词频效应
阅读这些词“椅子”和“ urn”。这两个词都很短，都是名词，都名一个你可以坐近的物体。然而，你的大脑更快地将“椅子”标记为一个词，而不是“ urn”。心理学家称这种差距为词频效应：一个词在我们所处语言环境中的出现频率越高，我们就越快、更准确地识别它。
什么是词频效应
自己试一下：“桌子”和“格子架”。都是名词，都是两个音节，都是具体物体。你几乎会瞬间将其中一个标记为真实词。另一个需要多一点时间。它们之间唯一真正的区别是你遇到每一个词的频率，而这种差异本身就足以改变你的反应时间。
频率： 一个词在真实文本或语音语料库中的原始出现次数，是衡量一个词感觉“常见”的可测量替代指标。
Baayen及其同事称其为“在大多数词汇处理任务中的强预测因素”（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。这种预测能力得到了很好的证实。尚未解决的是为什么它会发生。
词频效应如何运作
当你遇到一个词时，你的大脑需要提取与之相关的所有信息：拼写、发音、含义。词频会改变提取所需的时间，高频词提取得快，低频词提取得慢。有三种理论解释了为什么，在三种不同的词汇中。
Logogen模型
经典版本是Morton的Logogen模型。你所知道的每个词都有自己的Logogen，一个在足够的证据积累时发射的识别单元。频率设定所需证据的多少：高频词的Logogen阈值较低，因此它更早发射。低频词的Logogen需要更多证据，因此它较晚发射（Lim, 2016）。
交互激活模型
McClelland和Rumelhart的交互激活模型将其构建成一个分层系统：视觉特征提供给字母，字母提供给整个词单元。频率设定每个词单元的静态激活水平，而不是固定的阈值。高频词的单元更接近发射，低频词的单元则远离发射（Lim, 2016）。
辨别学习理论
一种较新的计算模型则不同地构架它：作为一个预测问题，而不是一个激活竞赛。一个在你实际遇见的语言上训练的系统对其见过更多次的词产生较小的预测误差。高频词：较小的误差，更快的识别。低频词：较大的误差，较慢的识别（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。
上述所有理论都有一个共同点：接触决定了一个词如何快速通过模型所测量的任何标准。所有三者一致同意，且这对研究设计至关重要的是，原始频率计数本身是一个差的预测因素。对数或秩变换后的值与反应时间更紧密相关（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。你将在下一节中看到这个变换后的值在一个真实词上的样子。
词频是如何测量的
预测者需要一个数字来支撑它们。那么这个数字到底是从哪里来的呢？
研究人员测量词频的一个主要方法是计算印刷材料中的出现次数：读者、教科书、《圣经》，英语经典作品，流行杂志，甚至一组120本儿童书籍（Thorndike & Lorge, 1944）。
但人们的说话方式与书籍不同。那么为什么要使用书籍作为代表语言频率的主要依据呢？Marc Brysbaert和Boris New从头开始重建标准的美式英语词汇量，从电影和电视字幕中提取了5100万字（Brysbaert & New, 2009）。
这个赌注得到了回报。针对31,201个真实词的测试表明，他们基于字幕的测量，SUBTLEX-US，解释了62.3%人们识别它们的速度变异。旧标准，基于1961年编辑的英语散文（Francis & Kučera, 1964），仅能达到57.7%（Brysbaert & New, 2009）。
来自SUBTLEX-US数据集的一小部分真实条目显示了这种分布（Brysbaert & New, 2009），从在5100万词中出现一次到“the”，在语料库中的每一部8,388部电影和节目的字幕中均出现：
| 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 |
新的频率测量基于SUBTLEXUS数据库，文件名包含语料库中74,286个单词的压缩Excel 2007文件
- FREQcount: 该词在整个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），使来自不同大小语料库的单词可以进行比较的标准化数值。
- SUBTLCD: 语境多样性，包含该词至少一次的8,388部电影和电视节目的百分比。一个词可以是频繁的，但集中在少数上下文中，或者是中等频率，但遍布各处，这就是捕捉这一差异的依据。
- 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，因此研究人员在建模时使用它，而不是FREQcount。
Note
没有一个通用的语料库可以用来测量词频。研究人员使用哪个语料库取决于语言、相关的字典或频率列表，以及应用场景。SUBTLEX-US是英语语言学研究中广泛使用的示例，这里使用它是因为它清晰地演示了词频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。
这是变量被定义和测量的地方。它实际出现的地方，比如心理语言学实验室，孩子们学习阅读的方式，双语者，以及市场营销文案，才是事情变得有趣的地方。
研究中单词频率效应的例子
市场营销和劝说
单词频率不仅存在于实验室中，它还塑造了人们对语言的反应。容易处理的单词感觉更好，这种现象被研究人员称为处理流畅性，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直接在品牌标语上进行了测试：分析了800多个真实例子，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标语更受欢迎（Hodges, Estes & Warren, 2024）。这意味着由稀有单词构成的标语更容易被记住！
这些含义可以应用于实际的商业决策。一个新品牌，或者一个争夺市场份额或打入陌生领域的品牌，实际上可以从更难处理的语言中受益，这使人们在以后更容易记住该名称。对于一个成熟品牌来说，数学完全相反：凡是不令人记住的，几乎不会让他们付出任何代价，大家已经知道他们是谁，但被人不喜欢会造成真正的损害。这就是为什么对他们来说更安全的选择是简单、讨人喜欢的词，即使它的记忆度更低（Hodges, Estes & Warren, 2024）。
心理语言学与词汇决策
听起来似乎过于简单而不重要：看一串字母，判断它是否是一个真实的单词，然后尽可能快地按下按钮。这个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、邻域密度或心理语言学家通常归咎于反应时间延迟的任何其他因素。
Heitmeier及其同事直接进行了衡量：频率“远远”解释了人们反应速度的方差（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例子。该任务向参与者展示两个单词，参与者必须判断这两个单词是否都是英语单词，或者是否有一个不是。
阅读发展
Sarah Gerth 和 Julia Festman 在一项与66名讲德语的五年级和六年级孩子（年龄10到12岁）的研究中利用了眼动追踪，他们在阅读普通句子，而不是屏幕上的孤立单词，真正的句子，像孩子在学校中实际阅读的方式。结果显示：低频率的单词比高频率的单词使他们的目光停留时间长62毫秒，这在仍在积极学习流利阅读的读者中尤为明显（Gerth & Festman, 2021）。
但是频率仅仅是故事的一半。有些孩子的阅读速度确实比其他孩子快，单靠单词频率无法解释原因。
单词长度是缺失的部分。快速阅读的孩子已经养成了一种慢速阅读的孩子尚未具备的习惯：能一眼看出一个常见单词，而不是逐字逐字地拼读，这是向成年人阅读的小而真实的一步。
以这项研究为模型的设计，包含普通句子中的高频和低频关键字，词长匹配，同时记录每个单词的注视指标，这在Labvanced的文本分割页面上演示，使用文本分割对象构建。
双语和第二语言单词识别
这是大多数人从未注意到的关于他们自己双语能力的模式：单词频率效应在你的弱语言中表现得更明显。Jens Schmidtke对此进行了测量，双语者所显示的频率效应比单语者更大（Schmidtke, 2014）。
人们容易将其解读为双语大脑以不同方式处理语言。对于这种特定的效应，它们并不需要这样做：在两种语言之间分散你的接触，每种语言的练习次数都少于单语者的单一语言。
变得更加流利之后，这种差距缩小。更高的熟练度与更小的频率效应直接相关。
常见问题
单词频率效应简单来说是什么？
为什么常见单词比稀有单词识别得更快？
研究人员如何测量单词频率？
单词频率效应是否只适用于阅读？
关键要点
- 常见单词比稀有单词被识别得更快且更准确，这种发现被称为单词频率效应。
- 它在心理语言学家测试的所有其他变量中都是最重要的，包括单词长度和邻域密度，是反应时间的预测因素。
- 使用对数或等级转换的频率，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被分割。
- 在品牌标语中，常见单词在可喜欢性上占优势，但在记忆性上却落于下风。
- Labvanced的双词汇决策任务是研究这一效应的现成范例，记录试次数级别的反应时间和准确性数据。
- 对于连续句子的阅读，而不是孤立单词，文本分割对象自动记录每个单词的注视指标，这在根据Gerth和Festman（2021）建模的单词频率阅读研究中得以演示。
更多心理学概念和效应，解释。
参考文献
- Brysbaert, M., & New, B. (2009). 超越Kučera和Francis：对当前单词频率规范的批判性评估，以及对美国英语新改进的单词频率度量的介绍。行为研究方法, 41(4), 977–990。
- Bullock, O. M., Shulman, H. C., & Huskey, R. (2021). 叙述之所以具有人说服力，是因为它们更容易理解：考察处理流畅性作为叙述劝说机制的机制。传播前沿, 6, 719615。
- Francis, W. N., & Kučera, H. (1964). 现代美国英语标准语料库（布朗语料库）。布朗大学。
- Gerth, S., & Festman, J. (2021). 阅读发展、单词长度和频率效应：一项对缓慢和快速读者的眼动追踪研究。传播前沿, 6, 743113。
- Heitmeier, M., Chuang, Y.-Y., Axen, S. D., & Baayen, R. H. (2023). 线性判别学习中的频率效应。人类神经科学前沿, 17, 1242720。
- Hodges, B. T., Estes, Z., & Warren, C. (2024). 内部的智能：有效标语的语言特性。消费者研究杂志, 50(5), 865–886。
- Lim, S. W. H. (2016). 正字法邻域密度和单词频率对视觉单词识别的影响：来自反应时间分布分析的洞见。心理学前沿, 7, 401。
- Schmidtke, J. (2014). 第二语言经验调节双语者的单词提取努力：来自瞳孔测量的证据。心理学前沿, 5, 137。
- Thorndike, E. L., & Lorge, I. (1944). 三万个单词的教师词典。哥伦比亚大学教师学院。