La interferencia semántica en bebés de 9 a 36 meses: Un estudio de seguimiento ocular en casa sobre las habilidades léxicas de los bebés
Investigadora: Giulia Calignano, Universidad de Padua
En esta entrevista, Giulia Calignano comparte su experiencia trabajando con bebés y el seguimiento ocular durante una tarea de mirar-mientras-escuchar. Consulta el resumen de su presentación de póster en WILD 2022 en la página 127 y sigue leyendo para aprender sobre su motivación y mensajes clave al usar Labvanced.
Cuéntanos sobre tu experiencia en investigación y tu campo de estudio.
Comencé a trabajar en la cognición infantil en la Universidad de Padova durante mi pasantía tras mi Maestría en Neurociencia. Después, continué colaborando allí en el Babylab, donde tuve la oportunidad de aprender técnicas específicas para investigar la cognición en bebés de 4 meses a 3 años. Usamos el seguimiento ocular (y la pupiloscopía) para capitalizar la fisiología del ojo con el fin de investigar la intersección entre atención y percepción. Esas técnicas no son invasivas y los bebés pueden mirar los estímulos como deseen. Podemos recopilar una buena cantidad de información del mirar libre de los bebés.
Luego, obtuve un doctorado en psicolingüística (Universidad de Trento) e investigué la intersección entre atención y lenguaje en bebés y adultos. Utilizando seguimiento ocular, examiné específicamente el impacto del lenguaje hablado y escrito en la orientación de la atención.
Ahora, soy investigadora post-doctoral en el Departamento de Psicología del Desarrollo y Social, Universidad de Padua, aún investigando la interacción entre lenguaje y atención a lo largo de la vida.
¿Qué te motivó a investigar en esta área?
Como estudiante de psicología, estudié mucho sobre procesos cognitivos y comportamiento en adultos, pero la pregunta siempre ha sido ‘¿cuándo y cómo comienza todo?’ y ‘¿cómo puedes desarrollarte en un individuo tan complejo?’
Desarrollé una pasión por la cognición infantil porque permite rastrear el origen de la psicología adulta, que puede verse en términos de resultados de desarrollo. La orientación de la atención audiovisual fue el tema principal, luego comprender que el lenguaje en los bebés puede guiar y modelar el comportamiento y la cognición antes de que puedan hablar ha jugado un papel central en mi interés de investigación. ¡Es más difícil que estudiar adultos! Observar el comportamiento infantil es como observar un comportamiento más libre, menos restringido, y abre una ventana de explicaciones plausibles sobre por qué y cómo los humanos construyen activamente su conocimiento a partir de las simulaciones ambientales.
¿En qué estás trabajando actualmente o en qué has trabajado recientemente que te gustaría discutir con nosotros?
Recientemente presentamos un póster en el Taller sobre Desarrollo del Lenguaje Infantil (WILD 2022) sobre la comprensión léxica y la interferencia semántica en niños de 9 a 36 meses. Es un proyecto en curso, por lo que los resultados son preliminares pero muy intrigantes. Mis colegas y yo, es decir, A. Micelli, S. Russo, E. Di Giorgio, N. Reoyo Serrano, S. E. Benavides Varela y E. Valenza, implementamos un paradigma clásico: la tarea de Mirar-mientras-Escuchar. La idea principal fue replicar algunos resultados clásicos utilizando Labvanced como una nueva herramienta para el seguimiento ocular en línea.
¿Puedes describir el diseño de la investigación y cómo configuraste el experimento?
En la tarea de Mirar-mientras-Escuchar, que es una tarea bien establecida de habilidad de comprensión léxica, presentamos 2 imágenes al bebé. Las imágenes pueden ser 2 objetos de la misma categoría, como una manzana y un plátano, o 2 objetos de diferentes categorías, como una manzana y un juguete. Hay un período de tiempo en el que el bebé puede mirar libremente ambas imágenes, luego una voz nombra una de las imágenes. Medimos los movimientos oculares y el tiempo pasado en cada imagen para ver si la etiqueta guía la atención hacia la imagen objetivo. Normalmente se espera encontrar un patrón de exploración mientras se mira ambas imágenes durante la misma cantidad de tiempo (sin incluir la preferencia individual), luego después de que la voz nombra una imagen, se espera que el bebé mire la imagen nombrada más que la otra. Al hacer esto, buscamos medir el tamaño del vocabulario en bebés que no pueden hablar; básicamente, la pregunta fundamental detrás de esto es ‘¿cuándo comienza a desarrollarse el vocabulario?’ y, lo que es importante, ‘¿cómo guía el conocimiento lingüístico y semántico el comportamiento de los bebés preverbales y verbales?’
Cuéntanos sobre tus conclusiones y las implicaciones de eso.
Nuestros resultados preliminares coinciden con los hallazgos tradicionales en persona del mismo paradigma clásico. Encontramos que la interferencia semántica (tener dos imágenes de la misma categoría) introdujo interferencia en la capacidad del niño para seleccionar la imagen correcta. Es decir, los objetos de diferentes categorías son más fáciles de identificar porque las diferencias son más evidentes tanto a nivel perceptual como lingüístico. Además, estamos interesados en rastrear la trayectoria de desarrollo del desarrollo semántico, es decir, detectar cuándo, de 9 a 36 meses de edad, los bebés comienzan a organizar la información en categorías.
¿Cuáles son tus próximos pasos con esta investigación?
Dentro de este proyecto, pretendemos reclutar más bebés y aumentar nuestro tamaño de muestra. Continuaremos recopilando datos para poder generalizar a la población más amplia incluyendo tantos idiomas como sea posible. También pretendemos hacerlo aprovechando el seguimiento ocular en línea para alcanzar a familias que normalmente no vienen a nuestro laboratorio.
¿Tienes algún consejo o truco para recopilar buenos datos que puedas compartir?
El error de medición siempre está a la vuelta de la esquina, pero podemos lidiar con ello. En mi opinión, además de seleccionar un paradigma experimental sólido adaptado a una pregunta de investigación específica y a una ventana de desarrollo, una forma segura de recopilar datos útiles en general es obtener conjuntos de datos informativos (equipados con un diccionario de datos). Es decir, recopilar suficiente información sobre las principales fuentes de ruido que interfieren con el curso temporal de un experimento planificado para realizar controles de cordura y robustez.
¿De qué maneras es diferente realizar investigación en línea en comparación con en el laboratorio?
Es una nueva frontera con la investigación en línea. Cambiamos el entorno pero realizamos el mismo experimento, así que hubo ventajas y desventajas.
Pierdes la oportunidad de reunirte con la familia y tener la experiencia en persona. Es importante para la familia conocer más sobre la investigación y para los experimentadores conocer más sobre el bebé y los padres. Hay menos oportunidades de conocerlos como personas.
Ganamos la posibilidad de alcanzar a más familias y facilitar la participación de aquellas familias que viven en el extranjero en diferentes áreas. Ahora pueden colaborar y participar en la investigación, eligiendo el momento que prefieren para participar. También entrenamos a los padres para que sean experimentadores.
También podemos pensar en estudios multi-laboratorios para obtener resultados más robustos. Esto abre nuevas líneas de investigación para dar forma con nuevos grados de libertad.
¿Ves la investigación en línea como el futuro de tu campo?
Veo la investigación en línea como una herramienta complementaria útil. La investigación, en general, es tal que cada día surgen nuevas preguntas. Diferentes preguntas requieren diferentes herramientas. La investigación en línea aún tiene limitaciones, pero es una nueva oportunidad que será útil para responder a muchas preguntas de investigación, por ejemplo, sobre el impacto específico del entorno en el que un bebé está inmerso en el desarrollo del lenguaje y de la atención en distintos contextos y culturas.
¿Cómo elegiste Labvanced para tu investigación?
Encontré Labvanced en GitHub. Me gustó que era una herramienta abierta. Pude revisar el código y la lógica del algoritmo del software, y de inmediato pude construir un experimento clásico en la plataforma. Me encantó que era fácil de usar a nivel de interfaz y también permitía la posibilidad de usar código dentro de los eventos. Así que empecé a correr la voz en mi departamento.
¿Qué destaca para ti de Labvanced?
Me apasiona el análisis de datos, así que me gustó la forma en que puedes descargar datos y seleccionar el formato y la información que necesitas. También incluye la información técnica sobre cómo funcionó el experimento, así como las medidas que te interesan. Encontrar el código en GitHub fue fácil y fue agradable ver cómo hacer gráficos y examinar la precisión de las mediciones, así que pudimos comparar fácilmente los datos en persona con los datos en línea que habíamos recopilado.
¿Qué le recomendarías a los estudiantes que esperan comenzar a investigar en tu campo?
¡Colaboren! Busquen oportunidades para trabajar con otros laboratorios dentro de su campo e incluso con investigadores de otros campos. Tengan una mentalidad de ciencia abierta y utilicen los errores como una oportunidad de aprendizaje. Sugiero que traten de ser parte de estudios multi-laboratorios también.
¿Tienes un mensaje que compartir con otros usuarios de Labvanced?
¡Colaboremos más! Deberíamos compartir nuestro conocimiento sobre diseños, pero también consejos y trucos para recopilar los mejores datos, por ejemplo, compartiendo paradigmas para obtener estudios más comparables.
¿Puedes contarnos sobre la conferencia WILD2022 a la que asististe recientemente y tu experiencia al compartir tus resultados?
El Taller sobre Desarrollo del Lenguaje Infantil (WILD) es una gran ocasión para discutir la evidencia más reciente sobre los mecanismos subyacentes del desarrollo del lenguaje en la infancia, a través de idiomas y países. En particular, atrae a investigadores senior así como a investigadores en las primeras etapas de su carrera, ofreciendo una oportunidad única para que las ideas circulen.