词频效应
阅读“椅子”和“ urn”这两个词。两者都很短，都是名词，都是你可以坐在附近的物体的名称。然而，你的大脑标记“椅子”的速度比标记“ urn”要快。心理学家称这一差距为词频效应：一个词在我们周围语言中出现得越频繁，我们对它的识别就越快、越准确。
什么是词频效应
自己试试：“桌子”和“格架”。两个名词，都是两个音节，都是具体物体。你几乎会立即将其中一个标记为真实的单词。另一个则需要稍微长一点的时间。它们之间唯一的真实差异在于你遇到每个单词的频率，而仅仅这个差异足以改变你的反应时间。
频率： 单词在真实文本或语音语料库中出现的原始计数，是反映一个单词“常见”程度的可测量的替代值。
Baayen及其同事称其为“在大多数词汇处理任务中强有力的预测指标”（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。这种预测能力得到了很好的建立。更不确定的是，为什么会发生这种情况。
词频效应如何工作
当你遇到一个单词时，你的大脑必须检索与之相关的所有信息：它的拼写、发音和含义。词频改变了这一检索过程所需的时间，高频词的检索速度快，低频词的检索速度慢。三种理论以三种不同的词汇类别解释了这种现象。
Logogen模型
经典版本是Morton的Logogen模型。你所知道的每个单词都有自己的logogen，一个识别单元，当足够的证据积累时会被激活。频率决定所需证据的数量：高频词的logogen阈值较低，因此更早激活。低频词的logogen需要更多证据，因此激活时间更晚（Lim, 2016）。
交互激活模型
McClelland和Rumelhart的交互激活模型将其构建为一个分层系统：视觉特征输入字母，字母输入整个单词单元。频率确定每个单词单元的静态激活水平，而不是固定阈值。高频词的单元更接近激活，低频词的单元则更远（Lim, 2016）。
区分学习理论
一个更近期的计算理论将其框架再改为：作为预测问题，而不是激活竞赛。一个在你实际接触到的语言上训练过的系统，对于它见过的单词会做出更小的预测误差。高频词：预测误差更小，识别更快。低频词：预测误差更大，识别更慢（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。
以上所有理论都有一个共同点：接触度决定了一个单词清除模型测量的门槛的速度。他们一致认为，并且这对于研究设计很重要的是，原始的频率计数本身是个差的预测指标。经过log或排名变换的值更密切地跟踪反应时间（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。你将在下一节中看到该变换值在真实单词中的具体表现。
词频的测量方法
预测指标需要一个背后的数字。那么这个数字到底来自哪里？
研究人员数十年来测量词频的主要方法是计算印刷材料中的出现次数：读者、教科书、圣经、英语经典、流行杂志，甚至是120本儿童书籍（Thorndike & Lorge, 1944）。
但人们的语言并不像书本一样。所以为什么用书本作为代表语言频率的主要基础呢？Marc Brysbaert和Boris New从头构建了标准美式英语词计数，从电影和电视字幕中提取了5100万字（Brysbaert & New, 2009）。
这个赌注是成功的。针对31,201个真实单词进行测试，他们基于字幕的测量，SUBTLEX-US，解释了人们识别它们的速度变异的62.3%。旧标准则是基于1961年印刷的修订英语散文（Francis & Kučera, 1964），仅达到了57.7%（Brysbaert & New, 2009）。
以下是来自该SUBTLEX-US数据集的一些真实条目，显示了分布（Brysbaert & New, 2009），从在5100万词中出现一次的单词到在语料库中每一部8388部电影和节目中出现的“the”：
| Word | FREQcount | SUBTLWF | SUBTLCD | Lg10WF |
|---|---|---|---|---|
| enchantments | 1 | 0.02 | 0.01 | 0.3010 |
| firming | 1 | 0.02 | 0.01 | 0.3010 |
| septuplets | 1 | 0.02 | 0.01 | 0.3010 |
| referent | 1 | 0.02 | 0.01 | 0.3010 |
| punctiliously | 1 | 0.02 | 0.01 | 0.3010 |
| pragmatism | 11 | 0.22 | 0.11 | 1.0792 |
| humbled | 46 | 0.90 | 0.39 | 1.6721 |
| exhibition | 207 | 4.06 | 1.63 | 2.3181 |
| faithful | 465 | 9.12 | 4.21 | 2.6684 |
| tool | 548 | 10.75 | 4.40 | 2.7396 |
| bottles | 682 | 13.37 | 5.47 | 2.8344 |
| personality | 811 | 15.90 | 6.72 | 2.9096 |
| lovely | 4,853 | 95.16 | 29.48 | 3.6861 |
| dog | 9,835 | 192.84 | 36.35 | 3.9928 |
| eyes | 11,299 | 221.55 | 56.82 | 4.0531 |
| married | 12,163 | 238.49 | 47.11 | 4.0851 |
| together | 19,553 | 383.39 | 76.90 | 4.2912 |
| mind | 24,715 | 484.61 | 81.90 | 4.3930 |
| Thanks | 31,789 | 623.31 | 85.23 | 4.5023 |
| God | 46,061 | 903.16 | 82.74 | 4.6633 |
| Where | 93,341 | 1,830.22 | 98.47 | 4.9701 |
| Yes | 101,835 | 1,996.76 | 97.04 | 5.0079 |
| know | 291,780 | 5,721.18 | 99.43 | 5.4651 |
| the | 1,501,908 | 29,449.18 | 100.00 | 6.1766 |
基于SUBTLEXUS数据库的新频率测量，文件名为Zipped Excel 2007 file with all 74,286 words in the corpus
- FREQcount： 这个词在整个5100万词的SUBTLEX-US语料库中出现的原始次数。
- SUBTLWF： 每百万词的词频（FREQcount除以51），标准化后的数字，使来自不同大小语料库的单词具有可比性。
- SUBTLCD： 语境多样性，语料库中8838部电影和电视剧中至少包含该单词的百分比。一个单词可以是频繁的，但集中在少数几个语境中，或者是适度频繁，但到处都有，这就是捕捉这种差异的指标。
- Lg10WF： log10变换后的频率。这是实际预测词汇决策实验中反应时间的值，而不是原始计数，这就是为什么研究人员使用它而不是FREQcount进行建模的原因。
注意
没有一个通用的语料库用于测量单词频率。研究者使用哪个语料库取决于语言、相关的词典或频率列表以及应用场景。SUBTLEX-US 是英语语言学研究中广泛使用的一个例子，之所以在这里使用它是因为它清晰地展示了单词频率效应背后的核心概念，而不是因为它是唯一的选择。其他语料库也存在于其他语言、体裁和研究需求中。
这就是变量，定义和测量。在心理语言学实验室中，它实际的出现方式、孩子们如何学习阅读，双语者，以及市场营销文案，都是有趣的地方。
研究中的单词频率效应示例
营销与说服
单词频率不仅停留在实验室，它塑造了人们对语言的普遍反应。易于处理的单词感觉更好，这种现象被研究者称为 处理流畅度，而单词频率是其最可靠的杠杆之一（Bullock, Shulman & Huskey, 2021）。
Brady Hodges、Zachary Estes 和 Caleb Warren 直接在品牌口号上测试了这一点：分解了超过 800 个真实示例，使用相关分析、实验室实验、眼动追踪和现场研究，他们发现由常见单词构成的口号更受欢迎（Hodges, Estes & Warren, 2024）。这意味着，由稀有单词构成的口号更有可能被记住！
这些影响可以应用于实际的商业决策。一个新品牌，或一个争夺市场份额的品牌，或者进入陌生领域的品牌，实际上受益于更难以处理的语言，这使人们能够在之后记住品牌名称。对于一个成熟品牌，情况则翻转：可忘记的成本几乎不算什么，大家已经知道他们是谁，但不被喜欢却会造成真正的伤害。这就是为什么对他们而言，更安全的选择是简单、令人喜欢的单词，尽管它的记忆性较差（Hodges, Estes & Warren, 2024）。
心理语言学与词汇决策
这听起来几乎太简单以至于不重要：看一串字母，决定它是否是一个真实单词，尽可能快地按下一个按钮。这种感觉微不足道的判断是单词频率效应最大的地方，超过单词长度、邻里密度或心理语言学家通常归咎于反应时间慢的任何其他因素。
Heitmeier 和同事们直接测量了这一点：频率“远远”解释了人们反应速度中最多的方差（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。
在上面的视频中，可以看到 双词汇决策任务 的一个示例。这个任务向参与者展示两个单词，参与者必须决定两个展示的单词是否都是英语单词，或者其中一个是否不是。
阅读发展
Sarah Gerth 和 Julia Festman 在一项研究中利用眼动追踪，研究了 66 名说德语的儿童，他们在五年级和六年级，年龄在 10 到 12 岁，阅读普通句子，而不是屏幕上的孤立单词，是真正的句子，以孩子在学校实际阅读的方式进行。结果显示：低频单词的关注时间比高频单词长 62 毫秒，对于那些仍在积极学习流利阅读的读者来说（Gerth & Festman, 2021）。
但频率结果仅是故事的一半。有些孩子的阅读速度明显快于其他孩子，而单词频率并不能单独解释原因。
单词长度是缺失的部分。更快的儿童读者已经养成了一种较慢读者尚未养成的习惯：一次性全局性地感知一个常见单词，而不是逐字进行，这是迈向成年人阅读方式的一个小但真实的步骤。
双语与第二语言单词识别
这是大多数人从未注意到的关于自己双语能力的模式：单词频率效应在弱语言中表现得更为显著。Jens Schmidtke 进行了测量，双语者的频率效应比单语者更大（Schmidtke, 2014）。
这是很容易理解为双语大脑处理语言的方式不同。对于这个特定的效应，它们不必如此：如果你将接触分散在两种语言之间，那么每种语言的练习量自然会低于单语者的单一语言。
提高流利度后，差距会缩小。更高的熟练程度直接与较小的频率效应相关。
常见问题
简单来说，单词频率效应是什么？
为什么常见单词比稀有单词反应更快？
研究人员如何测量单词频率？
单词频率效应是否仅适用于阅读？
关键要点
- 常见单词比稀有单词更快、更准确地被识别，这一发现被称为单词频率效应。
- 它击败了心理语言学家测试的所有其他变量，包括单词长度和邻里密度，成为反应时间的预测因子。
- 使用对数或排名转换的频率，而不是原始计数，原始频率几乎无法预测行为。
- 双语者感受到的效应比单语者更强，因为他们对每种语言的接触是分散的。
- 在品牌口号中，常见单词在可接受性上胜出而在记忆性上输给稀有词。
- Labvanced 的双词汇决策任务是研究该效应的现成范例，记录试验级别的反应时间和准确性数据。
更多 心理学概念和效应解释。
参考文献
- 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.
- 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.
- Francis, W. N., & Kučera, H. (1964). A Standard Corpus of Present-Day Edited American English (the Brown Corpus). Brown University.
- 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.
- Heitmeier, M., Chuang, Y.-Y., Axen, S. D., & Baayen, R. H. (2023). Frequency effects in linear discriminative learning. Frontiers in Human Neuroscience, 17, 1242720.
- Hodges, B. T., Estes, Z., & Warren, C. (2024). Intel inside: The linguistic properties of effective slogans. Journal of Consumer Research, 50(5), 865–886.
- 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.
- Schmidtke, J. (2014). Second language experience modulates word retrieval effort in bilinguals: Evidence from pupillometry. Frontiers in Psychology, 5, 137.
- Thorndike, E. L., & Lorge, I. (1944). The Teacher's Word Book of 30,000 Words. Teachers College, Columbia University.