该文档属于类型a（单篇原创研究论文），以下是学术报告：

作者及机构
本研究由德国凯泽斯劳滕-兰道大学（University of Kaiserslautern-Landau）的John C. B. Gamboa、Leigh B. Fernandez和Shanley E. M. Allen合作完成，通讯作者为John C. B. Gamboa。论文于2024年2月20日被接受，并于同年4月12日在线发表于期刊《Applied Psycholinguistics》（2024年第45卷，第322–367页）。

学术背景
本研究属于心理语言学（psycholinguistics）领域，聚焦于语言处理中的均匀信息密度假说（Uniform Information Density Hypothesis, UID）。该假说认为，说话者倾向于以均匀的速率传递信息，避免信息密度的峰值或低谷。尽管UID假说在语言产生（production）研究中得到广泛验证，但其在语言理解（comprehension）中的作用尚不明确。

研究团队选择复杂名词复合词（nominal compounds, NCs，如“pharmaceutical market size increase”）作为实验材料，对比其与介词短语结构（prepositional phrases, PPs，如“increase in size of the pharmaceutical market”）的加工难度。NCs因结构紧凑、信息密度高而被假设会引发更大的认知负荷，但现有研究多关注孤立词汇或离线任务，缺乏实时加工证据。本研究通过眼动追踪技术，首次系统检验UID假说在阅读理解中的适用性。

研究流程
研究分为两个实验，均采用眼动追踪技术记录受试者阅读句子时的注视行为。

实验1

研究对象：30名英语母语者（平均年龄25.2岁），排除1名因数据噪音过大的参与者。
实验设计：
1. 材料：设计24组关键句子，分为4种条件：
- 4词NC（如“health insurance economy effects”）
- 6词NC（如“United States factory employee insurance costs”）
- 对应长度的PP结构（如“effects of the economy on health insurance”）。
句子主题统一为经济/商业领域，避免领域知识干扰。
2. 任务：受试者阅读句子后回答理解问题，同时记录眼动数据。
3. 测量指标：
- 首次注视时间（first pass duration, FPD）和总注视时间（total duration, TD）：反映早期和晚期加工难度。
- 回视次数（regressions to critical region, reg2cr）：即从后续区域返回关键结构的次数。
4. 控制变量：通过牛津分级测试（OPT）评估语言能力，数字广度测试（DST）测量工作记忆。

实验2

针对实验1的局限性改进：
1. 材料优化：NC仅包含名词（避免动词歧义），控制词频和搭配（collocations），并采用3词和4词结构（实验1为4词和6词）。
2. 工作记忆测试：改用序列顺序重构任务（serial order reconstruction tasks, SORT），区分语言与非语言工作记忆。
3. 拼写测试：新增拼写识别任务（MSIT）评估词汇表征质量。
研究对象：26名英语母语者（排除13名早期双语者）。

主要结果
1. 信息密度效应：
- 实验1：6词结构比4词结构引发更多回视（p < .001），但NC与PP无显著差异。
- 实验2：4词NC在后续区域（ROI2）的首次注视时间显著长于PP（p = .003），支持UID假说。
2. 结构类型效应：
- 出乎意料的是，PP结构比NC引发更多回视（实验1：p < .001；实验2：p < .001），可能与PP中头部名词与动词的远距离依存有关。
3. 个体差异：
- 工作记忆（DST）显著预测总注视时间（实验1：p < .001），但语言能力（OPT）无显著影响。

结论与价值
1. 理论意义：
- 首次为UID假说在阅读理解中提供部分证据，表明高信息密度结构（如NC）可能增加加工负荷，但效应受任务设计和被试经验调节。
- 揭示产生与理解的认知差异：语言产生因实时压力更易受UID约束，而阅读理解可能通过工作记忆补偿信息密度峰值。
2. 方法论贡献：
- 开发了控制信息密度的眼动范式，未来研究需优化刺激呈现（如单行文本）以减少技术噪音。
3. 应用价值：
- 对学术写作和语言教学的启示：复杂NC的广泛使用可能因读者经验而异，需平衡信息效率与可读性。

研究亮点
1. 创新性发现：
- 通过NC与PP的对比，揭示信息密度在实时加工中的动态影响。
- 提出“经验调节效应”：高频接触学术文本的受试者对NC的加工难度可能降低。
2. 技术改进：
- 实验2通过严格控制词汇属性（如排除动词歧义），提升了结果可靠性。
3. 跨领域关联：
- 结合信息理论（如surprisal理论）与心理语言学，为语言处理模型提供新证据。

其他有价值内容
- GPT-2模型分析：研究团队通过语言模型量化NC与PP的信息量，证实NC单位词汇信息密度更高（见图12），但行为数据与模型预测不完全一致，凸显内部语言统计与显性加工策略的复杂关系。
- 开放科学：所有材料、数据及分析代码已公开（OSF平台），促进后续研究复现与拓展。

（报告总字数：约1800字）