Semantic and Associative Factors in Lexical Processing of Polysemous Bionyms in Russian: Evidence from an Eye-Tracking S.pdf Введение Данное экспериментальное исследование является частью проекта РФФИ № 18-012-00437 «Многозначное слово в сознании носителей русского языка» и представляет «онлайновый» подход к экспериментальному моделированию семантики и ассоциативного поля многозначных бионимов (наименований живых организмов и растений). Выбор данного класса слов обусловлен тем, что он представляет собой ядро лексической системы практически любого языка мира, что дает возможность для дальнейшего сопоставительного анализа экспериментальных результатов на материале языков разной структуры. Важным аспектом такого моделирования является не только учет семантических, но и ассоциативных факторов скорости доступа к значениям многозначных единиц. Значение, представленное какой-либо лексической единицей, в его ментальной репрезентации есть совокупность взаимосвязанных ассоциаций. Компоненты ассоциативного поля, их количественная и качественная характеристика образуются вследствие пересечения многих факторов, определяющих функционирование естественного языкового знака. Структура ассоциативного поля слова как результат взаимодействия целого ряда факторов отражает особенности семантического содержания лексем, каждая из которых стремится к бесконечной смысловой валентно- 1 Исследование выполнено при поддержке гранта РФФИ, проект 18-012-00437 «Многозначное слово в сознании носителей русского языка». Семантические и ассоциативные факторы лексической обработки 167 сти (термин А.Ф. Лосева). В результате происходит постоянное перераспределение их семантических потенциалов, обусловливающее дифференциацию лексем по семантическому и стилистическому признаку. Таким образом, ассоциативное поле слова - это целостное словесно-образное психическое образование, функционально интегрирующее всю совокупность связей данного слова у субъекта-интерпретатора. Способы измерения ассоциативного поля в большинстве случаев представлены исследованиями в режиме офлайн, когда экспериментатор имеет дело только с результатом когнитивной деятельности носителя языка (например, простого ассоциативного опроса). Исследования же языковых единиц в режиме онлайн предполагает использование методов регистрации времени реакции, движений глаз, ЭЭГ и т.д. для измерения быстропротекающих процессов когнитивной обработки лексической информации. Исследования с использованием метода регистрации движений глаз для изучения семантической обработки информации подразумевают изучение автоматического, имплицитного механизма доступа к значениям многозначных слов как в условиях чтения [1, 2], так и в условиях парадигмы «Визуальный мир» [3-6]. Методика (парадигма) «Визуальный мир» в айтрекинговых исследованиях скорости доступа к значениям многозначных слов Экспериментальные психолингвистические исследования когнитивной обработки полисемии и омонимии в основном проводились на материале английского языка (см. обзор в работе Эддингтон и Токович [7]. В данном обзоре отмечается, что большинство последних исследований в данной области сосредоточено на вопросах семантической близости между отдельными значениями многозначных слов в процессе их когнитивной обработки, а также на проблеме репрезентации этих значений в ментальном лексиконе носителей языка [8-11]. На материале английского языка проведено айтрекинговое исследование с применением методики «Визуальный мир» [5], в котором исследователи проверяли гипотезу о влиянии семантической и ассоциативной связи целевого стимула (слова на английском языке вне контекста) и возможных денотатов. Исследование показало, что у испытуемых наблюдалось большее время фиксации на семантически связанных денотатах, которые наряду с этим связаны с целевым словом и ассоциативной связью. Вместе с тем авторы отмечают, что наличие исключительно ассоциативной связи целевого стимула и денотата незначительно сказывается на когнитивной обработке многозначного слова. В нашем исследовании ставилась задача не только проверить полученные результаты авторов на новом материале, но и ввести в качестве предикторов разные параметры движений глаз испытуемых более мощные (не дихотомические) переменные, а именно частотность звучащего слова, вероятность семантической и ассоциативной (как обратной, так и прямой) связи данного слова с каждым из возможных денотатов. М.Г. Шкуропацкая, М.С. Власов, Т.В. Жукова, И.П. Исаева 168 Методика. Парадигма «Визуальный мир» подразумевает использование метода регистрации движений глаз. Согласно методике1, предложенной Р. Купером [12] и развитой в работах М. Таненхауса [3, 4], испытуемый прослушивает слово (либо предложение, текст), в котором, как правило, объективно обнаруживается один из видов языковой неоднозначности - лексическая или синтаксическая. В случае с изолированным словом (вне контекста) испытуемый имеет дело с многозначным словом, для которого одновременно на экране демонстрируются разные денотаты (картинки, изображающие значения данного слова). Денотаты располагаются на дисплее в виде панели из четырех квадратов, в которых, как правило, выделяется целевой стимул (Target), один или два стимула-конкурента (Competitors) и дистрактор (Distractor) - «нерелевантный» стимул, изображающий абсолютно не связанный с целевым словом денотат. Деактивация или подавление внимания к дистракторам рассматривается в данном случае как вигильность испытуемых, их сосредоточенность на экспериментальной задаче. Стимулы-конкуренты, как правило, контролируются на уровне разных квантитативных характеристик связи с целевым стимулом (это могут быть значения многозначного слова, с разной степенью встречаемости в узусе). Фундаментальная теория, лежащая в основе данной методики, обозначена как гипотеза «eye-mind hypothesis». Данная гипотеза подразумевает, что в айтрекинговых исследованиях направленность взора человека на конкретный визуальный объект возникает при восприятии его наименования на слух. Данный эффект воспроизводится во многих когнитивных и моторных процессах: при чтении, восприятии сюжетных изображений (scene perception), вождении автомобиля, письме и т.д. [13]. В психолингвистике на данную гипотезу опираются при построении айтрекинговых экспериментальных дизайнов с использованием звуковых стимулов (слов, высказываний, текстов) и изображением денотатов (например, референтов и отношений между ними). Чаще всего в экспериментах используются многозначные вербальные звуковые стимулы, а окуломоторные реакции на однозначные визуальные референты позволяют оценивать процесс разрешения неоднозначности вербальных стимулов в режиме реального времени [3, 4]. Оборудование и испытуемые. В исследовании использовалась система бинокулярного дистанционного трекинга глаз SMI RED-500. Запись осуществлялась в монокулярном режиме без применения стойки для фиксации головы, чтобы смоделировать максимально естественные условия эксперимента для испытуемого. Для предъявления стимулов использовался ЖК-монитор Dell, SMI, 22” с разрешением 1680^1050 пикселей с интегрированным креплением для устройства регистрации движений глаз. При проведении эксперимента применялось программное обеспечение Experiment Center, при обработки полученных данных - программное 1 Современный обзор методики см. в [6]. Семантические и ассоциативные факторы лексической обработки 169 обеспечение BeGaze, которые поставлялись вместе с системой регистрации движений глаз. Эксперимент проводился с каждым испытуемым индивидуально в отдельной комнате. После успешной процедуры калибровки и валидации системы (при ошибке, полученной на основе предсказаний регистратора движений глаз не более 1° визуального угла) пятидесяти испытуемым предлагались для опознавания визуальные панели с изображением разных значений многозначного слова вместе со звучащим словом. Денотаты представляли собой черно-белые картинки, которые извлекались из опубликованных и открытых валидизированных баз данных, в том числе из библиотеки стимулов «Существительное и объект» [14]. Каждая картинка имела только одно наименование, т. е. являлась однозначной с точки зрения интерпретации. В каждой экспериментальной сессии после шести тренировочных проб начинался основной эксперимент с 60 стимулами. Перед каждым стимулом на экране предъявлялся фиксационный крест на 500 мс. Длительность предъявления стимула (визуальной панели) была установлена на 1 200 мс1, начиная с прослушивания целевого слова. Инструкция для испытуемых была следующая: Уважаемый участник эксперимента! Займите удобное положение перед монитором. Перед Вами будут на очень короткое время предъявляться визуальные панели с 4 изображениями. Это будут разные предметы, лица, животные и растения. В момент их появления вслух будет произноситься одно слово. Ваша задача за короткое время найти взглядом все изображения, которые называются данным словом. После каждого стимула Вам будет предложено точно ответить, сколько изображений совпадают со значением услышанного Вами слова. Нажмите пробел для продолжения! Приготовьтесь. Пример визуальной панели представлен на рис. 1. Зоны интереса представляли собой квадраты размером 8,5 х 9,5 см. Размер картинок изменялся пропорционально в соответствии с размером зоны интереса, другие параметры сохранялись в оригинальном виде. Изображения денотатов в левой и правой части визуальной панели были расположены в равной удаленности от центра монитора, между верхними и нижними изображениями расстояние также было равным для всех стимулов. Расположение денотатов изменялось в каждой пробе либо по схеме 1, либо по схеме 2 в следующих вариантах: 1) верхний левый квадрат vs нижний правый квадрат (целевой стимул vs дистрактор); 2) нижний левый 1 Существуют исследования, что для лексического доступа изолированного многозначного слова в начальной форме, длиной не более 8-10 букв достаточно от 1 000 до 1 200 миллисекунд [5, 15]. М.Г. Шкуропацкая, М.С. Власов, Т.В. Жукова, И.П. Исаева 170 квадрат vs верхний правый квадрат (стимул-конкурент с метафорическим или метонимическим значением vs стимул-конкурент с ассоциативной связью). Изменение расположения денотатов позволяло снизить эффект имплицитного научения. Таким образом, при прослушивании целевого слова перед участниками исследования на 1200 мс в каждой пробе предъявлялись четыре изображения в разных углах визуальной панели, обладающие разным потенциалом активации значений и ассоциаций звучащего слова. За время звучания слова участники могли просмотреть от одного до четырех денотатов данного слова. Рис. 1. Визуальная панель для целевого слова «собачка». Верхний левый денотат - целевой, нижний левый - метафорический денотат («собачка от молнии»), верхний правый денотат - обратная ассоциация «дама», нижний правый денотат - дистрактор После предъявления каждого стимула испытуемые отвечали на два контрольных вопроса, что должно было нацелить их на конкретную поисковую задачу (первый вопрос был связан с указанием количества значений целевого слова, а второй - с количеством ассоциаций, которые данное слово вызывает). В условиях ограниченного времени предъявления визуальной панели с начала звучания слова (1 200 мс) необходимо было охватить максимальное количество релевантных (связанных по смыслу или по ассоциации) изображений денотатов. В таких условиях участникам обеспечивался индивидуальный порядок просмотра зон интереса: например, они могли сначала обратить внимание на денотат с прямым значением, а затем просмотреть денотаты с метонимическим или метафорическим значением и т.п. Схема экспериментального дизайна представлена на рис. 2. В качестве аудиостимулов использовались 60 имен существительных с разной степенью частотности, длины и количеством значений. Важно отметить, что практически все целевые слова являлись общеупотребительными и входили в активный словарь современных носителей русского языка. Семантические и ассоциативные факторы лексической обработки T - целевой стимул, Dis - дистрактор, Compl - стимул-конкурент 1, Comp2 - стимул-конкурент 21 171 Для контроля квантитативных характеристик стимулов использовались следующие сервисы: AdaGram (http://adagram.ll-cl.org/) - для контроля частотности слов (ipm) и вероятности семантической (контекстуальной) связи целевого слова и наименования денотата (от 0 до 1) [16], данные электронного Русского ассоциативного словаря (РАС) (http://www.tesaurus.ru/dict/) с оценкой вероятности прямой и обратной ассоциативной связи целевого слова с наименованием денотата (от 0 до 1), а также результаты ассоциативного моделирования коллектива авторов данной статьи, проведенного ранее (где также фиксировалась прямая или обратная ассоциативная связь от 0 до 1) для слов, не вошедших в РАС. Например, в нашем исследовании, в котором приняли участие 150 носителей русского языка (монолингвов), у слова-стимула собачка была обнаружена прямая ассоциация со словом крючок у 6% респондентов (сила связи 0,06). Прямые ассоциации на слово собачка отсутствуют в РАС, в то время как обратная связь была обнаружена со словом дама у 1,87% респондентов РАС (сила связи 0,0187). Таким 1 Типы стимулов: 1) целевые стимулы: Т (Target - целевой денотат); TD (Target Diminutive - целевой денотат-диминутив); 2) стимулы-конкуренты типа 1: Hype (Hy-peronym - денотат-конкурент, гипоним, в отношении которого целевое слово является гиперонимом); Hypo (Hyponym - денотат-конкурент, гипоним, в отношении которого целевое слово также является гипонимом); Meta (Metaphor - денотат-конкурент, репрезентирующий метафорическое значение целевого слова); Meto (Metonymy - денотат-конкурент, репрезентирующий метонимическое значение целевого слова); 3) стимулы-конкуренты типа 2: A (Association - денотат-конкурент, репрезентирующий ассоциативную связь с целевым словом); 4) дистракторы: D (Distractor - денотат-дистрактор, стимул, не связанный с целевым словом). М.Г. Шкуропацкая, М.С. Власов, Т.В. Жукова, И.П. Исаева 172 образом, были получены нормативные характеристики силы прямой и обратной связи целевых слов с ассоциатами на приблизительно равных выборках носителей русского языка. Вместе с тем сбор и анализ нормативных характеристик силы ассоциативной связи требует дальнейших исследований, поскольку данные РАС и проведенного нами исследования не совпадают по времени проведения. При этом мы допустили, что ассоциации на слова-бионимы должны отражать устойчивые ассоциации на длительном промежутке развития разговорного русского языка, поскольку данный класс лексических единиц представляет собой базовую, активную лексику русского языка. Полученная база стимулов содержит, таким образом, 60 лексических единиц с квантитативными характеристиками частотности слова (число вхождений на 1 млн словоформ по сервису AdaGram); наличием / отсутствием сематической связи слова с каждым денотатом (по два дополнительных денотата на каждое слово), с указанием вероятности такой связи; наличием / отсутствием ассоциативной связи (в том числе прямой или обратной) слова с каждым денотатом, также с указанием вероятности такой связи, указанием одного из типов отношений слова с наименованием денотата (гиперо-гипонимические, гипо-гипонимические, метонимические, метафорические, ассоциативные). Фрагмент базы данных представлен в прил. 4. Результаты эксперимента с использованием парадигмы «Визуальный мир» Анализу подвергались 1 304 трайла, включая только те пробы, в которых наблюдались паттерны движений глаз в зонах интереса (фиксации или саккады). Данные испытуемых, чьи зафиксированные паттерны движений глаз не превышали 70% от всех стимулов, исключались из дальнейшего анализа (данные 19 испытуемых были исключены из дальнейшего анализа как нерелевантные)1. Всего, таким образом, анализировались данные движений глаз 31 испытуемого (90% - женщины). Средний возраст испытуемых составил 21 год. Все испытуемые имели педагогическое образование либо обучались на данном направлении подготовки. Статистическому анализу подвергались параметры движений глаз (длительность фиксаций и саккад min = 50 ms, max = 1233 ms, sd = 156 ms), зафиксированные в пределах зон интереса, т.е. одного из четырех квадратов, репрезентирующих один из вероятных типов денотатов'. Т (Target - целевой денотат); TD (Target Diminutive - целевой денотат-диминутив); Hype (Hyperonym - денотат-конкурент, гипоним, в отношении которого целевое 1 Высокий процент нерелевантных проб у данных участников исследования был зафиксирован в связи с использованием варианта проведения исследования со свободным положением головы (т.е. в ходе записи движений глаз не использовалась подставка с целью повысить экологическую валидность исследования, снизить дискомфорт от процедуры исследования). Таким образом, общий процент захвата взора у 19 участников был достаточно низкий, поэтому их данные были исключены из анализа. Семантические и ассоциативные факторы лексической обработки 173 слово является гиперонимом); Hypo (Hyponym - денотат-конкурент, гипоним, в отношении которого целевое слово также является гипонимом); Meta (Metaphor - денотат-конкурент, репрезентирующий метафорическое значение целевого слова); Meto (Metonymy - денотат-конкурент, репрезентирующий метонимическое значение целевого слова); A (Association - денотат-конкурент, репрезентирующий ассоциативную связь с целевым словом); D (Distractor - денотат-дистрактор, стимул, не связанный с целевым словом). Анализ соотношения последовательности «просмотра» денотатов в ходе эксперимента и типа денотатов показал неслучайность распределения данных частот по критерию хи-квадрат (%2-Tests value = 348, df = 21, p < 0,001). Т а б л и ц а 1 Таблица сопряженности признаков «Тип денотата / количество проб в порядке просмотра зон интереса» Тип денотата (зона интереса) Количество проб с зафиксированными данными движений глаз в порядке просмотра четырех зон интереса Общее количество проб і 2 3 4 T 223 16 3 1 243 D 204 18 64 58 344 A 112 95 52 14 273 Meta 67 49 45 9 170 Meto 56 35 22 4 117 Hypo 42 37 8 2 89 TD 30 1 2 0 33 Hype 10 10 11 4 35 Общее кол-во проб 744 261 207 92 1 304 Анализ показал, что в большинстве случаев при слуховом распознавании слова-стимула испытуемые сначала направляли свой взгляд к целевому денотату (T), отражающему его доминантное значение (в 223 пробах), а также к дистрактору (D), т.е. нерелевантному денотату (в 204 пробах) и денотату-ассоциату (A), отражающему ассоциативную и экспрессивноэмоциональную реакцию на звучащее слово (в 112 пробах). Интересно, что при переходе ко второй зоне интереса испытуемые также чаще переводили взгляд на денотат-ассоциат (в 95 пробах). В целом стратегия «перебора» вероятных значений многозначного слова вне контекста строится на феномене «недоспецификации» значения [2], причем стимул-дистрактор также является «отправной» точкой для сравнения, своего рода индикатором «отклонения» нерелевантных значений (денотатов). Феномен «недоспецификации значения» многозначного слова исследовался в работе А.В. Каприеловой, А.К. Лауринавичюте, А.А. Лопухиной [2]. Авторы понимают под ним условие когнитивной обработки слова в неограничивающем контексте в процессе чтения (в нашем случае это М.Г. Шкуропацкая, М.С. Власов, Т.В. Жукова, И.П. Исаева 174 изолированное слово). Любая интерпретация многозначного слова с «недоспецифицированным значением», выбранная испытуемым, будет правильной: любое активированное значение окажется подходящим, а конкурирующие значения не придется подавлять. При этом для нас интерес представлял порядок активации значений многозначного слова и связанных с ним ассоциаций в таких условиях. Под активацией в этом случае понимаются как фиксации, так и саккады в пределах зон интереса, которые связаны с разными значениями и ассоциациями многозначного слова. Ассоциативные связи с целевым словом вызывали наибольший интерес у испытуемых при активизации внимания на ассоциативном денотате не только при первом, но и втором, и третьем рассмотрении данной зоны интереса (данный эффект проявлялся в большем количестве проб, в которых обнаружены фиксации и саккады в пределах данной зоны интереса). Метафорические значения чаще активировались в визуальном поле испытуемых при первом, втором и третьем просмотре зон интереса по сравнению с метонимическими значениями. Гипо-гипонимические отношения активировались чаще при первом и втором просмотре (42 и 37 случаев соответственно). Интересно, что гиперо-гипонимические отношения не вызывали интерес у испытуемых, поскольку эти отношения, по-видимому, не требуют точной «когнитивной спецификации». Например, при восприятии «широкозначного» слова зверь активация конкретного вида (льва, тигра и т.п.), скорее всего, не требуется, поскольку для такой лексемы, как зверь, носителям языка сложно быстро подобрать подходящий прототип. Денотаты-диминутивы активировались лишь при первом просмотре данной зоны интереса, однако крайне редко при втором, третьем и четвертом возвращении к данной зоне интереса. Поскольку данные стимулы были введены в качестве контрастного материала (маркированных целевых слов), то данное отличие в скорости обработки их значений является предсказуемым. Вместе с тем вопросы когнитивной обработки значений дими-нутивов заслуживают внимания для отдельных исследований [17]. Поскольку представленные в табл. 1 результаты говорят только о частотном распределении последовательности просмотра зон интереса и типов денотатов, которые они репрезентируют, то для дальнейшего более точного выявления окуломоторных паттернов скорости доступа к значениям многозначных слов будут представлены описательные статистики для различных параметров движений глаз. Традиционно выделяют две группы параметров движений глаз, которые характеризуют разные этапы когнитивной обработки визуальных стимулов: ранние (например, латентное время саккад при первом входе траектории взора в зону интереса, латентное время первой фиксации в зоне интереса, до того как взгляд впервые ее покидает) и поздние (например, общее время задержки взгляда в зоне интереса, включая рефиксации и возвратные сакка-ды). Ранние этапы когнитивной обработки традиционно связываются с низкоуровневыми процессами когнитивной обработки, в которых задействуется Семантические и ассоциативные факторы лексической обработки 175 имплицитная память, в то время как поздние этапы показывают связь обработки стимула с эксплицитной и семантической памятью [5-8]. Если обратить внимание на распределение окуломоторных реакций испытуемых по разным типам денотатов, то можно отметить, что большинство значений на уровне поздних этапов когнитивной обработки различаются незначительно (например, при измерении параметра общее латентное время фиксаций и саккад в зоне интереса - Glance Duration, в миллисекундах (рис. 3)). Однако одни зоны интереса демонстрируют более плотное у медианы распределение данных движений глаз (например, дистрак-торы и денотаты, репрезентирующие слова-диминутивы), тогда как другие зоны интереса показывают больший разброс в данных, что говорит об их «недоспецификации» на поздних этапах их когнитивной обработки. Иными словами, испытуемые больше сомневаются в однозначности услышанного ими слова-стимула, отвергая при этом нерелевантные, более однозначные, по их мнению, денотаты. Рис. 3. Вариативность общего латентного времени фиксаций и саккад в зонах интереса. Горизонтальные линии обозначают медианные значения в зонах интереса, границы голубых прямоугольников - нижний (25-й процентиль), верхний (75-й процентиль), форма каждого графика демонстрирует плотность распределения параметра движений глаз в каждой зоне интереса Вариативность общего латентного времени фиксаций в зонах интереса (рис. 4) также значимо не отличается от описанных выше паттернов, хотя общая картина распределения уже немного уплотняется к медиане, особенно на стимулах-дистракторах и денотатах диминутивов. Последний график (рис. 5) показывает, что формы распределения латентного времени первой фиксации в зонах интереса практически идентичны, за исключением слишком «узкой» формы для гиперо-гипо-нимических отношений (Hype) и для денотатов диминутивов (TD). Исходя из данных таблицы сопряженности признаков (см. табл. 1), можно сделать предварительный вывод, что гиперо-гипонимические отношения и денотаты диминутивов уже на ранних этапах когнитивной обработки оказы- М.Г. Шкуропацкая, М.С. Власов, Т.В. Жукова, И.П. Исаева 176 ваются на «точках экстремума» при поиске потенциальных денотатов многозначных слов. Вероятнее всего, на данный процесс влияет и ряд других лингвистических квантитативных характеристик, в том числе частотность целевого слова (большинство стимулов-диминутивов обладали более низкой частотностью, чем остальные целевые слова), а также вероятность семантической и ассоциативной связи целевого слова и предъявляемых визуально денотатов. Рис. 4. Вариативность общего латентного времени фиксаций в зонах интереса Рис. 5. Вариативность латентного времени первой фиксации в зонах интереса Немаловажно отметить, что в экспериментальных когнитивных исследованиях при наличии повторных измерений признаков (одни и те же стимулы предъявляются нескольким испытуемым) исследователи сталкиваются с решением вопросов об анализе средних значений и их вариативности «по испытуемым» и «по стимулам». Однако в последнее время подобные данные все чаще анализируются с помощью линейных моделей со смешанными эффектами (linear mixed effects model), позволяющими учесть Семантические и ассоциативные факторы лексической обработки 177 не только фиксированные, но и случайные факторы испытуемого и номера стимула. Для дальнейшего более точного выявления окуломоторных паттернов скорости доступа к значениям многозначных слов нами использовались линейные модели со смешанными эффектами. В качестве фиксированных факторов рассматривались: зона интереса (т.е. тип денотата), тип семантической (0 - не связано, 1 - связано) и тип ассоциативной связи между целевым словом и денотатом (0 - не связано, 1 - прямая связь, 2 - обратная связь), а также последовательность просмотра зон интереса. В качестве случайных эффектов были введены случайное среднее значение (интерсепт) по параметрам движений глаз (зависимым переменным) в «разрезе» испытуемых и в «разрезе» стимулов (далее случайные эффекты). В качестве переменных-модераторов были включены частотность целевого слова (измеряемая в ipm - число вхождений на 1 млн словоформ), поскольку данный параметр очень часто выступает значимым предиктором многих поведенческих и окуломоторных реакций испытуемых на лексические единицы, а также количество фиксаций в зоне интереса. Модераторы позволяют оценить опосредованную связь между предикторами и зависимой переменной. Включение разных факторов и предикторов в одну модель позволяет делать более точные выводы относительно доли объясняемой дисперсии зависимых переменных, в том числе при учете взаимодействия факторов. В модель последовательно включались как отдельно каждый фиксированный фактор, так и их взаимодействие. В качестве случайных факторов использовались случайные средние значения зависимой переменной «по испытуемым» и «по стимулам». Модель для зависимой переменной общее латентное время фиксаций и саккад (Glance Duration) в зонах интереса показала довольно умеренный эффект фиксированных факторов R2 = 0,565 (т.е. около 57% дисперсии времени задержки взгляда объясняется фиксированными факторами), в то время как общая модель (включая фиксированные и случайные эффекты) демонстрирует больший коэффициент детерминации (R2- .0,659). В табл. 2 представлены значимые и квазизначимые фиксированные эффекты для данной модели. Из табл. 2 видно, что значимые различия на уровне общего времени задержки взора и перемещения взгляда внутри разных зон интереса наблюдаются только между ассоциативно связанным денотатом (А) и дистракто-ром (D) к целевому стимулу. В среднем на дистракторах задерживают взор на 128,5 мс меньше, чем на ассоциативных денотатах. Различия между реакциями на гипо-гипонимические и ассоциативные отношения (-67,2 мс) наблюдаются только на уровне тенденции (р = 0,075). Закономерны и ожидаемы также различия во времени задержки взгляда между разными последовательностями просмотра зон интереса. При просмотре первой зоны интереса взгляд фиксируется значительно меньше по времени, чем на остальных зонах интереса, поскольку ресурсы человеческого внимания и время распознавания всех вероятных значений многозначного слова ограничены. М.Г. Шкуропацкая, М.С. Власов, Т.В. Жукова, И.П. Исаева 178 Т а б л и ц а 2 Оценка фиксированных эффектов для зависимой переменной общее латентное время фиксаций и саккад (Glance Duration) в различных зонах интереса Оценка параметров фиксированных эффектов Эффекты Effect1 Размер эффекта Станд. ошибка 95% доверительный интервал t-стат. Уро вень знач. Estimate SE Lower Upper df t p Случайное среднее (Intercept) 251,534 16,574 219,049 284,02 488,6 15,1762

Скачать электронную версию публикации