眼动追踪和第二语言识别

了解人类如何识别口语是心理语言学研究的一个复杂而迷人的领域。在他们最近的论文“语言体验变量与口语识别时间过程之间的关系，”McDonald和Zamuner（2025）利用眼动追踪技术揭示了个体一生的语言暴露如何影响口语识别过程。

核心研究问题围绕着语言体验和口语识别效率之间的相互作用。之前的研究通常侧重于语言能力或习得年龄作为第二语言（L2）处理的关键预测因素。然而，作者认为，终身接触一门语言可能是一个更敏感、更全面的预测因素，因为它捕捉到了母语和早期第二语言学习者语言体验的更广泛变化。这项研究旨在超越传统的第一语言学习者和第二语言学习者的二分法，根据参与者一生中法语语言输入的百分比，将他们置于一个连续的法语体验中。

眼动追踪与视觉世界范式

本研究采用的核心方法是视觉世界范式（VWP），参与者在听到听觉刺激的同时观看包含多幅图像的视觉显示。通过在任务过程中跟踪注视，研究人员能够观察到语言理解过程中的实时认知过程。

McDonald和Zamuner（2025）利用VWP精确测量口语识别的时间过程。当听众听到像“狗”这样的词时，不仅“狗”会被激活，而且语音相似的词（如“点”）和语义相关的词（例如“熊”）也会在心理词汇中短暂活跃。通过追踪眼球运动，研究人员可以观察到参与者何时开始关注目标图像，以及语音和语义竞争对手图像。例如，当听到“狗”时，对“点”图像的注视增加，表明语音协同激活。同样，当听到“狗”时，对“熊”的注视会发出语义协同激活的信号。

SR Research的高采样率和卓越的准确性EyeLink 1000眼动仪使McDonald和Zamuner不仅可以分析是否发生了激活，还可以分析何时发生以及有多强烈。他们可以通过观察注视的比例和峰值注视的时间来测量目标词激活的速度和强度。对于竞争对手的单词，眼动追踪提供了对协同激活峰值的见解，更重要的是，竞争的分辨率——在识别目标后竞争单词被抑制的程度。该研究使用广义加性混合模型（GAMM）进一步增强了对连续眼动追踪数据的分析，从而可以对时间和终身法国暴露等连续变量之间的非线性相互作用。

眼动追踪显示，单词识别的时间过程是由第二语言体验决定的

研究结果证明了眼动追踪在揭示细微加工差异方面的有效性。例如，终身接触法语的参与者看目标图像的速度更快，峰值也更高。尽管在探索性分析中，词汇量最终被发现是一个更频繁的预测因素，但眼动追踪数据提供了关于词汇激活和竞争的时间过程的详细信息，提供了语言体验如何塑造口语单词识别的动态视图。

这项研究强调了眼动追踪如何成为捕捉语言理解中复杂和时间敏感过程的宝贵方法。

有关眼动追踪如何帮助您的研究的信息，请查看我们的解决方案和产品页面或联系我们。我们很乐意为您提供帮助！