Eye-tracking per distinguere movimenti oculari regressivo oculomotoria basati e comprensione durante la lettura

Il metodo è stato progettato per studiare il ruolo di inibizione di ritorno (IOR) in movimenti regressivi oculari durante la lettura. Il focus è sulla differenziazione tra regressioni attivati a seguito di comprensione difficoltà rispetto a quelli attivati da errore oculomotoria, compreso il ruolo dello IOR nei due tipi di regressioni.

Movimenti oculari regressivo sono movimenti oculari che si muovono all'indietro attraverso il testo e contengono circa il 10-25% dei movimenti oculari durante la lettura. Come tale, comprendere le cause e i meccanismi di regressioni svolge un ruolo importante nella comprensione del comportamento del movimento di occhio. Inibizione di ritorno (IOR) è un effetto oculomotorio che si traduce in aumento della latenza per restituire attenzione a una destinazione precedentemente frequentato contro un bersaglio che non era precedentemente frequentato. Così, IOR possono influenzare regressioni. Questo articolo descrive come progettare materiali per distinguere tra regressioni causate da processi di comprensione-correlate e oculomotori; quest'ultimo è soggetto a IOR. Il metodo permette ai ricercatori di identificare IOR e controllare le cause di regressioni. Mentre il metodo richiede materiali strettamente controllati e un gran numero di partecipanti e materiali, permette ai ricercatori di distinguere e di controllare i tipi di regressioni che si verificano nei loro studi di lettura.

Il metodo descritto in questo documento è stato progettato per studiare il ruolo di inibizione di ritorno (IOR) in movimenti regressivi oculari durante la lettura, concentrandosi su regressioni attivati a seguito di comprensione difficoltà rispetto a quelli attivati di conseguenza di errore oculomotoria. In particolare, abbiamo studiato se regressioni lanciati a seguito di difficoltà di comprensione e quelle avviate a seguito di errore oculomotori sono soggette a effetti IOR.

Movimenti oculari regressivo o regressioni, sono movimenti oculari che si muovono all'indietro attraverso il testo. A seconda del lettore e le caratteristiche del testo, 10-25% dei movimenti oculari spostare indietro¹. Questo ha portato i ricercatori a studiare se gli effetti IOR influenzano movimenti oculari regressivo durante lettura naturale. IOR è un effetto oculomotorio che risultati in latenza per restituire attenzione a una destinazione che era stata precedentemente curata rispetto a una destinazione che non era stato precedentemente frequentato²è aumentato. Mentre gran parte del lavoro fatto per stabilire gli effetti IOR ha coinvolto attenzione visiva non lettura attività³, l'effetto è stato esteso alla lettura di^4,5.

Il lavoro esaminando regressioni e IOR in lettura ha concentrato su se un effetto oculomotorio come IOR può influenzare il controllo del movimento dell'occhio nella lettura. Uno studio⁵ trovato prove dello IOR in un'attività di lettura. Hanno trovato che i lettori spesi circa 30 ms di più per la fissazione che precede una regressione. Questo è stato interpretato come lo IOR "costo" - il ritardo prima di tornare ad una posizione precedentemente fissata. Questo è stato supportato in lettura regolare e insensata lettura circostanze⁶.

Nonostante l'evidenza che IOR possono essere trovati in situazioni di lettura normale, è chiaro che i movimenti di occhio regressivo non tutti hanno la stessa causa. Regressioni derivanti dalla difficoltà di comprensione sono stati ben documentati^7,8,9,10. Nonostante le prove che i movimenti oculari durante la lettura sono generalmente guidati da fattori cognitivi e linguistici¹, si presuppone inoltre che a volte regressioni accadere in risposta a fattori oculomotori a basso livello, come destinazione di overshoot¹. Si presume che su alcuni esperimenti, i lettori MIS-programma un saccade e la terra di là di loro parola bersaglio designato (di superamento). In questo caso, una breve, correttive delle saccadi regressiva possono verificarsi affinché la parola inavvertitamente saltata può essere fissata. Dato che i due meccanismi di fondo - linguistiche e oculomotore - hanno stato presupposto per movimenti regressivi dell'occhio, non è chiaro se IOR si verifica per entrambi. Il metodo corrente consente la misurazione degli effetti IOR quando movimenti regressivi dell'occhio sono stati avviati a seguito di difficoltà di comprensione e a seguito superamento oculomotoria. Così, il metodo permette ai ricercatori di distinguere i meccanismi di fondo dei movimenti oculari regressivi, che permette la valutazione degli effetti IOR.

Il metodo corrente si avvale di due meccanismi identificati innescando movimenti oculari regressivo. Progettando i materiali in modo che ri-lettura rischia di essere innescato da difficoltà di comprensione o di superamento, i ricercatori sono in grado di esaminare le circostanze in cui potrebbe verificarsi IOR nella lettura. Per favorire la ri-lettura a seguito di errore oculomotoria, abbiamo incorporato parole target breve che mostrano alti tassi di salti di circa il 50% (adattato da precedente ricerca¹¹). Parole ignorate sono spesso seguite da un saccade correttivo regressiva quando il salto è un risultato di errore oculomotoria¹¹. L'altro set di materiali era composto da frasi che conteneva omofoni omografica semanticamente ambigui (ad es., grado: scuola/pendenza). Le frasi sono state adattate da un'ambiguità Studio¹² e contenevano informazioni per quanto riguarda il significato inteso di omofono che seguirono la parola. Così, questo aumenterebbe le probabilità che i lettori avrebbero ri-leggere per la comprensione. Il contesto era coerenza con il significato meno probabile dell'omofono, rendendo probabile che i lettori avrebbero dovuto rileggere dopo aver inizialmente selezionato il significato più frequente, dominante il loro primo incontro con la parola obiettivo. La combinazione di monitoraggio del movimento di occhio e materiali studiati per aumentare regressioni rende questo metodo unico che consente l'esame dei movimenti oculari regressivo con differenti cause.

Comprendere i meccanismi regressivi saccadi e il ruolo che oculomotorie fattori quali IOR giocano in loro è importante ai modelli di controllo del movimento di occhio anche per quanto riguarda la comprensione del rapporto tra il controllo oculomotorio e cognitivo dell'occhio movimenti. Ad esempio, una versione recente del modello EZ Reader di controllo del movimento di occhio impiega un costo di 30 ms per tutti regressivo occhio movimenti¹³. Tuttavia, la nostra metodologia ha dimostrato che tale costo si applica solo a regressioni risultante da errore oculomotoria.

Misure del movimento di occhio permettono ai ricercatori di monitorare il momento per momento conoscitivo elaborazione durante la lettura di¹. Recentemente, modelli di controllo del movimento di occhio hanno cominciato a cercare di spiegare i meccanismi alla base di movimenti oculari regressivo. Poiché regressioni spesso vengono lanciati in relazione alla difficoltà di comprensione, qualsiasi ricercatore interessato a comprendere i processi di comprensione durante la lettura deve tentare di differenziare regressioni risultante da oculomotoria errore contro processi di comprensione. Questa metodologia indica che un costo per regressioni è un risultato solo di errore oculomotoria, che serve come un punto d'appoggio per la differenziazione tra i tipi di regressioni. La combinazione di misure di movimento di occhio (regressioni, tempi di fissazione prima regressioni) e materiali accuratamente controllate consentire questa differenziazione.

L'istituzionale Review Boards della Kent State University e Stetson University hanno approvato tutti i metodi descritti di seguito.

1. sono ammissibili partecipanti

Nota: Lo scopo di questa ricerca è quello di comprendere i processi di lettura a lettori adulti qualificati. Così, devono soddisfare determinati requisiti di ammissibilità. Tali controlli assicurano che i risultati sono direttamente applicabili ad una popolazione di lettori adulti qualificati con tipici processi cognitivi.

1. Reclutare i partecipanti che soddisfano i seguenti requisiti di ammissibilità: deve essere almeno 18 anni di età, non avere alcuna disabilità di lettura (dislessia, disgrafia, alexia, ecc.), avere visione normale o corretta (occhiali o contatti sono accettabili) e della parola Inglese come loro lingua madre.

2. sperimentali stimoli

N OTE :  Costruzione di stimoli comporta la selezione di parole target individuali così come la creazione di contesti di frase in cui sono incluse quelle parole di destinazione.

1. Preparare gli stimoli oculomotori correttive regressioni.
   1. Selezionare un set di almeno 30 parole target per essere incorporato in frasi. La parola obiettivo (parola_n) è la parola sulla quale parola saltando e movimenti oculari regressivo saranno misurati. Selezionare le parole da un corpus di lingua inglese, ad esempio CELEX¹⁴, che fornisce le frequenze di parola. Selezionare le parole che sono di bassa frequenza, con frequenze inferiori a 30 conteggi per milione. Scegliere una parola di tre lettere contenuta per facilitare la parola saltando.
   2. Selezionare le parole pre-destinazione (parola_n-1) in modo che il lettore rischia di fissarsi prima di saltare o fissazione parola_n. Ancora una volta, utilizzando un corpus di lingua inglese, selezionare le parole che sono ad alta frequenza, con almeno 30 conteggi per milione. Scegliere una parola di cinque-sette lettere contenuti per aumentare la probabilità che sarà fissato e non ignorato.
   3. Selezionare la parola post-obiettivo (parola_{n + 1}) in modo che il lettore rischia di fissarsi e dopo saltando o fissazione parola_n. Utilizzando lo stesso corpus di lingua inglese dai due passaggi precedenti, selezionare una preposizione ad alta frequenza che è lunghi almeno quattro lettere.
   4. Utilizzando le parole selezionate nei passaggi precedenti tre, creare contesti di frase in cui queste tre parole verranno incorporate. Inserire parole_n-1, parola_ne parola_{n + 1} all'interno della frase. Vedere il punto 2.2.6 per alcuni stimoli di esempio.
      N OTE : Frasi dovrebbero essere neutrale nel contesto senza qualsiasi linguaggio emotivamente carica. I telai di frase devono essere scritti in modo che che la frase complessiva è grammaticale e che parole_n-1, parola_ne_{n + 1} di parola in forma senza intoppi nel telaio della frase. La destinazione parola_n dovrebbe non essere prevedibile dal contesto che lo precede (Vedi punto 2.2.5 per informazioni norming per garantire che le parole target non sono prevedibili).
   5. Dopo la frase fotogrammi vengono creati, norma gli stimoli utilizzando un'attività cloze per garantire che la parola obiettivo_n non è prevedibile dal contesto della frase.
      1. In questo compito, reclutare un insieme separato di partecipanti.
      2. Hanno questi partecipanti Mostra ogni contesto frase fino la parola obiettivo, senza includere il bersaglio e produrre una parola che pensano che meglio si adatta la frase.
      3. Lasciate che i partecipanti completare questa attività con carta e penna o Inserisci parole su un computer utilizzando un programma o qualsiasi altro pacchetto software per la ricerca comportamentale.
         N OTE : Se la parola obiettivo è prodotto da più di 20% dei partecipanti, quindi è considerato prevedibile dal contesto della frase e deve essere sostituito con una parola meno prevedibile e normato ancora. Nell'originale esperimento¹¹, 100 partecipanti è stata completata cloze e nessuna parola di destinazione è stato previsto dal contesto precedente.
   6. Vedere una frase di esempio qui sotto. In questa frase, verde è la parola_n-1, gemma è la parola di tre lettere bassa frequenza imprevedibile_ne dintorni è parola_{n + 1}. In questo esperimento, la parola obiettivo era controllata per essere bassa frequenza (media = 10,54 conteggi per milione, deviazione standard = 6,97)¹⁴.
      L'attrice ha indossato una gemma verde intorno al collo alla cerimonia della premiazione.
      Un'altra serie di 10 stimoli sperimentali sono presentati sotto dall'originale esperimento¹⁴.
      Fissò la grande urna in tutta la camera.
      Aveva paura della volpe nera fino al scodinzolato la coda.
      Ha cercato di afferrare l' Anguilla da stagno.
      Voleva vedere il fantastico zoo all'interno del nuovo parco a tema.
      Hanno camminato intorno tutta la palestra dopo il loro allenamento.
      Il bambino ha fatto il giovane elfo su lavorano nel negozio di Babbo Natale.
      C'era sempre un lettino corto sotto il letto a casa di suo cugino.
      C'era davvero pesante nebbia lungo la linea costiera questa mattina.
      Egli ha posto suo sci destro sopra quella sinistra quando si è esibito il trucco.
      Ha effettuato il suo primo concerto da lei scrisse alcune nuove canzoni.
2. Preparare gli stimoli per regressioni basato su comprensione.
   1. Adattamento da un precedente studio che già ha normato frase fotogrammi con ambigui omofoni¹²ottenere contesti di frase per questo esperimento. Scaricare questo articolo e Appendice A, che fornisce la frase neutro frames che terminano con un omofono ambiguo.
   2. Utilizzando queste cornici di frase, scrivere la seconda metà della frase che consente di distinguere tra l'omofono al suo significato subordinato. Determinare il significato subordinato della parola target utilizzando la University of South Florida omografo norme¹⁵. Ad esempio, il significato subordinato del omofono grado è "pendio di collina" mentre il significato dominante è "scala di valutazione". Così, per la frase "Mike non come il grado..." aggiungere "... .of la collina che essi stavano guidando giù." Questo finale fa sì che l'omofono ambiguo "grado" è identificato al suo significato subordinato dal verbo "collina". Ogni frase dovrebbe avere due parole brevi di funzione tra l'omofono ambiguo e le parole che consente di distinguere tra esso. Un'altra serie di 10 frasi di esempio sono presentati sotto¹⁴
      Barbara esaminato il mais sul suo piede dopo che è diventato doloroso.
      Ben infine notato la bluff quando il sentiero improvvisamente si è conclusa.
      Betty ha cercato il file per le unghie poiché essi sono stati strappati.
      Debbie è piaciuto il caso in cui l'avvocato ha deciso di prendere.
      Tutti hanno notato il granchio quando ha piagnucolato su tutto.
      Fred ha esaminato molto attentamente la tabella e il grafico nel report.
      Harry non piace il vestito che è stata presentata contro di lui.
      Lui era felice circa la premere quando la ruga è stato rimosso dai suoi pantaloni.
      Helen guardò il cardinale nella Chiesa domenica.
      E ' stato un pessimo frase che il giudice consegnato al convenuto.
      Jen facilmente visto il righello e la Regina a Palazzo.

3. comprensione Check

1. Verificare che tutti i partecipanti sono la lettura per la comprensione in tutto l'esperimento. Così, a caso presentiamo una serie di domande di comprensione in tutto l'esperimento. Utilizzare semplici dichiarazioni che sono seguiti da una domanda sì o no per garantire che il partecipante era comprendere ogni frase. Presentare le domande di comprensione separatamente dalla frase. Schemi di movimento di occhio possono essere diversi quando un partecipante non è prestando particolare attenzione al testo. Rimuovere dati da qualsiasi partecipante che segna meno di 80% precisione su domande di comprensione dall'analisi dei dati. Dovrebbe esserci domande di comprensione su almeno il 10% delle prove. Domande di comprensione dovrebbero seguire frasi di riempitivo, frasi non sperimentale. Un esempio di quattro domande di comprensione sono presentati qui sotto:
   Frase: Christina andò in California con i suoi genitori l'anno scorso.
   Domanda: Christina andato a Vermont l'anno scorso?
   Frase: Dopo Mark laureato al college ha trovato un lavoro immediatamente.
   Domanda: Ha fatto Mark non riescono a trovare un lavoro?
   Frase: Il telefono ha squillato come Samantha ho strisciato nel letto.
   Domanda: Qualcuno ha chiamato Samantha ieri sera?
   Frase: I turisti si rammarica di non poter rimanere più a lungo in Florida.
   Domanda: Hanno i turisti voluto rimanere più a lungo?

4. eye Tracking procedura

1. Reclutare almeno 50 partecipanti per ogni esperimento (controllo oculomotorio e basato su comprensione regressioni) per garantire dati sufficienti per le analisi; goccia prove senza regressioni. Preparare almeno 40 stimoli sperimentali per ogni esperimento, con almeno 10 domande di comprensione e almeno 20 filler frasi per ogni esperimento. Ogni esperimento dovrebbe prendere circa 30 minuti per completare.
2. Uso eye-tracker con una frequenza di campionamento di 1.000 Hz, il che significa che l'occhio posizioni vengono misurate 1.000 volte al secondo. Misurare i movimenti di occhio dall'occhio di destra.
   NOTE: questa frequenza di campionamento è importante come comportamento del movimento di occhio è estremamente veloce, e una frequenza di campionamento di meno di 1.000 Hz potrebbe non essere abbastanza sensibile per catturare tutta l'elaborazione cognitiva.
3. Hanno i partecipanti seduti circa 60 cm (24 poll.) lontano da uno schermo di computer. Utilizzare uno schermo di 21 pollici o altri schermi per l'originale esperimento¹⁴.
   1. Per stabilizzare i movimenti della testa, chiedere ai partecipanti di appoggiare il mento su un resto di mento. Consentire ai partecipanti di regolare l'altezza del resto di mento e sedia fino a quando essi sono confortevoli.
   2. Istruire i partecipanti per riposare le dita su un pulsante "Sì" e un "no" pulsante che useranno per rispondere a domande di comprensione.
4. Per calibrare le posizioni dell'occhio dei partecipanti, utilizzare una taratura di nove punti. Istruire i partecipanti a guardare un cerchio bianco al centro di uno schermo nero. I partecipanti si sposterà i loro occhi il cerchio bianco che si muove ad otto altre posizioni sullo schermo. Hanno i partecipanti a tenere gli occhi sul cerchio fino a quando non si muove in una nuova posizione.
   1. Dopo la calibrazione, convalidare posizioni dell'occhio. Se posizioni dell'occhio dei partecipanti vengono corretti entro un grado di angolo visivo, quindi chiedi che i partecipanti passare alla parte lettura dello studio.
5. Hanno ogni frase vengono visualizzati uno alla volta in ordine casuale nel centro dello schermo. Utilizzare qualsiasi tipo di carattere a spaziatura fissa come Courier in modo che tutti i caratteri occupano la stessa quantità di spazio sulla retina del partecipante. Intermix filler frasi e frasi di comprensione (seguite da domande) con frasi sperimentale.
6. Prima di ogni frase, hanno lo sguardo partecipante a un cerchio bianco sul lato sinistro dello schermo che corrisponde alla posizione della prima lettera della prima parola. Quando i partecipanti alla ricerca in questa posizione, avere lo sperimentatore premere un pulsante che controlla l'inizio per la lettura.
   N OTE : Questo esperimento utilizza lettura self-paced, così il partecipante verrà premuto il pulsante "Sì" quando hanno finito di leggere la frase. Dopo aver letto ogni frase, il cerchio bianco apparirà sullo schermo di nuovo e il processo verrà ripetuto con la frase successiva.
7. Eseguire una deriva corretta prima di ogni frase affinché resti accurata calibrazione. Se la posizione dell'occhio è disattivata per più di un grado di angolo visivo, ricalibrare le posizioni dell'occhio del partecipante.

5. analisi quantitativa dei dati

1. Dopo tutti i dati sono stati raccolti, aprire il programma DataViewer e caricare tutti i file di dati in formato .edf se utilizzando il software "eyelink". Elimina le durate di fissazione che sono un numero inferiore a 100 ms o più di 1.000 ms come questi non riflettono elaborazione linguistica.
2. Successivamente, eseguire un Report di zona di interesse per raccogliere le misure di comportamento del movimento degli occhi desiderato da ogni parola di interesse: parola_ne la parola_{n + 1}. Impostare le aree di interesse intorno a questi elementi utilizzando un delimitatore e le impostazioni predefinite per le dimensioni dell'area di interesse nel generatore di esperimento. Selezionare diverse variabili al fine di determinare il tipo di movimento oculare regressivo e la presenza o l'assenza di un effetto IOR:
   IA_SKIP: Questa variabile indica se la parola_n è stata ignorata. Questo è importante per determinare se la regressione alla parola_n è una regressione di ritorno o di non ritorno.
   IA_REGRESSION_IN: Questa variabile indica se una regressione è stata effettuata in parola_n. Solo analizzare prove in cui questo valore è 1, altrimenti non è rilevante per le analisi IOR perché nessun movimento di ritorno dell'occhio è stata fatta a questa destinazione.
   IA_REGRESSION_OUT: Questa variabile indica se una regressione è stata effettuata dalla parola_{n + 1}. Solo analizzare casi in cui questa variabile è 1, che indica che un movimento di ritorno dell'occhio è stata fatta.
   IA_FIRST_RUN_DWELL_TIME: Questa variabile è una misura di quanto tempo il lettore trascorso sulla parola_{n + 1} al primo passaggio attraverso la frase. Questa durata indica la quantità di elaborazione che ha preso prima un movimento di occhio regressivo è stato effettuato. Questa durata includerà qualsiasi potenziale tempo di inibizione prima un movimento di occhio regressivo.
3. Ora che ogni prova è stata categorizzata, hanno il ricercatore ispezionare ogni prova singolarmente per determinare se conta come un movimento di occhio regressivo oculomotoria o comprensione basati. Solo ispezionare prove dove IA_REGRESSION di parola_{n + 1} è 1 e dove IA_REGRESSION_IN a parola_n è 1.
   1. DataViewer, selezionare i dati del partecipante in ogni prova aperta. Fare clic su attraverso ogni fissazione per controllare se la regressione fuori della parola_{n + 1} è stata effettuata direttamente in parola_n dopo che è stato fissato o saltato. In questo caso, contrassegnare questa prova per essere inclusi nelle analisi nel file di dati. Non includere prove dove una regressione è stata effettuata da una parte precedente della frase o quando una regressione è stata effettuata dalla parola_{n + 1} dopo l'elaborazione di altre parti della frase.
4. Dopo tutte le prove sono state contrassegnate, analizzare i dati utilizzando modelli lineari misti effetti con i pacchetti languageR e lme4 in Studio R¹⁶. Specificare piste casuale e intercetta per i partecipanti e gli elementi. Gli effetti fissi dovrebbero includere salto della parola obiettivo e regressioni in parola obiettivo.

I risultati del nostro lavoro precedente utilizzando questo paradigma¹⁴ è provocato da un tasso di regressione del 17% nella condizione di errore oculomotoria e un tasso di regressione di 29% nella comprensione difficoltà condizione¹⁴. La condizione di errore oculomotoria, 32% delle regressioni erano parole precedentemente fissati e 68% di regressioni erano parole precedentemente ignorati. Il modello si è verificato nella condizione di difficoltà di comprensione. Il 29% di regressioni, 61% erano parole precedentemente fissati, mentre 39% erano parole precedentemente ignorati (Vedi tabella 1).

La variabile di interesse in questi esperimenti è tempo su word_{n + 1}, o la parola da cui è stata lanciata la regressione di lettura. Un effetto IOR sarebbe indicato di tempi più lunghi di lettura sulla parola_{n + 1} prima la regressione quando la destinazione parola_n era precedentemente fissati rispetto a quando esso è stato ignorato. Figura 1 indicato che i partecipanti trascorso molto più tempo sulla parola_{n + 1} prima di una regressione alla parola_n quando era precedentemente fissato (dire = 296 ms, errore standard (SE) = 17 ms) rispetto a quando stato ignorato (dire= 253 ms, SE = 14 ms), coerente con un effetto IOR. Tuttavia, è stato osservato alcun effetto IOR nella condizione di difficoltà di comprensione. In questa condizione, tempi di lettura sulla parola_{n + 1} non erano diverse quando una regressione è stata effettuata per parola_n quando era precedentemente fissato (dire = 296 ms, SE = 10 ms) rispetto a quando stato precedentemente ignorato (dire = 291 ms, SE = 8 ms).

Figura 1 : Lettura volte sulla parola_{n + 1} prima di effettuare una regressione alla parola_n. Questa cifra rappresenta i tempi di lettura sulla parola_{n + 1} da cui la regressione è stata lanciata. La regressione è stata effettuata sia a una parola che è stato precedentemente fissata o precedentemente ignorata. Regressione alle parole precedentemente fissate dovranno essere più lungo se c'è un effetto IOR, dimostrando la latenza per riportare gli occhi di un target precedentemente fissato. I valori sono media ± SE (barre di errore). Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Tabella 1: probabilità di fare una regressione ad una parola di destinazione precedentemente saltato o fissati. Questa tabella si rompe la probabilità di fare ogni tipo di regressione. I tassi globali di regressione per i due tipi sono presentati sulle prime righe. La linea di fondo rappresenta la percentuale di volte in cui gli occhi tornò a una parola precedentemente fissata o precedentemente saltata.

La ricerca corrente fornisce un metodo per distinguere tra due diversi tipi di movimenti oculari regressivo, durante la lettura -, quelli che si basano sulla difficoltà di comprensione e quelli che si basano su errore oculomotoria. I dati forniscono la prova che un basso livello processo attentivo, IOR, può dipendere dal tipo di regressione. È stato trovato che IOR si verifica solo oculomotoria basato su regressioni, ma non per comprensione base regressioni¹⁴. Pertanto, è importante distinguere tra diversi tipi di movimenti oculari regressiva quando trarre conclusioni sulla elaborazione cognitiva durante la lettura.

Mentre questo protocollo utilizza una metodologia di eye tracking comunemente accettata e semplice, i passaggi critici sono nella creazione degli stimoli. È importante controllare come molti aspetti degli stimoli possibili, in modo che i due diversi tipi di movimenti oculari regressivo il ricercatore è in grado di discriminare accuratamente. Sembra come se utilizzando prevenuti omofoni ambigui che conducono il lettore a selezionare il significato contestualmente errato dei risultati parola in movimenti oculari regressiva basata su comprensione. Al contrario, utilizzando corto, bassa frequenza, risultati di parole contenuto in movimenti oculari regressivo correttive oculomotoria. Una modifica che può essere fatto a questo disegno è usando controllo migliore della parola da cui viene avviata la regressione. Ad esempio, negli stimoli di regressione basato su comprensione, non siamo riusciti a controllare la lunghezza o la frequenza della parola da cui la regressione è stata lanciata nel originale Studio¹⁴. Nelle analisi, abbiamo incluso la lunghezza e la frequenza di quella parola come covariate; Tuttavia, sarebbe meglio controllare le parole più strettamente possibile affinché qualsiasi variabilità può essere attribuito alla IOR e non per altre elaborazione linguistica.

Dato il disegno dell'esperimento, i ricercatori sono solo in grado di analizzare un piccolo sottoinsieme dei dati. Nell'esperimento originale, solo il 15% delle prove coinvolto una regressione che è stato fatto per la parola obiettivo per errore oculomotoria e solo il 24% delle prove coinvolto una regressione che è stato fatto per la parola obiettivo per comprensione difficoltà¹⁴. Tutte le altre prove sono state scartate dalle analisi, in quanto non erano rilevanti per la domanda di ricerca. Quindi, una limitazione di questo disegno è che richiede campioni di grandi dimensioni dei partecipanti e un gran numero di elementi nell'esperimento. Una dimensione di campione tipico utilizzata negli studi di lettura potrebbe non fornire energia sufficiente per rilevare le differenze quando esse esistono.

La ricerca futura potrebbe replicare ed espandere su questi risultati indagando se il basso livello di competenza e alta abilità lettori variano nel grado a cui fanno diversi tipi di regressioni. È già noto che i lettori di inizio fare movimenti oculari più regressivi rispetto più esperti lettori¹⁷, e che i lettori di basso-abilità fare movimenti oculari più regressivi di alta abilità lettori¹⁸. Tuttavia, non è ancora noto se esistono differenze tra basso livello di competenza e alta abilità lettori sulla latenza IOR e se differiscono sulla probabilità di fare i due tipi di regressioni. È ragionevole aspettarsi che abilità basso lettori sarebbero più propensi a fare regressioni basato su comprensione rispetto a lettori di alta abilità. Tuttavia, non ci può essere nessuna differenza nel loro probabilità di fare regressioni oculomotoria basati come questi fare meno affidamento sulle competenze di elaborazione linguistica che contraddistinguono l'alta competenza e lettori di basso livello di competenza.

Gli autori non hanno nulla a rivelare.

Gli autori non hanno nessun ringraziamenti.