Eötvös Loránd Tudományegyetem Bölcsészettudományi Kar
DOKTORI DISSZERTÁCIÓ SZÉKELY ANNA
A LEXIKÁLIS ELŐHÍVÁS INTERKULTURÁLIS KUTATÁSA KÉPMEGNEVEZÉSI HELYZETBEN
ELTE BTK Doktori Iskola, Pszichológia Program Kognitív Pszichológia alprogram
Témavezető: Dr. Vargha András
Budapest, 2002.
Az értekezés kísérleti anyaga a „University of California San Diego” egyetem „Center for Research in Language (CRL)” intézetével együttműködésben készült Prof. Elizabeth Bates közvetlen irányításával
A dolgozat vizsgálati anyagának teljes dokumentációja és adatállománya a CD mellékleten található.
2
KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS
Szeretnék köszönetet mondani a doktori iskola vezetőinek, HUNYADY GYÖRGY programvezetőnek és CZIGLER ISTVÁN alprogram vezetőnek, hogy lehetővé tették számomra, hogy a kognitív pszichológia doktori alprogram keretén belül végezzem tanulmányaimat és kutatómunkámat. Szeretném megköszönni témavezetőm, VARGHA ANDRÁS segítségét és útmutatásait. Szeretnék külön köszönetet mondani ELIZABETH BATES-nek, aki lehetővé tette számomra, hogy részt vegyek egy interkulturális együttműködésben, és messzemenőleg támogatta munkámat az elmúlt négy évben. Hálával tartozom PLÉH CSABÁNAK, aki hozzásegített az Elizabeth Bates-el való kollaboráció kialakításához, és hasznos szakmai tanácsokkal látott el. Szeretném megköszönni SZIKORA ANDRÁS LÁSZLÓNAK, hogy segítségemre volt a vizuális komplexitás objektív mérőmódszerének kidolgozásában és a Macintosh számítógép hazai használatában. Köszönettel tartozom Valentini Máriának, Encsi Juditnak, Méhes Viktóriának, Gerván Patríciának, Nemszilaj Anitának, Ruttner Juditnak, Szabó Andreának, Varga Zsuzsának, Béres Ilonának, Varjú Lillának, Hermányi Gabriellának, Deák Katalinnak, Piros Verának, Borbély Dórinak, Kovács Szilviának és Erősné Surányi Zsuzsának a magyar adatok felvételében végzett munkájukért. Szeretnék köszönetet mondani külföldi munkatársaimnak: USA: Kara Federmeier, Gowri Iyer, Nicole Wicha, Katherine Kohnert, Araceli OrozcoFigueroa, Robert Buffington, Meiti Opie, Dann Herro és Gabriel Gutierrez University of California San Diego, San Diego, Kalifornia Németország: Thomas Jacobsen és Thomas Pechman University of Leipzig, Lipcse Olaszország: Simona D’Amico és Antonella Devescovi “La Sapienza” University, Róma Kína: ChingChing Lu, Daisy Hung, Jean Hsu, Ovid Tzeng, Angela Tzeng Yang Ming University, Tajpej Bulgária: Elena Andonova, Teodora Mehotcheva, Irini Gerdjikova New Bulgarian University, Szofia Végezetül köszönöm férjemnek, Rácz Róbertnek a CD melléklet interaktív kezelőfelületének elkészítését.
3
TARTALOMJEGYZÉK ÖSSZEFOGLALÁS ............................................................................................................... 9
BEVEZETÉS........................................................................................................................ 10
1. IRODALMI ÁTTEKINTÉS .......................................................................................... 13 1.1.
A KÉPMEGNEVEZÉSI MÓDSZEREK FEJLŐDÉSE ÉS ALKALMAZÁSA........................... 13
1.1.1.
A SNODGRASS -VANDERWART KÉPANYAG........................................................... 13
1.1.2.
A SNODGRASS -VANDERWART KÉPANYAG SZÉLESKÖRŰ ALKALMAZÁSA ............. 14
1.1.2.1.
Off-line standardok holland, spanyol, francia, olasz és kínai nyelven.............. 14
1.1.2.2.
Interkulturális vizsgálatok a pszicholingvisztikában ....................................... 15
1.1.2.3.
Alkalmazások a nyelvfejlődés kutatásában..................................................... 15
1.1.2.4.
Az egyszerű, fekete-fehér képek klinikai felhasználása................................... 16
1.1.3. 1.2. 1.2.1.
ALTERNATÍV KÉPMEGNEVEZÉSI STANDARDOK..................................................... 16 A LEXIKÁLIS FELDOLGOZÁS ELMÉLETEI ................................................................. 17 A FELISMERÉS ÉS A FELIDÉZÉS DICHOTÓMIÁJA..................................................... 17
1.2.1.1.
Két folyamat vagy specifikus kódok?............................................................. 18
1.2.1.2.
Alternatív stratégiák a felismerésben és a felidézésben ................................... 19
1.2.2.
A LEXIKÁLIS ELŐHÍVÁS MODELLJEI A MEGNEVEZÉSI FELADATOK TÜKRÉBEN ....... 20
1.2.2.1.
A szókiolvasás korai elméletei ....................................................................... 20
1.2.2.2.
A tárgyfelismerés és megnevezés neuropszichológiai elmélete Ellis szerint .... 21
1.2.2.3.
A képmegnevezés modalitás függő rendszere................................................. 22
1.2.2.4.
A képmegnevezés 3, 4 és 5 lépéses elméletei ................................................. 22
1.3.
A KÉPMEGNEVEZÉSI TELJESÍTMÉNY KRITIKUS TÉNYEZŐI ...................................... 24
1.3.1.
A REAKCIÓIDŐ FÜGGŐ ÉS FÜGGETLEN VÁLTOZÓI ................................................. 24
1.3.2.
SZUBJEKTÍV ÉS OBJEKTÍV FÜGGETLEN VÁLTOZÓK ................................................ 25
1.3.2.1.
Mely tényezők határozhatják meg a domináns választ? .................................. 25
1.3.2.2.
Képi jellemzők .............................................................................................. 26
1.3.2.3.
A kép és válasz közötti koherenciát mérő változók......................................... 27
1.3.3.
A PAIVIOI VERSENGÉSI HIPOTÉZIS ........................................................................ 27
1.3.4.
A KÉPMEGNEVEZÉSI TELJESÍTMÉNNYEL ÖSSZEFÜGGŐ FÜGGETLEN VÁLTOZÓK ..... 28
1.3.4.1.
Szógyakoriság és szóelsajátítási életkor – ellentmondó eredmények ............... 28
1.3.4.2.
Képi jellemzők hatása a megnevezési teljesítményre ...................................... 31
4
1.3.4.3. 1.3.5. 1.3.5.1. 1.4.
A szóhosszúság hatása ................................................................................... 34 MIBŐL ÉS MENNYIT MAGYARÁZNAK MEG A KRITIKUS TÉNYEZŐK?....................... 35 A független változók összefonódása: a 'Zipf törvény' ..................................... 36 A LEXIKÁLIS ELŐHÍVÁS UNIVERZÁLIS ÉS NYELVSPECIFIKUS JELLEMZŐI ............... 37
1.4.1.
A LEXIKÁLIS FELDOLGOZÁS MECHANIZMUSÁNAK UNIVERZÁLIS SZINTJEI............. 37
1.4.2.
MELYIK FELDOLGOZÁSI SZINTEN ÉRVÉNYESÜL A SZÓGYAKORISÁGI HATÁS?........ 37
1.4.2.1.
Felismerési feladat kontextuális feldolgozással?............................................. 38
1.4.2.2.
A szógyakorisági hatás egyértelmű bizonyítékai a lexémák szintjén ............... 39
1.4.2.3.
A szamár az csak szamár marad!.................................................................... 39
1.5. 1.5.1.
A FŐNÉVI-IGEI DISSZOCIÁCIÓ PARADIGMÁJA .......................................................... 40 A FŐNÉVI-IGEI DISSZOCIÁCIÓ JELENSÉGE AFÁZIÁBAN .......................................... 40
1.5.1.1.
Nyelvtani magyarázat .................................................................................... 41
1.5.1.2.
Jelentés alapú magyarázat .............................................................................. 41
1.5.1.3.
Lexikai magyarázat........................................................................................ 42
1.5.1.4.
Információfeldolgozási magyarázat................................................................ 42
1.5.2.
FŐNÉVPREFERENCIA A KORAI SZAVAK ELSAJÁTÍTÁSÁBAN ................................... 42
2. CÉLKITŰZÉSEK.......................................................................................................... 44
3. MÓDSZEREK ............................................................................................................... 46 3.1.
KÍSÉRLETI SZEMÉLYEK ............................................................................................ 46
3.2.
INGERANYAG ............................................................................................................ 47
3.2.1. 3.3.
KÉPEK ................................................................................................................. 48 ELJÁRÁS – ESZKÖZÖK .............................................................................................. 49
3.3.1.
KÍSÉRLETI ELRENDEZÉSEK ................................................................................... 49
3.3.2.
AZ ON-LINE KÍSÉRLETEK STANDARD ELJÁRÁSA.................................................... 49
3.3.2.1.
Az ingerbemutatás és adatrögzítés technikai részletei ..................................... 50
3.3.2.2.
A hibák kódolása, a reakcióidő és a válaszok rögzítése................................... 51
3.3.3.
OFF-LINE SZUBJEKTÍV ÉRTÉKELÉSI FELADATOK MAGYAR NYELVEN ..................... 52
3.3.3.1.
Képi-fogalmi megfelelés................................................................................ 53
3.3.3.2.
Vizuális komplexitás értékelése ..................................................................... 53
3.3.3.3.
Szóelsajátítási életkor becslése....................................................................... 53
3.3.3.4.
Szógyakoriság és ismerősség becslése............................................................ 54
3.4. 3.4.1.
AZ ADATOK KIÉRTÉKELÉSE ..................................................................................... 55 A STANDARD KÉPMEGNEVEZÉSI FELADATOK FÜGGŐ VÁLTOZÓI ........................... 55
5
3.4.1.1.
Adatbevitel és adatfeldolgozás ....................................................................... 55
3.4.1.2.
Az érvényes válaszok aránya ......................................................................... 55
3.4.1.3.
A válaszalternatívák kategorizálása................................................................ 56
3.4.1.4.
Válasz-releváns adatokból létrehozott változók .............................................. 57
3.4.1.5.
Reakcióidő – releváns adatok......................................................................... 58
3.4.1.6.
A standard képmegnevezési vizsgálat függő változóinak rövid leírása ........... 58
3.4.2.
A KÉPEK ÉS A DOMINÁNS VÁLASZOK FÜGGETLEN VÁLTOZÓI ................................ 59
3.4.2.1.
A magyar nyelvű értékelési feladatokból nyert független változók ................. 59
3.4.2.2.
Objektív adatforrásokból származó független változók................................... 60
3.4.2.3.
A standard képmegnevezési vizsgálat független változóinak rövid leírása ...... 63
4. EREDMÉNYEK ............................................................................................................ 65 4.1. 4.1.1. 4.1.1.1. 4.1.2.
AZ ON-LINE MÓDSZER ÉRVÉNYESSÉGE ÉS MEGBÍZHATÓSÁGA ................................ 65 A TÁRGYMEGNEVEZÉSI MÓDSZER VALIDÁLÁSA ................................................... 65 A képmegnevezési teljesítményt befolyásoló tényezők hatása ........................ 67 A TÁRGYMEGNEVEZÉSI MÓDSZER MEGBÍZHATÓSÁGÁNAK TESZTELÉSE ................ 70
4.1.2.1.
A két részre szakított ingeranyag tanulságai ................................................... 70
4.1.2.2.
Fáradási hatások a képmegnevezésben ........................................................... 71
4.1.2.3.
Az egyéni teljesítmény hatása a képmegnevezés megbízhatóságára................ 73
4.2. 4.2.1.
AZ OBJEKTÍV VIZUÁLIS KOMPLEXITÁS VÁLTOZÓ BEVEZETÉSE .............................. 73 AZ OBJEKTÍV VIZUÁLIS KOMPLEXITÁS MÉRCÉJÉNEK VALIDÁLÁSA........................ 73
4.2.1.1.
Érvényességi mutatók a szakirodalmi adatokkal átfedő képekre ..................... 73
4.2.1.2.
JPG - "a kiválasztott" ..................................................................................... 74
4.2.1.3.
A teljes képanyag érvényességi mutatói magyar adatok alapján...................... 76
4.3. 4.3.1.
INTERKULTURÁLIS TÁRGYMEGNEVEZÉSI EREDMÉNYEK ........................................ 76 ÚJ, EGYETEMES SAJÁTOSSÁGOKAT TÜKRÖZŐ VÁLTOZÓK ..................................... 77
4.3.1.1.
Az univerzális képmegnevezési teljesítményt tükröző függő változók ............ 77
4.3.1.2.
Az univerzális szógyakoriság független változója........................................... 78
4.3.1.3.
Az univerzális változók összefoglalása........................................................... 79
4.3.2.
A FÜGGŐ VÁLTOZÓK NYELVSPECIFIKUS ELEMZÉSE .............................................. 80
4.3.2.1.
A megnevezés 'hatékonysága' az egyes nyelveken.......................................... 80
4.3.2.2.
A válaszegyezés nyelvspecifikus eredményei ................................................. 82
4.3.2.3.
A képmegnevezési reakcióidő nyelvspecifikus sajátosságai............................ 82
4.3.2.4.
Vannak-e nyelvi különbségek, ha 'könnyebb' a megnevezés? ......................... 83
4.3.3. 4.3.3.1.
A FÜGGŐ VÁLTOZÓK INTERKORRELÁCIÓI AZ EGYES NYELVEKEN ......................... 84 A reakcióidő és a válaszegyezés mérőszámainak kapcsolata........................... 84
6
4.3.3.2.
A reakcióidő és a válasz alternatívák kapcsolata............................................. 85
4.3.3.3.
A válasz-szám és a válaszegyezés önálló hatása a reakcióidőre ...................... 86
4.3.4.
A FÜGGETLEN VÁLTOZÓK NYELVSPECIFIKUS ELEMZÉSE....................................... 88
4.3.4.1.
A domináns válasz minden nyelven rendelkezésre álló paraméterei................ 88
4.3.4.2.
A szóhosszúság és a szógyakoriság kapcsolatvizsgálata ................................. 89
4.3.4.3.
A szógyakoriság és a szóhosszúság nyelvek közötti korrelációja .................... 90
4.3.4.4.
A képmegnevezési reakcióidőt befolyásoló szógyakorisági hatás ................... 91
4.4.
A TÁRGYAK ÉS CSELEKMÉNYEK MEGNEVEZÉSI TELJESÍTMÉNYE ........................... 93
4.4.1.
A TÁRGYAK ÉS CSELEKMÉNYEK FÜGGŐ VÁLTOZÓINAK ALAPSTATISZTIKÁI .......... 93
4.4.2.
A TÁRGYAK ÉS CSELEKMÉNYEK FÜGGETLEN VÁLTOZÓINAK ALAPSTATISZTIKÁI .. 96
5. MEGBESZÉLÉS............................................................................................................ 99 5.1.
MÓDSZERTANI KÉRDÉSEK.......................................................................................100
5.1.1.
A KÉPMEGNEVEZÉSI ELJÁRÁS ÉRVÉNYESSÉGE.....................................................100
5.1.2.
A KÉPMEGNEVEZÉSI MÓDSZER MEGBÍZHATÓSÁGA ..............................................101
5.1.3.
A VIZUÁLIS KOMPLEXITÁS MÉRÉSÉRE BEVEZETETT ÚJ, OBJEKTÍV VÁLTOZÓ ........102
5.2. 5.2.1.
ELMÉLETI KÉRDÉSEK ..............................................................................................103 A PAIVIOI VERSENGÉSI MODELL UNIVERZÁLIS JELLEGÉNEK IGAZOLÁSA ..............103
5.2.1.1.
Az alternatív megnevezések versengése univerzális sajátosság ......................104
5.2.1.2.
A versengési modell bizonyítékainak pontosítása ..........................................104
5.2.2.
A ZIPF TÖRVÉNY NYELVI UNIVERZALIZMUSÁNAK IGAZOLÁSA ............................105
5.2.3.
A SZÓGYAKORISÁGI HATÁS LEVELTI ELMÉLETÉNEK CÁFOLATA ..........................106
5.2.4.
A SZÓFAJI DISSZOCIÁCIÓ PARADIGMÁJÁNAK IGAZOLÁSA ....................................107
5.2.5.
KITEKINTÉS ........................................................................................................108
6. PUBLIKÁCIÓS LISTA ................................................................................................109
7. IRODALOMJEGYZÉK ...............................................................................................110
8. TÁBLÁZATOK JEGYZÉKE.......................................................................................122
9. ÁBRÁK JEGYZÉKE....................................................................................................123
7
10. FÜGGELÉK................................................................................................................124
1. SZ. FÜGGELÉK: A vizsgálatok során használt 795 kép 2. SZ. FÜGGELÉK: A standard képmegnevezési és szókiolvasási feladatok eljárása és részletes instrukciói. 3. SZ. FÜGGELÉK: Részlet a standard képmegnevezési feladatban használt válaszlapokból. 4. SZ. FÜGGELÉK: Minta a szubjektív értékelési feladatokban használt instrukciókból és válaszlapokból.
8
ÖSSZEFOGLALÁS A dolgozat egy új, on-line képmegnevezési módszert és a hozzá kapcsolódó 795 kép jellegzetességeit mutatja be interkulturális összehasonlító vizsgálatok adatai alapján, melyben összesen hét ország vett részt. A kutatás szükségességét az indokolja, hogy a szakirodalomban
nincs
ilyen
kiterjedt
ingeranyaggal
kapcsolatos
eredmény.
Ugyanakkor többek által megfogalmazott igény van egy több nyelvre standardizált, tárgyakat és cselekményeket is tartalmazó ingeranyag kifejlesztése. A CRL-UCSD interkulturális képmegnevezési program (International Picture Naming Project, IPNP) keretében 520 tárgyat ábrázoló képet standardizáltunk on-line képmegnevezési eljárás segítségével angol, német, spanyol, olasz, bolgár, magyar és kínai nyelven. A képmegnevezési kutatásokban eddig még nem vizsgált cselekménymegnevezést 275 item segítségével tanulmányoztuk angol és magyar nyelven. A szófaji összehasonlítások igazolták a főnévi-igei disszociáció jelenségét, melyet korábban klinikai, neurológiai és fejlődéslélektani vizsgálatokban mutattak ki. A kutatás során kialakítottunk egy új, objektív változót a vizuális komplexitás mérésére. Új változónk a képi összetettség szubjektív értékelésével ellentétben nem tartalmaz a képek által bemutatott fogalmak sajátosságaiból származó járulékos hatásokat, ugyanakkor alkalmas eszköz a teljes ingeranyagban tapasztalható variabilitás megbízható mérésére. A különböző nyelveken kapott képmegnevezési teljesítményb ől új, a szakirodalomban eddig nem használt univerzális változókat alakítottunk ki, melyek segítségével megpróbáltunk érdemben hozzászólni a lexikális feldolgozás néhány teóriájához. Minden nyelven meggyő ző bizonyítékokat találtunk a Paivio által leírt versengési modell igazolására, mely szerint a képmegnevezés során indukált válaszalternatívák lassítják a válaszadást. Hasonlóan általános érvényű összefüggést tapasztaltunk a ’Zipf törvény’ néven ismert paradigmában: a gyakori szavak általában rövidebbek. A rövidebb, gyakoribb szavak megnevezése minden nyelven gyorsabb, sőt előfordul, hogy egy nyelv domináns válaszainak átlagos reakcióidejét jobban bejósolja egy másik nyelv domináns válaszainak szógyakorisága, mint az adott nyelv szógyakorisági értéke. Ez arra utal, hogy a szógyakorisági hatás Levelt elméletével szemben nem a szó hangtani sajátosságainak szintjén, hanem a jelentés szintjén érvényesül. A különböző nyelveken standardizált ingeranyagok széles körben felhasználható a pszicholingvisztikai vizsgálatoktól a klinikai alkalmazásokig. 9
BEVEZETÉS A lexikális tudattartalmak feldolgozása a kognitív pszichológia sokat vitatott problémaköre, melyet több mint 100 évvel ezelőtt kezdtek el kutatni. Donders (1868, idézi Sternberg,
1969)
reakcióidő
mérések
eredményeiből következtetett az
információfeldolgozás szakaszaira, és az ezekben lezajló mentális műveletekre. Később Cattell foglalkozott reakcióidő mérési eljárásokkal Wundt laboratóriumában. Klasszikus vizsgálatai, melyekben összehasonlította az egyes betűk, rövid vagy hosszú szavak, illetve egy vagy többjegyű számok kiolvasásához szükséges latenciaid őt, máig érvényes törvényszerűségeket tártak fel, többek közt a figyelmi terjedelemmel kapcsolatban. Cattell reakcióid ő mérésekkel igazolta, hogy a rövid szavak kiolvasása gyorsabb, mint a kétjegyű számok vagy a különálló betűk megnevezése (1887; idézi Pléh, 2000). Rámutatott arra is, hogy a színek vagy a tárgyak megnevezése lassabb, mint a megfelelő szavak kiolvasása (Cattell, 1886). Ezeket az összefüggéseket mind a mai napig kutatják, ma már azonban fejlett számítógépes módszereket, és gyakran pszichofiziológiai eljárásokat is felhasználnak a vizsgálatokhoz. Az ingerek viszont mindmáig ugyanazok maradtak, azaz szavakat, számokat vagy tárgyakat ábrázoló képeket mutatnak be. A lexikális feldolgozás folyamataira könnyen lehet következteti az emlékezeti teljesítmény méréséből is. Ebbinghaus a berlini egyetemen végezte memória vizsgálatait Cattell munkásságával egyidőben (Pléh, 2000 ismertetése alapján). Az emlékezeti reprezentációkkal és az emléknyom szerveződésével kapcsolatos paradigmái a mai napig fontos kiindulópontokat szolgáltattak a kognitív folyamatok megértéséhez.
Miért pont reakcióidő? A beszédfolyamatok, azaz a lexikális hozzáférés, az előhívás és a válaszgenerálás olyan folyamatok, melyek párhuzamosan vagy szigorú sorrendben, de mindenképpen időben zajlanak. Hiba lenne tehát e mechanizmusok működési folyamataira csupán a memóriateljesítmény alapján következtetni. A spontán beszéd során szinte fel sem tűnik, hogy id őt vesz igénybe a mondanivaló egy-egy elemének előhívása a lexikonból. A folyamat részleteinek feltárásához azonban szükség van olyan módszerekre is, melyek az időtényezők mérésével rögzítik a beszédprodukció történéseit. A reakcióidő
igen
fontos paraméter
pszichofiziológiai mérések esetében
a
lexikális feldolgozással kapcsolatos
is, hiszen az agyi működéseket feltérképező,
eseményhez kötött pontenciál változásait is általában annak függvényében értelmezik, hogy mikor jelentkezett egy adott feldolgozási mechanizmusra jellemző hullám. 10
Miért pont képek? A lexikális feldolgozás hagyományos kutatása főként betűk, szavak vagy számok segítségével történt. Felmerülhet a kérdés, hogy egyáltalán miért van szükség képmegnevezési vizsgálatokra? A képi ingerek – a szavakkal ellentétben – számos előnyt hordoznak, például koragyermekkori vizsgálatokban is alkalmazhatók. Ez tette lehetővé Roe és mtsai (2000) erősen eltérő életkorú (3-83 év) személyekkel végzett beszédprodukció vizsgálatát, ahol mondatba ágyazott képi ingereket használtak. A képmegnevezés módszere igen hasznos lehet a nyelvek közötti összehasonlító vizsgálatokban is, hiszen a kép a nyelvtől függetlenül jelöli az egyes fogalmakat. Az interkulturális vizsgálatok szempontjából igen hasznos, ha a lexikális folyamatok feltérképezéséhez rendelkezésre áll egy kiterjedt, minél több kultúrában használható közös ingerkészlet. Egy ilyen ingerkészlet kialakításánál a képi ingerek tűnnek a legmegfelelőbbnek. A képmegnevezési eredmények értékelésénél azonban számolni kell a képi ingerek sajátosságaiból fakadó speciális tényezőkkel, ilyen például a vizuális komplexitás vagy a kultúrspecifikus hatások. Például a tűzoltók öltözéke vagy a rend őrjelvény jelentősen eltérhet az egyes országokban, így az a kép, ami a tűzoltót vagy a rend őrt jeleníti meg, az egyik országban jól felismerhető, míg a másikban nem.
Miért interkulturális? Az információfeldolgozási folyamatok feltérképezésének fontos részét képezik a nyelvek közötti összehasonlító vizsgálatok. Míg korábban hajlamosak voltak az angol nyelven végzett kutatások eredményeit univerzális nyelvi jellemzőknek kikiáltani, ma már egyre nagyobb igény van a nyelvspecifikus vizsgálatokból származó adatokra. Az interkulturális kutatások során előfordul, hogy az angol vizsgálatok más nyelvre történő adaptációja olyan eredményeket hoz, melyek alapján "a gyermeki nyelvfejlődésre" vagy "az afáziás betegre" vonatkozó általános következtetéseket radikálisan meg kell változtatni. Ennek egyik legmarkánsabb példája az a 20 éve elfogadott feltételezés, hogy a gyermekek a nyelvelsajátítás során először a tárgyak neveit tanulják meg (Gentner, 1982). A főnév preferencia univerzális jellege azért is meglep ő, mert a felnőttek beszédében az igék gyakrabban fordulnak elő, bár a szülő-gyermek kommunikációra ez nem feltétlenül igaz. Tardif, Gelman és Xu (1999) vizsgálata azt mutatta, hogy a kínai gyermekek nyelvtanulásában nem teljesül maradéktalanul ez a
11
preferencia. Szülői beszámolók és a gyermeki beszéd vizsgálata alapján kiderült, hogy a kínai gyermekek sokkal több igét használnak, mint angol nyelvű társaik. A képmegnevezés irodalmában kevés a nem angol nyelvű reakcióidő vizsgálat, és ezek elkülönült egységekként, elsősorban az adott nyelvre koncentrálva elemzik a latenciaidőt befolyásoló tényezőket. Pedig fontos lenne, hogy több nyelven elvégzett standard vizsgálatok segítségével határozzuk meg a képmegnevezési reakcióidőt befolyásoló univerzális és nyelvspecifikus elemeket. Az elmúlt 30 évben a San Diego-i Kaliforniai Egyetem Nyelvi Kutató Központjában (Center for Research in Language, University of California San Diego, CRL UCSD) kiterjedt interkulturális kutatómunka indult meg a lexikális feldolgozás témakörében. Ebben a munkában több mint egy tucat ország vesz részt, köztük Magyarország is, Shági Judit és Pléh Csaba kezdeményezése révén. A korai vizsgálatokban főként off-line (reakcióid ő komponens nélküli) módszereket használtak, de később nagyobb hangsúlyt fektettek az on-line, azaz a számítógéppel mért reakcióidő vizsgálatokra. Mindkét eljárás alkalmazható számos vizsgálati protokollban, így például a szófelismerés, a képfelismerés, továbbá a szavak és képek megnevezésének vizsgálatában.
12
1. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 1.1. A KÉPMEGNEVEZÉSI MÓDSZEREK FEJLŐDÉSE ÉS ALKALMAZÁSA A korai képmegnevezési vizsgálatokban az inger bemutatása tachisztoszkóppal vagy kártyákkal történt, a reakcióid ő mérésére pedig legtöbbször stopper szolgált. Ezek a módszerek később egyre objektívebbek és pontosabbak lettek, mivel a reakcióid ő méréséhez és a képek megjelenítéséhez ma már legtöbbször számítógépes rendszerek segítségét veszik igénybe. Az 'on-line' módszerek biztosítják az eljárás magas szintű standardizálását. Így megvalósítható az, hogy az egymástól távoli országokban a vizsgálatok ugyanolyan időparaméterekkel történjenek, és ezáltal lehetővé válik a reakcióidő adatok összehasonlító analízise.
1.1.1. A Snodgrass -Vanderwart képanyag 1980-ban Snodgrass és Vanderwart 260 itemes, fekete-fehér, vonal-rajzos képekb ől álló gyűjteményt standardizált angol nyelvre. A képek többsége egyszerű, kisebb-nagyobb használati tárgyat ábrázol (pl. zászló, lámpa), valamint járműveket, zöldségeket és egyéb növényeket, ennivalót és ruhadarabokat. Vannak a képek között állatok és emberek is (pl. bohóc), valamint testrészek és természeti jelenségek (pl. nap, felhő, hegy). A képmegnevezési vizsgálat eredményeinek segítségével empirikus alapon határozták meg az egyes képekre adott domináns válaszokat, mely definíció szerint a legtöbb személy által adott megnevezés. Ebben a tanulmányban még nem alkalmaztak reakcióidő mérést, így a képmegnevezési teljesítmény legfontosabb változója a válaszegyezés (name agreement) volt. Amellett, hogy minden képre meghatározták a domináns válaszok előfordulási arányát, további fontos paramétereket is bevezettek. A H statisztika alkalmazásával meghatározták az alternatívák számát és gyakorisági megoszlását1. A H statisztika értéke (az eloszlás entrópiája) akkor maximális, ha az adott válaszok azonos arányban fordulnak elő, és nulla, ha csak egyféle választ adott minden személy (Vargha, 1981). Ezeket a változókat a képmegnevezési vizsgálat eredményeiből közvetlenül határozták meg. Voltak azonban olyan változók is, mint például a képek szubjektív vizuális komplexitása vagy a kép által reprezentált fogalom ismerőssége, amelyeket a megnevezési feladattól független tesztekben határoztak meg.
k
1
H = Σ pi log2 (1/pi) ahol k jelöli a válaszok számát, p pedig az i-edik választ adók százalékos arányát. i=1 i
13
Mérték a domináns megnevezés nyomán generált képzeleti kép és az ingerkép szubjektíven értékelt koherenciáját is. Meghatározták továbbá a domináns megnevezés szógyakoriságát, valamint a szubjektíven értékelt szóelsajátítási életkort. 1996-ban Snodgrass és Yuditsky szintén angol nyelven végzett on-line képmegnevezési vizsgálatban megmérte az ingeranyag standard reakcióidő értékeit. Míg korábban csak a domináns válaszok arányát vették figyelembe, ebben a vizsgálatban a domináns megnevezésekkel jelentésbeli vagy alaktani átfedést mutató válaszokat is értékelték (pl. televízió - T.V), és ezek alapján bevezettek egy új változót is a fogalmi egyezés mérésére. Elemezték továbbá a domináns megnevezés szótagokban vagy betűszámban mért hosszúságát is.
1.1.2. A Snodgrass -Vanderwart képanyag széleskörű alkalmazása A 90-es években számos angol nyelvű kutatásban használták fel ezt a standard képanyagot, amit gyakran más forrásokból származó ingerekkel egészítettek ki (Barry mtsai, 2001; Barry, Morrison és Ellis, 1997; Morrison, Chappell és Ellis, 1997; Morrison, Ellis és Quinlan, 1992). Az egészséges felnőttekkel végzett angol nyelvű vizsgálatok
fontos
eredményekhez
vezettek
a
megnevezési
teljesítménnyel
kapcsolatban. A vizsgálatok kapcsán a legerősebb vita a szóelsajátítási életkor új, szubjektív változója körül bontakozott ki, az ezzel kapcsolatos legfontosabb kérdések ismertetésére az 1.3.4.1. alfejezetben kerül sor. 1.1.2.1.
Off-line standardok holland, spanyol, francia, olasz és kínai nyelven
Az interkulturális pszicholingvisztikai kutatások elterjedésével kialakult egy törekvés arra, hogy az angol nyelvre kidolgozott képi ingergyűjteményt más nyelveken is standardizálják, és így kiszélesítsék a lehetséges alkalmazási területeket. Az elmúlt tíz évben öt különböző nyelven végezték el a Snodgrass-Vanderwart képanyag off-line standardizálását. Martein 1995-ben holland nyelvre standardizálta a SnodgrassVanderwart képanyagot. Később spanyol, (Pineiro, Manzano és Reigosa, 1999; Sanfeliu és Fernandez, 1996), francia (Alario és Ferrand, 1999), olasz (Nisi, Longodi és Snodgrass, 2000), illetve kínai (Wang, 1997) nyelven végeztek a képanyaghoz kapcsolódó standard méréseket. Ezekben a vizsgálatokban adatokat gyű jtöttek a képek alternatív megnevezéseire vonatkozóan, és az empirikus alapon meghatározott domináns
válasz
lexikai
paramétereket
tanulmányozták
(pl.
szógyakoriság,
14
szóhosszúság). Azonban egyik vizsgálatban sem tesztelték a képmegnevezési reakcióidőt. Goggin, Estrada és Villarreal (1994) 700 spanyol-angol kétnyelvű személlyel végeztek átfogó képmegnevezési mérést. Kínai nyelven számítógépes programot is készítettek (Shu és mtsai, 1992), mellyel a
Snodgrass-Yuditsky reakcióid ő mérési eljárás
felhasználhatóvá vált alapvető kognitív nyelvi vizsgálatok (pl. a stroop teszt) lebonyolítására. A program elvben alkalmas lenne a képmegnevezési vizsgálatok reakcióidő mérésére is, ilyen jellegű vizsgálatok azonban ezideig nem történtek. 1.1.2.2.
Interkulturális vizsgálatok a pszicholingvisztikában
Újabb, olasz nyelven végzett vizsgálatok érdekes adalékokat szolgáltatnak az élő és élettelen tárgyak megnevezésének összehasonlító elemzésével kapcsolatban (Laws és Gale, 2002). Egy francia vizsgálatban pedig Bonin és mtsai (2002) átfogó elemzést adtak a reakcióidőt befolyásoló legfontosabb tényezőkről. Sholl, Sankaranarayanan és Kroll (1995) angol-spanyol kétnyelvűekkel végzett fordítási vizsgálatai alapján úgy gondolja, hogy a kétnyelvűek memóriája aszimmetrikusan megosztott: az anyanyelv irányából a második nyelv felé fogalmi alapú, de fordított esetben lexikális alapon működik. Roberts és Bois (1999) francia-angol kétnyelvűekkel végzett vizsgálatokat a Snodgrass-Vanderwart képanyag segítségével. Izura és Ellis (megjelenés alatt) spanyolangol kétnyelvűekkel foglalkozott, és azt találta, hogy a szóelsajátítási életkor megnevezési teljesítményre gyakorolt hatása nem annyira a jelentéstani, hanem inkább a szavak alaktani jellemzőinek az elsajátításához kapcsolható. 1.1.2.3.
Alkalmazások a nyelvfejlődés kutatásában
A Snodgrass-Vanderwart képanyag felhasználásra került fejlődéslélektani aspektusokat vizsgáló kutatásokban is, különböző korú egészséges személyek képmegnevezési teljesítményének összehasonlítására és standardizálására (Berman és mtsai, 1989; Cycowicz és mtsai, 1997; Feyereisen, Demaeght és Samson, 1998; Hodgson és Ellis, 1998; Johnson, 1992; Roe és mtsai, 2000). Cycowicz és mtsai tanulmányaikban elemezték a felnőttek és gyerekek Snodgrass képekre adott válaszait és azok reakcióidejét. Rámutattak arra, hogy a korkülönbség hatását vizsgáló eljárásoknál nagyon fontos olyan képanyag használata, amely megfelel a fiatalabbak kognitív fejlettségének is.
15
1.1.2.4.
Az egyszerű, fekete-fehér képek klinikai felhasználása
A Snodgrass-Vanderwart ingeranyagot széles körben használják klinikai vizsgálatokban is, például a "rivermead" viselkedéses memóriatesztben (Wilson és mtsai, 1989; De Wall, Wilson és Baddeley, 1994), melynek hazai alkalmazása is ismert (Racsmány és Kónya, 1998). Hasznosnak bizonyult a képanyag szemantikus tudást tesztelő neuropszichológiai vizsgálatokban is, melynek segítségével Alzheimer kórban szenved ő betegeket teszteltek (Hodges, Salmon és Butters, 1992). Pompeia és Bueno (1998) a fragmentált képek megnevezési teljesítményét vizsgálták portugál nyelvű, egészséges személyekkel, mellyel a klinikumban is jól használható memóriateszt alapját állították fel. Ebből a képanyagból válogattak diszlexiás gyermekek olvasási teljesítményének teszteléséhez is (Nation, Marshal és Snowling, 2001), valamint agysérült felnőtteket vizsgáló esettanulmányokhoz (Albanese és mtsai, 2000).
1.1.3. Alternatív képmegnevezési standardok A széles körben alkalmazott Snodgrass-Vanderwart ingeranyag alkalmat adott az eltérő jellemzőket
vizsgáló
kutatások
integrációjára.
Problémát
jelent
azonban
az
interkulturális kutatások szempontjából az a tény, hogy a standard megnevezési reakcióidők csupán angol és francia nyelven állnak rendelkezésre. A bizonytalanság másik forrása a képek viszonylag kis száma (250-260) a standardizált ingeranyagban. A kisszámú képanyag a klinikai kutatásokban talán kevésbé okoz gondot, hiszen itt a fő cél az egyszerű tárgyak képi megjelenítése. A kognitív pszichológiai kutatások szempontjából azonban elengedhetetlen, hogy ritkább szavak is reprezentálva legyenek a képanyagban. A nyelvek közötti összehasonlító vizsgálatok alapkövetelménye pedig az, hogy változatos, megfelelő méretű adatbázisból válogathasson a kutató. További problémát jelent, hogy a Snodgrass-Vanderwart angol és kínai nyelvű kutatási eredményei ugyan megtalálhatók egy internetes adatbázisban (Snodgrass, 1998), azonban a képanyag hozzáférése nem ingyenes (Snodgrass és Fan, 1998). 2000-ben két alternatív képmegnevezési standardot fejlesztettek ki olasz és francia nyelven. A francia munkacsoport (Kremin és mtsai, 2000) 140 kép on-line képmegnevezési reakcióidejét vette fel, és meghatározta a nevekhez kapcsolódó négy kritikus változót, valamint a képek vizuális komplexitását. Dell’Acqua, Lotto és Job (2000) 266 képből álló ingeranyagot standardizált olasz képmegnevezési reakcióid ő vizsgálatban. A megnevezés függő változói mellett meghatározták az összes ismert 16
lexikai és képi változót. Kutatási eredményeik, valamint maguk a képek is szabadon hozzáférhetők a világhálón (Dell’Acqua, 2001). Bonin és mtsai (kézirat) egy másik, a Snodgrass képektől független ingeranyaggal végzett francia nyelvű képmegnevezési vizsgálatokat. A kutatás eredményeit és a 299 ingerképet szintén teljes mértékben publikussá tették az interneten (Bonin, 2002). 1.2. A LEXIKÁLIS FELDOLGOZÁS ELMÉLETEI A standard ingeranyagok felhasználásával jól vizsgálhatók a megismerés alapvető mechanizmusai. Fény derülhet arra, hogy hogyan alakulnak ki, illetve felnőtt korban hogyan működnek az olyan készségek, mint például az olvasás. Hogyan tanulnak a gyermekek új fogalmakat? Mi történik az optikus afáziában, ahol a betegek nem képesek a látott tárgyakat megnevezni, ugyanakkor ha megérintik, sikeresen azonosítják azokat? Ezeknek a kérdéseknek a megválaszolásához azt kell felvázolni, hogy mi történik a látvány és a szó kimondása között. A több mint 100 éves kutatás eredményeként számos modell rajzolódott ki, mely erre a kérdésre próbál meg választ adni. Az elméletek igazolására olyan vizsgálatokat dolgoztak ki, melyekben valamilyen képi vagy lexikális ingert kell megnevezni vagy a memóriában megőrizni a későbbi azonosítás vagy előhívás céljából. Az egyik legkorábbi vizsgálatban Cattell (1886) érdekes megállapításokat tett Wundt laboratóriumában végzett kutatásai alapján. Egyrészt azt találta, hogy a tárgyak, illetve színek megnevezése lassabb, mint a tárgyat, illetve színt reprezentáló szó kiolvasása. Felismerési feladatokban azonban fordított összefüggést mutatott ki. Ezekben a már látott színek vagy tárgyak azonosítása gyorsabb volt, mint a színeknek vagy tárgyaknak megfelelő (már látott) szavak azonosítása. Ezeket az ellentmondó eredményeket úgy magyarázta, hogy szavak esetében a fogalom és a név közötti asszociáció olyan gyakori, hogy a megnevezés folyamata automatikussá vált. Ugyanakkor színeket, illetve képeket nézve spontán késztetés nyomán választunk a lehetséges megnevezések közül. Elemzésében arra is kitért, hogy ez a vizsgálati elrendezés hasznos lehet az afázia mélyebb megismerésében.
1.2.1. A felismerés és a felidézés dichotómiája Cattell több mint 100 évvel ezelőtti eredményei tükrözik az emlékezet működésének két alapvető mechanizmusát, azaz a felismerés és a felidézés dichotomiáját. Az elmúlt 100 évben igen széles körben vizsgálták ezt a problémát. Ennek eredményeképp számos 17
alternatív magyarázat született a felismerési és a felidézési feladatokban nyújtott teljesítmények eltérő eredményeinek indoklására. Ezen vizsgálatok legnagyobb része azonban – Cattell rendszerétől eltérően – nem a spontán felidézést tesztelte, hanem gondosan megtervezett vizsgálatokban variálták az emlékezeti feladat kódolási vagy előhívási szakaszának meghatározó tényezőit. A feladatok többségében a személyek szavakat, szópárokat vagy képeket tanultak meg. Ezt követően tesztelték a felidézési teljesítményt jelzőinger segítségével, vagy esetleg döntési helyzetben, ahol a kérdés az volt, hogy felismeri-e a kísérleti személy a korábban bemutatott ingereket. Ezek a hagyományos emlékezeti feladatok változatos, egymásnak gyakran ellentmondó modelleket inspiráltak. Fontos azonban szem előtt tartani, hogy ezek az elméletek gyakran
nem
alkalmasak
a
laboratóriumi
helyzettől
független
vizsgálatok
eredményeinek magyarázatára. 1.2.1.1.
Két folyamat vagy specifikus kódok?
A felismerés és a felidézés mechanizmusainak modellezésében fontos annak eldöntése, hogy vajon alapvető működési folyamataiban tér-e el egymástól ez a két folyamat (pl. Brown és McNeill, 1966; James, 1980; Norman, 1970), vagy a folyamatok megegyeznek, és az eltérés csupán a feldolgozott információ mennyiségében illetve minőségében keresendő (pl. Tulving, 1976). A téma összefoglalását Watkins és Gradiner 1979-ben írt összefoglalója fejti ki bővebben. Az a nézet, mely szerint a felismerés és a felidézés folyamatai alapvetően különböznek, a kétfolyamat elméletben fogalmazódik meg, melynek több változatát is kidolgozták (lásd Watkins és Garadiner, 1979). A modell a felidézés keresési-előhívási szakaszát elkülöníti a döntési szakasztól, melyben az előhívás nyomán rendelkezésre álló információk közötti választás történik. A felismerésben ezzel szemben csak a döntési szakasz nyilvánul meg. A kétfolyamat emlékezeti paradigmáját számos vizsgálat eredménye igazolta (pl. Bahirk, 1970; Rabinovitz, Mandler és Patterson, 1977). Ugyanakkor számos kutatás eredménye ellentmond ennek a felosztásnak, melyekben azt találták, hogy adott esetben a felidézési teljesítmény jobb is lehet, mint a felismerési teljesítmény (Bartling és Thompson, 1977; Rabinowitz, Mandler és Barsalou, 1977; Tulving, 1974; Tulving és Thomson, 1973; Watkins, 1973; Wiseman és Tulving, 1976). A kódolási specifikusság Tulving (1982, 1983) által javasolt elvében a felismerés és a felidézés folyamatai alapvetően nem különböznek egymástól, mivel az egyes feladatokban
nyújtott
teljesítménybeli
különbségek
az
információfeldolgozás 18
kontextuális tényezőiből származnak. Ebben a modellben a célelem sikeres előhívásának valószínűsége egyenes arányban nő az előhíváskor rendelkezésre álló, és a memóriában tárolt információ közötti átfedés mértékével. Ugyanakkor a modell azt is feltételezi, hogy a felidézéshez nagyobb mértékű átfedésre van szükség. Az elméletet igazoló vizsgálatokban (Thomson és Tulving, 1970) a jelzőinger paramétereit változtatva rámutattak, hogy a felidézés akkor a legjobb, ha a kódolási kontextus pontos megfelel az előhívási kontextusnak. Más vizsgálatok rámutattak arra, hogy ez a modell csak bizonyos helyzetekben alkalmazható. 1.2.1.2.
Alternatív stratégiák a felismerésben és a felidézésben
A fentebb ismertetett elméletek abból a feltételezésből indulnak ki, hogy a felismerés és a felidézés mechanizmusa univerzális, azaz minden feladat helyzetben azonos módon működik. Az újabb megközelítések kiindulópontja azonban az, hogy számos különböző stratégia létezik, melyek közül az a stratégia fog aktiválódni, amelyik a feladathoz a legjobban illeszkedik (Eysenck és Keane, 1990). A kilencvenes évek kutatásai változatos vizsgálati helyzetekben igyekeztek feltárni az alkalmazott stratégiák sokféleségét. Jones (1982) vizsgálatai két alternatív felidézési mechanizmusra utalnak, ezek közül a „közvetlen út” megfeleltethető a Tulving féle modellnek. Ebben az esetben a jelzőinger közvetlen hozzáférést biztosít a felidézendő információhoz. Ez a stratégia célravezető lehet például olyan feladatokban, ahol a fekete-fehér, igen-nem, stb. szópárok bemutatását követően úgy neveztetik meg a második tagot, hogy a szópár első tagját használják jelzőingerként. Ugyanakkor Jones szerint létezik alternatív felidézési lehetőség is, mely inkább megfelel a kétfolyamat paradigmának (Eysenck és Keane, 1990). E szerint a hipotézis szerint a felidézés közvetett úton valósul meg, melyben a jelzőinger következtetéseket és alternatív válaszokat implikál. Jones egyik vizsgálatában olyan szópárokat mutattak be, melyek között látszólag nem volt semmilyen kapcsolat (pl. mód – templom). Majd felidézési feladat következett, ahol jelzőingerként a szópár első tagját mutatták be. A személyek egy részét tájékoztatták a felidézési feladat előtt, hogy a jelzőszavak betűit megfordítva olyan értelmes szavakat kapnak, melyek kapcsolódnak a célszóhoz. Az így tájékoztatott személyek több mint kétszeres szófelidézési teljesítményt mutattak, mely eredmény arra enged következtetni, hogy ebben a rendszerben a jelentés alapú, közvetett kódolás célravezetőbb stratégia. Ez az eredmény nem magyarázható a tulvingi kódolási specifikusság elméletével, hiszen itt a 19
jelentés alapú felidézésben egyértelműen más a rendelkezésre álló információ, mint az, amelyet a személy az ingerbemutatás során kódolt.
1.2.2. A lexikális előhívás modelljei a megnevezési feladatok tükrében A fentebb ismertetett elméletekb ől kitűnik, hogy nem lehet univerzális receptet adni arról, hogy mi történik a lexikális feldolgozás során. Ugyanis számos tényező fogja meghatározni azt, hogy az inger bemutatását követő válasz milyen lépéseken keresztül, milyen struktúrák felhasználásával jön létre. Nem lehet élesen elkülöníteni a felismerési és a felidézési folyamatokat, továbbá az emberek a lexikális feldolgozás során a különböző helyzetekben általában különböző stratégiát használnak. Elszakadva a népszerű, lexikális döntést alkalmazó memória vizsgálatoktól, érdemes megvizsgálni a lexikális előhívás megnevezésen alapuló modelljeit, melyekben a lexikális vagy képi inger bemutatását követő válasz az inger 'neve'. Ezek a modellek elsősorban bizonyos olvasási készségekről, illetve arról adnak számot, hogy hogyan azonosítjuk a tárgyakat. Fontos azonban itt is szem előtt tartani, hogy az elméletek alapját képező vizsgálati helyzetekben a szavak és a képek kontextus nélkül, egyesével kerülnek bemutatásra, ez azonban legkevésbé sem jellemző a hétköznapi életre. 1.2.2.1.
A szókiolvasás korai elméletei
Morton szófelismeréssel kapcsolatos modelljében (Morton, 1969) a logogének olyan szerkezeti egységek, melyek a szavak azonosítására alkalmasak. Minden szónak megfelel egy logogén, és ez bizonyos aktivációs küszöbbel rendelkezik. Egy szó azonosítása során az ingerből és a kontextusból nyert logogén specifikus információk felhalmozódása megemeli az adott logogén aktivációs szintjét, és így tüzelésre késztetik az adott szónak leginkább megfelelő logogént. Tüzelés után a logogén aktivációs küszöbe lecsökken. A folyamat ismétlődése révén a gyakran előforduló szavak aktivációs küszöbe permanensen lecsökken. Ennek eredményeképpen kevesebb szenzoros információra van szükség a gyakoribb szavak azonosításához (Morton, 1979a). A logogének, mint az ismert szavak reprezentációját hordozó, azonosítást végző memória alegységek, népszerű építőkövei lettek a későbbi, lexikális előhívást magyarázó modelleknek. Ellis és
Young az olvasási folyamatokat magyarázó, főként neuropszichológiai
eredményeken alapuló modelljében (Ellis és Young, 1988) három alternatív utat különböztet meg a szókiolvasásban. Ezek közül az egyiket tipikusan a felnőtt olvasók 20
használják, míg a másik kettőt elsősorban olvasni tanuló gyermekek vagy diszlexiában szenved ők alkalmazzák. Az olvasási folyamat feldolgozási struktúrája minden ember esetében ugyanaz, melynek összetevőit az egészséges felnőtt emberek meghatározott módon használják. Léteznek azonban alternatív utak is, ahol bizonyos összetevő k kimaradnak a feldolgozási folyamatból (pl. a szemantikai rendszer kihagyása miatt az afáziás személy a kiolvasott szó jelentésének megértése nélkül olvas). Egészséges felnőttek olvasása során az írott szó a vizuális elemző rendszeren keresztül aktiválja a vizuális bemeneti lexikont, mely az ismert szavak reprezentációit tárolja. A vizuális bemeneti lexikon tehát megfeleltethető a mortoni logogének tárházának. Ezt követően – Ellis és Young modellje szerint – az aktiváció nyomán előhívjuk szó jelentését, végül pedig a beszédkimeneti rendszer segítségével megtörténik a szó kiejtése. 1.2.2.2.
A tárgyfelismerés és megnevezés neuropszichológiai elmélete Ellis szerint
Az optikus afáziában szenvedő betegek legtöbbször nem képesek a tárgyak megnevezésére, amennyiben csupán vizuális információ áll a rendelkezésükre. Ugyanakkor abban az esetben, ha megérinthetik a tárgyakat, képesek mimikával jelezni azok funkcionális használatát. Ellis és Young (1988) elméletében e jelenség magyarázatát az adja, hogy a memória alrendszerekre tagolódik, és ezek más-más típusú információt raktároznak a tárgyakkal kapcsolatban. A tárgyfelismerési egységek az egyes tárgyak szerkezeti tulajdonságait kódoló információt tárolják, míg a szemantikai rendszer, illetve a beszéd kimeneti lexikon a tárgyak jelentésével, illetve nevével kapcsolatos információt hordozza. A tárgyakkal kapcsolatos információfeldolgozás nem párhuzamos jellegű, hanem szigorúan egymást követő lépésekből tevődik össze, a fentebb leírt sorrendben. Így tehát valamilyen közbülső állomás vagy a rendszerek közötti kapcsolatok sérülése esetén nem működik az információátadás a sérülést követő egységekben. Ebben a moduláris elméleti keretben gondolkodva Ellis és Young szerint az optikai afáziában szenved őknél a tárgyfelismerési egységek és a szemantikai rendszer közötti kapcsolatok sérüléséről lehet szó, mely meggátolja a tárgy jelentésének, illetve nevének azonosítását. Az, hogy ezek a személyek képesek arcjátékkal kifejezni a tárgyak használati módját, arra utal, hogy a tárgyfelismerés működik, és közvetlen kapcsolatok révén ki is fejeződhet a mimikai rendszer segítségével. Ez azonban nem feltételez szemantikai feldolgozást. Ezt az állítást az a vizsgálat is igazolja, melyben klasszikus optikai afáziában szenvedő beteg képes volt rajzolt vonalakról megmondani,
21
hogy azok valóságos tárgyakat ábrázolnak-e, avagy értelmetlenek (Riddoch és Humphreys, 1987). 1.2.2.3.
A képmegnevezés modalitás függő rendszere
Paivio kettős kódolási elmélete (Paivio, 1986) szerint az információfeldolgozást két, elkülönült rendszer végzi, melyek további, modalitás specifikus alrendszerekre tagolódnak. A nyelvi információt kezelő verbális rendszer olyan alrendszerekb ől áll, melyek elkülönülten végzik a látási, hallási, illetve tapintási modalitásokból származó lexikális ingerek feldolgozását. Pavio ezeket az alrendszereket Morton (1969 és 1979b) alapján logogéneknek nevezte el. A nem verbális rendszer a képi reprezentációk alrendszereit tartalmazza, ezek az úgynevezett imagének. A képmegnevezés szempontjából releváns működési alegységek az imagének vizuális reprezentációi, illetve az auditív-motoros logogén reprezentációk. Az egyes alrendszereket funkcionális referencia kapcsolatok szövevényes hálója köti össze. Így például egyes konkrét tárgyakat reprezentáló imagének számos logogénhez kapcsolódnak, melyek a tárgy lehetséges neveit hordozzák. Ugyanakkor e logogének mindegyike több másik imagénhez is kapcsolódik. A referenciális összeköttetések erőssége és száma a korábbi tapasztalatok függvénye. Ezek segítségével kétirányú kapcsolat feltételezhető a logogén és imagén rendszerek között. Ebben az elméleti keretben gondolkodva a képmegnevezés nem-verbálistól verbális rendszer felé irányuló folyamatot feltételez (Johnson, Paivio és Clark, 1996). A megnevezés során a képi inger reprezentációs aktivációt kelt a nem verbális rendszerben. Az aktiváció felhalmozódása addig tart, míg adott imagén esetében eléri az aktivációs küszöböt, azaz a rendszer felismerte a tárgyat. Ezt követően az aktiváció referenciális kapcsolatok révén továbbterjed a verbális rendszerben, az imagénhez asszociált logogének (a tárgynevek) irányába. Végül adott logogén aktivációja elérheti azt a kritikus küszöböt, mely kezdeményezheti a logogén által reprezentált verbális kód kivitelezését. 1.2.2.4.
A képmegnevezés 3, 4 és 5 lépéses elméletei
A felidézés modelljeiben láthattuk, hogy egyes elméletalkotók általános feldolgozási folyamatokat feltételeznek, míg mások feladat specifikus stratégiákat azonosítottak. A képmegnevezési mechanizmust magyarázó legtöbb felidézési modell univerzális feldolgozási folyamatokban gondolkodik, melyek bizonyos számú, szigorúan egymást követő lépésekből tevődnek össze.
22
Ellis és Young (1988) elméletében három egymást követő lépés különíthető el: hozzáférés a (1) képfelismerési, a (2) szemantikai és a (3) beszéd kimeneti egységhez. Johnson, Paivio és Clark (1996) szerint is három lépésb ől áll a megnevezési folyamat, melyek a következők: 1. a kép elemzése és a tárgy felismerése 2. a tárgyat kifejező szó vagy szavak előhívása a memóriából, és a preferált megnevezés kiválasztása 3. a kiválasztott név kimondásának motoros tervezése és kivitelezése Mindkét elmélet három lépést határoz meg, ám fontos különbség van a második lépésben. Míg az Ellis féle rendszerben a felidézés során megjelenik
fogalmi
reprezentáció, amely a tárgy jelentését hordozza, a johnsoni modell nem feltételez konceptuális feldolgozást. Véleményük szerint a paivioi (1986) kettős kód alapú rendszer alapján az imagénektől a logogénekig vezető referenciális kapcsolatok elegendő magyarázattal szolgálnak a megnevezési feladatokban kapott eredményekre. Más kutatók is egyetértenek abban, hogy nem feltétlenül szükséges a megismerési folyamatokban
modalitás
független,
konceptuális
és
lexikai
reprezentációkat
feltételeznünk (Campbell és Clark, 1988; Clark, 1987, 1994; Paivio, 1971, 1983, 1986, 1991). Ugyanakkor számos kutató egyetért abban, hogy a képmegnevezés során megjelenik jelentés alapú, modalitás független
reprezentáció (pl. Potter és Faulconer, 1975;
Snodgrass, 1984; Theios és Amrhein, 1989). Azonban ezekben a modellekben három helyett négy feldolgozási lépést különítenek el, mivel az Ellis féle szemantikai lépésen belül elkülönítik a fogalmi és a lexikai azonosítás lépéseit. 1. korai vizuális szakasz.
elsődleges képi reprezentáció
formálódik, mely az ingertárgy legfőbb sajátosságait tartalmazza. 2. fogalmi azonosítás. az elsődleges képi reprezentáció aktiválja az amodális szemantikus rendszer jelentéscsomópontját 3. lexikális azonosítás: a jelentés előhívja a név reprezentációját 4. válaszgenerálás: a kiválasztott név kimondása A lexikális azonosítás harmadik lépését egyes modellekben továbbfejlesztették, melyben két elkülönült lexikális reprezentációt különítettek el (Kempen és Huijbers, 1983; Levelt, 1989; Roelofs, 1992; Levelt, Roelofs és Meyer, 1999). A lemma szintjén 23
a szó szemantikai és szintaktikai tulajdonságai kódolódnak (pl. a nyelvtani nem), míg a lexémák szintje a szavak fonológiai tulajdonságait határozza meg. Ebben az elgondolásban tehát a képmegnevezés öt lépésen keresztül valósul meg, melyben például
rövid ideig exponált kép nyomán kialakul a "bozontos szőrgombolyag"
benyomása (1), mely aktiválja az "ugatós négylábú állat" jelentéscsomópontját (2). Ezt követi a "kutya" lemma aktivációja (3), majd a "k-u-t-y-a" beszédhangok előhívása (4) melyek elvezetnek a válasz kimondásához (5). 1.3. A KÉPMEGNEVEZÉSI TELJESÍTMÉNY KRITIKUS TÉNYEZŐI A képmegnevezési reakcióidő igen nagy variabilitást mutat a vizsgálatokban használt bemeneti ingerek, azaz a képek függvényében. Ez a megfigyelés arra utal, hogy a bemeneti inger sajátosságai hatással vannak az információfeldolgozás folyamataira. A kognitív tudomány képmegnevezési reakcióid ővel foglalkozó szakemberei arra keresik a választ, hogy mi az, vagy mik azok a kritikus jellemzők, amelyek meghatározzák az egyes szavak feldolgozási sebességét a szó memóriából történő előhívása során. Az elmúlt 50 év kutatásaiban számos ilyen kritikus változót azonosítottak, melyek több szempontból kategorizálhatók.
1.3.1. A reakcióidő függő és független változói Annak ellenére, hogy a szakirodalom ezt a felosztást gyakran mellőzi, érdemes különbséget tenni a képmegnevezési reakcióidő függő és független változói között (1. táblázat). A függő változók közvetlenül a reakcióidő mérési feladat eredményeib ől származnak. A függő változók részletes leírása az első fejezetben található, Snodgrass és munkatársainak vizsgálatai kapcsán. A független változók meghatározása a megnevezési feladattól elkülönítve történik, például azokkal az értékelési feladatokkal, melyeket általában 20-30 olyan személlyel végeznek el, akik nem vettek részt a reakcióidő mérési vizsgálatokban. Független változóként szerepelhetnek a nevekre vonatkozó szótári adatok is. A függő és a független változók csoportjai azonban nem konzisztensek az egyes vizsgálatokban. A válaszegyezés változója például szerepelhet a reakcióidőtől független változóként is (pl. Snodgrass és Yuditsky (1996), Lachman, Shaffer és Hennrikus, 1974). Ennek azonban speciális oka van, mégpedig az, hogy az említett képmegnevezési reakcióidő tanulmányban a képekre adott válaszokat korábbi, független vizsgálatból nyerték, melyekben ugyanezek a képek szerepeltek ingerként. Lachman, Shaffer és 24
Hennrikus (1974) vizsgálatában pedig ugyanazoktól a személyektől kértek szubjektív értékelést az egyes képekre, akiktől a képmegnevezési reakcióidő adatok származtak. 1. táblázat. A képmegnevezési teljesítmény függő és független változói 2 A KÉPMEGNEVEZÉSI REAKCIÓIDŐ
Ő VÁLTOZÓI
FÜGG
Reakcióidő – releváns adatok
Az összes válasz átlagos reakcióideje
Válasz releváns adatok Válaszegyezés
FÜGGETLEN ÉRTÉKELÉSI FELADATOK VAGY EGYÉB OBJEKTÍV ADATFORRÁS
A domináns megnevezés jellemzői Szubjektív
Objektív
Ismerősség Szógyakoriság
Szóhossz Szógyakoriság
Szóelsajátítási életkor
Szóelsajátítási életkor
A képek jellemzői Szubjektív
Objektív
Fogalmi egyezés Alternatívák száma és eloszlása
Vizuális komplexitás Vizuális komplexitás
(H statisztika) RI és válasz releváns adatok Domináns válaszok átlagos reakcióideje Alternatív válaszok átlagos reakcióideje
A kép és a domináns válasz kapcsolata Szubjektív Képi-fogalmi egyezés Mentális képi variabilitás
1.3.2. Szubjektív és objektív független változók 1.3.2.1.
Mely tényezők határozhatják meg a domináns választ?
A képmegnevezési feladatok egyik legfontosabb szubjektíven értékelt változója a domináns válasz szóelsajátítási életkora. A szubjektív szóelsajátítási életkor a felnőtt személyek értékelése arra vonatkozóan, hogy véleményük szerint mikor sajátították el az egyes szavakat. Ez a retrospektív adat azonban nem feltétlenül tükrözi a valódi szóelsajátítási életkort, értékeit számos, szubjektív tényező is befolyásolja. Éppezért fontos összehasonlító adat az objektív szóelsajátítási életkor. Ennél a változónál szülői
Egyes nehezen lefordítható változónevek eredeti angol megfelelői: válaszegyezés: name agreement; fogalmi egyezés: concept agreement; alternatívák száma: raw type number; domináns válaszok átlagos reakcióideje: mean RT of target responses; szógyakoriság: word frequency; szóelsajátítási életkor: age of acquisition; képi-fogalmi egyezés: image agreement, illetve picture-name agreement; képi variabilitás: image variability. 2
25
beszámolók alapján határozzák meg, hogy az egyes szavakat mely életkorokban sajátították el a gyermekek (pl. Fenson és mtsai, 1994). A szubjektív ismerősség és előfordulási gyakoriság változói szorosan összefüggenek, objektív megfelelőjük a szógyakorisági szótárak alapján számolt nyers gyakorisági adat logaritmikus transzformáltja, általában ln(gyak+1). A transzformációs lépés azért szükséges, mert ezáltal a gyakorisági szótárban nem szereplő szavak gyakoriságának értéke nulla, és így nem maradnak ki ezek a szavak sem az elemzésből. A szubjektív ismerősséget tesztelő feladatokban a személyek megítélik egy skálán, hogy menyire ismerős számukra az adott szó vagy a kép által reprezentált tárgy. A feladat standard instrukciója szerint döntésekben arra kell támaszkodniuk, hogy milyen gyakran találkoznak ezekkel a tárgyakkal a mindennapi életben. A szubjektív szógyakoriság általános instrukciója csak megfogalmazásában tér el ettől: itt a kérdés az, hogy mennyire gyakori az adott szó a mindennapi nyelvhasználatban. 1.3.2.2.
Képi jellemzők
A képmegnevezéssel kapcsolatos szakirodalomban meglepően kevés tanulmány foglalkozik a vizuális komplexitás hatásaival. Ennek egyik oka az lehet, hogy nem terjedt el olyan objektív mérce, mely a képek összetettségét gyors és egyszerű módszerrel képes definiálni (Levie, 1987). A képmegnevezéssel kapcsolatos tanulmányokban elterjedt a szubjektíven értékelt vizuális komplexitás. Ezt a változót tipikus független értékelési feladathelyzetben határozzák meg, azaz megkérnek 20-30 olyan személyt, akik a reakcióidő mérési feladatban nem vettek részt, hogy határozzák meg a képek vizuális komplexitását adott skálán értékelve. Az instrukcióban általában jelzik, hogy a feladat a konkrét ábrázolásra, nem pedig a kép által jelölt fogalom összetettségére vonatkozik. A vizuális komplexitás objektívebb mérésére tett kísérletek fragmentált képek felismerési feladataiból származnak. Biederman (1987) és Wang (1997) tanulmányában a képekből kinyerhető geonok számát határozták meg, mely egy 2-től 9-ig terjed ő objektív komplexitás skálának feleltethető meg. Snodgrass és Corwin (1988) vizsgálatában a képeket számítógépes program segítségével 256 egyenlő (16 x 16 pixel méretű) blokkokra osztották. A képek komplexitásának mérőszáma az volt, hogy a 256 blokkból hány fekete. Ezekben a vizsgálatokban is a Snodgrass-Vanderwart ingeranyag egyszerű, fekete-fehér képeit
alkalmazták, azonban a teljes képanyagnak csupán
töredékét vizsgálták. A kutatás középpontjában a teljes, illetve fragmentált képek 26
megnevezési teljesítményének összehasonlítása állt, így ezekből a vizsgálatokból nem kapunk adatokat a képmegnevezés standard teljesítményét befolyásoló objektív vizuális hatásokról. 1.3.2.3.
A kép és válasz közötti koherenciát mérő változók
A képi-fogalmi egyezés szubjektív mércéje arról ad számot, hogy mennyire felel meg a bemutatott kép a domináns név nyomán előhívott fogalmi reprezentációnak. Ezt a változót is független értékelési feladatokban határozzák meg. A képi-fogalmi egyezés meghatározásának két módszertani változata ismeretes. Az egyikben a kép és annak neve együtt jelenik meg. A személy feladata, hogy értékelje adott skálán azt, hogy a kép mennyire felel meg annak, amit a név alapján elvártak (picture-name agreement). A másik változat összetettebb, mivel a domináns megnevezés bemutatását pár másodperces szünet követi. Ezalatt a személyek mentális képet alkotnak a hallott név alapján, majd ezt követi a kép bemutatása (image agreement). Ebben a feladatban a személy azt határozza meg, hogy mennyire fele meg a látott kép a saját képzeleti képének. További változó, amely a képek és a képek által reprezentált fogalmak kapcsolatát méri, a mentális képi variabilitás. Ebben a ritkán használt feladatban a domináns megnevezés bemutatása után a személyek megpróbálják elképzelni a tárgyat. Ezt követően megkérdezik a személyektől, hogy az adott szó kevés vagy sok képzeleti képet hívott-e elő.
1.3.3. A paivioi versengési hipotézis Paivio kettős kódolási elmélete a képmegnevezési folyamatot
modalitásfüggő
rendszerben írja le (lásd 1.2.2.3. alfejezet). A modell szerint az információfeldolgozást két elkülönült rendszer végzi, melyeket funkcionális referencia kapcsolatok kötnek össze. A nyelvi információt kezelő verbális rendszer az un. logogének alrendszereit foglalja magába, melyek elkülönülten végzik a látási, hallási, illetve tapintási modalitásokból származó ingerek feldolgozását. A nem verbális rendszer a tárgyi reprezentációk alrendszereit tartalmazza, az imagéneket. E rendszerek a közvetlen perceptuális információ hatására (pl.
kutya képe) verbális vagy nem verbális
reprezentációkat aktiválnak, és referencia kapcsolatokat hoznak létre, melyek eredményeként aktiválódhat pl. a 'kutya' szó. Versengési helyzet akkor alakul ki, amikor
27
bemeneti inger több reprezentációt is aktivál. Ez a bizonytalanság a paivioi versengési hipotézis szerint lassítja az inger megnevezését. A képmegnevezés irodalmában általában egyetértenek abban, hogy a reakcióid ő lelassul, ha a kép több, alternatív névvel is megnevezhető (Johnson, Paivio és Clark 1996; Bonin és mtsai, 2002).
1.3.4. A képmegnevezési teljesítménnyel összefüggő független változók A fentebb részletezett kritikus független változókkal kapcsolatban azonban sok ellentmondó eredmény is született, mely részben a változók között tapasztalható nagymértékű interkorrelációnak tulajdonítható. A korai vizsgálatokkal kapcsolatos ellentmondások másik forrása, hogy az elemzések során a változók részét még nem vettek figyelembe, így ezek hatását is a mért paramétereknek tulajdonították. A későbbi tanulmányokban előtérbe helyezték az olyan változók használatát, amelyek önálló hatása akkor is kimutatható, ha más mérőszámok hatásait kiszűrjük. Fontos kérdés az is, hogy a reakcióidő teljesítmény itemek közötti varianciájának hány százalékát magyarázza meg a vizsgált független változók összessége. Az alábbiakban részletesen bemutatásra kerülnek az eddig tárgyalt független változók és a képmegnevezési reakcióidő között felfedezett kapcsolatok, valamint a használt módszerek is. további érdekes kérdés, hogy változnak-e a reakcióid őt befolyásoló tényezők a szókiolvasási feladatok során. Az ilyen feladatok ugyanis a legtöbb memóriaelmélet szerint nem igényelnek felidézési lépést, csupán felismerési mechanizmusokat. 1.3.4.1.
Szógyakoriság és szóelsajátítási életkor – ellentmondó eredmények
Szógyakorisági hatások az olvasásban A hagyományos elgondolás szerint
szó felismerési sebességét és pontosságát
alapvetően az határozza meg, hogy milyen gyakran fordul elő a nyelvben (Preston, 1935). Ezt a hipotézist több vizsgálat is igazolta. Thorndike (1931) vizsgálatában kb. 100 ezredmásodperc különbséget talált a ritka, illetve gyakori szavak átlagos kiolvasási sebességében, a gyakoribb szavakat gyorsabban olvasták ki a személyek. Pierce és Karlin (1957) szólisták felolvasási sebességét mérve hasonló eredményekre jutott. Más kutatók is alátámasztották, hogy a szó helyes felismeréséhez szükséges expozíciós időt döntően befolyásolja a szó gyakorisága (pl. Havens és Foote, 1963; Howes és Solomon, 1951; McGinnies, Comer és Lacey, 1952). Forster és Chambers (1973) szódöntési helyzetben vizsgálta a reakcióid őt, és azt találta, hogy a személyek átlagosan 28
gyorsabban hoznak döntést arról, hogy a bemutatott betűsor szó-e vagy sem, ha a használt szóingerek gyakorisága magas. Szógyakorisági hatások a képmegnevezésben A szógyakorisági hatás rendszerint akkor is kimutatható, ha nem lexikális felismerési helyzetben, hanem lexikális előhívást is igénylő, képmegnevezési helyzetben vizsgáljuk a reakcióid őt. Először Oldfield és Wingfield mutatta ki 1965-ben, hogy az egyszerű tárgyakat ábrázoló képek megnevezésének latenciaideje fordított összefüggésben áll a szavak előfordulási gyakoriságával. Később ezt a hatást számos más vizsgálatban igazolták (pl. Humphreys, Riddoch és Quinlan, 1988; Jescheniak és Levelt, 1994). Ez a feltevés logikusnak tűnik, mivel képmegnevezési feladatban szükség van a fogalmak azonosítására, és ez gyorsabban mehet végbe olyan szavaknál, amelyek előfordulása, s így használata is gyakoribb. A szóelsajátítási életkor önálló hatása a képmegnevezésben Először afáziásokat vizsgáló tanulmányban említette Rochford és Williams (1962 a. és b.), hogy afáziások képmegnevezési képessége jól korrelál azzal az életkorral, amikor az egészséges gyerekek helyesen nevezik meg ezeket a tárgyakat. A hetvenes évektől kezdve egyre több vizsgálat kérd őjelezte meg azt, hogy a képek megnevezési latenciaidejét döntően a szó előfordulási gyakorisága határozná meg. Morrison, Ellis és Quinlan, (1992) a korábban Oldfield és Wingfield (1965) által kapott adatokat újra feldolgozva arra az eredményre jutottak, hogy a szógyakoriság hatása megszűnik, ha kiszűrik a szóhosszúság és a szóelsajátítási életkor hatásait. Azt találták ugyanis, hogy a korábban szógyakoriságnak tulajdonított hatás valójában a becsült szóelsajátítási életkor hatása, de ez kizárólag képmegnevezési, nem pedig képfelismerési feladatban érvényes. További vizsgálatok igazolták, hogy a szó elsajátításának becsült életkora a döntő tényező a képmegnevezési feladatban kapott reakcióidő meghatározásában, nem pedig a szógyakoriság (Brown & Watson, 1987; Carroll & White, 1973 a. és b.; Morrison, Ellis és Quinlan, 1992; Barry és mtsa, 2001). A szubjektív szóelsajátítási életkor elsődleges hatása
különösen
a
képmegnevezési
feladatokban
érvényesült,
szókiolvasási
vizsgálatokban ez a hatás csak gyengébb mértékben jelentkezett. Független szógyakorisági hatások a képmegnevezésben A fent bemutatott vizsgálatok alapján a szóelsajátítási életkor változója teljes egészében megmagyarázza a szógyakoriság által okozott varianciát. Ugyanakkor egyes tanulmányokban a szógyakoriság szóelsajátítási életkortól független hatását is kimutatták. Példa erre Ellis és Morrison (1998) képmegnevezési latenciaidő vizsgálata, 29
ahol kimutatták a szóelsajátítási életkortól független szógyakorisági hatást, azonban itt a képek neveinek beszélt szógyakoriságát használták. Lachman, Shaffer és Hennrikus (1974) szintén nem a hagyományos, azaz írott nyelvre épülő, szógyakorisági szótárból származó objektív adatokat használták, hanem szubjektív becslésekből nyert adatokkal dolgoztak. Lachman érvelése szerint négy fő változó határozza meg a képmegnevezési reakcióid őt. Ezek a következők: a kép kódolására jellemző bizonytalansági tényező (melyet a válaszegyezés mérőszáma mutathat ki), a lexikális válasz szógyakorisági és szóelsajátítási életkor változói, illetve sajátos módszertani paraméter: a képbemutatás id őzítése. Regresszió elemzéssel mindegyik változó esetében kimutatható volt a reakcióidőt meghatározó önálló, a másik három változóétól független hatás, mely a szóelsajátítási életkor, illetve a szógyakoriság esetében volt a legmagasabb. Ugyanakkor a szerző kitér arra is, hogy e független hatások relatív súlya a képbemutatási módszer függvénye, melyben elsődlegesen a képbemutatás id őzítésének van szerepe. Fontos azonban megjegyezni, hogy az eredmények részben az alkalmazott eljárás függvényében alakultak így. Az elemzésben alkalmazott négy változó közül három, a képmegnevezési reakcióidő, a szógyakoriság és szóelsajátítási életkor szubjektív értékelése egyazon 16 személytől származott, és a személyek saját képmegnevezési válaszaikat értékelték. A válaszegyezési adatok ugyanakkor korábbi, független vizsgálatból származnak (30 személy). A szógyakoriság változója tehát ebben a feladatban szubjektíven értékelt, a kép által előhívott változatos reprezentációk általános, fogalmi gyakoriságát jelöli. Nem meglep ő tehát, hogy ennél a vizsgálatnál a szógyakoriság szoros összefüggést mutat az azonos mintán tesztelt reakcióidővel. Ez a változó tehát természetében különbözik a sokak által vizsgált objektív szógyakoriságtól, melynek forrása az írott nyelvből készített gyakorisági szótár. Mit mér a szóelsajátítási életkor szubjektív változója? A bemutatott adatok szerint a szógyakoriság objektív, szótárakból nyert adatai ugyan összefüggésben állnak a képek megnevezési latenciaidejével, de ez az összefüggés nagyrészt a szóelsajátítási életkor hatásait tükrözi. Nyitott kérdés maradt azonban az, hogy a felnőttek szóelsajátítási életkor becslései pontosan mit is tükröznek. Nem lennee logikus a szógyakoriság objektív mércéjét a hasonlóan objektív szóelsajátítási adatokkal összevetni?! Miről informál a szóelsajátítás szubjektív változója? A szavak és képek jellemzőinek kiterjedt vizsgálata alapján az a feltételezés alakult ki, hogy a felnőttek szóelsajátítási becsléseit leginkább a szavak gyakorisága, ismerőssége, és nem 30
utolsó sorban a hossza határozza meg (Snodgrass és Yuditsky, 1996; Morrison, Chappell és Ellis, 1997). Mindezek alapján felmerült, hogy szükség van a szubjektív szóelsajátítási életkor validálására, az objektív, a gyermekek valódi szóismeretét felmérő tesztek segítségével. Ám ezekben a kutatásokban (Gilhooly és Gilhooly, 1980; Lyons, Teer és Rubenstein, 1978) sok esetben problematikus pont olyan kritériumrendszer kidolgozása, mellyel a gyermekek szóismerete megbízhatóan mérhető. 1997-ben dolgozták ki Morrison, Chappell és Ellis az egyik legpontosabb, igen sok alany objektív szóelsajátítását mérő értékelési rendszert. Ebben szavak helyett képmegnevezési feladatot adtak különböző korú gyermekeknek. Eredményeik szerint a becsült és a valódi szóelsajátítási kor között igen szoros a kapcsolat, de számos eltérés is van a két módszerrel felvett adatok között. Egyik észrevételük, amely a szerzők szerint talán elsimíthatja a szógyakoriság vagy szóelsajátítás vitáját, hogy a szóelsajátítás életkorának szubjektív becslése nagymértékben függ a szógyakoriságtól és a szó szubjektíven megítélt ismerősségétől, azonban ez a szóelsajátítás objektív felmérésére nem igaz. 1.3.4.2.
Képi jellemzők hatása a megnevezési teljesítményre
A 90-es évek képmegnevezési irodalmát a szógyakoriság és szóelsajátítási életkorral kapcsolatos vita uralta, így kisebb hangsúlyt kapott a képi jellemzők részletes elemzése. Ez azért jelenthet problémát, mert a képi ingereket használó reakcióid ő kutatásokban a lexikális feldolgozás műveleteinek hatásai mellett nyilvánvalóan fontosak a képi ingerek grafikus jellemzői is. Például ha
kép részletekben gazdag és igényes
kidolgozású, az valószínűleg gyorsabb azonosítást tesz lehetővé. Ugyanakkor a részletes képek feltehetőleg több nevet aktiválnak a mentális lexikonban, és ezek versengése lassíthatja a megnevezés folyamatát. Ahhoz, hogy ezeket a feltételezéseket igazoljuk vagy cáfoljuk, meg kell vizsgálnunk az ingeranyag képi jellemzőinek a reakcióidőre gyakorolt hatását. A vizuális komplexitás és a reakcióid ő összefüggései A felnőttekkel végzett képmegnevezési reakcióidő vizsgálatok eredményei szerint a vizuális komplexitás nincs hatással a reakcióidőre (Barry, Morrison és Ellis, 1997; Snodgrass és Yuditsky, 1996, Bonin és mtsai, 2002). Ezekben a tanulmányokban a vizuális komplexitás szubjektív mércéjét használták, és Bonin munkacsoportja francia nyelven végezte a vizsgálatot. Ugyanakkor gyermekekkel végzett vizsgálatokban azt 31
tapasztalták, hogy az összetettebb képek megnevezése átlagosan hosszabb időt vesz igénybe (Cycowicz és mtsai, 1997). Fontos megjegyezni, hogy ebben a vizsgálatban ugyanazok a gyermekek vettek részt a képek megnevezésében, illetve a szubjektív vizuális komplexitás megítélésében, mely elrendezés nyilvánvalóan hatással lehet a két változó kapcsolatára. A vizuális komplexitás és a válaszkoherencia összefüggései Arra a kérdésre, hogy vajon a komplexebb képek több nevet aktiválnak-e, megkaphatjuk a választ, ha megvizsgáljuk a válaszegyezés, illetve fogalmi egyezés kapcsolatát a vizuális komplexitással. Snodgrass és Vanderwart (1980) klasszikus felnőtt képmegnevezési vizsgálatában szignifikáns, de gyenge kapcsolatot mutatott ki a válaszegyezés és a szubjektív vizuális komplexitás között. Az összetettebb képek több választ generáltak, mely a szerzők szerint megnehezíti a felidézést (ebben a tanulmányban nem mérték a megnevezéshez szükséges latenciaidőt). Ugyanakkor más felnőtt megnevezési vizsgálatokban nem találtak szignifikáns kapcsolatot a képi komplexitás és a domináns válaszok aránya között (Barry, Morrison és Ellis, 1997; Bonin, Chalard és Meot, 2002; Morrison, Chappell és Ellis, 1997; Sanfeliu és Fernandez 1996; Snodgrass és Yuditsky, 1996). Snodgrass és Yuditsky tanulmányukban leírtak
gyenge negatív kapcsolatot a
komplexitás és a fogalmi egyezés között. Ennek alapján arra a következtetésre jutottak, hogy bár nem sikerült kimutatni, hogy a komplex képeket többféle névvel illették, de ennek oka az is lehet, hogy az alternatívák között sok szinonima található. Amennyiben a szinonimákat a domináns megnevezéssel kategóriába soroljuk, kimutatható, hogy az összetettebb képek megnevezésében több, jelentéstanilag nem átfed ő alternatíva szerepel. Wang (1997) kínai nyelven végzett reakcióidő vizsgálataiban objektív vizuális komplexitási mércét használt. Eredményei szerint a geonok kinyerésén alapuló vizuális komplexitás kapcsolatban van a válaszegyezéssel: az összetettebb képek több alternatívát generálnak. A képi-fogalmi egyezés kapcsolata a megnevezési teljesítménnyel A megnevezési teljesítményt nyilván meghatározza az, hogy a képinger mennyire jól ábrázolja az adott tárgyat. A képi-fogalmi egyezés változója ezt az összefüggést teszteli. Angol (Barry, Morrison és Ellis, 1997; Paivio, 1989) és francia (Bonin és mtsai, 2002) nyelven végzett képmegnevezési vizsgálatok azt bizonyították, hogy a magasabb képifogalmi egyezést mutató ingereket gyorsabban nevezték meg a személyek. Ugyanakkor 32
Morrison, Ellis és Quinlan (1992) nem találtak szignifikáns kapcsolatot a képi-fogalmi egyezés és a képmegnevezési latencia között. Snodgrass és Yuditsky (1996) azt tapasztalták, hogy a képi-fogalmi egyezés magasabb szintje gyorsítja a reakcióidőt, ám csak akkor, ha a személyek írásban válaszoltak. A szóbeli válaszok alapján mért reakcióidő nem mutatott szignifikáns összefüggést a képek és domináns neveik koherenciájával. Ez a meglepő különbség azonban nem feltétlenül a modalitás függvénye. Inkább abból adódhatott, hogy az eljárás id ői paraméterei nagymértékben különböztek. Az első esetben a személyeket kifejezetten bátorították a gyors válaszadásra, hiszen 25 dolláros jutalmat ajánlottak fel a leggyorsabb résztvevőnek. Ez a mozzanat a második vizsgálatban nem szerepelt. Sőt, itt a személyek a billentyűzet megnyomásával először jelezték, hogy megvan a név (ez jelentette a megnevezés latenciaidejét), majd ezt követően begépelték a választott nevet. A válaszegyezés, mely a domináns megnevezések százalékos arányáról ad számot ugyanakkor csaknem minden tanulmányban összefügg a képi-fogalmi egyezéssel (pl. Bonin és mtsai, 2002; Snodgrass és Vanderwart, 1980; Sanfeliu és Fernandez, 1996; Snodgrass és Yuditsky, 1996). Ez nem meglep ő, hiszen ha a megnevezés alapján indukált képzeleti kép hasonlít egy adott képre, akkor ezt az ingert bemutatva valószínűleg egyféle, nagyon határozott megnevezést fogunk kapni. A mentális képi variabilitással kapcsolatos paradoxon Snodgrass és Vanderwart (1980) korai képmegnevezési vizsgálatukban már felismerték az ingerkép nyomán létrejövő mentális reprezentációk változatosságát. Azonban az 1980-as tanulmányban ez a változó kiegészítő adatként szerepel, mely mélyebb megértést biztosít a képi-fogalmi egyezéssel kapcsolatban. A szerzők hipotézise az volt, hogy a képi-fogalmi egyezés és a mentális képi variabilitás negatív kapcsolatban van egymással. Ezt a következőképpen magyarázták: amennyiben a kép nyomán jellemzően sok alternatív reprezentáció jelentkezik, valószínű, hogy a bemutatott képi inger nem fog hasonlítani a reprezentációk egyikére sem. E két változó adatai a vizsgálatban két független csoport becsléseib ől származnak. Az eredmények igazolták a szerzők feltételezését: viszonylag erős (r= –0,44) korrelációt találtak a képi variabilitás és a képi-fogalmi egyezés változói között. Sajnos ebben a tanulmányban nem jelenítették meg a képi variabilitás megnevezési teljesítményre gyakorolt hatását. Nem került elemzésre ez az érdekes változó Snodgrass és Vanderwart (1996) vizsgálatában sem, melyben már a képmegnevezési latenciaid ők is szerepeltek.
33
Ugyanezeket a képi ingereket használta Sanfeliu és Fernandez (1996). A vizsgálatban szereplő változókat felhasználva faktoranalízist végeztek, melyben a képi variabilitás önálló faktorként jelent meg
négyfaktoros megoldásban. A másik három faktor a
válaszegyezés, a fogalmi egyezés, valamint az ismerősség és komplexitás. Az ismerősség a negyedik, képi variabilitási faktorban is számottevő súllyal szerepelt, az ismerős képek a képzeleti képek gazdagabb tárházát hívták elő. De vajon hogyan függ össze a képek variabilitása a reakcióidővel? A előzőekben már bemutatott tanulmányok eredményei szerint negatív korreláció van a képi-fogalmi egyezés, illetve a reakcióidő között (Barry, Morrison és Ellis, 1997; Paivio, 1989; Bonin és mtsai, 2002). Sanfeliu tanulmányában pedig a képi variabilitás negatív összefüggést mutatott a képi-fogalmi egyezéssel. Mindebből tehát az következne, hogy a képi variabilitás pozitív kapcsolatban van a reakcióidővel, azaz a változatos reprezentációkat indukáló képeket lassabban nevezzük meg. Bonin és mtsai (2002) legújabb, francia nyelven végzett tanulmánya azonban ellentmondó eredményekről számol be. A szerzők azt találták, hogy a képmegnevezési reakcióidő egyik legmarkánsabb előrejelzője a képi variabilitás ( r= –0,40), s ez az összefüggés szorosabb, mint a képi-fogalmi egyezés és a reakcióid ő kapcsolata (r = – 0,21). Tanulmányuk ugyanakkor megerősíti Snodgrass és Vanderwart (1980) eredményét: a két képi jellemző kapcsolata itt is szoros és negatív (r = –0,36). Bonin munkacsoportja ezt a paradoxont úgy magyarázzák, hogy a nagyobb variabilitással rendelkező
képek
valószínűleg
kiterjedtebb
strukturális
és
szemantikus
reprezentációkkal rendelkeznek, mint azok, amelyek szubjektíven értékelt mentális képi variabilitása alacsony. Ezek a folyamatok preverbális szinten realizálódnak, a paivioi modell első, felismerési szintjén. 1.3.4.3.
A szóhosszúság hatása
Napjaink képmegnevezési irodalma bőséges bizonyítékkal szolgál arra a megfigyelésre, hogy a szóhosszúság is fontos tényező lehet a megnevezés folyamatában. Diszlexiás gyermekek képmegnevezési teljesítményét nagymértékben befolyásolja a szóhosszúság (Nation,
Marshall
és
Snowling,
2001).
Egészséges
személyekkel
végzett
képmegnevezési vizsgálatokban számos nyelven igazolták, hogy minél hosszabb szavakat használnak a személyek a képek megnevezése során, annál hosszabb id őt vesz igénybe a megnevezés (pl. Morrison, 1992; Paivio, 1989; Zhuang és Zhou, 2000). Vannak azonban olyan vizsgálatok is, ahol csak kis mértékű szóhosszúsági hatást 34
találnak a kutatók. olasz nyelven végzett összehasonlító vizsgálat eredménye szerint a szóhosszúsági hatás inkább jellemző a szókiolvasási, mint a képmegnevezési reakcióidőre
(Bates és mtsai,
2001).
Dokumentáltak olyan
képmegnevezési
eredményeket is, melyekben a szóhosszúság reakcióidőre gyakorolt önálló, a szógyakorisági és szóelsajátítási életkor változóitól független hatása nem volt kimutatható angol, illetve francia nyelveken végzett vizsgálatokban (Carroll és White, 1973. b.; Snodgrass és Yuditsky, 1996; Bachoud-Lévi, Dupoux és Mehler, 1998).
1.3.5. Miből és mennyit magyaráznak meg a kritikus tényezők? A képmegnevezés módszertani standardizálásának elsődleges célja, hogy megbízható viselkedéses adatokat gyűjtsön adott ingeranyagról adott célcsoportban. Az ehhez kapcsolódó kiegészítő vizsgálatok célja az, hogy az ingeranyagot jellemző olyan változó együttest definiáljanak, melyek összjátéka a megnevezési teljesítmény minél nagyobb százalékát képes megmagyarázni. További szempont, hogy melyek azok a kritikus változók, melyek önállóan, a többi változó hatásának kiszűrésével is hatnak a reakcióidőre vagy a megnevezési feladat más viselkedéses jellemzőire. A változó együttes kialakításánál törekedni kell arra, hogy lehetőleg minden alapvető tényezőt reprezentáljunk (Barry, Morrison és Ellis, 1997). A legnehezebb kérdés az eredmények elméleti keretbe illesztése, hiszen a tapasztalatok csupán jól definiált célcsoport teljesítményét jellemzik, adott ingeranyaggal kapcsolatos, meghatározott feladathelyzetben. Nem elhanyagolható szempont tehát a résztvevő k kiválasztása, hiszen lényegesen eltérő eredményeket találunk gyermekekkel, illetve felnőttekkel végzett vizsgálatokban. Az ilyen típusú vizsgálatok a lexikális hozzáférés fejlődési modelljeiben lehetnek hasznosak. Ugyanakkor az is fontos lehet, hogy milyen nyelven történik a vizsgálat, hiszen egyre kevésbé jellemző, hogy a csupán angol nyelven végzett vizsgálatok eredményeit a 'humán' lexikális hozzáférésről alkotott elképzelésekben foglalják össze. További fontos szempont az ingeranyag mérete és az, hogy hogyan szűrték meg az ingeranyagot. Morrison (1992) tanulmánya például nagyon fontos üzenetet hordoz: a szógyakoriságnak nincs a szóelsajátítási életkortól független hatása a képmegnevezésre. Ugyanakkor ebben a tanulmányban csupán 58 képet használtak, melyek nem reprezentálták megfelelően a ritka szavakat. Végül a mérési eljárás sem elhanyagolható tényező, hiszen a képmegnevezés id őtényezői is fontos különbségeket okozhatnak a teljesítményben. Az is fontos, hogy a személyek szóban
35
vagy írásban reagálnak a képekre. Végül eltérő eredmények születtek a független változók szubjektív, illetve objektív mérőeszközeinek igénybevételénél. A maximum 260 képből álló Snodgrass-Vanderwart ingeranyaggal kapcsolatos, nagyrészt angol nyelvű, felnőtt személyek szóbeli reakcióin alapuló képmegnevezési vizsgálatok tanulságai tehát a következők: A megnevezés sebességét elsősorban az alternatív megnevezések száma, valamint a domináns válasz lexikális sajátosságai befolyásolják. Fontos tényező még a szóelsajátítási életkor, kisebb mértékben pedig a szóhosszúság és a szógyakoriság. A képekkel kapcsolatos változók közül a szubjektív vizuális komplexitás nem befolyásolja a reakcióidőt, és ellentmondó eredmények születtek a képi-fogalmi egyezéssel kapcsolatban.
Tipikusan gyors megnevezésre
számíthatunk például kekszet ábrázoló kép esetében, melyet leginkább a 'cookie' névvel illetnek, mely gyakori, rövid és valószínűleg korán elsajátított szó (angol nyelven). Azonban igen nehéz feladat annak szétválasztása, hogy ez a megnevezési teljesítmény azért gyors-e, mert a név rövid, vagy azért, mert gyakori, vagy esetleg azért, mert korán sajátítottuk el. A szógyakoriság és szóelsajátítási életkor szintén szorosan összefonódik. További problémaként merülhet fel a szóhosszúság és a fenti két változó interkorrelációja. 1.3.5.1.
A független változók összefonódása: a 'Zipf törvény'
Számtalan jelenségre igaz az az általános összefüggés, mely szerint a 'kicsiny történések' rendkívül gyakoriak, míg a 'nagy dolgok' előfordulása viszonylag ritka. Ezt az alapvető összefüggést gyakran Zipf törvénye-ként idézik. A Zipf törvény közel 100 éves, és számos tudományterületen alkalmazták, például a közgazdaságtanban vagy a népességeloszlás becslésében. Zipf ezt az általános elméletet a nyelvek pszichobiológiai elemzésére is adaptálta (Zipf, 1935). Elmélete szerint minél komplexebb egy beszédegység, annál kevésbé gyakran fordul elő a beszélt nyelvben. Ebből egyenesen következik, hogy a rövid szavakból több van egy adott nyelvben, mint a hosszabb szavakból, amelyek előfordulási gyakorisága kisebb. Hipotézisét Zipf számos nyelvb ől származó minta vizsgálatával támasztotta alá. Elméletét nem sokkal később Baker (1950) is igazolta francia és német nyelven, illetve Beier, Starkweather és Miller (1967), akik angol gyermeknyelvi anyagon tesztelték ezt a hipotézist.
36
1.4. A LEXIKÁLIS ELŐHÍVÁS UNIVERZÁLIS ÉS NYELVSPECIFIKUS JELLEMZŐI Nyelvünk sajátos kódrendszer, melyben a tárgyakat és fogalmakat reprezentáló szimbólumok alakja vagy hangzása csak kis mértékben vagy egyáltalán nem kapcsolható a tárgyakhoz. Továbbá igen kevés a hasonlóság
egy tárgy vagy egy
fogalom különböző nyelvű elnevezései között. Például a szamár angolul 'donkey', spanyolul 'burro', olaszul 'asino', németül 'Esel', bolgár nyelven 'magare', kínaiul (tajpej írással) 'Ma3', japánul pedig 'hooki'.
1.4.1. A lexikális feldolgozás mechanizmusának univerzális szintjei Annak ellenére, hogy a tárgyak elnevezésének lexikális formája nagyon eltér a különböző nyelvekben, feltételezhető, hogy az egészséges felnőtt személyek, bármilyen nyelvet is beszélnek, hasonló mentális műveleteket végeznek a képmegnevezés során. Az is nagyon valószínű, hogy a különböző tárgyak megnevezése során ugyanazokat a mentális műveleteket használjuk, legyen az sárgarépa, faliszőnyeg vagy éppen tornádó. Továbbá azonos mentális feldolgozási alapstruktúrák és mechanizmusok jellemzik a különböző nyelvű embereket. Legalábbis ezt sugallják a lexikális feldolgozás hagyományos elméletei, melyek szerint nincs közvetlen kapcsolat a szavak jelentése és alakja között, a konceptuális és lexikális műveletek eltérő feldolgozási szinteken valósulnak meg (Ellis és Young, 1988; Kempen és Huijbers, 1983; Levelt, 1989; Potter és Faulconer, 1975; Snodgrass, 1984; Roelofs, 1992; Theios és Amrhein, 1989). Ha elfogadjuk ezt a munkahipotézist, és feltételezzük, hogy valóban vannak elkülönült feldolgozási szintek, a következő lépés annak meghatározása, hogy a képmegnevezési reakcióidőt magyarázó kritikus tényezők mely szintekhez kapcsolhatók.
1.4.2. Melyik feldolgozási szinten érvényesül a szógyakorisági hatás? A képmegnevezést befolyásoló kritikus tényezők közül a szógyakorisági hatást kutatták a legtöbben (pl. Oldfield és Wingfield, 1965). A gyakoribb szavak megnevezése egyértelműen gyorsabb, mint a ritka szavaké. Nincs egyetértés azonban abban, hogy a szógyakoriság az információfeldolgozás mely szintjén fejti ki hatását. A legkomplexebb modellek a feldolgozás öt elkülönült szintjét különböztetik meg (Kempen és Huijbers, 1983; Levelt, 1989; Roelofs, 1992; Levelt). Az információfeldolgozás – a modell szerint – szigorú sorrendben halad végig ezeken a szinteken a képi benyomástól a
37
jelentéstani, majd a lexikális feldolgozáson keresztül a válaszprodukcióig, ahogy ezt már korábban (1.2.2.4. pont) bemutattam. Jescheniak és Levelt (1994)
meggyőző vizsgálat sorozatban bizonyították, hogy a
szógyakorisági hatás lexikális sajátosság, azaz a képmegnevezés negyedik szintjén érvényesül. Az első vizsgálatban 24 gyakori (pl. asztal) és 24 ritka (pl. kenu) tárgy megnevezési sebességét vizsgálták meg és azt tapasztalták, hogy a ritka szavak megnevezése statisztikailag szignifikánsan több időt igényel. Arra a kérdésre, hogy a feldolgozás melyik szintjén érvényesül ez a különbség, négy alternatív vizsgálat eredményeinek elemzésével adtak választ. Az elrendezések a lexikális feldolgozás egyegy szintjéhez kötődtek. Eredményeik azt mutatták, hogy a szógyakorisági hatás a levelti negyedik szinthez, a lexéma, azaz a szóalak előhívásához kapcsolható. Ezt azzal bizonyították, hogy a szisztematikusan variált csoportok csak itt mutattak szignifikáns különbséget a különböző szógyakoriságú szavak feldolgozási sebességében. 1.4.2.1.
Felismerési feladat kontextuális feldolgozással?
Először képfelismerési feladattal tesztelték a szógyakorisági hatásokat. A kiinduló képmegnevezési feladat ingeranyagát használva azt tapasztalták, hogy a felismeréshez szükséges latenciaidő nem különbözött szignifikánsan a ritka, illetve a gyakori szavakat ábrázoló képek esetében. Ebből a szerzők azt a következtetést vonták le, hogy a képmegnevezés korai vizuális szakaszában, illetve a fogalmi azonosítás szakaszaiban nincs szógyakorisági hatás. Meg kell azonban jegyezni, hogy számos kognitív elméletalkotó egyetért abban, hogy a felismerés és a felidézés folyamatai alapvetően különböznek (lásd Watkins és Garadiner, 1979-es összefoglalójában). A kétfolyamat elmélet szerint a felismerésb ől hiányzik a fogalom keresési-előhívási szakasza. Ebben a szakaszban csupán a döntés valósul meg, azaz megtörténik az előhívás nyomán rendelkezésre álló információk közötti választás (Eysenck és Keane, 1990). Jescheniak és Levelt (1994) első vizsgálata tehát csak arra utal, hogy az elsődleges képi reprezentáció kialakításának korai vizuális szakaszában nincs szógyakorisági hatás. Annak eldöntéséhez, hogy a fogalmi azonosítás szakasza függ-e a szógyakoriságtól, nem elegendőek a felismerési feladatok eredményei.
38
1.4.2.2.
A szógyakorisági hatás egyértelmű bizonyítékai a lexémák szintjén
Második vizsgálatukban
Jescheniak és Levelt (1994) azt tesztelték, hogy
összefüggésben van-e a szavak kiejtésével a szógyakoriság. Azt találták, hogy a gyakori, illetve ritka szavak kiejtésének sebessége csaknem azonos volt. Így a lexikális feldolgozás további szintjeit vizsgálták meg, és eredményeik alapján arra a következtetésre jutottak, hogy a szógyakoriság a lexémák előhívásának szintjén fejti ki hatását, ahol a szavak fonológiai tulajdonságai kódolódnak. E következtetéshez vezető kritikus vizsgálatban alacsony és magas szógyakoriságú, azonos alakú, kétértelmű szavakat vizsgáltak
angol-holland fordítási feladatban (pl. 'moor' – ritka főnév –
jelentése: mocsár, illetve 'more' – gyakori melléknév – jelentése: több). A homofon párok ritka tagjait átlagosan gyorsabban fordították le a személyek, mint a hasonlóan ritka, de nem homofon szavakat. Az érvelés szerint a homofon pár ritka tagja átvette gyakoribb párjának könnyű hozzáférhetőségét. 1.4.2.3.
A szamár az csak szamár marad!
Jescheniak és Levelt (1994) vizsgálatsorozatuk eredményeként arra a következtetésre jutottak, hogy a szógyakoriság a lexikális azonosítás szintjén hat a képmegnevezési reakcióidőre, mégpedig úgy, hogy a gyakoribb névreprezentációk előhívása gyorsabb. A szógyakoriság tehát itt szigorúan arra vonatkozik, hogy az illető személy hányszor találkozhatott a kérdéses szóalakkal. Az interkulturális képmegnevezési eredmények vonatkozásában ez azt jelenti, hogy a szamár képének megnevezési latenciáját angolul a 'donkey' szó előfordulási gyakorisága fogja leginkább jellemezni, míg spanyolul nyelven a 'burro' szóé stb. Erre olyan kutatásokból szerezhetünk bizonyságot, melyek egyazon standard ingeranyagot használnak a különböző nyelvű képmegnevezési vizsgálatokban. Sajnos azonban a képmegnevezés irodalmában viszonylag kevés interkulturális összehasonlító vizsgálat szerepel, és ezek többségében csupán az adott nyelv eredményeit hasonlítják össze az angol nyelvű standarddal. További probléma, hogy csak nagyon kevés nem angol nyelvű kutatásban mértek képmegnevezési reakcióid őt, és ezekben a reakcióid őt befolyásoló kritikus tényezőket csak a nyelveken belül elemezték (Bonin és mtsai, 2002; Bonin és mtsai (kézirat); Dell’Acqua, Lotto és Job, 2000; Kremin és mtsai, 2000). Ennek egyik oka, hogy ebből a négy kutatásból három nem a SnodgrassVanderwart képanyagot használta, hanem alternatív ingerkészletet dolgozott ki. Kutatási
39
eredményeik így nem vethetők össze közvetlenül az angol vagy más nyelven végzett kutatások eredményeivel. 1.5. A FŐNÉVI-IGEI DISSZOCIÁCIÓ PARADIGMÁJA A képmegnevezés eddig tárgyalt irodalmában kizárólag olyan képi ingereket alkalmaztak, melyek tárgyakat, állatokat, embereket, testrészeket és természeti jelenségeket ábrázoltak. Ugyanakkor egyre nő az érdeklődés a cselekmények megnevezését vizsgáló eljárásokkal kapcsolatban, ugyanis klinikai, neurológiai és gyermeknyelvi fejlődéssel kapcsolatos vizsgálatok eredményei szerint a főnevek és igék lexikális feldolgozása különbözik. A szófaji sajátosságok kutatásához elengedhetetlen olyan ingeranyagok kialakítása, melyekkel megbízhatóan tanulmányozhatók ezek a különbségek. Azonban a cselekményeket ábrázoló képi ingeranyag létrehozása nem egyszerű feladat. Számolni kell azzal, hogy míg a tárgyak általában pontosan megjeleníthetők egyszerű fekete fehér ábrák segítségével, addig a cselekményeket nehéz ilyen rajzok segítségével egyértelműen ábrázolni. Egyes kutatók úgy próbálták ezt a problémát áthidalni, hogy rövid filmeket mutattak be a megnevezést végző személyeknek (pl. Berndt és mtsai, 1997; Davidoff és Masterson, 1996; Decety és mtsai, 1997). Masterson és Druks (1998) létrehozott
164 egyszerű tárgyat és 102 cselekményt
ábrázoló, egyszerű fekete fehér képekből álló ingerkészletet, melynek itemeit minimum 93%-ban jelölték azonos névvel a vizsgálat résztvevői. A vizsgálat célja az volt, hogy olyan főnév - ige csoportokat hozzanak létre, amelyek kiegyenlítettek a képmegnevezést befolyásoló kritikus változók szempontjából. E célból szubjektív szógyakorisági, szóelsajátítási és ismerősségi adatokat gyűjtöttek az itemekről egészséges személyek részvételével. Eredményeik azt mutatták, hogy nem lehet mindhárom változó szerint kiegyenlített főnév-ige párokat létrehozni, így három különböző listát csináltak azonos szógyakoriság, elsajátítási életkor, illetve ismerősség alapján. Mindegyik listában szerepelt az összes ige, míg a főnevek közül nem mindegyik. A tanulmányban azonban nem mértek képmegnevezési reakcióid őt.
1.5.1. A főnévi-igei disszociáció jelensége afáziában Számos tudományterületen vizsgálták azt a problémát, hogy az információfeldolgozási folyamatok különböznek főnevek és igék esetében. Klinikai vizsgálatok tanulsága szerint szófajspecifikus deficit azonosítható egyes afázia típusokban. A Broca afáziában 40
szenved ők egy része nyelvprodukciós hiányosságokat mutat az igékre, ugyanakkor egyes Wernicke afáziás betegeknél hasonló problémák merülnek fel a főnevekkel kapcsolatban. Ezt az eredményt több nyelven is igazolták (Chen és Bates, 1998; Damasio és Tranel, 1993; Daniele és mtsai, 1994; Goodglass, 1993; Shapiro és mtsai, 2001; Zingeser és Berndt, 1990), az eredmények értelmezése azonban a mai napig ellentmondásos (összefoglalóként lásd Chen és Bates, 1998; Druks, 2002). A jelenséget a lexikális feldolgozás különböző szintjein magyarázták. 1.5.1.1.
Nyelvtani magyarázat
A főnévi-igei disszociáció jelenségét Caramazza és Berndt (1985) a morfológia szintjén közelítette meg. Magyarázatuk lényege, hogy Broca afáziában a nyelvtani ragozás képessége sérült. Mivel az igékkel kapcsolatban sokkal több nyelvtani jelet kell feldolgozni, logikusnak tűnt az az elképzelés, hogy a Broca afáziában szenvedők kevésbé képesek az igék produkciójára. A jelenség szintaktikai magyarázata is hasonló alapgondolatot hordoz: az igék produkciója azért nehezebb Broca afáziában, mert szintaktikai sajátosságaik komplexebbek (Lapointe, 1985; Joanette és Brownell, 1990). Azonban ezek a magyarázatok nem lehetnek érvényesek olyan nyelvekre, ahol a főnevek és igék nyelvtani ragozása egyenlő mértékű. Osmán és Sági (1987) magyar nyelvben is kimutatta a főnévi-igei disszociáció jelenségét afáziában, és ez azért meglep ő, mert a magyar nyelvben nincs jelentős különbség a főnevek és igék között a nyelvtani ragok mennyiségét és szerkezeti összetettségét illetően. Bates, Appelbaum és Allard (1991) szintén demonstrálták a disszociációt kínai nyelven, ahol pedig egyáltalán nincsenek nyelvtani ragok. 1.5.1.2.
Jelentés alapú magyarázat
A főnévi-igei disszociáció jelenségét szemantikai-konceptuális szinten értelmezve Petersen és mtsai (1988) valamint Damasio (1989) azt hangsúlyozták, hogy a szófaji disszociáció abból fakad, hogy a főnevek, illetve az igék szenzomotoros reprezentációja más: a főnevek jelentésének aktiválásában nagyobb szerepet kap a vizuális agykéreg, míg
az
igéknél
a
motoros
területek
jelentősebbek.
Egészséges
személyek
agyműködésének kutatása során a hipotézisnek megfelelően különbségeket tapasztaltak a főnevek, illetve igék lexikális feldolgozásában (Damasio és mtsai, 2001; Perani és mtsai, 1999; Tyler és mtsai, 2001).
41
1.5.1.3.
Lexikai magyarázat
A lexikai magyarázat szerint a szófaji sajátosságok 'hardver szinten', a mentális lexikon agyi lateralizációjában valósulnak meg (Caramazza és Hillis, 1991; Miceli és mtsai, 1984; Miceli és mtsai, 1988; Shapiro és mtsai, 2001). Az afáziában tapasztalható disszociáció oka, hogy az igék más agyi területeken reprezentálódnak, mint a főnevek. Az elmélet szerint ez a szófaji megosztás elkülönült egységeket jelent az információfeldolgozás egyes szintjein, és a különböző inger modalitásokban is. Az elméletet igazoló esettanulmányokban a főnévi-igei disszociáció vagy csak a beszélt, vagy csak az írott nyelvben jelent meg (Caramazza és Hillis, 1991). Ugyanakkor napjainkban Tyler és mtsai (2001) egészséges személyek PET vizsgálatában nem tapasztaltak szófajtól függő területi megoszlást. 1.5.1.4.
Információfeldolgozási magyarázat
Broca és Wernicke afáziásokat vizsgáló tanulmány alternatív magyarázatot kínál, mely nem korlátozódik a feldolgozás egyelten specifikus szintjére sem (Chen és Bates, 1998). A szófaji disszociáció abból fakad, hogy a főnevek és igék feldolgozási mechanizmusukban különböznek. A hipotézist tesztelő vizsgálatban kínai Broca és Wernicke afáziások képmegnevezési teljesítményét tesztelték főneveken, igéken, illetve főnevekből és igékből álló összetett szavakon. Az eredmények azt mutatták, hogy a Broca afáziában nem csupán a főnevek produkciója volt jobb, hanem az összetett szavak főnév része is. Fordított eredményt kaptak a Wernicke afáziás személyekre. Mindez arra enged következtetni, hogy az agysérülteknél tapasztalt szófaji sajátosságok információ feldolgozásbeli különbségeket takarnak.
1.5.2. Főnévpreferencia a korai szavak elsajátításában A gyermekek nyelvfejlődésében a főnevek elsőbbséget élveznek, mely szintén arra enged következtetni, hogy más feldolgozási mechanizmusok működnek a főneveknél, mint az igéknél. Számos nyelven kimutatták, hogy a főnevek (elsősorban a hétköznapi tárgyak) elsajátítása korán, az egyszavas szakaszban jellemző. Ugyanakkor a legfontosabb cselekvéseket leíró igéket csak később, már kb. 200 szavas szókincs birtokában tanulják meg a gyermekek (Bates, Bretherton és Snyder, 1988; Bates és mtsai, 1994; Caselli, Casadio és Bates, 1999; Caselli és mtsai, 1995; Tomasello és mtsai, 1997). Kínai és koreai gyermekek nyelvfejlődését vizsgálva viszont azt tapasztalták, hogy az angol, illetve más anyanyelvű gyermekek nyelvprodukciójában 42
nem azonos mértékű a főnév-ige arány eltolódása (Gopnik és Choi, 1995; Tardif, 1996; Tardif, Gelman és Xu, 1999). Fontos vizsgálati adat, hogy ezeken a nyelveken a szülők is jellemzően több igét használnak a gyermekekkel való kommunikációban, mint az angol nyelvű szülők. Gentner (1982) szerint a gyermeknyelvi fejlődésben tapasztalható ige-főnév disszociáció oka az, hogy jelentésük alapján a főnevek egyszerűen kézenfekvőbbek (szemantikai magyarázat), valamint az, hogy a mondatban betöltött szerepük szerint az igék összetettebbek (szintaktikai magyarázat). O'Grady (1987) azt hangsúlyozta, hogy a gyermek nem tanulhat igéket és mellékneveket, amíg szókincse nem rendelkezik megfelelő számú főnévvel, melyek alanyként, illetve tárgyként szerepelve az állítmány elengedhetetlen
kiegészítői.
A
1.3.4.1.
alfejezetben
részleteiben
ismertetett
szóelsajátítási életkor változója a lexikális előhívás szempontjából kritikus tényező. Mivel a főnevek elsajátítása korábban történik meg, várhatóan különbözik a főnevek és az igék megnevezési teljesítménye is.
43
2. CÉLKITŰZÉSEK Az on-line képmegnevezési módszert és a felhasználandó 795 képet a CRL munkatársai fejlesztették ki Elizabeth Bates és Thomas Jacobsen vezetésével. A CRL-UCSD interkulturális képmegnevezési program (International Picture Naming Project, IPNP3) keretében ezt az 520 tárgyat és 275 cselekményt egy on-line képmegnevezési eljárás segítségével standardizáltuk angol, német, spanyol, olasz, bolgár, magyar és kínai nyelven.
A KÉPMEGNEVEZÉSI MÓDSZER VALIDÁLÁSA A módszer kidolgozását követő első feladat az 520 tárgyat és 275 cselekményt ábrázoló képi ingeranyag on-line reakcióidő mérési módszerének validálása volt. Ezért összehasonlítottuk az IPNP angol nyelvű adatait a szakirodalomban szereplő angol nyelvű képmegnevezési adatokkal. A megbízhatóság elemzése során vizsgálni kívántuk a fáradási hatásokat és a képmegnevezési teljesítmény egyéni különbségeit is.
Új változó bevezetése az objektív vizuális komplexitás mérésére Ismeretes, hogy a szubjektív komplexitás változójának értékeit az ingerként használt kép bonyolultságán kívül még számos más faktor is meghatározza. Ugyanakkor a képmegnevezési vizsgálatok interkulturális kiértékelésénél alapvető fontosságúnak tűnt egy olyan változó kidolgozása, mely a vizuális komplexitás objektív mérése alkalmas, és nem tükröz független hatásokat.
AZ INTERKULTÚRÁLIS ADATBÁZIS LÉTREHOZÁSA ÉS ELEMZÉSE Feladataim közé tartozott az interkulturális adatbázis létrehozása, kezelése és fenntartása. Ezért a bemutatásra kerülő eredmények adatai a magyar adatokon kívül tartalmazzák a CRL IPNP (International Picture Naming Project) vizsgálataiban résztvevő angol, német, spanyol, olasz, bolgár és kínai laboratóriumok adatait is. Az adatok feldolgozásában és az interkulturális adatbázis létrehozásában segítségemre volt Simonetta D'Amico. Az adatok kiértékelését és elemzését Simonetta D'Amico-val közösen végeztük, Elizabeth Bates vezetésével. 3
Lásd "Publikációs lista": Bates és mtsai, 2000.
44
AZ INTERKULTURÁLIS ADATOK ELEMZÉSÉVEL MEGPRÓBÁLTUNK ÉRDEMBEN HOZZÁSZÓLNI A LEXIKÁLIS FELDOLGOZÁS NÉHÁNY TEÓRIÁJÁHOZ
1. A paivioi versengési modell univerzális jellege A paivioi versengési modell szerint a lexikális feldolgozás során rendelkezésre álló válaszalternatívák nem könnyítik meg a megnevezést, hanem éppen ellenkezőleg, lelassítják a megnevezési folyamatot. Kérdésünk az volt, hogy kimutatható-e ez a hatás a vizsgált nyelvekben.
2. A Zipf törvény nyelvi univerzalizmusa A Zipf törvény szerint a rövid szavak általában gyakoriak, míg a hosszúak ritkábban jelennek meg a hétköznapi nyelvhasználatban. Vajon igaz-e ez a képmegnevezési válaszokra is? Az egyes nyelveken végzett elemzésekkel vizsgálni kívántuk a Zipf törvény univerzális alkalmazhatóságát.
3. A szógyakorisági hatás Levelt által leírt elmélete Levelt vizsgálatai alapján a gyakoribb szavak megnevezése rövidebb id őt vesz igénybe. De vajon a feldolgozás melyik szintjén érvényesül ez a hatás? A képmegnevezést vizsgáló teoretikusok közül Jescheniak és Levelt kísérleteiben azt bizonyította, hogy ez a hatás a lexikális szinthez köthető, ahol a már kialakított jelentés struktúra hangtani sajátosságai kódolódnak. Az interkulturális képmegnevezési adatok lehetőséget adtak annak a kérdésnek eldöntésére, hogy a reakcióid őre gyakorolt szógyakorisági hatás a levelti lexikális szinten avagy a jelentés szintjén érvényesül.
4. A szófaji disszociáció paradigmája Klinikai, neurológiai és fejlődéslélektani vizsgálatok eredményei szerint létezik egy főnévi-igei disszociációnak nevezett jelenség, mely eltérő nyelvprodukciót eredményez a főnevekkel, illetve az igékkel kapcsolatban gyermekeknél, afáziás betegeknél és egészséges személyek agyi működésében. Kérdés, hogy vajon a tárgyak, illetve cselekmények képmegnevezési teljesítményben tapasztalható-e hasonló jellegű eltérés? Angol és magyar nyelvű adatok felhasználásával megvizsgáltuk, hogy van-e különbség a tárgyak és cselekmények képmegnevezési teljesítményében.
45
3. MÓDSZEREK Az összehasonlító pszicholingvisztikai vizsgálatok két főbb típusba sorolhatók. Egyrészt egy adott nyelv sajátos tulajdonságait – mint természetes kísérleti elrendezést használva – a nyelvfeldolgozás olyan aspektusairól szerezhetünk tudomást, amely más nyelveken egyáltalán nem, vagy csak nehezen vizsgálható. A magyar nyelvben bőven találunk erre példát (Pléh, 1998). Másrészt megismételhetjük pontosan ugyanazt a kísérletet két vagy több nyelven, és megvizsgálhatjuk a használt nyelvek adatainak eltéréseit, illetve hasonlóságait. A dolgozatban bemutatásra kerülő eredmények elsősorban az utóbbi elrendezésnek felelnek meg. 537 személy részvételével, 12 kísérletet végeztem el magyar nyelven, melyek módszertani összetevőit a 2. táblázat foglalja össze. A magyar nyelven végzett vizsgálatok a CRL-UCSD interkulturális képmegnevezési program (International Picture Naming Project, IPNP4) keretében történtek, E. Bates vezetésével. A magyar adatok felvételén kívül feladatom volt még a teljes IPNP adatbázis létrehozása, az származtatott változók létrehozása és statisztikai elemzése. Elemzéseimben ezen kívül szerepelnek Snodgrass és Vanderwart (1980), valamint Snodgrass és Yuditsky (1996) publikált adatai,
az általunk használt standard
képmegnevezési reakcióid ő mérő módszer eredményeivel való összehasonlítás céljából.
3.1. KÍSÉRLETI SZEMÉLYEK A 12 magyar nyelvű on-line és off-line vizsgálat résztvevői 18-32 éves, egészséges, középiskolát végzett, magyar anyanyelvű személyek (197 férfi és 254 nő). Egy személy csak egy feladatban vett részt (2. táblázat). A nem magyar nyelvű interkulturális kísérletekben összesen 453 személy vett részt, országonként nagyjából azonos nemi megoszlásban. A résztvevőknek a megfelelő nyelv anyanyelvük volt, és szintén 18-32 éves, középfokú végzettséggel rendelkező hallgatók voltak, akiket különböző országok egyetemein teszteltek (angol nyelven San Diegoban; spanyol nyelven Mexikóban, Tijuanában; olasz nyelven Rómában; német nyelven Lipcsében; bolgár nyelven Szofijában; és kínai nyelven Tajpejben).
4
Lásd "Publikációs lista": Bates és mtsai, 2000.
46
2. táblázat. A vizsgálatok legfontosabb módszertani összetevői ON-LINE VIZSGÁLATOK
Résztvevők Ingeranyag
magyar kísérlet
nem magyar IPNP adatok
Tárgyak megnevezése
520 kép
50 (25ffi+25nő)
50-50 angol, spanyol, olasz, bolgár és kínai 30 német nyelvű személy
Cselekmények megnevezése
275 kép
50 (19ffi+31nő)
50 angol nyelvű személy
OFF-LINE VIZSGÁLATOK
Résztvevők Ingeranyag
magyar kísérlet
87 795 kép és neveik Képi-fogalmi megfelelés (tárgyak és (45ffi+42nő) cselekmények)
Vizuális komplexitás értékelése
520 tárgy 60 (25ffi+35nő) képe és neve 275 cselekmény 30 képe és neve (16ffi+14nő)
Szóelsajátítási életkor becslése
54 (23ffi+31nő) 275 cselekmény 30 neve (15ffi+15nő)
Szógyakoriság becslése
60 (14ffi+46nő) 275 cselekmény 30 neve (15ffi+15nő)
520 tárgy neve
520 tárgy neve
nem magyar IPNP adatok 520 tárgyat ábrázoló kép szubjektív értékelése 20 angol nyelvű személy részvételével
53 angol nyelvű 30 angol nyelvű személy 20 bolgár nyelvű személy
3.2. INGERANYAG A magyar képmegnevezési vizsgálatok ingeranyaga megegyezett a más nyelveken végzett standard kísérletek ingeranyagával. Az interkulturális szókiolvasási és off-line szubjektív értékelési vizsgálatokban szereplő szavak azonban mindig az adott nyelveknek megfelelő domináns válaszok, azaz a legtöbb személy által kimondott nevek voltak.
47
3.2.1. Képek A vizsgálatsorozat kiindulópontja 795 itemes, fekete-fehér, vonal-rajzos képekből álló ingeranyag volt, melynek standardizálása jelenleg is folyik különböző nyelveken5. A 795 képből 520-at főnévvel, 275-öt igével neveztettünk meg. Ezért az ingeranyagot kettéválasztottuk. Az 1.a. függelék tartalmazza azt az 520 képet, melyekre a következőkben az egyszerűség kedvéért mint tárgyakra fogok utalni. Ezek a képek embereket (26 db), állatokat (81 db), testrészeket (28 db), járműveket (35 db), ételeket (46 db), ruházati tárgyakat (40 db), ember által készített kis méretű (161 db) és nagyméretű (79 db) tárgyakat, valamint természeti jelenségeket 24 db) ábrázolnak. Az ingeranyag másik része cselekményeket ábrázol, melyeket az 1.b. függelék tartalmaz. A képek elektronikus formában megtalálhatók a CD mellékleten (795 képi inger (mappa)). Ezt az ingeranyagot változatos forrásokból gyű jtöttük össze, melyeket a 3. táblázat mutat be részletesen. 3. táblázat. A képmegnevezésben használt ingeranyagok forrásai
Tárgy megnevezés
Cselekmény megnevezés
5
6 7
Forrás
db
Snodgrass és Vanderwart, 1980 Átalakított Snodgrass és Vanderwart képek Peabody Picture Vocabulary Test (Dunn és Dunn, 1981) Átalakított Peabody PVT képek Martinez V.A. - Dronkers, N. F.6 Abbate és La Chapelle, 1984 a és b, “Pictures Please!” Max Planck Institute for Psycholinguistics7 Kaplan, Goodglass, és Weintraub,1983, Boston Naming Test Oxford “One Thousand Pictures” Egyéb források Obler és Martin,1986, Action Naming test. Peabody Picture Vocabulary Test, 1981 Abbate & La Chapelle,1984 a és b, “Pictures Please” Oxford “One Thousand Pictures" Egyéb források
174 2 62 8 39 168 20 5 25 17 27 57 92 89 10
Lásd "Publikációs lista": Bates és mtsai, 2000; Bates és mtsai (kézirat elküldve). Martinez, V. A. and Dronkers, N. F. által használt képek (személyes kommunikáció alapján) Max Planck Institute for Psycholinguistics kutatóintézetben kifejlesztett képek (személyes
kommunikáció alapján), Postbus 310, NL- 6500 AH Nijmegen, The Netherlands.
48
3.3. ELJÁRÁS – ESZKÖZÖK
3.3.1. Kísérleti elrendezések A magyar on-line vizsgálatokban alkalmazott eljárás pontosan megfelelt az IPNP más országaiban alkalmazott módszernek. Az instrukciókat igyekeztünk pontosan lefordítani az adott nyelvre, és a vizsgálati berendezések is azonosak voltak. A PsyScope kísérleti programnyelv (Cohen és mtsai, 1993) segítségével közösen kialakított ingerbemutatási és reakcióid ő rögzítési eljárást használtunk minden laboratóriumban, Macintosh komputereken. A PsyScope interaktív grafikus programíró rendszer 1.2.5-ös verziója, a programozási kézikönyv, és más, a kísérletek tervezéséhez szükséges információ szabadon hozzáférhető az interneten (PsyScope, 1998) Az egyes kísérletekben használt programok magyar nyelvű adaptációja megtalálható a CD mellékleten(program (mappa)). A szubjektív értékelés vizsgálatainak eljárásai azonban különböztek az egyes nyelveken. A magyar nyelvű szubjektív értékelési vizsgálatokban off-line papír-ceruza teszteket alkalmaztam. Egy vizsgálaton belül vagy a képek és neveik együttesen, vagy csak szavak (a magyar domináns megnevezések) szerepeltek ingeranyagként. Az angol nyelvű szóelsajátítási életkor becsléseket on-line módszerrel, számítógépes bemutatással végezték. Az esetek egyik felében csak szavakat (a képek domináns megnevezéseit), míg az esetek másik felében a képeket és neveiket egyszerre mutatták be a személyeknek ingerként. A bolgár szógyakorisági becslések szubjektív felmérésénél a magyarhoz hasonló offline papír-ceruza tesztet alkalmaztak, és ingerként csak szavakat
– a képek adott
nyelven kapott domináns megnevezéseit – mutatták be a személyeknek.
3.3.2. Az on-line kísérletek standard eljárása8 A személyeket egyesével teszteltük egy csendes szobában. Igyekeztünk minden zavaró hatást kizárni (pl. a telefonok kikapcsolásával). A kísérletek instrukcióit a 2. függelék tartalmazza, az egyes kísérleti típusok pontos instrukciói megtalálhatók a CD mellékleten (on line eljarasok/instrukciok (mappa)). Az eljárás egy rövid, kb. 15 másodperces szakaszának illusztrációja megtekithető AVI formátumban (CD on line eljárások (mappa)). 8
Lásd "Publikációs lista": Szekely és mtsai (kézirat elküldve - A).
49
A képmegnevezési, illetve szókiolvasási feladatok előtt rövid hang kalibrációs eljárást alkalmaztunk,
melynek
segítségével
a
számítógéppel
összekötött
mikrofon
érzékenységét a személy hangjának sajátosságaihoz igazítottuk. E célból a vizsgálati személyek felolvastak egy szólistát, amely változatos, nehezen detektálható hangzókat tartalmazott a szavak elején. Ezek a szavak nem szerepeltek a kísérletben. A tesztelés megkezdése előtt rövid gyakorló fázist iktattunk be. A képmegnevezési kísérletben a gyakorló feladatban képeket használtunk, míg a szókiolvasásnál olyan szavakat, melyek nem szerepeltek a felmérésben. A tárgyaknál egyszerű geometriai ábrák tűntek a legmegfelelőbbnek a gyakorláshoz, azonban a cselekmények megnevezésében fontosnak tartottuk, hogy a személyek cselekményeket ábrázoló képekkel gyakorolják a feladatot, így kiválasztottunk 6 képet, melyek közül az első 25 személy esetében az első három, míg a második 25 személy esetében a második három szerepelt a gyakorló fázisban. Az adatfelvétel során a képeket vagy a szavakat 10 különböző sorrendben jelenítettük meg az elfáradás, és a sorrendi hatások elkerülése érdekében. A személyeket random módon rendeltük hozzá az egyes sorrendekhez. A kísérleti eljárás során az alanyokat arra kértük, hogy röviden, egy vagy két szóval nevezzék meg a képernyőn megjelenő tárgyakat vagy cselekményeket ábrázoló képeket, amilyen gyorsan csak tudják. A pontos instrukciók a CD mellékleten(on line eljarasok/instrukciok (mappa)) találhatók. 104 item bemutatása után rövid szünetet tartottunk, amelynek id őtartamát a személyekre bíztuk. A kísérletek 30-50 percet vettek igénybe. 3.3.2.1.
Az ingerbemutatás és adatrögzítés technikai részletei
A reakcióidő mérését és az ingerbemutatást a PsyScope kísérlettervező keretprogram segítségével létrehozott standard eljárással, Macintosh komputeren végeztük. A rajzolt képeket digitalizáltuk, és 'PICT' formátumban használtuk fel az on-line bemutatás során. A szavakat a megfelelő nyelvek karakterkészletének segítségével, 12pt betűmérettel, Times New Roman betűtípussal jelenítettük meg a képernyőn. A reakcióidő mérése fülhallgatóhoz rögzített mikrofon segítségével történt. A mikrofon egy erre a célra kifejlesztett reakcióid ő mérő szerkezeten (Carnegie Mellon, 2000) keresztül kapcsolódott a számítógéphez. A rendszer minimális időérzékenysége 1 ezredmásodperc, mely megfelelő pontosságúnak bizonyult az általunk alkalmazott reakcióidő kísérletekhez. Az ingereket VGA képernyőn mutattuk be, melynek 50
felbontását 640 x 480 képpont méretűre állítottuk. A személyek kb. 80 cm-re ültek a képernyőtől. A képeket 300 x 300 pixeles méretben, a képernyő közepére vetítettük. A kísérlet egymást követő eseményeinek időparaméterei a következők voltak: 1. Fixációs idő (“+” jel a képernyő közepén) 200 ezredmásodpercig. 2. 500 ezredmásodperc szünet (teljesen üres képernyő). 3. Kép-megjelenítés max. 3000 ezredmásodpercig (hangérzékelés hatására a kép eltűnik). 4. A hang detekcióját jelző apró pont “•” megjelenése 500ezredmásodperc-ig. 5. 1000 ezredmásodperc “kivárás” a reakció befejezésére (teljesen üres képernyő). A latenciaidő mérésére tehát maximum 4 másodperc állt rendelkezésre, melyb ől az utolsó 1 másodpercben már nem volt látható az inger. Két egymást követő esemény között 1-2 másodperc telt el, mely id őtartam random módon változott minden esemény után. Ezzel azt próbáltuk megakadályozni, hogy a személyek a feladat nehézségétől független reagálási ritmusba kerüljenek. 3.3.2.2.
A hibák kódolása, a reakcióidő és a válaszok rögzítése
A kísérletvezető az éppen aktuális sorrendnek megfelelő nyomtatott válaszlapon rögzítette a hibákat és a válaszokat. A válaszlap egy részlete megtalálható a 3. függelékben, továbbá az egyes kísérleti típusokhoz tartozó válaszlapok megtalálhatók a CD mellékleten (on line eljarasok/hibakodolas (mappa)). A válaszlapon tehát előre nyomtattuk az egyes ingerekre adható legvalószínűbb válaszokat, de ha a kísérleti személy más megnevezést adott, akkor azt írtuk be. Ugyanezen a válaszlapon kódoltuk a reakcióid ő rögzítésével kapcsolatos hibákat is. Az inger megjelenésével egyidejűleg a komputer megkezdte a reakcióidő mérését, amelyet az ingerre reagáló személy mikrofonon keresztül érzékelt hangja állított le. A program pedig rögzítette az így kapott megnevezési latenciaidőt. A képmegnevezési feladatban néha előfordult, hogy a szó kimondását egyéb vokális zajok előzték meg (pl. köhögés, "ő…", "ez egy") vagy „nem tudom”. Ezek hibás reakcióid ő mérést eredményeztek, melyet a válaszlapon jeleztünk. A leggyakoribb hibák a következők voltak: NV - nincs válasz NE- nem érzékelt a mikrofon K - korán/későn (a válasz első kimondott hangja előtt/után történt a hang detekció) Z - zavar (valami külső zaj, pl. szirénázás vagy telefoncsörgés megzavarja a személyt). J - javítás (a személy ad egy megnevezést, majd kijavítja azt) H - hibázás (a szókiolvasásban) 51
A válaszlap alapján bármely szempontból hibásnak kódolt reakcióidő adat kimaradt az elemzésekb ől. A nyers adatok tehát a képmegnevezési vizsgálatban a válaszok és az ezekhez tartozó reakcióidő adatok voltak. A szókiolvasási feladatban pedig a helyesen kiolvasott szavak reakcióidő adatai.
3.3.3. Off-line szubjektív értékelési feladatok magyar nyelven Az on-line vizsgálatok befejeztével meghatároztuk a 795 kép domináns megnevezését. A szubjektív értékelési feladatok sorozata a domináns válaszok különböző tulajdonságaival
kapcsolatban
megfogalmazott
kérdéseket
tartalmazott
(pl.
szóelsajátítási életkor, szógyakoriság vagy ismerősség értékelése). A képi-fogalmi egyezést mérő feladatban vegyesen mutattuk be a tárgy, illetve cselekmény megnevezéséből származó
válaszokat, a többi feladatban azonban független
csoportokban teszteltük a főneveket és az igéket. Minden feladatban 3 különböző sorrendet használtunk. A nagyobb (520 illetve 795) itemből álló kérdőíveket részekre osztottuk, úgy, hogy egy személy csak 260-265 itemet értékeljen. A képi-fogalmi egyezés tesztelésénél minden sorrenden belül három részre bontottuk az ingeranyagot, a tárgyakkal kapcsolatos vizuális komplexitás, szóelsajátítási életkor, és szógyakoriság becsléseknél pedig két részre. A képi-fogalmi egyezést, illetve a szubjektív vizuális komplexitást tesztelő feladatban a képeket és megnevezéseiket egyszerre mutattuk be a személyeknek. A szóelsajátítási életkor értékelési feladatnál a főnevek esetében a képekkel együtt mutattuk be a szavakat. Azonban a képeket is tartalmazó kérdőívek összeállítása és nyomtatása igen idő és papírigényes feladat, ezért a továbbiakban megvizsgáltuk, hogy valóban minden esetben szükség van-e a képmellékletekre. Tapasztalataink szerint a magyar és az angol nyelvű vizsgálatban is igen magas együttjárást tapasztaltunk a képekkel, illetve képek nélkül bemutatott ingerekre adott átlagos válaszokban. Így azokban a feladatokban, ahol a fogalommal (és nem a képpel) kapcsolatos tulajdonságokat teszteltük, a további vizsgálatokban már csak a szavakat mutattuk be ingerként, képek nélkül. Az igék szóelsajátítási életkorának felmérésében, és a többi szubjektív értékelési feladatban tehát csak szavak szerepeltek. Az értékelési feladatok instrukciója megfelel a Snodgrass és Vanderwart
(1980)
tanulmányban
leírt
standard
instrukciók
magyar
nyelvű
fordításának.
52
3.3.3.1.
Képi-fogalmi megfelelés
A képi-fogalmi egyezés szubjektív értékelésével a képek és válaszok közötti koherenciát mértük. A személyeket arra kértük, hogy 7-fokú skálán értékeljék azt, hogy mennyire jól ábrázolja a bemutatott kép az aláírt fogalmat, azaz a domináns megnevezést. Az instrukciót és a válaszlap rövid részletét a 4. függelék tartalmazza, a különböző sorrendű, teljes válaszlapok a CD mellékleten (off line eljarasok/kepifogalmi egyezes/kepek es valaszlapok (mappa)) találhatók meg. A válaszlapok sorrendjéhez igazított képeket és neveiket külön lapokon mutattuk be a személyeknek. Ezek az eszközök szintén megtalálhatók a CD mellékleten mellékleten (off line eljarasok/kepi-fogalmi
egyezes/kepek
es
valaszlapok
(mappa)),
formátumuk
megegyezik az 1. függelékben bemutatottal. A hetes szám jelentette a legjobb egyezést. A tárgyak és a cselekmények közvetlen összehasonlítását, mely fontos szempont volt az elemzésben, ezek vegyes megjelenítésével biztosítottuk. 3.3.3.2.
Vizuális komplexitás értékelése
A vizuális komplexitás értékelésénél arra kértük a személyeket, hogy 7-fokú skálán becsüljék meg azt, hogy az adott tárgyat, illetve cselekvést ábrázoló kép mennyire egyszerű (alacsony pontszám) vagy összetett (magas pontszám). Ebben a feladatban a személyek vagy csak tárgyakat, vagy csak cselekményeket értékeltek. A képi-fogalmi egyezést mérő eljáráshoz hasonlóan külön válaszlapokon értékelték a képeket, melyek alatt szerepeltek e képek nevei is. A három különböző sorrendnek megfelelő válaszlapok, illetve a képeket bemutató oldalak megtalálhatók a CD mellékleten mellékleten (off line eljarasok/vizualis komplexitas/kepek es valaszlapok (mappa)). 3.3.3.3.
Szóelsajátítási életkor becslése
A szubjektív szóelsajátítási életkor retrospektív értékelését felnőtt személyek végezték, az értékelendő főnevek vagy igék listáját a domináns válaszok alapján állítottuk össze (lásd CD melléklet (off line eljarasok/szoelsajatitasi eletkor/valaszlapok (mappa)). A feladatban alkalmazott, írott instrukció szerint a személyek megbecsülték, hogy mikor tanulták meg az adott szavakat az anyanyelvükön.
53
Azt is leírtuk, hogy bár nagyon nehéz erre pontosan emlékezni, próbáljanak meg megközelítő becslést adni az alábbi skálán: 1 = 2 évesen vagy előtte (óvodáskor előtt) 2 = 3 évesen (óvodáskor kiscsoportban) 3 = 4 évesen (óvodáskor közepén) 4 = 5 évesen (óvodáskor nagycsoportban) 5 = 6 évesen (első osztályos korban) 6 = 7-8 évesen (másodikos - harmadikos korban) 7 = 9-10 évesen (negyedikes - ötödikes korban) 8 = 11-12 évesen (hatodikos - hetedikes korban) 9 = 13 évesen vagy utána (nyolcadik után) A feladat instrukciója, és az alkalmazott skála megegyezik Carroll és White (1973b) által alkalmazott szubjektív értékelési eljárással. A főnevek felmérésénél kiegészítő feladatot is alkalmaztunk, melyben arra kértük a személyeket, hogy képzeljék el, hogy a magyar nyelvben is van nyelvtani nem, és döntsék el, hogy a férfi vagy a női nyelvtani nem lenne megfelelőbb az egyes fogalmak esetében. 3.3.3.4.
Szógyakoriság és ismerősség becslése
A szógyakoriság szubjektív becslésénél arra kértük a személyeket, hogy ítéljék meg egy 7-fokú skálán, hogy az adott szó milyen gyakori a mindennapi szóhasználatban (1: nagyon ritka, 7: nagyon gyakori). A feladat eszközei megtalálhatók a CD mellékleten mellékleten (off line eljarasok/szogyakorisag (mappa)).
54
3.4. AZ ADATOK KIÉRTÉKELÉSE Az interkulturális vizsgálatok magyar, angol, spanyol, olasz, német, bolgár és kínai nyelven kapott adatsorozatait azonos módszerekkel értékeltem ki, és azonos alapelvek szerint hoztam belőlük létre a változókat. Az adatbázis kialakítását és a változók értékeinek kiszámítását Microsoft Excel program segítségével végeztem, a statisztikai elemzésekben a MiniStat 3.2. verzióját (Vargha és Czigler, 1999), valamint az SPSS 8.0 verzióját használtam.
3.4.1. A standard képmegnevezési feladatok függő változói A képmegnevezési vizsgálat függő változóinak összefoglalását a 3.4.1.6. alfejezet tartalmazza. Az alábbiakban a változók kiszámításának részleteit fejtem ki bővebben. 3.4.1.1.
Adatbevitel és adatfeldolgozás
Az automatikus reakcióidő-mérési eljárás végterméke egy olyan adat-fájl, amely tartalmazza a képek kódszámát és az automatikusan rögzített reakcióidőket. Azonban ez csak a program által észlelt latenciaidő adatokat tartalmazza, így ezt a válaszlap alapján ki kell egészíteni az egyes reakcióidőkkel kapcsolatos és a kísérletvezető által rögzített észrevételekkel, valamint a személy konkrét válaszaival. Az adatfeldolgozás során a képmegnevezési vizsgálatok hagyományának megfelelően item-alapú elemzést végeztem. Az egyes személyek válaszait és reakcióidejét, valamint hibakódját tartalmazó adat-fájlok összesítése után minden képre meghatároztam az elemzés szempontjai alapján kialakított változók értékeit. Ez az adatbázis megtalálható a CD mellékleten (adatbazisok (mappa)) Excel formátumban, ahol a sorok reprezentálják az itemeket, és az egyes oszlopokban jelennek meg az itemekkel kapcsolatos változók. A disszertációban használt változóneveket és a változók rövid leírását az 5a és 5b függelék tartalmazza. 3.4.1.2.
Az érvényes válaszok aránya
Minden képmegnevezési tanulmányban központi kérdés az, hogy mit nevezünk 'helyes' válaszoknak. Vizsgálatainkban azt az alapelvet követtük, hogy nincs a kutató által meghatározott 'helyes' válasz. Ehelyett empirikus alapon, a legtöbb személy által használt nevet, azaz a domináns választ kapcsoljuk a képi ingerekhez, és ezek lexikai tulajdonságait vizsgáljuk. A válaszok közül azonban csak azokat vettük figyelembe, amelyek értékelhető reakcióid ő adattal rendelkeztek. Az első lépés tehát az 55
értékelhetetlen reakciók kiszűrése volt, a 3.1.2. pontban részleteiben is ismertetett hibakódolás alapján. Bármely hiba az adott reakció elhagyását eredményezte. Az érvényes válaszok százalékos arányát is kiszámítottuk az egyes képekre, melyet a továbbiakban a 'valid válasz %' változó jelöl. Az érvénytelen válaszokkal kapcsolatban megkülönböztettük azokat az eseteket, amikor a személy egyáltalán nem produkált választ, ez a 'nincs válasz %' változó, illetve amikor valamilyen hiba folytán nem járt sikerrel az adatrögzítés, ez adja a 'invalid válasz %' értékét. A további elemzésben és a változók kialakításában csak az érvényes reakciókat használtuk. 3.4.1.3.
A válaszalternatívák kategorizálása
A domináns válasz meghatározásában problémát jelentett, hogy voltak olyan itemek, ahol azonos arányban fordult elő két vagy három válasz. Ezekben az esetekben a következő kritériumrendszert használtuk: (1) amelyik válasz közelebb állt a kísérlet megkezdése előtt kijelölt névhez, (2) a rövidebb, egyes számú alakot fogadtuk el, ha a másik azonos arányban előforduló válasz többes számban szerepelt, (3) az a megnevezés, melynek több morfológiai és fonológiai átfedése van az alternatívák között (lásd alább). A domináns nevek meghatározása után az alternatívákat lexikális kategóriákba soroltuk a következő kritériumrendszer szerint: 'Lex 1': a domináns elnevezés. 'Lex 2': a domináns megnevezéssel morfológiai vagy fonológiai átfedést mutató szavak, melyek szótöve azonos a domináns válaszéval, vagy más kulcsfontosságú részletükben közösek, ugyanakkor jelentésük nem tér el lényegesen egymástól. Ilyen variációk például a becéző formák ('kismadár', 'tálka' vagy 'süti'), egyes vagy többes számban kifejezett nevek ('veszekszik' / ahol a domináns válasz 'veszekednek'), illetve a rövidítések ('fényképező' / 'fényképezőgép', 'meghajol' / 'hajol') vagy hosszabban kifejezett formák ('csomagoló zacskó / 'zacskó'). 'Lex 3': a domináns elnevezéssel rokon értelmű szavak, melyek abban különböznek a 'Lex 2' kategóriától, hogy nincsenek alaktani-hangtani átfedésben a domináns válasszal. Azonban szintén fontos, hogy ugyanazt az "igazság értéket" hordozza, mint a domináns megnevezés (pl. 'autó' / 'kocsi', 'körhinta / 'ringlispil', 'ég' / 'lángol'). 'Lex 4': ez a kategória tömöríti azokat a válaszokat, amelyek nem illettek bele az első három kategória egyikébe sem. Ide tartoznak a magasabb kategória fogalmak (pl. 'gép', ahol a domináns válasz a 'kenyérpirító'), valamint azok a szemantikus asszociációk, 56
melyek ugyan azonos kategóriába tartoznak, de nem tartalmazzák a domináns válasz jelentésmagját (pl. 'tyúk' / 'kakas'). Ide tartoznak a rész-egész kapcsolatok is (pl. 'utca' / 'város'), továbbá a domináns válasz jelentésétől független vizuális tévedések (pl. 'sajt' / 'szivacs'). 3.4.1.4.
Válasz-releváns adatokból létrehozott változók
A képmegnevezési tanulmányokban használt válasz egyezés mérőszáma ('lex 1dom%') a domináns válaszok előfordulási aránya volt, ahol a 100%-ot nem az összes válasz, hanem az érvényes válaszok jelentették. Az alternatívák számának nyers értékét az alternatívák és maga a domináns válasz adta ki ('válasz-szám'). A válasz variációk előfordulási arányát is szem előtt tartva kiszámítottuk a Snodgrass és Vandervart (1980) által is használt H statisztika értékét9 ('H stat'). A H statisztika emelkedő értéke csökkenő válaszegyezést mutat, értéke 0, ha a válaszegyezés 100%-os. A 4. táblázatban található példákon mutatják, hogy milyen nagy különbségek tapasztalhatók a H statisztika értékeiben az azonos válasz-számú, de különböző eloszlású itemek esetében. 4. táblázat. A H statisztika lehetséges értékei Válaszok száma
Válaszok eloszlása (%)
H stat
1
100
0,00
2
50 - 50
1,00
2
10 - 90
0,47
5
20-20-20-20-20
2,32
5
10-10-10-10-60
1,77
A domináns válaszok előfordulási arányán kívül mértük az alaktani átfedések ('lex 2alak%'), a szinonimák ('lex 3szin%'), valamint a más típusú alternatívák ('lex 4más%') százalékos arányát is. Hasonlóan az előző változókhoz, az érvényes válaszok száma jelentette a 100%-ot ebben az esetben is. Annak ellenére, hogy a vizsgálatban alkalmazott képeket úgy válogattuk össze, hogy azok különböző fogalmakat jelöljenek, minden nyelven előfordult, hogy azonos domináns megnevezést használtak a személyek két vagy több képre. A domináns megnevezés egyszeri vagy többszöri előfordulását két értékű, diszkrét változó
k
9
A H statisztika képlete:
H = Σ pi log2 (1/pi) i=1
ahol k jelöli a válaszok számát, p pedig az i-edik választ adók százalékos arányát.
i
57
segítségével fejeztük ki ('azonos dom'), ahol 1-es jelöli azokat a képeket, amelyek domináns neveire igaz, hogy átfed más képek domináns megnevezéseivel, és 0 a többit. Ez a sajátosság természetesen minden nyelven másképpen alakul, így a változó, akárcsak a többi, képmegnevezési teljesítményt mérő, nyelvspecifikus változó. 3.4.1.5.
Reakcióidő – releváns adatok
A számítógép által automatikusan generált reakcióidő adatokat itemek szerint átlagoltuk, miután a hibakódok alapján kiszűrtük az érvénytelen válaszokhoz tartozó hibás latenciaidő adatokat. Az ('RI tot') egy adott képre adott összes válasz átlagos reakcióidejét jelenti, a válaszok tartalmától függetlenül. Az ('RI dom') a domináns válaszokhoz tartozó latenciaid ők átlagára vonatkozik. Az ('RI phon'), ('RI szin') és ('RI más') nevű változók az egyes válaszkategóriákba tartozó alternatív válaszok átlagos reakcióidejét mérik. 3.4.1.6.
A standard képmegnevezési vizsgálat függő változóinak rövid leírása
Reakcióidő – releváns változók RI tot
Egy adott képre kapott összes válasz átlagos reakcióideje (a válaszok tartalmától függetlenül).
Reakcióidő és a válasz-releváns változók RI dom
A domináns válaszok reakcióideje (képenkénti átlagérték).
RI phon A domináns megnevezéssel morfológiai vagy fonológiai átfedést mutató válaszok reakcióideje (képenkénti átlagérték). RI szin
A domináns elnevezéssel rokon értelmű szavak reakcióideje (képenkénti átlagérték).
RI más
Azon válaszok reakcióideje, melyek nem illettek bele a fenti három kategória egyikébe sem (képenkénti átlagérték).
Válasz – releváns változók valid válasz %
Az érvényes válaszok százalékos aránya (képenként).
nincs válasz %
Azon válaszok százalékos aránya, ahol a személyek egyáltalán nem produkáltak választ (képenként).
invalid válasz % Hibás adatrögzítés százalékos aránya (képenként). válasz-szám
A domináns válasz és az alternatív válaszok száma (képenként).
58
A válaszegyezés százalékos értéke a válasz variációk előfordulási arányát is
H stat
k
beszámítva (képenként). A H statisztika képlete:
H = Σ pi log2 (1/pi) i=1
ahol k
jelöli a válaszok számát, pi pedig az i-edik választ adók százalékos arányát. lex 1dom%
A domináns válaszok százalékos előfordulási aránya (képenként) (100%: egy adott képre kapott összes érvényes válasz)
lex 2alak%
Azon alternatív válaszok százalékos aránya, melyek a domináns válasszal alaktani átfedésben vannak (képenként) (100%: egy adott képre kapott összes érvényes válasz) Azon alternatív válaszok százalékos aránya, melyek a domináns válasszal
lex 3szin%
szinonimák (képenként) (100%: egy adott képre kapott összes érvényes válasz) Azon alternatív válaszok százalékos aránya, melyek nem illettek bele a fenti
lex 4más%
három kategória egyikébe sem (képenként) (100%: egy adott képre kapott összes érvényes válasz) azonos dom
Két értékű diszkrét változó, ahol 1-es jelöli azokat a képeket, amelyek domináns neveire igaz, hogy átfed más képek domináns megnevezéseivel, és 0 a többit.
3.4.2. A képek és a domináns válaszok független változói A képmegnevezési teljesítményt mérő függő változók mellett a domináns válaszokat további szempontok szerint is kódoltuk. A lexikális feldolgozás szakirodalma alapján várható volt, hogy ezek a paraméterek hatással lehetnek a képmegnevezés viselkedéses változóira. A képmegnevezési vizsgálat független változóinak összefoglalását a 3.4.2.3 alfejezet tartalmazza. Az alábbiakban a szubjektív értékelésekből létrehozott független változókat, valamint az objektív források alapján számolt független változókat részletezem. 3.4.2.1.
A magyar nyelvű értékelési feladatokból nyert független változók
A szubjektív értékelési feladatokban a személyek a képmegnevezési eredmények alapján definiált domináns megnevezéseket értékelték a szóelsajátítás, a szógyakoriság és az ismerősség dimenzióin. A papír ceruza tesztben szereplő szavak között elszórva szerepeltek ismétlődő szavak is. Ezek az ismétlődő szavak más képek domináns megnevezéseivel átfedő képnevek voltak (a főnevek esetében 67db, az igéknél 78db), 59
amelyeket az értékelések megbízhatóságának mérésére használtam fel. Kiszámítottam az ismétlődő tételekre adott értékelések átlagos eltérését, amely egyetlen személy nyers adataiban sem haladta meg az 1,5-öt, tehát a személyek konzisztensen értékelték a látott szavakat a fent említett három dimenzió mentén. A képi-fogalmi egyezés és a vizuális komplexitás szubjektív értékelési vizsgálata során a képek bizonyos jellegzetességeihez kellett számértékeket rendelni. Ebben az esetben nem tudtam tesztelni a nyers adatok megbízhatóságát, mivel a képek minden esetben különböztek. Az értékelések nyers skálaértékeit felhasználva item-alapú elemzést végeztem, azaz minden képre vagy domináns válaszra meghatároztam az egyes vizsgálatok átlagos skálaértékeit. Az így létrehozott szubjektív változók nevei: 'szubj szótan' (átlagos, szubjektíven értékelt szóelsajátítási életkor), 'szubj szógyak' (átlagos, szubjektíven értékelt szógyakoriság), 'ismerősség' (az ismerősségi értékelések átlaga), 'kép=név' (a képi-fogalmi értékelések átlagos értékei), és 'szubj vizkomp' (a vizuális komplexitás szubjektív becsléseinek átlaga). A szubjektív szóelsajátítási életkor tesztelése 9-fokú skálán történt (részletesen lásd a 3.3.3.3. alfejezetben), az összes többi szubjektív értékelést 7-fokú skálán végezték a személyek. 3.4.2.2.
Objektív adatforrásokból származó független változók
A képmegnevezési teljesítményt befolyásoló független változók szubjektív értékeléseit olyan objektív mérőeszközökkel egészítettük ki, melyek a gyermekek nyelvi fejlődésére vonatkozó szülői beszámolókon alapulnak. Angol és olasz nyelven rendelkezésre áll egy szülői beszámolókon alapuló, kiterjedt nyelvfejlődési vizsgálat (The MacArthur Communicative Development Inventories, 2000; Fenson, és mtsai, 1994). A 384 szóból álló listán az édesanyák megjelölik, hogy gyermekük mely szavakat érti, és melyeket mondja. A produkciós teljesítményt figyelembe véve, az adatokból három fokozatú ordinális változót alakítottunk ki a szóelsajátítási életkor objektív mérésére. Az 'obj szótan' 1-es jelölte a 8-16 hónapos korban elsajátított szavakat, 2-es a 17-30 hónapos korban megtanultakat, és végül 3-as jelölte, ha a szülői beszámolók alapján a gyermekek nem használták a szót 30 hónapos kor előtt, vagy az általunk kapott domináns megnevezés nem szerepelt a listán. A szóelsajátítás objektív változójának mérését (gyermeknyelvi adatok vagy szülői beszámolók alapján) magyar nyelven eddig sajnos nem sikerült megoldani.
60
Szóhossz A szavak hosszát a domináns megnevezések alapján, betűkben és szótagokban mértük, így kialakítva a 'betűszám' és 'szótagszám' változókat. A betűszám meghatározásánál az IPNP interkulturális standardjának megfelelően nem a fonetikai, hanem a grafikus megjelenítést vettük figyelembe (pl. az 'szem' szó betűszáma ebben a rendszerben 4). A nyelvek közötti összehasonlító vizsgálatokban fontos az a jellegzetesség, hogy általánosságban mennyire hosszúak az adott nyelv szavai. Ennek megfelelően kialakítottunk egy olyan változót ('hosszgyak'), mely minden itemre meghatározza azt, hogy milyen mértékben jellemző az item szótaghossza az adott nyelvre. A domináns nevek szótagszámban mért hosszát alapul véve kiszámítottuk az 1, 2, 3, stb. szótagszámú nevek előfordulási gyakoriságát, és ezt az értéket rendeltük a megfelelő szótagszámú itemekhez. Például ha az adott nyelvben az 520 tárgynévből 220 egyszótagú, akkor ez a kétszázhúsz item 0,42%-os gyakorisági értékkel szerepel ebben a változóban.
Szógyakoriság Az objektív szógyakorisági adatokat az adott nyelv gyakorisági szótárából kerestük ki. Azonban a szótárak nagyon nagy különbségeket mutattak a gyakorisági adatok alapját képező szöveganyagok mennyiségét és korát illetően. Angol és német nyelven, az interneten is hozzáférhető CELEX adatbázis (Baayen, Piepenbrock és Gulikers, 1995) nem csak kiterjedt anyagot használt fel, de az is jellemzője, hogy korszerű szövegrészleteken alapul. Ugyanakkor a spanyol, (Alameda és Cuetos, 1995), az olasz (De Mauro és mtsai, 1993), és a kínai (Chinese Knowledge Information Processing Group, 1997) szótárak adatforrásai régebbi, és kisebb mennyiségű szövegeken alapulnak. Sajnos a magyar Füredi és Kelemen (1989)
szótárral kapcsolatban a legnagyobb
probléma az, hogy ez a szótár az 1960-as évekig íródott irodalmi művek alapján határozza meg a szóhasználatot, így a mai magyar nyelvet csak igen kismértékben tükrözi. Ezt alátámasztja az a tény is, hogy az 520 tárgynévb ől mindössze 184 szerepelt a szógyakorisági szótárban. Nem szerepel a szótárban például a 'banán' és az 'articsóka', de olyan hétköznapi szavak is hiányoznak, mint pl. a 'bogár', 'harang', 'seprű' vagy 'balta'. A magyar szógyakorisági adatokból a Juilland-féle használati értéket, azaz a variációs együtthatóval módosított abszolút gyakoriságot vettem figyelembe, ez szerepelt nyers 61
adatként. Minden nyelv szótárára jellemző, hogy a nyers gyakorisági értékek igen széles skálán mozognak, és ráadásul az egyes szótárak gyakorisági értékeit nem pontosan azonos számítások alapján határozták meg. Ezért a szógyakoriság objektív változójának ('obj
szógyak')
kialakításakor
a
szakirodalomban
elfogadott
logaritmikus
transzformációt alkalmaztunk, melynek során a nyers gyakorisági adatokhoz egyet hozzáadtuk, majd ennek a természetes alapú logaritmusát vettük. Ez a transzformációs lépés azért fontos, mert így a gyakorisági szótárban nem szereplő szavak gyakoriságának értéke nulla lesz, és így ezek a szavak sem maradnak ki az elemzésből. Vizuális komplexitás10 Az objektív vizuális komplexitás mérésére egy teljesen új, a szakirodalomban eddig nem használt változót vezettünk be ('obj vizkomp'). A képek összetettségét annak alapján határoztuk meg, hogy a számítógépen mennyi helyet vesz igénybe a képet definiáló grafikus információ tárolása. A 300x300 pixel méretű, 'PICT' formátumban digitalizált képeket, melyeket a számítógépes bemutatás során használtunk, különböző grafikus formátumokba írtuk át az Image Alchemy program segítségével (1.8 verzió, Woehrmann és mtsai, 1994). A több mint 30 féle formátum és tömörítési módszer közül 7 ismertebb formátummal kapcsolatos technikai részletet (pl. az Image Alchemy programban használt szintaxist) mutat be az 5. táblázat.
5. táblázat Az objektív vizuális komplexitás mérésére alkalmas számítógépes grafikai formátumok Formátum pdf
10
A fájl formátum típusának részletes leírása Adobe Portable Document (PDF) Adobe Acrobat
Tömörítés típusa Szintaxis LZW
--d2
LZW
-t1
tiff
Tagged Interchange (universal raster image) File Format
jpg
Joint Photographic Experts Group (JPEG) (alapértelmezett Huffman kódolással és alacsony tömörítési értékkel).
98%-os finomságú
gif
GIF files, CompuServe
Version: GIF87A
kevéssé tömörített
-j98 -g0
Lásd "Publikációs lista": Székely és Bates, 2000.
62
A különböző grafikus rendszerek más-más technikákat alkalmaznak a képek vizuális információjának tárolására. Az objektív vizuális komplexitási mérce szempontjából a döntő az, hogy a kép grafikus kódolásának bináris formátumba történő átírása mennyi helyet foglal. A JPG formátum az egyik leghatékonyabb grafikus tömörítő eljárás, mely azon az elven tömörit, hogy a szemet be lehet csapni. Az elv lényege, hogy azonos méretű négyzetekre bontja fel a kép felszínét majd ezen belül szín-átmeneteket képez. A kép minősége drasztikusan romlik, de ezt a szem nem veszi észre, ha a képet viszonylag kis méretben látja, és a kép felbontása elég finom. A százalékban megadott 'tömörítési érték' a képre fektetett négyzetrács finomságát jelenti, így elvileg az azonos százalékkal tömörített képek követhetik a kép vizuális bonyolultságát. A GIF formátum pontos működési elve csak kevéssé ismert. Az objektív vizuális komplexitás szempontjából fontos, hogy optikailag veszteségmentesen tömörít, mivel a tömörítés algoritmusa nem a tartalom, hanem a bináris forma szerint működik. Gyakorlatilag megszámolja az azonosnak tekinthető bináris elemeket, majd ezek számát tárolja. A PDF és TIF formátumok vektoros formában kódolják a képi információt. Így az általuk használt 'elemi leíró' részecskék száma elvben megegyezik a kép valódi elemeinek számával. Minél több vektor szükséges a kép leírásához, annál hosszabb lesz a grafikus fájl, és ezzel arányosan nő a mérete is.
3.4.2.3.
A standard képmegnevezési vizsgálat független változóinak rövid leírása
Kép-releváns változók obj vizkomp
Objektív vizuális komplexitás A képet definiáló grafikus információ mérete bájtban
szubj vizkomp
Szubjektív vizuális komplexitás A kép összetettségének szubjektív becslése 7-fokú skálán, képenkénti átlagérték. (1: legkevésbé összetett)
63
Kép+név (domináns válasz) releváns változók kép=név
A képek és válaszok közötti koherencia mértékének szubjektív becslése 7-fokú skálán, képenkénti átlagérték. (1: alacsony koherencia)
Név (domináns válasz) releváns változók betűszám
Betűszám a domináns válasz grafikus megjelenítése alapján.
szótagszám
A domináns válasz szótagszáma.
Hosszgyak
A szóhosszúság gyakorisága Milyen mértékben jellemző az item szótaghossza az adott nyelvre (az összes domináns válasz szótaghosszaiból számolva).
obj szógyak
Objektív szógyakoriság Az adott nyelv gyakorisági szótára alapján kapott számérték (logaritmikus transzformáció).
obj szótan
Objektív szóelsajátítási életkor Angol és olasz nyelvű, szülői beszámolókon alapuló, kiterjedt nyelvfejlődési vizsgálat adatai alapján számított érték.
szubj szógyak
Szubjektív szógyakoriság 7-fokú skálán becsült érték, képenkénti átlagérték. (1: legkevésbé gyakori)
szubj szótan
Szubjektív szóelsajátítási életkor 9-fokú skálán becsült érték, képenkénti átlagérték. (1: 2 éves kor alatt)
azonos dom
Azonos domináns megnevezés Különböző képeknél is szerepel/csak egyszer szerepel egy adott domináns megnevezés (dichotóm változó, 1: azonos / 0: nem azonos)
ismerősség
Szubjektív ismerősség 7-fokú skálán becsült érték, képenkénti átlagérték. (1: legkevésbé ismerős)
64
4. EREDMÉNYEK 4.1. AZ ON-LINE MÓDSZER ÉRVÉNYESSÉGE ÉS MEGBÍZHATÓSÁGA11 Az IPNP keretében kifejlesztett standard képmegnevezési módszer több szempontból is különbözik azoktól, amelyeket a korábbi képmegnevezési tanulmányokban használtak. Snodgrass és Vanderwart (1980) vizsgálatában írásban kérték a képek megnevezését, és nem rögzítették a válaszok reakcióidejét. A szerzők hangsúlyozták, hogy 260 kép egyszeri megnevezése túl fárasztó lenne a résztvevők számára, ezért egy személynek csupán 130 tételt mutattak be. Hasonló meggondolásból Snodgrass és Yuditsky (1996) is ugyanezt a módszert alkalmazták képmegnevezési reakcióidő mérésük során. Az általunk használt standard képmegnevezési eljárás során arra kértük a személyeket, hogy összesen 520 képet nevezzenek meg egyetlen, gyors id őzítéssel végrehajtott vizsgálatban, melynek átlagos időtartama 45 perc volt. Az alábbiakban két alapvető szempontból teszteljük a használt módszer érvényességét és megbízhatóságát. Egyrészt összehasonlítjuk az IPNP angol nyelvű eredményeit Snodgrass és Yuditsky (1996) szintén angol nyelvű eredményeivel, melyre az alábbiakban, mint Snodgrass tanulmány hivatkozom. Ehhez az analízishez azt a 147 tárgyat ábrázoló képet választottuk ki, melyek pontosan ugyanazok voltak a két tanulmányban, és a domináns válasz is egyezett. Másrészt megvizsgáljuk, hogy van-e olyan tényező, mely az 520 item bemutatási sorrendjének függvényében volt hatással a képmegnevezési teljesítményre (pl. fáradás vagy stratégiaváltás, gyakorlási hatások, stb.).
4.1.1. A tárgymegnevezési módszer validálása Képmegnevezési módszerünk érvényességének teszteléséhez az IPNP angol nyelvű standard megnevezési teljesítményét hasonlítottuk össze a Snodgrass tanulmány eredményeivel. Az 520 tárgyat ábrázoló kép közül 174 a Snodgrass tanulmányból való. Ezekből azonban csak azt a 147 képet használtuk a validitás vizsgálatában, melyek angol nyelvű domináns megnevezései megegyeztek a Snodgrass tanulmány domináns megnevezéseivel. A két vizsgálat kritikus változóinak átlagértékeit, valamint a változók együttjárásának mértékét a 6. táblázatban foglaltam össze. 11
Lásd „Publikációs lista”: Szekely és mtsai (kézirat elküldve - A).
65
6. táblázat. Az IPNP angol nyelvű eredményeinek összehasonlítása a Snodgrass tanulmányokkal (1980, 1996) a 147 közös tétel alapján
Változók
Snodgrass és mtsai 1980, 1996 IPNP-US 2000
Pearson
átlag
átlag
r=
(N=147)
(N=147)
Nah
0,456
0,456
0,69**
Nap
90
90
0,70 **
%Corrlib
94
93
0,47 **
Rtrim
879
928
0,83 **
A-A
3,82
3,60
0,95 **
Comp
2,99
13260(byte)
0,71 **
változó neve H-statiszika
a
Domináns válasz egyezés (%) b Fogalmi egyezés (%) c RI domináns válasz
d e
Szubjektív szóelsajátítás Vizuális komplexitásf
Jelölés: ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01 a: Snodgrass és mtsai, 1980: megnevezés írásban; IPNP: szóbeli megnevezés. Azonos számítás: H-statiszika b: Snodgrass és mtsai, 1980: a domináns válaszok aránya az összes írott válaszból; IPNP: Lex1dom (lásd a 3.4.1.4. alfejezetet) c: Snodgrass és mtsai, 1996: "helyes válaszok" liberálisabb kritérium alapján (dominánsválaszok és szinonimáik, plusz ami minimum kétszer volt) IPNP: Lex 1dom + Lex 2phon + Lex 3szin alapján számolt értékek (mindkét tanulmányban szóbeli megnevezés) d: Snodgrass és mtsai, 1996: A domináns válaszok trimmelt átlaga; IPNP: a domináns megnevezés nem trimmelt átlaga e: Snodgrass és mtsai, 1996 (off-line) szubjektív szóelsajátítási életkor; IPNP: (on-line) szubjektív szóelsajátítási életkor f: Snodgrass és mtsai, 1980: 5-fokú skálán értékelt vizuális komplexitás átlaga IPNP: objektív vizuális komplexitás (jpg formátum alapján számolva) A főbb változók átlagértékei meglep ő hasonlóságot mutattak a két tanulmányban, annak ellenére, hogy az adatgyűjtés más módszerekkel, és több mint 20 év különbséggel zajlott. A két vizsgálat független mintáinak egyszempontos összehasonlítása csak egyetlen változó, a reakcióidő esetében mutatott szignifikáns különbséget az átlagok között. A domináns válasz trimmelt reakcióid ő átlaga
a Snodgrass tanulmányban 879
ezredmásodperc volt, míg az angol nyelvű IPNP tanulmányban a nem trimmel adatok átlagértéke 928 ezredmásodperc. Ez a különbség kétmintás t-próbával tesztelve p<0,05 szinten szignifikáns, t(292) = –2,111. A Snodgrass tanulmány trimmelése úgy történt,
66
hogy elhagytak minden olyan reakcióidő adatot, mely az adott item átlagától több mint 2 szórásnyival tért el. Ezt a trimmelési eljárást alkalmazva újra számoltam az angol nyelvű IPNP domináns megnevezéseihez tartozó átlagos reakcióid ő értékeket, és összehasonlítottam a 147 kép átlagos trimmelt reakcióidejét (887 ezredmásodperc) a Snodgrass tanulmány eredményével (879 ezredmásodperc). A trimmelt reakcióid ő átlagok nem mutatnak szignifikáns eltérést a két angol nyelvű minta között. A korrelációs értékek szintén magasnak bizonyultak, melyek közül elsősorban a vizuális komplexitás értékek közötti magas korreláció meglepő, hiszen ezt a változót a Snodgrass
tanulmányban
szubjektív
értékelések
alapján
számolták,
míg
az
összehasonlítás alapját képező objektív vizuális komplexitás a digitalizált kép méretén alapszik12. A válasz egyezés mérőszámai közül a domináns válaszok aránya mutatott szoros együttjárást, ami azért is érdekes, mert a megnevezést a Snodgrass tanulmányban írásban kérték, míg a jelen tanulmányban ezt a szóbeli válaszok alapján rögzítettük. Ennek ellenére e 147 képet azonos domináns megnevezések jellemezték, melyeket nagyjából azonos arányban használtak a személyek a megnevezés során. A fogalmi egyezés mértéke viszont kevésbé volt hasonló a két tanulmányban. Ennek valószínű oka az, hogy e változó kritériumrendszere részleteiben eltér a két vizsgálatban. A jelen tanulmány három változóját vontuk össze a fogalmi egyezés megállapítására (Lex 1dom, Lex 2phon és Lex 3szin, a változók definícióját lásd a 3.4.1.3. alfejezetben). Ezzel szemben, a Snodgrass tanulmányban a fogalmi egyezés kritériuma az volt, hogy az adott alternatív válasz legalább kétszer szerepeljen egy adott kép megnevezései között, vagy a domináns megnevezés szinonimája legyen. 4.1.1.1.
A képmegnevezési teljesítményt befolyásoló tényezők hatása
A két vizsgált tanulmányon belül végzett interkorrelációs számításokat a 7. táblázatban foglaltam össze. Az elemzésben szintén csak az a 147 item vett részt, mely mindkét tanulmányban azonos volt. A Snodgrass vizsgálatokból származó elemzéseket az alsó, fehér rész foglalja össze, míg az IPNP angol nyelvű standard képmegnevezési adataiból kapott eredmények a felső, szürke részben láthatók.
12
Lásd „Publikációs lista”: Szekely és Bates, 2000.
67
7. táblázat. A változók interkorrelációja a Snodgrass tanulmány és az IPNP angol nyelvű vizsgálatának 147 közös tétele alapján Hstatisztika
--S n Domináns –0,95** o válasz egyezés d Fogalmi g –0,22** egyezés r a RI domináns 0,36** s válasz s 0,18* Szubjektív szóelsajátítás H-statisztika
Vizuális komplexitás
0,17*
Domináns RI Szubjektív Vizuális Fogalmi szóválasz domináns komplexitás egyezés egyezés válasz elsajátítás
–0,96**
–0,83**
0,72**
0,43**
n.s.
---
0,84**
–0,62**
–0,36**
n.s.
0,33**
---
–0,71**
–0,42**
n.s.
–0,44**
–0,78**
---
0,59**
n.s.
I P N P a n
–0,28**
–0,55**
0,64**
---
0,14~
g o
–0,18*
n.s.
0,16~
0,30**
---
l
A Snodgrass tanulmány adatai az alsó, nem satírozott cellákban, az IPNP vizsgálat eredményei a felső, szürke cellákban található. Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01
A két tanulmányban minden összefüggés azonos irányba mutat, azonban jelentős különbségek vannak e kapcsolatok erősségében. Az egyik fontos különbség a domináns válasz egyezés, illetve
a H-statisztika kép megnevezési reakcióidővel való
összefüggésében tapasztalható: az IPNP tanulmányban ezek a kapcsolatok szorosabbak, mint a Snodgrass tanulmányokban. Ennek oka valószínűleg az, hogy az IPNP vizsgálatban szóbeli válaszokból származnak mind a válasz egyezési, mind pedig a reakcióidő adatok, ráadásul ugyanabból a vizsgálatból származik e két, képmegnevezési teljesítményt mérő változó. Ugyanakkor a Snodgrass tanulmányokban a válasz egyezés és a H-statisztika adatokat az 1980-ban végzett írott képmegnevezési vizsgálat adatai alapján számolták, és ezeket az adatokat vetették össze az 1996-ban mért szóbeli képmegnevezésben felvett reakcióidő eredményekkel. Valószínűsíthető tehát, hogy amennyiben a két változót ugyanabban a modalitásban mérik (pl. a szóbeli megnevezésből származó reakcióidőt és válasz egyezést), szorosabb lesz a változók közötti kapcsolat. Ezt az összefüggést alátámasztja a fogalmi egyezés és reakcióidő szoros kapcsolata mind a Snodgrass tanulmányban, mind pedig az IPNP angol nyelvű vizsgálatában, hiszen a fogalmi egyezés változója az 1996-os szóbeli megnevezési 68
vizsgálatból származik. Mindezek alapján azonban nem lehet kizárni azt, hogy e kapcsolatok szorosságát (r = –0,78 és r = –0,71, mindkét esetben p<0,01) nem csupán az azonos modalitás okozza, hanem az a tény, hogy a változók adatai egyazon vizsgálatból származnak. E kérdés megoldására korreláltattam az 1996-os Snodgrass tanulmány fogalmi egyezés és az IPNP tanulmány reakcióidő adatait (azonos modalitás – különböző tanulmányok). Az eredmény (r = –0,71; p<0,01) azt mutatja, hogy valóban a megnevezés modalitása a döntő tényező. Nem mindegy tehát, hogy a képek megnevezése írásban, vagy szóban történik. Visszatérve a 7. táblázatban bemutatott, tanulmányon belüli kapcsolatok értelmezésére, a vizuális komplexitás merőben más kapcsolati mintázatot mutat a vizsgált tanulmányokban. A Snodgrass tanulmányokban tesztelt, szubjektív vizuális komplexitás változóra magas értéket kapott itemeket több alternatív névvel nevezték meg a személyek, és a válaszadás tendenciózusan hosszabb időt vett igénybe. Ugyanakkor az IPNP kutatásban használt objektív vizuális komplexitás nem mutatott szignifikáns kapcsolatot a képmegnevezési teljesítménnyel. Az eltérő eredmények egyik lehetséges forrása, hogy a komplexitás szubjektív értékelésénél a személyek nem csupán a rajz részletességére koncentrálnak, hanem óhatatlanul figyelembe veszik a képek által megjelenített fogalmak egyéb tulajdonságait is13. Erre utal az is, hogy a szubjektív vizuális komplexitás igen nagy mértékben korrelál a szubjektív szóelsajátítási életkorral. Elképzelhető tehát, hogy a vizuális komplexitás
képmegnevezési teljesítményre
gyakorolt hatása részben a szubjektív szóelsajátítási hatással magyarázható. Ezt a hipotézist támasztja alá az is, hogy ha a Snodgrass tanulmányban tapasztalt válasz egyezés és szubjektív vizuális komplexitás kapcsolatból (r = –0,18; p<0,05) kiszűrjük a szubjektív szóelsajátítási életkor hatását, akkor a komplexitás és válasz egyezés között megszűnik az együttjárás. Fontos kiemelni, hogy mindkét tanulmányban azonos mértékben tapasztaltunk összefüggést a képmegnevezési reakcióidő és a szubjektív szóelsajátítási életkor értékek között (r = 0,64; p<0,01 a Snodgrass tanulmányban, és r = 0,59; p<0,01 az IPNP tanulmányban). A korán elsajátított szavakat tehát gyorsabban nevezik meg a személyek.
13
Lásd „Publikációs lista”: Szekely és Bates, 2000.
69
4.1.2. A tárgymegnevezési módszer megbízhatóságának tesztelése Az IPNP standard vizsgálatokban a résztvevők sokkal nagyobb számú képet neveztek meg, mint más tanulmányokban. Ennek eredményeképpen elvárható, hogy a lexikai feldolgozás kritikus dimenzióiban nagyobb varianciát tapasztalunk, mint más tanulmányokban. Számolnunk kell a hosszabb vizsgálat nyomán fellépő fáradási hatásokkal és más problémákkal is (pl. a gyakorlás következményeivel vagy a megnevezési stratégia változásaival). A bemutatási sorrend hatásainak kiküszöbölése céljából 10 különböző sorrendet használtunk vizsgálatainkban. Vizsgáltuk továbbá, hogy okoz-e különbségeket a képmegnevezési teljesítményben a nagyobb ingeranyag. 4.1.2.1.
A két részre szakított ingeranyag tanulságai
Az alábbiakban azt vizsgálom meg, hogy az IPNP angol nyelvű adatok alapján menyiben különbözik a fentiekben validált 147 itemes (a Snodgrass tanulmányokkal átfed ő) képanyag a maradék 373 képtől. A 8. táblázat bemutatja az IPNP ingeranyag e két részletének átlagos eredményeit a legfontosabb függő és független változók mentén. Az átlagokat kétmintás t-próbával hasonlítottam össze. Az IPNP angol nyelvű standard képmegnevezési vizsgálata alapján azt tapasztaltuk, hogy a megnevezés szignifikánsan gyorsabb volt a 147 Snodgrass item esetében, valamint kevesebb válaszalternatívát váltott ki. Ezeket a fogalmakat előbb sajátítják el a gyermekek mind a szubjektív, mind pedig az objektív szóelsajátítási adatok tanulsága szerint. A képi sajátosságok szempontjából is szignifikáns különbségeket tapasztaltunk a kétféle képanyag összehasonlítása során. Az objektív vizuális komplexitás értékei alapján a 147 kép kevésbé összetett, és szorosabb képi-fogalmi egyezést mutat, mint az ingeranyag másik része. A domináns válaszok szignifikánsan gyakoribbak a 147 képből álló részben, ugyanakkor a szóhosszúságban nem tapasztaltunk szignifikáns különbségeket. Tehát az 520 itemes ingeranyag korábbi tanulmányokkal átfed ő, válogatott elemei könnyebben megnevezhető képek. Ez nem meglep ő, hiszen a válogatás kritériuma pontosan az volt, hogy azonos domináns megnevezést kapjunk a Snodgrass és az IPNP angol nyelvű tanulmányában, mely kritérium következtében a kifejezetten egyértelmű képeket választottuk ki. Az ingeranyag másik része nehezebben megnevezhető képekb ől áll, így a teljes ingeranyag megfelelő mértékű varianciát biztosít a lexikális feldolgozás kritikus paraméterei mentén.
70
8. táblázat. Az IPNP képmegnevezési vizsgálat validált (N = 147) részének összevetése a képanyag másik (N=373) részével Függő változók
átlag (N=147) átlag (N=373)
t(518 )=
Valid válasz %
96,80
95,90
0,68 ~
Nincs válasz %
1,65
2,60
–1,97 *
Invalid válasz %
1,51
1,54
n.s.
Válasz-szám
2,612
3,646
– 4,76 **
H-stat
0,456
0,759
–5,21 **
Lex 1dom%
90,4
82,9
4,85 **
Lex 2alak%
1,66
4,45
– 3,35 **
Lex 3szin%
1,20
2,81
–2,16 *
Lex 4más%
6,69
9,85
– 2,63 **
RI tot
945
1079
– 6,17**
RI dom
928
1055
– 6,42 **
átlag(N=373)
t(518 )=
Független változók átlag (N=147) Szótagszám
1,71
1,75
n.s.
Betűszám
5,65
5,99
n.s.
Obj szógyak
2,91
2,34
3,77 **
Kép = név
6,02
5,72
4,99 **
Obj szótan
2,03
2,47
– 5,17 **
Szubj szótan
3,60
4,18
– 5,90 **
Obj vizkomp
13260
18106
– 5,75 **
Azonos dom
0,034
0,051
n.s.
A változók részletes magyarázatát lásd a 3.4. alfejezetben. Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01 4.1.2.2.
Fáradási hatások a képmegnevezésben
A Snodgrass tanulmányokban csupán 130 képet neveztek meg a személyek, mivel a szerzők úgy gondolták, hogy 100 kép után fáradási hatás lép fel. Az IPNP vizsgálatokban ennek négyszeresét mutattuk be a személyeknek, bár fontos különbség, hogy tanulmányunkban az ingerbemutatás időzítése merőben más volt, és a fáradási hatások kiszűrése végett 10 különböző sorrendet használtunk. Azonban kérdés, hogy valóban beszélhetünk-e fáradási hatásról? Továbbá igaz-e, hogy ez a hatás csak
71
bizonyos számú tétel után jelentkezik, és ha igen, hány tétel mutatható be fáradási hatás nélkül? A fáradási hatások empirikus tesztelését úgy végeztük, hogy az IPNP angol nyelvű képmegnevezési adatait a megnevezés sorrendjében átlagoltuk az egyes eseményekre. Így egy-egy adatponthoz különböző nehézségű itemek tartoztak, összesen tízféle, a 10 random sorrendnek megfelelő elsőként, másodikként, harmadikként stb. bemutatott képek. Ezeket az adatpontokat korreláltattuk az események sorrendjével, amelyek egész számok 1-520-ig. A reakcióid ő adatok elemzése szignifikáns korrelációt mutatott (r = 0,46; p<0,01), tehát a képmegnevezési reakcióidő lineárisan lassul a vizsgálat előrehaladtával. A megnevezéssel kapcsolatos mutatók esetében azonban nem tapasztaltunk hasonló összefüggést, ugyanis sem a valid válaszok aránya, sem pedig a domináns válaszok aránya nem mutatott szignifikáns korrelációt az eseménysorrenddel. Az 1. ábrán bemutatott összefüggés szerint tehát a reakcióidőben tapasztalható egy lassú emelkedés az átlagos képmegnevezési latenciaidőben a 45 perces vizsgálat folyamán. A pontdiagram az egyes események átlagos reakcióidejét mutatja az események sorrendjében. Az ábrán szereplő trendvonal polinomiális (fokszám = 6), ennek ellenére a reakcióidő és az esemény sorrend kapcsolata lineáris jellegű, az emelkedés jelen van az első 100 item esetében is. Ha például összehasonlítjuk az első 50 esemény átlagos reakcióidejét a soron következő 50 esemény átlagos reakcióidejével, azt tapasztaljuk, hogy már itt is tapasztalható szignifikáns eltérés az átlagok között (962, illetve 998 ezredmásodperc), mely 2 mintás t-próbával tesztelve p<0,05 szinten szignifikáns.
Átlagos reakcid (ezredmásodpercben)
1. ábra. Képmegnevezési reakcióidő adatok a megnevezés sorrendjében
ő
1400 1300 1200 1100 1000 900 800 700 600 0
52
104
156
208
260
312
364
416
468
520
Események 1-520
72
4.1.2.3.
Az egyéni teljesítmény hatása a képmegnevezés megbízhatóságára
Az IPNP adatbázisok analízisei során 50 személy egyetlen képre adott megnevezési adatainak átlagértékeivel kívántunk dolgozni. Ezért fontos volt annak eldöntése, hogy a személyek képmegnevezési teljesítményének varianciája nem befolyásolja-e az eredményeket. Ennek tesztelésére Cronbach-α értéket számoltam a képmegnevezési teljesítmény legfontosabb változóira úgy, hogy a személyek szerepeltek, mint itemek/változók. A Cronbach-α érték a reakcióid ő esetében 0,94 volt, és a válaszegyezés mérőszámaira is 0,9 fölötti értékeket ért el, mely azt jelzi, hogy nagy mértékű koherencia tapasztalható a személyek között a megnevezési teljesítmény szempontjából. 4.2. AZ OBJEKTÍV VIZUÁLIS KOMPLEXITÁS VÁLTOZÓ BEVEZETÉSE14
4.2.1. Az objektív vizuális komplexitás mércéjének validálása Az alább részletesen bemutatott vizuális komplexitás kongruens érvényességét a szubjektív vizuális komplexitás mérőszámaival teszteltük. Amennyiben e változók között magas korrelációs értéket sikerül kimutatnunk, valószínűsíthető, hogy a számítógépes grafikus rendszereknek is több információ tárolására van szükségük olyan kép esetében, melyet emberi szemmel komplexebbnek látunk. Fontos szempont, hogy itt egyszerű fekete-fehér vonalas rajzokról van szó, hiszen a színinformációk kódolása és kognitív feldolgozása rendkívül bonyolult, és merőben más mechanizmusokat feltételez mind az ember vizuális észlelésben, mind pedig a számítógépes grafikus feldolgozásban. 4.2.1.1.
Érvényességi mutatók a szakirodalmi adatokkal átfedő képekre
Első lépésként szakirodalmi adatok alapján validáltuk képkészletünk egy részét. 168 olyan kép objektív vizuális komplexitását vizsgáltuk meg, melyek a Snodgrass tanulmányból származtak. Ezekre a fellelhető szakirodalmi függelékek alapján mind angol (Snodgrass és Vanderwart, 1980), mind spanyol (Sanfeliu és Fernandez, 1996) nyelven rendelkezésre álltak szubjektív vizuális komplexitás adatok is. A 9. táblázat hét különböző grafikus formátumban kódolt (pdf, tiff, jpg, giff, wpg, mac, pict) objektív
14
Lásd „Publikációs lista”: Szekely és Bates, 2000.
73
vizuális komplexitási mutató és a szubjektív vizuális komplexitás közti korrelációkat mutatja be. 9. táblázat. Az objektív vizuális komplexitás érvényességi mutatói 168 itemre Objektív vizuális komplexitás
Szubjektív vizuális komplexitás angol
spanyol
magyar
PDF
0,72**
0,57**
0,75**
TIFF
0,71**
0,57**
0,75**
JPG
0,68**
0,56**
0,73**
GIF
0,67**
0,55**
0,71**
WPG
0,58**
0,49**
0,66**
MAC
0,55**
0,46**
0,65**
PICT
0,55**
0,46**
0,64**
Jelölés: **: p<0,01 Az objektív vizuális komplexitás mérése bájtban, a szubjektív vizuális komplexitás jellemzése 5-fokú skálán történt az angol és spanyol mintán, magyar nyelven pedig 1-től 7-ig terjed ő skálát használtam. A táblázatban szereplő korrelációs értékek mindegyike p<0,01 szinten szignifikáns. Az eredmények szerint a 168 megvizsgált kép szubjektív és objektív vizuális komplexitás mutatói szoros kapcsolatban vannak. A korrelációs mutatók mindhárom nyelven igen magas és szignifikáns kapcsolatot mutatnak az objektív és szubjektív változók között, mely alátámasztja az objektív vizuális komplexitás mutatójának érvényességét. 4.2.1.2.
JPG - "a kiválasztott"
Amint az a fenti érvényesség elemzésből is látszik, az objektív vizuális komplexitás különböző mércéi hasonló tulajdonságokkal rendelkeznek. A 10. táblázatban összefoglaltam e változók interkorrelációit, melyek mind igen magasak, és minden esetben p<0,01 szinten szignifikánsak. A PDF és TIFF, valamint a MAC és PICT formátumok annyira hasonló információt hordoznak, hogy szinte felcserélhetők.
74
10. Táblázat. Az objektív vizuális komplexitás mércéinek interkorrelációja PDF 1
PDF
TIFF
GIF
WPG
MAC
PICT
1,00** 0,97** 0,99** 0,92** 0,92** 0,92** 1
TIFF
JPG
0,97** 0,99** 0,92** 0,92** 0,92** 1
JPG
0,97** 0,92** 0,93** 0,93** 1
GIF
0,93** 0,94** 0,94** 1
WPG
0,99** 0,99** 1
MAC
1,00** 1
PICT Jelölés: **: p<0,01
A 11. táblázat az 520 tárgyat ábrázoló kép objektív vizuális komplexitásával kapcsolatos alapstatisztikákat foglalja össze. A táblázatból kiolvasható, hogy a JPG formátum átlagosan nagy mennyiségű információt kódol, jóval többet, mint bármely más változó. Ez nem meglep ő, hiszen a komplexitási mércéhez rendelt JPG formátum 98%-os felbontású, tehát gyakorlatilag tömörítés nélkül írja le a képet a négyzetrácsok által biztosított kódrendszerrel (lásd a 3.4.2.2. alfejezetét). Ez a formátum igen nagy varianciát biztosít a képkészletben, ezért a továbbiakban a JPG grafikus formátumon alapuló komplexitási mérőeszközt fogom alkalmazni a további elemzésekben. 11. táblázat. Az 520 kép átlagos objektív vizuális komplexitása, a bájtban kifejezett értékek alapvető statisztikai mutatóival átlag
szórás
MIN
MAX
PDF
4009
1319
2007
12792
TIFF
2575
1019
1028
9300
JPG
16736
8926
3730
62243
GIF
2282
1006
741
8285
WPG
3872
1759
649
10386
MAC
5249
1562
2560
11392
PICT
4600
1561
1970
10703
75
4.2.1.3.
A teljes képanyag érvényességi mutatói magyar adatok alapján
A 4.2.1.1. alfejezetben csupán 168, a szakirodalomban is szereplő képpel kapcsolatban szerepel érvényességi elemzés. Azonban magyar nyelven rendelkezésemre állt a teljes képanyag (795 kép) szubjektív vizuális komplexitásának értékelése. A teljes képanyagra kapott eredmények azt mutatták, hogy a JPG formátumban mért vizuális komplexitás és a szubjektív értékeléseken alapuló komplexitás között gyengébb a kapcsolat (r = 0,47), mint a korábban megvizsgált kisebb képanyag esetében (r = 0,73), bár mindkét esetben p<0,01. Mivel a korábbi elemzés 168 képe kizárólag tárgyakat ábrázol, megvizsgáltam az objektív és szubjektív vizuális komplexitás összefüggését külön az 520 tárgy (r = 0,57), illetve a 275 ige (r = 0,50) esetében, mindkettőnél p<0,01. Az eredmények alapján a komplexitás két változója nagyjából azonos mértékben jár együtt tárgyakat, illetve cselekményeket ábrázoló képek esetében. A különbséget tehát a képek más jellemzőiben kell keresni. Mivel a Snodgrass tanulmányban használt képek általában kevésbé összetettek, és szorosabb képi-fogalmi egyezést mutatnak (lásd a 4.1.2.1. alfejezetet) feltételezhető, hogy az objektív vizuális komplexitás akkor jó előrejelzője a szubjektív vizuális komplexitásnak, ha a képek 'egyértelműek'. Azonban a lexikális feldolgozás tanulmányozásában hiba lenne csupán a könnyen megnevezhető képekre szorítkozni. A teljes ingeranyagon megfigyelt szignifikáns, de nem kifejezetten szoros összefüggés a vizuális komplexitás szubjektív és objektív változói között arra utal, hogy e két mutató 'másként méri ugyanazt', ami fontos szerepet kaphat a képmegnevezési teljesítmény pontosabb előrejelzésében. 4.3. INTERKULTURÁLIS TÁRGYMEGNEVEZÉSI EREDMÉNYEK15 A nyelvek közötti összehasonlító vizsgálatok során item alapú elemzést végeztünk, azaz minden nyelven meghatároztuk az egyes képekhez tartozó függő és független változók értékeit az 50 (német nyelven 30) résztvevő átlagos teljesítménye alapján. Ezekben a vizsgálatokban 520 tárgy képe szerepelt ingeranyagként. Az adatok kiértékelésénél a nyelv mint csoportosító változó szerepelt. Az alábbi táblázatokban bemutatásra kerülő, nyelvspecifikus adatokat mindig azonos sorrendben tüntetem fel. Ez a sorrend egyfajta hipotetikus 'nyelvi távolságot' jelöl. Elsőként szerepelnek a germán nyelvek (angol, német), ezt követik a román/neolatin nyelvek (spanyol, olasz), majd a szláv (bolgár) nyelv következik, végül a sort a nem indoeurópai nyelvek (magyar, kínai) zárják. A 15
Lásd „Publikációs lista”: Bates, és mtsai (kézirat elküldve).
76
táblázatokban használt változók összefoglalását és rövid leírásukat a
3.4.1.6 és a
3.4.2.3. alfejezetek tartalmazzák.
4.3.1. Új, egyetemes sajátosságokat tükröző változók Az IPNP kísérletek változóit felhasználva új változókat is létrehoztunk, melyek kiemelt fontosságúak a nyelvek közötti összehasonlítás szempontjából. Az új változókkal igyekeztünk
megragadni
a
megpróbáltuk jellemezni az
képmegnevezési
teljesítmény
egyetemességét,
és
univerzális feldolgozási folyamatokat. Az újonnan
kialakított változókat a 4.3.1.3. alfejezetben foglalom össze, alább pedig bemutatom a változók létrehozásának logikai lépéseit. 4.3.1.1.
Az univerzális képmegnevezési teljesítményt tükröző függő változók
A lexikális feldolgozás univerzális folyamatainak tanulmányozásához szükség volt olyan változók kialakítására, amelyek a különböző nyelveken végzett képmegnevezési vizsgálatok eredményei alapján általános érvényű feldolgozási szabályszerűségeket fejeznek ki. Ennek érdekében a megnevezési teljesítmény két legfontosabb viselkedéses változóját,
a
válaszegyezést
és a
domináns
válaszok
átlagos
reakcióidejét
standardizáltuk. Ez az eljárás azt biztosítja, hogy az egyes nyelvekb ől származó információkat kiegyenlítetten vesszük figyelembe az univerzális folyamatokat tükröző változók kialakításánál. Az univerzális válasz-szám ('U-válasz-szám') például egyetemes sajátosságokat tükröz, mert megmutatja, hogy egy adott kép megnevezése során átlagosan hányféle válaszalternatívát kapunk. Értékét a hét nyelv válaszalternatíváinak (’válasz-szám’) átlagolásával kapjuk. Az univerzális válaszegyezés változójának ('U-lex 1dom') kialakításánál először standardizáltuk minden egyes nyelv 'lex 1dom%' változóját. Ezáltal megkaptuk az egyes itemek szórásban mért átlagos eltérését az adott nyelvre jellemző válaszegyezési összátlagtól (Vargha 2000, 75.o.). Majd az egyes nyelvek e standard z-értékeit leátlagolva megkaptuk a domináns válasz előfordulási arányának hét nyelven egyaránt érvényes mutatóját. A domináns válasz átlagos reakcióid ő adataival (RI dom) ugyanezt a transzformációt végrehajtva megkaptuk, hogy általában, vagyis az egyes nyelvektől függetlenül, mennyire gyorsan nevezhető meg az adott tárgy ('U-RI dom': a domináns válasz univerzális, átlagos reakcióideje). 77
A fenti univerzális képmegnevezési teljesítményt mérő változókat úgy alakítottuk ki, hogy a kontinuum pozitív pólusától a negatív felé gyengülő teljesítményt mérjenek, tehát csökkenő válaszegyezést, és növekvő reakcióidőt. Amennyiben egy tárgy megnevezése minden nyelven sok időt vesz igénybe, és az adott kép sokféle válaszalternatívát indukál, az univerzális képmegnevezési teljesítmény mércéin ez a kép alacsony értékekkel szerepel (pl. az articsóka esetében U-RI dom = –1,99 és U-lex 1dom = –2,33) Ha minden nyelven közepesen 'jól megnevezhető' a kép, akkor 0 körüli z-értékekkel szerepel az elemzésben. Meg kell jegyezni azonban, hogy akkor is 0 körüli (átlagos) értéket kapnak az egyes itemek, ha a paraméterekben igen nagy különbségek vannak a nyelvek között, és így az ellentétek kiküszöbölik egymást. 4.3.1.2.
Az univerzális szógyakoriság független változója
A domináns válasz egyik legfontosabb paramétere az objektív szógyakoriság, melyet minden nyelven az adott nyelv gyakorisági szótára alapján határoztunk meg (lásd a 3.4.2.2. alfejezetet). Fontosnak tartottuk olyan gyakorisági változók létrehozását, mely a szavak alaktani jellemzőitől függetlenül méri a képek által reprezentált tárgyak univerzális előfordulási gyakoriságát a hétköznapi nyelvhasználatban (legyen az angol, német, vagy éppen kínai). A különböző nyelvekben használt szógyakorisági szótárak között igen nagy különbségek voltak mind a gyakorisági adatok alapját képező szöveganyagok mennyiségét, mind pedig azok korát illetően. Továbbá különböztek a gyakorisági értékek skáláiban is, és bolgár nyelven csupán a szubjektív szógyakorisági adatokra támaszkodhattunk. Ezért az univerzális szógyakoriság objektív változójának ('U-obj szógyak') kialakításakor az egyes nyelvek szógyakorisági változójának faktoranalízis alapján meghatározott értékeit használtuk. Az eljárás során főkomponens analízist hajtottunk végre az angol, német, spanyol, olasz, magyar és kínai nyelvek logaritmikus szógyakorisági változóin és a bolgár szubjektív szógyakorisági átlagértékeken. Mivel az elemzésben jellemzően egy faktor jelent meg, melynek sajátértéke 1 fölött volt, ezt a főkomponenst használtuk, mint univerzális szógyakorisági mutatót. Hasonló eljárással alakítottuk ki a 'többi nyelv szógyakoriságának' mutatóit. Ez a változó szintén univerzális gyakoriságot mér, de az adott nyelv hatásainak kiszűrésével. Itt az adott nyelven kívüli 6 vizsgált nyelv szógyakorisági mutatóin végeztünk faktoranalízist, melynek első főkomponense a 'M6-obj szógyak'. Ez a változó természetesen minden nyelv esetében más, például az angol nyelvre a német, spanyol, 78
olasz, bolgár, magyar és kínai nyelvek szógyakorisági adatainak faktoranalíziséb ől származó első főkomponens. A változók kialakítása során ismét jellemzően egy faktor jelent meg, melynek sajátértéke 1 fölött volt.
4.3.1.3.
Az univerzális változók összefoglalása
Az univerzális képmegnevezési teljesítményt mérő változók típusai: U-válasz-szám
A különböző nyelveken előforduló válaszalternatívák számának átlaga (képenként) (min: 1,2; max:12,9)
U-RI dom
Az univerzális képmegnevezési teljesítmény egyik mércéje: domináns válasz reakcióidő átlagának standard értékeit
a
a hét
nyelvre átlagoljuk (min: –2,07; max. 1,02, a nagyobb érték jobb teljesítményt, tehát valamennyi nyelven gyorsabb megnevezést jelent). U-lex 1dom
Az univerzális képmegnevezési teljesítmény másik mércéje: a domináns válasz gyakorisági átlagának standard értékeit a hét nyelvre átlagoljuk (min: –3,72 ; max: 1,37, a nagyobb érték jobb teljesítményt,
tehát
valamennyi
nyelven
magas
domináns
megnevezési arányt jelent). U-obj szógyak
Univerzális
szógyakorisági
mutató,
mely
az
összes
nyelv
gyakorisági értékeiből faktoranalízissel kivont első főkomponens. (min: –1,92; max. 3,53, a nagyobb érték magasabb előfordulási gyakoriságot jelent a megnevezés alaktani jellemzőitől független, jelentés alapú gyakorisági mércén). M6-obj szógyak
Univerzális szógyakorisági mutató, mely MINDEN NYELVRE MÁS: az adott nyelven kívül vizsgált 6 másik nyelv gyakorisági értékeiből faktoranalízissel kivont első főkomponens. (az összes nyelv változói közül min: –1,81; max. 3,57, a nagyobb érték magasabb előfordulási gyakoriságot jelent a megnevezés alaktani jellemzőitől független, jelentés alapú gyakorisági mércén).
79
4.3.2. A függő változók nyelvspecifikus elemzése 4.3.2.1.
A megnevezés 'hatékonysága' az egyes nyelveken
Az érvényes válaszok százalékos arányának nyelvek közötti összehasonlítását részletezi a 12. táblázat. A független minták egyszempontos összehasonlítását varianciaanalízissel végeztem, mely mindhárom érvényességi változó esetében szignifikáns különbségeket mutat. Az angol nyelv képmegnevezési teljesítménye jobb mint a többi nyelvé. Itt a legmagasabb a valid válaszok aránya és legalacsonyabb a hiányzó vagy hibás válaszoké. Ez nem meglepő, hiszen a képanyag angol nyelvű forrásokból származik. Azonban a nem angol nyelvű vizsgálatok mutatóiban is nagy különbségek tapasztalhatók, és az angol nyelv adatait elhagyva is szignifikáns a nyelvek egyszempontos összehasonlítása. A magyar nyelv adatai jól illeszkednek a német, spanyol és olasz nyelven végzett vizsgálatok eredményeihez, azonban a bolgár és a kínai nyelvű adatok átlagos mutatói lényeges eltérést mutatnak (lásd ’valid válasz %’). Az eltérések okát keresve az eredmények azt mutatják, hogy a spanyol, olasz, bolgár és kínai személyek a képek egy részét nem ismerik fel (lásd ’nincs válasz %’). A bolgár és a kínai vizsgálatokban azonban meglehetősen magas a nem megfelelően rögzített reakcióidők aránya (lásd ’invalid válasz %’), ami következhet az adatfelvételi technika kismértékű eltéréséből is. 12. táblázat. A megnevezés hatékonysága az egyes nyelveken
Valid válasz % F = 89,56 (p < 0,001)
Nincs válasz % F = 35,60 (p < 0,001)
Invalid válasz % F = 191,64 (p < 0,001)
angol német spanyol olasz
bolgár magyar kínai
átlag
96,10
94,70
93,20
92,00
89,20
94,10
89,30
szórás
6,00
9,60
10,30
10,90
11,10
8,20
11,90
MIN MAX
60
17
34
18
20-
22
22
1000
1000
1000
1000
1000
1000
1000
átlag
2,30
3,30
5,20
5,50
5,10
2,20
4,60
szórás
5,00
8,80
9,60
9,90
10,00
6,70
10,10
MIN MAX
0
0
0
0
0
0
0
340
800
660
800
780
740
760
átlag
1,50
2,00
1,60
2,50
5,70
3,70
6,10
szórás
2,30
3,00
2,10
2,80
4,50
3,30
4,20
MIN MAX
0
0
0
0
0
0
0
160
200
140
140
320
200
220
80
13. táblázat. A válaszegyezés nyelvspecifikus eredményei
Válasz-szám F = 58.43 (p < 0,001)
H-stat F = 46.65 (p < 0,001)
Lex 1dom% F = 32.83 (p < 0,001)
Lex 2alak% F = 21.64 (p < 0,001)
Lex 3szin% F = 11.78 (p < 0,001)
Lex 4más% F = 29.19 (p < 0,001)
angol
német spanyol olasz
átlag
3,35
5,14*
4,15
4,39
3,82
4,16
5,47
szórás
2,28
3,42*
2,91
2,85
2,56
2,96
3,63
MIN-
1
1,7*
1
1
1
1
1
MAX
18
21,7*
17
20
14
21
21
átlag
0,67
0,76
0,86
0,95
0,84
0,91
1,16
szórás
0,61
0,68
0,72
0,73
0,65
0,73
0,79
MIN-
0
0
0
0
0
0
0
MAX
2,90
3,28
2,90
3,47
2,70
3,52
3,57
átlag
85,0
81,1
80,0
77,0
80,2
78,0
71,9
szórás
16,4
19,9
20,4
21,6
20,4
21,3
23,3
MIN-
28
21
17
12
13
13
11
MAX
100
100
100
100
100
100
100
átlag
3,7
4,4
3,2
4,9
4,1
7,1
8,5
szórás
8,7
10,0
8,4
10,4
9,8
12,9
12,4
MIN-
28
21
17
12
13
13
11
MAX
100
100
100
100
100
100
100
átlag
2,4
3,2
4,2
5,2
2,5
4,3
1,6
szórás
7,7
8,4
10,1
11,0
7,7
10,2
5,5
MIN-
28
21
17
12
13
13
11
MAX
100
100
100
100
100
100
100
átlag
9,0
11,4
12,7
12,9
13,3
10,6
18,0
szórás
12,4
16,4
16,2
16,4
17,4
16,2
19,8
MIN-
28
21
17
12
13
13
11
MAX
100
100
100
100
100
100
100
4,6
8,3
12,1
8,7
12,9
14,0
19,6
Azonos dom% arány
bolgár magyar kínai
χ2 = 91.2
MIN-
0
0
0
0
0
0
0
(p < 0,001)
MAX
1
1
1
1
1
1
1
*Mivel a német adatokat 30 személy válaszaiból számítottuk (míg a többi nyelvnél 50 fő szerepelt), az alternatív válaszok arányát a következőképp korrigáltuk: nyers válasz-szám x 50/30.
81
4.3.2.2.
A válaszegyezés nyelvspecifikus eredményei
A 13. táblázatban a válasz-releváns függő változók alapstatisztikáit foglaltam össze. Minden változó esetében jelentős interkulturális különbségeket találunk. Az intervallum változókat itt is egyszempontos varianciaanalízissel, az azonos domináns megnevezés változóját pedig χ2-próbával teszteltem. A domináns megnevezések százalékos aránya (Lex 1dom) angol nyelven 85% volt. Érdekes, hogy a válaszegyezés (Lex 1dom) mérőszáma kínai nyelven a legalacsonyabb (72%). Ennek megfelelően a kínai nyelven adott alternatív képmegnevezések száma magas, átlagosan 5,47 féle választ adtak egy képre. Ehhez hasonlóan magas értéket csak a német nyelv esetében találunk (5,14), itt viszont feltehetően egy korrekciós hibáról van szó. Ugyanis minden kollaboráló laboratóriumban 50 személlyel végezték a vizsgálatot, kivéve a német laboratóriumot, ahonnan csak 30 személy adatait kaptuk meg. Így a válasz-szám értékét be kellett szorozni egy faktorral (50/30), ami nem egyértelműen fedi a valóságot, hiszen az egy képre adott alternatív válaszok száma nem növekszik arányosan a résztvevők számával. A domináns válasszal alaktani átfedést mutató alternatív képmegnevezések aránya (Lex 2alak) nemcsak a kínai, de a magyar nyelvben is igen magas. A kínaiak ugyanakkor viszonylag kevés szinonimát használtak (Lex 3szin: 1,6%), míg a magyar nyelvre ez nem igaz. Ezek az eredmények már az egyes nyelvek szerkezeti sajátosságait mutatják. A kínai szavak többsége összetett, melyek értelmes alkotóelemei más szavakban is előfordulnak. Így viszonylag ritka az olyan szinonima, mely nem tartalmaz alaktani átfedést. Ugyanakkor a magyar nyelvben élesen elkülönülnek az alaktani variációk és a szinonimák. Ezek az eredmények arra utalnak, hogy az egyes nyelvekre jellemző szerkezeti sajátságokat figyelembe kell venni a képmegnevezésben kapott válaszok lexikális kódolására használt stratégia kialakításánál. 4.3.2.3.
A képmegnevezési reakcióidő nyelvspecifikus sajátosságai
A 14. táblázat az interkulturális vizsgálatokban mért képmegnevezési reakcióidők két legfontosabb mérőszámának alapvető statisztikai paramétereit mutatja be. Az egyszempontos varianciaanalízis szignifikáns különbséget mutatott ki az egyes nyelvek átlagos megnevezési latenciaideje között akkor is, ha az angol nyelvet kihagytuk az elemzésből. Az összes válasz reakcióadatait figyelembe véve (RI tot) a leggyorsabb átlagos megnevezési teljesítmény az angol nyelven végzett vizsgálatot jellemzi (1041 ezredmásodperc), ezt követi a magyar nyelvű adatok átlagos reakcióideje (1105 82
ezredmásodperc).
A
leglassúbb
átlagos
megnevezési adatokat
bolgár
(1254
ezredmásodperc), illetve kínai (1241 ezredmásodperc) nyelven kaptuk. Ugyanezt a mintázatot követik a domináns válaszok átlagos megnevezési reakcióidő értékei is.
14. táblázat. A reakcióidő-releváns változók alapstatisztikái az egyes nyelveken
RI tot F = 136,76 (p < 0,001)
RI dom F = 115,00 (p < 0,001)
4.3.2.4.
angol
német spanyol olasz
átlag
1041
1130
1168
1163
1254
1105
1241
szórás
230
281
280
270
283
281
319
MIN
656
663
711
694
768
659
686
MAX
1843
2397
2063
2580
2373
2300
2389
átlag
1019
1101
1139
1133
1217
1071
1200
szórás
211
273
262
264
261
268
312
MIN MAX
656
663
711
694
768
659
686
1823
3117
2392
2831
2273
3139
2403
bolgár magyar kínai
Vannak-e nyelvi különbségek, ha 'könnyebb' a megnevezés?
Felmerülhet a kérdés, hogy a képmegnevezésben tapasztalt nyelvi különbségek nem adódhatnak-e szükségszerűen
abból,
hogy
nehezebben
az
interkulturális
megnevezhető
vizsgálatainkban
elemeket
is
nagyobb,
tartalmazó
így
adatbázist
használtunk. Lehetséges-e az, hogy a különbség oka elsősorban a kiterjedt ingeranyag, és az egyszerűbb Snodgrass ingeranyagot (4.1.2.1. alfejezet)
használva nem
tapasztalnánk eltéréseket? Képmegnevezési módszerünk érvényességének igazolásánál (4.1.1. alfejezet) láttuk, hogy a két angol nyelvű tanulmány (Snodgrass és mtsai, 1980 és 1996, vs. IPNP angol nyelven) átfedő itemeinek átlagos képmegnevezési teljesítménye sem a válaszegyezés, sem a reakcióid ő átlagos értékeiben nem mutatott szignifikáns eltérést, amikor ugyanazt a trimmelési eljárást alkalmaztuk. Ezért kiválogattam a hat nyelv eredményeiből azokat a reakcióidő adatokat (RI dom), amelyek a 147 itemes (Snodgrass tanulmánnyal átfedő) ingeranyaghoz tartoznak, majd alkalmaztam a fenti trimmelési eljárást, és kiszámoltam az új átlagokat (15. táblázat). Az így kapott átlagértékeket kétmintás t-próbával hasonlítottam össze mind a Snodgrass féle átlagértékkel, mind pedig az IPNP angol nyelvű eredményeivel. Az eredmények azt mutatják, hogy így is szignifikáns a különbség a német, spanyol, olasz, bolgár, magyar, illetve kínai nyelvek vizsgálata 83
során kapott átlagos reakcióid ő és az angol értékek között. Egyetlen kivétel a magyar IPNP és az angol IPNP közötti, csupán tendenciózus eltérés. Ezekből az eredményekb ől kitűnik, hogy kevesebb, könnyen megnevezhető kép esetében is eltérőek az interkulturális képmegnevezési teljesítmények.
15. táblázat. A 147 itemes vizsgálat trimmelt reakcióidő adatai (ezredmásodperc) Snodgrass angol német spanyol olasz RI dom
átlag
F = 136,76 szórás (p < 0,001) MIN MAX
bolgár magyar kínai
879
887
957
973
984
1074
933
1031
196
183
241
226
233
275
261
270
629 1465
644 1531
642 2270
701 1725
688 1851
749 2273
749 2273
665 2138
Összehasonlítás a Snodgrass átlaggal t(292)=
–3,06** –3,79** –4,17** –6,98** –2,00* –5,53**
Összehasonlítás az IPNP angol átlaggal t(292)=
–2,84** –3,58** –3,97** –6,87** –1,76~ –5.38**
Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01
4.3.3. A függő változók interkorrelációi az egyes nyelveken Az
alábbiakban
a
képmegnevezési
teljesítmény
két
fontos
aspektusának
kapcsolatrendszerét mutatom be, a képmegnevezési reakcióid ő és a válaszegyezés összefüggésének korreláció és többszörös regresszió elemzésével. Az elemzésekben a nyelveken belüli kapcsolatokat mutatom be, valamint az összes nyelv képmegnevezési teljesítménye alapján kialakított univerzális változók kapcsolatrendszerét. 4.3.3.1.
A reakcióidő és a válaszegyezés mérőszámainak kapcsolata
A 16. táblázat minden sorában a válaszegyezés négy mérőszáma (valid válasz%, lex 1dom%, válasz-szám, Hstat) az adott nyelv válaszegyezési adatait tükrözi. Az első mérőszám a válaszolási arányt méri, legyen az domináns vagy bármely más kódolható válasz. A második (lex 1dom%) mérőszám arra vonatkozik, hogy milyen mértékű konszenzus áll fenn a személyek között egy adott megnevezés használatában. A két utolsó válaszegyezési adat pedig az alternatívák számát, illetve eloszlását írja le.
84
A különböző nyelvek eredményei alapján a válaszolási aránnyal párhuzamosan változik a megnevezési sebesség, azaz minél nagyobb arányban adnak nevet a képeknek, annál gyorsabb a megnevezési folyamat. A válaszegyezés és a reakcióidő szintén szoros, negatív kapcsolatot mutat minden nyelven. Ez arra utal, hogy gyorsabb a képmegnevezés, ha nagyobb konszenzus tapasztalható a személyek között a kép nevét illetően. Az alternatívák száma vagy a H-statisztika mérőszámai és a reakcióidő között szoros pozitív kapcsolat figyelhető meg. Ez azt jelzi, hogy amennyiben több alternatíva közül kell választani, hosszabb a megnevezéshez szükséges idő, különösképpen, ha az alternatívák nagyjából azonos arányban fordulnak elő.
16. táblázat. Reakcióidő és válaszegyezés összefüggései a vizsgált nyelveken Valid válasz%
Lex 1dom%
H-stat.
Válasz-szám
Angol
RI tot RI dom
–0,67** –0,64**
–0,58** –0,55**
0,70** 0,66**
0,75** 0,68**
Német
RI tot RI dom
–0,65** –0,68**
–0,63** –0,58**
0,67** 0,59**
0,70** 0,61**
Spanyol
RI tot RI dom
–0,74** –0,70**
–0,70** –0,67**
0,77** 0,73**
0,80** 0,76**
Olasz
RI tot RI dom
–0,74** –0,72**
–0,69** –0,63**
0,71** 0,63**
0,73** 0,65**
Bolgár
RI tot RI dom
–0,69** –0,63**
–0,68** –0,64**
0,73** 0,68**
0,76** 0,71**
Magyar
RI tot RI dom
–0,70** –0,68**
–0,68** –0,63**
0,73** 0,66**
0,79** 0,70**
Kínai
RI tot RI dom
–0,76** –0,74**
–0,69** –0,63**
0,71** 0,64**
0,76** 0,69**
Jelölés: ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01 4.3.3.2.
A reakcióidő és a válasz alternatívák kapcsolata
A 4.3.1.1. alfejezetben részletesen bemutatott univerzális képmegnevezési teljesítményt mérő
függő
változók
felhasználásával
megvizsgáltam
a
válaszegyezés
és
képmegnevezési reakcióidő általános érvényű összefüggését is. A domináns válasz univerzális reakcióidő átlaga (U-RI dom) és a domináns válaszok univerzális előfordulási aránya (U-lex 1dom) között igen magas szintű az együttjárás: r = –0,74; 85
p<0,01. Ez a kapcsolat szorosabb, mint a nyelveken belüli korrelációk bármelyike, ahol az angol nyelven tapasztalt r = –0,55 a legalacsonyabb érték, a spanyol nyelven mért r = –0,67 a legmagasabb, minden esetben p<0,01. Hasonlóképpen a domináns válasz univerzális reakcióidő átlaga (U-RI dom) szoros együttjárást mutat a válaszalternatívák univerzális mérőszámával (U-válasz-szám): r = 0,81; p<0,01. Ez az érték is magasabb, mint az egyes nyelveken belül tapasztalható összefüggések bármelyike. A legalacsonyabb mértékű összefüggés ebben az esetben a német nyelvű képmegnevezést jellemzi (r = 0,61), a legmagasabb a spanyol nyelvű vizsgálatban volt tapasztalható (r = 0,76; minden esetben p<0,01). 4.3.3.3.
A válasz-szám és a válaszegyezés önálló hatása a reakcióidőre
Az alternatívák száma szorosan összefügg a 'megnevezhetőség' másik mérőszámával, a domináns válasz előfordulási arányával. E két változó kapcsolata az univerzális mérőszámok esetében a legszorosabb (r = –0,89), az egyes nyelveken belül pedig r = – 0,77-től r = –0,82-ig változik (minden esetben p<0,01). Az előző alfejezetben bemutatott
eredmények
szerint
mindkét
változó
szoros kapcsolatban
áll
a
képmegnevezési reakcióid ővel. Az alábbiakban megpróbáltam e tényezők önálló (egymástól független) reakcióidőre gyakorolt hatását azonosítani. A 17. táblázat egy olyan regresszióelemzés eredményeit mutatja be, melyben a domináns válasz átlagos reakcióidejét (RI dom) a válaszegyezés (lex 1dom) és a válaszok számának (válasz-szám) változóival jósoltam be. A regresszióelemzéseket külön végeztem el minden nyelv esetében, továbbá kiszámítottam az univerzális képmegnevezési változókra is. A reakcióidő összvarianciáját a 2. ábrán a vastag vonallal rajzolt kör területe illusztrálja. A variancia bizonyos százalékát megmagyarázza a megnevezhetőség két változójának (lex 1dom és válasz-szám) együttes hatása. Ezt a megmagyarázott varianciát három részre lehet osztani, melyet a 2. ábrán az X, Y1, és Y2 területek jelölnek. Az X-el jelölt terület a megnevezhetőség két változójának közös hatása által magyarázott rész. Az Y1 terület a válaszegyezés (lex 1dom) mutatója által önállóan megmagyarázott varianciát jelöli, míg az Y2 terület az alternatívák száma által önállóan (válasz-szám) megmagyarázott variancia részt. A 17. táblázat első adatoszlopában minden nyelv esetében
megadtam
a
'megnevezhetőség'
e
két
változója
által
együttesen
megmagyarázott variancia százalékát, mely az X, Y1 és Y2 területek összegének felel meg. A táblázat másik két oszlopában részleteztem, hogy milyen mértékű magyarázatot 86
adnak a válaszegyezés (Y1) illetve a válasz-szám (Y2) változói önállóan a reakcióid ő varianciájára. 2. ábra. A reakcióidő varianciájának összetevői
RI összvarianciája Y1 Válasz-szám összvarianciája
Y2 X Lex 1dom összvarianciája
Együttes hatás: X + Y1 + Y2 Közös hatás: X Önálló hatások: Y1 (válasz-szám) Y2 (Lex 1dom)
17. táblázat. A domináns megnevezés átlagos reakcióidejét bejósló függő változók A megmagyarázott
Együttes hatás (X)
variancia % - a
R2
lex 1dom (Y1)
válasz-szám (Y2)
Angol
47,3**
0,5*
17,1**
Német
39,2**
2,1**
6,0**
Spanyol
58,0**
0,7**
13,6**
Olasz
46,0**
4,4**
5,9**
Bolgár
52,5**
1,7**
11,6**
Magyar
51,0**
1,0**
11,9**
Kínai
48,9**
1,9**
8,7**
U–RI dom
66,1**
n.s.
12,1**
Önálló hatások
Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01
87
Az eredmények azt mutatják, hogy a 'megnevezhetőség' két változója a reakcióidő összvarianciájának majdnem a felét megmagyarázza a vizsgált nyelvek többségében. A változók egymástól független, önálló hatást is gyakoroltak a domináns válaszok átlagos reakcióidejére, ez a hatás a válasz-szám változója esetében lényegesen nagyobb volt. Az angol nyelv esetében például a két változó együttesen az összvariancia 43,7%-át magyarázta, a válaszegyezés önállóan –0,5%-át, míg a válasz-szám 17,1%-át.
4.3.4. A független változók nyelvspecifikus elemzése Az alábbi elemzésekben a képmegnevezési teljesítményben kapott domináns válaszok gyakoriságát, illetve hosszát mérő változók alapstatisztikáit fogalom össze, majd bemutatom e változók nyelveken belüli, illetve nyelvek közötti összefüggéseit. Végül megvizsgálom a szógyakoriság és a képmegnevezési reakcióid ő nyelveken belüli és nyelvek közötti kapcsolatrendszerét. 4.3.4.1.
A domináns válasz minden nyelven rendelkezésre álló paraméterei
A domináns megnevezés két fontos paraméterét, a szóhossz és a szógyakoriság nyelvspecifikus adatait a 18. táblázat foglalja össze.
18. táblázat. A domináns megnevezés alapvető tulajdonságai az egyes nyelveken angol
német spanyol olasz
bolgár magyar kínai
átlag
1,74
2,13
2,76
2,92
2,40
2,28
2,09
F = 169,50
szórás
0,83
0,87
0,96
1,00
0,92
0,97
0,60
(p < 0,001)
MIN MAX
1-5
1-6
1-7
1-8
1-7
1-8
1-5
Betűszám
átlag
5,89
6,73
6,48
7,07
6,29
6,07
szórás
2,22
2,74
2,14
2,50
2,23
2,28
(p < 0,001)
MIN MAX
2-15
2-19
3-17
2-20
3-17
2-19
Szógyakoriság
átlag
2,50
2,01
2,90
1,16
4,25*
1,38
3,36
(statisztikailag szórás nem MIN összevethető) MAX
1,57
1,50
1,73
1,43
1,09*
1,93
2,01
0-7,40
0-6,62
0-8,32
Szótagszám
F = 29,08
nem releváns
0-6,20 1,5-6,8* 0-6,84 0-10,56
* A bolgár szógyakorisági mérőszámok szubjektív értékelésen alapultak (hétfokú skála)
88
Szükséges megjegyezni, hogy a kínai nyelv esetében nem értelmezhető a betűkben mért szóhosszúság. A szógyakorisági adatok logaritmikus transzformáltját használtuk (lásd a 3.4.2.2. alfejezetét), hogy kiküszöböljük az egyes nyelvek szógyakorisági szótárainak egyenetlenségéb ől származó különbségeket. Ugyanakkor fontos szem előtt tartani, hogy ezeket az értékeket eltérő skálák alapján határozták meg, így átlagértékeik közvetlenül nem összevethetők. Bolgár nyelven nem állt rendelkezésre megfelelő szógyakorisági szótár, ezért bolgár nyelven a szubjektív szógyakorisági adatok szerepelnek. A nyelvek független mintáinak varianciaanalízise a szóhosszúság szempontjából szignifikáns különbségeket mutatott. Az eredmények jelentős interkulturális különbségeket mutattak a különböző nyelvek domináns válaszainak szóhosszúságában. Az angol szavak tűntek a legrövidebbnek, ahol az 1-2 szótagos szavak dominálnak. Itt a két leghosszabb szó az öt szótagú 'refrigerator' és 'pencil sharpener' volt. Az olasz szavak bizonyultak átlagosan a leghosszabbnak, de a hét nyelvben előforduló leghosszabb megnevezések közül csak az egyik olasz ('macchina fotografica'), a másik a magyar 'pattogatott kukorica'. A szógyakorisági
értékek
más-más
skálákon
mozognak,
így
közvetlenül
nem
összevethetők.
4.3.4.2.
A szóhosszúság és a szógyakoriság kapcsolatvizsgálata
A 19. táblázatban összefoglaltam a szógyakoriság és a szóhosszúság összefüggéseit a domináns megnevezésekkel kapcsolatban. A bolgár nyelv kivételével mindenhol erősen szignifikáns összefüggést tapasztaltam a szógyakoriság és a szóhosszúság között. A bolgár nyelv esetében ez a kapcsolat nagyon gyenge, ami azt mutatja, hogy a szubjektíven értékelt szógyakoriság alapvetően különbözik az objektív szógyakorisági szótárból származó mutatótól. 19. táblázat. A szógyakoriság és szóhosszúság korrelációja angol
német
spanyol
olasz
bolgár
magyar
kínai
szóg yakoriság Szótagszám Betűszám
–0,46**
–0,48**
–0,26** –0,28**
–0,08~
–0,40**
0,41**
–0,53**
–0,46**
–0,27** –0,30**
–0,07~
–0,40**
---
Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01 89
4.3.4.3.
A szógyakoriság és a szóhosszúság nyelvek közötti korrelációja
Fontos kérdés, hogy vajon az egyes képekre adott domináns válaszok előfordulási gyakorisága azonos-e a különböző nyelveken. A 20. táblázatban összefoglaltam a különböző nyelvek domináns válaszainak nyelvek közötti kapcsolatrendszerét. Az eredmények szerint a domináns megnevezés szógyakorisága igen erős korrelációt mutat az egyes nyelvek között, ami azt bizonyítja, hogy a képek által reprezentált tárgyak jelentése interkulturális szinten hasonló (20. táblázat). A megnevezésben használt szavak alaktani sajátosságai azonban nagyon különbözőek lehetnek (pl. a sündisznó képének domináns megnevezése angolul 'porcupine', németül 'stachelschwein', spanyolul 'puercoespin', olaszul 'riccio', bolgár nyelven 'taralezh', magyarul 'sün', és kínai nyelven tajpej írással 'ci4-ui4').
20. táblázat. A domináns válasz szógyakoriságának összehasonlító elemzése angol ---
német
0,65**
spanyol olasz bolgár magyar kínai
ln szógyakoriság
angol
német spanyol olasz
bolgár magyar kínai
---
0,56** 0,56**
---
0,54** 0,55** 0,54**
---
0,42** 0,43** 0,37** 0,53**
---
0,57** 0,66** 0,53** 0,57** 0,48**
---
0,53** 0,56** 0,43** 0,47** 0,37** 0,46**
---
Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01 Az alaktani sajátosságok erősen nyelvspecifikus jellege miatt várhatóan a domináns megnevezés szóhosszúságának nyelvek közötti összehasonlítása nem eredményez olyan erős kapcsolatot, mint a szógyakoriság esetében. A szóhosszúság szótagokban és betűkben mért nyelvek közötti együttjárásának mérőszámait a 21. táblázat tartalmazza. A szótagszám nyelvek közötti korrelációs értékeit az alsó, fehér rész foglalja össze, míg a betűszám interkulturális mutatói a felső, szürke részben láthatók. Az eredmények azt mutatják, hogy igen magas együttjárás van a különböző nyelveken kapott domináns megnevezések szóhosszúságában. Ez az eredmény tulajdonképpen igen meglep ő. Szemben a szógyakorisággal, melynek interkulturális átfedése
90
magyarázható azzal, hogy a szó ismerőssége (a jelentés gyakorisága) univerzális nyelvi sajátosság, a szó alaktani jellemzőiről ugyanez nem mondható el, hiszen ha ez így lenne, nem lennének különböző nyelvek.
21. táblázat. A domináns válasz szóhosszúságának nyelvek közötti összehasonlítása
olasz bolgár magyar kínai
spanyol
olasz
bolgár
magyar
---
0,45**
0,43**
0,40**
0,29**
0,38**
0,44**
---
0,35**
0,43**
0,47**
0,38**
0,40**
0,30**
---
0,53**
0,39**
0,28**
0,42**
0,38**
0,49**
---
0,51**
0,39**
0,30**
0,42**
0,35**
0,45**
---
0,30**
0,36**
0,39**
0,28**
0,40**
0,31**
---
0,37**
0,34**
0,25**
0,32**
0,20**
0,39**
ű
szám
spanyol
szótagszám
német
német
bet
angol
angol
A betűszám nyelvek közötti korrelációs mutatói a felső, szürke részben, a szótagszám mutatói pedig az alsó, világos táblázat-félben látható. Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01
4.3.4.4.
A képmegnevezési reakcióidőt befolyásoló szógyakorisági hatás
A 22. táblázatban összefoglaltam a szógyakoriság képmegnevezési reakcióidőre gyakorolt hatásának nyelveken belüli, és nyelvek közötti mérőszámait. A táblázat egyes celláiban a szógyakoriság és a képmegnevezési reakcióidő közötti korreláció értékei szerepelnek. A szürke hátterű értékek az azonos nyelvből származó adatok kapcsolatát mutatják. A táblázat utolsó két sorában szereplő szógyakorisági változók nyelvektől független szógyakorisági hatásokat tükröznek. Az 'univerzális szógyakorisági változó' részletes leírását lásd a 4.3.1.2. alfejezetben. A domináns válasz kimondásához szükséges latenciaid ő és a domináns válasz előfordulása minden nyelvben szoros összefüggést mutat, melyet a szürke hátterű korrelációs értékek jeleznek. Azonban hasonlóan szoros szignifikáns kapcsolat mutat van a képmegnevezési reakcióidő és más nyelvek szógyakorisága között, sőt, helyenként
itt a korrelációk erősebbek. Például a spanyol nyelven kapott
képmegnevezési reakcióid ő értékeket nem a spanyol nyelv domináns válaszainak szógyakorisági adatai (r = –0,24; p<0,01), hanem a kínai nyelven kapott domináns válaszok gyakorisági értékei magyarázzák jobban (r = –0,35; p<0,01). Ugyanakkor a 91
spanyol nyelven kapott domináns válaszok gyakorisága ugyanolyan jól magyarázza az olasz domináns válaszok átlagos reakcióidejét (r = –0,33; p<0,01), mint maguk az olasz gyakorisági adatok (r = –0,33; p<0,01). Az olasz gyakorisági adatok pedig jobban magyarázzák a spanyol reakcióidőket (r = –0,27; p<0,01), mint a már említett spanyol gyakorisági adatok.
22. táblázat. A domináns válasz gyakoriságának és latenciaidejének nyelvek közötti és nyelveken belüli kapcsolatrendszere angol
német
spanyol
olasz
bolgár
magyar
kínai
reakció idő –0,34**
–0,31**
–0,37**
–0,39**
–0,28**
–0,29**
–0,33*
német
–0,30**
–0,32**
–0,35**
–0,38**
–0,27**
–0,32**
–0,29**
–0,27**
–0,28**
–0,24**
–0,33**
–0,21**
–0,26**
–0,25**
–0,28**
–0,22**
–0,27**
–0,33**
–0,18**
–0,20**
–0,19**
–0,31**
–0,25**
–0,34**
–0,32**
–0,27**
–0,22**
–0,28**
–0,27**
–0,27**
–0,27**
–0,33**
–0,22**
–0,27**
–0,25**
–0,31**
–0,29**
–0,35**
–0,34**
–0,26**
–0,28**
–0,39**
–0,39**
–0,36**
–0,41**
–0,45**
–0,31**
–0,35**
–0,37**
–0,38**
–0,35**
–0,42**
–0,45**
–0,30**
–0,33**
–0,34**
spanyol olasz bolgár magyar kínai UNIV többi
Szógyakoriság
angol
UNIV: 'univerzális szógyakorisági változó', többi: 'többi nyelv szógyakorisága' Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01 Ezek a körkörös összefüggések arra utalnak, hogy a szógyakorisági hatás nyelvektől független, univerzális sajátosság. Ezt bizonyítja az is, hogy az univerzális gyakoriság jobban magyarázza a reakcióidő adatokat minden vizsgált nyelven, mint az adott nyelven kapott domináns válaszok gyakorisági értékei. Ez többnyire akkor is igaz, ha az univerzális szógyakorisági változóban nem szerepelnek a saját nyelven kapott domináns válaszok gyakorisági értékei, hiszen a 22. táblázat utolsó sorában található korrelációs értékek (a kínai nyelv kivételével) nagyobbak, mint az átlós sorban vastagon szedett adatok.
92
4.4. A TÁRGYAK ÉS CSELEKMÉNYEK MEGNEVEZÉSI TELJESÍTMÉNYE16 Az alábbiakban megvizsgálom a legfontosabb különbségeket e kétféle ingeranyag között a képmegnevezési teljesítmény és a képmegnevezést befolyásoló kritikus változók szempontjából. Minden elemzést két nyelven (angol és magyar) végeztem el, mivel ezeken a nyelveken álltak rendelkezésemre cselekménymegnevezési adatok.
4.4.1. A tárgyak és cselekmények függő változóinak alapstatisztikái A 23. táblázat az angol nyelvű adatok tárgy-, illetve cselekménymegnevezési teljesítményének függő változóit részletezi, a 24. táblázatban ugyanezeket az alapstatisztikákat foglaltam össze a magyar képmegnevezési adatok függő változóira.
23. táblázat: Alapstatisztikák az ANGOL nyelvű tárgy és cselekménymegnevezés függő változóira Tárgy megnevezés
Cselekmény megnevezés
(N=520)
(N=275)
átlag szórás tartomány átlag szórás tartomány
t (793) =
Valid válasz %
96,1
60-100
93,5
36 - 100
–5,20 **
Nincs válasz %
2,3
0-34
3,9
0 - 58
3,83 **
Invalid válasz%
1,5
0-16
2,6
0 - 36
4,81 **
Válasz-szám
3,35
2,28
1-18
5,48
3,31
1 - 17
10,67 **
H-stat
0,67
0,61
0-2,9
1,2
0,77
0 - 2,88
10,52**
Lex 1dom%
85,0
28-100
71,3
21 - 100
–9,76 **
Lex 2alak%
3,7
0-68
0,9
0 - 50
– 4,89 **
Lex 3szin%
2,4
0-49
4,3
0 - 54
3,13 **
Lex 4más%
9,0
0-63
23,5
0 - 80
12,21 **
RI tot
1041
230
656-1843 1329
288
792 - 2491
15,31 **
RI Lex 1dom
1019
211
656-1823 1279
270
792 - 2276
15,00 **
RI Lex 2alak
1238
398
573-3057 1583
556
640-2730 t (197) = 4,36 **
RI Lex 3szin
1334
390
722-2704 1554
375
721 - 3222 t (173) = 3,79 **
RI Lex 4más
1339
395
584-2789 1561
336
673 - 2845 t (570) = 7,05 **
Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01 16
Lásd „Publikációs lista”: Szekely és mtsai (kézirat elküldve - B).
93
A 23. táblázat átlagait kétmintás t-próbával hasonlítottam össze, mely mindegyik változó esetében szignifikáns különbséget mutatott. Az angol mintában tapasztalt válaszolási arány (valid válasz %) magasabb volt a tárgymegnevezésben (96,1%), mint a cselekmények megnevezésében (93,5%). Ez azt mutatja, hogy a képmegnevezés nehezebb, ha a látott cselekményt leíró igét kell kikeresni a memóriánkból. Egy átlagos cselekmény megnevezésben az angol nyelvű résztevevők 3,9%-a nem nevezte meg az eseményt, és az esetek 2,6%-ban fordult elő reakcióidő rögzítési hiba, mely legtöbbször a személy bizonytalanságából fakadt (pl. 'ő', vagy 'hát' beiktatása a megnevezés előtt). A magyar nyelvű képmegnevezési vizsgálat eredményei ezzel ellentétben nem mutattak szignifikáns különbséget a válaszolási arány változóiban. Az érvényes válaszok aránya a magyar mintában 94,1% volt a tárgymegnevezésben, és 93,2% a cselekmények megnevezési feladatában. A további változók kialakításánál csak az érvényes válaszokat használtuk.
24. táblázat: Alapstatisztikák az MAGYAR nyelvű tárgy és cselekménymegnevezés függő változóira Tárgy megnevezés
Cselekmény megnevezés
(N=520)
(N=275)
átlag szórás tartomány átlag szórás tartomány
t (793) =
Valid válasz %
94,1
22-100
93,2
42-100
n.s.
Nincs válasz %
2,2
0-74
2,8
0-24
n.s.
Invalid válasz%
3,7
0-20
3,8
-16
n.s.
Válasz-szám
4,16 2,96
1-21
8,16
4,59
1-18
14,87 **
H-stat
0,91 0,73
0-3,52
1,77
0,91
0,03-3,53
14,44 **
Lex 1dom%
78
3-100
58,4
11-100
–11,75 **
Lex 2alak%
7,1
0-70
10,6
0-52
3,64**
Lex 3szin%
4,3
0-57
5,5
0-60
n.s.
Lex 4más%
10,6
0-88
25,6
0-81
10,86 **
RI tot
1105 281
659-2300
1396
296
813-2274
13,61 **
RI Lex 1dom
1071 268
659-3139
1341
298
813-2368
12,96 **
RI Lex 2 alak
1361 492
666-3808
1486
425
845-3898
t (429) = 2,81 **
RI Lex 3szin
1410 451
593-3430
1562
455
446-3593
t (263) = 2,72 **
RI Lex 4más
1401 479
462-3718
1601
375
745-2820
t (576) = 5,43**
Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01 94
3. ábra. Az alternatív megnevezéseket illusztráló képek
Mindkét nyelvre jellemző, hogy a cselekmények megnevezésében több alternatívát használnak, mint a tárgyak megnevezésében. Angol nyelven átlagosan 3 körüli választ adtak egy tárgyat ábrázoló képre (pl. a repülőt angol nyelven legtöbben az 'airplaine', néhányan a 'jet' és 'plain' szavakkal nevezték meg), míg a cselekményeknél átlagosan 56 alternatívát használtak (pl. a vízen lebegő személy képét az 50 személyből 39 a 'float' igével nevezte meg, de egy-két más alternatíva is előfordult: 'wade', 'swim', 'relax', 'drown', 'bathe'). Magyar nyelven ennél több alternatívát használtak mind a tárgyak, mind cselekmények megnevezésében. Egy átlagos tárgyképet 4 alternatívával jelöltek (pl. a kacsát ábrázoló képet 40 személy nevezte meg a 'kacsa' szóval, de előfordult a 'liba', a 'lúd', és a 'madár' név is). A cselekményeket átlagosan 8 különböző szóval illették (pl. a 19 személy által 'meditál' igével jelölt képet sokan más alternatívákkal illették: 'ül', 'kígyót b űvöl', 'bűvöl' 'jógázik', 'imádkozik', 'gondolkodik', 'elmélkedik'). A példákban használt képeket 3. ábra mutatja be. Az alternatívákhoz hasonlóan szignifikáns különbség volt a tárgyak és a cselekmények domináns
megnevezésének
előfordulási
arányaiban
is.
Az
angol
nyelvű
képmegnevezési feladatban átlagosan 85%-ban használtak azonos nevet egy képre, míg ez az arány (71,3%) a cselekményeknél alacsonyabb volt. Ez a különbség még markánsabb volt a magyar megnevezési feladatokban (78%, illetve 58,4%). Az cselekmények alternatív nevei közül angol nyelven több szinonimát és kevesebb alaktani változatot használtak, míg magyar nyelven nem volt szignifikáns különbség a szinonimák arányában, viszont az alaktani átfedések gyakoribbak voltak a cselekmények megnevezésében. A reakcióidő változók mindkét nyelven egyértelműen azt mutatták, hogy a cselekmények megnevezése több időt vesz igénybe. Szignifikánsan magasabb volt a cselekmények megnevezési reakcióidő átlaga az összes választ, illetve az egyes válaszkategóriákat külön-külön vizsgálva is.
95
4.4.2. A tárgyak és cselekmények független változóinak alapstatisztikái A 25. és 26. táblázat az angol és a magyar nyelvű képmegnevezési vizsgálatban kapott domináns megnevezésekkel kapcsolatos kritikus független változók alapstatisztikáit tartalmazza. A fenti elemzéshez hasonlóan itt is összehasonlítottam a tárgy, illetve cselekmény megnevezésben kapott domináns válaszok jellemzőit. A táblázatokban először azokat a változókat mutatom be, amelyek mindkét nyelven rendelkezésre álltak. Az átlagokat kétmintás t-próbával hasonlítottam össze, mely három változó kivételével (a szubjektív szóelsajátítási életkor mindkét nyelven és a betűkben vagy szótagokban mért szóhossz magyar nyelven) mindegyik változó esetében szignifikáns volt. Az angol nyelvű adatok elemzése azt mutatja, hogy a cselekmények megnevezésében használt igék szignifikánsan rövidebbek. Ez a hatás magyar nyelven is jelentkezett, de nem volt szignifikáns. A cselekmények megnevezésében használt igék azonban egyértelműen gyakoribbak mindkét nyelvre vonatkozik. A csak magyar nyelven felmért szubjektív szógyakorisági adatok is ezt mutatják. Érdekes azonban, hogy az angol szubjektív szógyakorisági adatok esetében csupán tendencia szintű van a tárgyak és az igék szóelsajátításának életkorában. A magyar adatok nem mutattak szignifikáns különbséget a tárgyak és cselekmények domináns megnevezései között ebben a dimenzióban. Ugyanakkor a szóelsajátítási életkor angol nyelvű objektív adatai, melyek a gyermeknyelvi fejlődésre vonatkozó szülői beszámolókon alapultak, szignifikáns különbséget találtak az igék és a főnevek elsajátítási életkorában. A felmérés szerint az 520 tárgy megtanulásának átlagos életkora közelebb esik a 4 éves korhoz, míg a 260 vizsgált igét korábban, valamikor a 3 éves kor után sajátítják el átlagosan az angol nyelvű gyermekek. Az azonos domináns válasz dimenziója azt jelzi, hogy az ingeranyagból hány képet neveztek meg ugyanazzal a szóval. Mind az angol, mind pedig a magyar nyelven végzett képmegnevezési vizsgálatok eredménye azt mutatja, hogy több átfedés van a cselekményeket ábrázoló képek domináns megnevezései között, mint a tárgyak esetében. Ennek legfeltűnőbb példája a 'vág' ige, melyet angol nyelven 5 különböző cselekményt ábrázoló kép esetében, magyar nyelven pedig 4 képre használt a résztvevők túlnyomó többsége. Magyar nyelven az ötödik kép domináns neve: felvág. Magyar nyelven hasonló eredményeket kaptunk a 'süt' megnevezéssel kapcsolatban is,
96
melyet a résztvevők legtöbbje szintén 5 különböző kép esetében használt. Ezeket a képeket a 4. ábra illusztrálja. A képi sajátosságokat mérő független változók is szignifikáns különbségeket mutattak a tárgyakat, illetve cselekményeket ábrázoló képek paramétereiben, azonban érdekes módon a képek összetettségét felmérő ellentétes objektív, illetve szubjektív változók eredményeket mutattak.
4. ábra. A 'vág' és 'süt' domináns válaszokhoz tartozó képek
Az objektív vizuális komplexitás nyelvtől független változója alapján a cselekményeket ábrázoló képek csaknem másfélszer olyan összetettek, mint a tárgyakat ábrázoló képek, mely különbség p<0,01 szinten szignifikáns. Azonban ezt az összefüggést a magyar nyelvű szubjektív vizuális komplexitást mérő értékelési feladat eredményei nem hogy nem erősítik meg, de pont az ellenkezőjét mutatják. A résztvevők értékelése alapján ugyan nem volt túl markáns különbség az ingertípusok között, de az átlagok különbsége p<0,05 szinten szignifikáns. A cselekmények átlagos komplexitási értéke 3,20 egy 1-től 7-ig terjedő skálán, mely alacsonyabb, mint a tárgyakra kapott 3,38-as átlagérték. A kép-szó megfelelést mérő szubjektív adatok azt mutatták, hogy a cselekményekre kapott magyar nyelvű domináns megnevezések kevésbé felelnek meg a hozzájuk tartozó képeknek, mint a tárgyak domináns nevei. Összefoglalva a tárgyak és cselekmények független változóinak hatását, úgy tűnik, hogy a független változók többsége eltéréseket mutat a szófaj szerint. A cselekmények megnevezésében használt domináns nevek 'könnyebbek', azaz rövidebbek, gyakoribbak és korábban tanuljuk meg őket. Igaz, hogy ezekben a jellemzőkben nyelvspecifikus eltéréseket is tapasztalhatunk. Fontos kiemelni azt is, hogy adott esetben különbségek adódhatnak ugyanazon tulajdonság objektív és szubjektív változóinak eredményei 97
között. Ugyanakkor a képi jellemzők és a függő változók arra utalnak, hogy a cselekmények megnevezése 'nehezebb'.
25. táblázat: A tárgy és cselekménymegnevezés ANGOL nyelvű domináns válaszainak alapstatisztikái Tárgy megnevezés Cselekmény megnevezés (N=520) (N=275) Domináns válasz szótagszám
átlag szórás tartomány
átlag
1,74
0,83
1–5
1,22
0,49
1–3
–9,75 **
5,89 2,50 3,43
2,22 1,57 0,88
2 – 15 0 – 7,40 1,76-7,03
4,63 3,52 3,56
1,23 1,52 1,12
3 – 10 0 – 7,76 1,53-6,80
–8,76 ** 8,78 ** 1,84 ~
0–1 23,3 0–1 8926 3730 – 23629 7795 3918 – obj vizkomp 62243 53094 2,33 0,89 1 – 3 2,51 0,79 1–3 obj szótan Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01
8,30 ** 10,81 **
betűszám obj szógyak szubj szótan azonos dom%
szórás tartomány
4,6 16736
t (793) =
2,83 **
26. táblázat: A tárgy és cselekménymegnevezés MAGYAR nyelvű domináns válaszainak alapstatisztikái Tárgy megnevezés Cselekmény megnevezés (N=520) (N=275) Domináns válasz szótagszám betűszám
átlag szórás tartomány
átlag
2,28 6,07 1,38
0,97 2,28 1,93
1-8 2-19 0-6,84
2,16 5,89 1,87
0,94 2,44 2,07
1-5 2-15 0-6,77
–1,764 ~ n.s. 3,37 **
3,51 12,5
2,23
1,25-8,68 0-1
3,37 28,4
1,15
1,4-6,9 0-1
n.s. 5,64 **
obj vizkomp
16736
8926
23629
7795
3,46
1,38
4,02
1,08
3918 – 53094 1,13-6,20
10,81 **
szubj szógyak
3730 – 62243 1,13-6,60
szubj vizkomp 3,38 6,06 kép = szó
1,18 0,74
1,13-6,17 2,17-6,90
3,20 5,07
0,57 0,89
1,70-5,40 2,27-6,63
–2,44 * –16,65 **
obj szógyak szubj szótan azonos dom%
szórás tartomány
t (793) =
5,86 **
Jelölés: n.s.: nem szignifikáns; ~: p<0,1; *: p<0,05; **: p<0,01
98
5. MEGBESZÉLÉS A lexikális tudattartalmak feldolgozásának hátterében zajló mentális folyamatok feltérképezésében hasznos módszer lehet a képmegnevezési reakcióidő mérése. A képi ingerek alkalmazási teret nyitnak a koragyermekkori vizsgálatok felé, és különösen fontosak a nyelvek közötti összehasonlító vizsgálatok során, ahol a nyelvspecifikus szóingerekél
előnyösebben
használhatók.
Az
interkulturális
vizsgálatokhoz
elengedhetetlen egy több nyelvre standardizált ingeranyag kifejlesztése, melynek használhatóságát tekintve fontos tényező a képek száma. A nagyobb képanyag többféle szempontból előnyös. Egyrészt lehetőséget ad arra, hogy az interkulturális vizsgálatok során a nyelvspecifikus képeket kiszelektáljuk. Másrészt egy ilyen képanyag nemcsak gyakori, de ritka szavak is tartalmaz, melyek jelenléte a nyelvi feldolgozási folyamatok vizsgálata szempontjából elengedhetetlen. 1980-ban Snodgrass és mtsai kidolgoztak egy azóta is széles körben használt 260 itemes, tárgyakat ábrázoló ingeranyagot, melyet azóta angol, holland, francia, olasz és kínai
nyelven
standardizáltak
reakcióid ő
komponens
nélküli
megnevezési
vizsgálatokban, valamint angol és francia nyelven végeztek reakcióidő méréseket is. Léteznek más képi ingeranyagon végzett reakcióidő standardok is, azonban ezek is viszonylag kevés képet tartalmaznak, és csupán egyetlen nyelven kerültek felhasználásra (hivatkozásokat lásd az 1.1.2.1. alfejezetben). Szükségesnek látszott tehát egy megfelelő méretű, interkulturális reakcióidő vizsgálatokkal standardizált képi ingeranyag létrehozása, mely alkalmas a lexikális feldolgozás széleskörű kutatására. A dolgozatban bemutatott magyar nyelvű adatok egy interkulturális képmegnevezési program (International Picture Naming Project, IPNP17) részét képezik, melyet Elizabeth Bates, a Center for Research of Language, University of California San Diego (CRL-UCSD) igazgatója vezet. Az IPNP keretében 520 tárgy és 275 cselekmény képeinek standardizálása folyik angol, német, spanyol, olasz, bolgár, kínai és magyar nyelven. Az IPNP vizsgálataiban használt, reakcióidő mérést is tartalmazó megnevezési eljárás kidolgozásánál kiemelt hangsúlyt kapott a nagyfokú megbízhatóság és reprodukálhatóság biztosítása, mely lehetővé tette az új ingeranyag nemzetközi alkalmazását.
17
Lásd "Publikációs lista": Bates és mtsai, 2000.
99
A disszertáció elkészítésének idejéig hét nyelv tárgymegnevezési adatai kerültek feldolgozásra, míg a cselekményeket ábrázoló képek reakcióidő vizsgálatai csupán angol és magyar nyelven készültek el.
Azonban ez az adatbázis is alkalmasnak
bizonyult arra, hogy betekintést kapjunk a lexikális feldolgozás olyan területeire, melyek vizsgálatára eddig még nem álltak rendelkezésre megfelelő módszerek.
5.1. MÓDSZERTANI KÉRDÉSEK
5.1.1. A képmegnevezési eljárás érvényessége18 Az IPNP keretében kifejlesztett standard képmegnevezési módszer lényege egy gyors időzítésű on-line eljárás, ahol a bemutatott képeket szóban nevezik meg a személyek, akiktől gyors és egyszerű válaszokat kérünk. A válaszok latenciaidejét számítógépes módszerrel rögzítjük. A vizsgálat során 520 képet mutatunk be egy személynek rövid szünetek közbeiktatásával. Ez az eljárás több szempontból is különbözik azoktól, amelyeket a korábbi képmegnevezési tanulmányokban használtak. A képmegnevezési módszer érvényességének igazolásához összehasonlítottuk az IPNP angol nyelvű eredményeit Snodgrass és mtsai (1980 és 1996) szintén angol nyelvű vizsgálataival a két tanulmány átfedő itemei alapján. Az összehasonlítás eredményei alapján a képmegnevezési teljesítményt mérő függő változók átlagértékei nem tértek el szignifikánsan egymástól, ami igen meglep ő, hiszen az adatgyű jtés más módszerekkel, és több mint 20 év különbséggel zajlott. Ez az eredmény azért is fontos, mert megmutatja,
hogy
az
azonos
nyelven
végzett
reakcióidő
vizsgálatokban
reprodukálhatóan ugyanolyan képmegnevezési teljesítményt kapunk. Interkulturális adataink ugyanakkor azt mutatják, hogy a német, spanyol, olasz, bolgár, magyar és kínai nyelveken végzett standard képmegnevezési teljesítmények szignifikánsan eltérnek az angol nyelvű adatoktól, rámutatva a nyelvek közötti összehasonlító vizsgálatok fontosságára. A paivioi hipotézis szerint (részletes leírását lásd az 1.1.3. alfejezetben) a válaszalternatívák versengése lassítja a megnevezést. E hipotézis kísérleti vizsgálatánál fontos módszertani probléma az, hogy a kapcsolat igazolásánál hogyan definiáljuk a válaszegyezési mutatókat. Snodgrass és Yuditsky 1996-os on-line képmegnevezési
18
Lásd „Publikációs lista”: Szekely és mtsai (kézirat elküldve - A).
100
reakcióidő eredményeihez a korábban (Snodgrass és mtsai, 1980) felvett válaszegyezési mutatókat rendelték hozzá, továbbá vizsgálataikban nem szóban kérték a válaszokat, hanem írásban. A
reakcióidő és a válaszegyezés összefüggésének analízisével
kimutattuk (lásd a 6. táblázatot és a 4.1.1.1. fejezetet), hogy a válaszalternatívák reakcióidőt lassító hatása sokkal nyilvánvalóbb, ha a reakcióidő feladat modalitásának megfelelően a válaszokat is szóban rögzítik. Az elemzésből az is kitűnik, hogy nem az a lényeges, hogy a válaszegyezési és a reakcióidő adatok egyazon tanulmányból származnak-e, hanem az, hogy szóbeli avagy írásbeli válaszok alapján definiálták-e a válaszegyezés mutatóit.
5.1.2. A képmegnevezési módszer megbízhatósága19 Snodgrass és mtsai (1980 és 1996) szerint 100 kép bemutatása után fáradási hatás lép fel a képmegnevezési feladatban, így ezekben a tanulmányokban csupán 130 képet neveztek meg a személyek. Az IPNP vizsgálatokban ezzel szemben 520 képet mutattuk be a személyeknek, bár az eljárásban 10 különböző sorrendet, és gyorsított időzítést használtunk, amely lehetővé tette, hogy a vizsgálat a közbeiktatott pihenőkkel együtt is csak kb. 45 percig tartson. Ugyanakkor fontosnak tartottuk megvizsgálni, hogy ha valóban fellép fáradási hatás a képmegnevezési teljesítményben, az milyen mértékű, és vajon hány item bemutatása után jelentkezik? Eredményeink azt mutatták, hogy a képmegnevezési teljesítmény mutatói közül csupán a reakcióid őben mutatható ki egy közel lineáris lassulás a vizsgálat előrehaladtával. Azonban az eseménysorrendbe rendezett adatok mélyebb elemzése kimutatta, hogy ez a hatás jelen van a vizsgálat kezdetén is sőt, a 3. ábra tanulsága szerint az első 50 tétel során kifejezett emelkedés tapasztalható az átlagos képmegnevezési reakcióid ő értékeiben. Tehát a képmegnevezési vizsgálatokban éppen olyan megbízhatóan tesztelhető 500 item, mint 50. Ugyanakkor feltételezhető, hogy a képlisták randomizált változatainak használata kiegyenlíti a nemkívánatos sorrendi hatásokat. A
képmegnevezési teljesítmény eredményeinek
vizsgálatában a
szakirodalmi
hagyományoknak megfelelően item alapú elemzést végeztünk, tehát átlagoltuk az egyes képek felmérésében nyújtott egyéni teljesítményeket. Ugyanakkor fontos kérdés, hogy hatással van-e a képmegnevezési reakcióidőre az, hogy valaki mennyire éber, vagy hogy éppen előzetesen miről beszélgetett másokkal, hiszen itt a másodperc töredéke 19
Lásd „Publikációs lista”: Szekely és mtsai (kézirat elküldve - A).
101
jelenti a megnevezés sebességét. Az instrukciókban és a gyakorló feladatokban fontosnak tartottuk, hogy ne hangozzon el a bemutatni kívánt tárgyak vagy cselekmények neve, de a vizsgálatot megelőző esetleges zavaró tényezők kiszűrése lehetetlen volt. Az értékelői megbízhatóság szempontjából vizsgálva a résztvevő k megnevezési teljesítményét azt kaptuk, hogy igen nagyfokú koherencia tapasztalható a személyek között a képmegnevezésben (lásd 4.1.2.3. alfejezet). Tehát az egyéni teljesítményben tapasztalható különbségek nem befolyásolják lényegesen az item alapú elemzésben kapott eredményeket.
5.1.3. A vizuális komplexitás mérésére bevezetett új, objektív változó20 A képi ingerek számos előnyük ellenére hordoznak olyan jellemzőket is, melyeket feltétlen figyelembe kell venni a képmegnevezési eredmények értékelésénél. A nyelvek közötti összehasonlító vizsgálatokban például kultúrspecifikus hatások jelentkezhetnek, de fontos probléma a képek eltérő összetettsége is. Az összetettség hagyományos mérése a képek szubjektív értékeltetésével történik, mely időigényes, és óhatatlanul tartalmaz vizuális komplexitáson kívüli hatásokat is. Objektívebb, de műszer és időigényes eljárás a geonok kinyerésén alapuló programok használata. Eredményeink szerint a legegyszerűbb megoldás az, ha a digitalizált képek mérete alapján határozzuk meg a képek komplexitását. A számítógépes programok másmás
technikákat
alkalmaznak
a
képek
vizuális
információjának
tárolására.
Eredményeink alapján a JPG formátumban tömörített képek fájl mérete megfelelő objektív mérce a vizuális komplexitás mérésére (lásd a 4.2.1.2. alfejezetet). Ez a változó magas szinten korrelál a szubjektíven mért vizuális komplexitással, ugyanakkor nem tükröződnek benne például a szóelsajátítási életkor hatásai. Az objektív vizuális komplexitás mércéjével mérve a cselekményeket ábrázoló képek összetettebbek, mint a tárgyakat ábrázolók. Ugyanez az összefüggés a magyar nyelven rendelkezésre álló szubjektív vizuális komplexitási adatok alapján fordított összefüggést mutat. Az ellentétes eredmények oka valószínűleg az, hogy a magyar nyelvű szubjektív értékeléseket más személyek végezték a tárgyak, és mások a cselekmények ábrázolása esetében. Így az 1-től 7-ig terjed ő skálát a cselekményeket ábrázoló képeket értékelő személyek valószínűleg hozzáigazították az alapvetően komplexebb képsorozathoz. Hasonló a helyzet a szubjektív szóelsajátítási életkor változója esetében is, mely szintén 20
Lásd „Publikációs lista”: Szekely és Bates, 2000.
102
nem mutat szignifikáns eltérést, ellentétben az objektív gyermeknyelvi adatokkal, melyek azt bizonyítják, hogy az angol gyermekek szótanulásában elsőbbséget élveznek a főnevek. Mindez arra hívja fel a figyelmet, hogy a szubjektív becslések felvételénél fontos szempont az összehasonlítani kívánt adatok kevert bemutatása, valamint alátámasztja az objektív adatok fontosságát is.
5.2. ELMÉLETI KÉRDÉSEK A lexikális feldolgozás szakirodalmában máig vitatott kérdés, hogy mely tényező k hatása kritikus a képmegnevezési reakcióid ő bejóslásában. Az alábbiakban két olyan változó hatását mutatom be interkuturális eredményeink alapján, amelyek a legtöbb elmélet
szerint
fontos
szerepet
töltenek
be
a
képmegnevezési
reakcióid ő
meghatározásában. A szógyakoriság minden képmegnevezési tanulmányban fordított összefüggést mutat a reakcióid ővel, míg a válaszok száma egyenes arányos a reakcióid ő értékeivel. Általánosan elfogadott tény, hogy a gyakori szavak, melyek csak kevés válaszalternatívát indukálnak, gyorsabban nevezhetők meg. Azonban nem egyértelmű, hogy például a válaszalternatívák versengése okozza-e a reakcióid ő lassulását, vagy csupán a kiválasztott válasszal kapcsolatos bizonytalanság. Az is fontos kérdés, hogy ezek a hatások vajon érvényesek-e minden nyelvre, és az sem tisztázott, hogy az információfeldolgozás mely szintjén fejtik ki hatásukat.
5.2.1. A paivioi versengési modell univerzális jellegének igazolása21 A 4.3.2.2.és 4.3.2.3. alfejezetben összefoglalt eredmények szerint a különböző nyelvek képmegnevezési
teljesítményének
legfontosabb
paramétereiben
szignifikáns
különbségek mutathatók ki. Kérdés, hogy ezek a megnevezési reakcióidőben tapasztalt, illetve válaszegyezéssel kapcsolatos nyelvi különbségek vajon az egyes nyelvekre specifikus
feldolgozási
folyamatokat
tükröznek-e.
Több
nyelven
végzett
képmegnevezési vizsgálatok tanulsága szerint az alternatív válaszok versengése lassítja a megnevezési folyamatot (paivioi versengési hipotézis - részletek az 1.3.3. alfejezetében). Igaz-e ez az általunk vizsgált 7 nyelv mindegyikére? Ha igen, vajon ez
21
Lásd „Publikációs lista”: Bates, és mtsai (kézirat elküldve).
103
az összefüggés csak a nyelvspecifikus változókra igaz, vagy az univerzális képmegnevezési teljesítményt mérő változóra is hatással van? További nehézség az, hogy a 'megnevezhetőség' mérőszámai, a válaszolási arány (valid válasz%), a domináns válaszok aránya (lex 1dom%), a H-statisztika, és a válasz alternatívák száma (válasz szám) igen szoros kapcsolatban állnak. Kérdés, hogy van-e az alternatív válaszok számának önálló, a megnevezhetőség egyéb mérőszámaitól független hatása a reakcióidőre, mely alátámasztaná a paivioi versengési modellt? 5.2.1.1.
Az alternatív megnevezések versengése univerzális sajátosság
A válaszegyezés és reakcióidő változói közötti szoros kapcsolatot számos tanulmányban bizonyították. Ezzel összhangban mind a 7 vizsgált nyelven szoros együttjárást tapasztaltunk a képmegnevezési reakcióid ő és a megnevezésben használt alternatívák száma és eloszlása között (16. táblázat). Ezek az eredmények azt mutatják, hogy minden nyelvre jellemző az alternatív válaszok versengési hipotézise. Fontos az az eredmény is, hogy az univerzális képmegnevezési teljesítményt mérő változók esetében is hasonlóan szoros ez az összefüggés, ami alátámasztja azt, hogy ez a folyamat univerzális feldolgozási mechanizmusok útján valósul meg. 5.2.1.2.
A versengési modell bizonyítékainak pontosítása
A paivioi versengési modell alapja, hogy a képi inger nyomán aktivált különböző logogén és/vagy imagén reprezentációk között megoszlik az aktiváció, így nehezebben 'tüzel' a kép kiválasztott neve (részletesen lásd az 1.3.3. alfejezetében). Ezt a modellt alátámasztják az előző alfejezetben bemutatott eredmények, melyek azt mutatják, hogy ha egy vizsgálatban több alternatív megnevezést kapunk egy képre, azt átlagosan lassabban nevezik meg a személyek. Fontos kiemelni, hogy ez az összefüggés minden esetben igaz a domináns válaszok átlagos reakcióidejére is, mely arra utal, hogy a legalacsonyabb aktivációs küszöbbel rendelkező választ is nehezebb úgy produkálni, hogy közben az alternatíváknak is 'jut' az aktivációból. Nem egyértelmű tehát, hogy az alternatívák versengése önállóan is okoz-e lassulást a reakcióidőben, vagy egyszerűen arról van szó, hogy ha több név szerepel a megnevezésben, az valószínűsíti, hogy kisebb lesz a válasz-konszenzus, melynek következtében a többi alternatívával együtt a domináns név átlagos reakcióideje is lecsökken. A kérdés eldöntését egy olyan regresszió elemzés eredménye alapján kíséreltem meg, melyben a domináns válasz megnevezéséhez szükséges id ő varianciáját
104
a válaszegyezés különböző mérőszámaival jósoltam be (17. táblázat). Ez az elemzés minden nyelven azonos mintázatot mutatott, egyértelmű bizonyítékot szolgáltatva arra vonatkozóan, hogy a válaszalternatívák száma a válaszegyezés hatása nélkül is viszonylag nagy százalékát magyarázza a képmegnevezési latenciaidő varianciájának. Az univerzális képmegnevezési adatok esetében pedig kizárólag a válaszalternatívák gyakoroltak önálló hatást a reakcióidőre. Tehát a paivioi versengési modell univerzális jellege valóban a válaszalternatívák versengéséből adódik. Vannak olyan képek, melyek több válaszalternatívát hívnak elő, ugyanis az 50 személy képmegnevezési teljesítménye alapján következtethetünk arra, hogy egyes képeknél több alternatíva is aktiválódik. Ezeknél a képeknél valóban az alternatívák versengése, nem pedig a legnagyobb valószínűséggel választott válasz bizonytalansága áll az információfeldolgozás hatékonyságának hátterében. Igaz ugyan, hogy az alternatívák nagy száma lecsökkenti a személyek közötti konszenzust, de az alternatívák abban az esetben is lassítják a megnevezés folyamatát, ha a személyek nagyobb része a domináns megnevezést adja.
5.2.2. A Zipf törvény nyelvi univerzalizmusának igazolása22 A Zipf törvény kimondja, hogy ritka szavakból több van egy adott nyelvben, mint a hosszabb szavakból, melyek előfordulási gyakorisága kisebb (a részletes leírást lásd az 1.3.5.1. alfejezetében). A képmegnevezési feladatban kapott domináns megnevezések szótagokban vagy betűkben mért hossza, és a kimondásukhoz szükséges id ő között szoros, negatív kapcsolat tapasztalható minden nyelven. Ez alól egyetlen kivétel a bolgár nyelven kapott képmegnevezési adatok eredménye,
ahol azonban a
szógyakoriság szubjektív mérőszámát használtuk, mivel ezen a nyelven nem találtak a kutatók megfelelő szógyakorisági szótárt. Ez azt bizonyítja, hogy a szubjektív értékeléssel nyert szógyakorisági adatok alapvetően különböznek a szógyakorisági szótár objektív mérőszámaitól, és a
lexikális feldolgozás
kutatásában nem
felcserélhetők. Ugyanakkor az angol, a német, a spanyol, az olasz, a magyar, és a kínai nyelven kapott univerzális összefüggés szerint a gyakori tárgyakat rövid szavak jelölik, mely alátámasztja a Zipf törvény univerzális jellegét. Továbbá az is általános érvényű összefüggés, hogy e rövid és gyakori szavakat gyorsan nevezik meg a személyek (lásd alább). 22
Lásd „Publikációs lista”: Bates, és mtsai (kézirat elküldve).
105
5.2.3. A szógyakorisági hatás levelti elméletének cáfolata Az előző fejezet alapján elképzelhető, hogy egy kép által reprezentált tárgy neve nagy valószínűséggel minden nyelv gyakorisági szótárában hasonló értékekkel szerepel. Ezzel szemben egyes elméletek szerint a szó gyakorisága alaktani, nem pedig jelentéstani sajátosság (lásd az 1.4.2. alfejezetét). A képmegnevezési reakcióidőt befolyásoló kritikus tényezők közül legrégebben a szógyakorisági hatást vizsgálják (lásd az 1.3.4.1. alfejezetet). Számos kutatás bizonyította, hogy a gyakoribb szavak megnevezése gyorsabb, mint a ritka szavaké. Azonban nincs egyetértés abban, hogy a szógyakorisági hatás melyik feldolgozási szinten érvényesül. Jescheniak és Levelt (1994) szerint a szógyakorisági hatás lexikális sajátosság, és a képmegnevezés negyedik szintjén hat. Ezt a hipotézist Jescheniak és Levelt egy meggyőző kísérletsorozatban bizonyították, melynek egyik döntő eleme egy fordítási feladat. A kísérlet eredményei azt mutatták, hogy az azonos alakú kétértelmű szópárok ritka tagjait átlagosan gyorsabban fordították le a személyek, mint a hasonlóan ritka, de nem homofon szavakat. A szerzők ezzel bizonyították, hogy a szógyakorisági hatás a szóalak szintjén érvényesül, hiszen a homofon pár ritka tagja átvette gyakoribb párjának könnyű hozzáférhetőségét. A fenti vizsgálatok alapján a szógyakoriság arra vonatkozik, hogy az illető személy hányszor találkozhatott a kérdéses szóalakkal. E hipotézis szerint tehát a szamár képének spanyol nyelvű megnevezési latenciáját a 'burro' szó előfordulási gyakorisága fogja leginkább jellemezni, és nem a kínai 'ma3' szó kínai nyelven felmért gyakorisági értéke. Az IPNP interkultúrális vizsgálatok eredményeinek segítségével tesztelhetjük ezt a hipotézist, mégpedig a képmegnevezési latencia és a szógyakoriság nyelveken belüli és nyelvek közötti kapcsolatrendszerének elemzésével. A Levelti hipotézis interkulturális adaptációja szerint a nyelveken belüli kapcsolatok szorosabbak lesznek, mint a nyelvek közötti kapcsolatok. A 22. táblázat eredményei azt mutatják, hogy a reakcióid ő és a szógyakoriság együttjárása ugyan szoros az egyes nyelveken belül is, de egyes esetekben egy másik nyelven kapott domináns megnevezés szógyakorisági értéke jósolja be legjobban az adott nyelven kapott domináns megnevezés átlagos reakcióidejét. Ennek fényében például az a latenciaid őt, mely ahhoz szükséges, hogy a szamár képét egy spanyol résztvevő a 'burro' szóval megnevezze, jobban bejósolja a kínai 'ma3' szó gyakorisága,
106
mint a 'burro' szóé. Továbbá a több nyelv adataiból kialakított univerzális szógyakorisági mérőszámok akkor is meghatározzák az adott nyelven kapott reakcióid ő értékeket, ha az adott nyelven kapott domináns válasz gyakorisági adatai nem is szerepelnek az elemzésben. Mindez tehát arra utal, hogy a szógyakoriság képmegnevezési reakcióid őre gyakorolt facilitáló hatása (gyakoribb szavak - gyorsabb megnevezés) nem a lexikális, hanem a fogalmi azonosítás szintjén valósul meg. A paivioi modellben, mely nem feltételez konceptuális szintet a lexikális feldolgozásban, helyettesíthető a tárgy konceptuális reprezentációja egy imagénnel, mely annál gyorsabbak eléri az aktivációs küszöböt, mennél gyakrabban járódik be ez a referenciakapcsolat.
5.2.4. A szófaji disszociáció paradigmájának igazolása23 A képmegnevezés hagyományos kutatása szinte kizárólag tárgyakat használt képi ingerként. Ugyanakkor széles körben kutatott probléma, hogy a főnevek és az igék lexikális feldolgozása különböző (1.5. alfejezet). Klinikai vizsgálatok tanulsága szerint például szófajspecifikus deficit azonosítható egyes afázia típusokban. Ezt az eredményt több nyelven is igazolták. A gyermeknyelvi fejlődés vizsgálatai is alátámasztják a főnévi-igei disszociációt, a gyermekek szóelsajátításában előnyt élveznek a főnevek. Tanulmányok sora vizsgálta a szóelsajátítási életkor hatását a képmegnevezési reakcióidőre, és azt találták, hogy a korábban elsajátított szavakat gyorsabban nevezték meg
a
személyek.
Azonban
ezeket
a
reakcióidő
vizsgálatokat
kizárólag
tárgymegnevezési helyzetben végezték. Kérdés, hogy van-e különbség a az átlagos képmegnevezési reakcióidőben a szófajok szerint, mely alátámasztaná a főnévi-igei disszociáció hipotézisét. Az angol és magyar nyelvű képmegnevezési vizsgálat eredményei azt mutatták, hogy a válaszegyezés és reakcióidő változók mentén szignifikáns eltérés tapasztalható a tárgyak, illetve a cselekmények megnevezésében. A cselekményeket átlagosan lassabban nevezik meg, több alternatívát használnak, és kisebb mértékű a domináns válasz előfordulási aránya. Az objektív vizuális komplexitás és a szubjektív képifogalmi egyezés mérőszámai, melynek segítségével a személyek vegyesen bemutatott cselekményeket és tárgyakat ítéltek meg, szintén azt mutatják, hogy a cselekmények összetettebb, 23
nehezebben
értelmezhető
képek.
Ugyanakkor
a
cselekmények
Lásd „Publikációs lista”: Szekely és mtsai (kézirat elküldve - B).
107
megnevezésében használt domináns válaszok rövidebb és gyakoribb szavak (e két tulajdonság, mint azt fentebb láthattuk szorosan összefügg). A cselekmények megnevezési teljesítményében tehát jelen van egy paradoxon: a komplex, nehezen megnevezhető cselekményeket egyszerű, gyakori, korán elsajátított, rövid szavak jelölik. Ennek magyarázata nem lehetséges a képmegnevezés hagyományos elméleteivel, melyek a szógyakorisági és szóelsajátítási hatásokra helyezik a hangsúlyt a megnevezési latenciaidővel kapcsolatban. A paivioi versengési modell
viszont
alkalmazható
e
paradoxon
értelmezésében,
hiszen
a
cselekménymegnevezésben átlagosan több válasz verseng a feldolgozási folyamat során, mely erőteljesen megnövelheti a reakcióidőt. Fontos látni, hogy a tárgy és cselekménymegnevezés is fontos nyelvi különbségeket mutathat, például az angol adatokkal
ellentétben
a
magyar
cselekménymegnevezésben
nem
használtak
egyértelműen rövidebb szavakat a személyek a tárgyak megnevezéséhez képest.
5.2.5. Kitekintés Az IPNP kutatásokban bevezetett on-line és off-line eljárások hasznosak lehetnek a lexikális feldolgozás kutatásában, de számos egyéb területen is, például a klinikumban, vagy az olvasási készségek fejlesztésében. A 795 tételből álló képi anyag, mely számos lexikális paraméter mentén több nyelvre lett standardizálva és számítógépes formátumban könnyen hozzáférhető, igen hasznos eszköz lehet a továbbiakban is a különböző nyelven végzett pszicholingvisztikai vizsgálatokban.
108
6. PUBLIKÁCIÓS LISTA
Publikációk a disszertáció témájában: Szekely, A. & Bates, E. (2000) Objective visual complexity as a variable in studies of picture naming. Center for Research in Language Newsletter, 12(2) 1-33. Bates, E., Andonova, E., D’Amico, S., Jacobsen, T., Kohnert, K., Lu, C-C., Szekely, A., Wicha, N., Federmeier, K., Herron, D., Iyer, G., Pechmann, T., Devescovi, A., Orozco-Figueroa, A., Gutierrez, G., Hung, D., Hsu, J., Tzeng, O., Gerdjikova, G., Mehotcheva, T., and Pléh, C. (2000) Introducing the crl international picturenaming project (CRL-IPNP). Center for Research in Language Newsletter, 12(1) 1-14. Szekely, A.; D'Amico, S.; Devescovi, A.; Federmeier, K.; Herron, D.; Jacobsen, T.; Bates, E. Timed picture naming: extended norms and validation against previous studies. (kézirat elküldve, A) Bates, E.; D'Amico, S.; Jacobsen, T.; Szekely, A.; Andonova, E., Devescovi, A.; Herron, D.; Lu, C. C.; Pechman, T.; Pleh, C.; Wicha, N.; Federmeier, K.; Gerdjikova, I.; Gutierrez, G.; Hung, D.; Hsu, J.; Iyer, G.; Kohnert, K.; Mehotcheva, T.; Orozco-Figueroa, A.; Tzeng, A. Timed picture naming in seven languages. (kézirat elküldve) Szekely, A.; D'Amico, S.; Devescovi, A.; Federmeier, K.; Herron, D.; Iyer, G; Jacobsen, T.; Bates, E. Timed action and object naming. (kézirat elküldve, B)
Publikációk más témában: Ronai, Z., Szekely, A., Nemoda, Z., Lakatos, Z, Gervai, J., Staub, M. and SasvariSzekely, M. (2001). Association between novelty seeking and the -521c/t polymorphism in the promoter region of the DRD4 gene. Molecular Psychiatry, 6 (1), 35-38. Barta, C., Ronai, Z., Nemoda, Z., Szekely, A., Kovacs, E., Sasvari-Szekely, M., Guttman, A (2001). Analysis of dopamine D4 receptor gene (DRD4) polymorphism using microchip electrophoresis. J. Chromatogr. A., 924, 285290.
109
7. IRODALOMJEGYZÉK Abbate, M. S., La Chapelle, N. B. (1984 a.). Pictures, please! An articulation supplement. Communication Skill Builders, Inc. Abbate, M. S., La Chapelle, N. B. (1984 b.). Pictures, please! A language supplement. Communication Skill Builders, Inc. Alameda, J. R., Cuetos, F. (1995). Diccionario de frecuencias de las unidades lingüísticas del castellano [Frequency dictionary for lexical items in Castilian Spanish]. Oviedo: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Oviedo. Retrieved at July 10, 2002 from: http://www.swan.ac.uk/cals/calsres/vlibrary/jsg99a.htm Alario, F. X., Ferrand, L. (1999). A set of pictures standardized for French: Norms for name agreement, image agreement, familiarity, visual complexity, image variability, and age of acquisition. Behavior Research Methods, Instruments and Computers, 31, 531-552. Albanese, E., Capitani, E., Barbarotto, R., Laiacona, M. (2000). Semantic category dissociations, familiarity and gender. Cortex, 36, 733-746. Baayen, R. H., Piepenbrock, R., Gulikers, L. (1995). The CELEX Lexical Database (Release 2). [CD-ROM]. Philadelphia, PA: Linguistic Data Consortium, University of Pennsylvania [Distributor]. Retrieved at July 10, 2002 from: http://www.kun.nl/celex/subsecs//section_doc.html Bachoud-Lévi, A. C., Dupoux, E., Cohen, L., Mehler, J. (1998). Where is the length effect? A cross-linguistic study of speech production. Journal of Memory and Language, 39, 331-346. Bahirk, H. P. (1970). Two-phase model for prompted recall. Psychological Review, 77, 215-222. Baker, S. J. (1950). The pattern of language. Journal of General Psychology, 42, 25-66. Barry, C., Hirsch, K. W., Johnston, R. A., Williams, C. L. (2001). Age of acquisition, word frequency, and the locus of repetition priming of picture naming. Journal of Memory and Language, 44, 350-375. Barry, C., Morrison, C. M., Ellis, A. W. (1997). Naming the Snodgrass and Vanderwart pictures: Effects of age of acquisition, frequency and name agreement. Quarterly Journal of Experimental Psychology: Human Experimental Psychology, 50A, 560-585. Bartling, C.A., Thompson, C.P. (1977). Encoding specificity: Retrieval asymmetry in the recognition failure paradigm. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 3, 690-700. Bates, E., Appelbaum, M., Allard, L. (1991). Statistical constraints on the use of single cases in neuropsychological research. Brain and Language, 40, 295-329. 110
Bates, E., Bretherton, I., Snyder, L. (1988). From first words to grammar: Individual differences and dissociable mechanisms. New York: Cambridge University Press. Bates, E., Burani, C., D'Amico, S., Barca, L. (2001). Word reading and picture naming in Italian. Memory and Cognition, 29, 986-999. Bates, E., Devescovi, A., Dronkers, N., Pizzamiglio, L., Wulfeck, B., Hernandez, A., Juarez, L. Marangolo, P. (1994). Grammatical deficits in patients without agrammatism: sentence interpretation under stress in English and Italian (Abstract). Brain and Language, 47, 400-402. Bates, E., Marchman, V., Thal, D., Fenson, L., Dale, P., Reznick, S., Reilly, J., Hartung, J. (1994). Developmental and stylistic variation in the composition of early vocabulary. Journal of Child Language, 21, 85-124. Beier, E. G., Starkweather, J. A., Miller, D. E. (1967). Analysis of Word Frequencies in Spoken Language of Children. KingstonPress Services Ltd, England. Language and Speech, 10, 217-227. Berman, S., Friedman, D., Hamberger, M., Snodgrass, J. G. (1989). Developmental picture norms: Relationships between name agreement, familiarity, and visual complexity for child and adult ratings of two sets of line drawings. Psychonomic Society Inc, US. Behavior Research Methods, Instruments and Computers, 21, 371-382. Berndt, R. S., Mitchum, C. C., Haendiges, A. N., Sandson, J. (1997). Verb retrieval in aphasia. Brain and Language, 56, 68-106. Biederman, I. (1987). Recognition-by-components: A theory of human image understanding. Psychological Review, 94, 115-145. Bonin, P., Chalard, M., Meot, A., Fayol, M. (2002). The determinants of spoken and written picture naming latencies. British Psychological Society, United Kingdom. British Journal of Psychology, 93, 89-114. Bonin, P., Peereman, R., Malardier, N., Méot, A., Chalard, M. (2002). A new set of 299 pictures standardized in French for name agreement, image agreement, conceptual familiarity, visual complexity, image variability, age of acquisition, and naming latencies. (kézirat). Retrieved at July 10, 2002 from: http://leadserv.u-bourgogne.fr/bases/pictures/ Brown, G. D. A., Watson, F. L. (1987). First in – first out: Word learning age and spoken word frequency as predictors of word familiarity and word naming latency. Memory and Cognition, 15, 208-216. Brown, R., McNeill, D. (1966). The “tip-of-the-tongue” phenomenon. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 5, 325-337. Campbell, J. I. D., Clark, J.M. (1988). An encoding-complex view of cognitive number processing: Comment on McCloskey, Sokol, and Goodman. Journal of Experimental Psychology: General. 117, 204-214. 111
Caramazza, A. and Berndt, R. (1985). A multicomponent view of agrammatic Broca's aphasia. In M.-L. Kean (Ed.)., Agrammatism . Orlando: Academic Press. Caramazza, A., Hillis, A. E. (1991). Lexical organization of nouns and verbs in the brain. Nature, 349(6312), 788-790. Carnegie Mellon Online (2000). Retrieved at July 10, 2002 from: http://online.web.cmu.edu/ Carroll, J. B., White, M. N. (1973 a). Age of acquisition norms for 220 pictureable nouns. Journal of Verbal Learning and Verbal Behaviour, 12, 563-576. Carroll, J. B., White, M. N. (1973 b). Word frequency and age of acquisition as determiners of picture-naming latency. Quartery Journal of Experimental Psychology, 25, 85-95. Carver, C. (1965). Oxford Junior Workbooks. Oxford University Press, UK. Caselli, C., Casadio, P., Bates E. (1999). A comparison of the transition from first words to grammar in English and Italian. Journal of Child Language, 26, 69111. Caselli, M. C., Bates, C., Casadio, P., Fenson, L., Fenson, J., Sanderl, L., Weir, J. (1995). A cross-linguistic study of early lexical development. Cognitive Development, 10, 159-199. Cattell, J.M. (1886). The time it takes to see and name objects. Mind, 11, 63-65. Cattell, J.M. (1887). Experiments on the association of ideas. Mind, 12, 68-74. (idézi Pléh, 2000). Chen, S., Bates, E. (1998). The dissociation between nouns and verbs in Broca’s and Wernicke’s aphasia: Findings from Chinese. Special issue on Chinese aphasia, Aphasiology, 12, 5-36. Chinese Knowledge Information Processing Group (1997). Academia Sinica Balanced Corpus, www version 3.0. Taipei: Institute of Information Science, Academia Sinica. Retrieved at July 10, 2002 from: http://www.sinica.edu.tw/ftmsbin/kiwi.sh Clark, J. M. (1987). Understanding pictures and words: Comment on Potter, Kroll, Yachzel, Carpenter and Sherman (1986). Journal of Experimental Psychology, 116, 307-309. Clark, J. M. (1994). Modularity, abstractness and the interactive brain. Behavioral and Brain Sciences, 17, 67-68. Cohen, J. D., MacWhinney, B., Flatt, M., Provost, J. (1993). PsyScope: A new graphic interactive environment for designing psychology experiments. Behavioral Research Methods, Instruments, and Computers, 25, 257-271.
112
Cycowicz, Y. M., Friedman, D., Rothstein, M., Snodgrass, J. G. (1997). Picture naming by young children: Norms for name agreement, familiarity, and visual complexity. Journal of Experimental Child Psychology, 65, 171-237. Damasio, A. (1989). Time-locked multiregional retroactivation: A systems-level proposal for the neural substrates of recall and recognition. Cognition, 33, 2562. Damasio, A. R., Tranel, D. (1993). Nouns and verbs are retrieved with differently distributed neural systems. Proceedings of the National Academy of Sciences, 90, 4957-4960. Damasio, H., Grabowski, T. J., Tranel D., Ponto L. L. B., Hichwa R. D., Damasio A. R. (2001). Neural correlates of naming actions and of naming spatial relations. Neuroimage, 13, 1053-1064. Daniele, A., Giustolisi, L., Silveri, M. C., Colosimo, C., Gainotti, G. (1994). Evidence for a possible neuroanatomical basis for lexical processing of nouns and verbs. Neuropsychologia, 32, 1325-1341. Davidoff, J., Masterson, J. (1996). The development of picture naming: Differences between nouns and verbs. Journal of Neurolinguistics, 9, 69-84. De Mauro, T., Mancini, F., Vedovelli, M., Voghera, M. (1993). Lessico di frequenza dell'italiano parlato [Frequency lexicon of spoken Italian]. Milano: ETASLIBRI. De Wall, C., Wilson, B. A., Baddeley, A. D. (1994). The Extended Rivermead Behavioural Memory Test: A measure of everyday memory performance in normal adults. Memory, 2, 149-166. Decety, J., Grezes, J., Costes, N., Perani, D., Jeannerod M., Procyk E., Grassi F., Fazio F. (1997). Brain activity during observation of actions: Influence of action content and subject's strategy. Brain, 120, 1763-1777. Dell'Acqua, R., Lotto, L., Job, R. (2000). Naming times and standardized norms for the Italian PD/DPSS set of 266 pictures: Direct comparisons with American, English, French, and Spanish published databases. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 32, 588-615. Dell'Acqua, R., Lotto, L., Job, R. (2001). Psycholinguistic Database. Database I: Pictures. Retrieved at July 10, 2002 from: http://dpss.psy.unipd.it/psychdata.htm Donders, F.C. (1868-1869). Over de snelheid van psychise processen. Onderzoekingen gedaan in the Physiologish Laboratorium der Utrechtsche Hoogeschool, Tweede reks, II, 92-120. Fordította: W.G. Koster (1969). Attention and performance II. Acta Psychologica, 30, 412-431. (idézi Sternberg, 1969). Druks, J. (2002). Verbs and Nouns – Review of the literature. Journal of Neurolinguistics 15, 289-319.
113
Dunn, L. M., Dunn, L. M. (1981). Peabody Picture Vocabulary Test -Revised. Circle Pines, MN: American Guidance Service. Ellis, A. W., Morrison, C. M. (1998). Separate effects of word frequency and age of acquisition in recognition and recall. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition 24, 284-298. Ellis, A. W., Young, A. W. (1988). Human cognitive neuropsychology. London: Lawrence Erlbaum Associates Ltd. Eysenck, M. W., Keane, M. T. (1990). Kognitív pszichológia. Nemzeti tankönyvkiadó, Budapest. Fenson, L., Dale, P., Reznick, J., Bates E., Thal, D., Pethick, S. (1994). Variability in early communicative development. Monographs of the Society for Research in Child Development, 59 (5, Serial No. 242). Feyereisen, P., Demaeght, N., Samson, D. (1998). Why do picture naming latencies increase with age: General slowing, greater sensitivity to interference, or taskspecific deficits? Experimental Aging Research, 24, 21-51. Forster, K.I., Chambers, I. M. (1973). Lexical access and naming time. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 12, 627-635. Füredi M., Kelemen J. (1989). A mai magyar nyelv szépprózai gyakorisági szótára 1965-1977 [Prose frequency dictionary of contemporary Hungarian language 1965-1977]. Akadémiai Kiadó, Budapest. Gentner, D. (1982). Why are nouns learned before verbs: Linguistic relativity versus natural partitioning. In S. A. Kuczaj II (Ed.), Language development, Vol. 2: Language, thought and culture. Hillsdale, NJ: Erlbaum. Gilhooly, K. J. és Gilhooly, M. L. M. (1980). The validity of age-of-acquisition ratings. British Journal of Psychology, 71, 105-110. Goggin, J. P., Estrada, P., Villarreal, R. P. (1994). Picture-naming agreement in monolinguals and bilinguals. Applied Psycholinguistics, 15, 77-193. Goodglass, H. (1993). Understanding aphasia. San Diego: Academic Press. Gopnik, A., Choi, S. (1995). Names, relational words and cognitive development in English and Korean speakers: Nouns are not always learned before verbs. In M. Tomasello, M., & Merriman, W. E. (Eds.) Beyond names for things: Young children's acquisition of verbs (pp. 63-80) Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Havens. L. L., Foote, W. E. (1963). The effect of competition on visula duration threshold and its independence of stimulus frequency. Journal of Experimental Psychology, 65, 6-11.
114
Hodges, J. R., Salmon, D. P., Butters, N. (1992). Semantic memory impairment in Alzheimer's disease: Failure of access or degraded knowledge? Neuropsychologia, 30, 301-314. Hodgson, C., Ellis, A. W. (1998). Last in, first to go: Age of acquisition and naming in the elderly. Brain and Language, 64, 146-163. Howes, D. H., Solomon, R. L. (1951). Visual duration threshold as a function of wordprobability. Journal of Experimental Psychology, 41, 401-410. Humphreys, G. W., Riddoch, M. J., Quinlan, P. T. (1988). Cascade processes in picture identification. Cognitive Neuropsychology, 5, 67-103. Izura, C., Ellis, A. W. Age of acquisition effects in word recognition and production in first and second languages. Psicologica, electronic ISSN 1576-8597, megjelenés alatt. James, W. (1980). The principles of psychology. New York: Holt. Jescheniak, J. D., Levelt, W. J. M. (1994). Word frequency effects in speech production: Retrieval of syntactic information and phonological form. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 20, 824-843. Joanette, Y., Brownell, H.H. (1990). Discourse Ability and Brain Damage: Theoretical and Empirical Perspectives. New York : Springer-Verlag. Johnson, C. J. (1992). Cognitive components of naming in children: Effects of referential uncertainty and stimulus realism. Journal of Experimental Child Psychology, 53, 24-44. Johnson, C. J., Paivio, A., Clark, J. M. (1996). Cognitive components of picture naming. Psychological Bulletin, 120, 113-139. Jones, C. J. (1982). Tests of the dual-mechanism in recall. Acta Psychiologica, 50, 6172. Kaplan, E., Goodglass, H., Weintraub, S. (1983). Boston Naming Test. Philadelphia: Lee & Febiger. Kempen, G., Huijbers, P. (1983). The lexicalization process in sentence production and naming: Indirect election of words. Cognition 14, 185-209. Kremin, H., Hamerel, M., Dordain, M., De Wilde, M., Perrier, D. (2000). Age of acquisition and name agreement as predictors of mean response latencies in picture naming of French adults. Hospital de la Salpetriere, Paris, France. Lachman, R., Shaffer, J.P., Hennrikus, D. (1974). Language and cognition: Effects of stimulus codabilty, name-word frequency, and age-of-acquisition on lexical RT. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 13, 613-625. Lapointe, J.S. (1985). A theory of verb form use in the speech of agrammatic aphasics. Brain and Language, 24, 100-155. 115
Laws, K. R., Gale, T. M. (2002). Category-specific naming and the 'visual' characteristics of line drawn stimuli. Cortex, 2002, 38, 7-21. Levelt, W. J. M. (1989). Speaking: From intention to articulation. Cambridge, MA: MIT Press. Levelt, W.J.M., Roelofs, A., Meyer, A. S. (1999). A theory of lexical access in speech production. Behavioral and Brain Sciences, 22, 1-38, 69-75. Levie, W.H. (1987). Research on pictures: a guide to the literature. In D.M. Willows & H.A. Houghton (Eds.) The psychology of illustration: Vol 1. Basic Research (pp. 1-50). New York: Springer-Verlag. Lyons, A.W., Teer, P., Rubenstein, H. (1978). Age-at-acquisition and word recognition. Journal of Psycholinguistic Research, 7, 179-187. Martein, R. (1995). Norms for name and concept agreement, familiarity, visual complexity and image agreement on a set of 216 pictures. Psychologica Belgica, 35, 205-225. Masterson, J., Druks, J. (1998). Description of a set of 164 nouns and 102 verbs matched for printed word frequency and familiarity and age of acquisition. Journal of Neurolinguistics, 11, 331-354. McGinnies, E., Comer, P.B., Lacey, O.L. (1952). Visual recognition threshold as a function of word length and word frequency. Journal of Experimental Psychology, 44, 65-69. Miceli, G., Silveri, C., Nocentini, U. and Caramazza, A. (1988). Patterns of dissociation in comprehension and production of nouns and verbs. Aphasiology, 2, 351-358. Miceli, G., Silveri, M., Villa, G. and Caramazza, A. (1984). On the basis for agrammatics' difficulty in producing main verbs. Cortex, 20, 207-220. Morrison, C.M., Chappell, T.D., Ellis, A.W. (1997). Age of acquisition norms for a large set of object names and their relation to adult estimates and other variables. The Quartery Journal of Experimental Psychology 50, 528-559. Morrison, C.M., Ellis, A.W., Quinlan, P.T. (1992). Age of acquisition, not word frequency, affects object naming, not object recognition. Memory and Cognition, 20, 705-714. Morton, J. (1969). Interaction of information in word recognition. Psychological Review, 76, 165-178. Morton, J. (1979a). Facilitation in word recognition: Experiments causing change in the logogen model. In P.A. Kolers, M. Wrolstead, H.Bouma (Eds.) Processing of Visible Language, Vol. I. New York: Plenum Press. Morton, J. (1979b). Word recognition. In J. Morton and J.C. Marshall (Eds.) Psycholinguistics Series, Vol. 2. Cambridge, MA: MIT Press.
116
Nation, K., Marshall, C. M., Snowling, M. J. (2001). Phonological and semantic contributions to children's picture naming skill: Evidence from children with developmental reading disorders. Language and Cognitive Processes, 16, 241259. Nisi, M., Longoni, A. M., Snodgrass, J. G. (2000). [Italian measurement on the relation of name, familiarity, and acquisition age for the 260 figures of Snodgrass and Vanderwart]. Giornale Italiano di Psicologia, 27, 205-218. Norman, D.A. (1970). Memory and attention. New York: Wiley. Obler, L.K., Albert, M. (1986). Action Naming Test. Boston: Boston Veterans Administration Hospital. O'Grady, W. (1987). Principles of grammar and learning. Chicago, IL: University of Chicago Press. Oldfield, R. C., Wingfield, A. (1965). Response latencies in naming objects. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 17, 273-281. Osmán-Sági, J. (1987). Action naming in Hungarian aphasic patients [Abstract]. Second World Congress of Neuroscience IBRO. Neuroscience, Supplement to Vol. 22, p.S509. Paivio, A. (1971). Imagery and verbal processes. New York: Holt, Rinehart and Winston. (Reprinted: 1979, Hillsdale, NJ, Erlbaum.). Paivio, A. (1983). The empirical case for dual coding. In J.C. Yuille (Ed.) Imagery, memory and cognition: Essays in honor of Allan Paivio (pp. 307-332). Hilsdale, NJ, Erlbaum.). Paivio, A. (1986). Mental representations: A dual coding approach. New York: Oxford University Press. Paivio, A. (1991). Dual coding theory: Retrospect and current status. Canadian Journal of Psychology, 45, 255-287. Paivio, A., Clark, J.M., Digdon, N., Bons, T. (1989). Referential processing: Reciprocity and correlates of naming and imaging. Memory and Cognition, 17, 163-174. Perani, D., Cappa, S. F., Schnur, T., Tettamanti, M., Collina, S., Rosa, M. M., Fazio1, F. (1999). The neural correlates of verb and noun processing: A PET study. Brain, 122, 2337-2344. Petersen, S., Posner, M., Fox, P., Mintun, M. and Raichle, M. (1988). Positron emission tomographic studies of the cortical anatomy of single-word processing. Nature, 331, 585-589. Pierce, J. R., Karlin, J. E. (1957). Reading rates and the information rate of a human channel. Bell Systems Technical Journal, 11, 497-516.
117
Pineiro, A., Manzano, M., Reigosa, V. (1999). Estandarizacion de un conjunto de 257 figuras en ninos de habla hispana cubanos. ). [A standardized set of 257 pictures in Cuban Spanish-speaking children]. Cognitiva, 11, 215-242. Pléh, C. (1998). Mondatmegértés a magyar nyelvben. Pszicholingvisztikai kísérletek és modellek. Osiris kiadó, Budapest. Pléh, C. (2000). A lélektan története. Osiris kiadó, Budapest. Pompeia, S., Bueno, O. F. A. (1998). [Preliminary adaptation into Portuguese of a standardised picture set for the use in research and neuropsychological assessment]. Arquivos de Neuro-Psiquiatria, 56, 366-374. Potter, M.C., Faulconer, B.A. (1975). Time to understand pictures and words. Nature 253, 437-438. Preston, K. A. (1935). The speed of word perception and its relation to reading ability. Journal of General Psychology, 13, 199-203. PsyScope (1998). Retrieved at July 10, 2002 from: http://psyscope.psy.cmu.edu/ Rabinovitz, J. C., Mandler, G., Patterson, K. E. (1977). Determinants of recognition and recall: Accessibility and generation. Journal of Experimental Psychology: General, 1, 302-329. Rabinowitz, J. C., Mandler, G., Barsalou, L. W. (1977). Recognition failure: Another case of retrieval failure. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 16, 639-663. Racsmány M., Kónya A. (1998). Rivermead viselkedéses memóriateszt. Thames Valley Company. Riddoch, M. J., Humphreys, G. W. (1987). Visual object processing in optic aphasia: A case of semantic access agnosia. Cognitive Neuropsychology, 4, 131-185. Roberts, P. M., Bois, M. (1999). Picture-name agreement for French-English bilingual adults. Brain and Cognition, 40, 238-241. Rochford, G., Williams, M. (1962 a.). Studies in the Development and Breakdown of the Use of Names: I. the Relationship Between Nominal Dysphasia and the Acquisition of Vocabulary in Childhood. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry, 25, 222-227. Rochford, G., Williams, M. (1962 b.). Studies in the Development and Breakdown of the Use of Names: II. Experimental Production of Naming Disorders in Normal People. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry, 25, 228-233. Roe, K., Jahn-Samilo, J., Juarez, L., Mickel, N., Royer, I., Bates, E. (2000). Contextual effects on word production: A lifespan study. Memory and Cognition, 28, 756765.
118
Roelofs, A. (1992). A spreading-activation theory of lemma retrieval in speaking. Cognition, 42, 107-142. Sanfeliu, M. C., Fernandez, A. (1996). A set of 254 Snodgrass-Vanderwart pictures standardized for Spanish: Norms for name agreement, image agreement, familiarity, and visual complexity. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 28, 537-555. Shapiro, K. A., Pascual-Leone, A., Mottaghy, F. M, Gangitano M., Caramazza A. (2001). Grammatical distinctions in the left frontal cortex. Journal of Cognitive Neuroscience. 13, 713-720. Sholl, A., Sankaranarayanan, A., Kroll, J. F. (1995). Transfer between picture naming and translation: A test of asymmetries in bilingual memory. Psychological Science, 6, 45-49. Shu, H., Zhang, H., Li W., Wang, A. (1992). A new technique for cognitive experiments: Chinese norm for a set of pictures and a computer program for experiments. Acta Psychologica Sinica, 24, 386-392. Snodgrass, J.G. (1984). Concepts and their surface representation. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 23, 3-22. Snodgrass, J.G. (1998). Picture Norming project. Retrieved at July 10, 2002 from: http://www.agingmind.isr.umich.edu/pictnorms/ Snodgrass, J.G. and Fan, J. (1998). Experiments in Human Memory Programs and Pictures. Retrieved at July 10, 2002 from: http://lifesciassoc.home.pipeline.com/instruct/humemory/ehm.htm Snodgrass, J.G., Corwin, J. (1988). Perceptual identification thresholds for 150 fragmented pictures from the Snodgrass and Vanderwart pictures set. Perceptual & Motor Skills, 67, 3-36. Snodgrass, J.G., Vanderwart, M. (1980). A standardized set of 260 pictures: Norms for name agreement, familiarity and visual complexity. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 6, 174-215. Snodgrass, J.G., Yuditsky, T. (1996). Naming times for the Snodgrass and Vanderwart pictures. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 28, 516-536. Sternberg, S. (1969). The Discovery of Processing Stages: Extensions of Donders' Method. Acta Psychologica, 30, 276-315. Tardif, T. (1996). Nouns are not always learned before verbs: Evidence from Mandarin speakers' early vocabularies. Developmental Psychology, 32, 492-504. Tardif, T., Gelman, S. A., Xu, F. (1999). Putting the "noun bias" in context: A comparison of English and Mandarin. Child Development, 70, 620-635. The MacArthur Communicative Development Inventories (2000) Retrieved at July 10, 2002 from: http://www.sci.sdsu.edu/cdi/ 119
Theios, J., Amrhein, P. C. (1989). Theoretical analysis of the cognitive processing of lexical and pictorial stimuli: Reading, naming, and visual and conceptual comparisons. Psychological Review, 96, 5-24. Thomson, D. M., Tulving, E. (1970). Associate encoding and retrieval: Weak and strong cues. Journal of Experimental Psychology, 86, 255-262. Thorndike, E.L. (1931). A teacher’s word book of 20,000 words. New York: Teacher’s College Press. Tomasello, M., Akhtar, N., Dodson, K., Rekau, L. (1997). Differential productivity in young children's use of nouns and verbs. Journal of Child Language, 24, 373387. Tranel, D., Damasio, H., Damasio, A. R. (1998). The neural basis of lexical retrieval. In R. W. Parks, D. S. Levine, D. L. Long (Eds.) Fundamentals of neural network modeling: Neuropsychology and Cognitive Neuroscience (pp. 271-296). Cambridge, MA: The MIT Press. Tulving, E. (1974). Recall and recognition of semantically encoded words. Journal of Experimental Psychology, 102, 778-787. Tulving, E. (1976). Ecphoric processes in recall and recognition. In J. Brown (Ed.) Recall and Recognition. London: Wiley. Tulving, E. (1982). Synergistic ecphory in recall and recognition. Canadian Journal of Psychology, 36, 130-147. Tulving, E. (1983). Elements of episodic memory. Oxford: Oxford University Press. Tulving, E., Thomson, D. M. (1973). Encoding specificity and retrieval processes in episodic memory. Psychological Review, 80, 353-373. Tyler, L. K., Russell, R., Fadili, J., Moss, H. E. (2001). The neural representation of nouns and verbs: PET studies. Brain, 124, 1619-1634. Varga A., Czigler B. (1999). Ministat statisztikai programcsomag. Budapest: Pólya Kiadó. Vargha A. (1981). Pszichológiai statisztika gyakorlat II. ELTE bölcsészkari jegyzet. Budapest: Tankönyvkiadó. Vargha A. (2000). Matematikai statisztika. Budapest: Pólya Kiadó. Wang, M.-Y. (1997). [The evaluation of perceptual and semantic characteristics for a set of object contour pictures.] Chinese Journal of Psychology, 39, 157-172. Watkins, M. J. (1973). When is recall spectaculalry higher than recognition? Journal of Experimental Psychology, 102, 161-163. Watkins, M. J., Gardiner, J. M. (1979). An appreciation of genenerate-recognise theoy of recall. Journal of Verbal Learning and Verbal Behaviuor, 18, 687-704. 120
Wilson, B., Cockburn, J., Baddeley, A. D., Hiorns, R. (1989). The development and validation of a test battery for detecting and monitoring everyday memory problems. Journal of Clinical and Experimental. Neuropsychology, 11, 855-870. Wiseman, S., Tulving, E. (1976). Encoding specificity: Relation between recall superiority and recognition failure. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 2, 349-361. Woehrmann, M. H., Hessenflow, A. N., Kettmann D., Yoshimune P. H. (1994). Image alchemy. Freemont, CA: Handmade Softward, Inc. Zhuang, J., Zhou, X. (2000). Word length effect in speech production of Chinese. Acta Psychologica Sinica, 32, 214-218. Zingeser, L. B., Berndt, R. S. (1990). Retrieval of nouns and verbs in agrammatism and anomia. Brain and Language, 39, 14-32. Zipf, G. K. (1935). Psycho-Biology of Languages. Houghton-Mifflin: MIT Press, 1965.
121
8. TÁBLÁZATOK JEGYZÉKE 1. táblázat. A képmegnevezési teljesítmény függő és független változói ..................... 25 2. táblázat. A vizsgálatok legfontosabb módszertani összetevői................................... 47 3. táblázat. A képmegnevezésben használt ingeranyagok forrásai................................ 48 4. táblázat. A H statisztika lehetséges értékei .............................................................. 57 5. táblázat Az objektív vizuális komplexitás mérésére alkalmas .................................. 62 számítógépes grafikai formátumok ............................................................................. 62 6. táblázat. Az IPNP angol nyelvű eredményeinek összehasonlítása a ......................... 66 Snodgrass tanulmányokkal (1980, 1996) a 147 közös tétel alapján.............................. 66 7. táblázat. A változók interkorrelációja a Snodgrass tanulmány és az IPNP angol nyelvű vizsgálatának 147 közös tétele alapján......................... 68 8. táblázat. Az IPNP képmegnevezési vizsgálat validált (N = 147) részének összevetése a képanyag másik (N=373) részével .................................................................... 71 9. táblázat. Az objektív vizuális komplexitás érvényességi mutatói 168 itemre............ 74 10. Táblázat. Az objektív vizuális komplexitás mércéinek interkorrelációja ................. 75 11. táblázat. Az 520 kép átlagos objektív vizuális komplexitása, ................................. 75 a bájtban kifejezett értékek alapvető statisztikai mutatóival ................................. 75 12. táblázat. A megnevezés hatékonysága az egyes nyelveken .................................... 80 13. táblázat. A válaszegyezés nyelvspecifikus eredményei .......................................... 81 14. táblázat. A reakcióidő-releváns változók alapstatisztikái az egyes nyelveken......... 83 15. táblázat. A 147 itemes vizsgálat trimmelt reakcióid ő adatai (ezredmásodperc) ...... 84 16. táblázat. Reakcióidő és válaszegyezés összefüggései a vizsgált nyelveken ............ 85 17. táblázat. A domináns megnevezés átlagos reakcióidejét bejósló függő változók .... 87 18. táblázat. A domináns megnevezés alapvető tulajdonságai az egyes nyelveken....... 88 19. táblázat. A szógyakoriság és szóhosszúság korrelációja......................................... 89 20. táblázat. A domináns válasz szógyakoriságának összehasonlító elemzése.............. 90 21. táblázat. A domináns válasz szóhosszúságának nyelvek közötti összehasonlítása .. 91 22. táblázat. A domináns válasz gyakoriságának és latenciaidejének nyelvek közötti és nyelveken belüli kapcsolatrendszere....................................... 92 23. táblázat: Alapstatisztikák az ANGOL nyelvű tárgy és cselekménymegnevezés függő változóira ............................................................................................................ 93 24. táblázat: Alapstatisztikák az MAGYAR nyelvű tárgy és cselekménymegnevezés függő változóira .................................................................................................. 94 122
25. táblázat: A tárgy és cselekménymegnevezés ANGOL nyelvű domináns válaszainak alapstatisztikái ........................................ 98 26. táblázat: A tárgy és cselekménymegnevezés MAGYAR nyelvű domináns válaszainak alapstatisztikái .................................... 98
9. ÁBRÁK JEGYZÉKE 1. ábra. Képmegnevezési reakcióid ő adatok a megnevezés sorrendjében..................... 72 2. ábra. A reakcióid ő varianciájának összetevői .......................................................... 87 3. ábra. Az alternatív megnevezéseket illusztráló képek .............................................. 95 4. ábra. A 'vág' és 'süt' domináns válaszokhoz tartozó képek ....................................... 97
123
10. FÜGGELÉK
124
