Dieser Artikel beschreibt, wie man ein einfaches lexikalisches Entscheidungsexperiment implementiert, um die schriftliche Worterkennung bei neurologisch gesunden Teilnehmern und bei Personen mit Demenz und kognitivem Verfall zu bewerten. Wir bieten auch eine detaillierte Beschreibung der Reaktionszeitanalyse mit Hilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und der Modellierung gemischter Effekte.
Ältere Erwachsene erkennen visuelle Objekte langsamer als jüngere Erwachsene. Dasselbe gilt für die Erkenntnis, dass eine Buchstabenzeichenfolge ein echtes Wort ist. Menschen mit Alzheimer -Krankheit (AD) oder leichter kognitiver Beeinträchtigung (MCI) zeigen noch längere Reaktionen in schriftlicher Worterkennung als ältere Kontrollen. Trotz der allgemeinen Tendenz zur langsameren Erkennung bei Alterung und neurokognitiven Störungen beeinflussen bestimmte Merkmale von Wörtern die Fähigkeit zur Worterkennung unabhängig von Alter oder Neuropathologie (z. B. die Häufigkeit der Verwendung eines Wortes). Wir stellen hier ein Protokoll zur Untersuchung des Einflusses lexikalischer Merkmale auf die Reaktionszeiten der Worterkennung in einem einfachen lexikalischen Entscheidungsexperiment vor, das jüngeren und älteren Erwachsenen und Menschen mit MCI oder AD verabreicht wird. In diesem Experiment werden die Teilnehmer gebeten, so schnell und genau wie möglich zu entscheiden, ob eine bestimmte Buchstabenzeichenfolge ein tatsächliches Wort ist oder nicht. Wir beschreiben auch Modelle mit gemischten Effekten und die Analyse von Hauptkomponenten, mit denen der Einfluss verschiedener Arten von lexikalischen Variablen oder individuellen Merkmalen der Teilnehmer auf die Worterkennungsgeschwindigkeit erkannt werden kann.
Wörter werden im mentalen Lexikon in einem stark miteinander verbundenen Netzwerk gespeichert. Die Verbindungen zwischen Wörtern können gemeinsame Eigenschaften widerspiegeln, wie z. B. semantische Ähnlichkeit (z. B. Hund und Katze), Formähnlichkeit (Hund und Nebel)oder häufiges Zusammenvorkommen im gemeinsamen Sprachgebrauch (z. B. Hund und Katze) Leine). Kognitive Sprachtheorien, wie die nutzungsbasierte Theorie1, argumentieren, dass jede Begegnung eines Wortes durch einen Sprachbenutzer einen Einfluss auf die geistige Repräsentation des Wortes hat. Laut Exemplar Theory besteht die Darstellung eines Wortes aus vielen Exemplaren, die aus einzelnen Zeichen des Sprachgebrauchs aufgebaut sind und die Variabilität darstellen, die für eine bestimmte Kategorie besteht. Die Häufigkeit der Verwendung2 beeinflusst Darstellungen im Gedächtnis, indem sie zur Stärke eines Beispiels1beiträgt.
Die Geschwindigkeit der Worterkennung kann die Eigenschaften des mentalen Lexikons offenbaren. Ein häufig verwendetes experimentelles Paradigma zur Messung der Geschwindigkeit der Worterkennung ist die lexikalische Entscheidungsaufgabe. Bei dieser Aufgabe werden den Teilnehmern Buchstabenstrings auf einem Monitor nacheinander dargestellt. Sie werden angewiesen, so schnell wie möglich zu entscheiden, ob die Buchstabenschnur auf dem Bildschirm ein echtes Wort ist oder nicht, indem Sie die entsprechende Taste drücken.
Durch die Untersuchung der Reaktionszeiten für reale Wörter können Forscher eine Reihe wichtiger Fragen zur Sprachverarbeitung angehen. Wenn Sie beispielsweise ermitteln, welche Faktoren die Erkennung beschleunigen, können Hypothesen über die Struktur des mentalen Lexikons getestet und seine Architektur enthüllt werden. Darüber hinaus können Leistungsvergleiche über verschiedene Gruppen von Teilnehmern hinweg uns helfen, den Einfluss verschiedener Arten von Spracherfahrungen zu verstehen, oder, im Falle von Alterungs- oder neurodegenerativen Erkrankungen (z. B. Alzheimer-Krankheit), die Rolle Ablehnen.
Einige Faktoren (z. B. die Häufigkeit der Verwendung) haben einen größeren Einfluss auf die Worterkennung als andere Faktoren (z. B. Wortlänge). Mit zunehmendem Alter kann sich die Art und Weise, wie Menschen geschriebene Wörter erkennen, ändern3,4. Jüngere Erwachsene neigen dazu, sich stark auf semantische (bedeutungsbasierte) Aspekte eines Wortes zu verlassen, wie z. B. wie viele Verbindungen (z. B. Bulldogge ) oder abgeleitete Wörter (z. B. Doggy) Aspekte von Form und Bedeutung mit dem Zielwort (in diesem Fall Hund) teilen. Die Worterkennung für ältere Erwachsene scheint stärker von formbasierten Aspekten beeinflusst zu sein, wie z. B. der Häufigkeit, mit der zwei nachfolgende Buchstaben in der Sprache auftreten (z. B. tritt die Buchstabenkombination in englischen Wörtern häufiger auf als die Kombination sk).
Um die Faktoren zu bestimmen, die die Worterkennungsgeschwindigkeit über verschiedene Gruppen hinweg beeinflussen, kann der Forscher bestimmte Variablen im Stimulussatz manipulieren und dann die Leistung dieser Variablen testen, um die Worterkennungsgeschwindigkeit vorherzusagen. Um beispielsweise zu testen, ob die Worterkennung von semantischen oder formbasierten Faktoren gesteuert wird, sollte der Stimulussatz Variablen enthalten, die den Grad der Konnektivität eines Wortes zu seinen semantischen Nachbarn im mentalen Lexikon oder seine Verbindung zu anderen Wörtern widerspiegeln. die einen Teil ihrer Form teilen.
Diese Methode wurde in der aktuellen Studie verwendet, um zu untersuchen, ob die Geschwindigkeit der Worterkennung durch verschiedene Faktoren bei jüngeren und älteren Erwachsenen und bei Personen mit Alzheimer (AD) oder leichter kognitiver Beeinträchtigung (MCI) beeinflusst wird3. Die hier beschriebene Methode basiert auf visueller Worterkennung, kann aber an die akustische Modalität angepasst werden. Einige Variablen, die signifikante Prädiktoren für Reaktionszeiten in einem typischen visuellen lexikalischen Entscheidungsexperiment sind, können jedoch möglicherweise keine Reaktionslatenzen in einer auditiven lexikalischen Entscheidung vorhersagen oder den gegenteiligen Effekt haben. Zum Beispiel hat die phonologische Nachbarschaft den gegenteiligen Effekt über diese beiden Modalitäten5: Wörter mit größeren phonologischen Nachbarschaften zeigen eine erleichternde Wirkung auf die visuelle Worterkennung, führen aber zu längeren Reaktionslatenzen in auditive lexikalische Entscheidung6.
Wortfindungsschwierigkeiten bei älteren Erwachsenen7 wurden im Allgemeinen auf Schwierigkeiten beim Zugang zur phonologischen Wortform zurückgeführt, anstatt auf eine Aufschlüsselung der semantischen Darstellung8. Ad-Forschung hat sich jedoch in erster Linie auf semantische Rückgänge9,10,11,12,13,14konzentriert. Es ist wichtig zu entwirren, wie semantische und orthographische Faktoren die Erkennung von geschriebenen Wörtern im Alter mit und ohne kognitiven Verfall beeinflussen. Der Einfluss von formbezogenen Faktoren ist bei älteren als bei jüngeren Erwachsenen stärker ausgeprägt und bleibt bei Menschen mit MCI oder AD3signifikant. So kann uns diese Methode helfen, Merkmale des mentalen Lexikons in verschiedenen Populationen aufzudecken und Veränderungen in der Organisation des Lexikons mit Alter und Neuropathologie zu identifizieren. Ein Problem bei der Untersuchung von Patienten mit Neuropathologie ist, dass sie Schwierigkeiten beim Zugriff auf aufgabenbezogenes Wissen haben können. Die lexikalische Entscheidungsaufgabe ist jedoch eine einfache Aufgabe ohne Belastung des Arbeitsgedächtnisses oder anderer komplexer kognitiver Fähigkeiten, mit denen viele Patienten Probleme haben. Es wurde als angemessen für AD- und MCI-Populationen angesehen.
Durch die Verwendung einer einfachen Sprachaufgabe, die keine Sprachproduktion erfordert, untersuchte die vorliegende Studie die Auswirkungen verschiedener lexikalischer Variablen auf die Worterkennung bei neurologisch gesunden jüngeren und älteren Erwachsenen sowie bei Menschen mit Alzheimer-Krankheit. oder milde kognitive Beeinträchtigung. Die Altersspanne, die für die Rekrutierung von “älteren Erwachsenen” verwendet wird, kann von den spezifischen Forschungsinteressen abhängen; Die Spanne für die Gruppe der ges…
The authors have nothing to disclose.
Wir danken Minna Lehtonen, Tuomo Hänninen, Merja Hallikainen und Hilkka Soininen für ihren Beitrag zur Datenerhebung und -verarbeitung, über die hier berichtet wird. Die Datenerhebung wurde von VPH Dementia Research unterstützt, die durch die EU,- Grant-Vereinbarung Nr. 601055 ermöglicht wurde.
E-Prime | Psychology Software Tools | version 2.0.10.356. | |
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R | R Foundation for Statistical Computing | R Core Team (2018). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/. |