Labvancedでの10の人気言語実験の例

言語とスピーチの研究者は、さまざまな研究を実施するためにLabvancedのようなオンライン実験プラットフォームを使用しています。なぜなら、それは参加者とデータの両方を迅速に集める方法だからです。

バーチャル言語ラボで実験を行い、研究をオンラインで公開し、ウェブを通じて共有することで、言語学者や認知心理学者は研究をより早く完了できるだけでなく、実験を迅速に作成することもでき、コードなしで行うことができます。

以下では、スピーチ知覚と言語理解を研究するためにLabvancedで実施できる10の人気言語実験を強調し、それぞれがプラットフォームの異なる機能や機能を示しています。

1. 多モーダルストループ効果タスク

多モーダルストループ効果タスクは、参加者の認知的連想に挑戦する古典的なタスクです。

この研究では、‘blue’や‘green’のような単語が、異なるテキストカラーで1つずつ表示され、書かれた単語が示す内容に時々だけ対応します。この不一致が参加者に挑戦を与えます。ここで試してみてください！

この研究は、参加者にテキストカラーに焦点を当て、テキストの意味を無視するよう促します。実験中には、4つの特徴的な色のいずれかを言う音声の干渉する音声もあります。

トレーニングセッションでは、参加者はテキストカラーに焦点を当て、対応するボタンをクリックする練習をします。他の2つの次元（音声化された単語と書かれたテキスト）は一致しており、対象の色を反映します。

以下のトレーニングセッションの例では、テキストカラーが青であるため、正しい応答は‘F’です。ただし、実際に書かれた単語が青で、再生される音声も‘blue’と言うため、参加者は強化されます。

実験では、3つの次元が不一致になると、より難しくなります。

以下の例では、色が赤なので正しい応答は‘D’ですが、書かれた単語は‘yellow’と言い、音声は‘blue’を促します。

したがって、参加者は正しい応答を選び、書かれた言語および話された言語の手がかりを打ち消すために、さまざまな認知的連想に焦点を合わせ、制限するように挑戦されます。

📌 出版のハイライト: 言語優位性が言語的および非言語的タスクに及ぼす影響

この研究はLabvancedで行われ、研究者は、言語優位性が言語的および非言語的タスクの干渉および促進効果にどのように影響するか、また言語的および非言語的タスクのパフォーマンスの関係を明らかにするために、一連の言語的および非言語的タスクを作成し実施しました。例えば、Picture-Word Interference (PWI)タスクと非言語的空間ストループタスクがこの目的で実施されました。研究者は、言語優位性が言語的および非言語的タスクのパフォーマンスを調整することを示唆しています。

2. 文章を完結させる

この研究はUCLA言語学科によって出版され、アメリカ英語の成人ネイティブスピーカーがどのように文章を完結させるかをテストすることを目的としています。

参加者は、文の断片を聞いてから、自分の声をコンピュータのマイクを使用して録音し、文章の断片を完全な文に完成させる応答を提供します。

参加者は、自分の頭に浮かんだ最初のことを考え、ためらうことなく答えを提供するよう促されます。

一般的な研究の進行は以下の通りです：

1. 参加者はLabvancedの録音機能をテストして、録音が機能することを確認します。
2. 参加者は次の画面に移動し、‘再生’をクリックして文の断片を聞きます。
3. 次に、参加者は聞いた断片で始まる文の完結方法を考えるよう促されます。
4. 参加者は録音ボタンをクリックして、全体の文を声に出して言います。

この研究は、スピーチと人間の言語に関する科学的知識を増やすことを目的としています。研究者は、得られた知見がコンピュータ技術の実装、言語教育、およびスピーチ病理学の治療など、いくつかの分野に良い影響を与えるだろうと述べています。

📌 出版のハイライト: 迷路ベースの文完成タスク

文完成タスクの別のアプローチは、話すこと（上記の研究のように）ではなく、単語を選択または入力することです。以下に示す研究はLabvancedで実施され、研究者は迷路ベースの文完成タスクを管理しました。参加者は、ターゲットに対する説明を選択するために、オプションのリストから連続して2つの要素を選択する必要がありました：

3. 次元と音

フランクフルトのマックス・プランク美学実験所によるこのスピーチと言語の実験は、声の認識がどのように行われるかを調査することを目的としています。

参加者は、最初に自分自身についての簡単な質問票に記入します。次に、音や声を聞くように指示されます。音声刺激を認識した後、参加者は2つのスケールで音を評価するよう求められます。

この実験は、研究の最初に質問票を統合し、その後音を使って人間の声の知覚を研究する方法を示しています。

📌 出版のハイライト: 言語間の感情的感嘆詞と声の表現

この研究はLabvancedを活用し、異なる言語間で痛み、嫌悪、喜びを表現する感情的感嘆詞と非言語的声の本質を研究することを目的としました。研究者たちは130以上の言語の母音と感嘆詞を分析し、いくつかの興味深い結果が得られました。

非言語的声に関しては、すべての感情が異なる母音の特徴を持っているようです: 痛みは[a]のような開いた母音を促し、喜びは[i]のような前舌母音を促し、嫌悪はシュワのような中央母音を促します。感嘆詞においては、痛みの感嘆詞には母音と広く下がる二重母音が特徴となり、喜びや嫌悪の感嘆詞は母音の規則性で地理的に広がることはありません。これらの発見は、痛みが非言語的声と感嘆詞を通じて地理的に保存された特徴を持つ唯一の感情体験であることを示唆しています。

4. スペイン語発音研究

スペイン語発音研究は、トロント大学によってLabvancedで発表された多くの実験の1つです。この実験はスペイン語で行われますが、ポルトガル語でも実施可能で、参加者の話すことと聞くことのタスクを通じての理解力と言語能力をテストします。

この研究では、参加者は実験手順に関する情報を通過します。次に、完了すべき2つの短いタスクがあり、各タスクは約10分です。最初のタスクは話すことと読むことに関するもので、2つ目のタスクは聞くことに関するものです。

最後に、参加者が自分自身に関する基本情報や言語学習の背景に関する情報を提供できるように質問票があります。

Labvancedは、多くの語学学習とバイリンガル研究に使用されています。研究者は、自分の実験を任意の言語で設計し、特定の話者のみに研究を制限し、異なる言語の話者が世界中から参加できるように国際的に研究を共有したり、特定のグループ（例えば、第二言語を学んでいる大学の学生など）での言語学習を調査するために地域限定の研究を行ったりすることができます。

📌 出版のハイライト: モンテビデオスペイン語の韻律

この研究では、研究者たちはLabvancedを使用して、ウルグアイで話されるリオプラテンセのバラエティであるモンテビデオスペイン語（MS）の最初のプロファイルを作成しました。これはカスティーリャ語とイタリア語にルーツがあり、他の言語（グアラニー語、ケチュア語、ポルトガル語など）から影響を受けています。この研究は、モンテビデオスペイン語（MS）のイントネーション、リズム、テンポを分析することで、その韻律的な説明を提供することを目指していました。研究者はLabvancedを使用して、自然なスピーチの幅広い範囲を捉えるために、さまざまな生産タスクにわたって参加者を録音しました。

5. 声と健康

この研究では、音の知覚と感情の関係が評価されます。参加者は、世界中からの21の人間の音を聞くように促されます。このクリップを聞いた後、参加者は5段階のリッカートスケールを使用して、音が彼らにどのように感じさせたかを評価する必要があります。

実験画面には、実験の指示が表示されます。説明の終わりに、参加者がオーディオを快適なレベルに調整およびキャリブレーションできる音量調整が表示されます：

音をキャリブレーションし調整した後、実験が始まります。

参加者は、おおよそ30秒間再生される音を聞きます：

その後、音が再生された後、参加者は5段階のリッカートで、音によって呼び起こされた感情や感じたこと（自信、悲しみ、または警戒心など）を示すように促されます：

この実験は、音声記録を提示し、その後参加者が彼らが知覚した音、言語、または声に応じて応答を提供するための質問票を提示する優れた例です。

📌 出版のハイライト: 歌声の好みに関する研究

この研究の目的は、音楽の好みの心理学の分野において、「ボーカリストを好む」要因を評価し、知覚的および音響的特徴を評価することでした。

Labvanced実験:

• 知覚的評価は、1から7までのバイポーラスケールでこの実験のために開発され、それぞれの端に対して対比される単語があり、参加者に次の内容を評価するよう求めます: ピッチの正確性、音量、テンポ、発音、息遣い、残響、音色、アタック/ボイスオンセット、ビブラート。42人の参加者が96の刺激を10の異なるスケールで評価しました
• ゴールドスミス音楽洗練度指標の音楽洗練度に関する18項目のサブスケール
• 10項目の性格評価（TPI）
• 短い音楽好みのテスト（STOMP-R）

主な発見: 音楽情報検索（MIR）から得られた音響的かつ低レベルの特徴は、参加者の好み評価の分散をほとんど説明しませんでした。対照的に、声の知覚的特徴は約43％の予測を達成しており、歌声の好みは音響属性そのものに基づいているのではなく、聴者によって知覚された特徴によってより多く左右されることを示しています。この発見は、音楽の好みに関する心理学において個々の知覚の重要性を示しています。さらに読む。

6. 語彙判断タスク

語彙判断タスク（LDT）は、与えられた文字列が対象言語の単語か非単語かを示すよう参加者に求める言語ベースのタスクの優れた例です。LDTの分野での人気により、いくつかのバリエーションがあります。LDTについてさらに学ぶ。

📌 出版のハイライト: 獲得した嗅覚欠失とにおいに関連する言語理解

Labvancedで行われたこの研究では、研究者たちは獲得した嗅覚欠失（後で発生する嗅覚の喪失）がにおいに関連する言語理解にどのように影響するかを評価したいと考えました。研究者たちは、嗅覚欠失者とコントロールにおけるにおいに関連する記憶の全体像を取得するために、一連のタスクを実施しました。興味深いことに、この研究は、獲得した嗅覚欠失がにおいや味の単語の理解を妨げるという証拠はなく、嗅覚欠失者ではにおいや味の単語に対する感情的な連想が変化し、より肯定的な評価が得られました。全体として、これらの発見は、言語処理が嗅覚感覚体験の能力に依存しない場合があることを示唆しています。

7. 意味的ネットワーク

この心理言語学研究はテンプル大学によって行われ、単語の関係が評価されます。この実験は、単語関係の強さをテストするように設計されています（例: 意味的および音韻的）。

参加者は単語を見て、その後に文字列が表示されます。その文字列が英語で意味を持つ場合、参加者はキーボードで‘Y’をクリックするように求められますが、その文字列が何も意味を持たない場合は、‘N’を押すべきです。

デザインはシンプルで直接的ですが、特定の順序で単語を視覚的に提示した後に参加者の応答をボタンプレスを使って収集する方法を示しています。

📌 出版のハイライト: 眼球追跡、言語、視覚的注意

この研究は、言葉や絵を通じて伝えられる意味的情報が空間キュータスクにおける視覚的注意にどのように影響するかを調査しました。研究者は、Labvancedのウェブカメラの眼球追跡を妥当性確認として使用し、参加者が中央固定を維持したかどうかを確認しました。

実験は繰り返し測定デザインを利用しており、2つの部分で構成されています。

1. 実験1: 参加者は実際の単語または擬似単語をプライムとして見ると、ターゲットを指し示す空間的キューが続きます。目的は、これらのプライムがターゲットの検出速度にどのように影響するかを評価することでした。
2. 実験2: 参加者は実際のオブジェクトまたは擬似オブジェクトをプライムとして提示され、ターゲットに一致するか一致しないかを検討します。この実験は、注意の関与やターゲットの検出における意味的および知覚的一致性の影響を探索することを目指しています。

収集データ: 反応時間、眼球追跡データ（参加者の注視と注意パターン）、およびプライムの種類（実際の単語、擬似単語、既知のオブジェクト、未知のオブジェクト）やターゲットとの一致状態（マッチ対ミスマッチ）に関する詳細。

発見: 実際の単語やオブジェクトを通じて伝えられる意味的知識は、ターゲットの検出をより迅速に促進し、注意を引きつけることを大幅に助けることが、プライムがターゲットに関する空間情報を提供しなくても示されました。

8. ノイズ中のスピーチテスト

このノイズ中のスピーチに関する研究では、研究者が参加者にLabvancedで実験に参加してもらい、リスニングの正確性と努力の主観的および客観的測定を決定するよう求めました。67人の参加者（正常な聴力の42人と聴力損失の25人）が努力評価尺度（EAS）と文認識タスクを完了しました。BKBの文は音声形状のノイズで-8、-4、0、+4、+8、+20 dBの信号対ノイズ比（SNR）で提示されました。参加者は文を声に出して繰り返し回答し、彼らの応答はウェブカメラを介して記録され、研究助手によってスコアが付けられました。研究は、主観的なインテリジェンス、客観的なインテリジェンス、主観的なリスニング努力、主観的な聞くのを諦める傾向、言語応答時間（VRT）を含む、正確性とリスニング努力を評価するためにいくつかの結果測定を使用しました。主観的なリスニング努力は、SNRの悪化に敏感に反応した最初の測定値であり、その後主観的インテリジェンス、客観的インテリジェンス、主観的に聞くのを諦める傾向、およびVRTが続きました。

9. 成人リーディングテスト

成人リーディングテストはノッティンガム・トレント大学によって実施され、テキストパッセージを声に出して読み上げる能力をテストし、Labvancedの音声録音機能を利用し、その後パッセージに関する質問に答えます。

トレーニングセッションを開始する前に、研究は参加者にメールアドレスを提供するよう求め、Labvanced内の前のセクションの応答をリンクできるようにします。

トレーニングセッションでは、参加者は促されたパッセージを声に出して読む自分自身を録音する必要があります：

音声録音が完了した後、一連の質問が与えられます：

成人リーディングテストは、音声録音から質問票への回答まで、さまざまな測定タイプをキャッチします。これは言語理解と習得を測定するための優れた方法であり、他の言語や人口集団に適応できます。

📌 出版のハイライト: デジタルリーディング理解

この研究は、スクロールやハイパーリンクなどの特徴を持つデジタルリーディング環境が子供たちのリーディング理解にどのように影響するかを理解することを目的としています。

研究者たちはLabvancedを次の目的で使用しました:

• タスク設計: クリック、スクロール、ハイパーリンク、そして組み合わせの異なる条件の統合を含んでいました。
• ナビゲーション機能のプログラミング: 典型的なデジタルリーディング体験を模倣するためのナビゲーションボタン（例: 次へ、戻る、ストーリーに戻る）とハイパーリンク機能。
• 参加者のモニタリング: リモート参加を促進し、子供たちがビデオ会議ツールを介して監視されながら自宅からタスクを完了できるようにしました。
• データ収集: 各パッセージを読むのにかかった時間、質問に答える際にテキストを参照するのにかかった時間、および戻るボタンのアクティベーション頻度などの指標。

研究の結果、子供たちが定義のためにホバーするハイパーリンクと対話すると、彼らのリーディング理解に悪影響を及ぼし、スクロールは理解に悪影響がなかったということが示されました。

10. 韻律認識タスク

韻律認識タスクは、言語の韻律的特徴を認識し操作する個人の能力を評価するために設計されています。以下のLabvancedのデモでは、参加者は単語を発音し、その単語の強調された音節がどこかを特定するよう求められます。

追加の例

ダイナミックなテキスト編集

場合によっては、参加者がどのように書かれたテキストを積極的に編集するかを判断することに関心があるかもしれません。以下のビデオでは、Labvancedを使用して、マウスクリック、キープレス、段落の変更などのリアルタイムのテキスト編集を追跡する方法を示します。

これを試してみてください。ダイナミックにテキストを編集するデモ、上記のように、参加するボタンをクリックするか、アカウントにインポートします。

可聴性スクリーニング測定

特定の場合、主要な実験試行に進む前に聴覚刺激の基本的な可聴性をチェックすることが重要です。この研究は、認知症の研究に対するリモートと対面の神経心理学的テストの実行可能性を比較しました。

研究は、参加者にLabvancedでバンフォード・コワル・ベンチ（BKB）リストからの一連の10の文を聞くように求めることで始まりました。

上記の例では、発話された文は「車のエンジンが動いている」であり、参加者は聞いた最後の単語を示す必要がありました。各文には、ターゲットに合わせて両方とも文中で入れ替えると意味が通じる2つのフォイルが表示されました。また、フォイルの1つはターゲット単語（ここでは「ハミング」）と大まかに音を合わせるように選ばれました。

別々にドラッグ＆ドロップして分類

この研究は、参加者がクリップを「スピーチに似ている」または「音楽に似ている」と分類する方法を決定することによって音楽音を調査しました。

Labvanced実験: 30のダンドゥンドラムの録音（音声の代替として使用される西アフリカのドラム）を使用して、参加者に録音を分類するように求めました。研究者は、音楽とスピーチのカテゴリーの潜在的な予測因子を決定することを目的としていました。録音の15は「音楽」として扱われ、ヨルバのダンスリズムであり、他の15は「スピーチ代替」とされ、ヨルバのことわざやオリキ（詩）が含まれていました。参加者は音声刺激を自由に聴くことができるようにドラッグ＆ドロップして分類する必要がありました（以下の画像を参照）。異なる参加者が各実験に参加しました。

最初の実験では、‘スピーチに似ている’と‘音楽に似ている’のカテゴリが提供されました。2回目の実験では、参加者が自分で音を区別するために2つのカテゴリーを決定し、ラベルを付ける必要がありました。

発見: 参加者の刺激のグループ分けの階層的クラスタリングは、音声と音楽の区別が現れ、観察可能ではあるが、第一義的ではないことを示しています。自由回答タスクのさらなる分析では、参加者によって付けられたラベルがカテゴリーの音響的予測因子と収束していることが示されました。この発見は、音楽とスピーチを区別する上でのプライミング効果を支持し、普段の音響信号のカテゴライズメカニズムに新たな光を当てます。

結論

これら10の言語実験と追加の例は、Labvancedでできることの優れた表現であるだけでなく、さまざまな大学の研究者が言語やスピーチの知覚をどのように研究しているかを示しています。オンライン実験を利用してデータや応答を記録しています。