Статья: Взаимодействие эмоциональных и лингвистических факторов в процессе переработки лексической информации (на материале имен существительных русского языка)

Вариант задания go/no-go LDT согласно Perea et. al. [19] имеет ряд преимуществ для изучения процессов визуального распознавания слов и нивелирования указанных выше шумов. В частности, в их исследовании на материале испанского языка показан меньший процент ошибок испытуемых по сравнению с yes/no LDT (данный факт подтверждается и на материале других языков [4, 22, 29, 30], особенно на низкочастотные единицы, значительно снижается процент ошибок на слова по сравнению с неслова- ми, хотя ошибки, связанные с неуверенностью в произношении редких, малознакомых слов, по-прежнему сохраняются. Исследование показало, что скорость распознавания слов в задании go/no-go LDT была значимо большей, при этом магнитуда такого мощного фактора, как частотность слов, значимо не отличалась от результатов задания yes/no LDT (в задании go/no-go LDT реакции на слова высокой, низкой и сверхнизкой частотности приблизительно на 67 мс быстрее, чем в задании yes/no LDT). Этот дополнительный эффект подтверждается в одних работах [22], но опровергается в других [4, 30], в которых тем не менее слова сверхнизкой частотности не выделялись в отдельную контролируемую группу.

Стоит также упомянуть проблему влияния вариативности моторного времени реакции на изучаемое время распознавания слова в двух рассмотренных вариантах теста. Например, при анализе показателей вариации в указанных заданиях исследователи не приходят к однозначным выводам [4, 23, 30].

Таким образом, оба варианта теста LDT являются приемлемыми и обоснованными для изучения процессов визуального распознавания слов, причем сравнение данных с использованием yes/no и go/no-go парадигм может представлять отдельный интерес для исследователей.

Влияние эмоциональной окраски слов на скорость из визуального распознавания

Последние работы в области переработки лексической информации на материале ряда языков в условиях задачи лексического решения подтверждают влияние эмоциональной окраски слов на скорость их визуального распознавания. В подобных экспериментах используются дизайны с конкурирующими по эмоциональной окраске стимулами. Также контролируются «неэмотивные» лингвистические характеристики слов-стимулов (например, длина слова, частотность, количество «орфографических соседей» и др.). В поисках объяснения результатов экспериментов, которые часто оказываются противоречивыми, исследователи обращаются к анализу различных семантических факторов.

К числу подобных факторов, представляющих интерес в контексте визуального распознавания эмоционально окрашенного слова, относится его «семантическое богатство» (semantic richness) [31]. Под этим термином понимается многоаспектный конструкт, отражающий степень вариативности информации, связанной со значениями слова [32]. Некоторые авторы определяют это понятие как «богатство семантической репрезентации слова» [13]. В этот конструкт входят количество семантических характеристик слова, связанных с его референтом; удельный вес «семантических соседей»; количество значений слова-стимула; количество различных «первых ассоциаций», полученных методом свободного ассоциативного эксперимента; образность, т. е. степень способности слова порождать ментальные образы; телесно-объектное взаимодействие, т.е. степень возможного взаимодействия человеческого тела с референтом слова-стимула; степень активации словом-стимулом сенсорного или перцептивного опыта и эмоциональная окрашенность (valence), противопоставленная по признакам позитивное, негативное и нейтральное.

Исходя из представлений о семантическом богатстве слова, предполагают, что стимулы с положительной и отрицательной эмоциональной окраской ассоциируются с большим объемом семантической информации, чем нейтральные стимулы, и в большей степени активируют обратную связь на уровне слова. Хотя мнение о сугубо семантической природе процесса визуального узнавания слова в настоящее время не находит поддержки, сами процессы и механизмы, лежащие в основе этого семантического воздействия, остаются слабоизученными [31, 33]. Кроме того, Yap и Seow [34] считают, что подобные гипотезы невозможно проверить на уровне значений времени реакции (ВР), так как их анализ не является чувствительным к тонким аспектам принятия лексического решения. При этом в экспериментах, проведенных этими авторами, было показано, что слова с положительной и отрицательной эмоциональной окраской распознавались быстрее, чем слова с нейтральной окраской.

В одной из последних экспериментальных работ по этой проблеме [35] авторы на большой выборке стимулов (12 658 слов), контролируя максимальное количество лексических и семантических факторов, установили более точные эмоциональные эффекты в процессе визуального распознавания слов: независимый вклад в данный процесс вносят как эмоциональная окраска стимула, так и характер его воздействия на испытуемого («возбуждающий или успокаивающий стимул», arousal effect). При этом слова с отрицательной эмоциональной окраской распознаются медленнее, чем слова с положительной окраской, а «возбуждающие» стимулы - медленнее, чем «успокаивающие». Эмоциональная окраска и характер воздействия стимула тесно связаны с его частотностью: эффекты усиливаются для низкочастотных слов. Эти результаты свидетельствуют о том, что существуют сложные механизмы воздействия эмоциональной окраски слов на их визуальное распознавание, однако их исследование требует тщательного контроля лингвистических характеристик предъявляемых слов- стимулов.

Рассматривая распознавание слов с различной эмоциональной окраской, необходимо принимать во внимание вероятное влияние на этот процесс эмоциональных особенностей личности. Наиболее изученным является влияние тревожности, которое выражается в виде «ошибки внимания» (Attentional Bias) в отношении негативных стимулов угрожающего характера [36]. Как на вербальных, так и на невербальных стимулах в рамках различных экспериментальных парадигм было показано, что тревожные люди уделяют угрожающим стимулам больше внимания, чем нейтральным, причем подобное не отмечается у лиц с низкой тревожностью. Кроме того, существуют данные, свидетельствующие о влиянии на восприятие эмоционально-окрашенных слов не только стабильных личностных свойств, но и эмоциональных состояний личности [37].

Постановка проблемы

Представленный обзор свидетельствует о том, что эмоциональная окраска стимулов как фактор визуального узнавания привлекает внимание зарубежных ученых, однако на материале русского языка подобные исследования являются редкостью. В то же время необходимо отметить, что уже сегодня создается научный задел для перспективных исследований в области обработки эмоционально окрашенной лексики русского языка. Среди таких работ - база данных ENRuN Д.В. Люсина и Т.А. Сысоевой [38]. Авторы указывают, что база данных содержит нормативные оценки эмоциональной окраски имен существительных русского языка. В ходе проведенного опроса для 378 существительных были получены оценки по эмоциональным категориям «радость», «грусть», «злость», «страх» и «отвращение», показана высокая надёжность полученных данных, проанализированы половые различия и связь оценок по различным эмоциональным категориям. В данной базе для каждого слова по каждой из пяти эмоциональных категорий приводятся сведения о средней оценке выраженности данной эмоциональной категории, стандартном отклонении, минимальной и максимальной оценках.

На основе данных, представленных в этой базе, было исследовано влияние некоторых эмоциональных характеристик личности и эмоциональной окраски слов на их визуальное узнавание в задании LDT на материале русского языка. Было проведено два аналогичных исследования, первое из которых было реализовано в экспериментальной парадигме yes/no, а второе - go/no-go.

Исследование 1. Выборка, процедура и методы исследования: yes/no LDT

Для проверки гипотезы о наличии эффекта эмоциональной окраски слова на их визуальное узнавание было организовано экспериментальное исследование с использованием методики LDT в парадигме yes/no. В эксперименте приняли участие 44 испытуемых, 39 женского и 5 мужского пола, средний возраст 18,95 (SD = 1,29).

Для эксперимента использовались ноутбук ASUS Intel Core i3-4030U, 1.9GHz, RAM 4GB и пробная версия программного обеспечения Inquisit 5. Экспериментальный блок состоял из 20 тренировочных проб (10 слов и 10 неслов), основной блок - 120 слов русского языка (40 - с положительной, 40 - с отрицательной и 40 - с нейтральной эмоциональной окраской) и 120 неслов Методика подбора слов и неслов с заданными лингвистическими и эмотивными характеристиками представлена в параграфе «Материалы исследования» данной статьи.. Для реакций на слова и неслова использовались две клавиши компьютера, согласно парадигме yes/no LDT. Все стимулы предъявлялись рандомизировано, по одному, напечатанные белым шрифтом Arial 20 pt посредине экрана, на черном фоне. Перед предъявлением стимула появлялся черный экран на 950 мс, затем символ «*» и сам стимул на 700 мс В поведенческих исследованиях по методике ЬБТ часто встречается следующий диапазон выбросов, исключаемых при анализе времени реакции на слово: до 200 мс и свыше 1 500 мс, при этом, как правило, считается, что для распознавания слова из 610 знаков необходимо менее 1 000 мс [39, 40]. В работе [41. С. 52] говорится о том, что в среднем на принятие лексического решения испытуемый тратит 500 мс, а на категоризацию слова - 700 мс. В связи с тем, что в нашем эксперименте задействован семан-. После ответа испытуемого предъявлялась следующая проба.

В начале процедуры испытуемым предъявлялась на мониторе следующая инструкция: «В этом задании сначала в центре экрана появится звездочка *, а затем на короткое время появится последовательность букв. Ваша задача - быстро определить, что перед Вами: настоящее, реальное слово русского языка или просто последовательность букв, которая не является словом. Если Вы увидите слово - нажмите клавишу «Ш», если несло- во - нажмите клавишу «У». Будьте внимательны. Постарайтесь выполнять задание быстро и точно».

Для диагностики эмоциональных состояний и свойств личности испытуемых использовались соответствующие методики психологической диагностики: шкала личностной тревожности Ч.Д. Спилбергера - Ю.Л. Ханина [42] и шкала позитивного аффекта и негативного аффекта (ШПАНА) Д. Уотсона и др. в адаптации Е.Н. Осина [43]. Методика ШПАНА включает две шкалы (позитивного аффекта и негативного аффекта), раздельно оценивающие выраженность позитивных и негативных эмоциональных состояний в течение прошедшей недели. Хотя использовавшиеся шкалы измеряют близкие характеристики эмоциональной сферы, корреляции между ними находились в пределах 0,28-0,54 (по модулю), что свидетельствует о нетождественности измеряемых ими конструктов. Следовательно, их использование в качестве самостоятельных предикторов вполне оправдано.

Статистический анализ проводился в среде Я с использованием пакетов «1те4», «1тегТе8Ъ>, «в]Р1о1» и «МиМ1п». В ходе анализа применялись линейные модели со смешанными эффектами, позволяющие учесть влияние не только фиксированных, но и случайных факторов (в задачах лексического решения последние, как правило, представлены в виде факторов испытуемого и стимула/слова) [44].

Модели со смешанными эффектами, по существу, являются расширением обычных линейных регрессионных моделей для случаев, когда наблюдения могут быть сгруппированы по одному или нескольким основаниям (например, время реакции в ЬБТ может быть сгруппировано по испытуемым и по словам-стимулам). В таком случае коэффициенты регрессии разделяются на два типа: коэффициенты для фиксированных эффектов, одинаковые для всех наблюдений, и коэффициенты для случайных эффектов, различные для разных групп наблюдений (в нашем случае для разных испытуемых или слов).

Величина коэффициентов фиксированных эффектов для количественных предикторов отражает, как в среднем изменяется время реакции в миллисекундах при изменении величины соответствующего предиктора на единицу (при прочих равных условиях). Для категориального предиктора, в нашем случае эмоциональной окраски слова, эта величина отражает изменение среднего времени реакции при данном (позитивном или нейтральном) значении эмоциональной окраски в сравнении с тем, что тический фактор, т.е. элементы категоризации лексического значения слова, было решено установить время предъявления стимула 700 мс. наблюдается для слов с негативной эмоциональной окраской. Коэффициенты случайных эффектов отражают особенности в проявлении изучаемых зависимостей в каждой отдельной группе стимулов. В простейшем случае, если речь идет только об эффекте случайного среднего (константе), его величину можно интерпретировать как отклонение среднего в данной группе наблюдений от общего для всех групп значения.

Материалы исследования

В качестве слов-стимулов использовались имена существительные русского языка, поскольку именно для данной части речи уже создана база данных ENRuN с нормативными оценками эмоциональной окраски 378 единиц. Для настоящего эксперимента были отобраны лексические единицы с максимальными значениями эмоциональной окраски по двум основным шкалам - «радость» и «грусть», а также слова с нейтральной окраской со значением < 2 по обеим шкалам. Для выбранных стимулов была получена их частотность из словаря О.Н. Ляшевской и С.А. Шарова [45], рассчитываемая как частота лексической единицы на миллион словоупотреблений (англ. ipm, instances per million). Полный список имен существительных с указанием средних оценок их эмоциональной окраски приведен в приложениях 1 и 2. Обобщенные по группам стимулов характеристики приведены в табл. 1.

Оценки слов-стимулов по другим эмоциональным шкалам («гнев», «страх» и «отвращение») использовались в ходе предварительного анализа характеристик стимулов, однако по его результатам были исключены. Результаты анализа показали, что все пять эмоциональных характеристик слов, приведенные в базе данных ENRuN, в нашей выборке имеют довольно тесные попарные корреляции (от 0,56 до 0,90 по модулю). С учетом этого было сделано предположение, что использование пяти эмоциональных характеристик является избыточным, поскольку за ними скрывается один общий фактор. Для проверки этого предположения был проведен эксплораторный факторный анализ, результаты которого представлены в табл. 2.

Эти результаты полностью подтверждают предположение, что эмоциональные характеристики образуют общий фактор. Все эмоциональные характеристики имеют достаточно высокие (более 0,70) факторные нагрузки на общий фактор, объясняющий 79% их дисперсии. Об оптимальности однофакторного решения свидетельствует как собственное значение для второго фактора, которое было существенно меньше единицы (0,54), так и форма графика «каменистой осыпи» [46]. Таким образом, для учета эмоциональных характеристик отобранных стимулов достаточно одного фактора позитивной - негативной эмоциональности (окраски), который в нашем исследовании был задан условиями отбора по двум основным шкалам («радость» и «грусть»).

Т а б л и ц а 1

Статистические характеристики отобранных слов (стимулов)