韩语母语者与二语学习者预测性加工中词共现频率的影响：基于网络摄像头的眼动研究

作者与发表信息

本研究由香港中文大学英语系的Haerim Hwang和梨花女子大学韩国学系的Sun Hee Park合作完成，并于2025年4月25日发表在《Applied Psycholinguistics》期刊（第46卷，文章编号e18）。

学术背景

本研究属于心理语言学（psycholinguistics）与二语习得（second language acquisition）交叉领域，聚焦预测性加工（predictive processing）机制，即语言使用者如何利用上下文信息预判即将出现的词汇、句法结构等。尽管已有研究表明母语者（L1）能高效利用语言线索进行预测，但二语学习者（L2）是否具备同等能力仍存在争议。

研究背景基于以下关键问题：
1. 预测速度的忽视：既往研究多关注预测成功与否，而忽略了预测速度这一关键指标。
2. 词共现频率的作用：词汇或短语的共现频率（word co-occurrence frequency）可能影响预测效率，但这一因素在L1和L2预测性加工中的作用尚未明确。
3. 韩语量词系统（Korean classifier system）的独特性：韩语量词与名词的强制性搭配为研究预测性加工提供了理想范式，因其能系统操控共现频率与语法/语义线索的交互作用。

研究目标包括：
- 探究L1和L2使用者能否基于量词预判名词；
- 分析词共现频率对预测速度与鲁棒性的影响；
- 考察L2学习者的语言水平如何调节预测性加工。

研究流程与方法

1. 参与者

• L1组：21名韩语母语者（平均年龄26.43岁）。
  
• L2组：30名以汉语为母语的韩语学习者（平均年龄27.43岁，韩语学习起始年龄19.9岁，平均在韩居住3.82年）。所有L2参与者需通过筛选测试（填空任务准确率≥80%）。
  

2. 实验设计

核心实验：基于网络摄像头的视觉情境眼动任务（webcam-based visual-world eye-tracking）

• 刺激材料：
  
  • 关键句：12句含韩语量词（如“calwu”用于细长物体）的句子，分高共现频率（如“calwu-铅笔”）和低共现频率（如“calwu-枪”）两种条件，通过韩语语料库验证频率差异（L1语料库：t=3.551, p=0.005；L2语料库：t=5.955, p<0.001）。
    
  • 视觉场景：每句配有两张图片（目标物与竞争物），如图1所示。
    
• 任务流程：
  
  1. 参与者通过个人电脑完成校准后，边听句子边观看图片，眼动数据由Gazerecorder平台记录。
     
  2. 预测区域（predictive region）定义为从第一个量词偏移到目标名词起始的时间段（平均2537毫秒）。
     

辅助任务：

• 填空知识测试：评估参与者对量词-名词搭配的离线知识，两组均表现优异（L1组准确率96.03%，L2组92.45%）。
  
• C-test语言水平测试：L2组平均得分32.4/50，按中位数分为高、低水平组（各15人）。
  

3. 数据分析

• 眼动数据处理：
  
  1. 清洗数据（剔除技术问题或未达标者）。
     
  2. 将注视比例转换为经验对数（elogits），采用广义加性混合模型（GAMM）分析时间动态，辅以生长曲线分析（growth curve analysis）检验交互效应。
     
• 关键指标：目标物与竞争物的注视比例差异及其时间进程。
  

主要结果

1. 预测性加工的存在性（RQ1）：

   • L1组在所有条件下均表现出显著的目标物注视偏好（高频率条件：从-2449.49毫秒开始；低频率条件：从-1944.44毫秒开始）。
     
   • L2组仅在高共现频率条件下显示预测效应（从-1944.44毫秒开始），且比L1组延迟505.05毫秒。
     

2. 词共现频率效应（RQ2）：

   • 高共现频率加速L1组的预测速度（高vs.低频率：差异505.05毫秒）。
     
   • L2组仅在高频率条件下能启动预测，表明共现频率提升其预测鲁棒性。
     

3. 语言水平效应（RQ3）：

   • 高水平L2学习者表现接近L1组，在高低频率条件下均能预测（高频率：-2222.22毫秒；低频率：-883.83毫秒）。
     
   • 低水平L2学习者仅在高频率条件下预测（-1262.63毫秒）。
     

结论与意义

1. 理论贡献：

   • 提出健全预期生成能力假说（Sound Ability to Generate Expectations, SAGE），认为L1与L2预测机制本质相似，差异源于语言水平、共现频率等因素的调节。
     
   • 支持效用账户理论（utility account），即L2预测受处理成本与收益权衡的影响。
     

2. 方法论创新：

   • 验证网络摄像头眼动技术（webcam-based eye-tracking）在视觉情境范式中的可行性，为缺乏实验室设备的研究者提供替代方案。
     
   • 首次将GAMM应用于预测性加工研究，精准捕捉效应出现的时间节点。
     

3. 应用价值：

   • 为二语教学提示：高频词搭配训练可增强学习者预测能力；高阶学习者能逐步发展类母语的预测策略。
     

研究亮点

1. 跨语言比较：首次在韩语量词系统中验证共现频率效应，补充了汉语（Grüter et al., 2020）和日语（Mitsugi, 2020）的研究空白。
   
2. 词频与语言水平的交互：揭示高水平L2学习者能克服低频障碍，拓展了RAGE假说的解释范围。
   
3. 技术低成本化：通过开源工具（Gazerecorder、Python的Konlpy包）实现实验设计，推动研究可及性。
   

其他发现

• 母语迁移效应：汉语量词与韩语的词源联系（如“tay”源自中文“台”）加速了L2学习者的高频条件预测（-2247.47毫秒 vs. 无词源联系的-858.59毫秒）。
  
• 离线与在线加工的分离：填空任务中两组均无频率效应，但眼动任务显示频率影响实时加工，提示生产与预测系统的差异性。
  

（注：全文参考文献及附录详见原文献，此处从略。）