Tecniche sperimentali nella
psicologia per la comunicazione
Mirta Vernice
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Prossime lezioni
• 19 Dicembre
• ore 8:45-12:30
• Stanza riunioni del III piano U6 (stanza 3143)
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• Tecniche sperimentali nella psicologia per la
comunicazione
Paradigmi sperimentali per lo studio
della comprensione
Comprensione di frasi
• Predizioni (anticipazioni)
• Evidenze sperimentali (comportamentali, ERP,
Eye-tracking)
The mother gave her dirty child a…
• Bath
< RT
• Shower > RT
Schwanenflugel & Shoben, 1985
Comprensione - ERP
The burglar had to no trouble whatsoever to locate the
secret family safe. Of course, it was situated behind a…
• Painting
• Bookcase
Van Berkum et al., 2005
Comprensione - Eye Tracking
The princess washes the…
Knoeferle, 2005
Eye-movements
Clothes make the man. Naked people have little or no influence on society.
Eye-movements
Clothes make the man. Naked people have little or no influence on society.
Eye-movements
Clothes make the man. Naked people have little or no influence on society.
Eye-movements
Clothes make the man. Naked people have little or no influence on society.
Eye-movements
Clothes make the man. Naked people have little or no influence on society.
Eye-movements
Clothes make the man. Naked people have little or no influence on society.
Eye-movements
Clothes make the man. Naked people have little or no influence on society.
Eye-movements
Clothes make the man. Naked people have little or no influence on society.
Eye-movements
Clothes make the man. Naked people have little or no influence on society.
Self paced reading experiments
• Assunzione: una frase difficile richiede un maggior
tempo di elaborazione.
• Paradigma bar-pressing: Il partecipante legge una
parola alla volta, e schiaccia la barra spaziatrice per
passare alla successiva. Una parola alla volta sullo
schermo.
• Il tempo di lettura per ogni singola parola riflette il
carico di elaborazione della struttura e del contenuto
della frase:
– Parole di classe aperta richiedono più tempo di
parole di classe chiusa;
– Slow down a ridosso dei clause boundaries.
Carminati, 2002; 2005
1a. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in
ospedale, lei le ha portato un mazzo di fiori.
1b. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in
ospedale, Ø le ha portato un mazzo di fiori.
1c. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in
ospedale, lei era già fuori pericolo.
1d. Quando Vanessa ha visitato Giovanna in
ospedale, Ø era già fuori pericolo.
Self Paced Reading
Quando ____ ____ ____ ___ ___ ____ ___ ___ ____
Self Paced Reading
____Vanessa ____ ____ ___ ___ ____ ___ ___ ____
Self Paced Reading
____ ____ ha ____ ___ ___ ____ ___ ___ ____
Self Paced Reading
____ ____ ____visitato ___ ___ ____ ___ ___ ____ ___
Decisione lessicale
Ascolta la parola e
decidi: è una parola
reale?
Var. dipendente: RT.
Perchè alcune parole
sono riconosciute
prima di altre?
• Perchè alcune non
parole non sono
rigettate?
Priming Cross-Modale
Prime e target
possono essere
identici (e.g.
give-GIVE), o
legati per
associazione
(give-TAKE)
Cosa attivato quando si ascolta il parlato?
Var. Dipendente è RT.
Ascoltare “give” rende il riconoscimento di TAKE più facile.
Detezione del fonema e detezione del
fragmento
Studiano il compito di segmentazione indagando la
facilità con cui viene analizzata una parola o un fonema
precedente.
Picture-word interference task
tigre
– Participanti devono
nominare gli oggetti il più
velocemente possibile
– Parole distrattori
compaiono sull’elemento
da nominare
• Si chiede ai partecipanti di
ignorarle.
Evidenze dal task
• Parole semanticamente
correlate interferiscono nel
compito, rallentandolo.
tigre
– e.g., la parola TIGRE
sull’immagine di un LEONE
Evidenze dal task
leale
• Mentre parole
fonologicamente
correlate velocizzano il
compito di
denominazione
– e.g., la parola leale
tigre
tempo
• Variabile indipendente: cosa si
manipola? TEMPO
• Parola e immagine possono essere
presentate simultaneamente.
• O una delle due può precedere l’altra di poco.
Alcuni software
• Praat
• http://www.fon.hum.uva.nl/praat/
• Ottimo per esperimenti di identificazione o
discriminazione di stringhe di suoni. Speech
analysis/synthesis.
• MA non misura RTs.
• PsyScope
• http://psy.ck.sissa.it/
• Disegnato per condurre tutti i tipi di
esperimenti psicolinguistici. Misura RTs.
• NB: solo su Mac.
• DMDX
• http://www.u.arizona.edu/~kforster/dmdx/d
mdx.htm
• Adatto a diversi tipi di esperimenti di
psicolinguistica. Misura i RTs rispetto a stimoli
visivi e uditivi.
• NB: solo su PCs. Poco flessibile.
• WebExp
• http://www.webexp.info/
• School of Informatics, University of Edinburgh.
Per condurre esperimenti web-based, tra cui
Magnitude estimation.
• Linger
• Software gratuito per esperimenti self-paced
reading.
• http://tedlab.mit.edu/~dr/Linger//
Software commerciali
• Presentation
• E-prime
• preparare lo script in e-prime e condurre
l'esperimento con e-run (free).
Note sull’uso dei corpora di
frequenza
Come contare le parole: types vs. tokens
• token = ogni parola nel corpus
– (anche se occorre più di una volta)
• type = tutte le singole parole presenti nel corpus
– (raggruppamento di tutte le singole parole che occorrono nel
corpus )
• Esempio:
– Marco parla al bambino che parla al pupazzo
– 8 tokens
– 6 types (Marco, parla, al, bambino, che, pupazzo)
types & tokens
• Il numero di tokens è una stima della
grandezza del corpus
– BADIP: 340.000 tokens
• Il numero di types è una stima della grandezza
lessicale del corpus
Type/token ratio
• Un modo per misurare la ricchezza di
vocabolario:
n. types
n. tokens
• Può essere interpretato come “numero di
nuovi types introdotti in funzione del numero
di tokens”
• Viene usata nella valutazione dell’eloquio spontaneo
del bambino
Lessemi e lemmi
• I lessemi : entità linguistiche astratte che
includono tutte le forme flesse di una parola.
• amò, amava, facevi, faccio, bella, cavallo, ecc.
• I lemmi: forma di citazione dei lessemi nei
dizionari/lessico di frequenza.
• infinito per i verbi (amare, fare), maschile
singolare per gli aggettivi e sostantivi (bello).
La lemmatizzazione
• ridurre le forme flesse di uno stesso lessema a
una forma di citazione (lemma)
• la lista di frequenza conterrà solo le diverse
forme di citazione come lemmi:
• essere, fare, libro, bello, ecc.
Esempio di lemmatizzazione di una
frase:
• “Il dottore mi raccomandò di non ostinarmi”
Il
dottore
mi
raccomandò
di
non
ostinarmi
DET:def
NOM
PRO:pers
VER:remo
PRE
ADV
VER:infi
Il
dottore
mi
raccomandare
di
non
ostinarsi
Come riportare le frequenze
delle parole
Lista di Frequenze
• Associare ad ogni parola la frequenza del lemma
parola
capitano
cappotto
essere
sicuramente
buonasera
appartamento
frequenza
4
1
15679
132
98
21
Elenco corpus
1) BADIP (Banca dati italiano parlato)
http://badip.uni-graz.at/
con link al corpus LIP (Lessico di frequenza
dell'italiano parlato)
2) COLFIS (scritto)
http://www.ge.ilc.cnr.it/page.php?ID=archCoL
FIS&lingua=it