒。實驗 呈現時序安排請見下方圖一。 操弄變項：三因子設計。促發類型(詞彙促發字、控制促發字)為受試 者內與項目內因子，成詞詞頻(高詞頻、低詞頻)以及促發字之衍生詞詞 群大小(詞群大、詞群小)為受試者內與項目間因子。 控制變項：使目標字與促發字之間僅具備低聯想強度(含正向與後向聯 圖二 各組促發效果量(毫秒)比較圖 想) 與低語義相似度。關聯字對比例(relatedness proportion)控制在0.5。 綜合討論 促發字與目標字單字字頻、目標字衍生詞總數以及目標字與促發字的字 詞彙促發效果可穩定出現，不須仰賴語義關係或是聯想關係的幫助。 義相似度在實驗各組中則控制達平衡。 在SOA為50毫秒的極短SOA實驗條件下仍可發現詞彙促發效果，且促 刺激材料：40個合法漢字做為目標字，40個合法漢字做為促發字(一半 發字之衍生詞詞群大小並不影響促發效果量的反應型態，顯示詞彙關係 衍生詞詞群大，一半衍生詞詞群小)，且這些單字可組成40組合法雙字詞 做為脈絡很可能涉入文字辨識的自動化歷程。而高低詞頻組相較之下， 正向成詞字對(一半為高頻詞，一半為低頻詞)。另外安排40個符合漢字 低頻詞組反而產生較高的促發效果，這可能是由於高頻詞較為熟練因而 造字規則的假字目標字，並另外選取40個合法漢字與之配對。因此總共 自動進行後續認知處理歷程，反而與目標字的單字辨識歷程產生競爭所 有80組實驗嘗試。透過交錯排列使得真字字對有一半做為合法雙字詞字 致。 對，一半做為無關聯控制字對。再透過對抗平衡法進行對換，因此會形 成兩組對抗平衡刺激列。 在SOA為150毫秒的實驗條件下可觀察到促發字之衍生詞詞群小的高 頻詞組的促發效果明顯較SOA為50毫秒時增加，這可能是因為受試者利 受試者：台灣大學大學部學生共90位，這些參與者被隨機分派到三個 用詞彙關係做為預期線索，在衍生詞詞群小的情況下，有較高機率正確 子實驗組別，分別接受SOA為50毫秒、150毫秒與250毫秒三種實驗情況。 預期高頻詞之故。至於促發字之衍生詞詞群大的兩組，在SOA為150毫 所有受試者皆以繁體中文為母語。 秒與50毫秒條件下所得結果接近，這可能是由於衍生詞詞群大，所以無 按鍵反應 (是/否) 項目間間隔 (500ms) 論是高頻詞或低頻詞均不易被正確預期，因此促發效果僅獲得自動化歷 程的貢獻。 旅 目標字 (max: 2000ms) 在SOA為250毫秒的實驗條件下可發現所有組別的促發效果均已達顯 著，然而其反應型態卻與SOA為50毫秒與150毫秒時所得型態缺乏連貫 勁 促發字 (50ms / 150ms /

詞彙關係在漢字單字促發字彙判斷作業中所扮演的角色
陳致衞 吳瑞屯
國立台灣大學心理學系暨研究所
研究背景與目的
在漢字單字促發認知作業中操弄促發字與目標字間脈絡關係是探討
研究結果
表一 各組平均正確反應時間(毫秒)、錯誤百分比(括弧內)及促發效果量
單字字彙辨識歷程的重要研究手段，而詞彙關係做為一種重要脈絡關係，
是否涉入字彙辨識的自動化歷程，或僅止於策略性歷程中預期線索的角
色，結論至今仍莫衷一是。為此本研究採用促發程序配合單字字彙判斷
SOA
成詞詞頻
高頻詞
50毫秒
低頻詞
作業，透過實驗控制使詞彙關係成為實驗中唯一有效的脈絡關係，觀察
高頻詞
詞彙關係是否能獨立產生促發效果。同時在實驗中操弄SOA(stimulus
150毫秒
低頻詞
onset asynchronies)長短做為區別自動化歷程與策略性歷程的情境變項，
並安排促發字之衍生詞詞群大小做為策略性歷程指標。若SOA極短時仍
高頻詞
250毫秒
低頻詞
能獲得促發結果，則顯示詞彙關係可能涉入目標字的字彙辨識自動化歷
促發字之衍生詞詞群大
詞彙促發字 無關控制字 促發效果量
13
545
558
(0.6)
(0.7)
(1.3)
38
550
588
(2.7)
(4.0)
(6.7)
13
545
558
(0.7)
(1.3)
(2.0)
55
543
598
(2.7)
(2.0)
(4.7)
40
495
535
(0.6)
(0.7)
(1.3)
33
508
541
(2.0)
(2.7)
(0.7)
促發字之衍生詞詞群小
詞彙促發字 無關控制字 促發效果量
9
548
557
(0.7)
(1.3)
(2.0)
15
566
581
(5.7)
(3.5)
(9.2)
28
533
561
(0.8)
(2.2)
(3.0)
11
572
583
(3.6)
(0.7)
(4.3)
25
518
543
(3.1)
(0.7)
(3.8)
59
517
576
(2.3)
(4.2)
(1.9)
程。而隨著SOA增加，可能開始會有策略性歷程涉入，此時若見到促發
字之衍生詞詞群大小對促發效果量的反應型態產生影響，便顯示詞彙關
係可能在策略性歷程中扮演預期線索的角色。
研究方法
實驗作業：促發程序配合單字字彙判斷作業。以三種SOA情境分為三
個實驗架構相同的子實驗，分別為50毫秒、150毫秒以及250毫秒。實驗
呈現時序安排請見下方圖一。
操弄變項：三因子設計。促發類型(詞彙促發字、控制促發字)為受試
者內與項目內因子，成詞詞頻(高詞頻、低詞頻)以及促發字之衍生詞詞
群大小(詞群大、詞群小)為受試者內與項目間因子。
控制變項：使目標字與促發字之間僅具備低聯想強度(含正向與後向聯
圖二 各組促發效果量(毫秒)比較圖
想) 與低語義相似度。關聯字對比例(relatedness proportion)控制在0.5。
綜合討論
促發字與目標字單字字頻、目標字衍生詞總數以及目標字與促發字的字
詞彙促發效果可穩定出現，不須仰賴語義關係或是聯想關係的幫助。
義相似度在實驗各組中則控制達平衡。
在SOA為50毫秒的極短SOA實驗條件下仍可發現詞彙促發效果，且促
刺激材料：40個合法漢字做為目標字，40個合法漢字做為促發字(一半
發字之衍生詞詞群大小並不影響促發效果量的反應型態，顯示詞彙關係
衍生詞詞群大，一半衍生詞詞群小)，且這些單字可組成40組合法雙字詞
做為脈絡很可能涉入文字辨識的自動化歷程。而高低詞頻組相較之下，
正向成詞字對(一半為高頻詞，一半為低頻詞)。另外安排40個符合漢字
低頻詞組反而產生較高的促發效果，這可能是由於高頻詞較為熟練因而
造字規則的假字目標字，並另外選取40個合法漢字與之配對。因此總共
自動進行後續認知處理歷程，反而與目標字的單字辨識歷程產生競爭所
有80組實驗嘗試。透過交錯排列使得真字字對有一半做為合法雙字詞字
致。
對，一半做為無關聯控制字對。再透過對抗平衡法進行對換，因此會形
成兩組對抗平衡刺激列。
在SOA為150毫秒的實驗條件下可觀察到促發字之衍生詞詞群小的高
頻詞組的促發效果明顯較SOA為50毫秒時增加，這可能是因為受試者利
受試者：台灣大學大學部學生共90位，這些參與者被隨機分派到三個
用詞彙關係做為預期線索，在衍生詞詞群小的情況下，有較高機率正確
子實驗組別，分別接受SOA為50毫秒、150毫秒與250毫秒三種實驗情況。
預期高頻詞之故。至於促發字之衍生詞詞群大的兩組，在SOA為150毫
所有受試者皆以繁體中文為母語。
秒與50毫秒條件下所得結果接近，這可能是由於衍生詞詞群大，所以無
按鍵反應 (是/否) 項目間間隔 (500ms)
論是高頻詞或低頻詞均不易被正確預期，因此促發效果僅獲得自動化歷
程的貢獻。
旅
目標字 (max: 2000ms)
在SOA為250毫秒的實驗條件下可發現所有組別的促發效果均已達顯
著，然而其反應型態卻與SOA為50毫秒與150毫秒時所得型態缺乏連貫
勁
促發字 (50ms / 150ms / 250ms)
性。這顯示SOA在250毫秒時，各種認知歷程可能已開始反覆作用。
本研究顯示詞彙關係在單字促發字彙判斷作業的實驗情境下確實會介
+
凝視點 (500ms)
入目標字的字彙辨識自動化歷程，且詞彙關係的存在會產生正向助益。
另一方面，詞彙關係確實在此實驗情境下可能涉入策略性歷程並扮演預
“Ding”
提示音 (1000ms)
圖一 實驗呈現時序示意圖
期線索的角色，但這必須在SOA為150毫秒以上的實驗條件下才有可能
發生。
在後續研究中可降低關鍵字對比例，使受試者更不易察覺脈絡關係，
以進一步檢驗本研究結果是否穩定。