母国語の経験が事前の注意深い外国語調の処理を形成し、迅速なメモリ トレースの構築を導く: ERP 研究パート 5
Jan 31, 2024
2.5|統計分析
2.5.1|行動データ
行動結果における L1-L2 の類似性の考えられる影響をテストするために、輪郭トーンのある単語とレベルトーンのある単語の違いに焦点を当ててトーン不一致トライアルに対する行動反応を分析しました。
近年、研究者らは声の調子と記憶の間に強い関係があることを発見しました。 特に、輪郭トーン (または「ジャンプ トーン」) は、単語やフレーズを覚えやすくする傾向があります。 これは、輪郭のあるトーンにより、リスナーが重要な情報や感情的な内容をよりよく捉えることができ、長期記憶に保存しやすくなるからです。
一部の研究によると、人は輪郭がはっきりしたトーンの方が単語を記憶しやすいため、平坦なトーンよりも情報が脳内でより明確に処理されます。 たとえば、単語やフレーズの中の強調された音節を聞くと、その情報に気づき、記憶にプログラムしやすくなります。
さらに、輪郭トーンは記憶にとっても重要な感情情報を伝えることができます。 私たちは、感情や感情的な経験を伴う出来事や情報をより簡単に記憶する傾向があります。 したがって、輪郭のあるトーンは、これらの感情的な記憶を脳に保存するのに役立ちます。
全体として、輪郭のあるトーンの効果は、記憶力を高めるのに役立ちます。 日常生活や仕事において、私たちは他人と話すときの声のトーンに注意を払うことができます。 特に、さまざまなスピーチ、会議、広告などの機会では、記憶効果を高めるために輪郭トーンの使用にさらに注意を払う必要があります。 トレーニングを通じて、言語に対する感度が向上し、重要な情報をよりよく記憶できるようになり、仕事の効率と生活の質が向上します。 私たちは記憶力を向上させる必要があることが分かります。カンクサは多くのユニークな効果を持つ伝統的な漢方薬素材であり、そのうちの 1 つは記憶力の向上であるため、カンクサは記憶力を大幅に向上させることができます。 ひき肉の効能は、酸、多糖類、フラボノイドなどを含むさまざまな有効成分によってもたらされます。これらの成分はさまざまな方法で脳の健康を促進します。
この目的で、行動変数「応答精度」と「応答時間」の平均データを、実験因子「トーン タイプ」(輪郭トーンとレベル トーン)、時間因子「日」を使用した 2 つの混合分散分析 (ANOVA) に個別に提出しました。 「」（1 日目対 2 日目）、被験者間要因「学習者グループ」（調性 L1 対非調性 L1）および「ターゲット トーン グループ」（高音/下降 vs 低音/上昇）。
ResponseTime は対数変換によって正規化され、精度を高めるために d' スコアが計算されました。 2 人の参加者が研究から除外されたため、ターゲット トーン サブグループのサイズは異なりました (11 または 12)。
統計分析に同じサイズのターゲットグループが必要な場合は常に平均補完を使用しました。 すべての行動分析は SPSS 26 (International Business Machines [IBM] Corp.、米国ニューヨーク州アーモンク) で実行されました。
2.5.2|ERP
ERP データについては、以前の文献 (Gosselke Berthelsenet al.、Gosselke Berthelsenet al.、 2018年、2020年）。
これらの事前定義された時間ウィンドウを使用して、因子「トーン タイプ」のクラスターベースの置換テストを実施しました。 両方の参加者グループからのブロック 1 (1 日目) の平均 ERP 振幅を、選択した時間枠と条件 (つまり、等高線トーンを持つ単語とレベル トーンを持つ単語を比較) について、一緒にまたは別々に、ノンパラメトリック クラスターベースの順列分析に提出しました。 Matlab の Fieldtrip ツールボックスに実装された順列アプローチ (Maris & Oostenveld、2007)。
大規模なデータセットを考慮して、モンテカルロ法を使用してデータのランダムな並べ替えを 1000 回実行し、p 値が 3 つ以上の電極のクラスターを考慮しました。<.05 significant. We additionally tested for interactions with "Learning" (target word vs control word) in the permutation analysis to see whether target words differed from control words.
この相互作用は、50 ミリ秒での単語認識効果にとって特に重要であり、調性学習者がターゲット単語を制御単語から自動的に分離することが以前に観察されています (Gosselke Berthelsen et al., 2020)。いずれかの分析で有意なクラスターが出現した場合、混合を実行しました。 ANOVA は、時間的要因および被験者間の要因との相互作用の可能性をテストします。
したがって、分析された時間ウィンドウとすべてのクラスター電極にわたる 1 つの平均 ERP 振幅を計算しました。 これは各ブロックおよび各日の参加者ごとに行われました。 このようにして得られた平均振幅は、実験対象内要因「トーンタイプ」と「学習」、時間要因「日」と「ブロック」、および対象間要因「学習者グループ」を使用した混合分散分析に提出されました(該当する場合）および「トーンターゲットグループ」。
ＡＮＯＶＡはＳＰＳＳ ２６（ＩＢＭ）で実行された。 必要に応じて温室効果ガイサー補正を使用しました。 複数のペアごとの比較では、偽発見率 (FDR) 補正 (Benjamini & Hochberg、1995) が適用されました。
2.5.3|相関関係
ERP の効果が個人の学習行動の影響を受けるかどうかをテストするために、変数「Lexicality Effect の振幅変化」と「AnteriorNegativity の振幅変化」、そして「Response TimeChange」と「Response Accuracy」を使用して 2 つの両側ピアソン相関を実行しました。一方では、変更します。
ここで調査された変化は、学習の大部分が行われた 1 日目の前半と後半の間の行動または ERP 反応の違いとして定義されました (Gosselke Berthelsen et al., 2020 を参照)。 相関分析は SPSS (IBM) で実行されました。 FDR 補正が相関の p 値に適用されました。
3|結果
3.1|行動結果
応答精度については、トーン タイプの重大な主効果はなく、トーン タイプ、学習者グループ、またはトーン ターゲット グループの要素との重大な相互作用はありませんでした。
時間因子 Day の主効果、F(1,44)= 44.18、p < .001、휂2p=0.501 は、学習者がどの音のセットに関係なく学習の証拠を示しました。どのトーンタイプがテストされたかを取得または取得します。 したがって、応答精度は 1 日目 (M=60.5%、SD=25.4、範囲=5.6 – 97.1) から 2 日目 (M=68) まで大幅に増加しました。 8%、SD=29.6、範囲 =2.9 – 100)。
記述統計については、結果全体および他の研究との単純化および比較可能性のためにパーセンテージを使用しますが、統計分析は d' データに対して実行されました。 精度の結果と時間の経過に伴う変化を示すグラフについては、図 5 を参照してください。
応答時間については、ToneType とトーン ターゲット グループの重要な相互作用、F(1,44)=4.63、p=.037、휂2p=0.10 に分解されました。ロー/ライズ グループのトーン タイプの主効果、F(1,22)=6.69、p=.015、휂2p=0.23。
低音に基づく絵の指示対象との不一致（M=1515 ミリ秒、SD=986、範囲=219 – 4279）は、上昇音（M{{4} } ミリ秒、SD=1093、範囲=303 – 4241)。 トーン タイプの主効果はなく、トーン タイプ、学習者グループ、またはトーン ターゲット グループの要素が関与する有意な相互作用はありませんでした。
時間因子の主効果 Day、F(1,44)=35.53、p < .001、휂2p=0.45 は、学習者がどの音調タイプを教えられているかテストされたかに関係なく、学習の証拠を示しました。の上。 このため、1 日目 (M =2056 ミリ秒、SD=329、範囲=488 – 4279) から 2 日目 (M=1427) まで応答時間に大幅な改善が見られました。ミリ秒、SD=153、範囲=199 – 4241)。 分析は対数変換されたデータに対して実行されました。 実際の生の ResponseTimes もデータの説明として報告されます。
3.2|ERPの結果
3.2.1|50～70ミリ秒
初期の時間枠では、ToneType と Learning の間の相互作用、つまりターゲット ワードとコントロール ワードのレベル トーンとコンター トーンの比較により、重要な中心電極クラスター (FC2、FC4、C1、Cz、C2、C4、CP1、Cpz、CP2) が生成されました。 p=.026、d=0.87、トーン L1 グループ内。
図 6 の相互作用については、ERP とトポグラフィーを参照してください。非調性 L1 グループまたはすべての参加者全体で、比較可能なクラスターは識別されませんでした。
順列分析では、学習との相互作用がなければ、レベル トーンとコンター トーンの間の差異について有意なクラスターは生成されませんでした (参加者全員の集合体でも、参加者グループの個別でも)。 グループ内およびグループ間の減算振幅分布を示す図については、図 7 を参照してください。
混合分散分析で調性 L1 グループの有意なクラスターをさらに調査すると、トーン タイプ * 学習 * ターゲット トーン グループの相互作用により、観察された輪郭トーンの効果 (つまり、コントロールがターゲットよりもネガティブである) が高 / 降下グループでのみ有意であることが示唆されました。
第二に、時間との相互作用は、時間の経過とともに制御ワードの振幅のみが変化し、負の値が減少することを示しました。 詳細な結果については、表 2 を参照してください。
3.2.2|400～600ミリ秒
2 番目の時間枠では、順列分析により、参加者全員の最初のセッションの最初の 20 分間に輪郭トーンのある単語とレベル トーンのある単語を比較するための 2 つの重要なクラスターが生成されました。
顕著な前頭中心クラスター (AF3、AF4、AF8、F5、F3、F1、Fz、F2、F4、FC5、FC3、FC1、FC2、FC4、FC6、C3、C1、C2、C4)、p < .001、 d=0.38、および有意な事後クラスター (FT7、FT8、TP7、CP6、TP8、P7、P5、P8、PO7、POz、PO8、Oz)、p < .001、d {{ 32}}.33。 図 8 を参照してください。
20- 分のブロックにおけるすべての参加者の前頭中心クラスターの平均 ERP 振幅の混合分散分析により、トーン タイプ、学習、時間的要因のブロックと日に関するいくつかの主効果と交互作用が得られました。詳細については、表 3 を参照してください。
トーンタイプに関しては、レベルトーンはコンタートーンよりもマイナスでした。
この差は、調性 L1 グループの方が非調性 L1 グループよりも強かった。
学習に関しては、ターゲットワードがコントロールワードよりも大きな否定性を引き出すことがわかりました (図 8 を参照)。 差はやはり tonalL1 グループで大きく、1 日目よりも 2 日目のほうが強かったです。最後に、時間の経過とともに陰性度の全体的な減少が観察されました。
後部クラスターの場合、効果は前頭中心クラスターの効果と実質的に区別できませんでしたが、極性が逆でした。すべての主効果は上記のものとほぼ同一であり、重要な相互作用クラスターも同様でした。
後部クラスターには 2 つの固有の相互作用のみが出現しました。 したがって、我々は陽性を双極子効果として扱うことを選択し、簡潔にするために、後部陽性クラスターで観察された有意な効果と相互作用を本文ではなくサポート情報 S1 として提示します。
3.2.3|相関結果
初期の効果については、行動データと神経生理学的データの変化の間に有意な相関関係は見つかりませんでした (p > 0.8)。 さらなる分析により、この効果についても音調学習者の H/F サブグループには有意な相関がないことが明らかになりました (p > .2)。
前陰性の振幅変化と応答精度の変化、r=−.353、p=.040 の間に有意な相関関係が観察され、1 日目の精度の改善が大きいほど、差の振幅が小さくなりました。というのは、前方の否定性が変わったからです。 ResponseTime Change との有意な相関はありませんでした (p > 0.7)。
4|議論
4.1|単語認識コンポーネント:転送効果
約 50 ミリ秒で、事前注意の語彙性ゲーティング コンポーネントに母語の経験と慣れの明らかな効果が見られました。 この潜時での促進効果は、L1-L2 の類似性が最も高い場合にのみ見られました。 私たちの音調学習者は、すべての音調のターゲット単語や輪郭音を含むすべてのターゲット単語に対して単語の習得が促進された兆候を示さず、下降音調のターゲット単語に対してのみ単語の習得が促進されたことを示しました。
これは否定性の減少で明らかになりました。これは、下降音調を含むターゲット単語の迅速な単語トレース形成が成功し、取得後最初の 20 分以内に実際の単語のように処理されるようになったことが反映されていると考えられます。 同様の振幅減少傾向は、中国語話者のリアルワードでも以前に見られました (Yue et al., 2014)。
単語と合法的な擬似単語を 4 分間繰り返した後、実際の単語に対する神経活動が低下したように見えました。 ただし、Yue et al. 彼らは、頻繁な標準刺激とまれな逸脱刺激の比較によって引き起こされる周波数効果を打ち消すことができる分析を使用しなかったため（Shtyrov & Lenzen、2017 参照）、したがって、統計分析では実際の単語の逸脱の振幅変化を検出しませんでした。
また、彼らのタイム ウィンドウは私たちのものよりも長かったです。Yue et al がこの傾向について言及したため、ここでその傾向について言及します。 (2014) は、この初期の要素を声調の単語の文脈で観察した唯一の研究です。 特に、声調のない単語については、同じ効果が以前に Kimppa らによって報告されています。 （2015年）。
これらの以前の研究により、狭くL{0}}促進されたターゲット単語の効果量の減少は、単語が実際の単語のように非常に迅速に取得および処理されたことの証拠として解釈されます。
一方、擬似単語は、たとえ同じピッチパターンを持つものであっても、促進されていないターゲット単語は、同等に迅速に獲得することができず、したがって、否定性の増大を引き起こす。
この否定性は、おそらく、教えられていない単語や促進されていない単語に対する、進行中の不完全な記憶痕跡形成プロセスを示しています。進行中の単語痕跡形成プロセスの考えと一致して、ターゲット単語とコントロール単語の両方に対する否定性は、学習セッション全体を通じてわずかに減少しました（ターゲット単語: MB{{{{ 6}}}} −1.02 μV ±SD=0.8 μV、MB6=−0.99 ± 0.8 μV;コントロールワード: MB{{10}} −1.31 ± 1.0 μV、MB6=−0.90 ± 0.8 μV)。
この減少は、最初に振幅が最も高かった制御ワードについてのみ顕著でした。 興味深いことに、振幅の減少は両方の単語タイプで段階的なパターンで進行し、ブロック 2 と 3 の間、およびブロック 4 と 5 の間の区切りの後に振幅が再び増加しました (ターゲット単語: MB1=-1 を参照)。 02 μV ± SD=0.8 μV、MB{{10}}−0.99 ± 0.9 μV、MB{{ 15}} −1.12±0.9 μV、MB{{20}} −0.88 ± 0.9μV、MB5=− 0.94±0.8μV、MB6=-0.99±0.8μV)。
この潜時での応答振幅に対する学習セッションの効果が見つからなかったという事実と併せて、これは、非ネイティブの音韻 (つまり、声調) を持つ単語に対して単語トレースが一時的にのみ形成されたことを示唆しています。
したがって、ネイティブ音韻 (およびよく知られた機能) を持つ単語のみが一貫して振幅が減少していました (M=0.78 μV)。これは、急速な単語トレース形成プロセスがネイティブの神経音韻ネットワークと L{ の単語トレースに依存していることを示唆しています。 {2}}のような斬新な単語は、ほぼ即座に、そして永続的に形成されました。
For more information:1950477648nn@gmail.com
