亞詞匯加工是詞匯識(shí)別研究中的一個(gè)重要領(lǐng)域,本研究考察了早期ERP成分P200如何受到漢字亞詞匯部件語(yǔ)音信息的影響。在ERP實(shí)驗(yàn)中,被試對(duì)順序呈現(xiàn)的啟動(dòng)字和目標(biāo)字對(duì)進(jìn)行語(yǔ)義判斷。實(shí)驗(yàn)中"啟動(dòng)字–目標(biāo)字"字對(duì)共享一個(gè)共同的可發(fā)音或不可發(fā)音的部件（如"吹–砍"、"揚(yáng)–場(chǎng)"）。對(duì)目標(biāo)字的P200效應(yīng)分析顯示:與部件不發(fā)音的目標(biāo)字相比,部件可發(fā)音的目標(biāo)字所誘發(fā)的P200顯著增強(qiáng)。這種增強(qiáng)的ERP效應(yīng)表明P200對(duì)漢字識(shí)別中亞詞匯部件的語(yǔ)音加工非常敏感,其效應(yīng)變化受到亞詞匯語(yǔ)音的單獨(dú)調(diào)節(jié),同時(shí)也表明在漢字識(shí)別的早期階段亞詞匯部件語(yǔ)音信息就已被激活并在漢字加工中起重要作用。 

【文章來(lái)源】：心理與行為研究. 2020,18(03)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

實(shí)驗(yàn)刺激流程圖

對(duì)連續(xù)記錄的EEG進(jìn)行離線(xiàn)迭加平均，分析窗口為目標(biāo)字出現(xiàn)的-100～900 ms，用-100～0 ms作為基線(xiàn)進(jìn)行矯正。自動(dòng)校正VEOG，并將振幅超過(guò)75μV的分段作為偽跡去除。只分析包含目標(biāo)字且反應(yīng)正確的測(cè)驗(yàn)的ERP數(shù)據(jù)，填充字對(duì)數(shù)據(jù)不納入分析。圖2為平均迭加后的ERP總平均波形圖，可以看出，兩種字對(duì)類(lèi)型條件下都出現(xiàn)了顯著的N1(100～140 ms）、P200(180～300 ms）和N400(300～450 ms）。本研究主要關(guān)注P200，為了增加研究結(jié)果之間的可比性，數(shù)據(jù)分析時(shí)參照Kong等（2010）的研究，將P200分析時(shí)窗設(shè)定為目標(biāo)字出現(xiàn)后180～210 ms，分析的電極包括Fz,F3,F4,Cz,C3,C4,Pz,P3,P4,Oz,O1,O2，分析指標(biāo)為選定分析時(shí)窗ERP的平均波幅。所有的方差分析均使用Greenhouse-Geisser法進(jìn)行較正。

2（字對(duì)類(lèi)型）×12（電極）的重復(fù)測(cè)量方差分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)：字對(duì)類(lèi)型主效應(yīng)顯著，F(xiàn)(1,16)=12.18,p<0.005，ηp2=0.43；部件發(fā)音字對(duì)的P200平均波幅顯著大于部件不發(fā)音字對(duì)，電極位置主效應(yīng)顯著，F(xiàn)(11,176)=14.34,p<0.001，ηp2=0.4 7；兩者交互作用邊緣顯著，F(xiàn)(1 1,176)=1.68,p=0.082，ηp2=0.10。進(jìn)一步的簡(jiǎn)單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)部件發(fā)音字對(duì)的P200波幅在額區(qū)、中央?yún)^(qū)及頂區(qū)的電極點(diǎn)上顯著大于部件不發(fā)音字對(duì)（F3:p=0.070;P4:p=0.089;Fz,F4,Cz,C3,C4,P3,Pz:ps<0.05）。圖3是兩種條件差異波的腦地形圖（可發(fā)音減去不可發(fā)音），表明亞詞匯聲旁的語(yǔ)音加工主要分布在頭皮的額中區(qū)部分，這與漢字詞匯水平的語(yǔ)音加工頭皮分布基本一致（Kong et al.,2010）。3 討論

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]義符熟悉性對(duì)低頻形聲字詞匯通達(dá)的影響[J]. 陳新葵,張積家.  心理學(xué)報(bào). 2012(07)
[2]漢語(yǔ)形聲字聲旁家族大小對(duì)整字發(fā)音的影響[J]. 畢鴻燕,胡偉,翁旭初.  心理學(xué)報(bào). 2006(06)



本文編號(hào)：3225647