Loading article…
認知心理学において、単語優位性効果（WSE）とは、単語の中に提示された文字を、孤立した文字や非単語（正書法上不適切で発音不可能な文字配列）の文字列の中に提示された文字よりも認識しやすいという現象を指します。[ 1 ]また、単語内の文字識別と擬似単語[ 2 ]（例：「WOSK」）や擬似同音異義語[ 3 ] （例：「WERK」）内の文字識別を比較した場合にもWSEが見られることが研究で明らかになっています。
この効果は最初にキャッテル（1886年）[ 4 ]によって記述され、ライヒャー（1969年）[ 5 ]とウィーラー（1970年） [ 6 ]が重要な貢献をした。キャッテルは最初に次のように書いた。「私は、関連性のない単語を読むのに、文を構成する単語を読むのに、関連性のない文字を読むのに、単語を構成する文字を読むのに、約2倍の時間がかかることを発見した。単語が文を構成し、文字が単語を構成する場合、見るプロセスと命名のプロセスが重なるだけでなく、被験者は1回の精神的努力で単語または文字のグループ全体を認識することができる。」[ 4 ]
G. Reicher と D. Wheeler は、WSE を研究するための基本的な実験パラダイムを開発し、これを Reicher-Wheeler パラダイムと呼んでいます。このパラダイムでは、観察者に単語または非単語の文字列が提示され、その後にマスク (行動への影響を測定するための短い刺激) が続きます。次に、観察者は、その単語または文字列のキューされた位置から文字の 1 つを答えるように求められ、テストは2 択強制選択(2-AFC) になります。たとえば、「card」という単語の文字 R の場合、観察者は文字 R と T のどちらかを選択するように求められ、通常は「cqrd」のような文字列で同じ選択をするように求められるよりも効率的に選択できます。[ 1 ]単語条件の 2 つの可能な文字で可能な各補完により、単語が生成されます。
WSEはその後、読書中に関わる認知プロセスとの関連で徹底的に研究されてきた。また、コネクショニストネットワークを用いてその効果をモデル化しようとする研究も数多く行われている。
WSEは従来、文字列の提示時間を厳密に制御する必要があるため、タキストスコープを使用してテストされてきました。最近では、刺激提示ソフトウェアにより、コンピュータを使用して提示時間をはるかに簡単に操作できるようになりました。WSEはタキストスコープなしでも説明されています。[ 7 ]
通常4文字または5文字の文字列が数ミリ秒間画面に表示されます。その後、読者は表示された文字列に含まれていた2つの文字のうちどちらが該当するかを選択するように求められます。例えば、「WOSK」が表示された場合、読者は「K」と「H」のどちらが「WOSK」に含まれていたかを判断する必要があります。WSEは、文字列が非単語（例：「WKRG」）や単一の文字ではなく、実際の単語である場合に、被験者がより一貫して正しい文字を選択する場合に発生します。
WSEの存在は一般的に、単語が擬似語や一文字にはない、何らかのアクセスや符号化上の利点を心の中で持っていることを示唆しています。さまざまな研究で、この違いは発音性の違い（非単語は発音できないため、記憶されにくい）、頻度（実際の単語はより頻繁に遭遇し使用される）、意味性（実際の単語は意味的価値を持つため、記憶に残りやすい）、正書法の規則性（実際の単語は馴染みのある綴りの規則に従うため、記憶に残りやすい）、または近傍密度（実際の単語は非単語よりも他の単語とより多くの文字を共有する傾向があるため、心の中でより活性化される）の結果であると提唱されています。
他の研究では、WSEは単語提示後に使用されるマスキングの種類[ 8 ]やマスキングの持続時間などの実験的要因によって大きく影響を受けたり、誘発されたりすると提案されている。
WSEを説明するとされる2つの一般的なモデルは、インタラクティブ活性化モデル（IAM）[ 9 ]とデュアルルート符号化モデル（DRC）[ 10 ]です。これらのモデルはいずれも注意を考慮していません。これは、WSEに関する研究を通じて調べられた関係です。証拠は、観察者が提示された単語を意識的に認識していなくてもWSEが持続することを示しており、これは注意がWSEに必要ではなく、この現象に関与していないことを示唆しています。しかし、注意の焦点がWSEを調整することが実証されており、これは注意が実際には単語処理の初期段階を調整することを説明する最近の神経生理学的データと一致しています。[ 1 ]
活性化検証モデル（AVM）は、語彙判断および命名タスクからの反応時間データを説明するために開発された別のモデルです。AVMで検討されている単語および文字認識に関わる基本的な操作は、符号化、検証、および決定です。[ 11 ] IAMとAVMは、刺激入力が空間的に特定の文字単位を活性化し、活性化された文字単位が単語単位の活動を調節し、文字および単語認識がトップダウン処理によって頻繁に影響を受ける（たとえば、「牛が言う...」というフレーズを読むと、人は「moo」と推測し、単語が「m」で始まることを確認する際に残りの文字を無視する）など、多くの基本的な仮定を共有しています。[ 11 ]
WSEは単語認識モデルにとって重要な発見であることが証明されており、特にRumelhartとMcClellandの単語認識のインタラクティブ活性化モデルによって裏付けられています。このモデルによると、読者に単語が提示されると、並列する各文字は異なる特徴検出器を刺激または抑制します（たとえば、「C」の場合は曲線形状、「H」の場合は水平線と垂直線など）。[ 12 ]これらの特徴検出器は、次に異なる文字検出器を刺激または抑制し、最終的に異なる単語検出器を刺激または抑制します。これらの刺激によっていくつかの単語が活性化される可能性があります。しかし、文字の組み合わせに意味がないという事実は、以前に活性化されたこれらの単語を抑制する可能性があります。[ 13 ]活性化された各接続は異なる重みを持ち、したがって、例の「WORK」という単語は他のどの単語よりも活性化され（したがって読者によって認識されます）。
このインタラクティブ活性化モデルによれば、WSEは次のように説明されます。単語の中にターゲット文字が提示されると、特徴検出器、文字検出器、単語検出器がすべて活性化され、刺激の最終的な認識に重みが加わります。しかし、文字のみが提示された場合は、文字検出器レベルのみが活性化されます。したがって、提示された刺激単語をより鮮明に記憶することができ、WSEで観察されるように、その構成要素である文字をより正確に識別できると考えられます。
AVM [ 11 ]は、符号化、検証、および決定操作を扱います。符号化は、記憶内の学習済みユニットの無意識的な活性化につながる初期の操作を説明するために使用されます。符号化の後、検証が行われます。検証は、多くの場合、回答者からの単一の語彙エントリの意識的な認識につながります。検証は、保存されている、または以前に学習された単語の表現によって導かれる、刺激の独立したトップダウン分析と見なされます。検証におけるリアルタイム処理は、コンピュータシミュレーションによって模倣できます。最後に、特定のパラダイムでのパフォーマンスの速度と精度に影響を与える要因は、決定が主に符号化からの情報に基づいているか、検証からの情報に基づいているかによって異なります。
ジョンストンとマクレランドの報告書で明らかになったことの一つは、単語と非単語を比較する際に、必ずしも単語優位性効果（WSE）が発生するわけではないということである。むしろ、WSEは読者がタスク中に用いる戦略に多少依存する。読者が特定の位置にある文字により多くの注意を払うと、逆効果の単語優位性効果が生じる。これは、読者が単語全体に注意を払わなかった場合、単語検出器レベルが活性化されるという利点を、以前ほど強く得られなくなるためである。