Wortfrequenzeffekt

Lese die Wörter "Stuhl" und "Urne." Beide sind kurz, beide sind Nomen, beide bezeichnen ein Objekt, bei dem du dich hinsetzen könntest. Dennoch merkt dein Gehirn "Stuhl" schneller als ein Wort als "Urne" ab. Psychologen nennen diese Lücke den Wortfrequenzeffekt: je häufiger ein Wort in der Sprache um uns herum vorkommt, desto schneller und genauer erkennen wir es.

Was Ist Der Wortfrequenzeffekt

Probier es selbst aus: "Tisch" und "Gitter." Beide Nomen, beide zwei Silben, beide konkrete Objekte. Eines von ihnen wirst du fast sofort als echtes Wort kennzeichnen. Das andere braucht einen Moment länger. Der einzige wirkliche Unterschied zwischen ihnen ist, wie oft du jedes davon schon getroffen hast, und dieser Unterschied allein reicht aus, um deine Reaktionszeit zu verändern.

Frequenz: die Rohzahl der Vorkommen eines Wortes in einem realen Text- oder Sprachkorpus, der messbare Stellvertreter dafür, wie "gewöhnlich" sich ein Wort anfühlt.

Baayen und Kollegen nennen es "einen starken Prädiktor in den meisten lexikalischen Verarbeitungsaufgaben" (Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023). Diese Vorhersagekraft ist gut etabliert. Was weniger klar ist, ist, warum das passiert.

Wie Der Wortfrequenzeffekt Funktioniert

Wenn du auf ein Wort triffst, muss dein Gehirn alles abrufen, was darüber gespeichert ist: seine Schreibweise, seinen Klang, seine Bedeutung. Die Wortfrequenz verändert, wie lange dieser Abruf dauert; Hochfrequenzwörter kommen schnell zurück, Niedrigfrequenzwörter kommen langsamer zurück. Drei Erklärungen erläutern, warum dies in drei verschiedenen Vokabularen geschieht.

Das Logogen-Modell

Die klassische Version ist Mortons Logogen-Modell. Jedes Wort, das du kennst, hat sein eigenes Logogen, eine Erkennungseinheit, die feuert, sobald genug Beweise für dieses Wort gesammelt sind. Die Frequenz bestimmt, wie viel Beweis benötigt wird: das Logogen eines Hochfrequenzwortes hat eine niedrigere Schwelle, sodass es früher feuert. Ein Logogen eines Niedrigfrequenzwortes benötigt mehr Beweise, sodass es später feuert (Lim, 2016).

Das Interaktive Aktivierungsmodell

McClelland und Rumelharts interaktives Aktivierungsmodell baut dies in ein geschichtetes System ein: visuelle Merkmale fließen in Buchstaben, Buchstaben fließen in ganze Wörter. Anstelle einer festen Schwelle bestimmt die Frequenz das Ruheaktivierungsniveau jeder Wort Einheit. Die Einheit eines Hochfrequenzwortes startet näher am Feuern. Die Einheit eines Niedrigfrequenzwortes startet weiter entfernt (Lim, 2016).

Das Diskriminative-Lernen-Konto

Ein aktuellerer, rechnergestützter Ansatz betrachtet es erneut anders: als ein Vorhersageproblem, nicht als ein Aktivierungsrennen. Ein System, das auf der Sprache trainiert wurde, die du tatsächlich erlebt hast, hat einen kleineren Vorhersagefehler für Wörter, die es häufiger gesehen hat. Hochfrequenzwörter: kleinerer Fehler, schnellere Erkennung. Niedrigfrequenzwörter: größerer Fehler, langsamere Erkennung (Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023).

All diese Theorien haben eines gemeinsam: die Exposition bestimmt, wie schnell ein Wort die jeweilige Grenze überquert, die das Modell misst. Worauf sich alle drei einigen, und was für das Studiendesign wichtig ist, ist, dass die rohe Frequenzanzahl selbst ein schlechter Prädiktor ist. Der log- oder rang-transformierte Wert verfolgt die Reaktionszeit viel enger (Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023). Du wirst genau sehen, wie dieser transformierte Wert im Vergleich zu einem echten Wort im nächsten Abschnitt aussieht.

Wie Wortfrequenz Gemessen Wird

Prädiktoren benötigen eine Zahl dahinter. Woher kommt diese Zahl also tatsächlich?

Eine der Hauptmethoden, mit denen Forscher seit Jahrzehnten die Wortfrequenz gemessen haben, war das Zählen von Vorkommen in gedruckten Materialien: Lesern, Lehrbüchern, der Bibel, den klassischen englischen Werken, populären Zeitschriften, sogar einer Sammlung von 120 Kinderbüchern (Thorndike & Lorge, 1944).

Aber Menschen sprechen nicht wie Bücher. Warum also Bücher als Hauptbasis zur Darstellung der Sprachfrequenz verwenden? Marc Brysbaert und Boris New haben die Standard-Wortzählung im amerikanischen Englisch von Grund auf neu aufgebaut, 51 Millionen Wörter stammen stattdessen aus Film- und Fernsehsuntertiteln (Brysbaert & New, 2009).

Die Wette hat sich ausgezahlt. Gegen 31.201 echte Wörter getestet, erklärte ihr auf Untertiteln basierendes Maß, SUBTLEX-US, 62,3% der Varianz, wie schnell Menschen sie erkannten. Die alten Normen, die aus bearbeiteter englischer Prosa aus dem Jahr 1961 (Francis & Kučera, 1964) erstellt wurden, schafften nur 57,7% (Brysbaert & New, 2009).

Ein paar echte Einträge aus diesem SUBTLEX-US-Datensatz zeigen die Verteilung (Brysbaert & New, 2009), von Wörtern, die einmal in 51 Millionen Wörtern vorkommen, bis zu "das", das in jedem einzelnen der 8.388 Filme und Shows im Korpus vorkommt:

Neue Frequenzmessungen basierend auf der SUBTLEXUS-Datenbank, Dateiname Zipped Excel 2007 file with all 74,286 words in the corpus

• FREQcount: die rohe Anzahl der Vorkommen des Wortes im gesamten 51-Millionen-Wort SUBTLEX-US-Korpus.
• SUBTLWF: Wortfrequenz pro Million Wörter (FREQcount geteilt durch 51), die standardisierte Zahl, die Wörter aus unterschiedlich großen Korpora vergleichbar macht.
• SUBTLCD: kontextuelle Diversität, der Prozentsatz der 8.388 Filme und TV-Episoden des Korpus, die das Wort mindestens einmal enthalten. Ein Wort kann häufig, aber in wenigen Kontexten konzentriert sein oder mäßig häufig, aber überall verbreitet sein; dies erfasst diesen Unterschied.
• Lg10WF: die log10-transformierte Frequenz. Dies ist der Wert, der tatsächlich die Reaktionszeit in lexikalischen Entscheidungs-Experimenten vorhersagt, nicht die rohe Anzahl, weshalb Forscher ihn anstelle von FREQcount für Modellierungen verwenden.

Das ist die Variable, definiert und gemessen. Wo sie tatsächlich auftaucht, in der psycholinguistischen Forschung, darin, wie Kinder lesen lernen, bei zweisprachigen Sprechern, in Marketingtexten, dort wird es interessant.

Beispiele für den Wortfrequenzeffekt in der Forschung

Marketing und Überzeugung

Die Wortfrequenz bleibt nicht nur im Labor, sie beeinflusst, wie Menschen auf Sprache im Allgemeinen reagieren. Leicht verarbeitbare Wörter fühlen sich einfach besser an, ein Phänomen, das Forscher Verarbeitungsflüssigkeit nennen, und die Wortfrequenz ist einer der zuverlässigsten Hebel (Bullock, Shulman & Huskey, 2021).

Brady Hodges, Zachary Estes und Caleb Warren testeten dies direkt an Markenslogans: Über 800 echte Beispiele wurden auseinandergepflückt, unter Verwendung von korrelationaler Analyse, Laborexperimenten, Augenbewegungs-forschung und einer Feldstudie fanden sie heraus, dass Slogans, die aus gebräuchlichen Wörtern bestehen, mehr gemocht werden (Hodges, Estes & Warren, 2024). Die Implikationen sind, dass Slogans, die aus seltenen Wörtern bestehen, wahrscheinlicher mehr erinnert werden!

Die Implikationen können auf tatsächliche Geschäftsentscheidungen angewendet werden. Eine neuere Marke, oder eine, die um Marktanteile kämpft, oder in unbekanntes Terrain eintritt, profitiert tatsächlich von schwieriger zu verarbeitender Sprache, es ist das, was die Leute den Namen später erinnern lässt. Für eine etablierte Marke kehrt sich die Rechnung um: vergesslich zu sein, kostet sie kaum etwas, die Leute wissen bereits, wer sie sind, aber unbeliebt zu sein, richtet echten Schaden an. Deshalb ist die sicherere Wette für sie das leichte, angenehme Wort, auch wenn es weniger einprägsam ist (Hodges, Estes & Warren, 2024).

Psycholinguistik und lexikale Entscheidung

Es klingt fast zu einfach, um wichtig zu sein: Sieh dir eine Buchstabenreihe an, entscheide, ob es sich um ein echtes Wort handelt, drücke einen Knopf, so schnell du kannst. Dieses trivial scheinende Urteil ist, wo der Effekt der Wortfrequenz am größten ist, größer als die Wortlänge, Nachbarschaftsdichte oder alles andere, was Psycholinguisten normalerweise für langsame Reaktionszeiten verantwortlich machen.

Heitmeier und Kollegen maßen es direkt: Die Frequenz erklärte „bei weitem“ die meiste Varianz darin, wie schnell Menschen reagierten (Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023).

Im obigen Video ist ein Beispiel für die Dual Lexical Decision Task zu sehen. Diese Aufgabe präsentiert dem Teilnehmer zwei Wörter, und der Teilnehmer muss entscheiden, ob beide präsentierten Wörter auf Englisch sind oder ob eines nicht auf Englisch ist.

Leseentwicklung

Sarah Gerth und Julia Festman nutzten die Augenbewegungsforschung in einer Studie mit 66 deutschsprachigen Kindern in der fünften und sechsten Klasse, im Alter von 10 bis 12 Jahren, während sie gewöhnliche Sätze lasen, keine isolierten Wörter auf einem Bildschirm, echte Sätze, so wie ein Kind tatsächlich in der Schule liest. Das Ergebnis: Wörter mit niedriger Frequenz hielten ihren Blick volle 62 Millisekunden länger als Wörter mit hoher Frequenz, bei Lesern, die noch aktiv lernten, flüssig zu lesen (Gerth & Festman, 2021).

Aber die Frequenz stellte sich als nur die halbe Wahrheit heraus. Einige der Kinder waren einfach schnellere Leser als andere, und die Wortfrequenz allein konnte nicht erklären, warum.

Die Wortlänge war das fehlende Element. Die schnelleren Kinderleser hatten bereits eine Gewohnheit entwickelt, die die langsameren noch nicht hatten: ein gebräuchliches Wort auf einen Blick ganz wahrzunehmen, anstatt es Buchstabe für Buchstabe durchzugehen, ein kleiner, aber echter Schritt hin zu dem, wie Erwachsene lesen.

Ein auf dieser Studie basierendes Design, bei dem hoch- und niedermäßige kritische Wörter in gewöhnliche Sätze eingebettet sind, auf Wortlänge abgestimmt, mit automatisch aufgezeichneten Blickmetriken pro Wort, wird auf Labvanced's Textselektion Seite demonstriert, die mit dem Text Segmentationsobjekt erstellt wurde.

Zweisprachige und zweisprachige Worterkennung

Hier ist ein Muster, das die meisten Menschen über ihr eigenes Bilingualismus nie bemerken: der Wortfrequenzeffekt ist in der schwächeren Sprache stärker. Jens Schmidtke maß es, zweisprachige Sprecher zeigen einen größeren Frequenzeffekt als monolinguale Sprecher (Schmidtke, 2014).

Es ist verlockend, dies als zweisprachige Gehirne zu lesen, die Sprache anders verarbeiten. Für diesen spezifischen Effekt müssen sie das nicht: Teilen Sie Ihre Exposition zwischen zwei Sprachen auf, und jede erhält einfach weniger Übung als eine monolinguale Sprache.

Werde fließender, und die Lücke schrumpft. Höhere Kompetenz war direkt mit einem kleineren Frequenzeffekt verbunden.

Häufig gestellte Fragen

Wichtigste Erkenntnisse

• Gängige Wörter werden schneller und genauer erkannt als seltene, eine Erkenntnis, die als Wortfrequenzeffekt bekannt ist.
• Es übertrifft jede andere Variable, die Psycholinguisten testen, Wortlänge, Nachbarschaftsdichte, als Prädiktor für die Reaktionszeit.
• Verwenden Sie logarithmierte oder rang-transformierte Frequenzen, nicht Rohzahlen; die Rohfrequenz sagt kaum etwas über das Verhalten voraus.
• Zweisprachige Sprecher fühlen den Effekt stärker als monolinguale Sprecher, da ihre Exposition gegenüber jeder Sprache aufgeteilt ist.
• Bei Markenslogans gewinnen gebräuchliche Wörter in Bezug auf Beliebtheit und verlieren bei der Einprägsamkeit.
• Labvanced's Dual Lexical Decision Task ist ein fertiges Paradigma zur Untersuchung dieses Effekts, das Reaktionszeit und Genauigkeitsdaten auf Trial-Ebene aufzeichnet.
• Bei der durchgehenden Satzlesung anstelle isolierter Wörter erfasst das Text Segmentation Object automatisch Blickmetriken pro Wort, demonstriert mit einer Wortfrequenz-Lesestudie, die auf Gerth und Festman (2021) basiert.

Weitere psychologische Konzepte und Effekte, erklärt.

Literaturverzeichnis

1. Brysbaert, M., & New, B. (2009). Moving beyond Kučera and Francis: A critical evaluation of current word frequency norms and the introduction of a new and improved word frequency measure for American English. Behavior Research Methods, 41(4), 977–990.
2. Bullock, O. M., Shulman, H. C., & Huskey, R. (2021). Narratives are persuasive because they are easier to understand: Examining processing fluency as a mechanism of narrative persuasion. Frontiers in Communication, 6, 719615.
3. Francis, W. N., & Kučera, H. (1964). A Standard Corpus of Present-Day Edited American English (the Brown Corpus). Brown University.
4. Gerth, S., & Festman, J. (2021). Reading development, word length and frequency effects: An eye-tracking study with slow and fast readers. Frontiers in Communication, 6, 743113.
5. Heitmeier, M., Chuang, Y.-Y., Axen, S. D., & Baayen, R. H. (2023). Frequency effects in linear discriminative learning. Frontiers in Human Neuroscience, 17, 1242720.
6. Hodges, B. T., Estes, Z., & Warren, C. (2024). Intel inside: The linguistic properties of effective slogans. Journal of Consumer Research, 50(5), 865–886.
7. Lim, S. W. H. (2016). The influence of orthographic neighborhood density and word frequency on visual word recognition: Insights from RT distributional analyses. Frontiers in Psychology, 7, 401.
8. Schmidtke, J. (2014). Second language experience modulates word retrieval effort in bilinguals: Evidence from pupillometry. Frontiers in Psychology, 5, 137.
9. Thorndike, E. L., & Lorge, I. (1944). The Teacher's Word Book of 30,000 Words. Teachers College, Columbia University.