Labvancedにおける10の人気言語実験の例

言語と発話の研究者は、参加者とデータを迅速に収集できる手段として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。

仮想言語実験室で実験を行い、研究をオンラインで発表し、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迅速に完了し、かつ実験を素早く、コードなしで作成できます。

以下では、Labvancedで実施できる人気の言語実験10例を紹介します。これらはすべて、スピーチの知覚と言語の理解を研究するためのもので、プラットフォームの異なる機能や能力を示しています。

1. マルチモーダルストループ効果課題

マルチモーダルストループ効果課題は、参加者の認知的連想に挑戦する古典的な課題です。

研究では、「青」や「緑」といった言葉が、異なるテキスト色で順に表示され、そのテキスト色が書かれた言葉が示す内容と完全に一致することはほとんどありません。この不一致が参加者に挑戦を投げかけます。ここで試してみてください！

この研究は、参加者にテキスト色に集中し、テキストの意味を無視するよう求めます。実験中には、4つの特徴的な色の一つを示す音声による気を散らす言葉も流れます。

トレーニングセッションでは、参加者はテキスト色に焦点を当て、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（音声で発せられる言葉と書かれたテキスト）は一致しており、対象色を反映しています。

以下のトレーニングセッションの例では、テキスト色が青なので正しい反応は「F」です。しかし、参加者は実際の書かれた言葉が青であり、自動で流れる音声も「青」と言っているため、強化されています。

実験では、三つの次元が不一致になると、状況はより困難になります。

以下の例では、正しい反応は「D」であり、色は赤ですが、書かれた言葉は「黄色」で、音声は「青」と促しています。

したがって、参加者は正しい反応を選び、書かれた言葉と発話の言語の手がかりを覆すために、様々な認知的連想に集中し制限を加える必要があります。

📌 発表ハイライト: 言語の優位性が言語的および非言語的課題に与える影響

この研究では、Labvanced内で実施され、研究者たちは言語的および非言語的課題において、言語の優位性が干渉および促進効果にどのように影響するかを明らかにするために、一連の言語的および非言語的課題を作成および実施しました。例えば、ピクチャー・ワード干渉（PWI）課題と非言語的空間ストループ課題がこの目的のために管理されました。研究者たちは、言語の優位性が言語的および非言語的課題のパフォーマンスに影響を与えることを示唆しています。

2. 文を完成させる

この研究、 UCLAの言語学部によって発表されたもので、成人のネイティブアメリカン英語話者が文をどのように完成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き、その後自分の声が録音される形式で文の断片を完全な文にする回答を提供しなければなりません。

参加者は、思いついたことを最初に考え、そのまま答えるよう促されます。

1. 参加者は、Labvancedの録音機能をテストして、自分の録音が機能しているかを確認します。
2. 参加者は次の画面に移り、「再生」をクリックして文の断片を聞きます。
3. その後、参加者は文を完成させる方法を考えるよう促されます。彼らは聞いた断片から始めます。
4. 参加者は録音ボタンをクリックして、声を出して文全体を言います。

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加させることを目的としています。研究者たちは、得られた洞察が、コンピュータ技術の実装、言語教育、および言語病理治療を含むいくつかの分野において、良い影響をもたらすと述べています。

📌 発表ハイライト: 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、話すことによって文を完成させるのではなく、単語を選択または入力することです（上記の研究のように）。以下に説明する研究では、LabvancedでLiらによって2023年実施され、迷路ベースの文完成タスクが行われました。参加者は、与えられたターゲットに対する説明を、選択肢のリストから表現の二つの部分を連続的に選ぶことによって選択する必要がありました。

3. 次元と音

このスピーチと言語実験は、フランクフルトのマックス・プランク美学実験研究所によって実施され、声の発声がどのように知覚されるかをInvestigateします。

参加者はまず、自分自身についての簡単なアンケートに記入します。その後、音や声の発声を聞くよう指示されます。音声刺激を知覚した後、参加者は2つの尺度で音を評価します。

この実験は、研究の最初にアンケートを取り入れた後、人間の声の知覚を音声を用いて研究する方法を示しています。

📌 発表ハイライト: 言語間の感情的な間投詞と声の発声

この研究では、Labvancedを利用し、言語間で感情的な間投詞や非言語的発声が痛み、嫌悪、喜びを表現する際の母音署名の性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間投詞を分析し、いくつかの興味深い発見を得ました。

非言語的な声の発声において、すべての感情は独特の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]のような前母音を促し、嫌悪感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、痛みの感嘆詞はaのような母音と広がる降下二重母音を特徴とし、喜びと嫌悪感の感嘆詞は、地理的に広がる母音の規則性を持ちません。これらの発見は、痛みが非言語的な声の発声と感嘆詞の両方において、言語を超えて保存された特徴を示す唯一の感情体験であることを示唆しています。

4. スペイン語の発音研究

スペイン語の発音研究は、トロント大学によって発表された多数の実験の1つで、Labvancedで行われました。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、参加者の理解力と言語能力を話すことと聞くことのタスクを通じてテストします。

この研究では、参加者は実験手順についての情報を受け取ります。その後、約10分間の短いタスクが2つ実施されます。最初のタスクは話すことと読むことに関するもので、2番目のタスクは聞くことに関するものです。

最後に、参加者が自分についての基本情報や言語学習の背景に関する関連情報を提供できるように、質問票が用意されています。

Labvancedは、多くの言語学習やバイリンガルの研究に利用されています。研究者は、自身の実験を任意の言語で設計し、特定の話者に限定した研究を行い、異なる言語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することも、特定のグループ（たとえば、第二言語を学んでいる大学の学生）における言語学習を調査するためにローカルに研究を保持することもできます。

📌 公表のハイライト: 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変種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。この変種は、カスティーリャ語とイタリア語にルーツがあり、グアラニ語、ケチュア語、ポルトガル語など他の言語からの影響も受けています。この研究は、モンテビデオスペイン語（MS）の音調、リズム、テンポを分析することにより、その最初の完全な韻律的記述を提供することを目的としています。研究者は、幅広い自然なスピーチをキャプチャするために、異なる発話タスクに参加者を録音するためにLabvancedを使用しました。

5. 声と幸福感

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、参加者はその音が彼らにどのように感じさせたかを5段階のリッカート尺度で評価する必要があります。

実験画面は、実験の指示で始まります。説明の終わりには、参加者が快適なレベルに調整できる音量調整器があります：

音を調整した後、実験が始まります。

参加者は、約30秒間再生される音を聞きます：

音が再生された後、参加者は音声によって引き起こされた特定の感情や感覚（自信、悲しみ、または警戒心など）を5段階のリッカートで示すように促されます：

この実験は、音声記録を提示し、その後質問票を用意して参加者が知覚した音、言語、または声に対して反応を提供できる素晴らしい例です。

📌 公表のハイライト: 歌唱声の好みに関する研究

この研究の目的は、音楽の好みに関する心理学の重要なトピックであるボーカリストを「好き」とする際の参加者の好みを動かすものを評価するために、知覚的および音響的特徴を評価することでした。

Labvanced実験:

• この実験のために、参加者が次のものを評価するように求める対極的な単語が各極にある1から7までの双極尺度で知覚的評価が開発されました：音程の正確さ、音量、テンポ、発音、息切れ、共鳴、音色、アタック/声の発生、ビブラート。42人の参加者が96の刺激を10の異なる尺度で評価しました
• ゴールドスミス音楽専門化指数の音楽専門性の18項目のサブスケール
• 10項目性格評価 (TPI)
• 短縮音楽嗜好テスト (STOMP-R) のレビュー

主要な発見: 音楽情報取得（MIR）から得られた音響的および低レベルの特徴は、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。それに対し、声の知覚的特徴は約43%の予測を実現し、歌唱声の好みは音響的属性そのものに基づくのではなく、むしろリスナーによって知覚的に経験された特徴によって根付いていることを示唆しています。この発見は、音楽の嗜好の心理学における個々の知覚の重要性を示しています。詳細を読む。

6. 語彙判断タスク

語彙判断タスク（LDT）は、参加者が提示された文字列が対象言語の単語か非単語かを示すように求められる言語ベースのタスクの優れた例です。このタスクは、分野での人気により、いくつかの変形があります。LDTについてもっと学ぶ。

📌 公表のハイライト: 獲得した嗅覚障害と匂いに関連する言語理解

このLabvancedで行われた研究では、研究者たちは獲得した嗅覚障害（後年に起こる嗅覚の喪失）が匂いに関連する言語の理解に影響を与えるかどうかを評価したいと考えました。研究者たちは、嗅覚障害を持つ被験者と対照群の匂いに関連する記憶を完全に把握するために、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、獲得した嗅覚障害が匂いまたは味に関する言葉の理解を損なう証拠はないと結論づけましたが、嗅覚障害を持つ被験者では香りと言葉への感情的な関連が変化し、よりポジティブな評価がされていました。全体として、これらの発見は、言語処理が匂いの感覚的体験を持つ能力とは独立している場合があることを示唆しています。

7. セマンティックネットワーキング

この心理言語学の研究は、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、単語の関係の強さ（例: セマンティックおよび音韻的）をテストするために設計されています。

参加者は単語を見た後、文字の列を見ます。文字の列が英語で何かを意味している場合、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、文字の列が何も意味しない場合は「N」を押す必要があります。

デザインはシンプルで明確ですが、特定の順序で視覚的に単語を提示した後に参加者の反応をボタン押下を用いて収集する方法を示しています。

📌 公表のハイライト: 眼球追跡、言語と視覚的注意

この研究では、単語や画像を通じて伝えられる意味情報が、空間的キューイング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。研究者たちは、参加者が中心固定を維持していることを確認するための妥当性チェックとしてLabvancedのウェブカメラ眼球追跡を使用しました。

実験は繰り返し測定デザインを利用し、2つの部分で構成されていました:

1. 実験1: 参加者は、プライムとして本物の単語または擬似単語のいずれかを見た後、ターゲットを指示する空間的キューを見ました。目的は、これらのプライムがターゲット検出速度にどのように影響したかを評価することでした。
2. 実験2: 参加者は、ターゲットと一致するか不一致の本物の物体または擬似物体をプライムとして示されました。この実験は、注意喚起とターゲット検出における意味的および知覚的一致性の効果を探ることを目的としていました。

収集されたデータ: 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（本物の単語、擬似単語、既知の物体、未知の物体）とターゲットとの一致状態（一致 vs. 不一致）の詳細。

発見: 本物の単語と物体を通じて伝えられる意味的知識は、ターゲット検出を大幅に促進し、注意の捕捉を強化します。たとえ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。

8. 雑音中のスピーチテスト

この雑音中のスピーチ研究では、研究者が参加者にLabvancedの実験に参加するよう依頼し、リスニングの正確性と努力の主観的および客観的な測定を判断するためのスピーチ実験を行いました。67名の参加者（正常な聴力を持つ42名と聴力障害を持つ25名）が、努力評価尺度（EAS）および文認識タスクを完了しました。 BKBの文は、信号対雑音比（SNR）が-8、-4、0、+4、+8、および+20 dBで、音声型雑音中に提示されました。参加者は文を声に出して繰り返し、その応答はウェブカメラを通じて記録され、研究助手によって採点されました。この研究では、客観的な明瞭さ、主観的な明瞭さ、主観的なリスニング努力、主観的な諦め傾向、および言語反応時間（VRT）を含む正確性とリスニング努力を評価するためのいくつかの成果測定が使用されました。主観的なリスニング努力が悪化するSNRに対して最初に感度を示し、その後主観的明瞭さ、客観的明瞭さ、主観的な諦め傾向、VRTが続きました。

9. 成人読書テスト

< b>成人読書テスト< /b> はノッティンガム・トレント大学によって行われ、テキストの一節を声に出して読む能力をテストし、Labvancedの音声録音機能を活用して、その後その節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、研究は参加者に以前のLabvancedのセクションからの応答がリンクされるように、電子メールアドレスを提供するように求めます。

トレーニングセッションでは、参加者は促された節を声に出して読むことを録音しなければなりません。

音声録音が完了すると、その節に関する一連の質問が続きます。

成人読書テスト は、音声録音から質問票の応答まで、さまざまな測定を捕捉します。言語理解と習得を測定する優れた方法であり、他の言語や集団にも適応可能です。

📌 出版ハイライト: デジタル読解力

この研究は、スクロールやハイパーリンクの機能を備えたデジタル読書環境が子供の読解力にどのように影響するかを理解することを目的としました。

研究者たちはLabvancedを以下の目的で使用しました:

• タスクデザイン: クリック、スクロール、ハイパーリンク、および組み合わせの異なる条件の統合を含みました。
• プログラミングナビゲーション機能: 一般的なデジタル読書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、物語に戻る）とハイパーリンク機能。
• 参加者モニタリング: 遠隔参加の促進により、子供たちが自宅でタスクを完了し、研究助手がビデオ会議ツールを介して監視しました。
• データ収集: 参加者が各文章を読んだ時間、質問に答える際にテキストを参照するためにかかった時間、戻るボタンのアクティベーション頻度などのメトリクス。

調査結果は、子供たちが定義のためにホバーするハイパーリンクと相互作用した場合、彼らの読解力に悪影響を及ぼすことを示しましたが、スクロールには理解に悪影響は見られませんでした。

10. 音韻意識タスク

音韻意識タスクは、個人が言語の音韻的特徴を認識し、操作する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にあるかを特定するよう求められます。

追加の例

テキストを動的に編集

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確認することに関心があるかもしれません。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、および段落の変更を含むリアルタイムのテキスト編集を追跡する方法を示しています。

上記の テキストを動的に編集するデモ をクリックして Participate ボタンを押すか、または Import してアカウントに追加して、自分で試してみてください。

聴取スクリーニング測定

特定のケースでは、主要な実験試行を進める前に、聴覚刺激の基本的な聴取能力を確認することが重要かもしれません。この研究では、リモート対対面の神経心理学的テストの実現可能性を比較しました。

研究は、参加者にLabvancedのバンフォード・コワル・ベンチ（BKB）リストからの10文のセットを聞かせることから始まりました。

上記の例では、「車のエンジンが動いている」という文が話され、参加者は最後に聞こえた単語を示す必要がありました。それぞれの文には、ターゲットとともに表示された二つのフォイルがあり、どちらもターゲットを置き換えたときに文の中で意味を持ちました。また、フォイルの一つはターゲットの単語（例えばここでは「ハミング」）とおおよそ韻を踏むように選ばれました。

分類のための刺激のドラッグ＆ドロップ

この研究では、音楽音を調査し、参加者がクリップを「スピーチのような」または「音楽のような」と分類する方法を定めました。

Labvancedの実験: 30のデュンドゥンの録音（音声の代用としても使用される西アフリカのドラム）を使用し、参加者は録音を分類するよう求められました。研究者たちは、音楽とスピーチのカテゴリーの潜在的な予測因子を特定することを目指しました。15の録音は「音楽」として扱われ、ヨルバのアリュージョ（ダンス）リズムで構成され、他の15の録音は「スピーチの代用」として、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分類するためにドラッグ＆ドロップする必要があり、参加者は自由に再生して聴くことができました（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、カテゴリーとして「スピーチのような」と「音楽のような」が提供されました。二番目の実験では、参加者は自分自身で音の区別のための二つのカテゴリーを決定してラベルを付ける必要がありました。

結果: 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、スピーチ/音楽の区別が出現し、観察可能であることを示していますが、主要ではありません。自由回答のタスクのさらなる分析は、参加者が付けたラベルがカテゴリの音響的予測因子と一致することを示しました。このような発見は、音楽とスピーチを区別する際のプライミングの効果を支持し、そしてそのような一般的な聴覚信号の分類メカニズムに新たな光を当てています。

結論

これらの10の言語学実験と追加の例は、Labvancedで何ができるかだけでなく、さまざまな大学の研究者たちがスピーチと言語、そしてオンライン実験を使用してデータと応答を記録している様子を素晴らしく示しています。